JP2007133874A - イメージオブジェクト用の多角形境界定義を生成するための方法およびシステム - Google Patents

Abstract

【課題】イメージオブジェクト境界の識別についての改良手法を提供すること。
【解決手段】２次元イメージ内のイメージオブジェクト（２８）が、各オブジェクトの輪郭を定める多角形を定義する線分を記述する境界点（４６、４７、５０、５２）を見つけることによって、識別される。処理は、追加ピクセル（３０）が同じイメージオブジェクトの部分かどうかを色などの弁別子を参照することによって決定するため、境界点の間のピクセルのライン（３２、３４、３６、３８）を辿る。その結果、接触ピクセルおよび接触ラインのために、境界点が識別される。腕状の領域（７４、７６、７８、７９、８０）が、同様の方法による再帰的な分析によって識別される。結果の境界点リストは、ウェブベースのマニュアルおよびカタログなどにおけるラベル付けまたはタグ付けなどのため、イメージオブジェクトを識別するのに役立つことができる。
【選択図】図３

Description

本発明は、一般に、イメージ再生およびイメージ分割の分野に関する。より詳細には、本発明は、所望のグループまたはアイテムの境界を識別するために、そのグループまたはアイテムの部分である、デジタルイメージにおけるピクセルを識別することに関する。

デジタルイメージ再生には、様々な応用例が存在する。１群の応用例においては、２次元（２Ｄ）イメージが、コンピュータスクリーン上に表示され、そのイメージ内に見える具体的なアイテムが、表示またはウェブプロトコルでのタグ付けのために分割される。タグ付けは、アイテムに関連する情報が、ユーザによって表示用に呼び出されることを可能にする。そのようなタグ付けは、部分または集合体についての関連情報へのいわゆる「ホットリンク」を生成することができる。特にカタログおよびマニュアル用などのそのようなホットリンク付けに対する高まる関心が、情報システムの分野に存在する。しかし、特定のイメージアイテムに関する関連情報への同様のリンク付けに対する多くのその他の応用例が、医療分野などに存在する。

そのようなリンク付けおよびその他の目的のためにイメージの部分を分割する際に遭遇する困難は、アイテム境界を記述する多角形を識別するプロセスを含む。従来、そのような境界は、非常に時間を要するプロセスにおいて手動で定義されていた。そのようなタグ付けのための境界識別に結果としてかかるコストが、そのような２Ｄイメージ要素ホットリンク付けが使用される程度を厳しく制限していた。複雑なアルゴリズムが、要素境界の識別のために考案された。しかし、それらの複雑さおよびコンピュータ処理上の相対的な非効率性も、それらのアルゴリズムが使用されることを制限している。
米国特許題６，８２６，５００ Ｂ２号公報

したがって、イメージオブジェクト境界の識別についての改良手法に対する必要が存在している。それが直接的な方式で実施されることができ、かつコンピュータ処理上効率的であることに対する特別の必要性が存在する。

本発明は、そのような必要に応えるべく設計された、イメージオブジェクトの境界を識別するためのシステムおよび方法を提供する。この方法は、様々なイメージに適用されることができるが、コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）プログラムにおいて生成されるイメージに特によく適する。この方法は、イメージオブジェクトにおける既知の点から識別を開始し、色など、弁別子として役立ち得る特性を共有する隣接点の識別を進める。弁別子を共有するピクセルの行または列を辿ることによって、アルゴリズムは、境界ピクセルのリストを作成し、その境界ピクセルのリストは、アイテム境界を記述する多角形を定義する線分を生成するように順序付けられる。境界ピクセルのリストは、オブジェクトの接触領域の境界を再帰的に識別することによって、増大させられることができる。そのような接触領域の境界は、イメージオブジェクトを完全に定義する多角形を生成するため、適切な順序および位置において、境界ピクセルのリストに追加される。

最終的な境界ピクセルのリストは、次に削減されることができる。３個以上のピクセルがライン内に存在する場合、境界ピクセルのリストのサイズを削減するため、例えば、中間ピクセルはリストから削除されることができる。同様に、境界ピクセルが三角形を形成する場合、三角形内のあるピクセル（例えば、頂点）はリストから削除されることができる。そのような削除も、包含される領域、または境界ピクセルのリストからの頂点ピクセルの除去によって除去される領域に関する基準によって、無効にされることができる。

結果の境界ピクセルのリストは、その時、任意の様々な目的でイメージオブジェクトの境界を識別するためにその後に使用され得る多角形を記述する。例えば、境界は、ホットリンク付けのため、２Ｄイメージの特定の領域をタグ付けするために使用されることができる。境界は、測定目的や、（例えば、ホットリンク付けによるのとは別に）要素に関連する様々なデータに要素を関連付けることなどに使用されることができる。

本発明の上記およびその他の特徴、態様、および利点は、図面全体にわたって同様の文字が同様の部分を表す添付の図面を参照しながら、以下の詳細な説明が読まれるとき、より良く理解されるようになるであろう。

ここで図面に移り、最初に図１を参照すると、イメージオブジェクトの集合体から成る例示的な２Ｄイメージ１０が示されている。図示された例では、２Ｄイメージは、玩具の車から成る。明らかに、オブジェクトのどのような適切な集合体でも、または単一のオブジェクトであっても、本発明に従って分析および処理されることができる。さらに、図１に提示されたイメージは、コンピュータスクリーン上に現れ得るものとして示されていることに留意されたい。一般に、本発明は、対象とするイメージオブジェクトの境界を識別するため、デジタル化イメージの分析を容易にする。図１に示される図は、例えば、デジタルカタログ、マニュアル、およびウェブツールなどの部分とすることができる。イメージは、一般に、任意の従来方式でデジタルメモリ装置に保存され、モニタを介してユーザに提供される。イメージは、ウェブページとして利用可能な場合、従来のブラウザまたはその他の表示アプリケーションで表示されることができる。そのようなブラウザの細部は、明瞭にするため、図の視界から排除されている。

集合体１２は、図示されたように、複数のオブジェクトまたは部分１４を含む。実際のアプリケーションでは、そのようなオブジェクトは、実際のモデルまたは集合体におけるオブジェクト識別を容易にするため、部分の順序付けのため、メンテナンスおよびサービスの提供のため、または任意のその他の目的のため、以下で説明される境界識別プロセスによって弁別されることができる。図示されたように、カーソル１６は、イメージ１０の上を動かされることができ、参照番号１８で示されたようなデータが、表示されることができる。様々な技法が、そのような表示のために提供されることができる。一般に、表示は、識別情報、および追加カタログまたは明細事項データへのリンクなどを含むことができる。オブジェクトを追加データにリンクするためのそのような技法は、従来「ホットリンク」と呼ばれている。図示された例では、カーソル１６は、玩具の自動車の車輪を表す、イメージ１０の領域またはオブジェクトの上に保たれている。

この説明は、一般に、オブジェクト、より詳細にはオブジェクトの集合体に関するが、本発明の技法は、機械または任意の特定のタイプの応用例またはイメージオブジェクトに決して限定されるものではないことに留意されたい。例えば、この技法は、対象とする任意のイメージ特徴を識別するために利用されることができる。以下で説明されるように、特定のオブジェクトのピクセルおよび境界は、いくつかの弁別子を参照することによって識別される。したがって、識別されたオブジェクトの部分を形成するピクセルを決定するために、識別可能な弁別子が利用できる任意のアプリケーションでは、本発明の境界識別アルゴリズムが利用されることができる。これらは、医療画像における対象とする特徴の識別、荷物または小包内の物体の識別、人または自動車の識別、およびイメージ内に見える筆跡などの徴証の識別などを含むことができる。さらに、本明細書で説明されるように、多くのイメージにおいて便利な弁別子は色である。その他の弁別子は、グレイスケールなどの特性または属性、およびイメージの特定のオブジェクトまたは領域内に含まれるピクセルの単純なリスティングさえ含むことができる。

図示された例では、図１のイメージ１０は、コンピュータ支援設計（ＣＡＤ）アプリケーションで生成されることができ、またはそれに変換されることができる。当業者であれば理解されるように、そのようなアプリケーションは、一定の色および陰影などの追加によって、高画質化を可能にする。図２は、図１に図示されたものと同じイメージの図であるが、陰影が取り除かれている。陰影のないイメージ２２は、図１のオブジェクトが単なる色付き領域として再生される純色イメージになる。実際、このタイプの典型的なイメージでは、陰影なしバージョン２２は、保存され、以下で説明されるような分析用に利用可能である。しかし、やはり、以下で説明されるように境界点が識別されることを可能にする色とは異なる任意のタイプの弁別子も、利用されることができる。上で述べられたように、陰影なしイメージ２２内に見える様々なオブジェクトが、色の領域２４として現れる。図１の車輪２０は、したがって、色領域２６として現れる。

イメージのオブジェクトは、ユーザによって選択されることができ、または境界決定のために自動的に選択されることができる。例えば、図１および図２のイメージが与えられた場合、ユーザは、図２では領域２６によって表される図１の左後輪２０など様々な部分を、分析のために選択することができる。典型的なＣＡＤアプリケーションでは、イメージ内のオブジェクトの様々な色およびオブジェクト名についてのリストが、ユーザから利用可能である。オブジェクトが選択または自動的に分析されると、以下で概略が説明されるような処理が後に続く。

図３を参照すると、簡略化されたオブジェクト２８が、本発明に従って分析されるために示されている。オブジェクトは、ピクセル３０からなる一連の行を含む。４つのそのような行３２、３４、３６、および３８が、図３には示されている。例えば、第１の行は、４つのピクセルを含み、それ以降の行は、より多くの数を含む。

本発明の境界識別アルゴリズムは、分析されるイメージオブジェクトの最上かつ最左のピクセル４０から開始する。処理は、行に沿って続行され、次に下の後続行に沿ってというように、オブジェクトのすべてのピクセルが識別されるまで続行される。本発明の処理は、オブジェクトの最上左で開始し、左から右と右から左を交替しながら上から下に向う方式で進められるが、任意のその他の方向および順序の処理も使用され得ることに留意されたい。したがって、イメージオブジェクトの異なる端で開始する分析、下から上、右から左への処理、またはこれらの組み合わせも、利用されることができる。同様に、処理は、境界点以外で、すなわち、イメージオブジェクト自体の内部で開始することもできる。最後に、以下でより詳細に説明されるように、本発明は、オブジェクトに接触し、したがって、オブジェクトの部分を形成するオブジェクトの遮蔽領域の識別を可能にする。それらの識別は、そのような領域が見つけられたときに、そのような領域の境界を再帰的に検査することによって実行される。そのような再帰的な処理は、メイン領域の境界点識別を一時的に中断して、またはその後でのどちらかの、様々な順序で進められることができる。

一般的な概要として、処理は、与えられた領域の最左点リストおよび最右点リストを作成する。これら２つのリストは、連結されたとき、領域を包み込む多角形を記述する線分を定義する点のリストを形成する。アルゴリズムは、空の最左点リストおよび最右点リストによって初期化される。アルゴリズムは、その後、与えられた行における接触領域の最左ピクセルで開始し、その同じ行においてその領域の最右ピクセルを見つけるまで、その行を右向きに辿る。次に、アルゴリズムは、次の行においてその領域の最右ピクセルを見つけ、その次の行におけるその領域の最左ピクセルを見つけるために左向きに辿る。（最初および次の行からの）２つの最左点が、「最左点」リストに追加される。２つの最右点が、「最右点」リストに追加される。処理は、その後、その領域における次の行ペアへと下に移動し、このペアについて２つの最左点および２つの最右点を見つけ、それらをそれぞれ最左点リストおよび最右点リストに追加する。処理は、領域内に残された行がもはやなくなるまで、各行ペアについて繰り返される。

より詳細な説明として、図３に戻ると、最上かつ最左の位置で識別された第１のピクセル４０は、左境界点４２としてマーク付けされる。この境界点は、そのオブジェクト用に蓄積される左境界点のリストに追加され、デジタル化リストに保存される。第１のピクセル４０から、ピクセル４０に隣接する、ピクセル４０の右手の次のピクセルが、ピクセル４０と弁別基準を共有するかどうかが決定される。この実施形態では、弁別子は色である。したがって、ピクセル４０に直接隣接する、ピクセル４０の右手のピクセルが、ピクセル４０と同じ色である場合、処理は、その右側の隣接ピクセルが同じ色に属するかどうかを次に分析することによって進められる。処理は、調査の結果が否定的なものとなるまで、このような方式で進められる。すなわち、行３２では、最右ピクセル４４が最終的に識別されるが、それは、その右側の隣接ピクセル（図３には図示されず）が、同じ色に属さないからである。この時点で、右境界点４６が、識別され、それを右境界点リストに追加することによって、メモリに保存される。この実施形態では、ピクセルがイメージオブジェクトの部分として識別されたとき、それらが見つけられ、処理されたことを示すため、それらの色値は変更される。

行内で最右境界ピクセルが識別されると、処理は、識別された最右境界ピクセルの下にある次の下側行に進む。次に、このピクセルが同じ色に属するか（すなわち、同じイメージオブジェクトの部分か）どうかが決定され、そうである場合、この新しいピクセルの右手に、同じ色に属するさらなるピクセルが存在するかどうかが決定される。このようにして右手に進み続けることによって、図３の行３４のピクセル４８など、新しい最右境界ピクセルが識別される。第１の行の最右ピクセルの下にある次の下側行のピクセルが、同じイメージオブジェクトの部分ではない（同じ色ではない）場合、この同じ次の行における左手かつ第１の行の最左ピクセルの右手に、ピクセルが存在するかどうかが決定される。そのようなピクセルが存在する場合、これが、この次の行の新しい最右ピクセル（やはり図３の行３４のピクセル４８など）になる。したがって、点５０が、この境界のためにマーク付けされる。後続行のこの最右ピクセルが識別されると、この最右ピクセルは、最右ピクセルのリストに追加され、上で説明された方式ではあるが左向きに、処理が続けられる。すなわち、最右境界ピクセル４８の左手の隣接ピクセルが同じ色に属するかどうかが決定される。同じ色に属する場合、同じ色を共有するすべての隣接ピクセルを識別するため、調査の結果が否定的なものになるまで、処理が続けられる。すなわち、図３に図示された例では、境界点５２に対応する行３４の最左境界ピクセルが、最終的に見つけられ、この最左境界ピクセルが、最左ピクセルのリストに追加される。前の行の最左境界ピクセルと最右境界ピクセルの間に最右ピクセルが見つけられない場合、その領域の処理が完了する。前の行の最左ピクセルおよび最右ピクセルが、それぞれ最左ピクセルのリストおよび最右ピクセルのリストに追加され、処理は、以下で説明されるように、処理されたばかりの領域を記述する多角形を定義する境界点のリストを生成するために、２つのリストの合併へと進む。

境界点５２におけるピクセルから、処理は、次の下側行３６に移って続けられる。点５２における境界ピクセルの下にあるピクセルが同じ色に属する場合、このピクセルがそのイメージオブジェクト内にあることが分かる。アルゴリズムは、その後、行３６における最左境界ピクセルを見つけるため、そのピクセルの左手のピクセルのどれかが同じ色に属するかどうかを検査する。境界ピクセルの下にあるピクセルが同じ色に属さない場合、アルゴリズムは、行３６における最左境界ピクセルを見つけるため、そのピクセルの右手にあるが、依然として前の行の最右境界ピクセルの左手にあるピクセルのどれかが、同じ色に属するかどうかを検査する。前の行の最左境界ピクセルと最右境界ピクセルの間に最左ピクセルが見つけられない場合、その領域の処理が完了する。前の行の最左ピクセルおよび最右ピクセルが、それぞれ最左ピクセルのリストおよび最右ピクセルのリストに追加され、処理は、以下で説明されるように、処理されたばかりの領域を記述する多角形を定義する境界点のリストを生成するために、２つのリストの合併へと進む。図３に図示された例では、この点の左手に、イメージオブジェクト内のピクセルは存在しない。したがって、別の境界点５４が、境界点リストに追加される。図３に示されたすべての境界点５６、５８、６０、６２、および６４を識別するため、処理がこのような方式で続けられる。

上述の処理は、図３に示されたような左境界点および右境界点のリストを生成する。オブジェクトの多角形境界を定義する点の集合を取得するため、その後、右点リストが前後逆転されて左境界点リストと連結されること、またはその逆が行われることができる。図４は、この境界点リストによって識別された多角形境界を示している。境界６６は、イメージオブジェクトの大まかな輪郭を描くが、元のイメージオブジェクトの部分ではない領域６８を含むことがある。したがって、複雑な集合体では、そのような領域の過剰包含が原因で、イメージオブジェクトどうしの間で、いくつかのオーバラップが発生することがある。望ましければ、実際の直交境界線に対応する実際の境界点が、利用されることができ、または図４に図示されたような三角形は、一方のイメージオブジェクトまたは他方のイメージオブジェクトにだけ含まれることができる。この実施では、さらに、そのような領域がそのイメージオブジェクト境界に含まれるべきかどうかを決定するために、テストが使用されることができる。そのようなテストは、そのような三角形に含まれる領域と閾領域との比較に基づかせることができる。

望ましければ、リスト内のイメージ境界を定義する点の数は、削減されることができる。そのような削減は、保存される点の総数を削減することによって、境界定義の保存を大いに容易にすることができる。図５は、このようにした図４に示された境界点の削減を示している。例えば、この実施では、それと直接隣接する他の境界点と同じＸ値またはＹ値を有する境界点が識別された場合、中間にある境界点は、リストから削除されることができる。図示された例では、したがって、図４に示された点５２、５４、および６０は、境界点４２および６２の間の直線が本質的にこれらを含むので、除去されることができる。同様に、境界点５８も、点５６および６４をつなぐ線分の間に含まれるので、除外される。同様に、点５０などの中間境界点も、その位置が他の境界点４６および５６の間にあるため、望ましければ、除去されることができる。

図３、図４、および図５に表されたオブジェクトなど、相対的に単純なオブジェクトの場合、上述の技法が、特に高速で、コンピュータ処理上効率的であることが実証された。しかし、同じ技法は、図６に示されるオブジェクトなど、より複雑なイメージオブジェクトの境界を識別するために使用されることができる。全体として参照番号７０により指示される図６のオブジェクトは、中央またはメイン領域７２と同時に、複数の腕状領域も含む。「中央」に指定される領域は、完全に恣意的であることに留意されたい。実際、処理は、任意の腕状領域で開始し、本明細書で説明される方法で進められることができる。４つの典型的な腕状領域が、イメージオブジェクトにおいて遭遇される。これらは、先の領域の上かつ左手の参照番号７４で指示される領域と、知られた領域の上かつ右手の参照番号７６で指示される領域と、知られた領域の下かつ左手の参照番号７８で指示される領域と、知られた領域の下かつ右手の参照番号８０で指示される領域とを含むことができる。

そのような領域は、分析されることができ、それらの境界は、以下のようにして決定される。腕状領域が検出された場合、現在の左点および右点リストの処理は、腕状領域用の点リストを再帰的に発展させるために中断される。再帰から復帰すると、アルゴリズムは、腕用の点リストを（オブジェクトのどちらの側に腕が位置付けられたかに応じて左または右の）適切な方の点リストに挿入する。図７は、アルゴリズムが、外側点リストに挿入するために、どのように多角形点リストを再帰的に作成するかを例示することを意図している。

そのような腕状領域の境界のための識別技法が、以下で詳細に説明される。しかし、一般に、そのような技法は、図７に示されるように大筋で進められることができる。処理は、中央またはメイン領域７２で進められて、その境界を識別していく。腕状領域への再帰によって、左境界８２および右境界８４が、領域７４のために識別され、左境界８６および右境界８８が、領域７６のために識別され、左境界９０および右境界９２が、領域７８のために識別され、左境界９４および右境界９６が、領域８０のために識別される。多くのそのような再帰が、アルゴリズムによって行われることができ、再帰の最中に追加の腕状領域が識別された場合など、これらの再帰内で再帰が発生することがあることに留意されたい。その後、最終的に、図８に示されるように、オブジェクトの全境界９８を表す境界点リストが識別される。上で述べられたように、これらの点の多くは、点が連続線分内の他の点の間に存在するかどうかの分析によって、最終的な境界点リストから除去されることができる。

図９は、知られた領域の上かつ左手の腕状領域の境界が、再帰によって見つけられ得る方法を示している。知られた領域の境界点は、行１００を走査して、最左境界点１０２の左方を識別することによって、識別される。次に、後続の下側行１０４が、上で説明されたように分析され、最終的に次の最左境界点１０６を識別する。前のラインの最左点１０２が、後続の下側ライン１０４の最左点１０６の右手にある場合、アルゴリズムは、この次のライン１０４上の、前のラインの最左点１０２から次のラインの最左点１０６までに、現在のイメージオブジェクトの部分である（例えば、同じ色に属する）が、処理されていない、前のラインのピクセルが存在するかどうかを分析する。そのような状態が見つけられた場合、アルゴリズムは、上から下かつ右から左の進行方向を逆転し、未処理ピクセルのＸおよび現在ラインのＹのアドレスを、新しい多角形領域の上「左」として使用して、再帰的に自分自身を呼び出す。その後、その多角形の境界点リストが、腕状領域の第１の行のピクセル１０８および１１０、ならびに後続行のピクセル１１２について生成される。結果の境界点リストは、現在の点リストの、前の最左点と次の最左点の間に挿入される。このプロセスは、次のラインの最左ピクセルまでのピクセルが分析されるまで、繰り返される。

図１０は、知られた領域の上かつ右手の領域の境界を識別するための同様の技法を示している。この処理では、後続ラインにおける最右ピクセル１１６の左手にある、前のラインにおける最右ピクセル１１４が識別された場合、アルゴリズムは、現在のイメージオブジェクトに属する前のラインのピクセルが処理されていないかどうかを決定するため、この後続ライン上を前のラインの最右ピクセル１１４から次のライン行の最右ピクセル１１６まで検査する。そのような状態が見つけられた場合、アルゴリズムは、上から下の方向を逆転し（しかし、右から左は逆転せず）、未処理ピクセルのＸおよび現在ラインのＹのアドレスを、新しい多角形領域の上「左」として使用して、再帰的に自分自身を呼び出す。その結果、腕状領域の境界と共に、追加のピクセル１１８および１２０が前のラインで見つけられ、後続のピクセル１２２が見つけられる。返された多角形の境界点リストは、現在の点リストの、前の最右点と次の最右点の間に挿入される。このプロセスは、最右ピクセルまでのすべてのピクセルが分析されるまで、繰り返される。

図１１は、知られた領域の下かつ左手の腕状領域の境界点の識別を示している。図１１に示されるように、前のライン１２４から、最左点１２６が識別され、それに続いて、下側ライン１２８の分析が行われる。前のラインの最左点１２６が、次のライン１２８の最左点１３０の左手にある場合、アルゴリズムは、この次のライン１２８上の、前のラインの最左点１２６から次のラインの最左点１３０までに、現在のイメージオブジェクトに属する次のライン１２８のいずれかのピクセルが処理されていないかどうかを決定する。そのような状態が見つけられた場合、アルゴリズムは、未処理ピクセルのＸおよび前のラインのＹのアドレスを、新しい多角形領域の上「左」として使用して、（方向を逆転せずに）再帰的に自分自身を呼び出す。その結果、行１２８のピクセル１３２および１３４が、腕状領域の追加ピクセル１３６と一緒に、それらの境界点と共に識別される。返された多角形の境界点リストは、現在の点リストの、前の最左点と次の最左点の間に挿入される。このプロセスは、次のラインの最左ピクセルまでのすべてのピクセルが分析されるまで、繰り返される。

最後に、図１２は、知られた領域の下かつ右手の領域の境界点の識別を示している。やはり、ライン１２４の境界点が、ライン１２８の点と共に検査される。前のライン１２４の最右点１３８が、次のライン１２８の最右点１４０の右手にある場合、アルゴリズムは、この次のライン１２８上の、前のラインの最右点１３８から次のラインの最右点１４０までに、現在のイメージオブジェクトに属する次のライン１２８のピクセルが処理されていないかどうかを決定する。そのような状態が見つけられた場合、アルゴリズムは、右から左の方向を逆転し（しかし、上から下の処理は逆転せず）、未処理ピクセルのＸおよび前のラインのＹのアドレスを、新しい多角形領域の上「左」として使用して、再帰的に自分自身を呼び出す。その結果、図１２の例におけるピクセル１４２および１４４が、腕状領域の追加ピクセル１４６と同様に、それぞれの境界点と共に識別される。返された多角形の境界点リストは、現在の点リストの、前の最右点と次の最右点の間に挿入される。このプロセスは、最右ピクセルまでのすべてのピクセルが分析されるまで、繰り返される。

上述の処理は、コンピュータ処理上非常に効率的な方法で、２Ｄイメージ内の複雑な領域の境界を正確に識別する能力を示している。したがって、この技法は、２Ｄイメージ、および２Ｄイメージ内で弁別され得る様々な所望のイメージオブジェクトの高速分析を容易にする。図１３は、図１および図２の車輪２０および色領域２６についての例示的な境界マッピングである。そのような境界は、文書内でのタグ付けおよびラベル付けなどを含む大部分の目的にとって、大いに十分であることが分かっている。追加的な高度化された細部は、上で説明されたように、領域が追加または有界領域から削除される程度を限定することによって提供されることができる。

本明細書では本発明のいくつかの特徴だけが例示および説明されたが、多くの修正および変更が、当業者には思いつくであろう。したがって、添付の特許請求の範囲が本発明の真の主旨内に収まるそのようなすべての修正および変更を包含することが意図されていることを理解されたい。

本発明に従って分析および処理され得るタイプの例示的な２Ｄイメージの図である。 陰影をもたない図１のイメージの図であって、本発明に従って分析され、その境界が決定され得るイメージオブジェクトを示す図である。 オブジェクトの境界点またはピクセルが決定される方法を示す例示的なイメージオブジェクトの図である。 境界点の識別の後の図３のオブジェクトの図である。 境界点の数またはリストの削減の後の図３および図４のイメージオブジェクトの図である。 本発明に従って分析され、その境界が決定される中央領域と遮蔽領域または腕とを有する複雑なイメージオブジェクトの図である。 境界点分析中の図６のオブジェクトの図である。 境界点の識別の後の図６および図７に示されたのと同じオブジェクトの図である。 先に識別された領域の上かつ左手の遮蔽領域の境界を識別するための再帰的な技法を示す図である。 先に識別された領域の上かつ右手の遮蔽領域の境界のための同様の識別を示す図である。 先に識別された領域の下かつ左手の遮蔽領域の境界の識別を示す図である。 先に識別された領域の下かつ右手の同様の遮蔽領域の境界識別を示す図である。 図１および図２のイメージのイメージオブジェクトの１つのための境界点リストから生成された例示的な境界出力の図である。

符号の説明

１０ ２Ｄイメージ
１２ 集合体
１４ オブジェクト／パーツ
１６ カーソル
１８ 情報
２０ 車輪
２２ 陰影なしイメージ
２４ 色領域
２６ 境界
２８ オブジェクト
３０ ピクセル
３２ 行
３４ 行
３６ 行
３８ 行
４０ 第１のピクセル（最左）
４２ 境界点
４４ 最右ピクセル
４６ 境界点
４８ 最右ピクセル
５０ 境界点
５２ 境界点
５４ 境界点
５６ 境界点
５８ 境界点
６０ 境界点
６２ 境界点
６４ 境界点
６６ 境界
６８ 三角形
７０ 複雑なオブジェクト
７２ 領域
７４ 領域（上／左）
７６ 領域（上／右）
７８ 領域（下／左）
８０ 領域（下／右）
８２ ピクセル（左）
８４ ピクセル（右）
８６ ピクセル
８８ ピクセル
９０ ピクセル
９２ ピクセル
９４ ピクセル
９６ ピクセル
９８ 境界

Claims (7)

1. デジタル化２次元イメージ内に見えるイメージオブジェクトの境界を決定するための方法であって、
   （ａ）前記イメージオブジェクト（２８）の第１のピクセル（４０）を目標ピクセルとして識別する段階と、
   （ｂ）前記目標ピクセルに隣接する追加ピクセル（３０）を、前記目標ピクセルから所望の方向にライン（３２）に沿って、前記イメージオブジェクトの境界ピクセル（４４）に到達するまで、前記ピクセルどうしの間の共通の属性に基づいて、識別する段階と、
   （ｃ）段階（ｂ）の前記ラインに隣接するが垂直方向にずれた別のライン（３４）内のさらなる境界ピクセル（４８）を、前記境界ピクセルを参照することによって、識別する段階と、
   （ｄ）前記イメージオブジェクトのさらなる隣接ピクセルが識別されなくなるまで、段階（ｃ）の前記さらなる境界ピクセルを段階（ｂ）の前記目標ピクセルとして使用して、段階（ｂ）および（ｃ）を繰り返す段階と、
   前記左および右境界ピクセルのリストを保存する段階と、
   前記左または右境界ピクセルのリストのどちらかを前後逆転し、前記２つのリストを連結して、前記イメージオブジェクトの輪郭を定める多角形を記述する一連の線分を定義する単一の境界ピクセルのリストを生成する段階とを含む、方法。
2. 前記第１のピクセル（４０）が、前記イメージオブジェクト（２８）の境界ピクセルである、請求項１記載の方法。
3. 前記所望の方向が、水平方向である、請求項１記載の方法。
4. 前記イメージオブジェクトの接触遮蔽領域（７４、７６、７８、８０）の境界ピクセルを、識別されたイメージオブジェクトピクセルのラインに隣接するラインのピクセルを識別し、識別されたイメージオブジェクトピクセルの前記ラインの前記ピクセルのいずれか１つをそのような接触遮蔽領域のための前記目標ピクセルとして使用して、段階（ｂ）および（ｃ）を繰り返すことによって、識別する段階をさらに含む、請求項１記載の方法。
5. 前記境界ピクセルのリストを、前記リスト上の他のピクセルの間のライン内に存在する前記リスト上の中間ピクセルを除去することによって、削減する段階をさらに含む、請求項１記載の方法。
6. 前記境界ピクセルのリストを、前記リスト上の３つの連続するピクセルによって定義される三角形（６８）の頂点を表すピクセルを除去することによって、削減する段階をさらに含む、請求項１記載の方法。
7. 前記共通の属性が、色である、請求項１記載の方法。

Images