JP2020201616A - 画像処理装置、画像処理プログラム及び画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 より適切に線状部を検出することができる技術を提供する。【解決手段】 多値の階調値を有する対象画像における画素を注目画素として選択し、注目画素を含む領域を判定領域として対象画像に対して設定する画像処理装置であって、注目画素を通り、互いに異なる方向に延在する線分状にそれぞれ形成された複数の線状フィルタを判定領域に設定し、複数の線状フィルタのそれぞれについて、線状フィルタに含まれる画素の全ての階調値が所定の階調閾値以上である場合、線状フィルタを有効フィルタと判定する第１判定部１０３と、判定領域における有効フィルタの個数に基づいて、注目画素が対象画像における線状部に含まれる線画素であるか否かを判定する第２判定部１０４とを備えた。【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は、線状部を検出する技術に関する。

従来、対象画像における線状部を検出することによって、コンクリート構造物に生じるひびの検出や、生体画像における血管の検出が行われている。線状部の検出においては、検出に際して生じるノイズを除去するとともに、線状部として有効なデータを強調することを目的としてモルフォロジー変換処理を施すことが一般的に行われている。

モルフォロジー変換は複数の処理を総称するものであり、この複数の処理には、対象画像におけるオブジェクト（画素の塊）を膨張させる膨張処理、オブジェクトを収縮させる収縮処理、収縮処理後に膨張処理を行うオープニング処理、膨張処理後に収縮処理を行うクロージング処理、オープニング処理を施した画像と原画像との差分画像を生成するトップハット処理、クロージング処理を施した画像と原画像との差分画像を生成するブラックトップハット処理などが含まれる。

縮小処理によれば一定以下のサイズであるオブジェクトが除去されるため、縮小処理は、検出対象としての線状部以外の画素をノイズとして除去するのに有効である。また、膨張処理によればオブジェクトが膨張されるため、膨張処理は、処理過程で線状部の途中に生じる欠落を埋め、途切れた線状部を接続するのに有効である。縮小処理、膨張処理のいずれについても、構造化要素（カーネル）と呼ばれる注目画素とこの注目画素周辺の画素とを含む所定サイズの領域がフィルタとして用いられる。

なお、関連する技術として、被検体表面を撮像した二次元画像情報における注目画素の周囲の画素の濃淡に予め定められた重み付け係数を乗じて加算する方向別の複数の加重マトリックス演算子を用いて、各注目画素につきその周囲の画素との方向別の濃淡階調差を演算し、方向別の演算結果のうちの最大値を各注目画素につき保存して、濃淡画像の輪郭エッジの濃淡変化の度合いに相当する一連の多値データを生成し、この多値データを予め定められた閾値により二値化して、二次元画像情報を二値化エッジ画像データに変換し、二値化エッジ画像データに基づいて被検体表面上のひびを検出するひび検出装置、が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開平３−１６０３４９号公報

しかしながら、収縮処理によれば本来検出すべき画素をもノイズとして除去される問題が生じ、膨張処理によれば検出対象が本来とは異なる形状に変形されてしまう問題が生じる。つまり、これらの処理を含むモルフォロジー変換による線状部の検出においては、収縮や膨張によって、検出すべき画素の欠落や検出すべきでない画素の誤検出が生じる、という問題があった。

本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、より適切に線状部を検出することができる技術を提供することを目的とする。

上述した課題を解決するため、本実施形態の画像処理装置は、多値の階調値を有する対象画像における画素を注目画素として選択し、該注目画素を含む領域を判定領域として前記対象画像に対して設定する画像処理装置であって、前記注目画素を通り、互いに異なる方向に延在する線分状にそれぞれ形成された複数の線状フィルタを前記判定領域に設定し、該複数の線状フィルタのそれぞれについて、該線状フィルタに含まれる画素の全ての階調値が所定の階調閾値以上である場合、該線状フィルタを有効フィルタと判定する第１判定部と、前記判定領域における前記有効フィルタの個数に基づいて、前記注目画素が前記対象画像における線状部に含まれる線画素であるか否かを判定する第２判定部とを備える。

本発明によれば、より適切に線状部を検出することができる。

第１の実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る画像処理装置の全体動作を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る対象画像に設定される判定領域を示す図である。 第１の実施形態に係る閾値算出処理の動作を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る第１判定処理の動作を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る検出フィルタの概要を示す図である。 第１の実施形態に係る検出フィルタの実装例を示す図である。 第１の実施形態に係る第２判定処理の動作を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る面画素と判定される場合の線状フィルタの判定例を示す図である。 第１の実施形態に係る線画素と判定される場合の線状フィルタの判定例を示す図である。 第２の実施形態に係る全体動作を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る第１判定処理の動作を示すフローチャートである。 第３の実施形態に係る対象画像に設定されるダミー領域を示す図である。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。

＜第１の実施形態＞
（画像処理装置の構成）
本実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成及び機能構成について説明する。図１は、画像処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図２は、画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。

図１に示すように、画像処理装置１は、撮像装置２と接続され、ハードウェアとして、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１２、記憶装置１３、入出力Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）１４、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１５を備える。ＣＰＵ１１，ＲＡＭ１２及びＧＰＵ１５は協働して各種機能を実行し、記憶装置１３は各種機能により実行される処理に用いられる各種データを記憶する。入出力Ｉ／Ｆ１４は、画像処理装置１に接続される撮像装置２を含む入力装置や出力装置とのデータの入出力を行う。なお、本実施形態においては、ＣＰＵ１１は逐次処理性能が比較的高いプロセッサを示し、ＧＰＵ１５は並列処理性能が比較的高いプロセッサを示すものとし、ＧＰＵ１５は、ＳＩＭＤ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｄａｔａ）型アーキテクチャをもつプロセッサを代表して示すものとする。

本実施形態においては、画像処理装置１は、撮像装置２により撮像された階調画像を対象画像とするが、記憶装置１３に記憶された階調画像を対象画像としても良い。なお、ここで階調画像とは、多階調、具体的には３段階以上の階調により表現される濃淡を画素値として有する画素により構成される画像とし、本実施形態においては、各画素が２５６階調を有する８ｂｉｔ画像を対象画像とする。

図２に示すように、画像処理装置１は、機能として、処理設定部１０１、閾値算出部１０２、第１判定部１０３、第２判定部１０４、画像出力部１０５を備える。これらの機能のうち、処理設定部１０１及び画像出力部１０５がＣＰＵ１１により実行され、閾値算出部１０２、第１判定部１０３、第２判定部１０４がＧＰＵ１５により実行されるものとする。

処理設定部１０１は、ＧＰＵ１５による演算に要するパラメータ群を設定し、このパラメータ群をＧＰＵ１５へ、即ちＧＰＵ１５により実行される各機能へ転送する。閾値算出部１０２は、注目画素とした画素を含む領域である判定領域内の画素に基づいて階調閾値を算出する。

第１判定部１０３は、閾値算出部１０２により算出された階調閾値に基づいて、後述する検出フィルタを用いて判定領域内の画素に対する判定を行う。第２判定部１０４は、第１判定部１０３による判定に基づいて、注目画素が線または面の一部であるか否かを判定する。画像出力部１０５は、第２判定部１０４による判定結果に基づいて、対象画像における線状部、面状部を検出して描画した検出画像を出力する。

（画像処理装置の全体動作）
画像処理装置の全体動作について説明する。図３は、画像処理装置の全体動作を示すフローチャートである。

図３に示すように、まず、ＣＰＵ１１により実行される機能である処理設定部１０１は、パラメータ群を設定し、ＧＰＵ１５へ転送する（Ｓ１０１）。本実施形態においては、図４に示すように、注目画素が横方向の中央、縦方向の下端に位置するような２１×１１ピクセルの矩形領域を判定領域とする。つまり、注目画素の位置を基準として、横方向両側それぞれに連続する１１ピクセル、縦方向上側に連続する１１ピクセルを含むような矩形領域を判定領域とする。

パラメータ群は、ＧＰＵ１５が対象画像における複数の画素に対する並列処理を行うためのパラメータとして、画像サイズ、全画素値、領域サイズ、相対座標を含む。画像サイズは、対象画像の幅、高さの画素数を示す。全画素値は、対象画像における全画素の画素値を示す。領域サイズは、上述した判定領域のサイズを示す。相対座標は、後述する検出フィルタに含まれる複数の線状フィルタのそれぞれについて、線状フィルタを構成する各画素の注目画素の座標を基準とした相対的な座標を示す。

パラメータ群の転送後、ＧＰＵ１５により実行される機能である閾値算出部１０２は、判定領域内に含まれる画素の階調値に基づいて階調閾値を算出する閾値算出処理を実行する（Ｓ１０２）。この閾値算出処理については後に詳述する。

階調閾値の算出後、ＧＰＵ１５により実行される機能である第１判定部１０３は、注目画素に対して、複数の線状フィルタを含む検出フィルタを用いるとともに算出された階調閾値に基づいて判定を行う第１判定処理を実行する（Ｓ１０３）。この第１判定処理については後に詳述する。

第１判定処理による判定後、ＧＰＵ１５により実行される機能である第２判定部１０４は、第１判定処理による判定結果に基づいて、注目画素が線画素、面画素のいずれであるか否かを判定する第２判定処理を実行し（Ｓ１０４）、この第２判定処理による処理結果をＣＰＵ１１へ転送する（Ｓ１０５）。第２判定処理については後に詳述する。

画像出力部１０５は、第２判定部１０４により処理結果が転送されたか否かを判定する（Ｓ１０６）。

処理結果が転送された場合（Ｓ１０６，ＹＥＳ）、画像出力部１０５は、転送された処理結果に基づいて、対象画像における線画素または面画素のみをそれぞれ含む検出画像を、線画像、面画像として出力する（Ｓ１０７）。

一方、処理結果が転送されない場合（Ｓ１０６，ＮＯ）、画像出力部１０５は、再度、第２判定部１０４により処理結果が転送されたか否かを判定する（Ｓ１０６）。

上述した処理によれば、図４に示すように、後述する判定領域における注目画素の位置に起因して、対象画像の両端一部及び上方一部を除く選択領域における全画素が判定対象である注目画素として選択され、選択された全ての注目画素に対してＧＰＵ１５による並列処理がなされる。

（閾値算出処理）
閾値算出処理について説明する。図５は、閾値算出処理の動作を示すフローチャートである。なお、図５は、複数のスレッドを並列に処理するＧＰＵにおける各スレッドの動作を示す。

図５に示すように、まず、閾値算出部１０２は、判定領域に含まれる画素の階調値における最大値、最小値を算出し（Ｓ２０１、Ｓ２０２）、判定領域に含まれる画素の階調値の平均値を算出し（Ｓ２０３）、算出した最大値からマージン値を減算した値を、選択中の画素に対応する階調閾値として算出する（Ｓ２０４）。

ここで、マージン値は、予め設定された値、最大値、最小値、平均値の少なくともいずれか１つに基づいて算出した値などが考えられる。マージン値を算出する場合、例えば、最大値、最小値、平均値の少なくともいずれか１つを入力とした機械学習を用いて算出しても良い。

このように、判定領域毎に階調閾値を算出することによって、階調閾値を対象画像全体に設定する場合と比較して、対象画像における明暗や、ムラに対応することができる。また、撮像画像における線部を構成する線画素は、判定領域に周辺部に比較して大きな値を持っているため、判定領域内の最大値に近い階調値ではあるものの、最大値を階調閾値とした場合、線画素と判定すべき画素の多くを線画素と判定できない可能性が高いが、閾値算出処理によれば、最大値からマージン値を減算した値を階調閾値とすることによって、良好に線画素の判定を行うことができる。

（第１判定処理）
第１判定処理について説明する。図６は、第１判定処理の動作を示すフローチャートである。図７は、検出フィルタの概要を示す図である。図８は、検出フィルタの実装例を示す図である。なお、図６は、複数のスレッドを並列に処理するＧＰＵにおける各スレッドの動作を示す。

図６に示すように、まず、第１判定部１０３は、判定領域に含まれる各画素に対して検出フィルタを設定する（Ｓ３０１）。

ここで、検出フィルタについて説明する。図７に概略的に示すように、検出フィルタは、判定領域における注目画素を含む線分である線状フィルタｋを複数含むものであり、本実施形態においては、９つの線状フィルタｋ_０〜ｋ_８が含まれる。ここで、９つの線状フィルタｋ_０〜ｋ_８は、注目画素を頂点として、１８０度の範囲で放射状に延び、互いに異なる角度に延びる線分である。換言すれば、９つの線状フィルタｋ_０〜ｋ_８は、注目画素を中心点として、周方向に所定の間隔を有して径方向に延在する線分である。なお、検出フィルタは、それぞれが注目画素を通り、互いに異なる方向に延びる線分である複数の線状フィルタｋを有するものであれば良い。

図８に示すように、線状フィルタｋのそれぞれは、注目画素を含む複数の画素群により線分を近似したものであり、一部の線状フィルタｋ_１〜ｋ_３，ｋ_５〜ｋ_７については、他の線状フィルタｋと画素を共有している。なお、線状フィルタｋは、連続して隣接する複数の画素を含むものとし、ここで、隣接する画素とは、ある画素を取り囲う８つの画素のいずれかをいう。

このような検出フィルタの設定後、第１判定部１０３は、全ての判定フィルタにおける全ての線状フィルタｋそれぞれについて、線状フィルタｋに含まれる全ての画素の階調値が階調閾値以上であるか否かを並列して判定する（Ｓ３０２）。なお、ここで判定される画素には、注目画素も含まれるものとする。

線状フィルタｋに含まれる全ての画素の階調値が階調閾値以上である場合（Ｓ３０２，ＹＥＳ）、第１判定部１０３は、この線状フィルタｋを真と判定する（Ｓ３０３）。ここで、線状フィルタｋが真であるとは、判定領域において線状フィルタｋ状の線分が含まれることを意味する。

一方、線状フィルタｋに含まれる全ての画素の階調値が階調閾値以上ではない場合、即ち、線状フィルタｋに階調値が階調閾値未満である画素が含まれる場合（Ｓ３０２，ＮＯ）、第１判定部１０３は、線状フィルタｋを偽と判定する（Ｓ３０４）。ここで、線状フィルタｋが偽であるとは、判定領域において線状フィルタｋ状の線分が含まれないことを意味する。

このような第１判定処理によれば、線状フィルタｋに含まれる全ての画素が階調閾値以上である場合に、注目画素が線状フィルタｋにより近似される線分の一部であるか否かを判定することができる。

（第２判定処理）
第２判定処理について説明する。図９は、第２判定処理の動作を示すフローチャートである。図１０、図１１は、それぞれ、面画素、線画素と判定される場合の線状フィルタの判定例を示す図である。なお、図９に示される第２判定処理は、上述した第１判定処理の判定結果に基づいて、注目画素についての判定を行う処理であり、図９は、複数のスレッドを並列に処理するＧＰＵにおける各スレッドの動作を示す。

図９に示すように、まず、第２判定部１０４は、検出フィルタが設定された全ての判定領域のそれぞれについて、第１判定部１０３により真と判定された線状フィルタｋ（以降、有効フィルタと呼称）の個数が０であるか否かを判定する（Ｓ４０１）。

有効フィルタの個数が０ではない場合（Ｓ４０１，ＮＯ）、即ち、真と判定された線状フィルタｋが存在する場合、第２判定部１０４は、有効フィルタの個数が３以上であるか否かを判定する（Ｓ４０２）。

有効フィルタの個数が３以上である場合（Ｓ４０２，ＹＥＳ）、第２判定部１０４は、３つ以上の有効フィルタが３個以上連続するか否かを判定する（Ｓ４０３）。ここで、有効フィルタが連続する、とは、１８０度の範囲で互いに異なる角度方向に延びる９つの線状フィルタｋ_０〜ｋ_８において、所定の線状フィルタｋに対して角度が最も近い線状フィルタｋを隣接する線状フィルタｋとした場合、図１０に示すように、対象とする複数の有効フィルタの間に、偽と判定された線状フィルタｋが存在しない状態を示し、注目画素を中心点とした周方向に連続して有効フィルタが存在する状態を示す。

３つ以上の有効フィルタが連続する場合（Ｓ４０３，ＹＥＳ）、第２判定部１０４は、注目画素を、対象画像において面状部を構成する画素である面画素と判定する（Ｓ４０４）。

一方、３つ以上の有効フィルタが連続しない場合（Ｓ４０３，ＮＯ）、第２判定部１０４は、該当する判定領域に含まれる注目画素を、対象画像において線状部を構成する画素である線画素と判定する（Ｓ４０５）。例えば、図１１に示すように、判定領域において、３つの有効フィルタが含まれるものの、これらの有効フィルタが連続していない場合、注目画素は線画素と判定される。

また、ステップＳ４０２において、有効フィルタの個数が３未満である場合（Ｓ４０２，ＮＯ）、第２判定部１０４は、該当する判定領域に含まれる注目画素を線画素と判定する（Ｓ４０５）。

また、ステップＳ４０１において、有効フィルタの個数が０である場合（Ｓ４０１，ＹＥＳ）、第２判定部１０４は、該当する判定領域に含まれる注目画素を線画素、面画素のいずれとも判定せず、第２判定処理を終了する。

第２判定処理によれば、有効フィルタの有無、有効フィルタが連続する個数、換言すれば有効フィルタの粗密の程度とに基づいて、注目画素が線画素、面画素またはこれらのいずれでもない画素に判定、分類される。

なお、本実施形態においては、３つ以上の有効フィルタが連続する場合にのみ注目画素を面画素と判定したが、有効フィルタの個数、有効フィルタの連続個数は、検出対象とする線状部の幅などに合わせて設定されたものであれば良い。つまり、第２判定部１０４は、有効フィルタの有無と、連続する有効フィルタの個数とに基づいて、注目画素の種別を判定するものであれば良い。

図１０に示すように、３つの有効フィルタが連続する場合には、注目画素は複数の線状部のそれぞれの一部であるよりも、面状部の一部である可能性が高い。また、図１１に示すように、３つの有効フィルタが連続せずに互いに離間している場合には、注目画素は複数の線状部それぞれの一部、線状部の交差点の一部である可能性が高い。連続個数は、検出対象とする線状部の幅や長さ、線状フィルタのサイズなどに基づいて、適宜設定されると良い。

上述したように、本実施形態に係る画像処理装置１によれば、線状部を適切に検出できるだけではなく、面状部をも検出することができる。

＜第２の実施形態＞
本実施形態に係る画像処理装置は、画像処理装置において実現される全ての機能がＣＰＵにより実行される点が第１の実施形態とは異なる。以下、第１の実施形態とは異なる動作について説明する。

（画像処理装置の全体動作）
画像処理装置の全体動作について説明する。図１２は、画像処理装置の全体動作を示すフローチャートである。

図１２に示すように、まず、処理設定部１０１は、対象画像の選択領域（図４参照）に含まれる画素のうち、未選択の１画素を注目画素として選択し（Ｓ５０１）、選択した画素を含む領域を判定領域として対象画像に設定する（Ｓ５０２）。

判定領域の設定後、この判定領域について閾値算出部１０２が閾値算出処理を実行し（Ｓ５０３）、第１判定部１０３が第１判定処理を実行し（Ｓ５０４）、第２判定部１０４が第２判定処理を実行し（Ｓ５０５）、処理設定部１０１が選択領域に含まれる全ての画素を選択したか否かを判定する（Ｓ５０６）。ここで、閾値算出処理、第１判定処理、第２判定処理は、順次選択された１つの注目画素を対象として実行される点において第１の実施形態とは異なる。なお、第１判定処理については、第１の実施形態とは動作が異なるため、その動作については後述する。

全ての画素が選択された場合（Ｓ５０６，ＹＥＳ）、画像出力部１０５は、対象画像における線画素または面画素のみをそれぞれ含む検出画像を、線画像、面画像として出力する（Ｓ５０７）。

一方、全ての画素が選択されていない場合（Ｓ５０６，ＮＯ）、処理設定部１０１は、再度、対象画像に含まれる画素のうち、未選択の１画素を注目画素として選択する（Ｓ５０１）。

（第１判定処理の動作）
第１判定処理について説明する。図１３は、第１判定処理の動作を示すフローチャートである。

図１３に示すように、まず、第１判定部１０３は、判定領域に対して検出フィルタを設定し（Ｓ６０１）、検出フィルタにおける未選択の線状フィルタを選択する（Ｓ６０２）。

線状フィルタｋの選択後、第１判定部１０３は、選択中の線状フィルタｋに含まれる画素のうち、未選択の１画素を選択し（Ｓ６０３）、選択した画素の階調値が階調閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ６０４）。なお、ここで選択される画素には、注目画素も含まれるものとする。

選択した画素の階調値が階調閾値以上である場合（Ｓ６０４，ＹＥＳ）、第１判定部１０３は、選択中の線状フィルタｋに含まれる全画素を選択したか否かを判定する（Ｓ６０５）。

選択中の線状フィルタｋに含まれる全画素を選択した場合（Ｓ６０５，ＹＥＳ）、即ち、選択中の線状フィルタｋに含まれる全画素について、その階調値が階調閾値以上である場合、第１判定部１０３は、選択中の線状フィルタｋを真と判定する（Ｓ６０６）。次に、第１判定部１０３は、全ての線状フィルタｋを選択したか否かを判定する（Ｓ６０７）。

全ての線状フィルタｋを選択した場合（Ｓ６０７，ＹＥＳ）、第１判定部１０３は、第１判定処理を終了する。

一方、全ての線状フィルタｋを選択していない場合（Ｓ６０７，ＮＯ）、第１判定部１０３は、再度、未選択の線状フィルタｋを選択する（Ｓ６０２）。

また、ステップＳ６０４において、選択中の線状フィルタｋに含まれる全画素を選択していない場合（Ｓ６０５，ＮＯ）、第１判定部１０３は、再度、選択中の線状フィルタｋに含まれる未選択の画素を選択する（Ｓ６０３）。

また、ステップＳ６０３において、選択した画素の階調値が階調閾値未満である場合（Ｓ６０４，ＮＯ）、第１判定部１０３は、選択中の線状フィルタｋを偽と判定する（Ｓ６０８）。

このように、ＣＰＵ１１のみを用いて逐次処理することによって、ＧＰＵ１５をハードウェア構成から省略することができ、ハードウェアに掛かるコストを低減することができる。また、ＣＰＵ１１による逐次処理とＧＰＵ１５による並列処理を併用し、並列化される繰り返し処理に掛かる時間より、パラメータ群及び処理結果の転送時間が長くなるような状況、例えば、対象画像のサイズが比較的小さい場合においては、判定領域内の全画素を順次選択して逐次処理し、一方、対象画像のサイズが比較的大きい場合においては、第１の実施形態において示したように並列処理するようにしても良い。

＜第３の実施形態＞
本実施形態に係る画像処理装置は、対象画像における全画素を注目画素とする点において、第１及び第２の実施形態とは異なる。以下、注目画素として選択される領域とダミー領域について説明する。図１４は、対象画像に設定されるダミー領域を示す図である。

図１４に示すように、本実施形態に係る処理設定部１０１は、対象画像の端部にダミー領域を設定することによって、対象画像における全画素を注目画素として対象画像全域を処理対象とする点において、第１及び第２の実施形態とは異なる。ダミー領域は、対象画像の最端部に位置する画素を注目画素とした場合に、この注目画素を含む判定領域全域に画素が存在するように拡張された画像領域である。このようなダミー領域が設定されることによって、対象画像全域が図４に示した選択領域に相当することとなり、対象画像における全画素が注目画素となる。

ダミー領域における全画素は、それぞれ、所定の階調値に設定され、この階調値は、適切な値、具体的には、閾値算出処理、第１判定処理、第２判定処理における処理結果や処理効率に与える影響が最小となるような値とすることが望ましい。

また、ダミー領域を設定せず、対象画像の端部、具体的には、対象画像における選択領域外の左右両端部及び上方端部に対して、サイズや注目画素の位置、更には後述する判定フィルタの角度範囲を異ならせ、対象画像における全画素を注目画素として選択可能としても良い。

本発明の実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１ 画像処理装置
１０３ 第１判定部
１０４ 第２判定部

Claims (9)

1. 多値の階調値を有する対象画像における画素を注目画素として選択し、該注目画素を含む領域を判定領域として前記対象画像に対して設定する画像処理装置であって、
   前記注目画素を通り、互いに異なる方向に延在する線分状にそれぞれ形成された複数の線状フィルタを前記判定領域に設定し、該複数の線状フィルタのそれぞれについて、該線状フィルタに含まれる画素の全ての階調値が所定の階調閾値以上である場合、該線状フィルタを有効フィルタと判定する第１判定部と、
   前記判定領域における前記有効フィルタの個数に基づいて、前記注目画素が前記対象画像における線状部に含まれる線画素であるか否かを判定する第２判定部と
   を備える画像処理装置。
2. 前記第２判定部は、前記有効フィルタの個数が少なくとも１つ以上であり且つ所定の個数閾値未満である場合、前記注目画素を前記線画素と判定することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記第２判定部は、前記有効フィルタの個数が前記個数閾値以上である場合、前記注目画素を前記対象画像における面状部に含まれる面画素と判定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記複数の線状フィルタのそれぞれは、前記注目画素を中心点として、周方向に所定の間隔を有して径方向に延在する線分状に形成されることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. 前記第２判定部は、前記周方向に前記個数閾値以上の前記有効フィルタが連続する場合、前記注目画素を前記面画素と判定することを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
6. 前記複数の線状フィルタのそれぞれは、前記注目画素を基部とし、前記注目画素を頂点とする１８０度の角度範囲において互いに異なる角度に延在する線分状に形成されることを特徴とする請求項４または請求項５に記載の画像処理装置。
7. 前記階調閾値は、前記判定領域における最大の階調値から所定のマージン値を減算した値であることを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
8. 多値の階調値を有する対象画像における画素を注目画素として選択し、該注目画素を含む領域を判定領域として前記対象画像に対して設定する画像処理プログラムであって、
   コンピュータを、
   前記注目画素を通り、互いに異なる方向に延在する線分状にそれぞれ形成された複数の線状フィルタを前記判定領域に設定し、該複数の線状フィルタのそれぞれについて、該線状フィルタに含まれる画素の全ての階調値が所定の階調閾値以上である場合、該線状フィルタを有効フィルタと判定する第１判定部と、
   前記判定領域における前記有効フィルタの個数に基づいて、前記注目画素が前記対象画像における線状部に含まれる線画素であるか否かを判定する第２判定部として機能させる画像処理プログラム。
9. 多値の階調値を有する対象画像における画素を注目画素として選択し、該注目画素を含む領域を判定領域として前記対象画像に対して設定する画像処理方法であって、
   コンピュータを、
   前記注目画素を通り、互いに異なる方向に延在する線分状にそれぞれ形成された複数の線状フィルタを前記判定領域に設定し、該複数の線状フィルタのそれぞれについて、該線状フィルタに含まれる画素の全ての階調値が所定の階調閾値以上である場合、該線状フィルタを有効フィルタと判定し、
   前記判定領域における前記有効フィルタの個数に基づいて、前記注目画素が前記対象画像における線状部に含まれる線画素であるか否かを判定する画像処理方法。

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