JPS61240384A - 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】 〔発明の利用分野〕 本発明は、物体からの画像を久方し識別を行なうＩｄｊ
偉処理装置に係シ、特に、識別対象の領域を入力画像か
ら得られる濃度分布の特徴にょυ抽出する、ｈわゆる領
域分割に関する。

〔発明の背景〕

ＦＡ等の分野において、プリント回路基板のチェックや
、薬剤の異物検査等の目視検査を画像処理によって自動
化しようというニーズが強く、それに対応して各種の画
像処理（ｇ＃Ｉ＆）装置が開発されている。これらの画
像処理装置は、一般的に、入力画像からノイズ除去等の
前処理を行ない、識別対象の領域を抽出し、識別対象を
ｇＲするという手順でも理が行なわれている。薬剤のキ
ズ検査を例にとれば、まず入力画像から錠剤部分を取り
出し、更にその錠剤の中でキズのある領域を抽出してキ
ズを認識するといった処理がなされている。

しかし、このような画像処理装置において、物体の認識
手順Ｃアルゴリズム）やプログラムの開発は、人手と時
間を要するものである。このようなソフトウェア開発の
例として、佐藤典子、後藤敏行ほか２名「汎用画像処理
装置の開発−ソフトウェア−」情報処理学会第２８回（
昭和５９年前期）全国大会講演論文集、４Ｎ−９８，９
９５−９９６があるが、ここに示されるソフトウェアの
開発は専門家であっても美大な時間を要するものであっ
た。

特に１前述した処理のうち、入力画像から識別対象の領
域を取シ出す、い、わゆる領域分割のプログラム開発が
、画像処理装置のユーザにとって非常に苦痛でアシ、時
間を要する作業でもある。

目視検査等に用いる上記領域分割の手段は一般に、 α）濃度頻度分布の正規化処理 （２）　　局所的な濃度分布の特徴量による抽出処理（
３）　　幾何学的特徴量による最終抽出処理という３つ
のステップからなる。

（１）の濃度頻度分布の正規化処理とは、入力画像から
ノイズ除去等の前処理を行なうものである。

すなわち、検査対象に照射される照明の強さや、検査対
象と背景のコントラストの変化等に追従するために、入
力画像の濃度頻度分布を、その平均値や最大頻度を示す
ピーク等の特徴的な箇所における濃度値を目安として、
基準の状態に平行移動させ光り、ある暦は特徴的な箇所
を設けてそれを目安として、基準の状態に拡大又は縮小
ｆ以下、拡縮という）させたりするものである。

上記平行移動で用いる特徴的な箇所としては、画像の最
小／最大濃度レベル、最小／最大濃度レベルの中点、平
均濃度レベル、最大頻度を示す濃度レベル、濃度頻度分
布におけるピークのうち中位に存在するピークの濃度レ
ベル、濃度頻度分布におけるピークのうち最小、あるい
は最大濃度・を示すピークの濃度レベル等々があり、拡
縮で用いる特徴点は上に述べた特徴点から適尚なものを
複数選択する組合わせによるから、上述より場合の数は
多くなるであろう。また、濃度頻度分布におけるピーク
の探査においても、大きなピークだけを探査する場合で
あるとか、小さなピークだけを探査する場合、あるいは
両方探査する場合も考えられる。そこで、ユーザはプロ
グラムに開発と実験を交互に繰返して、上述した様な特
徴的な箇所を探索し、製分の正規化処理のステップを終
える。

（２）の局所的な濃度分布の特徴量による抽出処理とは
、０）の濃度の正規化処理を行った後の画像について、
固有の濃度、あるいは固有の濃度の２次元分布より識別
対象を候補領域として取り出すものである。通常、ある
局所画像内が濃度分布の特徴量を算出し、その値を上記
局所画像の中心に新たな濃度として格納するというフィ
ルタリング。

空間積和演算等の処理Ｃ以後、これを局所濃度特徴演算
処理という）ｌ、対象としている画像の各画素について
施した後、所定のしきい値レベルで２値化するという方
法を用いる。

上記の局所画像内で算出する濃度分布の特徴量としては
、局所画像内の平均濃度、ある特定濃度を持つ画素の個
数、水平、垂直、斜め各方向の局所差分処理を施した後
の上記平均濃度、あるいは特定濃度を待つ画素の個数、
上記平均濃度画像における上記特定濃度画素の個数、局
所−ｆｌｌ！における最大、最小、中位の各濃度１局所
画像における最大−最小濃度、等々様々存在し、同様に
ユーザはプログラム開発と実験を交互に繰返して１局所
画像におけるどのような特徴量が適しているかを探索し
、濃度分布の特徴による候補領域の抽出処　理のステッ
プを終える。

（３）の幾何学的特徴量による最終抽出処理とは、（２
）で得られた候補領域から、固有の幾何学的特徴、例え
ば面積や周囲長あるいはＣ周囲長）２／面積値等が所定
の範囲にあるものだけを取シ出すというものである。こ
のステップに関しては、従来からよく研究されており、
実用的な手法も各種提案されてかり説明を省略する。

すなわち、α）及び（匂のステップにおけるプログラム
開発の作業は、プログラミングと画像処理に関する知識
が豊富な専門家であっても、１〜２ケ月は要するから、
画像処理に無縁な一般ユーザが試行錯誤してアプリケー
ションプログラムラ作成した時には、対象にしていた製
品の検査ラインな。

ど−変してしまい、そのアプリケーションプログラムは
必要の無いものになってしまうことが多い。

なお以後、α）及び（２）のステップを総称して濃度分
布の特徴による領域分割とｈうことＫする。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、識別対象の領域を濃度分布の特徴によ
り抽出する領域分割を好適に行なうために、単Ｋｍ別対
象を含む入力画像を何度力λ取り込むだけで、該領域分
割に必要な種々の条件を容易に決定することにある。

〔発明の概要〕

本発明は、多階調からなる入力画像から、濃度分布の特
徴が所定条件を満たす領域を抽出する領域分割手段を有
し、前記入力画像から識別対象を抽出する画像処理装置
において、前記入力画像に対して識別対象を含むように
識別対象と背景を指定する領域例示手段を設け、その例
示された例示領域内の識別対象及び背景の特徴より、前
記領域分割手段の所定条件を決定するようにしたもので
ある。

〔発明の実施例〕

以下１本発明の実施例を図面に従って説明する。

まず、第１図に本発明の基本となる概念を示す。

第１図における画像処理のアプリケーションとして、薬
剤などの錠剤キズ検査の例を用いる。

従来は、多階調よりなる識別対象Ｃ錠剤のキズ）の入力
画像１１に対して、ユーザＣ操作者）は、濃度分布の正
規化処理で探査する特徴的な箇所は最大頻度を示すピー
クにするとか、あるいは局所濃度特徴演算は局所平均処
理にするとか種々のバ。

ラメータを、操作者の知識、経験、あるいは操作マニュ
アル等に従って予想した上で、設定する。

そして操作者は、その設定したパラメータが領域分割手
段１２に反映されるようなプログラムを作成した後、そ
れを実行させ、その結果得られた２値画像１３を評価す
るという作業を良好な結果が得られるま°で試行錯誤し
ながら繰り返していたＣ第１図ブロック１４）。

この様な作業は、非常に時間を要するというコスト的な
問題と、操作者の定性的な評価によるアルゴリズムのあ
いまいさを生じもてしまうという問題があった。

そこで、本発明は、上記のような問題点を解決するため
に、ブロック１４に示す操作者による条件設定と試行、
評価というステップを削除し、新たに、入力画像内にお
ける識別対象（錠剤のキズ）を含む領域を指定する領域
例示手段１５を設け、入力画像全体の濃度分布から、当
該領域例示手段１５で例示された識別対象匪背景の濃度
分布だけに画像の情報量を限定してやシ、識別対象と背
景の分離を図る領域分割手段１２の条件設定を試行。

評価による条件決定手段１６を用いて自動化しようとい
うものである。

濃度分布の特徴による領域分割手段１２０条件設定は、
操作者がその都度プログラミングによって試行、評価す
るには美大な数になシ、数週間、あるいは数ケ月という
長期間を要するものである。

七こで、領域例示手段１５を設けて、そこに例示された
識別対象と背景の関係より、識別対象と背景が最もよく
分離される条件を、あらかじめ準備されている中から所
定の評価尺度のもとて計算機を用いて演算させ、決定す
るようにしたものである。

続いて第２図を用いて、本実施例である画像処理装置の
全体構成を説明する。

本実施例は、識別対象を撮像するテレビカメラ２１、当
該テレビカメラ２１のアナログ信号をデジタル信号に変
換したり、逆にデジタル信号をアナログ信号に変換する
信号変換器２２、識別対象の入力多階調画像や２値画像
等を記憶する濃淡及び２値画像メモリ２３、当該濃淡及
び２値画像メモリ２３に格納されている入力多階調画像
から、濃度分布の特徴が所定の条件を満す領域を抽出し
、再び濃淡及び２値画像メモリ２３に２値画像として格
納する領域分割手段２４、濃淡及び２値画像が表示され
、しかも入力画像内における識別対象を含む領域を操作
者が指定できる領域例示手段２５、領域分割手段２４の
濃度頻度分布正規化処理に必要な諸条件を、複数の入力
画像に対して上記条件をそれぞれ複数想定して試行、評
価することにより、最適な条件を決定する濃度分布正規
化評価部２６、領域分割手段２４の局所濃度特徴演算処
理と最終的な２値化に必要な諸条件を、複数の入力画像
に対して上記条件をそれぞれ複数想定して試行−・評価
することにより、最適な条件を決定する局所濃度特徴評
価部２７、主に全体の管理を行う例示管理部２８、中ヤ
ラクタを表示するコンソールモニタ２９、操作者がデー
タを入力できるキーボード３０より構成されている。

尚、第１図の試行・評価による条件決定手段１６は、第
２図の濃度分布正規化評価部２６、局所濃度特徴評価部
２７、例示管理部２Ｂ（一部１に相当する。また、領域
例示手段２５（第１図では１５）はＣＲＴとタブレット
、マウス等の座標入力媒体で構成するのが一般的ではあ
るが、ディジタイザ、トラツフボール、ライトペンとの
組合せ、更に最°近開発されている座標入力媒体である
入力一体化平面ディスプレイ等のマン、マシンインタフ
ェースを用いてもよい。また、キーボードから座標値を
直接指定してもよい。要するに識別対象の領域を例示で
きる手段であれば何でもかまわない。

全体の動作を説明する前に、第３図及び第４図を用いて
領域分割手段２４の内部構成とその各部の機能及び動作
を説明しておくことにする。

領域分割手段２４は、第３図に示されるように濃淡・２
値画像メモリ２３の入力画像等の情報から例示管理部２
８の管理の下で、識別対象の領域を抽出するものである
。以下、内部構成を詳述すれば、濃度頻度分布正規化処
理に用いる濃度頻度分布の特徴的な箇所【例えば、最大
頻度を示すピーク）の濃度レベルを、濃淡・２値画像メ
モリ２３に格納されている入力画像及び基準画像から求
める濃度頻度分布特徴箇所抽出部３１、幽該濃頻度度分
布特徴箇所抽出部３１か算出すべき特徴箇所のコード、
及び濃度頻度分布特徴箇所抽出部３１が基準画像に対し
て上記特徴箇所のコードに従って抽出した特徴箇所を記
憶している正規化パラメータ記憶部３２、濃度頻度分布
特徴箇所抽出部３１が入力画像に対して求めた特徴箇所
と正規化パラメータ記憶部３２が記憶している基準画像
の特徴箇所を一致させる入力画像の！１度頻度分布正規
化処理を実行する濃度頻度分布正規化処理部３３、当該
濃度頻度分布正規化処理部３３が出力した新たな画像に
対して、局所濃度特徴演算処理を実行する局所濃度特徴
演算処理部３４、当該局所濃度特徴演算処理部３４で実
行すべき局所濃度特徴演算のコード（例えば平均濃度の
コード）を記憶している特徴演算パラメータ記憶部３５
、局所濃度特徴演算処理部３４が出力した新たな画像に
対して所定の２値化処理を実行する２値化処理部３６、
当該２値化処理部３６で実行すべき２値化のコードとそ
のしきい値を記憶している２値化パラメータ記憶部３７
より構成されている。

次に、第４図を用いて上記領域分割手段２４の動作を説
明する。

まずステップ４１において、領域分割手段に必要な条件
、すなわち正規化パラメータ記憶部３２に１、抽出すべ
き特徴箇所のコード、特徴演算パラメータ記憶部３５に
、局所＠度特徴演算のコード、２値化パラメータ記憶部
３７に２値化のコードと゛しきい値を入力し、さらに濃
淡・ｚ値画像メモリ２３の内部にある基準ａ！ｉ＊記滝
部２３１に、濃度５ｒＪｔ分布正規化処理の基準になる
基準画像を、そして入力画像記憶部２３２に対象として
いる画像を格納した後、領域分割手段２４を起動する。

　　。

そこで、ステップ４２において濃度頻度分布特徴箇所抽
出部３１により、まず基準画像記憶部２３１０基準画像
に対して濃度レベル（ｐｔｓ９ｍ　）を求め、正規化パ
ラメータ記憶部３２に記憶されている特徴箇所のコード
（例えば、比較的大きな範囲で求めたピークのうち頻度
値の大きい２つのピークを特徴箇所として供給すること
を示すコード）に従って特徴箇所を抽出してその濃°度
レベル（ｐｔ　、　ｐｓ　　）′ｆＩ：正規化パラメー
タ記憶部３２に特徴箇所のコード共に格納し、同様に入
力画像記憶部２３２の入力画像に対して、特徴箇所を抽
出し、その濃度レベル（ｐｔ′、ｐｚ’）を濃度頻度分
布正規化処理部３３に転送する。

次にステップ４３において、濃度頻度分布正規。

化処理部３３が、入力画像記憶部２３２の入力画像の特
徴箇所を基準画像の特徴箇所に一致させる濃度の正規化
処理を行い、その結果得られる新たな画像を濃淡・２値
画像メモリ２３内の正規化画像記憶部２３３に格納する
。濃度頻度分布正規化処理部３３の行う濃度の変換は例
えば、′基準画像における特徴箇所の濃度レベルをｐｚ
ｅ　ｐ２とし、入力画像の特徴箇所を９１’　＋　９　
ｚ’とした時、（但しＮは濃度階調の最大値） で表されるような変換直線に従って、入力画像の濃度レ
ベルｐ′を新たな濃度レベルｐに線形変換したシ、一つ
の特徴点ｐｌ及びｐ１′に対して、り＝　１）’　＋（
ｐｔ　−１）ｔ’）で表されるような平行移動を施した
りするものである。

次にステップ４４において、局所濃度特徴演算処理部３
４が正規化画像記憶部２３３に対して、特徴演算パラメ
ータ記１部３５に記憶されている局所濃度特徴演算のコ
ード【例えば、３×３の局所画像内の最小濃度をその中
心画像に格納するという演Ｓｔ−全画素に渡って行うと
いうフィルタリング処理を示すコード）に従って、所定
の局所濃度特徴演算を実行し、その結果を濃淡・２１ｉ
！［画像メモリ２３内の局所特徴画像記憶部２３４に格
納する。

次にステップ４５において、２値化処理部３６が１局所
特徴画像記憶部２３４０画像に対して２値化パラメータ
記憶部３７に記憶されている２値化コードＣ例えば、あ
るしきい値Ｔより下を１とし−それ以外をφとすること
を示すコード）としきい値により２値化を実行し、その
結果を濃淡・２値画像メモリ２３内の２値画像記憶部２
３５に格納する。以上が、領域分割手段２４の動作であ
る。

次に第３図〜第６図を用いて第２図に示す本実施例にお
ける画像処理装置全体の動作を説明する。

第５図に示すように、本実施例の画像処理装置の動作は
大きく、ステップ５１〜ステツプ５４で示される濃度頻
度分布正規化処理の条件決定及びステップ５５〜ステツ
プ５７で示される局所濃度特徴演算と２値化処理の条件
決定の２つのサイクルに分かれる。

前者の濃度頻度分布正規化処理の条件決定サイクルでは
まず、ステップ５１において、コンソールモニタ２９に
表示されるメツセージに従って、操作者がテレビカメラ
２１に基準画像とすべき識別対象を撮像してキーボード
３０から基準画像の取込みを指定する。すると例示管理
部２８の管理下において、上記識別対象は信号変換器２
２を介して濃淡・２値画像メモリ２３の内部にある基準
画像記憶部２３１に多階調画像として格納される。

次に、コンソールモニタ２９に表示されているメツセー
ジに従って操作者は、領域例示手段２５を用いて、該領
域例示手段２５に表示されている識別対象を見ながら、
識別対象の領域とそれを含む背景の領域を第６図に示す
ように、領域例示手段２５の画面を入力媒体でストロー
クすることにより例示を行なう。

操作者に対して例示方法は第６図の（ａ）画面６１及び
（ｂ）Ｉｉ！ｉ面６２に示すようＦＣ２種類準備してお
り、（ａ）の画面６１に示した方法は、例示する識別対
象６３や背景６４が十分大きく単純である場合に、識別
対象６３や背景６４を図に示すように、囲み領域を例示
するようにしたものである。一方、（ｂ）の画面６２に
示した方法は、例示する識別対象６５や背景６６が小さ
い、あるいは複雑な場合に、領域を塗りつぶすように例
示するようにしたものである。なお、識別対象や背景の
濃度分布の特徴が極めて一様であれば、それぞれの領域
の一部を例示するだけで良いのは言うまでもない。

操作者による領域の例示が終了すれば次に１例示管理部
２８は、領域例示手段２５で例示された識別対象と背景
の例示領域をそれぞれ記憶し、濃度分布正規化評価部２
６に対して、上記それぞれの領域における単位面積当り
の濃度頻度分布を算出させ、それを記憶させる。

ここで、上記の単位面積当りの濃度頻度分布とは、濃度
頻度分布の各頻度値に、その領域の面積の逆数を乗じた
濃度頻度分布を言う。

この基準画像における識別対象及び背景の単位面積当り
の濃度頻度分布は、後に各種正規化条件の評価に用いる
ものである。

次ニステップ５２において、コンソールモニタ２９に表
示されているメツセージに従って操作者は、識別対象に
照射される照明や識別対象と背景のコントラスト等を、
実際の識別時に予想される程度に変化させて、再び識別
対象を撮像し、画像取込みの指令をキーボード３０によ
り入力する。

すると、例示管理部２８の管理下において、上記識別対
象の画像が、濃淡・２値画像メモリ２３の内部にある入
力画像記憶部２３２に格納される。

次に％コンソールモニタ２９に表示されているメツセー
ジに従って操作者は、領域例示手段２５を用いて、ステ
ップ５１と同様に識別対象と背景を例示し、その例示結
果Ｃ単位面積あたりの濃度頻度分布）が濃度分布正規化
評価部２６に新たに記憶される。

次にステップ５３において、濃度分布正規化評価部２６
が、現時点で最適な濃度頻度分布正規化条件、すなわち
最適な特徴箇所コードを導き出し、領域分割手段２４の
正規化パラメータ記憶部３２にそれを格納する。次に例
示管理部２８が、領域分割手段２４をそのまま起動した
後、濃淡・２値画像メモリ２３の内部にある正規化画像
記憶部２３３を領域例示手段２５に表示する。

次にステップ５４において、コンソールモニタ２９に表
示されているメツセージく従って操作者が処理を続行す
るか否かを決断し、キーボード３０によシ意志表示する
。ここでキー人力が続行であれば再びステップ５２へ戻
り、そして否であれば濃度頻度分布正規化処理の条件決
定サイクルが終了し、次へ進む。

ここで、第７図及び第８図を用いて濃度分布正規化評価
部２６の内部構成と動作を説明する。

濃度分布正規化評価部２６は第７図に示すように１例示
管理部２８に記憶されている識別対象及び背景の例示領
域における濃淡・２値画像メモリ２３内の画像記憶部２
３１あるいは入力画像記憶部２３２０単位面積当りの濃
度頻度分布を算出する濃度頻度分布算出部７１、基準画
像記憶部２３１における識別対象の領域の単位面積当り
の濃度頻度分布を記憶する基準画像対象濃度分布記憶部
７２、基準画像記憶部２３１における背景の領域の単位
面積当りの濃度頻度分布を記憶する基準画像背景濃度分
布記憶部７３、あらかじめ、多数準備されている特徴箇
所コードによって正規化されて得られた正規化画像記憶
部２３３それぞれＫおける識別対象の領域の単位面積当
りの濃度頻度分布を記憶する正規化画像対象濃度分布記
憶部７４、あらかじめ多数準備されている特徴箇所コー
ドによって正規化されて得られた正規化画像記憶部２３
３それぞれＫおける背景の領域の単位面積当りの濃度頻
度分布を記憶する正規化画像背景濃度分布記憶部７５．
基準画像対象濃度分布記憶部７２及び基準画像背景濃度
分布記憶部７３に対する正規化画像対象濃度分布記憶部
７４及び正規化画像背景濃度分布記憶部７５のずれ量を
算出するずれ量算出゛郁７６、当該ずれ量算出部７６に
ょシ算出される各特徴箇所コードに対応するずれ量を記
憶するずれ量記憶部７７、当該ずれ量記憶部７７に記憶
されているずれ量のうちの最小値を検出して、その最小
値に対応する特徴箇所コードを領域分割手段２４の正規
化パラメータ記憶部３２に格納するずれ量比較処理部７
８よシ構成されている。

以下、動作を第８図も参照しながら説明する。

まず、第５図におけるステップ５１で起動されると、濃
度頻度分布算出部７１が、例示管理部２８で記憶してい
る識別対象及び背景の例示領域における濃淡・２値画儂
メモリ２３の基準画像記憶部２３１の単位面積当りの濃
度頻度分布を算出し、その結果を基準画像対象濃度分布
記憶部７２及び基準画像背景濃度分布記憶部７３にそれ
ぞれ格納する。

第５図におけるステップ５４で起動される場合は第８ｒ
ｇＪに示すようにまず、ステップ８工において、例示管
理部２８があらかじめ多数準備されている特徴箇所コー
ドの一つを選択し、領域分割手段２４の正規化パラメー
タ記憶部３２に格納する。

正規化パラメータの設定すなわちステップ８１が終了し
た後、ステップ８２に移行する。

次にステップ８２では、例示管理部２８が領域分割手段
２４を起動した後、濃度分布正規化評価部２６の濃度頻
度分布算出部７１が、例示管理部２．８で記憶している
識別対象及び背景の例示領域における濃淡・２値画像メ
モリ２３内の正規化画像記憶部２３３の単位面積当りの
濃度頻度分布を算出し、それぞれ、特徴箇所コードに対
応する正規化ＩＭｇＩ！対象濃度分布記憶部７４及び正
規化画像背景濃度分布記憶部７５に格納する。

次にステップ８３において、現在束められた特徴箇所コ
ードに対応する正規化画像背景濃度分布記憶部７４及び
正規化画像背景濃度分布記憶部７５と基準画像対象濃度
分布記憶部７２及び基準画像背景濃度分布記憶部７３と
のずれ量を算出し、前回の例示までに求まっているずれ
量７７に加え、新たに今回のずれ量として、ずれ量記憶
部７７に格納する。

以上の処理を例示管理部２８の管理下で、すべての特徴
箇所コードについて行った後、ステップ８４において、
ずれ量比較処理部７Ｂが、ずれ量７７の最小値を検出し
、その最小値に対応する特徴箇所コードを領域分割手段
２４の正規化パラメータ記憶部３２に格納する。

以上が濃度分布正規化評価部２６の動作である。

ここで第５図に戻り、局所濃度特徴演算と２値化処理の
条件決定サイクルの動作〈りいて説明する。

マスステラ７’５５１Ｃおいて、コンソールモニタ２９
１１Ｃ表示されているメツセージに従って操作者は、ス
テップ５２と同様に識別対象を撮儂し、画ａｔ取込み、
やはりステップ５１で行ったのと同様に領域を例示する
。

次にステップ５６において、局所濃度特徴評価部２７が
、現時点で最適な局所濃度特徴演算処理の条件、すなわ
ち最適な局所濃度特徴コード及び２値化コードとしきい
値を導き出し、領域分割手段２４の特徴演算パラメータ
記憶部３５及び２値化パラメータ記憶部３７４Ｃそれぞ
れ格納する。次に１例示管理部２８が、領域分割手段２
４をその神ま起動した後、濃淡・２値画偉メモリ２３の
内部にある２値画像記憶部２３５を領域例示手段２５に
表示する。

次にステップ５７において、コンソールモニタに表示さ
れているメツセージ忙従って操作者が処理を続行するか
否かを決断し、キーボード３０により意志表示する。こ
こでキー人力が続行であれば再びステップ５５へ戻り、
そして否であれば局所濃度特徴演算と２値化処理の条件
決定サイクルが終了する。

ここで、第９図から第１０図を用いて局所濃度特徴評価
部２７の内部構成と動作を説明する。

局所濃度特徴評価部２７は、あらかじめ多数準備されて
いる局所濃度特徴コードによって局所濃度特徴演算が施
されて得られた局所特徴画像記憶部２３４各々に対して
、識別対象と背景の領域の単位面積当りの濃度頻度分布
を算出する特徴画像濃度頻度分布算出部９１、当該特徴
画像濃度頻度分布算出部９１によって算出された識別対
象と背景の領域の単位面積当妙の濃度頻度分布を、各局
所濃度特徴コードに対応して記憶する特徴画像対象濃度
頻度分布記憶部９２％及び特徴画像背景濃度頻度分布記
憶部９３％当該特徴画像対象濃度頻度分布記憶部９２及
び特徴画像背景濃度頻度分布記憶部９３を、例示を重ね
るごとにそれぞれ累積する対象分布累積演算部９４、及
び背景分布累積演算部９５、当該対象分布累積演算部９
４及び背景分布累積演算部９５が累積した各局所特徴コ
ードに対応する濃度頻度分布を記憶する特徴画像対象累
積濃度頻度分布記憶部９６及び特徴画像背景累積濃度頻
度分布記憶部９７％当該特徴画像対象累積濃度頻度分布
記憶部９６及び特徴画像背景累積濃度頻度分布記憶部９
７から、最適な局所濃度特徴コード及び２値化コードと
しきい値を導き出し、領域分割手段２４の特徴演算パラ
メータ記憶部３５及び２値化パラメータ記憶部３７に格
納する特徴演算・２値化パラメータ決定Ｎ９８より構成
されている。

次に第１θ図を用いて動作を説明する。

まず、ステップ１０１において、例示管理部２８が、多
数準備されている局所濃度特徴演算コードの一つを、領
域分割手段２４の特徴演算パラメータ記憶部３２に格納
する。

次にステップ１０２では、例示管理部２８によって領域
分割手段２４を起動した後、局所濃度特徴評価部２７の
特徴画像濃度頻度分布算出部９１が、例示管理部２８で
記憶している識別対象及び背景の例示領域における濃淡
・２値画儂メモリ２３内の局所特徴画像記憶部２３４の
単位面積当りの濃度頻度分布を算出し、それぞれ局所濃
度特徴演算コードに対応する特徴画像対象濃度頻度分布
記憶部９２及び特徴画像背景濃度頻度分布記憶部９３に
格納する。

次にステップ１０３において、上記で求められた局所濃
度特徴演算コードに対応する特徴画像対象濃度頻度分布
記憶部９２及び特徴画像背景濃度頻度分布記憶部９３が
、それぞれ対象分布累積演算部９４及び背景分布累積演
算部９５によって、特徴画像対象累積濃度頻度分布記憶
部９６及び特徴画像背景累積濃度頻度分布記憶部９７の
内容に加えられ、累積される。

以上の処理を、すべての局所濃度特徴演算コードについ
て繰返した後、ステップ１０４において、特徴画像対象
累積濃度頻度分布記憶部９６及び特徴画像背景累積濃度
頻度分布記憶部９７から、最適な局所濃度特徴演算コー
ド及び２値化コードとそのしきい値を導き出し、それら
を領域分割手段２４の特徴演算パラメータ記憶部３５及
び２値化パラメータ記憶部３７に格納する。

次に第１１図〜第１４図を用いて特徴演算・２値化パラ
メータ決定部９８の内部構成及び動作を説明する。

特徴演算・２値化パラメータ決定部９８は第１１図に示
すように、各局所濃度特徴演算コードに対応する特徴画
像対象累積濃度頻度分布記憶部９６及び特徴画像背景累
積濃度頻度分布記憶部９７に対する２値化のしきい値を
算出する２値化しきい値算出部１１１（なお、２値化し
きい値算出部はしきい値の算出方法が異なるものが複数
準備されている・・・・・・２値化しきい値算出部１１
１’　。

１１１“１、当該２値化しきい値算出部１１１で算出さ
れる各局所濃度特徴演算コードに対応するしきい値を記
憶する２値化しきい値記憶部１１２（なお、２値化しき
い値算出部１工１’、１１１“に対応して、それぞれ２
値化しきい値記憶部１１２’、１１２“が存在する）、
当該各局所濃度特徴演算コードに対応する２値化しきい
値１１２とそれぞれに対応する上記特徴画像対象累積濃
度頻度分布記憶部９６及び特徴画像背景累積濃度頻度分
布記憶部９７から、ｚ値化の評価値を算出する２値化評
価値算出部１１３、当ｔＸｚ値化肝価値算出部１１３で
算出される各局所濃度特徴演算コードに対応する２値化
評価値を記憶する２値化評価値記憶部１１４Ｃなお、こ
れも各２値化しきい値算出部１１１’　、１１１“に対
応して２値化評価値記憶部１１４’、１１４“が存在す
る）、当該２値化評価値記憶部１１４，１１４’、１１
４“の最大値を検出して、その最大値に対応する２値化
しきい値算出部のコードとそのしきい値及び局所濃度特
徴演算コードを領域分割手段２４の所定のパラメータ記
憶部に格納する評価値比較演算１１５よシ構成されてい
る。

次に第１２図を用いて動作を説明する。

まずステップ１２１において、各局所濃度特徴コードに
ついて各２値化しきい値算出部１１１゜１１１’、１１
１“が、特徴画像対象累積濃度頻度分布記憶部９６及び
特徴画像背景累積濃度頻度分布記憶部９７からそれぞれ
異なった方法でしきい値を算出し、２値化しきい値記憶
部１１２゜１１２’　、１１２“に格納する。

２値化しきい値算出部１１１，１１１’　。

１１１“は例えば第１３図（ａ）　、　（ｂ）　、　（
ｃ）に示すような方法で２値化しきい値を算出する。

（ａ）は、識別対象及び背景の累積濃度頻度分布記憶部
９６．９７の平均値及び偏差値がそれぞれ、Ｃμｔ、σ
ｔ）、（μｂ、σ−）であったと色に、その分布の中心
にしきい値Ｔを設ける方法である。

すなわち、 で示されるしきい値Ｔにより２値化する。

一方（ｂ）は、識別対象の累積濃度、傾度分布記憶部９
６の平均値μｔより左側にあるＣ平均値μｔより小さい
）背景の累積濃度頻度分布の部分の平均値及び偏差値が
Ｃμｂｉ、σｋｌ）、そして上記μ、より右側にある背
景の累積濃度頻度分布の部分の平均値及び偏差値がｒμ
ｈｆｌｅσｈ’ｓ）であるとき。

Ｃμｔ、σｔ）と（μｋｌ、σｂｔ）の中心ＴＬ及びＣ
μｍ参σ自）と（μｂ３會σｂｊ１１　　の中心Ｔ富を
求めるようにし％ＴｌとＴ！の間を２値化するというも
のである。

一方（Ｃ）は、（ｂ）とは逆に、背景の分布Ｃμｂ。

σｂ）の平均値より左側にある対象の分布（μ、１゜σ
１１）及び右側にある分布【μｍ２．σｌ）を求め、同
様にしない値Ｔ１及びＴ１を求め％Ｔｌ　よシ小さい濃
度及びＴ２よシ大きい濃度を２値化するようにしたもの
である。

次にステラ７７１２２において、２値化評価値算出部１
１３が、各局所濃度特徴演算コード九ついての各２値化
しきい値１１２，１１２’　、１１２“の評価値を算出
して、２値化評価値記憶部１１４゜１１４’　、１１４
“に格納する。

ここで求める好色値は第１４図（ａ）に示すように、特
徴画像対象累積濃度頻度分布記憶部９６を、求められた
しきい値で分割した時に、識別対象として２値化される
部分の積分値Ｓｔ　（斜線部）と、特徴画像背景累積濃
度頻度分布記憶部９７を、求められたしきい値で分割し
た時に、２値化されない部分の積分値Ｓｂ　（斜線部）
の合計で表され。

この合計値が大きい程に＃７＆別対象と背景がより良く
２値化されることを示す。

なお、第１４図（ロ）において、操作者のある１回の例
示による対象領域が１４１、背景領域がその外側におけ
る１４２で囲まれる領域であり、さら゛にある条件で２
値化されて得られた２値パターンを１４３としたとき、
領域１４１に含まれる２値パターン１４３の面積Ａｔと
領域１４１の面積Ａｔの比Ａｔ／人１を求め、領域１４
１の外側であり、かつ１４２で囲まれる領域の面積Ａｈ
から、当該領域に含まれる２値パターン１４３０面積Ａ
％を減算した値％Ａｈ−ＡｔとＡｈＯ比（Ａ　ｈ−人Ｉ
：）　／　Ａ　ｂを求め、これと上記Ａ　’＊　／　Ａ
　ｔを加えた値、Ａｓ／Ａ＊＋Ｏｕ　　Ａｔ　）／Ａｈ
を、すべての例示について総和した値は、上記（ａ）に
おけるＳ　＊　＋　Ｓ　ｂに等しい。

次に第１２図に戻り、ステップ１２３において、評価値
比較演算部１１５が各局所濃度特徴演算コードに対応す
る２値化好価値１１４，１１４’　。

１１４“の最大値を検出し、その最大値に対応する局所
濃度特徴演算コード及び２値化しきい値算出部に対応す
るコードとそのしきい値を領域分割手段２４へ出力する
。

μ上、本発明の一実施例を説明してきたが、要するに領
域分割をするにあたり、領域例示手段を設けｌｌ１１ｇ
１情報を限定して、識別対象と背景の関係よシ領斌分割
が好適忙なされる条件Ｃｗｔ別対象と背景とがよく分離
される条件１を操作者Ｃユーザ）が設定しやすくしてや
るものである。

従って本実施例は、上記条件、すなわち正規化のための
特徴箇所コード、局所濃度特徴コード。

２値化コードは、あらかじめ準備された中から選択して
領域例示手段忙鰻定する場合に限り説明１゜たが、上記
各種コードにプライオリティを付けて、ユーザがプライ
オリティの高いコードから演算していく方法等を採って
もよい。

〔発明の効果〕

本発明によれば、領域例示手段を用いることにより識別
対象とそれ以外の背景に入力画像の情報量を限定される
ので、識別対象を含む入力画像を何度か取し込むだけで
領域分割に必要な種々な条件を容易に設定でき、アルゴ
リズムやプログラムの開発を専門家だけでなく製膜ユー
ザを短時間で作成することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

ｆｓ１図は本発明の概念図、第２図は本発明の実施列の
全体構成図、第３図は領域分割手段の内部構成図、第４
図は領域分割手段の動作説明図、第５図は実施例全体の
動作説明図、第６図（ａ）、（６）は領域例示方法の説
明図、第７図は濃度分布正規化評価部の内部構成図、第
８図は濃度分布正規化評価部の動作説明図、第９図は局
所濃度特徴評価部の内部構成図、第１０図は局所濃度特
徴評価部の動作説明図、第１１図は特徴演算・２値化パ
ラメータ決定部内部構成図、第１２図は特徴演算・２値
化パラメータ決定部動作説明図、第１３図は２値化しき
ｒ値算出方法説明図、第１４図は２値化しきい値評価値
算出方法説明図である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、多階調からなる入力画像から、濃度分布の特徴が所
   定条件を満たす領域を抽出する領域分割手段を有し、該
   領域分割手段を用いて前記入力画像から識別対象を抽出
   する画像処理装置において、前記入力画像に対して識別
   対象を含む領域を指定する領域例示手段を設け、その例
   示領域内における識別対象及び背景の濃度分布の特徴よ
   り、前記領域分割手段の所定条件を決定することを特徴
   とする画像処理装置。 ２、特許請求の範囲第１項に記載した前記領域例示手段
   を座標入力媒体で構成したことを特徴とする画像処理装
   置。 ３、特許請求の範囲第１項に記載した前記領域分割手段
   は、あらかじめ設定した基準画像の濃度頻度分布におけ
   る特徴的な箇所の濃度値に入力画像の濃度値を一致させ
   るような処理を行なう濃度頻度分布正規化処理部と、該
   正規化された画像の各画素を中心とした局所的な画像内
   における濃度分布の特徴量を、前記各画素の新たな濃度
   値として格納する局所濃度特徴演算処理部と、あらかじ
   め設定したしきい値で２値化する２値化処理部を有する
   ことを特徴とする画像処理装置。 ４、特許請求の範囲第３項に記載した前記濃度頻度分布
   正規化処理部で用いる濃度頻度分布における特徴的な箇
   所の濃度値は、基準画像について例示された例示領域内
   の識別対象及び背景の単位面積当りの濃度頻度分布と、
   複数の入力画像に対して正規化処理を施して得られた複
   数の画像について、それぞれ例示された例示領域内の識
   別対象及び背景の単位面積当りの濃度頻分布体とのずれ
   量の和を識別対象及び背景それぞれについて求め、識別
   対象のずれ量の和と背景のずれ量の和を加えた値が最小
   となる箇所の濃度値を用いることを特徴とする画像処理
   装置。 ５、特許請求の範囲第３項に記載した前記局所濃度特徴
   演算処理部で用いる局所的な画像内における濃度分布の
   特徴量は、複数の入力画像に対して局所特徴演算処理を
   施した後、あらかじめ設定したしきい値で２値処理を施
   して得られた複数の２値画像について、それぞれ例示さ
   れた例示領域内の識別対象に含まれる前記各２値画像の
   面積と、前記各識別対象の面積との比の和を求め、また
   それぞれ例示された例示領域内の背景の面積から、当該
   背景に含まれる前記各２値画像の面積を減じた各面積と
   、各背景の面積との比の和を求め、当該面積比の和と前
   記識別対象に関する面積比の和を加えた値が最大になる
   特徴量を用いることを特徴とする画像処理装置。 ６、特許請求の範囲第３項に記載した前記２値化処理部
   で用いるしき値は、あらかじめ複数のしきい値算出手段
   を準備し、複数の入力画像に対して局所濃度特徴演算処
   理を施して得られた各画像について、それぞれ例示され
   た例示領域内の識別対象及び背景の単位面積当りの濃度
   頻度分布をそれぞれ求め、さらに当該各濃度頻度分布の
   同一成分における頻度値を総和した総和濃度頻度分布を
   識別対象及び背景それぞれ算出し、前記複数のしきい値
   算出手段で算出される識別対象を２値化するためのしき
   い値の中から、該しきい値で区切られる濃度範囲におけ
   る前記識別対象の総和濃度頻度分布の頻度和と、前記濃
   度範囲以外における前記背景の総和濃度頻度分布の頻度
   和を加えた値が最大になるしきい値を選択することを特
   徴とする画像処理装置。