JP2000132680A - 画像の同色領域抽出方法及びこの方法を記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 単純領域拡張法による画像内の同色領域抽出
では、アニメーションのキャラクタ部の同色領域だけを
抽出するのが困難であるし、グラデーションがかかって
いるような領域では、複数の領域が統合されて抽出され
てしまう。 【解決手段】 ある一定の大きさの領域にした探索ブロ
ックを画像内でラスタスキャンし（Ｓ１〜Ｓ４）、該探
索ブロック内の画素の平均と分散を求め（Ｓ５，Ｓ
６）、分散がある閾値を下回るときに該一定領域を領域
検出の種ブロックとし（Ｓ７，Ｓ８）、種ブロックの基
準信号と種ブロックの周りの画素の信号とのばらつき指
標を求め、該ばらつき指標がある閾値を下回るときに該
画素を種ブロックと同色領域と決定する（Ｓ９）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像を圧縮して通
信や符号化するために、画像内の同色領域を抽出する方
法に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像をオブジェクトごとに分割して、通
信や符号化をおこなう技術は、ＭＰＥＧ−４（Ｍｏｔｉ
ｏｎＰｉｃｔｕｒｅｓＥｘｐｅｒｔｓＧｒｏｕｐ−４）
などで使用されているが、オブジェクトへの領域分割を
画像を単に分割するのではなく、画像の特徴的な部分を
抽出して分割するのは困難であった。

【０００３】画像の特徴的な部分を抽出するための従来
の同色領域抽出方法としては、東京大学出版会「画像解
析ハンドブック」（高木幹雄・下田陽久 監修）Ｐ.６
８９第II部２章 領域分割での単純領域拡張法などがあ
る。単純領域拡張法の処理の流れを以下に示す。

【０００４】（イ）画像をラスター捜査し、どの領域に
も属していない画素を探す。

【０００５】（ロ）その画素の濃淡レベルと、その近傍
（４連結または８連結）で、どの領域にもまだ属してい
ない画素の濃淡レベルとを比較し、その差がある閾値θ
以下ならば１つの領域として統合し、ラベルを付加す
る。

【０００６】（ハ）新たに統合された画素に注目して上
記の（ロ）の操作を行う。

【０００７】（ニ）上記の（ロ）及び（ハ）の操作をそ
れ以上領域が広げられなくなるまで反復する。

【０００８】（ホ）上記の（イ）に戻って新たな画素を
探し、処理を繰り返す。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】アニメーション映像や
ＣＧ（ＣｏｍｐｕｔｅｒＧｒａｐｈｉｃｓ）画像などで
は、背景部は、自然画像と同じようにグラデーションの
ある画像であり、キャラクタ部は、肌色や服の色などの
単色で、ある一定領域をべた塗りしてある映像である。
このような画像をオブジェクトに分割する時は、背景部
よりキャラクタ部が重要であるが、従来の技術では、キ
ャラクタ部の同色の部分だけを抽出すのは困難であっ
た。

【００１０】特徴的なキャラクタ領域だけを抽出するた
めに、従来の単純領域拡張法では、初期の領域を１画素
単位で始めているため、数画素単位の同色領域まで抽出
してしまい、キャラクタ部の同色領域だけを抽出するの
が困難であった。また、同色領域の判定が各画素間だけ
で行われているので、グラデーションがかかっているよ
うな信号の変化のなだらかな領域では、複数の領域が統
合されて抽出されてしまう。

【００１１】本発明の目的は、上記の問題点を解決し、
画像から特徴的な領域だけを確実にかつ処理量を少なく
して抽出できる画像の同色領域抽出方法を提供すること
にある。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記の課題を
解決するために、種ブロックと呼ぶある一定の大きさの
領域を画像内で決定し、該種ブロックを基準に周りの画
素が該種ブロックと同色領域がどうかを画素単位で判定
していき、同色領域を抽出していく。

【００１３】また、種ブロックは、一定の大きさの領域
（以下、探索ブロックと呼ぶ）を画像内でラスタスキャ
ンしていき、該探索ブロック内の信号の分散等を計算
し、その値がある閾値Ａより低い場合に、該探索ブロッ
クを種ブロックと決定する。

【００１４】また、種ブロックを基準に周りの画素を該
種ブロックと同色と判定する方法は、該種ブロック内の
平均値等の信号と判定する画素の信号との分散等を求
め、その値がある閾値Ｂより低ければ同色領域と判定す
る。

【００１５】このように、本発明は、探索ブロックのラ
スタスキャンで種ブロックを決定し、該種ブロック内の
信号の平均を用いて、種ブロックの周りの画素の抽出の
判定を行うことで、グラデーションがかかっているよう
な信号の変化のなだらかな領域でも、複数の領域が統合
されて抽出されてしまうことがなく、また、種ブロック
の面積以下の領域を抽出することなく、ある程度の大き
さをもつ特徴的な領域だけを抽出できるようにしたもの
で、以下の方法及び記録媒体を特徴とする。

【００１６】一定の領域が同一の色で描かれた画像内の
同色領域を抽出する方法であって、ある一定の大きさの
領域にした探索ブロックを画像内でラスタスキャンし、
該探索ブロック内の信号の分散や標準偏差から該信号の
ばらつきを示す指標を求め、該指標がある閾値を下回る
ときに該一定領域を領域検出の種ブロックとして決定
し、前記種ブロックの平均信号や信号の中央値などから
該種ブロックの基準信号を求め、前記基準信号と種ブロ
ックの周りの画素の信号とのばらつき指標を求め、該ば
らつき指標がある閾値を下回るときに該画素を種ブロッ
クと同色領域と決定することを特徴とする画像の同色領
域抽出方法。

【００１７】また、前記種ブロックの周りの画素が該種
ブロックと同色でないときに未定領域とし、該未定領域
は、該種ブロックについて判定したときに該種ブロック
の領域番号と対応した未定領域番号を付けておくことを
特徴とする画像の同色領域抽出方法。

【００１８】また、前記画像の同色領域抽出方法におけ
る処理手順をコンピュータに実行させるプログラムとし
て、該コンピュータが読み取り可能に記録したことを特
徴とする記録媒体。

【００１９】

【発明の実施の形態】図１は、本発明の実施形態を示す
同色領域抽出全体のアルゴリズムであり、図２は図１に
おける領域８近傍探索のアルゴリズムである。

【００２０】原画像は、画像領域のそれぞれの画素の位
置に信号（輝度や濃度）が記憶されているとする。番号
領域として、図１９に示すように、原画像と同じサイズ
の領域を用意しておき、該番号領域における原画像の画
素と同じ位置に抽出された領域の領域番号を書込んで行
く。また、探索ブロックは、原画像と番号領域を同時に
移動しているものとする。

【００２１】また、図１９に示すように、Ｍ番目の探索
領域の領域番号をＮｕｍ（Ｍ）とし、Ｍ番目の領域に対
して、その領域に入らない画素には、該画素の番号領域
にＮｕｍ（Ｍ）に対応する番号として、Ｃｈｋ（Ｍ）を
付ける。例えば、Ｃｈｋ（Ｍ）＝５００＋Ｎｕｍ（Ｍ）
とすると、Ｎｕｍ（Ｍ）＜５００であれば、Ｃｈｋ
（Ｍ）はＮｕｍ（Ｍ）に対して一意に決定される。ま
た、Ｎｕｍとは、現在探索時点で番号領域に書き込まれ
ているすべての領域番号のことである。すなわち、探索
領域Ｎｕｍ（Ｍ）＝ｘのとき、Ｎｕｍは、ｘ，ｘ−１，
ｘ−２，…，３，２，１をあらわす。

【００２２】本実施形態では、８×８の正方形の探索ブ
ロックを図３、図４のように、左上から始まり横に１画
素ずつ移動するラスタスキャンを行い、右端まで行った
ら、元に戻り一段下がって再び横に１画素ずつ移動して
行く。

【００２３】図１において、まず、領域番号をＭ＝１に
初期設定を行う（ステップＳ１）。左上を一番端とし
て、図３のように探索ブロックをとり、探索ブロック
が、探索対象画像の内部であるかチェックする（ステッ
プＳ２）。探索ブロックが、画面全部を移動したら、探
索を終了する（ステップＳ３）。

【００２４】次に、番号領域での探索ブロック内の画素
にＮｕｍがあるかどうかをチェックする（ステップＳ
４）。もし、Ｎｕｍが存在すれば、探索ブロックは次に
移動する（ステップＳ１１）。

【００２５】Ｎｕｍが存在しないとき、探索ブロック内
の画素信号（Ｙ，Ｃｂ，Ｃｒ）の平均値Ａｖｇ（Ｍ：
Ｙ，Ｃｂ，Ｃｒ）を求める（ステップＳ５）。そして、
探索ブロック内の画素信号（Ｙ，Ｃｂ，Ｃｒ）と平均値
Ａｖｇ（Ｍ：Ｙ，Ｃｂ，Ｃｒ）の分散Ｓ（Ｍ）を求める
（ステップＳ６）。

【００２６】この分散Ｓ（Ｍ）がある閾値Ａより大きい
か否かをチェックし（ステップＳ７）、分散Ｓ（Ｍ）が
ある閾値Ａより大きければ、探索ブロックは次に移動す
る（ステップＳ１１）。

【００２７】もし、分散Ｓ（Ｍ）が閾値Ａより小さけれ
ば、図５のように番号領域のうち、探索ブロックに対応
する領域にＮｕｍ（Ｍ）を書込み、種ブロックとする
（ステップＳ８）。

【００２８】次に、図６のように、種ブロック内の外側
の周りを１画素ずつ領域８近傍探索アルゴリズムを行う
（ステップＳ９）。この探索順序は図７のように左上を
起点として、上から順にスキャンしていく。また、領域
８近傍探索アルゴリズムは、本実施形態では中心画素の
周りを図８のような順番でスキャンしていく。本実施形
態では、８近傍で行うが、図９のように４近傍などで行
ってもよい。

【００２９】最後に、Ｍに１を加え（ステップＳ１
０）、次の領域の種ブロックを検出する。探索ブロック
が探索範囲内をすべてスキャンすれば、同色領域分割ア
ルゴリズムは終了する（ステップＳ３）。

【００３０】ステップＳ９における領域８近傍探索アル
ゴリズムは図２になり、まず、図１０のように、初期設
定値Ｎ＝１番目の画素を検索する（ステップＳ２１）。
領域８近傍探索アルゴリズムは、Ｎ＝９で終了する（ス
テップＳ２２，２３）。

【００３１】番号領域のＮ番目の画素がＮｕｍである場
合，Ｎ＋１番目の画素に移る（ステップＳ２４，３
１）。また、番号領域のＮ番目の画素がＣｈｋ（Ｍ）で
ある場合も、Ｎ＋１番目の画素に移る（ステップＳ２
５，３１）。

【００３２】図１０のように、Ｎ＝１番目の画素の
（Ｙ，Ｃｂ，Ｃｒ）とＡｖｇ（Ｍ：Ｙ，Ｃｂ，Ｃｒ）と
の分散Ｓを求める（ステップＳ２６）。この分散Ｓがあ
る閾値Ｂより大きいか否かをチェックし（ステップＳ２
７）、分散Ｓ＞閾値Ｂであれば、図１１のように番号領
域のＮ＝１番目の画素にＣｈｋ（Ｍ）を書込み、Ｎ＋１
番目の画素を探索する（ステップＳ２８，３１）。

【００３３】もし、分散Ｓ≦閾値Ｂであれば、図１２の
ように番号領域のＮ＝１番目の領域にＮｕｍ（Ｍ）を書
込み（ステップＳ２９）、図１３のようにＮ＝１番目の
画素領域を中心として、新たに領域８近傍探索アルゴリ
ズムを再帰的に行う（ステップＳ３０）。新たな領域８
近傍探索アルゴリズムが終了したら、現在行っている領
域８近傍探索アルゴリズムは、Ｎ＋１番目の画素を探索
する（ステップＳ３１）。

【００３４】以下、上記領域８ブロック探索アルゴリズ
ムを具体例を使用し説明する。

【００３５】（例１)図１４では、Ｎ＝１番目の画素で
既にＣｈｋ（Ｍ）が書き込まれていたのでＮ＝２番目の
画素に移動した例を示す（ステップＳ２５，３１）。Ｎ
＝２，３番目の画素は、既にＮｕｍ（Ｍ）が書込まれて
いたため、Ｎ＝４番目の画素に移動し（ステップＳ２
４，３１）、Ｎ＝４番目の画素を探索し、分散Ｓ＜閾値
Ｂであったので、図１５のようにＮ＝４番目の画素にＮ
ｕｍ（Ｍ）を書込み、Ｎ＝４の画素を中心に領域８近傍
探索アルゴリズムを行っているところである。

【００３６】(例２）図１６で、右上のマークは、Ｎｕ
ｍ（Ｍ１）であり、Ｎ＝１，２，３番目の画素のマーク
はＣｈｋ（Ｍ１）である（ここで、Ｍ１＜Ｍ）。Ｎ＝１
番目の画素は、Ｃｈｋ（Ｍ）≠Ｃｈｋ（Ｍ）であるため
探索を行い（ステップＳ２５，２６）、分散Ｓ＞閾値Ｂ
であったのでＣｈｋ（Ｍ）を書込み、次のＮ＝２番目の
画素に移る（ステップＳ２７，２８，３１）。

【００３７】Ｎ＝２番目の画素もＣｈｋ（Ｍ１）≠Ｃｈ
ｋ（Ｍ）であるため探索を行い、分散Ｓ＜閾値Ｂであっ
たので、Ｎ＝２番目の画素にＮｕｍ（Ｍ）を書込み（ス
テップＳ２７，２９）、図１７のようにＮ＝２番目の画
素を中心に領域８近傍探索アルゴリズムを開始する（ス
テップＳ３０）。

【００３８】この新しい領域８近傍探索アルゴリズムに
おいて、図１８のように、Ｎ＝１及び２番目の画素は、
Ｃｈｋ（Ｍ１）≠Ｃｈｋ（Ｍ）であるので探索を行い、
分散Ｓ＞閾値Ｂであったので、Ｃｈｋ（Ｍ）を書込み、
次のＮ＝３番目の画素に移った。Ｎ＝３番目の画素は、
ＮｕｍであるのでＮ＝４番目の画素に移る（ステップＳ
２４，３１）。Ｎ＝４番目の画素には、Ｃｈｋ（Ｍ）が
書込まれていたので、Ｎ＝５番目の画素に移動したとこ
ろである。

【００３９】以上のように、図７の種ブロックの１番目
の画素が終了したら次の画素の領域８ブロック探索アル
ゴリズムを行い、図６で示す種ブロック内の外周りすべ
ての画素で領域８ブロック探索アルゴリズムが終了する
まで行う。

【００４０】なお、本実施形態における信号は、（Ｙ，
Ｃｂ，Ｃｒ）系の映像信号を用いる場合で説明するが、
信号が（Ｒ，Ｇ，Ｂ）系やその他の色空間でも本実施形
態と同様に処理できる。また、本実施形態では、分散を
用いて判定を行っているが、標準偏差など信号のばらつ
きを示す指標を用いてもよい。また、種ブロックの基準
信号に本実施形態では、平均値を用いているが、これも
中央値、最頻度の値などを基準信号として用いてもよ
い。

【００４１】また、本実施形態では、探索ブロックを８
×８の正方形ブロックで説明するが、探索ブロックの大
きさや形は、任意である。例えば、４×４ブロックで行
っても良いし、ひし形ブロックで行っても良い。また、
探索ブロックの移動量、方向、動き方も任意である。例
えば、８×８ブロックの半分の４画素ずつ移動しても良
い。

【００４２】なお、本発明は、画像や番号領域のデータ
を保存し、図１、図２のフローチャート等で示した本発
明の同色領域抽出方法の処理手順ないしアルゴリズムを
コンピュータ等に実行させるためのプログラムとし、該
コンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えばフロッ
ピーディスクやメモリカード、ＭＯ、ＣＤ、ＤＶＤなど
に記録して配布することが可能である。

【００４３】

【発明の効果】以上のとおり、本発明によれば、種ブロ
ックを探索してそれを基準として同色領域を抽出するた
め、グラデーションがかかっているような信号の変化の
なだらかな領域でも、複数の領域が統合されて抽出され
てしまうことはない。

【００４４】また、種ブロックの面積以下の領域を抽出
することはないので、ある程度の大きさをもつ特徴的な
領域だけを抽出できる。

【００４５】また、Ｎｕｍ（Ｍ）に対応したＣｈｋ
（Ｍ）を用いることにより、無駄な計算を省くことがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態を示す同色領域抽出アルゴリ
ズム。

【図２】図１における領域８近傍探索アルゴリズム。

【図３】探索ブロックのラスタースキャンのイメージ。

【図４】探索ブロックのラスタースキャンのイメージ。

【図５】探索ブロックのラスタースキャンのイメージ。

【図６】種ブロック内で領域８近傍探索アルゴリズムを
行う範囲を示す図。

【図７】領域８近傍探索アルゴリズムの開始位置を示す
図。

【図８】領域８近傍の探索順を示す図。

【図９】領域４近傍の探索順を示す図。

【図１０】領域８近傍探索アルゴリズムを示す図。

【図１１】領域８近傍探索アルゴリズムを示す図。

【図１２】領域８近傍探索アルゴリズムを示す図。

【図１３】領域８近傍探索アルゴリズムを示す図。

【図１４】領域８近傍探索アルゴリズムの探索例の説明
図。

【図１５】領域８近傍探索アルゴリズムの探索例の説明
図。

【図１６】領域８近傍探索アルゴリズムの探索例の説明
図。

【図１７】領域８近傍探索アルゴリズムの探索例の説明
図。

【図１８】領域８近傍探索アルゴリズムの探索例の説明
図。

【図１９】探索ブロックと番号領域及び画像領域の関係
図。

フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA20 CA01 CA08 CA12 CA16 CB01 CB08 CB12 CB16 CB20 CC02 DB02 DB06 DB09 DC14 5L096 AA02 AA06 FA02 FA15 FA32 FA33 GA10 GA34 GA41

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 一定の領域が同一の色で描かれた画像内
   の同色領域を抽出する方法であって、 ある一定の大きさの領域にした探索ブロックを画像内で
   ラスタスキャンし、該探索ブロック内の信号の分散や標
   準偏差から該信号のばらつきを示す指標を求め、該指標
   がある閾値を下回るときに該一定領域を領域検出の種ブ
   ロックとして決定し、 前記種ブロックの平均信号や信号の中央値などから該種
   ブロックの基準信号を求め、 前記基準信号と種ブロックの周りの画素の信号とのばら
   つき指標を求め、該ばらつき指標がある閾値を下回ると
   きに該画素を種ブロックと同色領域と決定することを特
   徴とする画像の同色領域抽出方法。
2. 【請求項２】 前記種ブロックの周りの画素が該種ブロ
   ックと同色でないときに未定領域とし、該未定領域は、
   該種ブロックについて判定したときに該種ブロックの領
   域番号と対応した未定領域番号を付けておくことを特徴
   とする請求項１に記載の画像の同色領域抽出方法。
3. 【請求項３】 請求項１、２のいずれかに記載の画像の
   同色領域抽出方法における処理手順をコンピュータに実
   行させるプログラムとして、該コンピュータが読み取り
   可能に記録したことを特徴とする画像の同色領域抽出方
   法を記録した記録媒体。