JPH07200823A - データ解析方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 画像を定義するデータのようなデータを解析
して該データについての適切なグループ化を行う。 【構成】 本発明の方法は、最初にアレイ内項目間のギ
ャップを示すギャップデータに適用されるスレショルド
を示すスレショルドデータを得る。スレショルドは、該
スレショルドまでの範囲で安定であるグループ数を生成
する。次にスレショルド範囲の大きさの規準がグループ
数の集合に適用され、最大範囲で安定な集合内のグルー
プ数が見出される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像を定義するデータ
のようなデータを解析してグループ化についての情報を
得るための方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】Ｍａｈｏｎｅｙによる米国特許第５，２
３９，５９６号には、近接物の特性に基づき画像内のピ
クセルをラベル付けするための方法が記載されている。
リンクされたグループラベル付けをグループ化処理を通
して行うことの検討が１５コラムの６３行から記述され
ている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、データを解
析してグループ化または同値クラスについての情報を得
る際に生じる問題の発見に基づいている。解析タスクに
関連する画像アレイまたは他のデータ構造体の部分は、
時に個別項目よりはむしろ項目集合となる。コヒーレン
トな物理的プロセスは、空間または幾何学的特性におい
てコヒーレントであるピクセル集合を生成する傾向にあ
るため、前述のことは画像解析において現実のこととな
る。従って、各個別項目よりもむしろ集合またはグルー
プに対する処理が可能であることが有用となる。

【０００４】前述の問題は適切なグループ数を見出すた
めの方法に関連する。適正なグループ化をもたらすグル
ープ数を自動的に決定することと、簡潔で理論化された
方法で該グループ数を得ることとを合わせて行うことは
困難を伴う。

【０００５】本発明は、安定性規準に基づき理論化され
た簡潔な方法でグループ数を自動的に得るような新たな
グループ化方法の発見に基づいている。該方法により直
覚的に適正でコンピュータ処理上有用な項目グループが
頻繁に得られる。画像により示される画面内の関心対象
オブジェクトのような意味のある構造体にそれが等しい
場合、グループはそれが含む項目よりもより意味のある
ものとなる可能性がある。グループ化方法はコンピュー
タ処理を行うモジュールとして行われることが可能であ
り、該モジュールは画像解析タスクに必要とされる他の
コンピュータ処理からアイソレートされる。

【０００６】

【課題を解決するための手段】新たなグループ化方法
は、アレイ内の項目間のギャップを示すデータに適用さ
れることの可能なスレショルドを示すスレショルドデー
タを得る。ギャップは例えば、参照規準に合致する値を
示す２次元アレイ内の項目に対する距離であることが可
能であり、または非ゼロ値を示す１次元アレイ内の項目
間の差であることが可能である。スレショルドは、該ス
レショルドまでの範囲で安定であるグループ数を生成
し、スレショルドの範囲は大きさに対する規準に合致す
る。該規準は例えば、他のグループ数が安定であるよう
な範囲よりも大きいスレショルドの範囲を要求すること
が可能である。

【０００７】スレショルドの範囲の大きさの規準がグル
ープ数の集合に適用され、最大範囲で安定な集合内の数
が見出されることが可能である。集合内の数は全て最小
数よりも大きい。最小数は１未満であってはならない、
これは１グループのみのグループ化は関心対象外であ
り、そのようなグループは限りなく大きいスレショルド
の範囲で安定なためである。さらに、グループ化のいく
つかのアプリケーションにおいて最小数を２とすること
により、１つのグループが１つのアウトライア（通常の
分布から大きくはずれた値）のみを有し、この一方でよ
り大きいグループがその他の全ての項目を有するような
安定なグループ化が回避されることが可能である。グル
ープ数が２より大きくなければならない場合、より大き
いグループは２つまたはそれ以上のより小さいグループ
に分割される。

【０００８】効率的なグループ化が可能となるため、前
述の方法は有用となる。加えて、結果として得られたグ
ループ化はしばしば直覚的に適正なものとなる。該方法
が使用されて画像内の連結要素またはパラメータ値が自
動的にグループ化されることが可能である。ユーザが事
前に数を指定することを必要とせずに適切なグループ数
を決定するという意味において該方法はセルフキャリブ
レーティングである。１次元および２次元のグループ化
を含む、画像を定義するデータについての多様なグルー
プ化処理に対し、他の画像処理と同様な基本的処理を使
用して該方法は実施されることが可能であり、この結果
画像表現をグループについての情報を表す他の表現に変
換することなく効率的なグループ化が可能となる。加え
て、該方法は画像ピクセル数に直線的に比例する時間で
シリアルマシン上で実施されることが可能であり、この
結果画像処理におけるその使用が促進される。

【０００９】データ解析方法であって、各々が値を示す
値項目の初期アレイを定義する初期アレイデータを得る
ことと、初期アレイデータを使用し、初期アレイ内の値
項目間の１つまたはそれ以上のギャップを示すギャップ
データを得ることと、ギャップデータを使用し、スレシ
ョルドを示すスレショルドデータを得ることであって、
ギャップデータにより示される各ギャップはスレショル
ドより上か下であり、スレショルドデータは値項目のグ
ループ数を生成するスレショルドを示し、グループ数は
スレショルドの範囲で安定であり、スレショルドの範囲
は範囲の大きさの規準に合致する、スレショルドデータ
を得ること、スレショルドデータを使用し、初期アレイ
内の値項目のグループ化を示すグループ化データを得る
ことと、を含むデータ解析方法。

【００１０】

【実施例】図１は、どのようにギャップを示すデータが
使用されてスレショルドが得られることが可能であるか
を概略的に示し、該スレショルドは、範囲の大きさの規
準に合致するスレショルドの範囲で安定な項目グループ
の数を生成する。図２は、範囲の大きさの規準に合致す
るスレショルドの範囲で安定な項目グループの数を生成
するスレショルドを使用または得る際の一般的動作を示
す。図３は、ソフトウェア製品と、それが使用されるこ
とが可能なマシンとについての一般的構成要素を示す。

【００１１】図１において、ヒストグラムであることが
可能な初期グラフ１０は１次元アレイを示す。アレイ内
に示される項目はバイナリであり、１つのバイナリ値を
もつ項目１２、１４、１６、および１８と、もう１つの
バイナリ値をもつ他の項目とを有する。アレイは例え
ば、パラメータ値により定義されることが可能である。
項目１２、１４、１６、および１８は、データ項目によ
り４つのパラメータ値が示される一方で他のパラメータ
値は示されていないことを示すことが可能である。

【００１２】初期グラフ１０が使用されて１次元アレイ
であるギャップグラフ２０が生成されることが可能であ
り、該アレイでは項目１２、１４、１６、および１８の
内の最も近接する項目との間の距離を各項目が示す。従
って、項目１２、１４、１６、および１８についての距
離はゼロであり、一方項目１２、１４、１６、および１
８の間のギャップ内の項目は非ゼロ距離を有する。項目
１２、１４、１６、および１８の間の各ギャップ中心
は、ギャップ長の１／２を示すことにより当該ギャップ
を示す距離となる。項目１２と１４の間のギャップおよ
び項目１６と１８の間のギャップはそれぞれ２ユニット
幅であり、従ってそれらの中心距離はそれぞれ１であ
る。項目１４と１６の間のギャップは６ユニット幅であ
り、従ってその中心距離は３である。

【００１３】図１はまた、ギャップグラフ２０を使用し
て初期グラフ１０内の項目のグループがどのようにして
得られることが可能であるかを示す。スレショルドのシ
ーケンスが使用されて各スレショルドより上および下の
距離が分類されることが可能である。スレショルドより
下の距離を有する隣接項目により各スレショルドグルー
プが構成され、隣接グループはスレショルドより上の距
離を有する項目により分離される。図に示されるよう
に、０から１の間のスレショルドを適用することにより
４つのグループが得られることが可能であり、各グルー
プは項目１２、１４、１６、および１８の内の１つを含
む。２つのグループ２２および２４は１から２の間のス
レショルドを適用することにより得られることが可能で
あり、２つのグループ２６および２８は２から３の間の
スレショルドを適用することにより得られることが可能
である。さらにただ１つのグループ３０は３より上のス
レショルドを適用することにより得られることが可能で
ある。

【００１４】グラフ４０はグループ結果をサマライズ
し、範囲の大きさの規準に合致するスレショルドの範囲
でグループ数の１つが安定であることが可能な様子を示
す。ｘ軸の各位置はスレショルド値を示し、一方ｙ軸の
各位置はグループ計数値を示す。図に示されるように、
グループ計数値は１より下のスレショルドを用いて４か
ら始まり、次にスレショルドが１に到達すると２に減少
する。スレショルドが１から３に増加してもグループ項
目計数値は２のままである。次にスレショルドが３に到
達するとグループ項目計数値はその最終値である１に減
少する。

【００１５】グラフ４０の部分４２は部分４４より長
く、部分４６以外のグラフ４０の最も長い安定部分であ
る。部分４６は意味を持たない、これは少なくとも１つ
の項目を含むアレイについての各グループ計数値は最終
的に安定値１に到達するからである。従って、部分４２
内のスレショルドにより得られる初期項目のグループ数
である２は範囲の大きさの規準に合致することが可能で
あり、これは部分４４でのみ安定であるその他のグルー
プ数４よりもより大きいスレショルド範囲で２が安定で
あるためである。部分４２により示される範囲内のスレ
ショルドを使用して項目がグループ化される場合、項目
１２および１４は第１グループとなり、項目１６および
１８は第２グループとなる。一方部分４４により示され
る範囲内のスレショルドを使用して項目がグループ化さ
れる場合は４つのグループが存在し、各グループは項目
１２、１４、１６、および１８の内の１つを有する。

【００１６】図２の一般的動作は、各々が値を示す項目
の初期アレイを定義する初期アレイデータを得ることに
よりボックス５０から始まる。初期アレイは図１に示さ
れるような１次元アレイであることが可能であるか、ま
たはＮが０より大きい整数である任意のＮ次元アレイで
あることが可能である。ボックス５２の動作は初期アレ
イデータを使用し、初期アレイ内の項目間のギャップを
示すギャップデータを得る。ボックス５４の動作はギャ
ップデータを使用し、項目のグループ数を生成するスレ
ショルドを示すスレショルドデータを得る。グループ数
はスレショルドの範囲で安定であり、スレショルドの範
囲は範囲の大きさの規準に合致する。ボックス５６の動
作はスレショルドデータを使用し、項目のグループ化を
示すグループ化データを得る。

【００１７】図３はソフトウェア製品６０を示し、これ
は図３に示されるような構成要素を含むシステムで使用
されることが可能な製造物である。ソフトウェア製品６
０はデータ保存媒体６２を含み、該保存媒体は保存媒体
アクセスデバイス６４によりアクセスされることが可能
である。例えばデータ保存媒体６２は、１つまたはそれ
以上の組のテープ、ディスケット、もしくはフロッピー
のような磁気媒体、１つまたはそれ以上の組のＣＤ−Ｒ
ＯＭのような光学的媒体、またはデータを保存するため
の他の任意の適切な媒体であることが可能である。

【００１８】データ保存媒体６２は、保存媒体アクセス
デバイス６４がプロセッサ６６へ与えることが可能なデ
ータを保存する。プロセッサ６６はメモリ６８へアクセ
スするために接続され、該メモリは、プロセッサ６６が
実行することが可能な命令を示すデータを保存するプロ
グラムメモリを含むことが可能であり、また、命令を実
行する際にプロセッサ６６がアクセスすることが可能で
あるデータを保存するデータメモリを含むことも可能で
ある。

【００１９】プロセッサ６６はまた、画像を定義するデ
ータを画像入力回路７０から受信するために接続され
る。該データは、ファクシミリ（ＦＡＸ）マシン７２、
スキャナ７４、エディタ７６、またはネットワーク７８
から得られることが可能である。エディタ７６は形状エ
ディタか、またはキーボード、マウス、またはペンもし
くはスタイラスベースの入力デバイスのようなユーザ入
力デバイスにより制御される他の対話型画像エディタで
あることが可能であり、ネットワーク７８はローカルエ
リアネットワークか、または画像を定義するデータを伝
送することが可能な他のネットワークであることが可能
である。

【００２０】データ保存媒体６２に加え、ソフトウェア
製品６０は保存媒体６２により保存されるデータを含
む。保存されるデータはグループ化命令８０を示すデー
タを含み、該命令は図２の動作に類似の動作を行うため
にプロセッサ６６が実行することが可能である。命令８
０の実行において、プロセッサ６６は初期アレイデータ
を使用してギャップデータを得る。初期アレイデータ８
２は図に示されるように事前にメモリ６８に保存される
ことが可能であり、または画像入力回路７０から受信さ
れた入力画像を定義するデータに処理を行うことにより
得られることが可能である。初期アレイデータ８２は、
各々が値を示す項目の初期アレイを定義する。ギャップ
データは初期アレイ内の項目間のギャップを示す。プロ
セッサ６６はギャップデータを使用し、初期項目のグル
ープ数を生成するスレショルドを示すスレショルドデー
タを得る。該グループ数はスレショルドの範囲で安定で
あり、スレショルドの範囲は範囲の大きさの規準に合致
する。プロセッサ６６はスレショルドデータを使用し、
初期アレイ内の項目のグループ化を示すグループ化デー
タを得る。

【００２１】プロセッサ６６はまた、画像出力回路９０
への画像を定義するデータを与えるために接続されるこ
とが可能である。例えばソフトウェア製品６０は、出力
画像を定義する出力画像データを得る際にグループ化デ
ータを使用するためにプロセッサ６６が実行可能な命令
を示すデータを含むことが可能である。例えば出力画像
は、入力画像からの情報についての正確に形成された表
現を示すことが可能である。出力画像データは出力画像
回路９０へ与えられることが可能であり、またＦＡＸマ
シン９２、プリンタ９４、ディスプレイ９６、またはネ
ットワーク９８へ順に与えられることが可能である。

【００２２】グループ化データはまた制御信号を与える
ために使用される。例えばメモリ６８は、制御信号を定
義する制御データを得る際にグループ化データを得るた
めにプロセッサ６６が実行可能な制御命令を保存するこ
とが可能である。制御データが制御出力回路１００へ与
えられることが可能であり、該回路は制御信号をシステ
ム１０２へ与えることにより応答することが可能であ
る。

【００２３】直ちに使用されるかわりに、グループ化デ
ータは後の使用のためにメモリ６８に保存されることが
可能である。例えば、入力画像を定義するデータが受信
された時点で、入力画像データに対して行われる処理を
示す情報が得られていない場合、前記の動作は適切なも
のとなる。

【００２４】図４から６は、グループ数を生成するスレ
ショルドが各々で得られる３つの例を示し、グループ数
はスレショルドの範囲で安定であり、スレショルドの範
囲は範囲の大きさの規準に合致する。

【００２５】図４の方法は、各繰り返し処理でスレショ
ルドをインクリメントしながら距離データにスレショル
ドを繰り返し適用することにより、安定なグループ数を
生成するスレショルドを見出す。図５の方法は、各繰り
返し処理で距離の差だけスレショルドを増加させながら
距離データにスレショルドを繰り返し適用することによ
り、安定なグループ数を生成するスレショルドを見出
す。図６の方法は、発生する距離間の差を距離データを
使用して得ることと、次に最大の差を使用してスレショ
ルドを得ることとにより安定なグループ数を生成するス
レショルドを見出す。

【００２６】図４において、ボックス１１０の動作は各
々が値を示す項目のＮ次元アレイを定義する初期項目デ
ータを得る。ボックス１１２の動作は初期項目データを
使用し、アレイ内の各項目に対する距離を示す距離デー
タを得る。図１に関して前述したように、距離データは
項目間のギャップを示すことが可能である。

【００２７】ボックス１１４の動作は始まりの候補スレ
ショルドを得、該スレショルドはボックス１１２からの
距離データにより示される最小距離のみが始まりのスレ
ショルドより下となるように選択される。ボックス１２
０の動作は次に一連の繰り返し処理を開始し、各繰り返
し処理はボックス１１２からの距離データに候補スレシ
ョルドを適用する。第１の繰り返し処理の候補スレショ
ルドは始まりの候補スレショルドである。

【００２８】ボックス１２２の動作は、繰り返し処理の
候補スレショルドを使用してスレショルド（が適用され
た）距離データを得ることにより各繰り返し処理を開始
する。スレショルド距離データは、アレイ内の各項目に
対し、距離データにより示される項目の距離が繰り返し
処理の候補スレショルドより上か下かを示すスレショル
ド（が適用された）距離値を示すことが可能である。例
えば、項目の距離が候補スレショルドより上である場
合、項目に対するスレショルド距離値はＯＮされること
が可能であり、項目の距離が候補スレショルドより下で
ある場合、ＯＦＦされることが可能である。またこれら
の逆の動作もまた可能である。

【００２９】各繰り返し処理のスレショルド距離データ
は明確なグループ項目数を定義し、図１のグラフ２０に
関して示されたように各グループ項目はアレイ内の項目
の集合を含む。ボックス１２４の動作はグループ項目を
計数し、ボックス１３０の動作は、直前の繰り返し処理
でのボックス１２４からの計数値とボックス１２４から
の計数値が異なるかどうかに基づき分岐する。

【００３０】計数値が変化した場合、ボックス１３２の
動作は直前の繰り返し処理の候補スレショルドを示すデ
ータと、直前の繰り返し処理と同じグループ項目計数値
を有する繰り返し処理（の数を示す）計数値とをセーブ
することが可能である。ボックス１３２の動作は、この
繰り返し処理計数値と以前の繰り返し処理でボックス１
３２によりセーブされた繰り返し処理計数値とを比較す
ることによりこのデータをセーブするかどうかを決定す
る。現在得られている繰り返し処理計数値のほうが大き
い場合、現時点で完了した繰り返し処理のサブシーケン
スは以前のサブシーケンスよりも大きいスレショルド範
囲の安定なグループ数を得たこととなり、従ってボック
ス１３２の動作は、候補スレショルドを示すデータと、
現時点で完了したサブシーケンスに対する繰り返し処理
計数値とをセーブする。次にボックス１３２の動作は繰
り返し処理計数値をリセットし、現行の繰り返し処理と
同じグループ項目計数値を有する繰り返し処理の計数を
開始する。

【００３１】ボックス１３２の効果は、スレショルドの
範囲の大きさの規準を適用することである。ボックス１
３２でセーブされる最後の候補スレショルドは、スレシ
ョルドの最大範囲で安定なグループ数を得たスレショル
ドである。

【００３２】ボックス１２４についての前述の計数値が
変化しなかった場合、ボックス１３４の動作は繰り返し
処理計数値をインクリメントし、この結果該計数値は現
行の繰り返し処理と同じグループ項目計数値を有する繰
り返し処理の数を継続して示すこととなる。ボックス１
１４からの始まりの候補スレショルドはアレイ内の項目
間の最小距離よりも小さい必要はない。スレショルドの
各インクリメントは理想的に充分小さいため、少なくと
も１回の繰り返し処理により存在可能なグループ数の各
々が得られることが保証される。距離データにより示さ
れる全ての距離が整数である場合、各インクリメントは
１であることが可能であり、一方距離の全てが整数でな
い場合、各インクリメントは距離間の最小差の１／２で
あることが可能である。

【００３３】繰り返し処理の完了に先立ち、ボックス１
３６の動作は候補スレショルドをインクリメントして次
の繰り返し処理の候補スレショルドを得る。ボックス１
２４からのグループ項目の計数値が１に到達する場合、
ボックス１４０の動作はボックス１３２の動作で最も最
近保存したデータをリターンし、該データは最大繰り返
し処理計数値でグループ化を得たスレショルドを示す。
ボックス１４２の動作は次にボックス１４０からのスレ
ショルドを使用して初期項目をグループ化する。この動
作はボックス１２２および１２４と同様に行われること
が可能である。ボックス１４２の動作はまた、各グルー
プに対してグループ内の初期項目を示すグループ化デー
タを与えることが可能である。

【００３４】図５において、ボックス１６０および１６
２の動作は、それぞれ図４のボックス１１０および１１
２の動作と同様に実行されることが可能である。ボック
ス１６４の動作は、図４のボックス１１４でのように選
択されることの可能な始まりの候補スレショルドを得
る。ボックス１７０の動作は次に一連の繰り返し処理を
開始し、各繰り返し処理は候補スレショルドをボックス
１６２からの距離データに適用する。

【００３５】ボックス１７２、１７４、および１８０の
動作は、それぞれ図４のボックス１２２、１２４、およ
び１３０と同様に実行されることが可能である。計数値
が変化した場合、ボックス１８２の動作は、直前の繰り
返し処理のスレショルドと、直前の繰り返し処理と同じ
グループ項目計数値を有するスレショルドの範囲とを示
すデータをセーブすることが可能である。ボックス１８
２の動作は、このスレショルドの範囲と、以前の繰り返
し処理でボックス１８２によりセーブされたスレショル
ドの範囲とを比較することによりこのデータをセーブす
るかどうかを決定する。現時点で得られたスレショルド
範囲のほうが大きい場合、現時点で完了した繰り返し処
理のサブシーケンスは以前のサブシーケンスよりも大き
いスレショルド範囲の安定なグループ数を与えたことと
なり、従ってボックス１８２の動作は候補スレショルド
と、サブシーケンスに対するスレショルド範囲とを示す
データをセーブする。次にボックス１８２の動作は、ス
レショルド範囲の移動総計値をリセットし、現行の繰り
返し処理と同じグループ項目計数値を生成するスレショ
ルド範囲の累積を開始する。

【００３６】計数値が変化しなかった場合、ボックス１
８４の動作は範囲の移動総計値を増加させ、この結果該
範囲は現行の繰り返し処理と同じグループ項目計数値を
生成するスレショルド範囲を継続して示すこととなる。

【００３７】繰り返し処理の完了に先立ち、ボックス１
８６の動作は候補スレショルドを増加させて次の繰り返
し処理の候補スレショルドを得る。該増加量はボックス
１６２からの距離データにより示される距離間の差であ
り、従ってスレショルドはボックス１６０からの初期項
目データにより定義される項目間で生じる距離にすぎな
い。図４の方法を用いた比較において、このことは繰り
返し処理数を非常に低減する。距離差のデータを得るた
めに必要なコンピュータ処理量が繰り返し処理でのセー
ブ処理量より少ない場合、このことは有用となる。

【００３８】距離間の差はボックス１８６の動作で必要
とされる場合に得られることが可能であるか、またはボ
ックス１８６の使用に先立ち全ての差が得られてセーブ
されることが可能である。

【００３９】距離間の差を得るための１つの方法は、ボ
ックス１６２からの距離データにより示される距離値を
１次元アレイに再分布させることである。この処理を行
うために累積処理が実行されることが可能である。距離
データ画像内で生じる最大値までの範囲の存在可能な各
距離値に対して、累積処理は値を有する距離データ画像
内のピクセルの最大値をセーブする。この累積処理は値
の等しい各クラスについて行われ、この結果、累積処理
に先立ち特別な識別子を用いて各連結要素をラベル付け
することは不適切となる。各同値クラスは実質的に非連
結要素であることが可能であり、また、累積処理の後に
は各同値クラス内のピクセルにラベル付けする第２の処
理経路が設けられる必要もない。これは目的が１次元ア
レイを生成することであるためである。

【００４０】累積処理はアレイを生成し、該アレイで
は、発生することのない各距離値がゼロ値を有し、一方
発生する各距離値はその値を有する。次に右方向および
左方向の投影処理が行われることが可能であり、該処理
は各ゼロ値を左方向の最近接非ゼロ値で置き換え、それ
が存在しない場合は右方向の最近接非ゼロ値で置き換え
る。次に結果として生じるアレイは左へ一度シフトされ
て該アレイからもとのアレイが差し引かれて差のアレイ
が得られることが可能である。距離間の最大差を得るた
めに、前述の累積処理が実行されることが可能であり、
非ゼロ値を有する最大差が前述の結果として生じるアレ
イから得られることが可能である。この後に続く繰り返
し処理において、以前の繰り返し処理におけるボックス
１８６での差が使用され、前述の結果として生じるアレ
イからの非ゼロ値を有する次のより小さい差が得られる
ことが可能である。

【００４１】ボックス１８６の１回の繰り返し処理のス
レショルド増加量は、ボックス１８４の範囲の移動総計
値の次の繰り返し処理の増加量として使用される。

【００４２】ボックス１７４からのグループ項目の計数
値が１に到達する場合、ボックス１９０の動作はボック
ス１８２の動作で最も最近保存したデータをリターン
し、該データはスレショルドの最大範囲のグループ化を
得たスレショルドを示す。ボックス１９２の動作は次に
ボックス１９０からのスレショルドを使用して初期項目
をグループ化し、この動作は図４のボックス１４２と同
様に実行されることが可能である。

【００４３】図４の方法のコンピュータ処理コストはア
レイ内で生じる値の範囲の関数となる。各インクリメン
トに対し、候補スレショルドを適用して結果として生じ
るグループを計数する繰り返し処理が実行されなければ
ならない。図５の方法は実行されなければならない繰り
返し処理数を低減することが可能である。

【００４４】図６において、ボックス２００の動作は初
期アレイ内で生じるギャップ長を示すデータを得る。ボ
ックス２０２の動作は隣接ギャップ長間の最大差を示す
データを得る。ボックス２０２の動作は、ギャップ長を
ソートするかまたは図５に関して前述したようにそれら
を１次元アレイへロードし、次に隣接ギャップ長間の差
を得て最大差を見出すことにより実行されることが可能
であり、該最大差はより大きいギャップ長とより小さい
ギャップ長との間で生じる。ボックス２０４の動作は次
にスレショルドを得、該スレショルドはより大きいギャ
ップ長とより小さいギャップ長との間の１つのギャップ
長に等しく、例えばより小さいギャップ長であることが
可能である。より大きいギャップ長とより小さいギャッ
プ長との間のスレショルドが次に距離データと共に使用
され、大きさの規準に合致する範囲で安定なグループ数
が得られることが可能である。この範囲は他のグループ
数が得られるスレショルドの範囲よりも大きいため、こ
の範囲は規準に合致する。

【００４５】図６の方法はまた、初期アレイがギャップ
を含まないかまたは等しいギャップを含まないような適
切な修正を伴って適用されることが可能である。例え
ば、初期スレショルドがカラーまたはグレイスケールピ
クセル値に適用されてギャップを含む初期アレイのバー
ジョンが得られることが可能である。

【００４６】図７は前述の一般的特性が実施されたシス
テムを示す。図７のシステム１８０はＳｕｎ ＳＰＡＲ
Ｃ Ｓｔａｔｉｏｎ １０ワークステーションであるワ
ークステーション１８２を含む。スキャナ１８４はＸｅ
ｒｏｘ ＤａｔａｃｏｐｙＧＳ Ｐｌｕｓスキャナのよ
うな従来のスキャナであることが可能である。プリンタ
１８６はＸｅｒｏｘレーザプリンタのような従来のプリ
ンタであることが可能である。ネットワーク１８８はＥ
ｔｈｅｒｎｅｔプロトコルのような標準プロトコルに対
応して動作する従来のネットワークであることが可能で
ある。

【００４７】ワークステーションＣＰＵ１９０はスキャ
ナ１８４およびネットワーク１８８からのデータを受信
するために接続され、またプリンタ１８６およびネット
ワーク１８８へデータを与えるために接続される。例え
ば、ＣＰＵ１９０は画像を定義するデータをスキャナ１
８４またはネットワーク１８８から受信することが可能
である。加えて、ワークステーションＣＰＵ１９０は、
プログラムメモリ１９２、データメモリ１９４、および
（図に示されていない）他の従来のワークステーション
周辺装置にアクセスするために接続される。データメモ
リ１９４は画像を定義する画像データ１９６を例として
保存している。

【００４８】プログラムメモリ１９２は、図２の一般的
動作を実施する処理を行うためにＣＰＵ１９０が実行可
能な命令を保存する。ＣＰＵ１９０はオペレーティング
システム命令２００を実行し、該命令はＵｎｉｘオペレ
ーティングシステムまたは他の適切なオペレーティング
システムを与える。プログラムメモリ１９２により保存
されるこの他の命令は、従来の方法でオペレーティング
システム命令２００への呼び出しを行う。一般に命令
は、オブジェクトコードを生成する従来のコンパイラま
たはインタプリタの方法を用いて、Ｌｉｓｐ、Ｃ、また
はそれらに類するもののような従来のプログラム言語に
よるソースコードから得られることが可能である。図３
に関して前述したようにソフトウェア製品を製造する際
にはマシンはソースコードまたは結果として生じるオブ
ジェクトコードをデータ保存媒体上に保存することが可
能であり、ソフトウェア製品がシステム１８０のような
マシンで使用される場合には保存媒体アクセスデバイス
によるアクセスのためにソースコードまたはオブジェク
トコードが保存される。

【００４９】画像受信命令２０２の実行において、ＣＰ
Ｕ１９０は画像を定義するデータを受信し、それをデー
タメモリ１９４に保存する。このことは画像データ１９
６により例として示されている。画像を定義するデータ
はスキャナ１８４またはネットワーク１８８から受信さ
れることが可能である。

【００５０】画像処理命令２０４の実行において、ＣＰ
Ｕ１９０はグループ化命令２０６を呼び出す。グループ
化命令２０６は画像データ１９６を初期アレイデータと
して扱うか、または画像データ１９６を使用して初期ア
レイを定義する初期アレイデータを生成し、該アレイで
は各項目値を示す。グループ化命令２０６は、ギャップ
取得命令２０８、スレショルド命令２１０、および比較
命令２１２を呼び出す。

【００５１】ギャップ取得命令２０８は初期アレイデー
タを使用し、初期アレイ内の項目間のギャップを示すギ
ャップデータ２２０を得ることが可能である。スレショ
ルド命令２１０はギャップデータ２２０を使用し、範囲
の大きさの規準に合致するスレショルドの範囲で安定な
グループ数を生成するスレショルドを示すスレショルド
データ２２２を生成する。比較命令２１２はスレショル
ドデータ２２２を使用し、初期アレイ内の項目のグルー
プ化を示すグループ化データ２２４を得る。画像処理命
令２０４はまた画像処理に関する他の処理を行う。

【００５２】グループ化命令２０６、ギャップ取得命令
２０８、スレショルド命令２１０、および比較命令２１
２に関して以下に説明を行う多くの動作は、各々が画像
を定義するデータの項目に対して実行される。各項目は
「データ画像」と呼ばれる。いくつかのデータ画像は他
のデータ画像を得る際に使用されることが可能である。
一般に、全てのデータ画像は同一のピクセル数でデータ
画像を定義し、各処理は同一のピクセル数で画像を生成
する。２つの画像に対する処理は通常、ピクセルペアに
ついての値を使用し、生成される画像内で各ピクセルペ
アに対してピクセル値を生成する。この場合各ペア内の
１つのピクセルは各画像からのものであり、ペア内の２
つのピクセルは共に、生成される画像内のピクセル値に
従う同一位置にある。

【００５３】図８は、図７のグループ化命令２０６を実
行してパラメータデータ画像からの値に１次元のグルー
プ化を行う際の動作を示す。図９は、図８のスレショル
ドを得る際の動作を示す。

【００５４】図８のボックス２５０の動作はパラメータ
データ画像を得ることにより始まり、該データ画像では
パラメータ値を用いて各ピクセルがラベル付けされる。
パラメータは例えば、面積、延長、アスペクト比、幅、
領域の水平中心、領域の垂直中心、または配向であるこ
とが可能である。

【００５５】ボックス２５２の動作は、パラメータデー
タ画像が異なるパラメータ値を充分含んでいるかどうか
に基づき分岐する。存在可能なグループ数は異なる該値
の数よりも少なくとも１以上小さいため、異なる値が少
なすぎて最小許容可能グループ数を生成できない場合に
はボックス２５４の動作はボックス２５０からのパラメ
ータデータ画像をリターンする。例えば、最小許容可能
グループ数は２であるか、または以下に説明するように
アウトライアの影響を取り除くことにより３であること
が可能であり、従ってボックス２５２の異なる値の最小
数は３であるか、またはアウトライアの影響が取り除か
れた場合には４であることが可能である。ボックス２５
２の動作は、パラメータデータ画像を走査して該画像内
で生じる値のリストを得、次にリスト長を得てそれを異
なる値の最小数と比較することにより実行されることが
可能である。

【００５６】ボックス２５６の動作は、範囲の大きさの
規準に合致するスレショルドの範囲で安定なグループ数
を生成するスレショルドを得る。ボックス２５６の動作
は、図９に関して以下に説明するようにボックス２５２
からの値のリストを使用して実行されることが可能であ
る。

【００５７】ボックス２５８の動作は、パラメータが有
することが可能な値を各項目が表すアレイを得る。各項
目の値は、項目が表す値でラベル付けされたピクセルを
ボックス２５０からのパラメータデータ画像が含むかど
うかを示す。ボックス２５８の動作は、ボックス２５０
からのパラメータデータ画像を使用してバイナリデータ
画像を得ることにより実行されることが可能であり、バ
イナリデータ画像ではパラメータデータ画像内でゼロよ
り大きい値を有する各ピクセルがＯＮとなる。ボックス
２５８の動作は次にバイナリデータ画像とパラメータデ
ータ画像とを使用して累積処理を行うことが可能であ
る。累積処理は総計処理を使用して各ラベルについての
総計を得ることが可能であり、各ラベルの総計はラベル
を有するパラメータデータ像内のピクセル数を示す。ま
た、累積処理は最大化処理を使用して各ラベルに対する
バイナリ値を得ることが可能であり、該値はパラメータ
データ画像内でラベルが生じるか生じないかを示す。

【００５８】ボックス２６０の動作は次に、第１の繰り
返しループの開始に先立ち多くの変数を初期化する。例
えば、アレイ内の現在の項目はゼロ次（第ゼロの）項目
に初期化されることが可能であり、ゼロ次項目から非ゼ
ロ値を有する第１の項目までの距離がギャップとして扱
われないことを保証するために距離計数値がスレショル
ドより１またはそれ以上の値に初期化されることが可能
である。グループ計数値はゼロに初期化されることが可
能である。

【００５９】ボックス２６２の動作は第１の繰り返しル
ープを開始する。該ループでは１回め以降の各繰り返し
処理がアレイ内の項目を１つずつ順に処理して行く。第
１の繰り返しループは処理がアレイ内の最終項目に到達
するまで続けられる。

【００６０】ボックス２７０の動作は、アレイ内の繰り
返し処理の項目がゼロ値を有するかどうかを決定するこ
とにより各繰り返し処理を開始する。有する場合、ボッ
クス２７２の動作は距離計数値を単にインクリメント
し、この結果距離計数値はゼロの数を示す。これは最終
項目が非ゼロ値を有するためである。

【００６１】繰り返し処理の項目が非ゼロ値を有する場
合、ボックス２７４の動作は距離計数値がスレショルド
より上かどうかに基づき分岐する。スレショルドより上
である場合、ボックス２７６の動作はグループ計数値を
インクリメントし、この結果グループ計数値は、非ゼロ
値の間にあってスレショルドより長いゼロ列の数より１
だけ大きい値を示す。即ち、グループ計数値はグループ
数を示す。

【００６２】距離計数値がスレショルドより下である場
合、ボックス２７８の動作は現在のグループ計数値をセ
ーブし、この結果繰り返し処理の項目を示すデータを使
用して該計数値がアクセスされることが可能となる。ボ
ックス２７８の動作は、パラメータ値を有する項目のア
レイと同じサイズである処理結果アレイを用いて実行さ
れることが可能であり、この結果、値のアレイ内にある
各繰り返し処理の項目は、処理結果アレイ内にある各繰
り返し処理の項目と同じ位置となる。

【００６３】いづれの場合においてもボックス２８０の
動作は距離計数値をゼロにリセットし、この結果次のゼ
ロ列の計数を開始することが可能となる。

【００６４】第１の繰り返し処理ループが値のアレイ内
の全ての項目の処理を完了した場合、ボックス２８２の
動作はボックス２５０からのパラメータデータ画像のグ
ループ化されたバージョンを得ることが可能であり、該
バージョンではパラメータデータ画像内で非ゼロラベル
を有する各ピクセルがグループ数を用いてラベル付けさ
れる。ボックス２８２の動作は分散処理により実行され
ることが可能である。分散処理はボックス２７８からの
処理結果アレイを使用することが可能であり、パラメー
タデータ画像内の各ピクセルのラベルを使用して処理結
果アレイ内の項目にアクセスし、処理結果アレイ内のア
クセスされた項目の値を使用して、グループ化されたパ
ラメータデータ画像内のピクセルにラベル付けを行う。

【００６５】ボックス２８４の動作は次に第２の繰り返
しループを開始し、該ループは少なくともグループ数
が、ボックス２５２に関して前述した最小許容可能グル
ープ数以上になるまで続けられる。この第２の繰り返し
ループはアウトライアを補償することが可能であり、１
つのグループがアウトライアを含み、他の１つのグルー
プがその他の全ての非ゼロ値を含むような２つのグルー
プのみとは別の結果がもたらされることが可能となる。
第２の繰り返しループで使用される方法は、既に得られ
ているスレショルドと比較した場合に次の大きい最大ス
レショルド範囲で安定なグループ数を生成するスレショ
ルドを見出すことであり、この処理はグループ数が最小
許容可能グループ数を越えるまで行われる。最小許容可
能グループ数はアウトライアを補償する場合は３であ
り、アウトライアを補償することが不適切な場合は２と
なる。従って、最小許容可能グループ数を越え、またス
レショルドの最大範囲で安定なグループ数を得るスレシ
ョルドは範囲の大きさの規準に合致する。

【００６６】アウトライアが存在する場合にグループ化
安定規準は不適切なグループ化をもたらす可能性がある
ため、第２の繰り返しループが必要である。アウトライ
アは極値、もしくは極値の次に小さいかまたは大きい値
から最大ギャップだけ離れた極値付近の値として定義さ
れることが可能である。実際、アウトライアは密集した
いくつかの非常に大きいかまたは非常に小さい値の内の
１つである可能性がある。

【００６７】アウトライアが存在する場合、安定なグル
ープ数を有するスレショルドの最大範囲内にあるスレシ
ョルドは、１つのグループ内にアウトライアがあり、他
の１つのグループに他の全ての非ゼロ値があるような２
つのグループを有する可能性がある。多くの場合、２つ
のグループへのグループ化は非アウトライアグループに
ついての重要な情報を無視する可能性があり、そのよう
な情報は例えば非アウトライアグループのサブグループ
に関する。

【００６８】図８の第２の繰り返しループはアウトライ
アの問題に対する解を示す。最小許容可能グループ数で
グループ化が得られる場合、該最小許容可能グループ数
が得られるまでに、安定なグループ数を有する次の最大
スレショルド範囲内のスレショルドが使用されて前述の
ような繰り返し処理が行われる。最小許容可能グループ
数が３である場合、結果として得られるグループ化は非
アウトライアグループのサブグループについての情報を
含むこととなる。

【００６９】ボックス２８２からのグループ化されたパ
ラメータデータ画像内の最大ピクセルラベルはグループ
数に等しいため、最大ピクセルラベルを見出してそれを
最小許容可能グループ数と比較することによりボックス
２８４の動作が実行されることが可能である。グループ
数が最小許容可能数より小さい場合、ボックス２８６の
動作はボックス２５６の動作と同様に次のスレショルド
を得ることが可能であり、このことについては図９に関
して以下により詳細な説明を行う。次にボックス２５
８、２６０、２６２、２７０、２７２、２７４、２７
６、２７８、２８０、および２８２の動作が、図８のＡ
およびＢの円で示されるように次のスレショルドに対し
て行われることが可能である。ボックス２８２からの新
たなグループ化されたパラメータデータ画像が次にボッ
クス２８４で再び使用されることが可能である。グルー
プ数が最小許容可能グループ数に到達する場合、ボック
ス２８８の動作は最も最近得られたグループ化されたパ
ラメータデータ画像をリターンする。

【００７０】図９の方法が使用されて図８のボックス２
５６および２８６の動作が実行されることが可能であ
る。図９の方法は一般的に図６の動作に従うが、スレシ
ョルドを得るために図４から６の任意の方法が使用され
ることが可能である。

【００７１】ボックス３００の動作は値を示すデータを
得る。図に示されるように、値を示すデータは図８のボ
ックス２５２に関して前述したように得られた値のリス
トであることが可能である。ボックス３０２の動作はボ
ックス３００で得られた値をソートし、ソートされた値
リストを生成する。

【００７２】ボックス３１０の動作は繰り返しループを
開始し、該ループはソートされたリスト内の値の各隣接
ペアを処理する。各値ペアに対し、ボックス３１２の動
作は値間のギャップを示すデータを得る。ボックス３１
４の動作は次にギャップをソートし、ソートされたギャ
ップリストを得る。

【００７３】一方、グループ数が充分でないことを決定
するボックス２８４の動作の後、ボックス３１６の動作
は既に得られているソートされたギャップリストから最
大ギャップを取り除くことにより、ソートされたギャッ
プリストを得ることが可能である。

【００７４】ボックス３１８の動作は、スレショルド変
数および最大差変数をゼロに初期化することによりその
他の繰り返しループに対する準備を行う。ボックス３２
０の動作は次に繰り返しループを開始し、該ループはボ
ックス３１４またはボックス３１６からのソートされた
ギャップリスト内の各隣接ギャップペアを処理する。各
ギャップペアに対し、ボックス３２２の動作はギャップ
間の差を示すデータを得る。ボックス３２４の動作は次
にボックス３２２からの差と最大差変数とを比較する。
ボックス３２２からの差のほうが大きい場合、ボックス
３２６の動作は現在のペア内のギャップの小さい方のギ
ャップへスレショルド変数をアップデートし、またボッ
クス３２４からの差へ最大差変数をアップデートする。

【００７５】全てのギャップペアの処理が完了した場
合、ボックス３２８の動作はスレショルド変数の値をリ
ターンする。

【００７６】図８および９の方法はいくつかの異なるタ
イプの１次元のグループ化を行うことが可能である。現
行の実施はいくのタイプの広範な類似性グループ化を与
え、そのような類似性には面積類似性、延長類似性、ア
スペクト比類似性、幅類似性、領域の水平中心類似性、
領域の垂直中心類似性、および配向類似性がある。広範
な類似性グループ化はまた他のパラメータに対しても実
行されることが可能である。

【００７７】図１０は、図７のグループ化命令２０６を
実行して２次元アレイ内の項目のグループ化を行う際の
動作を示す。図１１は、図１０のスレショルドを得る際
の動作を示す。

【００７８】図１０のボックス３５０の動作は、各ピク
セルがパラメータ値でラベル付けされているデータ画像
を得ることから始まる。

【００７９】ボックス３５２の動作はボックス３５０か
らのデータ画像を使用し、値を示すデータを得る。ボッ
クス３５２の動作は様々な方法で実行されることが可能
であり、それらのいくつかは特定なグループ化のタイプ
に関して以下に説明が行われる。ボックス３５６の動作
はボックス３５２からの値を使用し、グループ数を定義
するスレショルド（と照合された）距離データを生成す
るスレショルドを得る。このグループ数は、この他のグ
ループ数よりも大きいスレショルド範囲で安定である。
ボックス３５６の動作は図１１に関して以下に説明を行
うように実行されることが可能である。

【００８０】ボックス３５６の動作はボックス３５０か
らのデータ画像を使用して距離データ画像を得、該デー
タ画像では、ボックス３５０からのデータ画像内、ボッ
クス３５０からのデータ画像の補体内、またはこの他の
適切な関連するデータ画像内の近接物への距離を用いて
各ピクセルがラベル付けされる。

【００８１】ボックス３５８の動作は、ボックス３５６
からの距離データ画像内の各ピクセルの距離をスレショ
ルドと比較してグループデータ画像を得、該データ画像
では、距離をスレショルドと適正に比較されるピクセル
がＯＮとなる。グループデータ画像は、ボックス３５０
からのデータ画像からの少なくとも１つの連結要素を含
むピクセル集合の数を定義する。ボックス３５８での比
較はスレショルドより上、さもなくば下の距離に対して
可能であり、このことは特定なグループ化のタイプに関
して以下に説明が行われる。

【００８２】ボックス３６０の動作は繰り返しループを
開始し、該ループは少なくともグループ数が、図８に関
して前述した最小許容可能グループ数以上になるまで続
けられる。該繰り返しループはアウトライアを補償する
ことが可能であり、１つのグループがアウトライアを含
み、他の１つのグループがその他の全て接続要素を含む
ような２つのグループのみとは別の結果かもたらされる
ことが可能となる。該繰り返しループで使用される方法
は、既に得られているスレショルドと比較した場合に次
の大きい最大スレショルド範囲で安定なグループ数を生
成するスレショルドを見出すことであり、この処理はグ
ループ数が最小許容可能グループ数を越えるまで行われ
る。最小許容可能グループ数はアウトライアを補償する
場合は３であり、アウトライアを補償することが不適切
な場合は２となる。一方、アウトライアを補償するため
に他の方法が使用されることが可能であり、例えばその
ような方法は最初に面積に基づき連結要素をグループ化
し、次に最小面積を有するグループ内の全ての連結要素
を取り除く。

【００８３】ボックス３６０の動作は、ボックス３５８
からのグループデータ画像内の連結要素数を計数するこ
とと、次にその数を最小許容可能グループ数と比較する
こととにより実行されることが可能である。連結要素数
は、連結要素に対する特別な識別子を用いて最初に連結
要素内の各ピクセルにラベル付けを行うことにより得ら
れることが可能である。該識別子が一体となって、１か
ら始まる整数から成る密な集合を形成する場合、最大と
なる特別な識別子を得ることにより連結要素数が得られ
ることが可能である。

【００８４】グループ数が最小許容可能数よりも小さい
場合、ボックス３６２の動作はボックス３５４の動作と
同様にして次のスレショルドを得ることが可能であり、
このことは図１１に関して以下により詳細に説明を行
う。次に、ボックス３５６および３５８の動作が、図１
０のＡおよびＢの円で示されるように次のスレショルド
に対して実行されることが可能である。しかし、既に得
られている結果がセーブされている場合にはボックス３
５６の動作を繰り返す必要はない。ボックス３５８から
の新たなグループデータ画像が次にボックス３６０で再
び使用されることが可能である。グループ数が最小許容
可能数に到達する場合、ボックス３６４の動作は最も最
近得られたグループデータ画像をリターンする。

【００８５】グループデータ画像が使用されてグループ
ラベルデータ画像が得られることが可能であり、該画像
ではボックス３５０からのデータ画像内の連結要素内の
各ピクセルが、連結要素を含むグループを識別する数を
用いてラベル付けされる。ボックス３６０に関して述べ
られたように、ボックス３６４からのグループデータ画
像内の連結要素内の各ピクセルは、連結要素に対する特
別な識別子を用いてラベル付けされることが可能であ
り、その場合特別な識別子は１から始まる整数の密な集
合を形成する。結果として得られるラベル付けされたグ
ループデータ画像は、図８のボックス２８８からのグル
ープ化されたパラメータデータ画像と同様のものとな
る。

【００８６】図１１の方法が使用されて図１０のボック
ス３５４および３６２の動作が実行されることが可能で
ある。図１１の方法は一般的に図６の動作に従うが、ス
レショルドを得るために図４から６の任意の方法が使用
されることが可能である。

【００８７】ボックス３７０の動作は距離を示すデータ
を得る。図に示されるように、距離を示すデータは図１
０のボックス３５２からの値を示すデータであることが
可能である。ボックス３７２の動作はボックス３７０で
得られた距離をソートし、ソートされた距離のリストを
生成する。

【００８８】一方、グループ数が充分出ないことをボッ
クス３６０の動作が決定した後、ボックス３７４の動作
は既に得られているソートされた距離リストから最大距
離を取り除くことにより、ソートされた距離リスト得る
ことが可能である。

【００８９】ボックス３７６の動作はスレショルド変数
および最大差変数をゼロに初期化することにより繰り返
しループに対する準備を行う。ボックス３８０の動作は
次に繰り返しループを開始し、該ループはボックス３７
２からかまたはボックス３７４からのソートされた距離
リスト内の距離の各隣接ペアを処理する。各距離ペアに
対し、ボックス３８２の動作は距離の差を示すデータを
得る。ボックス３８４の動作は次にボックス３８２から
の差と最大差変数を比較する。ボックス３８２からの差
のほうが大きい場合、ボックス３８６の動作は現在のペ
ア内の２つの距離の小さいほうへスレショルド変数をア
ップデートし、またボックス３８４からの差へ最大差変
数をアップデートする。

【００９０】全ての距離ペアの処理が完了した場合、ボ
ックス３８８の動作はスレショルド変数の値をリターン
する。

【００９１】図１２から１５は、前述の方法を使用して
実行されたグループ化のいくつかのタイプを示す。図１
２から１４は、空間的なクラスタ化、部分的に区切られ
た領域のセグメント化、および局所的な幅によるセグメ
ント化である３つのタイプの近接グループ化を示す。図
１５は広範な類似性グループ化を示す。

【００９２】図１２から１５に見られるように、グルー
プ化の各タイプは画像処理に有用となる同値クラスを得
る。関心対象オブジェクトのような意味のある画像構造
体を反映している場合には、結果として得られるグルー
プはそれらが含む項目よりもより意味のあるものとな
る。画像全体に対してではなく画像の部分に対して実行
される処理において、グループ化は重要な役割を果たす
ことが可能である。個別のピクセルに対してではなくグ
ループに対して処理を実行することにより分析が緻密な
方法で進められることが可能となる。

【００９３】近接グループ化についての以下の各例は入
力画像を使用し、同値クラスを示すグループ化された画
像を得る。各例は入力画像を定義するデータを使用し、
入力画像を定義するデータ内の項目間のギャップを示す
ギャップデータを得るが、各例はそのギャップデータを
異なって得る。各例は図６と同様な方法によりそのギャ
ップデータを使用してスレショルドを得、その結果該ス
レショルドは大きさの規準に合致するスレショルド範囲
で安定なグループ数を生成する。各例はまたその入力画
像を定義するデータを使用し、入力画像内の各ピクセル
に対する距離を示す距離データ画像を得るが、いくつか
の例は距離データ画像を他とは異なって得る。各例はそ
のスレショルドをその距離データ画像と比較し、そのグ
ループ化された画像を定義するデータを得、その結果ス
レショルドより上の距離を有するピクセルがスレショル
ドより下の距離を有するピクセルから分離される。いく
つかの例は次に、グループ化された画像を定義するデー
タを使用して以降の処理を行う。

【００９４】図１２において、入力画像４００はアルフ
ァベットと数字から成る文字を示し、該文字は３行４列
のアレイとしてとらえられる項目を形成する。グループ
化された画像４０２は、空間的クラスタ化がどのように
して１２個の連結要素を生成するかを示し、１つの要素
は各行／列の組み合わせに対応する。グループ化された
画像４０２内の各塊要素は、入力画像４００内の１つま
たはそれ以上の連結要素を含み、その結果ピクセルの連
結要素へのグループ化が、連結要素をグループ化するた
めに使用されることの可能な情報を与える。

【００９５】図１２のような空間的クラスタ化を実行す
るために、前景近接物境界規準を適用することによりギ
ャップデータが得られることが可能であり、該規準は、
前景内の異なる近接物、即ち異なる黒色近接物をピクセ
ルが有する入力画像部分の間の境界上にあるピクセルを
要求する。該規準は、入力画像４００を使用してＶｏｒ
ｏｎｏｉエッジデータ画像を得ることにより適用される
ことが可能であり、該エッジデータ画像では２つのＶｏ
ｒｏｎｏｉ領域間のエッジにある各ピクセルが該エッジ
に対する特別な識別子を用いてラベル付けされる。Ｖｏ
ｒｏｎｏｉエッジデータ画像内の非ゼロ値を有する各ピ
クセルは該規準に合致する。

【００９６】Ｖｏｒｏｎｏｉエッジデータ画像は、最初
に近接物識別子データ画像にスワップ処理を行うこと
と、次にモザイクデータ画像を用いて該処理結果にゲー
ト処理を行うことと、次にゲート処理されたデータ画像
内で正の値を有する各ピクセルをその正の値の連鎖と、
近接物識別子データ画像内のその値とを用いてラベル付
けすることとにより得られることが可能である。

【００９７】近接物識別子データ画像は最初に要素識別
子データ画像を得ることにより得られることが可能であ
り、要素識別子データ画像では連結要素内の各ピクセル
が連結要素に対する特別な識別子でラベル付けされる。
次に、要素識別子データ画像が使用されて読取処理が実
行されることが可能である。該処理はｘ軸およびｙ軸で
の近接物までのオフセット値を使用して近接物識別子デ
ータ画像を得、該データ画像では近接物となる連結要素
の特別な識別子を用いて各ピクセルがラベル付けされ
る。

【００９８】スワップ処理は最初に４つのシフト処理を
実行することにより近接物識別子データ画像に対して実
行されることが可能であり、該シフト処理の結果、各ピ
クセルは近接物識別子データ画像内のその値に加え、そ
の左右上下の４連結近接物ピクセル各々の値を有するこ
ととなる。

【００９９】次に、近接物データ画像内で非ゼロ値を有
するピクセルごとにピクセル値がその左右上下と比較さ
れることが可能であり、その結果近接物データ画像内の
ピクセル値とは異なる第１の近接ピクセル値がリターン
される。異なる値を有する近接ピクセルが全くない場
合、スワップ処理後のピクセル値はゼロとなる。

【０１００】近接物識別子データ画像はまたモザイクデ
ータ画像を得るために使用されることが可能である。モ
ザイクデータ画像は近接物識別子データ画像のバージョ
ンであり、モザイクデータ画像では、近接物識別子デー
タ画像内の異なる値を有する４連結近接物を有する各ピ
クセルがＯＮとなる。モザイクデータ画像は近接物識別
子データ画像からの整数ラベルを比較することでエッジ
データ画像として得られることが可能である。モザイク
データ画像が使用されて、スワップ処理された近接物デ
ータ画像がゲート処理されることが可能であり、その結
果、ゲート処理されたデータ画像ではモザイクデータ画
像内でＯＮとなっている各ピクセルが、スワップ処理さ
れた近接物データ画像内のその値でラベル付けされ、一
方他のピクセルはＯＦＦとなる。

【０１０１】入力画像４００の前景内の近接物への距離
を各ピクセルについて示すことで前景近接物距離データ
画像が得られることが可能である。Ｖｏｒｏｎｏｉエッ
ジデータ画像内の各エッジ内のピクセルが次にエッジ内
のピクセルに対する最小前景近接物距離を用いてラベル
付けされてギャップデータ画像が得られることが可能で
ある。拡散処理が行われてギャップデータ画像が得られ
ることが可能である。

【０１０２】ギャップデータは、ギャップデータ画像内
で生じる距離のリストであることが可能であるか、また
は各距離についてそれが生じるかどうかを示すアレイで
あることが可能である。ギャップデータが使用されて前
述のスレショルドが得られることが可能である。スレシ
ョルドは次に前景近接物距離データ画像内の各ピクセル
値と比較されて、グループ化された画像４０２を定義す
るデータが得られることが可能であり、グループ化され
た画像では、前景近接物距離データ画像内の距離がスレ
ショルド距離以下である場合にのみピクセルかＯＮとな
る。また、アウトライアの影響を取り除くために最小許
容可能グループ数は３であることが可能であり、それ以
外の場合は２であることが可能である。

【０１０３】図１３のような部分的に区切られた領域の
セグメント化は、接近する連結した境界輪郭によっては
定義されることのない意味のある領域を得る。そのよう
な領域は「部分的に区切られた領域」と呼ばれ、図の例
は点または点線境界、および非常に広いスペースである
ことが可能であるような境界により定義される領域を含
む。部分的に区切られた領域は境界の連結性に基づいて
導出されることは不可能であるが、いくつかの場合には
非連結境界要素を連結境界に変換することにより導出さ
れることが可能である。しかし、近接グループ化は連結
境界を用いること無く、部分的に区切られた領域を直接
導出することが可能であり、このことは前景要素の間の
スペース部分で生じる背景領域の狭い部分での距離に距
離スレショルドを適用することにより行われる。この狭
い部分は、直径方向でほぼ対向する近接物境界点を用い
て背景リッジ点に基づき分離されることが可能である。

【０１０４】図１３のような部分的に区切られた領域の
セグメント化を実行するために、対向前景近接物境界規
準を適用することによりギャップデータが得られること
が可能であり、該規準は、約１８０°離れた前景内の近
接物をピクセルが有する入力画像部分の間の境界上にあ
るピクセルを要求する。該規準は、各ピクセルが近接物
への方向を用いてラベル付けされる方向データ画像を入
力画像４１０を使用して得ることと、次に方向データ画
像を使用して方向差データ画像を得ることと、次に方向
差データ画像内の各ピクセル値を、例えば１４０°のよ
うな、規準角度と比較して大角度データ画像を得ること
とにより適用されることが可能であり、大角度データ画
像では方向差データ画像内の値が規準角度より大きい各
ピクセルがＯＮとなる。

【０１０５】方向差データ画像は、４つの４隣接ピクセ
ルからの差の絶対値を用いて各ピクセルをラベル付けす
ることと、次に該絶対値の最大値を得ることとにより得
られることが可能である。

【０１０６】前景近接物距離データ画像は、各ピクセル
に対して入力画像４１０内の近接物への距離を示すこと
で得られることが可能である。方向差データ画像内の各
連結要素内のピクセルが次に、連結要素内のピクセルに
対する最大前景近接物距離を用いてラベル付けされてギ
ャップデータ画像が得られることが可能である。拡散処
理が行われてギャップデータ画像が得られることが可能
である。

【０１０７】ギャップデータは、ギャップデータ画像内
で生じる距離のリストであることが可能であるか、また
は各距離に対してそれが生じるかどうかを示すアレイで
あることが可能である。ギャップデータが使用されて前
述のスレショルドが得られることが可能である。スレシ
ョルドが次に前景近接物距離データ画像内の各ピクセル
値と比較され、グループ化された画像４１２を定義する
データが得られることが可能であり、グループ化された
画像では前景近接物距離データ画像内の距離がスレショ
ルド距離より大きい場合にのみピクセルがＯＮとなる。

【０１０８】部分的に区切られた領域のセグメント化す
るためのグループ化において、グループ画像４１２は部
分的グランドデータ画像と呼ばれることが可能である。
部分的グランドデータ画像が使用されて他のデータ画像
が得られることが可能である。

【０１０９】ある１つの方法は、最初に部分的グランド
データ画像と、画像境界でピクセルがＯＮとなっている
境界データ画像とをＡＮＤ処理することにより部分的外
部データ画像を得ることが可能である。ＡＮＤ処理され
たデータ画像をシードとして使用して色付け処理が部分
的グランド処理に対して行われて部分的外部データ画像
が生成されることが可能である。

【０１１０】この他の方法は、除去または集合差分処理
を行って部分的外部データ画像内の各連結要素を部分的
グランドデータ画像から取り除くことが可能であり、そ
の結果部分的ホールデータ画像が生成される。成長また
は拡大処理が次に部分的ホールデータ画像に対して行わ
れ、図１３の画像４１４により示されるように、該デー
タ画像がほぼスレショルド分増加させられて内部領域が
充填されることが可能である。

【０１１１】この他の方法は部分的境界データ画像を得
ることが可能であり、該データ画像では、部分的ホール
データ画像内でＯＮとなっているピクセルのＶｏｒｏｎ
ｏｉ近接物である（即ち隣接Ｖｏｒｏｎｏｉ領域内にあ
る）各ピクセルがＯＮとなる。

【０１１２】図１４のような局所的な幅によるセグメン
ト化は前景連結要素を非常に多くの数の別個の連結要素
へ分解する。そのようなセグメント化は連結図形を単純
な図形の重ね合わせとして扱い、その結果各要素図形が
個別に処理されることが可能となる。例えば、コンパク
トな図形がより狭い曲線図形上に重ね合わされる場合、
要素図形の間の幅の差にスレショルドが適用されること
が可能である。前景連結要素内の狭い部分は、部分的に
区切られた領域のセグメント化の際に背景領域内の狭い
部分が分離されたのとほとんど同じ方法で分離されるこ
とが可能である。

【０１１３】全ての位置で画一的スレショルドが適用さ
れる場合、重ね合わされた要素は全て同様な幅でなけれ
ばならず、また該要素が重ね合わされる要素もまた同様
の幅でなければならない。重ね合わされた要素と、いく
つかのより大きい重ね合わされた要素との間の差よりも
幅の差が小さい場合、重ね合わされた要素は線から分離
されることは不可能である。最小の重ね合わされた要素
と線との幅の差は、任意の２つの重ね合わされた要素の
間の差よりも大きくなければならない。

【０１１４】図１４のような局所的な幅によるセグメン
ト化を実行するために、対向背景近接物境界規準を適用
することによりギャップデータが得られることが可能で
あり、該規準は、約１８０°離れた背景内の近接物をピ
クセルが有する入力画像部分の間の境界上にあるピクセ
ルを要求する。該規準は図１３に関して前述したよう
に、入力画像４２０の背景または補体内の近接物への方
向を用いて各ピクセルがラベル付けされる方向データ画
像を入力画像４２０を使用して得ることと、次に方向デ
ータ画像を使用して方向差データ画像を得ることと、次
に、方向差データ画像内の値が規準角度より大きい各ピ
クセルがＯＮとなる大角度データ画像を得ることとによ
り適用されることが可能である。

【０１１５】入力画像４２０の補体はまた背景近接物距
離データ画像を得るために使用されることが可能であ
り、該データ画像は各ピクセルに対して入力画像４２０
の背景内の近接物への距離を示すことにより得られるこ
とが可能である。方向差データ画像内の各連結要素内の
ピクセルが次に、連結要素内のピクセルに対する最大背
景近接物距離を用いてラベル付けされてギャップデータ
画像が得られることが可能である。拡散処理が行われて
ギャップデータ画像が得られることが可能である。

【０１１６】ギャップデータは、ギャップデータ画像内
で生じる距離のリストであることが可能であるか、また
は各距離に対してそれが生じるかどうかを示すアレイで
あることが可能である。ギャップデータが使用されて前
述のスレショルドが得られることが可能である。スレシ
ョルドが次に背景近接物距離データ画像内の各ピクセル
値と比較され、グループ化された画像４２２を定義する
データが得られることが可能であり、グループ化された
画像では前景近接物距離データ画像内の距離がスレショ
ルド距離より大きい場合にのみピクセルがＯＮとなる。
グループ化された画像４２２内のグレイピクセルは、入
力画像４２０内ではＯＮとなっていたが、背景近接物距
離がスレショルドより下であるためにグループ化された
画像４２２内ではＯＮとなっていないピクセルを示す。

【０１１７】局所的な幅によるセグメント化のためのグ
ループ化において、グループ画像４２２は部分的前景デ
ータ画像と呼ばれることが可能である。部分的前景デー
タ画像が使用されて他のデータ画像が得られることが可
能である。例えば、成長または拡大処理が部分的前景デ
ータ画像に対して行われ、図１４の画像４２４により示
されるように、該データ画像がほぼスレショルド分増加
させられて、入力画像４２０内のフルサイズの前景要素
を示すデータ画像が得られることが可能である。

【０１１８】図１５のような広範な類似性グループ化
は、与えられた性質についての同様な値を有する特性
を、空間的配置に関係なく同値クラスへグループ化す
る。グループ化に先立ち、連結要素、またはピクセルを
含む他の特性に対するパラメータ値を用いて各ピクセル
がラベル付けされることが可能である。ラベル付けされ
たデータ画像で生じるパラメータ値は次に、１次元のグ
ループ化について前述したようにグループ化されること
が可能である。グループ化の後、同じグループ内で値を
有するピクセルは全てそのグループに対する同じラベル
を与えられることが可能であり、その結果１つのグルー
プ内で値を有する全てのピクセルは同じラベルを有する
こととなる。

【０１１９】図１５のような広範な類似性グループ化を
行うために、最初に入力画像４３０を使用してエリアデ
ータ画像を得ることによりギャップデータが得られるこ
とが可能であり、エリアデータ画像では入力画像４３０
内の連結要素内の各ピクセルが連結要素の面積を用いて
ラベル付けされる。次に、エリアデータ画像内で生じる
値が使用されて１次元のアレイが得られることが可能で
あり、該アレイでは各項目が面積値を表し、その値がエ
リアデータ画像内で生じる場合にのみ各項目は該項目が
表す値を示す。

【０１２０】該アレイに投影処理を行って充填アレイを
得ることと、充填アレイをシフトすることと、前述のよ
うに充填アレイとシフトされた充填アレイとの間の差を
とって差のリストを得るか、または各差に対してそれが
生じるかどうかを示すその他のアレイを得ることにより
ギャップデータが得られることが可能である。ギャップ
長間の最大差を見出すことにより、ギャップデータが使
用されて前述のスレショルドが得られることが可能であ
る。スレショルドが次にアレイ内の非ゼロ値の間の差と
比較され、面積値の同値クラスを示すグループ化データ
が得られることが可能である。各同値クラスは特別な識
別子を与えられることが可能であり、グループ化された
画像４３２が得られることが可能である。グループ化さ
れた画像では、エリアデータ画像内の非ゼロ値を有する
各ピクセルが、該値を含む同値クラスの特別な識別子を
用いてラベル付けされる。差識別子が、グループ化され
た画像４３２において異なるグレイパターンにより示さ
れる。図１６のシステム４９０は、ネットワーク４９
２、ワークステーション４９４、保存サーバ４９６、お
よび画像処理サーバ４９８を含む。ユーザはワークステ
ーション４９４を操作し、スキャナまたは他のソースか
らのような画像を定義するデータの保存のためのリクエ
ストをネットワーク４９２へ与えることが可能である。
これに応答して保存サーバ４９６はデータを保存するこ
とが可能である。次にユーザはワークステーション４９
４を操作して前述のような画像処理動作に対するリクエ
ストを与えることが可能である。これに応答して画像処
理サーバ４８８はリクエストされた動作を実行すること
が可能であり、図７に関して前述したような命令を実行
する。

【０１２１】図１７は、ＦＡＸサーバとして動作するこ
とが可能であるようなパーソナルコンピュータにおいて
前述の方法がどのように適用されることが可能であるか
を示す。図１８は、コピー装置において前述の方法がど
のように適用されることが可能であるかを示す。

【０１２２】図１７のシステム５００はＣＰＵ５０２を
含み、該ＣＰＵはＩＢＭ ＰＣ互換性マシンのようなパ
ーソナルコンピュータのＣＰＵであることが可能であ
る。ＣＰＵ５０２はキーボード５０５およびマウス５０
６からのユーザ入力信号を受信するために接続され、デ
ィスプレイ５０８を通してユーザに画像を示すことが可
能である。ＣＰＵ５０２はまた、ディスクドライブ５１
０、モデム５１２、スキャナー５１５、およびプリンタ
５１６を例として含むような多くの他の周辺装置へ接続
される。

【０１２３】プログラムメモリ５２０は、ＤＯＳバージ
ョンであることが可能なオペレーティングシステム（Ｏ
Ｓ）命令５２２、ユーザインターフェイス命令５２４、
ＦＡＸサーバ命令５２６、画像処理命令５２８、および
グループ化命令５３０を保存する。ＦＡＸサーバ命令５
２６はＸｅｒｏｘＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎのＰａｐｅｒ
Ｗｏｒｋｓ（登録商標）ソフトウェア製品に類似のもの
であることが可能である。画像処理命令５２８は、図７
の画像処理命令２０４に関して前述したように実行され
ることが可能である。グループ化命令５３０は図７のグ
ループ化命令２０６および図８から１１に関して前述し
たように実行されることが可能である。ＦＡＸサーバ命
令５２６および画像処理命令５２８は、フロッピーディ
スク、ディスケット、またはＣＤ−ＲＯＭ上に保存され
たソフトウェア製品の形態で得られることが可能であ
り、プログラムメモリ５２０への保存のためにディスク
ドライブ５１０によりアクセスされることが可能であ
る。

【０１２４】データメモリ５４０は、図７から１１に関
して前述したように、入力画像データ５４２、スレショ
ルドデータ５４４、およびグループ化データ５４６を保
存する。データメモリ５４０はまた、出力画像を定義す
るデータを画像処理命令５２８が得る場合に出力画像デ
ータ５４８を保存することが可能である。

【０１２５】システム５００は、多くの方法で画像を定
義する入力画像データ５４２を得ることが可能である。
画像を定義するデータは、ユーザインターフェイス命令
５２４を実行することによるような、対話的に生成され
ることが可能である。ペンベースの方法を含む任意の適
切なユーザインターフェイスの方法が使用されることが
可能である。既に生成されている画像を定義するデータ
は、ディスクドライブ５１０により保存媒体から得られ
ることが可能である。画像を定義するデータはスキャナ
５１４から得られることが可能である。ユーザは画像を
定義するデータを他の場所で生成することが可能であ
り、モデム５１２へのＦＡＸ伝送によるように、ユーザ
は該データをモデム５１２を通してシステム５００へ与
えることが可能である。

【０１２６】ＣＰＵ５０２は、モデム５１２を通したＦ
ＡＸ伝送により受信されたリクエストに応答してＦＡＸ
サーバ命令５２６を実行することが可能である。該リク
エストは、ＦＡＸ装置またはプリンタ５１６のような出
力画像送出先と解析動作とを示すフォームを含むことが
可能である。該リクエストはまた、画像を定義するデー
タを含むことが可能であるか、またはシステム５００に
より既に得られている画像を示すことが可能である。

【０１２７】ＦＡＸサーバ命令５２６は画像解析を実行
するための画像処理命令５２８の呼び出しを含むことが
可能であり、グループ化処理が適切である場合には画像
解析命令５２８は次にグループ化命令５３０を呼び出し
て図８から１１に示される動作に類似の動作を実行す
る。ＦＡＸサーバ命令５２６の実行はさらに、出力画像
を定義するデータを与えることが可能であり、該データ
は、ＦＡＸ伝送のためにモデム５１２へ与えられること
が可能であるか、または印刷のためにプリンタ５１６へ
与えられることが可能である。

【０１２８】図１８において、コピー装置５６０はデジ
タルコピー装置または他の電子写真複写システムである
ことが可能である。スキャナ回路５６２は、入力画像５
６４を定義するデータを得る。ユーザインターフェイス
回路４７０はタッチセンスデバイス５７２を含み、該デ
バイスはプッシュボタン、熱または圧力センサー素子、
容量センサー素子、または接触動作を検出するための他
のデバイスであることが可能である。ユーザがデバイス
５７２に接触する場合、ユーザインターフェイス回路５
７０はデバイス５７２が接触されたことを示すタッチデ
ータを与える。

【０１２９】処理回路５８０はタッチデータを使用し、
解析動作のリクエストを示すリクエストデータを得る。
次にリクエストに応答して、処理回路５８０は入力画像
５６４を定義するデータを使用し、連結要素のグルー
プ、または入力画像５６４内もしくは入力画像５６４を
使用して得られるデータ画像内のパラメータ値グループ
を示すグループ化データを自動的に得る。処理回路５８
０は次にグループ化データを使用し、出力画像を定義す
るデータを得る。このデータは出力画像５９２の印刷の
ためにプリンタ回路５９０へ与えられる。

【０１３０】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によりコン
ピュータベースの画像処理に特に有用となる効率的で多
様な画像のグループ化が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】大きさの規準に合致するスレショルド範囲で項
目のグループ数がどのように安定であることが可能であ
るかを示す概略図である。

【図２】大きさの規準に合致するスレショルド範囲で安
定な項目のグループ数を定義するスレショルド（と照合
された）距離データを得る際の一般的動作を示すフロー
図である。

【図３】ソフトウェア製品およびマシンの一般的構成要
素を示す概略ブロック図であり、マシンにおいてソフト
ウェア製品が使用されて図２の一般的動作が実行される
ことが可能である。

【図４】各繰り返し処理でインクリメントされる候補ス
レショルドを繰り返し適用することによりスレショルド
を得る際の動作を示すフローチャートである。

【図５】各繰り返し処理でギャップ間の差だけ増加され
る候補スレショルドを繰り返し適用することによりスレ
ショルドを得る際の動作を示すフローチャートである。

【図６】ギャップ間の最大差以内のスレショルドを得る
その他の方法を示すフローチャートである。

【図７】画像を解析する際にグループ化処理を実行可能
なマシンの概略ブロック図である。

【図８】１次元のグループ化の実施の際に図７のマシン
により実行される動作のフローチャートである。

【図９】図８のスレショルドがどのようにして得られる
かをより詳細に示すフローチャートである。

【図１０】２次元のグループ化の実施の際に図７のマシ
ンにより実行される動作のフローチャートである。

【図１１】図１０のスレショルドがどのようにして得ら
れるかをより詳細に示すフローチャートである。

【図１２】入力画像と、空間的クラスタ化から帰結され
るグループ化画像との例を示す図である。

【図１３】入力画像と、部分的に区切られた領域のセグ
メント化から帰結されるグループ化画像との例を示す図
である。

【図１４】入力画像と、局所的な幅によるセグメント化
から帰結されるグループ化画像との例を示す図である。

【図１５】入力画像と、広範な類似性グループ化から帰
結されるグループ化画像との例を示す図である。

【図１６】画像処理サーバを用いた実施の概略ブロック
図である。

【図１７】ＦＡＸサーバアプリケーションの概略ブロッ
ク図である。

【図１８】コピー装置アプリケーションの概略ブロック
図である。

【符号の説明】

１０ １次元アレイ ４０ １次元アレイ１０のグループ化グラフ ６０ ソフトウェア製品 １８０ システム １８２ ワークステーション ５００ システム ５６０ コピー装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 サティヤジット ラオ アメリカ合衆国 02139 マサチューセッ ツ州 ケンブリッジ メモリアル ドライ ヴ 550 アパートメント 17エイ２

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 データ解析方法であって、 各々が値を示す値項目の初期アレイを定義する初期アレ
   イデータを得ることと、 初期アレイデータを使用し、初期アレイ内の値項目間の
   １つまたはそれ以上のギャップを示すギャップデータを
   得ることと、 ギャップデータを使用し、スレショルドを示すスレショ
   ルドデータを得ることであって、ギャップデータにより
   示される各ギャップはスレショルドより上か下であり、
   スレショルドデータは値項目のグループ数を生成するス
   レショルドを示し、グループ数はスレショルドの範囲で
   安定であり、スレショルドの範囲は範囲の大きさの規準
   に合致する、スレショルドデータを得ること、 スレショルドデータを使用し、初期アレイ内の値項目の
   グループ化を示すグループ化データを得ることと、 を含むデータ解析方法。