JP2001184512A - 画像処理装置及び方法並びに記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像処理において、原画像から物体の陰影領
域を抽出する。 【解決手段】 イメージセンサ１０から取得した画像デ
ータはメインメモリ１６に格納される。ＣＰＵ１８は、
画像データを空間微分してステップエッジを抽出する。
また、空間微分で得られた勾配の方向が略同一の画素同
士をグループ化し、陰影領域を抽出する。陰影領域の境
界とステップエッジを統合し、その物体の輪郭として表
示制御部２０に出力する。陰影領域を抽出し、ステップ
エッジと統合することで、立体的な物体も容易に認識す
ることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像処理装置及び方
法並びに記録媒体に関し、特に原画像から空間微分値を
用いて物体の輪郭を抽出する処理に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、画像から物体、具体的には物
体の輪郭（エッジ）を抽出するための種々の方法が提案
されている。例えば、原画像の輝度の空間微分より勾配
を求め、非極大値抑制（局所的に極大となる点以外を削
除する）によりエッジを抽出する方法、物体の濃淡パタ
ーンを想定したテンプレートを予め用意し、原画像との
相関演算を行ってエッジを抽出する（テンプレートマッ
チング）方法、原画像の輝度の空間微分の２階微分値が
０となる点を抽出する方法、等である。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、テンプ
レートマッチング法では、予め抽出すべき物体の濃淡パ
ターンが既知であることが前提となり、テンプレート以
外の物体のエッジを抽出することができない、あるいは
エッジ抽出精度がテンプレートの精度に大きく影響され
る問題がある。

【０００４】また、原画像の空間微分からエッジを抽出
する方法では、輝度レベルが急峻に変化するエッジ、い
わゆるステップエッジは精度良く抽出できるものの、輝
度レベルが穏やかに変化する陰影領域の境界はエッジと
して抽出することができない問題があった。物体、特に
自由曲面からなる物体の場合には、ステップエッジのみ
ならず陰影領域が存在する場合がほとんどであり、この
陰影領域の境界を抽出できないと物体の全体形状が明ら
かとならず、その物体の種類を特定することも困難とな
る。

【０００５】本発明は、上記従来技術の有する課題に鑑
みなされたものであり、その目的は、物体のエッジ、特
に陰影領域の境界を確実に抽出することができる装置及
び方法並びに記録媒体を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、画像内の物体を抽出する画像処理装置で
あって、原画像の輝度を空間微分して勾配を算出する微
分手段と、前記勾配の方向が略等しい領域をグループ化
して陰影領域を抽出する手段とを有することを特徴とす
る。陰影領域は輝度が明るいものから暗いものへと順次
変化する。一方、平面からなる領域部分においては、輝
度が種々変化（ランダム的な変化や変化が全くない等）
する。そこで、輝度の勾配の方向が略一定の部分を抽出
することで陰影領域とその他の領域とを識別することが
できる。ここで、グループ化とは、勾配方向が略同一の
領域あるいは画素を一体化してひとつのまとまりとする
ことであり、略同一とは、ランダムな方向変化と比べて
実質的に同一とみなせる程度に方向が一致することを意
味し、必ずしも完全同一は必要でない意である。

【０００７】また、本発明は、画像内の領域の境界線を
抽出する画像処理装置であって、原画像の輝度を２階空
間微分する微分手段と、前記２階空間微分値が実質的に
０の領域をグループ化して陰影領域を抽出する手段とを
有することを特徴とする。勾配方向が略同一であること
と、２階微分値が実質的に０であることは処理的に等価
であり、これによっても陰影領域を他の領域、特に背景
から識別して抽出することができる。ここで、前記微分
手段は、前記原画像の輝度の空間微分値が０でない領域
に対してさらに空間微分することにより前記２階空間微
分を行うことが好適である。輝度に変化がない背景部分
でも、空間微分値が０であるため陰影領域と同様に２階
微分値も０となり、陰影領域と識別することができない
からである。空間微分値が０でない、すなわち輝度変化
がある領域のみに処理を限定することで、陰影領域を確
実に抽出することができる。

【０００８】また、本発明において、さらに、前記微分
手段の出力に基づきステップエッジを抽出する手段と、
前記ステップエッジと前記陰影領域を統合する手段とを
有することが好適である。ステップエッジ抽出では物体
の一部の輪郭しか抽出できない場合に、陰影領域を抽出
し、ステップエッジと統合することで物体のほぼ完全な
輪郭を得ることができる。なお、ステップエッジ抽出で
物体のほぼ全ての輪郭を抽出できた場合でも、陰影領域
を抽出し、両者を統合することでステップエッジ抽出の
検証を行うこともできる。

【０００９】また、本発明において、さらに、前記陰影
領域に基づき前記原画像からステップエッジを抽出する
手段を有することも好適である。陰影領域をまず抽出
し、その抽出結果からステップエッジの存在位置を予想
しステップエッジを抽出することで、ステップエッジの
抽出効率を上げることができる。

【００１０】また、本発明において、さらに、前記微分
手段の出力に基づきステップエッジを抽出するエッジ抽
出手段と、前記陰影領域に基づき抽出された前記ステッ
プエッジを修正する手段とを有することも好適である。
陰影領域も物体の輪郭を現すため、抽出した陰影領域を
用いてステップエッジの精度を評価し、修正することで
ステップエッジの抽出精度を上げることができる。

【００１１】また、本発明において、ステップエッジを
抽出した後に陰影領域を抽出する際に、ステップエッジ
が欠落した領域に対して前記陰影領域を抽出するための
ウィンドウを設定する手段を有することが好適である。
陰影領域を抽出するための処理範囲を限定することで、
効率的に陰影領域を抽出することができる。

【００１２】また、本発明は、画像内の物体を抽出する
画像処理方法を提供する。この方法は、原画像の輝度を
空間微分して勾配を算出する微分ステップと、前記勾配
の方向が略等しい領域をグループ化して陰影領域を抽出
する抽出ステップとを有することを特徴とする。

【００１３】また、原画像の輝度を２階空間微分する微
分ステップと、前記２階空間微分値が実質的に０の領域
をグループ化して陰影領域を抽出する抽出ステップとを
有することを特徴とする。ここで、前記２階空間微分
は、前記原画像の輝度の空間微分値が０でない領域に対
して行われることが好適である。

【００１４】また、前記微分ステップの微分値に基づい
てステップエッジを抽出するステップと、前記ステップ
エッジと前記陰影領域を統合するステップとを有するこ
とが好適である。

【００１５】また、前記陰影領域に基づき前記原画像か
らステップエッジを抽出するステップを有することが好
適である。

【００１６】また、前記微分ステップの微分値に基づい
てステップエッジを抽出するステップと、前記陰影領域
に基づき抽出された前記ステップエッジを修正するステ
ップとを有することが好適である。

【００１７】また、ステップエッジを抽出した後に陰影
領域を抽出する際、ステップエッジが欠落した領域に対
して前記陰影領域を抽出するためのウィンドウを設定す
るステップを有することが好適である。

【００１８】また、本発明は、プログラムを記録したコ
ンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供する。プログ
ラムは、上記した各方法をコンピュータに実行させるも
ので、その一形態は、コンピュータに対して原画像の輝
度を空間微分して勾配を算出させ、前記勾配の方向が略
等しい領域をグループ化して陰影領域を抽出させるもの
である。

【００１９】

【発明の実施の形態】以下、図面に基づき本発明の実施
形態について説明する。

【００２０】図１には、本実施形態にかかる画像処理装
置の全体構成ブロック図が示されている。イメージセン
サ１０は画像を取得するもので、例えばＣＣＤカメラで
構成することができる。イメージセンサ１０で取得した
画像データはＡ／Ｄ変換器１２でデジタル化され、フレ
ームメモリ１４に記憶される。フレームメモリ１４に記
憶されたデジタル画像データ、すなわち原画像データは
メインメモリ１６に記憶され、適宜ＣＰＵ１８に読み出
されて後述の処理が行われ、ステップエッジや陰影領域
が抽出される。抽出されたステップエッジデータや陰影
領域データはメインメモリ１６に記憶され、表示制御部
２０に供給されてＣＲＴや液晶などのディスプレイに表
示される。Ａ／Ｄ１２、フレームメモリ１４、メインメ
モリ１６、ＣＰＵ１８及び表示制御部２０はコンピュー
タで構成することができる。

【００２１】図２には、図１におけるＣＰＵ１８の全体
処理フローチャートが示されている。ＣＰＵ１８は、メ
インメモリ１６に記憶された原画像データを読み出し、
まず勾配を算出する（Ｓ１０１）。次に、しきい値処理
を行い、エッジ点の候補を求め、非極大値抑制処理によ
り局所的に極大点となる点のみを残す。さらに、細線化
処理により１画素幅のエッジを抽出する（Ｓ１０２）。
なお、必要に応じて、求めたエッジ点を延長し、境界を
求める処理を施すことも好適である。

【００２２】図３には、輝度が急峻に変化するステップ
エッジ部分（ａ）及び輝度が穏やかに変化する陰影部分
（ｂ）における空間微分により算出された勾配が模式的
に示されている。ステップエッジ部分では、ピーク値が
明瞭に現れるため、しきい値処理によりピーク値を抽出
することができるが、陰影領域ではピーク値は出現しな
いため、しきい値を用いてその境界を抽出することが困
難である。

【００２３】そこで、ＣＰＵ１８は、Ｓ１０１及びＳ１
０２でステップエッジを抽出した後、原画像から陰影領
域の境界を抽出するか否かを判定する（Ｓ１０３）。こ
の判定は、物体によってはステップエッジのみで十分全
体のエッジを抽出でき、陰影領域の境界を抽出する必要
性が低い場合もあり得ることに鑑みたものである。具体
的には、抽出されたステップエッジが閉じていて欠落部
分が存在しないと思われる場合には、陰影領域の抽出処
理は不要と考えられる。

【００２４】陰影領域抽出が必要と判定した場合、ＣＰ
Ｕ１８はＳ１０１で算出した勾配データを用い、勾配の
方向が略等しい画素を抽出し、それらの画素をグループ
化する（Ｓ１０４）。陰影領域は、物体に一方向から光
を照射したときに影の部分にできる輝度の変化であるか
ら、その勾配は一定の方向になる。逆に言えば、勾配が
一定の方向にある画素群を抽出することで、陰影領域を
抽出することができる。具体的には、隣接する画素の勾
配の方向の差が所定値（例えば±５度）以内の画素群を
勾配の方向が略同一の画素群とグループ化することがで
きる。グループ化は、例えば略同一の勾配方向を有する
画素群に対して同一フラグを設定すればよい。

【００２５】陰影領域を抽出した後、Ｓ１０１及びＳ１
０２で抽出したステップエッジとＳ１０３で抽出した陰
影領域とを統合させ、物体の完全な全体エッジを抽出す
る（Ｓ１０５）。統合の方法としては、ステップエッジ
と陰影領域のエッジを単純加算する、ステップエッジと
陰影領域のエッジを重み付け加算する等がある。重み付
け加算する場合、ステップエッジと陰影領域のエッジが
相互に重複する部分においてステップエッジの算出精度
と陰影領域の算出精度とを考慮し、精度の高い方に大き
な重みを付けることが好適である。なお、陰影領域のエ
ッジは、例えば同一フラグが付された画素群の境界画素
を選択することで抽出できる。ステップエッジと陰影領
域のエッジを統合して得られた物体の全体エッジは表示
制御部２０に供給され、ディスプレイに表示される。統
合して得られる全体エッジから物体の種類を特定し、そ
の物体の種類をディスプレイに表示することも好適であ
る。このためには、予め全体エッジと物体の種類との関
係を記憶するデータベースを備えておけばよい。

【００２６】図４には、以上述べた処理が模式的に示さ
れている。（ａ）は原画像であり、立体物体１００及び
平面状物体１０２が存在するとする。（ｂ）は原画像を
空間微分して勾配を算出し、しきい値処理をしてステッ
プエッジを抽出した図である。平面状物体１０２につい
ては、ステップエッジ１０２ａは閉じたものとなり、ス
テップエッジ１０２ａを抽出することで物体の全体形状
を得ることができるが、立体物体１００の場合は一部分
のみがステップエッジ１００ａとして抽出され、図中右
下の部分は輝度が穏やかに変化する陰影領域であるため
エッジが欠落してしまう。そこで、立体物体１００の全
体エッジを抽出するために、立体物体１００の陰影領域
を抽出する。（ｃ）は原画像の勾配方向を矢印で模式的
に示したものであり、略同一方向を有する勾配、すなわ
ち隣接する画素で勾配方向の差分が所定値以下の画素群
が図中符号１０３で示されている。

【００２７】なお、勾配の方向が略同一か否かを判定す
る際に、原画像のすべての画素について判定を行うので
はなく、陰影領域と考えられる領域のみに限定して判定
することも好適である。具体的には、抽出した物体のス
テップエッジが欠落している部分を陰影領域とみなし、
この欠落部分近傍に処理ウィンドウを設定して、そのウ
ィンドウ内に存在する画素が略同一の勾配方向を有する
か否かを判定する。（ｂ）において、ウィンドウ１０４
がエッジの欠落した部分に設定された処理ウィンドウを
示している。ウィンドウを設定することで処理を効率化
し、グループ化に要する時間を短縮することができる。

【００２８】（ｄ）は、勾配方向が略同一の画素群をグ
ループ化し（ウィンドウは設定せず）、その他の部分を
削除したものであり、立体物体１００の陰影領域に相当
する。（ｅ）は（ｄ）で抽出された陰影領域の境界を抽
出したものである。図では、立体物体１００のほぼ全体
輪郭が抽出されているが、物体によっては輪郭の一部の
みが抽出される場合もあり得る。物体表面の凹凸度ある
いは曲面度に応じて陰影領域が形成されるから、凹凸度
の大きい物体の場合には、陰影領域の境界は全体輪郭の
中で大きな比重を占めることになる。

【００２９】（ｆ）は、（ｅ）で抽出した陰影領域の境
界と、（ｂ）で抽出したステップエッジとを統合したも
のであり、平面状物体のみならず、立体物体１００につ
いても完全な輪郭が得られている。統合は、（ｂ）のス
テップエッジと（ｅ）の陰影領域境界との重み付け加算
で行われ、具体的には（ｂ）のステップエッジと（ｅ）
の境界とが重複する部分ではステップエッジを選択し
（ステップエッジの重みを１とし陰影領域境界の重みを
０とする）、ステップエッジが欠落している部分では陰
影領域境界を選択する。ステップエッジと陰影領域境界
とが重複する部分でステップエッジを優先させるのは、
陰影領域を抽出する場合のグループ化における誤差を考
慮したものである。

【００３０】このように、本実施形態では、ステップエ
ッジを抽出し、ステップエッジが欠落している場合に勾
配方向が略同一であるという条件の下で陰影領域を抽出
し、ステップエッジと陰影領域境界とを統合すること
で、従来では抽出することが困難であった、複雑な背景
からなるシーン中の人物の手や指といった陰影領域とな
り易い滑らかな曲面を有する物体を類似色の背景から抽
出することも可能となり、物体認識率を向上させること
ができる。

【００３１】なお、本実施形態において、陰影領域を抽
出するために勾配の方向（空間微分）が略同一の領域を
抽出したが、原画像の輝度の２階微分（２次微分）を用
いて抽出することもできる。勾配方向が略同一であるこ
とと、２階微分値が実質的に０であることは等価であ
る。

【００３２】図５には、この場合の処理フローチャート
が示されている。まず、原画像の１階微分（１次微分）
あるいは空間微分を算出する（Ｓ２０１）。空間微分を
算出した後、しきい値処理や非極大値抑制処理、さらに
は細線化処理を施すことによりステップエッジを抽出す
ることができる。

【００３３】次に、勾配の方向が略同一である画素群を
抽出するのではなく、空間微分をさらにもう一度微分
し、２階微分を算出する（Ｓ２０２）。但し、２階微分
を算出するのは、１階微分、すなわち空間微分の値が０
でない領域に限定する。これは、本来的に陰影領域でな
い領域においても、空間微分が０の領域は２階微分の値
も０となってしまい、２階微分の値のみでは両者を識別
することができないからである。２階微分を算出した
後、２階微分の値が実質的に０、具体的には２階微分の
絶対値が０近傍の所定値εより小さい画素を抽出し、こ
れらの画素に同一フラグを付してグループ化する（Ｓ２
０３）。グループ化した画素群は、陰影領域を現してお
り、その境界を抽出してステップエッジと統合すること
で（Ｓ２０４）、物体の全輪郭を抽出することができ
る。

【００３４】また、本実施形態では、まずステップエッ
ジを抽出し、そのステップエッジが欠落して閉じていな
い場合に陰影領域を抽出する処理を行って両者を統合し
ているが、例えば図４に示されるように、陰影領域が物
体の輪郭の大部分を占めるような場合には、まず陰影領
域を抽出し、その結果に基づいてステップエッジ領域を
抽出することも可能である。

【００３５】図６には、この場合の概略処理フローチャ
ートが示されている。まず、原画像から陰影領域を抽出
する（Ｓ３０１）。この処理は上述した処理と同様に、
原画像を一回微分（空間微分）してその勾配方向が略同
一の画素をグループ化することで抽出でき、あるいは１
階微分の値が０でない画素に対する２階微分値が実質的
に０である画素をグループ化することで抽出することが
できる。陰影領域を抽出した後、その境界が閉じている
か否かを判定し、欠落部分が存在する場合にはその欠落
部分の１階微分値をしきい値処理し、ステップエッジを
抽出する（Ｓ３０２）。ステップエッジを抽出する際
に、非極大値抑制処理や細線化処理を施しても良いこと
は言うまでもない。

【００３６】なお、この実施形態では、２階微分値を用
いた後で再び１階微分値を用いることになるので、１階
微分値を算出した後に２階微分値を算出する際には、算
出した２階微分値を１階微分値とはメモリの別の領域に
格納しておくことが好適である。また、陰影領域境界の
欠落部分に対して処理ウィンドウを設定する際に、グル
ープ化に伴う誤差を考慮し、処理ウィンドウを十分大き
く設定しておくことも好適である。

【００３７】また、ステップエッジを抽出した後に陰影
領域を抽出し、両者を統合する場合においても、陰影領
域の抽出結果をステップエッジ抽出にフィードバック
し、ステップエッジ抽出を修正してより高精度化するこ
とも可能である。

【００３８】図７には、この場合の処理フローチャート
が示されている。まず、Ｓ１０１及びＳ１０２と同様の
処理を行って原画像からステップエッジを抽出する（Ｓ
４０１）。次に、ステップエッジは十分抽出できたか否
か、すなわちＳ１０３と同様に陰影領域の境界を抽出す
る必要があるか否かを判定し（Ｓ４０２）、陰影領域を
抽出する必要がある場合には、Ｓ１０４と同様に勾配方
向が略同一の画素をグループ化して陰影領域を抽出し、
さらにその境界を抽出する（Ｓ４０３）。もちろん、２
階微分値を用いて陰影領域を抽出してもよい。

【００３９】陰影領域及びその境界を抽出した後、Ｓ４
０１で抽出したステップエッジとＳ４０３で抽出した陰
影領域境界との同一性を判定する。同一性とは、ステッ
プエッジと引例領域境界とが同一物体に属するものか否
かを判定するもので、具体的にはステップエッジの延長
線上に陰影領域境界が存在するか否か、あるいは逆に陰
影領域の延長線上にステップエッジが存在するか否かで
判定する。そして、例えばステップエッジよりも陰影領
域境界の方が抽出された割合が大きく、あるいはグルー
プ化における勾配方向の同一度も高く、陰影領域境界の
延長線上にステップエッジが存在していない場合には、
ステップエッジの抽出精度が十分でないと判定し、再び
Ｓ４０１の処理に戻ってステップエッジの抽出処理を繰
り返す。ステップエッジの抽出処理を再度行う際には、
陰影領域境界の延長線上に処理ウィンドウを設定すると
ともに、しきい値処理におけるしきい値を高めに修正す
るなど、より高精度な処理を行うことが好適である。こ
れにより、ステップエッジの抽出精度を上げ、より的確
に物体の輪郭を抽出することができる。

【００４０】以上、本発明の実施形態について説明した
が、本実施形態で示した各種処理、具体的には図２、図
５〜図７の処理は、処理プログラムを記録した媒体から
コンピュータにインストールし、ＣＰＵが逐次実行する
ことで実現することができる。処理プログラムは、例え
ば図２の場合においては原画像の隣接画素データ（輝度
データ）の差分を演算するルーチン、算出した差分値、
すなわち空間微分値をメモリの所定アドレスに格納する
ルーチン、予め記憶された所定のしきい値をメモリから
読み出して差分値と比較しステップエッジを抽出するル
ーチン、抽出したステップエッジデータをメモリに格納
するルーチン、ステップエッジデータが閉曲線を構成し
ているか否かを演算するルーチン、メモリに格納した差
分値、すなわち空間微分値を読み出し、隣接する画素の
データでそのなす角が一定値以下であるか否かを判定
し、一定値以下である場合に該画素に対してフラグを設
定するルーチン、フラグが設定された画素群の境界に位
置する画素に別のフラグを設定して境界を画定するルー
チン、及びメモリに記憶されたステップエッジデータと
陰影領域の境界データを統合して表示制御部に出力する
ルーチンを含むことができる。処理プログラムを記憶す
る媒体には、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ、ハードディスク、
半導体メモリなど、電磁気的、光学的、あるいは化学的
に情報を保持できる任意の媒体が含まれる。

【００４１】

【発明の効果】本発明によれば、画像中のエッジ、特に
穏やかな輝度変化を有する陰影領域を確実に抽出するこ
とができる。これにより、従来では検出することが困難
であった物体、例えば複雑な背景からなるシーン中の人
物の手や指なども容易に抽出することができ、物体認識
の精度を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 実施形態の構成ブロック図である。

【図２】 実施形態の処理フローチャートである。

【図３】 輝度変化と輝度勾配との関係を示す説明図で
ある。

【図４】 図２の処理フローチャートの模式的説明図で
ある。

【図５】 他の実施形態の処理フローチャートである。

【図６】 さらに他の実施形態の処理フローチャートで
ある。

【図７】 さらに他の実施形態の処理フローチャートで
ある。

【符号の説明】

１０ イメージセンサ、１２ Ａ／Ｄ、１４ フレーム
メモリ、１６ メインメモリ、１８ ＣＰＵ、２０ 表
示制御部。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 富田 文明 茨城県つくば市梅園１丁目１番４ 工業技 術院電子技術総合研究所内 Ｆターム(参考） 5B057 BA02 BA29 CF01 DA08 DC16 DC22 5L096 CA02 CA14 EA04 FA06 FA14 GA03 GA04

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像内の物体を抽出する画像処理装置で
   あって、 原画像の輝度を空間微分して勾配を算出する微分手段
   と、 前記勾配の方向が略等しい領域をグループ化して陰影領
   域を抽出する手段と、を有することを特徴とする画像処
   理装置。
2. 【請求項２】 画像内の物体を抽出する画像処理装置で
   あって、 原画像の輝度を２階空間微分する微分手段と、 前記２階空間微分値が実質的に０の領域をグループ化し
   て陰影領域を抽出する手段と、 を有することを特徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】 請求項２記載の装置において、 前記微分手段は、前記原画像の輝度の空間微分値が０で
   ない領域に対してさらに空間微分することにより前記２
   階空間微分を行うことを特徴とする画像処理装置。
4. 【請求項４】 請求項１〜３のいずれかに記載の装置に
   おいて、さらに、 前記微分手段の出力に基づきステップエッジを抽出する
   手段と、 前記ステップエッジと前記陰影領域を統合する手段と、 を有することを特徴とする画像処理装置。
5. 【請求項５】 請求項１〜３のいずれかに記載の装置に
   おいて、さらに、 前記陰影領域に基づき前記原画像からステップエッジを
   抽出する手段と、 を有することを特徴とする画像処理装置。
6. 【請求項６】 請求項１〜３のいずれかに記載の装置に
   おいて、さらに、 前記微分手段の出力に基づきステップエッジを抽出する
   エッジ抽出手段と、 前記陰影領域に基づき抽出された前記ステップエッジを
   修正する手段と、 を有することを特徴とする画像処理装置。
7. 【請求項７】 請求項４記載の装置において、さらに、 前記ステップエッジが欠落した領域に対して前記陰影領
   域を抽出するためのウィンドウを設定する手段と、 を有することを特徴とする画像処理装置。
8. 【請求項８】 画像内の物体を抽出する画像処理方法で
   あって、 原画像の輝度を空間微分して勾配を算出する微分ステッ
   プと、 前記勾配の方向が略等しい領域をグループ化して陰影領
   域を抽出する抽出ステップと、 を有することを特徴とする画像処理方法。
9. 【請求項９】 画像内の物体を抽出する画像処理方法で
   あって、 原画像の輝度を２階空間微分する微分ステップと、 前記２階空間微分値が実質的に０の領域をグループ化し
   て陰影領域を抽出する抽出ステップと、 を有することを特徴とする画像処理方法。
10. 【請求項１０】 請求項９記載の方法において、 前記２階空間微分は、前記原画像の輝度の空間微分値が
    ０でない領域に対して行われることを特徴とする画像処
    理方法。
11. 【請求項１１】 請求項８〜１０のいずれかに記載の方
    法において、 前記微分ステップの微分値に基づいてステップエッジを
    抽出するステップと、 前記ステップエッジと前記陰影領域を統合するステップ
    と、 を有することを特徴とする画像処理方法。
12. 【請求項１２】 請求項８〜１０のいずれかに記載の方
    法において、 前記陰影領域に基づき前記原画像からステップエッジを
    抽出するステップを有することを特徴とする画像処理方
    法。
13. 【請求項１３】 請求項８〜１０のいずれかに記載の方
    法において、 前記微分ステップの微分値に基づいてステップエッジを
    抽出するステップと、 前記陰影領域に基づき抽出された前記ステップエッジを
    修正するステップと、 を有することを特徴とする画像処理方法。
14. 【請求項１４】 請求項１１記載の方法において、 前記ステップエッジが欠落した領域に対して前記陰影領
    域を抽出するためのウィンドウを設定するステップと、 を有することを特徴とする画像処理方法。
15. 【請求項１５】 請求項８〜１４のいずれかに記載され
    た方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録し
    たことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒
    体。