JPS61128385A - 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】 （産業上の利用分野） 本発明は画像処理装置に関し、更に詳細には、濃淡画像
を対象物体の切出しのために領域分割することができか
つ高速な画像処理を行なうことのできる画像処理装置に
関する。

（従来の技術） 従来の画像処理装置を第１４図に示す。１−１は濃度値
を１画素４ビツトで量子化する画像久方装置、１−２は
入力画像を格納する画像メモリである。１−２に格納さ
れた画像を（ＮＸＭ）画素を１要素（ここではＮ　＝　
Ｍ　＝　１２）として各要素に要素内の平均濃度値（１
−３）を割当て、大まかな濃度情報だけからなる第１の
抽象画像を画像メモリ１　（１−４）に格納する。次に
、（１−４）に格納された画像をもとに要素間の平均濃
度の差を求める（１−５）。ここでは、現要素の平均濃
度をＤＩ、１１４件傍０平均濃度値をＤ　＋　、Ｉ　−
ｘ　ｔ　Ｄ　＋　−１，Ｊ　；ＤＩ　Ｆ　Ｊ　４　ｘ　
；　Ｄ　ｌ　４　ｔ　ｖ　Ｊとした時（第１５図参照）
。

ＴＩＤ＋、＋−ｏ１−１．＋ｌ＋ＴＩＤ＋、＋−ＤＩ、
＋−１１の値を適当な値（フルスケールの１／４即ち４
Ｎ２）で正規化したものか。

ｍａ　Ｘ　　（Ｄ　ｌ　＊　Ｉ　＋Ｄ１−１　ｅ　Ｉ　
−ｍ　）オ、ｌ１ｌ−−１，−１ の値を適当な値（３Ｎ”／２）で正規化し主要輪郭強度
の初期値を確率ＰＩ（０）として表わし、第２の抽象画
像としてメモリ２　（１−６）　ニ４１８Ｊ１１１する
。ただし１以上の値をとった時１とする。

第２の抽象画像をもとにして、主要輪郭要素を弛緩法を
用いて抽出する（１−７）、第２の抽象画像の各（ｉ、
ｊ）要素の値より、初期画像空間を Ｐ”’＝　（ｐＩ／ｒ’ｌ　１≦ｘ：ｉ；ｎ、ｔ≦ｊ≦
ｍ；ｉｔｊ！ｆ数）とし１次式による繰り返し演算を行
なう、即ち。

ｑ＋」（ｋ）＝ＰＩｊＣｋ＋−（１−Δ、ｊ（ｋｌ）Δ
Ｉｊ（ｋゝ＝ｍａｘ（ＴＩ　Ｐ＋−ｔ、＋　＋Ｐｔ◆ｚ
ｔ　Ｉ　”””　ＰＩｓ　Ｊ叩−ＰＩ、ｊ◆ｚｌ＋−Ｉ
Ｐ鴨、：十Ｐ、、□＋Ｊ＋シＰ　＋　−１７Ｊ　Ｏ：’
−Ｐ　＋　ｈｘ、Ｊ　−ｔ　Ｉ）である、ここで物理量
Δ１ｊ（１は第２の画像の各要素の連結性に関するもの
で、各画像要素の値ＰＩ（絃）は自身の輪郭強度ＰＩ（
５）と連結性Δｔ　ｒ　（ｋ　）によって更新されるこ
とになる。゛。

この繰り返し演算の打ち切りは、値が０．９あるいは０
．１以下の要素の数が全要素の０．９５以上に達したと
ころで行なう０次に二値化して、あらためて画像メモリ
２（１−６）に格納する。第２の加増は、主要な輪郭要
素がら構成される画像である。

次に第２の画像をもとに、領域分割を行なう（１−８）
、主要輪郭要素を８連結で空間的に統合し、外接長方形
で区分する。その代表点を画像テーブル（１−９）に格
納する。

画像テーブル（１−９）を参照して、各小領域のラベル
付けを行なう（１−１０）、ラベル付けは次のようにし
て行なう、各小領域内に相当する第１の画像、第２の画
像をもとに２つの物理量を計算する。即ち（１）主要輪
郭要素を境として両側の平均濃度の差より求めた。領域
内の変化値の平均値（ΔＤ）；（２）領域内を占める主
要輪郭要素数の割合（ＤＨ）である、ΔＤ対ＤＨ平面で
ΔＤａＯ，７の時“写真”、ΔＤ＜０．７且つＤＮ＜０
．４の時“グラフ″、ΔＤ＜０．７且つＤＨ＞０．４の
時“文字”の各ラベルを付け、結果として第１６図に示
す画像テーブル（１−９）を得る。

このような従来の技術では、“文字″判定された領域か
ら文字列および各文字列の整理した記述がなされていな
い欠点があった。

そこで本出願人はこのような欠点を解消するために特開
昭５９−４３４６８号（特願昭５７−１５３９９２号）
にて次のような処理を行なう画像処理装置を提案した。

すなわち、この画像処理装置は、さらに１′文字″と判
定された領域に直交変換を施し、大まかなピッチを算出
し、文字列を抽出する。そして抽出した文字列の大きさ
１位置類似ピッチの行数をもとに″タイトル″と１′本
文”とに分類する。

（発明が解決しようとする問題点） しかしながら、上記のごとき従来の技術では、入力濃淡
画像を写真領域、グラフ領域およｄ文字領域の３種類に
分類し、さらに文字領域を“タイトル”と“本文”とに
分類することはできるものの、写真領域の内部を分割す
ることや、白黒力・メ・うからの濃淡画像を対象物体の
切出しのために領域分割することは不可能であった。更
に、従来技術では主要輪郭要素を弛緩法を用いて抽出し
ているので、繰り返し演算で多大な時間を要し、処理速
度が遅いという欠点もあった。

本発明は従来技術のこれらの欠点を除去するためになさ
れたものであって、その目的は濃淡画像を対象物体の切
出しのために領域分割することが可能で、その画像処理
においてラスター走査を好適に用いることのできる高速
な画像処理装置を提供することにある。

（問題点を解決するための手段） 本発明は、前記従来技術の問題点を解決するため、蓄積
手段と、平均濃度、・分散計算手段と、分類手段と、連
結手段と、微分手段と、境界要素抽出手段と、境界引き
直し手段とから構成される。

蓄積手段は入力画像の各要素の濃度を電気信号に変換し
て第１の画像として蓄積する。平均濃度・分散計算手段
は蓄積手段に蓄積されている第１の画像の複数の画素か
ら構成される要素の平均濃度を計算するとともに要素内
の複数の画素の濃度値の分散を計算する６分類手段は平
均濃度・分散計算手段で計算された分散の値の大小及び
隣接する要素間の平均濃度の差の大小により各要素を対
象物体の領域である領域構成要素と境界領域とに分類す
る。連結手段は分類手段により領域構成要素に分類され
た要素を連結し、連結された領域に固有の番号を割当て
る。微分手段は蓄積手段に蓄積されて−いる第１の画像
の各画素を微分して微分値と微分の方向とを計算する。

境界要素抽出手段は微分手段からの情報に基づいて領域
の境界である要素（エツジ）を抽出する。境界引き直し
手段は境界要素抽出手段にて抽出された要素（エツジ）
を使って連結手段により連結された境界の引き直しを行
なう。

なお、上記各技術手段と第１図の実施例の要素との対応
は、蓄積手段は画像入力装置１２及び轡像メモリ１３に
、平均濃度・分散計算手段は平均濃度・分散計算回路１
４に１分類手段は閾値１７に、連結手段は連結回路１９
に、微分手段は微分回路６０に、境界要素抽出手段はエ
ツジ抽出回路６３に、境界引き出し手段は領域拡張６６
にそれぞれ対応する。

（作用） 本発明によれば、以上のように画像処理装置を構成した
ので各技術手段は次のように作用する。

蓄積手段は入力した原画像の濃淡情報を各画素毎に量子
化して格納する。平均濃度・分散計算手段は例えば入力
画像の（ＮＸＭ）を１要素として要素内の平均濃度を計
算し、また要素内の（ＮＸＭ）画素の濃度値の分散を計
算し、これらの計算結果を分類手段に出力する０分類手
段は、各要素の分散の大きさに基づいて各要素が一様な
濃度分布であるかを判断するとともに要素間の平均濃度
の差の大小に基づいて隣接する要素が連結性を有するか
否かを判定し、各要素を領域構成要素と境界要素とに分
類する。そして連結手段により領域構成要素と分類され
た要素の連結がなされ、連結された領域に固有の番号が
割当てられる。このとき、現画像の（ＮＸＭ）画素を１
要素として領域分割の処理がなされているので分割は荒
くなっている。そこで微分手段により求めた各画素の微
分値及び微分の方向に基づいて境界要素抽出手段は境界
要素（エツジ）の抽出を行ない、この抽出情報に基づい
て境界引き直し手段は精度良く境界の引き直しを行なう
。このようにして入力濃淡画像を対象物体の切出しのた
めに精度良く領域分割することが可能となり前記従来技
術の問題点を解決することができる。

（実施例） 第１図は本発明の実施例を示すブロック図である。同図
において、１２は画像入力装置、１３は画像メモリＡ、
１４は平均濃度・分散計算回路、１５は画像メモリＢ、
１６は画像メモリＣ１１７は閾値回路、１８は画像メモ
リＤ、１９は連結回路、２０は画像メモリＥ、６０は微
分回路、６１は画像メモリＦ、６２は画像メモリＧ、６
３はエツジ抽出回路、６４は画像メモｇ　Ｈ１６５は領
域拡張回路、６６は画像メモリエである。

画像入力装置１２は第１４図の従来の画像入力装置１−
１と同様、入力濃淡画像の濃度値を１画素４ビツトで量
子化する０画像メモリＡ　１３は第１４図の従来の画像
メモリ１−２と同様、第４図のとと。

く入力画像を２次元的に格納する画像メモリである。平
均濃度・分散計算回路１４は画像メモリＡ　１３に格納
された画像の（Ｎ　Ｘ　Ｍ）画素を１要素（ここではＮ
＝Ｍ＝４）として各要素内の（Ｎ　Ｘ　Ｍ）画素の濃度
値の平均と分散を計算する。

Ｂ　１５及び画像メモリＣ１６に接続されており、画像
メモリＢ　１５には平均濃度・分散計算回路１４で計算
された平均濃度が第４図に示す如く２次元的に格納され
、一方、画像メモリＣ１６には同回路１４で計算された
分散が同じく２次元的に格納される。

閾値回路１７は画像メモリＢ　１５と画像メモリＣＩ６
に格納された情報をそれぞれ例えば左上の要素からラス
ター走査で読み出す、そして読み出された現要素の分散
の値が予め設定された閾値θ、よりも小さく、現要素の
平均濃度と現要素のすぐ上隣りの要素の平均濃度との差
が予め設定された閾値θ。よりも小さく、かつ現要素の
平均濃度と現要素のすぐ左隣りの要素の平均濃度との差
が閾値θ。よりも小さい場合は“１”を画像メモリ０１
８の対応位置に書き込み、それ以外の場合には′“０”
を対応位置に書き込む、つまり１画像メモリＤ　　１８
で１”とラベル付けされた要素は。

濃度値の分布が一様であり、対象物体の構成要素（以下
、領域と称す）であり、−右画像メモリＤ　１８で“０
”とラベル付けされた要素は対象物体の境界近傍である
。連結回路１９は画像メモリＤ　１８上で“１”とラベ
ル付けされた要素を４連結し、統合された１つのブロッ
クに固有の番号（１以上）を割当て、画像メモリＥ２０
に書き込む。

また１画像メモリＤ　１８上で０”とラベル付けされた
要素に対しては番号０を割当て１画像メモリＥ　２０に
書き込む。

微分回路６０は画像メモリＡ　ｔａｉ出力に接続されて
おり、入力画像の画素を微分し、微分値を画像メモリＦ
　６１に書き込み、微分の方向を画像メモリＧ　６２に
書き込む、エツジ抽出回路６３は画像メモリＦ　６１と
画像メモリＧ　６２の出力に接続されており、これらの
メモリ６１．６２に格納されたデータを読み出し、読み
出したある画素の微分値が予め設定された閾値θにより
も大きくかつ特定の近傍の画素の微分値よりも大きい場
合には画像メモ１ＪＨ６４の対応位置に“１”を書き込
み、それ以外の場合には同画像メモリＨ６４の対応位置
に４１０”を書き込む、領域拡張回路６５は画像メモリ
Ｅ　２Ｇと画像メモリＨ６４の出力に接続されており、
画像メモリＥ　　２Ｇ上で“０”以外の番号でラベル付
された領域を画像メモリＨ６４の“１”の点（エツジ）
まで拡張し、その結果を画像メモリＩ　６６に書き込む
。

次に平均濃度・分散計算回路１４の構成を詳細に説明す
る。第２図は平均濃度・分散計算回路１４の構成例を示
すブロック図である。同図において、２１は平均濃度・
分散計算部、２２．２３はレジスタ、２４は加算器、２
５は除算器、２６は掛算器、２７は加算器、２８，２９
，３０．３１は掛算器、３２は加算器、３３は減算器で
ある。

各要素内の（ＮＸＭ）画素の平均濃度ｉは（１）式に従
って計算される。

ｘ＝ｉΣＸｌｌ　（ｉ＝１〜ＩＬ　ｊ＝１〜Ｍ）　−（
１）但し、ｘｌは各画素の濃度値である。

平均濃度・分散計算回路１４の動作について説明すると
、平均濃度・分散制御部２１は、まずレジスタ２２およ
びレジスタ２３にクリア信号を供給し。

これらのレジスタの内容をクリアする０次に、平均濃度
・分散制御部２１は画像メモリＡ　１３にアドレスを供
給して各画素の濃度値を読み出し、加算器２４にてレジ
スタ２２の内容と読み出された各画素の濃度値を加算し
その結果をレジスタ２２に記憶する。

この動作をＮＸＭ回（ここではＮ＝Ｍ＝４）ｆｉ返すと
レジスタ２２は画像メモリＡ　１３の（Ｎ　Ｘ　Ｍ）画
素の濃度値の加算結果を保持していることになる。した
がって平均濃度はレジスタ２２の内容を（Ｎ　Ｘ　Ｍ）
で除算器２５を使って除算することによって得られる。

一方、分散σ”　（＝Ｖ）は（２）式で計算される。

但し、Ｘｌ）は各画素の濃度値、Ｘは平均濃度を表わす
。

（２）式を展開すると（３）式を得る。

分散を計算す゛る場合、平均濃度・分散計算制御部２１
は画素メモリＡ　１３から各画素の濃度値ＸＩＪを読み
出す毎に、掛算器２６で２乗計算ｘ１，２を行なわせ、
その計算結果を加算器２７にてレジスタ２３の内容と加
算させ、その和をレジスタ２３にセットする。従ってレ
ジスタ２３はレジスタ２２と同様にΣ（Ｘｌ）２の結果
を保持していることになる。（３）式の第２項ＮＭｘ”
は、除算器２５の出力（平均濃度）Ｘを掛算器２８で２
乗し、その結果Ｘ！とＮＭとを掛算器２９で掛算するこ
とによって得られる。

（３）式の第３項２マΣＸ＋ｌは、まず掛算＠３０でｉ
Σχ口を計算し、次に掛算器３１でその結果を２倍して
得られる。最後に、加算器３２は（３）式の第１項と第
２項を加算し、その結果から減算器３３は（３）式の第
３項を引算することによって、分散σ２が計算される。

平均濃度・分散計算制御部２１は画像メモリＡ　１３か
ら（ＮＸＭ）個の画素を読み出す毎に。

（ＮＸＭ）画素の平均濃度ｉを画像メモリＢ　１５に書
き込み、（Ｎ　Ｘ　Ｍ）画素の分散σ２を画像メモリＣ
１６に書き込む。この処理を画像メモリＡ　１３全面に
施すことにより、（ＰＸＱ）要素の平均濃度値と分散値
とを得る。但し画像メモリＡ　１３の大きさを（ｐｘｓ
）画素とした時、Ｐ＝Ｒ／Ｎ。

Ｑ＝Ｓ／Ｍである。第４図はこのときの関係を説明する
ための図である。

次に閾値回路１７の構成を詳細に説明する。第３図は閾
値回路１７の構成例を示すブロック図である。

同図において、３４は閾値回路制御部、３５は比較器。

３６はシフトレジスタ、３７はレジスタ、３８は減算器
、３９は絶対値回路、４０は比較器、　４１は減算器、
４２は絶対値回路、４３は比較器、４４はシフトレジス
タ。

４５はレジスタ、４６．４７はＡＮＤゲート、４８はＯ
Ｒゲート、４９はＡＮＤゲート、５０はＯＲゲート、５
１は選択回路である。

閾値回路制御部３４は画像メモリＢ　１５と画像メモリ
Ｃ１６に二次元的に格納されている情報を例えば左上の
要素からラスター走査で同時に読み出し、各要素の読み
出し毎に以下に示す条件に従って画像メモリＤ　１８の
対応位置に“１”または“０”を書き込む。

まず、画像メモリＣ１６の出力（分散値Ｖ）は、あらか
じめ設定された閾値θＶと比較器３５で比較される。比
較器３５は１分散値Ｖが閾値θ９よりも大きい場合（要
素内の濃度値が一様でない状態。

つまり対象物体の境界近傍と考えられる要１１）は“１
″を出力し、それ以外の場合（要素内の濃度値が一様で
ある状態、つまり領域と考えられる一素）は０”を出力
する。

一方１画像メモリＢ　１５の出力（平均Ｄｔ、ｊ；第１
５図第１二 のものである）は、−行分（Ｑ要素）シフトレジスタ３
６に記憶さ九るとともに，−要素分レジスタ３７に記憶
される．つまり、シフトレジスタ３６の出力は現在画像
メモリＣ　１６から読み出されている要素のすぐ上隣り
の要素の平均濃度（ＤＩ−□，ｊ；第１５図）であり、
レジスタ３７の出力は現要素のすぐ左隣りの要素の平均
濃度（ＤＩ，、−１；第１５図）であるａ　Ｄ　ｌ　＋
　ＪとＤＩ−□，ｊとの差が減算回路３８で演算された
後、絶対値回路３９で絶対値化される。比較器４０は、
あらかじめ設定された閾値θ０と絶対値回路３９の出力
とを比較し，絶対値回路３９の出力が閾値θ０よりも大
きい場合（平均濃度が大きく変化している要素、すなわ
ち対象物体の境界近傍と考えられる要素）は“１″を出
力し、それ以外の場合は　ｔｔ　Ｏ　ｔｔを出力する。

同様に．ＤＩ，１とＤＩ，、−１との差およびその絶対
値がそれぞれ減算回路４１と絶対値回路４２とで演算さ
れた後、比較器４３で閾値θ。と比較される。比較器４
３は絶対値回路４２の出力が閾値θ０よりも大きい場合
は“１”を出力し、それ以外の場合は１０ｎを出力する
。

ここで、シフトレジスタ４４は、閾値処理結果を一行分
（Ｑ要素）記憶している．レジスタ４５は閾値処理結果
を一要素分を記憶している．つまり、シフトレジスタ４
４の出力は現要素のすぐ上隣りの要素の閾値処理結果（
Ｔ＋−ｈ，Ｉｔ第５図）であり。

レジスタ４５の出力は現要素のすぐ左隣りの要素の閾値
処理結果（Ｔ＋ｔ＋−ｘ；第５図）である、閾値処理結
果は″１”か“０”のいずれかであり、′１”は領域を
表わし、１１０”は境界を表わしおり１本実施例の目的
は領域を取出すことにある．比較器４０の出力とシフト
レジスタ４４の出力はＡＮＤゲート４６に入力される。

ＡＮＤゲート４６は２つの入力が共に“１″である場合
（すなわち、Ｔ＋−ｘ＊Ｉが１′１”でかっｌＤ＋，」
　Ｄｔ−ｔ，＋１＞００の場合）は＃（　Ｉ　ＩＩを出
力しそれ以外の場合はｔｇ　Ｏ　＃を出力する。現要素
とすぐ左隣りの要素との関係も同様であり、比較器４３
の出力とレジスタ４５の出力がＡＮＤゲート４７に入力
され．ＡＮＤゲート４７は２つの入力が共に′１”であ
る場合は（ｊ　Ｉ　ＩＩを出力し、それ以外の場合は１
１０”を出力する。ＯＲゲート４８はＡＮＤゲート４６
の出力とＡＮＤゲート４７の出力を入力し、いずれかが
“１″である場合は“１”を出力し、それ以外は“Ｏ”
を出力する。

ところが、ラスター走査において、第１行を処理してい
る時、すぐ上隣りの要素は、実際は存在せず、また第１
列を処理している時は、すぐ左隣りの要素も存在しない
、閾値回路制御部３４は、第１行もしくは第１列を処理
している時は、平均濃度使用可信号を“Ｏ”にしておき
、それ以外の時はｌ＃　１　＃１にする。ＯＲゲート４
８の出力はこの平均濃度使用可信号とＡＮＤゲート４９
でＡＮＤ演算され、比較器３５の出力とＡＮＤゲート４
９の出力はＯＲゲート５０でＯＲ演算される。つまり、
ＯＲゲート５０は、分散値Ｖが閾値θＶよりも大きい場
合あるいは隣接する要素間の平均濃度の差が大きい場合
（すなわち現要素が境界と判定されようとしている場合
）は“１”を出力し、それ以外の場合は１１０ｎを出力
する。

二二で閾値処理結果は、′１”が領域を表わし、“Ｏ″
が境界を表わしている。したがって選択回路５１はＯＲ
ゲート５０の出力が“１”の場合はｕ　Ｏ”を出力し、
ＯＲゲート５０の出力が“ｏｎの場合。

は１”を出力する。閾値回路制御部３４は、閾値処理結
果を画像メモリＤ　１８に書き込ませる。

次に連結回路１９について説明する。

連結回路１９は第６図に示すようにマイクロプロセッサ
５２とＲＯＭ５３（リードオンリーメモリ）とＲＡＭ５
４（ランダムアクセスメモリ）とで構成される。マイク
ロプロセッサ５２のプログラムはＲＯＭ５３に書かれて
おり、画像メモリＤ　１ｇを読み出し４連結している“
１”のブロックに１以上の固有の番号を割当て１画像メ
モリＤ　１８上の“１”の位置に対応した画像メモリＥ
　２０上の位置に、その割当てられた番号を書込む、な
お、４連結とは、第１５図において、Ｄ　Ｉ、Ｊ要素と
４近傍（ＤＩ−ｚ、＋要素、ＤＩ、ｊ−、要素、Ｄ−。

ｔ、Ｊ要素、およびＤｔ、ｊ＋ｚ要素）の一つの要素と
の関係で、Ｄ、、。

要素と４近傍の一つの要素がともに“１”であることを
言い、このときこの２つの要素は４連結していると言う
。したがって４連結しているブロックとは、“１”の集
合で、その“１ｎの要素は４近傍の関係で連結している
ことを言う。

４連結している“１”のブロックにつき、１個の固有の
番号を割当てるから、結局１画像メモリ　　□Ｅ　２Ｇ
は０から画像メモリＤ　１８上に存在する１１１”のブ
ロックの個数の範囲の番号を保持している。

但し、Ｏは画像メモリＤ　１８上の“０”に対応する。

（以下余白。）　・ 次に微分回路６０について詳細に説明する。微分回路６
０では微分オペレータ（演算子）として第７図（ａ）　
、　（ｂ）に示すととき５ＯＢｆＥＬオペレータと称さ
れるものを使用する。ここで注目画素をＰ、とじ、第８
図に示すようにその３Ｘ３近傍の画素をＰ□。

Ｐ２．・・・・・・Ｐ、とする、　５ＯＢＥＬオペレー
タを用いである画素（例えばｐ　ａ　）の微分値と微分
の方向を　・計算する場合、注目画素（Ｐｌ）の近傍の
８つの画素の濃度値を用いる。　５ＯＢＥＬオペレータ
はまず微分値のＸ成分とＹ成分を計算する。なお、第７
図（ａ）は５ＱＢＥＬオペレータのＸ成分のマスク値、
第７図（ｂ）は５ＯＢＥＬオペレータのＹ成分のマスク
値の一例である。微分値のＸ成分は第７図（ａ）のＸ成
　分のマスク値と第８図の３×３の近傍の画素の濃度値
との積和であり１本例では（４）式のようになる。

Ｘ　”　Ｐｘ　＋　２　Ｐｘ　＋　Ｐｌ　　（Ｐ　４　
＋　２　Ｐ　＊　＋　Ｐ　ｓ）・・・（４）同様に、微
分値のＹ成分は第７図（ｂ）のＹ成分のマスク値と第８
図の３×３の近傍の画素の濃度値との積和であり、本例
では（５）式のようになる。

Ｙ＝Ｐ、＋２Ｐ３＋Ｐ２−（Ｐｓ＋２Ｐ、＋ＰＳ）　　
・・・（５）である。

ここで、微分値には（６）式で計算される。

Ｋヨハσ１１丁　　　　　　　　　　　・・・（６）し
かしながら、（６）式の平方根の計算には多くの回路が
必要となるので、ここでは（６）式を（７）式で代用す
る。

Ｋ＝ｌＸＩ＋ｌＹＩ　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　・　（７）一方、微分の方向Ｔは（８）式
で求められる。

Ｔ＝ｔａｎ−１（Ｙ／Ｘ）　　　　　　　　　　　・（
８）Ｔの値は一９０度から９０度の範囲をとるが、Ｘと
Ｙの符号（正負）を考慮すると、とりうる範囲は一１８
０度から１８０度（つまり全方向）となる、しかし、こ
こでは微分の方向を４方向に分類することができれば十
分であるので、第９図に示すように、Ｔの値（−９０度
から９０度）を０〜３の値に量子化する。すなわち（９
）式のようにての値を４５度毎に４分割する。

微分値を計算するには、（４）、　（５）式かられかる
ように３×３近傍の画素の濃度値が必要である。

これらの濃度値を求めるための回路構成を第１０図に示
す、同図おいて６７．６９．７１〜７４はレジスタ、６
８゜７０はシフトレジスタである０画像メモリＡ　１３
（第１図）に格納されているデータがラスター走査で読
み出されると、読み出されたデータはレジスタ６７に一
画素分記憶されるとともに、シフトレジスタ６８に一行
分記憶される。シフトレジスタ６８の出力はレジスタ６
９に一画素分記憶されるとともに、シフトレジスタ７０
に一行分記憶される。したがって、シフトレジスタ６８
とシフトレジスタ７０で、現在読み出されている画素の
前２行分を記憶していることになる。一方、シフトレジ
タ７０の出力はレジスタ７１に一画素分記憶される。レ
ジスタ６７の出力はレジスタ７２に、レジスタ６９の出
力はレジスタフ３に、レジスタ７１の出力はレジスタ７
４に、それぞれ一画素分記憶される。したがって、レジ
スタ６フとレジスタ７２で前２画素分のデータを記憶し
ていることになる。つまり、画像メモリＡ　１３の現在
の出力と２個のシフトレジスタと６個のレジスタが、結
局３×３の近傍の画素（合計９画素）のデータを出力し
ており、新しい画素が読み出される毎に、各々の出力の
データも変化し、常に３×３の近傍の画素のデータが出
力されている。なお。

第１０図のｐ、、　Ｐ、・・・Ｐ８と第８図のｐ、、　
ｐｌ・・・Ｐ８とはそれぞれ対応している。

第１１図は微分回路６０の構成例を示すブロック図であ
る。同図において、７５〜８０．８２〜８７．９１は加
算器、８１．８８は減算器、８９．９０は絶対値回路、
２００は演算器、には微分値、Ｔは微分の方向である。

また第１１図のＰ、、Ｐ□・・・Ｐ、と第８図及び第１
０図のＰ、、Ｐ、・・・Ｐ、とはそれぞれ対応している
。

微分回路６０は、上述したように１画像メモリＡ　１３
に格納されているデータをラスター走査で読み出し、第
１０［の回路を使）て３×３の近傍の画素の濃度値を得
る。そして、まず、（４）式中のＰ、＋２Ｐ工＋Ｐ、を
加算＠７５．加算器７６および加算器７７を使って計算
する６次に（４）式中のＰ２＋２ｐ、＋ｐ、を加算４Ｂ
７８．加算器７９および加算器８０を使って計算する。

加算器７７の出力から加算器８０の出力を減算器８１で
減算し、（４）式のＸを得る。（５）式のＹも全く同様
に、加算器８２．加算器８３．加、算器８４、加算器８
５、加算器８６、加算器８７および減算器８８を使って
得られる。（７）式のＫは、減算器８１と減算器８８の
出力をそれぞれ絶対値回路８９と絶、対値回路９０とで
絶対値化し、それらの出力を加算器９１で加算すること
により得られる。（ａ）式と（９）式の計算は演算器２
００で計算される。（８）式のｔａｎ−’の演算とその
後の量子化はＲＯＭ　（リードオンリーメモリ）を使っ
て、容易に実現できる。

微分回路６０は、以上のようにして求めた微分値の大き
さＫを画像メモリＦ　６１に書き込み、微分の方向Ｔを
画像メモリＧ　６２に書き込む。

次にエツジ抽出回路６３の構成について説明する。

第１２図はエツジ抽出回路６３の構成例を示すブロック
図である。同図において、９２，９５．９６は比較器。

９３．９４は選択器、９７はＡＮＤゲートである。

エツジ抽出回路６３は、微分回路６０と同様に、画像メ
モリＦ　６１に格納されているデータをラスター走査で
読み出し、第１Ｏ図に示すごとき回路を用いて３Ｘ３の
近傍の画像の微分値ｐ、、ｐユ・・・Ｐ８を得るととも
に、画像メモリＧ　６２に格納されているデータを同時
にラスター走査で読み出し、微分の方向Ｔを得る。

まず、注目画素の微分値Ｐ０は、あらかじめ設定された
閾値θにと比較器９２で比較される。比較器９２はＰ、
がθ３よりも大きい場合は“１”を出力し、それ以外の
場合は“１０”を出力する。微分値が閾値θによりも大
きいということは、その画幸の周辺で濃度が急に変化し
ていることを示す、このような画素はエツジと呼ばれる
。エツジは通常、領域の境界である。しかしながら、こ
のようにして得られたエツジは境界といっても、通常幅
が広い。そこで、微分値がその３×３の近傍において最
大である画素（局部的最大）をエツジとする。

また、微分値を比較する場合、３×３の近傍の８画素全
部と比較するのではなく、特定の２画素゛、のみを比較
の対象とする。すなわち、注目画素の微分の方向の画素
と逆方向の画素の２画素の微分値と注目画素の微分値と
を比較し、注目画素の微分値が両画素の微分値よりも大
きいか１等しい場合にその注目画素をエツジとする。こ
のように、微分の方向の画素とその逆方向の画素のみと
微分値の大きさを比較することにより、良好なエツジが
得られる。

第１２図において、Ｔは０から３の値をとる。選択器９
３は、Ｔの値によってｐ、、ｐ、、ｐ、、ｐ、のいずれ
かを選択して出力する。すなわち、’ｒｈ。

のときＰユを、Ｔ＝１のときＰ２を、Ｔ＝２のときＰ３
を、Ｔ＝３のときＰ、を出力する。一方、選択器９４も
同様に、Ｔ＝０のときＰ、を、Ｔ＝１のときＰ、を、Ｔ
＝２のときＰ７を、Ｔ±３のときＰ。

を選択して出力する。したがって、選択器９３と選択器
９４の出力は、第８図と第９図とかられかるように、着
目画素Ｐ、の微分の方向の画素とその逆方向の画素の微
分値である。

比較器９５は注目画素の微分値Ｐ、と選択器９３の力と
を比較し、注目画素の微分値Ｐ０が選択器９３の出力も
大きいか等しい場合に１”を出力し、それ以外の場合は
′０”を出力する。同様に、比較器９６は注目画素の微
分値Ｐ０と選択器９４の出力とを比較し、注目画素の微
分値ｐＨが選択器９４の出力よりも大きいか等しい場合
にｌ”を出力し、それ以外の場合は“０“を出力する。

ＡＮＤゲート９７は、比較器９２と比較器９５と比較器
９６の出力がすべて１”の場合に′１”を出力し、それ
以外の場合は“１０”を出力する。

エツジ抽出回路９３は１以上のようにして得られたＡＮ
Ｄゲート９７の出力を画像メモリＦ　６４に書込む。

さて、連結回路１９（第１図）の処理により、画像メモ
リＥ　２０上では連結している１”のブロックに固有の
ラベル番号を割当てられている。しかしながら１Ｍ画像
の（ＮＸＭ）画素を一要素として、領域分割の処理がな
されているので１画像メモリＥ　２０上の分割は非常に
荒い、そこで、原画像の画素に戻って、領域の境界を引
き直す、この処理について以下詳述する。

第１３図は領域拡張回路６５の構成例を示すブロック図
である。同図において画像メモリＥ　２０．画像メモリ
Ｉ　６６、画像メモリＨ６４については第１図のものと
同一である。また、９８は領域拡張回路制御部、　９９
，１００は選択器、１０１はデコーダ、１０２’はイン
バータ、　１０３，１０５はＡＮＤゲート、１０４はレ
ジスタ有効信号である。

画像メモリＥ　２Ｇは原画像の（ＮＸＭ）画素を一要素
としているので１画像の大きさは（ＰＸＱ）要素であり
、一方、画像メモリＨ６４の画像の大きさは（ＲＸＳ）
画素である。そこで１画像メモリＥ　　２０を（ＮＸＭ
）倍に拡大して画像メモリＩ　６６に書き込む。

領域拡張回路制御部９８は、まず画像メモリＥ　２０の
一要素のデータを読み出す毎に、その読み出された同一
データを画像メモリＩ　６６の対応する（ＮＸＭ）画素
のすべてに書き込む。この時、選択器９９は画像メモリ
Ｅ　２０のデータを出力している。この動作を画像メモ
リＥ“２０のすべての要素について行なうことにより、
画像メモリＩ　６６に（ＲＸＳ）画素のデータが得られ
る。その後。

領域拡張回路制御部９８は選択器９９の出力を切換えて
１選択回路９９に選択器１００のデータを出力させる。

画像メモリＩ　６６では１画像メモリＥ　２０と同様に
、連結しているブロックに固有のラベル番号が割当てら
れており、また境界には０の番号が割当てられている。

一方、画像メモリＨ６４には入力画像の微分処理により
得られたエツジ点情報が格納されている。エツジ抽出回
路６３が抽出したエツジは領域の境界を十分精度良く表
わしている。そこで画像メモリＩ　６６上で０のラベル
番号をもつ画素は未定義の画素と定義しなおして、０以
外のラベル番号をもつ領域をその領域の周囲に拡張する
。拡張する条件は、拡張を行なう領域がＯ以外のラベル
番号を持つこと、かつ、拡張されようとしている画素は
Ｏのラベル番号をもつこと、更にその拡張されようとし
ている画素がエツジ点でない（画像メモリＨ６４の出力
が“１”でない）ことである、ラベル番号が０から０以
外の番号に書換えられた画素は、そのラベル番号の領域
となり、隣りの画素が拡張条件を満足するなら、拡張す
ることが可能で、拡張は次々に伝播する。

領域拡張回路制御部９８は１画像メモリＩ　６６と画像
メモリＨ６４をラスター走査で読み出す、デコーダ１０
１は画素メモリＩ　６６の出力がＯの場合は１ｇ　Ｌ　
Ｈ９を出力し、それ以外の場合は“０”を出力する。イ
ンバータ１０２は画像メモリＨ６４の出力を反転させる
。つまり、インバータ１０２は、メモリＨ６４の出力が
“Ｏ”　（エツジではない）の場合は“１”を出力し、
画像メモリＨ６４の出力がｕ　１　ｙｔ　（エツジであ
る）の場合は“Ｏ”を出力する。

ＡＮＤゲート１０３は、デコーダｌｏｔとインバータ１
０２の出力がともに“１”であるとき“１”を出力し、
それ以外の場合は０”を出力する。なお。

画像メモリＩ　６６に格納されているデータを左上の画
素からラスター走査で読み出す時、最左端の画素にはそ
の左隣りの画素は存在しないから拡張することができな
い、そこで、領域拡張回路制御部９８は、最左端の画素
を処理している時はレジスタ有効信号１０４を“０”に
し、それ以外の時は“１”にする、ＡＮＤゲート１０５
は、レジスタ有効信号と１０４とＡＮＤゲート１０３の
出力がともに“１”の場合は“１”を出力し、それ以外
の場合は“０”を出力する６選択器１００は、ＡＮＤゲ
ート１０５の出力が“Ｏ”の場合は画像メモリＩ　６６
のデータを出力し、ＡＮＤゲート１０５の出力が′町１
”の場合はレジスタ１０６のデータを出力する。領域拡
張回路制御部９８は選択器１００の出力を選択器９９を
通して画像メモリＩ　６６に書き込む。レジスタ１０６
は選択器１００の出力を一画素分記憶している。したが
って、レジスタ１０６は画像メモリＩ　６６に書き込ま
れた直前の画素のデータを保持している。この処理を、
画像メモリＩ　６６の全画素に行なう。

しかしながら、左上の画素からのラスター（右方向の走
査）処理しか終っていないので、領域拡張回路制御９８
は残る３方向（左方向の走査、下方向の走査および上方
向の走査）についても、同様の処理を行なう。

（発明の効果） 以上、詳細に説明したように本発明によれば、入力画像
の複数の画素を１要素として要素内の平均濃度を計算す
るとともに要素内の複数の画素の濃度値の分散を計算し
ているので、各要素が対象物体の領域に属するのか或い
は境界に属するのかを判定し、かつ隣接する要素の連結
性が判定できるようになり、従って濃淡画像を対象物体
の切出しのために領域分割することが可能となる。また
ラスター走査を用いることにより処理が高速で行なえる
ようになる利点がある。更に、入力画像を微分し境界を
精度良く表わす境界要素（エツジ）を抽出し、分割され
た領域を境界要素の（エツジ）まで拡張するようにした
ので、精度良く領域の抽出を行なうことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による画像処理装置の実施例をブロック
図、第２図は平均濃度・分散計算回路のブロック図、第
３図は閾値回路のブロック図、第４図は画素と要素との
対応の説明図、第５図は閾値処理結果の隣接する要素の
説明図、第６図は連結回路のブロック図、第７図（ａ）
及び（ｂ）は５ＯＢＥＬオペレータのＸ方向及びＹ方向
のマスク値を示す図、第８図は３Ｘ３の近傍の画素の説
明図、第９図は微分の方向の量子化の説明図、第１θ図
は３×３の近傍の画素のデータを読み出す回路のブロッ
ク図、第１１図は微分回路のブロック図、第１２図はエ
ツジ抽出回路のブロック図、第１３図は領域拡張回路の
ブロック図、第１４図は従来の画像処理装置のブロック
図、第１５図は４近傍の画素の平均濃度値の説明図、第
１６図は画像テーブルを示す図である。 なお１図において、 １２・・・画像入力装置。 １３・・・画像メモリＡ。 １４・・・平均濃度・分散計算回路、 １５・・・画像メモリＢ、 １６・・・画像メモリＣ１ ｌフ・・・閾値回路、 １８・・・画像メモリＤ、 １９・・・連結回路。 ２０・・・画像メモリＥ、 ２１・・・平均濃度・分散計算制御部、２２．２３・・
・レジスタ。 ２４．２７，３２・・・加算器、 ２５・・・除算器、 ２６．２８，２９．３０．３１・・・掛算器。 ３３・・・減算器、 ３４・・・閾値回路制御部、 ３５．４０．４３・・・比較器、 ３６．４４・・・シフトレジスタ。 ３７．４５・・・レジスタ、 ３８．４１・・・減算器、 ３９．４２・・・絶対値回路、 ４６．４７，４９・・・ＡＮＤゲート、４８．５０・・
・ＯＲゲート。 ５１・・・選択回路、 ５２・・・マイクロプロセッサ、 ５３・・・ＲＯＭ。 ５４・・・ＲＡＭ。 ６０・・・微分回路、 ６１・・・画像メモリＦ、 ６２・・・画像メモリＧ。 ６３・・・エツジ抽出回路。 ６４・・・画像メモリＨ１ ６５・・・領域拡張回路 ６７．６９，７１，７２，７３，７４・・・レジスタ、
６８　、７０・・・シフトレジスタ、 ８１．８８・・・減算器、 ８９．９０・・・絶対値回路、 旧・・・加算器、 ９２．９５，９６・・・比較器。 ９３　、９４・・・選択器、 ９７・・・ＡＮＤゲート、 ９８・・・領域拡張制御部。 ９９．１００・・・選択器、 １０１・・・デコーダ、 １０２・・・インバータ、 １０３．１０５・・・ＡＮＤゲート、 １０４・・・レジスタ有効信号、 １０６・・・レジスタ、 ２００・・・演算器、 である。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 原画像の各画素の濃度を電気信号に変換して第１の画像
   として蓄積する蓄積手段と、該蓄積手段に蓄積されてい
   る第１の画像の複数の画素から構成される要素の平均濃
   度及び濃度値の分散を計算する平均濃度・分散計算手段
   と、該計算手段により計算された分散の値及び隣接する
   要素間の平均濃度の値の差に基づいて前記要素を領域構
   成要素と境界要素とに分類する分類手段と、該分類手段
   により領域構成要素に分類された要素を連結し、連結さ
   れた領域に固有の番号を割当てる連結手段と、前記蓄積
   手段に蓄積されている第１の画像の各画素を微分して微
   分値と微分の方向を計算する微分手段と、該微分手段に
   より計算された微分値と微分の方向とに基づいて領域の
   境界である要素を求める境界要素抽出手段と、該境界要
   素抽出手段により求められた情報に基づいて前記連結手
   段により連結された領域の境界を引き直す境界引き直し
   手段とを有することを特徴とする画像処理装置。