JPS63219081A - 画像の２値化方式 - 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、画像解析処理に係り、特に照射成分の分布が
不均一で、かつ多様な反射特性をもつ対象物が存在する
ような悪条件下で撮影された画像の２値化に好適な２値
化方式に関する。

［従来の技術］ 従来の画像２値化方式は、長尾真編岩披講座情報処理料
学２１「パターン認識と図形処理Ｊ　１９８３年３月岩
波書店１５１頁から１５３頁に記載されているように、
（ａ）６度ヒストグラムの谷検出法、（ｂ）判別分析に
よる方法、（Ｑ）対話形式による方法がある。

観測した濃淡画像から、背景と対象領域より成る２値画
像を生成する際には１画像中の画像強度特性の変動つま
り、照明および背景の不均一性、および対象物の反射特
性の多様性の問題があるが。

従来方式では、これにたいする対策が不充分であった。

〔発明が解決しようとする問題点〕

上記従来技術は１次の２点について配慮がされておらず
、広範囲の種類の物質が同一画像上に存在する場合の２
値化を行う際、精度に問題があった。

（イ）照明および背景の不拘−性二同−画像中で照明の
分布が不均一であると、たとえば同じ反射特性をもつ対
象物であっても、その位置により、観測される画像強度
が異なる。従ってこのような状態の画像に２値化のため
の単一のしきい値を設定するのは不適当である。背景分
布の不均一性でも同じことが言える。

（ロ）対象物の反射特性の多様性：複数種類の対象物が
存在し、各々異なる反射特性をもっている場合は、その
観測画像中の画像強度の変動が大きく　（イ）と同様、
単一のしきい値を設定するのは不適当である。

本発明の目的は、上記問題のある画像２値化処理におい
てしきい値自動決定機能および場所に依存する画像強度
変動への適応能力を備えた２値化力式を提供することに
ある。

〔問題点を解決するための手段〕

上記目的は、（イ）照明および背景の不均一性に対して
は、１測画像からその低周波成分を差引くことにより変
動要因を除去する。（低周波成分は観測画像を低域通過
フィルタに通すことにより得る。）（ロ）対象物の反射
特性の多様性に対しては、低周波成分の除去された画像
を複数の小ブロックに分割し、各ブロック毎に判別分析
法にもとづく局所的しきい値を算出して２値化すること
により達成される。

〔作用〕

（イ）の観測画像からその低周波成分を差引くことによ
り照明および背景の不均一性を除去する方法は、リモー
トセンシング画像の場合、地上の対象物の空間周波数に
比べて太陽光等の照明の地上における分布（また背景の
画像強度分布）の空間周波数は十分に低いことに着目し
て低周波の照明、あるいは背景成分を除去している。

（ロ）の低周波成分の除去された画像を複数ブロックに
分割し、ブロック毎に判別分析法により局所的しきい値
を算出する方法により、対象物の反射特性の違いに基づ
く局所的画像強度変動に対応できる。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を第１図〜第３図により説明す
る。

実施例は、濃淡の衛星画像より２値化画像を得ることを
目的とする画像解析処理システムである。

本システムの概要を第２図に示す。照明成分および対象
物の反射特性の不均一な入力画像１０を入力し画像ファ
イル９０に格納する。格納された画像は１画像解析処理
部６０にて、上記不均一性を除去した２値化画像を算出
し会話型画像表示端末７ｏへ出力する。

画像解析処理部６０において照明成分等を精密に推定す
る際、画像解析処理システム使用者８０は、画像中で検
出したい対象物の大きさを仮定し照明成分等の雑音を推
定するフィルタを求める。

画像解析処理部６０の詳細を以下に述べる。

まず最初に、太陽光等により生じた画像上の不均一性を
以下のように除去する。

画像中からその低周波成分を除去するため、入力画像ｆ
　（ｘ、ｙ）１０を第３図（ａ）の特性を有するローパ
スフィルタｈ　　（ｘ、ｙ）２０に通し低周波成分を抽
出する。

ローパスフィルタｈ　Ｃｘｔ　ｙ’）の特性および決定
方法は次のように行う。

画像強度差演算３０後の出力をｇ　（Ｘ、ｙ）とすると
、 ｇ（ｘ＋　　ｙ）　　＝　ｆ　（ｘｔ　　ｙ）−ｆ　（
ｘ＋　　ｙ）ｏｈ（ｘ、ｙ）　　（１）嘲：コンボリュ
ーション 周波数域では、 Ｇ（ω８．ωｙ）＝Ｆ（ω８．ωｙ）（１−ＩＨ（ω８
．ω、））　（２）ここでＧ、Ｆ、Ｈは、それぞれｇ、
ｆ、ｈの周波数域表現である。

（２）式よりＧ（ω８．ωｙ）は、入力画像Ｆ（ω８．
ωｙ）に（１−Ｈ，（ω８．ωｙ））で表わされる周波
数特性に持つフィルタを作用させた結果である。

たとえば、ｈ（ω８．ωｙ）として次の矩形関係を設定
すると Ｏ；上記以外 この時のｌ　Ｈ（（，１，、ωｙ）　ｌは第３図（ａ）
に示すようにＳ　ｉｎｃ関数の絶対値となる。ただし同
図では簡単のためωツ＝０　とおいて−次元表示してい
る。一方１−ＩＨ（ω８．ωｙ）１で表わされる周波数
特性を第３図（ｂ）に示す。すなわちこれが入力画像に
対する減衰特性となる。

ところで、入力画像中から照明成分、および背景成分を
有効に除去するには、これらの成分の周波数特性を推定
し、それに基づいた減衰特性を決定することが必要であ
る。しかし、入力画像から照明成分、および背景成分を
精密に推定するのは一般に困難である。よって本方式で
は次の近似によりｈ（ｘ、ｙ）を求める。すなわち画像
解析システムの使用者は、画像中で検出したい最大の正
方形を仮定し、その−辺の画素数をｈ（ｘ、ｙ）の定義
域の一辺の大きさＮとする。この範囲でのｈ（ｘ、ｙ）
の形状としては、（３）式の矩形関数の他の通過域での
周波数特性にリップルの発生しない利点を持つガウス関
数も使用可能である。ここで述べたｈ（ｘｔｙ）の決定
方法では一辺の長さがＮ画素以下の対象物であればフィ
ルタのための照明成分あるいは、背景成分と共に除去さ
れてしまうことはない。

次に反射特性の多様性に対しては、上記のように低周波
成分の除去された画像を複数の小ブロックに分割し、各
ブロック毎に判別分析法に基づく局所的しきい値を算出
して画像２値化を行う。これをブロックしきい値決定処
理４０と呼ぶ、結果を２値化画像表示５０により出力す
る。

ブロックの大きさは、２値化精度に関係する。

ブロックを小さくとれば、２値化精度は向上するが、処
理時間は、増大する。抽出対像物の大きさにより決定す
る。実施例によれば本方式は、対象物の輪郭のみの抽出
で画像φの雑音も少ない。また画像全体を単一しきい値
で処理した場合より画像強度の異なる領域において、本
方式による２値化画像の方が対象物の構造を詳細に表現
でき、２値化精度向上の効果がある。

本発明は、リモートセンシングを対象とした画像解析シ
ステムの他にも微細形状解析を必要とする工業検査、例
えば走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）あるいは医療における
染色体検査にも適用可能である。

〔発明の効果〕

本発明によれば、画像中の照明および背景の不均一性、
対象物の反射特性の多様性の影響を除去した２値化が行
えるので２値化精度向上の効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明の一実施例の適応型２値化処理手順を
示すフローチャート、第２図は、画像解析処理システム
のブロック構成図、第３図はローパスフィルタおよび低
周波成分除去システムの周第３図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、画素強度の２値化処理と２値化画像の表示処理より
   なる画像解析処理方式において、入力画像の低周波成分
   を抽出し、入力画像と該画像の低周波成分画像の画素強
   度差を演算し、該演算後の差画像を小領域に分割し、該
   分割した小領域ごとに２値化処理をおこなうことを特徴
   とする画像の２値化方式。