JP2001076154A - デジタル画像のセグメント化方法及びデジタル画像処理装置 - Google Patents
デジタル画像のセグメント化方法及びデジタル画像処理装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 セグメンテーションに関する判断の基となる
より多くの情報を利用可能なデジタル画像セグメント化
方法を提供する。 【解決手段】 走査された画像データの水平の行に沿っ
て配置され選択された画像構成要素が第２のタイプであ
るかを判断し(202)、非背景画像構成要素の水平方向の
ランを判断する。このランの画像構成要素の特性値の第
１の平均値が算出され(204)、この値が第１の分類結果
取得のためのしきい値に適合するか否かが判断される(2
06)。このランの画像構成要素の第２の平均値が、格納
された列情報に基づいて算出され(208)、この値が第２
の分類結果取得のためのしきい値に適合するか否かが判
断される(210)。第１と第２の分類結果に矛盾があれ
ば、所定の方法で解決する(212)。ランの各画像構成要
素は分類結果に従って対象の特性を有するか否かで分類
される(214)。
より多くの情報を利用可能なデジタル画像セグメント化
方法を提供する。 【解決手段】 走査された画像データの水平の行に沿っ
て配置され選択された画像構成要素が第２のタイプであ
るかを判断し(202)、非背景画像構成要素の水平方向の
ランを判断する。このランの画像構成要素の特性値の第
１の平均値が算出され(204)、この値が第１の分類結果
取得のためのしきい値に適合するか否かが判断される(2
06)。このランの画像構成要素の第２の平均値が、格納
された列情報に基づいて算出され(208)、この値が第２
の分類結果取得のためのしきい値に適合するか否かが判
断される(210)。第１と第２の分類結果に矛盾があれ
ば、所定の方法で解決する(212)。ランの各画像構成要
素は分類結果に従って対象の特性を有するか否かで分類
される(214)。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、二次元のデジタル
画像セグメンテーションのストリーミング（streamin
g：流れ）を実施するための方法及び装置に関する。よ
り詳細には、本発明は、走査線処理及び画像データのス
トリーミングのための構造に適合する画像セグメンテー
ション方法に関する。本発明の方法は、特定の特性を潜
在的に有する隣接する非背景画像構成要素の水平方向の
ラン（run：連続性）を検出するステップと、各ランご
とに特性の強さの平均値を算出するステップと、この値
をしきい値と比較するステップとにより達成される。こ
の特性の別の強さを示す値及びラン開始位置もまた、画
像構成要素の各垂直方向の列ごとに保持される。従っ
て、垂直方向のランの強度の平均値もまた、水平方向の
ランにおける各画像構成要素ごとに算出され、水平方向
のランの強度の平均値と比較されることが可能である。
結果が一致する場合は、画像構成要素には適宜、タグ
（即ち、その特性が存在するか否か）が付けられる。し
かしながら、水平及び垂直方向の分析が一致しない場合
は、この結果を解決するための方策が実施される。そう
するための複数の予め定められた方法が考えられてい
る。
画像セグメンテーションのストリーミング（streamin
g：流れ）を実施するための方法及び装置に関する。よ
り詳細には、本発明は、走査線処理及び画像データのス
トリーミングのための構造に適合する画像セグメンテー
ション方法に関する。本発明の方法は、特定の特性を潜
在的に有する隣接する非背景画像構成要素の水平方向の
ラン（run：連続性）を検出するステップと、各ランご
とに特性の強さの平均値を算出するステップと、この値
をしきい値と比較するステップとにより達成される。こ
の特性の別の強さを示す値及びラン開始位置もまた、画
像構成要素の各垂直方向の列ごとに保持される。従っ
て、垂直方向のランの強度の平均値もまた、水平方向の
ランにおける各画像構成要素ごとに算出され、水平方向
のランの強度の平均値と比較されることが可能である。
結果が一致する場合は、画像構成要素には適宜、タグ
（即ち、その特性が存在するか否か）が付けられる。し
かしながら、水平及び垂直方向の分析が一致しない場合
は、この結果を解決するための方策が実施される。そう
するための複数の予め定められた方法が考えられてい
る。
【０００２】本発明は特に、複写機、スキャナ、ファク
シミリ装置等のデジタル画像処理装置による実施に有用
な画像セグメンテーション技術に関し、従って具体的に
それらに言及しながら説明されるが、本発明は他の分野
及び適用においても有用であることが理解されるであろ
う。例えば、本発明は、デジタル画像の特性の分析を実
行することが望まれるが、画像全体を格納及び／又は処
理するための十分な記憶空間及び／又は能力がシステム
に欠けているアプリケーションで使用されることが可能
である。
シミリ装置等のデジタル画像処理装置による実施に有用
な画像セグメンテーション技術に関し、従って具体的に
それらに言及しながら説明されるが、本発明は他の分野
及び適用においても有用であることが理解されるであろ
う。例えば、本発明は、デジタル画像の特性の分析を実
行することが望まれるが、画像全体を格納及び／又は処
理するための十分な記憶空間及び／又は能力がシステム
に欠けているアプリケーションで使用されることが可能
である。
【０００３】
【従来の技術】バックグランドとして、走査された画像
の最適表示をもたらすために、画像の特徴を理解するこ
とが有用である。画像がカラーか白黒か、図かテキスト
か、又はハーフトーンか連続階調かといった要素によっ
て、異なるレンダリング及び／又は圧縮技術が適用され
ることが可能である。従って、色、ハーフトーン、テキ
スト等の特性が画像の特定の領域に存在するか否かを判
断することが有用である。
の最適表示をもたらすために、画像の特徴を理解するこ
とが有用である。画像がカラーか白黒か、図かテキスト
か、又はハーフトーンか連続階調かといった要素によっ
て、異なるレンダリング及び／又は圧縮技術が適用され
ることが可能である。従って、色、ハーフトーン、テキ
スト等の特性が画像の特定の領域に存在するか否かを判
断することが有用である。
【０００４】実用的な観点に立つと、ページは一様な特
徴を有さないかもしれず、寧ろそれぞれ独自の特性を有
する複数の領域から構成され得る。例えば、ページは、
カラーの画像を有する領域と、白黒のテキストを有する
別の領域とを含み得る。最適表示のためには、これらの
領域を発見し、それらの特徴を識別するためにページを
分析することが必要とされる。これは、画像セグメンテ
ーションのための１つの手法を構成する。
徴を有さないかもしれず、寧ろそれぞれ独自の特性を有
する複数の領域から構成され得る。例えば、ページは、
カラーの画像を有する領域と、白黒のテキストを有する
別の領域とを含み得る。最適表示のためには、これらの
領域を発見し、それらの特徴を識別するためにページを
分析することが必要とされる。これは、画像セグメンテ
ーションのための１つの手法を構成する。
【０００５】更に、セグメント化されることが求められ
るページ画像は、デジタル複写機の走査から生成され得
る。このような状況では、走査されたラスタ画像以外に
は、このページに関する情報が存在しない可能性がある
ので、セグメンテーションは画像データにのみ基づく。
また、このような状況は、画像データがスキャナからプ
リンタに流れることを必要とする。従って、画像全体が
一度に格納されることはない。これは、セグメンテーシ
ョン処理が、画像の一走査線、又は２、３の走査線の分
析に限られることを意味する。
るページ画像は、デジタル複写機の走査から生成され得
る。このような状況では、走査されたラスタ画像以外に
は、このページに関する情報が存在しない可能性がある
ので、セグメンテーションは画像データにのみ基づく。
また、このような状況は、画像データがスキャナからプ
リンタに流れることを必要とする。従って、画像全体が
一度に格納されることはない。これは、セグメンテーシ
ョン処理が、画像の一走査線、又は２、３の走査線の分
析に限られることを意味する。
【０００６】従って、このストリーミングの制約下で作
用する公知の領域識別方法は、一次元である。（即ち、
一次元のデータのみを考慮して領域識別は行われる。）
このような方法は、走査中のストリーミング・データを
分析し、この走査（されたデータ）を領域にセグメント
化する。各走査は、本質的に独立して処理される。
用する公知の領域識別方法は、一次元である。（即ち、
一次元のデータのみを考慮して領域識別は行われる。）
このような方法は、走査中のストリーミング・データを
分析し、この走査（されたデータ）を領域にセグメント
化する。各走査は、本質的に独立して処理される。
【０００７】例えば、Fanへの米国特許第5,850,474号
は、セグメンテーションが、先ずピクセル又はピクセル
・ブロックの特性を判断するために局所的なミクロ分析
を実行し、その後、これらのピクセル又はピクセル・ブ
ロックを領域にグループ化するため、並びにこの領域の
特徴的な特性を識別するためにマクロ分析を実行するこ
とにより実施されることが可能であることを教示してい
る。
は、セグメンテーションが、先ずピクセル又はピクセル
・ブロックの特性を判断するために局所的なミクロ分析
を実行し、その後、これらのピクセル又はピクセル・ブ
ロックを領域にグループ化するため、並びにこの領域の
特徴的な特性を識別するためにマクロ分析を実行するこ
とにより実施されることが可能であることを教示してい
る。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】このような公知の方法
は一次元であるので、セグメンテーションを実施するた
めの情報は、必然的に制限される。セグメンテーション
に関する判断の基となる、より多くの情報を利用可能と
することが望ましい。
は一次元であるので、セグメンテーションを実施するた
めの情報は、必然的に制限される。セグメンテーション
に関する判断の基となる、より多くの情報を利用可能と
することが望ましい。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明は、上述の難点等
を解決する新たな改善されたデジタル画像セグメンテー
ション方法を考案する。より詳細には、本発明は、画像
データが常に数走査のみに制限されていても達成される
ことが可能な二次元の画像セグメンテーションに関す
る。
を解決する新たな改善されたデジタル画像セグメンテー
ション方法を考案する。より詳細には、本発明は、画像
データが常に数走査のみに制限されていても達成される
ことが可能な二次元の画像セグメンテーションに関す
る。
【００１０】二次元のデジタル画像セグメンテーション
のストリーミングを実施するための方法及び装置が提供
される。デジタル画像は、水平の行と垂直の列とを有す
る配列で配置される複数の画像構成要素から構成され
る。画像構成要素は、背景部分に位置付けられる第１の
タイプと、非背景部分に位置付けられる第２のタイプと
を含み、画像構成要素の第２のタイプのそれぞれは、特
性の強さを定義する値を有する。画像構成要素の第２の
タイプには、この特性に基づく少なくとも２つの分類が
存在する。
のストリーミングを実施するための方法及び装置が提供
される。デジタル画像は、水平の行と垂直の列とを有す
る配列で配置される複数の画像構成要素から構成され
る。画像構成要素は、背景部分に位置付けられる第１の
タイプと、非背景部分に位置付けられる第２のタイプと
を含み、画像構成要素の第２のタイプのそれぞれは、特
性の強さを定義する値を有する。画像構成要素の第２の
タイプには、この特性に基づく少なくとも２つの分類が
存在する。
【００１１】本発明の一態様において、この方法は、水
平の行に沿って位置付けられた選択された画像構成要素
が第２のタイプであるか否かを判断するステップと、選
択された画像構成要素が第２のタイプである場合にこの
選択された画像構成要素の特性値の第１の特徴関数値を
算出するステップと、第１の特徴関数値が第１の分類結
果を取得するための予め定められたしきい値に適合する
か否かを判断するステップと、各選択された構成要素
と、各選択された構成要素が位置付けられる垂直の列に
沿って配置される第２のタイプの隣接する画像構成要素
との特性値から算出される格納された値に基づく第２の
特徴関数値を、選択された構成要素のそれぞれごとに算
出するステップと、第２の特徴関数値が第２の分類結果
を取得するための予め定められたしきい値に適合するか
否かを判断するステップと、各選択された構成要素を第
１及び第２の分類結果に基づいて分類するステップとを
含む。
平の行に沿って位置付けられた選択された画像構成要素
が第２のタイプであるか否かを判断するステップと、選
択された画像構成要素が第２のタイプである場合にこの
選択された画像構成要素の特性値の第１の特徴関数値を
算出するステップと、第１の特徴関数値が第１の分類結
果を取得するための予め定められたしきい値に適合する
か否かを判断するステップと、各選択された構成要素
と、各選択された構成要素が位置付けられる垂直の列に
沿って配置される第２のタイプの隣接する画像構成要素
との特性値から算出される格納された値に基づく第２の
特徴関数値を、選択された構成要素のそれぞれごとに算
出するステップと、第２の特徴関数値が第２の分類結果
を取得するための予め定められたしきい値に適合するか
否かを判断するステップと、各選択された構成要素を第
１及び第２の分類結果に基づいて分類するステップとを
含む。
【００１２】本発明の別の態様では、本発明の方法を実
施するための装置が提供される。
施するための装置が提供される。
【００１３】
【発明の実施の形態】本発明の好ましい実施の形態を例
示する目的のためであり、本発明を制限するためではな
い図面をここで参照すると、図１は本発明の好ましいシ
ステム全体の図を提供する。図示されるように、デジタ
ル画像のセグメント化に有用なデジタル画像処理システ
ム１０は、画像データ入力モジュール１２、画像処理モ
ジュール１４、メモリ・モジュール１６、セグメンテー
ション統計モジュール１８、画像データ出力モジュール
２０、及びタグ・メモリ・モジュール２２を含む。
示する目的のためであり、本発明を制限するためではな
い図面をここで参照すると、図１は本発明の好ましいシ
ステム全体の図を提供する。図示されるように、デジタ
ル画像のセグメント化に有用なデジタル画像処理システ
ム１０は、画像データ入力モジュール１２、画像処理モ
ジュール１４、メモリ・モジュール１６、セグメンテー
ション統計モジュール１８、画像データ出力モジュール
２０、及びタグ・メモリ・モジュール２２を含む。
【００１４】より詳細には、画像データ入力モジュール
１２は、システム１０により処理されるべき画像データ
を取得する。画像データ入力モジュール１２は、スキャ
ナ、又はメモリから格納画像を読み出すための装置等、
例えばデジタル複写機、スタンド・アロン・スキャナ又
はファクシミリ装置に組み入れられている装置から画像
データを取得することが理解されるであろう。画像デー
タは、水平の行と垂直の列とを有する配列で配置される
複数の画像構成要素から構成された画像を表わす。画像
構成要素は、背景に位置付けられる第１のタイプと非背
景部分に位置付けられる第２のタイプとの何れかであ
る。また、第２のタイプの画像構成要素は、値が割り当
てられている特性を潜在的に有する。第２のタイプの画
像構成要素は、少なくとも２つのクラスの内の１つに、
特性の値に基づいて分類される、即ちタグ付けされるこ
とが可能である。
１２は、システム１０により処理されるべき画像データ
を取得する。画像データ入力モジュール１２は、スキャ
ナ、又はメモリから格納画像を読み出すための装置等、
例えばデジタル複写機、スタンド・アロン・スキャナ又
はファクシミリ装置に組み入れられている装置から画像
データを取得することが理解されるであろう。画像デー
タは、水平の行と垂直の列とを有する配列で配置される
複数の画像構成要素から構成された画像を表わす。画像
構成要素は、背景に位置付けられる第１のタイプと非背
景部分に位置付けられる第２のタイプとの何れかであ
る。また、第２のタイプの画像構成要素は、値が割り当
てられている特性を潜在的に有する。第２のタイプの画
像構成要素は、少なくとも２つのクラスの内の１つに、
特性の値に基づいて分類される、即ちタグ付けされるこ
とが可能である。
【００１５】画像データ出力モジュール２０は、本発明
の方法の適用の後に、考察されたセグメンテーションに
応じて画像データを出力することが可能である。また画
像データ出力モジュールは、タグ・メモリ・モジュール
２２に格納されている決定されたタグ値を出力すること
が可能である。また画像データ出力モジュールは、画像
を生成するためのソフトウェア・プログラム、又はテキ
スト・ページ或いはテキストと画像が混在するページを
生成するワープロ・プログラムを含み得ることが更に理
解されるであろう。
の方法の適用の後に、考察されたセグメンテーションに
応じて画像データを出力することが可能である。また画
像データ出力モジュールは、タグ・メモリ・モジュール
２２に格納されている決定されたタグ値を出力すること
が可能である。また画像データ出力モジュールは、画像
を生成するためのソフトウェア・プログラム、又はテキ
スト・ページ或いはテキストと画像が混在するページを
生成するワープロ・プログラムを含み得ることが更に理
解されるであろう。
【００１６】画像処理モジュール１４は、当該技術では
周知である様々な形式をとることが可能である。本発明
の目的上、画像処理モジュールは、画像データに本発明
の方法を適用することにより、少なくとも一部は画像デ
ータ入力モジュール１２により受信された画像データを
処理する。この方法は、本開示を読むことにより当業者
には明らかであろう様々なハードウェア及びソフトウェ
ア技術を用いて実施され得ることが理解されるであろ
う。しかしながら、好ましい形式では、図２及び図３に
関連してこの後に説明される方法を実施するために必要
な命令コードは、メモリ・モジュール１６に格納されて
いる。
周知である様々な形式をとることが可能である。本発明
の目的上、画像処理モジュールは、画像データに本発明
の方法を適用することにより、少なくとも一部は画像デ
ータ入力モジュール１２により受信された画像データを
処理する。この方法は、本開示を読むことにより当業者
には明らかであろう様々なハードウェア及びソフトウェ
ア技術を用いて実施され得ることが理解されるであろ
う。しかしながら、好ましい形式では、図２及び図３に
関連してこの後に説明される方法を実施するために必要
な命令コードは、メモリ・モジュール１６に格納されて
いる。
【００１７】セグメンテーション統計モジュール１８
は、本発明の方法の実施に関連して都合よく用いられる
様々な構成要素を含む。この点に関すると、セグメンテ
ーション統計モジュールは、本発明の走査処理の現在の
作動形態（モード）に関する情報が中に格納されている
モード・レジスタ２４を含む。具体的には、モード・レ
ジスタ２４は、走査又はセグメンテーション処理が背景
モードで実行されているか、非背景モードで実行されて
いるかに関する情報を保持する。
は、本発明の方法の実施に関連して都合よく用いられる
様々な構成要素を含む。この点に関すると、セグメンテ
ーション統計モジュールは、本発明の走査処理の現在の
作動形態（モード）に関する情報が中に格納されている
モード・レジスタ２４を含む。具体的には、モード・レ
ジスタ２４は、走査又はセグメンテーション処理が背景
モードで実行されているか、非背景モードで実行されて
いるかに関する情報を保持する。
【００１８】更に、セグメンテーション統計モジュール
１８は、画像データを構成する非背景画像構成要素の水
平（即ち、行）方向のラン及び垂直（即ち、列）方向の
ランに関する情報を保持する。具体的には、モジュール
１８は、行の（ラン）強度モジュール２６、行のラン開
始モジュール２８、列の（ラン）強度モジュール３０、
及び列のラン開始モジュール３２を含む。
１８は、画像データを構成する非背景画像構成要素の水
平（即ち、行）方向のラン及び垂直（即ち、列）方向の
ランに関する情報を保持する。具体的には、モジュール
１８は、行の（ラン）強度モジュール２６、行のラン開
始モジュール２８、列の（ラン）強度モジュール３０、
及び列のラン開始モジュール３２を含む。
【００１９】行の（ラン）強度モジュール２６には、画
像構成要素の水平方向のランの（対象とされる特性に関
する）強度の値の合計を表わす値が中に格納されてい
る。好ましい実施の形態においては、格納される値は合
計であるが、本発明の目的のために使用されるべき寄与
値を表わす任意の値が十分に役割を果たすことが理解さ
れるべきである。そのランの開始を表わす位置が行のラ
ン開始モジュール２８に格納される。
像構成要素の水平方向のランの（対象とされる特性に関
する）強度の値の合計を表わす値が中に格納されてい
る。好ましい実施の形態においては、格納される値は合
計であるが、本発明の目的のために使用されるべき寄与
値を表わす任意の値が十分に役割を果たすことが理解さ
れるべきである。そのランの開始を表わす位置が行のラ
ン開始モジュール２８に格納される。
【００２０】同様に、列の（ラン）強度モジュール３０
には、対象とされる水平方向のランにおいて分析されて
いる各画像構成要素ごとの、垂直方向のランにおける非
背景構成要素の特性の強さの値の合計を表わす値が中に
格納されている。モジュール２６と同様に、好ましい実
施の形態においては、格納される値は合計であるが、本
発明の目的のために使用されるべき寄与値を表わす任意
の値が十分に役割を果たすことが理解されるべきであ
る。また、各垂直方向のランの開始に関するデータが、
列のラン開始モジュール３２に保持される。
には、対象とされる水平方向のランにおいて分析されて
いる各画像構成要素ごとの、垂直方向のランにおける非
背景構成要素の特性の強さの値の合計を表わす値が中に
格納されている。モジュール２６と同様に、好ましい実
施の形態においては、格納される値は合計であるが、本
発明の目的のために使用されるべき寄与値を表わす任意
の値が十分に役割を果たすことが理解されるべきであ
る。また、各垂直方向のランの開始に関するデータが、
列のラン開始モジュール３２に保持される。
【００２１】データは、各列ごとにモジュール３０及び
３２に格納されることが理解されるであろう。しかしな
がら、格納されたデータは（（ラン）強度の）合計及び
（ラン）開始点を表わすので、垂直方向のランにおける
各画像構成要素の値を保持することは必要ではない。当
然ながら、このことは、垂直方向のランに関する情報が
保持される一方で、そのために過度の記憶空間は使用さ
れないという重要な利点をもたらす。
３２に格納されることが理解されるであろう。しかしな
がら、格納されたデータは（（ラン）強度の）合計及び
（ラン）開始点を表わすので、垂直方向のランにおける
各画像構成要素の値を保持することは必要ではない。当
然ながら、このことは、垂直方向のランに関する情報が
保持される一方で、そのために過度の記憶空間は使用さ
れないという重要な利点をもたらす。
【００２２】また、所定の画像構成要素が識別されるこ
とを求められた特性を有するか否かの最終判断が成され
ると、タグ・メモリ・モジュール２２が、本発明の方法
の実施中に利用される。タグ・メモリ・モジュールは、
タグ付け処理が行われる位置に関する情報のみならず、
各対象とされる画像構成要素ごとのタグに関する情報を
保持する。
とを求められた特性を有するか否かの最終判断が成され
ると、タグ・メモリ・モジュール２２が、本発明の方法
の実施中に利用される。タグ・メモリ・モジュールは、
タグ付け処理が行われる位置に関する情報のみならず、
各対象とされる画像構成要素ごとのタグに関する情報を
保持する。
【００２３】ここで図２を参照すると、好ましい方法全
体の概括的な説明が提供される。この方法の総合的な目
的は、画像の部分が特定の特性を有するか否かに基づい
てその画像をセグメント化することであることが理解さ
れるべきである。ここで例として用いられる特性は、
色、ハーフトーン及びテキストである。しかしながら、
画像の任意の適切な特性が、本発明によるセグメンテー
ションの基準として使用されることが考えられる。ま
た、上述のように、分析された画像構成要素は、セグメ
ンテーションの基準を提供する特性と関連付けられた強
さ又は特性の値を画像構成要素に割り当てている。
体の概括的な説明が提供される。この方法の総合的な目
的は、画像の部分が特定の特性を有するか否かに基づい
てその画像をセグメント化することであることが理解さ
れるべきである。ここで例として用いられる特性は、
色、ハーフトーン及びテキストである。しかしながら、
画像の任意の適切な特性が、本発明によるセグメンテー
ションの基準として使用されることが考えられる。ま
た、上述のように、分析された画像構成要素は、セグメ
ンテーションの基準を提供する特性と関連付けられた強
さ又は特性の値を画像構成要素に割り当てている。
【００２４】より詳細には、方法２００は、画像構成要
素ごとに画像構成要素上の画像データを走査することに
より実施される。先ず、水平の行に沿って位置付けられ
ている選択された画像構成要素が第２のタイプであるか
否かを判断する（ステップ２０２）ことにより、非背景
画像構成要素の水平方向のランが判断される。次に、こ
のランの画像構成要素の特性値の第１の平均値が算出さ
れる（ステップ２０４）。図１乃至図３の好ましい実施
の形態においては、第１の平均値及び第２の平均値が算
出されるが、それらの集合行動（collective behavio
r）を示す特性値から成る選択されたセットの内の任意
の特徴関数値が使用され得ることが理解されるべきであ
る。次に、第１の平均値（又はそれらの集合行動を示す
特性値から成る選択されたセットの内のある別の特徴関
数値）が、対象とされる画像構成要素が判断されている
特定の特性を所有するか否かに関する第１の分類結果を
取得するためのしきい値に適合するか否かの判断が成さ
れる（ステップ２０６）。
素ごとに画像構成要素上の画像データを走査することに
より実施される。先ず、水平の行に沿って位置付けられ
ている選択された画像構成要素が第２のタイプであるか
否かを判断する（ステップ２０２）ことにより、非背景
画像構成要素の水平方向のランが判断される。次に、こ
のランの画像構成要素の特性値の第１の平均値が算出さ
れる（ステップ２０４）。図１乃至図３の好ましい実施
の形態においては、第１の平均値及び第２の平均値が算
出されるが、それらの集合行動（collective behavio
r）を示す特性値から成る選択されたセットの内の任意
の特徴関数値が使用され得ることが理解されるべきであ
る。次に、第１の平均値（又はそれらの集合行動を示す
特性値から成る選択されたセットの内のある別の特徴関
数値）が、対象とされる画像構成要素が判断されている
特定の特性を所有するか否かに関する第１の分類結果を
取得するためのしきい値に適合するか否かの判断が成さ
れる（ステップ２０６）。
【００２５】次に、そのランの各画像構成要素ごとの第
２の平均値（又はそれらの集合行動を示す特性値から成
る選択されたセットの内のある別の特徴関数値）が、例
えば、各画像構成要素、及び対象とされる画像構成要素
が位置付けられる垂直の列に沿って配置された第２のタ
イプの隣接する画像構成要素の特性値の合計を表わす格
納された値等の格納された列情報に基づいて算出される
（ステップ２０８）。各第２の平均値が、対象とされる
画像構成要素がその特性を所有するか否かに関する第２
の分類結果を取得するためのしきい値に適合するか否か
の判断が成される（ステップ２１０）。何れかの画像構
成要素のための第１及び第２の分類結果間に何らかの矛
盾／不一致がある場合には、この矛盾は以下で議論され
るように予め定められた方法で解決される（ステップ２
１２）。最後に、そのランの各画像構成要素は、第１及
び第２の分類結果並びに必要に応じて予め定められた基
準に従って、対象とされる特性を有するか又は有さない
かで分類される。即ち、タグを付けられる（ステップ２
１４）。
２の平均値（又はそれらの集合行動を示す特性値から成
る選択されたセットの内のある別の特徴関数値）が、例
えば、各画像構成要素、及び対象とされる画像構成要素
が位置付けられる垂直の列に沿って配置された第２のタ
イプの隣接する画像構成要素の特性値の合計を表わす格
納された値等の格納された列情報に基づいて算出される
（ステップ２０８）。各第２の平均値が、対象とされる
画像構成要素がその特性を所有するか否かに関する第２
の分類結果を取得するためのしきい値に適合するか否か
の判断が成される（ステップ２１０）。何れかの画像構
成要素のための第１及び第２の分類結果間に何らかの矛
盾／不一致がある場合には、この矛盾は以下で議論され
るように予め定められた方法で解決される（ステップ２
１２）。最後に、そのランの各画像構成要素は、第１及
び第２の分類結果並びに必要に応じて予め定められた基
準に従って、対象とされる特性を有するか又は有さない
かで分類される。即ち、タグを付けられる（ステップ２
１４）。
【００２６】図２の方法のより詳細な実施例が、図３に
関連して説明される。当然ながら、先ずはデジタル画像
（又はその一部）がアクセスされ、走査が開始される。
当業者には明らかであるように、画像データは、ストリ
ーミング・データを含む様々な形式をとることができ、
様々な方法で処理されることが可能である。走査は、先
に走査された隣接画像構成要素が背景構成要素である場
合は背景モードで実行され、先に走査された隣接画像構
成要素が非背景構成要素である場合は非背景モードで実
行される。
関連して説明される。当然ながら、先ずはデジタル画像
（又はその一部）がアクセスされ、走査が開始される。
当業者には明らかであるように、画像データは、ストリ
ーミング・データを含む様々な形式をとることができ、
様々な方法で処理されることが可能である。走査は、先
に走査された隣接画像構成要素が背景構成要素である場
合は背景モードで実行され、先に走査された隣接画像構
成要素が非背景構成要素である場合は非背景モードで実
行される。
【００２７】図示されるように、方法３００は、走査が
完了しているか否かの判断（ステップ３０２）により開
始される。プロセスが完了していないならば、走査がレ
ジスタ２４の中身に基づき背景モードで実行されている
か否かに関する判断が成される（ステップ３０４）。も
し背景モードであるならば、現在の画像構成要素が白
（即ち、背景）であるか否かの判断が成される（ステッ
プ３０６）。もし白であるならば、現在の画像位置が列
のラン開始モジュール３２に格納され、列の（ラン）強
度モジュール３０はゼロに初期化される（ステップ３０
８）。次にプロセスは、次の画像構成要素位置に進み
（ステップ３１０）、ステップ３０２で開始される処理
が繰り返される。
完了しているか否かの判断（ステップ３０２）により開
始される。プロセスが完了していないならば、走査がレ
ジスタ２４の中身に基づき背景モードで実行されている
か否かに関する判断が成される（ステップ３０４）。も
し背景モードであるならば、現在の画像構成要素が白
（即ち、背景）であるか否かの判断が成される（ステッ
プ３０６）。もし白であるならば、現在の画像位置が列
のラン開始モジュール３２に格納され、列の（ラン）強
度モジュール３０はゼロに初期化される（ステップ３０
８）。次にプロセスは、次の画像構成要素位置に進み
（ステップ３１０）、ステップ３０２で開始される処理
が繰り返される。
【００２８】ステップ３０６で、現在の画像構成要素が
白ではない（即ち、非背景である）ならば、モード・モ
ジュール２４が非背景に設定され、行のラン開始モジュ
ール２８が現在の位置に設定され、そして行の（ラン）
強度モジュール２６がゼロに初期化される（ステップ３
１２）。このプロセスは次に、ステップ３０２に戻る。
白ではない（即ち、非背景である）ならば、モード・モ
ジュール２４が非背景に設定され、行のラン開始モジュ
ール２８が現在の位置に設定され、そして行の（ラン）
強度モジュール２６がゼロに初期化される（ステップ３
１２）。このプロセスは次に、ステップ３０２に戻る。
【００２９】ステップ３０４で、モード・モジュール２
４が背景モードに設定されていないと判断されると、現
在の画像構成要素が白であるか否かの判断が成される
（ステップ３１４）。もし白でない場合は、分析されて
いる特性に関する画像構成要素の値が合計される。即
ち、行の（ラン）強度モジュール２６及び列の（ラン）
強度モジュール３０にその値が加算される（ステップ３
１６）。次に、このプロセスは、次の画像構成要素位置
に進み（ステップ３１８）、ステップ３０２で開始され
る処理が繰り返される。
４が背景モードに設定されていないと判断されると、現
在の画像構成要素が白であるか否かの判断が成される
（ステップ３１４）。もし白でない場合は、分析されて
いる特性に関する画像構成要素の値が合計される。即
ち、行の（ラン）強度モジュール２６及び列の（ラン）
強度モジュール３０にその値が加算される（ステップ３
１６）。次に、このプロセスは、次の画像構成要素位置
に進み（ステップ３１８）、ステップ３０２で開始され
る処理が繰り返される。
【００３０】ステップ３１４での判断が、現在の画像構
成要素が白であることを示すならば、水平方向のランの
画像構成要素（例えば、第２のタイプの隣接画像構成要
素）の平均（ラン）強度が算出される（ステップ３２
０）。この平均（ラン）強度、即ち第１の平均値は、行
の（ラン）強度モジュール２６に格納された値、及び決
定されるそのランの長さに基づく。ランの長さは、単に
現在の画像位置及び行のラン開始モジュール２８に格納
されたデータに基づき、第２のタイプの隣接する連続画
像構成要素の数を表わすことが理解されるであろう。
成要素が白であることを示すならば、水平方向のランの
画像構成要素（例えば、第２のタイプの隣接画像構成要
素）の平均（ラン）強度が算出される（ステップ３２
０）。この平均（ラン）強度、即ち第１の平均値は、行
の（ラン）強度モジュール２６に格納された値、及び決
定されるそのランの長さに基づく。ランの長さは、単に
現在の画像位置及び行のラン開始モジュール２８に格納
されたデータに基づき、第２のタイプの隣接する連続画
像構成要素の数を表わすことが理解されるであろう。
【００３１】次に、タグの位置が、行のラン開始モジュ
ール２８に格納された行のランの開始位置と同じになる
ように、タグ・メモリ・モジュール２２に設定される
（ステップ３２２）。その後、算出された平均（ラン）
強度が予め定められたしきい値を超えているか否かに関
する判断が成される（ステップ３２４）。
ール２８に格納された行のランの開始位置と同じになる
ように、タグ・メモリ・モジュール２２に設定される
（ステップ３２２）。その後、算出された平均（ラン）
強度が予め定められたしきい値を超えているか否かに関
する判断が成される（ステップ３２４）。
【００３２】もし超えているならば、現在のタグの位置
がランの最後の画像位置よりも小さいか否かの判断が成
される（ステップ３２６）。もし小さくないならば、モ
ードはモード・モジュール２４で背景モードに設定され
（ステップ３２８）、プロセスはステップ３０２に戻
る。しかしながら、もしタグ位置が画像位置よりも小さ
い場合は、第２の平均値、即ち列の（ラン）強度の平均
値が算出され、しきい値と比較される（ステップ３３
０）。第２の平均値は、モジュール３０に格納された値
及び垂直方向のランの長さに基づく。ランの長さは、現
在の画像位置及びモジュール３２に格納された値に基づ
き、モジュール３０に格納された値の基となる画像構成
要素の数を表わす。しきい値との比較が、ステップ３２
４でのしきい値との比較とは異なる結果を有する場合、
矛盾は後で説明されるように解決される（ステップ３３
２）。次に画像構成要素が分類される。即ち、適切なタ
グ値によりタグ付けされる（ステップ３３４）。この方
法はその後、次のタグ位置（ステップ３３６）に進み、
そしてステップ３２６に進む。
がランの最後の画像位置よりも小さいか否かの判断が成
される（ステップ３２６）。もし小さくないならば、モ
ードはモード・モジュール２４で背景モードに設定され
（ステップ３２８）、プロセスはステップ３０２に戻
る。しかしながら、もしタグ位置が画像位置よりも小さ
い場合は、第２の平均値、即ち列の（ラン）強度の平均
値が算出され、しきい値と比較される（ステップ３３
０）。第２の平均値は、モジュール３０に格納された値
及び垂直方向のランの長さに基づく。ランの長さは、現
在の画像位置及びモジュール３２に格納された値に基づ
き、モジュール３０に格納された値の基となる画像構成
要素の数を表わす。しきい値との比較が、ステップ３２
４でのしきい値との比較とは異なる結果を有する場合、
矛盾は後で説明されるように解決される（ステップ３３
２）。次に画像構成要素が分類される。即ち、適切なタ
グ値によりタグ付けされる（ステップ３３４）。この方
法はその後、次のタグ位置（ステップ３３６）に進み、
そしてステップ３２６に進む。
【００３３】もし行の（ラン）強度の平均値が予め定め
られたしきい値を超えていないとステップ３２４で判断
されると、次に、タグ位置が画像位置よりも小さいか否
かの判断が成される（ステップ３３８）。もし小さくな
い場合は、プロセスはステップ３２８に進み、その後ス
テップ３０２に進む。もし小さい場合は、列の（ラン）
強度の平均値が算出され、予め定められたしきい値と比
較される（ステップ３４０）。このしきい値との比較の
結果が、ステップ３２４でのしきい値との比較の結果と
異なる場合は、この矛盾の解決は、以下で説明されるよ
うに行われる（ステップ３４２）。その後、画像構成要
素は分類され、即ち、適切なタグ値によりタグ付けされ
る（ステップ３４４）。プロセスはその後、次のタグ位
置に進み（ステップ３４６）、そしてステップ３３８に
進む。
られたしきい値を超えていないとステップ３２４で判断
されると、次に、タグ位置が画像位置よりも小さいか否
かの判断が成される（ステップ３３８）。もし小さくな
い場合は、プロセスはステップ３２８に進み、その後ス
テップ３０２に進む。もし小さい場合は、列の（ラン）
強度の平均値が算出され、予め定められたしきい値と比
較される（ステップ３４０）。このしきい値との比較の
結果が、ステップ３２４でのしきい値との比較の結果と
異なる場合は、この矛盾の解決は、以下で説明されるよ
うに行われる（ステップ３４２）。その後、画像構成要
素は分類され、即ち、適切なタグ値によりタグ付けされ
る（ステップ３４４）。プロセスはその後、次のタグ位
置に進み（ステップ３４６）、そしてステップ３３８に
進む。
【００３４】図及び上述の説明から明らかであるよう
に、一走査線から次の走査線への情報の保持は、本発明
の有利な特徴である。走査は水平方向に行われるが、垂
直方向における分析に関する情報が保持される。当然な
がら、この方法は、垂直方向の走査を可能にするように
適合させることが可能である。
に、一走査線から次の走査線への情報の保持は、本発明
の有利な特徴である。走査は水平方向に行われるが、垂
直方向における分析に関する情報が保持される。当然な
がら、この方法は、垂直方向の走査を可能にするように
適合させることが可能である。
【００３５】また、この方法は都合のよいことに、白で
はない、即ち非背景データの各水平方向のランごとの強
度の値及びランの開始、並びに画像構成要素の各列ごと
の列の（ラン）強度の値及び列のランの開始の判断を提
供する。従って、画像データの全ての列を保持する必要
はなく、データの現在の走査線及びプロセスのその時点
までに画像に関して収集された垂直方向の分析に関する
統計のみの保持が必要とされる。当然ながら、これはよ
り少量の記憶装置／空間を必要とするので、その結果と
して、この方法の使用のより高い適応性をもたらす。
はない、即ち非背景データの各水平方向のランごとの強
度の値及びランの開始、並びに画像構成要素の各列ごと
の列の（ラン）強度の値及び列のランの開始の判断を提
供する。従って、画像データの全ての列を保持する必要
はなく、データの現在の走査線及びプロセスのその時点
までに画像に関して収集された垂直方向の分析に関する
統計のみの保持が必要とされる。当然ながら、これはよ
り少量の記憶装置／空間を必要とするので、その結果と
して、この方法の使用のより高い適応性をもたらす。
【００３６】意義深いことに、画像構成要素の特徴が処
理中に列の（ラン）強度の値に加算される。このように
して、非背景画像構成要素の水平方向のランの最後が検
出されると、この方法は、対象とされる水平方向のラン
の処理中に、画像構成要素に関して蓄積されたデータに
応じてタグ要素値を設定するために画像構成要素を連続
的に分析する。更に、各画像構成要素ごとの現在の列の
（ラン）強度の値が、どの垂直方向の分析が適切なタグ
設定を示すかを判断するために考慮される。水平方向の
分析は、非背景画像構成要素のランの全体で取得される
データを利用するが、垂直方向の分析は、それまでに露
光されている垂直方向のランの量に基づいて単に達成さ
れることが理解されるべきである。
理中に列の（ラン）強度の値に加算される。このように
して、非背景画像構成要素の水平方向のランの最後が検
出されると、この方法は、対象とされる水平方向のラン
の処理中に、画像構成要素に関して蓄積されたデータに
応じてタグ要素値を設定するために画像構成要素を連続
的に分析する。更に、各画像構成要素ごとの現在の列の
（ラン）強度の値が、どの垂直方向の分析が適切なタグ
設定を示すかを判断するために考慮される。水平方向の
分析は、非背景画像構成要素のランの全体で取得される
データを利用するが、垂直方向の分析は、それまでに露
光されている垂直方向のランの量に基づいて単に達成さ
れることが理解されるべきである。
【００３７】水平方向及び垂直方向の処理の結論が一致
する場合は、タグ要素値のための望ましい設定が、一致
した結論又は結果により全体に指示される。しかしなが
ら、もし水平方向及び垂直方向の分析が異なる結論を導
く場合は、この違いを解決するための予め定められた方
策が採用される。
する場合は、タグ要素値のための望ましい設定が、一致
した結論又は結果により全体に指示される。しかしなが
ら、もし水平方向及び垂直方向の分析が異なる結論を導
く場合は、この違いを解決するための予め定められた方
策が採用される。
【００３８】様々なこのような方策が考えられる。１つ
の方策は、選択肢の内のより安全（確実）なものを選択
することである。例えば、もし分析が、画像が白黒現像
処理及び印刷のみを用いて処理され得るような、中間色
（グレーのみ）であるか否かを判断することであるなら
ば、疑わしい場合のより安全な方策は、画像構成要素を
カラーとタグ付けすることである。カラー現像処理は、
白黒画像を再生することが可能であり、効率は低下し得
るが、画像情報の損失はない。しかしながら、白黒現像
処理は、もしカラーが存在する場合でもカラーの再生は
できず、白黒現像処理を選択することは、不完全な結果
をもたらす危険性を孕む。
の方策は、選択肢の内のより安全（確実）なものを選択
することである。例えば、もし分析が、画像が白黒現像
処理及び印刷のみを用いて処理され得るような、中間色
（グレーのみ）であるか否かを判断することであるなら
ば、疑わしい場合のより安全な方策は、画像構成要素を
カラーとタグ付けすることである。カラー現像処理は、
白黒画像を再生することが可能であり、効率は低下し得
るが、画像情報の損失はない。しかしながら、白黒現像
処理は、もしカラーが存在する場合でもカラーの再生は
できず、白黒現像処理を選択することは、不完全な結果
をもたらす危険性を孕む。
【００３９】別の方策は、しきい値との差が最も大きい
平均（ラン）強度を伴う分析結果に従うように判断する
ものである。この概念は、どの分析が最も信頼できる結
論を示すであろう最も強い信号を与えているかを考慮す
るものである。
平均（ラン）強度を伴う分析結果に従うように判断する
ものである。この概念は、どの分析が最も信頼できる結
論を示すであろう最も強い信号を与えているかを考慮す
るものである。
【００４０】また別の方策は、関与するランの長さに応
じて結果を選択することである。ランの長さがあまりに
短い場合は、確信の持てる判断をするには統計が不十分
であるので、結果を無視することが選択され得る。或い
は、当の画像構成要素に最も局所的であり、この画像構
成要素に関して最も特徴的であり得るので、最短のラン
の長さを伴う分析に対応する結果が選択され得る。
じて結果を選択することである。ランの長さがあまりに
短い場合は、確信の持てる判断をするには統計が不十分
であるので、結果を無視することが選択され得る。或い
は、当の画像構成要素に最も局所的であり、この画像構
成要素に関して最も特徴的であり得るので、最短のラン
の長さを伴う分析に対応する結果が選択され得る。
【００４１】本開示を読めば、当業者には明らかであろ
う他の可能な方策が多数存在する。選択は、判断されて
いる特性と、分析されている画像の特徴又は特性とに大
きく依存することが理解されるべきである。
う他の可能な方策が多数存在する。選択は、判断されて
いる特性と、分析されている画像の特徴又は特性とに大
きく依存することが理解されるべきである。
【図１】本発明の好ましい方法を実行するシステムの概
略図である。
略図である。
【図２】本発明の好ましい方法を例示するフローチャー
トである。
トである。
【図３】本発明の好ましい方法を例示する、より詳細な
フローチャートである。
フローチャートである。
１０ デジタル画像処理装置 １２ 画像データ入力モジュール １４ 画像処理モジュール １６ メモリ・モジュール １８ セグメンテーション統計モジュール ２０ 画像データ出力モジュール ２２ タグ・メモリ・モジュール ２４ モード・モジュール ２６ 行の（ラン）強度モジュール ２８ 行のラン開始モジュール ３０ 列の（ラン）強度モジュール ３２ 列のラン開始モジュール
Claims (3)
- 【請求項１】 デジタル画像をセグメント化するための
方法であって、前記デジタル画像は、水平の行と垂直の
列とを有する配列で配置された複数の画像構成要素から
構成され、該画像構成要素は背景部分に位置付けられた
第１のタイプと非背景部分に位置付けられた第２のタイ
プとを含み、前記画像構成要素の第２のタイプのそれぞ
れは特性の強さを定義する値を有し、前記画像構成要素
の第２のタイプには前記特性に基づき少なくとも２つの
分類が存在し、前記方法は、 水平の行に沿って位置付けられている選択された画像構
成要素が前記第２のタイプであるか否かを判断するステ
ップと、 前記選択された画像構成要素が第２のタイプである場合
に、前記選択された画像構成要素の前記特性の値の第１
の特徴関数値を算出するステップと、 前記第１の特徴関数値が、第１の分類結果を取得するた
めの予め定められたしきい値に適合するか否かを判断す
るステップと、 前記選択された構成要素のそれぞれと、該選択された構
成要素のそれぞれが位置付けられている垂直の列に沿っ
て配置された第２のタイプの隣接する画像構成要素との
前記特性の値から算出された格納値に基づいた第２の特
徴関数値を前記選択された構成要素のそれぞれごとに算
出するステップと、 前記第２の特徴関数値のそれぞれが、各自の第２の分類
結果を取得するための予め定められたしきい値に適合す
るか否かを判断するステップと、 前記選択された構成要素のそれぞれを前記第１及び第２
の分類結果に基づいて分類するステップと、 を含む、デジタル画像のセグメント化方法。 - 【請求項２】 前記水平の行に沿って配置された第２の
タイプの隣接する連続的な画像構成要素の特性の値を合
計するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】 デジタル画像のセグメント化に有用なデ
ジタル画像処理装置であって、前記デジタル画像は、水
平の行と垂直の列とを有する配列で配置された複数の画
像構成要素から構成され、該画像構成要素は背景部分に
位置付けられた第１のタイプと非背景部分に位置付けら
れた第２のタイプとを含み、前記画像構成要素の第２の
タイプのそれぞれは特性の強さを定義する値を有し、前
記画像構成要素の第２のタイプには前記特性に基づき少
なくとも２つの分類が存在し、前記装置は、 水平の行に沿って位置付けられている選択された画像構
成要素が前記第２のタイプであるか否かを判断するため
の手段と、 前記選択された画像構成要素が第２のタイプである場合
に、前記選択された画像構成要素の前記値の第１の平均
値を算出するための手段と、 前記第１の平均値が、第１の分類結果を取得するための
予め定められたしきい値に適合するか否かを判断するた
めの手段と、 前記選択された構成要素のそれぞれと、該選択された構
成要素のそれぞれが位置付けられている垂直の列に沿っ
て配置された第２のタイプの隣接する画像構成要素との
前記値の合計を表わす格納値に基づいた第２の平均値を
前記選択された構成要素のそれぞれごとに算出するため
の手段と、 前記第２の平均値のそれぞれが、各自の第２の分類結果
を取得するための予め定められたしきい値に適合するか
否かを判断するための手段と、 前記選択された構成要素のそれぞれを前記第１及び第２
の分類結果に基づいて分類するための手段と、 を含む、デジタル画像処理装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US09/379,306 US6650775B1 (en) | 1999-08-23 | 1999-08-23 | Method and apparatus for implementing a streaming two-dimensional digital image segmentation |
| US379306 | 1999-08-23 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001076154A true JP2001076154A (ja) | 2001-03-23 |
| JP4627845B2 JP4627845B2 (ja) | 2011-02-09 |
Family
ID=23496701
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000238028A Expired - Fee Related JP4627845B2 (ja) | 1999-08-23 | 2000-08-07 | デジタル画像のセグメント化方法及びデジタル画像処理装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6650775B1 (ja) |
| JP (1) | JP4627845B2 (ja) |
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