JP2011028586A - 画像処理方法及び画像処理装置及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 所定の画素数に対するクラスタリング処理を終える毎に、帰属する画素数が画素数閾値以下である小クラスタを判別する。画素数閾値以下であると判別された小クラスタを、代表特徴ベクトルの距離が最も近いクラスタと統合する。このように構成することにより、特徴ベクトルの距離計算対象となるクラスタ数を削減する。
【選択図】 図2
Description
<実施形態1のクラスタリング処理部302の処理手順例> 以下、上記本実施形態の画像処理装置のクラスタリング処理部302による複数のクラスタ生成の実施形態1の処理例を、図2に例示するフローチャートを用いて詳細に説明する。まず、CPU101は、クラスタ数を表す変数"num_cluster"と、クラスタリング処理対象の画素(以下、処理対象画素と記す)の画素が位置するライン(垂直座標)を表す変数"line"とをゼロに初期化する(S101)。次に、CPU101は処理対象画素の特徴ベクトルPcを取得する(S102)。本実施形態では、左上の画素から順に処理対象にしていくものとする。なお、本実施形態の画像処理方法では特徴ベクトル(特徴量)としてRGB色空間の画素値を用いるが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、YCC色空間の画素値を用いてもよいし、画素値に加えて画素の座標情報を特徴ベクトルに用いてもよい。また、各クラスタを代表する特徴ベクトルを代表特徴ベクトルと呼ぶこととする。本実施形態では、各クラスタの代表特徴ベクトルは、当該各クラスタに帰属している画素の特徴ベクトルの平均値を用いることとする。次に、CPU101はクラスタ数がゼロであるか否かを判定する(S103)。クラスタ数がゼロである場合は(S103でYES)、CPU101はS113へ処理を移行する。クラスタ数がゼロでない場合は(S103でNO)、CPU101はS104へ処理を移行する。
さらに、CPU101はクラスタC[n]の画素数N[n]に小クラスタの画素数N[i]を加算する。また、統合されたクラスタ数を表す変数"num_marged_cluster"を更新する。次に、CPU101はS214でループインデクスiに"1"を加算する。S215で、CPU101は全てのクラスタについて小クラスタであるか否かの判定を終えたか否かを確認する。全てのクラスタについて判定を終えていれば(S215でYES)、CPU101はS216へ処理を進める。全てのクラスタについて判定を終えてなければ(S215でNO)、CPU101はS202へ処理を進める。
<実施形態2のクラスタリング処理部302の処理手順例> 本発明の実施形態2の画像処理方法について、図6に示すフローチャートを用いて説明する。本実施形態2では、実施形態1の処理に加えて生成されるクラスタ数制限を行う。
<実施形態3のクラスタリング処理部302の処理手順例> 本発明の実施形態3の画像処理方法について、図8に示すフローチャートを用いて説明する。本実施形態3では、実施形態1の処理に加えて処理対象画素の近傍に位置する画素が含まれるクラスタに対し優先してクラスタ統合を行う。まず、CPU101は、クラスタ数を表す変数"num_cluster"と、処理対象画素が位置するライン(垂直座標)を表す変数"line"をゼロに初期化する(S501)。次に、CPU101は処理対象画素の特徴ベクトルPcを取得する(S502)。次に、CPU101はクラスタ数がゼロであるか否かを判定する(S503)。クラスタ数がゼロである場合は(S503でYES)、CPU101はS511へ処理を移行する。クラスタ数がゼロでない場合は(S503でNO)、CPU101はS504へ処理を移行する。
Claims (16)
- 画像データを複数のクラスタに分割する画像処理方法であって、
クラスタ生成手段が、前記画像データに含まれる画素を順に処理対象とし、処理対象の画素の特徴ベクトルと既に定義されているクラスタの代表特徴ベクトルとの距離のうちで最も近い距離が第1距離閾値以下である場合は、当該最も近い距離の代表特徴ベクトルのクラスタに当該処理対象の画素を帰属させ、前記最も近い距離が前記第1距離閾値以下でない場合は、新たにクラスタを定義して当該定義したクラスタに当該処理対象の画素を帰属させるクラスタ生成工程と、
クラスタ統合手段が、予め決められた数の画素に対して前記クラスタ生成工程の処理を終える毎に、定義されているクラスタのうちで帰属する画素数が画素数閾値以下であるクラスタを小クラスタとし、該小クラスタの代表特徴ベクトルと距離が近い代表特徴ベクトルを持つクラスタに該小クラスタを統合するクラスタ統合工程とを有することを特徴とする画像処理方法。 - 前記クラスタ生成工程は、定義されたクラスタの数がクラスタ数閾値を越える場合は、代表特徴ベクトルの近いクラスタ同士を統合するクラスタ数制限工程を含むことを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。
- 前記クラスタ生成工程は、前記処理対象の画素の特徴ベクトルと当該処理対象の画素の近傍に位置する画素が帰属するクラスタの代表特徴ベクトルとの距離が第2距離閾値以下である場合は、前記近傍のクラスタに処理対象の画素を帰属させることを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理方法。
- 前記予め決められた数の画素は、ライン方向の画素数の整数倍であることを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。
- 前記クラスタ統合工程では、クラスタに帰属する画素数が前記画素数閾値以下であっても、該クラスタに帰属する画素が処理済のラインのうちの下端のライン内に位置する画素を含む場合は、小クラスタとして取り扱わないことを特徴とする請求項4に記載の画像処理方法。
- 前記クラスタ統合工程では、小クラスタに帰属する画素の近傍に位置する画素が帰属するクラスタに前記小クラスタを統合することを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。
- 小クラスタの数が小クラスタ数閾値を超えた場合に、当該画像処理方法における画像データを複数のクラスタに分割する処理を打ち切ることを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。
- コンピュータを、
画像データに含まれる画素を順に処理対象とし、処理対象の画素の特徴ベクトルと既に定義されているクラスタの代表特徴ベクトルとの距離のうちで最も近い距離が第1距離閾値以下である場合は、当該最も近い距離の代表特徴ベクトルのクラスタに当該処理対象の画素を帰属させ、前記最も近い距離が前記第1距離閾値以下でない場合は、新たにクラスタを定義して当該定義したクラスタに当該処理対象の画素を帰属させるクラスタ生成手段と、
予め決められた数の画素に対して前記クラスタ生成工程の処理を終える毎に、定義されているクラスタのうちで帰属する画素数が画素数閾値以下であるクラスタを小クラスタとし、該小クラスタの代表特徴ベクトルと距離が近い代表特徴ベクトルを持つクラスタに該小クラスタを統合するクラスタ統合手段と、
して機能させるためのプログラム。 - 請求項8に記載のプログラムを記憶したコンピュータが読み取り可能な記憶媒体。
- 画像データを複数のクラスタに分割する画像処理装置であって、
前記画像データに含まれる画素を順に処理対象とし、処理対象の画素の特徴ベクトルと既に定義されているクラスタの代表特徴ベクトルとの距離のうちで最も近い距離が第1距離閾値以下である場合は、当該最も近い距離の代表特徴ベクトルのクラスタに当該処理対象の画素を帰属させ、前記最も近い距離が前記第1距離閾値以下でない場合は、新たにクラスタを定義して当該定義したクラスタに当該処理対象の画素を帰属させるクラスタ生成手段と、
予め決められた数の画素に対して前記クラスタ生成工程の処理を終える毎に、定義されているクラスタのうちで帰属する画素数が画素数閾値以下であるクラスタを小クラスタとし、該小クラスタの代表特徴ベクトルと距離が近い代表特徴ベクトルを持つクラスタに該小クラスタを統合するクラスタ統合手段とを有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記クラスタ生成手段は、定義されたクラスタの数がクラスタ数閾値を越える場合は、代表特徴ベクトルの近いクラスタ同士を統合するクラスタ数制限手段を含むことを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。
- 前記クラスタ生成手段は、前記処理対象の画素の特徴ベクトルと当該処理対象の画素の近傍に位置する画素が帰属するクラスタの代表特徴ベクトルとの距離が第2距離閾値以下である場合は、前記近傍のクラスタに処理対象の画素を帰属させることを特徴とする請求項10または11に記載の画像処理装置。
- 前記予め決められた数の画素は、ライン方向の画素数の整数倍であることを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。
- 前記クラスタ統合手段は、クラスタに帰属する画素数が前記画素数閾値以下であっても、該クラスタに帰属する画素が処理済のラインのうちの下端のライン内に位置する画素を含む場合は、小クラスタとして取り扱わないことを特徴とする請求項13に記載の画像処理装置。
- 前記クラスタ統合手段は、小クラスタに帰属する画素の近傍に位置する画素が帰属するクラスタに前記小クラスタを統合することを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。
- 小クラスタの数が小クラスタ数閾値を超えた場合に、当該画像処理装置が画像データを複数のクラスタに分割する処理を打ち切ることを特徴とする請求項10に記載の画像処理装置。
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