JP2006078299A - 画像領域の抽出による画像の領域分割 - Google Patents
画像領域の抽出による画像の領域分割 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2006078299A JP2006078299A JP2004261785A JP2004261785A JP2006078299A JP 2006078299 A JP2006078299 A JP 2006078299A JP 2004261785 A JP2004261785 A JP 2004261785A JP 2004261785 A JP2004261785 A JP 2004261785A JP 2006078299 A JP2006078299 A JP 2006078299A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- region
- edge
- image
- closed
- processing target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
【課題】 画像の領域分割処理の信頼性を高める。
【解決手段】 画像内の少なくとも一部の領域である処理対象領域に対して、第1種のエッジ検出処理を実行することにより画素値の段差の位置を表す段差位置エッジを検出する。この段差位置エッジを利用することにより、処理対象領域を複数の閉領域に分割する。また、処理対象領域に対して、画素値に応じた領域分割処理を実行することにより、処理対象領域を複数の色領域に分割する。そして、複数の閉領域の中から、複数の色領域のうちの特定の色領域内に包含される1つ以上の閉領域を抽出することにより、画像から一部の領域を抽出する。
【選択図】 図3
【解決手段】 画像内の少なくとも一部の領域である処理対象領域に対して、第1種のエッジ検出処理を実行することにより画素値の段差の位置を表す段差位置エッジを検出する。この段差位置エッジを利用することにより、処理対象領域を複数の閉領域に分割する。また、処理対象領域に対して、画素値に応じた領域分割処理を実行することにより、処理対象領域を複数の色領域に分割する。そして、複数の閉領域の中から、複数の色領域のうちの特定の色領域内に包含される1つ以上の閉領域を抽出することにより、画像から一部の領域を抽出する。
【選択図】 図3
Description
この発明は、画像中の特定の領域を抽出することにより、画像を領域分割する技術に関する。
プリント基板などの検査装置として、検査対象となる製品の画像における各領域の配置を、標準的な製品における各領域の配置と比較することにより検査対象製品の欠陥の有無を判定する画像検査装置が用いられる。このような画像検査装置では、物体の表面の各領域がどのように配置されているかを取得するため、物体の画像を複数の領域に分割する領域分割が行われる。
しかしながら、単一の表面領域であっても、物体の形状や裏面の状態等によって物体を撮影した画像の色が異なる場合がある。このような物体を撮影した画像を色により領域分割した場合、異なる表面領域が同一の表面領域として認識されたり、あるいは、単一の表面領域の一部が異なる表面領域として認識されたりする場合がある。
本発明は、上述した従来の課題を解決するためになされたものであり、画像の領域分割処理の信頼性を高めることを目的とする。
上記目的の少なくとも一部を達成するために、本発明の第1の方法は、画像から一部の領域を抽出する方法であって、(a)前記画像内の少なくとも一部の領域である処理対象領域に対して第1種のエッジ検出処理を実行することによって画素値の段差の位置を表す段差位置エッジを検出するとともに、前記段差位置エッジを利用して、前記処理対象領域を複数の閉領域に分割する工程と、(b)前記処理対象領域に対して画素値に応じた所定の領域分割処理を実行することにより、前記処理対象領域を複数の色領域に分割する工程と、(c)前記複数の閉領域の中から、前記複数の色領域のうちの特定の色領域内に包含される1つ以上の閉領域を抽出する工程と、を備えることを特徴とする。
この構成によれば、特定の色領域内に包含される閉領域を抽出することができるので、画像の領域分割の信頼性を高めることができる。
前記工程(c)は、前記特定の色領域内に包含される閉領域が隣接する場合、隣接する閉領域を結合し単一の閉領域を生成する工程を含むものとしてもよい。
この構成によれば、隣接する閉領域が結合されるので、閉領域の数を減らすことができる。
前記工程(c)は、(d)前記複数の閉領域の中から、前記特定の色領域内に包含され、かつ、閉領域内外の画素値の高低の関係が所定の条件を満たす閉領域を抽出する工程を含むものとしてもよい。
この構成によれば、特定の色領域内に包含され、かつ、閉領域内外での画素値の高低の関係が所定の条件を満たす閉領域を抽出できるので、画像の領域分割の信頼性をより高めることができる。
前記所定の条件を満たすか否かは、前記段差位置エッジの近傍における各閉領域内外の画素値を解析することによって判定されるものとしてもよい。
この構成によれば、段差位置エッジの近傍での画素値に基づいて所定の条件の成否を判定できるので、閉領域を抽出するか否かをより正確に判定することができる。
前記工程(d)は、前記処理対象領域に対して第2種のエッジ検出処理を実行することにより、前記段差位置エッジ近傍の高画素値側の画素で構成される高画素値側エッジと、前記段差位置エッジ近傍の低画素値側の画素で構成される低画素値側エッジと、を生成する工程と、前記高画素値側エッジと前記低画素値側エッジとから選択された特定のエッジの占める面積が他方のエッジの占める面積よりも大きい場合に、前記所定の条件を満たすと判定する工程と、を含むものとしてもよい。
この構成によれば、高画素値側エッジと低画素値側エッジとの面積の広狭で所定の条件の成否を判定できるので、閉領域を抽出するか否かの判定が容易となる。
本発明の第2の方法は、画像から一部の領域を抽出する方法であって、(a)前記画像内の少なくとも一部の領域である処理対象領域に対して第1種のエッジ検出処理を実行することによって画素値の段差の位置を表す段差位置エッジを検出するとともに、前記段差位置エッジを利用して、前記処理対象領域を複数の閉領域に分割する工程と、(b)前記複数の閉領域の中から、閉領域内外の画素値の高低の関係が所定の条件を満たす閉領域を抽出する工程と、を備えることを特徴とする。
この構成によれば、閉領域内外での画素値の高低の関係が所定の条件を満たす閉領域を抽出できるので、画像の領域分割の信頼性を高めることができる。
前記所定の条件を満たすか否かは、前記段差位置エッジの近傍における各閉領域内外の画素値を解析することによって判定されるものとしてもよい。
この構成によれば、段差位置エッジの近傍での画素値に基づいて所定の条件の成否を判定できるので、閉領域を抽出するか否かをより正確に判定することができる。
前記工程(b)は、前記処理対象領域に対して第2種のエッジ検出処理を実行することにより、前記段差位置エッジ近傍の高画素値側の画素で構成される高画素値側エッジと、前記段差位置エッジ近傍の低画素値側の画素で構成される低画素値側エッジと、を生成する工程と、前記高画素値側エッジと前記低画素値側エッジとから選択された特定のエッジの占める面積が他方のエッジの占める面積よりも大きい場合に、前記所定の条件を満たすと判定する工程と、を含むものとしてもよい。
この構成によれば、高画素値側エッジと低画素値側エッジとの面積の広狭で所定の条件の成否を判定できるので、閉領域を抽出するか否かの判定が容易となる。
前記工程(a)は、前記処理対象領域に対して第1の輪郭線検出処理を実行することによって、前記段差位置エッジを含む第1の輪郭線を生成する工程と、前記処理対象領域に対して前記第1の輪郭線検出処理とは異なる第2の輪郭線検出処理を実行することによって、前記段差位置エッジを含む第2の輪郭線を生成する工程と、前記第1の輪郭線と、前記第2の輪郭線とに基づいて、前記段差位置エッジの断線を検出する工程と、前記断線が検出された場合に、前記第1種のエッジ検出処理に関するパラメータを調節し、前記処理対象領域の一部の前記段差位置エッジの断線部を含む断線領域に対して前記第1種のエッジ検出処理を再度実行することによって、接続エッジを生成する工程と、前記接続エッジと、前記段差位置エッジと、を重畳することにより前記段差位置エッジを修正する工程と、を含むものとしてもよい。
この構成によれば、閉領域の生成に用いる段差位置エッジをより正確に生成できるので、画像の領域分割の信頼性をより高めることができる。
前記画像はカラー画像であって、前記方法は、さらに、前記画像を前記所定の領域分割処理とは異なる特定の色領域分割処理によって、色味が互いに異なる領域として前記処理対象領域と前記処理対象領域外の領域とに分割する工程を備えるものとしてもよい。
この構成によれば、色味が異なる各領域から処理対象領域が選択できるので、処理対象領域の設定が容易となる。
なお、本発明は、種々の態様で実現することが可能であり、例えば、画像の領域分割方法および装置、その領域分割結果を用いた画像検査方法および装置、それらの各種の方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、そのコンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号、等の態様で実現することができる。
次に、本発明を実施するための最良の形態を実施例に基づいて以下の順序で説明する。
A.第1実施例:
B.第2実施例:
C.第3実施例:
D.第4実施例:
E.変形例:
A.第1実施例:
B.第2実施例:
C.第3実施例:
D.第4実施例:
E.変形例:
A.第1実施例:
図1は、本発明の一実施例としてのプリント基板検査装置100の構成を示す説明図である。このプリント基板検査装置100は、プリント基板PCBを照明するための光源20と、プリント基板PCBの画像を撮影する撮像部30と、装置全体の制御を行うコンピュータ40とを備えている。コンピュータ40には、各種のデータやコンピュータプログラムを格納する外部記憶装置50が接続されている。
図1は、本発明の一実施例としてのプリント基板検査装置100の構成を示す説明図である。このプリント基板検査装置100は、プリント基板PCBを照明するための光源20と、プリント基板PCBの画像を撮影する撮像部30と、装置全体の制御を行うコンピュータ40とを備えている。コンピュータ40には、各種のデータやコンピュータプログラムを格納する外部記憶装置50が接続されている。
コンピュータ40は、画像取得部210と、緑色領域抽出部220と、緑色領域分割部230と、輪郭線取得部240と、明緑色領域抽出部250と、の機能を有している。これら各部の機能は、外部記憶装置50に格納されたコンピュータプログラムをコンピュータ40が実行することによって実現される。
図2は、プリント基板PCBの表面の状態を示す説明図である。プリント基板PCBの表面は、金メッキが施された金メッキ領域RGPと、基板ベースが露出している基板ベース領域RSBと、基板ベース上にレジストが塗布された下ベース領域RBRと、銅配線のパターン上にレジストが塗布された下パターン領域RPRと、を含んでいる。以下では、下パターン領域RPRを形状検査の対象として抽出する場合を説明する。
図3は、第1実施例における下パターン領域抽出の手順を示すフローチャートである。ステップS100では、画像取得部210(図1)が、撮像部30(図1)からプリント基板PCBのカラー画像を取得する。なお、予め取得された画像に関してステップS200以降の処理を実行する場合には、ステップS100において、外部記憶装置50(図1)から画像データが読み出される。
ステップS100では、取得されたカラー画像に対して、画像取得部210が、必要に応じて平滑化処理(ぼかし処理)を実行する。平滑化処理では、メディアンフィルタや、ガウスフィルタ、移動平均などの種々の平滑化フィルタを用いることができる。この平滑化処理を行うことによって、画像データ内に存在する特異な画素を除去することができるので、ゴミ(雑音成分)の少ない画像データを得ることができる。
図4は、ステップS100において取得されたプリント基板PCBのカラー画像IMを示す説明図である。カラー画像IMでは、金メッキ領域RGPと、基板ベース領域RSBとは、それぞれ表面材質の色である金色領域GLと、茶色領域BRとになっている。下パターン領域RPRは、銅色の銅配線パターン上に緑色のレジストが塗布されているので、明緑色領域GBになっている。また、レジストの下が基板ベースになっている下ベース領域RBRは、プリント基板PCBの裏面に銅配線パターンがある部分では暗緑色領域GDとなり、裏面に銅配線パターンがない部分では、暗緑色領域GDよりも輝度の高く明緑色領域GDの色と似た色を有する擬明緑色領域GMとなる。なお、金色領域GLと茶色領域BRとはいずれも黄色味を帯びた領域であるので、これらの領域GL,BRを併せて黄色領域YLとも呼ぶ。また、明緑色領域GBと、暗緑色領域GDと、擬明緑色領域GMとは、いずれも緑色の領域であるので、これらの領域GD,GM,GBを併せて緑色領域GRとも呼ぶ。
なお、実際のプリント基板PCBを撮影したカラー画像では、暗緑色領域GDと擬明緑色領域GMとの境界は、明確には分かれていないが、図4では、図示の便宜上、これらの暗緑色領域GDと擬明緑色領域GMとが異なる色領域として分離されたものとして描かれている。
図3のステップS200では、緑色領域抽出部220(図1)が、カラー画像IMの色に応じた領域分割を行う。ステップS200における領域分割では、カラー画像IMは、色味が異なる領域に分割される。
なお、カラー画像IMの領域分割は、例えば、カラー画像IMの各画素の色と複数の代表色との所定の色空間における距離を表す距離指標値を求め、距離指標値が最小となる代表色の領域に各画素を分類することにより行うことができる。この距離指標値としては、例えば、RGB色空間を3次元ユークリッド空間とみたときのユークリッド距離や、L*a*b*空間における色差ΔEを利用することができる。なお、カラー画像IMの領域分割方法は、複数の代表色に各画素を分類する領域分割方法であれば良く、例えば、特開2002−259667号公報に開示された方法によっても行うことができる。
図5(a)は、プリント基板PCB(図2)を撮影したカラー画像IMを示している。なお、図5(a)と図4とは同一である。また、図5(b)は、緑色領域抽出部220によるカラー画像IMの領域分割結果SR1を示している。図5(b)に描かれた太線は、膨張処理された境界線BD(後述する)を表している。図5(b)に描かれた破線は、黄色領域YL内での領域GL,BRとの境界と、緑色領域GR内での領域GB,GD,GMとの境界と、を表している。図5(b)に示すように、カラー画像IMは、色味が異なる黄色領域YLと緑色領域GRとの2つの領域に分割される。
図3のステップS210では、緑色領域抽出部220が、領域分割結果SR1から緑色領域GRと黄色領域YLとの境界線BD(図5(b))を取得する。境界線BDは、例えば、黄色領域YL中の各画素の8近傍の画素のいずれかが緑色領域GRに属する場合に、その画素を境界線BDに属するように設定することにより取得できる。そして、取得された境界線BDには、膨張処理(太らせ処理)が施される。膨張処理は、例えば、各画素の8近傍のいずれかが境界線BDに属する場合にその画素を境界線BDに属するように設定することにより実行することができる。なお、この膨張処理は省略することも可能である。
ステップS220では、緑色領域抽出部220が、領域分割結果SR1を用いて、カラー画像IMから緑色領域GRの画像(以下、「緑色領域画像IG」とも呼ぶ)を抽出する。図5(c)は、ステップS220において、元のカラー画像IMから抽出された緑色領域画像IGを示している。
ステップS230では、緑色領域分割部230が、緑色領域画像IGのより詳細な領域分割を行う。緑色領域画像IGは、明緑色領域GBを抽出するため、輝度の高い領域と輝度の低い領域との2つの領域に分割される。
図5(d)は、ステップS230において、緑色領域分割部230が緑色領域画像IGを領域分割した領域分割結果SR2を示している。図5(d)に示すように、緑色領域画像IGは、輝度の高い高輝度領域RBと、輝度の低い低輝度領域RDとの2つの領域に分割される。緑色領域画像IGの領域分割では、明緑色領域GB中の各画素の色と、擬明緑色領域GM中の各画素の色とが、互いに近似した色となっている。そのため、図5(d)に示すように、擬明緑色領域GMと明緑色領域GBとは、いずれも高輝度領域RBに分割される。
なお、第1実施例では、ステップS200におけるカラー画像IMの領域分割と、ステップS230における緑色領域画像IGの領域分割とを別個に行っているが、これらの領域分割は必ずしも別個に行う必要はない。例えば、黄色領域YLと、高輝度領域RBと、低輝度領域RDとをそれぞれ代表する代表色を用いて、カラー画像IMを3つの領域YL,RB,RDに領域分割することも可能である。
ステップS240では、輪郭線取得部240が、明緑色領域GBと、暗緑色領域GDおよび擬明緑色領域GMとの境界を表す絶対値エッジ(Abs Edge)を、緑色領域画像IGから検出する。
図6は、絶対値エッジの検出の様子を示す説明図である。図6(a)は、緑色領域画像IGのうち、7×7画素の部分領域中でのR成分値の例を示している。図6(a)の例では、緑色領域画像IG中の高輝度部分は、R成分値が160以上の領域として表されている。すなわち、部分領域のうち斜線を付した3×4画素の領域は高輝度部分であり、他の領域は低輝度部分である。
図6(b)は、図6(a)に示す7×7画素の領域のうち、x=y=2の画素位置でのエッジ量算出の様子を示している。ここでは、各画素の位置をマトリックスの中心(x=y=2)を原点(0,0)とする座標値(i,j)で表し、各画素のR成分値をRi,jで表している。エッジ量E0は、各画素のR成分値(ターゲット値)Ri,jと原点のR成分値(カレント値)R0,0とから、以下の(1),(2)式に従って算出される。
Δi,j=Ri,j−R0,0 …(1)
E0=max(|Δi,j|) …(2)
E0=max(|Δi,j|) …(2)
(1)式では、ターゲット値Ri,jとカレント値R0,0との差が、マトリックス中の各画素についての差分Δi,jとして採用されている。(2)式では、エッジ量E0が、マトリックス中の各画素についての差分の絶対値|Δi,j|の最大値として与えられている。
このようにエッジ量E0を算出することにより、図6(a)に示すx=y=2の画素位置では、エッジ量E0は75となる。同様に、最外周の画素を除く部分領域の各画素についてエッジ量E0を算出することにより、図6(c)に示すように、エッジ量E0を各画素の階調値とする絶対値エッジ画像が得られる。
絶対値エッジ画像が生成された後、その階調値と所定の絶対値エッジ検出閾値T0(例えば、72)との比較が行われる。各画素の階調値が絶対値エッジ検出閾値T0以上の場合、その画素は絶対値エッジに属する画素に設定され、階調値が絶対値エッジ検出閾値T0より小さい場合、その画素は絶対値エッジに属さない画素に設定される。図6(c)の例では、斜線が付された画素が絶対値エッジに属する画素に設定される。このように検出された絶対値エッジは、図6(a),(c)から理解できるように、R成分値(画素値)の段差の位置を示している。
なお、絶対値エッジ検出閾値T0は、例えば、絶対値エッジ画像の平均階調値M0とオフセット値αとを用いて、以下の(3)式から求めることができる。オフセット値αは、例えば、ユーザからの指示に基づいて決定される。
T0=M0+α …(3)
なお、第1実施例では、絶対値エッジ画像の生成に3×3画素のマトリックスを用いてエッジ量E0を算出しているが、一般には、N×N画素(Nは、2以上の整数)のマトリックスを用いてエッジ量E0を算出することができる。また、マトリックスの原点をマトリックスの中心の画素としているが、マトリックスの原点をマトリックス中の任意の画素としてもよい。
また、第1実施例では、マトリックス中の各画素の差分Δi,jを(1)式に示すR成分値の差分(ΔR)としているが、R成分値の差分(ΔR)以外の値を用いることもできる。例えば、以下の(A)〜(E)で与えられる値を差分Δi,jとしてもよい。
(A)G成分値の差分(ΔG)
(B)B成分値の差分(ΔB)
(C)ΔRとΔGとΔBとの和(ΔR+ΔG+ΔB)
(D)ΔRとΔGとΔBとの和の1/3((ΔR+ΔG+ΔB)/3)
(E)ΔRとΔGとΔBとの最大値(max(ΔR,ΔG,ΔB))
(A)G成分値の差分(ΔG)
(B)B成分値の差分(ΔB)
(C)ΔRとΔGとΔBとの和(ΔR+ΔG+ΔB)
(D)ΔRとΔGとΔBとの和の1/3((ΔR+ΔG+ΔB)/3)
(E)ΔRとΔGとΔBとの最大値(max(ΔR,ΔG,ΔB))
図5(e)は、緑色領域画像IG(図5(c))から検出された絶対値エッジEAの様子を示している。上述のように、暗緑色領域GDと擬明緑色領域GMとの境界は明確でない。そのため、絶対値エッジEAは、図5(e)に示すように、これらの領域GD,GMの境界では検出されず、緑色領域画像IGのうち明緑色領域GBと暗緑色領域GDの境界で検出される。
図3のステップS300では、輪郭線取得部240が、ステップS210で取得された境界線BD(図5(b))と、ステップS240で検出された絶対値エッジEA(図5(e))とから、明緑色領域GBと、暗緑色領域GDおよび擬明緑色領域GMとのそれぞれの輪郭を表す輪郭線を取得する。具体的には、境界線BDを表す画像と絶対値エッジEAを表す画像との論理和をとることにより、図5(f)の太線で示す輪郭線が生成される。なお、図5(f)では、輪郭線(EA+BD)と、緑色領域画像IGの領域分割結果SR2とを重畳して描いている。
ステップS400では、明緑色領域抽出部250が、領域分割結果SR2に基づいて、輪郭線(EA+BD)で囲まれた閉じた領域(以下、単に「閉領域」と呼ぶ)のそれぞれから、輝度の高い閉領域(高輝度閉領域)を抽出する。具体的には、閉領域が高輝度領域RBのみからなる場合、その閉領域が高輝度閉領域として抽出される。一方、閉領域が低輝度領域RDのみからなる場合と、閉領域が高輝度領域RBと低輝度領域RDとの2つの領域を含んでいる場合は、その閉領域は高輝度閉領域外とされる。
図5(g)は、明緑色領域抽出部250により抽出された高輝度閉領域をハッチングで示している。このように抽出された高輝度閉領域は、図4に示す明緑色領域GBと一致する。そのため、高輝度閉領域を抽出することにより、明緑色領域GBが抽出できる。
このように、第1実施例では、明緑色領域GBを擬明緑色領域GMと分離して抽出できるので、プリント基板PCBを撮影したカラー画像IMの下ベースRBRを表す領域に輝度が高い色の部分があっても、下パターン領域RPRを下ベース領域RBRから分離して抽出することができる。
B.第2実施例:
図7は、第2実施例における下パターン領域抽出の手順を示すフローチャートである。図7のフローチャートは、ステップS400の後に3つのステップS500〜S700が付加されている点で、図3のフローチャートと異なっている。他の点は、図3のフローチャートと同じである。
図7は、第2実施例における下パターン領域抽出の手順を示すフローチャートである。図7のフローチャートは、ステップS400の後に3つのステップS500〜S700が付加されている点で、図3のフローチャートと異なっている。他の点は、図3のフローチャートと同じである。
図8は、第2実施例における高輝度閉領域抽出の様子を示す説明図である。図8(a)は、プリント基板PCB(図2)を撮影したカラー画像IMaを示している。図8(a)に示すカラー画像IMaおよび図8(c)に示す緑色領域画像IGaは、上部の暗緑色領域GDが擬明緑色領域GMとなっている点で、図5(a)に示すカラー画像IMおよび図5(c)に示す緑色領域画像IGと異なっている。同様に、図8(d),(f)に示す、緑色領域画像IGaの領域分割結果SR2aは、上部の低輝度領域RDが高輝度領域RBとなっている点で、図5(d),(f)に示す領域分割結果SR2と異なっている。そのため、図8(g)に示すように、上部がすべて高輝度閉領域として抽出されている点で、図5(g)に示す高輝度閉領域抽出結果と異なっている。図8の他の点は、図5と同じである。
図7のステップS500では、明緑色領域抽出部250が、緑色領域画像IGa(図8(c))から正エッジ(+Edge)と負エッジ(−Edge)とを検出する。なお、本実施例では、これらの正エッジと負エッジとを併せて「符号付エッジ(±Edge)」とも呼ぶ。
図9は、符号付エッジの検出の様子を示す説明図である。図9(a)は、緑色領域画像IGaのうち、7×7画素の部分領域中でのR成分値の例を示している。なお、図9(a)は、図6(a)と同一である。
図9(b)は、図9(a)に示す7×7画素の領域のうち、x=y=2の画素位置でのエッジ量算出の様子を示している。ここでは、各画素の位置をマトリックスの中心(x=y=2)を原点(0,0)とする座標値(i,j)で表し、各画素のR成分値をRi,jで表している。エッジE±量は、各画素のR成分値(ターゲット値)Ri,jと原点のR成分値(カレント値)R0,0とから、以下の(4),(5)式に従って算出される。
Δi,j=Ri,j−R0,0 …(4)
E±=sgn(ΔX)×max(|Δi,j|) …(5)
E±=sgn(ΔX)×max(|Δi,j|) …(5)
(4)式では、マトリックス中の各画素についての差分Δi,jが、絶対値エッジの検出の際と同様に、ターゲット値Ri,jとカレント値R0,0との差で与えられている。一方、(5)式では、エッジ量E±として、マトリックス中の各画素についての差分の絶対値|Δi,j|の最大値と、絶対値が最大となる差分ΔXの符号sgn(ΔX)との積が採用されている。
このようにエッジ量E±を算出することにより、図9(a)に示すx=y=2の画素位置では、エッジ量E±は75となる。同様に、最外周の画素を除く部分領域の各画素についてエッジ量E±を算出することにより、図9(c)に示すように、エッジ量E±を各画素の階調値とする符号付エッジ画像が得られる。なお、第2実施例では、エッジ量E±を各画素の階調値とする符号付エッジ画像を生成しているが、エッジ量E±に所定のオフセット値(例えば、128)を加え、オフセット値が加えられた値を8ビットで表される値の範囲(0〜255)にクリッピングした値を各画素の階調値とすることもできる。
符号付エッジ画像が生成された後、絶対値エッジ(図6(c))外の各画素について、階調値と所定の正閾値T+(例えば、11)および所定の負閾値T-(例えば、−52)との比較が行われる。各画素の階調値が正閾値T+以上の場合、その画素は正エッジに属する画素として設定される。階調値が負閾値T-より小さい場合、その画素は負エッジに属する画素として設定される。図9(c)の例では、斜線が付された画素が正エッジに属する画素に設定され、クロスハッチが付された画素が負エッジに属する画素に設定される。なお、図9(c)では、太枠で囲まれた各画素は絶対値エッジに属する画素を示しており、正エッジと負エッジとのそれぞれに属する画素は太枠外の絶対値エッジ外の画素となる。
なお、正閾値T+と負閾値T-とは、例えば、符号付エッジ画像の平均階調値M±と、符号付エッジ画像の階調値の標準偏差σと、所定の係数βとを用いて、以下の(6),(7)式から求めることができる。所定の係数βは、例えば、ユーザからの指示に基づいて決定される。
T+=M±+σ×β …(6)
T-=M±−σ×β …(7)
T-=M±−σ×β …(7)
このように生成された正エッジは、図9(c)に示すように、太枠内の画素で示される絶対値エッジの近傍の高輝度(高画素値)側の画素で構成される。一方、負エッジは、絶対値エッジの近傍の低輝度(低画素値)側の画素で構成される。
なお、第2実施例では、符号付エッジ画像の生成に3×3画素のマトリックスを用いてエッジ量E±を算出しているが、一般には、N×N画素(Nは、2以上の整数)のマトリックスを用いてエッジ量E±を算出することができる。また、マトリックスの原点をマトリックスの中心の画素としているが、マトリックスの原点をマトリックス中の任意の画素としてもよい。
また、第2実施例では、マトリックス中の各画素の差分Δi,jを(4)式に示すR成分値の差分(ΔR)としているが、R成分値の差分(ΔR)以外の値を用いることもできる。例えば、以下の(A)〜(D)で与えられる値を差分Δi,jとしてもよい。
(A)G成分値の差分(ΔG)
(B)B成分値の差分(ΔB)
(C)ΔRとΔGとΔBとの和(ΔR+ΔG+ΔB)
(D)ΔRとΔGとΔBとの和の1/3((ΔR+ΔG+ΔB)/3)
(A)G成分値の差分(ΔG)
(B)B成分値の差分(ΔB)
(C)ΔRとΔGとΔBとの和(ΔR+ΔG+ΔB)
(D)ΔRとΔGとΔBとの和の1/3((ΔR+ΔG+ΔB)/3)
図10(a)は、緑色領域画像IGaを示し、図10(b)は、緑色領域画像IGaから生成された符号付エッジ画像を示している。なお、図10(a)は、図8(c)と同一である。また、図10(c)は、符号付エッジ画像から生成された正エッジEPを示し、図10(d)は、符号付エッジ画像から生成された負エッジENを示している。なお、図10(c),(d)では、ハッチングで表された符号付エッジEP,ENに、太線で表された絶対値エッジEAと境界線BDとを重畳して表している。
図7のステップS600では、明緑色領域抽出部250が、複数の閉領域のうちから、図10(e)のハッチングで示すように、負エッジENが正エッジEPよりも多い閉領域(負エッジ閉領域)を抽出する。
ステップS700では、明緑色領域抽出部250が、高輝度閉領域から負エッジ閉領域を除去することにより、明緑色領域GBを抽出する。具体的には、高輝度閉領域を表す画像と、負エッジ閉領域を表す画像を反転した画像と、の論理積をとることにより負エッジ閉領域が除去される。
図11は、第2実施例における明緑色領域抽出の様子を示す説明図である。図11(a)は、ステップS400(図7)において抽出された高輝度閉領域を示し、図11(b)は、ステップS600(図7)において抽出された負エッジ閉領域を示している。なお、図11(a)は、図8(g)と同一であり、図11(b)は、図10(e)と同一である。図11(c)は、図11(a)に示す高輝度閉領域から、図11(b)に示す負エッジ閉領域を除去した領域をハッチングで示している。このように高輝度閉領域から負エッジ閉領域を除去した領域は、図4に示す明緑色領域GBと一致する。そのため、高輝度閉領域から負エッジ閉領域を除去することにより、明緑色領域GBが抽出できる。
このように、第2実施例では、高輝度閉領域と負エッジ閉領域とを用いることにより、カラー画像IMa上の擬明緑色領域GMが広い場合であっても、明緑色領域GBを擬明緑色領域GMから分離して抽出できる。そのため、下ベースRBRのうち輝度の高い領域が広い場合であっても、下パターン領域RPRを下ベース領域RBRから分離して抽出することができる。
なお、第2実施例では、高輝度閉領域から負エッジ閉領域を除去することにより明緑色領域GBを抽出しているが、高輝度閉領域であり、かつ、正エッジEPが負エッジENよりも多い閉領域(正エッジ閉領域)である閉領域を抽出するものとしても同一の結果を得ることができる。
C.第3実施例:
図12は、第3実施例における下パターン領域抽出の手順を示すフローチャートである。図7に示す、第2実施例のフローチャートとは、ステップS400,S700が省略されている点と、ステップS600がステップS610に置き換えられている点と、で異なっている。他の点は、図7のフローチャートと同じである。
図12は、第3実施例における下パターン領域抽出の手順を示すフローチャートである。図7に示す、第2実施例のフローチャートとは、ステップS400,S700が省略されている点と、ステップS600がステップS610に置き換えられている点と、で異なっている。他の点は、図7のフローチャートと同じである。
ステップS610では、明緑色領域抽出部250が、複数の閉領域のうちから、正エッジEPが負エッジENよりも多い閉領域(正エッジ閉領域)を抽出する。
図13は、第3実施例における明緑色領域抽出の様子を示す説明図である。図13(a)は、符号付エッジ画像から生成された正エッジEPを示し、図13(b)は、符号付エッジ画像から生成された負エッジENを示している。図13(a)は図10(c)と同一であり、図13(b)は図10(d)と同一である。また、図13(c)は、ステップS610で抽出された正エッジ閉領域をハッチングで示している。この正エッジ閉領域は、図4に示す明緑色領域GBと一致する。そのため、正エッジ閉領域を抽出することにより、明緑色領域GBが抽出できる。なお、この場合、抽出された負エッジ閉領域は、緑色画像領域IGa中の明緑色領域GB以外の領域(暗緑色領域GD+擬明緑色領域GM)となる。
このように、第3実施例では、正エッジ閉領域を用いることにより、カラー画像IMa上の擬明緑色領域GMが広い場合であっても、明緑色領域GBを擬明緑色領域GMから分離して抽出できる。そのため、下ベースRBRのうち輝度の高い領域が広い場合であっても、下パターン領域RPRを下ベース領域RBRから分離して抽出することができる。
D.第4実施例:
図14は、第4実施例における輪郭線取得の様子を示す説明図である。第4実施例における下パターン領域抽出の手順は、輪郭線取得の処理内容(図7のステップS300)が異なっている点で、第2実施例と異なっている。他の点は、第2実施例と同じである。なお、この輪郭線取得の処理手順の詳細については、後述する。
図14は、第4実施例における輪郭線取得の様子を示す説明図である。第4実施例における下パターン領域抽出の手順は、輪郭線取得の処理内容(図7のステップS300)が異なっている点で、第2実施例と異なっている。他の点は、第2実施例と同じである。なお、この輪郭線取得の処理手順の詳細については、後述する。
図14(a)は、上述したプリント基板PCBとは異なるプリント基板PCBbを撮影したカラー画像IMbを示している。カラー画像IMbは、色味が異なる黄色領域YLと緑色領域GR(=GB+GD+GM)とに領域分割され、黄色領域YLと緑色領域GRとの境界線BDbが取得される。境界線BDbの膨張処理を行うことにより、図14(b)に示す境界線画像IBDが生成される。
図14(a)に示すカラー画像IMbから抽出された緑色領域GRと、図14(b)に示す境界線画像IBDと、を重畳することにより、図14(c)に示す境界線重畳画像IBSが生成される。この、境界線重畳画像IBSからは、図14(d)に示す絶対値エッジEAbを表すエッジ画像IEDと、図14(e)に示す領域境界画像IRBとが、それぞれ生成される。
図14(f)に示す第1の輪郭線画像IL1は、図14(b)に示す境界線画像IBDと、図14(d)に示すエッジ画像IEDとを重ね合わせたものである。この第1の輪郭線画像IL1では、明緑色領域GBと他の緑色領域(暗緑色領域GD+擬明緑色領域GM)との間に輪郭線が生成されているが、明緑色領域GBと擬明緑色領域GMとの間の輪郭線が断線している。
図14(g)に示す第2の輪郭線画像IL2は、図14(d)に示す領域境界画像IRBと、図14(d)に示す絶対値エッジEAbとを重ね合わせたものである。この第2の輪郭線画像IL2では、輪郭線は断線していないが、暗緑色領域GDと擬明緑色領域GMとの間に輪郭線が生成されている。
図14(h)は、図14(f)に示す第1の輪郭線画像IL1から高輝度閉領域を抽出した第1の抽出領域画像IE1を示している。図14(h)に示すように、第1の抽出領域画像IE1では、輪郭線画像IL1に断線があるため、高輝度領域として抽出されるべき明緑色領域GBが抽出されない。一方、高輝度領域として抽出されるべきでない暗緑色領域GDと擬明緑色領域GMとは、いずれも抽出されない。
図14(i)は、図14(g)に示す第2の輪郭線画像IL2から正エッジ閉領域を抽出した第2の抽出領域画像IE2を示している。図14(i)に示すように、第2の抽出領域画像IE2では、高輝度領域として抽出されるべき明緑色領域GBは抽出されている。一方、高輝度領域として抽出されるべきでない擬明緑色領域GMは、高輝度領域として抽出されている。
図14(j)は、図14(h)に示す第1の抽出領域画像IE1を反転することによって生成される反転画像RE1である。この反転画像RE1と、図14(i)に示す第2の抽出領域画像IE2と、の論理積をとることにより、図14(k)に示す画像IDCが生成される。画像IDCは、第1の抽出領域画像IE1のうち断線のため高輝度領域として抽出されなかった明緑色領域GBと、第1の抽出領域画像IE1で抽出されなかった明緑色領域GBに隣接する擬明緑色領域GMと、を含んでいる。すなわち、図14(k)に示す画像IDCの黒色の領域は、絶対値エッジEAbに断線がある領域を示す断線領域となる。
このように、断線領域が存在する場合、断線領域内での絶対値エッジ検出閾値T0が低減され、絶対値エッジEAbの再検出が行われる。そして、断線領域が存在しなくなるまで絶対値エッジEAbの再検出を繰り返すことにより、明緑色領域GBと他の緑色領域(暗緑色領域GD+擬明緑色領域GM)との間の本来抽出されるべき輪郭線が取得される。
図15は、第4実施例における輪郭線取得の手順を示すフローチャートである。ステップS302では、輪郭線取得部240が、図16(a)に示すカラー画像IMbを、色味が異なる領域に分割する。カラー画像IMbの領域分割により、図16(b)に示す黄色領域YLと緑色領域GRとの2つの領域を含む領域分割結果SR1bが生成される。なお、ステップS302における処理は、上述のステップS200(図7)における処理と同一である。
ステップS310では、輪郭線取得部240が、図7のステップS210と同一の処理を行うことにより、領域分割結果SR1bから緑色領域GRと黄色領域YLとの境界線BDbを取得する。取得された境界線BDbに膨張処理(太らせ処理)を施すことにより、図16(c)に示す、境界線BDbを表す境界線画像IBDが生成される。
ステップS312では、輪郭線取得部240が、図7のステップS220と同一の処理を行うことにより、カラー画像IMbから緑色領域GR(=GB+GD+GM)を抽出する。抽出された緑色領域GRには、境界線画像IBDが重畳され、図16(d)に示す境界線重畳画像IBSが生成される。
ステップS314では、輪郭線取得部240が、図7のステップS230と同一の処理を行うことにより、境界線重畳画像IBSの領域分割を行う。この領域分割により、境界線重畳画像IBSから、図16(e)に示す領域分割結果SR2bが生成される。領域分割結果SR2bは、図16(e)に示すように、高輝度領域RBと低輝度領域RDと境界線BDbとの3つの領域を含んでいる。そして、領域分割結果SR2bから、3つの領域RB,RD,BDbそれぞれの境界を抽出することにより、図16(f)に示す領域境界画像IRBが生成される。
ステップS320では、輪郭線取得部240が、境界線重畳画像IBSから緑色領域GR中の絶対値エッジを検出する。具体的には、図17(a)に示す境界線重畳画像IBSから境界線BDbを除去することにより、図17(b)に示す緑色領域画像IGbが生成される。そして、緑色領域画像IGbに対して図7のステップS240と同一の処理を行うことにより、絶対値エッジEAbが検出され、図17(c)に示すエッジ画像IEDが生成される。
ステップS322では、輪郭線取得部240が、図17(b)に示す緑色領域画像IGbに対して図7のステップS500と同一の処理を行うことにより、図17(d)に示す正エッジEPbと、図17(e)に示す負エッジENbを検出する。
ステップS330では、輪郭線取得部240が、2つの輪郭線画像IL1,IL2を取得する。具体的には、図18(a)に示すエッジ画像IEDと、図18(b)に示す境界線画像IBDとの論理和をとることにより、図18(c)に示す第1の輪郭線画像IL1が生成される。また、図18(a)に示すエッジ画像IEDと、図18(d)に示す境界領域画像IRBとの論理和をとることにより、図18(e)に示す第2の輪郭線画像IL2が生成される。なお、図18(a)は、図16(c)と同一であり、図18(b)は、図17(c)と同一である。また、図18(d)は、図16(f)と同一である。
ステップS340では、輪郭線取得部240が、2つの抽出領域画像IE1,IE2を取得する。具体的には、ステップS400(図7)と同一の処理を行うことにより、第1の輪郭線画像IL1の輪郭線で囲まれた複数の閉領域から高輝度閉領域が抽出される。この抽出した高輝度閉領域を表す画像が、第1の抽出領域画像IE1となる。そして、ステップS610と同一の処理を行うことにより、第2の輪郭線画像IL2の輪郭線で囲まれた複数の閉領域から正エッジ閉領域が抽出される。この抽出した正エッジ閉領域を表す画像が、第2の抽出領域画像IE2となる。
図19は、抽出領域画像IE1,IE2の取得の様子を示す説明図である。図19(a)は、図16(e)に示す領域分割結果SR2bに、図18(c)に示す第1の輪郭線画像IL1を重畳した画像を示している。上述のように、高輝度領域RBのみからなる閉領域が高輝度閉領域として抽出される。そして、高輝度閉領域を表す画像と、第1の輪郭線画像IL1との論理和をとることにより、図19(b)に示す第1の抽出領域画像IE1が生成される。
図19(c)は、図17(d)に示す正エッジEPbに、図18(e)に示す第2の輪郭線画像IL2を重畳した画像を示している。また、図19(d)は、図17(e)に示す負エッジENbに、図18(e)に示す第2の輪郭線画像IL2を重畳した画像を示している。上述のように、正エッジEPbが負エッジENbよりも多い閉領域が正エッジ閉領域として抽出される。抽出された正エッジ閉領域を表す画像が、図19(e)に示す第2の抽出領域画像IE2となる。
図15のステップS350では、輪郭線取得部240が、2つの抽出領域画像IE1,IE2との論理演算を行うことにより、断線領域画像IDCを生成する。具体的には、輪郭線取得部240が、図19(b)に示す第1の抽出領域画像IE1を反転することにより、図20(a)に示す反転画像RE1を生成する。そして、反転画像RE1と、図20(b)に示す第2の抽出領域画像IE2との論理積をとることにより、図20(c)に示す断線領域画像IDCが生成される。なお、図20(b)は、図19(e)と同一である。
ステップS360では、図20(c)に示す断線領域画像IDCから絶対値エッジEAbの断線の有無を判断する。上述のように、断線領域画像IDCの黒色の領域は、絶対値エッジEAbの断線部が存在する断線領域を示している。そのため、断線領域画像IDCに黒色の領域がある場合には、絶対値エッジEAbに断線があると判断され、制御はステップS370に移される。一方、断線領域画像IDCに黒色の領域がない場合には、絶対値エッジEAbには断線がないと判断され、輪郭線取得の手順は終了する。なお、この場合、輪郭線としては第1の輪郭線画像IL1で表される輪郭線が使用される。
ステップS370では、断線領域内での絶対値エッジ検出閾値T0が低減され、絶対値エッジEAbの再検出が行われる。具体的には、絶対値エッジ検出閾値T0が所定の値(例えば、1)低減される。そして、断線領域についてステップS320と同一の処理を行うことにより、図20(d)に示すように、断線部分を接続する接続エッジECを表す画像IECが生成される。生成された画像IECと、図20(e)に示すエッジ画像IEDとの論理和をとることにより生成される画像(図20(f))を新しいエッジ画像IEDとする。輪郭線取得部240は、断線領域が存在しなくなるまで、ステップS330〜S370を実行する。
第4実施例では、このように輪郭線を取得することにより、明緑色領域GBを閉領域とし、暗緑色領域GDと擬明緑色領域GMとの境界には現れない輪郭線が生成できる。そのため、生成された輪郭線を使用することにより、明緑色領域GBの抽出がより正確に行えるので、明緑色領域GBに相当する下パターン領域RPRをより正確に抽出できる。
なお、第4実施例では、断線を検出するための2つの輪郭線を、エッジ画像IED(図18(a))と境界線画像IBD(図18(b))との論理和をとる処理と、エッジ画像IEDと境界領域画像IRB(図18(d))との論理和をとる処理とにより検出しているが、一般には、互いに異なる輪郭線検出処理により検出された複数の輪郭線に基づいて断線の検出をすることができる。
また、第4実施例では、絶対値エッジの検出処理に関するパラメータとして、絶対値エッジ検出閾値T0を調整することにより絶対値エッジの再検出(修正)を行っているが、他のパラメータを調整することによっても絶対値エッジの修正を行うことができる。このような調整パラメータとしては、例えば、絶対値エッジ画像(図6(c))を生成する際のマトリックスの大きさやマトリックス原点の位置などのフィルタの構成パラメータを採用することも可能である。
E.変形例:
なお、この発明は上記実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
なお、この発明は上記実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
E1.変形例1:
上記各実施例では、カラー画像のうち緑色領域を閉領域を生成する処理対象領域としているが、一般に、処理対象領域は、カラー画像の少なくとも一部の任意の領域とすることができる。なお、カラー画像全体を処理対象領域とする場合、処理対象領域は、例えば絶対値エッジによって閉領域に分割される。
上記各実施例では、カラー画像のうち緑色領域を閉領域を生成する処理対象領域としているが、一般に、処理対象領域は、カラー画像の少なくとも一部の任意の領域とすることができる。なお、カラー画像全体を処理対象領域とする場合、処理対象領域は、例えば絶対値エッジによって閉領域に分割される。
E2.変形例2:
上記各実施例では、処理対象領域の緑色領域から明緑色領域GB(下パターン領域RPR)を抽出しているが、一般に、処理対象領域中に生成された複数の閉領域の中から、画素値に応じた領域分割で生成された特定の色領域内に包含される閉領域や、閉領域内外の画素値の高低の関係が所定の条件を満たす閉領域を抽出することができる。ここで所定の条件としては、例えば、閉領域内の画素値の平均値がその閉領域に隣接するすべての閉領域内の画素値の平均値よりも高い(あるいは、低い)という条件とすることも可能である。
上記各実施例では、処理対象領域の緑色領域から明緑色領域GB(下パターン領域RPR)を抽出しているが、一般に、処理対象領域中に生成された複数の閉領域の中から、画素値に応じた領域分割で生成された特定の色領域内に包含される閉領域や、閉領域内外の画素値の高低の関係が所定の条件を満たす閉領域を抽出することができる。ここで所定の条件としては、例えば、閉領域内の画素値の平均値がその閉領域に隣接するすべての閉領域内の画素値の平均値よりも高い(あるいは、低い)という条件とすることも可能である。
E3.変形例3:
上記第2ないし第4実施例では、閉領域を抽出するか否かを各閉領域中に占める正エッジと負エッジとの面積に基づいて判定しているが、一般は、絶対値エッジ近傍における各閉領域内外の画素値を解析することによって抽出するか否かを判定することができる。この場合、例えば、閉領域内における絶対値エッジ近傍の所定幅の領域の画素値の平均値が、その閉領域外における絶対値エッジ近傍の所定幅の領域の画素値の平均値よりも高い(あるいは、低い)場合にその閉領域を抽出すると判定することも可能である。
上記第2ないし第4実施例では、閉領域を抽出するか否かを各閉領域中に占める正エッジと負エッジとの面積に基づいて判定しているが、一般は、絶対値エッジ近傍における各閉領域内外の画素値を解析することによって抽出するか否かを判定することができる。この場合、例えば、閉領域内における絶対値エッジ近傍の所定幅の領域の画素値の平均値が、その閉領域外における絶対値エッジ近傍の所定幅の領域の画素値の平均値よりも高い(あるいは、低い)場合にその閉領域を抽出すると判定することも可能である。
E4.変形例4:
上記各実施例では、絶対値エッジの検出および符号付エッジの検出にRGB色空間における色成分値を用いているが、絶対値エッジの検出や符号付エッジの検出には、任意の画素値が使用できる。画素値としては、例えば、L*a*b*色空間やYCbCr色空間などの色空間における色成分値や、モノクロ画像における輝度値が利用可能である。一般に、絶対値エッジの検出と、対象領域の領域分割もしくは符号付エッジの検出とが可能な画像であれば、任意の画像から一部の領域の抽出を行うことができる。
上記各実施例では、絶対値エッジの検出および符号付エッジの検出にRGB色空間における色成分値を用いているが、絶対値エッジの検出や符号付エッジの検出には、任意の画素値が使用できる。画素値としては、例えば、L*a*b*色空間やYCbCr色空間などの色空間における色成分値や、モノクロ画像における輝度値が利用可能である。一般に、絶対値エッジの検出と、対象領域の領域分割もしくは符号付エッジの検出とが可能な画像であれば、任意の画像から一部の領域の抽出を行うことができる。
E5.変形例5:
上記各実施例では、閉領域の生成に画素値の段差位置の画素を表す絶対値エッジを利用しているが、画素値の段差の位置を表すエッジ(段差位置エッジ)であれば、閉領域の生成に利用することができる。段差位置エッジとしては、例えば、段差位置となる隣接画素間の境界を表すエッジを利用することもできる。
上記各実施例では、閉領域の生成に画素値の段差位置の画素を表す絶対値エッジを利用しているが、画素値の段差の位置を表すエッジ(段差位置エッジ)であれば、閉領域の生成に利用することができる。段差位置エッジとしては、例えば、段差位置となる隣接画素間の境界を表すエッジを利用することもできる。
E6.変形例6:
上記各実施例では、処理対象領域中に生成された複数の閉領域のそれぞれを別個のものとして扱っているが、複数の閉領域の一部を結合し、単一の閉領域とすることも可能である。この場合、特定の色領域内に包含される閉領域が互いに隣接する場合、隣接する閉領域を結合し、単一の閉領域とすることが可能である。
上記各実施例では、処理対象領域中に生成された複数の閉領域のそれぞれを別個のものとして扱っているが、複数の閉領域の一部を結合し、単一の閉領域とすることも可能である。この場合、特定の色領域内に包含される閉領域が互いに隣接する場合、隣接する閉領域を結合し、単一の閉領域とすることが可能である。
20…光源
30…撮像部
40…コンピュータ
50…外部記憶装置
100…プリント基板検査装置
210…画像取得部
220…緑色領域抽出部
230…緑色領域分割部
240…輪郭線取得部
250…明緑色領域抽出部
PCB…プリント基板
30…撮像部
40…コンピュータ
50…外部記憶装置
100…プリント基板検査装置
210…画像取得部
220…緑色領域抽出部
230…緑色領域分割部
240…輪郭線取得部
250…明緑色領域抽出部
PCB…プリント基板
Claims (12)
- 画像から一部の領域を抽出する方法であって、
(a)前記画像内の少なくとも一部の領域である処理対象領域に対して第1種のエッジ検出処理を実行することによって画素値の段差の位置を表す段差位置エッジを検出するとともに、前記段差位置エッジを利用して、前記処理対象領域を複数の閉領域に分割する工程と、
(b)前記処理対象領域に対して画素値に応じた所定の領域分割処理を実行することにより、前記処理対象領域を複数の色領域に分割する工程と、
(c)前記複数の閉領域の中から、前記複数の色領域のうちの特定の色領域内に包含される1つ以上の閉領域を抽出する工程と、
を備える、方法。 - 請求項1記載の方法であって、
前記工程(c)は、前記特定の色領域内に包含される閉領域が隣接する場合、隣接する閉領域を結合し単一の閉領域を生成する工程を含む、方法。 - 請求項1記載の方法であって、
前記工程(c)は、
(d)前記複数の閉領域の中から、前記特定の色領域内に包含され、かつ、閉領域内外の画素値の高低の関係が所定の条件を満たす閉領域を抽出する工程
を含む、方法。 - 請求項3記載の方法であって、
前記所定の条件を満たすか否かは、前記段差位置エッジの近傍における各閉領域内外の画素値を解析することによって判定される、方法。 - 請求項4記載の方法であって、
前記工程(d)は、
前記処理対象領域に対して第2種のエッジ検出処理を実行することにより、前記段差位置エッジ近傍の高画素値側の画素で構成される高画素値側エッジと、前記段差位置エッジ近傍の低画素値側の画素で構成される低画素値側エッジと、を生成する工程と、
前記高画素値側エッジと前記低画素値側エッジとから選択された特定のエッジの占める面積が他方のエッジの占める面積よりも大きい場合に、前記所定の条件を満たすと判定する工程と、
を含む、方法。 - 画像から一部の領域を抽出する方法であって、
(a)前記画像内の少なくとも一部の領域である処理対象領域に対して第1種のエッジ検出処理を実行することによって画素値の段差の位置を表す段差位置エッジを検出するとともに、前記段差位置エッジを利用して、前記処理対象領域を複数の閉領域に分割する工程と、
(b)前記複数の閉領域の中から、閉領域内外の画素値の高低の関係が所定の条件を満たす閉領域を抽出する工程と、
を備える、方法。 - 請求項6記載の方法であって、
前記所定の条件を満たすか否かは、前記段差位置エッジの近傍における各閉領域内外の画素値を解析することによって判定される、方法。 - 請求項7記載の方法であって、
前記工程(b)は、
前記処理対象領域に対して第2種のエッジ検出処理を実行することにより、前記段差位置エッジ近傍の高画素値側の画素で構成される高画素値側エッジと、前記段差位置エッジ近傍の低画素値側の画素で構成される低画素値側エッジと、を生成する工程と、
前記高画素値側エッジと前記低画素値側エッジとから選択された特定のエッジの占める面積が他方のエッジの占める面積よりも大きい場合に、前記所定の条件を満たすと判定する工程と、
を含む、方法。 - 請求項1ないし8のいずれか記載の方法であって、
前記工程(a)は、
前記処理対象領域に対して第1の輪郭線検出処理を実行することによって、前記段差位置エッジを含む第1の輪郭線を生成する工程と、
前記処理対象領域に対して前記第1の輪郭線検出処理とは異なる第2の輪郭線検出処理を実行することによって、前記段差位置エッジを含む第2の輪郭線を生成する工程と、
前記第1の輪郭線と、前記第2の輪郭線とに基づいて、前記段差位置エッジの断線を検出する工程と、
前記断線が検出された場合に、前記第1種のエッジ検出処理に関するパラメータを調節し、前記処理対象領域の一部の前記段差位置エッジの断線部を含む断線領域に対して前記第1種のエッジ検出処理を再度実行することによって、接続エッジを生成する工程と、
前記接続エッジと、前記段差位置エッジと、を重畳することにより前記段差位置エッジを修正する工程と、
を含む、方法。 - 請求項1ないし9のいずれか記載の方法であって、
前記画像はカラー画像であって、
前記方法は、さらに、
前記画像を前記所定の領域分割処理とは異なる特定の色領域分割処理によって、色味が互いに異なる領域として前記処理対象領域と前記処理対象領域外の領域とに分割する工程を備える、方法。 - 画像から一部の領域を抽出する装置であって、
前記画像内の少なくとも一部の領域である処理対象領域に対して第1種のエッジ検出処理を実行することによって画素値の段差の位置を表す段差位置エッジを検出するとともに、前記段差位置エッジを利用して、前記処理対象領域を複数の閉領域に分割する閉領域生成部と、
前記処理対象領域に対して画素値に応じた所定の領域分割処理を実行することにより、前記処理対象領域を複数の色領域に分割する色領域分割部と、
前記複数の閉領域の中から、前記複数の色領域のうちの特定の色領域内に包含される1つ以上の閉領域を抽出する特定色閉領域抽出部と、
を備える、装置。 - 画像から一部の領域を抽出する装置であって、
前記画像内の少なくとも一部の領域である処理対象領域に対して第1種のエッジ検出処理を実行することによって画素値の段差の位置を表す段差位置エッジを検出するとともに、前記段差位置エッジを利用して、前記処理対象領域を複数の閉領域に分割する閉領域生成部と、
前記複数の閉領域の中から、閉領域内外の画素値の高低の関係が所定の条件を満たす閉領域を抽出する特定閉領域抽出部と、
を備える、装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2004261785A JP2006078299A (ja) | 2004-09-09 | 2004-09-09 | 画像領域の抽出による画像の領域分割 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2004261785A JP2006078299A (ja) | 2004-09-09 | 2004-09-09 | 画像領域の抽出による画像の領域分割 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2006078299A true JP2006078299A (ja) | 2006-03-23 |
Family
ID=36157889
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2004261785A Pending JP2006078299A (ja) | 2004-09-09 | 2004-09-09 | 画像領域の抽出による画像の領域分割 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2006078299A (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2009104325A1 (ja) * | 2008-02-21 | 2009-08-27 | 大日本スクリーン製造株式会社 | 線画処理装置、プログラム及び線画処理方法 |
TWI412739B (zh) * | 2007-12-18 | 2013-10-21 | Dainippon Screen Mfg | 缺陷檢測方法及缺陷檢測裝置 |
US8805062B2 (en) | 2010-07-20 | 2014-08-12 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image processing apparatus, computer readable medium for processing image and method for processing image |
CN116485786A (zh) * | 2023-06-15 | 2023-07-25 | 贵州医科大学附属医院 | 一种内分泌试纸智能分析方法 |
-
2004
- 2004-09-09 JP JP2004261785A patent/JP2006078299A/ja active Pending
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI412739B (zh) * | 2007-12-18 | 2013-10-21 | Dainippon Screen Mfg | 缺陷檢測方法及缺陷檢測裝置 |
WO2009104325A1 (ja) * | 2008-02-21 | 2009-08-27 | 大日本スクリーン製造株式会社 | 線画処理装置、プログラム及び線画処理方法 |
JP2009199308A (ja) * | 2008-02-21 | 2009-09-03 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | 線画処理装置、プログラム及び線画処理方法 |
US8805062B2 (en) | 2010-07-20 | 2014-08-12 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image processing apparatus, computer readable medium for processing image and method for processing image |
CN116485786A (zh) * | 2023-06-15 | 2023-07-25 | 贵州医科大学附属医院 | 一种内分泌试纸智能分析方法 |
CN116485786B (zh) * | 2023-06-15 | 2023-09-01 | 贵州医科大学附属医院 | 一种内分泌试纸智能分析方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US9569827B2 (en) | Image processing apparatus and method, and program | |
JP4054184B2 (ja) | 欠陥画素補正装置 | |
US8774503B2 (en) | Method for color feature extraction | |
US7577311B2 (en) | Color fringe desaturation for electronic imagers | |
JP3539539B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを記録した記録媒体 | |
JP2006038582A (ja) | 画像の領域分割による欠陥の検出 | |
JP4375322B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、そのプログラム、およびそのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体 | |
CN111784605B (zh) | 一种基于区域指导的图像降噪方法、计算机装置及计算机可读存储介质 | |
JP4648660B2 (ja) | 画像の領域分割による物体の表面領域配置の取得 | |
JP4841819B2 (ja) | 物体のカラー画像による欠陥検出 | |
CN111815729B (zh) | 一种实时美肤方法、装置、设备和计算机存储介质 | |
JP2011065604A (ja) | 画像処理方法および画像処理装置 | |
US6671401B1 (en) | Removing color moire patterns from digital images having known chromaticities | |
JP4520880B2 (ja) | しみ検査方法及びしみ検査装置 | |
JP2006078299A (ja) | 画像領域の抽出による画像の領域分割 | |
CN111598794A (zh) | 一种去除水下重叠情况的图像成像方法及装置 | |
JP7030425B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム | |
JP3480408B2 (ja) | 物体抽出システムと方法並びに物体抽出用プログラムを記憶した記憶媒体 | |
JP5822739B2 (ja) | 画像処理装置、方法、及びプログラム | |
CN111414877B (zh) | 去除颜色边框的表格裁切方法、图像处理设备和存储介质 | |
KR101327790B1 (ko) | 영상 보간 방법 및 장치 | |
JP2003274180A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、プリンタドライバ、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体及びコンピュータプログラム | |
JP2011155365A (ja) | 画像処理装置および画像処理方法 | |
JP4745633B2 (ja) | 物体のカラー画像による欠陥検出方法及び装置 | |
CN105450909B (zh) | 一种信息处理方法及电子设备 |