JP2004220363A - 評価処理に特長をもつ画像処理手順設計エキスパートシステム - Google Patents

Abstract

【課題】サンプル図形を１画素単位で正確に作成しなくても、処理手順の構成の安定性を向上することができる評価処理に特長をもつ画像処理手順設計エキスパートシステムを提供する。
【解決手段】不感帯領域作成手段１５は、原画像１１のサンプル図形１２に対応する領域の周囲に近傍領域を作成するとともに、サンプル図形１２と近傍領域との境界部よりも外側および内側のうち少なくともいずれか一方に、処理対象から除外される不感帯領域を作成する。これによってサンプル図形１２が、原画像１１から抽出したい領域の画像よりも多少大きくなる場合、または小さくなる場合であっても、画像処理手順設計エキスパートシステムにおいて構成される処理手順が、サンプル図形が抽出したい領域の画像と同一である場合に構成される処理手順と等しくなり、より信頼性の高い図形を抽出する処理手順を構成することができる。
【選択図】 図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数の画像処理アルゴリズムを組合せて１つの処理手順を構成する画像処理手順設計エキスパートシステムに関し、さらに詳しくは、処理手順を評価するときの評価処理を処理手順の構成の安定性に反映させて、より信頼性の高い図形を抽出する処理手順を構成することができる評価処理に特長をもつ画像処理手順設計エキスパートシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
カメラを使って工業製品の外観検査などを自動化する場合、撮像した画像をコンピュータで処理した結果によって良否を判断することになる。このような場合に用いる画像処理は、複数の画像処理アルゴリズムを組合せて１つの処理手順として利用する必要がある。しかし、処理手順の設計には、処理対象および検査項目に応じて専門家が試行錯誤を繰り返しながら注意深く設計する必要があるため、誰でも簡単に処理手順が作れるというものではない。この問題を解決し、処理手順を誰でも簡単に設計することを可能とするために、処理手順の設計を支援するための画像処理手順設計エキスパートシステムの開発が進められている。
【０００３】
図２３は、先行技術の画像処理手順設計エキスパートシステムのアルゴリズムを概略的に示す図である。以後、画像処理手順設計エキスパートシステムを単にエキスパートシステムと記載する。エキスパートシステムは、複数の原画像１および各原画像１に対応する複数のサンプル図形２が入力され、原画像１に対して平滑化処理および差分処理などの前処理を行う前処理手段３と、前処理手段３によって前処理された原画像１を２値化する２値化処理手段４と、２値化処理手段４によって２値化された原画像１のノイズを除去しまたは凹凸をなくす処理を行う図形融合処理手段５とを有する。
【０００４】
エキスパートシステムでは、原画像１とそれに対応するサンプル図形２とを入力とし、原画像１からサンプル図形２に対応する図形を抽出する手順の構成を実行する。エキスパートシステムでは、サンプル図形２に対応する原画像１上の濃度値情報を基本にして、前処理手段３、２値化処理手段４および図形融合処理手段５において最適と考えられる具体的な処理を決定する。
【０００５】
このように先行技術のエキスパートシステムでは、原画像１から抽出したい画像の特徴を、言葉ではなく、直接画像の形であるサンプル図形２によって計算機に伝えることによって、原画像１からサンプル図形２になるべく近い図形を抽出する処理手順を自動的に構成する（たとえば、非特許文献１〜４参照）。
【０００６】
【非特許文献１】
長谷川純一、久保田浩明、鳥脇純一郎、「サンプル図形提示方式による画像処理エキスパートシステムＩＭＰＲＥＳＳ」、電子情報通信学会論文誌（Ｄ）、１９８７年１１月、Ｖｏｌ．Ｊ７０−Ｄ、Ｎｏ．１１、ｐｐ．２１４７−２１５３
【非特許文献２】
長谷川純一、久保田浩明、高須晶英、鳥脇純一郎、「画像処理エキスパートシステムＩＭＰＲＥＳＳにおける画像処理手順集約化機能について」、情報処理学会論文誌、昭和６３年２月発行、第２９巻、第２号別刷、ｐｐ．１２６−１３３
【非特許文献３】
高須晶英、長谷川純一、鳥脇純一郎、「サンプル図形提示方式による面図形抽出手順の自動構成法について」、情報処理学会論文誌、昭和６３年２月発行、第２９巻、第２号別刷、ｐｐ．１３４−１４１
【非特許文献４】
濱田敏弘、清水昭伸、長谷川純一、鳥脇純一郎、「ビジョンエキスパートシステムＩＭＰＲＥＳＳにおける画像処理手順の逐次的集約法とその性能評価」、電子情報通信学会論文誌（Ｄ−ＩＩ）、１９９９年１１月、Ｖｏｌ．Ｊ８２−Ｄ−ＩＩ、Ｎｏ．１１、ｐｐ．１９８２−１９８９
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
このようなエキスパートシステムでは、構成した具体的処理手順および最終的な処理手順の良否を評価する尺度として、原画像１の抽出したい領域の画像とその近傍領域との輝度差を用いている。エキスパートシステムが、原画像１の抽出したい領域の画像とその近傍領域との輝度差を用いて手順の良否を判断して、処理手順を構成するために、サンプル図形２の周囲に近傍領域が作成される。
【０００８】
図２４は、原画像１のサンプル図形２に対応する領域の周囲に作成される近傍領域８を概略的に示す図である。近傍領域８は、原画像１のサンプル図形２に対応する領域７の周囲に隣接して形成される。したがって、サンプル図形２が抽出したい領域の画像を正確に表していない場合と、サンプル図形２が抽出したい領域の画像を正確に表している場合とにおいて、処理手順の評価の結果が異なってしまう。つまり、サンプル図形２が抽出したい領域の画像に一致するように高精度に作成されないと、処理手順を正しく評価できない結果となる。
【０００９】
このように先行技術のエキスパートシステムでは、サンプル図形２の精度が手順評価に直結する。したがって、サンプル図形２を精度よく作成する必要があり、サンプル図形２の作成に多大な労力と時間とを要している。このために、実際の画像処理装置に組み込まれるには至っておらず、実用化されていないのが現状である。また近年、グラフィカルに画像処理アルゴリズムを組合せることが可能な製品も存在するが、最適な処理手順の組合せを見つけることを支援しているものではないため、試行錯誤の繰り返しをユーザに強いる状況は、何ら改善されていない。
【００１０】
本発明の目的は、サンプル図形が原画像の抽出したい領域の画像と完全に同一でなく、前記画像および輪郭線よりも多少大きいまたは小さい場合であっても、処理手順の評価の結果が異ならず、処理手順の構成に対する安定性を向上することができる評価処理に特長をもつ画像処理手順設計エキスパートシステムを提供することである。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明は、原画像および原画像に対応するサンプル図形が入力され、複数の画像処理手段を組合せて、原画像からサンプル図形に近い図形を抽出する処理手順を構成する画像処理手順設計エキスパートシステムであって、
原画像のサンプル図形に対応する領域の周囲に近傍領域を作成するとともに、原画像のサンプル図形に対応する領域とその近傍領域との境界部よりも外側および内側のうち少なくともいずれか一方に、処理対象から除外される不感帯領域を作成する不感帯領域作成手段を含むことを特徴とする評価処理に特長をもつ画像処理手順設計エキスパートシステムである。
【００１２】
本発明に従えば、不感帯領域作成手段は、原画像のサンプル図形に対応する領域の周囲に近傍領域を作成する。また不感帯領域作成手段は、原画像のサンプル図形に対応する領域と前記近傍領域との境界部よりも外側および外側のうちの少なくともいずれか一方に、処理対象から除外される不感帯領域を作成する。
【００１３】
たとえば、電子カメラなどの撮像手段によって撮像した画像を原画像として入力する場合、原画像では輝度の異なる領域の間で輝度勾配が発生する。この輝度勾配が発生する領域では、輝度値が不安定となる。サンプル図形は、原画像の抽出したい領域の画像に対応し、前述した輝度の異なる領域の間を輪郭とするので、輝度値が不安定な部分を含む。したがってサンプル図形を、原画像の抽出したい領域に正確に合わせなければ、画像処理手順設計エキスパートシステムが構成する処理手順が異なる結果となってしまう。したがって、手順を正しく評価することができない。
【００１４】
不感帯領域を作成することによって、サンプル図形が原画像から抽出したい領域の画像と同一でなく、この原画像から抽出したい領域の画像よりも多少大きくなる場合または小さくなる場合であっても、画像処理手順設計エキスパートシステムにおいて構成される処理手順が、サンプル図形が抽出したい領域の画像と同一である場合に構成される処理手順と等しくなる。
【００１５】
したがって、原画像から抽出したい領域の画像にあわせて、たとえば１画素単位で正確にサンプル図形を作成できない場合であっても、原画像から抽出したい領域にあわせて１画素単位で正確にサンプル図形を作成した場合と同様の評価の結果を得ることができ、処理手順を正しく評価することができる。言い換えるとサンプル図形の精度が多少粗い場合であっても、手順を正しく評価することができる。このため処理手順の構成に対する安定性を向上することができ、エキスパートシステムの評価精度を落とさず、より信頼性の高い図形を抽出する処理手順を構成することができる。
【００１６】
また本発明は、前記不感帯領域作成手段は、原画像のサンプル図形に対応する領域とその近傍領域との境界部よりも内側および外側の両方に、不感帯領域を作成することを特徴とする。
【００１７】
本発明に従えば、不感帯領域作成手段は、原画像のサンプル図形に対応する領域とその近傍領域との境界部よりも内側および外側の両方に、不感帯領域を作成する。したがって、サンプル図形が原画像から抽出したい領域の画像の輪郭線よりも外側に多少大きくなる場合、および内側に小さくなる場合の両方において、サンプル図形の原画像から抽出したい領域の画像に対する誤差を、より確実に許容することができる。
【００１８】
また本発明は、前記不感帯領域作成手段は、原画像のサンプル図形に対応する領域とその近傍領域との輝度分布が重なる場合、輝度分布の重なる領域を除いて近傍領域を作成することを特徴とする。
【００１９】
本発明に従えば、不感帯領域作成手段は、原画像のサンプル図形に対応する領域とその近傍領域の輝度分布が重なる場合には、輝度分布の重なる領域を除いて近傍領域を作成する。これによって、原画像のサンプル図形に対応する領域とその近傍領域との輝度差を大きくすることができる。したがって、原画像からサンプル図形に近い図形を抽出するための処理手順を構成するときに、原画像のサンプル図形に対応する領域とその近傍領域とを分離しやすくなるので、より信頼性の高い画像を生成する処理手順を構成することができる。また、原画像のサンプル図形に対応する領域を除いて近傍領域を作成することによって、処理手順を構成する際の計算処理を低減することができ、処理手順を構成する時間を低減することができる。
【００２０】
また本発明は、原画像および原画像に対応するサンプル図形が入力され、複数の画像処理手段を組合せて、原画像からサンプル図形に近い図形を抽出する処理手順を構成する画像処理手順設計エキスパートシステムの評価処理方法であって、
原画像のサンプル図形に対応する領域の周囲に近傍領域を作成するとともに、原画像のサンプル図形に対応する領域とその近傍領域との境界部よりも外側および内側のうち少なくともいずれか一方に、処理対象から除外される不感帯領域を作成することを特徴とする画像処理手順設計エキスパートシステムの評価処理方法である。
【００２１】
本発明に従えば、原画像のサンプル図形に対応する領域の周囲に近傍領域を作成する。また不感帯領域作成手段は、原画像のサンプル図形に対応する領域と前記近傍領域との境界部よりも外側および外側のうちの少なくともいずれか一方に、処理対象から除外される不感帯領域を作成する。
【００２２】
不感帯領域を作成することによって、サンプル図形が原画像から抽出したい領域の画像と同一でなく、この原画像から抽出したい領域の画像よりも多少大きくなる場合または小さくなる場合であっても、画像処理手順設計エキスパートシステムにおいて構成される処理手順が、サンプル図形が抽出したい領域の画像と同一である場合に構成される処理手順と等しくなる。
【００２３】
したがって、原画像から抽出したい領域の画像にあわせて、たとえば１画素単位で正確にサンプル図形を作成できない場合であっても、原画像から抽出したい領域にあわせて１画素単位で正確にサンプル図形を作成した場合と同様の評価の結果を得ることができ、処理手順を正しく評価することができる。言い換えるとサンプル図形の精度が多少粗い場合であっても、手順を正しく評価することができる。このため処理手順の構成に対する安定性を向上することができ、画像処理手順設計エキスパートシステムの評価精度を落とさず、より信頼性の高い画像を生成する処理手順を構成することができる。
【００２４】
また本発明は、前記画像処理手順設計エキスパートシステムの評価処理方法をコンピュータによって実行させるためのプログラムである。
【００２５】
本発明に従えば、前記プログラムをコンピュータによって実行させることによって、コンピュータは、前述の画像処理手順設計エキスパートシステムの評価処理方法に従って動作し、前述のような作用を達成することができる。また前記評価処理方法を、短時間で行うことができる。
【００２６】
また本発明は、前記画像処理手順設計エキスパートシステムの評価処理方法をコンピュータによって実行させるためのプログラムが記録された記録媒体である。
【００２７】
本発明に従えば、前記記録媒体に記録されたプログラムを、コンピュータに読取らせて実行させることによって、コンピュータを、前述の画像処理手順設計エキスパートシステムの評価処理方法に従って動作させることができる。また前記評価処理方法を、短時間で行うことができる。また記録媒体を介して、複数のコンピュータにプログラムを容易に供給することができるので、本発明の利用範囲が拡大する。
【００２８】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の実施の一形態の評価処理に特長をもつ画像処理手順設計エキスパートシステムのアルゴリズムを概略的に示す図である。以後、評価処理に特長をもつ画像処理手順設計エキスパートシステムを単にエキスパートシステムと記載する。本実施の形態のエキスパートシステムは、コンピュータによって実行可能なプログラムによって実現される。前記プログラムは、コンピュータのメモリに記憶され、中央演算処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ；略称ＣＰＵ）によって実行される。
【００２９】
エキスパートシステムは、原画像１１と原画像１１に対応するサンプル図形１２とを入力し、複数の画像処理手段１３を組合せて、原画像１１からサンプル図形１２に近い図形を抽出する処理手順を構成する。本実施の形態において、エキスパートシステムにサンプル図形１２を入力することは、すなわちサンプル図形１２を作成するための情報を入力することを意味する。エキスパートシステムは、複数の原画像１１と、サンプル図形１２を作成するための情報とに基づいて、各原画像１１に対応するサンプル図形１２をそれぞれ作成し、各原画像１１および各サンプル図形１２に基づいて１つの処理手順を構成する。
【００３０】
本実施の形態において、原画像１１は、たとえば電荷結合素子（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ；略称ＣＣＤ）カメラで撮像した大規模集積回路（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ；略称ＬＳＩ）のパッケージおよび胸部Ｘ線像などである。原画像１１は、たとえば２５６階調の輝度で表される。
【００３１】
本実施の形態において、サンプル図形１２は、原画像１１において抽出したい領域の画像を２値化して得られる画像、またはこの画像の一部に等しい。以後、原画像１１とサンプル図形１２との組を設計標本と記載する場合がある。本実施の形態において、サンプル図形１２は、原画像１１において抽出したい領域の画像を２値化して得られる図形に等しいものとして説明する。
【００３２】
エキスパートシステムは、サンプル作成手段１４と、不感帯領域作成手段１５と、輝度変換判定手段１６と、前処理選択手段１７と、２値化処理選択手段１８と、図形融合処理生成手段１９と、フィルター処理生成手段２０と、安定度検証手段２１とを含む。前記処理手順は、輝度値変換手段１６による判定結果４０に基づく輝度変換処理と、前処理選択手段１７、２値化処理選択手段１８、図形融合処理生成手段１９およびフィルター処理生成手段２０とにおいて、選択または生成される処理を順番に並べて構成される。輝度変換判定手段１６と、前処理選択手段１７と、２値化処理選択手段１８と、図形融合処理生成手段１９と、フィルター処理生成手段２０とは、それぞれ画像処理手段１３である。
【００３３】
図２は、エキスパートシステムの基本的な構成を示す機能ブロック図である。エキスパートシステムは、領域指定情報入力手段２３、サンプル作成手段１４、補正情報入力手段２４、画像処理手順設計手段２５および安定度検証手段２１を含む。
【００３４】
領域指定情報入力手段２３は、原画像１１の全領域のうちの予め定める対象領域２７を指定する領域指定情報をサンプル作成手段１４に入力する。サンプル作成手段１４は、領域指定情報入力手段２３から入力された領域指定情報によって指定された対象領域２７からサンプル図形１２を抽出して、このサンプル図形１２を含むサンプル２６を作成する。サンプル図形１２を作成するための情報は、少なくとも領域指定情報を含む。
【００３５】
サンプル作成手段１４は、前記対象領域２７に対して決定される輝度のしきい値ｔｈｄに基づいて、対象領域２７を２値化処理する。前記輝度のしきい値ｔｈｄは、たとえば判別分析法によって決定される。以後、対象領域２７を２値化処理することによって抽出される図形を、抽出図形と記載することがある。前記２値化処理によって、操作者の期待どおりの抽出図形が抽出されたときには、その抽出図形がサンプル図形１２である。
【００３６】
補正情報入力手段２４は、補正情報をサンプル作成手段１４に入力する。補正情報は、修正情報および除去情報を含む。修正情報は、抽出図形の形状が操作者の期待とは異なるときに、抽出図形の形状を修正するための情報である。除去情報は、前記２値化によって複数の抽出図形が抽出されたときに、不要な抽出図形を除去するための情報である。
【００３７】
サンプル作成手段１４は、補正情報入力手段２４から入力される補正情報に基づいて、抽出図形を補正する。前記２値化処理によって抽出された抽出図形が操作者の期待とは異なるときには、補正された抽出図形がサンプル図形１２である。これによって操作者の期待どおりのサンプル図形１２が得られる。
【００３８】
図３は、サンプル作成手段１４によるサンプル図形１２を含むサンプル２６の作成を説明するための図であり、図３（ａ）は対象領域２７が指定された状態を示し、図３（ｂ）はサンプル図形１２が抽出された状態を示す。図４は、対象領域２７の近傍輪郭線の一例を示す図である。図５は、対象領域２７の近傍輪郭線の他の例を示す図である。
【００３９】
まず、たとえばコンピュータの表示画面上で、原画像１１のうち、サンプル図形１２として抽出すべき部分２８が、図３（ａ）に示されるように外囲される。前記サンプル図形１２として抽出すべき部分２８は、図３（ａ）において、斜線で示される。原画像１１のうちのどこがサンプル図形１２として抽出すべき部分２８であるかは、操作者によって判断される。
【００４０】
前記サンプル図形１２として抽出すべき部分２８を外囲する曲線２９は、図３（ａ）において、仮想線で示される。前記曲線２９は、操作者がたとえばタッチペンなどを操作することによって指定される。このように前記曲線２９が指定されることによって、対象領域２７が指定される。本実施の形態においては、前記曲線２９に関する情報が、領域指定情報である。また本実施の形態においては、原画像１１の全領域のうち、前記曲線２９上の画素と、前記曲線２９よりも内側の画素とから成る領域が、対象領域２７である。
【００４１】
対象領域２７が指定されると、この対象領域２７に対して輝度のしきい値ｔｈｄが決定される。輝度のしきい値ｔｈｄ以上の輝度値を有する画素から成る部分を抽出図形とするか、それとも、輝度のしきい値ｔｈｄ以下の輝度値を有する画素から成る部分を抽出図形とするかは、対象領域２７の近傍輪郭線上における輝度値の平均値Ａｖと輝度のしきい値ｔｈｄとの関係によって決定される。
【００４２】
本実施の形態においては、対象領域２７の近傍輪郭線とは、図４に網点で示される部分２７ａ、すなわち対象領域２７の８連結の輪郭線のことである。したがって前記対象領域２７の近傍輪郭線上における輝度値の平均値Ａｖとは、対象領域２７の８連結の輪郭線上の各画素の輝度値の平均値のことである。本発明の実施の他の形態においては、対象領域２７の近傍輪郭線とは、図５に網点で示される部分２７ｂ、すなわち対象領域２７の４連結の輪郭線のことである。したがってこの実施の形態では、前記対象領域２７の近傍輪郭線上における輝度値の平均値Ａｖとは、対象領域２７の４連結の輪郭線上の各画素の輝度値の平均値のことである。
【００４３】
前記輝度値の平均値Ａｖおよび輝度のしきい値ｔｈｄの関係が、Ａｖ＞ｔｈｄであるときには、輝度のしきい値ｔｈｄ以下の輝度値を有する画素から成る部分を抽出図形とする。すなわち、対象領域２７のうち、前記輝度のしきい値ｔｈｄ以下の輝度値を有する画素から成る部分の輝度値を１とし、対象領域２７のうち、前記輝度のしきい値ｔｈｄ以下の輝度値を有する画素から成る部分を除く残余の部分の輝度値を０とする。さらに原画像１１の全領域のうち、対象領域２７を除く残余の部分の輝度値を０とする。前記輝度値の平均値Ａｖおよび輝度のしきい値ｔｈｄの関係が、Ａｖ≦ｔｈｄであるときには、輝度のしきい値ｔｈｄ以上の輝度値を有する画素から成る部分を抽出図形とする。すなわち、対象領域２７のうち、前記輝度のしきい値ｔｈｄ以上の輝度値を有する画素から成る部分の輝度値を１とし、対象領域２７のうち、前記輝度のしきい値ｔｈｄ以上の輝度値を有する画素から成る部分を除く残余の部分の輝度値を０とする。さらに原画像１１の全領域のうち、対象領域２７を除く残余の部分の輝度値を０とする。
【００４４】
抽出図形の形状が操作者の期待とは異なるときには、修正情報に基づいて、抽出図形の形状が修正される。抽出図形は、図形融合処理による方法、対象領域２７を再度２値化する方法、または操作者が手入力する方法によって、形状が修正される。前記図形融合処理は、図形の整形処理であって、抽出図形を拡散または収縮する処理である。前記再度２値化する方法では、輝度のしきい値ｔｈｄが変更される。この輝度のしきい値ｔｈｄは、操作者によって変更されてもよい。前記手入力する方法では、操作者が１画素単位で手入力する。
【００４５】
前記２値化によって複数の抽出図形が抽出されたときには、除去情報に基づいて、不要な抽出図形が除去される。不要な抽出図形は、最大面積抽出法、最小面積除去法、大小領域除去法またはマニュアル指定除去法によって、除去される。最大面積抽出法では、複数の抽出図形のうちで、面積が最大の抽出図形だけが残され、他の抽出図形は、全て除去される。最小面積除去法では、複数の抽出図形のうちで、面積が最小の抽出図形だけが除去される。大小領域除去法では、複数の抽出図形のうちで、予め定める面積範囲内の抽出図形は残され、他の抽出図形は除去される。すなわち大小領域除去法では、面積が予め定める面積範囲の上限よりも大きい抽出図形と、面積が予め定める面積範囲の下限よりも小さい抽出図形とが除去される。マニュアル指定除去法では、操作者によってマニュアル操作で指定された抽出図形が除去される。
【００４６】
図６は、サンプル作成手段１４の動作処理を説明するためのフローチャートである。原画像１１がサンプル作成手段１４に入力され、かつ領域指定情報入力手段２３に領域指定情報が入力されるとステップｓ０からステップｓ１に移り、サンプル図形１２を含むサンプル２６の作成が開始される。ステップｓ１では、領域指定情報入力手段２３から領域指定情報を入力してステップｓ２に移る。これによって原画像１１の全領域のうちの対象領域２７が指定される。
【００４７】
ステップｓ２では、対象領域２７に対して輝度のしきい値ｔｈｄを決定して、ステップｓ３に移る。
【００４８】
ステップｓ３では、輝度のしきい値ｔｈｄが対象領域２７の近傍輪郭線上における輝度値の平均値Ａｖよりも小さいか否かを判定する。ステップｓ３で、輝度のしきい値ｔｈｄが輝度値の平均値Ａｖよりも小さい（Ａｖ＞ｔｈｄ）と判断した場合は、ステップｓ４に移り、輝度のしきい値ｔｈｄが輝度値の平均値Ａｖ以上（Ａｖ≦ｔｈｄ）であると判断した場合には、ステップｓ５に移る。
【００４９】
ステップｓ４では、対象領域２７内の画像を２値化して、輝度のしきい値ｔｈｄ以下の輝度値を有する画素から成る部分を抽出図形として、ステップｓ６に移る。
【００５０】
ステップｓ５では、対象領域２７内の画像を２値化して、輝度のしきい値ｔｈｄ以上の輝度値を有する画素から成る部分を抽出図形として、ステップｓ６に移る。
【００５１】
ステップｓ６では、補正情報入力手段２４による修正情報の入力があるか否かを判定する。操作者によって補正情報入力手段２４に修正情報が与えられている場合、修正情報の入力があると判断してステップｓ７に移る。一方、ステップｓ６で、修正情報の入力がないと判断すると、ステップｓ８に移る。
【００５２】
ステップｓ７では、修正情報に基づいて抽出図形の形状を修正して、ステップｓ８に移る。このステップｓ７では、前述の、図形融合処理による方法、対象領域２７を再度２値化する方法、または操作者が手入力する方法によって、抽出図形の形状を修正する。こうして抽出図形の形状を修正すると、ステップｓ８に移る。
【００５３】
ステップｓ８では、補正情報入力手段２４による除去情報の入力があるか否かを判定する。操作者によって補正情報入力手段２４に除去情報が与えられている場合、サンプル作成手段１４は、除去情報の入力があると判断して、ステップｓ９に移る。一方、ステップｓ８で、除去情報の入力がないと判断した場合、ステップｓ１０に移り、動作処理を終了する。
【００５４】
ステップｓ９では、除去情報に基づいて不要な抽出図形を除去する。このステップｓ９では、前述の、最大面積抽出法、最小面積除去法、大小領域除去法またはマニュアル指定除去法によって、不要な抽出図形を除去する。こうして不要な抽出図形を除去すると、ステップｓ１０に移り、動作処理を終了する。これによって、サンプル２６が作成される。
【００５５】
本実施の形態では、領域指定情報入力手段２３から入力した領域指定情報によって、原画像１１の全領域のうちの予め定める対象領域２７が指定される。サンプル作成手段１４は、前記対象領域２７からサンプル図形１２を抽出して、このサンプル図形１２を含むサンプル２６を作成する。
【００５６】
前述のようにサンプル作成手段１４が対象領域２７からサンプル図形１２を抽出するので、サンプル２６を作成するにあたって、操作者がサンプル図形１２の各画素を１画素単位で手入力する必要がない。したがって先行技術に比べて、サンプル図形１２の作成に要する手間を低減することができる。
【００５７】
また本実施の形態では、輝度のしきい値ｔｈｄが対象領域２７に対して決定され、かつ前記輝度のしきい値ｔｈｄに基づいて対象領域２７が２値化されるので、対象領域２７中の、サンプル図形１２とその近傍とを確実に区別することができる。したがって対象領域２７からサンプル図形１２を確実に抽出することができる。
【００５８】
画像処理手順設計手段２５は、不感帯領域作成手段１５と、輝度変換判定手段１６と、前処理選択手段１７と、２値化処理選択手段１８と、図形融合処理生成手段１９と、フィルター処理生成手段２０とを含む。画像処理設計手段２５は、複数の原画像１１およびこれらに対応するサンプル図形１２に基づいて、１つの処理手順を構成する。つまり画像処理手順設計手段２５は、前記複数の原画像１１に類似する画像から、サンプル図形１２に近い図形を抽出するための処理手順を構成する。
【００５９】
図７は、不感帯作成手段１４によって原画像１１のサンプル図形１２に対応する領域３１の周囲に作成される近傍領域３２および不感帯領域３３を示す図である。図８は、前記近傍領域３２および不感帯領域３３を説明する図である。以後、原画像１１のサンプル図形１２に対応する領域３１をサンプル領域３１と記載する場合がある。
【００６０】
不感帯領域作成手段１５は、サンプル領域３１の周囲に近傍領域３２を作成する。また不感帯領域作成手段１５は、サンプル領域３１と近傍領域３２との境界部３４よりも外側および内側の両方、つまりサンプル領域３１の輪郭線の外側および内側の両方に、処理対象から除外される不感帯領域３３を作成する。不感帯領域３３は、サンプル領域３１と近傍領域３２との境界部３４よりも内側に形成される収縮不感帯領域３５と、サンプル領域３１と近傍領域３２との境界部３４の外側に形成される膨張不感帯領域３６とを含む。
【００６１】
さらに不感帯領域作成手段１５は、サンプル領域３１および近傍領域３２の輝度が重なる場合、輝度の重なる領域を除いて近傍領域３２を作成する。つまり、サンプル領域３１の画素の輝度と、近傍領域３２の画素の輝度とが等しい場合、この等しい輝度を有する画素を、近傍領域３２から除外する。
【００６２】
本実施の形態では、サンプル領域３１と近傍領域３２との境界部３４の両側に不感帯領域３３を作成するが、本発明の実施の他の形態では、サンプル領域３１と近傍領域３２との境界部３４の内側および外側のいずれか一方にのみ不感帯領域を作成してもよい。
【００６３】
図９は、不感帯領域作成手段１５の動作処理を示すフローチャートである。原画像１１および原画像１１に対応するサンプル図形１２が不感帯領域作成手段１５に入力されると、ステップａ０からステップａ１に移る。
【００６４】
ステップａ１では、原画像１１のサンプル図形１２に対応する領域であるサンプル領域３１の周囲に近傍領域３２を作成して、ステップａ２に移る。不感帯領域作成手段１５は、サンプル図形１２に図形成分の膨張処理を複数回施し、この膨張処理によって作成された領域に対応する原画像１１の領域を近傍領域３２とする。膨張処理は、収縮処理とは逆に、図形成分の境界画素から図形の外部に向かって増殖させてひと皮太らせる。
【００６５】
近傍領域３２は、たとえばサンプル領域３１の周囲から、３〜３０画素程度、好ましくは８画素程度離反した領域を含む。前記近傍領域３２は、後述する設定部４５によって設定される。
【００６６】
サンプル図形１２が原画像１１から抽出したい領域の一部を示している場合には、サンプル領域３１の周辺部の全てに近傍領域および不感帯領域を設けるのではなく、エッジ部分に不感帯領域を設ける。
【００６７】
ステップａ２では、不感帯領域３３のうち、収縮不感帯領域３５を形成して、ステップａ３に移る。不感帯領域作成手段１５は、サンプル図形１２に図形成分の収縮処理を複数回施し、この収縮処理によって作成された領域に対応する原画像１１の領域を収縮不感帯領域３５とする。収縮処理は、与えられた図形成分の境界画素を全て削除して、ひと皮分取り除く。
【００６８】
不感帯領域作成手段１５による前記収縮処理は、サンプル図形１２から削る画素数を指定することによって設定される。サンプル図形１２から削る画素数の設定は、後述する設定部４５によって設定される。前記画素数は、収縮処理の回数に等しく、たとえば１〜５の範囲に設定される。
【００６９】
ステップａ３では、ステップａ２において収縮不感帯領域３５を形成した結果、サンプル領域３１が消滅してしまうか否かを判断する。つまり、サンプル領域３１の全てが収縮不感帯領域３５に含まれるか否か、ここではサンプル領域３１の画素数と、収縮不感帯領域３５の画素数とを比較し、収縮不感帯領域３５の画素数がサンプル領域３１の画素数に等しくなるか否かを判断する。
【００７０】
ステップａ３で、サンプル領域３１が消滅しないと判断した場合には、ステップａ４に移る。一方、ステップａ３において、サンプル領域３１が消滅すると判断した場合には、ステップａ１０に移る。ステップａ３の処理によって、サンプル領域３１がすべて不感帯領域３３に含まれることを防止して、サンプル領域３１のすべてが処理対象から除かれることを防止することができる。
【００７１】
前記ステップａ３では、収縮不感帯領域３５を形成した結果、サンプル領域３１が消滅してしまうか否かを判断しているが、本発明の他の実施の形態において、前記ステップａ３において、サンプル領域３１の画素数に対する収縮不感帯領域３５の画素数の比率が予め定める比率以上となるか否か判断してもよい。前記予め定める比率は、１〜２０％の間に選ばれ、好ましくは５％に選ばれる。サンプル領域３１の画素数に対する収縮不感帯領域３５の画素数の比率が前記予め定める比率以上にはならないと判断した場合、ステップａ４に移る。一方、サンプル領域３１の画素数に対する収縮不感帯領域３５の画素数の比率が前記予め定める比率以上になると判断すると、ステップａ１０に移る。これによって、処理対象となるサンプル領域３１が小さくなりすぎることを防止することができる。
【００７２】
ステップａ４では、不感帯領域３３のうち、膨張不感帯領域３６を形成して、ステップａ５に移る。不感帯領域作成手段１５は、サンプル図形１２に図形成分の膨張処理を複数回施し、この膨張処理によって作成された領域に対応する原画像１１の領域を膨張不感帯領域３６とする。不感帯領域作成手段１５による前記膨張処理は、サンプル図形１２から太らせる画素数を指定することによって設定される。サンプル図形１２から太らせる画素数の設定は、後述する設定部４５によって設定される。前記画素数は、膨張処理の回数に等しく、たとえば１〜５の範囲に設定される。
【００７３】
ステップａ５では、ステップａ４において膨張不感帯領域３６を形成した結果、膨張不感帯領域３６が近傍領域３２を越えてしてしまうか否かを判断する。つまり、近傍領域３２の全てが膨張不感帯領域３６に含まれるか否かを判断する。
【００７４】
ステップａ５で、膨張不感帯領域３６が近傍領域３２を越えないと判断した場合には、ステップａ６に移る。一方、ステップａ５において、膨張不感帯領域３６が近傍領域３２を越えると判断した場合には、ステップａ１１に移る。ステップａ５の処理によって、近傍領域３２がすべて不感帯領域３３に含まれることを防止し、近傍領域３２のすべてが処理対象から除かれることを防止することができる。
【００７５】
前記ステップａ５では、膨張不感帯領域３６が近傍領域３２を越えてしまうか否かを判断しているが、本発明の他の実施の形態において、前記ステップａ５において、近傍領域３２の画素数に対する膨張不感帯領域３６の画素数の比率が予め定める比率以上となるか否か判断してもよい。前記予め定める比率は、１〜３０％の間に選ばれ、好ましくは８％に選ばれる。近傍領域３２の画素数に対する膨張不感帯領域３６の画素数の比率が前記予め定める比率以上にはならないと判断した場合、ステップａ６に移る。一方、近傍領域３５の画素数に対する膨張不感帯領域３６の画素数の比率が前記予め定める比率以上になると判断すると、ステップａ１１に移る。これによって、処理対象となる近傍領域が小さくなりすぎることを防止することができる。
【００７６】
ステップａ６では、サンプル領域３１の各画素の輝度を検出し、近傍領域３２の各画素の輝度を検出して、サンプル領域３１および近傍領域３２の輝度分布を作成して、ステップａ７に移る。ステップａ６において、輝度を検出するときに、不感帯領域３３の画素は処理対象から除外される。
【００７７】
図１０は、ステップａ７で、不感帯領域作成手段１５によって作成されたサンプル領域３１の輝度分布３１ａおよび近傍領域３２の輝度分布３２ａとの一例を示す図である。図１０において、縦軸は画素数を表し、横軸は輝度値を表す。つまり図１０は、縦軸に画素数を取り、横軸に輝度値を取る輝度ヒストグラムを概略的に示す図である。また図１０では、サンプル領域３１の輝度分布３１ａと、近傍領域３２の輝度分布３２ａとに重なりがある状態を示す。また図１０では、サンプル領域３１の輝度分布３１ａの最大値が近傍領域３２の輝度分布３２ａの最大値よりも大きな場合について示している。
【００７８】
ステップａ７では、サンプル領域３１の輝度分布３１ａと近傍領域３２の輝度分布３２ａとが重なっているか否かを判断する。ステップａ７において、輝度分布が重なっていると判断した場合には、ステップａ８に移り、輝度が重なっていないと判断した場合には、ステップａ９に移り、動作処理を終了する。
【００７９】
サンプル領域３１の輝度分布３１ａと、近傍領域３２の輝度分布３２ａとが重なるか否かは、以下のようにして判断する。サンプル領域３１のうち最小の輝度値をＡ１とし、最大の輝度値をＡ２とする。近傍領域３２のうち最小の輝度値をＢ１とし、最大の輝度値をＢ２とする。このとき、サンプル領域３１の最小の輝度値から近傍領域３２の最大の輝度値を減算した値、つまり（Ａ１−Ｂ２）の値が正の値となる場合には、サンプル領域３１の輝度分布３１ａと、近傍領域３２の輝度分布３２ａとが重ならないと判断する。また近傍領域３２の最小の輝度値からサンプル領域３１の最大の輝度値を減算した値、つまり（Ｂ１−Ａ２）が正の値となる場合には、サンプル領域３１の輝度分布３１ａと、近傍領域３２の輝度分布３２ａとが重ならないと判断する。
【００８０】
一方、サンプル領域３１の最小の輝度値から近傍領域３２の最大の輝度値を減算した値、つまり（Ａ１−Ｂ２）の値が正の値とならず、かつ近傍領域の最小の輝度値からサンプル領域３１の最大の輝度値を減算した値、つまり（Ｂ１−Ａ２）が正の値とならない場合には、サンプル領域３１の輝度分布３１ａと、近傍領域３２の輝度分布３２ａとが重なると判断する。
【００８１】
ステップａ８では、サンプル領域３１の輝度分布３１ａと重なっている領域を除いて近傍領域３２を形成して、ステップａ６に移る。
【００８２】
図１１は、ステップａ８で、サンプル領域３１の輝度分布３２ａと重なっている領域を除いて、近傍領域３２を作成したときの、サンプル領域３１の輝度分布３１ａおよび近傍領域３２の輝度分布３２ｂとの一例を示す図である。図１１において、縦軸は画素数を表し、横軸は輝度値を表す。つまり図１１は、縦軸に画素数を取り、横軸に輝度値を取る輝度ヒストグラムを概略的に示す図である。図１１では、図１０に示す輝度分布を有するサンプル領域３１および近傍領域３２について、近傍領域３２の輝度の重なっている領域を除いた状態の輝度分布を示している。
【００８３】
ステップａ７の処理によって、サンプル領域３１および近傍領域３２の輝度差を大きくすることができるので、原画像１１からサンプル図形１２に対応する領域を抽出するための処理手順の構成を安定させることができる。したがって、後述する各画像処理手段１３によって、信頼性の高い図形を抽出する処理手順を構成することができ、また余分な計算処理を低減することができる。
【００８４】
ステップａ１０では、第１警告情報を出力して、ステップａ２に移る。またステップａ１１では、第２警告情報を出力して、ステップａ４に移る。前記第１警告情報は、サンプル領域３１のすべてが処理対象から除かれてしまうことを示す。また第２警告情報は、近傍領域３２の全てが処理対象から除かれてしまうことを示す。
【００８５】
不感帯領域作成手段１５が、前述した処理を実行することによって、判定結果４０が得られる。判定結果４０は、近傍領域３２および不感帯領域３３を設定した原画像１１である。
【００８６】
前述した画像処理手順設計手段２５は、設定部４５を含む。設定部４５は、たとえばマウスおよびキーボードなどから入力される操作者からの指示に基づいて、図９に示す処理手順のステップａ２およびステップａ４において設定される画素数を不感帯領域作成１５に入力する。
【００８７】
また設定部４５は、操作者からの指示に基づいて、サンプル図形１２が、原画像１１において抽出した領域の画像を２値化して得られる画像の一部であることを入力することができる。設定部４５によって、サンプル図形１２が、原画像１１において抽出したい領域の２値化して得られる画像の一部であることが入力されると、不感帯領域作成手段１５は、原画像１１においてサンプル領域３１と近傍領域３２との輝度差が予め定める範囲内となる領域を除いて、サンプル領域３１の周囲の一部に近傍領域３２を作成する。
【００８８】
不感帯領域作成手段１５は、複数の原画像１１に対して前述した処理を実行する。
【００８９】
たとえば、電子カメラなどの撮像手段によって撮像した画像を原画像１１として入力する場合、原画像１１では輝度の異なる領域の間で輝度勾配が発生する。この輝度勾配が発生する領域では、輝度値が不安定となる。サンプル図形１２は、原画像１１の抽出したい領域の画像に対応し、前述した輝度の異なる領域の間を輪郭とするので、輝度値が不安定な部分を含む。したがって、サンプル図形１２を、原画像１１の抽出したい領域に正確に合わせなければ、エキスパートシステムが構成する処理手順が、異なる結果となってしまう。したがって、手順を正しく評価することができない。
【００９０】
本実施の形態のエキスパートシステムでは、原画像１１に処理対象から除外される不感帯領域３３を作成して、画像処理手段１３において処理を実行すると、サンプル図形１２が、原画像１１から抽出したい領域の画像と同一でなく、この原画像１１から抽出したい領域の画像よりも多少大きくなる場合または小さくなる場合であっても、サンプル図形１２が抽出したい領域の画像と同一である場合に構成される場合と比較して、構成される処理手順が異なることがない。
【００９１】
つまり、原画像１１から抽出したい領域の画像にあわせて、たとえば１画素単位で正確にサンプル図形１２を作成できない場合であっても、原画像１１から抽出したい領域にあわせて１画素単位で正確にサンプル図形１２を作成した場合と同じ処理手順が構成される。したがって、サンプル図形１２の精度が多少粗い場合であっても、手順を正しく評価することができる。これによって、エキスパートシステムの評価精度を落とさず、より信頼性の高い図形を抽出する処理手順を構成することができる。
【００９２】
このようにサンプル図形１２の精度が手順評価に直結しないので、サンプル図形１２をたとえば１画素単位で正確に作成する手間を省くことができる。つまり、エキスパートシステムに入力されるサンプル図形１２の作成に多大な労力と時間をかける必要がなくなる。したがって、エキスパートシステムを実際の画像処理装置に組み込むことが容易となり、エキスパートシステムの実用化を実現することができる。
【００９３】
輝度変換判定手段１６は、複数の画像処理手段１３の１つを構成する。輝度変換判定手段１６は、サンプル領域３１内の最小輝度および最大輝度をそれぞれしきい値ＴＬ１およびＴＨ１とし、最小輝度のしきい値ＴＬ１以上の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＬ１、および最大輝度のしきい値ＴＨ１以下の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＨ１に対する評価値ＰＬ，ＰＨをそれぞれ算出する。輝度変換判定手段１６は、これらの評価値ＰＬ，ＰＨに基づいて、原画像１１の輝度分布を輝度値全体に拡大する予め定める輝度変換処理が必要か否かを判定する。
【００９４】
前記予め定める輝度変換処理は、たとえば線形変換および中間強調などである。線形変換は、線形変換前の原画像１１において、各画素の輝度をＸ、最小輝度をＸｍｉｎ、最大輝度をＸｍａｘとし、線形変換後の原画像１１において、各画素の輝度をＹ、最小輝度Ｙｍｉｎ、最大輝度をＹｍａｘとするとき、次式（１）に基づいて行われる。
Ｙ＝｛（Ｙｍａｘ−Ｙｍｉｎ）／（Ｘｍａｘ−Ｘｍｉｎ）｝・（Ｘ−Ｘｍｉｎ）＋Ｙｍｉｎ …（１）
【００９５】
中間強調は、中間強調前の原画像１１の各画素の輝度をＸとし、中間強調後の原画像１１の各画素の輝度をＹとするとき、０以上１２７以下の輝度範囲のＸに対しては、次式（２）に基づいて行われ、１２８以上２５５以下の輝度範囲のＸに対しては、次式（３）に基づいて行われる。
Ｙ＝（Ｘ／１２７）^２・１２７ …（２）
Ｙ＝｛（Ｘ−１２８）／１２７｝^１／２・１２７｝＋１２７ …（３）
【００９６】
本実施の形態においては、前述したようにサンプル領域３１は、原画像１１のサンプル図形１２に対応する領域であり、背景領域は、原画像１１の前記サンプル領域３１を除く残余の領域である。
【００９７】
図１２および図１３は、サンプル領域３１および背景領域の輝度分布３１ａ，３７ａを示す図である。図１２および図１３において、縦軸は画素数を表し、横軸は輝度値を表す。つまり図１２および図１３は、縦軸に画素数を取り、横軸に輝度値を取る輝度ヒストグラムを概略的に示す図である。図１２は、サンプル領域３１の輝度分布３１ａと背景領域の輝度分布３７ａとが離反している状態の一例を示す図である。図１３は、サンプル領域３１の輝度分布３１ａと背景領域の輝度分布３７とが近接している状態の一例を示す図である。
【００９８】
前記評価値ＰＬ，ＰＨは、最小輝度側評価値ＰＬおよび最大輝度側評価値ＰＨを含む。最小輝度側評価値ＰＬは、サンプル領域３１内の最小輝度のしきい値ＴＬ１以上の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＬ１と、サンプル領域３１内の最小輝度のしきい値ＴＬ１よりも予め定める値αＬだけ低い最小輝度側しきい値ＴＬ２以上の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＬ２との比である。
【００９９】
最大輝度側評価値ＰＨは、サンプル領域３１内の最大輝度のしきい値ＴＨ１以下の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＨ１と、サンプル領域３１内の最大輝度のしきい値ＴＨ１よりも予め定める値αＨだけ高い最大輝度側しきい値ＴＨ２以下の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＨ２との比である。本件発明者の実験結果から、前記予め定める値αＬは、５〜３０の間に選ばれ、たとえば１０に選ばれ、また前記予め定める値αＨは、５〜３０の間に選ばれ、たとえば１０に選ばれる。
【０１００】
具体的には、最小輝度側評価値ＰＬは、前記最小輝度のしきい値ＴＬ１以上の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＬ１をＮＬ１とし、前記最小輝度側しきい値ＴＬ２以上の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＬ２をＮＬ２とし、前記最小輝度側評価値ＰＬをＰＬとするとき、次式（４）によって求められる。
ＰＬ＝ＮＬ２／ＮＬ１ …（４）
【０１０１】
最大輝度側評価値ＰＨは、前記最大輝度のしきい値ＴＨ１以下の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＨ１をＮＨ１とし、前記最大輝度側しきい値ＴＨ２以下の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＨ２をＮＨ２とし、前記最大輝度側評価値ＰＨをＰＨとするとき、次式（５）によって求められる。
ＰＨ＝ＮＨ２／ＮＨ１ …（５）
【０１０２】
輝度変換判定手段１６は、最小輝度側評価値ＰＬが予め定める最小輝度側基準値ηＬ以下であり、かつ最大輝度側評価値ＰＨが予め定める最大輝度側基準値ηＨ以下であるときには、輝度変換処理が不要であると判定する。また輝度変換判定手段１６は、最小輝度側評価値ＰＬが予め定める最小輝度側基準値ηＬを超えるとき、または最大輝度側評価値ＰＨが予め定める最大輝度側基準値ηＨを超えるときには、輝度変換処理が必要であると判定する。本件発明者の実験結果から前記最小輝度側基準値ηＬは、１．１〜１．５の間に選ばれ、たとえば１．３に選ばれ、また前記最大輝度側基準値ηＨは、１．１〜１．５の間に選ばれ、たとえば１．３に選ばれる。
【０１０３】
図１４は、輝度変換判定手段１６の動作処理を示すフローチャートである。原画像１３が入力されると、ステップｂ０からステップｂ１移り、輝度変換処理が必要か否かを判定するための動作処理を開始する。ステップｂ１では、前記最小輝度のしきい値ＴＬ１以上の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＬ１と、前記最小輝度側しきい値ＴＬ２以上の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＬ２とを算出し、ステップｂ２に移る。
【０１０４】
ステップｂ２では、前記最大輝度のしきい値ＴＨ１以下の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＨ１と、前記最大輝度側しきい値ＴＨ２以下の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＨ２とを算出して、ステップｂ３に移る。
【０１０５】
ステップｂ３では、前記ステップｂ１で算出した各画素数ＮＬ１，ＮＬ２に基づいて、最小輝度側評価値ＰＬを算出し、前記ステップｂ２で算出した各画素数ＮＨ１，ＮＨ２に基づいて最大輝度側評価値ＰＨを算出して、ステップｂ４に移る。
【０１０６】
ステップｂ４では、最小輝度側評価値ＰＬが最小輝度側基準値ηＬ以下であり、かつ最大輝度側評価値ＰＨが予め定める最大輝度側基準値ηＨ以下であるか否かを判断する。ステップｂ４において、最小輝度側評価値ＰＬが最小輝度側基準値ηＬ以下であり、かつ最大輝度側評価値ＰＨが最大輝度側基準値ηＨ以下であるときには、ステップｂ５に移る。ステップｂ５では、輝度変換が不要であると判定して、ステップｂ６に移り、動作処理を終了する。
【０１０７】
一方、ステップｂ４において、最小輝度側評価値ＰＬが予め定める最小輝度側基準値ηＬを超えるとき、または最大輝度側評価値ＰＨが予め定める最大輝度側基準値ηＨを超えるときには、ステップｂ７に移る。ステップｂ７では、輝度変換の処理が必要であると判定して、ステップｂ６に移り、動作処理を終了する。
【０１０８】
このように輝度変換判定手段１６は、前記最小輝度のしきい値ＴＬ１以上の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＬ１および前記最大輝度のしきい値ＴＨ１以下の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＨ１に対する評価値ＰＬ，ＰＨをそれぞれ算出する。各評価値ＰＬ，ＰＨは、原画像１１の輝度分布に依存する。これらの各評価値ＰＬ，ＰＨに基づいて、輝度変換判定手段１６は、輝度変換処理が必要か否かを判定する。したがって輝度変換判定手段１６は、原画像１１の輝度分布に応じて、輝度変換処理が必要か否かを判定することができる。
【０１０９】
前記輝度変換判定手段１６が算出する評価値ＰＬ，ＰＨは、最小輝度側評価値ＰＬおよび最大輝度側評価値ＰＨを含む。前記最小輝度側評価値ＰＬは、前記最小輝度のしきい値ＴＬ１と前記最小輝度側しきい値ＴＬ２との間の輝度範囲の輝度を有する原画像１１内の画素の数（ＮＬ２−ＮＬ１）が、前記最小輝度のしきい値ＴＬ１以上の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＬ１に対してどの程度であるかを示す。前記最大輝度側評価値ＰＨは、前記最大輝度のしきい値ＴＨ１と前記最大輝度側しきい値ＴＨ２との間の輝度範囲の輝度を有する原画像１１内の画素の数（ＮＨ２−ＮＨ１）が、前記最大輝度のしきい値ＴＨ１以上の輝度を有する原画像１１内の画素の数ＮＨ１に対してどの程度であるかを示す。
【０１１０】
このような各評価値ＰＬ、ＰＨに基づいて前述のように判定するので、輝度変換判定手段１６は、サンプル領域３１内の全画素の数に対して、サンプル領域３１の各画素の輝度に近い輝度を有する原画像１１内の画素の数が少ないときには、輝度変換処理が不要であると判定することができる。また輝度変換判定手段１６は、サンプル領域３１内の全画素の数に対して、サンプル領域３１の各画素の輝度に近い輝度を有する原画像１１内の画素の数が多いときには、輝度変換処理が必要であると判定することができる。
【０１１１】
エキスパートシステムは、輝度変換判定手段１６によって輝度変換処理が必要であると判定されたときには、輝度変換処理を含む処理手順を構成し、輝度変換判定手段１６によって輝度変換処理が不要であると判定されたときには、輝度変換処理を含まない処理手順を構成する。これによってエキスパートシステムは、原画像１１の輝度分布に応じて、その原画像１１に適した処理手順を構成することができる。
【０１１２】
原画像１１が撮影によって得られる画像である場合、原画像１１の輝度分布は、原画像１１の撮影時における照明などの光学系環境によって異なる。このように原画像１１の輝度分布と、原画像１１の撮影時における光学系環境とは、相互に関連するので、原画像１１の輝度分布に基づいて、光学系環境を診断することが可能である。前述のように輝度変換判定手段１６の判定は、原画像１１の輝度分布に基づいている。したがって輝度変換判定手段１６の判定は、光学系環境の診断に用いることができる。
【０１１３】
図１５は、前処理選択手段１７の動作処理を示すフローチャートである。複数組の設計標本が入力されると、ステップｃ０からステップｃ１に移る。ステップｃ１では、複数の原画像１１のうち１つの原画像１１に、複数のノイズ除去処理のうちの１つのノイズ除去処理を実行して処理して、ステップｃ２に移る。ステップｃ１では、原画像１１に対してノイズ除去処理を実行して処理するときに、同時にこのノイズ除去処理にかかる処理時間を算出する。
【０１１４】
前処理選択手段１７は、実行可能な全てのノイズ除去処理を実行して、原画像１１からノイズを除去する。前処理選択手段１７には、複数のノイズ除去処理として複数の処理モジュールが用意されている。前記処理モジュールとは、移動平均処理およびメディアンフィルターなどである。本実施の形態では、たとえばノイズ除去処理としては、移動平均処理（１〜５回）およびメディアンフィルター（１〜５回）の２つの処理モジュールがあり、この場合、ステップｃ１では、合計１０種類のノイズ除去処理を実行して、原画像１１のノイズを除去する。
【０１１５】
ステップｃ２では、ステップｃ１で処理された原画像１１のサンプル図形１２に対応する領域の輝度を算出し、輝度分布を求めて、ステップｃ３に移る。以後、前記ノイズ除去処理後の原画像１１を、第１処理画像と記載する場合がある。また第１処理画像において、サンプル図形１２に対応する領域を第１サンプル領域と記載する場合がある。第１サンプル領域は、前述したサンプル領域に対応する。
【０１１６】
ステップｃ３では、ステップｃ２において輝度を算出した第１処理画像の第１サンプル領域の近傍の領域の輝度を算出し、輝度分布を求めて、ステップｃ４に移る。以後、第１処理画像において第１サンプル領域の周囲に設けられる近傍の領域を第１近傍領域と記載する。第１近傍領域は、前述した近傍領域３２に対応する。
【０１１７】
ステップｃ４では、ステップｃ２で求めた第１サンプル領域の輝度分布３８、およびステップｃ３で求めた第１近傍領域の輝度分布３９から、第１サンプル領域の輝度分布３８と第１近傍領域との輝度分布３９とに重なりがあるか否か算出する。
【０１１８】
図１６および図１７は、第１サンプル領域の輝度分布３８および第１近傍領域の輝度分布３９との一例を示す図である。図１６および図１７において、縦軸は画素数を表し、横軸は輝度値を表す。つまり図１６および図１７は、縦軸に画素数を取り、横軸に輝度値を取る輝度ヒストグラムを概略的に示す図である。また図１６は、第１サンプル領域の輝度分布３８と、第１近傍領域の輝度分布３９とに重なりが無い状態の一例を示す図である。図１７は、第１サンプル領域３８の輝度分布と、第１近傍領域の輝度分布３９とに重なりがある状態の一例を示す図である。
【０１１９】
第１サンプル領域の輝度分布３８と、第１近傍領域の輝度分布３９とが重なるか否かは、以下のようにして判断する。第１サンプル領域のうち最小の輝度値をＣ１とし、最大の輝度値をＣ２とする。第１近傍領域の輝度のうち最小の輝度値をＤ１とし、最大の輝度値をＤ２とする。このとき、第１サンプル領域の最小の輝度値から第１近傍領域の最大の輝度値を減算した値、つまり（Ｃ１−Ｄ２）の値が正の値となる場合には、第１サンプル領域の輝度分布３８と、第１近傍領域の輝度分布３９とが重ならないと判断する。また第１近傍領域の最小の輝度値から第１サンプル領域の最大の輝度値を減算した値、つまり（Ｄ１−Ｃ２）が正の値となる場合には、第１サンプル領域の輝度分布３８と、第１近傍領域の輝度分布３９とが重ならないと判断する。
【０１２０】
一方、第１サンプル領域の最小の輝度値から近傍領域の最大の輝度値を減算した値、つまり（Ｃ１−Ｄ２）の値が正の値とならず、かつ第１近傍領域の最小の輝度値から第１サンプル領域の最大の輝度値を減算した値、つまり（Ｄ１−Ｃ２）が正の値とならない場合には、第１サンプル領域の輝度分布３８と、第１近傍領域３９の輝度分布とが重なると判断する。
【０１２１】
ステップｃ５では、１つの原画像１１に複数のノイズ除去処理の全てを実行して、輝度分布の重なりを算出したか否かを判断する。ステップｃ５で、１つの原画像１１に複数のノイズ除去処理の全てを実行して、輝度分布の重なりを算出したと判断した場合は、ステップｃ６に移る。一方、ステップｃ５で、１つの原画像１１に複数のノイズ除去処理の全てを実行して、輝度分布の重なりを算出してはいないと判断した場合は、ステップｃ１に移り、１つの原画像１１について、複数のノイズ除去処理の全てを実行して、第１サンプル領域と第１近傍領域との輝度分布の重なりを算出するまでステップｃ１〜ステップｃ４までの処理を繰り返す。
【０１２２】
ステップｃ６では、全ての第１処理画像について、前記ステップｃ１〜ステップｃ５までの各処理を実行したか否かを判断する。ステップｃ６で、各第１処理画像について前記ステップｃ１〜ステップｃ５までの各処理を実行したと判断した場合、ステップｃ７に移る。一方、ステップｃ６で、全ての第１処理画像について、前記ステップｃ１〜ステップｃ５までの各処理を実行してはいないと判断した場合、ステップｃ１に移り、ステップｃ１〜ステップｃ５における各処理を行っていない第１処理画像に対する処理を実行する。
【０１２３】
ステップｃ７では、ステップｃ４で第１処理画像の第１サンプル領域の輝度分布３８と第１近傍領域の輝度分布３９との重なりを算出した結果を参照して、全てのノイズ除去処理のうちで、全ての第１処理画像において第１サンプル領域の輝度分布３８と第１近傍領域との輝度分布３９とが重ならないノイズ除去処理があるか否かを判断する。前記第１サンプル領域の輝度分布３８と第１近傍領域の輝度分布３９とが重ならないノイズ除去処理を、重なり無のノイズ除去処理と記載する場合がある。
【０１２４】
ステップｃ６において、全ての第１処理画像において前記重なり無しのノイズ除去処理があると判断した場合には、ステップｃ８に移る。
【０１２５】
ステップｃ８では、重なり無のノイズ除去処理のうち最速処理、つまりノイズ除去処理を実行して処理する時間が最も短いノイズの除去処理を選択して、ステップｃ１３に移り、動作処理を終了する。重なり無のノイズ除去処理によって原画像１１を処理する場合、いずれのノイズ除去処理を実行しても、第１サンプル領域と第１近傍領域とを精度よく分離することができる。つまり、第１サンプル領域を精度よく抽出することができる。したがってこのような場合では、処理速度が最も速くなるノイズ除去処理を選択することによって、時間がかかるノイズ除去処理における処理時間を短くすることができる。また、前記ノイズ除去処理を実行して処理する時間は、全ての原画像１１に対する処理時間の平均値が用いられる。
【０１２６】
一方、ステップｃ７において、全ての第１処理画像において前記重なり無しのノイズ除去処理がないと判断した場合には、ステップｃ９に移る。ステップｃ９では、複数のノイズ除去処理のうち１つのノイズ除去処理を実行して処理された原画像１１の分離度を算出して、ステップｃ１０に移る。前記分離度をＰとすると、分離度は、第１サンプル領域の平均輝度をμ０とし、第１近傍領域の平均輝度をＭｉとし、第１サンプル領域および第１近傍領域の輝度の標準偏差をσとすると、次式（６）によって表される。
Ｐ＝（μ０−Ｍｉ）／σ×１００％ …（６）
【０１２７】
分離度は、第１サンプル領域と第１近傍領域との分離のしやすさを示す尺度である。この分離度が大きくなるほど、第１サンプル領域と第１近傍領域との分離がよい、つまり第１サンプル領域の抽出精度がよい。分離度を式（６）のように定義することによって、複数のノイズ除去処理のうちから、前記ノイズ除去処理後の原画像１１のサンプル図形１２に対応する領域の輝度と、その近傍領域の輝度との差が最も大きくなるようなノイズ除去処理を効率よく選択することができる。
【０１２８】
ステップｃ１０では、複数の原画像１１に全てのノイズ除去処理をそれぞれ実行して得られる全ての第１処理画像について、分離度の算出を行ったか否かを判断する。ここで、全ての第１処理画像について、分離度の算出を行ったと判断した場合、ステップｃ１１に移る。一方、ステップｃ１０で、全ての第１処理画像について、分離度の算出を行ってはいないと判断した場合、ステップｃ９に移り、分離度を算出していない第１処理画像の分離度を算出する。
【０１２９】
ステップｃ１１では、複数のノイズ除去処理のうち、同じノイズ除去処理を実行して得られる各第１処理画像における輝度の分離度の平均を算出して、ステップｃ１２に移る。以下、前記分離度の平均を平均分離度と記載する。
【０１３０】
ステップｃ１２では、ステップｃ１１で算出した平均分離度に基づいて、各処理モジュールごとに、平均分離度が最も大きくなるノイズ除去処理を選択して、ステップｃ１３に移り、動作処理を終了する。たとえばノイズ除去処理が、前述した移動平均処理およびメディアンフィルターからなる場合、移動平均処理を実行して処理された原画像１１のうち平均分離度が最も大きくなるものをノイズ除去処理として選択し、メディアンフィルターを実行して処理された原画像１１のうち最も平均分離度が大きくなるものをノイズ除去処理として選択する。
【０１３１】
たとえば、前処理選択手段１７によって選択されたノイズ除去処理を実行して処理された原画像１１を、２値化するための２値化処理を選択する場合、全てのノイズ除去処理のうちで、分離度が最大となるノイズ除去処理によって処理された原画像１１を用いて２値化処理を選択するよりも、全てのノイズ除去処理のうちで分離度が最大ではないが前記分離度が最大となるノイズ除去処理の処理モジュールとは異なる処理モジュールによるノイズ除去処理のうち、分離度が最大となるノイズ除去処理を用いて２値化処理を選択する方が、結果として原画像１１のサンプル図形１２に対応する領域の抽出精度が向上する場合がある。
【０１３２】
ステップｃ１２では、各処理モジュールごとに、分離度が最も大きくなるノイズ除去処理を選択するので、前処理選択手段１７によって選択されたノイズ除去処理を実行した原画像１１を用いて、後述する２値化処理選択手段１８が２値化処理を選択することによって、構成される処理手順の精度を向上させることができる。
【０１３３】
このように前処理選択手段１７は、ノイズ除去処理を実行して処理された原画像１１のサンプル図形１２に対応する領域の輝度分布３８と、その近傍領域との輝度分布３９とに基づいて、処理速度を優先する、または分離度を優先するノイズ除去処理を選択することができ、精度を落とさずに、処理時間の短い処理手順を構成することができる。これによってエキスパートシステムにおいて、ノイズを除去するノイズ除去処理の処理速度を調整して処理手順を構成することができ、処理手順の生成後に、ノイズ除去処理の処理速度の調整をできるだけ少なくすることができる。
【０１３４】
本実施の形態では、ステップｃ２で第１サンプル領域の輝度分布３８を算出した後、ステップｃ３で第２近傍領域の輝度分布３９を算出しているが、本発明の実施の他の形態において、前記ステップｃ２とステップｃ３とは、順序が逆になってもよい。
【０１３５】
また本実施の形態では、ステップｃ１０で、各処理モジュールごとに、分離度が最も大きくなるノイズ除去処理を選択しているが、本発明の他の実施の形態では、平均分離度が最も大きくなるノイズ除去処理を１つ選択してもよい。この場合、後述する２値化処理選択手段１８における処理時間を短縮することができる。
【０１３６】
また本実施の形態では、不感帯領域作成手段１５によって、処理対象から除外される不感帯領域３３を設けるので、図１３に示すフローチャートのステップｃ４において算出される第１サンプル領域の輝度分布３８と第１近傍領域の輝度分布３９との重なりを抑制することができる。したがって前処理選択手段１７において、最速の処理が選択される可能性が高くなり、構成された処理手順に従う処理を実行するときの処理時間を可及的に短縮することができる。
【０１３７】
２値化処理選択手段１８は、前記複数の画像処理手段１３の１つを構成する。２値化処理選択手段１８は、第１処理画像を２値画像にする複数の２値化処理を実行し、前記複数の２値化処理を実行して処理した第１処理画像のサンプル図形１２に対応する領域とサンプル図形１２との一致度をそれぞれ算出して、複数の２値化処理から前記一致度が最大となるような２値化処理を選択する。以後、２値化処理を実行して処理した第１処理画像を、第２処理画像と記載する場合がある。以後、第２処理画像のサンプル図形１２に対応する領域を、第２サンプル領域と記載する場合がある。第２サンプル領域は、前述したサンプル領域３１に対応する。
【０１３８】
まず２値化処理選択手段１８は、前処理選択手段１７によって選択されたノイズ除去処理を実行して処理した複数の原画像１１、つまり複数の第１処理画像を２値化するためのしきい値を、段階的に代えて２値化処理を実行する。たとえば、原画像１１の輝度が２５６（８ビット）段階であれば、しきい値を１〜２５５に段階的に変化させて、２値化処理を実行する。前処理選択手段１７によって選択されたノイズ除去処理が複数ある場合、それぞれのノイズ除去処理を実行して得られる第１処理画像に対して、２値化処理を実行する。
【０１３９】
２値化処理選択手段１８は、第１処理画像の第１サンプル領域の輝度が第１近傍領域の輝度よりも大きい場合は、しきい値以上を１とする２値化処理を行い、第１サンプル領域の輝度が第１近傍領域の輝度未満である場合は、しきい値以下を１とする２値化処理を行う。これによって、２値画像である第２処理画像が得られる。
【０１４０】
第２値化処理選択手段１８は、第２サンプル領域とサンプル図形１２との一致度Ｐｅｖが最大となるような２値化処理を選択する。ここで、第２サンプル領域、つまり前記第２処理画像中でサンプル図形１２と共通部分をもつ抽出図形の全体と、サンプル図形１２との一致度Ｐｅｖは、次式（７）で与えられる。
Ｐｅｖ＝Ｓ０／Ｓ１ …（７）
ここに、Ｓ０＝両図形の共通部分の面積
Ｓ１＝両図形の和集合の面積
【０１４１】
一致度は、比較する図形が一致する度合いを示す尺度である。２値化処理選択手段１８は、前記一致度が最大となるようなしきい値を決定する。前記一致度が最大となるしきい値が多数存在する場合には、同じ一致度となるしきい値の範囲を求め、この範囲の中央値をしきい値とする。つまり、たとえばしきい値が８０から１００の全ての範囲で一致度が同じ場合、２値化処理選択手段１８は、前記しきい値を９０に決定する。
【０１４２】
２値化処理選択手段１８は、同じ２値化処理を実行して得られる各第２処理画像における一致度の平均を算出して、この算出された平均一致度が最大となる２値処理を選択する。
【０１４３】
前述した前処理選択手段１７によって選択されたノイズ除去処理が複数ある場合、２値化処理選択手段１８は、それぞれのノイズ除去処理を実行して処理した原画像１１に対して、複数の２値化処理を実行して、前述した一致度が最大となる１つの２値化処理を選択する。これによって、２値化処理選択手段１８によって選択された２値化処理を実行して一致度が最大となるときに、この２値化処理を実行した第１処理画像を得るノイズ除去処理が、エキスパートシステムにおける処理手順を構成する処理とする。
【０１４４】
図形融合処理生成手段１９は、前記複数の画像処理手段１３の１つを構成する。図形融合処理生成手段１９は、第２処理画像に複数の図形融合処理を実行し、前記複数の図形融合処理を実行して得られる画像のサンプル図形１２に対応する領域とサンプル図形１２との一致度を算出する。図形融合処理生成手段１９は、前記一致度が、前記図形融合処理前の第２処理画像のサンプル図形１２に対応する領域とサンプル図形１２との一致度よりも大きくなる場合には、複数の図形融合処理の中から最も一致度が大きくなる図形融合処理を選択し、一致度が変わらない、または一致度が小さくなる場合には、図形融合処理を行わないことを選択する。
【０１４５】
まず図形融合処理生成手段１９は、前処理選択手段１７によって選択されたノイズ除去処理のうち、２値化処理選択手段１８によって用いられた第１処理画像を原画像１１から得ることができるノイズ除去処理と、２値化処理選択手段１８によって選択された２値化処理とを実行して処理した複数の原画像１１、つまり複数の第２処理画像に、それぞれ図形融合処理を行う。図形融合処理は、言い換えれば連結成分処理であって、雑音を除去する処理である。図形融合処理は、収縮処理および膨張処理の順番とその組合せによって定まる。まず、図形融合処理生成手段１９は、複数の図形融合処理のすべてを実行して第２処理画像を処理する。
【０１４６】
本実施の形態では図形融合処理生成手段１９は、図形融合処理として、たとえば「膨張処理→収縮処理」の膨張処理（１回〜２回）と収縮処理（１回〜５回）の組合せによる４つの処理を実行する。図形融合処理生成手段１９は、第２処理画像に対して前記４つの処理を実行して得られる画像のサンプル図形１２に対応する領域とサンプル図形１２との一致度が、前記図形融合処理前の第２処理画像のサンプル図形１２に対応する領域とサンプル図形１２との一致度よりも大きくなる場合には、複数の図形融合処理の中から最も一致度が大きくなる図形融合処理を選択する。前記一致度は、上述した式（７）によって同様に求められる。
【０１４７】
図形融合処理生成手段１９は、各第２処理画像に対して同じ図形融合処理を実行して得られる図形における一致度の平均を算出して、この算出された一致度が最大となる図形融合処理を選択する。
【０１４８】
また図形融合処理生成手段１９は、前記４つの処理を実行して得られる画像のサンプル図形１２に対応する領域とサンプル図形１２との一致度が、前記図形融合処理前の第２処理画像のサンプル図形１２に対応する領域とサンプル図形１２との一致度よりも大きくなる場合に、図形融合処理を選択するのであり、前記４つの処理を実行して算出された一致度が同じ場合は、図形融合処理の処理回数が少ないものを選択する。これによって、構成される処理手順に従う処理を実行したときの計算量を低減することができ、処理時間を可及的に短くすることができる。
【０１４９】
フィルター処理生成手段２０は、前記複数の画像処理手段１３の１つを構成する。フィルター処理生成手段２０は、原画像１１に処理手順に従う複数の処理を実行して得られる画像から、この画像のサンプル図形１２に対応する成分の特徴量よりも大きな特徴量および小さな特徴量を有する成分を除去するフィルター処理を生成する。原画像１１に処理手順に従う複数の処理を実行して得られる画像とは、原画像１１に上述した前処理選択手段１７によって選択されたノイズ除去処理、２値化処理選択手段１８によって選択された２値化処理、および図形融合処理生成手段１９によって選択された図形融合処理を実行して得られる画像、または原画像１１に上述した前処理選択手段１７によって選択されたノイズ除去処理、２値化処理選択手段１８によって選択された２値化処理を実行して得られる画像であり、以後、原画像１１に処理手順に従う複数の処理を実行して得られる画像を対象画像と記載する場合がある。
【０１５０】
フィルター処理生成手段２０の動作処理を概略的に述べる。フィルター処理生成手段２０は、対象画像のサンプル図形１２に対応する成分の最小特徴量および最大特徴量を算出し、また対象画像に含まれる各成分の特徴量を算出する。またフィルター処理生成手段２０は、前記最小特徴量に予め定める定数を乗算した値を下限評価値とし、対象画像に含まれる成分のうち少なくとも１つの成分の特徴量が前記下限評価値よりも小さな場合に、前記下限評価値を下限しきい値として、この下限しきい値よりも小さな特徴量を有する成分を対象画像から除去するフィルター処理を生成する。
【０１５１】
またフィルター処理生成手段２０は、前記最大特徴量に予め定める定数を乗算した値を上限評価値とし、対象画像に含まれる成分のうち少なくとも１つの成分の特徴量が前記上限評価値よりも大きな場合に、前記上限評価値を上限しきい値としてこの上限しきい値よりも大きな特徴量を有する成分を対象画像から除去するフィルター処理を生成する。
【０１５２】
図１８は、フィルター処理生成手段２０の動作処理を示すフローチャートである。ステップｄ０において、対象画像が入力されると、ステップｄ１に移る。ステップｄ１では、サンプル図形１２のラベリング処理を行って、ステップｄ２に移る。サンプル図形１２のラベリング処理とは、サンプル図形１２においてつながっている成分、つまり連結成分に同じラベルを付し、１つの連結成分とは異なる連結成分には、異なるラベルを付すことである。前記ラベルは、たとえば番号である。
【０１５３】
ステップｄ２では、ステップｄ１でラベルを付したサンプル図形１２の各ラベルの成分に対応する対象画像の連結成分の特徴量を算出して、ステップｄ３に移る。本実施の形態において、前記特徴量は、面積を表す画素数である。本実施の形態では、特徴量を画素数とするが、本発明の実施の他の形態では、前記特徴量は成分の周囲長などであってもよい。
【０１５４】
ステップｄ３では、エキスパートシステムに入力される複数の原画像１１を処理して得られる全ての対象画像と、前記複数原画像１１に対応する複数のサンプル図形１２とについて、ステップｄ１およびステップｄ２の処理を行ったか否かを判断する。ステップｄ３で、エキスパートシステムに入力される複数の原画像１１を処理して得られる全ての対象画像と、前記原画像１１に対応するサンプル図形１２とについて、ステップｄ１およびステップｄ２の処理を行ったと判断した場合には、ステップｄ４に移る。一方、ステップｄ３で、エキスパートシステムに入力される複数の原画像１１を処理して得られる全ての対象画像と、前記複数の原画像１１に対応する複数サンプル図形１２とについて、ステップｄ１およびステップｄ２の処理を行っていないと判断した場合には、ステップｄ１に移る。
【０１５５】
ステップｄ４では、対象画像のサンプル図形１２に対応する成分の最大特徴量および最小特徴量とを求め、下限評価値と上限評価値とを算出して、ステップｄ５に移る。ここではまず、各対象画像の各サンプル図形１２に対応する成分の特徴量を算出し、この中から最大特徴量と最小特徴量とを算出する。最小特徴量および最大特徴量は、たとえば特徴量が面積を表す画素数であるとすると、最大面積を表す最大画素数および最小面積を表す最小画素数である。
【０１５６】
図１９は、対象画像に含まれる成分の特徴量の分布の一例を示す図である。図１９において、横軸は特徴量を表し、縦軸は成分の数を表す。つまり図１９は、横軸に特徴量を取り、縦軸に成分の数を取る特徴量ヒストグラムを概略的に示す図である。図１９では、対象画像のサンプル図形１２に対応する成分の特徴量よりも小さな特徴量を有する成分および大きな特徴量を有する成分が対象画像に含まれている場合の特徴量の分布を示す。具体的には、対象画像のサンプル図形１２に対応する成分の特徴量の分布４１と、対象画像のサンプル図形１２に対応する成分の特徴量よりも小さな特徴量を有する成分の特徴量の分布４２と、対象画像のサンプルに対応する領域の特徴量よりも大きな特徴量を有する成分の特徴量の分布４３とを示している。
【０１５７】
下限評価値は、最小特徴量に予め定める定数を乗算した値である。下限評価値をＰ１とし、対象画像のサンプル図形１２に対応する領域の最小特徴量をＳｍｉｎとし、予め定める定数をβＬとすると、下限評価値Ｐ１は、式（８）によって算出される。
Ｐ１＝Ｓｍｉｎ×βＬ …（８）
【０１５８】
また上限評価値は、最大特徴量に予め定める定数を乗算した値である。上限評価値をＰ２とし、対象画像のサンプル図形１２に対応する領域の最大特徴量をＳｍａｘとし、予め定める定数をβＨとすると、上限評価値Ｐ２は、式（９）によって算出される。
Ｐ２＝Ｓｍａｘ×βＨ …（９）
【０１５９】
式（８）のβＬおよび式（９）のβＨは、本件発明者の実験結果から、たとえばβＬ＝１／５、βＨ＝５とする。
【０１６０】
ステップｄ５では、複数の対象画像のうちで、１つの対象画像の全領域にラベリング処理を行って、ステップｄ６に移る。ラベリング処理は、上述したサンプル図形１２のラベリング処理と同様な処理であり、対象画像の全領域の各連結成分にラベルを付す。
【０１６１】
ステップｄ６では、ステップｄ５においてラベリング処理された各ラベルに対応する成分の特徴量を算出して、ステップｄ７に移る。
【０１６２】
ステップｄ７では、ステップｄ６で算出された各ラベルに対応する成分の特徴量と、上述したステップｄ４において算出された下限評価値とを比較し、下限評価値よりも小さな特徴量があるか否かを判断する。ステップｄ７において下限評価値よりも小さな特徴量があると判断した場合、ステップｄ８に移る。下限評価値よりも小さな特徴量がある場合とは、対象画像が、図１９に示す特徴量の分布４２を含むような場合である。一方ステップｄ７において、下限評価値よりも小さな特徴量が無いと判断した場合、ステップｄ９に移る。
【０１６３】
ステップｄ８では、下限評価値を下限しきい値として設定し、ステップｄ９に移る。
【０１６４】
ステップｄ９では、ステップｄ６で算出された各ラベルの対応する成分の特徴量と、上述したステップｄ４において算出された上限評価値とを比較し、上限評価値よりも大きな特徴量があるか否かを判断する。ステップｄ９において上限評価値よりも大きな特徴量があると判断した場合、ステップｄ１０に移る。上限評価値よりも大きな特徴量がある場合とは、対象画像が、図１９に示す特徴量の分布４３を含むような場合である。一方ステップｄ９において、上限評価値よりも大きな特徴量が無いと判断した場合、ステップｄ１１に移る。
【０１６５】
ステップｄ１０では、上限評価値を上限しきい値として設定し、ステップｄ１１に移る。
【０１６６】
ステップｄ１１では、全ての対象画像についてステップｄ５からステップｄ１０の処理を行ったか否かを判断する。ステップｄ１１で、全ての対象画像に対してステップｄ５からステップｄ１０までの処理を行ったと判断した場合には、ステップｄ１２に移る。一方、ステップｄ１１で、全ての対象画像に対して、ステップｄ５からステップｄ１０までの処理を行っていないと判断した場合には、ステップｄ５に戻り、全ての対象画像に対してステップｄ５からステップｄ１０までの処理が終了するまで、ステップｄ５からステップｄ１０までの動作を繰り返す。
【０１６７】
ステップｄ１２では、下限しきい値または上限しきい値が設定されているか否かを判断する。ステップｄ１２において、上限しきい値または下限しきい値が設定されていると判断した場合、ステップｄ１３に移る。
【０１６８】
ステップｄ１３では、フィルター処理有りの処理設定を行い、ステップｄ１５に移り動作処理を終了する。つまりステップｄ１３では、エキスパートシステムにおいてフィルター処理が含まれる処理手順を構成するために、フィルター処理を生成する。ステップｄ１３では、下限しきい値が設定されている場合、前記下限しきい値よりも小さな特徴量を有する成分を除去するフィルター処理を生成する。また上限しきい値が設定されている場合、前記上限しきい値よりも大きな特徴量を有する成分を除去するフィルター処理を生成する。また下限しきい値および上限しきい値の両者が設定されている場合、前記下限しきい値よりも小さな特徴量を有する成分を除去するフィルター処理と前記上限しきい値よりも大きな特徴量を有する成分を除去するフィルター処理とを生成する。これによって、フィルター処理生成手段２０によって生成されるフィルター処理を、原画像１１からサンプル図形１２に近い図形を抽出する処理手順に従う処理の１つとするときに、前記処理手順に従う処理に不必要なフィルター処理が含まれることがない。
【０１６９】
これによって、エキスパートシステムが構成する処理手順にフィルター処理を含むことができ、２値化処理の後、または図形融合処理の後に、フィルター処理を行う処理手順が構成することができる。
【０１７０】
一方、ステップｄ１２において、上限しきい値または下限しきい値が設定されていないと判断した場合、ステップｄ１４に移る。ステップｄ１４では、フィルター処理無しの処理設定を行い、ステップｄ１５に移り、動作処理を終了する。つまりステップｄ１４では、フィルター処理を行わないように設定する。
【０１７１】
以上のように、フィルター処理生成手段２０を設けることによって、対象画像におけるノイズ成分を識別して、このノイズ成分を除去することができるフィルター処理を生成することができる。このフィルター処理では、対象画像に含まれる成分のうち予め設定したしきい値を超える特徴量を有する成分がある場合には、拾いすぎ成分と判断して、前記成分を除去する。
【０１７２】
対象画像には、サンプル図形１２に近い特徴量をもつ成分とともに、サンプル図形１２よりも大きな特徴量をもつ成分およびサンプル図形１２よりも小さな特徴量をもつ成分が含まれる場合がある。サンプル図形１２よりも大きな特徴量および小さな特徴量をもつ成分とはノイズ成分であると考えられる。前述したフィルター処理生成手段２０によって生成されたフィルター処理を実行して、処理手順に従って複数の処理を実行して得られる画像を処理すると、この画像に含まれる成分のうちサンプル図形１２とは全く異なる特徴を有するノイズ成分を取り除くことができる。
【０１７３】
したがって、フィルター処理生成手段２０によって生成されるフィルター処理を、原画像１１からサンプル図形１２に近い図形を抽出する処理手順に従う複数処理の１つとすることによって、より信頼性の高い図形を抽出する処理手順を構成することができる。
【０１７４】
また、対象画像に含まれるサンプル図形１２に近い図形は、完全にサンプル図形１２と一致しているとは限らない。フィルター処理生成手段２０は、前述の最小特徴量Ｓｍｉｎに予め定める定数βＬを乗算した値とし、また前記上限評価値を前述の最大特徴量Ｓｍａｘに予め定める定数βＨを乗算した値とするので、サンプル図形１２に近い図形を除去することなく、このサンプル図形１２に近い図形を確実に原画像１１から抽出するフィルター処理を生成することができる。
【０１７５】
またフィルター処理生成手段２０は、前述したように、前記下限しきい値よりも小さな特徴量を有する成分を除去するフィルター処理を生成する、前記上限しきい値よりも大きな特徴量を有する成分を除去するフィルター処理を生成する、または前記下限しきい値よりも小さな特徴量を有する成分を除去するフィルター処理と前記上限しきい値よりも大きな特徴量を有する成分を除去するフィルター処理とを生成することができる。
【０１７６】
したがって、フィルター処理生成手段２０によって生成されるフィルター処理を含んで処理手順を構成することによって、処理手順に従う処理を実行して原画像１１を処理したときに、処理時間の延長を可及的に少なくし、かつノイズ成分の少ないサンプル図形１２に近い図形を得ることができる。
【０１７７】
安定度検証手段２１は、複数の原画像１１の輝度が変化しても、前記画像処理手順設計手段２５によって構成された処理手順に従う複数の処理を実行することによって、原画像１１からサンプル図形１２に近い図形を安定して抽出することができるか否かを示す安定度を出力する。
【０１７８】
安定度検証手段２１は、前記処理手順に従う複数の処理を実行して得られる基処理画像５１の抽出画素数と、前記処理手順に従う複数の処理のうち、予め定める処理を変更した変更処理手順に従う複数の処理を実行して得られる変更処理画像５２の抽出画素数とを算出し、基処理画像５１の抽出画素数と変更処理画像５２の抽出画素数との比率から安定度を算出する。前記抽出画素数とは、基処理画像５１および変更処理画像５２の輝度が予め定めるしきい値以上の画素数または予め定めるしきい値未満の画素数である。
【０１７９】
基処理画像５１は、前述した前処理選択手段１７、２値化処理選択手段１８、図形融合処理生成手段１９およびフィルター処理生成手段２０によって選択および生成された各処理を実行して得られる。
【０１８０】
変更処理画像５２は、処理手順に従う複数の処理のうち、前記２値化処理選択手段１８によって選択された２値化処理を、この２値化処理におけるしきい値を予め定める値だけ変更した２値化処理に代えて各処理を実行することによって、得られる。
【０１８１】
図２０は、安定度検証手段２１における処理手順を示すフローチャートである。また図２１は、安定度検証手段２１によって処理される原画像１１と、基処理画像５１および変更処理画像５２とを示す図である。図２１には、異なる２つの変更処理画像５２ａおよび５２ｂを示す。以後、これらの変更処理画像５２ａ，５２ｂをまとめて変更処理画像５２と記載する場合がある。またここでは、サンプル領域３１の輝度の平均が近傍領域３２の輝度の平均よりも高い場合について説明する。
【０１８２】
エキスパートシステムにおいて、複数の原画像１１からサンプル図形１２に近い図形を抽出する１つの処理手順が構成されると、ステップｅ０からステップｅ１に移る。ステップｅ１では、１つの原画像１１に前記処理手順に従う処理を実行して得られる基処理画像５１の総抽出画素数Ａｒｅａ１ｉを求め、ステップ２に移る。ここで、基処理画像５１の総抽出画素数Ａｒｅａ１ｉとは、２値化処理においてしきい値以上を１とした場合には、画素値が１の画素数であり、２値化処理においてしきい値以下を１とした場合には、画素値が０の画素数である。また、基処理画像５１の総抽出画素数を表すＡｒｅａ１ｉのｉは、０からＮまでのいずれか１つの値とする。前記Ｎは、エキスパートシステムに入力される原画像１１の総数から１を減算した数である。前記しきい値は、たとえば基処理画像５１のサンプル図形１２に対応する領域の輝度値の平均値と、その近傍領域の輝度値の平均値との中間値に選ばれる。
【０１８３】
ステップｅ２では、上述した２値化処理選択手段１８によって選択された２値化処理を、この２値化処理で用いられるしきい値を＋γだけ変更した変更２値化処理に代えて、処理手順に従う処理を実行して得られる第１変更処理画像５２の総抽出画素数Ａｒｅａ２ｉと、２値化処理選択手段１８によって選択された２値化処理を、この２値化処理で用いられるしきい値を−γだけ変更した変更２値化処理に代えて、処理手順に従う処理を実行して得られる第２変更処理画像５２の総抽出画素数Ａｒｅａ３ｉを求めて、ステップｅ３に移る。本件発明者の実験結果から、前述の値γは、しきい値×０．０１〜しきい値×０．２０の間に選ばれ、好ましくはしきい値×０．０５に選ばれる。
【０１８４】
ステップｅ３では、しきい値を＋γだけ変更した変更２値化処理を処理手順に従う複数の処理の１つとする場合の安定度と、しきい値を−γだけ変更した変更２値化処理を処理手順に従う複数の処理の１つとする場合の安定度を算出する。安定度は、前述したＡｒｅａ１ｉおよびＡｒｅａ２ｉの比率と、Ａｒｅａ１ｉおよびＡｒｅａ３ｉと比率から算出される。安定度は、次式（１０）および（１１）によって算出される。ここで、Ｐ２ｉは、しきい値を＋γだけ変更した変更２値化処理を処理手順に従う複数の処理の１つとする場合の安定度を示す。Ｐ３ｉは、しきい値を−γだけ変更した変更２値化処理を処理手順に従う複数の処理の１つとする場合の安定度を示す。
Ｐ２ｉ＝Ａｒｅａ２ｉ／Ａｒｅａ１ｉ×１００％ …（１０）
Ｐ３ｉ＝Ａｒｅａ３ｉ／Ａｒｅａ１ｉ×１００％ …（１１）
【０１８５】
次にステップｅ４に移り、ステップｅ４では、全ての原画像１１を処理して安定度を算出したか否かを判断する。ステップｅ４で、全ての原画像１１を処理して安定度を算出したと判断した場合は、ステップｅ５に移る。一方、ステップｅ４で、全ての原画像１１を処理して安定度を求めていないと判断すると、ステップｅ１に移り、ステップｅ１からステップｅ３までの動作処理を繰り返す。
【０１８６】
ステップｅ５では、式（１０）によって算出した安定度Ｐ２ｉのうち最小値と、式（１１）によって算出した安定度Ｐ３ｉのうち最大値を求める。式（１０）によって算出した安定度Ｐ２ｉのうち最小値をＰ２ｍｉｎとし、式（１１）によって算出した安定度Ｐ３ｉのうち最大値をＰ３ｍａｘとする。
【０１８７】
次にステップｅ６に移り、ステップｅ５で算出したＰ２ｍｉｎおよびＰ３ｍａｘが、以下（１２）の式を満たすか否かを判断する。
｛Ｐ２ｍｉｎ≧η１｝＆｛Ｐ３ｍａｘ≦η２｝ …（１２）
【０１８８】
式（１２）において、η１は、安定基準下限値を示し、η２は、安定基準上限値を示す。本件発明者の実験結果から、安全基準下限値η１は、７０〜１００％の間に選ばれ、好ましくは、９５％に選ばれる。安定基準上限値η２は、１００〜１３０％の間に選ばれ、好ましくは１０５％に選ばれる。
【０１８９】
ステップｅ６において、式（１２）を満たすと判断した場合には、ステップｅ７に移る。ステップｅ６において、式（１２）を満たすと判断する場合には、たとえば図２１に示す変更処理画像５２ｂが得られる。
【０１９０】
一方ステップｅ６において、式（１２）満たさないと判断した場合は、ステップｅ８に移る。ステップｅ６において、式（１２）を満たさないと判断した場合には、たとえば図２１に示す変更処理画像５２ａが得られる。
【０１９１】
ステップｅ７では、最小安定度Ｐ２ｍｉｎおよび最大安定度Ｐ３ｍａｘを出力するとともに、前記処理手順に従う複数の処理は、複数の原画像１１の輝度の変化に対して安定であることを示す情報を出力して、ステップｅ９に移り、動作処理を終了する。
【０１９２】
ステップｅ８では、最小安定度Ｐ２ｍｉｎおよび最大安定度Ｐ３ｍａｘを出力するとともに、前記処理手順に従う複数の処理は、複数の原画像１１の輝度の変化に対して不安定であることを示す情報を出力して、ステップｅ９に移り、動作処理を終了する。
【０１９３】
以上のように安定度検証手段２１は、複数の原画像１１の輝度が変化しても、処理手順に従う複数の処理を実行することによって原画像１１からサンプル図形１２に近い図形を安定して抽出することができるか否かを示す安定度を出力する。したがって、前記処理手順に従う複数の処理を実行して得られる画像が、輝度の変化に対して安定した処理手順に従う複数の処理によって得られる画像であるのか否かを知ることができる。また前記安定度の高い処理手順に従う複数の処理によって得られる画像であれば、この画像に不具合が生じている場合に、この不具合の原因が被写体にあることを限定することができる。
【０１９４】
また安定度検証手段２１は、安定度を算出するために、原画像１１とこの原画像１１の輝度を変更した前記原画像１１とは異なる原画像１１とに、実際に処理手順に従う複数の処理を実行して得られる画像を比較するといった処理を行わない。したがって、１つの原画像１１について、この原画像１１の輝度を変更した複数の原画像１１を入力する必要が無く、１つの原画像１１から処理手順の安定度を容易に算出することができ、安定度算出の処理時間を可及的に短くすることができる。
【０１９５】
また安定度検証手段２１は、２値化処理のしきい値を予め定める値だけ変更して変更処理手順を生成する。したがって、２値化処理のしきい値を変更するという極めて容易な処理によって、変更処理手順を作成することができ、安定度を効率よく算出することができる。
【０１９６】
電子カメラなどの撮像手段によって撮像される画像を原画像１１として入力する場合、原画像１１の輝度は、撮像手段が撮像する被写体を照らす照明によって決まる。照明は、時間によって微妙に変動することが知られている。このため、同じ被写体を撮像手段によって撮像する場合であっても、入力される原画像１１の輝度が異なる場合がある。先行技術では、構成された処理手順に従う処理を実行して得られた画像に不具合が生じている場合、照明に原因があるのか、あるいは被写体に原因があるのか、いずれに問題があるのかを特定することが難しい。
【０１９７】
本発明では、安定度検証手段２１によって出力される安定度が上述した式（１２）を満たす場合、時間とともに微妙に変化する照明などの環境の変化に対して頑強であるので、照明などが変動してもサンプル図形１２に対応する領域を安定して抽出できる。したがって、エキスパートシステムが抽出する処理手順の信頼性が保証され、エキスパートシステムを画像処理装置に組み込んで使用することができる。また、安定度検証手段２１によって出力される安定度が上述した式（１２）を満たす場合で、処理された画像に不具合がある場合、照明が原因でないので、原因の究明の対象を被写体に限定することができる。
【０１９８】
前述したエキスパートシステムによって構成された処理手順に従う複数の処理を実行して、原画像１１と同様な画像を処理することによって、この画像からサンプル図形１２に近い図形を抽出することができる。
【０１９９】
前述した本実施の形態のエキスパートシステムでは、複数の設計標本、つまり複数の原画像１１および原画像１１に対応するサンプル図形１２から、処理手順を構成することによって、複数の原画像１１およびそれに対応するサンプル図形１２間の処理手順の変動が吸収され、より安定した処理手順を構成することができる。
【０２００】
画像の全体的な輝度値レベルや抽出する対象の大きさなどの特徴が個々の原画像１１およびそれに対応するサンプル図形１２間で少しずつ異なっている場合、一組の原画像１１およびサンプル図形１２によって構成された処理手順は、他の原画像１１に対しては良好に働かないことがある。これに対して、多数組の原画像１１およびそれに対応するサンプル図形１２を用いた手順構成では、それらの画像間の平均的な輝度値の変化や対象の大きさの変化などの影響を緩和することができるように、パラメータの値や処理の種類を組込むことができる。
【０２０１】
これによって、エキスパートシステムがユーザの意図をより正確に理解することができる。すなわちエキスパートシステムは、ユーザの処理の目的をより明確に把握することができ、その結果を処理手順の中に反映することができる。
【０２０２】
上述したエキスパートシステムでは、複数の原画像１１を入力しているが、入力する原画像１１は、１つであってもよい。
【０２０３】
本発明の実施の他の形態のエキスパートシステムでは、前述した実施の形態のエキスパートシステムにおいて、前処理選択手段１７、２値化処理選択手段１８、図形融合処理生成手段１９における動作処理が異なり、他の構成は同様である。本実施の形態のエキスパートシステムは、入力する原画像１１が１つである場合に特化した処理を行う。また、本実施の形態において、前記実施の形態のエキスパートシステムに対応する構成には、同一の符号を付す。
【０２０４】
図２２は、本発明の他の実施の形態のエキスパートシステムにおける前処理選択手段１７の動作処理を示すフローチャートである。図２２に示す本実施の形態のエキスパートシステムにおける前処理選択手段１７の動作処理は、基本的には図１５に示す前述の実施の形態のエキスパートシステムにおける前処理選択手段１７の動作処理からステップｃ６およびステップｃ１２を除いて構成される。
【０２０５】
１組の設計標本が入力されると、ステップｆ０からステップｆ１に移る。ステップｆ１では、原画像１１に複数のノイズ除去処理を実行して処理して、ステップｆ２に移る。ステップｆ２では、原画像１１に対して全てのノイズ除去処理を実行して処理するときに、同時に各ノイズ除去処理による処理時間を算出する。
【０２０６】
前処理選択手段１７は、実行可能な全てのノイズ除去処理を実行して、原画像１１からノイズを除去する。前処理選択手段１７には、ノイズ除去処理として複数の処理モジュールが用意されている。前記処理モジュールとは、移動平均処理およびメディアンフィルターなどである。本実施の形態では、たとえばノイズ除去処理としては、移動平均処理（１〜５回）およびメディアンフィルター（１〜５回）の２つの処理モジュールがあり、この場合、ステップｆ１では、合計１０種類のノイズ除去処理を実行して、原画像１１のノイズを除去する。
【０２０７】
ステップｆ２では、複数のノイズ除去処理のうち、１つのノイズ除去処理を実行して処理した原画像１１のサンプル図形１２に対応する領域の輝度を算出し、輝度分布を求めて、ステップｆ３に移る。以後、前記ノイズ除去処理後の原画像１１を、第１処理画像と記載する場合がある。またノイズ除去処理後の原画像１１において、サンプル図形１２に対応する領域のことをサンプル領域と記載する場合がある。
【０２０８】
ステップｆ３では、ステップｆ２において輝度を算出した第１処理画像の、近傍領域の輝度を算出し、輝度分布を求めて、ステップｆ４に移る。
【０２０９】
ステップｆ４では、ステップｆ２で求めたサンプル領域の輝度分布、およびステップｆ３で求めた近傍領域の輝度分布から、サンプル領域の輝度分布とその近傍領域との輝度分布とに重なりがあるか否かを算出する。
【０２１０】
ステップｆ５では、全ての第１処理画像について、前記ステップｆ２〜ステップｆ４までの各処理を実行したか否かを判断する。ステップｆ４で、各第１処理画像について前記ステップｆ２〜ステップｆ４までの各処理を実行したと判断した場合、ステップｆ６に移る。一方、ステップｆ５で、全ての第１処理画像について、前記ステップｆ２〜ステップｆ４までの各処理を実行してはいないと判断した場合、ステップｆ２に移り、ステップｆ２およびステップｆ４における各処理を行っていない第１処理画像に対する処理を実行する。
【０２１１】
ステップｆ６では、ステップｆ４でサンプル領域の輝度分布と近傍領域の輝度分布とが重なるか否かを求めた結果を参照して、全てのノイズ除去処理のうち、サンプル領域の輝度分布と、近傍領域の輝度分布とが重ならないノイズ除去処理があるか否かを判断する。サンプル領域の輝度分布と近傍領域の輝度分布と重ならないノイズ除去処理を、重なり無のノイズ除去処理と記載する場合がある。ステップｆ６において、前記重なり無しのノイズ除去処理があると判断した場合には、ステップｆ７に移る。
【０２１２】
ステップｆ７では、重なり無のノイズ除去処理のうち最速処理、つまりノイズ除去処理を実行して処理する時間が最も短いノイズの除去処理を選択して、ステップｆ１１に移り、フローを終了する。重なり無のノイズ除去処理によって原画像１１を処理する場合、いずれのノイズ除去処理を実行しても、サンプル領域と近傍領域とを精度よく分離することができる。つまり、サンプル領域を精度よく抽出することができる。したがってこのような場合では、処理速度が最も速くなるノイズ除去処理を選択することによって、時間がかかるノイズ除去処理における処理時間を短くすることができる。
【０２１３】
一方、ステップｆ６において、前記重なり無しのノイズ除去処理がないと判断した場合には、ステップｆ８に移る。ステップｆ８では、複数のノイズ除去処理のうち１つのノイズ除去処理を実行して処理された原画像１１の分離度を算出して、ステップｆ９に移る。
【０２１４】
ステップｆ９では、全ての第１処理画像について分離度の算出を行ったか否かを判断する。ここで、全ての第１処理画像について、分離度の算出を行ったと判断した場合、ステップｆ１０に移る。一方、ステップｆ９で、全ての第１処理画像について、分離度の算出を行ってはいないと判断した場合、ステップｆ７に移り、分離度を算出していない第１処理画像の分離度を算出する。
【０２１５】
ステップｆ１０では、ステップｆ８で算出した分離度に基づいて、各処理モジュールごとに、分離度が最も大きくなるノイズ除去処理を選択して、ステップｆ１０に移り、動作処理を終了する。たとえばノイズ除去処理が、前述した移動平均処理およびメディアンフィルターからなる場合、移動平均処理を実行して処理された原画像１１のうち分離度が最も大きくなるものをノイズ除去処理として選択し、メディアンフィルターを実行して処理された原画像１１のうち最も分離度が大きくなるものをノイズ除去処理として選択する。
【０２１６】
ステップｆ１０では、各処理モジュールごとに、分離度が最も大きくなるノイズ除去処理を選択するので、前処理選択手段１７によって選択されたノイズ除去処理を実行した原画像を用いて、後述する２値化処理選択手段１８が２値化処理を選択することによって、生成された処理手順の精度を向上させることができる。
【０２１７】
このように前処理選択手段１７は、ノイズ除去処理を実行して処理された原画像１１のサンプル図形に対応する領域の輝度分布と、その近傍領域との輝度分布とに基づいて、処理速度を優先する、または分離度を優先するノイズ除去処理を選択することができ、精度を落とさずに、処理時間の短い処理手順を構成することができる。これによってエキスパートシステムにおいて、ノイズを除去するノイズ除去処理の処理速度を調整して処理手順を構成することができ、処理手順の生成後に、ノイズ除去処理の処理速度の調整をできるだけ少なくすることができる。
【０２１８】
本実施の形態では、ステップｆ２でサンプル領域の輝度分布を算出した後、ステップｆ３で近傍領域の輝度分布を算出しているが、本発明の実施のさらに他の形態において、前記ステップｆ２とステップｆ３とは、順序が逆になってもよい。
【０２１９】
また本実施の形態では、ステップｆ１０で、各処理モジュールごとに、分離度が最も大きくなるノイズ除去処理を選択しているが、本発明の他の実施の形態では、分離度が最も大きくなるノイズ除去処理を１つ選択してもよい。この場合、後述する２値化処理選択手段１８における処理時間を短縮することができる。
【０２２０】
本実施の形態の２処理処理選択手段１８は、前処理選択手段１７によって選択されたノイズ除去処理を実行して処理した原画像１１、つまり第１処理画像を２値化するためのしきい値を、段階的に代えて２値化処理を実行する。２値化処理選択手段１８は、前述した第２処理画像とサンプル図形１２との一致度が最大と成るようなしきい値を決定し、これをしきい値とする２値化処理を選択する。前記一致度が最大となるしきい値が多数存在する場合には、同じ一致度となるしきい値の範囲を求め、この範囲の中央値をしきい値とする。
【０２２１】
前処理選択手段１７によって選択されたノイズ除去処理が複数ある場合、２値化処理選択手段１８は、それぞれのノイズ除去処理を実行して処理した原画像１１に対して、複数の２値化処理を実行して、前述した一致度が最大となる１つの２値化処理を選択する。これによって、２値化処理選択手段１８によって選択された２値化処理を実行して一致度が最大となるときに、この２値化処理する前の第１処理画像を得るノイズ除去処理が、エキスパートシステムにおける処理手順の１つとなる。
【０２２２】
図形融合処理生成手段１９は、第２処理画像に複数の図形融合処理を実行し、前記複数の図形融合処理を実行して得られ画像のサンプル図形に対応する領域とサンプル図形１２との一致度を算出する。図形融合処理生成手段１９は、前記一致度が、前記図形融合処理前の第２処理画像のサンプル図形１２に対応する領域とサンプル図形１２との一致度よりも大きくなる場合には、複数の図形融合処理の中から最も一致度が大きくなる図形融合処理を選択し、一致度が変わらない、または一致度が小さくなる場合には、図形融合処理を行わないことを選択する。
【０２２３】
まず図形融合処理生成手段１９は、前処理選択手段１７によって選択されたノイズ除去処理のうち、２値化処理選択手段１８によって用いられた第１処理画像を原画像１１から得ることができるノイズ除去処理と、２値化処理選択手段１８によって選択された２値化処理とを実行して処理した１つの原画像１１、つまり１つの第２処理画像に、それぞれ図形融合処理を行う。図形融合処理生成手段１９は、複数の図形融合処理のすべてを実行して第２処理画像を処理する。
【０２２４】
本実施の形態では図形融合処理生成手段１９は、図形融合処理として、たとえば「膨張処理→収縮処理」の膨張処理（１回〜２回）と収縮処理（１回〜２回）の組合せによる４つの処理を実行する。図形融合処理生成手段１９は、第２処理画像に前記４つの処理を実行して得られる画像のサンプル図形１２に対応する領域とサンプル図形１２との一致度が、前記図形融合処理前の第２処理画像のサンプル図形１２に対応する領域とサンプル図形１２との一致度よりも大きくなる場合には、複数の図形融合処理の中から最も一致度が大きくなる図形融合処理を選択する。前記一致度は、上述した式（７）によって同様に求められる。
【０２２５】
また、図形融合処理生成手段１９は、前記４つの処理を実行して得られる画像のサンプル図形１２に対応する領域とサンプル図形１２との一致度が、前記図形融合処理前の第２処理画像のサンプル図形１２に対応する領域とサンプル図形１２との一致度よりも大きくなる場合に、図形融合処理を選択するのであり、前記４つの処理を実行して算出された一致度が同じ場合は、図形融合処理の処理回数が少ないものを選択する。これによって、構成される処理手順に従う処理を実行したときの計算量を低減することができ、処理時間を可及的に短くすることができる。
【０２２６】
本実施の形態のエキスパートシステムでは、図１に示す前述の実施の形態のエキスパートシステムよりも動作処理が少ないので、１組の設計標本から処理手順をより短時間で構成することができる。
【０２２７】
本実施の形態のエキスパートシステムは、コンピュータによって実行可能なプログラムによって実現されるので、前記プログラムをコンピュータによって実行させることによって、コンピュータは、前述の各フローチャートに従って動作し、前述のような作用を達成することができる。またこのような処理を、短時間で行うことができる。
【０２２８】
また本発明の実施の他の形態のエキスパートシステムは、前記プログラムを記録した記録媒体によって実現されてもよい。前記記録媒体に記録されたプログラムを、コンピュータに読取らせて実行させることによって、前述の各フローチャートに従って動作し、前述のような作用を達成することができる。また、前述した処理を短時間で行うことができる。また記録媒体を介して、複数のコンピュータにプログラムを容易に供給することができるので、本発明の利用範囲が拡大する。
【０２２９】
上述した各実施の形態では、エキスパートシステムにサンプル図形１２を作成するための情報を入力することによって、サンプル作成手段１４によってサンプル図形１２を作成しているが、本発明の実施の他の形態において、エキスパートシステムにサンプル作成手段１４を設けないで、図３に示すようなサンプル図形１２を別途に作成して、このサンプル図形１２そのものを入力してもよい。
【０２３０】
【発明の効果】
本発明によれば、不感帯領域を作成することによって、サンプル図形が原画像から抽出したい領域の画像と同一でなく、この原画像から抽出したい領域の画像よりも多少大きくなる場合、または小さくなる場合であっても、画像処理エキスパートシステムにおいて構成される処理手順が、サンプル図形が抽出したい領域の画像と同一である場合に構成される処理手順と等しくなる。
【０２３１】
したがって、原画像から抽出したい領域の画像にあわせて、たとえば１画素単位で正確にサンプル図形を作成できない場合であっても、原画像から抽出したい領域にあわせて１画素単位で正確にサンプル図形を作成した場合と同様の評価の結果を得ることができ、処理手順を正しく評価することができる。言い換えるとサンプル図形の精度が多少粗い場合であっても、手順を正しく評価することができる。このため処理手順の構成に対する安定性を向上することができ、エキスパートシステムの評価精度を落とさず、より信頼性の高い図形を抽出する処理手順を構成することができる。これによって、画像処理手順設計エキスパートシステムを画像処理装置に組込むことが可能になる。
【０２３２】
また本発明によれば、不感帯領域作成手段は、原画像のサンプル図形に対応する領域とその近傍領域との境界部よりも内側および外側の両方に、不感帯領域を作成する。したがって、サンプル図形が原画像から抽出したい領域の画像の輪郭線よりも外側に多少大きく場合、および内側に小さくなる場合の両方において、サンプル図形の原画像から抽出したい領域の画像に対する誤差を、より確実に許容することができる。
【０２３３】
また本発明によれば、不感帯領域作成手段は、サンプル図形および近傍領域の輝度分布が重なる場合には、輝度分布の重なる領域を除いて近傍領域を作成する。これによって、原画像のサンプル図形に対応する領域とその近傍領域との輝度差を大きくすることができる。したがって、原画像からサンプル図形に近い図形を抽出するための処理手順を構成するときに、原画像のサンプル図形に対応する領域とその近傍領域とを分離しやすくなるので、より信頼性の高い図形を抽出する処理手順を構成することができる。また、原画像のサンプル図形に対応する領域を除いて近傍領域を作成することによって、処理手順を構成する際の計算処理を低減することができ、処理手順を構成する時間を低減することができる。
【０２３４】
また本発明によれば、原画像のサンプル図形に対応する領域の周囲に近傍領域を作成する。また不感帯領域作成手段は、原画像のサンプル図形に対応する領域と前記近傍領域との境界部よりも外側および外側のうちの少なくともいずれか一方に、処理対象から除外される不感帯領域を作成する。
【０２３５】
不感帯領域を作成することによって、サンプル図形が原画像から抽出したい領域の画像と同一でなく、この原画像から抽出したい領域の画像よりも多少大きくなる場合または小さくなる場合であっても、画像処理手順設計エキスパートシステムにおいて構成される処理手順が、サンプル図形が抽出したい領域の画像と同一である場合に構成される処理手順と等しくなる。
【０２３６】
したがって、原画像から抽出したい領域の画像にあわせて、たとえば１画素単位で正確にサンプル図形を作成できない場合であっても、原画像から抽出したい領域にあわせて１画素単位で正確にサンプル図形を作成した場合と同様の評価の結果を得ることができ、処理手順を正しく評価することができる。言い換えるとサンプル図形の精度が多少粗い場合であっても、手順を正しく評価することができる。このため処理手順の構成に対する安定性を向上することができ、画像処理手順設計エキスパートシステムの評価精度を落とさず、より信頼性の高い図形を抽出する処理手順を構成することができる。
【０２３７】
また本発明によれば、前記プログラムをコンピュータによって実行させることによって、コンピュータは、前述の評価処理方法に従って動作し、前述のような作用を達成することができる。また前記評価処理方法を、短時間で行うことができる。
【０２３８】
また本発明によれば、前記記録媒体に記録されたプログラムを、コンピュータに読取らせて実行させることによって、コンピュータを、前述の評価処理方法に従って動作させることができる。また前記評価処理方法を、短時間で行うことができる。また記録媒体を介して、複数のコンピュータにプログラムを容易に供給することができるので、本発明の利用範囲が拡大する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の一形態の評価処理に特長をもつ画像処理手順設計エキスパートシステムのアルゴリズムを概略的に示す図である。
【図２】エキスパートシステムの基本的な構成を示す機能ブロック図である。
【図３】サンプル作成手段１４によるサンプル２６の作成を説明するための図である。
【図４】対象領域２７の近傍輪郭線の一例を示す図である。
【図５】対象領域２７の近傍輪郭線の他の例を示す図である。
【図６】サンプル作成手段１４の動作処理を説明するためのフローチャートである。
【図７】不感帯作成手段１４によって原画像１１のサンプル図形１２に対応する領域２１の周囲に作成される近傍領域３２および不感帯領域３３を示す図である。
【図８】近傍領域３２および不感帯領域３３を説明する図である。
【図９】不感帯領域作成手段１５の動作処理を示すフローチャートである。
【図１０】不感帯領域作成手段１５によって作成された、サンプル領域３１の輝度分布３１ａおよび近傍領域３２の輝度分布３２ａとの一例を示す図である。
【図１１】サンプル領域３１の輝度分布３２ａと重なっている領域を除いて、近傍領域３２を作成したときの、サンプル領域３１の輝度分布３１ａおよび近傍領域３２の輝度分布３２ｂとの一例を示す図である。
【図１２】サンプル領域３１の輝度分布３１ａおよび背景領域の輝度分布３７ａを示す図である。
【図１３】サンプル領域３１の輝度分布３１ａおよび背景領域の輝度分布３７ａを示す図である。
【図１４】輝度変換判定手段１６の動作処理を示すフローチャートである。
【図１５】前処理選択手段１７の動作処理を示すフローチャートである。
【図１６】第１サンプル領域の輝度分布３８および第１近傍領域の輝度分布３９との一例を示す図である。
【図１７】第１サンプル領域の輝度分布３８および第１近傍領域の輝度分布３９との一例を示す図である。
【図１８】フィルター処理生成手段２０の動作処理を示すフローチャートである。
【図１９】対象画像に含まれる成分の特徴量の分布の一例を示す図である。
【図２０】安定度検証手段２１における処理手順を示すフローチャートである。
【図２１】安定度検証手段２１によって処理される原画像１１と、基処理画像５１および変更処理画像５２とを示す図である。
【図２２】本発明の他の実施の形態のエキスパートシステムにおける前処理選択手段１７の動作処理を示すフローチャートである。
【図２３】先行技術の画像処理手順設計エキスパートシステムのアルゴリズムを概略的に示す図である。
【図２４】原画像１１のサンプル図形１２に対応する領域の周囲に作成される近傍領域８を概略的に示す図である。
【符号の説明】
１１ 原画像
１２ サンプル図形
１３ 画像処理手段
１５ 不感帯領域作成手段
３１ サンプル領域
３２ 近傍領域
３３ 不感帯領域

Claims (6)

1. 原画像および原画像に対応するサンプル図形が入力され、複数の画像処理手段を組合せて、原画像からサンプル図形に近い図形を抽出する処理手順を構成する画像処理手順設計エキスパートシステムであって、
   原画像のサンプル図形に対応する領域の周囲に近傍領域を作成するとともに、原画像のサンプル図形に対応する領域とその近傍領域との境界部よりも外側および内側のうち少なくともいずれか一方に、処理対象から除外される不感帯領域を作成する不感帯領域作成手段を含むことを特徴とする評価処理に特長をもつ画像処理手順設計エキスパートシステム。
2. 前記不感帯領域作成手段は、原画像のサンプル図形に対応する領域とその近傍領域との境界部よりも内側および外側の両方に、不感帯領域を作成することを特徴とする請求項１記載の評価処理に特長をもつ画像処理手順設計エキスパートシステム。
3. 前記不感帯領域作成手段は、原画像のサンプル図形に対応する領域とその近傍領域との輝度分布が重なる場合、輝度分布の重なる領域を除いて近傍領域を作成することを特徴とする請求項１または２記載の評価処理に特長をもつ画像処理手順設計エキスパートシステム。
4. 原画像および原画像に対応するサンプル図形が入力され、複数の画像処理手段を組合せて、原画像からサンプル図形に近い図形を抽出する処理手順を構成する画像処理手順設計エキスパートシステムの評価処理方法であって、
   原画像のサンプル図形に対応する領域の周囲に近傍領域を作成するとともに、原画像のサンプル図形に対応する領域とその近傍領域との境界部よりも外側および内側のうち少なくともいずれか一方に、処理対象から除外される不感帯領域を作成することを特徴とする画像処理手順設計エキスパートシステムの評価処理方法。
5. 請求項４記載の画像処理手順設計エキスパートシステムの評価処理方法をコンピュータによって実行させるためのプログラム。
6. 請求項４記載の画像処理手順設計エキスパートシステムの評価処理方法をコンピュータによって実行させるためのプログラムが記録された記録媒体。

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