JP2002503840A - 勾配ベースの局部輪郭線検出のための新しい知覚的しきい値決定 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 局部輝度情報に基づいて輪郭線検出（１４０）のためのしきい値を動的かつ自動的に決定する（１３０）方法を開示する。画素が画像の輪郭線フィーチャに属するか否かを検出するためにその勾配または他の輝度変化情報と比較しうるしきい値を各々の画素に割り当てることができる。さらに、局部輝度情報を解析するときにユーザから見た画像の外観を考慮するように、人間の視覚系の応答に基づくことができる（１３０）。この局部しきい値決定（１３０）はあらゆる輪郭線検出スキーム（１４０）に適用することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】 （発明の背景） （１．発明の分野） 本発明は画像処理に関する。より具体的には、本発明は画像内のフィーチャの
検出に関する。

【０００２】 （２．関連技術の説明） 画像処理の技術では、一定のフィーチャによって被写体／シーンの画像を特色
づけることが可能である。重要な当該画像フィーチャの１つとして画像の「輪郭
線」フィーチャがある。画像の輪郭線は、輝度の急な変化の度合および／または
画素の第１の領域と画素の第２の領域との間の色彩変化によって定められる。２
つの領域の間の境界に沿って、いずれかの側の画素のグループを「輪郭線」画素
または輪郭線フィーチャに属する画素として分類することができる。たとえば、
輪郭線フィーチャの極端な例として、純粋な青色を有する３列の画素とそれら青
色の画素に連続的に続く２列の白色の画素を考えてみる。青色を有する第３列の
画素と白色を有する第４列の画素の各々を輪郭線と見なすことができる。第３列
と第４列の間には急激かつ大きな色彩および輝度の差があるため、これらの画素
は「輪郭線」上にあり、集合的に輪郭線フィーチャを表わしている。それに対し
て、１列の白色画素とそれに隣接する１列の灰色の画素は、輝度の差が輪郭線と
して分類されるほど大きく急激でないため、輪郭線フィーチャであるとは考えに
くい。輪郭線検出として知られる技術分野は、輪郭線を検出および区別するため
の技術を提供するとともに、画像処理のアプリケーションにおける画像の輪郭線
情報に関する様々な形式の有益なデータおよび統計を提供する。

【０００３】 輪郭線フィーチャへの画像の分類は、画像処理およびレンダリングの数多くの
重要なアプリケーションに応用されている。１つの重要なアプリケーションとし
ては、ぼけを除去して輪郭線を強調することによる画像の鮮鋭化がある。他のア
プリケーションとしては、コンピュータ・ビジョンまたはＯＣＲ（光学式文字認
識）に使用することができる形状またはパターン認識が挙げられる。これらのア
プリケーションは、輪郭線検出方法の成功に著しく依存する。輪郭線を検出する
ことができなければ輪郭線を強調することができず、輪郭線境界に対して非輪郭
線を正しく識別しなければ、ぼけが除去されない。輪郭線検出の失敗は、次の２
つの場合のいずれかで生じるものと考えられる。「偽」輪郭線が形成される場合
、すなわち輪郭線ではないフィーチャが輪郭線として分類される場合、または輪
郭線が破壊される場合、すなわち輪郭線であるフィーチャが非輪郭線フィーチャ
として分類され非輪郭線として処理されて輪郭線が破壊される場合である。

【０００４】 輪郭線検出の問題については、多くの異なる角度から取り組みが行われてきた
。１つのアプローチは、輪郭線を、１つの画素または領域から他の画素または領
域までの輝度レベルの変化と見なすことである。この変化を測定することができ
る勾配演算子（gradient operator)のような演算子（データ集合に適用される数
学関数）を輪郭線検出に使用することが可能である。何らかの形の演算子を使用
して輝度レベルの変化を計算するのに加えて、輪郭線検出器は、またある特定の
輝度値の変化が輪郭線領域または輪郭線画素であるか、あるいは非輪郭線領域ま
たは非輪郭線画素であるかを示すしきい値を有していなければならない。そのし
きい値と測定された輝度変化を比較することによって画素が輪郭線に属するか否
かを判断する。しきい値に基づく輪郭線検出器のほとんどは、画像全体に適用可
能でさらに特定の画像作成デバイスまたは工程によって生成されるあらゆる画像
に適用される所定のしきい値を固定しようとする。ある画像内で陰影のような特
定のフィーチャが輪郭線検出工程を損なう可能性があるため、これには問題があ
る。たとえば、画像の一部が光源の陰影の中にあるのに対して画像の他の領域が
光源のより輝度の高いエリアにある場合は、陰影エリア内の輝度変化はさほど明
確ではなく、輝度の高いエリア内の輪郭線ほど十分に輪郭線を検出することはで
きない。陰影領域は、輪郭線フィーチャが同じであっても輝度の高いエリアに比
べてその輝度が低く狭い範囲にあるため、小さな輝度変化を示す。その結果、高
いしきい値が設定される場合、画像の陰影領域に存在する輪郭線フィーチャは非
輪郭線フィーチャに誤分類されることになる。

【０００５】 この問題を是正するために、より低いしきい値を設定することが必要になる。
しかし、低いしきい値を設定することによって、しばしば偽輪郭線を導くという
反対の問題がもたらされる。低いしきい値は、ある１つの画像または１つのタイ
プの画像については有効であっても、他のタイプの画像については偽輪郭線を導
くことによって不正確な輪郭線検出結果がもたらされる可能性がある。したがっ
て、画像ごとに、ユーザが特定の画像に対するしきい値を選択するマニュアル工
程によってしばしばしきい値が設定されてきた。しきい値の選択は試行錯誤、す
なわちすべての画像に対してあるしきい値を試して後にその結果を解析すること
によって達成されることが多い。さらに、たいていの輪郭線検出器は、画像のあ
らゆる部分にしきい値を適用するため、局部輝度範囲の問題を無視するものであ
る。開発された輪郭線検出器のなかで最もよく知られており最も効果的な輪郭線
検出器の１つ、すなわちキャニー（Ｃａｎｎｙ）輪郭線検出器はヒステリシスし
きい値決定を採用している。ヒステリシスしきい値決定では、高しきい値と低し
きい値を設定し、第１のパスにおいてしきい値の変化（勾配）が高しきい値より
も大きいすべての画素を輪郭線画素と見なす。次のパスにおいて、低しきい値よ
りも大きい輪郭線画素に隣接または近接するあらゆる画素もまた輪郭線画素とし
て分類される。現在では、キャニー輪郭線検出器を用いた場合でも、ヒステリシ
スを構成する高しきい値と低しきい値の両方がマニュアルで選択されている。

【０００６】 したがって、ユーザの手を介さずに画像ごとにしきい値を自動的に選択する改
良型の輪郭線検出器を提供することが望ましい。さらに、前述したように、同一
の画像の領域内でしきい値を調整することができるように、画像内の潜在的な局
部輝度特性を考慮することが望ましい。さらに、輪郭線検出は一般に計算コスト
を伴うソフトウェアにおいて実施されているため、ディジタル・カメラまたはロ
ボット・アイが自動的なハードウェアに基づく輪郭線検出機能を備えることがで
きるように、高速のハードウェア実施態様に適した技術を考案することが望まし
い。

【０００７】 （発明の概要） 画像の選択部分である画像の局部化した領域を定め、次いでユーザの手を介さ
ずに、局部化した領域内の輪郭線検出に適用するしきい値を自動的に決定する方
法を開示する。そのしきい値は、局部化した領域内の画素の輝度情報に基づく。

【０００８】 本発明の方法および装置の目的、特徴および利点は、以下の説明を読めば明ら
かになるであろう。

【０００９】 （発明の詳細な説明） 次に、図を参照しながら、本発明の例示的な実施形態を説明する。それらの例
示的な実施形態は本発明の態様を例示するものであり、本発明の範囲を制限する
ものとして解釈されるべきではない。これらの例示的な実施形態は、主にブロッ
ク図またはフローチャートを参照しながら説明されている。フローチャートに関
しては、フローチャート内の各ブロックは方法のステップと方法のステップを実
行するための装置構成部の両方を表している。実施態様に応じて、対応する装置
構成部はハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたはそれらの組合せに
よって構成される。

【００１０】 センサまたはカメラまたは他の画像作成デバイスによって取り込まれた画像あ
るいは他の手段によって得られた画像を解析するときは、その画像は、輪郭線フ
ィーチャであるフィーチャを有し、その他のすべてのフィーチャは非輪郭線フィ
ーチャであるといわれる。何が輪郭線を形成しているかを決定するのは困難で、
正確な処理ではない。輪郭線検出は、しばしば輝度の変化を測定し、次いでその
輝度変化をあるしきい値と比較することに基づく。しきい値が低すぎると偽輪郭
線が生成され、しきい値が高すぎると輪郭線が見逃されるため、このしきい値の
選択は輪郭線検出における根本的な問題である。単一のしきい値があらゆる画像
に適するわけではないため、しきい値を画像ごとに調整しなければならない。こ
れはしばしばユーザによってマニュアルで実施される。そうでなければ、あらか
じめしきい値を設定することになるが、輪郭線を検出する目的に応じて特定の画
像が特定のしきい値に十分に対応しえないため、これは望ましいことではない。
さらに、伝統的な画像検出における画像ベースによってある画像に対するしきい
値を決定したとしても、そのしきい値は画像全体に均一に適用される。他の領域
と異なる１つの画像領域内で輝度のフィールドまたは範囲が変化しうる異なる光
源を有する画像では、一定のしきい値は不適切であり、不正確な輪郭線検出結果
が導かれることになる。

【００１１】 正確な輪郭線検出は、パターン認識、コンピュータ・ビジョン、画像強調およ
び画像処理についての他の多くの分野において重要である。しきい値の設定にお
いてユーザが介在する必要性を取り除き、さらに画像の輝度特性に基づいてしき
い値を決定することが望ましい。好ましくは、低輝度変動の輪郭線でも正確に検
出されるように、それらの技術を局部領域に適用すべきである。また、要望に応
じて、デジタル・カメラまたは画像パターンを生成する画像生成デバイスにおい
てその技術を実施できるように、高速ハードウェア実施態様が可能な技術を使用
すべきである。図１および以下に記述する他の様々な実施形態には、当該可能な
輪郭線検出手法の１つが示されている。

【００１２】 図１は本発明の一実施形態を示す流れ図である。

【００１３】 最初に、画像内の局部化した領域を定める（ステップ１０）。画像内のその局
部化領域はＭ行Ｎ列の長方形の領域で、要望に応じてＭとＮを等しくすることに
より正方形の領域とすることができる。全取り込み画像のサイズ中のある比率を
占める局部化領域は、所望の実施態様および利用可能なハードウェア／ソフトウ
ェア資源、ならびに所望の画像処理速度に対する速度制約に応じて大きくしたり
、または小さくすることができる。たとえば、たいていのコンピュータ・システ
ムのハードウェアおよびソフトウェアを使用するには、８行８列または１６行１
６列の局部化領域を備えるのが有効である。局部化領域は、画像内の特定の画素
に関して通常定められる。画像が比較的大きな領域に対してより均一な特性を示
す場合は、局部化領域を大きく設定することができる。しかし、微小な差異が重
要であったり、または画像が小さな領域内で大きな特性変化を示す場合は、局部
化領域を小さく設定することができる。

【００１４】 局部化領域が設定されると、次のステップとして、３つの値、すなわち局部化
領域内のすべての輝度値の平均値、最小値（ｍｉｎ）および最大値（ｍａｘ）を
決定する（ステップ１２０）。局部化領域についてＭ行Ｍ列の正方形の近隣領域
を考えると、これにはＭ^*Ｍ−１の比較が使用される。局部化領域内の輝度値の 最小、最大および平均は、しきい値の設定における画像内の微小な差異を考慮し
たものである。画像内の局部化領域の輝度特性は、その領域内の画素についての
特定の輝度変化に割り当てる度合いを決定する輪郭線検出を可能にする。それに
対して、一般的な輪郭線検出には、局部的な輝度変化が考慮されていない。

【００１５】 勾配情報が決定されたら、しきい値を定める（ステップ１３０）。そのしきい
値を輝度変化と比較し（通常は勾配として測定される）、輝度の変化がしきい値
を上回っている場合は、その画素または領域を輪郭線として分類することができ
る。従来型の輪郭線検出器では、しきい値が既に設定されており、画像ごとに変
えられることはない。画像ごとにしきい値を変えたい場合は、ユーザがマニュア
ルで変えなければならないことが多い。さらに、しきい値に基づく従来型の輪郭
線検出器は特定画像の局部領域におけるしきい値を動的に調節するようなされて
おらず、指定画像に対して調整されたか否かにかかわらず、特定画像全体を通じ
て同一のしきい値が適用される。

【００１６】 それに対して、ステップ１３０によれば、本発明の一実施形態による輪郭線検
出のためのしきい値は自動的に決定される。この決定は輝度の変化に対する人間
の視覚系の応答（人間の眼の光学的機能および人間の頭脳による心理的知覚）に
基づく。図２は、以下に説明するように、輝度の変化に対する人間の視覚系の応
答を概略的に示したグラフである。一般に、輝度値の範囲が高くなるに従って、
人間の視覚系が輝度の変化を見分けるのが困難になる。しきい値は、人間の視覚
系の応答に対して調節された場合ははるかに精度が高くなり、画像輪郭線の強調
においても、当該強調画像の人間に対する視覚的クオリティは「知覚的」しきい
値決定を行わずに強調された同一画像よりも良好である。

【００１７】 ステップ１３０による知覚的しきい値決定にも局部化領域の輝度特性、すなわ
ちステップ１２０において決定された最小値、平均値および最大値が使用される
。局部化領域内の相対的輝度領域および相対的輝度値を表す１つの方法は、局部
化領域内の輝度値の全体差を平均値と最小値の差と比較する百分率または比率を
定めることである。したがって、しきい値決定のための「相対的局部化輝度」（
ＲＩ）は以下のように定義することができる。 ＲＩ＝（平均値−最小値）／（最大値−最小値）

【００１８】 ＲＩをしきい値の決定に使用することができるが、ＲＩファクタは、人間の視
覚系に関連していない、または輪郭線検出のためのアプリケーションが採用され
ていないという意味において最適なファクタではない。図２に示されているよう
に、そして光学およびイメージングの分野においてよく知られているように、輝
度変化に対する人間の視覚系の応答は概ね対数パターンに従う。したがって、人
間の視覚系の知覚力を考慮して、べき関数演算子もしきい値決定におけるファク
タとすべきである。そこで、輪郭線検出のためのしきい値を「ａ」をべき因子と
するＲＩ^aとするのが好ましい。人間の視覚系を近似的に示すべき因子は０．４ ５であることがシミュレーション結果や試験結果によって証明されている。した
がって、人間の視覚を考慮して輪郭線検出に採用されるしきい値「Ｔ」は以下の
式で与えられる。 Ｔ＝｛（平均値−最小値）／（最大値−最小値）｝^0.45

【００１９】 このべき関数演算子は例示的なものにすぎず、人間の視覚系に関する分野にお
いて取得された新しい情報に従って、または輪郭線検出が採用されているアプリ
ケーションに応じて修正することができる。たとえば、ＯＣＲのようなパターン
認識では、人間の視覚系から逸脱して異なるべき因子を用いたべき関数に変えた
り、または演算子のタイプをたとえば線形演算子に変更することが有益である。

【００２０】 本発明のこの実施形態の主要な態様は、しきい値が自動的に決定され、ユーザ
の手を介さずに局部的活動的に変えられることである。このしきい値決定は、追
加的に人間の視覚系の知覚をベースとすることができるが、要望に応じて、他の
視覚系、または実施されている輪郭線検出を使用するアプリケーションに合わせ
て修正することができる。

【００２１】 しきい値が決定されたら、次に局部しきい値を使用して輪郭線検出を実行する
ことができる（ステップ１４０）。図３は、知覚的かつ局部的に調整されたしき
い値決定を利用する勾配ベースの輪郭線検出器を示す図である。この輪郭線検出
は要望に応じて画素ごとに、または画像部ごとに実施することができる。すなわ
ち、局部化領域内のすべての画素を動的に求められた同一のしきい値に当てたり
、またはそれを中心として局部化領域が定められる中心的な画素のみをそのしき
い値に当てることができる。それに応じて、ステップ１５０は、輪郭線検出のた
めの画像部が残存していないかどうかを確認する。画像部を単一の画素と同じく
らい小さく設定することによって、動的に求められるしきい値を各々かつあらゆ
る画素について再決定し、局部化領域を各々かつあらゆる画素について移動する
ことができる（そして、それによって新しい領域にすることができる）。何らか
の画像部が残存している場合は、局部化領域を再び定めて（ステップ１１０）、
ステップ１２０〜１５０を繰り返す。輪郭線検出の対象となる画像が残存してい
ない場合は、その手順を終了する。

【００２２】 図２は、輝度変化に対する人間の視覚系の応答を概略的に示す図である。

【００２３】 図２のグラフは、画素に対する可能輝度値を示す水平軸を有している。画素当
たり８ビットの解像度の画像を例にとると、その輝度値の可能範囲は０から２５
５である。垂直軸は、本質が明らかに対数的である著しい非線形応答を示す人間
の視覚系の知覚輝度変化を表している。基本的には、変化が測定されている輝度
値が大きいほど、輝度差を識別する人間の視覚系の能力が低下する。たとえば、
輝度値が２５から２６に変化した場合、人間の視覚系によって知覚される輝度変
化は４％である。それに対して、輝度値が１００から１０１に同じだけ変化した
場合は、人間の視覚系による知覚的変化は１％にすぎない。知覚能力はさらに低
下し、２００から２０１の輝度変化に対してわずか０．５％の輝度変化が知覚さ
れるにすぎない。２０１から２００への変化に対する輝度値は、２５から２６へ
の変化に対する輝度値ほど大きくない。

【００２４】 そこで、陰影のためにすべての値が下限、たとえば０から５０の間に存在する
画像部があり、その画像の他の部分がそれより高い範囲の値を示す場合を考えて
みる。その画像に一定のしきい値、たとえば当業界においてしばしば使用される
Ｔ＝０．６が適用されたとすると、変化量がきわめて高い最大値の６０％を上回
ることがないため、その画像部内で輪郭線フィーチャを検出することは不可能で
ある。その画像部内のすべての輪郭線フィーチャが見逃されることになる。それ
に対して、局部的な知覚的しきい値決定は、局部領域に定められる画像部または
画像部の一部の中の最大、最小および平均輝度に従ってしきい値を設定すること
になる。最大輝度が５０、最小輝度が０、そして平均輝度が２０であれば、適用
されるしきい値は２０／５０または０．４５^.45になる。さらに、以下に記載す るように、輝度の変化または勾配を局部領域に対して正規化または調整するなら
ば、輪郭線検出のための比較がより有意味なものになるであろう。

【００２５】 図２の曲線は当業界でよく知られており、当業者は、その曲線を記述するべき
関数を表すのに０．４から０．５の間の値を様々に使用してきた。本発明の一実
施形態ではべき関数演算子のべき因子に０．４５を使用するのが好ましいが、あ
らゆるべき因子、またはアプリケーションまたは実施態様に適した他のあらゆる
演算子を選択してＲＩファクタに適用することができる。

【００２６】 図３は、本発明の一実施形態による勾配ベースの輪郭線検出を示す流れ図であ
る。

【００２７】 最初に、画素Ｐに関して、画像内の最初の局部化領域を定める（ステップ３１
０）。その最初の局部化領域はＭ行Ｎ列の長方形の画像領域であり、要望に応じ
てＭとＮを等しくすることによって正方形の領域を定めることができる。画像が
比較的大きな領域に対してより均一な特性を示す場合は、局部化領域を大きく設
定することができる。しかし、微小な差異が重要である場合、または画像が小さ
な領域内で大きな特性変化を示す場合は、局部化領域を小さく設定することがで
きる。

【００２８】 局部化領域が定められたら、次のステップは、何らかのマスクまたは演算子を
適用することによって局部化領域内の各々かつあらゆる画素に関連する勾配値を
決定することである（ステップ３２０）。このマスクまたは勾配演算子は各々の
画素の周囲の小さな近隣領域に適用され、その近隣領域は通常は局部化領域より
も小さなサイズを有する。図４（ａ）および４（ｂ）ならびにそれに関連する記
述は、勾配が決定されている画素に関する、かつその画素を含む３行３列の近隣
領域を用いて当該マスクのパラメータおよび構成を例示するものである。局部化
領域内の各々の画素に演算子またはマスクを繰り返して当てはめ、それにより勾
配を決定することによって、局部化領域全体についての勾配情報を完結すること
ができる。勾配は、特定の画素に関する（マスクサイズの）小さな隣接領域にお
けるその画素から様々な方向への相対的な輝度変化を測るものである。

【００２９】 たいていの勾配ベースの輪郭線検出では、勾配を画像全体における最大勾配で
割ることによって画像全体に対して勾配値を正規化する。しかし、当該正規化は
、ハードウェア内で実施される場合、画像全体の中のすべてのすべての画素につ
いての勾配情報を決定し、次いで各勾配を画像内の最大勾配値で割る２パス・ア
プローチを必要とする。局部化領域は局部的なしきい値を決定する目的で定めら
れるため、この同じ局部化領域を使用して、その局部化領域内の最大勾配に従っ
て画素Ｐの勾配を正規化しなければならない（ステップ３２５）。これによって
、勾配比較に対するしきい値が局部的な画像動向をより明確に反映することにな
る。画像全体における最大勾配に従って勾配を正規化した場合、局部しきい値を
、対象となる局部領域ではなく画像全体に関する勾配と比較することになる。

【００３０】 勾配情報が定められたら、局部的な輝度情報に基づいてしきい値が自動的に決
定される（ステップ３３０）。しきい値「Ｔ」の自動決定については図１のステ
ップ１３０に関する説明の中で詳しく記載したが、繰り返すと、Ｔ＝｛（平均値
−最小値）／（最大値−最小値）｝^aで表すことができ、この場合の「平均値」 は局部化領域内のすべての輝度値の平均を表し、「最小値」はすべての輝度値の
最小値を表し、「最大値」はその領域内の輝度値の最大値を表し、「ａ」は輪郭
線検出が適用されるアプリケーションまたは視覚系に基づくべき因子である。ア
プリケーションまたは視覚系が輝度変化に対してフラットな直線応答を示す場合
はべき因子は「１」であるが、ほとんどのケースとして人間の視覚系を表す場合
、べき因子は約「０．４５」であることが当業界において証明された。

【００３１】 画素Ｐが画像の輪郭線フィーチャに属する画素であるか否かを判断するために
、正規化勾配を動的に決定された局部しきい値と比較する（ステップ３３５）。
画素Ｐに対する正規化勾配がそのしきい値を上回っている場合は、ラインのよう
な画像の輪郭線フィーチャに属する画素である「輪郭線」画素として画素Ｐを分
類することができる（ステップ３４０）。そうでない場合は、画素Ｐは非輪郭線
画素として分類される（ステップ３５０）。輪郭線検出の１つの方法、すなわち
勾配ベースの輪郭線検出を図３の流れ図に示したが、ある種のしきい値決定を利
用するあらゆる適切な輪郭線検出器に本発明の様々な実施形態のしきい値決定概
念を適用して輪郭線検出器の機能を改善することができる。たとえば、画像スペ
ースに取り巻かれたガウス・マスクを使用して輪郭線画素と非輪郭線画素を分類
する有名なキャニー輪郭線検出器を局部的かつ知覚的な動的しきい値決定の技術
と併用し、そのヒステリシスに対して局部輝度情報に基づいて下限しきい値と上
限しきい値の両方を設定することができる。ポータブル静止画ディジタル・カメ
ラなどのディジタル画像作成デバイスには、計算速度が速く、デバイス内に使用
されているシリコンが比較的少ないために、図３、４（ａ）および４（ｂ）に示
されている輪郭線検出器が効果的である。

【００３２】 次に、局部化領域内に処理すべき画素が残存している場合（ステップ３７０に
おいてチェックされる）、ステップ３２０〜３７５を繰り返す。残存している画
素を輪郭線画素または非輪郭線画素に分類する場合、次の画素Ｐに関する新しい
局部化領域を定めることができる（ステップ３８０）。局部化領域は画像内の各
々の画素について異なるため、各々の画素はそれ独自の調整された局部しきい値
、および画素がそれに関して正規化される局部最大勾配を有する。特定の画素に
ついての勾配情報を決定する方法を図４（ａ）および４（ｂ）に示す。

【００３３】 図４（ａ）は第１の方向差分を求めるためのマスクを示す図である。

【００３４】 ある画素に対する勾配を決定する１つの手段は、マスクがカバーする近隣境界
に関する画素の「強度」を本質的に特定するマスクＡを適用することである。こ
の強度は、本質的に、画素の２つの境界に沿う特定の方向の差分である。この第
１の方向は、第２の方向の境界に沿う強度に対する同様の計算に併用すれば、近
隣の画素に対する中心画素の相対的強度についての良好な推定値を与える。図４
（ａ）には、第１列と第３列にゼロ以外の係数を有し、中央すなわち第２列にゼ
ロの係数を有する３行３列のマスクが示されている。マスクＡは６つのゼロ以外
の係数、Ａ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５およびＡ６を有している。輝度値がＩ０
、Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３、Ｉ４、Ｉ５、Ｉ６、Ｉ７およびＩ８の画素を有する画像領
域Ｉにそのマスクを適用したときに得られる差分Δｘは、Δｘ＝Ａ１^*Ｉ０＋Ａ ２^*Ｉ３＋Ａ３^*Ｉ６＋Ａ４^*Ｉ２＋Ａ５^*１５＋Ａ６^*１８で表される。画像領域 Ｉの中心にある輝度値１４の画素の勾配を計算するのに差分Δｘを使用すること
ができる。通常は、マスクＡは合計するとゼロになる係数を有する。よく知られ
ているソーベル・マスクでは、係数Ａ１、Ａ２およびＡ３はすべて−１の値を有
し、係数Ａ４、Ａ５およびＡ６はすべて＋１の値を有する。したがって、ソーベ
ル・マスクの係数を用いると、Δｘ、すなわち差分はΔｘ＝Ｉ２＋Ｉ５＋Ｉ８−
Ｉ０−Ｉ３−Ｉ６になる。したがって、当業界では有意味な勾配値を与えるもの
として知られるこのソーベル・マスクの選択は、差分計算を、ハードウェア内で
加算器により容易に実施される画素の輝度値の単なる加減に単純化する。したが
って、差分計算が容易かつ迅速になる。プレウィット・マスク（Ｐｒｅｗｉｔｔ
ｍａｓｋ）のような他のマスクも、応用すれば容易に実施することができる。
プレウィット・マスクは−１に等しい係数Ａ１およびＡ３と、−２に等しい係数
Ａ２を有する。対称として、プレウィット・マスクは他方の方向境界に＋１に等
しい係数Ａ４およびＡ６と＋２に等しい係数Ａ５を有する。プレウィット・マス
クを使用すると、Δｘすなわち差分値はΔｘ＝Ｉ２＋２^*Ｉ５＋Ｉ８−Ｉ０−２^* Ｉ３−Ｉ６となる。２を掛ける乗算が導入されているが、これはＩ５またはＩ３
のシフト演算子によって、あるいはハードウェアでは加減計算しか実施されない
場合は、Δｘの計算をΔｘ＝Ｉ２＋Ｉ５＋Ｉ５＋Ｉ８−Ｉ０−Ｉ３−Ｉ３−Ｉ６
のように分割することによって容易に実施することができる。

【００３５】 輪郭線は画像スペース内に特定の方向を有することが想定されるため、輪郭線
検出に勾配演算子が使用される。画素Ｉ４を輪郭線画素と見なすならば、その画
素のサイド境界に沿う画素（一方のサイド−Ｉ０、Ｉ３、Ｉ６、もう一方のサイ
ド−Ｉ２、Ｉ５、Ｉ８）は、画素Ｉ４よりも小さな強度または相対的な複合輝度
レベルを有する。この点において、本質的に水平方向にある第１の方向差分（マ
スクが画像の左側と右側に強度を決定する値を有する）は、上述のように計算す
ることができる。画像スペースは垂直方向と水平方向の２つの次元を有している
ため、画素Ｉ４に関するもう１つの方向差分を計算すればよい。

【００３６】 図４（ｂ）は第２の方向差分を求めるためのマスクを示す図である。

【００３７】 図４（ｂ）には、第１行と第３行にゼロ以外の係数を有し、中央すなわち第２
行にゼロの係数を有する３行３列のマスクが示されている。マスクＢは６つのゼ
ロ以外の係数、Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ４、Ｂ５およびＢ６を有している。輝度値
がＩ０、Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３、Ｉ４、Ｉ５、Ｉ６、Ｉ７およびＩ８の画素を有する
画像領域Ｉにそのマスクを適用したときに得られる差分Δｙは、Δｙ＝Ｂ１^*Ｉ ０＋Ｂ２^*Ｉ１＋Ｂ３^*Ｉ２＋Ｂ４^*Ｉ６＋Ｂ５^*１７＋Ｂ６^*１８で表される。画 像領域Ｉの中心にある輝度値１４の画素の勾配を計算するのに差分Δｙを使用す
ることができる。通常は、マスクＢは合計するとゼロになる係数を有する。よく
知られているソーベル・マスクでは、係数Ｂ１、Ｂ２およびＢ３はすべて−１の
値を有し、係数Ｂ４、Ｂ５およびＢ６はすべて＋１の値を有する。したがって、
ソーベル・マスクの係数を用いると、Δｙ、すなわち差分はΔｙ＝Ｉ６＋Ｉ７＋
Ｉ８−Ｉ０−Ｉ１−Ｉ２になる。したがって、当業界では有意味な勾配値を与え
るものとして知られるこのソーベル・マスクの選択は、差分計算を、ハードウェ
ア内で加算器により容易に実施される画素の輝度値の単なる加減に単純化する。
したがって、差分計算が容易かつ迅速になる。プレウィット・マスクのような他
のマスクも、応用すれば容易に実施することができる。プレウィット・マスクは
−１に等しい係数Ｂ１およびＢ３と、−２に等しい係数Ｂ２を有する。対称とし
て、プレウィット・マスクは他方の方向境界に＋１に等しい係数Ｂ４およびＢ６
と＋２に等しい係数Ｂ５を有する。プレウィット・マスクを使用すると、画像境
界に沿う第２の方向におけるΔｙすなわち差分値はΔｙ＝Ｉ６＋２^*Ｉ７＋Ｉ８ −Ｉ０−２^*Ｉ１−Ｉ２となる。２を掛ける乗算が導入されているが、これはＩ ５またはＩ３のシフト演算子によって、あるいはハードウェアでは加減計算しか
実施されない場合は、Δｙの計算をΔｙ＝Ｉ６＋Ｉ７＋Ｉ７＋Ｉ８−Ｉ０−Ｉ１
−Ｉ１−Ｉ２のように分割することによって容易に実施することができる。Δｘ
すなわち第１の方向差分を特定するのに使用されるマスクＡは、第２の方向差分
を特定するのに使用されるマスクＢと同じタイプであることが好ましい。画像作
成デバイス正方形の画素群でなく、長方形または他の形の画素群を生成するため
、１つの方向にソーベル・マスクを使用し、もう１つの方向にプレウィット・マ
スクを使用して補償するのが望ましい。そのような場合は、マスク係数の選択に
画素の幾何学が考慮される。

【００３８】 上述のようにして求められた第２の方向差分Δｙについては、水平方向と垂直
方向の両方の境界方向のペアが考慮される。次いで、画像スペースＩのなかの中
心画素であるＩ４の勾配は、各方向において求められたベクトルの合計であるベ
クトルによって求められたベクトルの絶対値である。そこで、勾配Ｇは単に√（
Δｘ²＋Δｙ²）、あるいはΔｘとΔｙを結合させることによって形成されるベク
トルの絶対値になる。したがって、近隣領域、好ましくは各画素を囲む３行３列
の小さな近隣領域を考慮し、次いで２つの方向の各々の画素およびそれらの対応
する境界ペアにマスクを適用して直接接するあらゆる画素を勾配決定に含めるこ
とによって、各画素の勾配を求めることができる。上述したように、勾配測定値
に相対的な重みが与えられるように、勾配値を局部化領域内に存在する最大勾配
に対して正規化することができる。たとえば、ラインのようなハード・エッジで
はなくテクスチャを有するが増量域では、勾配値が狭い領域内に存在する。その
局部領域内の最大勾配に対してそれらを正規化するのであれば、勾配値をより効
果的に解析することができる。正規化された勾配はＧ＝√（Δｘ²＋Δｙ²）／Ｇ _LMAX で示され、Ｇ_LMAXは局部化領域内のすべての画素の最大勾配を表す。

【００３９】 図５は、本発明の一実施形態を示す系統図である。

【００４０】 図５は、ＰＣ（パーソナル・コンピュータ）などの汎用的な、または特殊用途
の判断あるいはデータ処理装置でありうるコンピュータ・システム５１０とそれ
に接続されたカメラ５３０を示している。カメラ５３０はデジタル・カメラ、デ
ィジタル・ビデオ・カメラ、あるいは任意の画像キャプチャデバイスまたは画像
作成システムであってもよく、被写体またはシーン５４０のセンサ画像を取り込
むのに使用される。本質的には、取り込まれた画像を、ＲＡＭまたは固定ディス
クや小形カードなどの他の記憶デバイスでありうる画像記憶装置５３４に効果的
に記憶できるように、圧縮し、画像処理回路５３２によって処理する。たいてい
のディジタル・カメラでは、センサなどの画像キャプチャ機構から得られた生画
像を最初にカメラ５３０に記憶し、後にダウンロードして出力、表示または処理
する。これによって、カメラ５３０は付加的な遅延を生じることなく次の被写体
を迅速に取り込むことができる。１つの便利な生画像表現は、ある色（赤、緑ま
たは青）を各画素のグレー・スケール輝度値に関連づける上述の８ビット・ベイ
ヤ・パターンＣＦＡである。

【００４１】 一実施形態では、画像が生の８ビット・ベイヤ・パターンＣＦＡとしてカメラ
５３０によって取り込まれ、次いで他のデータまたは符号化フォーマットに圧縮
される。本発明の一実施形態による輪郭線検出のための局部しきい値決定は、以
下のように行われる。最初に、圧縮画像がカメラ５３０から入出力ポート５１７
を介してディスク５１８、またはコンピュータ・システム５１０上の他のデバイ
スにダウンロードされる。次に、コンピュータ・システムが、本発明の様々な実
施形態において説明したように、プロセッサ５１２をしきい値決定を行うように
構成した命令を実行することによって、復元されたＣＦＡ画像上で輪郭線検出の
ためのしきい値決定を実施する。

【００４２】 本発明の様々な実施形態において説明した方法は、Ｐｅｎｔｉｕｍ（商標）（
インテル・コーポレーションの製品）などのプロセッサ５１２、ならびに命令、
アドレスおよび結果データを記憶およびロードするのに使用されるＲＡＭなどの
メモリ５１１を使用して実行することができる。知覚的しきい値決定および輪郭
線検出を実行するのに使用するアプリケーションはＣ＋＋などの言語で書かれた
ソースからコンパイルされた実行可能モジュールであってもよい。勾配値の決定
、局部的輝度特性の特定、および局部しきい値の自動決定を支援する当該実行可
能モジュールの命令をディスク５１８またはメモリ５１１に記憶し、何らかのコ
ンピュータ読み取り媒体を介してロードすることができる。判断装置をプログラ
ムして本発明の様々な実施形態において説明した補間方法を実行できることをコ
ンピュータ科学の当業者なら容易に理解するであろう。

【００４３】 コンピュータ・システム５１０は、プロセッサ５１２およびメモリ５１１へお
よびそれらからの情報の転送を促すシステム・バス５１３を有し、またシステム
・バス５１３を入出力バス５１５に結合するブリッジ５１４を有する。入出力バ
ス５１５は、ディスプレイ・アダプタ５１６、ディスク５１８およびシリアル・
ポートのような入出力ポートなどの様々な入出力デバイスを接続する。そのよう
な入出力デバイス、バスおよびブリッジなどの多くの組合せを本発明に使用する
ことが可能であり、示された組合せは当該可能な１つの組合せを例示したものに
すぎない。

【００４４】 被写体／シーンの画像５４０のような画像が取り込まれるときは、その画像は
よく知られたベイヤ・パターンのようなＣＦＡにおける赤、緑および青の画素輝
度値として感知される。これらの画素輝度値は画像処理回路５３２に送られる。
画像処理回路５３２はＩＣ、およびその他の機能に加えてカメラ５３０とコンピ
ュータ・システム５１０の間の転送のサイズを縮小する画像圧縮方式を実行する
他のコンポーネントから構成されている。色彩補間の必要性は画像を表示または
出力するときに大きな意味をもつため、カメラ５３０上で実行する必要はない。
ユーザまたはアプリケーションが画像のダウンロードを希望または要求するとき
に、画像記憶装置に記憶された圧縮画像が画像記憶装置５３４から入出力ポート
５１７に転送される。入出力ポート５１７は、示された（入出力バス５１５から
ブリッジ５１４を経てシステム・バス５１３へと続く）バス・ブリッジ階層フィ
ーチャを使用して、画像データをメモり５１１または任意にディスク５１８に一
時的に記憶する。圧縮画像は適切なソフトウェア・アプリケーション（または専
用ハードウェア）によって圧縮解除され、プロセッサ５１２を使用してそれを実
行することができる。圧縮画像は、カメラ５３０のセンサによって取り込まれた
画像データと類似または同一の画素当たり８ビットの一連の輝度値として復元さ
れる。

【００４５】 したがって、一度圧縮解除されたダウンロード画像は、それらのベイヤ・パタ
ーン形式、すなわち画素当たりの輝度値は８ビットであるが、赤、緑または青の
３つのカラー・プレーンのいずれか１つに関連しているにすぎないパターンのな
かに画素を有することになる。１つのアプリケーションにおいて、画像の輪郭線
強調バージョンをモニタ５２０上に出力することが望まれる場合は、本発明の様
々な実施形態による局部しきい値決定および輪郭線検出を採用すべきである。ダ
ウンロードおよび圧縮解除された画像を画素ごとに解析し、上述の技術を適用す
ることによって各画素を輪郭線または非輪郭線に分類する。輪郭線が検出された
ら、それらの輪郭線を強調したり、あるいは他のアプリケーションまたはコード
・モジュールによって処理することができる。局部しきい値決定および輪郭線検
出を実行する一方、勾配値および正規化勾配値をメモり５１１またはディスク５
１８に１つの配列を成して記憶することができる。記憶された配列の各要素が単
一のデータではなくデータの集合を記憶することができれば、その画素について
の正規化勾配、勾配および画素輝度の局部しきい値をすべて、他のアプリケーシ
ョンに再使用できるように記憶することができる。輪郭線強調が輪郭線検出の目
的である場合は、適切な表示装置（モニタ５２０およびアダプタ５１６）が提供
されれば、従来的な輪郭線検出方法に比べてより詳細かつ鮮鋭な輪郭線を有する
描画像５５０が視覚的に表示されることになる。輪郭線強調画像をディスプレイ
・アダプタを介して表示した後にディスク５１８およびメモリ５１１に記憶した
り、かつ／またはモニタ５２０に直接出力することができる。本発明の様々な実
施形態に関して上述したように、しきい値決定におけるファクタとして人間の視
覚系を使用することによって、描画像５５０がユーザにとってより高質の画像に
なる。一部においてコンピュータ・システム５００上で実施することができるＯ
ＣＲなどの広範囲な画像作成およびコンピュータ・ビジョン・アプリケーション
に、本発明の様々な実施形態による局部しきい値決定および輪郭線検出を使用す
ることができる。さらに、本明細書に記載された以外の他の輪郭線検出方式が好
まれる場合は、輪郭線検出方式がより効果的に実施されるように、わずかな修正
を加えることによって局部しきい値決定技術をそれに適用することができる。

【００４６】 局部しきい値決定および輪郭線検出のためのコンピュータ・プログラム・コー
ドをフロッピ・ディスクやＣＤ−ＲＯＭなどの取外し可能なコンピュータ読み取
り可能媒体に実装し、カメラ５３０からダウンロードした画像の圧縮解除を実行
するソフトウェアに付随させることができる。他のあらゆるソフトウェアのよう
に、それを通信システム上のネットワークにダウンロードおよび配布したり、ま
たはファームウェア内で使用することができる。これらのダウンロード画像を、
それらがユーザに対してより正確に被写体／シーン５４０を視覚的に提供するよ
うに、それらの輪郭線フィーチャに従って強調することが可能である。本発明の
他の実施形態による輪郭線検出および局部しきい値決定も、カメラ５３０上のハ
ードウェア内で実施することができる。

【００４７】 本発明の代替的な実施形態では、画像記憶装置５３４内の記憶画像が雑音除去
画像になるように、画像処理回路５３２を適応させて、カメラ上で局部しきい値
決定および輪郭線検出を実行する回路を含めることができる。したがって、コン
ピュータ・システム５１０またはレンダリング・デバイスにダウンロードすると
きには、輪郭線フィーチャが既に分類されていることになる。当該実施形態では
、雑音除去や色彩補間などの技術がより正確かつ良好に実施されるように、画像
の輪郭線フィーチャを前もって分類することができる。画像勾配および局部しき
い値を特定および正規化し、輪郭線を検出する上述の方法はＶＬＳＩ（超大規模
集積回路）または他の集積回路において容易に実施することができる。

【００４８】 図６は、直接的なハードウェア実施態様に適用可能な、図３の勾配ベースの輪
郭線検出の変更を示す流れ図である。

【００４９】 図５に示されたカメラ５３０のようなハードウェア内で実施される場合は、図
３の方法にいくつかの変更を加えることができる。Ｍ行Ｍ列の正方形の局部化領
域を想定すると、最初に、第１のＭ²の画素勾配値を決定して（ステップ６００ ）、勾配アレイに記憶しなければならない。以下に説明するように、このＭ²回 の計算は特定の画像について一度だけ実施すればよい。次に、ステップ６２０に
従って、局部化領域内の最大勾配を決定する。ハードウェアでは、Ｍ²の画素す べての勾配値を計算しながら最大値の決定も実施できるように、ステップ６００
にコンパレータやレジスタを採用することができる。それに関する局部化領域が
定められるピクセルＰについてのみ勾配値の正規化を実施することができる（ス
テップ６３０）。次に、輝度値の最小および最大を見いだす（ステップ６４０）
。ハードウェアについては、一対のレジスタとコンパレータによって、ステップ
６００によるＭ２のすべての画素の勾配値を決定しながら、このステップも実施
することができる。次に、輝度値の平均を決定する（ステップ６５０）。最後に
、局部しきい値を決定し、それを画素Ｐについての正規化勾配と比較することに
よって輪郭線検出を完了することができる（ステップ６６０）。

【００５０】 輪郭線検出のための次の画素を取り込む（ステップ６７０）ときには、２つの
可能性が考えられる。その画素が画像の新しい行に属しているか、あるいはそう
でないかである（ステップ６７８でチェックする）。その画素が画像の新しい行
に属していなければ、同一の行の一部であり、画素に対する左から右へのスキャ
ンを想定して、Ｍの画素の勾配値の第１列を勾配アレイからシフト・アウトまた
は消去する（ステップ６８０）。次いで、同じ行で１つ上の列にある次の画素に
ついて、Ｍの画素の勾配値の新しい列のみを計算すればよい（ステップ６８５）
。ステップ６８０における勾配アレイ内の列の左からのシフト（左から右へのス
キャン）または右からのシフト（右から左へのスキャン）が実施される場合は、
そのアレイ内のまさに最後の列を新たに計算された勾配値で更新すればよいだけ
である。これによってハードウェアの速度が著しく高まる。

【００５１】 新しい画素Ｐが同じ行になければ、行変更が行われたことになり、勾配アレイ
の列をシフト・アウトするのでなく、Ｍの値の行をシフト・アウトする（ステッ
プ６９０）。上から下へのスキャンを想定して、第１行をシフト・アウトし、す
べての行をシフト・アップし、勾配アレイ内の最後の空行を新たに計算されたＭ
の勾配値に代える（ステップ６９５）。行ごとの画素のスキャンを実施する場合
、行が変わるたびにスキャンの方向（左から右、および右から左）が変わる。こ
のように、勾配計算の回数が最小限にとどめられる。ジグザグ・パターンの画素
のスキャンおよび処理が採用される場合は、Ｍ²の勾配計算が一度だけ実施され る。スキャン方向を変えれば、勾配アレイの列および行のシフト方向も変える必
要がある。そのような実施態様は、画像全体に対する勾配値を記憶することがで
きない場合、または速度が制約されるため単パス・アプローチが好まれる場合に
望ましい。

【００５２】 勾配計算を削減しても、シフト・アウトおよび消去されたアレイ値は強度およ
び勾配値の最小値および／または最大値を含んでいる可能性があるため、Ｍの新
しい値をこれらの最小および最大値と比較するだけでは十分でなく、誤った結果
が得られる可能性があるため、画素ごとにこれらの最小値および最大値の特定を
繰り返さなければならない。

【００５３】 本明細書に説明されている例示的な実施形態は本発明の原理を例示するための
ものにすぎず、本発明の範囲を制限するものと解釈されるべきではない。むしろ
、本発明の原理を広範囲なシステムに適用して、本明細書に記載された効果なら
びに他の効果を達成し、または同様に他の目的を満たすことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施形態を示す流れ図である。

【図２】 輝度の変化に対する人間の視覚系の応答を示す概略図である。

【図３】 本発明の一実施形態による勾配に基づく輪郭線検出を示す図である。

【図４】 第１と第２の方向差分を求めて勾配決定を行うためのマスクを示す図である。

【図５】 本発明の一実施形態を示す系統図である。

【図６】 直接的なハードウェア実施態様に適用可能な、図３の勾配ベースの輪郭線検出
の変更を示す流れ図である。

【手続補正書】特許協力条約第３４条補正の翻訳文提出書

【提出日】平成１１年１２月１４日（１９９９．１２．１４）

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】特許請求の範囲

【補正方法】変更

【補正内容】

【特許請求の範囲】

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，ＥＡ(ＡＭ ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ) ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ， ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，Ｅ Ｅ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ， ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，Ｌ Ｖ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ， ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，Ｕ Ｓ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＷ Ｆターム(参考） 5L096 AA02 AA06 FA06 FA32 GA12 GA51

Claims (24)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像の局部化した領域を定めるステップであって、前記局部
   化した領域が画像の選択された部分であるステップと、 前記局部化した領域内の画素の輝度情報に基づいて前記局部化した領域内の輪
   郭線検出に適用されるしきい値を、ユーザの手を介さずに自動的に決定するステ
   ップとを含む方法。
2. 【請求項２】 決定するステップが 人間の視覚系の輝度に関連する知覚特性を反映するべき関数演算子を提供する
   ステップを含む請求項１に記載の方法。
3. 【請求項３】 前記べき関数演算子がべき因子で累乗した相対的局部輝度の
   測定値である請求項２に記載の方法。
4. 【請求項４】 前記相対的局部輝度が、前記局部化した領域内のすべての輝
   度値の平均値と最小値の差と、前記局部化した領域内のすべての輝度値の最大値
   と前記最小値の差との比率である請求項３に記載の方法。
5. 【請求項５】 前記べき因子が輝度変化に対する人間の視覚系の知覚能力に
   対応する請求項３に記載の方法。
6. 【請求項６】 前記べき因子が０．４５である請求項５に記載の方法。
7. 【請求項７】 前記局部化した領域が定められる画素Ｐについての正規化勾
   配と前記しきい値を比較することによって前記画像の輪郭線フィーチャを検出す
   るステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
8. 【請求項８】 前記画素の正規化勾配が前記しきい値を上回っている場合に
   、前記画素が前記画像の輪郭線フィーチャに属する画素として分類される請求項
   ７に記載の方法。
9. 【請求項９】 正規化勾配が、 局部化した領域内のあらゆる画素の勾配を決定するステップと、 前記局部化した領域内の最大勾配値を決定するステップと、 画素Ｐの勾配を前記局部化した領域内の最大勾配値で割ることによって画素Ｐ
   の勾配値を正規化するステップを実行することによって決定される請求項７に記
   載の方法。
10. 【請求項１０】 特定の画素の勾配が、 第１の方向の差分値を得るためにその勾配が決定されている各画素の周囲の近
    隣領域に第１のマスクを適用するステップと、 第２の方向の差分値を得るためにその勾配が決定されている各画素の周囲の近
    隣領域に、前記第１の方向と直角を成す第２のマスクを適用するステップと、 その勾配を、前記第１の方向の差分値と前記第２の方向の差分値のベクトル加
    算によって定められたベクトルの絶対値に確定するステップとによって決定され
    る請求項９に記載の方法。
11. 【請求項１１】 前記絶対値が、 前記第１の方向の差分を平方するステップと、 前記第２の方向の差分を平方するステップと、 前記平方された第１の方向の差分と第２の方向の差分を合計するステップと、 前記合計値の平方根を抽出するステップであって、前記絶対値が前記平方根に
    等しくなるよう設定されるステップによって求められる請求項１０に記載の方法
    。
12. 【請求項１２】 前記第１のマスクが前記第１の方向に係数−１および＋１
    をそれぞれ有するソーベル・マスクである請求項１０に記載の方法。
13. 【請求項１３】 前記第１のマスクが前記第２の方向に係数−１および＋１
    をそれぞれ有するソーベル・マスクである請求項１０に記載の方法。
14. 【請求項１４】 前記第１のマスクが前記第１の方向に係数−１、−２、＋
    １および＋２をそれぞれ有するプレウィット・マスクである請求項１０に記載の
    方法。
15. 【請求項１５】 前記第１のマスクが前記第２の方向に係数−１、−２、＋
    １および＋２をそれぞれ有するプレウィット・マスクである請求項５に記載の方
    法。
16. 【請求項１６】 複数の命令シーケンスが記憶されたコンピュータ読み取り
    可能媒体であって、前記複数の命令シーケンスが、プロセッサによって実行され
    るときに、前記画像内の特定の局部化した領域について自動的かつ動的に輪郭線
    検出のためのしきい値を定めるステップを前記プロセッサに実行させる命令シー
    ケンスを含むコンピュータ読み取り可能媒体。
17. 【請求項１７】 さらに、前記読み取り媒体が、各局部化した領域について
    決定された前記しきい値を使用することによって輪郭線検出を前記プロセッサに
    実行させる命令を記憶した請求項１６に記載の方法。
18. 【請求項１８】 生画像データを受け取る画像処理回路であって、画像処理
    ユニットが前記生画像データ内の画素に対する局部しきい値を自動的に決定する
    よう構成された画像作成装置。
19. 【請求項１９】 前記生画像データがベイヤ・パターン・カラー・フィルタ
    ・アレイに記憶される請求項１８に記載の装置。
20. 【請求項２０】 さらに、前記画像処理回路が前記画素に対する前記局部し
    きい値に基づいて輪郭線検出を実行するよう構成されている請求項１８に記載の
    装置。
21. 【請求項２１】 画像データを提供するよう構成された画像キャプチャデバ
    イスと、 前記画像キャプチャデバイスに結合されたデータ処理ユニットであって、前記
    画像データ内の画素に対する局部しきい値を自動的に決定するよう構成されたデ
    ータ処理ユニットを含むシステム。
22. 【請求項２２】 前記画像処理ユニットが前記局部しきい値に基づいて輪郭
    線検出を実行するようさらに構成されている請求項２１に記載のシステム。
23. 【請求項２３】 前記データ処理ユニットに結合された記憶媒体であって、
    強調輪郭線型の前記画像データを記憶し、前記輪郭線強調が前記輪郭線検出を輪
    郭線強調アプリケーションに適用する前記データ処理によって生成される請求項
    ２２に記載のシステム。
24. 【請求項２４】 前記データ処理ユニットに結合された表示装置であって、
    前記輪郭線強調画像を表示するよう構成された表示装置をさらに含む請求項２４
    に記載のシステム。