JP2690491B2 - 画像処理装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、接近し合つているパターン処理に好適な画
像処理装置に関する。

〔従来の技術〕

パターンの突起や欠け（割れ）を除去する画像処理方
法には、膨張収縮法がある。この従来例には、「画像認
識論」（コロナ社昭和58年度発行。長尾真著．第69頁〜
第70頁）がある。

膨張収縮法とは、パターンを太らせて欠け（割れ）を
埋めた後、パターンを細めて元の形状に戻すことを云
う。また、逆に収縮を行い、次いで膨張をさせる収縮膨
張法も考えられる。

〔発明が解決しようとする課題〕

膨張収縮法では、接近し合うパターンが一体化してし
まうとの問題がある。

また、各パターンを１つずつ取出して上記膨張収縮法
を実行して、順次に合成するとの方法が考えられる。し
かし、パターンの数が多くなると処理時間が長くなり、
現実性がなくなるとの問題がある。

本発明の目的は、処理時間をかけず、且つパターンが
接近し合つているような悪条件下でも、パターンの欠け
（割れ）を高速に除去可能にして画像処理装置を提供す
るものである。

〔課題を解決するための手段〕

本発明は、２値画像中の各パターン及び背景とをそれ
ぞれ異なる濃度に新設定し、該新設定後の濃度の異なる
各パターン及び背景とを膨張収縮法（又は収縮膨張法）
によつて再構成せしめるようにした。

更に、本発明は、各パターン相互及び背景とを相互に
特定の関係で濃度付けして２つの異なる濃度付け画像を
得、該２つの異なる濃度付け画像にそれぞれ膨張収縮法
又は収縮膨張法により処理を施して２つの処理画像を
得、該２つの処理画像相互の一致部分のみを取出させる
こととした。

〔作用〕

本発明によれば、２値画像中の各パターンと背景とが
新たに別々の濃度付けがなされ、該２つの濃度付け画像
に対して、膨張収縮法又は収縮膨張法によつて２つの処
理画像を得、該２つの処理画像相互の一致部分のみを取
出させる。

尚、膨張収縮法は、最適例には最大値フイルタ処理に
よる膨張と最小値フイルタ処理によつて縮少とがある。
収縮膨張法でも同様である。

〔実施例〕

第１図は本発明の処理の実施例図を示す。画像10は、
２値画像であり、パターン11,12は“1"で表示され、背
景10Aは“0"で表示されているものとする。更に、パタ
ーン11と12とは、同一半径（Ｒ）の円形パターンであ
り、且つ距離ｄをおいて互いに近接配置しているものと
する。

かかる２値画像10の背景10Aを濃度０とし、パターン1
1を濃度１とし、パターン12を濃度２として新たに濃度
設定する（いわゆるラベリング化処理）。かくして３値
濃度化された画像13を得る。

この濃度付けした画像13の局所画像処理法による最大
値フイルタ処理を行う。ここで、局所画像処理法による
最大値フイルタ処理を説明する。

第５図は局所画像10Bとして３×３の局所画像の例を
示す。この３×３の局所画像10Bによつて、画像13の各
画素をラスタスキヤン法で１画素ずつスキヤンする。３
×３の局所画像10Bは、全部で９個の画素より成る。こ
の９個の画素中の最大値を局所画像10Bの中心位置の画
素の濃度として置換する。かくして、第５図右欄の示す
ように、中心位置の画素の濃度２は、局所画像10Bの最
大濃度が“5"であることから、この最大濃度５に置換さ
れる。局所画像10Bは、左側から右側へと移動し、且つ
上から下へと一画素ずつ移動するラスタスキヤン方式に
より、全画素について最大値に置換される。

以上の方法が局所画像処理法による最大値フイルタ処
理である。本実施例では、局所画像処理法による最小値
フイルタ処理法をも使う。最小値フイルタ処理では、局
所画像中の最小濃度をその中心画素の濃度として置換さ
せればよい。

更に、局所画像として、３×３を使用したが、本実施
例では、半径ｒの円を局所画像として採用した。考え方
は変らない。

さて第１図の処理に説明を戻す。

濃度付け画像13に対して、半径ｒの円を局所画像とし
て最大値フイルタ処理を施す。ここで、半径ｒと距離ｄ
とは、 の関係におく。最大値フイルタ処理の結果、最大値フイ
ルタ画像14を得る。この画像14は、パターン11,12共に
背景10Aよりも濃度大のため、拡大パターン11A,12Aとな
り、且つパターン11Aと12Aとは境界部分で重なり合い、
且つこの重なり合つた部分では濃度の大なるパターン12
Aが侵食した状態となつている。

次に、最大フイルタ画像14に対して半径ｒの円を局所
画像とする最小値フイルタ処理を施す。この結果得られ
る最小値フイルタ画像15は、第１図の如くなる。この最
小値フイルタ画像15によれば、本来のパターン11と12と
はそのまま処理前の大きさに戻るが、両パターンの境界
領域ではパターン11に附加した附加パターン11Bがパタ
ーン11の一部として残つてしまう。附加パターン11Bの
濃度は１である。この附加パターンは余分なものであ
り、原画像には存在しなかつたものであり、一種のノイ
ズである。

本実施例では、このノイズを除去させることとした。
このノイズ除去のために、第１図右側に示す系統があ
る。先ず、パターン11と12とはそのままの濃度付けと
し、新たに背景を濃度３に新設定する。次に、この濃度
付けされた画像16に対して局所画像処理法による最小値
フイルタ処理を行う。この時の局所画像は、前述と同じ
く半径ｒの円である。最小値フイルタ画像17は、画像14
と異なり、画像11Bが全面拡大像、画像12Bが画像11Bに
よつて一部侵食を受けた形状となる。

次に、最大値フイルタ画像17に対して、最大値フイル
タ処理を行い、最大値フイルタ画像18を得る。この最大
値フイルタ画像18は、パターン11と12とは元の形状に戻
ると共に付加部分12Cがノイズとして付加した形状とな
つている。

かくして、画像15と18との両者の一致部分のみを取出
すと、ノイズ11B,12Cの除かれた画像19を得る。この画
像19を元の２値画像に戻せば、欠け（割れ）のない画像
として再構成されたことになる。

尚、拡大画像11A,12A,11B,12Bの半径は、（Ｒ＋2r）
である。

第２図は第１図の処理を実施するための処理装置の実
施例を示す。入力２値画像部21は、TVカメラの撮像画像
から２値化した２値画像を一時記憶する。この２値画像
は、第１図の２値画像10となる。尚、撮像画像以外から
も２値画像は得ることができる。

ラベリング部22は、濃度付け画像13を得るべく、背景
とパターンとの濃度割付けを行う。メモリ23は、この濃
度付けされた画像13をラツチする。

最大値フイルタ24は、局所画像法による最大値フイル
タリング処理を行う。かくして得た最大値フイルタ画像
14に対して、最小値フイルタ25で最小値フイルタリング
処理を行い、最小値フイルタ画像15を得る。この画像は
メモリ26でラツチする。

一方、濃度変換部27では、背景のみを濃度３に変換す
る。かくして、濃度付け画像16を得る。次に、最小値フ
イルタ28で最小値フイルタリングを行い最小値フイルタ
画像17を得る。次に、最大値フイルタ29で最大値フイル
タリング処理を行い、最大値フイルタ画像18を得る。こ
れをメモリ210にラツチする。

差分器211では、最小値フイルタ画像15と最大値フイ
ルタ画像との差分をとる。この差分の結果は不一致部分
が除去され、一致部分のみが取出される。この一致画像
に対して、元の２値化画像に変換部212で変換し、出力
２値画像を得る。この画像はメモリ213にラツチさせ
て、種々の利用に供させる。

尚、差分器211とはアンドゲートで実現でき、各フイ
ルタ24,25,28,29でのｎ回処理とは、走査回数がｎ回で
あることを示す。

第３図は本発明の他の実施例の処理例を示す。本実施
例では、背景の濃度付けを０とし、２つのパターンの濃
度を１と２、及び２と１とした場合の画像処理例を示
す。先ず、パターン11を濃度1,パターン12を濃度２とし
たラベング処理を行う。かくして得た濃度画像13に対し
て局所画像処理法による最大値フイルタ処理を行つて最
大値フイルタ画像14を得る。次いで最小値フイルタ処理
を施し、最小値フイルタ画像15を得る。以上の処理は第
１図と変りない。

次に、背景の濃度０はそのままとし、２つのパターン
11と12との濃度を入れ換えて、新濃度画像31を得る。最
大値フイルタ処理を施して、最大値フイルタ画像を得、
次に、最小値フイルタ処理を施して、最小値フイルタ画
像32を得る。部分12Dがノイズ部分である。

最小値フイルタ画像32は、第３図から明らかなよう
に、画像15と逆の濃度付けされた結果となつているた
め、これを画像15と同じ濃度付けに変換する。即ち、パ
ターン11を濃度１とし、パターン12を濃度２とする。か
くして得た２つの画像15と33との差分をとり、２値化す
れば、元の画像19を得る。これは欠け（割れ）が除去さ
れた画像である。

以上の実施例では、最終的に出てくる２つの画像相互
の差分をとり、最終画像を得るようにした。しかし、２
値画像の各パターン及び背景とに新濃度を割当て、膨張
収縮法又は収縮膨張法によつて処理を行つても所定の効
果はある。即ち、第６図に示す如く、２つの近接した繊
維状パターンC,Dが存在する画像にあつては、パターン
Ｃに濃度１を割当て、パターンＤに濃度２を割当て、最
大値フイルタ，最小値フイルタをかけば、右図の如くな
る。この２つのパターンの面積を画素カウンタで計数す
ることによつて、左側の繊維状パターンＣ、及びＤの大
雑肥な面積を求めることができる。

〔発明の効果〕

本発明によれば、パターンが接近し合つているような
悪条件下でも、対象パターンの突起（接触）や欠け（割
れ）等の形状雑音が除去できた。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の処理の説明図、第２図は本発明の処理
の実施例図、第３図は本発明の他の処理の説明図、第４
図は本発明の当該他の処理の実施例図、第５図は本発明
の最大値フイルタ処理の説明図、第６図は本発明の他の
処理例図である。 24,29……最大値フイルタ、25,28……最小値フイルタ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 三島 忠明 茨城県日立市久慈町4026番地 株式会社 日立製作所日立研究所内 (72)発明者 藤原 和紀 茨城県日立市大みか町５丁目２番１号 株式会社日立製作所大みか工場内

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】２値画像中の各パターンに大小の順位付け
   より成る濃度を設定し、該２値画像中の背景を最大濃
   度、及び最小濃度に設定する設定手段と、 最小濃度付けされた背景と大小順位の濃度付けされた各
   パターンとより成る第１の濃度付け画像を最大値フイル
   タで処理し第１の最大値フイルタ画像を得る手段と、 該第１の最大値フイルタ画像に最小値フイルタ処理を施
   し第１の最小値フイルタ画像を得る手段と、 上記最大濃度付けされた背景と大小順位の濃度付けされ
   た各パターンとより成る第２の濃度付け画像を最小値フ
   イルタで処理し第２の最小値フイルタ画像を得る手段
   と、 該第２の最小値フイルタ画像に最大値フイルタ処理を施
   し第２の最大値フイルタ画像を得る手段と、 上記第１の最小値フイルタ画像と第２の最大値フイルタ
   画像との一致部分を抽出する手段と、 より成る画像処理装置。
2. 【請求項２】２値画像中の背景を最小濃度に設定し、該
   ２値画像中の各パターンを大小の順位付けした濃度、及
   び該大小の順位付けの逆大小の順位付けした濃度に設定
   する手段と、 最小濃度付けされた背景と大小の順位付けした濃度より
   成る第１の濃度付け画像を最大値フイルタで処理し第１
   の最大値フイルタ画像を得る手段と、 該第１の最大値フイルタ画像に最小値フイルタ処理を施
   し第１の最小値フイルタ画像を得る手段と、 上記最小濃度付けされた背景と逆大小の順位付けした濃
   度より成る第２の濃度付け画像を最大値フイルタで処理
   し第２の最大値フイルタ画像を得る手段と、 該第２の最大値フイルタ画像に最小値フイルタ処理を施
   し第２の最小値フイルタ画像を得る手段と、 該第２の最小値フイルタ画像中の逆大小の順位付けを逆
   転させて大小の順位付けに戻して第３の濃度付け画像を
   得る手段と、 上記第１の最小値フイルタ画像と該第３の濃度付け画像
   との一致部分を抽出する手段と、 より成る画像処理装置。