JP2005149439A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 画像処理において、同じ背景領域を複数の領域に分割することなく、１つの領域として抽出できるようにする。
【解決手段】 入力画像に対する画像基準位置を設定するための画像基準設定部５と、画像基準位置設定部で設定した画像基準位置に応じて上記入力画像に対応する重みの分布を算出する重み算出部６と、上記入力画像の領域分割処理の開始位置を設定する処理開始位置設定部４と、重み算出部により算出された重みの分布と、処理開始位置設定部で設定された領域分割処理の開始位置とに基づいて、上記入力画像を部分領域に分割する領域分割処理部８とを備える。
【選択図】 図１

Description

この発明は、複数の画素からなる任意の画像を、複数の領域に分割して処理を行う画像処理装置および画像処理方法に関する。

画素から構成される画像を処理する際、背景領域から被写体領域を抽出する場合等、画像を構成する画素がどの領域に属するかを決定する処理が必要になる場合がある。そのため、例えば特許文献１には、ユーザが被写体を含むように大まかに輪郭を指定し、次に画像を表示色が類似する画素群単位の複数の領域に分割し、各領域毎に、当該領域の各画素の係数値を当該画素と輪郭領域内の画素との距離に基づいて決定し、各画素の係数値の総和に応じて当該領域の重み係数を決定し、当該領域の重み係数と判定値（閾値）との大小比較の結果に応じて当該領域を輪郭領域に含めるか否かを決定する構成が開示されている。
このように、従来の領域分割処理では、今どの領域に含まれるか判断しようとしている画素を注目画素と呼ぶ時、注目画素に隣接し、既に属する領域が決定した画素集合に、注目画素が属するか否かの判断を、定数である閾値との比較により行っている。

特開平１０−１８７９３６号公報

特許文献１等に記載の従来の構成では、背景領域を抽出する際に、例えば背景色がグラデーションで変化したりする場合等、同じ背景であるにもかかわらず複数の領域に細かく分割される場合がある。本発明はこのような問題に鑑みなされたものであり、同じ背景領域を複数の領域に分割することなく、１つの領域として抽出できる画像処理装置及び画像処理方法を提供することを目的とする。

上記目的を達成すべく、複数画素からなる入力画像を部分領域に分割して処理を行う本発明の画像処理装置は、
前記入力画像に対する画像基準位置を設定するための画像基準位置設定部と、
前記画像基準位置設定部で設定した画像基準位置に応じて前記入力画像に対応する重みの分布を算出する重み算出部と、
前記入力画像の領域分割処理の開始位置を設定する処理開始位置設定部と、
前記重み算出部により算出された重みの分布と、前記処理開始位置設定部で設定された領域分割処理の開始位置とに基づいて、前記入力画像を部分領域に分割する領域分割処理部と
を備えることを特徴とする。

上記目的を達成すべく、複数画素からなる入力画像を部分領域に分割して処理を行う本発明の画像処理方法は、
前記入力画像に対する画像基準位置を設定する画像基準位置設定ステップと、
前記画像基準位置設定ステップで設定した画像基準位置に応じて前記入力画像に対応する重みの分布を算出する重み算出ステップと、
前記入力画像の領域分割処理の開始位置を設定する処理開始位置設定ステップと、
前記重み算出ステップにより算出された重みの分布と、前記処理開始位置設定ステップで設定された領域分割処理の開始位置とに基づいて、前記入力画像を部分領域に分割する領域分割処理ステップと
を有することを特徴とする。

本発明によれば、同じ背景領域を複数の領域に分割することなく、１つの領域として抽出できるので、画像処理の効率・速度が向上する。

第１の実施形態
図１は本発明に係る画像処理装置の実施の形態１の構成を示すブロック図である。同図に示すように、この画像処理装置は、入力される画像データに画像形式変換等の画像入力処理を施す画像入力部１、画像入力処理の施された画像データ（例えばビットマップデータ）を保存する画像データ記憶メモリ２、入力された画像データのヘッダなどから得られる、画像の縦横の画素数などの画像情報を保存する画像情報記憶メモリ３、画像情報記憶メモリ３に保存されている画像情報を参照し、画像の４隅の画素位置を領域分割処理の処理開始位置として設定する処理開始位置設定部４、画像情報記憶メモリ３に保存されている画像情報を参照し、背景である確率が最も低いと推定される画像中心の画素位置を画像基準として設定する画像基準設定部５、設定された画像基準との位置関係に基づいて画像の各画素の重みを算出する重み算出部６、処理開始位置設定部４が設定した処理開始位置や重み算出部６が算出した重み等の領域分割処理に必要なパラメータを記憶する分割処理用パラメータ記憶メモリ７、画像データ記憶メモリ２に保持されている画像データと、領域分割処理用パラメータ記憶メモリ７に保持されているパラメータと、領域分割処理結果記憶メモリ９に保持されている、既に領域分割処理が終わっている画素の情報とを用いて領域分割処理を行う領域分割処理部８とを含む。領域分割処理部８の分割処理結果は領域分割処理結果９に保存され、領域分割処理後の他の処理を行う部分に出力される。

図２のフローチャートを参照して、第１の実施形態の画像処理装置の動作を説明する。先ず、ステップＳ１で画像入力処理を行った後、ステップＳ２で処理開始位置を設定する。本実施形態では、処理開始位置は画像の４隅であり、それらの座標位置（ｘ_start［＊］，ｙ_start［＊］）は、画像の幅をwidth［pix］、高さをheight［pix］とするとき、以下の関係から求めることができる。

（ｘ_start［０］，ｙ_start［０］）＝（０，０） 画像左上座標位置
（ｘ_start［１］，ｙ_start［１］）＝（０，height−１） 画像左下座標位置
（ｘ_start［２］，ｙ_start［２］）＝（width−１，height−１） 画像右下座標位置
（ｘ_start［３］，ｙ_start［３］）＝（width−１，０） 画像右上座標位置

次にステップＳ３で画像基準を設定する。本実施形態では、画像基準は画像の中心としており、その座標位置（ｘ_ref，ｙ_ref）は以下の式から求めることができる。
ｘ_ref＝width／２
ｙ_ref＝height／２

ステップＳ４に進み、重みを算出しようとする画素（以下、注目画素という）の重みを、ステップＳ３で設定した画像基準の座標位置の重みが最小となる重み分布に従い設定する（図３参照）。ここでは、画像基準の座標位置で値が最大となる正規分布ｆ（ｘ）を用い、以下の式に従って座標位置（ｉ，ｊ）の重みｗ（ｉ，ｊ）を算出する。
ｗ（ｉ，ｊ）＝１．０−ｆ（ｘ） …式（１）
ここで、該座標位置の画像基準からの距離をｘ（画像中心から画像隅までの距離が１．０となるよう正規化してある）とし、σ^２を分散（定数を与える。例えば０．５）とするとき、ｆ（ｘ）は下記の式で表される。

ｆ（ｘ）＝１／√（２πσ^２）・ｅｘｐ（−ｘ^２／（２σ^２）） …式（２）
画像内の全ての画素の画素位置について重みを算出し、その値をメモリに保持する。本実施形態では画素毎に重みを算出しているが、所定数の画素で構成される領域、例えば矩形領域毎に重みを算出して処理の高速化を図ることも可能である。また、同じサイズの画像を繰り返し処理する場合などには、あらかじめ算出しておいた重みの値をテーブルなどに保持しておき、画像基準までの距離の値から注目画素の重みを読み出すことも可能である。

重み算出後、ステップＳ５で領域分割処理を行う。ステップＳ５における領域分割処理の詳細を図４に示すフローチャートを用いて説明する。尚、本実施形態ではステップＳ２、Ｓ３、Ｓ４の順で処理を行っているが、ステップＳ３、Ｓ４、Ｓ２の順序で処理を行っても差し支えない。

先ず、ステップＲ１で、処理開始点を設定する。入力画像に初めて領域分割処理を行う場合、設定された複数の処理開始位置（本実施形態では画像の４隅の四箇所）の中から一つを選択する。２回目以降の場合には、処理を行っていない別の処理開始位置に更新する。次にステップＲ２で、注目画素位置を設定する。注目画素位置は、背景領域と隣接し、かつ背景領域であるかの判断をまだ行っていない画素の中から１つを選択し、その画素の座標位置とする。

ステップＲ３で、座標位置（ｉ，ｊ）にある注目画素の重みの値ｗ（ｉ，ｊ）と、基準閾値Ｔｈ_base（あらかじめ定数を与えておく。例えば３２）とから、注目画素の閾値Ｔｈ（ｉ，ｊ）を以下の式に従い算出する。
Ｔｈ（ｉ，ｊ）＝ｗ（ｉ，ｊ）×Ｔｈ_base ・・・式（３）

ステップＲ４で、領域分割処理を開始後、現在の時点までに背景領域に含まれると判定された画素集合の平均画素値（Σｖａｌ（ｘ，ｙ）／Ｎ）と、注目画素の画素値（ｖａｌ（ｉ，ｊ））との差分の絶対値ｄｉｆｆを下記の式に従って求める。
ｄｉｆｆ＝｜Σｖａｌ（ｘ，ｙ）／Ｎ−ｖａｌ（ｉ，ｊ）｜ …式（４）

ここで、ｖａｌは座標位置の関数であって当該座標位置にある画素の画素値（例えば、ＲＧＢ値など）を表し、（ｘ，ｙ）は領域分割処理を開始後、現在の時点までに既に背景領域に含まれると判定された画素の座標位置を表し、Ｎはこの既に背景領域に含まれると判定された画素の総数を表す。

次にステップＲ５で、上記差分の絶対値ｄｉｆｆと閾値Ｔｈ（ｉ，ｊ）とを比較し、差分の絶対値が閾値よりも小さければステップＲ６に進み、差分の絶対値が閾値以上であればステップＲ７に進む。
ステップＲ６では、注目画素は背景領域に含まれる画素と判定し、ステップＲ７では注目画素は背景領域には含まれない画素と判定する。

ステップＲ８で、領域分割処理を開始後、現在の時点までに背景領域に含まれると判定された領域に隣接する画素の中、まだ背景領域に含まれるか否かの判定を行っていない画素が残っているか否かを調べる。残っている場合はステップＲ２に戻り、残っていない場合はステップＲ９に進む。
ステップＲ９で、設定された複数の処理開始点の全てについて領域分割処理が終了したか否かを調べる。全ての処理開始点について領域分割処理が終了した場合にはステップＲ１０に進み、終了していない場合はステップＲ１に戻る。

ステップＲ１０で、領域分割結果の統合処理を行う。即ち、各処理開始点ついて、背景領域がそれぞれ抽出されるのでそれらを一つの同じ背景領域とする。背景領域に含まれなかった画素は非背景領域（被写体領域）とし、領域分割処理を終了する。

以上説明した第１の実施形態によれば、領域分割処理の際の判定に用いる閾値を注目画素の位置に応じて変化させ、画像の中心から離れるほど大きくするので、画像の中心付近にある被写体から遠く離れた位置にある画素を背景領域に含まれないと画素と誤判定することを防止して、背景領域が複数の領域に分割されることを防ぎ、背景領域を１つの領域として抽出することが可能となる。

第２の実施形態
通常、画像は中心部分に被写体があり、４隅が背景となっている場合が多く、第１の実施形態は、このような画像であればその４隅から領域分割処理を行うことにより、背景領域を高精度に抽出することができる。しかし、実際には背景と被写体とがこのような位置関係にない画像も存在し、その場合には期待される領域分割精度が得られない可能性がある。そこで、第２の実施形態では、以下に説明するように処理開始位置と画像基準とをユーザがマウスなどを利用して入力できるようにしている。

処理開始位置は第１の実施形態では画像の４隅の画素の位置に設定したが、図５に示すように、被写体が画像の隅にかかってしまっている場合にも対応するため、本実施形態では背景領域内の任意の位置に何点でも設定できるようにしている。また、これにより、図６に示すように、被写体に囲まれ島になった背景領域であっても、その領域内に処理開始位置を１点設定することにより、それを被写体周辺の他の背景領域と共に一つの同じ背景領域として正しく分割することができる。
また、第１の実施形態では、画像基準を画像の中心に１点設定しているが、図７に示すように被写体が互いに分離した領域に存在する画像があることも考慮し、ユーザが被写体であると判断する任意の複数の領域のそれぞれに基準点を指定できるようにしている。

図８は第２の実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図である。同図に示すように、第２の実施形態は、画像表示部２１０と操作入力部２１１とが追加され、処理開始位置設定部４、画像基準設定部５、重み算出部６がそれぞれ処理開始位置設定部２０４、画像基準設定部２０５、重み算出部２０６にそれぞれ変更されている点で第１の実施形態と構成が異なる。

画像表示部２１０はユーザが画像内容を確認できるように処理装置の画面に画像を表示するための処理を行う部分であり、操作入力部２１１はユーザが画面に表示された画像内容を見ながら、マウス、キーボードなどの入力装置を用いて操作するための処理を行う部分である。
処理開始位置指設定部２０４はユーザが画面上の画像を見ながらマウスなどで指定した画像の座標位置を処理開始位置とし、該座標位置の値を領域分割処理用パラメータ記憶メモリ５に保存する動作を実行する。画像基準設定部２０５はユーザが画像を見ながらマウスなどで指定した１点または複数点の画像の座標位置を画像基準とし、該座標位置の値を領域分割処理用パラメータ記憶メモリ５に保存する動作を実行する。重み算出部２０６は画像基準設定部２０５で設定した画像基準から重みを算出する動作を実行する。

次に、図９のフローチャートを参照して、第２の実施形態の画像処理装置の動作を説明する。図９のフローチャートにおけるステップＳ１及びＳ５の処理内容は図２のフローチャートにおけるステップＳ１及びＳ５と同じであるので、ここでは、ステップＳ２０２、Ｓ２０３、及びＳ２０４について以下に説明する。

ステップＳ２０２では処理開始位置を設定するが、本実施形態ではユーザは、画像を見て背景であると判断した領域内に処理開始位置を少なくとも１点指定するので、その座標位置を処理開始位置とする。
ステップＳ２０３では画像基準を設定するが、本実施形態ではユーザは、画像を見て被写体であると判断した領域内に画像基準を少なくとも１点指定するので、その座標位置を画像基準とする。

ステップＳ２０４では各画素に対する重みを算出するが、画像基準が１点だけ指定された場合の重み分布は図１０のようになり、第１の実施形態で説明した式（１）に従い重みを算出する。画像基準が２点以上指定された場合の重み分布は図１１のようになり、この場合は各画像基準を基準の位置とした重みをそれぞれ算出し、算出結果を合成する。例えば、画像基準が第１の点と第２の点の計２点指定された場合、先ず、第１の点を基準の位置とした場合の重み１と第２の点を基準の位置とした場合の重み２とを個別に算出する。重み１をｗ１（ｉ，ｊ）とし、重み２をｗ２（ｉ，ｊ）とするとき、注目画素の座標位置の重みｗ（ｉ，ｊ）を、下記の式に従い、重み１及び重み２から合成する。
ｗ（ｉ，ｊ）＝ｗ１（ｉ，ｊ）×ｗ２（ｉ，ｊ） …式（５）

画像基準を３点以上指定した場合も同様に、各点を基準位置として個別に重みを算出し、それらの積を求める。尚、積ではなく、それぞれの重みの和を注目画素の座標位置の重みｗ（ｉ，ｊ）としてもよい。また、画像基準が２点以上指定された場合には、各点を基準位置として個別に求めた重みを合成して注目画素の座標位置の重みとしているが、複数の画像基準の中から注目画素に最も近いものを選択し、選択した画像基準を基準位置として重みを算出するようにしてもよい。
本実施形態においても、同じ条件で繰り返し処理する場合などには、第１の実施形態と同様、予め算出しておいた重みの値をテーブルなどに保持してき、画像基準までの距離の値から重みの値を読み出すことが可能である。

以上説明したように、第２の実施形態によれば、ユーザが画像を見て処理開始位置と画像基準を設定すること、及び画像基準を複数点指定することができるので、画像内容に適したパラメータ設定が行え、領域分割の精度を高くすることができる。

第３の実施形態
第１及び第２の実施形態では、各座標位置の閾値Ｔｈ（ｉ，ｊ）を決定するために用いる基準閾値Ｔｈ_base、及び重み算出の際に使用する正規分布の分散σ^２を固定値としているが、第３の実施形態ではユーザが領域分割処理結果を確認し、必要に応じて基準閾値Ｔｈ_base及び分散σ^２を調整し、領域分割処理結果に反映させられるようにしている。また、第１及び第２の実施形態では、画像基準を１点又は複数の点として指定するようにしているが、図１２に示す画像のように、細長い被写体の場合など、画像基準を点で設定することが適切でない場合があるので、第３の実施形態では、画像基準を曲線として指定できるようにしている。

図１３のブロック図に第３の実施形態の画像処理装置の構成を示す。同図に示すように、第３の実施形態は、領域分割処理部２０８、画像表示部２１０、操作入力部２１１に代えて領域分割処理部８、画像表示部３１０、操作入力部３１１を有する点で第２の実施形態と構成が異なる。
領域分割処理部３０８は、画像データ記憶メモリ２に保持されている画像データと、領域分割処理用パラメータ記憶メモリ７に保持されているパラメータと、領域分割処理結果記憶メモリ９に保持されている、既に領域分割処理が終わっている画素の情報と、操作入力部３１１を介してユーザがマウスやキーボードで入力した閾値算出用のパラメータとを用いて領域分割処理を行い、領域分割処理結果を領域分割結果記憶メモリ９に保存する動作を実行する。領域分割処理結果は画像表示部３１０により画面に表示される。

第３の実施形態の画像処理装置の動作を図１４に示すフローチャートを参照して説明する。図１４のフローチャートにおけるステップＳ１、Ｓ２０２、Ｓ２０３の処理内容は図９のフローチャートにおけるステップＳ１、Ｓ２０２、Ｓ２０３と同じであるので、ここでは、ステップＳ３０４、Ｓ３０５、Ｓ３０６の処理について説明する。

ステップＳ３０４では重み算出処理を行うが、その内容は画像基準が１点又は複数の点で指定された場合は第２の実施形態と同じである。画像基準が曲線で指定された場合、以下の処理を行う。
デジタル画像処理では、曲線は画素の集合と考えることができるので本実施形態では、曲線を構成する画素の中、注目画素に最も近い画素を求め、この画素と注目画素との間の距離をｘとして前述の式（１）及び式（２）に従い重みｗ（ｉ，ｊ）を算出する。
この算出処理において、分散σ^２は例えば０．５であるが、本実施形態においては、ユーザは領域分割結果を確認し、必要に応じてマウスやキーボードにより分散の値を変更し、領域分割処理をやり直すことが可能である。また、画像基準が１つまたは複数の点で指定された場合も同様に、ユーザは領域分割結果を確認し、必要に応じてマウスやキーボードにより分散の値を変更し、領域分割処理をやり直すことが可能である。

ステップＳ３０５では領域分割処理を行うが、その詳細を図１５に示すフローチャートを参照して説明する。図１５のフローチャートは、ステップＲ３がステップＲ３０３に変更されている点でのみ、図４のフローチャートと異なるので、ここではステップＲ３０３のみを以下に説明する。

ステップＲ３０３では、第１及び第２の実施形態と同様、座標位置（ｉ，ｊ）にある注目画素の重みｗ（ｉ，ｊ）の値と、基準閾値Ｔｈ_base（あらかじめ定数を与えておく。例えば３２）とから、注目画素の座標位置の閾値Ｔｈ（ｉ，ｊ）を式（３）に従い算出する。
Ｔｈ（ｉ，ｊ）＝ｗ（ｉ，ｊ）×Ｔｈ_base ・・・式（３）
基準閾値Ｔｈ_baseは第１及び第２の実施形態と同様、例えば３２の定数である。但し、本実施形態では、領域分割処理をやり直す場合、基準閾値Ｔｈ_baseの値はユーザがマウスやキーボードにより入力した値に設定される。

ステップＳ３０５の終了後、ステップＳ３０６に進み、領域分割処理結果が画面に表示され、ユーザはその結果を確認し、その結果で良いと判断した場合（例えばＯＫボタンのクリック）、処理を終了し、やり直す場合はステップＳ２０２に戻る。

第３の実施形態は、領域分割結果をユーザが確認できるように画像表示部３１０を設けるとともに、ユーザがその結果を見てパラメータを再設定できるように操作入力部３１１を設け、必要に応じてユーザが領域分割処理をやり直すことができるようにしたので、画像内容に適したパラメータ設定が行え、ユーザの期待する結果に近い領域分割結果が得られる。また、画像基準を曲線としても指定できるようにしたので、細長い被写体に対しても適切なパラメータ設定が行え、第１及び第２の実施形態よりも領域分割の精度を高くすることができる。

本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態の画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。 画像基準を画像の中心に設定した場合の、各座標位置の重みの分布を示す図である。 第１及び第２の実施形態の画像処理装置の領域分割処理の詳細を説明するフローチャートである。 画像の４隅を領域分割処理開始位置に設定できない画像の例を示す図である。 背景領域が被写体に囲まれ島になっている画像の例を示す図である。 画像基準を２点指定することが好ましい画像の例を示す図である。 本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。 第２の実施形態の画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。 画像基準を画像内の任意の位置に１点設定した場合の、各座標位置の重みの分布を示す図である。 画像基準を画像内の任意の位置に２点設定した場合の、各座標位置の重みの分布を示す図である。 画像基準を曲線で指定することが好ましい画像の例を示す図である。 本発明の第３の実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。 第３の実施形態の画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。 第３の実施形態の画像処理装置の領域分割処理の詳細を説明するフローチャートである。

符号の説明

１ 画像入力部、 ２ 画像データ記憶メモリ、 ３ 画像情報記憶メモリ、 ４，２０４ 処理開始位置設定部、 ５，２０５ 画像基準設定部、 ６，２０６ 重み算出部、 ７ 領域分割処理用パラメータ記憶メモリ、 ８，３０８ 領域分割処理部、 ９ 領域分割結果記憶メモリ、 ２１０，３１０ 画像表示部、 ２１１，３１１ 操作入力部。

Claims (14)

1. 複数画素からなる入力画像を複数の領域に分割して処理を行う画像処理装置であって、
   前記入力画像に対する画像基準位置を設定するための画像基準位置設定部と、
   前記画像基準位置設定部で設定した画像基準位置に応じて前記入力画像に対応する重みの分布を算出する重み算出部と、
   前記入力画像の領域分割処理の開始位置を設定する処理開始位置設定部と、
   前記重み算出部により算出された重みの分布と、前記処理開始位置設定部で設定された領域分割処理の開始位置とに基づいて、前記入力画像を複数の領域に分割する領域分割処理部と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記画像基準設定部は、前記入力画像の中心点を前記画像基準位置に設定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記重み算出部は、重みを算出しようとしている画素を注目画素と呼ぶ時、注目画素と前記画像基準位置との距離に応じて重みを算出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
4. 前記重み算出部は、前記注目画素と前記画像基準位置との距離が大きいほど重みを大きくすることを特徴とする請求項３記載の画像処理装置。
5. 前記画像基準設定部は、前記被写体領域内の任意の点を指定する入力手段を備え、前記指定された点を前記画像基準位置に設定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
6. 前記画像基準位置が複数点設定された場合、前記重み算出部は、重みを算出しようとしている画素を注目画素と呼ぶとき、前記設定された複数点のそれぞれを前記画像基準位置に設定して重みを個別に算出し、該個別に算出された重みを合成して注目画素の重みとすることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
7. 前記画像基準設定部は、前記被写体領域内の任意の曲線を指定する入力手段を備え、該入力手段により指定された曲線を構成する画素集合により前記画像基準位置を設定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
8. 前記画像基準が複数点設定された場合、前記重み算出部は、重みを算出しようとしている画素を注目画素と呼ぶとき、前記設定された複数点の中、注目画素に最も近い点を前記画像基準位置に設定し、該設定された画像基準位置までの距離に基づいて注目画素の重みを算出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
9. 前記処理開始位置設定部は、前記入力画像の４隅を処理開始位置とすることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
10. 前記処理開始位置設定部は、前記入力画像内の任意の点を指定する入力手段を備え、該入力手段により指定された点を前記処理開始位置に設定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
11. 前記領域分割処理部は、既に領域分割された領域を領域分割済み領域と呼び、前記領域分割済み領域と隣接する画素を注目画素と呼ぶとき、前記領域分割済み領域と注目画素との画素値を比較し、前記領域分割済み領域に注目画素を含めるか否かの判定に使用する閾値を、前記重みに基づいて算出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
12. 前記領域分割処理部は、前記閾値を、前記重みと所定値とのの積とすることを特徴とする請求項１１記載の画像処理装置。
13. 前記領域分割処理部は、前記所定値を指定する入力手段を備えることを特徴とする請求項１２記載の画像処理装置。
14. 複数画素からなる入力画像を部分領域に分割して処理を行う画像処理方法であって、
    前記入力画像に対する画像基準位置を設定する画像基準位置設定ステップと、
    前記画像基準位置設定ステップで設定した画像基準位置に応じて前記入力画像に対応する重みの分布を算出する重み算出ステップと、
    前記入力画像の領域分割処理の開始位置を設定する処理開始位置設定ステップと、
    前記重み算出ステップにより算出された重みの分布と、前記処理開始位置設定ステップで設定された領域分割処理の開始位置とに基づいて、前記入力画像を部分領域に分割する領域分割処理ステップと
    を有することを特徴とする画像処理方法。

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