JPH0683959A - 画像の領域分割方式 - Google Patents
画像の領域分割方式Info
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- JPH0683959A JPH0683959A JP4235847A JP23584792A JPH0683959A JP H0683959 A JPH0683959 A JP H0683959A JP 4235847 A JP4235847 A JP 4235847A JP 23584792 A JP23584792 A JP 23584792A JP H0683959 A JPH0683959 A JP H0683959A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 領域分割のエッジ部分に関する画素を対象に
して閾値を設定してノイズの影響の少ない領域分割を行
うことを目的とする。 【構成】 入力画像を濃度値に応じ複数の領域に分割す
る画像の領域分割方式において、エッジ検出手段２と、
最小値フィルタ４と、エッジ上において入力画像の累積
ヒストグラムを算出する累積ヒストグラム手段３と、エ
ッジ上において最小値フィルタ処理後の画像の累積ヒス
トグラムを算出する累積ヒストグラム手段５と、これら
２種類の累積ヒストグラムの濃度毎の差を算出するヒス
トグラムの差算出手段６と、得られるヒストグラムのピ
ークに対応する複数個の濃度値を得る多重閾値算出手段
７と、複数個の濃度値を閾値として画像を領域に分ける
領域分割手段８と、各領域において連結成分のラベル付
けを行うラベル付与手段Ｌを具備するように構成する。
して閾値を設定してノイズの影響の少ない領域分割を行
うことを目的とする。 【構成】 入力画像を濃度値に応じ複数の領域に分割す
る画像の領域分割方式において、エッジ検出手段２と、
最小値フィルタ４と、エッジ上において入力画像の累積
ヒストグラムを算出する累積ヒストグラム手段３と、エ
ッジ上において最小値フィルタ処理後の画像の累積ヒス
トグラムを算出する累積ヒストグラム手段５と、これら
２種類の累積ヒストグラムの濃度毎の差を算出するヒス
トグラムの差算出手段６と、得られるヒストグラムのピ
ークに対応する複数個の濃度値を得る多重閾値算出手段
７と、複数個の濃度値を閾値として画像を領域に分ける
領域分割手段８と、各領域において連結成分のラベル付
けを行うラベル付与手段Ｌを具備するように構成する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は画像をその濃度値とエッ
ジの位置を基に領域毎に分割する領域分割方式に関す
る。
ジの位置を基に領域毎に分割する領域分割方式に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】例えば図２６（Ａ）に示す如く、濃度が
淡い領域ａ１と、濃度が中間の領域ａ２と、濃度が濃い
領域ａ３が存在する画像がある場合、この画像を濃度値
とエッジの位置を基に画像を各領域毎に分割するとき、
従来では図２７（Ａ）又は図２７（Ｂ）に示す如き手法
により行われていた。
淡い領域ａ１と、濃度が中間の領域ａ２と、濃度が濃い
領域ａ３が存在する画像がある場合、この画像を濃度値
とエッジの位置を基に画像を各領域毎に分割するとき、
従来では図２７（Ａ）又は図２７（Ｂ）に示す如き手法
により行われていた。
【０００３】図２７（Ａ）の手法では、先ず入力画像の
各画素において微分の大きさを算出したあと、この微分
値がある定められた値より大きい画素を領域間のエッジ
として検出する。次にエッジ上の画素だけを対象として
入力画像の濃度値のヒストグラムを算出する。このヒス
トグラムはそれぞれの濃度値毎にその濃度を持つエッジ
上の画素の数が対応している。
各画素において微分の大きさを算出したあと、この微分
値がある定められた値より大きい画素を領域間のエッジ
として検出する。次にエッジ上の画素だけを対象として
入力画像の濃度値のヒストグラムを算出する。このヒス
トグラムはそれぞれの濃度値毎にその濃度を持つエッジ
上の画素の数が対応している。
【０００４】次に、このヒストグラムのピークに相当す
る濃度値を複数個選択して多重閾値ｇ１、ｇ２、・・・
ｇＮとする。そして最後に入力画像において濃度が０〜
ｇ１、ｇ１〜ｇ２、・・・ｇＮ〜ｇｍａｘであるような
領域毎に分け、それぞれの領域において連結成分のラベ
ル付け処理を施して領域分割を行う。ここでｇｍａｘは
濃度がとりうる最大値である。
る濃度値を複数個選択して多重閾値ｇ１、ｇ２、・・・
ｇＮとする。そして最後に入力画像において濃度が０〜
ｇ１、ｇ１〜ｇ２、・・・ｇＮ〜ｇｍａｘであるような
領域毎に分け、それぞれの領域において連結成分のラベ
ル付け処理を施して領域分割を行う。ここでｇｍａｘは
濃度がとりうる最大値である。
【０００５】また図２７（Ｂ）の手法では、入力画像の
各画素において微分の大きさを算出したあと、この微分
値がある定められた値より大きいものをエッジとして検
出した後、エッジ上の画素だけを対象として、入力画像
の濃度値と微分の大きさに関する二次元（２Ｄ）ヒスト
グラムを算出する。
各画素において微分の大きさを算出したあと、この微分
値がある定められた値より大きいものをエッジとして検
出した後、エッジ上の画素だけを対象として、入力画像
の濃度値と微分の大きさに関する二次元（２Ｄ）ヒスト
グラムを算出する。
【０００６】このヒストグラムはそれぞれの濃度値及び
微分の大きさ毎にその濃度および微分の大きさを持つエ
ッジ上の画素の数が対応している。次にこのヒストグラ
ムのピークを複数個選択し、そのピークに対応する濃度
値を多重閾値ｇ１、ｇ２・・・ｇＮとする。以後の処理
は前記図２７（Ａ）の場合と同様である。
微分の大きさ毎にその濃度および微分の大きさを持つエ
ッジ上の画素の数が対応している。次にこのヒストグラ
ムのピークを複数個選択し、そのピークに対応する濃度
値を多重閾値ｇ１、ｇ２・・・ｇＮとする。以後の処理
は前記図２７（Ａ）の場合と同様である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】図２６は従来の方式の
問題点を説明するための図面である。図２６（Ａ）は入
力画像を表し、同（Ｂ）は（Ａ）における直線ｌに沿っ
た濃度値の断面を示す。また図中の太い線はエッジであ
る。入力画像は図２６（Ａ）に示す如く。ａ１、ａ２、
ａ３の三つの領域からなっているものとする。またそれ
ぞれの領域は、図２６（Ｂ）に示す如く、ｆ１、ｆ２、
ｆ３の平均濃度を持ち、各画素の濃度値はノイズ等によ
り平均値のまわりをランダムにちらついている。
問題点を説明するための図面である。図２６（Ａ）は入
力画像を表し、同（Ｂ）は（Ａ）における直線ｌに沿っ
た濃度値の断面を示す。また図中の太い線はエッジであ
る。入力画像は図２６（Ａ）に示す如く。ａ１、ａ２、
ａ３の三つの領域からなっているものとする。またそれ
ぞれの領域は、図２６（Ｂ）に示す如く、ｆ１、ｆ２、
ｆ３の平均濃度を持ち、各画素の濃度値はノイズ等によ
り平均値のまわりをランダムにちらついている。
【０００８】前記図２７（Ａ）に示した方法において、
領域ａ１とａ２間のエッジではｆ１＋ｄ１又はｆ２＋ｄ
２（但し、ｄ１とｄ２はランダムにちらつく）の濃度を
持つため、エッジ上での濃度ヒストグラムはｆ１とｆ２
にピークを持つ。
領域ａ１とａ２間のエッジではｆ１＋ｄ１又はｆ２＋ｄ
２（但し、ｄ１とｄ２はランダムにちらつく）の濃度を
持つため、エッジ上での濃度ヒストグラムはｆ１とｆ２
にピークを持つ。
【０００９】しかしｆ１とｆ２のいずれを閾値として、
図２６（Ａ）に示す領域を分割しても、ノイズの影響を
受けて適切な結果が得られない。図２７（Ｂ）に示した
方法においても、エッジ上での二次元ヒストグラムのピ
ーク値に対応する濃度値はｆ１とｆ２になり、ノイズの
影響を受けて適切な結果が得られないという、同様な困
難がある。
図２６（Ａ）に示す領域を分割しても、ノイズの影響を
受けて適切な結果が得られない。図２７（Ｂ）に示した
方法においても、エッジ上での二次元ヒストグラムのピ
ーク値に対応する濃度値はｆ１とｆ２になり、ノイズの
影響を受けて適切な結果が得られないという、同様な困
難がある。
【００１０】このように従来の方法では、領域間の境界
で濃度が急峻に変化する場合に、領域を分けるための濃
度の閾値が適切に定まらないという問題がある。なお、
濃度が比較的ゆるやかに変化する場合は、エッジにおけ
る濃度がｆ１＋ｄ１又はｆ２＋ｄ２だけでなくｆ１とｆ
２の中間の濃度を持つ場合が増加するため、前記の困難
は軽減されるが、ゆるやかに変化するような画像でない
と使用できないという適用範囲が制限され、好ましくな
い。
で濃度が急峻に変化する場合に、領域を分けるための濃
度の閾値が適切に定まらないという問題がある。なお、
濃度が比較的ゆるやかに変化する場合は、エッジにおけ
る濃度がｆ１＋ｄ１又はｆ２＋ｄ２だけでなくｆ１とｆ
２の中間の濃度を持つ場合が増加するため、前記の困難
は軽減されるが、ゆるやかに変化するような画像でない
と使用できないという適用範囲が制限され、好ましくな
い。
【００１１】従って本発明の目的は、前記の問題点を解
決して、ｆ１とｆ２の間及びｆ２とｆ３の間に閾値が定
まる画像の領域分割方式を提供することである。
決して、ｆ１とｆ２の間及びｆ２とｆ３の間に閾値が定
まる画像の領域分割方式を提供することである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】このため、本発明では、
図２（Ａ）の如き、ａ１、ａ２、ａ３の領域があると
き、図２（Ｂ）に示す濃度値ｆを閾値として領域を分け
たものと仮定する。つまり濃度がｆ未満の領域と濃度が
ｆ以上の領域に分けたとする。ここでこれらの領域の境
界がエッジ上に存在している確率を考える。ｆがｆ１と
ｆ２の丁度中間の値を持つときは、境界がエッジの上に
存在する確率は大きいが、ｆがｆ１又はｆ２に近いとき
はノイズの影響を受け易いために境界がエッジの上に乗
っている確率は小さくなる。
図２（Ａ）の如き、ａ１、ａ２、ａ３の領域があると
き、図２（Ｂ）に示す濃度値ｆを閾値として領域を分け
たものと仮定する。つまり濃度がｆ未満の領域と濃度が
ｆ以上の領域に分けたとする。ここでこれらの領域の境
界がエッジ上に存在している確率を考える。ｆがｆ１と
ｆ２の丁度中間の値を持つときは、境界がエッジの上に
存在する確率は大きいが、ｆがｆ１又はｆ２に近いとき
はノイズの影響を受け易いために境界がエッジの上に乗
っている確率は小さくなる。
【００１３】したがって境界がエッジの上に存在する確
率が大きくなるように閾値ｆを定めれば、より適切に領
域を分けることができる。このため本発明では境界がエ
ッジの上に乗っている確率が大きくなるような閾値を複
数個算出し、それらの閾値によって領域を分けた後、連
結成分のラベル付けによって領域分割するようにした。
率が大きくなるように閾値ｆを定めれば、より適切に領
域を分けることができる。このため本発明では境界がエ
ッジの上に乗っている確率が大きくなるような閾値を複
数個算出し、それらの閾値によって領域を分けた後、連
結成分のラベル付けによって領域分割するようにした。
【００１４】本発明の基本実施例を図１にもとづき説明
する。いまある閾値ｆにより領域を分けるとき、その境
界点の数は入力画像の累積ヒストグラム（濃度毎にその
濃度値よりも大きい濃度を持つ画素の総和を対応させた
もの）と、最小値フィルタ処理後の画像の累積ヒストグ
ラムの差、又は最大値フィルタ処理後の画像と入力画像
のそれぞれの累積ヒストグラムの差、又は最大値フィル
タ処理後の画像と最小値フィルタ処理後の画像のそれぞ
れの累積ヒストグラムの差を２で除したものによって得
られる（特開平１−１６２９９２号公報、特開平１−１
８４５８３号公報参照）。
する。いまある閾値ｆにより領域を分けるとき、その境
界点の数は入力画像の累積ヒストグラム（濃度毎にその
濃度値よりも大きい濃度を持つ画素の総和を対応させた
もの）と、最小値フィルタ処理後の画像の累積ヒストグ
ラムの差、又は最大値フィルタ処理後の画像と入力画像
のそれぞれの累積ヒストグラムの差、又は最大値フィル
タ処理後の画像と最小値フィルタ処理後の画像のそれぞ
れの累積ヒストグラムの差を２で除したものによって得
られる（特開平１−１６２９９２号公報、特開平１−１
８４５８３号公報参照）。
【００１５】図１に示すように、ＶＴカメラ等の画像入
力部より入力され、保持された入力画像１を、エッジ検
出部２によりエッジ検出する。すなわち微分後、微分値
が閾値以上のものを抽出し、エッジ検出する。そしてこ
のエッジ上の入力画像に対する累積ヒストグラムを累積
ヒストグラム部３で作成する。
力部より入力され、保持された入力画像１を、エッジ検
出部２によりエッジ検出する。すなわち微分後、微分値
が閾値以上のものを抽出し、エッジ検出する。そしてこ
のエッジ上の入力画像に対する累積ヒストグラムを累積
ヒストグラム部３で作成する。
【００１６】また入力画像１は、最小値フィルタ部４に
おいて最小値フィルタ処理される。このうちエッジ部分
のみの累積ヒストグラムが累積ヒストグラム部５で作成
される。そしヒストグラムの差検出部６において、前記
累積ヒストグラム部３で作成した入力画像に対するエッ
ジ部の累積ヒストグラムと、累積ヒストグラム部５で作
成した最小値フィルタ処理されたエッジ部の累積ヒスト
グラムとの差を求める。これによりピークが複数残る。
おいて最小値フィルタ処理される。このうちエッジ部分
のみの累積ヒストグラムが累積ヒストグラム部５で作成
される。そしヒストグラムの差検出部６において、前記
累積ヒストグラム部３で作成した入力画像に対するエッ
ジ部の累積ヒストグラムと、累積ヒストグラム部５で作
成した最小値フィルタ処理されたエッジ部の累積ヒスト
グラムとの差を求める。これによりピークが複数残る。
【００１７】多重閾値算出部７は、前記ヒストグラムの
差算出部６において得られたヒストグラムの複数個のピ
ークに対応する濃度値ｇ１、ｇ２、・・・ｇＮを検出し
て、複数の閾値とする。そして領域分割部８において、
これらの濃度値を閾値として入力画像１を処理すること
により入力画像を濃度０〜ｇ１、ｇ１〜ｇ２・・・ｇＮ
〜ｇｍａｘの領域に分け、その後ラベル付与部Ｌにより
連結成分のラベル付けを行うことにより入力画像を領域
分割できる。
差算出部６において得られたヒストグラムの複数個のピ
ークに対応する濃度値ｇ１、ｇ２、・・・ｇＮを検出し
て、複数の閾値とする。そして領域分割部８において、
これらの濃度値を閾値として入力画像１を処理すること
により入力画像を濃度０〜ｇ１、ｇ１〜ｇ２・・・ｇＮ
〜ｇｍａｘの領域に分け、その後ラベル付与部Ｌにより
連結成分のラベル付けを行うことにより入力画像を領域
分割できる。
【００１８】
【作用】このようにしてエッジ上の画素だけを対象にし
て閾値を設定できるので、ノイズの影響の少ない、正確
な領域分割ができる。
て閾値を設定できるので、ノイズの影響の少ない、正確
な領域分割ができる。
【００１９】
【実施例】本発明の実施例を以下に詳述する。図１も本
発明における一実施例であるが、その構成については前
記詳述したので、図３、図４について前記した最大値フ
ィルタを使用するもの、最大値フィルタと最小値フィル
タを使用するものについて説明する。
発明における一実施例であるが、その構成については前
記詳述したので、図３、図４について前記した最大値フ
ィルタを使用するもの、最大値フィルタと最小値フィル
タを使用するものについて説明する。
【００２０】図３においては最大値フィルタ９を使用す
る。入力画像１はエッジ検出部２、累積ヒストグラム部
３において、前記図１と同様な処理が行われ、エッジ上
の入力画像に対する累積ヒストグラムが作成される。
る。入力画像１はエッジ検出部２、累積ヒストグラム部
３において、前記図１と同様な処理が行われ、エッジ上
の入力画像に対する累積ヒストグラムが作成される。
【００２１】また入力画像は、最大値フィルタ部９にお
いて最大値フィルタ処理される。このうちエッジ部分の
みの累積ヒストグラムが累積ヒストグラム部５で作成さ
れる。そしてヒストグラムの差算出部６において前記累
積ヒストグラム部３で作成された入力画像に対するエッ
ジ部の累積ヒストグラムと、累積ヒストグラム部５で作
成した最大値フィルタ処理されたエッジ部の累積ヒスト
グラムとの差を求め、得られた複数のピーク値にもとづ
き、図１の場合と同様に領域分割が行われ、ラベル付与
部Ｌにより連結成分のラベル付けが行われ、入力画像を
領域分割する。
いて最大値フィルタ処理される。このうちエッジ部分の
みの累積ヒストグラムが累積ヒストグラム部５で作成さ
れる。そしてヒストグラムの差算出部６において前記累
積ヒストグラム部３で作成された入力画像に対するエッ
ジ部の累積ヒストグラムと、累積ヒストグラム部５で作
成した最大値フィルタ処理されたエッジ部の累積ヒスト
グラムとの差を求め、得られた複数のピーク値にもとづ
き、図１の場合と同様に領域分割が行われ、ラベル付与
部Ｌにより連結成分のラベル付けが行われ、入力画像を
領域分割する。
【００２２】図４においては最小値フィルタ４と最大値
フィルタ９を使用する例である。入力画像は、前記図
１、図３と同様にエッジ検出部２においてエッジ検出さ
れる。また入力画像１は最小値フィルタ４、最大値フィ
ルタ９によりそれぞれ最小値フィルタ処理及び最大値フ
ィルタ処理される。
フィルタ９を使用する例である。入力画像は、前記図
１、図３と同様にエッジ検出部２においてエッジ検出さ
れる。また入力画像１は最小値フィルタ４、最大値フィ
ルタ９によりそれぞれ最小値フィルタ処理及び最大値フ
ィルタ処理される。
【００２３】これら最小値フィルタ処理、最大値処理さ
れたエッジ部分の累積ヒストグラムが、それぞれ累積ヒ
ストグラム部３、累積ヒストグラム部５で作成される。
ヒストグラムの差算出部６は、これらの差を求め、得ら
れた複数のピークに対応する濃度値ｇ１、ｇ２・・・に
より多重閾値算出部７、領域分割部８において同様の処
理が行われる。なおヒストグラムの差算出部６では、こ
の差を１／２してもピークの位置は変わらないのでこの
割算を省略できる。
れたエッジ部分の累積ヒストグラムが、それぞれ累積ヒ
ストグラム部３、累積ヒストグラム部５で作成される。
ヒストグラムの差算出部６は、これらの差を求め、得ら
れた複数のピークに対応する濃度値ｇ１、ｇ２・・・に
より多重閾値算出部７、領域分割部８において同様の処
理が行われる。なおヒストグラムの差算出部６では、こ
の差を１／２してもピークの位置は変わらないのでこの
割算を省略できる。
【００２４】次に本発明の第２のタイプの発明を図５〜
図７について説明する。この第２のタイプの発明は、前
記第１のタイプの発明においてエッジ上での境界点の数
を表すヒストグラムを画像全体における境界の数を表す
ヒストグラムで除したものを用いる。
図７について説明する。この第２のタイプの発明は、前
記第１のタイプの発明においてエッジ上での境界点の数
を表すヒストグラムを画像全体における境界の数を表す
ヒストグラムで除したものを用いる。
【００２５】画像全体における境界点の数は、濃度が図
２においてｆ１又はｆ２に近いときにノイズの影響によ
り大きくなるので、この数で除することによりヒストグ
ラムのピークが急峻になり、より安定にピークを検出す
ることが可能になる。
２においてｆ１又はｆ２に近いときにノイズの影響によ
り大きくなるので、この数で除することによりヒストグ
ラムのピークが急峻になり、より安定にピークを検出す
ることが可能になる。
【００２６】なお画像全体の境界点の数は、画像全体を
対象として、入力画像と最小値フィルタ処理後の画像
の累積ヒストグラムの差、最大値フィルタ処理後の画
像と入力画像のそれぞれの累積ヒストグラムの差、最
大値フィルタ処理後の画像と最小値フィルタ処理後の画
像のそれぞれの累積ヒストグラムの差を２で除すること
により得られる。
対象として、入力画像と最小値フィルタ処理後の画像
の累積ヒストグラムの差、最大値フィルタ処理後の画
像と入力画像のそれぞれの累積ヒストグラムの差、最
大値フィルタ処理後の画像と最小値フィルタ処理後の画
像のそれぞれの累積ヒストグラムの差を２で除すること
により得られる。
【００２７】図５は前記に対応する実施例である。入
力画像１はエッジ検出部２において微分後その微分値が
閾値以上のものを抽出することによりエッジ検出され
る。また入力画像１は最小値フィルタ４により最小値フ
ィルタ処理される。
力画像１はエッジ検出部２において微分後その微分値が
閾値以上のものを抽出することによりエッジ検出され
る。また入力画像１は最小値フィルタ４により最小値フ
ィルタ処理される。
【００２８】累積ヒストグラム部３は入力画像１のエッ
ジ検出された部分の累積ヒストグラムを作成し、累積ヒ
ストグラム部５は最小値フィルタ処理された入力画像の
エッジ検出された部分の累積ヒストグラムを作成する。
また累積ヒストグラム部１０は入力画像１の累積ヒスト
グラムを作成し、累積ヒストグラム部１１は最小値フィ
ルタ処理された入力画像に対する累積ヒストグラムを作
成する。
ジ検出された部分の累積ヒストグラムを作成し、累積ヒ
ストグラム部５は最小値フィルタ処理された入力画像の
エッジ検出された部分の累積ヒストグラムを作成する。
また累積ヒストグラム部１０は入力画像１の累積ヒスト
グラムを作成し、累積ヒストグラム部１１は最小値フィ
ルタ処理された入力画像に対する累積ヒストグラムを作
成する。
【００２９】そして累積ヒストグラム部３で作成された
入力画像１のエッジ部分の累積ヒストグラムと、累積ヒ
ストグラム部５で作成された最小値フィルタ処理された
エッジ部分の累積ヒストグラムとの差をヒストグラムの
差算出部１２で求める。また累積ヒストグラム部１０で
作成された入力画像の累積ヒストグラムと、累積ヒスト
グラム部１１で作成された入力画像を最小値フィルタ処
理したものに対する累積ヒストグラムとの差をヒストグ
ラムの差算出部１３で求める。
入力画像１のエッジ部分の累積ヒストグラムと、累積ヒ
ストグラム部５で作成された最小値フィルタ処理された
エッジ部分の累積ヒストグラムとの差をヒストグラムの
差算出部１２で求める。また累積ヒストグラム部１０で
作成された入力画像の累積ヒストグラムと、累積ヒスト
グラム部１１で作成された入力画像を最小値フィルタ処
理したものに対する累積ヒストグラムとの差をヒストグ
ラムの差算出部１３で求める。
【００３０】そしてヒストグラムの商算出部１４におい
て、差算出部１２から得られたエッジ部分の累積ヒスト
グラムに関するデータを、差算出部１３から得られた画
像全体の境界点の数に関するデータで商し、得られた複
数のピークに対応する濃度値ｇ１、ｇ２・・・を多重閾
値算出部７で検出して複数の閾値とする。
て、差算出部１２から得られたエッジ部分の累積ヒスト
グラムに関するデータを、差算出部１３から得られた画
像全体の境界点の数に関するデータで商し、得られた複
数のピークに対応する濃度値ｇ１、ｇ２・・・を多重閾
値算出部７で検出して複数の閾値とする。
【００３１】それから領域分割部８において、これらの
濃度値を閾値として入力画像を処理してこれを濃度０〜
ｇ１、ｇ１〜ｇ２・・・の領域にわけ、それから連結成
分のラベル付けを行うことにより、入力画像を領域分割
できる。
濃度値を閾値として入力画像を処理してこれを濃度０〜
ｇ１、ｇ１〜ｇ２・・・の領域にわけ、それから連結成
分のラベル付けを行うことにより、入力画像を領域分割
できる。
【００３２】図６により前記に対応する実施例を説明
する。入力画像１は前記と同様にエッジ検出部２におい
てエッジ検出され、また最大値フィルタ９により最大値
フィルタ処理される。
する。入力画像１は前記と同様にエッジ検出部２におい
てエッジ検出され、また最大値フィルタ９により最大値
フィルタ処理される。
【００３３】累積ヒストグラム部３は入力画像１のエッ
ジ検出された部分の累積ヒストグラムを作成し、累積ヒ
ストグラム部５は最大値処理された入力画像のエッジ検
出部分の累積ヒストグラムを作成する。
ジ検出された部分の累積ヒストグラムを作成し、累積ヒ
ストグラム部５は最大値処理された入力画像のエッジ検
出部分の累積ヒストグラムを作成する。
【００３４】そして累積ヒストグラム部３で作成された
入力画像１のエッジ部分の累積ヒストグラムと、累積ヒ
ストグラム部５で作成された最大値フィルタ処理された
エッジ部分の累積ヒストグラムとの差をヒストグラムの
差算出部１２で求める。また累積ヒストグラム部１０で
作成された入力画像の累積ヒストグラムと、累積ヒスト
グラム部１１で作成された入力画像を最大値フィルタ処
理したものに対する累積ヒストグラムとの差をヒストグ
ラムの差算出部１３で求める。
入力画像１のエッジ部分の累積ヒストグラムと、累積ヒ
ストグラム部５で作成された最大値フィルタ処理された
エッジ部分の累積ヒストグラムとの差をヒストグラムの
差算出部１２で求める。また累積ヒストグラム部１０で
作成された入力画像の累積ヒストグラムと、累積ヒスト
グラム部１１で作成された入力画像を最大値フィルタ処
理したものに対する累積ヒストグラムとの差をヒストグ
ラムの差算出部１３で求める。
【００３５】そしてヒストグラムの商算出部１４におい
て、差算出部１２から得たエッジ部分の累積ヒストグラ
ムに関するデータを、差算出部１３から得た画像全体の
境界点の数のデータで商し、得られた複数のピークに対
応する濃度ｇ１、ｇ２・・・を多重閾値算出部７で検出
し、前記と同様に入力画像を領域分割する。
て、差算出部１２から得たエッジ部分の累積ヒストグラ
ムに関するデータを、差算出部１３から得た画像全体の
境界点の数のデータで商し、得られた複数のピークに対
応する濃度ｇ１、ｇ２・・・を多重閾値算出部７で検出
し、前記と同様に入力画像を領域分割する。
【００３６】図７により前記に対応する実施例を説明
する。入力画像１は前記と同様にエッジ検出部２におい
てエッジ検出され、最小値フィルタ４により最小値フィ
ルタ処理され、最大値フィルタ９により最大値処理され
る。
する。入力画像１は前記と同様にエッジ検出部２におい
てエッジ検出され、最小値フィルタ４により最小値フィ
ルタ処理され、最大値フィルタ９により最大値処理され
る。
【００３７】累積ヒストグラム部３は、入力画像１の最
小値フィルタ処理されたもののエッジ部分の累積ヒスト
グラムを作成し、累積ヒストグラム部５は最大値フィル
タ処理された入力画像のエッジ部分の累積ヒストグラム
を作成し、累積ヒストグラム部１０は最小値フィルタ処
理された入力画像の累積ヒストグラムを作成し、累積ヒ
ストグラム部１１は最大値フィルタ処理された入力画像
の累積ヒストグラムを作成する。
小値フィルタ処理されたもののエッジ部分の累積ヒスト
グラムを作成し、累積ヒストグラム部５は最大値フィル
タ処理された入力画像のエッジ部分の累積ヒストグラム
を作成し、累積ヒストグラム部１０は最小値フィルタ処
理された入力画像の累積ヒストグラムを作成し、累積ヒ
ストグラム部１１は最大値フィルタ処理された入力画像
の累積ヒストグラムを作成する。
【００３８】そして累積ヒストグラム部３で作成した入
力画像１の最小値フィルタ処理されたエッジ部分の累積
ヒストグラムと、累積ヒストグラム部５で作成した最大
値フィルタ処理されたエッジ部分の累積ヒストグラムと
の差をヒストグラムの差算出部１２で求める。また累積
ヒストグラム部１０で作成された最小値フィルタ処理さ
れた入力画像の累積ヒストグラムと、累積ヒストグラム
部１１で作成された最大値フィルタ処理された入力画像
の累積ヒストグラムとの差をヒストグラムの差算出部１
３で求める。
力画像１の最小値フィルタ処理されたエッジ部分の累積
ヒストグラムと、累積ヒストグラム部５で作成した最大
値フィルタ処理されたエッジ部分の累積ヒストグラムと
の差をヒストグラムの差算出部１２で求める。また累積
ヒストグラム部１０で作成された最小値フィルタ処理さ
れた入力画像の累積ヒストグラムと、累積ヒストグラム
部１１で作成された最大値フィルタ処理された入力画像
の累積ヒストグラムとの差をヒストグラムの差算出部１
３で求める。
【００３９】そしてヒストグラムの商算出部１４におい
て、差算出部１２から得たエッジ部分の累積ヒストグラ
ムに関するデータを、差算出部１３から得た画像全体の
境界点の数のデータで商し、得られた複数のピークに対
応する濃度ｇ１、ｇ２・・・を多重閾値算出部７で検出
し、前記と同様に入力画像を領域分割する。
て、差算出部１２から得たエッジ部分の累積ヒストグラ
ムに関するデータを、差算出部１３から得た画像全体の
境界点の数のデータで商し、得られた複数のピークに対
応する濃度ｇ１、ｇ２・・・を多重閾値算出部７で検出
し、前記と同様に入力画像を領域分割する。
【００４０】次に本発明の第３のタイプの発明を図８〜
図１３について説明する。前記の第１あるいは第２のタ
イプの発明ではエッジ検出を行っているため、領域分割
の信頼性はエッジ検出の良否に左右される。エッジは入
力画像から各画素において微分の大きさがあらかじめ定
められた閾値よりも大きい点として検出される。この閾
値が適切でないとエッジ検出の精度が悪くなる。
図１３について説明する。前記の第１あるいは第２のタ
イプの発明ではエッジ検出を行っているため、領域分割
の信頼性はエッジ検出の良否に左右される。エッジは入
力画像から各画素において微分の大きさがあらかじめ定
められた閾値よりも大きい点として検出される。この閾
値が適切でないとエッジ検出の精度が悪くなる。
【００４１】この問題を解決するため、エッジ検出に関
する任意の閾値に対して前記のヒストグラムを算出する
ようにした。ある閾値でエッジ検出を行ったとき、エッ
ジ上での境界点の数は微分の大きさと入力画像の濃度に
関する二次元累積ヒストグラムと、微分の大きさと最小
値フィルタ処理後の濃度に関する二次元累積ヒストグラ
ムの差で表現できる（特開平１−２３９６７８号公報参
照）。勿論最小値フィルタではなく最大値フィルタを使
用したり、最小値フィルタと最大値フィルタの両方を用
いることができる。そして図１１〜図１３におけるよう
に、画像全体における境界点の数でヒストグラムを除す
ることでピークをより急峻にできる。
する任意の閾値に対して前記のヒストグラムを算出する
ようにした。ある閾値でエッジ検出を行ったとき、エッ
ジ上での境界点の数は微分の大きさと入力画像の濃度に
関する二次元累積ヒストグラムと、微分の大きさと最小
値フィルタ処理後の濃度に関する二次元累積ヒストグラ
ムの差で表現できる（特開平１−２３９６７８号公報参
照）。勿論最小値フィルタではなく最大値フィルタを使
用したり、最小値フィルタと最大値フィルタの両方を用
いることができる。そして図１１〜図１３におけるよう
に、画像全体における境界点の数でヒストグラムを除す
ることでピークをより急峻にできる。
【００４２】図８により第３のタイプの一実施例を説明
する。入力画像１は、微分の大きさ検出部２０におい
て、微分されかつその微分の大きさが検出される。そし
て２Ｄ累積ヒストグラム部２１により微分値とそれに対
する入力画像の濃度に対する二次元累積ヒストグラムが
作成される。
する。入力画像１は、微分の大きさ検出部２０におい
て、微分されかつその微分の大きさが検出される。そし
て２Ｄ累積ヒストグラム部２１により微分値とそれに対
する入力画像の濃度に対する二次元累積ヒストグラムが
作成される。
【００４３】また入力画像１は最小値フィルタ４により
最小値フィルタ処理される。そしてこの最小値フィルタ
処理された入力画像と前記微分の大きさにもとづく二次
元累積ヒストグラムが２Ｄ累積ヒストグラム部２２によ
り作成される。
最小値フィルタ処理される。そしてこの最小値フィルタ
処理された入力画像と前記微分の大きさにもとづく二次
元累積ヒストグラムが２Ｄ累積ヒストグラム部２２によ
り作成される。
【００４４】このようにして得られた２つの二次元累積
ヒストグラムの差を２Ｄヒストグラムの差算出部２３で
求め、得られた複数のピークに対応する濃度ｇ１、ｇ２
・・・を多重閾値算出部７で検出して入力画像を領域分
割部８で前記の如く分割する。
ヒストグラムの差を２Ｄヒストグラムの差算出部２３で
求め、得られた複数のピークに対応する濃度ｇ１、ｇ２
・・・を多重閾値算出部７で検出して入力画像を領域分
割部８で前記の如く分割する。
【００４５】図９は図８において最小値フィルタの代わ
りに最大値フィルタを使用する実施例である。入力画像
１は微分の大きさ検出部２０において、微分されかつそ
の微分の大きさが検出される。そして２Ｄ累積ヒストグ
ラム部２１により微分値とそれに対応する入力画像の濃
度に対する二次元累積ヒストグラムが作成される。
りに最大値フィルタを使用する実施例である。入力画像
１は微分の大きさ検出部２０において、微分されかつそ
の微分の大きさが検出される。そして２Ｄ累積ヒストグ
ラム部２１により微分値とそれに対応する入力画像の濃
度に対する二次元累積ヒストグラムが作成される。
【００４６】また入力画像１は最大値フィルタ９により
最大値フィルタ処理される。そしてこの最大値フィルタ
処理された入力画像の濃度と前記微分の大きさにもとづ
く二次元累積ヒストグラムが２Ｄ累積ヒストグラム部２
２により作成される。
最大値フィルタ処理される。そしてこの最大値フィルタ
処理された入力画像の濃度と前記微分の大きさにもとづ
く二次元累積ヒストグラムが２Ｄ累積ヒストグラム部２
２により作成される。
【００４７】このようにして得られた２つの二次元累積
ヒストグラムの差を２Ｄヒストグラムの差算出部２３で
算出し、得られた複数のピークに対応する濃度ｇ１、ｇ
２・・・を多重閾値算出部７で検出して入力画像を領域
分割部８で前記と同様に分割する。
ヒストグラムの差を２Ｄヒストグラムの差算出部２３で
算出し、得られた複数のピークに対応する濃度ｇ１、ｇ
２・・・を多重閾値算出部７で検出して入力画像を領域
分割部８で前記と同様に分割する。
【００４８】図１０は最小値フィルタと最大値フィルタ
を使用する実施例である。入力画像１は微分の大きさ検
出部２０において、微分されかつその微分の大きさが検
出される。そして２Ｄ累積ヒストグラム部２１により、
微分値と最小値フィルタ４において最小値フィルタ処理
された入力画像の濃度に対する二次元累積ヒストグラム
が作成される。
を使用する実施例である。入力画像１は微分の大きさ検
出部２０において、微分されかつその微分の大きさが検
出される。そして２Ｄ累積ヒストグラム部２１により、
微分値と最小値フィルタ４において最小値フィルタ処理
された入力画像の濃度に対する二次元累積ヒストグラム
が作成される。
【００４９】入力画像は最大値フィルタ９により最大値
フィルタ処理され、この処理された入力画像の濃度と前
記微分の大きさにもとづく二次元累積ヒストグラムが２
Ｄ累積ヒストグラム部２１により作成される。
フィルタ処理され、この処理された入力画像の濃度と前
記微分の大きさにもとづく二次元累積ヒストグラムが２
Ｄ累積ヒストグラム部２１により作成される。
【００５０】このようにして得られた２つの二次元累積
ヒストグラムの差を２Ｄヒストグラムの差算出部２３で
算出し、得られた複数のピークに対応する濃度ｇ１、ｇ
２・・・を多重閾値算出部７で検出して、入力画像を領
域分割部８で前記と同様に分割する。
ヒストグラムの差を２Ｄヒストグラムの差算出部２３で
算出し、得られた複数のピークに対応する濃度ｇ１、ｇ
２・・・を多重閾値算出部７で検出して、入力画像を領
域分割部８で前記と同様に分割する。
【００５１】図１１では、入力画像１は微分の大きさ検
出部２０により、前記と同様に微分の大きさが検出さ
れ、２Ｄ累積ヒストグラム部２１により微分値とそれに
対応する入力画像の濃度に対する二次元累積ヒストグラ
ムが作成される。又、入力画像１は最小値フィルタ４に
より最小値フィルタ処理される。
出部２０により、前記と同様に微分の大きさが検出さ
れ、２Ｄ累積ヒストグラム部２１により微分値とそれに
対応する入力画像の濃度に対する二次元累積ヒストグラ
ムが作成される。又、入力画像１は最小値フィルタ４に
より最小値フィルタ処理される。
【００５２】２Ｄ累積ヒストグラム部２２は、微分値と
最小値フィルタ処理された画像の濃度との二次元累積ヒ
ストグラムを作成する。累積ヒストグラム部２４は入力
画像１の濃度の累積ヒストグラムを作成し、累積ヒスト
グラム部２５は最小値フィルタ処理出力された画像の濃
度の累積ヒストグラムを作成する。
最小値フィルタ処理された画像の濃度との二次元累積ヒ
ストグラムを作成する。累積ヒストグラム部２４は入力
画像１の濃度の累積ヒストグラムを作成し、累積ヒスト
グラム部２５は最小値フィルタ処理出力された画像の濃
度の累積ヒストグラムを作成する。
【００５３】そして２Ｄ累積ヒストグラム部２１で作成
された微分値と入力画像に対する二次元累積ヒストグラ
ムと、２Ｄ累積ヒストグラム部２２で作成された微分値
と最小値フィルタ処理出力された画像の濃度との二次元
累積ヒストグラムの差を、２Ｄヒストグラムの差算出部
２３で求める。これによりエッジ部分上での境界点の数
が得られる。
された微分値と入力画像に対する二次元累積ヒストグラ
ムと、２Ｄ累積ヒストグラム部２２で作成された微分値
と最小値フィルタ処理出力された画像の濃度との二次元
累積ヒストグラムの差を、２Ｄヒストグラムの差算出部
２３で求める。これによりエッジ部分上での境界点の数
が得られる。
【００５４】また累積ヒストグラム部２４で作成された
入力画像１の濃度の累積ヒストグラムと、累積ヒストグ
ラム部２５で作成された最小値フィルタ処理された画像
の濃度の累積ヒストグラムとの差をヒストグラムの差算
出部２６で求め、画像全体における境界点の数が得られ
る。
入力画像１の濃度の累積ヒストグラムと、累積ヒストグ
ラム部２５で作成された最小値フィルタ処理された画像
の濃度の累積ヒストグラムとの差をヒストグラムの差算
出部２６で求め、画像全体における境界点の数が得られ
る。
【００５５】そして２Ｄヒストグラムの商算出部２７に
おいて、２Ｄヒストグラムの差算出部２３の出力つまり
エッジ上での境界点の数を、ヒストグラムの差算出部２
６の出力つまり画像全体における境界点の数で割ること
により、ピークをより急峻にした濃度ｇ１、ｇ２・・・
を得る。これにより前記と同様に多重閾値算出部７、領
域分割部８において、入力画像を領域分割することがで
きる。
おいて、２Ｄヒストグラムの差算出部２３の出力つまり
エッジ上での境界点の数を、ヒストグラムの差算出部２
６の出力つまり画像全体における境界点の数で割ること
により、ピークをより急峻にした濃度ｇ１、ｇ２・・・
を得る。これにより前記と同様に多重閾値算出部７、領
域分割部８において、入力画像を領域分割することがで
きる。
【００５６】図１２に示す実施例では、図１１における
最小値フィルタ４の代わりに最大値フィルタ９を使用し
たものであり、図９と対応するものであるので詳細な説
明は省略する。
最小値フィルタ４の代わりに最大値フィルタ９を使用し
たものであり、図９と対応するものであるので詳細な説
明は省略する。
【００５７】図１３に示す実施例は最小値フィルタ４と
最大値フィルタ９を使用するものである。入力画像１は
微分の大きさ検出部２０において微分の大きさが検出さ
れ、２Ｄ累積ヒストグラム部２１により微分値とこれに
対応する最小値フィルタ処理された画像の濃度との二次
元累積ヒストグラムが作成される。２Ｄ累積ヒストグラ
ム部２２では微分値とこれに対応する最大値フィルタ処
理された画像濃度との二次元累積ヒストグラムが作成さ
れる。
最大値フィルタ９を使用するものである。入力画像１は
微分の大きさ検出部２０において微分の大きさが検出さ
れ、２Ｄ累積ヒストグラム部２１により微分値とこれに
対応する最小値フィルタ処理された画像の濃度との二次
元累積ヒストグラムが作成される。２Ｄ累積ヒストグラ
ム部２２では微分値とこれに対応する最大値フィルタ処
理された画像濃度との二次元累積ヒストグラムが作成さ
れる。
【００５８】累積ヒストグラム部２４では最小値フィル
タ処理された画像の濃度の累積ヒストグラムが作成され
る。そして累積ヒストグラム部２５では最大値フィルタ
処理された画像の濃度の累積ヒストグラムが作成され
る。
タ処理された画像の濃度の累積ヒストグラムが作成され
る。そして累積ヒストグラム部２５では最大値フィルタ
処理された画像の濃度の累積ヒストグラムが作成され
る。
【００５９】２Ｄ累積ヒストグラム部２１で作成された
微分値と最小値フィルタ処理された画像の濃度との二次
元累積ヒストグラムとの差を２Ｄヒストグラムの差算出
部２３で求め、これによりエッジ部分上での境界点の数
が得られる。
微分値と最小値フィルタ処理された画像の濃度との二次
元累積ヒストグラムとの差を２Ｄヒストグラムの差算出
部２３で求め、これによりエッジ部分上での境界点の数
が得られる。
【００６０】また累積ヒストグラム部２４で作成された
最小値フィルタ処理された画像の濃度の累積ヒストグラ
ムと、累積ヒストグラム部２５で作成された最大値フィ
ルタ処理された画像の濃度の累積ヒストグラムとの差を
ヒストグラムの差算出部２６で求め、これにより画像全
体における境界点の数が得られる。
最小値フィルタ処理された画像の濃度の累積ヒストグラ
ムと、累積ヒストグラム部２５で作成された最大値フィ
ルタ処理された画像の濃度の累積ヒストグラムとの差を
ヒストグラムの差算出部２６で求め、これにより画像全
体における境界点の数が得られる。
【００６１】そして２Ｄヒストグラムの商算出部２７に
おいて、２Ｄヒストグラムの差算出部２３の出力を、ヒ
ストグラムの差算出部２６の出力により割ることによ
り、ピークをより急峻にした濃度ｇ１、ｇ２・・・を得
る。これにより前記と同様に多重閾値算出部７、領域分
割部８において入力画像を領域分割できる。
おいて、２Ｄヒストグラムの差算出部２３の出力を、ヒ
ストグラムの差算出部２６の出力により割ることによ
り、ピークをより急峻にした濃度ｇ１、ｇ２・・・を得
る。これにより前記と同様に多重閾値算出部７、領域分
割部８において入力画像を領域分割できる。
【００６２】本発明の第４のタイプの発明を図１４〜図
１６について説明する。これらでは、ヒストグラムを画
像全体における境界点の数で除するのではなく、画像全
体における境界点の数とエッジの数の和で除している。
すなわち、エッジを検出するときの閾値を小さくすれば
小さくする程エッジの数が増えるがその代わりノイズを
エッジとして拾い易くなる。従ってエッジの数が大きく
なればその分領域分割の閾値が下がるようにエッジの数
を含めて除することがよい。これによってエッジ検出の
閾値があまりにも小さいとノイズの影響で本質的でない
エッジが誤って多数検出される場合を避けることができ
る。なお画像全体における境界点の数とエッジの数の単
純和ではなく、重みを付けた線型和にしてもよい。
１６について説明する。これらでは、ヒストグラムを画
像全体における境界点の数で除するのではなく、画像全
体における境界点の数とエッジの数の和で除している。
すなわち、エッジを検出するときの閾値を小さくすれば
小さくする程エッジの数が増えるがその代わりノイズを
エッジとして拾い易くなる。従ってエッジの数が大きく
なればその分領域分割の閾値が下がるようにエッジの数
を含めて除することがよい。これによってエッジ検出の
閾値があまりにも小さいとノイズの影響で本質的でない
エッジが誤って多数検出される場合を避けることができ
る。なお画像全体における境界点の数とエッジの数の単
純和ではなく、重みを付けた線型和にしてもよい。
【００６３】図１４により第４のタイプの一実施例を説
明する。図１４では、前記図１１の実施例において、累
積ヒストグラム部２８を設けて、微分の大きさ検出部２
０から出力される微分値の累積ヒストグラムを作成す
る。これにより画像全体におけるエッジの数を得ること
ができる。したがって、２Ｄヒストグラムの商算出部２
９において、２Ｄヒストグラムの差算出部２３から出力
されるエッジ上での境界点の数を、ヒストグラムの差算
出部２６より出力される画像全体における境界点の数と
前記画像全体におけるエッジの数との和で除することに
より、ノイズの影響で本質的でないエッジが誤って多数
検出される場合を避けることができる。
明する。図１４では、前記図１１の実施例において、累
積ヒストグラム部２８を設けて、微分の大きさ検出部２
０から出力される微分値の累積ヒストグラムを作成す
る。これにより画像全体におけるエッジの数を得ること
ができる。したがって、２Ｄヒストグラムの商算出部２
９において、２Ｄヒストグラムの差算出部２３から出力
されるエッジ上での境界点の数を、ヒストグラムの差算
出部２６より出力される画像全体における境界点の数と
前記画像全体におけるエッジの数との和で除することに
より、ノイズの影響で本質的でないエッジが誤って多数
検出される場合を避けることができる。
【００６４】そして、２Ｄヒストグラムの商算出部２９
より得られた濃度ｇ１、ｇ２・・・により、前記と同様
に、多重閾値算出部７、領域分割部８により入力画像を
領域分割できる。
より得られた濃度ｇ１、ｇ２・・・により、前記と同様
に、多重閾値算出部７、領域分割部８により入力画像を
領域分割できる。
【００６５】図１５に示す実施例は、前記図１２に示す
実施例において、画像全体におけるエッジの数を得るた
め累積ヒストグラム部２８を設け、また２Ｄヒストグラ
ムの商算出部２９により、２Ｄヒストグラムの差算出部
２３から出力されたエッジ上での境界点の数を、ヒスト
グラムの差検出部２６より出力される画像全体における
境界点の数と前記累積ヒストグラム部２８から得られる
画像全体におけるエッジの数との和で除するものであ
り、他は図１２と同様の構成であり、説明を省略する。
実施例において、画像全体におけるエッジの数を得るた
め累積ヒストグラム部２８を設け、また２Ｄヒストグラ
ムの商算出部２９により、２Ｄヒストグラムの差算出部
２３から出力されたエッジ上での境界点の数を、ヒスト
グラムの差検出部２６より出力される画像全体における
境界点の数と前記累積ヒストグラム部２８から得られる
画像全体におけるエッジの数との和で除するものであ
り、他は図１２と同様の構成であり、説明を省略する。
【００６６】図１６に示す実施例は、前記１３に示す実
施例において、画像全体におけるエッジの数を得るため
累積ヒストグラム部２８を設け、２Ｄヒストグラムの商
算出部２９により、２Ｄヒストグラムの差算出部２３か
ら出力されたエッジ上での境界点の数を、ヒストグラム
の差検出部２６より出力される画像全体における境界点
の数と前記累積ヒストグラム部２８から得られる画像全
体におけるエッジの数との和で除算するものであり、他
は図１３と同様の構成であり、説明を省略する。
施例において、画像全体におけるエッジの数を得るため
累積ヒストグラム部２８を設け、２Ｄヒストグラムの商
算出部２９により、２Ｄヒストグラムの差算出部２３か
ら出力されたエッジ上での境界点の数を、ヒストグラム
の差検出部２６より出力される画像全体における境界点
の数と前記累積ヒストグラム部２８から得られる画像全
体におけるエッジの数との和で除算するものであり、他
は図１３と同様の構成であり、説明を省略する。
【００６７】前記第３のタイプおよび第４のタイプのも
のでは、得られた二次元ヒストグラムのピーク値を複数
個検出し、それらのピークに相当する濃度値で領域を分
け、その後連結成分のラベル付けによって領域分割でき
る。
のでは、得られた二次元ヒストグラムのピーク値を複数
個検出し、それらのピークに相当する濃度値で領域を分
け、その後連結成分のラベル付けによって領域分割でき
る。
【００６８】また二次元ヒストグラムのピークを見つけ
るときに、微分の大きさの変化に対してより安定なもの
を得るためには、二次元ヒストグラムにおいて微分の大
きさの軸に平行な尾根を見つける方が好ましい。
るときに、微分の大きさの変化に対してより安定なもの
を得るためには、二次元ヒストグラムにおいて微分の大
きさの軸に平行な尾根を見つける方が好ましい。
【００６９】なお、前記第３のタイプあるいは第４のタ
イプのものにおいて、入力画像の濃度、又は、最小値フ
ィルタ処理後の画像の濃度、又は、最大値フィルタ処理
後の画像の濃度に関する累積ヒストグラムは、微分の大
きさと入力画像、又は微分の大きさと最小値フィルタ処
理後の画像、又は、微分の大きさと最大値フィルタ処理
後の画像の濃度とに関する二次元累積ヒストグラムにお
いて微分の大きさがゼロである部分ヒストグラムに等し
いので、入力画像の濃度、または最小値フィルタ処理後
の画像の濃度、又は、最大値フィルタ処理後の画像の濃
度に関する累積ヒストグラムの代わりに、微分の大きさ
と入力画像の濃度、又は、微分の大きさと最小値フィル
タ処理後の画像の濃度、又は微分の大きさと最大値フィ
ルタ処理後の画像の濃度に関する二次元累積ヒストグラ
ムにおいて微分の大きさがゼロである部分のヒストグラ
ムを用いてもよい。これによって演算量の削減を図るこ
とができる。
イプのものにおいて、入力画像の濃度、又は、最小値フ
ィルタ処理後の画像の濃度、又は、最大値フィルタ処理
後の画像の濃度に関する累積ヒストグラムは、微分の大
きさと入力画像、又は微分の大きさと最小値フィルタ処
理後の画像、又は、微分の大きさと最大値フィルタ処理
後の画像の濃度とに関する二次元累積ヒストグラムにお
いて微分の大きさがゼロである部分ヒストグラムに等し
いので、入力画像の濃度、または最小値フィルタ処理後
の画像の濃度、又は、最大値フィルタ処理後の画像の濃
度に関する累積ヒストグラムの代わりに、微分の大きさ
と入力画像の濃度、又は、微分の大きさと最小値フィル
タ処理後の画像の濃度、又は微分の大きさと最大値フィ
ルタ処理後の画像の濃度に関する二次元累積ヒストグラ
ムにおいて微分の大きさがゼロである部分のヒストグラ
ムを用いてもよい。これによって演算量の削減を図るこ
とができる。
【００７０】また前記第４のタイプのものにおいて、微
分の大きさに関する累積ヒストグラムは、微分の大きさ
と入力画像の濃度とに関する二次元累積ヒストグラムに
おいて濃度がゼロである部分ヒストグラムに等しいの
で、微分の大きさに関する累積ヒストグラムの代わり
に、微分の大きさと入力画像の濃度とに関する二次元ヒ
ストグラムにおいて濃度がゼロである部分ヒストグラム
を用いてもよい。この場合も演算量を制限できる。
分の大きさに関する累積ヒストグラムは、微分の大きさ
と入力画像の濃度とに関する二次元累積ヒストグラムに
おいて濃度がゼロである部分ヒストグラムに等しいの
で、微分の大きさに関する累積ヒストグラムの代わり
に、微分の大きさと入力画像の濃度とに関する二次元ヒ
ストグラムにおいて濃度がゼロである部分ヒストグラム
を用いてもよい。この場合も演算量を制限できる。
【００７１】前記図１１において、微分の大きさと入力
画像について微分の大きさがゼロの部分のヒストグラム
を用いたものを図１７に示す。図１７において微分の大
きさと入力画像について微分の大きさがゼロの部分と、
微分の大きさと最小値フィルタ処理した画像について微
分の大きさがゼロの部分との二次元累積ヒストグラムの
差を部分ヒストグラムの差算出部３０で求め、同様の領
域分割処理を行うものである。
画像について微分の大きさがゼロの部分のヒストグラム
を用いたものを図１７に示す。図１７において微分の大
きさと入力画像について微分の大きさがゼロの部分と、
微分の大きさと最小値フィルタ処理した画像について微
分の大きさがゼロの部分との二次元累積ヒストグラムの
差を部分ヒストグラムの差算出部３０で求め、同様の領
域分割処理を行うものである。
【００７２】図１８は、図１２において、微分の大きさ
と入力画像について微分の大きさがゼロの部分の二次元
累積ヒストグラムと、微分の大きさと最大値フィルタ処
理した画像について微分の大きさがゼロの部分の差を部
分ヒストグラムの差算出部３０で求め、同様の領域分割
処理を行うものである。
と入力画像について微分の大きさがゼロの部分の二次元
累積ヒストグラムと、微分の大きさと最大値フィルタ処
理した画像について微分の大きさがゼロの部分の差を部
分ヒストグラムの差算出部３０で求め、同様の領域分割
処理を行うものである。
【００７３】図１９は、図１３において、微分の大きさ
と最小値フィルタ処理された画像について微分の大きさ
がゼロの部分の二次元累積ヒストグラムと、微分の大き
さと最大値フィルタ処理された画像について微分の大き
さがゼロの部分の二次元累積ヒストグラムの差を部分ヒ
ストグラムの差算出部３０で求め、同様の領域分割処理
を行うものである。
と最小値フィルタ処理された画像について微分の大きさ
がゼロの部分の二次元累積ヒストグラムと、微分の大き
さと最大値フィルタ処理された画像について微分の大き
さがゼロの部分の二次元累積ヒストグラムの差を部分ヒ
ストグラムの差算出部３０で求め、同様の領域分割処理
を行うものである。
【００７４】図２０は、図１４において、微分の大きさ
と入力画像について微分の大きさがゼロの部分の二次元
累積ヒストグラムと、微分の大きさと最小値フィルタ処
理した画像について微分の大きさがゼロの部分の二次元
累積ヒストグラムとの差を部分ヒストグラムの差算出部
３０で求め、同様の領域分割処理を行うものである。
と入力画像について微分の大きさがゼロの部分の二次元
累積ヒストグラムと、微分の大きさと最小値フィルタ処
理した画像について微分の大きさがゼロの部分の二次元
累積ヒストグラムとの差を部分ヒストグラムの差算出部
３０で求め、同様の領域分割処理を行うものである。
【００７５】図２１は、図１５において、微分の大きさ
と入力画像について微分の大きさがゼロの部分の二次元
累積ヒストグラムと、微分の大きさと最大値フィルタ処
理した画像について微分の大きさがゼロの部分の二次元
累積ヒストグラムとの差を部分ヒストグラムの差算出部
３０で求め、同様の領域分割処理を行うものである。
と入力画像について微分の大きさがゼロの部分の二次元
累積ヒストグラムと、微分の大きさと最大値フィルタ処
理した画像について微分の大きさがゼロの部分の二次元
累積ヒストグラムとの差を部分ヒストグラムの差算出部
３０で求め、同様の領域分割処理を行うものである。
【００７６】図２２は、図１６において、微分の大きさ
と最小値フィルタ処理された画像について微分の大きさ
がゼロの部分の二次元累積ヒストグラムと、微分の大き
さと最大値フィルタ処理された画像について微分の大き
さがゼロの部分の二次元累積ヒストグラムとの差を部分
ヒストグラムの差算出部３０で求め、同様の領域分割処
理を行うものである。
と最小値フィルタ処理された画像について微分の大きさ
がゼロの部分の二次元累積ヒストグラムと、微分の大き
さと最大値フィルタ処理された画像について微分の大き
さがゼロの部分の二次元累積ヒストグラムとの差を部分
ヒストグラムの差算出部３０で求め、同様の領域分割処
理を行うものである。
【００７７】図２３〜図２５は、それぞれ図１４〜図１
６において、微分の大きさに関する累積ヒストグラム部
２８を使用せず、微分の大きさと入力画像の濃度とに関
する二次元累積ヒストグラムにおいて濃度がゼロの部分
である部分ヒストグラムを用い、同様の領域分割処理を
行うものである。
６において、微分の大きさに関する累積ヒストグラム部
２８を使用せず、微分の大きさと入力画像の濃度とに関
する二次元累積ヒストグラムにおいて濃度がゼロの部分
である部分ヒストグラムを用い、同様の領域分割処理を
行うものである。
【００７８】
【発明の効果】本発明によれば、入力画像を濃度につい
て領域分けするとき、入力画像のエッジ上に関する画素
だけを対象にして閾値を設定できるので、ノイズの影響
の少ない、正確な領域分割を行うことができる。
て領域分けするとき、入力画像のエッジ上に関する画素
だけを対象にして閾値を設定できるので、ノイズの影響
の少ない、正確な領域分割を行うことができる。
【図１】本発明の基本実施例である。
【図２】本発明の基本概念説明図である。
【図３】本発明の第２実施例である。
【図４】本発明の第３実施例である。
【図５】本発明の第４実施例である。
【図６】本発明の第５実施例である。
【図７】本発明の第６実施例である。
【図８】本発明の第７実施例である。
【図９】本発明の第８実施例である。
【図１０】本発明の第９実施例である。
【図１１】本発明の第１０実施例である。
【図１２】本発明の第１１実施例である。
【図１３】本発明の第１２実施例である。
【図１４】本発明の第１３実施例である。
【図１５】本発明の第１４実施例である。
【図１６】本発明の第１５実施例である。
【図１７】本発明の第１６実施例である。
【図１８】本発明の第１７実施例である。
【図１９】本発明の第１８実施例である。
【図２０】本発明の第１９実施例である。
【図２１】本発明の第２０実施例である。
【図２２】本発明の第２１実施例である。
【図２３】本発明の第２２実施例である。
【図２４】本発明の第２３実施例である。
【図２５】本発明の第２４実施例である。
【図２６】領域分割説明図である。
【図２７】従来例説明図である。
１ 入力画像 ２ エッジ検出部 ３ 累積ヒストグラム部 ４ 最小値フィルタ ５ 累積ヒストグラム部 ６ ヒストグラムの差算出部 ７ 多重閾値算出部 ８ 領域分割部 Ｌ ラベル付与部
Claims (19)
- 【請求項１】 入力画像を濃度値に応じ複数の領域に分
割する画像の領域分割方式において、 入力画像のエッジを検出するエッジ検出手段（２）と、 入力画像に最小値フィルタ処理を施す最小値フィルタ
（４）と、 エッジ上において入力画像の累積ヒストグラムを算出す
る累積ヒストグラム手段（３）と、 エッジ上において最小値フィルタ処理後の画像の累積ヒ
ストグラムを算出する累積ヒストグラム手段（５）と、 これら２種類の累積ヒストグラムの濃度毎の差を算出す
るヒストグラムの差算出手段（６）と、 これにより得られるヒストグラムのピークに対応する複
数個の濃度値を得る多重閾値算出手段（７）と、 これら複数個の濃度値を閾値として画像を領域に分ける
領域分割手段（８）と、 それぞれの領域において連結成分のラベル付けを行うラ
ベル付与手段（Ｌ）を具備することを特徴とする画像の
領域分割方式。 - 【請求項２】 入力画像を濃度値に応じ複数の領域に分
割する画像の領域分割方式において、 入力画像のエッジを検出するエッジ検出手段と、 入力画像に最大値フィルタ処理を施す最大値フィルタ
と、 エッジ上において入力画像の累積ヒストグラムを算出す
る累積ヒストグラム手段と、 エッジ上において最大値フィルタ処理後の画像の累積ヒ
ストグラムを算出する累積ヒストグラム手段と、 これら２種類の累積ヒストグラムの濃度毎の差を算出す
るヒストグラムの差算出手段と、 これにより得られるヒストグラムのピークに対応する複
数個の濃度値を得る多重閾値手段と、 これら複数個の濃度値を閾値として画像を領域に分ける
領域分割手段と、 それぞれの領域において連結成分のラベル付けを行うラ
ベル付与手段を具備することを特徴とする画像の領域分
割方式。 - 【請求項３】 入力画像を濃度値に応じ複数の領域に分
割する画像の領域分割方式において、 入力画像のエッジを検出するエッジ検出手段と、 入力画像に最小値フィルタ処理を施す最小値フィルタ
と、 入力画像に最大値フィルタ処理を施す最大値フィルタ
と、 エッジ上において最小値フィルタ処理後の画像の累積ヒ
ストグラムを算出する累積ヒストグラム手段と、 エッジ上において最大値フィルタ処理後の画像の累積ヒ
ストグラムを算出する累積ヒストグラム手段と、 これら２種類の累積ヒストグラムの濃度差を算出するヒ
ストグラムの差算出手段と、 これにより得られるヒストグラムのピークに対応する複
数個の濃度値を得る多重閾値算出手段と、 これら複数個の濃度値を閾値として画像を領域に分ける
領域分割手段と、 それぞれの領域において連結成分のラベル付けを行うラ
ベル付与手段を具備することを特徴とする画像の領域分
割方式。 - 【請求項４】 入力画像を濃度値に応じ複数の領域に分
割する画像の領域分割方式において、 入力画像のエッジを検出するエッジ検出手段と、 入力画像に最小値フィルタ処理を施す最小値フィルタ
と、 エッジ上において入力画像の累積ヒストグラムを算出す
る累積ヒストグラム手段と、 エッジ上において最小値フィルタ処理後の画像の累積ヒ
ストグラムを算出する累積ヒストグラム手段と、 これら２種類の累積ヒストグラムの濃度毎の差を算出す
るヒストグラムの差算出手段と、 入力画像の累積ヒストグラムを算出する累積ヒストグラ
ム手段と、 最小値フィルタ処理後の画像の累積ヒストグラムを算出
する累積ヒストグラム算出手段と、 これら２種類の累積ヒストグラムの濃度毎の差を算出す
るヒストグラムの差算出手段と、 前記２つのヒストグラムの差算出手段より得られるヒス
トグラムの濃度毎の商を算出するヒストグラムの商算出
手段と、 これにより得られるヒストグラムのピークに対応する複
数個の濃度値を得る多重閾値算出手段と、 これら複数個の濃度値を閾値として画像を領域に分ける
領域分割手段と、 それぞれの領域において連結成分のラベル付けを行うラ
ベル付与手段を備えたことを特徴とする画像の領域分割
方式。 - 【請求項５】 入力画像を濃度値に応じ複数の領域に分
割する画像の領域分割方式において、 入力画像のエッジを検出するエッジ検出手段と、 入力画像に最大値フィルタ処理を施す最大値フィルタ
と、 エッジ上において入力画像の累積ヒストグラムを算出す
る累積ヒストグラム算出手段と、 エッジ上において最大値フィルタ処理後の画像の累積ヒ
ストグラムを算出する累積ヒストグラム算出手段と、 これら２種類の累積ヒストグラムの濃度毎の差を算出す
るヒストグラムの差算出手段と、 入力画像の累積ヒストグラムを算出する累積ヒストグラ
ム算出手段と、 最小値フィルタ処理後の画像の累積ヒストグラムを算出
する累積ヒストグラム算出手段と、 これら２種類の累積ヒストグラムの濃度毎の差を算出す
るヒストグラムの差算出手段と、 前記２つのヒストグラムの差算出手段より得られるヒス
トグラムの濃度毎の商を算出するヒストグラムの商算出
手段と、 これにより得られるヒストグラムのピークに対応する複
数個の濃度値を得る多重閾値算出手段と、 これら複数個の濃度値を閾値として画像を領域に分ける
領域分割手段と、 それぞれの領域において連結成分のラベル付けを行うラ
ベル付与手段を備えたことを特徴とする画像の領域分割
方式。 - 【請求項６】 入力画像を濃度値に応じ複数の領域に分
割する画像の領域分割方式において、 入力画像のエッジを検出するエッジ検出手段と、 入力画像に最小値フィルタ処理を施す最小値フィルタ
と、 入力画像に最大値フィルタ処理を施す最大値フィルタ
と、 エッジ上において最小値フィルタ処理後の画像の累積ヒ
ストグラムを算出する累積ヒストグラム手段と、 エッジ上において最大値フィルタ処理後の画像の累積ヒ
ストグラムを算出する累積ヒストグラム手段と、 これら２種類の累積ヒストグラムの濃度差を算出するヒ
ストグラムの差算出手段と、 最小値フィルタ処理後の画像の累積ヒストグラムを算出
する累積ヒストグラム手段と、 最小値フィルタ処理後の画像の累積ヒストグラムを算出
する累積ヒストグラム算出手段と、 これら２種類の累積ヒストグラムの濃度毎の差を算出す
るヒストグラムの差算出手段と、 前記２つのヒストグラムの差算出手段より得られるヒス
トグラムの濃度毎の商を算出するヒストグラムの商算出
手段と、 これにより得られるヒストグラムのピークに対応する複
数個の濃度値を得る多重閾値算出手段と、 これら複数個の濃度値を閾値として画像を領域に分ける
領域分割手段と、 それぞれの領域において連結成分のラベル付けを行うラ
ベル付与手段を備えたことを特徴とする画像の領域分割
方式。 - 【請求項７】 入力画像を濃度値に応じ複数の領域に分
割する画像の領域分割方式において、 入力画像の各画素において微分の大きさを検出する微分
の大きさ検出手段と、 入力画像に最小値フィルタ処理を施す最小値フィルタ
と、 微分の大きさと入力画像の濃度に関する二次元累積ヒス
トグラムを算出する二次元累積ヒストグラム手段と、 微分の大きさと最小値フィルタ処理後の画像の濃度に関
する二次元累積ヒストグラムを算出する二次元累積ヒス
トグラム手段と、 これら２種類の二次元累積ヒストグラムの濃度及び微分
の大きさ毎の差を算出する二次元ヒストグラムの差算出
手段と、 これにより得られる二次元ヒストグラムのピークに対応
する複数個の濃度値を得る多重閾値算出手段と、 これら複数個の濃度値を閾値として画像を領域に分ける
領域分割手段と、 それぞれの領域において連結成分のラベル付けを行うラ
ベル付与手段を具備することを特徴とする画像の領域分
割方式。 - 【請求項８】 入力画像を濃度値に応じ複数の領域に分
割する画像の領域分割方式において、 入力画像の各画素において微分の大きさを検出する微分
の大きさの検出手段と、 入力画像に最大値フィルタ処理を施す最大値フィルタ
と、 微分の大きさと入力画像の濃度に関する二次元累積ヒス
トグラムを算出する二次元累積ヒストグラム手段と、 微分の大きさと最大値フィルタ処理後の画像の濃度に関
する二次元累積ヒストグラムを算出する二次元累積ヒス
トグラム手段と、 これら２種類の二次元累積ヒストグラムの濃度及び微分
の大きさ毎の差を算出する二次元ヒストグラムの差算出
手段と、 これにより得られる二次元ヒストグラムのピークに対応
する複数個の濃度値を得る多重閾値算出手段と、 これら複数個の濃度値を閾値として画像を領域に分ける
領域分割手段と、 それぞれの領域において連結成分のラベル付けを行うラ
ベル付与手段を具備することを特徴とする画像の領域分
割方式。 - 【請求項９】 入力画像を濃度値に応じ複数の領域に分
割する画像の領域分割方式において、 入力画像の各画素において微分の大きさを検出する微分
の大きさの検出手段と、 入力画像に最小値フィルタ処理を施す最小値フィルタ
と、 入力画像に最大値フィルタ処理を施す最大値フィルタ
と、 微分の大きさと最小値フィルタ処理後の画像の濃度に関
する二次元累積ヒストグラムを算出する二次元累積ヒス
トグラム手段と、 微分の大きさと最大値フィルタ処理後の画像の濃度に関
する二次元累積ヒストグラムを算出する二次元累積ヒス
トグラム手段と、 これら２種類の二次元累積ヒストグラムの濃度及び微分
の大きさ毎の差を算出する二次元ヒストグラムの差算出
手段と、 これにより得られる二次元ヒストグラムのピークに対応
する複数個の濃度値を得る多重閾値算出手段と、 これら複数個の濃度値を閾値として画像を領域に分ける
領域分割手段と、 それぞれの領域において連結成分のラベル付けを行うラ
ベル付与手段を具備することを特徴とする画像の領域分
割方式。 - 【請求項１０】 入力画像を濃度値に応じ複数の領域に
分割する画像の領域分割方式において、 入力画像の各画素において微分の大きさを検出する微分
の大きさ検出手段と、 入力画像に最小値フィルタ処理を施す最小値フィルタ
と、 微分の大きさと入力画像の濃度に関する二次元累積ヒス
トグラムを算出する二次元累積ヒストグラム手段と、 微分の大きさと最小値フィルタ処理後の画像の濃度に関
する二次元累積ヒストグラムを算出する二次元累積ヒス
トグラム手段と、 これら２種類の二次元累積ヒストグラムの濃度及び微分
の大きさ毎の差を算出する二次元ヒストグラムの差算出
手段と、 入力画像の濃度に関する累積ヒストグラムを算出する累
積ヒストグラム手段と、 最小値フィルタ処理後の画像の濃度に関する累積ヒスト
グラムを算出する累積ヒストグラム手段と、 これら２種類の累積ヒストグラムの濃度毎の差を算出す
るヒストグラムの差算出手段と、 前記二次元ヒストグラムの差算出手段から得られる二次
元ヒストグラムを濃度及び微分の大きさ毎にヒストグラ
ムの差算出手段で得られるヒストグラムの同じ濃度に対
応する値で除する二次元ヒストグラムの商算出手段と、 これにより得られる二次元ヒストグラムのピークに対応
する複数個の濃度値を得る多重閾値算出手段と、 これら複数個の濃度値を閾値として画像を領域に分ける
領域分割手段と、 それぞれの領域において連結成分のラベル付けを行うラ
ベル付与手段を具備することを特徴とする画像の領域分
割方式。 - 【請求項１１】 入力画像を濃度値に応じ複数の領域に
分割する画像の領域分割方式において、 入力画像の各画素において微分の大きさを検出する微分
の大きさ検出手段と、 入力画像に最大値フィルタ処理を施す最大値フィルタ
と、 微分の大きさと入力画像の濃度に関する二次元累積ヒス
トグラムを算出する二次元累積ヒストグラム手段と、 微分の大きさと最大値フィルタ処理後の画像の濃度に関
する二次元累積ヒストグラムを算出する二次元累積ヒス
トグラム手段と、 これら２種類の二次元累積ヒストグラムの濃度及び微分
の大きさ毎の差を算出する二次元ヒストグラムの差算出
手段と、 入力画像の濃度に関する累積ヒストグラムを算出する累
積ヒストグラム手段と、 最大値フィルタ処理後の画像の濃度に関する累積ヒスト
グラムを算出する累積ヒストグラム手段と、 これら２種類の累積ヒストグラムの濃度毎の差を算出す
るヒストグラムの差算出手段と、 前記二次元ヒストグラムの差算出手段から得られる二次
元ヒストグラムを濃度及び微分の大きさ毎にヒストグラ
ムの差算出手段で得られるヒストグラムの同じ濃度に対
応する値で除する二次元ヒストグラムの商算出手段と、 これにより得られる二次元ヒストグラムのピークに対応
する複数個の濃度値を得る多重閾値算出手段と、 これら複数個の濃度値を閾値として画像を領域に分ける
領域分割手段と、 それぞれの領域において連結成分のラベル付けを行うラ
ベル付与手段を具備することを特徴とする画像の領域分
割方式。 - 【請求項１２】 入力画像を濃度値に応じ複数の領域に
分割する画像の領域分割方式において、 入力画像の各画素において微分の大きさを検出する微分
の大きさ検出手段と、 入力画像に最小値フィルタ処理を施す最小値フィルタ
と、 入力画像に最大値フィルタ処理を施す最大値フィルタ
と、 微分の大きさと最小値フィルタ処理後の画像の濃度に関
する二次元累積ヒストグラムを算出する二次元累積ヒス
トグラム手段と、 微分の大きさと最大値フィルタ処理後の画像の濃度に関
する二次元累積ヒストグラムを算出する二次元累積ヒス
トグラム手段と、 これら２種類の二次元累積ヒストグラムの濃度及び微分
の大きさ毎の差を算出する二次元ヒストグラムの差算出
手段と、 最小値フィルタ処理後の画像の濃度に関する累積ヒスト
グラムを算出する累積ヒストグラム手段と、 最大値フィルタ処理後の画像の濃度に関する累積ヒスト
グラムを算出する累積ヒストグラム手段と、 これら２種類の累積ヒストグラムの濃度毎の差を算出す
るヒストグラムの差算出手段と、 前記二次元ヒストグラムの差算出手段から得られる二次
元ヒストグラムを濃度及び微分の大きさ毎にヒストグラ
ムの差算出手段で得られるヒストグラムの同じ濃度に対
応する値で除する二次元ヒストグラムの商算出手段と、 これにより得られる二次元ヒストグラムのピークに対応
する複数個の濃度値を得る多重閾値算出手段と、 これら複数個の濃度値を閾値として画像を領域に分ける
領域分割手段と、 それぞれの領域において連結成分のラベル付けを行うラ
ベル付与手段を具備することを特徴とする画像の領域分
割方式。 - 【請求項１３】 入力画像を濃度値に応じ複数の領域に
分割する画像の領域分割方式において、 入力画像の各画素において微分の大きさを検出する微分
の大きさ検出手段と、 入力画像に最小値フィルタ処理を施す最小値フィルタ
と、 微分の大きさと入力画像の濃度に関する二次元累積ヒス
トグラムを算出する二次元累積ヒストグラム手段と、 微分の大きさと最小値フィルタ処理後の画像の濃度に関
する二次元累積ヒストグラムを算出する二次元累積ヒス
トグラム手段と、 これら２種類の二次元累積ヒストグラムの濃度及び微分
の大きさ毎の差を算出する二次元ヒストグラムの差算出
手段と、 入力画像の濃度に関する累積ヒストグラムを算出する累
積ヒストグラム手段と、 最小値フィルタ処理後の画像の濃度に関する累積ヒスト
グラムを算出する累積ヒストグラム手段と、 これら２種類の累積ヒストグラムの濃度差を算出する二
次元ヒストグラムの差算出手段と、 微分の大きさに関する累積ヒストグラムを算出する累積
ヒストグラム手段と、 前記二次元ヒストグラムの差算出手段から得られる二次
元ヒストグラムを、濃度及び微分の大きさ毎に前記二次
元ヒストグラムの差算出手段で得られるヒストグラムの
同じ濃度に対応する値と、前記累積ヒストグラム手段か
ら得られるヒストグラムの同じ微分の大きさに対応する
値との和で除する二次元ヒストグラムの商算出手段と、 これにより得られる二次元ヒストグラムのピークに対応
する複数個の濃度値を得る多重閾値算出手段と、 これら複数個の濃度値を閾値として画像を領域に分ける
領域分割手段と、 それぞれの領域において連結成分のラベル付けを行うラ
ベル付与手段を具備することを特徴とする画像の領域分
割方式。 - 【請求項１４】 入力画像を濃度値に応じ複数の領域に
分割する画像の領域分割方式において、 入力画像の各画素において微分の大きさを検出する微分
の大きさ検出手段と、 入力画像に最大値フィルタ処理を施す最大値フィルタ
と、 微分の大きさと入力画像の濃度に関する二次元累積ヒス
トグラムを算出する二次元累積ヒストグラム手段と、 微分の大きさと最大値フィルタ処理後の画像の濃度に関
する二次元累積ヒストグラムを算出する二次元累積ヒス
トグラム手段と、 これら２種類の二次元累積ヒストグラムの濃度及び微分
の大きさ毎の差を算出する二次元ヒストグラムの差算出
手段と、 入力画像の濃度に関する累積ヒストグラムを算出する累
積ヒストグラム手段と、 最大値フィルタ処理後の画像の濃度に関する累積ヒスト
グラムを算出する累積ヒストグラム手段と、 これら２種類の累積ヒストグラムの濃度差を算出するヒ
ストグラムの差算出手段と、 微分の大きさに関する累積ヒストグラムを算出する累積
ヒストグラム手段と、 前記二次元ヒストグラムの差算出手段から得られる二次
元ヒストグラムを、濃度及び微分の大きさ毎に前記二次
元ヒストグラムの差算出手段から得られるヒストグラム
の同じ濃度に対応する値と、前記累積ヒストグラム手段
から得られるヒストグラムの同じ微分の大きさに対応す
る値との和で除する二次元ヒストグラムの商算出手段
と、 これにより得られる二次元ヒストグラムのピークに対応
する複数個の濃度値を得る多重閾値算出手段と、 これら複数個の濃度値を閾値として画像を領域に分ける
領域分割手段と、 それぞれの領域において連結成分のラベル付けを行うラ
ベル付与手段を具備することを特徴とする画像の領域分
割方式。 - 【請求項１５】 入力画像を濃度値に応じ複数の領域に
分割する画像の領域分割方式において、 入力画像の各画素において微分の大きさを検出する微分
の大きさ検出手段と、 入力画像に最小値フィルタ処理を施す最小値フィルタ
と、 入力画像に最大値フィルタ処理を施す最大値フィルタ
と、 微分の大きさと最小値フィルタ処理後の画像の濃度に関
する二次元累積ヒストグラムを算出する二次元累積ヒス
トグラム手段と、 微分の大きさと最大値フィルタ処理後の画像の濃度に関
する二次元累積ヒストグラムを算出する二次元累積ヒス
トグラム手段と、 これら２種類の二次元累積ヒストグラムの濃度及び微分
の大きさ毎の差を算出する二次元ヒストグラムの差算出
手段と、 入力画像の濃度に関する累積ヒストグラムを算出する累
積ヒストグラム手段と、 最大値フィルタ処理後の画像の濃度に関する累積ヒスト
グラムを算出する累積ヒストグラム手段と、 これら２種類の累積ヒストグラムの濃度差を算出する二
次元ヒストグラムの差算出手段と、 微分の大きさに関する累積ヒストグラムを算出する累積
ヒストグラム手段と、 前記二次元ヒストグラムの差算出手段から得られる二次
元ヒストグラムを、濃度及び微分の大きさ毎に前記二次
元ヒストグラムの差算出手段から得られるヒストグラム
の同じ濃度に対応する値と、前記累積ヒストグラム手段
から得られるヒストグラムの同じ微分の大きさに対応す
る値との和で除する二次元ヒストグラムの商算出手段
と、 これにより得られる二次元ヒストグラムのピークに対応
する複数個の濃度値を得る多重閾値算出手段と、 これら複数個の濃度値を閾値として画像を領域に分ける
領域分割手段と、 それぞれの領域において連結成分のラベル付けを行うラ
ベル付与手段（Ｌ）を具備することを特徴とする画像の
領域分割方式。 - 【請求項１６】 前記請求項１０又は請求項１１又は請
求項１２又は請求項１３又は請求項１４又は請求項１５
に記載した入力画像の濃度、又は、最小値フィルタ処理
後の画像の濃度、又は最大値フィルタ処理後の画像の濃
度に関する累積ヒストグラムの代わりに、微分の大きさ
と入力画像の濃度、又は、微分の大きさと最小値フィル
タ処理後の画像の濃度、又は、微分の大きさと最大値フ
ィルタ処理後の画像の濃度とに関する二次元累積ヒスト
グラムにおいて微分の大きさがゼロである部分ヒストグ
ラムを用いることを特徴とした画像の領域分割方式。 - 【請求項１７】 前記請求項７又は請求項８又は請求項
９又は請求項１０又は請求項１１又は請求項１２又は請
求項１３又は請求項１４又は請求項１５に記載した二次
元ヒストグラムのピークに対応する複数個の濃度値を得
る手段として二次元ヒストグラムの微分の大きさに関す
る軸に平行な尾根に対応する複数個の濃度値を得る手段
を用いることを特徴とする画像の領域分割方式。 - 【請求項１８】 前記請求項１３又は請求項１４又は請
求項１５又は請求項１６に記載した微分の大きさに関す
る累積ヒストグラムとして、微分の大きさと入力画像の
濃度とに関する二次元累積ヒストグラムにおいて濃度が
ゼロである部分ヒストグラムを用いることを特徴とする
画像の領域分割方式。 - 【請求項１９】 前記請求項１３又は請求項１４又は請
求項１５に記載した、二次元ヒストグラムの差算出手段
から得られる二次元ヒストグラムを濃度及び微分の大き
さ毎に二次元ヒストグラムの差算出手段から得られるヒ
ストグラムの同じ濃度に対応する値と累積ヒストグラム
手段から得られるヒストグラムの同じ微分の大きさに対
応する値の和で除する二次元ヒストグラムの商算出手段
において、前記和を重み付きの線型和にすることを特徴
とする画像の領域分割方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04235847A JP3118484B2 (ja) | 1992-09-03 | 1992-09-03 | 画像の領域分割方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04235847A JP3118484B2 (ja) | 1992-09-03 | 1992-09-03 | 画像の領域分割方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0683959A true JPH0683959A (ja) | 1994-03-25 |
| JP3118484B2 JP3118484B2 (ja) | 2000-12-18 |
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ID=16992145
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
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|---|---|
| JP (1) | JP3118484B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998042077A1 (fr) * | 1997-03-18 | 1998-09-24 | Nippon Columbia Co., Ltd. | Detecteur de distorsion, correcteur de distorsion, et procede de correction de distorsion pour signal audio numerique |
| KR100512831B1 (ko) * | 2001-07-26 | 2005-09-07 | 캐논 가부시끼가이샤 | 이미지 처리 방법, 장치 및 프로그램 저장 매체 |
| US8285043B2 (en) | 2007-12-20 | 2012-10-09 | Konica Minolta Business Technologies, Inc. | Image processing apparatus and image processing method |
-
1992
- 1992-09-03 JP JP04235847A patent/JP3118484B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1998042077A1 (fr) * | 1997-03-18 | 1998-09-24 | Nippon Columbia Co., Ltd. | Detecteur de distorsion, correcteur de distorsion, et procede de correction de distorsion pour signal audio numerique |
| KR100512831B1 (ko) * | 2001-07-26 | 2005-09-07 | 캐논 가부시끼가이샤 | 이미지 처리 방법, 장치 및 프로그램 저장 매체 |
| US8285043B2 (en) | 2007-12-20 | 2012-10-09 | Konica Minolta Business Technologies, Inc. | Image processing apparatus and image processing method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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