JP2859453B2

JP2859453B2 - 画像の細線化方式

Info

Publication number: JP2859453B2
Application number: JP4513691A
Authority: JP
Inventors: 哲二小林
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1991-03-11
Filing date: 1991-03-11
Publication date: 1999-02-17
Anticipated expiration: 2014-02-17
Also published as: JPH04281575A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、ディジタル化された画
像（指紋、印影、文字など）のパターン認識を電子的装
置、例えば電子計算機、電子交換機、通信制御装置、Ｉ
Ｃカード、認識装置などにより行う場合、特徴点の抽出
等のために、画像を細線化する方式に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】濃淡画像は、画像のＸ，Ｙ座標と画素の
輝度により表され、また、濃淡画像は、平滑化などによ
り、補正が行われる。

【０００３】画像の特徴を表す特徴点としては、端点、
分岐点、交差点などがあり、ディジタル化された濃淡画
豫の特徴点は、画像を２値化し、更に細線化して、特徴
点を表すＮ×Ｎ個の画素（Ｎ＝２，３，４，５，・・
・）のマスクパターンと同じパターンが存在することに
より、検出できる。

【０００４】濃淡画像を２値化して、２値画像の細線化
を行う方式として、黒画素の集合のの内の外側にある画
素を、黒画素の連結性（４連結又は８連結）を保持して
削除して行く細線化の第１の方式（例えば、田村（監
修）「コンピュータ画像処理入門」、総研出版（１９８
５年）、ｐｐ．８０−８３）がある。

【０００５】また、濃淡画像をＸ方向及びＹ方向に個別
に走査して２値化及び細線化を一度に行い、得られた２
つの細線化画像の重ね合わせと矛盾解決を行って、最終
的な細線化画像を求める第２の方式（大和ほか著「谷細
線化による指紋照合システム」、電子情報通信学会論文
誌、Vol.J71-D、No.2、pp.327-335、1988年）がある。

【０００６】また、前記第１の方式の前処理で必要とな
る濃淡画像を２値化して、２値画像にする方式は、例え
ば森ほか著「画像認識の基礎［Ｉ］」、ｐｐ．３７−４
７、オーム社、１９８６年などに述べられている。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】上述した従来の細線化
方式では、処理時間が大きいという問題がある。例え
ば、２値化後に、黒画素の集合の内の外側にある黒画素
から順次に削除して細線化を行う前記第１の方式では、
細線化は２値画豫の個々の黒画素（白画素を対象に細線
化を行うことも可能）を１つずつ削除可能かどうかを調
べていく処理を全画素について行い、且つその処理を、
画像が細線化されるまで反復する必要があるためであ
る。

【０００８】濃淡画像をＸ方向及びＹ方向に走査する前
記第２の方式では、前述の第１の細線化方式よりも高速
になってはいるが、Ｘ方向に走査して細線化する処理
と、Ｙ方向に走査して細線化する処理と、それらの２つ
の細線化画像を重ね合わせて１つの細線化画像にする処
理が必要なため、相当な処理時間が細線化に必要であ
る。したがって、従来の方式では、細線化画像を得るた
めに、専用ハードウェアによる処理や複数のＣＰＵによ
る処理を行う必要があるという問題がある。

【０００９】本発明は、細線化を行う場合に処理時間の
短縮を図り、かつ、元のディジタル化された画像(原画
像)の線の性質を保存するための黒画素の連結性の保持
が容易な画像の細線化方式を実現することを目的とす
る。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明は、画像メモリに
格納された黒画素と白画素の輝度を有するディジタル化
された２値画像に対して、１つの直線Ｌｘ上及びその並
行線上の画素を、細線化が終了した黒画素と白画素、及
び細線化が未解決である未解決画素とに区分し、かつ、
元のデイジタル化された画豫の黒画素の連結性に従っ
て、黒画素同士の連結性及び黒画素と未解決画素の連結
性を保持する第１の過程、及び、前記直線Ｌｘを零度以
上の一定の角度回転した直線Ｌｙ上及び該直線Ｌｙの並
行線上の画素について、対象とする画素を含む画素集合
の両素値により未解決画素を黒画素と白画素に区分する
ための判定データを検索して、未解決画素を黒画素と白
画素に区分し、かつ、未解決画素に連結した黒画素と、
未解決画素の内で黒画素と決定される画素との連結性を
保持する第２の過程とから構成することを特徴とする。

【００１１】

【作用】本発明によれば、１つの直線Ｌｘ及びその並行
線上の画素についての１回の画像の走査と、直線Ｌｙ及
び該直線Ｌｙの並行線上の未解決画素についての１回の
画像の走査により細線化が完了するので、従来の細線化
方式に比べて細線化を高速に行うことができる。

【００１２】

【実施例】図１は、画像処理システムのブロック構成例
であり、電子的装置１と入力装置２とから構成されてい
る。

【００１３】この電子的装置１は入力装置２から入力さ
れた画像を、電子的装置１において処理する。電子的装
置１は、Ａ／Ｄ変換器３、ディジタル化された画像を格
納するための画像メモリ４、処理プロセッサであるＣＰ
Ｕ５、及びプログラムや判定データなどを格納するメモ
リ６を備えている。

【００１４】また、入力装置２は、撮像装置７を備えて
いる。なお、画像メモリ４には、１つ以上の画像を格納
できる。

【００１５】ディジタル化された画像を格納する画像メ
モリ４における座標は、原点、Ｘ軸、Ｙ軸により、座標
(Ｘ，Ｙ)で表される。座標(Ｘ，Ｙ)は、０≦Ｘ≦Ｘ_h，
０≦Ｙ≦Ｙ_hとする。

【００１６】画像メモリ４における論理的な原点及び座
標軸は、物理的な画像メモリ４の画素の位置と独立に定
めることができる。Ｘ軸とＹ軸の設定は自由であるが、
説明の便宜上、Ｘ方向は左から右(すなわち、Ｘの増加
方向)に水平方向、Ｙ方向は上から下(すなわち、Ｙの増
加方向)に垂直方向とする。画素の座標(Ｘ，Ｙ)におけ
る輝度をｆ(Ｘ，Ｙ)で表す。

【００１７】ディジタル画像が、２値化されると、黒画
素と白画素で表わされるが、黒画素と白画素のそれぞれ
の輝度の値である符号値はあらかじめ定めておくものと
する。また、本発明の方式では、未解決画素(黒画素と
白画素の区分けが未解決な画素)とよぶ画素が存在する
が、その未解決画素に対する符号値もあらかじめ定めて
おくものとする。

【００１８】以下の説明では、黒画素についての細線化
を述べるが、黒画素が輝度の高い部分であるか低い部分
であるかは、対象とする画像の入力方法、輝度の反転の
有無などにより定まるものであり、いずれの場合であっ
ても、細線化の対象部分を黒画素、それ以外を白画素と
呼ぶことにする。

【００１９】図２(a)は、画像メモリ４に格納される画
像データの状況を示している。原画像10には、入力装置
２から入力された情報から得られた濃淡画像又は２値画
像(濃淡画像を２値化した場合も含む)を、原画像(元の
画像)として格納する。原画像10を細線化した結果の画
像である細線化画像における黒画素の連結性には、４連
結と８連結があるが、本実施例では、８連結についての
べる。

【００２０】細線化処理画像11には、原画像10につい
て、細線化途中の画像、及び細線化画像(細線化が完了
した画像)を格納する。

【００２１】図２(b)は、メモリ６に格納されるデータ
等の状況を示している。プログラム及びデータ12には、
本発明の方式を実現するためのプログラム及びデータを
格納する。未解決画素細線化判定データ13には、未解決
画素を細線化するための判定データを格納する。

【００２２】図２(c)は、画素Ｐ₀を中心とする３×３個
の画素による画素集合の略称を表しており、各画素の座
標について、Ｐ₀の座標を(Ｘ，Ｙ)とすると、Ｐ₁の座標
は(Ｘ＋１，Ｙ)，Ｐ₂の座標は(Ｘ＋１，Ｙ−１)、Ｐ₃の
座標は(Ｘ，Ｙ−１)、Ｐ₄の座標は(Ｘ−１，Ｙ−１)、
Ｐ₅の座標は(Ｘ−１，Ｙ)、Ｐ₆の座標は(Ｘ−１，Ｙ＋
１)、Ｐ₇の座標は(Ｘ，Ｙ＋１)、Ｐ₈の座標は(Ｘ＋１，
Ｙ＋１)である。

【００２３】一般に、任意の数の画素から構成される画
素集合について、３×３個の画素の場合と同様に、基準
画素に対する相対的位置番号を定めることができる。

【００２４】以下では、１つの直線Ｌｘ及びその並行線
として、Ｘ軸及びその並行線を用い、直線Ｌｘを零度以
上の一定角度だけ回転した直線Ｌｙ及びこのＬｙの並行
線として、Ｙ軸及びその並行線を用いる場合(すなわ
ち、回転角度が90度)の実施例をのべる。なお、ここ
で、並行線は、各座標上を通るもののみとする。

【００２５】２値画像において、細線化の処理がなされ
た黒画素と白画素、及び細線化が未解決である未解決画
素とに区分する手段の例である手順Ａの概要を図３に示
す。

【００２６】［手順Ａ］ステップＡ１：ここでは、Ｘ軸及びその並行線上の黒画素を、黒画素、
白画素、又は未解決画素に区分する。図１の画像メモリ
４に格納されている２値画像である図２（ａ）の原画像
１０について、Ｙ＝Ｙ_０（Ｙ_０＝０，１，２，・・・Ｙ
_ｈ）とし、そのときの黒画素の連続範囲を、Ｘ_Ｌｉ≦Ｘ
≦Ｘ_Ｈｉ（ｉ＝１．２．・・・）とする。図２（ａ）の
細線化処理画像１１にはまだ何も設定されていないた
め、原画像１０を細線化処理画像１１に複写する。次
に、すべてのＸ方向に対して、一定値Ｗ個未満、（Ｗ≧２）の黒画素連続部分（す
なわち、Ｘ_Ｈｉ−Ｘ_Ｌｉ＋１＜Ｗを満たすｉについての
座標（Ｘ，Ｙ_０）、Ｘ_Ｌｉ≦Ｘ≦Ｘ_Ｈｉ、の区間）につ
いて、黒画素連続部分の中点（該区間の画素数が偶数の
ときは、便宜上、Ｘ座標が小さい方の画素）のみを黒画
素とし、他の画素を白画素とし、かつ、一定値Ｗ個以上の黒画素連続部分のすべての画素
は、未解決画素とする。

【００２７】以上の結果を細線化処理画像11に設定す
る。

【００２８】本ステップの処理を、Ｙ₀を１ずつ増加し
て、すべてのＹ₀について、実施する。

【００２９】ステップＡ２：ここでは、細線化処理画像１１について、黒画像とした
画素の座標（座標（Ｘ_０，Ｙ_０）とする）、その１つ前
のＹ座標であるＹ＝Ｙ_０−１についてのＸ軸及びＸ軸並
行線上の黒画素との連結性を調べ（原画像１０も参照す
る）、必要に応じて連結する処理を行い、細線化処理画
像１１として画像メモリ４に格納する。

【００３０】すなわち、範囲０≦Ｙ₀≦Ｙ_hについて、現
在対象としているＹ＝Ｙ₀の黒画素又は未解決画素と、
Ｙ＝Ｙ₀−１の黒画素又は未解決画素との連結のため
に、黒画素又は未解決画素の座標を(Ｘ₀，Ｙ₀)とする
と、次の処理を行う。

【００３１】（Ｘ_０−１，Ｙ_０−１）、（Ｘ_０，Ｙ
_０−１）、又は（Ｘ_０＋１，Ｙ_０−１）の座標の１つ以
上が黒画素又は未解決画素であれば、（Ｘ_０，Ｙ_０）と
連結しているため、本ステップの処理を終了する。又
は、（Ｘ_０−１，Ｙ_０−１）、（Ｘ_０，Ｙ_０−１）、又
は（Ｘ_０＋１，Ｙ_０−１）の座標に黒画素または未解決
画素がないときには、（Ｘ_０−２，Ｙ_０−１）が黒画素
又は未解決画素であるかどうか調べ、黒画素又は未解決
画素であるときには（Ｘ_０−１，Ｙ_０）を黒画素とし
て、（Ｘ_０，Ｙ_０）と連結し、更に（Ｘ_０＋２，Ｙ_０−
１）について、同様の処理を行う。

【００３２】以後、(Ｘ₀−Ｒ，Ｙ₀−１)、(Ｘ₀＋Ｒ，Ｙ
₀−１)まで、同様の処理を行う。

【００３３】（Ｘ_０＋Ｒ，Ｙ_０−１）まで調べて黒画素
又は未解決画素を発見できないときには、そのままとす
る。ここで連結性探索範囲Ｒはパラメータである。な
お、細線化処理画像１１で、白画素を黒画素とするとき
には、原画像１０の同じアドレスの画素も黒画素である
ことを必要に応じて確認してもよい。

【００３４】次に、本ステップＡ２をすべての対象とす
る座標(Ｘ₀，Ｙ₀)について反復する（手順Ａ終り）。

【００３５】次に、２値画像の場合には手順Ａの実行結
果（濃淡画像の場合は後述の手順Ｂの実行結果）により
発生する未解決画素を、Ｙ軸及びその並行線上につい
て、細線化する手段の例である手順Ｔの概要を図４に示
す。

【００３６】手順Ｔでは、前記図３に示す手順Ａの処理
が終了した細線化処理画像11にある未解決画素につい
て、該未解決画素に連結した黒画素との連結性を保持し
て未解決画素を黒画素と白画素に区分して、細線化画像
を作成する。

【００３７】［手順Ｔ］ステップＴ１：ここでは、未解決画素がＹ方向に連結す
る区間の中心点の画素を黒画素と白画素に区分する。同
じＸ座標の上に分離した複数の未解決画素があるときに
は、Ｙ座標の小さい方の未解決画素から処理し、結果を
細線化処理画像11として画像メモリ４に格納する。

【００３８】まず、処理をする１つの未解決画素を、Ｘ
座標の小さい方から選択する(Ｘ＝Ｘ₀)。次に、Ｘ＝Ｘ₀
としたときのＹ方向の画素をＹ座標の小さい方から調
べ、未解決画素が１つ以上連続して現われる範囲を１つ
選択し、その区間をＸ＝Ｘ₀、かつ、Ｙ_T≦Ｙ≦Ｙ_Bとす
る(Ｙ_Tが未解決画素の連続区間の上端、Ｙ_Bが未解決画
素の連続区間の下端である)。

【００３９】次に、Ｙ_Ｂ−Ｙ_Ｔ＝０又は１のとき（すなわち、そのＹ方
向の未解決画素の連続区間が１つ又は２つの未解決画素
のとき）は、後述の未解決画素細線化判定手段（図６に
示す手順Ｈ）を、始点の未解決画像の座標（Ｘ_０，
Ｙ_Ｔ）、終点の未解決画素の座標（Ｘ_０，Ｙ_Ｂ）として
処理して、その区間についてのステップＴ１及びステッ
プＴ２の処理を終了する。又は、Ｙ_Ｂ−Ｙ_Ｔ≧２のときは、その未解決画素の連続区
間の中点（連続数が偶数のときは、中点に最も近く、か
つ、Ｙ座標の小さい方の画素）のみを未解決画素連続区
間の中心点（Ｘ_０，Ｙ_Ｍ）の黒画素とし、ステップＴ２
へ行く。なお、未解決画素連続区間の中心点は、ステッ
プＴ２の（４）で手順Ｈにより、再度判定してもよい。

【００４０】ステップＴ２：ここでは、未解決画素の集
合のＹ方向の中心点と、その未解決画素の集合の上，
下，左，又は右(左は、左斜め上下、右は、右斜め上下
を含む)に隣接する黒画素との連結性を保持して、黒画
素と白画素に区分する細線化を行う。

【００４１】すなわち、座標(Ｘ₀，Ｙ₀)を未解決画素の
Ｙ方向の中心点の黒画素とし、Ｘ＝Ｘ₀かつＹ_T≦Ｙ≦Ｙ
_Bの区間の未解決画素の左又は右の横側隣接、及び上方
又は下方の縦側隣接の黒画素との連結性を保持した細線
化を、次の(1)〜(4)により行う。

【００４２】(1）左及び右の横側隣接の黒画素の内の最
上位の黒画素のＹ座標(Ｙ_U)を求める。すなわち、座標
(Ｘ₀，Ｙ_T−１)が黒画素(上方の縦側隣接の黒画素)かど
うか調べ、黒画素のときは、Ｙ_U＝Ｙ_T−１として、(2)
に行く。又は、座標(Ｘ₀，Ｙ_T−１)が白画素のときは、
Ｘ＝Ｘ₀−１において、Ｙ_T−１≦Ｙ≦Ｙ_M−１の範
囲にある黒画素を、Ｙ座標の小さい方から順に探索し、
Ｙ座標が最小の上方の左横側隣接の黒画素の座標(Ｘ₀−
１，Ｙ_UL)を求め、該黒画素が存在しないときは、Ｙ_UL
＝｛φ｝とする。ここで、｛φ｝は空集合を表す。

【００４３】次に、へ行く。Ｘ＝Ｘ₀＋１におい
て、Ｙ_T−１≦Ｙ≦Ｙ_M−１の範囲にある黒画素を、Ｙ座
標の小さい方から順に探索し、Ｙ座標が最小の上方の右
横側隣接の黒画素の座標(Ｘ₀＋１，Ｙ_UR)を求め、該座
標が存在しないときは、Ｙ_UR＝｛φ｝とする。

【００４４】次に、へ行く。Ｙ_U＝ＭＩＮ(Ｙ_UL，
Ｙ_UR)として次の(2)へ行く。ここで、ＭＩＮ(・，・)
は、２つの数の小さい方であり、２つの数が等しいとき
はどちらか一方であり、一方が空集合のときは空集合で
ない方の数であり、両方の数ともに空集合のときはＹ_U
＝｛φ｝とする。次に、(2)に行く。

【００４５】（２）ここでは、左及び右の横側に隣接す
る黒画素の内の最下位の黒画素のＹ座標（Ｙ_Ｄ）を求め
る。すなわち、座標（Ｘ_０，Ｙ_Ｂ＋１）が黒画素（下方
の縦側に隣接する黒画素）かどうか調べる。その結果、
黒画素のときは、Ｙ_Ｄ＝Ｙ_Ｂ＋１として（３）に行き、
白画素のときは、次のに行く

【００４６】Ｘ＝Ｘ₀−１において、Ｙ_M＋１≦Ｙ≦
Ｙ_B＋１の範囲にある黒画素を、Ｙ座標の大きい方から
順に探索し、Ｙ座標が最大の下方の左横側隣接の黒画素
の座標(Ｘ₀−１，Ｙ_DL)を求め、該黒画素が存在しない
ときは、Ｙ_DL＝｛φ｝とする。

【００４７】次に、に行く。Ｘ＝Ｘ₀＋１におい
て、Ｙ_M＋１≦Ｙ≦Ｙ_B＋１の範囲にある黒画素を、Ｙ座
標の大きい方から順に探索し、Ｙ座標が最大の下方の右
横側隣接の黒画素の座標(Ｘ₀＋１，Ｙ_DR)を求め、該黒
画素が存在しないときは、Ｙ_DR＝｛φ｝とする。

【００４８】次に、に行く。Ｙ_D＝ＭＡＸ(Ｙ_DL，
Ｙ_DR)として(3)へ行く。ここで、ＭＡＸ(・，・)は、２
つの数の大きい方であり、２つの数が等しいときはどち
らか一方であり、一方が空集合のときは空集合でない方
の数であり、両方の数ともに空集合のときはＹ_D＝
｛φ｝とする。次に、(3)に行く。

【００４９】(3）ここでは、隣接の黒画素と無関係の部
分の未解決画素の白画素化を行う。すなわち、Ｘ＝Ｘ₀
において、Ｙ_Uが空集合のときは、Ｙ_T≦Ｙ≦Ｙ_M−
１の未解決画素を白画素として、次のへ行く。Ｙ_Uが
空集合でなく、かつＹ_T≦Ｙ_UのときはＹ_T≦Ｙ≦Ｙ_Uの未
解決画素を白画素としてへ行き、そうでないときは何
もしないで次のへ行く。

【００５０】Ｙ_Ｄが空集合のときは、Ｙ _Ｍ＋１≦Ｙ
≦Ｙ _Ｂの未解決画素を白画素として、次の（４）へ行
く。Ｙ_Ｄが空集合でなく、かつＹ_Ｄ≦Ｙ_Ｂのときは、Ｙ
_Ｄ≦Ｙ≦Ｙ_Ｂの未解決画素を白画素として（４）へ行
き、そうでないときは何もしないで次の（４）へ行く。

【００５１】（４）ここでは、上、下、左、又は右に隣
接する黒画素との連結性を保つ必要のある未解決画素の
処理を行う。すなわち、後述の未解決画素細線化判定手
段（手順Ｈ）により、Ｘ＝Ｘ_０、かつＹ_ｕ＋１≦Ｙ≦Ｙ_Ｍ−１及びＹ_Ｍ＋１≦Ｙ≦Ｙ_Ｄ−１の部分の未解決画素を、黒画素又は白画素に変換する。
ここで、Ｙ_ｕ又はＹ_Ｄが空集合のときは、それがパラメ
ータに含まれる区間は対象外である。

【００５２】次に、結果を細線化処理画像11として画像
メモリ４に格納し、ステップＴ２を終了する。

【００５３】ステップＴ３：手順Ｔを構成するステップ
Ｔ１及びステップＴ２を、１つのＸの値についての未解
決画素が連続するＹ方向に対して行い、更に、同様な処
理をすべての未解決画素に対して、Ｘを増加して繰り返
す（手順Ｔ終り）。

【００５４】図５は、未解決画素に対する細線化の処理
の概要を表す一例である。図５（ａ）は、図３に示す手
順Ａの結果である未解決画素の集合１４及びそれに連結
する黒画素１５の細線を表している。図５（ｂ）は、図
４の手順Ｔにより未解決画素を細線化した結果を示して
いる。（破線は、元の未解決画素の集合の輪郭であり、
実際には存在しないが、説明のために、記述してあ
る）。

【００５５】図４の手順Ｔの中で使用する未解決画素細
線化判定手段の例を図６の手順Ｈに示す。手順Ｈにおい
て用いるメモリ６の未解決画素細線化判定データ13(図
２(b))である表の例を図７に示す。この図７の表におい
て、表の先頭からの項目番号Ｑは電子的装置１における
メモリ６には記憶されておらず、先頭からの相対位置で
ＣＰＵ５は検索する。

【００５６】［手順Ｈ］ステップＨ１：本手順に対する入力情報として、細線化処理画像１１、
始点の未解決画素の座標（Ｘ_０，Ｙ）、及び終点の未解
決画素の座標（Ｘ_０，Ｙ）を得る。ここで、始点の未解
決画素のＹ座標≦終点の未解決画素のＹ座標、かつ、始
点の未解決画素のＸ座標＝終点の未解決画素のＸ座標＝
Ｘ_０、でなければならない。また、始点の未解決画素か
ら、Ｙ方向に進んで、終点の未解決画素までの画素はす
べて未解決画素でなければならない。

【００５７】ステップＨ２：Ｙ方向の未解決画素の区間
について、３×３個の画素による画素集合の中央(Ｐ₀)
の未解決画素の始点から終点までのＰ₀を、Ｙの増加方
向に順次に、８近傍の画素により、次の処理を行う。

【００５８】すなわち、細線化の対象とする１つの未解
決画素(Ｐ₀)とその８近傍の画素(Ｐ₁〜Ｐ₈)についてビ
ット値を、白画素＝０、黒画素＝１、細線化前の未解決
画素＝１として、未解決画素細線化判定データの表の項
目の相対位置番号Ｑ、(表の個々の要素を項目と呼ぶ)を
次により求める。

【００５９】Ｑ＝Ｐ₈‖Ｐ₇‖・・・‖Ｐ₁ （‖は、ビットの連結を表す。この場合、16進表示で、
Ｑのとりうる範囲は、００〜ＦＦである(図７の表で
は、Ｑは16進表示となっている))。

【００６０】ステップＨ３：Ｑの値が未解決画素細線化
判定データ13における図７に示す表の項目番号Ｑとなる
ので、Ｑから未解決画素細線化判定データ13の表の中に
項目の位置(Ｑ＝表の先頭からの相対アドレス＝項目番
号×１項目の大きさ)を直接に求める。

【００６１】次に、未解決画素細線化判定データの変換
種別に従って、未解決画素Ｐ₀に対する処理を行う。表
の変換種別に対する処理(黒画素と白画素の設定は、１
つのＰ₀の判定の終了時に直ちに行う)は、次のとおりで
ある。

【００６２】変換種別００では、未解決画素Ｐ₀を白画
素に変換し、変換種別０１では、未解決画素Ｐ₀を黒画
素に変換する。変換種別０２，０３は例外処理である。
変換種別０２では未解決画素Ｐ₀を黒画素に変換し、更
に、Ｐ₃を黒画素に変換する。変換種別０３では未解決
画素Ｐ₀を白画素に変換し、Ｐ₅を黒画素に変換する。

【００６３】なお、対象とする画像の性質の目的に応じ
て、これらの変換種別に対する処理を変更したり、変換
種別を追加することが可能である。以上の結果として、
指定範囲の未解決画素が黒画素又は白画素に変換された
画像情報を画像メモリ４の細線化処理画像11に出力する
（手順Ｈ終り）。

【００６４】濃淡画像に２値化と細線化を同時に行って
細線化画像を取得する場合に、黒画素と白画素、及び細
線化が未解決である未解決画素とに区分する手段の例を
図８の手順Ｂに示す。

【００６５】この場合では、原画像10には、濃淡画像が
格納されている。(手順Ｂの実行結果に手順Ｔを適用す
ることにより、手順Ａの結果に手順Ｔを適用した場合と
同様に、細線化が完了した細線化画像を得ることができ
る。）座標(Ｘ，Ｙ)、１≦Ｘ≦Ｘ_h−１におけるＸ方向
微分値ΔＸを次の差分式で表す。

【００６６】

【数１】 ΔＸ＝ｆ（Ｘ＋１，Ｙ）−ｆ（Ｘ−１，Ｙ）

【００６７】ここで、ΔＸは、Ｘ＝０とＸ＝Ｘ_hのとき
は、座標の境界であるため存在しない。座標(Ｘ，Ｙ)，
１≦Ｙ≦Ｙ_h−１におけるＹ方向微分値ΔＹを次の差分
式で表す。

【００６８】

【数２】 ΔＹ＝ｆ（Ｘ，Ｙ＋１）−ｆ（Ｘ，Ｙ−１）

【００６９】ここで、ΔＹは、Ｙ＝０とＹ＝Ｙ_hのとき
は、座標の境界であるため存在しない。(微分値は、他
の形式で定義してもよく、例えば、田村(監修)「コンピ
ュータ画像処理入門」、総研出版、PP.119-120、1985
年、あるいは白井著「コンピュータビジョン」、昭晃
堂、PP.17-18、1980年、などに示されている。) ［手順Ｂ］ステップＢ１：ここでは、原画像10を１つ以上の部分領
域に区分して、各領域に対する輝度の平均値を求める。
すなわち、１つの部分領域を、Ｘ_S≦Ｘ≦Ｘ_S＋Ｘ_L−
１、かつ、Ｙ_S≦Ｙ≦Ｙ_S＋Ｙ_L−１の四角形領域とする
と、

【００７０】

【数３】

【００７１】である。

【００７２】ステップＢ２：ここでは、Ｘ方向での探索
による細線化を次のように行う。このステップＢ２によ
り、Ｘ方向で未解決画素以外の部分が処理される。

【００７３】(1）Ｙを一定値Ｙ₀(Ｙ₀は０〜Ｙ_hに順次変
える)にしたときのＸ方向輝度分布を調べ、次のと
により極小点と極大点を求め、その後で、(2)へ行く。

【００７４】極小点Ｙ＝Ｙ₀における極小点は、次の条件をすべて満たすの
で、まず条件Ｓ１を調べて極小点候補を求め、次にその
極小点候補が条件Ｓ２を満たすときに、極小点を与える
Ｘが求まる。極小点は、黒画素を表す。

【００７５】［条件Ｓ１］極小点候補は、微分が負から
正に変わるＸ座標の近傍であるＸ，Ｘ＋１，及びＸ−１
の内の極小な輝度を与えるＸ座標である。

【００７６】［条件Ｓ２］極小点候補の輝度が、その画
素の属する部分領域の輝度の平均値未満である。

【００７７】極大点Ｙ＝Ｙ₀における極大点は、次の条件をすべて満たすの
で、まず条件Ｌ１を調べて極大点候補を求め、次にその
極大点候補が条件Ｌ２を満たすときに、極大点を与える
Ｘが求まる。極大点は、白画素を表す。

【００７８】［条件Ｌ１］極大点候補は、微分が正から
負に変わるＸ座標の近傍であるＸ，Ｘ＋１，及びＸ−１
の内の極大な輝度を与えるＸ座標である。

【００７９】［条件Ｌ２］極大点候補の輝度が、その画
素の属する部分領域の輝度の平均値以上である。

【００８０】(2）Ｙ＝Ｙ₀において、(1)で得られた極小
点と極大点を与えるＸについて、Ｘの小さい順に並べ、
直前かつ直後に極大点のある極小点であり、かつ直
前の極大点の輝度 − 対象とする極小点の輝度≧
Ｖ，かつ直後の極大点の輝度 − 対象とする極小点の
輝度 ≧ Ｖ，を与えるＸについて、(Ｘ，Ｙ₀)の画素
を黒画素とする。ここで、Ｖは定数である。次に、へ
行く。

【００８１】以外の極小点が連続して現われるＸ
については、未解決画素として、それらを結ぶ画素のデ
ータを未解決画素のデータとし、更に、未解決画素の範
囲(左端のＸ座標及び右端のＸ座標)を記憶する。次に、
へ行く。

【００８２】と以外のＹ＝Ｙ₀における画素を
すべて白画素とする。次に、(3)へ行く。

【００８３】(3）ここでは、細線化処理画像11につい
て、黒画素として画素の座標(座標(Ｘ₀，Ｙ₀)とする)、
及びその１つ前のＹ座標であるＹ＝Ｙ₀−１についての
Ｘ軸及びＸ軸並行線上の黒画素との連結性を調べ(原画
像10も参照する)、必要に応じて連結する。すなわち、
手順ＡにステップＡ２と同様な処理を行う（手順Ｂ終
り）。

【００８４】前記した図１において、画像メモリ４は、
メモリ６と統合してもよい。また、ディジタル画像を直
接に得られる入力装置を用いる場合は、Ａ／Ｄ変換器３
は省略できる。

【００８５】本実施例では、未解決画素細線化判定表に
は、３×３個の画素による画素集合を用いたが、Ｎ×Ｎ
個(N＝2,3,4,5,・・・)の画素集合にも本発明の方式を適用
できる。画素集合の形状と画素数は任意に設定できる。

【００８６】また、プログラムとハードウェアの分担は
任意である。手順Ａにおける一定値Ｗの値の定め方は任
意であり、例えば、事前に設定しておく方法、対象とす
る画像から測定する方法などがある。

【００８７】また図７の未解決画素細線化判定データの
表は、対象とする画像の特性、細線化の目的、直線
Ｌ_ｘ，Ｌ_Ｙの設定方法に応じて、変更が必要である。細
線化の処理がなされる２値画像は、事前に平滑化や補正
を行ってもよい。

【００８８】また、手順ＡのステップＡ１における一定
値Ｗの値は、画像の特性(例えば、画像を構成する線の
太さなど)を用いて定める。本実施例では、細線化につ
いて、８連結の場合を述べたが、４連結の場合にも変形
が可能である。

【００８９】手順Ｔでは十分な品質の細線化画像が得ら
れないような場合には、本発明の方式の第２の過程であ
る手順Ｔの代わりに、任意の細線化方式(Ｈilditchの細
線化方式など(例えば田村著「多面的画像処理とそのソ
フトウェア・システムに関する研究」、電子技術総合研
究所研究報告、835号、1984年))を適用することも可能
である。

【００９０】

【発明の効果】以上説明したように本発明の画像の細線
化方式は、２値画像に適用する場合、２値画像の細線化
が、黒画素連続部分に対する処理と、未解決画素を未解
決画素細線化判定データにより黒画素と白画素の区分を
行う処理とにより実現できるので、高速に行える。

【００９１】また、黒画素連続部分に対する細線化のと
きの黒画素の連続性の保持は元の２値画像の参照により
行うことができ、未解決画素の黒画素と白画素への区分
のときには未解決画素細線化判定データの内容と例外処
理で黒画素の連結性を保持できるので、細線化画像にお
ける黒画素の連結性の保持も容易であるという長所があ
る。

【００９２】また、本発明は、濃淡画像に適用する場
合、濃淡画像の細線化における未解決画素の白画素と黒
画素の区分が、未解決画素細線化判定データにより実現
できるので、高速に行える。

【００９３】また、未解決画素の黒画素と白画素への区
分のときには、未解決画素細線化判定データの内容の例
外処理で黒画素の連結性も保持できるので、細線化画像
における黒画素の連結性の保持が容易であるという長所
がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を実施するための画像処理システムのブ
ロック構成図である。

【図２】画像メモリに格納された原画像と細線化処理画
像及びメモリに格納されたプログラム及びデータ、未解
決画素細線化判定データ並びに画素集合の例を説明する
図である。

【図３】２値画像の細線化手順Ａの処理の流れの概要図
である。

【図４】未解決画素の細線化手順Ｔの処理の流れの概要
図である。

【図５】未解決画素に対する細線化の処理の概要を表す
一例である。

【図６】未解決画素細線化判定データに対する手順Ｈの
処理の流れの概要図である。

【図７】未解決画素細線化判定データを記憶する表の例
である。

【図８】濃淡画像の細線化手順Ｂの処理の流れの概要図
である。

【符号の説明】

１…電子的装置、２…入力装置、３…Ａ／Ｄ変換
器、４…画像メモリ、５…ＣＰＵ、６…メモリ、
７…撮像装置、 10…画像メモリ４における原画像、
11…画像メモリ４における細線化処理画像、 12…メモ
リ６におけるプログラム及びデータ、 13…メモリ６に
おける未解決画素細線化判定データ、 14…未解決画素
像の集合、 15…黒画素、 16…細線化済み解決画素の
集合。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】画像メモリに格納された黒画素と白画素
の輝度を有するディジタル化された２値画像に対して、１つの直線Ｌｘ上及びその並行線上の画素を、細線化が
終了した黒画素と白画素、及び細線化が未解決である未
解決画素とに区分し、かつ、元のディジタル化された画
像の黒画素の連結性に従って、黒画素同士の連結性及び
黒画素と未解決画素の連結性を保持する第１の過程、及
び、前記直線Ｌｘを零度以上の一定の角度回転した直線Ｌｙ
上及び該直線Ｌｙの並行線上の画素について、対象とす
る画素を含む画素集合の画素値により未解決画素を黒画
素と白画素に区分するための判定データを検索して、未
解決画素を黒画素と白画素に区分し、かつ、未解決画素
に連結した黒画素と、未解決画素の内で黒画素と決定さ
れる画素との連結性を保持する第２の過程とから構成す
ることを特徴とする画豫の細線化方式。