JP2004086539A - 画像分割方法および装置並びにプログラム - Google Patents
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Abstract
【課題】画像をテクスチャ領域とこれ以外の領域とに精度よく分割する。
【解決手段】画像信号Ｓ０の輝度信号Ｙ０を生成し、輝度信号Ｙ０の高周波成分を表す高周波信号Ｈ０を生成する。高周波信号Ｈ０にモフォロジー演算処理によるクロージング処理を施して、モフォロジー信号Ｍ０を得る。モフォロジー信号Ｍ０は、高周波成分のピークがまとめられた信号値を有する。そして、モフォロジー信号Ｍ０を平滑化して平滑化モフォロジー信号ＭＨ０を得、これに基づいて、高周波成分がまとまった領域をテクスチャ領域として抽出し、画像信号Ｓ０により表される原画像をテクスチャ領域とこれ以外の領域とに分割する。
【選択図】 図１
【解決手段】画像信号Ｓ０の輝度信号Ｙ０を生成し、輝度信号Ｙ０の高周波成分を表す高周波信号Ｈ０を生成する。高周波信号Ｈ０にモフォロジー演算処理によるクロージング処理を施して、モフォロジー信号Ｍ０を得る。モフォロジー信号Ｍ０は、高周波成分のピークがまとめられた信号値を有する。そして、モフォロジー信号Ｍ０を平滑化して平滑化モフォロジー信号ＭＨ０を得、これに基づいて、高周波成分がまとまった領域をテクスチャ領域として抽出し、画像信号Ｓ０により表される原画像をテクスチャ領域とこれ以外の領域とに分割する。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像をテクスチャ領域とその他の領域に分割する画像分割方法および装置並びに画像分割方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
画像から画像の輝度情報、色情報およびテクスチャ情報を抽出し、これらの情報に基づいて画像を複数の領域に分割する種々の方法が提案されている（例えば特開２０００−２１６９７９号公報）。ここで、テクスチャ情報としては、例えばＪＰＥＧ圧縮を行う際に生成されるＤＣＴ係数を用いることができるが、特開２０００−２１６９７９号公報に記載された方法によれば、画像信号に対してウェーブレット変換を施すことにより得られたウェーブレット変換係数をテクスチャ情報として用いている。より具体的には、画像を表す画像信号に対してウェーブレット変換を施してウェーブレット変換係数を得、このウェーブレット変換係数をテクスチャ特徴量として抽出し、このテクスチャ特徴量を用いて画像中の被写体を囲む領域のエッジを決定している。このように、ＤＣＴ係数やウェーブレット変換係数を用いることにより、画像中に含まれる被写体のエッジを抽出して画像を被写体領域とそれ以外の領域とに分割することができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ＤＣＴ係数やウェーブレット変換係数を用いて画像を複数の領域に分割する方法では、複数の高周波成分がまとまって形成されるテクスチャ領域については、複数のエッジからなる領域としてのみしか認識することができない。このため、ＤＣＴ係数やウェーブレット変換係数を用いた場合、画像中に含まれる被写体のエッジは抽出できるものの、高周波成分がまとまって形成されるテクスチャ領域を精度よく抽出することができなかった。
【０００４】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、画像中に含まれるテクスチャ領域を精度よく抽出することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明による画像分割方法は、画像信号から該画像信号により表される画像の高周波成分の絶対値を表す高周波信号を生成し、
該高周波信号に対してモフォロジー演算処理によるクロージング処理を施してモフォロジー信号を取得し、
該モフォロジー信号に基づいて前記画像を複数の領域に分割することを特徴とするものである。
【０００６】
「モフォロジー演算処理」は、とくに乳癌における特徴的形態である微小石灰化像を検出するのに有効な手法として研究されているが、対象画像としてはこのようなマンモグラムにおける微小石灰化像に限るものではなく、検出しようとする特定の画像部分（異常陰影、ノイズ等）の大きさや形状が予めある程度分かっているものについては、いかなる画像に対しても適用することができる（特開平８−２７２９６１号公報、同９−２４８２９１号公報、同９−９１４２１号公報等）。このモフォロジー演算処理を、濃淡画像を例にして以下に簡単に説明する。
【０００７】
濃淡画像を座標（ｘ，ｙ）の点が濃度値ｆ（ｘ，ｙ）に相当する高さを持つ空間と見なし、この断面に相当する１次元の関数ｆ（ｘ）を考える。モフォロジー演算処理に用いる構造要素ｇは次式（１）に示すように、原点について対称な対称関数
【数１】
であり、定義域内で値が０で、その定義域Ｇが下記式（２）であるとする。
【０００８】
【数２】
【０００９】
このとき、モフォロジー演算の基本形は式（３）〜（６）に示すように、非常に簡単な演算となる。
【００１０】
【数３】
【００１１】
すなわち、ダイレーション（ｄｉｌａｔｉｏｎ）処理は、注目画素を中心とした、±ｍ（構造要素に応じて決定される値であって、図１１中のマスクサイズに相当）の幅の範囲内の最大値を探索する処理であり（図１１（ａ）参照）、一方、イロージョン（ｅｒｏｓｉｏｎ ）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の範囲内の最小値を探索する処理である（図１１（ｂ）参照）。また、オープニング（ｏｐｅｎｉｎｇ ）処理はイロージョン処理後にダイレーション処理を行う処理、すなわち最小値の探索の後に最大値を探索する処理であり、クロージング（ｃｌｏｓｉｎｇ ）処理は、ダイレーション処理後にイロージョン処理を行う処理、すなわち最大値の探索の後に最小値を探索する処理に相当する。
【００１２】
つまりオープニング処理は、低濃度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凸状の濃度変動部分（周囲部分よりも濃度が高い部分）を抑制することに相当する（図１１（ｃ）参照）。
【００１３】
一方、クロージング処理は、高濃度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凹状の濃度変動部分（周囲部分よりも濃度が低い部分）を抑制することに相当する（図１１（ｄ）参照）。
【００１４】
ここで、濃度の高いもの程大きな値となる高濃度高信号レベルの信号の場合においては、濃度値ｆ（ｘ）の画像信号値が高輝度高信号レベルの場合に対して大小関係が逆転するため、高濃度高信号レベルの信号に対するダイレーション処理と高輝度高信号レベルに対するイロージョン処理（図１１（ｂ））とは一致し、高濃度高信号レベルの信号に対するイロージョン処理と高輝度高信号レベルに対するダイレーション処理（図１１（ａ））とは一致し、高濃度高信号レベルの信号に対するオープニング処理と高輝度高信号レベルに対するクロージング処理（図１１（ｄ））とは一致し、高濃度高信号レベルの信号に対するクロージング処理と高輝度高信号レベルに対するオープニング処理（図１１（ｃ））とは一致する。
【００１５】
なお、説明を簡単にするため１次元の濃度分布に対して１次元のマスク（構造要素）を適用した例で説明したが、２次元に広がる画像に適用するに際しては、１次元の構造要素を２次元面内で複数設定し、各構造要素をそれぞれ適用して複数回の処理を行ってもよいし、２次元の構造要素を設定し、この２次元の構造要素を適用して１回の処理で済ませるようにしてもよい。
【００１６】
なお、本発明による画像分割方法においては、前記モフォロジー信号に対して平滑化処理を施して平滑化モフォロジー信号を取得し、
該平滑化モフォロジー信号に基づいて前記画像を複数の領域に分割するようにしてもよい。
【００１７】
また、本発明による画像分割方法においては、前記画像信号に対して多重解像度変換処理を施して、該画像信号を複数の周波数帯域信号に分解し、
少なくとも１つの該周波数帯域信号に基づいて前記高周波信号を生成するようにしてもよい。
【００１８】
多重解像度変換の方法としてはウェーブレット変換、ラプラシアンピラミッドあるいはフーリエ変換等の方法が知られている。とくに、ウェーブレット変換は、信号の周波数解析方法の１つであるが、同じく周波数解析方法として広く用いられているフーリエ変換に比べ、信号の局所的な変化情報を検出しやすいという点で優れていることから、近年あらゆる信号処理の分野で脚光を浴びている（ＯＬＩＶＩＥＲ ＲＩＯＵＬ ａｎｄ ＭＡＲＴＩＮ ＶＥＴＴＥＲＬＩ；Ｗａｖｅｌｅｔｓ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＩＥＥＥ ＳＰ ＭＡＧＡＺＩＮＥ，Ｐ．１４−３８，ＯＣＴＯＢＥＲ １９９１、Ｓｔｅｐｈａｎｅ Ｍａｌｌａｔ；Ｚｅｒｏ−Ｃｒｏｓｓｉｎｇｓ ｏｆ ａ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＩＥＥＥ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＴＨＥＯＲＹ，ＶＯＬ．３７，ＮＯ．４，Ｐ．１０１９−１０３３，ＪＵＬＹ １９９１ 、特開平６−２７４６１４号公報、同６−３５０９８９号公報、同６−３５０９９０号公報、同７−２３２２８号公報、同７−２３２２９号公報、同７−７９３５０号公報等）。
【００１９】
また、本発明による画像分割方法においては、前記画像信号に対して２次元微分フィルタによるフィルタリング処理を施すことにより、前記高周波信号を生成するようにしてもよい。
【００２０】
２次元微分フィルタとしては、例えば画像中の縦方向および横方向のエッジを抽出するＳｏｂｅｌフィルタを用いることができる。
【００２１】
本発明による画像分割装置は、画像信号から該画像信号により表される画像の高周波成分の絶対値を表す高周波信号を生成する高周波信号生成手段と、
該高周波信号に対してモフォロジー演算処理によるクロージング処理を施してモフォロジー信号を取得するモフォロジー演算手段と、
該モフォロジー信号に基づいて前記画像を複数の領域に分割する領域分割手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２２】
なお、本発明による画像分割装置においては、前記モフォロジー信号に対して平滑化処理を施して平滑化モフォロジー信号を取得する平滑化手段をさらに備え、
前記領域分割手段を、該平滑化モフォロジー信号に基づいて前記画像を複数の領域に分割する手段としてもよい。
【００２３】
また、本発明による画像分割装置においては、前記高周波信号生成手段を、前記画像信号に対して多重解像度変換処理を施して、該画像信号を複数の周波数帯域信号に分解し、
少なくとも１つの該周波数帯域信号に基づいて前記高周波信号を生成する手段としてもよい。
【００２４】
また、本発明による画像分割装置においては、前記高周波信号生成手段を、前記画像信号に対して２次元微分フィルタによるフィルタリング処理を施すことにより、前記高周波信号を生成する手段としてもよい。
【００２５】
なお、本発明による画像分割方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【００２６】
【発明の効果】
本発明によれば、画像信号から、画像信号により表される画像の高周波成分の絶対値を表す高周波信号が生成される。そして、この高周波信号に対してモフォロジー演算処理によるクロージング処理が施されてモフォロジー信号が取得される。ここで、モフォロジー演算処理によるクロージング処理により、高周波信号における凹状の濃度変動部分が抑制される。このため、高周波信号がまとまって存在する領域すなわちテクスチャ領域は、モフォロジー信号により表される画像上においては、一定の信号値を有するまとまった領域として表されることとなる。したがって、モフォロジー信号における一定の信号値を有するまとまった領域をテクスチャ領域として抽出することができ、これにより、画像をテクスチャ領域とその他の領域とに分割することができる。
【００２７】
また、モフォロジー信号に対して平滑化処理を施して平滑化モフォロジー信号を取得し、この平滑化モフォロジー信号に基づいて画像を複数の領域に分割することにより、モフォロジー信号の細かな変動に影響されることなく、一定の信号値を有する信号がまとまったテクスチャ領域を画像から抽出することができる。また、平滑化処理により、モフォロジー信号において局所的に存在するエッジ部分に対応する信号は値が小さくなる。したがって、信号が局所的に存在するエッジ部分に対応する領域と信号がまとまって存在するテクスチャ領域とを信号値により明確に識別することができ、その結果、画像をテクスチャ領域とこれ以外の領域とに精度よく分割することができる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の実施形態による画像分割装置の構成を示す概略ブロック図である。本実施形態による画像分割装置は、ＲＧＢの色信号からなる画像信号Ｓ０により表される画像（以下原画像とする）から、高周波の信号がまとまって存在するテクスチャ領域を抽出して、画像をテクスチャ領域およびテクスチャ領域以外の領域に分割するものである。
【００２９】
図１に示すように、本実施形態による画像分割装置は、ＲＧＢの色信号からなる画像信号Ｓ０から輝度信号Ｙ０を生成する輝度信号生成手段１と、輝度信号生成手段１において生成された輝度信号Ｙ０に対してウェーブレット変換を施し、これにより得られるウェーブレット変換係数信号に基づいて、原画像の高周波成分の絶対値を表す高周波信号Ｈ０を生成する高周波信号生成手段２と、高周波信号Ｈ０に対してモフォロジー演算処理によるクロージング処理を施してモフォロジー信号Ｍ０を取得するモフォロジー演算処理手段３と、モフォロジー信号Ｍ０を平滑化して平滑化モフォロジー信号ＭＨ０を取得する平滑化手段４と、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０に基づいて原画像を分割する領域分割手段５と、領域分割手段５による領域の分割結果を出力する出力手段６とを備える。
【００３０】
輝度信号生成手段１は、画像データＳ０を構成するＲＧＢ色データＲ０，Ｇ０，Ｂ０に対して下記の式（７）に示す演算を施すことにより輝度信号Ｙ０を生成する。
Ｙ＝０．３Ｒ０＋０．５９Ｇ０＋０．１１Ｂ０ （７）
【００３１】
高周波信号生成手段２は、以下のようにして高周波信号Ｈ０を生成する。まず、輝度信号Ｙ０に対してウェーブレット変換を施す。図２はウェーブレット変換を説明するためのブロック図である。図２に示すように、画像信号Ｓ０（信号ＬＬｋ）のｘ方向（後述する図３参照）に基本ウェーブレット関数Ｈ，Ｇによりフィルタリング処理を行うとともに、ｘ方向の画素を１画素おきに間引き（図中↓２で表す）、ｘ方向の画素数を１／２にする。ここで、関数Ｈはハイパスフィルタであり、関数Ｇはローパスフィルタである。さらに、この画素が間引かれた信号のそれぞれに対してｙ方向（後述する図３参照）に関数Ｈ，Ｇによりフィルタリング処理を行うとともに、ｙ方向の画素を１画素おきに間引き、ｙ方向の画素数を１／２にして、ウェーブレット変換係数信号（以下単に係数信号とすることもある）ＨＨ１，ＨＬ１，ＬＨ１，ＬＬ１（ＨＨｋ＋１，ＨＬｋ＋１，ＬＨｋ＋１，ＬＬｋ＋１）を得る。
【００３２】
ここで、係数信号ＬＬ１は原画像の縦横を１／２に縮小した画像を表し、係数信号ＨＬ１，ＬＨ１，ＨＨ１はそれぞれ原画像の１／２縮小画像における縦エッジ、横エッジおよび斜めエッジ成分を表すものとなる。
【００３３】
そしてこのようにして得られた係数信号ＬＬ１に対してさらにウェーブレット変換を施して、係数信号ＨＨ２，ＨＬ２，ＬＨ２，ＬＬ２を得る。ここで、係数信号ＬＬ２は原画像の縦横を１／４に縮小した画像を表し、係数信号ＨＬ２，ＬＨ２，ＨＨ２はそれぞれ原画像の１／４縮小画像における縦エッジ、横エッジおよび斜めエッジ成分を表すものとなる。
【００３４】
以下、上記と同様にして、各周波数帯域において得られる係数信号ＬＬｋに対するウェーブレット変換をｎ回繰り返すことによりウェーブレット変換係数信号ＨＨ１〜ＨＨｎ、ＨＬ１〜ＨＬｎ、ＬＨ１〜ＬＨｎ、ＬＬ１〜ＬＬｎを得る。ここで、ｎ回目のウェーブレット変換により得られるウェーブレット変換係数信号ＨＨｎ，ＨＬｎ，ＬＨｎ、ＬＬｎは、画像信号Ｓ０と比較してｘｙ各方向の画素数が（１／２）ｎ となっているため、各ウェーブレット変換係数信号はｎが大きいほど周波数帯域が低く、画像信号Ｓ０の周波数成分のうち低周波数成分を表す信号となる。
【００３５】
したがって、ウェーブレット変換係数信号ＨＨｋ（ｋ＝０〜ｎ、以下同様）は、画像信号Ｓ０のｘｙ両方向の周波数の変化を表すものであり、ｋが大きいほど低周波信号となる。またウェーブレット変換係数信号ＨＬｋは画像信号Ｓ０のｘ方向の周波数の変化を表すものであり、ｋが大きいほど低周波信号となる。さらにウェーブレット変換係数信号ＬＨｋは画像信号Ｓ０のｙ方向の周波数の変化を表すものであり、ｋが大きいほど低周波信号となる。
【００３６】
ここで、図３にウェーブレット変換係数信号を複数の周波数帯域毎に示す。なお、本実施形態においては、２回のウェーブレット変換を行ったものとする。なお、図３において係数信号ＬＬ２は原画像をｘｙ両方向に１／４に縮小した画像を表す信号となっている。
【００３７】
次いで、原画像のエッジ成分を表す係数信号ＨＨ１，ＨＬ１，ＬＨ１および係数信号ＨＨ２，ＨＬ２，ＬＨ２に対して逆ウェーブレット変換を施すことにより、第１および第２の高周波係数信号ＷＨ１，ＷＨ２を得る。図４は逆ウェーブレット変換を説明するための図である。図４に示すように、係数信号ＬＨ１，ＬＨ２のｙ方向に対して画素間に１画素分の間隔をあける処理を行うとともに（図中↑２で表す）、関数Ｈに対応する逆ウェーブレット変換関数Ｈ′によりフィルタリング処理をｙ方向に施し、さらにこれにより得られた信号のｘ方向に対して画素間に１画素分の間隔をあける処理を行うとともに、関数Ｇに対応する逆ウェーブレット変換関数Ｇ′によりフィルタリング処理をｘ方向に施して第１の信号Ｗ１１，Ｗ１２を得る。
【００３８】
一方、係数信号ＨＬ１，ＨＬ２のｙ方向に対して画素間に１画素分の間隔をあける処理を行うとともに、関数Ｇ′によりフィルタリング処理をｙ方向に施し、さらにこれにより得られた信号のｘ方向に対して画素間に１画素分の間隔をあける処理を行うとともに、関数Ｈ′によりフィルタリング処理をｘ方向に施して第２の信号Ｗ２１，Ｗ２２を得る。
【００３９】
さらに、係数信号ＨＨ１，ＨＨ２のｙ方向に対して画素間に１画素分の間隔をあける処理を行うとともに、関数Ｈ′によりフィルタリング処理をｙ方向に施し、さらにこれにより得られた信号のｘ方向に対して画素間に１画素分の間隔をあける処理を行うとともに、関数Ｈ′によりフィルタリング処理をｘ方向に施して第３の信号Ｗ３１，Ｗ３２を得る。
【００４０】
そして、下記の式（８）により第１および第２の高周波係数信号ＷＨ１，ＷＨ２を得る。
ＷＨ１＝Ｗ１１＋Ｗ２１＋Ｗ３１
ＷＨ２＝Ｗ１２＋Ｗ２２＋Ｗ３２ （８）
【００４１】
さらに、下記の式（９）に示すように、第１および第２の高周波係数信号ＷＨ１，ＷＨ２を加算し、これの絶対値を求めることにより、高周波信号Ｈ０を算出する。
Ｈ０＝｜ＷＨ１＋ＷＨ２｜ （９）
【００４２】
なお、第１および第２の高周波係数信号ＷＨ１，ＷＨ２のいずれか一方を、高周波信号Ｈ０として用いてもよい。
【００４３】
図５は、第１および第２の高周波係数信号ＷＨ１，ＷＨ２の加算信号および高周波信号Ｈ０等の１次元プロファイルを示す図である。図５（ａ）に示すように、第１および第２の高周波係数信号ＷＨ１，ＷＨ２を加算して得られた加算信号は正負の両値をとるが、高周波信号Ｈ０はその絶対値を表したものとなっている。なお、図５（ａ）において部分Ｂ１は高周波信号が局在するエッジ領域に対応し、部分Ｂ２は高周波信号がまとまったテクスチャ領域に対応している。
【００４４】
モフォロジー演算処理手段３は、高周波信号Ｈ０に対して下記の式（１０）に示すモフォロジー演算処理によるクロージング処理を施してモフォロジー信号Ｍ０を得る。
【数４】
【００４５】
ここで、高周波信号Ｈ０は図５（ｂ）に示すプロファイルを有し、クロージング処理により高周波信号Ｈ０により表される画像中に含まれる多重構造要素よりも周期が小さい信号が抑制されるため、モフォロジー信号Ｍ０は、図５（ｃ）に示すように高周波信号Ｈ０における隣接するピークがまとめられたものとなる。
【００４６】
平滑化手段４は、モフォロジー信号Ｍ０に対して、図６に示すようなガウシアン形状のローパスフィルタによるフィルタリング処理を施すことにより、モフォロジー信号Ｍ０を平滑化し、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０を生成する。これにより、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０においては、図５（ｄ）に示すように、モフォロジー演算処理時に用いる多重構造要素に起因する細かな変動がモフォロジー信号Ｍ０から除去される。また、信号値が局在する部分Ｂ１については、平滑化により信号値が小さくなる。
【００４７】
領域分割手段５は、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０に基づいて、原画像をテクスチャ領域とそれ以外の領域とに分割する。例えば、平滑化モフォロジーＭＨ０において、信号値を有する画素が所定値以上まとまっている部分Ｂ２に対応する原画像上の領域をテクスチャ領域として抽出し、原画像をテクスチャ領域とこれ以外の領域とに分割する。
【００４８】
図７は原画像および平滑化モフォロジー信号ＭＨ０により表される画像を示す図である。原画像が図７（ａ）に示すように、森の中にある池を表すものである場合、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０により表される画像においては、池に対応する領域の信号値が低く、森の木のようなテクスチャに対応する部分の信号値が高くなる。なお、図７（ｂ）においては、信号値が低い部分を黒色、信号値が高い部分を白色にて示す。図７（ｂ）に示すように、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０により表される画像ＭＨＧ０において、信号値が高い白色の領域がテクスチャ領域として抽出される。
【００４９】
なお、抽出されたテクスチャ領域およびテクスチャ領域以外の領域は図８に示すように、テクスチャ領域を０、それ以外の領域を１としてラベリングされ、このラベリングされた画像が出力手段６から出力される。
【００５０】
なお、信号値が局在する部分Ｂ１は平滑化モフォロジー信号ＭＨ０においては、信号値がまとまっている部分Ｂ２よりも平滑化により信号値が小さくなっている。したがって、領域分割手段５においては、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０の信号値を所定のしきい値と比較し、しきい値以上の信号値を有する部分をテクスチャ領域とし、しきい値未満の信号値を有する部分をエッジに対応する部分として、原画像からテクスチャ領域を抽出するようにしてもよい。
【００５１】
次いで、本実施形態の動作について説明する。図９は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。まず、輝度信号生成手段１において、画像信号Ｓ０から輝度信号Ｙ０が生成される（ステップＳ１）。高周波信号生成手段２においては、輝度信号Ｙ０に対してウェーブレット変換が施され（ステップＳ２）、さらにウェーブレット変換係数信号に基づいて、高周波信号Ｈ０が生成される（ステップＳ３）。そして、モフォロジー演算処理手段３において、モフォロジー演算処理によるクロージング処理が高周波信号Ｈ０に対して施されて、モフォロジー信号Ｍ０が取得される（ステップＳ４）。
【００５２】
次いで、平滑化手段４において、モフォロジー信号Ｍ０が平滑化されて、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０が取得される（ステップＳ５）。そして、領域分割手段５において、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０に基づいて、原画像からテクスチャ領域が抽出されて、テクスチャ領域およびこれ以外の領域に原画像が分割される（ステップＳ６）。そして出力手段６から分割結果が出力され（ステップＳ７）、処理を終了する。
【００５３】
このように、本実施形態においては、画像信号Ｓ０から、画像信号Ｓ０により表される原画像の高周波成分の絶対値を表す高周波信号Ｈ０を生成し、この高周波信号Ｈ０に対してモフォロジー演算処理によるクロージング処理を施してモフォロジー信号Ｍ０を生成するようにしたものである。ここで、モフォロジー演算処理のクロージング処理により、高周波信号Ｈ０における凹状の濃度変動部分が抑制されることから、高周波信号がまとまって存在する領域すなわちテクスチャ領域は、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０により表される画像において、一定の信号値を有するまとまった領域として表されることとなる。したがって、モフォロジー信号における一定の信号値を有するまとまった領域をテクスチャ領域として抽出することができ、これにより、原画像をテクスチャ領域とその他の領域とに分割することができる。
【００５４】
また、モフォロジー信号Ｍ０に対して平滑化処理を施して平滑化モフォロジー信号ＭＨ０を取得し、この平滑化モフォロジー信号ＭＨ０に基づいて画像を複数の領域に分割することにより、モフォロジー信号Ｍ０の細かな変動に影響されることなく、一定の信号値を有する信号がまとまったテクスチャ領域を原画像から抽出することができる。
【００５５】
また、平滑化処理により、モフォロジー信号Ｍ０において局所的に存在するエッジ部分に対応する信号は値が小さくなる。したがって、信号が局所的に存在するエッジ部分に対応する領域と、信号がまとまって存在するテクスチャ領域とを明確に識別することができ、その結果、画像をテクスチャ領域とそれ以外の領域とに精度よく分割することができる。
【００５６】
なお、上記実施形態においては、高周波信号生成手段２において、輝度信号Ｙ０に対してウェーブレット変換を施すことにより、高周波信号Ｈ０を生成しているが、Ｓｏｂｅｌフィルタによるフィルタリング処理を輝度信号Ｙ０に対して施して高周波信号Ｈ０を生成してもよい。以下、Ｓｏｂｅｌフィルタを用いたフィルタリング処理について説明する。
【００５７】
図１０はＳｏｂｅｌフィルタによるフィルタリング処理を示す図である。図１０に示すようにＳｏｂｅｌフィルタＦ１は、縦方向のエッジを検出するためのフィルタであり、ＳｏｂｅｌフィルタＦ２は、横方向のエッジを検出するためのフィルタである。そして、画像信号Ｓ０に対してＳｏｂｅｌフィルタＦ１，Ｆ２をそれぞれコンボリューションすることによりフィルタリング処理を施して、第１のフィルタリング信号ＳＦ１および第２のフィルタリング信号ＳＦ２を得る。
【００５８】
ここで、第１のフィルタリング信号ＳＦ１は原画像中の縦方向のエッジを表し、第２のフィルタリング信号ＳＦ２は原画像中の横方向のエッジを表す。
【００５９】
そして、第１および第２のフィルタリング信号ＳＦ１，ＳＦ２の絶対値｜ＳＦ１｜，｜ＳＦ２｜を求め、これらを加算することにより高周波信号Ｈ０を生成する。
【００６０】
なお、上記実施形態においては、モフォロジー信号Ｍ０に対して平滑化処理を施すことにより得られた平滑化モフォロジー信号ＭＨ０に基づいて原画像を分割しているが、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０とともに原画像の色成分や輝度成分等の原画像の特徴量にも基づいて原画像を複数の領域に分割してもよい。
【００６１】
また、上記実施形態においては、モフォロジー信号Ｍ０に対して平滑化処理を施すことにより得られた平滑化モフォロジー信号ＭＨ０に基づいて領域分割しているが、平滑化前のモフォロジー信号Ｍ０に基づいて領域を分割してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態による画像分割装置の構成を示す概略ブロック図
【図２】ウェーブレット変換を説明するためのブロック図
【図３】ウェーブレット変換係数信号を複数の周波数帯域毎に示す図
【図４】逆ウェーブレット変換を説明するための図
【図５】第１および第２の高周波係数信号の加算信号および高周波信号のプロファイルを示す図
【図６】ガウシアン形状のローパスフィルタを示す図
【図７】平滑化モフォロジー信号により表される画像を示す図
【図８】ラベリング結果を示す図
【図９】本実施形態の動作を示すフローチャート
【図１０】Ｓｏｂｅｌフィルタを用いた高周波信号の生成を説明するためのブロック図
【図１１】モフォロジー演算処理を説明するための図
【符号の説明】
１ 輝度信号生成手段
２ 高周波信号生成手段
３ モフォロジー演算処理手段
４ 平滑化手段
５ 領域分割手段
６ 出力手段
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像をテクスチャ領域とその他の領域に分割する画像分割方法および装置並びに画像分割方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
画像から画像の輝度情報、色情報およびテクスチャ情報を抽出し、これらの情報に基づいて画像を複数の領域に分割する種々の方法が提案されている（例えば特開２０００−２１６９７９号公報）。ここで、テクスチャ情報としては、例えばＪＰＥＧ圧縮を行う際に生成されるＤＣＴ係数を用いることができるが、特開２０００−２１６９７９号公報に記載された方法によれば、画像信号に対してウェーブレット変換を施すことにより得られたウェーブレット変換係数をテクスチャ情報として用いている。より具体的には、画像を表す画像信号に対してウェーブレット変換を施してウェーブレット変換係数を得、このウェーブレット変換係数をテクスチャ特徴量として抽出し、このテクスチャ特徴量を用いて画像中の被写体を囲む領域のエッジを決定している。このように、ＤＣＴ係数やウェーブレット変換係数を用いることにより、画像中に含まれる被写体のエッジを抽出して画像を被写体領域とそれ以外の領域とに分割することができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ＤＣＴ係数やウェーブレット変換係数を用いて画像を複数の領域に分割する方法では、複数の高周波成分がまとまって形成されるテクスチャ領域については、複数のエッジからなる領域としてのみしか認識することができない。このため、ＤＣＴ係数やウェーブレット変換係数を用いた場合、画像中に含まれる被写体のエッジは抽出できるものの、高周波成分がまとまって形成されるテクスチャ領域を精度よく抽出することができなかった。
【０００４】
本発明は上記事情に鑑みなされたものであり、画像中に含まれるテクスチャ領域を精度よく抽出することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明による画像分割方法は、画像信号から該画像信号により表される画像の高周波成分の絶対値を表す高周波信号を生成し、
該高周波信号に対してモフォロジー演算処理によるクロージング処理を施してモフォロジー信号を取得し、
該モフォロジー信号に基づいて前記画像を複数の領域に分割することを特徴とするものである。
【０００６】
「モフォロジー演算処理」は、とくに乳癌における特徴的形態である微小石灰化像を検出するのに有効な手法として研究されているが、対象画像としてはこのようなマンモグラムにおける微小石灰化像に限るものではなく、検出しようとする特定の画像部分（異常陰影、ノイズ等）の大きさや形状が予めある程度分かっているものについては、いかなる画像に対しても適用することができる（特開平８−２７２９６１号公報、同９−２４８２９１号公報、同９−９１４２１号公報等）。このモフォロジー演算処理を、濃淡画像を例にして以下に簡単に説明する。
【０００７】
濃淡画像を座標（ｘ，ｙ）の点が濃度値ｆ（ｘ，ｙ）に相当する高さを持つ空間と見なし、この断面に相当する１次元の関数ｆ（ｘ）を考える。モフォロジー演算処理に用いる構造要素ｇは次式（１）に示すように、原点について対称な対称関数
【数１】
【０００８】
【数２】
このとき、モフォロジー演算の基本形は式（３）〜（６）に示すように、非常に簡単な演算となる。
【００１０】
【数３】
すなわち、ダイレーション（ｄｉｌａｔｉｏｎ）処理は、注目画素を中心とした、±ｍ（構造要素に応じて決定される値であって、図１１中のマスクサイズに相当）の幅の範囲内の最大値を探索する処理であり（図１１（ａ）参照）、一方、イロージョン（ｅｒｏｓｉｏｎ ）処理は、注目画素を中心とした、±ｍの幅の範囲内の最小値を探索する処理である（図１１（ｂ）参照）。また、オープニング（ｏｐｅｎｉｎｇ ）処理はイロージョン処理後にダイレーション処理を行う処理、すなわち最小値の探索の後に最大値を探索する処理であり、クロージング（ｃｌｏｓｉｎｇ ）処理は、ダイレーション処理後にイロージョン処理を行う処理、すなわち最大値の探索の後に最小値を探索する処理に相当する。
【００１２】
つまりオープニング処理は、低濃度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凸状の濃度変動部分（周囲部分よりも濃度が高い部分）を抑制することに相当する（図１１（ｃ）参照）。
【００１３】
一方、クロージング処理は、高濃度側から濃度曲線ｆ（ｘ）を滑らかにし、マスクサイズ２ｍより空間的に狭い範囲で変動する凹状の濃度変動部分（周囲部分よりも濃度が低い部分）を抑制することに相当する（図１１（ｄ）参照）。
【００１４】
ここで、濃度の高いもの程大きな値となる高濃度高信号レベルの信号の場合においては、濃度値ｆ（ｘ）の画像信号値が高輝度高信号レベルの場合に対して大小関係が逆転するため、高濃度高信号レベルの信号に対するダイレーション処理と高輝度高信号レベルに対するイロージョン処理（図１１（ｂ））とは一致し、高濃度高信号レベルの信号に対するイロージョン処理と高輝度高信号レベルに対するダイレーション処理（図１１（ａ））とは一致し、高濃度高信号レベルの信号に対するオープニング処理と高輝度高信号レベルに対するクロージング処理（図１１（ｄ））とは一致し、高濃度高信号レベルの信号に対するクロージング処理と高輝度高信号レベルに対するオープニング処理（図１１（ｃ））とは一致する。
【００１５】
なお、説明を簡単にするため１次元の濃度分布に対して１次元のマスク（構造要素）を適用した例で説明したが、２次元に広がる画像に適用するに際しては、１次元の構造要素を２次元面内で複数設定し、各構造要素をそれぞれ適用して複数回の処理を行ってもよいし、２次元の構造要素を設定し、この２次元の構造要素を適用して１回の処理で済ませるようにしてもよい。
【００１６】
なお、本発明による画像分割方法においては、前記モフォロジー信号に対して平滑化処理を施して平滑化モフォロジー信号を取得し、
該平滑化モフォロジー信号に基づいて前記画像を複数の領域に分割するようにしてもよい。
【００１７】
また、本発明による画像分割方法においては、前記画像信号に対して多重解像度変換処理を施して、該画像信号を複数の周波数帯域信号に分解し、
少なくとも１つの該周波数帯域信号に基づいて前記高周波信号を生成するようにしてもよい。
【００１８】
多重解像度変換の方法としてはウェーブレット変換、ラプラシアンピラミッドあるいはフーリエ変換等の方法が知られている。とくに、ウェーブレット変換は、信号の周波数解析方法の１つであるが、同じく周波数解析方法として広く用いられているフーリエ変換に比べ、信号の局所的な変化情報を検出しやすいという点で優れていることから、近年あらゆる信号処理の分野で脚光を浴びている（ＯＬＩＶＩＥＲ ＲＩＯＵＬ ａｎｄ ＭＡＲＴＩＮ ＶＥＴＴＥＲＬＩ；Ｗａｖｅｌｅｔｓ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ＩＥＥＥ ＳＰ ＭＡＧＡＺＩＮＥ，Ｐ．１４−３８，ＯＣＴＯＢＥＲ １９９１、Ｓｔｅｐｈａｎｅ Ｍａｌｌａｔ；Ｚｅｒｏ−Ｃｒｏｓｓｉｎｇｓ ｏｆ ａ Ｗａｖｅｌｅｔ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＩＥＥＥ ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ ＯＮ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＴＨＥＯＲＹ，ＶＯＬ．３７，ＮＯ．４，Ｐ．１０１９−１０３３，ＪＵＬＹ １９９１ 、特開平６−２７４６１４号公報、同６−３５０９８９号公報、同６−３５０９９０号公報、同７−２３２２８号公報、同７−２３２２９号公報、同７−７９３５０号公報等）。
【００１９】
また、本発明による画像分割方法においては、前記画像信号に対して２次元微分フィルタによるフィルタリング処理を施すことにより、前記高周波信号を生成するようにしてもよい。
【００２０】
２次元微分フィルタとしては、例えば画像中の縦方向および横方向のエッジを抽出するＳｏｂｅｌフィルタを用いることができる。
【００２１】
本発明による画像分割装置は、画像信号から該画像信号により表される画像の高周波成分の絶対値を表す高周波信号を生成する高周波信号生成手段と、
該高周波信号に対してモフォロジー演算処理によるクロージング処理を施してモフォロジー信号を取得するモフォロジー演算手段と、
該モフォロジー信号に基づいて前記画像を複数の領域に分割する領域分割手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２２】
なお、本発明による画像分割装置においては、前記モフォロジー信号に対して平滑化処理を施して平滑化モフォロジー信号を取得する平滑化手段をさらに備え、
前記領域分割手段を、該平滑化モフォロジー信号に基づいて前記画像を複数の領域に分割する手段としてもよい。
【００２３】
また、本発明による画像分割装置においては、前記高周波信号生成手段を、前記画像信号に対して多重解像度変換処理を施して、該画像信号を複数の周波数帯域信号に分解し、
少なくとも１つの該周波数帯域信号に基づいて前記高周波信号を生成する手段としてもよい。
【００２４】
また、本発明による画像分割装置においては、前記高周波信号生成手段を、前記画像信号に対して２次元微分フィルタによるフィルタリング処理を施すことにより、前記高周波信号を生成する手段としてもよい。
【００２５】
なお、本発明による画像分割方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして提供してもよい。
【００２６】
【発明の効果】
本発明によれば、画像信号から、画像信号により表される画像の高周波成分の絶対値を表す高周波信号が生成される。そして、この高周波信号に対してモフォロジー演算処理によるクロージング処理が施されてモフォロジー信号が取得される。ここで、モフォロジー演算処理によるクロージング処理により、高周波信号における凹状の濃度変動部分が抑制される。このため、高周波信号がまとまって存在する領域すなわちテクスチャ領域は、モフォロジー信号により表される画像上においては、一定の信号値を有するまとまった領域として表されることとなる。したがって、モフォロジー信号における一定の信号値を有するまとまった領域をテクスチャ領域として抽出することができ、これにより、画像をテクスチャ領域とその他の領域とに分割することができる。
【００２７】
また、モフォロジー信号に対して平滑化処理を施して平滑化モフォロジー信号を取得し、この平滑化モフォロジー信号に基づいて画像を複数の領域に分割することにより、モフォロジー信号の細かな変動に影響されることなく、一定の信号値を有する信号がまとまったテクスチャ領域を画像から抽出することができる。また、平滑化処理により、モフォロジー信号において局所的に存在するエッジ部分に対応する信号は値が小さくなる。したがって、信号が局所的に存在するエッジ部分に対応する領域と信号がまとまって存在するテクスチャ領域とを信号値により明確に識別することができ、その結果、画像をテクスチャ領域とこれ以外の領域とに精度よく分割することができる。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以下図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の実施形態による画像分割装置の構成を示す概略ブロック図である。本実施形態による画像分割装置は、ＲＧＢの色信号からなる画像信号Ｓ０により表される画像（以下原画像とする）から、高周波の信号がまとまって存在するテクスチャ領域を抽出して、画像をテクスチャ領域およびテクスチャ領域以外の領域に分割するものである。
【００２９】
図１に示すように、本実施形態による画像分割装置は、ＲＧＢの色信号からなる画像信号Ｓ０から輝度信号Ｙ０を生成する輝度信号生成手段１と、輝度信号生成手段１において生成された輝度信号Ｙ０に対してウェーブレット変換を施し、これにより得られるウェーブレット変換係数信号に基づいて、原画像の高周波成分の絶対値を表す高周波信号Ｈ０を生成する高周波信号生成手段２と、高周波信号Ｈ０に対してモフォロジー演算処理によるクロージング処理を施してモフォロジー信号Ｍ０を取得するモフォロジー演算処理手段３と、モフォロジー信号Ｍ０を平滑化して平滑化モフォロジー信号ＭＨ０を取得する平滑化手段４と、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０に基づいて原画像を分割する領域分割手段５と、領域分割手段５による領域の分割結果を出力する出力手段６とを備える。
【００３０】
輝度信号生成手段１は、画像データＳ０を構成するＲＧＢ色データＲ０，Ｇ０，Ｂ０に対して下記の式（７）に示す演算を施すことにより輝度信号Ｙ０を生成する。
Ｙ＝０．３Ｒ０＋０．５９Ｇ０＋０．１１Ｂ０ （７）
【００３１】
高周波信号生成手段２は、以下のようにして高周波信号Ｈ０を生成する。まず、輝度信号Ｙ０に対してウェーブレット変換を施す。図２はウェーブレット変換を説明するためのブロック図である。図２に示すように、画像信号Ｓ０（信号ＬＬｋ）のｘ方向（後述する図３参照）に基本ウェーブレット関数Ｈ，Ｇによりフィルタリング処理を行うとともに、ｘ方向の画素を１画素おきに間引き（図中↓２で表す）、ｘ方向の画素数を１／２にする。ここで、関数Ｈはハイパスフィルタであり、関数Ｇはローパスフィルタである。さらに、この画素が間引かれた信号のそれぞれに対してｙ方向（後述する図３参照）に関数Ｈ，Ｇによりフィルタリング処理を行うとともに、ｙ方向の画素を１画素おきに間引き、ｙ方向の画素数を１／２にして、ウェーブレット変換係数信号（以下単に係数信号とすることもある）ＨＨ１，ＨＬ１，ＬＨ１，ＬＬ１（ＨＨｋ＋１，ＨＬｋ＋１，ＬＨｋ＋１，ＬＬｋ＋１）を得る。
【００３２】
ここで、係数信号ＬＬ１は原画像の縦横を１／２に縮小した画像を表し、係数信号ＨＬ１，ＬＨ１，ＨＨ１はそれぞれ原画像の１／２縮小画像における縦エッジ、横エッジおよび斜めエッジ成分を表すものとなる。
【００３３】
そしてこのようにして得られた係数信号ＬＬ１に対してさらにウェーブレット変換を施して、係数信号ＨＨ２，ＨＬ２，ＬＨ２，ＬＬ２を得る。ここで、係数信号ＬＬ２は原画像の縦横を１／４に縮小した画像を表し、係数信号ＨＬ２，ＬＨ２，ＨＨ２はそれぞれ原画像の１／４縮小画像における縦エッジ、横エッジおよび斜めエッジ成分を表すものとなる。
【００３４】
以下、上記と同様にして、各周波数帯域において得られる係数信号ＬＬｋに対するウェーブレット変換をｎ回繰り返すことによりウェーブレット変換係数信号ＨＨ１〜ＨＨｎ、ＨＬ１〜ＨＬｎ、ＬＨ１〜ＬＨｎ、ＬＬ１〜ＬＬｎを得る。ここで、ｎ回目のウェーブレット変換により得られるウェーブレット変換係数信号ＨＨｎ，ＨＬｎ，ＬＨｎ、ＬＬｎは、画像信号Ｓ０と比較してｘｙ各方向の画素数が（１／２）ｎ となっているため、各ウェーブレット変換係数信号はｎが大きいほど周波数帯域が低く、画像信号Ｓ０の周波数成分のうち低周波数成分を表す信号となる。
【００３５】
したがって、ウェーブレット変換係数信号ＨＨｋ（ｋ＝０〜ｎ、以下同様）は、画像信号Ｓ０のｘｙ両方向の周波数の変化を表すものであり、ｋが大きいほど低周波信号となる。またウェーブレット変換係数信号ＨＬｋは画像信号Ｓ０のｘ方向の周波数の変化を表すものであり、ｋが大きいほど低周波信号となる。さらにウェーブレット変換係数信号ＬＨｋは画像信号Ｓ０のｙ方向の周波数の変化を表すものであり、ｋが大きいほど低周波信号となる。
【００３６】
ここで、図３にウェーブレット変換係数信号を複数の周波数帯域毎に示す。なお、本実施形態においては、２回のウェーブレット変換を行ったものとする。なお、図３において係数信号ＬＬ２は原画像をｘｙ両方向に１／４に縮小した画像を表す信号となっている。
【００３７】
次いで、原画像のエッジ成分を表す係数信号ＨＨ１，ＨＬ１，ＬＨ１および係数信号ＨＨ２，ＨＬ２，ＬＨ２に対して逆ウェーブレット変換を施すことにより、第１および第２の高周波係数信号ＷＨ１，ＷＨ２を得る。図４は逆ウェーブレット変換を説明するための図である。図４に示すように、係数信号ＬＨ１，ＬＨ２のｙ方向に対して画素間に１画素分の間隔をあける処理を行うとともに（図中↑２で表す）、関数Ｈに対応する逆ウェーブレット変換関数Ｈ′によりフィルタリング処理をｙ方向に施し、さらにこれにより得られた信号のｘ方向に対して画素間に１画素分の間隔をあける処理を行うとともに、関数Ｇに対応する逆ウェーブレット変換関数Ｇ′によりフィルタリング処理をｘ方向に施して第１の信号Ｗ１１，Ｗ１２を得る。
【００３８】
一方、係数信号ＨＬ１，ＨＬ２のｙ方向に対して画素間に１画素分の間隔をあける処理を行うとともに、関数Ｇ′によりフィルタリング処理をｙ方向に施し、さらにこれにより得られた信号のｘ方向に対して画素間に１画素分の間隔をあける処理を行うとともに、関数Ｈ′によりフィルタリング処理をｘ方向に施して第２の信号Ｗ２１，Ｗ２２を得る。
【００３９】
さらに、係数信号ＨＨ１，ＨＨ２のｙ方向に対して画素間に１画素分の間隔をあける処理を行うとともに、関数Ｈ′によりフィルタリング処理をｙ方向に施し、さらにこれにより得られた信号のｘ方向に対して画素間に１画素分の間隔をあける処理を行うとともに、関数Ｈ′によりフィルタリング処理をｘ方向に施して第３の信号Ｗ３１，Ｗ３２を得る。
【００４０】
そして、下記の式（８）により第１および第２の高周波係数信号ＷＨ１，ＷＨ２を得る。
ＷＨ１＝Ｗ１１＋Ｗ２１＋Ｗ３１
ＷＨ２＝Ｗ１２＋Ｗ２２＋Ｗ３２ （８）
【００４１】
さらに、下記の式（９）に示すように、第１および第２の高周波係数信号ＷＨ１，ＷＨ２を加算し、これの絶対値を求めることにより、高周波信号Ｈ０を算出する。
Ｈ０＝｜ＷＨ１＋ＷＨ２｜ （９）
【００４２】
なお、第１および第２の高周波係数信号ＷＨ１，ＷＨ２のいずれか一方を、高周波信号Ｈ０として用いてもよい。
【００４３】
図５は、第１および第２の高周波係数信号ＷＨ１，ＷＨ２の加算信号および高周波信号Ｈ０等の１次元プロファイルを示す図である。図５（ａ）に示すように、第１および第２の高周波係数信号ＷＨ１，ＷＨ２を加算して得られた加算信号は正負の両値をとるが、高周波信号Ｈ０はその絶対値を表したものとなっている。なお、図５（ａ）において部分Ｂ１は高周波信号が局在するエッジ領域に対応し、部分Ｂ２は高周波信号がまとまったテクスチャ領域に対応している。
【００４４】
モフォロジー演算処理手段３は、高周波信号Ｈ０に対して下記の式（１０）に示すモフォロジー演算処理によるクロージング処理を施してモフォロジー信号Ｍ０を得る。
【数４】
ここで、高周波信号Ｈ０は図５（ｂ）に示すプロファイルを有し、クロージング処理により高周波信号Ｈ０により表される画像中に含まれる多重構造要素よりも周期が小さい信号が抑制されるため、モフォロジー信号Ｍ０は、図５（ｃ）に示すように高周波信号Ｈ０における隣接するピークがまとめられたものとなる。
【００４６】
平滑化手段４は、モフォロジー信号Ｍ０に対して、図６に示すようなガウシアン形状のローパスフィルタによるフィルタリング処理を施すことにより、モフォロジー信号Ｍ０を平滑化し、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０を生成する。これにより、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０においては、図５（ｄ）に示すように、モフォロジー演算処理時に用いる多重構造要素に起因する細かな変動がモフォロジー信号Ｍ０から除去される。また、信号値が局在する部分Ｂ１については、平滑化により信号値が小さくなる。
【００４７】
領域分割手段５は、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０に基づいて、原画像をテクスチャ領域とそれ以外の領域とに分割する。例えば、平滑化モフォロジーＭＨ０において、信号値を有する画素が所定値以上まとまっている部分Ｂ２に対応する原画像上の領域をテクスチャ領域として抽出し、原画像をテクスチャ領域とこれ以外の領域とに分割する。
【００４８】
図７は原画像および平滑化モフォロジー信号ＭＨ０により表される画像を示す図である。原画像が図７（ａ）に示すように、森の中にある池を表すものである場合、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０により表される画像においては、池に対応する領域の信号値が低く、森の木のようなテクスチャに対応する部分の信号値が高くなる。なお、図７（ｂ）においては、信号値が低い部分を黒色、信号値が高い部分を白色にて示す。図７（ｂ）に示すように、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０により表される画像ＭＨＧ０において、信号値が高い白色の領域がテクスチャ領域として抽出される。
【００４９】
なお、抽出されたテクスチャ領域およびテクスチャ領域以外の領域は図８に示すように、テクスチャ領域を０、それ以外の領域を１としてラベリングされ、このラベリングされた画像が出力手段６から出力される。
【００５０】
なお、信号値が局在する部分Ｂ１は平滑化モフォロジー信号ＭＨ０においては、信号値がまとまっている部分Ｂ２よりも平滑化により信号値が小さくなっている。したがって、領域分割手段５においては、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０の信号値を所定のしきい値と比較し、しきい値以上の信号値を有する部分をテクスチャ領域とし、しきい値未満の信号値を有する部分をエッジに対応する部分として、原画像からテクスチャ領域を抽出するようにしてもよい。
【００５１】
次いで、本実施形態の動作について説明する。図９は本実施形態において行われる処理を示すフローチャートである。まず、輝度信号生成手段１において、画像信号Ｓ０から輝度信号Ｙ０が生成される（ステップＳ１）。高周波信号生成手段２においては、輝度信号Ｙ０に対してウェーブレット変換が施され（ステップＳ２）、さらにウェーブレット変換係数信号に基づいて、高周波信号Ｈ０が生成される（ステップＳ３）。そして、モフォロジー演算処理手段３において、モフォロジー演算処理によるクロージング処理が高周波信号Ｈ０に対して施されて、モフォロジー信号Ｍ０が取得される（ステップＳ４）。
【００５２】
次いで、平滑化手段４において、モフォロジー信号Ｍ０が平滑化されて、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０が取得される（ステップＳ５）。そして、領域分割手段５において、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０に基づいて、原画像からテクスチャ領域が抽出されて、テクスチャ領域およびこれ以外の領域に原画像が分割される（ステップＳ６）。そして出力手段６から分割結果が出力され（ステップＳ７）、処理を終了する。
【００５３】
このように、本実施形態においては、画像信号Ｓ０から、画像信号Ｓ０により表される原画像の高周波成分の絶対値を表す高周波信号Ｈ０を生成し、この高周波信号Ｈ０に対してモフォロジー演算処理によるクロージング処理を施してモフォロジー信号Ｍ０を生成するようにしたものである。ここで、モフォロジー演算処理のクロージング処理により、高周波信号Ｈ０における凹状の濃度変動部分が抑制されることから、高周波信号がまとまって存在する領域すなわちテクスチャ領域は、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０により表される画像において、一定の信号値を有するまとまった領域として表されることとなる。したがって、モフォロジー信号における一定の信号値を有するまとまった領域をテクスチャ領域として抽出することができ、これにより、原画像をテクスチャ領域とその他の領域とに分割することができる。
【００５４】
また、モフォロジー信号Ｍ０に対して平滑化処理を施して平滑化モフォロジー信号ＭＨ０を取得し、この平滑化モフォロジー信号ＭＨ０に基づいて画像を複数の領域に分割することにより、モフォロジー信号Ｍ０の細かな変動に影響されることなく、一定の信号値を有する信号がまとまったテクスチャ領域を原画像から抽出することができる。
【００５５】
また、平滑化処理により、モフォロジー信号Ｍ０において局所的に存在するエッジ部分に対応する信号は値が小さくなる。したがって、信号が局所的に存在するエッジ部分に対応する領域と、信号がまとまって存在するテクスチャ領域とを明確に識別することができ、その結果、画像をテクスチャ領域とそれ以外の領域とに精度よく分割することができる。
【００５６】
なお、上記実施形態においては、高周波信号生成手段２において、輝度信号Ｙ０に対してウェーブレット変換を施すことにより、高周波信号Ｈ０を生成しているが、Ｓｏｂｅｌフィルタによるフィルタリング処理を輝度信号Ｙ０に対して施して高周波信号Ｈ０を生成してもよい。以下、Ｓｏｂｅｌフィルタを用いたフィルタリング処理について説明する。
【００５７】
図１０はＳｏｂｅｌフィルタによるフィルタリング処理を示す図である。図１０に示すようにＳｏｂｅｌフィルタＦ１は、縦方向のエッジを検出するためのフィルタであり、ＳｏｂｅｌフィルタＦ２は、横方向のエッジを検出するためのフィルタである。そして、画像信号Ｓ０に対してＳｏｂｅｌフィルタＦ１，Ｆ２をそれぞれコンボリューションすることによりフィルタリング処理を施して、第１のフィルタリング信号ＳＦ１および第２のフィルタリング信号ＳＦ２を得る。
【００５８】
ここで、第１のフィルタリング信号ＳＦ１は原画像中の縦方向のエッジを表し、第２のフィルタリング信号ＳＦ２は原画像中の横方向のエッジを表す。
【００５９】
そして、第１および第２のフィルタリング信号ＳＦ１，ＳＦ２の絶対値｜ＳＦ１｜，｜ＳＦ２｜を求め、これらを加算することにより高周波信号Ｈ０を生成する。
【００６０】
なお、上記実施形態においては、モフォロジー信号Ｍ０に対して平滑化処理を施すことにより得られた平滑化モフォロジー信号ＭＨ０に基づいて原画像を分割しているが、平滑化モフォロジー信号ＭＨ０とともに原画像の色成分や輝度成分等の原画像の特徴量にも基づいて原画像を複数の領域に分割してもよい。
【００６１】
また、上記実施形態においては、モフォロジー信号Ｍ０に対して平滑化処理を施すことにより得られた平滑化モフォロジー信号ＭＨ０に基づいて領域分割しているが、平滑化前のモフォロジー信号Ｍ０に基づいて領域を分割してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態による画像分割装置の構成を示す概略ブロック図
【図２】ウェーブレット変換を説明するためのブロック図
【図３】ウェーブレット変換係数信号を複数の周波数帯域毎に示す図
【図４】逆ウェーブレット変換を説明するための図
【図５】第１および第２の高周波係数信号の加算信号および高周波信号のプロファイルを示す図
【図６】ガウシアン形状のローパスフィルタを示す図
【図７】平滑化モフォロジー信号により表される画像を示す図
【図８】ラベリング結果を示す図
【図９】本実施形態の動作を示すフローチャート
【図１０】Ｓｏｂｅｌフィルタを用いた高周波信号の生成を説明するためのブロック図
【図１１】モフォロジー演算処理を説明するための図
【符号の説明】
１ 輝度信号生成手段
２ 高周波信号生成手段
３ モフォロジー演算処理手段
４ 平滑化手段
５ 領域分割手段
６ 出力手段
Claims (12)
- 画像信号から該画像信号により表される画像の高周波成分の絶対値を表す高周波信号を生成し、
該高周波信号に対してモフォロジー演算処理によるクロージング処理を施してモフォロジー信号を取得し、
該モフォロジー信号に基づいて前記画像を複数の領域に分割することを特徴とする画像分割方法。 - 前記モフォロジー信号に対して平滑化処理を施して平滑化モフォロジー信号を取得し、
該平滑化モフォロジー信号に基づいて前記画像を複数の領域に分割することを特徴とする請求項１記載の画像分割方法。 - 前記画像信号に対して多重解像度変換処理を施して、該画像信号を複数の周波数帯域信号に分解し、
少なくとも１つの該周波数帯域信号に基づいて前記高周波信号を生成することを特徴とする請求項１または２記載の画像分割方法。 - 前記画像信号に対して２次元微分フィルタによるフィルタリング処理を施すことにより、前記高周波信号を生成することを特徴とする請求項１または２記載の画像分割方法。
- 画像信号から該画像信号により表される画像の高周波成分の絶対値を表す高周波信号を生成する高周波信号生成手段と、
該高周波信号に対してモフォロジー演算処理によるクロージング処理を施してモフォロジー信号を取得するモフォロジー演算手段と、
該モフォロジー信号に基づいて前記画像を複数の領域に分割する領域分割手段とを備えたことを特徴とする画像分割装置。 - 前記モフォロジー信号に対して平滑化処理を施して平滑化モフォロジー信号を取得する平滑化手段をさらに備え、
前記領域分割手段は、該平滑化モフォロジー信号に基づいて前記画像を複数の領域に分割する手段であることを特徴とする請求項５記載の画像分割装置。 - 前記高周波信号生成手段は、前記画像信号に対して多重解像度変換処理を施して、該画像信号を複数の周波数帯域信号に分解し、
少なくとも１つの該周波数帯域信号に基づいて前記高周波信号を生成する手段であることを特徴とする請求項５または６記載の画像分割装置。 - 前記高周波信号生成手段は、前記画像信号に対して２次元微分フィルタによるフィルタリング処理を施すことにより、前記高周波信号を生成する手段であることを特徴とする請求項５または６記載の画像分割装置。
- 画像信号から該画像信号により表される画像の高周波成分の絶対値を表す高周波信号を生成する手順と、
該高周波信号に対してモフォロジー演算処理によるクロージング処理を施してモフォロジー信号を取得する手順と、
該モフォロジー信号に基づいて前記画像を複数の領域に分割する手順とを有する画像分割方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 前記モフォロジー信号に対して平滑化処理を施して平滑化モフォロジー信号を取得する手順をさらに有し、
前記分割する手順は、該平滑化モフォロジー信号に基づいて前記画像を複数の領域に分割する手順である請求項９記載のプログラム。 - 前記高周波信号を生成する手順は、前記画像信号に対して多重解像度変換処理を施して、該画像信号を複数の周波数帯域信号に分解する手順と、
少なくとも１つ該周波数帯域信号に基づいて前記高周波信号を生成する手順とを有する請求項９または１０記載のプログラム。 - 前記高周波信号を生成する手順は、前記画像信号に対して２次元微分フィルタによるフィルタリング処理を施すことにより、前記高周波信号を生成する手順である請求項９または１０記載のプログラム。
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|---|---|---|---|
| JP2002246396A JP2004086539A (ja) | 2002-08-27 | 2002-08-27 | 画像分割方法および装置並びにプログラム |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2008066129A1 (fr) * | 2006-11-29 | 2008-06-05 | Sharp Kabushiki Kaisha | Appareil d'analyse, procédé d'analyse, système d'analyse de prise d'image, procédé de fabrication d'un filtre coloré, et programme d'analyse |
| US7474808B2 (en) | 2003-10-08 | 2009-01-06 | Fujifilm Corporation | Image processing device and image processing method |
| JP2009069996A (ja) * | 2007-09-11 | 2009-04-02 | Sony Corp | 画像処理装置および画像処理方法、認識装置および認識方法、並びに、プログラム |
| US7889358B2 (en) | 2006-04-26 | 2011-02-15 | Sharp Kabushiki Kaisha | Color filter inspection method, color filter manufacturing method, and color filter inspection apparatus |
-
2002
- 2002-08-27 JP JP2002246396A patent/JP2004086539A/ja active Pending
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