JP2001043376A

JP2001043376A - 画像抽出方法及び装置並びに記憶媒体

Info

Publication number: JP2001043376A
Application number: JP11216664A
Authority: JP
Inventors: Masakazu Matsugi; 優和真継
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1999-07-30
Filing date: 1999-07-30
Publication date: 2001-02-16
Also published as: US6728400B1

Abstract

(57)【要約】【課題】高速且つ高精度に被写体を抽出する。【解決手段】初期核設定装置２０は、指示選択装置１
８により指定された点又は領域を領域成長の核として設
定する。特徴量抽出装置２２は、入力画像の各画素の色
成分値、濃度（明度）に関するエッジ強度値、明度に関
するコントラスト成分又はテクスチャ特徴量などを抽出
する。代表色抽出装置２４は初期核上の点から代表色の
色成分特徴量を抽出する。領域分割装置２６は、代表色
のいずれかと色成分の差異が少ない画素を連続領域とし
てラベル付けして、個々の領域を特定する画像分割デー
タを生成する。領域成長縮退装置２８は、ユーザからの
指示により、設定された初期核領域又は形状変更された
領域の境界近傍領域での各点を、画像特徴量又は画像分
割データに基づいて注目領域に併合又は除外する。形状
表示データ生成装置３０は、領域成長の過程（又はその
結果）で得られる領域の形状を示す表示用データを生成
する。生成された表示用データに基づく画像が、入力画
像に重ねて表示される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像抽出方法及び
装置並びに記憶媒体に関し、より具体的には、画像から
特定の被写体像を簡便に切り出して、他の画像と合成す
るなどの画像編集加工処理ソフト及び装置に使用される
画像抽出方法及び装置並びに記憶媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、画像から特定の被写体像を抽出す
る処理としては、ユーザが指定した物体又は背景上の点
の画素値を含む所定範囲の色成分値を有する領域を選択
しながら背景の除去又は抽出被写体の領域指定を繰り返
す方法（特開平８−７１０７号公報及び特開平８−１６
７７９号公報など）、画像の色変化の程度を調べること
により背景領域の色範囲を決定して背景領域を求める方
法（特開平７−３３４６７５号公報）、画像を色量子化
手段により類似色ごとに領域分割し、局所領域ごとに抽
出された空間周波数成分と色成分の類似性に基づき隣接
領域の統合を行って領域分割する方法（特開平６−１４
９９５９号公報）、及び、画像中に代表点位置を設定
し、代表点での画像濃度値とほぼ等しい領域を選出し、
その領域の大きさを操作により任意に変更する関心領域
指定方法（特公平７−３４２１９号公報）がある。

【０００３】その他、切り出し対象の画像部分を大まか
に囲むように閉曲線（又は多角形の境界線）を設定する
だけで対象物の形状にほぼ近い切り出しマスク画像を生
成する方法（特許２６４２３６８号公報及び特開平７−
３２２０５４号公報）、切り出し対象の内部で初期閉曲
線を発生させ、その中心点から閉曲線上のサンプリング
点を通る半径方向にサンプリング点位置を直線的に外側
に向かってエッジなどの特徴点位置まで移動させる閉曲
線の膨張処理を行うことにより領域の形状を求める方法
（特開平９−６９６１号公報）などがある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、所定範囲の色
成分値を有する領域を選択しながら抽出対象の領域を指
定する方法（特開平８−７１０７号公報及び特開平８−
１６７７９号公報など）は、被写体が局所的に多くの色
成分を有する領域からなる場合、及び、背景と被写体と
の境界が低コントラストで画素値だけでは区別がつきに
くい場合などに、非常に多くの手間（色成分選択範囲の
指定と抽出対象内の点指定など）を要するという問題点
があった。

【０００５】特開平７−３３４６７５号公報に記載の方
法では、背景領域の面積が抽出対象に比べて十分に大き
いこと、及び背景領域の代表色が抽出対象の代表色と十
分に異なることといった制約があり、汎用性に欠けてい
る。

【０００６】特開平６−１４９９５９号公報に記載の方
法では、抽出対象の輪郭線付近が色成分の変化が緩やか
な低コントラスト部である場合、及び、空間周波数の変
化が少なく且つ色成分の変化が少ない場合などに、抽出
精度の劣化が著しいという問題があった。

【０００７】特公平７−３４２１９号公報に記載の方法
では、抽出対象と背景との境界付近が濃淡値の変化の緩
やかな領域である場合に、精度よく形状を抽出すること
が困難であり、また処理速度が遅いという問題があっ
た。

【０００８】閉曲線内に含まれる同じ色成分を有する領
域の面積の割合に基づく方式（特許２６４２３６８号公
報）では、閉曲線内の背景中に被写体と同色となる領域
がある場合、及び、閉曲線領域が切り出し対象領域と比
べて２倍以上の面積を有する場合に、背景部分が抽出さ
れるなどの誤抽出を生じ易い。

【０００９】被写体認識処理又は輪郭認識処理を前提と
する方式（特開平７−３２２０５４号公報）は、現状で
は被写体の認識又は輪郭の認識が一般的に困難であり、
例えば被写体が特定色成分に基づいて認識可能である
か、又は、閉曲線内に切り出し対象の輪郭以外の他の物
体等の輪郭が存在しないことなどにより輪郭が認識可能
であるという前提条件が付くので、汎用性がない。

【００１０】切り出し対象内部に発生させた閉曲線の膨
張処理による領域分割法（特開平９−６９６１号公報）
は、高速ではあるが、対象領域の内部の適切な位置に閉
曲線を一般的に多数設定する必要があり、それを自動的
に行うことは困難であるだけでなく、人手により設定す
ることもいたずらに手間が増えるなどの問題がある。

【００１１】本発明は、このような問題点を解決した画
像抽出方法及び装置並びに記憶媒体を提示することを目
的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明に係る画像抽出方
法は、画像の入力ステップと、当該画像を所定の特徴量
に基づき複数の領域に分割して分割データを生成する領
域分割ステップと、当該画像上に少なくとも１つの点か
らなる代表位置を指定する代表位置指定ステップと、当
該分割データを参照することにより当該代表位置を含む
所定の連続領域の形状を変更する形状変更ステップと、
形状変更された当該連続領域を表示する表示ステップ
と、変更後の当該連続領域を抽出領域とする抽出領域決
定ステップとからなることを特徴とする。

【００１３】本発明に係る画像抽出方法はまた、画像の
入力ステップと、当該画像を第１の特徴量に基づき複数
の領域に分割して分割データを生成する領域分割ステッ
プと、当該画像上に少なくとも１つの点からなる代表位
置を指定する代表位置指定ステップと、当該分割データ
及び第２の特徴量の少なくとも一方を参照することによ
り当該代表位置を含む所定の連続領域の形状を変更する
形状変更ステップと、形状変更された当該連続領域を表
示する表示ステップと、変更後の当該連続領域を抽出領
域とする抽出領域設定ステップとを有することを特徴と
する。

【００１４】このような構成により、初期領域（点及び
線を含む。）を変形して被写体を抽出する過程におい
て、抽出対象の大まかな形状を高速に抽出でき、その細
部の形状を安定的に且つ高精度に得ることが出来る。

【００１５】形状変更ステップは、分割データ及び所定
の画像特徴量を参照する。画像特徴量は、例えば、画像
の各点での色成分特徴量、コントラスト特徴量、エッジ
強度特徴量、又は、テクスチャ特徴量である。

【００１６】形状変更ステップにおいて画像の所定点で
参照する画像特徴量は、彩度が当該点において所定の閾
値以上の場合には色成分特徴量であり、彩度が当該点に
おいて閾値未満の場合にはコントラスト特徴量、エッジ
強度特徴量及び明度特徴量のいずれかである。これによ
り、任意形状の対象物の輪郭線及び切り出し画像を得る
ことが出来る。

【００１７】形状変更ステップにおいて画像の所定点で
参照する所定の特徴量は、当該点での色成分である第１
特徴量と、当該点でのコントラスト成分、エッジ強度成
分及び明度成分のいずれかである第２特徴量との重みつ
け加算量であってもよい。

【００１８】領域分割ステップは、画像の少なくとも一
つの点からなる代表位置での少なくとも一つの代表色成
分特徴量抽出ステップと、画像中の各点での色成分特徴
量と各代表色成分特徴量との間で定義される各色空間距
離の少なくとも一つが所定の閾値以下の場合に第１のラ
ベル値を付与し、色空間距離が閾値より大きければ第２
のラベル値を付与することにより、そのラベルデータを
分割データとして生成するラベル付けステップとからな
る。

【００１９】領域分割ステップは、画像の濃度ヒストグ
ラムに基づき所定の２値化閾値を決定し、その閾値によ
る当該画像の２値化データを分割データとして生成して
もよい。これにより、被写体の概略形状（又は詳細形
状）を高速、且つ高精度に得ることが出来る。

【００２０】色成分特徴量は、色度でもよい。これによ
り、処理効率の向上と、色相及び彩度が同系統の領域抽
出の高精度抽出が可能となる。

【００２１】本発明に係る画像抽出装置は、画像入力手
段と、当該画像入力手段により入力された画像を所定の
特徴量に基づき複数の領域に分割して分割データを生成
する領域分割手段と、当該画像上に少なくとも１つの点
からなる代表位置を指定する代表位置指定手段と、当該
分割データを参照することにより当該代表位置を含む所
定の連続領域の形状を変更する形状変更手段と、形状変
更された当該連続領域を表示する表示手段と、変更後の
当該連続領域を抽出領域とする抽出領域決定手段とを有
することを特徴とする。

【００２２】本発明に係る画像抽出方法は、画像の入力
ステップと、当該画像を所定の特徴量に基づき複数の領
域に分割して分割データを生成する領域分割ステップ
と、当該画像上に少なくとも１つの点からなる代表位置
を指定する代表位置指定ステップと、当該分割データを
参照することにより当該代表位置を含む所定の連続領域
の形状を変更する形状変更ステップと、形状変更された
当該連続領域を表示する表示ステップと、当該形状変更
ステップによる形状変更の収束を判定する収束判定ステ
ップと、変更後の当該連続領域を抽出領域とする抽出領
域設定ステップとを有することを特徴とする。

【００２３】本発明に係る画像抽出装置は、画像入力手
段と、当該画像入力手段により入力された画像を所定の
特徴量に基づき複数の領域に分割して分割データを生成
する領域分割手段と、当該画像上に少なくとも１つの点
からなる代表位置を指定する指定手段と、当該分割デー
タを参照することにより当該代表位置を含む所定の連続
領域の形状を変更する形状変更手段と、形状変更された
当該連続領域を表示する表示表示手段と、当該形状変更
手段による形状変更の収束を判定する収束判定手段と、
変更後の当該連続領域を抽出領域とする抽出領域設定手
段とを有することを特徴とする。

【００２４】本発明に係る記憶媒体には、上述の画像処
理方法のプログラムが格納される。

【００２５】

【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。

【００２６】（第１実施例）図１は、本発明の一実施例
の概略構成ブロック図を示す。１０は画像入力装置、１
２は画像記憶装置、１４は画像表示装置、１６は画像処
理装置、１８はマウスなどの指示選択装置である。

【００２７】抽出すべき対象を含む画像データを画像入
力装置１０により入力する。入力された画像は、画像記
憶装置１２に記憶されると共に、画像表示手段１４の画
面上に表示される。画像入力装置１０は例えば、イメー
ジスキャナ、デジタル撮像装置、又は、画像データベー
ス等に接続した画像データ転送装置である。画像表示装
置１４は、入力画像の表示、並びに、後述する領域成長
過程の輪郭線及び抽出結果の画像の表示に使用される。

【００２８】図２は、画像処理装置１６の概略構成ブロ
ック図を示す。２０は指示選択装置１８の操作に応じて
初期核を設定する初期核設定装置、２２は色度、コント
ラスト、エッジ強度及びテクスチャ特徴量等の特徴量を
抽出する特徴量抽出装置、２４は代表色抽出装置、２６
は領域分割装置、２８は領域成長縮退装置、３０は抽出
領域（変形過程の領域）の形状を表示データを生成する
形状表示データ生成装置、３２は抽出領域決定装置であ
る。図示していないが、画像処理装置１６は、処理途中
の種々のデータを記憶する一次記憶装置を具備する。

【００２９】初期核設定装置２０は、指示選択装置１８
により指定された点又は線（曲線）上の点又は領域を領
域成長の核として設定する。

【００３０】特徴量抽出装置２２は、入力画像から各画
素の色成分値（ＲＧＢ各成分値、色度各成分値又は色相
・彩度・明度各成分値など）、入力画像の濃度（明度）
に関するエッジ強度値、明度に関するコントラスト（後
述）成分、又はテクスチャ特徴量などを抽出する。

【００３１】代表色抽出装置２４は、初期核上の点から
代表色の色成分特徴量を抽出する。初期核が線又は領域
をなす場合には、代表色抽出装置２４は、通常、複数の
代表色を抽出する。

【００３２】領域分割装置２６は、代表色のいずれか
（又は個々の色成分に対して）と色成分の差異が少ない
画素を連続領域としてラベル付けすることにより、個々
の領域を特定する画像分割データを生成する。

【００３３】領域成長縮退装置２８は、ユーザからの指
示（指示選択装置１８での左右ボタン操作など）によ
り、設定された初期核領域（又は形状変更された領域）
の境界近傍領域での各点を、上述の画像特徴量又は画像
分割データに基づいて、注目の領域に併合したり除外し
たりする。

【００３４】形状表示データ生成装置３０は、領域成長
の過程（又はその結果）において得られる領域の形状を
一定の色・線幅を有する輪郭線又はその領域内部を所定
の半透明色で塗りつぶして表示するための表示用データ
を生成する。生成された表示用データに基づく画像が、
画像表示装置１４の画面上で入力画像に重ねて表示され
る。

【００３５】図３は、本実施例の動作フローチャートを
示す。図３を参照して、本実施例の動作を説明する。処
理過程の画像例を図４、図５及び図６に示す。

【００３６】先ず、画像を入力すると、画像表示装置１
４の画面に表示される（Ｓ１）。ユーザは、画像表示装
置１４の画面に表示された画像中の切り出したい対象の
近傍において、指示選択装置１８（マウス）を用いて任
意形状の初期核を設定する（Ｓ２）。例えば、画像表示
装置１４の画面上に表示されたカーソル（不図示）の位
置を確認しながら、指示選択装置１８のボタンを押し
て、切り出し対象の近傍に位置する曲線の軌跡を描く。
初期核設定装置２０は、その軌跡上の点を所定の間隔で
サンプリングし、サンプリング点間を結ぶ滑らかな曲線
を生成して初期核とする（図４参照）。また、ユーザが
対象の外側の任意の点位置において指示選択装置１８の
ボタンをクリックした場合に、初期核設定装置２０が、
クリックした点間を直線で結ぶ方法、又は、対角をなす
２点による矩形の輪郭線を形成する方法で、初期核を生
成してもよい。

【００３７】代表色抽出装置２４は、初期核上の点（初
期核が２次元領域の場合には、その領域の境界線上の点
又は領域内部の点）から代表色を抽出する（Ｓ３）。そ
の抽出方法としては、サンプリングされる最初の点を代
表色に登録し、登録された代表色との色成分との差異
（色空間での距離）が基準値より大きい色成分を代表色
のリストデータに順次追加すればよい。

【００３８】領域分割装置２６は、代表色リストデータ
に基づき画像全体を領域に分割する（Ｓ４）。すなわ
ち、入力画像を１画素づつ走査し、色成分（ＲＧＢ成分
など）について各画素の値と代表色との差異（色空間内
距離）を求め、その差異が基準値以下であれば当該画素
にラベル値’１’を、基準値より大きければラベル値’
０’を付与する。注目画素の色成分値を（Ｒ，Ｇ，
Ｂ）、代表色リスト上の色成分値を（Ｒ_ｉ，Ｇ_ｉ，
Ｂ_ｉ）とすると、ｉ番目の代表色との距離Ｄ_ｉは下記式
で与えられる。

【００３９】Ｄ_ｉ＝｜Ｒ−Ｒ_ｉ｜＋｜Ｇ−Ｇ_ｉ｜＋｜Ｂ−Ｂ_ｉ｜但し、ｉ＝１，・・・，Ｎであり、Ｎは代表色数であ
る。注目画素に対して、この距離Ｄ_ｉが一つでも予め定
めた閾値（例えば、０から２５５までの階調レベルを有
する場合に、中間的な６０など）より小さい場合、ラベ
ル値’１’を付与し、いずれの代表色との距離も閾値よ
り大きければ、ラベル値’０’を付与する。

【００４０】なお、その他の領域分割法として、代表色
を参照せずにいわゆる濃度ヒストグラムから２値化閾値
を推定する方法（Ｐタイル法及び判別分析法など）を用
いても良い。また、本実施例では、特に処理の高速性の
観点から領域分割処理を比較的単純化した方法で行った
が、クラスタリング及び確率統計処理などを用いた処理
により分割データを得ても良いことはいうまでもない。

【００４１】以上の処理を全画素について行うと、ラベ
ル付けが完了し、領域分割データが生成される。

【００４２】領域成長縮退装置２８は、輪郭線上の代表
点をサンプリングし、各代表点の近傍領域（ｑ_１，
ｑ_２，・・・，ｑ_ｎ）を設定する。本実施例では、各代
表点の近傍領域は、所定サイズ（例えば、縦横とも３０
画素の大きさ）の矩形領域からなり、互いに接するか又
は一定幅以上重なるようにして設定される。図７は、領
域成長縮退処理（Ｓ５）の詳細なフローチャートを示
す。

【００４３】領域成長縮退処理（Ｓ５）では、領域成長
用閾値、代表色及び領域分割データを入力する（Ｓ２
１）。近傍領域内を走査し、各画素を注目点として抽出
する（Ｓ２２）。各注目点において、領域分割データの
ラベル値を参照し（Ｓ２３）、それが’１’であれば
（Ｓ２３）、無条件に当該注目点画素を領域への併合候
補として登録する（Ｓ３０）。即ち、その画素に対し、
抽出領域決定用マスクデータの値を’１’（’１’は抽
出領域候補であることを示す。）とする。

【００４４】注目点の領域分割データがラベル０である
場合（Ｓ２３）、注目点の彩度値を所定基準値と比較し
（Ｓ２４）、彩度が所定基準値より高ければ、特徴量と
して以下に定義される色度について代表色リストから代
表色を抽出し（Ｓ２５）、その代表色と注目点の色成分
との差異（色空間内距離）を求める（Ｓ２６）。注目点
の彩度が低ければ（Ｓ２４）、特徴量として以下に定義
される特徴量について代表点と注目点との差異を求める
（Ｓ２８）。彩度が低いときに色度を参照しないのは、
この場合には画像の明度変化が大きくても色度では小さ
くなり、領域分割の特徴量として信頼度が低下するから
である。

【００４５】ここで用いる色度（ｒ，ｇ，ｂ）は、ｒ＝Ｒ／Ｖｇ＝Ｇ／Ｖｂ＝Ｂ／ＶＶ＝（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ）／３で定義される色成分特徴量である。色度を用いることに
より、実質２次元の特徴量空間で処理を行うことがで
き、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の色空間での処理より高速化を図れ
るというメリットがある。

【００４６】コントラスト特徴量Ｃには種々の定義が考
えられるが、本実施例では、Ｃ＝Ｑ _ｍａｘ／Ｑ_ｍｉｎを
用いる。Ｑ_ｍａｘは注目点を含む近傍領域での明度の最
大値、Ｑ_ｍｉｎはその近傍領域での明度の最小値を表
す。注目点の彩度が基準値より高い場合には、予め作成
してある各代表色に対応する色度（ｒ_ｉ，ｇ_ｉ，ｂ_ｉ）
と注目点での色度（ｒ，ｇ，ｂ）との差異Ｌ_ｉは、下記
式で与えられる。すなわち、Ｌ_ｉ＝｜ｒ−ｒ_ｉ｜＋｜ｇ−ｇ_ｉ｜＋｜ｒ−ｒ_ｉ＋ｇ−
ｇ_ｉ｜但し、ｉ＝１〜Ｎである。Ｌ_ｉが色成分特徴量（色度）
に関する領域成長縮退処理の閾値（Ｔ_１）以下の場合、
当該注目点を成長領域への併合候補とする（Ｓ３０）。
なお、Ｌ_ｉの定義式の右辺第３項は、｜ｂ−ｂ_ｉ｜と等
価である。

【００４７】注目点の彩度が基準値より低い場合に（Ｓ
２４）、指示選択装置１８により指定された最新の場所
（カーソル位置など）でのコントラスト値Ｃ_０を参照特
徴量とすると、注目点のコントラスト値Ｃとの差異Ｌ
を、Ｌ＝｜Ｃ−Ｃ０｜により求める。そして、この値がコントラストに関する
領域成長縮退処理の閾値（Ｔ_２）以下ならば、その注目
点を成長領域への併合候補とする（Ｓ３０）。

【００４８】特徴量の参照方法としては、上記例に限ら
ず、例えば、図８に示す方法でもよい。すなわち、代表
色リスト、領域成長縮退処理用閾値（Ｔ_３）及び領域分
割データを入力し（Ｓ４１）、各注目点を抽出する（Ｓ
４２）。各注目点の領域分割ラベルを参照して（Ｓ４
３）、そのラベル値が’１’なら、併合候補ラベルをそ
の注目点に付与する（Ｓ４９）。ここまでの処理は、図
７と同じである。

【００４９】領域分割ラベルが’０’のときは（Ｓ４
３）、第１の特徴量である代表色を代表色リストから入
力し（Ｓ４４）、色成分（色度）に関する差異を算出す
ると共に（Ｓ４５）、第２の特徴量であるコントラス
ト、エッジ強度又はテクスチャ特徴量に関する差異を算
出し（Ｓ４６）、下記式に示すように両者の線形和を参
集する。すなわち、Ｆ_ｉ＝α｛｜ｒ−ｒ_ｉ｜＋｜ｇ−ｇ_ｉ｜＋｜ｒ−ｒ_ｉ＋
ｇ−ｇ_ｉ｜｝＋β｜Ｃ−Ｃ_０｜この式の距離Ｆ_ｉを各代表色ごとに求め（Ｓ４７）、こ
の距離Ｆ_ｉをの何れかが閾値（Ｔ_３）未満であれば（Ｓ
４８）、併合候補のラベルを注目点に与える（Ｓ４
９）。α，βは、定数でもよいし、注目点の他の特徴量
（第１及び第２の特徴量以外の特徴量であり、例えば、
第２の特徴量がコントラストのときのエッジ強度などで
ある。）に依存して変化するものであってもよい。

【００５０】また、より単純化した方法として、図９に
示すような方法で領域を成長縮退させてもよい。即ち、
代表色リスト、領域成長縮退処理用閾値（Ｔ_４）及び領
域分割データを入力し（Ｓ５１）、各注目点を抽出する
（Ｓ５２）。各注目点の領域分割ラベルを参照して（Ｓ
５３）、そのラベル値が’１’ならば（Ｓ５３）、併合
候補ラベルをその注目点に付与する（Ｓ５７）。ここま
では、図７に示す方法と同じである。

【００５１】領域分割ラベルが’０’のとき（Ｓ５
３）、第１の特徴量である代表色を代表色リストから入
力し（Ｓ５４）、色成分（Ｒ，Ｇ，Ｂ）に関する距離
（差異）Ｌ _ｉを下記式より算出する。即ち、Ｌ_ｉ＝｜Ｒ−Ｒ_ｉ｜＋｜Ｇ−Ｇ_ｉ｜＋｜Ｂ−Ｂ_ｉ｜算出された何れかの距離Ｌ_ｉ＝のうちの何れかが閾値Ｔ
_４未満であれば（Ｓ５６）、併合候補ラベルをその注目
画素に付与する（Ｓ５７）。

【００５２】特徴量の差異を表す尺度としては、以上で
用いた各要素の差分絶対値の和以外に、ユークリッド距
離及び高次のＭｉｎｋｏｗｓｋｉ距離などを用いても良
い。

【００５３】領域成長〔縮退）処理の過程で用いる閾値
（Ｔ_１，Ｔ_２）は固定ではなく、領域成長時には時間的
に（又は処理ステップの回転数が増すごとに）増加し
（Ｓ９，Ｓ１０）、領域縮退時には減少する（Ｓ１１，
Ｓ１２）。但し、途中で一定値にとどまる状態があって
もよい。即ち、領域成長時には閾値は非減少であり、縮
退時には閾値は非増加である。

【００５４】閾値（Ｔ_１，Ｔ_２）の初期値並びにその増
加時及び減少時の変化率は、それぞれの閾値ごとに適切
な値に設定される。これらは一般に、特に画像処理装置
１６のＣＰＵの動作クロック周波数、メモリ量などの実
行環境及び入力画像サイズに依存して、適切な値に決定
される。このようにして、適切な領域成長用パラメータ
値が自動設定されるようにすることが望ましい。これら
のパラメータは、ユーザにより予め固定値として設定で
き、又は変更できるようにしても良い。

【００５５】閾値（Ｔ_１，Ｔ_２）の変化率は一定ではな
く、領域成長縮退過程の状態に依存して非線形に変化さ
せてもよい。例えば、領域の周囲長の変化率が大きいと
きは、閾値の変化率の絶対値も大きく、逆に、周囲長の
変化率が小さいときは、閾値の変化率も小さくなるよう
にする。成長過程の領域の輪郭線上のエッジ割合の変化
率が大きいときには閾値の変化率を大きくし、エッジ割
合の変化率が小さいときには閾値の変化率を小さくして
も良い。このようにすることにより、領域成長縮退過程
の途中を高速に処理することができ、その上、抽出対象
の輪郭線を精度良く抽出するための微調整が可能とな
る。

【００５６】閾値の変化率を変更する他の方法として、
ユーザがコンピュータのキーボード等の特定キーを押し
ている間だけ閾値変化率の絶対値を所定倍率で大きくす
るように構成しても良い。

【００５７】本実施例では、ユーザは、領域を成長させ
るか又は縮退させるかの指示を一定の操作で指示でき
る。例えば、指示選択装置（マウス）１８の左右ボタン
のいずれを押したかで成長又は縮退が決まるように設定
すればよい。

【００５８】次に、領域成長縮退装置２８は、領域への
併合候補画素のうち、初期核を含んで一つの連結領域を
なす画素を領域成長縮退による確定領域とする。ここで
は、高速化を目的として、以下のように、併合の候補画
素と非候補画素の区別のために予め参照用２値化マップ
データが生成されているものとする。

【００５９】併合候補の点からなる連続領域の境界位置
を初期核の代表点から出発して水平方向に探索し、最初
に検出された境界点から出発して境界線を追跡する。こ
の追跡処理は、２値化データ上で行れるので、単純なア
ルゴリズム（安居院、長尾著「画像の認識と処理」、７
２−７３ぺ−ジ、１９９２年、昭晃堂）で実行可能であ
る。追跡により閉曲線が検出されたら、その閉曲線の内
部に代表点が含まれるか否かを判定する。その閉曲線の
内部に代表点が含まれる場合に、その閉曲線で囲まれた
領域を確定領域とする。閉曲線の内部に代表点が含まれ
ない場合には、他の境界点（追跡出発点）を同様に水平
方向に探索し、その後は、代表点を含む閉曲線が検出さ
れるまで同様の処理を繰り返す。

【００６０】領域成長縮退処理では、コントラスト特徴
量の代わりにエッジ強度又はテクスチャ特徴量を用いて
も良い。エッジ強度は、典型的にはＳｏｂｅｌ，Ｐｒｅ
ｗｉｔｔ及びＣａｍｙなどの空間微分演算を伴うフィル
タ処理により抽出される。

【００６１】テクスチャ特徴量は、例えば、互いに異な
る所定の方向成分とスケーリング因子を有するＧａｂｏ
ｒフィルタカーネルと入力画像の濃淡分布（いわゆる明
度分布に相当する。）との畳み込み演算により得られる
Ｇａｂｏｒウエーブレット変換係数を要素とする特徴ベ
クトル、又は、各Ｇａｂｏｒウエーブレット変換係数の
平均値及び分散値を要素とする特徴ベクトルからなる
（Ｂ．Ｓ．ＭａｎｊｕｎａｔｈａｎｄＷ．Ｙ．
Ｍａ，”ＴｅｘｔｕｒｅＦｅａｔｕｒｅｓｆｏｒ
ＢｒｏｗｓｉｎｇａｎｄＲｅｔｒｉｅｖａｌｏｆ
ＩｍａｇｅＤａｔａ”，ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃ
ｔｉｏｎｓｏｎＰａｔｔｅｒｎＡｎａｌｙｓｉｓ
ａｎｄＭａｃｈｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃ
ｅ，ｖｏｌ．１８，ｐｐ．８３７−８４２，１９
９６）。Ｇａｂｏｒウエーブレット変換用カーネルとし
ては、３０度間隔で６方向（０度、３０度、・・・、１
５０度）及び３段階のスケーリングレベル（１、１／２
及び１／４）を有するものを用いた。

【００６２】形状表示データ生成装置３０は、領域成長
縮退後の輪郭線を画像表示装置１４の画面上に原画像に
重畳して表示する（Ｓ８）。従って、ユーザは、これを
見ながら適切な時点で領域の成長又は縮退の動作を停止
し、或いは成長から縮退（又はその逆）へ動作モードを
変換でき、それにより、輪郭線の形状変化を微調整して
から領域形状を確定できる。

【００６３】ユーザの指示選択装置１８を用いた操作
（マウス操作）により、実際に正しく抽出対象に収束し
た輪郭線の区間だけを選択してもよい。この場合には、
その部分（又は輪郭線の全体）が抽出対象の輪郭線とし
て確定される（Ｓ１３）。ここで選択されなかった抽出
されるべき輪郭線部分は、上述した処理を他の初期核か
らの領域成長縮退に適用することにより、又は他の方法
（例えば、輪郭追跡方法など）により求めることができ
る。

【００６４】最後に、抽出領域決定装置３２は、以上の
ような方法で抽出された輪郭線を抽出対象の閉曲線内部
の領域を表すマスクデータ（一般に、２値データであ
り、マスク領域内部の各画素に対し’１’を、外部の各
画素に’０’を設定する。）を生成する（Ｓ１４）。こ
のマスクと原画像との論理積をとることにより、目的の
被写体画像が抽出される。画像表示装置１４の画面で結
果を容易に視識できるように抽出結果を表示する（Ｓ１
５）。例えば、抽出対象以外の領域を特定色にしたり、
抽出された輪郭線を点滅表示したりする。

【００６５】領域成長に用いられる閾値の更新特性は、
輪郭線上のエッジ割合又は収束判定回数に対して非減少
（成長の場合）又は非増加（縮退の場合）となる関数と
してもよい。

【００６６】以上の各処理は、全体として所定の記録媒
体に記録され、コンピュータで実行可能な所定のプログ
ラムにより実行することができるが、一部又は全部の処
理を所定のゲートアレイ（ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ）でも実
現できる。いうまでもないが、ハードウエアとソフトウ
エアの混在した形態でも実現できる。本発明の各構成要
素が図１に示す構成と同一でなくてもよく、機能が実質
的に同一であるもの、又は、一つの要素が図１の複数の
要素の機能を備える場合にも、本発明に含まれる。この
ような変形変更は、以下の実施例においても当然に適用
可能である。

【００６７】（第２実施例）代表色抽出装置２４及び領
域成長縮退装置２８を次のように変更しても良い。即
ち、代表色抽出装置２４は、領域成長縮退過程におい
て、領域の輪郭線上で代表点を再サンプリングし、各代
表点の近傍領域ごとに上述した方法で参照特徴量（代表
色リストなど）を抽出する。領域成長縮退装置２８は、
近傍領域ごとに抽出された参照特徴量を用いて領域を成
長縮退させる。この場合、閾値（Ｔ_１，Ｔ _２）の変化量
は、各近傍領域ごとに決定される。

【００６８】図１０を参照して、全体的な動作を説明す
る。画像を入力及び表示し（Ｓ６１）、その後、ユーザ
が、指示選択装置１８により初期核を設定する（Ｓ６
２）。初期核上の点からその近傍領域を所定サイズで自
動設定し（Ｓ６３）、近傍領域ごとに先に説明した要領
で代表色が抽出される（Ｓ６４）。一方、画像入力時に
予め、各画素について、領域成長縮退処理に用いる特徴
量（色成分、エッジ強度及びコントラスト特徴量など）
を抽出し（Ｓ６５）、領域を分割しておく（Ｓ６６）。
領域分割処理（Ｓ６６）は、各近傍領域で抽出された代
表色を用いて近傍領域の周辺領域について行っても良い
し（図１０の代表色抽出ステップ（Ｓ６５）が領域分割
ステップ（Ｓ６６）と破線で連結している場合）、他の
方法で画像全体について領域分割を行っても良い。

【００６９】領域成長縮退処理（Ｓ６７）の後では、近
傍領域ごとに閾値の変化量を設定し（Ｓ７１，Ｓ７
３）、成長後の領域の輪郭線を再サンプリングして各サ
ンプリング点ごとに近傍領域を再設定する（Ｓ６３）。
再設定された各近傍領域ごとに、領域成長縮退処理を実
行する（Ｓ６７）。これらステップ以外の動作は、図３
の場合と同じである。

【００７０】図１１は、領域成長の結果、得られる各代
表点毎の近傍領域（ｑ_１，ｑ_２，・・・，ｑ_ｎ）、及び
成長後の領域（Ｑ_１，Ｑ_２，・・・，Ｑ_ｎ）を、便宜的
に重なり合わない様に示す。成長後の各領域間の境界線
を破線で図示した。この実施例では、領域間の重なりが
生じるが、成長処理後の領域の総和として一つの連結領
域が選択されるので、実行上の問題はない。図１２は、
更新後の輪郭線を示す。

【００７１】図１３は、領域成長縮退処理の収束を自動
判定するようにした処理フローチャートを示す。領域成
長縮退処理の収束を自動判定する機能を付加した画像処
理装置１６の概略構成ブロック図を図１４に示す。領域
成長縮退装置２８と形状表示データ生成装置３０との間
に、収束判定装置３４が配置される。収束判定装置３４
以外の要素は、図２と同様である。図１３に示すフロー
チャートは、図１０に示すフローチャートの成長縮退ボ
タンのオン／オフとそれに従って閾値を増減させる処理
（Ｓ７０〜Ｓ７３）を、収束を自動判定し（Ｓ７７）、
収束していない場合に閾値を増加させる処理（Ｓ７８）
で代替した。これ以外は、図１０に示す処理フローと同
じである。

【００７２】成長縮退過程にある領域の輪郭線が、抽出
対象の真の輪郭線より十分離れている場合、以下のよう
に閾値の変化量を設定してもよい。即ち、代表点でのコ
ントラスト値が低いときには、閾値の変化量を大きく
し、コントラストが高いときには、変化量を小さくす
る。逆に、領域の輪郭線が抽出対象の真の輪郭線の近傍
にある場合、即ち真の輪郭線が代表点の近傍領域内にあ
る場合には、常に閾値の変化量を小さくする。予め真の
輪郭線上の点の近傍を通るサンプリング点とそれらの間
を滑らかに結ぶスプライン曲線を設定しておけば、真の
輪郭線の近傍にあるか否かの判定を容易にできる。

【００７３】このようにすることにより、抽出対象の輪
郭線が背景と同程度の明度及び／又は色度を有するため
に低コントラストになっている場合でも、正しい輪郭形
状を抽出することが可能となる。以上のように近傍領域
ごとの閾値変化量の設定に基づく領域成長縮退処理によ
り、入力画像が静止画及び動画像のいずれの場合でも、
以上のようにして対象を抽出できる。

【００７４】（第３実施例）次に、入力画像が動画像で
ある場合の動作を説明する。その場合、画像入力装置１
０は例えばビデオカメラ又はビデオ再生装置からなる。

【００７５】図１５は、動画像に対応する画像処理装置
１６の概略構成ブロック図を示す。４０は動きベクトル
分布抽出装置、４２は動きベクトルクラスタリング装
置、４４は初期核設定装置、４６は特徴量抽出装置、４
８は領域分割装置、５０は領域成長縮退装置、５２は形
状表示データ生成装置、５４は輪郭決定装置、５６は抽
出領域決定装置である。他に、図示しない一次記憶装置
を具備する。

【００７６】最初に説明した実施例の場合と同様な操作
を初期画面で行い、抽出対象の領域を高精度に抽出して
おく。そして、後続の時系列画像データから動きのある
被写体画像を抽出する。領域分割装置４８は、動きベク
トルクラスタリング装置４２の出力及び特徴量抽出装置
４６により得られる代表色を用いて、領域分割データを
生成する。

【００７７】初期核は、動きベクトルのクラスタリング
結果により得られる連結領域を包含する（又は内部に含
まれる）多角形の境界線として自動設定してもよい。連
結領域を包含するように設定した場合、初期核は、抽出
対象を除いた背景領域にあるものとして扱われる。この
多角形は、連結領域に外接（又は内接）するもの、多角
形の境界線上の各点と連結領域境界との距離が一定値以
上となるもの、又は連結領域の輪郭線等であればよい。
初期核を自動設定する場合、第１及び第２フレームの画
像データのみを用いて初期核を設定しても良いし、一定
フレーム間隔毎に隣り合う２枚のフレーム画像を用いて
初期核を設定しても良い。

【００７８】動きベクトル分布抽出装置４０は、入力さ
れた時系列画像を勾配法（Ｂ．Ｋ．Ｐ．Ｈｏｒｎ
ａｎｄＢ．Ｇ．Ｓｃｈｕｎｃｋ， ”Ｄｅｔｅ
ｒｍｉｎｉｎｇｏｐｔｉｃａｌｆｌｏｗ”，Ａｒ
ｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ｖｏ
ｌ．１７，ｐｐ．１８５−２０３，１９８１）、又
は、各フレームをブロック分割し、ブロックマッチング
によりフレーム間の対応点を抽出する方法などにより動
きベクトルの分布を抽出する。

【００７９】動きベクトルクラスタリング装置４２は、
ｋ−ＮＮ識別法（谷内田著「ロボットビジョン」、１１
１ぺージ、１９９０年、昭晃堂）などにより、動きベク
トル分布抽出装置４０からの動きベクトル分布データを
処理して、動きベクトルのまとまりをクラスタリング
し、該当する連結領域をラベル付けして出力する。

【００８０】領域分割装置４８は、動きベクトルのクラ
スタリングにより得られるラベル付けデータ（動きベク
トル分割データ）と、先に説明した方法で得られる代表
色に基づく領域分割データとを参照して、所定の動きを
有する抽出対象を含む領域が一つの連結領域をなすよう
に分割データを生成する。具体的には、以下のように処
理する。

【００８１】動きを伴う抽出対象が画像中に一つだけ存
在する場合、動きベクトル分割データは、静止した背景
と動体とに分割されるので、代表色に基づく領域分割デ
ータとの論理演算を行うことにより、抽出対象の領域形
状を概ね精度よく求めることが出来る。

【００８２】動きベクトルのみを用いて領域分割した場
合、一般的に領域の欠落が生じやすい。例えば、濃淡値
が平坦な領域、周期的なパターン構造を有する領域、及
び背景部分との対応において遮蔽輪郭が生じる領域など
で対応点が正しく抽出されずに、欠落が生じやすい。代
表色成分のみを用いて領域分割を行うと、特に抽出対象
と背景に類似する色成分の画素が混在する場合に、抽出
されるべき領域の欠落及び不要な領域の付着残存が発生
することがある。

【００８３】そこで、動きベクトルにより抽出された領
域と代表色に基づいて抽出された領域との重なりが生じ
た部分を含む連結した部分領域について両者の論理和
を、それ以外の場所（重なりが生じない所）では両者の
論理積をとる。即ち、重なりの生じた箇所と連結領域を
形成する画素を抽出領域に属する画素とし、それ以外は
除外する。

【００８４】代表色に基づく領域分割データは２値化マ
ップであるが、抽出対象に相当する位置でのラベル値
が’０’で、背景に相当する位置では値が’１’となる
ような場合、この２値化データを反転する必要がある。
このような場合には、代表色べースでの領域分割を行う
際に、被写体側の代表色及び背景側の代表色のどちらで
あるかをユーザが指定しておくことにより、自動的に反
転処理が起動される。

【００８５】特徴量抽出装置４６、領域成長縮退装置５
０及び特徴量抽出装置４６での動作は、初期核が設定さ
れた（又は更新後の輪郭線の）フレーム画像に対して図
２に示す画像処理装置１６の動作と同じである。形状表
示データ生成装置５２は、形状表示データ生成装置３０
と同様に動作する。

【００８６】図１６は、領域成長縮退による輪郭の収束
を自動判定するように図１５に示す構成を変更した構成
の概略構成ブロック図を示す。収束判定装置５８が、領
域成長縮退装置５０の結果から収束を自動判定し、収束
していなければ、再度、領域成長縮退装置５０に領域成
長縮退処理を実行させる。

【００８７】（第４実施例）本発明の第４実施例を説明
する。初期核を設定する前に、公知の方法による領域分
割処理を入力画像に対して行い、抽出された各領域のラ
ベル付けを予め行っておいてもよい。即ち、分割後の領
域数（一般に２以上）のラベル値が存在する。領域成長
縮退処理では、初期核設定の時にサンプリングされる代
表点位置を含む同一ラベル領域内の点に対して一律に、
成長領域への併合候補画素としてのラベル値’１’を付
与する。他の画素には併合候補ラベル値’０’を付与す
る。

【００８８】図１７を参照して、第４実施例の処理を説
明する。先ず、画像の入力時にその画像を表示し（Ｓ８
１）、後続の処理（領域分割処理及び領域成長縮退処
理）に必要な特徴量を抽出する（Ｓ８２）。

【００８９】公知の方法（例えば、２値化、クラスタリ
ング、テクスチャリング及びテクスチャ解析など）によ
り領域を分割し、領域分割ラベルを各画素に付与する
（Ｓ８３）。次に、第１の実施例で説明した方法等によ
り初期核を設定する（Ｓ８４）。このとき、代表点の座
標もサンプリングされて、一次記憶装置に格納され、そ
の代表点上の画素値から代表色を抽出する（Ｓ８５）。
この代表色は、一般に複数あるので、代表色リストとし
て一次記憶装置に格納される。

【００９０】以降の処理は、第１実施例の場合と同じで
ある。即ち、領域成長縮退処理（Ｓ８６）、輪郭線抽出
（Ｓ８７）及び領域形状の表示（Ｓ８８）と続き、動作
モード（領域成長、縮退又は停止のいずれか）が更新さ
れる（Ｓ８９）。動作モードの更新は、先の実施例と同
様に、ユーザの指示による対話的更新の場合と、収束判
定等による自動更新のいずれでもよい。

【００９１】動作モードの更新後、閾値を更新する（Ｓ
９０）。即ち、領域成長モードでは閾値を増加（非減
少）させ、領域縮退モードでは閾値を減少（非増加）さ
せる。停止モードでは、ユーザによる抽出領域の輪郭線
の確認、及び部分的又は全体的な輪郭線の選択が行われ
る（Ｓ９１）。選択された輪郭線が閉曲線をなす場合、
マスクデータが生成され（Ｓ９２）、抽出結果が表示さ
れる（Ｓ９３）。輪郭線が閉じていない場合には、初期
核設定処理（Ｓ８４）に戻って、新たな初期核設定と後
続の処理を繰り返す。

【００９２】図１８は、領域成長縮退処理（Ｓ８６）の
詳細なフローチャートを示す。代表特徴量（色成分な
ど）リスト、領域成長縮退処理用閾値（Ｔ）、領域分割
ラベルデータ及び代表点座標リストを入力する（Ｓ１０
１）。代表点を含む同一ラベル領域内の各点に併合候補
ラベル値’１’を付与する（Ｓ１０２）。

【００９３】近傍領域内で各注目点を抽出し（Ｓ１０
３）、その点の併合候補ラベル値を参照して（Ｓ１０
４）、そのラベル値が’１’なら（Ｓ１０４）、全ての
近傍領域内点が走査済みであるかどうかを判定する（Ｓ
１０９）。そのラベル値が’０’の場合、代表特徴量を
一次記憶装置から読み出し（Ｓ１０５）、代表特徴量と
注目点での特徴量の差異（距離）Ｌを先の実施例と同様
に算出する（Ｓ１０６）。代表特徴量は一般に複数ある
ので、特徴量差異の何れかが閾値未満であれば（Ｓ１０
７）、併合候補ラベル値’１’を注目点に付与する（Ｓ
４１０８）。そして、全ての近傍領域内点についてのラ
ベル付与が終わるまで（Ｓ１０９）、上記処理を繰り返
す。

【００９４】

【発明の効果】以上の説明から容易に理解できるよう
に、本発明によれば、抽出対象又は非抽出対象（背景）
に関する大まかな指示（初期核の設定）を与え、領域成
長縮退の指示を与えるだけで、領域成長の閾値を更新
し、任意形状の被写体の輪郭線形状を抽出でき、その内
部領域の画像を切り出すことができる。また、各代表点
を中心とした領域成長において、代表点ごとに特徴量
（色成分など）の基準値が定められるので、背景又は抽
出対象に多くの色成分などが分布している場合でも、分
離したい領域の境界線を忠実に抽出でき、抽出対象領域
の画像を切り出すことができる。

【００９５】また、本発明によれば、動きベクトルに基
づいて自動的に被写体（抽出対象）の大まかな形状等に
関する情報を得て、その被写体に関する近似輪郭線（初
期輪郭線）を設定するので、動画像から動く被写体のみ
を高精度且つ自動的に抽出できるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による画像抽出装置のシステム構成図
である。

【図２】画像処理装置１６の第１の構成例の概略構成
ブロック図である。

【図３】第１実施例の動作フローチャートである。

【図４】第１実施例の処理過程の画像例である。

【図５】第１実施例の処理過程の画像例である。

【図６】第１実施例の処理過程の画像例である。

【図７】領域成長縮退処理（Ｓ５）の詳細なフローチ
ャートである。

【図８】特徴量参照方法の別のフローチャートであ
る。

【図９】領域成長縮退処理（Ｓ５）の別のフローチャ
ートである。

【図１０】本発明の第２実施例のフローチャートであ
る。

【図１１】第２実施例での領域成長過程での表示例で
ある。

【図１２】第２実施例での更新後の輪郭線の例であ
る。

【図１３】領域成長縮退処理の収束を自動判定するよ
うにした処理フローチャートである。

【図１４】領域成長縮退処理の収束を自動判定する機
能を付加した画像処理装置１６の概略構成ブロック図で
わる。

【図１５】動画像に対応する画像処理装置１６の概略
構成ブロック図である。

【図１６】領域成長縮退による輪郭の収束を自動判定
するようにした画像処理装置１６の概略構成ブロック図
である。

【図１７】第４実施例のフローチャートである。

【図１８】領域成長縮退処理（Ｓ８６）の詳細なフロ
ーチャートである。

【符号の説明】

１０：画像入力装置１２：画像記憶装置１４：画像表示装置１６：画像処理装置１８：指示選択装置２０：初期核設定装置２２：特徴量抽出装置２４：代表色抽出装置２６：領域分割装置２８：領域成長縮退装置３０：形状表示データ生成装置３２：抽出領域決定装置３４：収束判定装置４０：動きベクトル分布抽出装置４２：動きベクトルクラスタリング装置４４：初期核設定装置４６：特徴量抽出装置４８：領域分割装置５０：領域成長縮退装置５２：形状表示データ生成装置５４：輪郭決定装置５６：抽出領域決定装置５８：収束判定装置

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像の入力ステップと、当該画像を所定の特徴量に基づき複数の領域に分割して
分割データを生成する領域分割ステップと、当該画像上に少なくとも１つの点からなる代表位置を指
定する代表位置指定ステップと、当該分割データを参照することにより当該代表位置を含
む所定の連続領域の形状を変更する形状変更ステップ
と、形状変更された当該連続領域を表示する表示ステップ
と、変更後の当該連続領域を抽出領域とする抽出領域決定ス
テップとからなることを特徴とする画像抽出方法。
【請求項２】画像の入力ステップと、当該画像を第１の特徴量に基づき複数の領域に分割して
分割データを生成する領域分割ステップと、当該画像上に少なくとも１つの点からなる代表位置を指
定する代表位置指定ステップと、当該分割データ及び第２の特徴量の少なくとも一方を参
照することにより当該代表位置を含む所定の連続領域の
形状を変更する形状変更ステップと、形状変更された当該連続領域を表示する表示ステップ
と、変更後の当該連続領域を抽出領域とする抽出領域設定ス
テップとを有することを特徴とする画像抽出方法。
【請求項３】当該形状変更ステップは、当該分割デー
タ及び所定の画像特徴量を参照する請求頂１又は請求項
２に記載の画像抽出方法。
【請求項４】当該画像特徴量は当該画像の各点での色
成分特徴量である請求項３に記載の画像抽出方法。
【請求項５】当該画像特徴量は当該画像の各点でのコ
ントラスト特徴量である請求項３に記載の画像抽出方
法。
【請求項６】当該画像特徴量は当該画像の各点でのエ
ッジ強度特徴量である請求項３に記載の画像抽出方法。
【請求項７】当該画像特徴量は当該画像の各点でのテ
クスチャ特徴量である請求項３に記載の画像抽出方法。
【請求項８】当該画像特徴量は当該画像の各点での動
きベクトル特徴量である請求項３に記載の画像抽出方
法。
【請求項９】当該形状変更ステップにおいて当該画像
の所定点で参照する所定の画像特徴量は、彩度が当該点
において所定の閾値以上の場合に色成分特徴量であり、
彩度が当該点において当該閾値未満の場合にコントラス
ト特徴量、エッジ強度特徴量及び明度特徴量のいずれか
である請求項３に記載の画像抽出方法。
【請求項１０】当該形状変更ステップにおいて当該画
像の所定点で参照する所定の画像特徴量は、当該点での
色成分である第１特徴量と、当該点でのコントラスト成
分、エッジ強度成分及び明度成分のいずれかである第２
特徴量との重みつけ加算量である請求項３に記載の画像
抽出方法。
【請求項１１】当該領域分割ステップは、当該画像の
少なくとも一つの点からなる代表位置での少なくとも一
つの代表色成分特徴量抽出ステップと、当該画像の各点
での色成分特徴量と当該各代表色成分特徴量との間で定
義される各色空間距離の少なくとも一つが所定の閾値以
下のときに第１のラベル値を、当該距離が当該閾値より
大きいときに第２のラベル値を付与し、そのラベルデー
タを当該分割データとして生成するラベル付けステップ
とからなる請求項１又は請求項２に記載の画像抽出方
法。
【請求項１２】当該領域分割ステップは、当該画像の
濃度ヒストグラムに基づき所定の２値化閾値を決定し、
当該閾値により当該画像の２値化データを当該分割デー
タとして生成する請求項１又は請求項２に記載の画像抽
出方法。
【請求項１３】当該色成分特徴量は色度である請求項
４、８、９又は１０に記載の画像抽出方法。
【請求項１４】画像の入力ステップと、当該画像を所定の特徴量に基づき複数の領域に分割して
分割データを生成する領域分割ステップと、当該画像上に少なくとも１つの点からなる代表位置を指
定する代表位置指定ステップと、当該分割データを参照することにより当該代表位置を含
む所定の連続領域の形状を変更する形状変更ステップ
と、形状変更された当該連続領域を表示する表示ステップ
と、変更後の当該連続領域を抽出領域とする抽出領域設定ス
テップとを有する画像処理方法のプログラムを記憶する
ことを特徴とする記録媒体。
【請求項１５】画像入力手段と、当該画像入力手段により入力された画像を所定の特徴量
に基づき複数の領域に分割して分割データを生成する領
域分割手段と、当該画像上に少なくとも１つの点からなる代表位置を指
定する代表位置指定手段と、当該分割データを参照することにより当該代表位置を含
む所定の連続領域の形状を変更する形状変更手段と、形状変更された当該連続領域を表示する表示手段と、変更後の当該連続領域を抽出領域とする抽出領域決定手
段とを有することを特徴とする画像抽出装置。
【請求項１６】画像の入力ステップと、当該画像を所定の特徴量に基づき複数の領域に分割して
分割データを生成する領域分割ステップと、当該画像上に少なくとも１つの点からなる代表位置を指
定する代表位置指定ステップと、当該分割データを参照することにより当該代表位置を含
む所定の連続領域の形状を変更する形状変更ステップ
と、形状変更された当該連続領域を表示する表示ステップ
と、当該形状変更ステップによる形状変更の収束を判定する
収束判定ステップと、変更後の当該連続領域を抽出領域とする抽出領域設定ス
テップとを有することを特徴とする画像抽出方法。
【請求項１７】画像の入力ステップと、当該画像を所定の特徴量に基づき複数の領域に分割して
分割データを生成する領域分割ステップと、当該画像上に少なくとも１つの点からなる代表位置を指
定する代表位置指定ステップと、当該分割データを参照することにより当該代表位置を含
む所定の連続領域の形状を変更する形状変更ステップ
と、形状変更された当該連続領域を表示する表示ステップ
と、当該形状変更ステップによる形状変更の収束を判定する
収束判定ステップと、当該変更後の連続領域を抽出領域とする抽出領域設定ス
テップとを有する画像処理方法のプログラムを記憶する
ことを特徴とする記憶媒体。
【請求項１８】画像入力手段と、当該画像入力手段により入力された画像を所定の特徴量
に基づき複数の領域に分割して分割データを生成する領
域分割手段と、当該画像上に少なくとも１つの点からなる代表位置を指
定する指定手段と、当該分割データを参照することにより当該代表位置を含
む所定の連続領域の形状を変更する形状変更手段と、形状変更された当該連続領域を表示する表示表示手段
と、当該形状変更手段による形状変更の収束を判定する収束
判定手段と、変更後の当該連続領域を抽出領域とする抽出領域設定手
段とを有することを特徴とする画像抽出装置。
【請求項１９】画像の入力ステップと、当該画像を第１の特徴量に基づき複数の領域に分割して
分割データを生成する領域分割ステップと、当該画像上に少なくとも１つの点からなる代表位置を指
定する代表位置指定ステップと、当該分割データ及び第２の特徴量の少なくとも一方を参
照することにより当該代表位置を含む所定の連続領域の
形状を変更する形状変更ステップと、形状変更された当該連続領域を表示する表示ステップ
と、変更後の当該連続領域を抽出領域とする抽出領域設定ス
テップとからなる画像処理方法のプログラムを記憶する
ことを特徴とする記憶媒体。
【請求項２０】当該第１の特徴量は、色成分特徴量及
び動きベクトル特徴量の少なくとも一方である請求項１
９に記載の記憶媒体。