JP2652070B2 - 画像処理装置 - Google Patents
画像処理装置Info
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- JP2652070B2 JP2652070B2 JP1236657A JP23665789A JP2652070B2 JP 2652070 B2 JP2652070 B2 JP 2652070B2 JP 1236657 A JP1236657 A JP 1236657A JP 23665789 A JP23665789 A JP 23665789A JP 2652070 B2 JP2652070 B2 JP 2652070B2
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- Japan
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Description
【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ この発明は画像処理装置に関し、特に、画像復元機能
および画像の輪郭線抽出機能を有するような画像処理装
置に関する。
および画像の輪郭線抽出機能を有するような画像処理装
置に関する。
［従来の技術および発明が解決しようとする課題］ ノイズが混入したりぼやけたりした画像から元の画像
を推定して復元したり、画像の輪郭線を抽出することを
目的として、一層の局所確率場理論を用いた画像処理装
置が既に提案されている。しかし、従来の画像処理装置
においては、ある画素とその画素の近傍の画素との間の
局所的な処理が正しく行なわれていても、その画素から
離れた画素との間の大局的な情報が反映されておらず、
輪郭線が閉じないなどの大局的には望ましい処理結果が
得られないという問題点があった。
を推定して復元したり、画像の輪郭線を抽出することを
目的として、一層の局所確率場理論を用いた画像処理装
置が既に提案されている。しかし、従来の画像処理装置
においては、ある画素とその画素の近傍の画素との間の
局所的な処理が正しく行なわれていても、その画素から
離れた画素との間の大局的な情報が反映されておらず、
輪郭線が閉じないなどの大局的には望ましい処理結果が
得られないという問題点があった。
それゆえに、この発明の主たる目的は、異なる解像度
を有する複数の局所確率場および特徴点の位置と形状と
の情報を層状に配置し、各層の間における相互作用を用
いることにより、大局的情報が反映された高品質の画像
復元機能および輪郭線抽出機能を有する画像処理装置を
提供することである。
を有する複数の局所確率場および特徴点の位置と形状と
の情報を層状に配置し、各層の間における相互作用を用
いることにより、大局的情報が反映された高品質の画像
復元機能および輪郭線抽出機能を有する画像処理装置を
提供することである。
［課題を解決するための手段］ この発明は画像の濃淡値を表わす多値の確率変数と、
画像における濃淡値の不連続の有無を表わす２値の確率
変数との相互作用を用いる画像処理装置であって、異な
る解像度を有する複数の局所確率場および特徴点の位置
と形状との情報を抽出する複数の層を設け、各層の間に
おける大局的情報を用いて画像処理するように構成した
ものである。
画像における濃淡値の不連続の有無を表わす２値の確率
変数との相互作用を用いる画像処理装置であって、異な
る解像度を有する複数の局所確率場および特徴点の位置
と形状との情報を抽出する複数の層を設け、各層の間に
おける大局的情報を用いて画像処理するように構成した
ものである。
［作用］ この発明に係る画像処理装置は、各層の間における大
局的情報を用いて画像処理することにより、大局的情報
が反映された高品質の画像復元および輪郭線抽出などの
画像処理を行なうことができる。
局的情報を用いて画像処理することにより、大局的情報
が反映された高品質の画像復元および輪郭線抽出などの
画像処理を行なうことができる。
［発明の実施例］ 第１図はこの発明の適用された輪郭線抽出装置の一実
施例を示す概略ブロック図である。第１図を参照して、
輪郭線抽出装置は低解像度の処理を行なう第１層20と高
解像度の処理を行なう第２層30とからなる。第１層20は
前処理部１と確率場生成部２と局所形状検出部３と良好
度演算部４と確率演算部５とパラメータ記憶部６とを含
む。前処理部１は入力画像を低解像度の画像の濃淡値を
表わす確率場１に変換する。確率場生成部２は確率演算
部５で算出された確率に従って、画像の濃淡値を表わす
確率場１および濃淡値の不連続の有無を表わす確率場２
の遷移状態を生成する。局所形状検出部３は状態遷移を
繰返す確率場２における各局所的状態配置が生起する確
率を計算する。良好度演算部４は確率場２における各局
所的状態配置の出現確率とパラメータ記憶部６に記憶さ
れている各局所的状態配置の適切さを表わす重みパラメ
ータとの積として各局所的状態配置の良好度を計算す
る。確率演算部５は確率場２における各局所的状態配置
の良好度に基づいて、各局所的配置の生起確率を計算す
る。パラメータ記憶部６は確率場２における各局所的状
態配置が生起する確率を制御するためのパラメータの値
を記憶する。
施例を示す概略ブロック図である。第１図を参照して、
輪郭線抽出装置は低解像度の処理を行なう第１層20と高
解像度の処理を行なう第２層30とからなる。第１層20は
前処理部１と確率場生成部２と局所形状検出部３と良好
度演算部４と確率演算部５とパラメータ記憶部６とを含
む。前処理部１は入力画像を低解像度の画像の濃淡値を
表わす確率場１に変換する。確率場生成部２は確率演算
部５で算出された確率に従って、画像の濃淡値を表わす
確率場１および濃淡値の不連続の有無を表わす確率場２
の遷移状態を生成する。局所形状検出部３は状態遷移を
繰返す確率場２における各局所的状態配置が生起する確
率を計算する。良好度演算部４は確率場２における各局
所的状態配置の出現確率とパラメータ記憶部６に記憶さ
れている各局所的状態配置の適切さを表わす重みパラメ
ータとの積として各局所的状態配置の良好度を計算す
る。確率演算部５は確率場２における各局所的状態配置
の良好度に基づいて、各局所的配置の生起確率を計算す
る。パラメータ記憶部６は確率場２における各局所的状
態配置が生起する確率を制御するためのパラメータの値
を記憶する。
第２層30は前処理部７と確率場生成部８と局所形状検
出部９と良好度演算部10と確率演算部11と係数演算部12
とパラメータ記憶部13とを含む。前処理部７は入力画像
を高解像度の画像の濃淡値を表わす確率場１に変換し、
確率場生成部８は確率演算部11で算出された確率に従っ
て画像の濃淡値を表わす確率場１および濃淡値の不連続
の有無を表わす確率場２の遷移状態を生成する。局所形
状検出部９は状態遷移を繰返す確率場２における各局所
的状態配置が生起する確率を計算する。良好度演算部10
は確率場２における各局所的状態配置の出現確率と係数
演算部12によって制御された重みパラメータとの積とし
て各局所的状態配置の良好度を計算する。
出部９と良好度演算部10と確率演算部11と係数演算部12
とパラメータ記憶部13とを含む。前処理部７は入力画像
を高解像度の画像の濃淡値を表わす確率場１に変換し、
確率場生成部８は確率演算部11で算出された確率に従っ
て画像の濃淡値を表わす確率場１および濃淡値の不連続
の有無を表わす確率場２の遷移状態を生成する。局所形
状検出部９は状態遷移を繰返す確率場２における各局所
的状態配置が生起する確率を計算する。良好度演算部10
は確率場２における各局所的状態配置の出現確率と係数
演算部12によって制御された重みパラメータとの積とし
て各局所的状態配置の良好度を計算する。
確率演算部11は確率場２における各局所的状態配置の
良好度に基づいて各局所的配置の生起確率を計算する。
係数演算部12はパラメータ記憶部13に記憶されている各
局所的状態配置の適切さを表わす重みパラメータにより
確率場２における各局所的状態配置が生起する確率への
作用を第１層20の確率場２で対応する位置における局所
的状態配置に応じて制御するための計算を行なう。パラ
メータ記憶部13は確率場２における各局所的状態配置が
生起する確率を制御するためのパラメータの値を記憶す
る。
良好度に基づいて各局所的配置の生起確率を計算する。
係数演算部12はパラメータ記憶部13に記憶されている各
局所的状態配置の適切さを表わす重みパラメータにより
確率場２における各局所的状態配置が生起する確率への
作用を第１層20の確率場２で対応する位置における局所
的状態配置に応じて制御するための計算を行なう。パラ
メータ記憶部13は確率場２における各局所的状態配置が
生起する確率を制御するためのパラメータの値を記憶す
る。
次に、低解像度の処理を行なう第１層20の動作につい
て説明する。まず、前処理部１において、入力画像が粗
い解像度の画像として取込まれ、濃淡値を表わす確率場
に変換される。確率場生成部２は初期状態においては、
確率場１を前処理部１で得られた濃淡値を表わす確率場
に設定し、確率場２を任意の初期値に設定する。その
後、画像の濃淡値を表わす確率場１および濃淡値の不連
続の有無を表わす確率部２は２つの確率場の相互作用が
もたらす安定状態に向かって状態変化を繰返す。局所形
状検出部３は、確率場１または確率場２の中の或る位置
に着目して、その確率変数がとり得るすべての状態に対
して確率場２が構成する局所的状態配置を検出して生起
確率を計算する。
て説明する。まず、前処理部１において、入力画像が粗
い解像度の画像として取込まれ、濃淡値を表わす確率場
に変換される。確率場生成部２は初期状態においては、
確率場１を前処理部１で得られた濃淡値を表わす確率場
に設定し、確率場２を任意の初期値に設定する。その
後、画像の濃淡値を表わす確率場１および濃淡値の不連
続の有無を表わす確率部２は２つの確率場の相互作用が
もたらす安定状態に向かって状態変化を繰返す。局所形
状検出部３は、確率場１または確率場２の中の或る位置
に着目して、その確率変数がとり得るすべての状態に対
して確率場２が構成する局所的状態配置を検出して生起
確率を計算する。
次に、良好度演算部４は、確率場２における各局所的
状態配置の出現確率とパラメータ記憶部６に記憶されて
いる各局所的状態配置の適切さを表わす重みパラメータ
との積として、各局所的状態配置の良好度を計算する。
さらに、確率演算部５は、良好度演算部４において計算
された良好度に従って、その位置の確率変数がとり得る
各状態の生起確率を計算し、確率場生成部２においてこ
の生起確率に基づいて確率変数の値を確率的に決定す
る。これら一連の処理を、確率場１および確率場２のす
べての位置に対して行ない、さらにこの処理を確率場全
体が安定状態になるまで繰返し行なう。
状態配置の出現確率とパラメータ記憶部６に記憶されて
いる各局所的状態配置の適切さを表わす重みパラメータ
との積として、各局所的状態配置の良好度を計算する。
さらに、確率演算部５は、良好度演算部４において計算
された良好度に従って、その位置の確率変数がとり得る
各状態の生起確率を計算し、確率場生成部２においてこ
の生起確率に基づいて確率変数の値を確率的に決定す
る。これら一連の処理を、確率場１および確率場２のす
べての位置に対して行ない、さらにこの処理を確率場全
体が安定状態になるまで繰返し行なう。
一方、高解像度の処理を行なう第２層30の処理は、前
処理部７において入力画像が細かい解像度の画像として
取込まれた後良好度演算部10における良好度の計算に関
する処理が異なることを除いて、第１層20と同様の動作
をする。良好度演算部10は、各局所的状態配置の良好度
を計算する際に、パラメータ記憶部13に記憶されている
各局所的状態配置の適切さを表わす重みパラメータをそ
のまま用いることなく、第１層20の中の同じ位置の確率
場２が構成する局所的状態配置と関連の高い局所的状態
配置については重みパラメータを補正して適切さを増
し、補正後の重みパラメータと確率場２における各局所
的状態配置の出現確率との積を求める。この補正を行な
うことによって、第２層30において細かい解像度の輪郭
線を求める際に、第１層10において求めた粗い解像度の
輪郭線の情報を反映させることができる。
処理部７において入力画像が細かい解像度の画像として
取込まれた後良好度演算部10における良好度の計算に関
する処理が異なることを除いて、第１層20と同様の動作
をする。良好度演算部10は、各局所的状態配置の良好度
を計算する際に、パラメータ記憶部13に記憶されている
各局所的状態配置の適切さを表わす重みパラメータをそ
のまま用いることなく、第１層20の中の同じ位置の確率
場２が構成する局所的状態配置と関連の高い局所的状態
配置については重みパラメータを補正して適切さを増
し、補正後の重みパラメータと確率場２における各局所
的状態配置の出現確率との積を求める。この補正を行な
うことによって、第２層30において細かい解像度の輪郭
線を求める際に、第１層10において求めた粗い解像度の
輪郭線の情報を反映させることができる。
第２図は層間における確率場２の局所的配置の相互作
用の一例を示す図である。第２図において、第１層20の
確率場２の或る位置において、第２図（ａ）に示すよう
な局所的状態配置があったときに、第２層30の確率場２
の同じ位置では第２図（ｂ），（ｃ）および（ｄ）に示
すような複数の局所的状態配置の候補が考えられる。そ
れらのうち、たとえば第２図（ｂ）や（ｃ）のような局
所的状態配置とは対応しやすいが、第２図（ｄ）に示す
ような局所的状態配置とは対応しにくいとするならば、
第１図に示した係数演算部12において、第２図（ｂ），
（ｃ）の適切さを増すことによって、その位置において
第２図（ｂ），（ｃ）に示すような局所的状態配置の生
起確率を高くすることができる。同様の作用は、第２層
30から第１層20へ与えることもでき、さらに２層以上の
多数の層の間における相互作用を与えることも容易に行
なうことができる。
用の一例を示す図である。第２図において、第１層20の
確率場２の或る位置において、第２図（ａ）に示すよう
な局所的状態配置があったときに、第２層30の確率場２
の同じ位置では第２図（ｂ），（ｃ）および（ｄ）に示
すような複数の局所的状態配置の候補が考えられる。そ
れらのうち、たとえば第２図（ｂ）や（ｃ）のような局
所的状態配置とは対応しやすいが、第２図（ｄ）に示す
ような局所的状態配置とは対応しにくいとするならば、
第１図に示した係数演算部12において、第２図（ｂ），
（ｃ）の適切さを増すことによって、その位置において
第２図（ｂ），（ｃ）に示すような局所的状態配置の生
起確率を高くすることができる。同様の作用は、第２層
30から第１層20へ与えることもでき、さらに２層以上の
多数の層の間における相互作用を与えることも容易に行
なうことができる。
［発明の効果］ 以上のように、この発明によれば、異なる解像度を有
する複数の局所確率場および特徴点の位置と形状との情
報を抽出する複数の層を設け、各層の間における大局的
情報を用いて画像処理をするようにしたので、計算の局
所性が保たれたまま局所近傍系を広げることが可能とな
り、並列計算によりより短い計算時間で広い領域に対す
る形状情報を利用した高品質の画像処理を行なうことが
できる。
する複数の局所確率場および特徴点の位置と形状との情
報を抽出する複数の層を設け、各層の間における大局的
情報を用いて画像処理をするようにしたので、計算の局
所性が保たれたまま局所近傍系を広げることが可能とな
り、並列計算によりより短い計算時間で広い領域に対す
る形状情報を利用した高品質の画像処理を行なうことが
できる。
第１図はこの発明を適用した輪郭線抽出装置の一例を示
す概略ブロック図である。第２図は層間における確率場
２の局所的配置の相互作用の一例を示す図である。 図において、1,7は前処理部、2,8は確率場生成部、3,9
は局所形状検出部、4,10は良好度演算部、5,11は確率演
算部、6,13はパラメータ記憶部、12は係数演算部を示
す。
す概略ブロック図である。第２図は層間における確率場
２の局所的配置の相互作用の一例を示す図である。 図において、1,7は前処理部、2,8は確率場生成部、3,9
は局所形状検出部、4,10は良好度演算部、5,11は確率演
算部、6,13はパラメータ記憶部、12は係数演算部を示
す。
フロントページの続き (72)発明者 川人 光男 京都府相楽郡精華町大字乾谷小字三平谷 ５番地 株式会社エイ・ティ・アール視 聴覚機構研究所内 (72)発明者 乾 敏郎 京都府相楽郡精華町大字乾谷小字三平谷 ５番地 株式会社エイ・ティ・アール視 聴覚機構研究所内 (72)発明者 三宅 誠 京都府相楽郡精華町大字乾谷小字三平谷 ５番地 株式会社エイ・ティ・アール視 聴覚機構研究所内 (56)参考文献 「Ｉｍａｇｅ ａｎｄ Ｖｉｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ」ｖｏｌ．５，Ｎ ｏ．２，ｐ．61−65（1987年) 「電子通信学会誌」1972年12月号, Ｐ．1618−1627 「Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇ ｅｎｃｅ ｖｏｌ．６」Ｐ．397−408 （Ｅｄｉｎｇｂｕｒｇｈ Ｕｎｉｖ Ｐ ｒｅｓｓ)
Claims (1)
- 【請求項１】画像の濃淡値を表わす多値の確率変数と、
前記画像における濃淡値の不連続の有無を表わす２値の
確率変数との相互作用を用いる画像処理装置であって、 異なる解像度を有する複数の局所確率場および特徴点の
位置と形状との情報を抽出する複数の層を含み、 前記各層は、それぞれ 入力画像を異なる解像度の画像の濃淡値を表わす確率場
に変換する前処理部と、 前記前処理部から入力された確率場から画像の濃淡値を
表わす第１の確率場と濃淡値の不連続の有無を表わす第
２の確率場の遷移状態を生成する確率場生成部と、 前記確率場生成部によって生成された第１および第２の
確率場における各局所的状態配置が生起する確率を検出
するための局所形状検出部と、 前記局所形状検出部によって検出された出現確率と予め
定める各局所状態配置の適切さを表わす重みパラメータ
の積としての各局所状態配置の良好度を演算する良好度
演算部と、 前記良好度演算部によって演算された良好度に基づい
て、各局所的配置の生起確率を演算して前記確率場生成
部に与える確率演算部とを含み、 各層の間における大局的情報を用いて画像を処理するこ
とを特徴とする、画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1236657A JP2652070B2 (ja) | 1989-09-12 | 1989-09-12 | 画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1236657A JP2652070B2 (ja) | 1989-09-12 | 1989-09-12 | 画像処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0399379A JPH0399379A (ja) | 1991-04-24 |
| JP2652070B2 true JP2652070B2 (ja) | 1997-09-10 |
Family
ID=17003860
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1236657A Expired - Lifetime JP2652070B2 (ja) | 1989-09-12 | 1989-09-12 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2652070B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006131967A1 (ja) | 2005-06-08 | 2006-12-14 | Fujitsu Limited | 画像処理装置 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH08221567A (ja) * | 1995-02-10 | 1996-08-30 | Fuji Photo Film Co Ltd | 色領域分離方法 |
-
1989
- 1989-09-12 JP JP1236657A patent/JP2652070B2/ja not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 「Ｉｍａｇｅ ａｎｄ Ｖｉｓｉｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ」ｖｏｌ．５，Ｎｏ．２，ｐ．６１−６５（１９８７年） |
| 「Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｖｏｌ．６」Ｐ．３９７−４０８（Ｅｄｉｎｇｂｕｒｇｈ Ｕｎｉｖ Ｐｒｅｓｓ） |
| 「電子通信学会誌」１９７２年１２月号，Ｐ．１６１８−１６２７ |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006131967A1 (ja) | 2005-06-08 | 2006-12-14 | Fujitsu Limited | 画像処理装置 |
| US8401333B2 (en) | 2005-06-08 | 2013-03-19 | Fujitsu Limited | Image processing method and apparatus for multi-resolution feature based image registration |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0399379A (ja) | 1991-04-24 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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