JPH0896130A - カラー画像の領域抽出装置 - Google Patents
カラー画像の領域抽出装置Info
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- JPH0896130A JPH0896130A JP6230858A JP23085894A JPH0896130A JP H0896130 A JPH0896130 A JP H0896130A JP 6230858 A JP6230858 A JP 6230858A JP 23085894 A JP23085894 A JP 23085894A JP H0896130 A JPH0896130 A JP H0896130A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 簡便な装置であっても、高速且つ単純な方法
で、色文字あるいは色模様のある認識対象物体の特定の
色成分の領域を抽出できるようにする。 【構成】 認識対象物体の色の性質に応じて、カラー画
像８を構成する画像メモリ１０の要素フレームＲ、Ｇ、
Ｂ間で所定の代数演算を行い、該演算により得られた画
素毎の色に関する情報を含む濃淡画像Ｉから、特定の色
成分の領域を抽出する。
で、色文字あるいは色模様のある認識対象物体の特定の
色成分の領域を抽出できるようにする。 【構成】 認識対象物体の色の性質に応じて、カラー画
像８を構成する画像メモリ１０の要素フレームＲ、Ｇ、
Ｂ間で所定の代数演算を行い、該演算により得られた画
素毎の色に関する情報を含む濃淡画像Ｉから、特定の色
成分の領域を抽出する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ある認識対象物体が予
め既知のものであり、且つ、その図柄が特徴的な色文字
あるいは色模様を含む場合に、そのカラー画像の特定の
色成分の領域を簡便に抽出するためのカラー画像の領域
抽出装置に関するものである。
め既知のものであり、且つ、その図柄が特徴的な色文字
あるいは色模様を含む場合に、そのカラー画像の特定の
色成分の領域を簡便に抽出するためのカラー画像の領域
抽出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、カラー画像の特定の色成分の領域
を抽出する方法としては、レッド（Ｒ）、グリーン
（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の各要素のヒストグラムを求めて
利用するものや、専用のハードウエアを構成して、Ｒ、
Ｇ、Ｂの色空間を複数の空間領域に分割し、カラー画像
の中の特定の色成分の領域を色空間の空間領域から抽出
するものがあった。
を抽出する方法としては、レッド（Ｒ）、グリーン
（Ｇ）、ブルー（Ｂ）の各要素のヒストグラムを求めて
利用するものや、専用のハードウエアを構成して、Ｒ、
Ｇ、Ｂの色空間を複数の空間領域に分割し、カラー画像
の中の特定の色成分の領域を色空間の空間領域から抽出
するものがあった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前者の
Ｒ、Ｇ、Ｂの各要素のヒストグラムを求める方法では、
通常、処理時間がかかり、ヒストグラムメモリも沢山必
要になるという問題点を有する。
Ｒ、Ｇ、Ｂの各要素のヒストグラムを求める方法では、
通常、処理時間がかかり、ヒストグラムメモリも沢山必
要になるという問題点を有する。
【０００４】一方、後者のＲ、Ｇ、Ｂの色空間を複数の
色空間に分割する方法では、抽出する特定の色成分の領
域と、それ以外の領域との差が比較的大きく、色の分離
をそれ程厳密に行う必要がない場合には、目的に対し処
理が複雑で、処理時間もかかるという問題点を有する。
色空間に分割する方法では、抽出する特定の色成分の領
域と、それ以外の領域との差が比較的大きく、色の分離
をそれ程厳密に行う必要がない場合には、目的に対し処
理が複雑で、処理時間もかかるという問題点を有する。
【０００５】本発明は、前記従来の問題点を解消するべ
くなされたもので、簡便な装置であっても、高速、且つ
単純な方法で、色文字あるいは色模様のある認識対象物
体の特定の色成分の領域を抽出することが可能な、カラ
ー画像の領域抽出装置を提供することを目的とする。
くなされたもので、簡便な装置であっても、高速、且つ
単純な方法で、色文字あるいは色模様のある認識対象物
体の特定の色成分の領域を抽出することが可能な、カラ
ー画像の領域抽出装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【問題点を解決するための手段】本発明は、色文字ある
いは色模様のある認識対象物体のカラー画像から、特定
の色成分の領域を抽出する領域抽出装置において、前記
カラー画像を要素毎に画像メモリに取り込む手段と、認
識対象物体の色の性質に応じて、前記カラー画像を構成
する前記画像メモリの要素フレーム間で所定の代数演算
を行う演算手段と、前記演算手段により得られた画素毎
の色に関する情報を含む濃淡画像から特定の色成分の領
域を抽出する抽出手段とを備えることにより、前記目的
を達成したものである。
いは色模様のある認識対象物体のカラー画像から、特定
の色成分の領域を抽出する領域抽出装置において、前記
カラー画像を要素毎に画像メモリに取り込む手段と、認
識対象物体の色の性質に応じて、前記カラー画像を構成
する前記画像メモリの要素フレーム間で所定の代数演算
を行う演算手段と、前記演算手段により得られた画素毎
の色に関する情報を含む濃淡画像から特定の色成分の領
域を抽出する抽出手段とを備えることにより、前記目的
を達成したものである。
【０００７】又、前記演算手段が、前記カラー画像を構
成するＲ、Ｇ、Ｂの各要素に対して、必要に応じて係数
や除数の重みを付け、加算、減算、あるいは加算と減算
を組合せて行うことによって、画素毎の色に対する情報
を含む濃淡画像を得るようにしたものである。
成するＲ、Ｇ、Ｂの各要素に対して、必要に応じて係数
や除数の重みを付け、加算、減算、あるいは加算と減算
を組合せて行うことによって、画素毎の色に対する情報
を含む濃淡画像を得るようにしたものである。
【０００８】
【作用】本発明においては、カラー画像を要素毎に画像
メモリに取り込み、認識対象物体の色の性質に応じて、
該カラー画像を構成する画像メモリの要素フレーム間で
所定の代数演算を行い、該演算により得られた画素毎の
色に関する情報を含む濃淡画像から、特定の色成分の領
域を抽出するようにしたので、簡便な装置であっても、
高速、且つ単純な方法で、色文字あるいは色模様のある
認識対象物体の特定の色成分の領域抽出が可能となる。
メモリに取り込み、認識対象物体の色の性質に応じて、
該カラー画像を構成する画像メモリの要素フレーム間で
所定の代数演算を行い、該演算により得られた画素毎の
色に関する情報を含む濃淡画像から、特定の色成分の領
域を抽出するようにしたので、簡便な装置であっても、
高速、且つ単純な方法で、色文字あるいは色模様のある
認識対象物体の特定の色成分の領域抽出が可能となる。
【０００９】特に、前記カラー画像を構成するＲ、Ｇ、
Ｂの各要素に対して、必要に応じて係数や除数の重みを
付け、加算、減算、あるいは加算と減算を組合せて行う
ようにした場合は、抽出すべき特定色の領域を強調する
ことができ、しかも簡便な装置で画像メモリの要素フレ
ーム間での演算が行えるため、高速処理が可能である。
Ｂの各要素に対して、必要に応じて係数や除数の重みを
付け、加算、減算、あるいは加算と減算を組合せて行う
ようにした場合は、抽出すべき特定色の領域を強調する
ことができ、しかも簡便な装置で画像メモリの要素フレ
ーム間での演算が行えるため、高速処理が可能である。
【００１０】
【実施例】以下図面を参照して、本発明の実施例を詳細
に説明する。
に説明する。
【００１１】本実施例は、図１に示す如く、入力カラー
画像８を要素Ｒ、Ｇ、Ｂ毎に画像メモリ１０に取り込む
ための取り込み手段１２と、認識対象物体の色の性質に
応じて、前記カラー画像を構成する前記画像メモリ１０
の要素フレームＲ、Ｇ、Ｂ間で、所定の代数演算を行う
演算手段１４と、該演算手段１４により得られた画素毎
の色に関する情報を含む濃淡画像を、前記画像メモリ１
０のＲ、Ｇ、Ｂフレーム以外のフレームＩに格納する格
納手段１６と、該格納手段１６により格納された濃淡画
像に対して、例えば２値化処理を行うことによって、認
識対象物体における特定の色成分の領域を抽出して、特
定色領域抽出画像のフレームＦに入れる抽出手段１８と
から構成されている。
画像８を要素Ｒ、Ｇ、Ｂ毎に画像メモリ１０に取り込む
ための取り込み手段１２と、認識対象物体の色の性質に
応じて、前記カラー画像を構成する前記画像メモリ１０
の要素フレームＲ、Ｇ、Ｂ間で、所定の代数演算を行う
演算手段１４と、該演算手段１４により得られた画素毎
の色に関する情報を含む濃淡画像を、前記画像メモリ１
０のＲ、Ｇ、Ｂフレーム以外のフレームＩに格納する格
納手段１６と、該格納手段１６により格納された濃淡画
像に対して、例えば２値化処理を行うことによって、認
識対象物体における特定の色成分の領域を抽出して、特
定色領域抽出画像のフレームＦに入れる抽出手段１８と
から構成されている。
【００１２】以下、実施例の作用を説明する。
【００１３】まず、取り込み手段１２において入力カラ
ー画像８を、画像メモリ１０のＲ、Ｇ、Ｂフレームに取
り込む。次いで、演算手段１４において、認識対象物体
の色の性質に応じて、画像メモリ１０の要素フレーム
Ｒ、Ｇ、Ｂ間で所定演算を行う。その結果得られた濃淡
画像を、前記画像メモリ１０のＲ、Ｇ、Ｂフレーム以外
のフレームＩに格納する。そして、抽出手段１８におい
て、その濃淡画像に対して通常の２値化処理を行うこと
によって、認識対象物体における特定の色成分の領域を
抽出する。
ー画像８を、画像メモリ１０のＲ、Ｇ、Ｂフレームに取
り込む。次いで、演算手段１４において、認識対象物体
の色の性質に応じて、画像メモリ１０の要素フレーム
Ｒ、Ｇ、Ｂ間で所定演算を行う。その結果得られた濃淡
画像を、前記画像メモリ１０のＲ、Ｇ、Ｂフレーム以外
のフレームＩに格納する。そして、抽出手段１８におい
て、その濃淡画像に対して通常の２値化処理を行うこと
によって、認識対象物体における特定の色成分の領域を
抽出する。
【００１４】ここで、前記演算手段１４における所定の
代数演算は、例えばＲ、Ｇ、Ｂのフレームに対して、加
算、減算、あるいは加算と減算を組合せて行う。その結
果得られた濃淡画像に対して、抽出手段１８で、ある閾
値をもって２値化処理を行うということは、所定の代数
演算と閾値により決定される１つの平面で、Ｒ、Ｇ、Ｂ
の色空間を２つの領域に分割することを意味する。
代数演算は、例えばＲ、Ｇ、Ｂのフレームに対して、加
算、減算、あるいは加算と減算を組合せて行う。その結
果得られた濃淡画像に対して、抽出手段１８で、ある閾
値をもって２値化処理を行うということは、所定の代数
演算と閾値により決定される１つの平面で、Ｒ、Ｇ、Ｂ
の色空間を２つの領域に分割することを意味する。
【００１５】今、図２に示すような、１個の認識対象物
体２０を含む入力カラー画像８を仮定する。この認識対
象物体２０は、例えば、赤色、黄色、青色の３つの閉領
域２０Ｒ、２０Ｙ、２０Ｂを含み、それ以外の領域は白
色であるとする。
体２０を含む入力カラー画像８を仮定する。この認識対
象物体２０は、例えば、赤色、黄色、青色の３つの閉領
域２０Ｒ、２０Ｙ、２０Ｂを含み、それ以外の領域は白
色であるとする。
【００１６】この入力画像から取り込んだ画像メモリ１
０のＲ、Ｇ、Ｂフレームの濃度値を、簡単のため、図３
に示す如く、大きく３つの段階に分けて考える。図３に
おいて、「−」は、その成分の濃度値が高い領域、
「Ｍ」は、濃度値が中位の領域、「Ｌ」は、濃度値が低
い領域を示す。
０のＲ、Ｇ、Ｂフレームの濃度値を、簡単のため、図３
に示す如く、大きく３つの段階に分けて考える。図３に
おいて、「−」は、その成分の濃度値が高い領域、
「Ｍ」は、濃度値が中位の領域、「Ｌ」は、濃度値が低
い領域を示す。
【００１７】この認識対象物体から図２の赤色の領域２
０Ｒだけを抽出する場合、演算手段１４で、Ｒフレーム
の各画素（ｉ、ｊ）の濃度値からＧフレームの対応する
画素（ｉ、ｊ）の濃度値を減算する。ここで、例えば左
上の隅の画素の座標を（１、１）とする。
０Ｒだけを抽出する場合、演算手段１４で、Ｒフレーム
の各画素（ｉ、ｊ）の濃度値からＧフレームの対応する
画素（ｉ、ｊ）の濃度値を減算する。ここで、例えば左
上の隅の画素の座標を（１、１）とする。
【００１８】その結果、図４に示すように、画像メモリ
１０に格納された濃淡画像は、赤色の領域の濃度値のみ
が、他の領域より比較的高く、それ以外の領域は、濃度
値が０か、あるいは０に非常に近い値を持つ空白領域と
なる。
１０に格納された濃淡画像は、赤色の領域の濃度値のみ
が、他の領域より比較的高く、それ以外の領域は、濃度
値が０か、あるいは０に非常に近い値を持つ空白領域と
なる。
【００１９】この演算処理を、ＲＧＢの色空間で表現す
ると、図５に示す如くとなる。即ち、入力カラー画像の
各画素は、色空間で、破線で示された立方体Ｃの領域に
分布している。ここで、演算処理後の濃淡画像の各画素
（ｉ、ｊ）の濃度値（Ｒ−Ｇ）ｉｊは、 ０≦（Ｒ−Ｇ）ｉｊ≦２５５ …（１） の値を持ち、図４に「Ｌ」で示された赤色の領域は、こ
の（Ｒ−Ｇ）ｉｊの値が、他の空白の領域より高いこと
を示す。
ると、図５に示す如くとなる。即ち、入力カラー画像の
各画素は、色空間で、破線で示された立方体Ｃの領域に
分布している。ここで、演算処理後の濃淡画像の各画素
（ｉ、ｊ）の濃度値（Ｒ−Ｇ）ｉｊは、 ０≦（Ｒ−Ｇ）ｉｊ≦２５５ …（１） の値を持ち、図４に「Ｌ」で示された赤色の領域は、こ
の（Ｒ−Ｇ）ｉｊの値が、他の空白の領域より高いこと
を示す。
【００２０】ここで、色空間のＲＧ平面で、 Ｒ−Ｇ＝ｔ …（２） という直線を考えると、（２）式は、ＲＧ平面を２つの
領域に分割する。赤色の領域は、 （Ｒ−Ｇ）ｉｊ≧ｔ …（３） となり、それ以外の領域は、 （Ｒ−Ｇ）ｉｊ＜ｔ …（４） となる。（Ｒ−Ｇ）の演算では、Ｂ軸には制約がないた
め、Ｒ、Ｇ、Ｂの色空間は、図５の斜線で示された平面
Ｐr によって、２つの領域、即ち赤色成分の比較的強い
領域と、そうでない領域に分割される。
領域に分割する。赤色の領域は、 （Ｒ−Ｇ）ｉｊ≧ｔ …（３） となり、それ以外の領域は、 （Ｒ−Ｇ）ｉｊ＜ｔ …（４） となる。（Ｒ−Ｇ）の演算では、Ｂ軸には制約がないた
め、Ｒ、Ｇ、Ｂの色空間は、図５の斜線で示された平面
Ｐr によって、２つの領域、即ち赤色成分の比較的強い
領域と、そうでない領域に分割される。
【００２１】次に、図２で示される黄色の領域２０Ｙだ
けを抽出する場合を考える。まず、黄色は、Ｒフレーム
とＧフレームに比較的高い濃度値を持つので、Ｒフレー
ムとＧフレームを加算して、一旦黄色の領域を強調す
る。このとき、（Ｒ＋Ｇ）フレームで濃度値が飽和する
のを避けるため、加算結果の濃度値を２で除算する。次
に、（Ｒ＋Ｇ）／２の濃淡画像に対して、次式に示す如
く、黄色の濃度値の低いＢフレームを減算する。
けを抽出する場合を考える。まず、黄色は、Ｒフレーム
とＧフレームに比較的高い濃度値を持つので、Ｒフレー
ムとＧフレームを加算して、一旦黄色の領域を強調す
る。このとき、（Ｒ＋Ｇ）フレームで濃度値が飽和する
のを避けるため、加算結果の濃度値を２で除算する。次
に、（Ｒ＋Ｇ）／２の濃淡画像に対して、次式に示す如
く、黄色の濃度値の低いＢフレームを減算する。
【００２２】（Ｒ＋Ｇ）／２−Ｂ …（５）
【００２３】これにより、黄色成分の比較的強い領域の
濃度値が高くなる。この所定演算は、ＲＧＢ色空間で
は、図６に示すように、次式で表される斜線部分の平面 （Ｒ＋Ｇ）／２−Ｂ＝ｔ …（６） により、ＲＧＢの色空間を、黄色成分の比較的強い領域
と、そうでない領域に分割することを意味する。
濃度値が高くなる。この所定演算は、ＲＧＢ色空間で
は、図６に示すように、次式で表される斜線部分の平面 （Ｒ＋Ｇ）／２−Ｂ＝ｔ …（６） により、ＲＧＢの色空間を、黄色成分の比較的強い領域
と、そうでない領域に分割することを意味する。
【００２４】以上の所定演算で、必ずしも赤色と黄色の
色成分の領域のみの抽出が行えるとは限らないが、認識
対象物体は予め既知のものであるため、所定演算は、そ
の中の特定の色成分の領域のみを抽出できるように、試
行錯誤により探し出せばよい。即ち、特定の色成分の領
域と、それ以外の領域の濃淡画像の濃度値との差が、最
も大きくなるような要素フレーム間の代数演算を行い、
２値化処理によって色空間を、所定演算と閾値により決
定される平面で分割すれば、特定の色成分の領域のみを
抽出することができる。
色成分の領域のみの抽出が行えるとは限らないが、認識
対象物体は予め既知のものであるため、所定演算は、そ
の中の特定の色成分の領域のみを抽出できるように、試
行錯誤により探し出せばよい。即ち、特定の色成分の領
域と、それ以外の領域の濃淡画像の濃度値との差が、最
も大きくなるような要素フレーム間の代数演算を行い、
２値化処理によって色空間を、所定演算と閾値により決
定される平面で分割すれば、特定の色成分の領域のみを
抽出することができる。
【００２５】
【発明の効果】以上説明したとおり、本発明によれば、
複雑な演算処理を行う必要がなく、簡単な代数演算を行
うだけでよく、簡便な画像処理装置でも、高速、単純な
方法で、認識対処物体の特定の色成分の領域を抽出する
ことが可能となる。
複雑な演算処理を行う必要がなく、簡単な代数演算を行
うだけでよく、簡便な画像処理装置でも、高速、単純な
方法で、認識対処物体の特定の色成分の領域を抽出する
ことが可能となる。
【図１】本発明の実施例の全体構成を示すブロック線図
【図２】前記実施例における入力カラー画像の一例を示
す線図
す線図
【図３】前記実施例における入力カラー画像のＲ、Ｇ、
Ｂフレームの濃度値の状態を示す線図
Ｂフレームの濃度値の状態を示す線図
【図４】前記実施例における、赤色領域抽出のための所
定演算後の濃度値の状態を示す線図
定演算後の濃度値の状態を示す線図
【図５】前記実施例における、赤色領域抽出のための所
定演算時のＲＧＢ色空間の状態を示す線図
定演算時のＲＧＢ色空間の状態を示す線図
【図６】前記実施例における、黄色領域の抽出のための
所定演算時のＲＧＢ色空間の状態を示す線図
所定演算時のＲＧＢ色空間の状態を示す線図
８…入力カラー画像 １０…画像メモリ １２…取り込み手段 １４…演算手段 １８…抽出手段 ２０…認識対象物体 ２０Ｒ…赤色領域 ２０Ｙ…黄色領域 ２０Ｂ…青色領域
Claims (2)
- 【請求項１】色文字あるいは色模様のある認識対象物体
のカラー画像から、特定の色成分の領域を抽出する領域
抽出装置において、 前記カラー画像を要素毎に画像メモリに取り込む手段
と、 認識対象物体の色の性質に応じて、前記カラー画像を構
成する前記画像メモリの要素フレーム間で所定の代数演
算を行う演算手段と、 前記演算手段により得られた画素毎の色に関する情報を
含む濃淡画像から、特定の色成分の領域を抽出する抽出
手段と、 を備えたことを特徴とするカラー画像の領域抽出装置。 - 【請求項２】請求項１において、前記演算手段は、前記
カラー画像を構成するレッド（Ｒ）、グリーン（Ｇ）、
ブルー（Ｂ）の各要素に対して、必要に応じて係数や除
数の重みを付け、加算、減算、あるいは加算と減算を組
合せて行うことを特徴とするカラー画像の領域抽出装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6230858A JPH0896130A (ja) | 1994-09-27 | 1994-09-27 | カラー画像の領域抽出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6230858A JPH0896130A (ja) | 1994-09-27 | 1994-09-27 | カラー画像の領域抽出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0896130A true JPH0896130A (ja) | 1996-04-12 |
Family
ID=16914413
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6230858A Pending JPH0896130A (ja) | 1994-09-27 | 1994-09-27 | カラー画像の領域抽出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0896130A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010205133A (ja) * | 2009-03-05 | 2010-09-16 | Panasonic Corp | 物体識別装置及び物体識別方法 |
| WO2015026874A1 (en) * | 2013-08-19 | 2015-02-26 | Nant Holdings Ip, Llc | Metric based recognition, systems and methods |
-
1994
- 1994-09-27 JP JP6230858A patent/JPH0896130A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010205133A (ja) * | 2009-03-05 | 2010-09-16 | Panasonic Corp | 物体識別装置及び物体識別方法 |
| WO2015026874A1 (en) * | 2013-08-19 | 2015-02-26 | Nant Holdings Ip, Llc | Metric based recognition, systems and methods |
| US9659033B2 (en) | 2013-08-19 | 2017-05-23 | Nant Holdings Ip, Llc | Metric based recognition, systems and methods |
| US10121092B2 (en) | 2013-08-19 | 2018-11-06 | Nant Holdings Ip, Llc | Metric-based recognition, systems and methods |
| US10346712B2 (en) | 2013-08-19 | 2019-07-09 | Nant Holdings Ip, Llc | Metric-based recognition, systems and methods |
| US11062169B2 (en) | 2013-08-19 | 2021-07-13 | Nant Holdings Ip, Llc | Metric-based recognition, systems and methods |
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