JP2000067244A - カラー画像の領域統合方法およびプログラム記憶媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 グラデーションや陰影を含む物体の領域を1
つの領域として抽出できるカラー画像の領域統合方法お
よびプログラム記憶媒体を提供する。 【解決手段】 物体領域抽出部２の領域統合手段２bに
より、カラー画像の画素間の色差に基づいて求められた
グラデーション領域判定値と上記連続する分割領域群の
各境界における色変化の連続性とによって、上記連続す
る分割領域群がグラデーション領域であるか判定して、
グラデーション領域と判定された上記連続する分割領域
群を統合する。また、上記物体領域抽出部２の領域統合
手段２bにより、カラー画像の全画素の彩度に基づいて
求められた色調値と上記分割領域間の境界線を挟む画素
間の色差に基づいて求められた物体領域判定値とによっ
て、上記隣接する分割領域が物体領域であるか判定し
て、物体領域と判定された上記隣接する分割領域を統合
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、画像検索等の形
状抽出において用いられるカラー画像の領域統合方法お
よびプログラム記憶媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術および発明が解決しようとする課題】従来
より、カラー画像の検索において、検索条件とする画像
の物体形状を抽出するための前処理として色特徴による
物体領域抽出処理が行われる。ところが、自然画像で
は、例えば空や海の背景にはグラデーション、物体には
陰影がつくため、画像を単純に色で複数領域に分割する
だけでは、グラデーションや陰影を含む背景や物体の領
域が複数領域として抽出されてしまうという問題があ
る。このため、物体領域と背景との境界を精度よく抽出
するには、グラデーションや陰影等の連続した小領域間
の特徴も考慮して物体領域を判定しなくてならない。

【０００３】そこで、この発明の目的は、グラデーショ
ンや陰影を含む物体の領域を1つの領域として抽出でき
るカラー画像の領域統合方法およびプログラム記憶媒体
を提供することにある。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１のカラー画像の領域統合方法は、カラー画
像の色情報に基づいて分割された分割領域を統合するカ
ラー画像の領域統合方法において、上記カラー画像の画
素間の色差に基づいて、上記分割領域のうちの連続する
分割領域群がグラデーション領域であるかを判定するた
めのグラデーション領域判定値を求めるステップと、上
記グラデーション領域判定値と上記連続する分割領域群
の各境界における色変化の連続性とによって上記連続す
る分割領域群がグラデーション領域であるか判定して、
グラデーション領域と判定された上記連続する分割領域
群を統合するステップとを有することを特徴としてい
る。

【０００５】上記請求項１のカラー画像の領域統合方法
によれば、上記カラー画像の画素間の色差に基づいて求
められたグラデーション領域判定値と上記カラー画像の
色情報に基づいて分割された分割領域間の境界における
色変化の連続性とによって、上記連続する分割領域群が
グラデーション領域であるか判定して、グラデーション
領域であると判定された上記分割領域群を１つの領域に
統合する。そうすることによって、背景や物体の複数の
小領域に分割されたグラデーション領域を統合する。こ
のように、上記グラデーション領域判定値と共に上記分
割領域間の境界の色変化の方向も考慮してグラデーショ
ン領域を判定して、背景や物体の複数の小領域に分割さ
れたグラデーション領域を統合することによって、物体
領域の抽出時にグラデーションや陰影を含む物体の領域
を１つの領域として抽出できる。

【０００６】また、請求項２のカラー画像の領域統合方
法は、請求項１のカラー画像の領域統合方法において、
上記グラデーション領域判定値を求めるステップにおい
て、上記カラー画像の画素間の色差の平均値を上記グラ
デーション領域判定値とすることを特徴としている。

【０００７】上記請求項２のカラー画像の領域統合方法
によれば、上記カラー画像全体の色の変化の度合いを表
す上記カラー画像の画素間の色差の平均値を上記グラデ
ーション領域判定値とすることによって、グラデーショ
ン領域の判定に適切なグラデーション領域判定値を得る
ことができる。

【０００８】また、請求項３のカラー画像の領域統合方
法は、請求項１のカラー画像の領域統合方法において、
上記グラデーション領域と判定された上記分割領域を統
合するステップにおいて、上記分割領域のうちの上記カ
ラー画像の所定の方向に沿って連なる少なくとも３つの
分割領域からなる分割領域群について、上記分割領域群
の各境界線を挟む画素間の色差が上記グラデーション領
域判定値よりも小さく、かつ、上記分割領域群の各境界
における色の変化方向が同一方向のとき、上記分割領域
群をグラデーション領域として統合することを特徴とし
ている。

【０００９】上記請求項３のカラー画像の領域統合方法
によれば、上記カラー画像の所定の方向(例えば水平方
向または垂直方向)に沿って連続する少なくとも３つの
分割領域群がある場合、上記分割領域群の各境界線を挟
む画素間の色差が上記グラデーション領域判定値よりも
小さく、かつ、上記分割領域群の各境界で色の変化方向
が同一方向のとき、グラデーション領域であるとして上
記分割領域群を統合する。こうして、上記カラー画像の
全分割領域について連続する少なくとも３つの分割領域
群の判定と統合とを行うことによって、グラデーション
領域を確実に判定して統合できる。

【００１０】また、請求項４のカラー画像の領域統合方
法は、請求項１乃至３のいずれか１つのカラー画像の領
域統合方法において、上記カラー画像の画素の彩度に基
づいて、上記カラー画像全体の色調値を求めるステップ
と、上記分割領域間の境界線を挟む画素間の色差に基づ
いて、上記分割領域のうちの隣接する分割領域が物体領
域であるかを判定するための物体領域判定値を求めるス
テップと、上記カラー画像全体の色調値に応じて加工さ
れた上記物体領域判定値によって上記隣接する分割領域
が物体領域であるか判定して、物体領域と判定された上
記隣接する分割領域を統合するステップとを有すること
を特徴としている。

【００１１】上記請求項４のカラー画像の領域統合方法
によれば、上記カラー画像の画素の彩度に基づいて上記
カラー画像全体の色彩の濃淡を表す色調値を求めると共
に、上記分割領域間の境界線を挟む画素間の色差に基づ
いて物体領域判定値を求める。そして、上記カラー画像
全体の色調値に応じて加工された上記物体領域判定値
(例えば色空間における軸方向成分のいずれかが選択お
よび加工された物体領域判定値)によって、上記隣接す
る分割領域が物体領域であるか判定して、物体領域であ
ると判定された上記隣接する分割領域を１つの領域に統
合する。このようにしてグラデーションや陰影を含む物
体の領域を１つの物体領域として統合できる。

【００１２】また、請求項５のカラー画像の領域統合方
法は、請求項４のカラー画像の領域統合方法において、
上記カラー画像全体の色調値を求めるステップにおい
て、上記カラー画像の全画素の彩度の平均値を上記色調
値とすることを特徴としている。

【００１３】上記請求項５のカラー画像の領域統合方法
によれば、上記カラー画像の全画素の彩度の平均値によ
って、上記カラー画像全体の色調値を容易に表すことが
できる。

【００１４】また、請求項６のカラー画像の領域統合方
法は、請求項４のカラー画像の領域統合方法において、
上記カラー画像全体の色調値を求めるステップにおい
て、上記カラー画像の全画素について彩度の軸方向に分
割された分割域毎の画素数を表すヒストグラムを作成
し、その各分割域の代表彩度値が鮮やかなほど大きくな
るように上記各分割域の上記代表彩度値に重み付けされ
た上記ヒストグラムより彩度の平均値を求めて、上記彩
度の平均値を上記色調値とすることを特徴としている。

【００１５】上記請求項６のカラー画像の領域統合方法
によれば、上記カラー画像の全画素について彩度の軸方
向に分割して作成されたヒストグラムの各分割域の代表
彩度値に鮮やかになるほど大きくなるように重み付け
し、その各分割域の代表彩度値が重み付けされたヒスト
グラムより彩度の平均値求める。そうして求めた彩度の
平均値によって、色彩の淡いカラー画像においても色彩
の特徴を顕著に表す色調値を得ることができる。

【００１６】また、請求項７のカラー画像の領域統合方
法は、請求項４のカラー画像の領域統合方法において、
上記物体領域判定値を求めるステップにおいて、上記分
割領域間の境界線を挟む画素間の色差の平均値,標準偏
差値に基づいて求めた判定値を上記物体領域判定値とす
ることを特徴としている。

【００１７】上記請求項７のカラー画像の領域統合方法
によれば、上記分割領域間の境界線を挟む画素間の色差
の平均値,標準偏差値に基づいて求めた判定値を上記物
体領域判定値とすることによって、物体領域判定値を大
きくし、物体領域の判定レベルをゆるやかにして、背景
と物体との境界の色差があまり明確でないカラー画像に
ついても、物体領域の判定を容易にする。

【００１８】また、請求項８のカラー画像の領域統合方
法は、請求項４のカラー画像の領域統合方法において、
上記物体領域と判定された上記隣接する分割領域を統合
するステップにおいて、上記分割領域毎にその分割領域
に含まれる画素の色平均値を夫々求め、上記隣接する分
割領域の色平均値の差が上記カラー画像全体の色調値に
応じて加工された上記物体領域判定値よりも小さいと
き、上記隣接する分割領域を物体領域として統合するこ
とを特徴としている。

【００１９】上記請求項８のカラー画像の領域統合方法
によれば、上記分割領域毎にその領域に含まれる画素の
色平均値を求め、上記カラー画像の全分割領域のうちの
隣接する分割領域について、隣接する分割領域の色平均
値の差が上記カラー画像全体の色調値に応じて加工され
た上記物体領域判定値よりも小さいとき、隣接する分割
領域を物体領域として統合する。このように、上記隣接
する分割領域の色平均値の差と上記物体領域判定値とを
比較することによって、物体領域を確実に判定して統合
できる。

【００２０】また、請求項９のプログラム記憶媒体は、
カラー画像の色情報に基づいて分割された分割領域を統
合する情報処理プログラムが記憶されたプログラム記憶
媒体であって、上記カラー画像の画素間の色差に基づい
て、上記分割領域のうちの連続する分割領域群がグラデ
ーション領域であるかを判定するためのグラデーション
領域判定値を求めるステップと、上記グラデーション領
域判定値と上記連続する分割領域群の各境界における色
変化の連続性とによって上記連続する分割領域群がグラ
デーション領域であるか判定して、グラデーション領域
と判定された上記連続する分割領域群を統合するステッ
プとを有する情報処理プログラムを記憶したことを特徴
としている。

【００２１】上記請求項９のプログラム記憶媒体によれ
ば、上記カラー画像の画素間の色差に基づいて求められ
たグラデーション領域判定値と上記カラー画像の色情報
に基づいて分割された分割領域間の境界における色変化
の連続性とによって、上記連続する分割領域群がグラデ
ーション領域であるか判定して、グラデーション領域で
あると判定された上記分割領域群を１つの領域に統合す
る。そうすることによって、背景や物体の複数の小領域
に分割されたグラデーション領域を統合する。このよう
に、上記グラデーション領域判定値と共に上記分割領域
間の境界の色変化の方向も考慮してグラデーション領域
を判定して、背景や物体の複数の小領域に分割されたグ
ラデーション領域を統合することによって、物体領域の
抽出時にグラデーションや陰影を含む物体の領域を１つ
の領域として抽出できる。

【００２２】

【発明の実施の形態】以下、この発明のカラー画像の領
域統合方法およびプログラム記憶媒体を図示の実施の形
態により詳細に説明する。

【００２３】図１はこの発明の実施の一形態のカラー画
像の領域統合方法を用いた特徴領域抽出装置の機能ブロ
ック図であり、１は画像データや各種指示等が入力され
る入力部、２はカラー画像の物体領域抽出を行う物体領
域抽出部、３は上記物体領域抽出部２により物体領域が
抽出された画像データの特徴量を抽出する特徴量抽出部
である。上記物体領域抽出部２は、画像データの色情報
に基づいて領域分割する領域分割手段２aと、上記領域
分割手段２aにより分割された分割領域を統合する領域
統合手段２bと、上記領域統合手段２bによる領域統合の
後の各分割領域から物体領域を判定する物体領域判定手
段２cとを有している。

【００２４】また、図２は図１の機能を実現するための
ハードウェア構成を示す図である。上記色特徴抽出装置
は、図２に示すように、装置全体の動作を制御する制御
装置１１と、画像,文字等を表示すると共に、操作のた
めの各種表示等を行うＣＲＴ(カソード・レイ・チュー
ブ)１２と、各種入力操作,指示操作等を行うためのキー
ボード１３およびマウス１４と、上記制御装置１１に内
蔵され、データ保管媒体であるフロッピーディスク１５
aの記録再生を行うフロッピーディスクドライブ１５b
と、ハードディスク装置１６と、画像データあるいは画
像編成により作成した図面等を出力するためのプリンタ
１７と、画像データを取り込むためのスキャナ１８と、
上記制御装置１１に内蔵され、ＣＤ(コンパクト・ディ
スク)１９aの再生を行うＣＤ−ＲＯＭドライブ１９b
と、音声出力のためのスピーカ２０と、音声入力のため
のマイクロフォン２１とによって構成されている。上記
ＣＲＴ１２,キーボード１３,マウス１４,ハードディス
ク装置１６,プリンタ１７,スキャナ１８,スピーカ２０
およびマイクロフォン２１を制御装置１１に接続してい
る。

【００２５】図３は図２の制御装置１１に搭載されたＣ
ＰＵ(中央処理装置)２５を中心としたブロック図であ
る。

【００２６】図３に示すように、上記ＣＰＵ２５には、
たとえばインテル社製の品番ｉ８０４８６ＤＸ等を用い
ている。そして、上記ＣＰＵ２５は、装置全体を制御す
るプログラムが格納されるＲＯＭ(リード・オンリー・
メモリー)２８と、各種データおよびプログラムが格納
されるＲＡＭ(ランダム・アクセス・メモリー)２９と、
画像あるいは文字等をＣＲＴ１２に表示させる表示制御
回路３０と、上記キーボード１３からの入力を転送制御
するキーボード制御回路３１と、上記マウス１４からの
入力を転送制御するマウス制御回路３２と、上記フロッ
ピーディスクドライブ１５bを制御するフロッピーディ
スクドライブ制御回路３３と、上記ハードディスク装置
１６を制御するハードディスク制御回路３４と、上記プ
リンタ１７への出力を制御するプリンタ制御回路３５
と、上記スキャナ１８を制御するスキャナ制御回路３６
と、上記ＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bを制御するＣＤ−
ＲＯＭドライブ制御回路３７と、上記スピーカ２０を制
御するスピーカ制御回路３８と、上記マイクロフォン２
１を制御するマイクロフォン制御回路３９とをデータバ
ス２６を介して接続している。

【００２７】また、上記ＣＰＵ２５に、装置全体を動作
させるために必要な基準クロックを発生するクロック２
７を接続し、さらにデータバス２６を介して各種拡張ボ
ードを接続するための拡張スロット４０を接続してい
る。なお、上記拡張スロット４０にＳＣＳＩＩボードを
接続して、フロッピーディスクドライブ１５b,ハードデ
ィスク装置１６,スキャナ１８およびＣＤ−ＲＯＭドラ
イブ１９b等を接続してもよい。

【００２８】上記特徴領域抽出装置では、上記キーボー
ド１３,マウス１４,スキャナ１８およびＣＤ−ＲＯＭド
ライブ１９bで図１に示す入力部１を構成すると共に、
ＣＰＵ２５で図１に示す物体領域抽出部２および特徴量
抽出部３を構成している。

【００２９】上記構成の特徴領域抽出装置は、図４,図
５,図６および図７のフローチャートに従って動作す
る。図４は上記特徴領域抽出装置のプログラムのメイン
ルーチンを示すフローチャートである。

【００３０】図４において、まず、プログラムが起動さ
れると、ステップＳ１において、後述する処理で必要な
フラグの初期化や初期画面表示等が行われる。 次に、ステップＳ２に進み、ＣＲＴ１２に表示された初
期画面からジョブメニューの「物体領域抽出」が選択さ
れたか否かを判定して、「物体領域抽出」が選択された
と判定すると、ステップＳ３に進み、物体領域抽出部2
により物体領域抽出処理を行って、ステップＳ９に進
む。一方、ステップＳ２で「物体領域抽出」が選択され
ていないと判定すると、ステップＳ４に進む。 次に、ステップＳ４で「特徴量抽出」が選択されたか否
かを判定して、「特徴量抽出」が選択されたと判定する
と、ステップＳ５に進み、特徴量抽出部３により特徴量
抽出処理を行って、ステップＳ９に進む。一方、ステッ
プＳ４で「特徴量抽出」が選択されていないと判定する
と、ステップＳ６に進む。 次に、ステップＳ６で「その他のメニュー」が選択され
たか否かを判定して、「その他のメニュー」が選択され
たと判定すると、ステップＳ７に進み、その他のメニュ
ー処理を行って、ステップＳ９に進む。一方、「その他
のメニュー」が選択されていないと判定すると、ステッ
プＳ８に進む。 そして、ステップＳ８で「終了」が選択されたか否かを
判定して、「終了」が選択されたと判定すると、この処
理を終了する。一方、ステップＳ８で「終了」が選択さ
れていないと判定すると、ステップＳ９に進み、ステッ
プＳ９でその他の処理を行った後、ステップＳ２に戻
る。

【００３１】以下、上記ステップＳ３の物体領域抽出処
理およびステップＳ５の特徴量抽出処理について説明す
る。なお、その他のステップについては、この発明に直
接関係しないので、詳細な説明は省略する。 ［物体領域抽出処理］図５は、上記物体領域抽出部２に
よるステップＳ３の物体領域抽出処理サブルーチンを示
すフローチャートである。 まず、ステップＳ３１で物体領域抽出処理を行う画像デ
ータを読み込む。 次に、ステップＳ３２に進み、領域分割手段２aによっ
て、画像の色情報を利用して領域分割を行う。この領域
分割については、例えば、画像の色情報に合わせて色を
分類し、その色分類毎に領域を分割する方法がある。 次に、ステップＳ３３に進み、領域統合手段２bによっ
て、領域分割により分割された分割領域のうちの同一領
域と判定される分割領域を統合する。 次に、ステップＳ３４に進み、物体領域判定手段２cに
よって、各分割領域について物体領域を判定する。上記
物体領域判定は、例えば次の(１),(２)の方法により行
う。 (１) 画像内の中心付近にある分割領域を物体領域とす
る。 (２) 画像の端にかかる一定の大きさ以上の分割領域を
背景領域とし、残った分割領域を物体領域とする。 そして、ステップＳ３５に進み、物体領域データを保存
して、上位の処理に戻る。

【００３２】図６は、上記ステップＳ３３の領域統合処
理サブルーチンを示すフローチャートである。まず、ス
テップＳ３３１で画像の色情報から画像全体の色調値を
計算する。上記画像の色調を数値化するには、例えば次
の(ｉ),(ii)の方法を行う。 (ｉ) 次式により求めた画像全体の彩度の平均値を色調
値とする。

【数１】 (ii) 彩度方向を任意の数に分割してヒストグラムを取
り、そのヒストグラムの各分割域の代表彩度値に彩度が
鮮やかなほど大きくなるように重みを付けて重心値(重
み付けされた代表彩度値の平均値)を次のとおり計算
し、その重心値を色調値とする。

【数２】 次に、ステップＳ３３２に進み、隣り合う画素間の色差
に基づいてグラデーション領域判定値を計算する。上記
グラデーション領域判定値には、以下に示すように、隣
り合う画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値
を利用する。

【数３】 次に、ステップＳ３３３に進み、互いに隣接する分割領
域の境界線上の画素間の色差から物体領域判定値を計算
する。上記物体領域判定値には、以下に示すように、領
域境界上の隣り合う画素間の色差の平均値と標準偏差値
とに基づいて求められた物体領域色相判定値,体領域明
度判定値および物体領域彩度判定値を利用する。

【数４】 そして、画像全体の色調値に合わせて、次の〜に示
すように、物体領域色相判定値，物体領域明度判定値お
よび物体領域彩度判定値を選択し加工する。 色調値が所定の下しきい値よりも低いとき、物体領
域判定値のうちの物体領域色相判定値,物体領域明度判
定値を判定条件とする。

【００３３】 色調値が所定の下しきい値と上しきい
値との間のとき、物体領域判定値のうちの物体領域色相
判定値を判定条件とすると共に、物体領域明度判定値,
物体領域彩度判定値については、一定値以上のときに判
定条件とする。

【００３４】 色調値が所定の上しきい値よりも高い
とき、物体領域色相判定値,物体領域明度判定値および
物体領域彩度判定値を判定条件とし、各判定値が一定値
以上の大きさのときはさらに各判定値を大きくする。

【００３５】次に、ステップＳ３３４に進み、ステップ
Ｓ３３３で選択された物体領域判定値を利用して物体領
域の統合を行う。この物体領域統合処理では、分割領域
毎にその領域に含まれる画素の色(色相,明度および彩
度)の平均値を計算した後、隣接する分割領域同士の色
平均値の差を取り、色平均値の差が上記物体領域判定値
よりも小さい場合は、同一物体領域とみなしてその隣接
する分割領域を統合する。

【００３６】次に、ステップＳ３３５に進み、グラデー
ション領域判定値を利用して各領域のグラデーション領
域の統合を行う。このグラデーション領域統合処理で
は、画像の水平方向または垂直方向に連なる３つの分割
領域を捜し出し、その３つの分割領域間の境界線を挟む
画素間の色差を計算して、画素間の色差がグラデーショ
ン領域判定値よりも小さく、かつ、2つの境界で色(色
相,明度および彩度)の変化方向が同一方向の場合、上記
３つの分割領域をグラデーション領域として統合する。

【００３７】そして、ステップＳ３３６に進み、領域統
合処理の1回目で、かつ、色調値が色調判定値よりも大
きいと判別すると、ステップＳ３３３に進み、再度、物
体領域の統合処理,グラデーション領域の統合処理を行
う。一方、ステップＳ３３６で領域統合処理の1回目
で、かつ、色調値が色調判定値未満であると判別する
と、上位の処理に戻る。

【００３８】［特徴量抽出処理］図７は、上記特徴量抽
出部３によるステップＳ4の特徴量抽出処理を示すフロ
ーチャートである。 まず、ステップＳ５１で特徴量抽出処理を行う画像デー
タを読み込む。 次に、ステップＳ５２に進み、画像データに対応する物
体領域データを読み込む。 次に、ステップＳ５３に進み、画像データおよび物体領
域データから画像の特徴量を抽出する。 そして、ステップＳ５４に進み、抽出された特徴量を保
存した後、上位の処理に戻る。

【００３９】上記ステップＳ５３の画像データおよび物
体領域データから抽出される特徴量としては、例えば、
次の(a),(b)等がある。 (a) 画像全体の色情報、テクスチャ情報 (b) 分割領域の大きさ、色情報、輪郭線の形状、テク
スチャ情報 そして、これら特徴量は、画像認識,画像検索等に利用
される。

【００４０】このように、上記グラデーション領域判定
値と共に分割領域間の境界の色変化の方向も考慮してグ
ラデーション領域を判定して、背景や物体の複数の小領
域に分割されたグラデーション領域を統合することによ
って、物体領域の抽出時にグラデーションや陰影を含む
物体の領域を1つの領域として抽出することができる。

【００４１】また、上記カラー画像の画素間の色差(色
相差,明度差および彩度差)の平均値を上記グラデーショ
ン領域判定値とすることによって、グラデーション領域
の判定に適切なグラデーション領域判定値を得ることが
できる。

【００４２】また、上記カラー画像の水平方向または垂
直方向にいずれか一方向に沿って連続する３つの分割領
域群がある場合、上記分割領域群の各境界線を挟む画素
間の色差が上記グラデーション領域判定値よりも小さ
く、かつ、上記分割領域群の各境界で色の変化方向が同
一方向のとき、グラデーション領域であるとして上記分
割領域群を統合することによって、グラデーション領域
を確実に判定して統合することができる。なお、グラデ
ーション領域の統合は、連続する３つの分割領域群に限
らず、連続する４以上の分割領域群をグラデーション領
域として統合してもよい。また、グラデーションの判定
は、水平方向、垂直方向以外の方向に沿って連続する分
割領域について行ってもよい。

【００４３】また、上記カラー画像全体の色調値に応じ
て加工された上記物体領域判定値によって、上記隣接す
る分割領域が物体領域であるか判定して、物体領域であ
ると判定された上記隣接する分割領域を１つの領域に統
合することによって、グラデーションや陰影を含む物体
の領域を１つの物体領域として統合することができる。

【００４４】また、上記カラー画像の全画素の彩度の平
均値を上記色調値とした場合、上記カラー画像の全画素
の彩度の平均値によって、上記カラー画像全体の色調値
を容易に表すことができる。

【００４５】また、上記カラー画像全体について彩度の
軸方向に分割して作成されたヒストグラムについて各分
割域の代表彩度値に鮮やかになるほど大きくなるように
重み付けし、その各分割域の代表彩度値が重み付けされ
たヒストグラムより求めた彩度の平均値によって、カラ
ー画像の色彩の特徴を顕著に表す色調値が容易に得ら
れ、色彩の淡いカラー画像においても有効な色調値を物
体領域の統合に用いることができる。

【００４６】また、上記分割領域間の境界線を挟む画素
間の色相差,明度差および彩度差の平均値,標準偏差値に
基づいて求めた判定値を物体領域判定値(物体領域色相
判定値,物体領域明度判定値および物体領域彩度判定値)
として、平均値に標準偏差値の条件に加えることにより
物体領域判定値を大きくすることによって、背景と物体
との境界の色差が明確に判定することができる。

【００４７】また、上記隣接する分割領域の色平均値の
差と上記色調値に応じて加工された物体領域判定値とを
比較することによって、物体領域を確実に判定して統合
することができる。

【００４８】上記実施の形態では、画像データ保管媒体
としてフロッピーディスク１５aおよびハードディスク
装置１６で構成しているが、光磁気ディスク装置等の他
の情報記憶装置であってもよい。また、上記入力部１と
しては、スキャナ１８,ＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bを用
いているが、スチルカメラやデジタルカメラ等の他の入
力装置を用いてもよい。また、出力装置としてプリンタ
１７を用いているが、デジタル複写機等の他の出力装置
を用いてもよい。

【００４９】上記実施の形態では、ＨＬＳ色空間におい
て分割領域を統合したが、色空間はこれに限らず、Ｌ＊
ａ＊ｂ＊色空間(ＪＩＳ Ｚ８７２９−(１９８０))等で
もよいのは勿論である。

【００５０】また、上記実施の形態では、制御装置１１
全体を制御するプログラムがＲＯＭ２８に記憶されてい
る特徴領域抽出装置について説明しているが、この発明
によるプログラムの一部または全部をフロッピーディス
ク等のプログラム記憶媒体に保管して、必要に応じて上
記プログラムをパーソナルコンピュータ等の情報処理装
置に読み込んで、実行させてもよい。

【００５１】

【発明の効果】以上より明らかなように、請求項１の発
明のカラー画像の領域統合方法は、カラー画像の色情報
に基づいて分割された分割領域を統合するカラー画像の
領域統合方法において、上記カラー画像の画素間の色差
に基づいて求められたグラデーション領域判定値と上記
カラー画像の色情報に基づいて分割された分割領域間の
境界における色変化の連続性とによって、上記連続する
分割領域群がグラデーション領域であるか判定して、グ
ラデーション領域であると判定された上記分割領域群に
ついて１つの分割領域に統合するものである。

【００５２】したがって、請求項１の発明のカラー画像
の領域統合方法によれば、上記グラデーション領域判定
値と共に上記分割領域間の境界の色変化の方向も考慮し
てグラデーション領域を判定して、背景や物体の複数の
小領域に分割されたグラデーション領域を統合すること
によって、物体領域の抽出時にグラデーションや陰影を
含む物体の領域を１つの領域として抽出することができ
る。

【００５３】また、請求項２の発明のカラー画像の領域
統合方法は、請求項１のカラー画像の領域統合方法にお
いて、上記グラデーション領域判定値を求めるステップ
において、上記カラー画像の画素間の色差の平均値を上
記グラデーション領域判定値とするので、グラデーショ
ン領域の判定に適切なグラデーション領域判定値を得る
ことができる。

【００５４】また、請求項３の発明のカラー画像の領域
統合方法は、請求項１のカラー画像の領域統合方法にお
いて、上記カラー画像の所定の方向に沿って連続する少
なくとも３つの分割領域群がある場合、上記分割領域群
の各境界線を挟む画素間の色差が上記グラデーション領
域判定値よりも小さく、かつ、上記分割領域群の各境界
で色の変化方向が同一方向のとき、グラデーション領域
であるとして上記分割領域群を統合して、上記カラー画
像の全分割領域について連続する少なくとも３つの分割
領域群の判定と統合とを行うので、グラデーション領域
を確実に判定して統合することができる。

【００５５】また、請求項４の発明のカラー画像の領域
統合方法は、請求項１乃至３のいずれか１つのカラー画
像の領域統合方法において、上記カラー画像の画素の彩
度に基づいて上記カラー画像全体の色彩の濃淡を表す色
調値を求めると共に、上記隣接する分割領域間の境界線
を挟む画素間の色差に基づいて物体領域判定値を求め
て、上記カラー画像全体の色調値に応じて加工された上
記物体領域判定値によって上記隣接する分割領域が物体
領域であるか判定して、物体領域であると判定された上
記隣接する分割領域について１つの分割領域に統合する
ので、グラデーションや陰影を含む物体の領域を１つの
物体領域として統合することができる。

【００５６】また、請求項５の発明のカラー画像の領域
統合方法は、請求項４のカラー画像の領域統合方法にお
いて、上記カラー画像全体の色調値を求めるステップに
おいて、上記カラー画像の全画素の彩度の平均値を上記
色調値とするので、上記カラー画像の全画素の彩度の平
均値によりカラー画像全体の色調値を容易に表すことが
できる。

【００５７】また、請求項６の発明のカラー画像の領域
統合方法は、請求項４のカラー画像の領域統合方法にお
いて、上記カラー画像全体の色調値を求めるステップに
おいて、上記カラー画像の全画素について彩度の軸方向
に分割された分割域毎の画素数を表すヒストグラムを作
成し、その各分割域の代表彩度値に彩度が鮮やかになる
ほど大きくなるように上記各分割域の代表彩度値に重み
付けされた上記ヒストグラムより彩度の平均値を求め
て、上記彩度の平均値を上記色調値とするので、その彩
度の平均値により色彩の淡いカラー画像においても色彩
の特徴を顕著に表す色調値を得ることができる。

【００５８】また、請求項７の発明のカラー画像の領域
統合方法は、請求項４のカラー画像の領域統合方法にお
いて、上記物体領域判定値を求めるステップにおいて、
上記分割領域間の境界線を挟む画素間の色差の平均値,
標準偏差値に基づいて求めた判定値を上記物体領域判定
値とするので、背景と物体との境界の色差があまり明確
でないカラー画像についても物体領域の判定を容易に行
うことができる。

【００５９】また、請求項８の発明のカラー画像の領域
統合方法は、請求項４のカラー画像の領域統合方法にお
いて、上記分割領域毎にその領域に含まれる画素の色平
均値を求め、上記カラー画像の全分割領域のうちの隣接
する分割領域について、隣接する分割領域の色平均値の
差が上記カラー画像全体の色調値に応じて加工された上
記物体領域判定値よりも小さいとき、その隣接する分割
領域を物体領域として統合するので、物体領域を確実に
判定して統合できる。

【００６０】また、請求項９の発明のプログラム記憶媒
体は、カラー画像の色情報に基づいて分割された分割領
域を統合する情報処理プログラムが記憶されたプログラ
ム記憶媒体であって、上記カラー画像の画素間の色差に
基づいて、上記分割領域のうちの連続する分割領域群が
グラデーション領域であるかを判定するためのグラデー
ション領域判定値を求めるステップと、上記グラデーシ
ョン領域判定値と上記連続する分割領域群の各境界にお
ける色変化の連続性とによって上記連続する分割領域群
がグラデーション領域であるか判定して、グラデーショ
ン領域と判定された上記連続する分割領域群を統合する
ステップとを有する情報処理プログラムを記憶したもの
である。

【００６１】したがって、請求項９の発明のプログラム
記憶媒体に記憶された上記情報処理プログラムをパーソ
ナルコンピュータ等の情報処理装置に読み込んで実行す
ることによって、上記グラデーション領域判定値と共に
上記分割領域間の境界の色変化の方向も考慮してグラデ
ーション領域を判定して統合することによって、物体領
域の抽出時にグラデーションや陰影を含む物体の領域を
１つの領域として抽出することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 図１はこの発明の実施の一形態のカラー画像
の領域統合方法を用いた特徴領域抽出装置の機能ブロッ
ク図である。

【図２】 図２は図１の機能を実現するハードウェア構
成を示す図である。

【図３】 図３は図２に示す制御装置に搭載されたＣＰ
Ｕを中心としたブロック図である。

【図４】 図４は図３のＣＰＵの基本処理動作を説明す
るフローチャートである。

【図５】 図５は図４の物体領域抽出処理を示すフロー
チャートである。

【図６】 図６は図５の領域統合処理を示すフローチャ
ートである。

【図７】 図７は図４の特徴量抽出処理を示すフローチ
ャートである。

【符号の説明】

１…入力部、 ２…物体領域抽出部、 ２a…領域分割手段、 ２b…領域統合手段、 ２c…物体領域判定手段、 ３…特徴量抽出部。

フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA11 BA02 BA28 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB08 CB12 CB16 CC03 CE09 CH11 DA08 DB02 DB06 DB09 DC23 DC25 DC30 DC32 DC36 5L096 AA02 AA06 CA16 CA18 EA35 FA15 FA37 FA45 GA19 LA05

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 カラー画像の色情報に基づいて分割され
   た分割領域を統合するカラー画像の領域統合方法におい
   て、 上記カラー画像の画素間の色差に基づいて、上記分割領
   域のうちの連続する分割領域群がグラデーション領域で
   あるかを判定するためのグラデーション領域判定値を求
   めるステップと、 上記グラデーション領域判定値と上記連続する分割領域
   群の各境界における色変化の連続性とによって上記連続
   する分割領域群がグラデーション領域であるか判定し
   て、グラデーション領域と判定された上記連続する分割
   領域群を統合するステップとを有することを特徴とする
   カラー画像の領域統合方法。
2. 【請求項２】 請求項１に記載のカラー画像の領域統合
   方法において、 上記グラデーション領域判定値を求めるステップにおい
   て、上記カラー画像の画素間の色差の平均値を上記グラ
   デーション領域判定値とすることを特徴とするカラー画
   像の領域統合方法。
3. 【請求項３】 請求項１に記載のカラー画像の領域統合
   方法において、 上記グラデーション領域と判定された上記分割領域を統
   合するステップにおいて、上記分割領域のうちの上記カ
   ラー画像の所定の方向に沿って連なる少なくとも３つの
   分割領域からなる分割領域群について、上記分割領域群
   の各境界線を挟む画素間の色差が上記グラデーション領
   域判定値よりも小さく、かつ、上記分割領域群の各境界
   における色の変化方向が同一方向のとき、上記分割領域
   群をグラデーション領域として統合することを特徴とす
   るカラー画像の領域統合方法。
4. 【請求項４】 請求項１乃至３のいずれか１つに記載の
   カラー画像の領域統合方法において、 上記カラー画像の画素の彩度に基づいて、上記カラー画
   像全体の色調値を求めるステップと、 上記分割領域間の境界線を挟む画素間の色差に基づい
   て、上記分割領域のうちの隣接する分割領域が物体領域
   であるかを判定するための物体領域判定値を求めるステ
   ップと、 上記カラー画像全体の色調値に応じて加工された上記物
   体領域判定値によって上記隣接する分割領域が物体領域
   であるか判定して、物体領域と判定された上記隣接する
   分割領域を統合するステップとを有することを特徴とす
   るカラー画像の領域統合方法。
5. 【請求項５】 請求項４に記載のカラー画像の領域統合
   方法において、 上記カラー画像全体の色調値を求めるステップにおい
   て、上記カラー画像の全画素の彩度の平均値を上記色調
   値とすることを特徴とするカラー画像の領域統合方法。
6. 【請求項６】 請求項４に記載のカラー画像の領域統合
   方法において、 上記カラー画像全体の色調値を求めるステップにおい
   て、上記カラー画像の全画素について彩度の軸方向に分
   割された分割域毎の画素数を表すヒストグラムを作成
   し、その各分割域の代表彩度値が鮮やかなほど大きくな
   るように上記各分割域の上記代表彩度値に重み付けされ
   た上記ヒストグラムより彩度の平均値を求めて、上記彩
   度の平均値を上記色調値とすることを特徴とするカラー
   画像の領域統合方法。
7. 【請求項７】 請求項４に記載のカラー画像の領域統合
   方法において、 上記物体領域判定値を求めるステップにおいて、上記分
   割領域間の境界線を挟む画素間の色差の平均値,標準偏
   差値に基づいて求めた判定値を上記物体領域判定値とす
   ることを特徴とするカラー画像の領域統合方法。
8. 【請求項８】 請求項４に記載のカラー画像の領域統合
   方法において、 上記物体領域と判定された上記隣接する分割領域を統合
   するステップにおいて、上記分割領域毎にその分割領域
   に含まれる画素の色平均値を夫々求め、上記隣接する分
   割領域の色平均値の差が上記カラー画像全体の色調値に
   応じて加工された上記物体領域判定値よりも小さいと
   き、上記隣接する分割領域を物体領域として統合するこ
   とを特徴とするカラー画像の領域統合方法。
9. 【請求項９】 カラー画像の色情報に基づいて分割され
   た分割領域を統合する情報処理プログラムが記憶された
   プログラム記憶媒体であって、 上記カラー画像の画素間の色差に基づいて、上記分割領
   域のうちの連続する分割領域群がグラデーション領域で
   あるかを判定するためのグラデーション領域判定値を求
   めるステップと、 上記グラデーション領域判定値と上記連続する分割領域
   群の各境界における色変化の連続性とによって上記連続
   する分割領域群がグラデーション領域であるか判定し
   て、グラデーション領域と判定された上記連続する分割
   領域群を統合するステップとを有する情報処理プログラ
   ムを記憶したことを特徴とするプログラム記憶媒体。