JP2018151994A - 画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】対象が映った領域を精度よく抽出すること。【解決手段】画像処理装置１００は、画像上のいずれかの位置の指定を受け付ける。画像処理装置１００は、指定を受け付けた位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に基づいて類似判定基準を生成する。画像処理装置１００は、生成した類似判定基準を用いて、指定を受け付けた位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似する領域であって、指定を受け付けた位置を内部に含む領域に制限した領域の抽出を行う。【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置に関する。

従来、河川に水位計を設置し、その水位計の計測値に基づいて河川の増水や氾濫を監視し、水害対策を行う監視システムがある。また、河川を撮像した画像のうち、河川が映った領域に基づいて、河川の増水や氾濫を監視する支援が行われることがある。

先行技術としては、例えば、画像データから監視対象として注目する特定領域の色特性に応じて予め設定された色相幅、明度幅及び彩度幅を満たす画素を抽出し、その画素の集合による画像領域の面積が閾値より小さいとき、警報メッセージを送信するものがある。

特開２００９−２１７７２５号公報

しかしながら、従来技術では、画像から河川が映った領域を精度よく抽出することが難しい。例えば、画像から河川が映った領域を抽出する際、河川が映った領域と空が映った領域との色彩が類似していると、空が映った領域を誤って抽出してしまう場合がある。

１つの側面では、本発明は、対象が映った領域を精度よく抽出することができる画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置を提供することを目的とする。

１つの実施態様によれば、画像上のいずれかの位置の指定を受け付け、受け付けた前記位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に基づいて生成した類似判定基準を用いて、前記位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似する領域であって、指定された前記位置を内部に含む領域に制限した領域の抽出を行う画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置が提案される。

本発明の一態様によれば、対象が映った領域を精度よく抽出することができるという効果を奏する。

図１は、実施の形態にかかる画像処理方法の一実施例を示す説明図である。 図２は、画像処理システム２００の一例を示す説明図である。 図３は、画像処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、撮像装置２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図５は、画像処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。 図６は、画像処理装置１００の動作例を示す説明図（その１）である。 図７は、画像処理装置１００の動作例を示す説明図（その２）である。 図８は、画像処理装置１００の動作例を示す説明図（その３）である。 図９は、画像処理装置１００の動作例を示す説明図（その４）である。 図１０は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１１は、拡張処理手順の一例を示すフローチャートである。

以下に、図面を参照して、本発明にかかる画像処理方法、画像処理プログラム、及び画像処理装置の実施の形態を詳細に説明する。

（実施の形態にかかる画像処理方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる画像処理方法の一実施例を示す説明図である。図１において、画像処理装置１００は、画像から対象が映った領域を抽出するためのコンピュータである。画像は、例えば、河川を撮像し、河川の水面が映った領域を含む画像である。対象は、例えば、河川の水面である。対象は、例えば、河原であってもよい。

ここで、河川の増水や氾濫を監視し、水害対策を行う監視システムがある。この監視システムでは、例えば、河川に水位計を設置し、その水位計の計測値に基づいて河川の増水や氾濫を監視する場合がある。しかしながら、この場合、水位計を設置する作業によって、監視システムの作業員の作業負担の増大化を招いたり、監視システムにかかるコストの増大化を招く可能性がある。

これに対し、画像から、河川の水面に対応する所定の特徴を有する領域を抽出することにより、河川の水面が映った領域を抽出することが考えられる。しかしながら、画像に、河川の水面が映った領域と色彩や輝度が類似する他の領域がある場合に、他の領域も、河川の水面が映った領域として抽出してしまうことがあり、河川の水面が映った領域を精度よく抽出することが難しい。例えば、画像に、河川の水面が映った領域と色彩や輝度が類似する空が映った領域がある場合、空が映った領域を抽出してしまうことがある。

そこで、本実施の形態では、画像から、指定された位置と色彩や輝度などが類似し、かつ、指定された位置を内部に含む領域に制限した領域を抽出することにより、対象が映った領域を精度よく抽出することができる画像処理方法について説明する。

（１−１）画像処理装置１００は、画像１１０上のいずれかの位置の指定を受け付ける。画像処理装置１００は、例えば、利用者の操作入力に基づいて、画像１１０上の位置１１１の指定を受け付ける。指定の位置は、少なくとも対象が映ったと判断される領域内の位置である。指定の位置は、１つの点又は複数の点の集合であり、１つの画素又は複数の画素を示す。指定の位置は、例えば、点、線、又は矩形などを用いて指定された位置であり、点、線、又は矩形上にある画素を示す。画素はノイズを含む場合があるため、指定の位置は、線や矩形などを用いて指定されることが好ましい。

（１−２）画像処理装置１００は、指定を受け付けた位置１１１に対応する画素の輝度及び／又は色彩に基づいて類似判定基準を生成する。色彩は、例えば、明度、色相、彩度によって表現される。画像処理装置１００は、例えば、受け付けた位置１１１が１つの点であれば、その位置１１１が示す画素の輝度を中心にする所定の大きさの範囲を、類似判定基準になる輝度の基準範囲として生成する。また、画像処理装置１００は、例えば、受け付けた位置１１１が複数の点であれば、その位置１１１が示す複数の画素の輝度の最大値から最小値までの範囲を、類似判定基準になる輝度の基準範囲として生成する。

画像処理装置１００は、生成した類似判定基準を用いて、指定を受け付けた位置１１１に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似する領域であって、指定を受け付けた位置１１１を内部に含む領域に制限した領域の抽出を行う。画像処理装置１００は、例えば、画像１１０のうち、生成した輝度の基準範囲に含まれる輝度を有する画素の集合であって、指定を受け付けた位置１１１を内部に含む領域１０１を抽出する。一方で、画像処理装置１００は、例えば、画像１１０のうち、指定を受け付けた位置１１１を内部に含まない領域１０２を抽出しない。領域の抽出の具体例は、例えば、図６〜図９を用いて後述する。

これにより、画像処理装置１００は、画像１１０のうち、指定を受け付けた位置１１１を内部に含む領域に制限して、対象が映った領域を抽出することができ、対象が映った領域とは分断された対象が映っていない領域を抽出することを防止することができる。このため、画像処理装置１００は、対象が映った領域を抽出する精度の向上を図ることができる。

ここでは、対象が、河川の水面や河原などである場合について説明したが、これに限らない。例えば、対象が、海岸の水面や浜辺などである場合があってもよい。例えば、対象が、道路である場合があってもよい。例えば、対象が、服である場合があってもよい。例えば、対象が、人間の顔である場合があってもよい。

（画像処理システム２００の一例）
次に、図２を用いて、図１に示した画像処理装置１００を適用した、画像処理システム２００の一例について説明する。

図２は、画像処理システム２００の一例を示す説明図である。図２において、画像処理システム２００は、画像処理装置１００と撮像装置２０１とを含む。画像処理システム２００は、撮像装置２０１を複数含んでもよい。

画像処理システム２００において、画像処理装置１００と撮像装置２０１とは、有線又は無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットなどである。

画像処理装置１００は、撮像装置２０１が撮像した画像を、撮像装置２０１から受信する。画像は、例えば、動画像に含まれる１フレーム分の画像であってもよい。画像処理装置１００は、撮像装置２０１が撮像した画像に対する位置の指定を受け付け、その位置を含む領域に制限した領域の抽出を行う。画像処理装置１００は、例えば、サーバ、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノートＰＣ、タブレット端末、スマートフォン、ウェアラブル端末などである。

撮像装置２０１は、対象を含む撮像範囲を撮像するコンピュータである。撮像装置２０１は、例えば、河川の付近に設けられ、河川を含む撮像範囲を撮像し、撮像した画像を画像処理装置１００に送信する。撮像装置２０１は、例えば、カメラである。

ここでは、画像処理装置１００と撮像装置２０１とが別の装置である場合について説明したが、これに限らない。例えば、画像処理装置１００は、撮像装置２０１と一体であってもよい。

画像処理システム２００は、例えば、河川の増水や氾濫を監視する監視システムに適用される場合がある。この場合、撮像装置２０１は、例えば、対象として河川の水面や河原などを含む撮像範囲を撮像する。一方で、画像処理装置１００は、例えば、河川の水面が映った領域を抽出し、抽出した結果に基づいて、河川の増水や氾濫を監視する作業員を支援したり、河川にいる人間に対して警報を発したりすることができる。

また、画像処理システム２００は、例えば、海岸の増水を監視する監視システムや海岸の潮の満ち引きを観測する観測システムなどに適用される場合があってもよい。また、画像処理システム２００は、例えば、道路を監視する監視システムに適用される場合があってもよい。また、画像処理システム２００は、例えば、個人認証システムに適用される場合があってもよい。

（画像処理装置１００のハードウェア構成例）
次に、図３を用いて、図２に示す画像処理システム２００に含まれる画像処理装置１００のハードウェア構成例について説明する。

図３は、画像処理装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、画像処理装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、ネットワークＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４と、記録媒体３０５とを有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。

ここで、ＣＰＵ３０１は、画像処理装置１００の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）及びフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。

メモリ３０２は、例えば、撮像装置２０１から受信した画像を記憶する。メモリ３０２は、例えば、画像に対して指定を受け付けた位置を記憶する。メモリ３０２は、例えば、領域を抽出する過程における処理結果を記憶する。メモリ３０２は、例えば、抽出した領域を記憶する。

ネットワークＩ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ３０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ３０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従って記録媒体３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポートなどである。記録媒体３０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体３０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体３０５は、画像処理装置１００から着脱可能であってもよい。

画像処理装置１００は、上述した構成部のほか、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイなどを有してもよい。また、画像処理装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を有していなくてもよい。

（撮像装置２０１のハードウェア構成例）
次に、図４を用いて、図２に示す画像処理システム２００に含まれる撮像装置２０１のハードウェア構成例について説明する。

図４は、撮像装置２０１のハードウェア構成例を示すブロック図である。図４において、撮像装置２０１は、ＣＰＵ４０１と、メモリ４０２と、ネットワークＩ／Ｆ４０３と、撮像部４０４とを有する。また、各構成部は、バス４００によってそれぞれ接続される。

ここで、ＣＰＵ４０１は、撮像装置２０１の全体の制御を司る。メモリ４０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ及びフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。メモリ４０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ４０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ４０１に実行させる。

ネットワークＩ／Ｆ４０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他のコンピュータに接続される。そして、ネットワークＩ／Ｆ４０３は、ネットワーク２１０と内部のインターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。ネットワークＩ／Ｆ４０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。撮像部４０４は、対象を含む撮像範囲を撮像し、撮像した画像をメモリ４０２に記憶する。

撮像装置２０１は、上述した構成部のほか、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、スピーカーなどを有してもよい。また、撮像装置２０１は、記録媒体Ｉ／Ｆや記録媒体を有してもよい。

（画像処理装置１００の機能的構成例）
次に、図５を用いて、画像処理装置１００の機能的構成例について説明する。

図５は、画像処理装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。画像処理装置１００は、記憶部５００と、受付部５０１と、生成部５０２と、画像処理部５０３と、出力部５０４とを含む。

記憶部５００は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域によって実現される。受付部５０１〜出力部５０４は、制御部となる機能である。受付部５０１〜出力部５０４は、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、又は、ネットワークＩ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶される。

記憶部５００は、画像を記憶する。記憶部５００は、例えば、画像に対応する画素群のそれぞれの画素の色特徴を記憶する。色特徴は、例えば、ＲＧＢカラーモデルに基づく、赤（Ｒ）と緑（Ｇ）と青（Ｂ）との値である。これにより、記憶部５００は、処理対象の画像を記憶し、生成部５０２が参照可能にすることができる。

記憶部５００は、画像に対して指定を受け付けた位置を記憶する。記憶部５００は、例えば、利用者の操作入力によって画像上でなぞられた線上にある画素の座標を記憶する。記憶部５００は、例えば、利用者の操作入力によって画像上で設定された矩形内にある画素の座標を記憶してもよい。これにより、記憶部５００は、少なくとも対象が映ったと判断される位置を生成部５０２が参照可能にすることができる。

記憶部５００は、エッジの位置を記憶する。記憶部５００は、例えば、エッジの位置を示す座標を記憶する。これにより、記憶部５００は、対象が映った領域ではない可能性が大きいエッジの位置を生成部５０２が参照可能にすることができる。

記憶部５００は、基準領域を記憶し、拡張中の基準領域を記憶する。記憶部５００は、例えば、指定を受け付けた位置に基づく、最初の基準領域を記憶する。記憶部５００は、例えば、基準領域に他の領域を順次追加することにより、拡張中である基準領域を記憶する。これにより、記憶部５００は、対象が映った領域になる基準領域を記憶しておくことができる。

記憶部５００は、抽出した領域を記憶する。記憶部５００は、基準領域を拡張した結果、対象が映った領域として抽出した基準領域を記憶する。これにより、記憶部５００は、対象が映った領域として抽出した基準領域を記憶しておくことができる。

受付部５０１は、処理対象の画像を受け付ける。受付部５０１は、例えば、画像を撮像装置２０１から受信し、その画像を記憶部５００に記憶する。受付部５０１は、処理対象の画像を含む動画像を撮像装置２０１から受信し、その動画像を記憶部５００に記憶してもよい。これにより、受付部５０１は、処理対象の画像を、生成部５０２が参照可能にすることができる。

受付部５０１は、受付部５０１が受け付けた画像に対する位置の指定をさらに受け付ける。受付部５０１は、例えば、利用者の操作入力によって、画像上でなぞられた線に基づいて、その線上の位置を、指定された位置として受け付ける。受付部５０１は、具体的には、画像をカーソルと共に表示し、利用者の操作入力によって画像上でのカーソルの移動と選択が行われた結果、画像上で選択された線上の位置を、指定された位置として受け付ける。これにより、受付部５０１は、少なくとも対象が映ったと判断される位置を特定可能にすることができる。

受付部５０１は、例えば、利用者の操作入力によって、画像上の水面に対応する位置を、指定された位置として受け付ける。これにより、受付部５０１は、少なくとも対象となる河川の水面が映ったと判断される位置を特定可能にすることができる。

ここで、撮像装置２０１は、撮像範囲の中心付近に対象が映るように設置される傾向がある。このため、受付部５０１は、画像の中心付近の位置を、自動で、指定された位置として受け付ける場合があってもよい。これにより、受付部５０１は、利用者の作業負担を低減することができる。

生成部５０２は、指定を受け付けた位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に基づいて、類似判定基準を生成する。類似判定基準は、画像内の位置について、少なくとも対象が映ったと判断される位置と色特徴が類似するか否かを判定する際に用いられる基準である。類似判定基準を満たせば、画像内の位置について、少なくとも対象が映ったと判断される位置と色特徴が類似することを示し、同様に対象が映った位置である可能性が大きいことを示す。類似判定基準は、例えば、後述する式（１）及び式（２）によって表現される。

生成部５０２は、例えば、指定を受け付けた線に対応する画素の輝度及び／又は色彩の範囲に基づいて、類似判定基準を生成する。生成部５０２は、具体的には、指定を受け付けた線に対応する画素の輝度及び／又は色彩の範囲に所定のマージンを加えた範囲を、類似判定基準として生成する。指定を受け付けた線に対応する画素の輝度及び／又は色彩の範囲は、例えば、指定を受け付けた線上の画素の輝度及び／又は色彩を示す値の最大値から最小値までの範囲である。これにより、生成部５０２は、画像内の位置について、少なくとも対象が映ったと判断される位置と色特徴が類似するか否かを判定する際に用いられる基準を生成し、画像処理部５０３が参照可能にすることができる。

画像処理部５０３は、生成部５０２が生成した類似判定基準を用いて、画像から領域の抽出を行う。画像処理部５０３は、例えば、画像から、指定された位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似する領域であって、指定された位置を内部に含む領域に制限した領域の抽出を行う。画像処理部５０３は、具体的には、指定された位置を内部に含む領域を順次拡張し、拡張した領域の抽出を行う。

画像処理部５０３は、より具体的には、指定された位置を内部に含む領域を、基準領域に設定する。画像処理部５０３は、設定した基準領域を、その基準領域の外周の一部に隣接し、指定された位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似し、かつ、外周の一部に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似する領域を含む領域へと順次拡張する。画像処理部５０３は、拡張した基準領域の抽出を行う。これにより、画像処理部５０３は、対象が映った領域を精度よく抽出することができる。

画像処理部５０３は、例えば、画像に含まれるエッジを検出し、画像に含まれるエッジに基づいて、画像から領域の抽出を行ってもよい。画像処理部５０３は、具体的には、基準領域を拡張する際、その基準領域の外周の一部に隣接していても、エッジを含む領域であれば、基準領域に追加しないようにする。これにより、画像処理部５０３は、エッジを含み、対象が映った領域ではないと判断される領域を、基準領域に追加せず、対象が映った領域を抽出する精度の向上を図ることができる。

出力部５０４は、画像処理部５０３が抽出した領域を出力する。出力形式は、例えば、ディスプレイへの表示、プリンタへの印刷出力、ネットワークＩ／Ｆ３０３による外部装置への送信、又は、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域への記憶などである。

出力部５０４は、例えば、画像処理部５０３が抽出した領域に関する情報を出力してもよい。領域に関する情報は、例えば、画像の面積に対する領域の面積の割合である。また、出力部５０４は、例えば、画像処理部５０３が抽出した領域に関する情報に基づいて河川の増水や氾濫の有無などを判定した結果を出力してもよい。

（画像処理装置１００の動作例）
次に、図６〜図９を用いて、画像処理装置１００の動作例について説明する。

図６〜図９は、画像処理装置１００の動作例を示す説明図である。図６において、撮像装置２０１は、対象となる河川の水面を含む撮像範囲を撮像し、撮像した画像６００を画像処理装置１００に送信する。画像処理装置１００は、画像６００を撮像装置２０１から受信する。画像処理装置１００は、中央値フィルタを用いて、画像６００からノイズを除去する。

画像処理装置１００は、ノイズを除去した画像６００に対する位置の指定を受け付ける。画像処理装置１００は、例えば、利用者の操作入力によって画像６００上でなぞられた基準線６０１上の位置を、指定された位置として受け付ける。これにより、画像処理装置１００は、少なくとも対象となる河川の水面が映ったと判断される位置の指定を受け付け、少なくとも対象となる河川の水面が映ったと判断される位置を特定可能にすることができる。次に、図７の説明に移行する。

図７において、画像処理装置１００は、ノイズを除去した画像６００からエッジを抽出する。図７の画像７００は、エッジを抽出した結果を示す画像である。図７の画像７００の白線部分が、エッジとして抽出された部分である。ここで、画像処理装置１００は、抽出したエッジの位置を記憶しておく。画像処理装置１００は、例えば、抽出したエッジの位置を示す座標（ｉ１，ｊ１）、（ｉ２，ｊ２）、・・・、（ｉｎ，ｊｎ）を記憶しておく。ｎは自然数である。次に、図８の説明に移行する。

図８において、画像処理装置１００は、ノイズを除去した画像６００を色変換する。画像処理装置１００は、例えば、画像６００を、ＲＧＢカラーモデルからＨＳＶカラーモデルに色変換する。ＲＧＢカラーモデルは、色彩を、赤（Ｒ）と緑（Ｇ）と青（Ｂ）との加法混合により表現する表現方法である。ＨＳＶカラーモデルは、色彩を、色相（Ｈ）と彩度（Ｓ）と明度（Ｖ）とにより表現する表現方法である。ここで、画像６００に対する位置の指定は、色変換の後に行われてもよい。色変換した画像６００の具体例は、図示を省略する。

画像処理装置１００は、色変換した画像６００から、指定を受け付けた基準線６０１が示す基準領域上の色特徴を抽出する。画像処理装置１００は、例えば、基準領域上の画素の色相と彩度と明度とを、基準領域上の色特徴として抽出する。画像処理装置１００は、抽出した基準領域上の画素の色相と彩度と明度との最大値と最小値とを算出し、類似判定基準を生成する際に用いられる情報として記憶しておく。

そして、画像処理装置１００は、以下に示す動作を行うことにより、現在の基準領域を、その基準領域を内部に含み、その基準領域の近傍にあり類似判定基準を用いて特定される近傍領域をさらに含む、新たな基準領域へと順次拡張していく。ここで、基準領域を順次拡張する具体的な動作について、図８の画像８００を用いて説明する。図８の画像８００は、色変換した画像６００のうち、指定を受け付けた基準線６０１が示す基準領域を含む部分画像である。

画像処理装置１００は、具体的には、基準領域の外周上にある座標（ｘ，ｙ）の注目画素８０１を選択する。また、画像処理装置１００は、選択した注目画素８０１の近傍にある座標（ａ，ｂ）の近傍画素８０２を選択する。近傍画素８０２は、例えば、注目画素８０１の上下左右斜めにある８画素のいずれかである。

そして、画像処理装置１００は、選択した近傍画素８０２の色特徴が基準領域の色特徴と類似するか否かを判定し、選択した近傍画素８０２を基準領域に追加するか否かを判定するために、類似判定基準を生成する。類似判定基準は、例えば、下記式（１）及び下記式（２）によって表現される。

（｜Ｈ（ｘ，ｙ）−Ｈ（ａ，ｂ）｜＜α）∧（｜Ｓ（ｘ，ｙ）−Ｓ（ａ，ｂ）｜＜α）∧（｜Ｖ（ｘ，ｙ）−Ｖ（ａ，ｂ）｜＜α） ・・・（１）

ここで、Ｈ（ｘ，ｙ）とＳ（ｘ，ｙ）とＶ（ｘ，ｙ）とは、それぞれ、座標（ｘ，ｙ）にある注目画素８０１の色相と彩度と明度とを示す。Ｈ（ａ，ｂ）とＳ（ａ，ｂ）とＶ（ａ，ｂ）とは、それぞれ、座標（ａ，ｂ）にある近傍画素８０２の色相と彩度と明度とを示す。αは閾値である。∧は、論理積（かつ）である。

上記式（１）を満たせば、近傍画素８０２は、河川の水面の一部である注目画素８０１と連続し、かつ、河川の水面の一部である注目画素８０１と色特徴が類似することになる。このため、上記式（１）を満たせば、近傍画素８０２は、注目画素８０１と同じく河川の水面の一部である可能性が大きく、基準領域に追加することが好ましいと判断される。次に、式（２）を示す。

（Ｈｍｉｎ＜Ｈ（ａ，ｂ）＜Ｈｍａｘ）∧（Ｓｍｉｎ＜Ｓ（ａ，ｂ）＜Ｓｍａｘ）∧（Ｖｍｉｎ＜Ｖ（ａ，ｂ）＜Ｖｍａｘ） ・・・（２）

ここで、ＨｍｉｎとＳｍｉｎとＶｍｉｎとは、それぞれ、最初の基準領域上の色相と彩度と明度との最小値を示す。ＨｍａｘとＳｍａｘとＶｍａｘとは、それぞれ、最初の基準領域上の色相と彩度と明度との最大値を示す。Ｈ（ａ，ｂ）の範囲は、上記Ｈｍｉｎ〜Ｈｍａｘの範囲よりも広い範囲が設定されてもよく、例えば、マージンｍを用いてＨｍｉｎ−ｍ〜Ｈｍａｘ＋ｍの範囲であってもよい。Ｓ（ａ，ｂ）の範囲やＶ（ａ，ｂ）の範囲も同様に、上記範囲よりも広い範囲が設定されてもよい。

上記式（２）を満たせば、近傍画素８０２は、河川の水面の一部である最初の基準領域と連続し、かつ、河川の水面の一部である最初の基準領域と色特徴が類似することになる。このため、上記式（２）を満たせば、近傍画素８０２は、最初の基準領域と同じく河川の水面の一部である可能性が大きく、基準領域に追加することが好ましいと判断される。

また、例えば、基準領域が拡張されるにつれ、その基準領域の外周の座標（ｘ，ｙ）にある注目画素８０１と、最初の基準領域との色特徴の差異が増大化してしまう場合が考えられる。この場合でも、画像処理装置１００は、上記式（１）に加え、上記式（２）を用いるため、近傍画素８０２が、注目画素８０１と同じく河川の水面の一部である可能性が大きいか否かを精度よく判断することができる。

画像処理装置１００は、類似判定基準になる上記式（１）及び上記式（２）を満たす場合、さらに下記式（３）を満たすか否かを判定してもよい。

（ａ，ｂ）⊆（ｉ１，ｊ１）、（ｉ２，ｊ２）、・・・、（ｉｎ，ｊｎ）・・・（３）

上記式（３）を満たせば、近傍画素８０２は、エッジ上に存在することになる。このため、上記式（３）を満たせば、近傍画素８０２は、基準領域とは異なり、河川の水面の一部である可能性が小さく、基準領域に追加することが好ましくないと判断される。

画像処理装置１００は、類似判定基準になる上記式（１）及び上記式（２）を満たし、かつ、上記式（３）を満たさない場合、現在の基準領域に近傍画素８０２を追加すると判定する。画像処理装置１００は、現在の基準領域に近傍画素８０２を追加すると判定した場合、現在の基準領域に近傍画素８０２を追加し、現在の基準領域を拡張する。

画像処理装置１００は、選択した注目画素８０１の近傍に、選択していない近傍画素があれば、その近傍画素についても同様に、上記式（１）、上記式（２）、及び上記式（３）を満たすか否かを判定し、判定した結果に応じて基準領域に追加する。

その後、画像処理装置１００は、基準領域の外周上に、選択していない注目画素があれば、その注目画素についても同様に、上述した動作を行う。この際、画像処理装置１００は、基準領域に追加した近傍画素を、新たに注目画素として選択することもありうる。

ここでは、画像処理装置１００が、上記式（１）、上記式（２）、及び上記式（３）を用いる場合について説明したが、これに限らない。例えば、画像処理装置１００が、上記式（１）、上記式（２）、及び上記式（３）のいずれかを用いる場合があってもよい。また、画像処理装置１００が、上記式（１）、上記式（２）、及び上記式（３）の２つを用いる場合があってもよい。次に、図９の説明に移行する。

図９において、画像処理装置１００は、基準領域を順次拡張した結果、拡張した基準領域を河川の水面が映った領域として抽出する。図９の画像９００は、河川の水面が映った領域として抽出した基準領域９０１を示す画像である。画像処理装置１００は、画像の面積に対する、河川の水面が映った領域として抽出した基準領域９０１の面積の割合「２３．２％」を算出する。画像処理装置１００は、算出した割合「２３．２％」を出力する。

これにより、画像処理装置１００は、対象となる河川の水面が映った領域を精度よく抽出し、画像の面積に対する、抽出した領域の面積の割合を算出することができる。また、画像処理装置１００は、河川の増水や氾濫の発生時の、画像の面積に対する、河川の水面が映った領域の面積の割合を記憶しておき、算出した割合と比較することができる。

このため、画像処理装置１００は、比較した結果に基づいて、自動で、河川の増水や氾濫の発生を検知することができ、河川の増水や氾濫を監視する作業負担の低減化を図ることができる。また、画像処理装置１００は、河川の増水や氾濫の発生を検知した場合、撮像装置２０１のスピーカーから警告を発するように撮像装置２０１を制御し、河川の近くにいる人間の安全性の向上を図ってもよい。

ここでは、画像処理装置１００が、河川の増水や氾濫の発生時の、画像の面積に対する、河川の水面が映った領域の面積の割合に基づいて、河川の増水や氾濫の発生を検知する場合について説明したが、これに限らない。例えば、画像処理装置１００が、河川の増水や氾濫の発生時の、画像の面積に対する、河原が映った領域の面積の割合に基づいて、河川の増水や氾濫の発生を検知する場合があってもよい。

ここでは、画像処理装置１００が、基準領域内の注目画素８０１と、その注目画素８０１の近傍にある近傍画素８０２との比較によって、基準領域を画素単位で拡張する場合について説明したが、これに限らない。例えば、画像処理装置１００は、基準領域内の注目領域と、その注目領域の近傍にある近傍領域との比較によって、基準領域を領域単位で拡張する場合があってもよい。この場合、画像処理装置１００は、画素単位で拡張する場合に比べ、画素にノイズがあっても、そのノイズの影響を受けづらくすることができる。

（全体処理手順の一例）
次に、図１０を用いて、画像処理装置１００が実行する全体処理手順の一例について説明する。

図１０は、全体処理手順の一例を示すフローチャートである。図１０において、画像処理装置１００は、画像を受け付ける（ステップＳ１００１）。次に、画像処理装置１００は、中央値フィルタを用いて、受け付けた画像からノイズを除去する（ステップＳ１００２）。そして、画像処理装置１００は、除去後の画像からエッジを抽出する（ステップＳ１００３）。

次に、画像処理装置１００は、画像を色変換する（ステップＳ１００４）。そして、画像処理装置１００は、画像に対する基準線の指定を受け付ける（ステップＳ１００５）。次に、画像処理装置１００は、色変換後の画像から、指定を受け付けた基準線が示す基準領域上の色特徴を抽出する（ステップＳ１００６）。そして、画像処理装置１００は、図１１に後述する拡張処理を実行する（ステップＳ１００７）。

次に、画像処理装置１００は、拡張処理の結果に基づいて、水面の割合を算出する（ステップＳ１００８）。そして、画像処理装置１００は、算出した結果を出力する（ステップＳ１００９）。その後、画像処理装置１００は、全体処理を終了する。これにより、画像処理装置１００は、対象となる水面が映った領域を抽出し、対象となる水面が映った領域の割合を出力することができ、河川の増水や氾濫を監視する支援を行うことができる。

（拡張処理手順の一例）
次に、図１１を用いて、画像処理装置１００が実行する拡張処理手順の一例について説明する。

図１１は、拡張処理手順の一例を示すフローチャートである。図１１において、画像処理装置１００は、指定を受け付けた基準線が示す基準領域の外周部分にある注目画素を格納した注目画素キューを作成する（ステップＳ１１０１）。

次に、画像処理装置１００は、注目画素キューのいずれかの注目画素を取り出す（ステップＳ１１０２）。そして、画像処理装置１００は、基準領域外で注目画素の近傍にある近傍画素のいずれかの近傍画素を選択する（ステップＳ１１０３）。

次に、画像処理装置１００は、選択した近傍画素がエッジ上であるか否かを判定する（ステップＳ１１０４）。ここで、エッジ上である場合（ステップＳ１１０４：Ｙｅｓ）、画像処理装置１００は、ステップＳ１１０９の処理に移行する。

一方で、エッジ上ではない場合（ステップＳ１１０４：Ｎｏ）、画像処理装置１００は、注目画素と、選択した近傍画素との色彩や輝度などが類似するか否かを判定する（ステップＳ１１０５）。ここで、類似しない場合（ステップＳ１１０５：Ｎｏ）、画像処理装置１００は、ステップＳ１１０９の処理に移行する。

一方で、類似する場合（ステップＳ１１０５：Ｙｅｓ）、画像処理装置１００は、選択した近傍画素の色彩や輝度などが、基準領域の色彩や輝度などに基づく基準範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ１１０６）。ここで、基準範囲内ではない場合（ステップＳ１１０６：Ｎｏ）、画像処理装置１００は、ステップＳ１１０９の処理に移行する。

一方で、基準範囲内である場合（ステップＳ１１０６：Ｙｅｓ）、画像処理装置１００は、選択した近傍画素を基準領域に追加し、基準領域を拡張する（ステップＳ１１０７）。次に、画像処理装置１００は、注目画素キューに、選択した近傍画素を追加する（ステップＳ１１０８）。

そして、画像処理装置１００は、注目画素の近傍にある近傍画素すべてを選択したか否かを判定する（ステップＳ１１０９）。ここで、すべてを選択していない場合（ステップＳ１１０９：Ｎｏ）、画像処理装置１００は、ステップＳ１１０３の処理に戻る。

一方で、すべてを選択した場合（ステップＳ１１０９：Ｙｅｓ）、画像処理装置１００は、注目画素キューが空であるか否かを判定する（ステップＳ１１１０）。ここで、空ではない場合（ステップＳ１１１０：Ｎｏ）、画像処理装置１００は、ステップＳ１１０２の処理に戻る。

一方で、空である場合（ステップＳ１１１０：Ｙｅｓ）、画像処理装置１００は、拡張処理を終了する。これにより、画像処理装置１００は、対象が映った領域を精度よく抽出することができる。

以上説明したように、画像処理装置１００によれば、画像上のいずれかの位置の指定を受け付けることができる。画像処理装置１００によれば、指定を受け付けた位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に基づいて類似判定基準を生成することができる。画像処理装置１００によれば、生成した類似判定基準を用いて、指定を受け付けた位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似する領域であって、指定された位置を内部に含む領域に制限した領域の抽出を行うことができる。これにより、画像処理装置１００は、対象が映った領域を精度よく抽出することができる。

また、画像処理装置１００によれば、指定された位置を内部に含む領域に制限した領域の抽出を行う場合、画像に含まれるエッジに基づいて抽出することができる。これにより、画像処理装置１００は、エッジに基づいて、ある領域が、対象が映った領域である可能性が大きいか否かを判定可能になり、対象が映った領域を精度よく抽出しやすくすることができる。

また、画像処理装置１００によれば、画像上でなぞられた線に基づいて位置の指定を受け付けることができる。画像処理装置１００によれば、類似判定基準を、線に対応する画素の輝度及び／又は色彩の範囲に基づいて生成することができる。これにより、画像処理装置１００は、点によって位置の指定を受け付けてしまい、その点にノイズが含まれ、対象が映った領域を抽出する精度が低下してしまうことを抑制することができる。

また、画像処理装置１００によれば、画像上でなぞられた線に基づいて位置の指定を受け付けることができる。画像処理装置１００によれば、類似判定基準として、線に対応する画素の輝度及び／又は色彩の範囲に所定のマージンを加えた範囲を生成することができる。これにより、画像処理装置１００は、指定を受け付けた線から離れた領域でも、その線に対応する画素と色特徴が類似する領域を抽出することができ、対象が映った領域を精度よく抽出することができる。

また、画像処理装置１００によれば、画像上の水面に対応する位置の指定を受け付けることができる。これにより、画像処理装置１００は、対象として水面が映った領域を精度よく抽出することができ、河川の増水や氾濫を監視する支援を行うことができる。

また、画像処理装置１００によれば、類似判定基準を用いて、位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似する領域であって、指定された位置を内部に含み、エッジを内部に含まない領域に制限した領域の抽出を行うことができる。これにより、画像処理装置１００は、対象が映った領域である可能性が比較的小さい、エッジを内部に含む領域については抽出せず、対象が映った領域を精度よく抽出することができる。

また、画像処理装置１００によれば、画像から抽出済みである領域に隣接し、その領域に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似し、かつ、指定を受け付けた位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似する領域を順次抽出することができる。これにより、画像処理装置１００は、対象が映った領域を抽出する精度の向上を図ることができる。

なお、本実施の形態で説明した画像処理方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本実施の形態で説明した画像処理プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本実施の形態で説明した画像処理プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）画像上のいずれかの位置の指定を受け付け、
受け付けた前記位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に基づいて生成した類似判定基準を用いて、前記位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似する領域であって、指定された前記位置を内部に含む領域に制限した領域の抽出を行う、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする画像処理方法。

（付記２）指定された前記位置を内部に含む領域に制限した領域の抽出を行う場合、前記画像に含まれるエッジに基づいて抽出する処理をコンピュータが実行することを特徴とする付記１に記載の画像処理方法。

（付記３）前記位置は、前記画像上でなぞられた線であり、前記類似判定基準は、前記線に対応する画素の輝度及び／又は色彩の範囲に基づいて生成される、
ことを特徴とする付記１又は２に記載の画像処理方法。

（付記４）前記位置は、前記画像上でなぞられた線であり、前記類似判定基準は、前記線に対応する画素の輝度及び／又は色彩の範囲に所定のマージンを加えた範囲である、
ことを特徴とする付記１乃至３のいずれか一項に記載の画像処理方法。

（付記５）前記位置は、前記画像上の水面に対応する位置である、
ことを特徴とする付記１乃至４のいずれか一項に記載の画像処理方法。

（付記６）前記類似判定基準を用いて、前記位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似する領域であって、指定された前記位置を内部に含み、前記エッジを内部に含まない領域に制限した領域の抽出を行う処理をコンピュータが実行することを特徴とする付記２に記載の画像処理方法。

（付記７）前記画像から未抽出である領域のうち、前記画像から抽出済みである領域に隣接し、前記画像から抽出済みである領域に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似し、かつ、前記位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似する領域を順次抽出する処理をコンピュータが実行することを特徴とする付記１乃至５のいずれか一項に記載の画像処理方法。

（付記８）画像上のいずれかの位置の指定を受け付け、
受け付けた前記位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に基づいて生成した類似判定基準を用いて、前記位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似する領域であって、指定された前記位置を内部に含む領域に制限した領域の抽出を行う、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。

（付記９）画像上のいずれかの位置の指定を受け付け、
受け付けた前記位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に基づいて生成した類似判定基準を用いて、前記位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似する領域であって、指定された前記位置を内部に含む領域に制限した領域の抽出を行う、
制御部を有することを特徴とする画像処理装置。

１００ 画像処理装置
１０１，１０２ 領域
１１０ 画像
１１１ 位置
２００ 画像処理システム
２０１ 撮像装置
２１０ ネットワーク
３００，４００ バス
３０１，４０１ ＣＰＵ
３０２，４０２ メモリ
３０３，４０３ ネットワークＩ／Ｆ
３０４ 記録媒体Ｉ／Ｆ
３０５ 記録媒体
４０４ 撮像部
５００ 記憶部
５０１ 受付部
５０２ 生成部
５０３ 画像処理部
５０４ 出力部
６００，７００，８００，９００ 画像
６０１ 基準線
８０１ 注目画素
８０２ 近傍画素
９０１ 基準領域

Claims (7)

1. 画像上のいずれかの位置の指定を受け付け、
   受け付けた前記位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に基づいて生成した類似判定基準を用いて、前記位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似する領域であって、指定された前記位置を内部に含む領域に制限した領域の抽出を行う、
   処理をコンピュータが実行することを特徴とする画像処理方法。
2. 指定された前記位置を内部に含む領域に制限した領域の抽出を行う場合、前記画像に含まれるエッジに基づいて抽出する処理をコンピュータが実行することを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記位置は、前記画像上でなぞられた線であり、前記類似判定基準は、前記線に対応する画素の輝度及び／又は色彩の範囲に基づいて生成される、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理方法。
4. 前記位置は、前記画像上でなぞられた線であり、前記類似判定基準は、前記線に対応する画素の輝度及び／又は色彩の範囲に所定のマージンを加えた範囲である、
   ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の画像処理方法。
5. 前記位置は、前記画像上の水面に対応する位置である、
   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方法。
6. 画像上のいずれかの位置の指定を受け付け、
   受け付けた前記位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に基づいて生成した類似判定基準を用いて、前記位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似する領域であって、指定された前記位置を内部に含む領域に制限した領域の抽出を行う、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
7. 画像上のいずれかの位置の指定を受け付け、
   受け付けた前記位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に基づいて生成した類似判定基準を用いて、前記位置に対応する画素の輝度及び／又は色彩に類似する領域であって、指定された前記位置を内部に含む領域に制限した領域の抽出を行う、
   制御部を有することを特徴とする画像処理装置。

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