JP2010079414A - プログラム、カメラおよび画像の輪郭抽出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 ノイズの影響を受けにくく、パラメータ調整が不要な処理で撮像画像から輪郭を精度よく抽出するための手段を提供する。
【解決手段】 プログラムは、撮像画像を取得する画像読込処理と、局所領域設定処理と、勾配情報演算処理と、輪郭抽出処理とをコンピュータに実行させる。局所領域設定処理では、コンピュータが、撮像画像に含まれる画素のうちから２つ以上の注目画素を指定するとともに、各注目画素の位置を基準として撮像画像内に所定サイズの局所領域を設定する。勾配情報演算処理では、コンピュータが、局所領域に含まれる複数の画素から求めた画素値の勾配情報を用いて、各注目画素の位置での画像の勾配を示す画像勾配ベクトルを求める。輪郭抽出処理では、コンピュータが、各画像勾配ベクトルの情報を用いて、撮像画像から輪郭を抽出する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、画像の輪郭を抽出するプログラム、カメラおよび方法に関する。

従来から、電子カメラなどで取得したデジタルの撮像画像に関し、画像の注目領域に含まれるエッジ量を算出して、このエッジ量を閾値と比較することで輪郭の抽出を行って各種の処理を行う手法が公知である（一例として、特許文献１参照）。
特開2003-274258号公報

しかし、上記の従来技術の手法で撮像画像から輪郭を抽出する場合には、画像に含まれるノイズが多くなると画像の平坦な部分においてエッジ量の誤検出が生じやすくなり、特に高い撮像感度で撮像された画像については輪郭抽出の精度が大きく低下しうる。そのため、上記の従来技術でノイズの影響を抑制するためには、例えば、撮像感度を考慮してノイズ対策用のパラメータの設定を行うか、あるいは撮像感度に応じたノイズ除去処理を行うなどの煩雑な処理が要求される点で改善の余地があった。

そこで、本発明の目的は、ノイズの影響を受けにくく、パラメータ調整が不要な処理で撮像画像から輪郭を精度よく抽出するための手段を提供することにある。

一の態様に係るプログラムは、撮像画像を取得する画像読込処理と、局所領域設定処理と、勾配情報演算処理と、輪郭抽出処理とをコンピュータに実行させる。局所領域設定処理では、コンピュータが、撮像画像に含まれる画素のうちから２つ以上の注目画素を指定するとともに、各注目画素の位置を基準として撮像画像内に所定サイズの局所領域を設定する。勾配情報演算処理では、コンピュータが、局所領域に含まれる複数の画素から求めた画素値の勾配情報を用いて、各注目画素の位置での画像の勾配を示す画像勾配ベクトルを求める。輪郭抽出処理では、コンピュータが、各画像勾配ベクトルの情報を用いて、撮像画像から輪郭を抽出する。

上記の一の態様の輪郭抽出処理では、コンピュータが、画像勾配ベクトルの強度を示す情報の比較によって輪郭を抽出してもよい。また、上記の一の態様の輪郭抽出処理では、コンピュータが、隣接する注目画素間における画像勾配ベクトルの方向の相関に基づいて輪郭を抽出してもよい。

また、上記の一の態様のプログラムは、輪郭抽出処理で抽出した輪郭の情報を用いて、撮像画像を複数の領域に分割する領域分割処理をさらに含んでいてもよい。

ここで、上記の一の態様のプログラムを実行するコンピュータを備えたカメラおよび画像処理装置や、上記の一の態様のプログラムを画像の輪郭抽出方法として表現したものや、上記の一の態様のプログラムを記憶したプログラム記憶媒体も本発明の具体的態様として有効である。

本発明では、複数の注目画素の位置での画像の勾配に関する画像勾配ベクトルの情報を用いて、撮像画像から輪郭を精度よく抽出することができる。

＜一の実施形態の説明＞
図１は、一の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。一の実施形態の画像処理装置は、画像処理プログラムがインストールされたパーソナルコンピュータである。この画像処理装置を構成するコンピュータ１１は、画像処理プログラムの実行によって、入力された撮像画像から輪郭を抽出することができる。

コンピュータ１１は、データ読込部１２、記憶装置１３、ＣＰＵ１４、メモリ１５および入出力Ｉ／Ｆ１６、バス１７を有している。データ読込部１２、記憶装置１３、ＣＰＵ１４、メモリ１５および入出力Ｉ／Ｆ１６は、バス１７を介して相互に接続されている。さらに、コンピュータ１１には、入出力Ｉ／Ｆ１６を介して、入力デバイス１８（キーボード、ポインティングデバイスなど）とモニタ１９とがそれぞれ接続されている。なお、入出力Ｉ／Ｆ１６は、入力デバイス１８からの各種入力を受け付けるとともに、モニタ１９に対して表示用のデータを出力する。

データ読込部１２は、撮像画像のデータや、画像処理プログラムを外部から読み込むときに用いられる。例えば、データ読込部１２は、着脱可能な記憶媒体からデータを取得する読込デバイス（光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスクの読込装置など）や、公知の通信規格に準拠して外部の装置と通信を行う通信デバイス（ＵＳＢインターフェース、ＬＡＮモジュール、無線ＬＡＮモジュールなど）で構成される。

記憶装置１３は、上記の画像処理プログラムと、プログラムの実行に必要となる各種のデータとを記憶する。また、記憶装置１３には、データ読込部１２から取得した撮像画像のデータを記録することもできる。なお、一の実施形態での記憶装置１３は、ハードディスクや、不揮発性の半導体メモリなどで構成される。

ＣＰＵ１４は、コンピュータ１１の各部動作を統括的に制御するプロセッサである。また、ＣＰＵ１４は、画像処理プログラムの実行によって、撮像画像の所定位置での画像のエッジの勾配を示す画像勾配ベクトルを求める。そして、ＣＰＵ１４は、この画像勾配ベクトルの情報を用いて撮像画像から輪郭の抽出を行う（なお、上記の演算処理の内容については後述する）。また、メモリ１５は、画像処理プログラムの演算結果などを一時的に記憶する。このメモリ１５は、例えば揮発性のＳＤＲＡＭなどで構成される。

次に、一の実施形態の画像処理プログラムによる撮像画像の輪郭抽出処理について説明する。

一般的に、撮像画像内のノイズは画像の構造やエッジの方向とは無関係に存在するため、画像のノイズに起因するエッジ量は指向性のないものとなる。一方、通常の撮像画像では、画像の構造に起因して、局所領域では構造方向の画素値同士に強い相関が生じることが知られている。そして、上記の局所領域において、相関の強い方向（画像の構造が類似する方向）における画素値の差分は小さな値を示し、相関の強い方向に対して垂直方向（エッジの接線に垂直な方向）の画素値の差分は大きな値を示す。

そのため、一の実施形態の画像処理プログラムは、上記性質を利用し、主成分分析の手法を用いて求まる、局所領域でのエッジの勾配を示す画像勾配ベクトルの情報に基づき撮像画像から輪郭を抽出する。

以下、図２の流れ図を参照しつつ、一の実施形態の画像処理プログラムによる輪郭抽出処理の一例を説明する。なお、図２の流れ図の処理は、ユーザーによるプログラム実行指示に応じて開始される。

ステップＳ１０１：ＣＰＵ１４は、処理対象となる撮像画像のデータを、データ読込部１２を介して外部から取得する。Ｓ１０１で取得された撮像画像のデータは、ＣＰＵ１４の制御によって、記憶装置１３またはメモリ１５に記録される。なお、ＣＰＵ１４は、撮像画像のデータが予め記憶装置１３に記憶されている場合には、Ｓ１０１の処理を省略してもよい。

ステップＳ１０２：ＣＰＵ１４は、撮像画像に含まれる複数の画素のうちから、画像勾配ベクトルを求める注目画素Ｘの位置を指定する。

ここで、一例としてＳ１０２でのＣＰＵ１４は、撮像画像の全ての画素を注目画素Ｘとして順次指定するものとして説明を行うが、撮像画像内の所定画素からなる小領域において以下の処理を行ってもよい。なお、Ｓ１０２でのＣＰＵ１４は、注目画素Ｘの位置を変更するときには、画像の左上隅を起点として１行ずつ左から右に注目画素Ｘを順番に指定してゆくものとする。

ステップＳ１０３：ＣＰＵ１４は、注目画素Ｘの位置を基準として、撮像画像内に所定の局所領域を設定する（図３参照）。この局所領域のサイズと形は任意に設定できるが、一例として、Ｓ１０３でのＣＰＵ１４は、撮像画像内において注目画素を中心とした矩形の範囲（例えば９×９画素の範囲）を局所領域として設定する。

ステップＳ１０４：ＣＰＵ１４は、局所領域に含まれる各画素の画素値の勾配情報を用いて、注目画素Ｘの位置での画像勾配ベクトルを求める。ここでは一例として、Ｓ１０４でのＣＰＵ１４は、画素値の勾配を求めるときに、撮像画像の輝度に着目して演算を行う。入力される撮像画像データがＹＣｂＣｒ形式のものであれば、ＣＰＵ１４はＹ成分の画素値の勾配を求めればよいが、撮像画像データがＲＧＢ形式の場合には、ＣＰＵ１４はＲＧＢのいずれかの画素値の勾配を求めてもよく、あるいはＲＧＢからＹＣｂＣｒへ色空間変換後にＹ成分の画素値の勾配を求めればよい。

次に、Ｓ１０４でのＣＰＵ１４は、以下の要領で画像勾配ベクトルを求める演算処理を行う。上記の局所領域（Ｓ１０３）内の各画素ｘ_iについて、画素値の勾配を

の固有値問題を解くことで求めることができる。但し、上記の式（２）中の「Ｃ」は、局所領域内の各画素ｘ_iにおける画素値ｆ（ｘ）を用いて下式（３）により定義される行列を示している。

なお、上記の式（３）の「Σ」は、いずれも局所領域に含まれる全画素の和を示している。

また、上記の行列Ｃは２行２列の行列であるので、上記の式（２）は２つの固有値と、２つの異なる単位固有ベクトルとをもつことが分かる。

ステップＳ１０５：ＣＰＵ１４は、現在の注目画素Ｘが最後の位置（画像の右下隅の画素）のものであるか否かを判定する。上記要件を満たす場合（ＹＥＳ側）にはＳ１０６に移行する。一方、上記要件を満たさない場合（ＮＯ側）には、ＣＰＵ１４はＳ１０２に戻って上記動作を繰り返す。なお、Ｓ１０５でのＮＯ側のループにより、撮像画像の各位置で求められた画像勾配ベクトルの情報がそれぞれメモリ１５に記憶されることとなる。

ステップＳ１０６：ＣＰＵ１４は、画像勾配ベクトルの情報を用いて、以下の（イ）または（ロ）のいずれかの手法（あるいは両者の組み合わせ）によって、撮像画像の各位置でのエッジの強度を求める。

（イ）ＣＰＵ１４は、各注目画素の位置における画像勾配ベクトルの強度を示す固有値λ_l（Ｓ１０４で求まったもの）から、撮像画像の各位置でのエッジの強度を求める。

ここで、上記の固有値λ_lは画像のエッジの勾配の指向強度を２乗した量となっているので、固有値λ_lの２重根をエッジの強度とすることが好ましい。また、固有値λ_lは局所領域内の画素数に比例する値であるため、局所領域内の画素数で平均化することが好ましい。そのため、ＣＰＵ１４は、以下の式（４）により、各々の注目画素Ｘごとにエッジの強度Ｅを演算する。

なお、式（４）の「Ｎ」は、局所領域内の画素数を示している。また、上記の画像勾配ベクトルの強度が大きくなるほど、その注目画素の位置での画像のエッジの強度はより高くなることを示す。そのため、上記のエッジの強度の値を用いて画像から輪郭を抽出できることが分かる。

（ロ）ＣＰＵ１４は、隣接する注目画素間における画像勾配ベクトルの方向の相関に基づいて、撮像画像の各位置でのエッジの強度を求める。

上記のように画像には相関があるため、画像の輪郭の部分では注目画素とその周囲の画素との画像勾配ベクトルの相関が高くなって同じ方向に向きやすくなる。一方、画像内で輪郭から離れている部分では上記の相関が無くなっていくため、輪郭の部分と比べると画像勾配ベクトルの向きは不均一なものとなる。そのため、隣接する注目画素間での画像勾配ベクトルの方向の相関をみれば、画像の各位置でのエッジの強度を求めることができる。

ステップＳ１０７：ＣＰＵ１４は、Ｓ１０６で求めた画像のエッジの強度の分布状態をモニタ１９に表示する。これにより、ユーザーは、モニタ１９の表示から画像の輪郭抽出の結果を容易に確認できる。

一例として、図４に処理対象の撮像画像の例を示すとともに、図５に画像のエッジの強度の分布状態の表示画面を模式的に示す。なお、簡単のため、図５の表示画面ではエッジの強度が高いほど太い線で被写体を表現する。図４は、ピントが合った中央の人物は輪郭が鮮明であるが、背景の木はボケた状態となっている画像を示している。この場合、図５に示すエッジの強度の表示画面では、人物のエッジの強度が高い値で示される一方で、背景の木のエッジの強度は低い値で示される。以上で、図２の流れ図の説明を終了する。

なお、ＣＰＵ１４は、エッジの強度の情報を用いて撮像画像を複数の領域に分割する領域分割処理を行ってもよい。例えば、ＣＰＵ１４は、エッジの強度が一定以上となる画素を抽出して画像の輪郭線を求める。そして、画像処理部３１は、撮像画像を上記の輪郭線で複数の領域に仕切って分割する。これにより、例えば、各種のフィルタ処理（例えば、ぼかしフィルタなど）を施す範囲やトリミングの範囲を指定するときに、ユーザーは、上記の分割領域単位での範囲指定が可能となる。

以下、一の実施形態での作用効果を述べる。一の実施形態でのＣＰＵ１４は、撮像画像の局所領域での画像勾配ベクトルをそれぞれ求めるとともに、画像勾配ベクトルの強度や画像勾配ベクトルの方向の相関に基づいて撮像画像から輪郭を抽出する。上記の画像勾配ベクトルは、局所領域内における画素値の勾配から主成分分析の手法を用いて求めるので、方向性のないノイズによる勾配成分から上記の画像勾配ベクトルへのノイズの影響は非常に小さなものとなる。そのため、一の実施形態では、画像のエッジ量を直接用いて画像の輪郭を抽出する手法よりも、より高い精度で画像の輪郭を抽出することが可能となる。

また、一の実施形態では、撮像画像の撮像感度に応じてパラメータを調整する必要はなく、コンピュータ１１によって撮像画像から輪郭を抽出するときのユーザーの利便性が大きく向上する。

＜他の実施形態の説明＞
図６は、他の実施形態の電子カメラの構成例を示すブロック図である。電子カメラ２１は、フォーカシングレンズ２２と、レンズ駆動部２３と、撮像素子２４と、制御部２５と、ＲＯＭ２６と、バッファメモリ２７と、モニタ２８と、記録Ｉ／Ｆ２９と、レリーズ釦３０とを有している。ここで、レンズ駆動部２３、撮像素子２４、ＲＯＭ２６、バッファメモリ２７、モニタ２８、記録Ｉ／Ｆ２９およびレリーズ釦３０は、それぞれ制御部２５に接続されている。

フォーカシングレンズ２２は、焦点調節を行うためのレンズである。このフォーカシングレンズ２２のレンズ位置は、レンズ駆動部２３によって光軸方向に調整される。

撮像素子２４は、フォーカシングレンズ２２を含む撮像光学系によって結像される被写体像を撮像して撮像画像の画像信号を生成する。なお、撮像素子２４から出力された画像信号は、Ａ／Ｄ変換回路（不図示）を介して制御部２５に入力される。

ここで、電子カメラ２１の撮影モードにおいて、撮像素子２４はレリーズ釦３０の全押し操作に応答して記録用の静止画像（本画像）を撮像する。また、撮影モードでの撮像素子２４は、撮影待機時にも所定間隔毎に観測用の画像（スルー画像）を連続的に撮像する。ここで、時系列に取得されたスルー画像のデータは、モニタ２８での動画像表示や制御部２５による各種の演算処理に使用される。

制御部２５は、電子カメラ２１の動作を統括的に制御するプロセッサである。また、制御部２５は、ＲＯＭ２６に格納されたプログラムの実行により、画像処理部３１として機能する。

画像処理部３１は、撮像画像のデータに対して各種の画像処理（色補間処理、階調変換処理、輪郭強調処理、ホワイトバランス調整、色変換処理など）を施す。また、画像処理部３１は、上記の一の実施形態と同様に、撮像画像の局所領域で画像勾配ベクトルをそれぞれ求めるとともに、画像勾配ベクトルの情報を用いてエッジの強度を求める。

ＲＯＭ２６には、制御部２５によって実行されるプログラムが記憶されている。なお、このプログラムによる撮影モードでの動作例については後述する。また、バッファメモリ２７は、画像処理部３１による画像処理の前工程や後工程で画像のデータを一時的に記憶する。このバッファメモリ２７は揮発性の記憶媒体であるＳＤＲＡＭにより構成される。また、モニタ２８は、制御部２５の指示に応じて各種画像を表示する。

記録Ｉ／Ｆ２９には、不揮発性の記憶媒体３３を接続するためのコネクタが形成されている。そして、記録Ｉ／Ｆ２９は、コネクタに接続された記憶媒体３３に対してデータの書き込み／読み込みを実行する。上記の記憶媒体３３は、ハードディスクや、半導体メモリを内蔵したメモリカードなどで構成される。なお、図６では記憶媒体３３の一例としてメモリカードを図示する。

レリーズ釦３０は、半押し操作による撮影前のオートフォーカス（ＡＦ）動作開始の指示入力と、全押し操作による撮像動作開始の指示入力とをユーザーから受け付ける。

（電子カメラの撮影モードでの動作例）
次に、図７の流れ図を参照しつつ、他の実施形態の電子カメラ２１の撮影モードでの動作例を説明する。この撮影モードでの電子カメラ２１は、画像勾配ベクトルの情報を用いてスルー画像の領域分割を行うとともに、この領域分割の結果に基づいてシーン判別を行なう。なお、図７の流れ図の処理は、レリーズ釦３０の半押し操作に応じて開始される。

ステップＳ２０１：制御部２５は、撮像素子２４を駆動させてスルー画像を撮像する。そして、撮像素子２４から出力されたスルー画像のデータは、制御部２５に入力される。

ステップＳ２０２：画像処理部３１は、スルー画像に含まれる複数の画素のうちから、画像勾配ベクトルを求める注目画素Ｘの位置を指定する。なお、Ｓ２０２での画像処理部３１は、一の実施形態とほぼ同じ要領で、スルー画像のうちの全ての画素を注目画素Ｘとして順次指定するものとする。

ステップＳ２０３：画像処理部３１は、注目画素Ｘの位置を基準として、スルー画像内に所定サイズの局所領域を設定する。なお、Ｓ２０３の処理の内容は、図２のＳ１０３に対応するので重複説明は省略する。

ステップＳ２０４：画像処理部３１は、局所領域に含まれる各画素の画素値の勾配情報を用いて、注目画素Ｘの位置での画像勾配ベクトルを求める。なお、Ｓ２０４の処理の内容は、図２のＳ１０４に対応するので重複説明は省略する。

ステップＳ２０５：画像処理部３１は、現在の注目画素Ｘが上記スルー画像内の最後の位置であるか否かを判定する。上記要件を満たす場合（ＹＥＳ側）にはＳ２０６に移行する。一方、上記要件を満たさない場合（ＮＯ側）には、画像処理部３１はＳ２０２に戻って上記動作を繰り返す。

ステップＳ２０６：画像処理部３１は、画像勾配ベクトルの情報を用いて、スルー画像の各位置でのエッジの強度を求める。Ｓ２０６での画像処理部３１は、図２のＳ１０６での処理と同様に、画像勾配ベクトルの強度（固有値λ_l）からエッジの強度を求めるか、あるいは、隣接する注目画素間での固有単位ベクトルの内積からエッジの強度を求めればよい。そのため、上記のエッジの強度の演算についての重複説明は省略する。

ステップＳ２０７：画像処理部３１は、エッジの強度の情報を用いてスルー画像を複数の領域に分割する。例えば、画像処理部３１は、エッジの強度が一定以上となる画素を抽出して画像の輪郭線を求める。そして、画像処理部３１は、スルー画像を上記の輪郭線で複数の領域に仕切って分割する。

ステップＳ２０８：画像処理部３１は、各々の分割領域（Ｓ２０７）での色情報（例えば色相および明度）に基づいて、スルー画像内に人物の肌に対応する領域があるか否かを判定する。上記要件を満たす場合（ＹＥＳ側）にはＳ２０９に移行する。一方、上記要件を満たさない場合（ＮＯ側）にはＳ２１０に移行する。

ステップＳ２０９：この場合は、撮影画面内に人物が存在するシーンであると推測できる。そのため、制御部２５は、撮影時のモード設定を人物撮影に適したモード（ポートレートモードなど）に自動的に変更する。これにより、人物撮影に適した撮影条件で人物を撮影することが可能となる。

なお、上記の人物撮影に適したモードにおいて、画像処理部３１は画像処理のパラメータを調整してもよい。例えば、画像処理部３１は、肌を白く表現するために肌色の領域の彩度を下げる色補正を行ったり、または、肌色のくすみなどを軽減するために肌色の領域の彩度を上げる色補正を行ってもよい。

そして、制御部２５は、ユーザーのレリーズ釦３０の全押しに応じて、撮像素子２４を駆動させて本画像の撮像処理を実行する。本画像のデータは、画像処理部３１で所定の処理が施された後に記録Ｉ／Ｆ２９を介して記憶媒体３３に記録される。その後、制御部２５は撮影モードの動作を終了する。

ステップＳ２１０：この場合は、撮影画面内に人物が存在しないシーンであると推測できる。そのため、制御部２５は、撮影時のモード設定を通常の撮影モード（あるいは風景撮影に適した撮影モード）に自動的に変更する。

そして、制御部２５は、ユーザーのレリーズ釦３０の全押しに応じて、撮像素子２４を駆動させて本画像の撮像処理を実行する。本画像のデータは、画像処理部３１で所定の処理が施された後に記録Ｉ／Ｆ２９を介して記憶媒体３３に記録される。以上で、図７の流れ図の説明を終了する。

他の実施形態の電子カメラ２１は、画像勾配ベクトルの情報に基づいて画像の領域分割を行い、各分割領域の色情報を用いたシーン判別によって撮影モードの切り換えを行う。
よって、他の実施形態の電子カメラ２１では、画像の領域分割を行うときにノイズによる輪郭の誤検出を抑制することができる。

＜実施形態の補足事項＞
（１）本発明のプログラムを実行する装置は、上記実施形態のコンピュータ１１や電子カメラ２１の例に限定されることなく、画像の表示出力機能を有する電子機器全般（カメラ付携帯電話や画像のビューアなど）に広く適用できる。

（２）上記の各実施形態では、輪郭抽出のための各種の演算処理をプログラムでソフトウェア的に実現する例を説明したが、これらの処理をＡＳＩＣを用いてハードウエア的に実現しても勿論かまわない。

（３）上記の他の実施形態では、電子カメラ２１がシーン判別を行うときに画像勾配ベクトルの情報に基づいて画像の領域分割を行う例を説明した。しかし、他の実施形態の電子カメラ２１も、一の実施形態の場合と同様に、撮影後の後処理工程に本画像を処理対象として輪郭抽出処理を行うことは勿論可能である。

また、上記の他の実施形態における電子カメラ２１の領域分割処理は、例えば人物が主要被写体であるときに背景領域のみを画像処理でぼかしてポートレート調の画像を生成する場合などにも応用できる。

以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲が、その精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図するものである。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずであり、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物によることも可能である。

一の実施形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図 一の実施形態の画像処理プログラムによる輪郭抽出処理の一例を示す流れ図 局所領域および画像勾配ベクトルの説明図 処理対象の撮像画像の例を示す図 図４に対応する画像のエッジの強度の分布状態の表示画面の例を示す模式図 他の実施形態の電子カメラの構成例を示すブロック図 他の実施形態の電子カメラの撮影モードでの動作例を示す流れ図

符号の説明

１１…コンピュータ、１２…データ読込部、１３…記憶装置、１４…ＣＰＵ、１５…メモリ、１６…入出力Ｉ／Ｆ、１７…バス、１８…入力デバイス、１９…モニタ、２１…電子カメラ、２２…フォーカシングレンズ、２３…レンズ駆動部、２４…撮像素子、２５…制御部、２６…ＲＯＭ、２７…バッファメモリ、２８…モニタ、２９…記録Ｉ／Ｆ、３０…レリーズ釦、３１…画像処理部、３３…記憶媒体

Claims (6)

1. 撮像画像を取得する画像読込処理と、
   前記撮像画像に含まれる画素のうちから注目画素を指定するとともに、前記注目画素の位置を基準として前記撮像画像内に所定サイズの局所領域を設定する局所領域設定処理と、
   前記局所領域に含まれる複数の画素から求めた画素値の勾配情報を用いて、前記注目画素の位置での画像の勾配を示す画像勾配ベクトルを求める勾配情報演算処理と、
   少なくとも２つ以上の前記注目画素から求まる前記画像勾配ベクトルの情報を用いて、前記撮像画像から輪郭を抽出する輪郭抽出処理と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
2. 請求項１に記載のプログラムにおいて、
   前記輪郭抽出処理では、前記画像勾配ベクトルの強度を示す情報の比較を行うことで輪郭を抽出することを特徴とするプログラム。
3. 請求項１に記載のプログラムにおいて、
   前記輪郭抽出処理では、隣接する前記注目画素間における前記画像勾配ベクトルの方向の相関に基づいて輪郭を抽出することを特徴とするプログラム。
4. 請求項１から請求項３のいずれか１項に記載のプログラムにおいて、
   前記輪郭抽出処理で抽出した輪郭の情報を用いて、前記撮像画像を複数の領域に分割する領域分割処理をさらに含むことを特徴とするプログラム。
5. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のプログラムを実行するコンピュータを備えることを特徴とするカメラ。
6. 撮像画像を取得する画像読込工程と、
   前記撮像画像に含まれる画素のうちから注目画素を指定するとともに、前記注目画素の位置を基準として前記撮像画像内に所定サイズの局所領域を設定する局所領域設定工程と、
   前記局所領域に含まれる複数の画素から求めた画素値の勾配情報を用いて、前記注目画素の位置での画像の勾配を示す画像勾配ベクトルを求める勾配情報演算工程と、
   少なくとも２つ以上の前記注目画素から求まる前記画像勾配ベクトルの情報を用いて、前記撮像画像から輪郭を抽出する輪郭抽出工程と、
   を含むことを特徴とする画像の輪郭抽出方法。