JP2001331806A

JP2001331806A - 画像処理方式

Info

Publication number: JP2001331806A
Application number: JP2000149877A
Authority: JP
Inventors: Atsushi Marukame; 敦丸亀
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2000-05-22
Filing date: 2000-05-22
Publication date: 2001-11-30

Abstract

(57)【要約】【課題】画像中の合焦領域を含む矩形領域を選択する
方式を与える。【解決手段】区間分割部101で原画像の１次微分、２
次微分の零点、極値とエッジ閾値によって区間分割画像
を作成し、傾斜度ヒストグラム作成部103で区間分割画
像中の区間の長さに関する傾斜度ヒストグラムを与え、
合焦エッジ抽出部104でエッジ画像中の区間のうち区間
長が傾斜度ヒストグラムの最頻値以下の区間を見つけ、
その区間中の１次微分最大絶対値を持つ画素で形成され
る合焦エッジ画像を作成し、合焦領域矩形化部105で合
焦エッジ画像をブロック分割し合焦エッジ画素を含むブ
ロックとその近傍ブロックをまとめた矩形抽出画像を作
成し、矩形抽出安定判定部106で矩形抽出画像中の矩形
領域の数、大きさからエッジ閾値に対する矩形抽出の安
定性を判定し、安定ならば最適矩形抽出画像を出力し、
不安定ならエッジ閾値を増加を促す不安定信号をエッジ
閾値供給部102に送る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理方式に関
し、特に、画像中の合焦領域を含む矩形領域を選択する
方式に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、画像中の合焦部を判定する方法と
しては、特開平8-201022に記載されているようにオート
フォーカス機構や画像処理アルゴリズムによる方法があ
る。オートフォーカス機構は市販カメラにも搭載されて
いるように投光手段と受光手段を備え、投光手段から対
象物体に照射された光の反射光を受光手段で受光し、そ
の時の反射光の角度より焦点を調整するものや、Shape
from focusと呼ばれる取り込んだ像を複数レンズ(もし
くは稼動レンズ)に分けて、それらの結像位置により焦
点を調整するものがあげられる。画像処理アルゴリズム
による方法としては、特公平6-16134や特開平8-201022
記載などの方法が挙げられる。特公平6-16134記載の方
法は、画像がぼけた時にエッジ部分の鮮明度が落ちるこ
とを利用し、所用数の画素ブロックに分割または水平方
向のスキャン毎に隣接画素の２次差分をとり、その総和
が最大になる時、合焦位置として検出する。特開平8-20
1022記載の方法は、次のような処理を行う。図８に示す
８近傍フィルタを用い、(1)式に示すような１次微分プ
レビットフィルタを設定し、画像に施して輪郭抽出を行
う。

【０００３】 E=|A+B+C-G-H-I|+|A+D+G-C-F-I| (1) １次微分フィルタでは、輪郭部よりも画素値変化が小さ
いがフィルタにより際立つ部分が生じる。そのため、１
次微分フィルタを施した画像の２値化を行う。また、撮
像位置の遠近に関する面積の影響を軽減するために細線
化処理を２値化画像に行う。最後に、画像上の全画素値
の総和を合焦のための特徴量として求めている。特開平
8-201022記載の方法の別構成としては、次のような構成
も記載されている。この構成は、(２）式に示されるよ
うな４近傍ラプラシアンフィルタを画像に施して画像の
コントラストを際立たせ、ラプラシアンフィルタを施し
た画像の最高画素値と最低画素値を特徴量として検出
し、合焦を判定している。

【０００４】E=|B+D+F+H-4E| (2)

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】上述した従来の方法に
は次のような問題点がある。オートフォーカス機構は投
光手段、受光手段のような光学系の装置を備えて実現で
きるものであり、撮像済みの画像に関しては適用できな
い。また、画像処理アルゴリズムによる特公平6-16134
記載の方法は、特開平8-201022にも記載されているよう
に画素ブロックや水平線単位で処理を行うため、対象物
の輪郭部や内部での濃淡の変化に対応できず、誤検出の
可能性が高くなる問題がある。特開平8-201022記載の方
法は、１次微分フィルタ画像中の鮮明部を抽出し、２値
化によってフィルタによって際立った部分を切り落と
す。しかしながら、１次微分フィルタは、本来合焦・非
合焦に関係なく、輝度・色相差の大きいところのみを抽
出するものである。また、２値化は１次微分フィルタが
施された画像で適当な閾値以上のものと以下のものを分
別する処理であり、これも合焦・非合焦とは本来関係が
ない。したがって、１次微分フィルタ画像と２値化によ
る合焦判定の精度は、２値化の閾値に大きく依存するこ
とになり、適切な閾値を与えるには経験的に試行錯誤を
繰り返さなければならない面倒が生じる。この閾値は画
像依存なので入力画像が変わるたびに行わねばならず工
数が増大する問題点がある。また、対象物の輪郭部のよ
うに合焦部と非合焦部の境界になっているところでは、
必ずしも１次微分が大きくならないことがあり、このよ
うな場合、境界付近の合焦部分は２値化処理によって除
去されてしまう問題点もある。特開平8-201022記載の方
法の別構成であるラプラシアンフィルタを用いる構成で
も、同様に本来合焦部である境界付近などが合焦部と判
定される部分から欠落したり、逆に合焦部でない部分が
合焦部に判定される問題が生じる。特に、ラプラシアン
フィルタは鮮鋭化フィルタなので、非合焦部にあっても
元々コントラストが高いものが撮像されているとフィル
タにより際立ってしまい、合焦部として扱われやすい。
いずれの構成でも、本来合焦度を測る輝度・色相の変化
の急峻さを考慮していないため、この方法で判定される
合焦部は実際の合焦部と一致しないという問題がある。

【０００６】本発明の目的は、次に示すとおりである。

【０００７】第１の目的は、投光手段、受光手段のよう
な光学系の装置を用いず画像処理アルゴリズムのみで画
像中の合焦部を含む矩形領域を抽出することにある。

【０００８】第２の目的は、対象物の輪郭部や内部での
濃淡の変化に対応して画像中の合焦部を含む矩形領域を
抽出することにある。

【０００９】第３の目的は、鮮明部を判定する閾値の自
動決定を行いながら画像中の合焦部を含む矩形領域を抽
出することにある。

【００１０】第４の目的は、非合焦部にありながらコン
トラストが高いオブジェクトが誤抽出されずに合焦部を
含む矩形領域を抽出することにある。

【００１１】第５の目的は、非合焦部にある輝度、色相
変化点を抽出領域から削除することにある。

【００１２】第６の目的は、ノイズの影響を抑えつつ対
象物の輪郭部の欠落を防いだ画像中の合焦部を含む矩形
領域を抽出することにある。

【００１３】第７の目的は、異なる特徴点抽出フィルタ
を持つ手段から生成された画像中の合焦部を含む矩形領
域を合成して、より小さな矩形領域を生成することにあ
る。

【００１４】

【課題を解決するための手段】本発明の第１の画像処理
方式は、画像中の合焦部を含む矩形領域を抽出する画像
処理方式において、入力画像を平行な直線群で走査し、
各直線上で画像中の画素の微分値を計算し、それにより
区間に分割し、さらに閾値に基づく条件を満たす区間を
抽出する区間分割部と、前記区間分割部で参照される閾
値を与えるエッジ閾値供給部と、前記区間分割部で抽出
された区間の傾斜度を計算し、その傾斜度のヒストグラ
ムを作成する傾斜度ヒストグラム作成部と、前記傾斜度
ヒストグラムの最頻値を求め、傾斜度が前記最頻値以下
の区間中で一次微分の絶対値が最大である画素を抽出す
ることにより合焦エッジ画像を作成する合焦エッジ抽出
部と、前記合焦エッジ画像を一定サイズのブロックで分
割し、合焦エッジ画素が含まれるブロックとその近傍ブ
ロックをまとめて矩形領域を作成する合焦領域矩形化部
と、前記矩形領域の特性を記録し、前記エッジ閾値に対
する前記矩形領域の特性の変化から安定性を判定し、不
安定ならば前記エッジ閾値に一定値加算させ、安定なら
ば前記矩形領域を最適矩形抽出画像として出力する矩形
抽出安定判定部とを備える。

【００１５】区間分割部部で、入力画像を平行な直線群
で走査し、前記直線群のそれぞれで一次微分値を求め、
その符号によって区間に分割し、その区間内で一次微分
値の絶対値が最大の点を見つけ、前記最大点とその近傍
の一次微分絶対値の平均が前記エッジ閾値供給部で与え
られる閾値に基づく条件を満たす区間を見つけるものを
含む。

【００１６】区間分割部で入力画像を水平方向の平行な
直線群で走査し、閾値に基づく条件を満たす区間を抽出
するものを含む。

【００１７】区間分割部で入力画像を水平方向以外の平
行な直線群で走査し、閾値に基づく条件を満たす区間を
抽出するものを含む。

【００１８】区間分割部で右側ガウシアンフィルタと左
側ガウシアンフィルタを用いて微分値を計算するものを
含む。

【００１９】本発明の第２の画像処理方式は、画像中の
合焦部を含む矩形領域を抽出する方式であって、上述し
た方式の各構成部の複数組を有し、前記構成部各組の合
焦矩形画像を合成する矩形抽出画像合成部を備える。

【００２０】

【発明の実施の形態】次に、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して説明する。（第１の実施の形態）図１は、本発明の画像処理方式の
第１の実施の形態のブロック図を表す。

【００２１】本実施の形態の画像処理方式は、図１に示
すように、区間分割部101とエッジ閾値供給部102と傾斜
度ヒストグラム作成部103と合焦エッジ抽出部104と合焦
領域矩形化部105と矩形抽出安定判定部106で構成されて
いる。区間分割部101は、原画像S101の画素信号の１次
微分、２次微分を計算し、その零点、極値によって画像
を区間分割した区間分割画像S103を出力する。エッジ閾
値供給部102は、区間分割部101にエッジ閾値S102を与え
る。傾斜度ヒストグラム作成部103は、傾斜度ヒストグ
ラムS104を作成する。合焦エッジ抽出部104は、傾斜度
ヒストグラムS104の最頻値を求め、その最頻値を参照し
て区間分割画像S103から合焦エッジ画像S105を作成す
る。合焦領域矩形化部105は、合焦エッジ画像S105を一
定サイズのブロックで分割し、合焦エッジ画素が含まれ
るブロックとその近傍ブロックをまとめた矩形領域で形
成される矩形抽出画像S106を作成する。矩形抽出安定判
定部106は、矩形抽出画像S106中の矩形領域の数、大き
さを記録しエッジ閾値S102に対する矩形領域の数、大き
さの変化などから安定性を判定し、安定ならば矩形抽出
画像S106を最適矩形抽出画像S108として出力し、不安定
ならば不安定信号S107をエッジ閾値供給部102に送る。

【００２２】次に、各部の動作の詳細を説明する。

【００２３】まず、区間分割部101について図３、図４
を参照して説明する。

【００２４】図３は図１の区間分割部101の処理のフロ
ーチャートを示し、図４は図３の区間分割部101の処理
のうち、エッジ画像の分割を説明するための図である。

【００２５】区間分割部101は、写真やデジタルカメラ
で撮像された電子データ等の画像S101が入力されると、
画像S101中で例えば各水平線で１次微分を取り（ステッ
プS１）、その符号で水平線を分割する（ステップS
２）。さらにその区間で１次微分値の絶対値が最大にな
る点(最大変化点)Aおよび変曲点Bを見つけ（ステップS
３）、その点を中心に隣接の最大変化点A 、変曲点Bも
しくは極Cまでを一つの区間として、各水平線を再分割
する（ステップS４）。ここで区間の重複は許される
（図４参照）。最大変化点は変曲点と一致することが多
いが、２次微分不可能な場合などのように、一致しない
こともあるので、ここで定義した。このようにして分割
した各区間で最大変化点もしくは変曲点が存在すればそ
の左右隣接点に対して１次微分値の平均をとり、区間の
強度とする。この区間強度は、区間中の輝度・色相の最
大変化を最大３画素に渡って評価したものである。この
強度をエッジフィルタ値とし（ステップS５）、各区間
でエッジフィルタ値とエッジ閾値S102とを比較し（ステ
ップS６）、エッジフィルタ値がエッジ閾値S102より大
きい区間のみ、印をつける（ステップS７）。このよう
に印付きの区間分割された画像は区間分割画像S103とし
て出力される。

【００２６】エッジ閾値供給部102は、値をエッジ閾値S
102として区間分割部102に供給する。矩形抽出安定判定
部106から不安定信号S107が入力されるたびに、エッジ
閾値S102を一定値(例えば1)加算する。

【００２７】傾斜度ヒストグラム作成部103は、まず区
間分割画像S103中で印付けられた各区間の区間長を計算
する。この区間長は、エッジフィルタ値がある程度大き
い場合は区間の傾斜度を反映することが多い。合焦度の
高いところでは、エッジフィルタ値がある程度大きいと
同時に区間長が短くなることが多く、逆に合焦度が低い
ところでは大きいコントラストを持つ撮像対象のエッジ
フィルタ値が大きくなっても、緩やかに変化するためそ
の区間長は長くなる。そこで、この区間長を傾斜度と
し、エッジフィルタ値ヒストグラムを作成する。このヒ
ストグラムは傾斜度ヒストグラムS104として出力され
る。

【００２８】合焦エッジ抽出部104は、まず、傾斜度ヒ
ストグラムS104中の最頻値(モード)を求める。次に、区
間分割画像S102中の印付けられた各区間で傾斜度が最頻
値以下の区間だけを抽出する。これは、エッジフィルタ
値がある程度高い場合、ヒストグラムの最頻値以下の傾
斜度を持つ区間は前述のように合焦しているとみなせる
からである。次に、抽出された区間中の１次微分の絶対
値が最大の点を見つけ、その点を合焦エッジとした合焦
エッジ画像S105を出力する。

【００２９】合焦領域矩形化部105は、合焦エッジ画像
を、例えば4×4などの固定サイズブロックで分割し、各
ブロックに合焦エッジが含まれているブロックは合焦エ
ッジブロックとする。その他のブロックは非合焦エッジ
ブロックとする。合焦エッジブロックと非合焦エッジブ
ロックに分割された画像は、合焦エッジブロックが大域
的には小部分に固まっているが、局所的には散らばって
いるような画像になりやすい。合焦領域矩形化部105
は、このような局所的に散らばった合焦ブロックを次の
３つの段階によって矩形化した小部分にまとめることが
できる。

【００３０】第１段階は、図５に示すような注目ブロッ
ク５１が合焦ブロックであり、８近傍ブロックがすべて
非合焦ブロック５２であるケース(図５に示す４タイプ
とその90°、180°、270°回転)に対して、８近傍ブロ
ックの外側に隣接するブロックに合焦ブロックが存在す
れば、その合焦ブロック間の非合焦ブロックを準合焦ブ
ロック５３にする。

【００３１】第２段階は、注目ブロック５１が非合焦ブ
ロックでその４近傍(８近傍ではない)ブロックのうち２
つ以上が合焦ブロックか準合焦ブロックならば、その非
合焦ブロックを準合焦ブロック５３とする。

【００３２】第３段階は、第２段階を準合焦ブロックに
なる非合焦ブロックがなくなるまで反復する。

【００３３】第３段階終了後、２ブロック以上離れた矩
形群が生成される。その理由は、第２段階は４近傍が準
合焦ブロック以上のときは穴を埋め、３近傍が準合焦ブ
ロック以上のときは凹部を埋め、２近傍が準合焦ブロッ
ク以上のときは、その２近傍が隣接する場合、2×2の準
合焦ブロックを生成し、その２近傍が隣接しない場合、
１ブロック間が欠けているブロック間をつなぐからであ
る。

【００３４】合焦ブロックと準合焦ブロックの矩形化群
で形成された画像は、矩形抽出画像S106として出力され
る。

【００３５】矩形抽出安定判定部106は、矩形抽出画像S
106の各矩形の大きさ、位置、合焦ブロック・準合焦ブ
ロックの全ブロックに対する割合を記録し、過去のエッ
ジ閾値に対するそれらの情報と比較して、現在のエッジ
閾値に対する矩形抽出が安定状態にあるかを判定する。

【００３６】安定状態の判定方法の一例としては、一つ
の指標として矩形数の変化が挙げられる。一般にエッジ
閾値が小さいとき、ノイズや金属、明暗のはっきりした
模様など非合焦部あってもエッジが生じやすいものが最
大変化点や合焦エッジとして区間分割部101や合焦エッ
ジ抽出部104で抽出されるため、矩形数が異常に多くな
ったり、合焦部と非合焦部が結合した巨大な矩形が生じ
やすくなる。逆に大きいと、合焦エッジが細かく分かれ
て、小さい矩形が数多くでき、さらに大きくするとそれ
らの矩形数が減少していく。合焦部が存在する場合は、
エッジ閾値を一定数ずつ増加させてとき、矩形数が極小
かつ変化が小さいときが存在するのでこのときを安定状
態と見なすことができる。ただし、単純に矩形数だけを
数えると、小さい矩形も大きな矩形を同じ一つと見なさ
れ、小さいノイズによる矩形の分解・消滅により良くな
い結果を生じることがあるので、合焦ブロック・準合焦
ブロックの全ブロックに対する割合の変化も同時に確認
することが望ましい。より正確を期した他の実施の形態
としては、エッジ閾値に対する各矩形の分解、消滅も調
べる方法が挙げられる。

【００３７】矩形抽出安定判定部106によって、矩形抽
出画像S106が安定状態と見なされれば、この画像は最終
矩形抽出画像S108として外部出力され、全処理は停止す
る。不安定状態とみなされば、不安定信号S107がエッジ
閾値供給部102に送られ、エッジ閾値が一定量加算され
て、区間分割部101の処理が再開される。

【００３８】なお、本実施の形態では、区間分割部101
の微分方向および分割方向の処理は水平方向にされてい
るが、水平以外の方向に適用しても上記の手順とまった
く同様に行うことができる。（第２の実施の形態）本発明の第２の実施の形態は第１
実施の形態の区間分割部101を次のように変更したもの
で実現される。この実施の形態では、区間分割部101
で、最大変化点もしくは変曲点とが存在すれば、その左
右隣接点に対して原画像の１次微分値計算されるところ
で、図６（a）に示す通常のガウシアンフィルタによら
ないで、図６（b）に示す、通常のガウシアンフィルタ
において注目点Dより右側の部分Eの各フィルタ係数を２
倍にした右側ガウシアンフィルタと、それと左右対称な
図６（c）に示す左側ガウシアンフィルタが施され、右
側と左側の両フィルタ値の１次微分値の差が原画像の１
次微分値の代わりに用いられる。

【００３９】一般にガウシアンフィルタは、平滑化フィ
ルタとして画像をぼかし(平滑化)、画像中のノイズエッ
ジを抑える働きがある。右(左)側ガウシアンフィルタ
は、注目点の右(左)側だけをぼかすので、両フィルタ値
の微分値差の利用は、原画像の１次微分値を直接用いる
場合と比較して、注目点の片側でぼけ、他の片側で鮮明
な合焦・非合焦境界点を強調しつつ、ノイズエッジを抑
える。（第３の実施の形態）図２は、本発明の画像処理方式の
第３の実施の形態のブロック図を表す。

【００４０】図２の画像処理方式は、複数の第１の実施
の形態とそれらの最終出力である複数の最終矩形抽出画
像S108を入力とする矩形抽出画像合成部107で構成され
ている。

【００４１】この実施の形態では、第１の実施の形態を
２つ以上所有することも可能であるが、説明の簡略のた
め、２つの場合について述べる。

【００４２】第１の実施の形態で説明した各部について
は、同じ処理を行うので説明は省く。ただし、２つの区
間分割部101の微分方向、分割方向は異なるようにす
る。この例のように、２つの場合は互いに垂直である方
向であることが望ましい。また、３以上のＮ個の場合は
その交差角が１８０／Ｎ度になるようにするのが望まし
い。

【００４３】次に、第３の実施の形態に固有な矩形抽出
画像合成部107の処理の詳細について説明する。

【００４４】矩形抽出画像合成部107は、２つの矩形画
像S108₁、S108₂の各矩形を符番し、左上、右下の座標を
記録し、図７（a）、（ｂ）および（c）にそれぞれ示す
ような包含、ブリッジ、および重なりの処理を行う。す
なはち、包含は、最初に行う処理で、一方の矩形画像S1
08₁の矩形中にもう一方の矩形画像S108₂中の矩形が完全
に含まれていれば、含まれているほうの矩形７１を出力
領域（最終合焦矩形）とする。ブリッジは、包含の次に
行われる処理で、包含で出力領域になった矩形を除いて
一方の矩形画像S108₁中の矩形７２がもう一方の矩形画
像S108₂中の複数の矩形と交差しているならば、その複
数の矩形７３１、７３２、７３３と交差する矩形７２を
両端の非重複部７４を除いて出力領域とする。重なり
は、最後に行う処理で、包含、ブリッジで出力領域にな
った矩形を除いて両方の矩形画像で図７（a）、（ｂ）
および（c）の黒い領域で示されるような、両方の矩形
画像S108 ₁、S108₂で重複する合焦領域を出力領域とす
る。包含、ブリッジ、および重なりのすべての処理を終
えた最終出力領域は、必ずしも矩形になっていないこと
があるので、その場合は図１の合焦領域矩形化部105と
同様に、ブロック単位で矩形化する。矩形化された出力
領域は、合成矩形抽出画像S109として出力される。

【００４５】

【発明の効果】以上説明したように本発明は、次に示す
ような効果をもたらす。

【００４６】第１の効果は、画像中の合焦部を含む最小
矩形領域を抽出できることにある。その理由は、区間分
割部でエッジによる区間分割を行い、合焦エッジ抽出部
で最頻傾斜度以下の区間中の１次微分最大点を選別する
ことで合焦点を抽出し、合焦領域矩形化部でそれらの合
焦点を含む最小矩形を形成するからである。

【００４７】第２の効果は、投光手段、受光手段のよう
な光学系の装置を用いず画像中の合焦部を含む矩形領域
を抽出できることにある。その理由は、本発明は画像処
理アルゴリズムのみで画像中の合焦部を含む矩形領域を
抽出するからである。

【００４８】第３の効果は、対象物の輪郭部や内部での
濃淡の変化に対応して画像中の合焦部を含む矩形領域を
抽出できることにある。その理由は、合焦部を示す特徴
量を画素単位で処理するからである。

【００４９】第４の効果は、非合焦部にありながらコン
トラストが高いオブジェクトが誤抽出されずに合焦部を
含む矩形領域を抽出できることにある。その理由は、画
像中の輝度・色相差の高い点の輝度・色相変化率に対応
した傾斜度を合焦判定に用いるからである。

【００５０】第５の効果は、鮮明部を判定する閾値の自
動決定を行いながら画像中の合焦部を含む矩形領域を抽
出できることにある。その理由は、複数の閾値に対して
矩形抽出を試み、矩形抽出安定判定部でテストした各閾
値に対して矩形抽出が安定であるかを判定するからであ
る。

【００５１】第６の効果は、非合焦部にある輝度、色相
変化点を抽出領域から削除することにある。その理由
は、エッジ閾値以下の１次微分の絶対値が最大変化点で
ある区間は、合焦点になりえないからである。

【００５２】第７の効果は、ノイズの影響を抑えつつ対
象物の輪郭部の欠落を防いだ画像中の合焦部を含む矩形
領域を抽出できることにある。その理由は、右(左)側ガ
差利用は、注目点の片側でぼけ片側で鮮明な合焦・非合
焦境界点をノイズによって生じた最大変化点と比較して
相対的に強調するからである。

【００５３】第８の効果は、異なる特徴点抽出フィルタ
を持つ手段から生成された画像中の合焦部を含む矩形領
域を合成して、より小さな矩形領域を生成できることに
ある。その理由は、矩形抽出画像合成部によって異なる
特徴点抽出フィルタを持つ画像中の合焦部を含む矩形領
域の重複部を見つけるからである。

【００５４】第９の効果は、異なる特徴点抽出フィルタ
を持つ手段から生成された画像中の合焦部を含む矩形領
域を合成して、より精度高い矩形領域を生成できること
にある。その理由は、単方向の特徴抽出フィルタで抽出
されたノイズを他の方向の特徴抽出フィルタをもつ手段
から生成された矩形領域と重複部を見つける照合によっ
て取り除かれるからである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の画像処理方式の第１の実施の形態のブ
ロック図である。

【図２】本発明の画像処理方式の第２の実施の形態のブ
ロック図である。

【図３】図１の区間分割部101の処理のフローチャート
図である。

【図４】図３の区間分割部101の処理のうち、エッジ画
像の分割を説明するための図である。

【図５】図１の合焦領域矩形化部105における合焦領域
の矩形化を説明する図である。

【図６】図１の区間分割部101で用いられガウシアンフ
ィルタを説明する図であって、（a）は通常のガウシア
ンフィルタ、（b）は右側ガウシアンフィルタ、（c）は
左側ガウシアンフィルタを示す。

【図７】図２の矩形抽出画像合成部107の処理を説明す
る図であって、（a）は包含、、（b）はブリッジ、
（c）は重なりを示す。

【図８】８近傍フィルタを説明する図である。

【符号の説明】

51 注目ブロック 52 非合焦ブロック 53 準合焦ブロック 71 矩形（最終合焦矩形） 72 矩形 731、732、733 合焦矩形 101 区間分割部 102 エッジ閾値供給部 103 傾斜度ヒストグラム作成部 104 合焦エッジ抽出部 105 合焦領域矩形化部 106 矩形抽出安定判定部 107 矩形抽出画像合成部 s101 原画像 s102 エッジ閾値 s103 区間分割画像 s104 傾斜度ヒストグラム s105 合焦エッジ画像 s106，s106₁，s106₂ 矩形抽出画像 s107 不安定信号 s108，s108₁，s108₂ 最適矩形抽出画像 s109 合成矩形抽出画像 A 最大変化点 B 変曲点 C 極 D 注目点 E 部分

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像中の合焦部を含む矩形領域を抽出す
る画像処理方式において、入力画像を平行な直線群で走査し、各直線上で画像中の
画素の微分値を計算し、それにより区間に分割し、さら
に閾値に基づく条件を満たす区間を抽出する区間分割部
と、前記区間分割部で参照される閾値を与えるエッジ閾値供
給部と、前記区間分割部で抽出された区間の傾斜度を計算し、そ
の傾斜度のヒストグラムを作成する傾斜度ヒストグラム
作成部と、前記傾斜度ヒストグラムの最頻値を求め、傾斜度が前記
最頻値以下の区間中で一次微分の絶対値が最大である画
素を抽出することにより合焦エッジ画像を作成する合焦
エッジ抽出部と、前記合焦エッジ画像を一定サイズのブロックで分割し、
合焦エッジ画素が含まれるブロックとその近傍ブロック
をまとめて矩形領域を作成する合焦領域矩形化部と、前記矩形領域の特性を記録し、前記エッジ閾値に対する
前記矩形領域の特性の変化から安定性を判定し、不安定
ならば前記エッジ閾値に一定値加算させ、安定ならば前
記矩形領域を最適矩形抽出画像として出力する矩形抽出
安定判定部とを備えることを特徴とする画像処理方式。
【請求項２】区間分割部で、入力画像を平行な直線群
で走査し、前記直線群のそれぞれで一次微分値を求め、
その符号によって区間に分割し、その区間内で一次微分
値の絶対値が最大の点を見つけ、前記最大点とその近傍
の一次微分絶対値の平均が前記エッジ閾値供給部で与え
られる閾値に基づく条件を満たす区間を見つける請求項
１記載の画像処理方式。
【請求項３】区間分割部で入力画像を水平方向の平行
な直線群で走査し、閾値に基づく条件を満たす区間を抽
出する請求項１または２記載の画像処理方式。
【請求項４】区間分割部で入力画像を水平方向以外の
平行な直線群で走査し、閾値に基づく条件を満たす区間
を抽出する請求項１または２記載の画像処理方式。
【請求項５】区間分割部で右側ガウシアンフィルタと
左側ガウシアンフィルタを用いて微分値を計算する請求
項１から４のいずれか１記載の画像処理方式。
【請求項６】画像中の合焦部を含む矩形領域を抽出す
る画像処理方式であって、請求項１から５のいずれか１
記載の方式の各構成部の複数組を有し、前記構成部各組
の合焦矩形画像を合成する矩形抽出画像合成部を備える
ことを特徴とする画像処理方式。