JP2010211639A - 画像処理方法、画像処理装置、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】入力画像中の着目画素のコンポーネント和とクラスタの代表値のコンポーネント和との差の絶対値が第一の閾値以下であるクラスタを、比較クラスタとして選択する。そして、当該選択した比較クラスタそれぞれの代表値と前記着目画素との間の色距離を算出する。算出した色距離のうちの最小値が第二の閾値以下の場合、当該最小値の色距離に対応するクラスタに前記着目画素を分類する。一方、算出した色距離のいずれもが前記第二の閾値より大きい場合は、当該着目画素を分類するクラスタを新たに生成する。
【選択図】図1
Description
以下、添付の図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。ただし、この実施の形態に記載されている構成要素はあくまで例示であり、本発明の技術的範囲は、特許請求の範囲によって確定されるのであって、以下の個別の実施形態によって限定されるわけではない。
以下、CPU7上で実行されるプログラムにより本願発明を実現する処理手順を、図1のブロック図と図4のフローチャートを用いて説明する。ステップS1000で処理を開始すると、処理対象となる画像領域を含む画像データを入力する。画像入力に関しては、スキャナ1にて読み取られた画像データを画像入出力I/O3を介して画像メモリ2に入力する。また、通信I/F4を介して、装置外部より前記処理対象となる画像領域を含む画像を入力してもよく、あるいは、外部記憶装置12に予め記憶される画像データをI/O13を介して読み込むものであってもよい。得られた入力画像は、画像メモリ2上に保持される。次に読み取った入力画像データに対しステップS2000でクラスタリング処理を行い、各画素の値がクラスタ番号からなるインデックス画像を生成する。これは図1におけるクラスタ群生成手段11を実現している。入力がカラー画像で、RGB空間でクラスタリングを行うと、各クラスタはRGBの画素値を値として持つ。ステップS2100ではソートの基準用として各クラスタのコンポーネント和(R+G+B)を求めクラスタの順序を昇順、または降順でソートしておく。なお、本実施形態において、画素値をRGBで表す場合、コンポーネント和としてRGBの各値の和を用いるものとするが、コンポーネント和の算出式の詳細に関しては後述する。これは図1におけるコンポーネント和に基づくクラスタ群ソート手段13を実現している。なお、クラスタのコンポーネント和は、クラスタが有する代表値である色地の各色成分の和となる。クラスタの代表値は、例えば、新規にクラスタを生成する際に最初に属する画素値を用いることができる。また、新たな画素がクラスタに加わるたびにそのクラスタに属する画素の各コンポーネントの平均値を求め、それを代表値としても良い。もちろんこれらの方法に限定するものではなく、その方法は問わない。ステップS2200ではステップS1000で読み取った入力画像から未処理の画素を着目画素として1つ選択し、着目画素のコンポーネント和を求める。これは図1における着目画素選択手段14を実現している。ステップS2300では色距離を算出する比較クラスタの選択を行う。
着目画素のコンポーネント(RGB)和B=R2+G2+B2
クラスタと着目画素の色距離(マンハッタン距離:X)=|R1−R2|+|G1−G2|+|B1−B2|
とすると、
|A−B|=|(R1+G1+B1)−(R2+G2+B2)|
=|(R1−R2)+(G1−G2)+(B1−B2)|
≦|R1−R2|+|G1−G2|+|B1−B2|(=X)
通常、クラスタリング処理では最も色距離が近いクラスタに着目画素を分類するが、上記の通り、コンポーネント和の差分値(図4における|A−B|)と色距離では常に以下の関係式が成り立つ。
よって、第一の閾値46以下の色距離にあるクラスタを探索するには、クラスタと着目画素のコンポーネント和の差分|A−B|が46以下のクラスタに限定してクラスタリング処理を行えば十分である。クラスタと着目画素のコンポーネント和の差分は、クラスタがソートされていると、コンポーネント和の差分が最も小さいクラスタよりソート順が前または後ろにいくにつれて、大きくなっていくことになる。
実施形態1では図4のステップS2600で色距離を求める際に、各コンポーネントの差分を単純に足した和を色距離として用いた。RGBの各コンポーネントを同じ条件で扱う場合は問題ないが、例えば、異なる条件の一つとして、明るさを考慮してクラスタリングを行う場合も考えられる。例えばYCbCr色空間のYは輝度を表しているが、RGBからの変換式は以下で与えられる。
これはRGBの各コンポーネントにあらかじめ定められた閾値を係数として掛けていると考えることもできる。色距離を求める際に、このような係数を各コンポーネントにかけてから求めてもよい。この場合、ステップS2100、ステップS2300で用いるコンポーネント和を求める際にも、色距離に対して適用したものと同じ所定の閾値を各コンポーネントに係数として掛けた値の和をコンポーネント和として扱うことで、実施形態1に述べた処理と同じように行うことができる。この例の場合ではRGBの各コンポーネントを均等に扱うのではなく、明るさの観点から見た寄与率をかけて扱っているため、明るさ重視のクラスタリングを行う系でも本発明を適用することができる。また入力画像データをあらかじめ所定の閾値(係数)に基づいて正規化しておくことでも、実施形態1に述べた処理と同様に行うこともできる。
実施形態3では、図4のステップS2600で色距離を求める際にユークリッド距離などマンハッタン距離以外の指標を用いる。この場合、各コンポーネントの線形和の差分値(図5における|A−B|)と色距離(ユークリッド距離)の間には以下の関係式は成立するとは限らない。
しかしながら、マンハッタン距離とユークリッド距離にはある程度の相関関係があるため、ステップS2300で実施形態1と同様の比較クラスタ選択処理を行うことにより、比較クラスタを絞り込むようにしてもよい。すなわち、各コンポーネント和の差分の絶対値を用いて絞り込み処理を行った後に、ステップS2600で比較クラスタに対する色距離をユークリッド距離で算出する。
なお、本発明の目的は、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムをコンピュータ(またはCPUやMPU)が読出し実行することによっても、達成される。この場合、プログラムは図示したフローの手順を実現するためのものを含むこととなる。
Claims (7)
- 入力画像データに対し処理を行う画像処理装置であって、
前記入力画像データの中の着目画素のコンポーネント和とクラスタの代表値のコンポーネント和との差の絶対値が第一の閾値以下であるクラスタを、前記着目画素と比較する比較クラスタとして選択する比較クラスタ選択手段と、
前記比較クラスタ選択手段により選択した前記比較クラスタそれぞれの代表値と前記着目画素との間の色距離を算出する色距離算出手段と、
前記色距離算出手段において算出した前記色距離の最小値が第二の閾値以下の場合、当該最小値の色距離に対応するクラスタに前記着目画素を分類するクラスタ分類手段と、
前記色距離算出手段において算出した前記色距離のいずれもが前記第二の閾値より大きい場合、当該着目画素を分類するクラスタを新たに生成する新規クラスタ生成手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 生成済みのクラスタ群を前記コンポーネント和に基づいてソートするクラスタ群ソート手段を更に備え、
前記比較クラスタ選択手段は、前記クラスタ群ソート手段によりソートした前記クラスタ群を処理対象とすることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記色距離算出手段で算出する前記色距離がマンハッタン距離であり、
前記第一の閾値と前記第二の閾値とが同じ値であることを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。 - 前記色距離算出手段で算出する前記色距離がユークリッド距離であり、
前記第一の閾値と前記第二の閾値とが異なる値であることを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。 - 前記入力画像データを、クラスタ毎にベクトル化するベクトルデータ変換手段をさらに有することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか一項に記載の画像処理装置。
- 入力画像データに対し処理を行う画像処理装置の制御方法であって、
前記画像処理装置の比較クラスタ選択手段が、前記入力画像データの中の着目画素のコンポーネント和とクラスタの代表値のコンポーネント和との差の絶対値が第一の閾値以下であるクラスタを、前記着目画素と比較する比較クラスタとして選択する比較クラスタ選択工程と、
前記画像処理装置の色距離算出手段が、前記比較クラスタ選択工程により選択した前記比較クラスタそれぞれの代表値と前記着目画素との間の色距離を算出する色距離算出工程と、
前記画像処理装置のクラスタ分類手段が、前記色距離算出工程において算出した前記色距離の最小値が第二の閾値以下の場合、当該最小値の色距離に対応するクラスタに前記着目画素を分類するクラスタ分類工程と、
前記画像処理装置の新規クラスタ生成手段が、前記色距離算出工程において算出した前記色距離のいずれもが前記第二の閾値より大きい場合、当該着目画素を分類するクラスタを新たに生成する新規クラスタ生成工程と
を有することを特徴とする制御方法。 - コンピュータを、
入力画像データの中の着目画素のコンポーネント和とクラスタの代表値のコンポーネント和との差の絶対値が第一の閾値以下であるクラスタを、前記着目画素と比較する比較クラスタとして選択する比較クラスタ選択手段と、
前記比較クラスタ選択手段により選択した前記比較クラスタそれぞれの代表値と前記着目画素との間の色距離を算出する色距離算出手段と、
前記色距離算出手段において算出した前記色距離の最小値が第二の閾値以下の場合、当該最小値の色距離に対応するクラスタに前記着目画素を分類するクラスタ分類手段と、
前記色距離算出手段において算出した前記色距離のいずれもが前記第二の閾値より大きい場合、当該着目画素を分類するクラスタを新たに生成する新規クラスタ生成手段と
して機能させるためのプログラム。
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