JP2948310B2 - Optimal binarization threshold determination method - Google Patents
Optimal binarization threshold determination methodInfo
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は工業用画像処理における最適２値化しきい値
決定方法にかかわり、特に、対象形状が未知のセグメン
トに対してその最適２値化しきい値を自動的に決定しう
る最適２値化しきい値決定方法に関する。Description: BACKGROUND OF THE INVENTION The present invention relates to a method for determining an optimal binarization threshold value in industrial image processing, and in particular, to an optimal binarization threshold for a segment whose target shape is unknown. The present invention relates to an optimal binarization threshold value determination method capable of automatically determining a value.
従来の方法は、例えば特開平２−24787号公報に記載
のように、複数のしきい値で画像を２値化し、各しきい
値での２値画素から黒画素数、総輪郭数等の特徴量を累
積し、これらから求めた所定のパラメータの変化と、検
出対象物の面積、形状等の検出対象物固有の図形情報と
から最適２値化しきい値を決定するものであった。A conventional method binarizes an image with a plurality of thresholds as described in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 24787/1990, and calculates the number of black pixels, the total number of contours, etc. from binary pixels at each threshold. The feature amount is accumulated, and an optimum binarization threshold value is determined based on a change in a predetermined parameter obtained from these, and graphic information unique to the detection target such as the area and shape of the detection target.
上記従来技術は、最適２値化を行うに当たり検出対象
物固有の図形情報を必要としており、検出対象物の形状
等が未知の場合について考慮されていない。従って、検
出対象物の形状、面積、対象物数が逐次変化する屋内な
ど人工的な環境下における自律走行型ロボット等の画像
前処理を行う際に、画像から対象を最適に抽出するため
の最適２値化しきい値を一義的に決定することは困難で
ある。The above prior art requires graphic information unique to a detection target when performing optimal binarization, and does not consider a case where the shape of the detection target is unknown. Therefore, when performing image pre-processing of an autonomous traveling robot or the like in an artificial environment such as indoors in which the shape, area, and number of objects to be detected are sequentially changed, an optimal object for optimally extracting the object from the image is used. It is difficult to uniquely determine the binarization threshold.
本発明の目的は、検出対象物の形状、面積等の図形的
性質の違いや、対象物数の変化に依存せず、画像から安
定して検出対象物を抽出するための２値化しきい値の決
定を可能にし、最適２値化しきい値決定方法を提供する
ことにある。An object of the present invention is to provide a binarization threshold for stably extracting an object to be detected from an image without depending on differences in graphic properties such as the shape and area of the object to be detected and changes in the number of objects. And to provide an optimal binarization threshold determination method.
上記目的を達成するため、本発明は、入力した画像
を、しきい値を順次変化させて２値化処理し、得られた
２値画像の各画素について画素状態の解析を行い、それ
ぞれの２値画素について、該解析された画素状態の種類
別出現頻度を累積するとともに、その累積結果を前記し
きい値別に記録し、該累積結果記録の中の各データを基
に１または複数の最適２値化しきい値を決定することに
より、達成される。In order to achieve the above object, according to the present invention, an input image is subjected to a binarization process by sequentially changing a threshold value, and a pixel state of each pixel of the obtained binary image is analyzed. For the value pixel, the frequency of occurrence of the analyzed pixel state by type is accumulated, and the accumulation result is recorded for each of the threshold values, and one or a plurality of optimum 2 values are recorded based on each data in the accumulation result record. This is achieved by determining a valuation threshold.
また、本発明においては、上記した解析された画素状
態の種類別出現頻度を累積するに当たり、対象画素のう
ち、その２値化処理に用いた２値化しきい値以上の値を
とるものについて、（ａ）２値化しきい値以上の値をと
る画素の集まりの縁を形成する画素である平点、（ｂ）
その画素の集まりの内部に位置する画素である内部点、
（ｃ）当該画素の周囲の画素がすべて前記２値化しきい
値未満の値をとる画素である孤立点を含むその他の画素
の３種類に分け、それぞれの出現頻度を累積し、さら
に、その累積結果を各しきい値別に記録する。In addition, in the present invention, in accumulating the occurrence frequency of each of the analyzed pixel states by type, a target pixel having a value equal to or more than the binarization threshold value used in the binarization processing is defined as: (A) a flat point which is a pixel forming an edge of a group of pixels having a value equal to or greater than a binarization threshold;
An internal point that is a pixel located inside the collection of pixels,
(C) All the pixels surrounding the pixel are divided into three types of other pixels including an isolated point, which is a pixel having a value less than the binarization threshold, and the appearance frequencies of the respective pixels are accumulated. Record the results for each threshold.
例えば、屋内など人口的な環境下における自律走行型
ロボット等での画像前処理や、画像の自動学習における
画像前処理においては、未知の検出対象物を自動的に切
り出すための２値化しきい値決定法が必要である。この
ような場合、対象は人工的な形状であり、そのエッジは
直線部分で構成されている場合が多い。For example, in image pre-processing by an autonomous traveling robot or the like in an artificial environment such as indoors or image pre-processing in automatic image learning, a binarization threshold for automatically cutting out an unknown detection target is used. A decision method is needed. In such a case, the target has an artificial shape, and its edge is often formed of a straight line portion.
上記のように、検出対象物のエッジが主に直線部分か
ら構成されている場合、対象画像上でしきい値以上の値
をとる画素のうち、内部点以外の画素全体に対してその
画素が平店である割合は、適切なしきい値で２値化した
とき増大する。これは、画像内各パターンの縁の直線度
を示す指標となる。逆に、最適２値化への過渡状態で
は、孤立点や線上の点、パターンの内凹凸のある部分の
割合が増大する。As described above, when the edge of the detection target is mainly composed of a straight line portion, among the pixels having a value equal to or larger than the threshold value on the target image, the pixel is not included in all the pixels other than the internal points. The ratio of flat stores increases when binarized with an appropriate threshold value. This is an index indicating the linearity of the edge of each pattern in the image. Conversely, in the transition state to the optimal binarization, the ratio of isolated points, points on a line, and a portion of the pattern having irregularities increases.
本発明では、上記構成のように、平点、内部点、孤立
点を含むその他の画素の３種類それぞれの出現頻度を、
２値化処理に用いた２値化しきい値別に記録する。従っ
て、これらのデータを基に、しきい値以上の値をとる画
素のうち、内部点以外の画素全体に対する平点の出現頻
度と、２値化処理に用いた２値化しきい値との関係や、
孤立点や線上の点などの出現頻度と２値化しきい値との
関係を探索することによって、最適２値化しきい値を決
定することができる。In the present invention, as described above, the appearance frequency of each of the other three types of pixels including a flat point, an internal point, and an isolated point is determined by:
Recording is performed for each binarization threshold used in the binarization processing. Therefore, based on these data, the relationship between the appearance frequency of flat points with respect to all pixels other than the internal points and the binarization threshold value used in the binarization processing among pixels having values equal to or larger than the threshold value And
By searching for the relationship between the frequency of appearance of isolated points or points on a line and the binarization threshold, the optimal binarization threshold can be determined.
また、本発明では、最適２値化しきい値決定に必要な
外部情報は画像情報のみであり、図形情報は含まれてい
ないので、検出対象物の画像、形状等が未知であって
も、最適２値化しきい値を決定することができる。Also, in the present invention, the external information necessary for determining the optimal binarization threshold value is only image information and does not include graphic information. A binarization threshold can be determined.
以下、本発明の一実施例を図面を用いて説明する。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
第１図は本発明の最適２値化しきい値決定に使用する
装置の一実施例を示す全体構成図である。図において、
101は画像入力部、102は２値化処理部、103は画素状態
解析部、104は複数の累積部、105は累積結果記録部、10
6は最適２値化しきい値決定部である。FIG. 1 is an overall configuration diagram showing an embodiment of an apparatus used for determining an optimal binarization threshold value of the present invention. In the figure,
101 is an image input unit, 102 is a binarization processing unit, 103 is a pixel state analysis unit, 104 is a plurality of accumulation units, 105 is an accumulation result recording unit, 10
Reference numeral 6 denotes an optimum binarization threshold value determining unit.
以上のような構成の装置を用いた本実施例における全
体処理動作を以下に説明する。The overall processing operation in the present embodiment using the apparatus having the above configuration will be described below.
第２図は全体処理を示したフローチャートである。ま
ず、ステップ201では、初期のしきい値THを設定する。
次のステップ202では、２値化処理部102において、設定
されたしきい値THで画素を２値化する。次のステップ20
3では、画素状態解析部103において、前のステップで２
値化された２値画像上に、３×３のブロックを設定し、
そのブロックの形状パターンを基にブロック中心画素の
画素状態を解析する。ここで、３×３のブロックの中心
画素について、例えば「ディジタル画像処理〔２〕（鳥
脇著、昭晃堂発行）」の第10頁に記載のごとく、連結数
と曲率係数が、第３図のように定義できる。そして、こ
の連結数と曲率係数を用いて、第４図のように、３×３
のブロックの中心画素点の状態を定義できる。各状態の
一例を第５図に示す。FIG. 2 is a flowchart showing the overall processing. First, in step 201, an initial threshold value TH is set.
In the next step 202, the binarization processing section 102 binarizes the pixel with the set threshold value TH. Next Step 20
In 3, in the pixel state analysis unit 103, 2
A 3 × 3 block is set on the binarized binary image,
The pixel state of the block center pixel is analyzed based on the block shape pattern. Here, as for the central pixel of the 3 × 3 block, as described in page 10 of “Digital Image Processing [2] (Toriwaki, published by Shokodo)”, the number of connections and the curvature coefficient are shown in FIG. Can be defined as Then, using the number of connections and the curvature coefficient, as shown in FIG.
Can define the state of the central pixel point of the block. One example of each state is shown in FIG.
次に、ステップ204では、累積部104において、画素状
態の種類ごとに出現頻度を累積する。次のステップ205
では、画素状態の解析が全画素について行われたか否か
を判定し、全画素について画素状態の解析が終了するま
でステップ203,204の処理を繰り返す。全画素について
画素状態の解析が終了した場合、ステップ206では、累
積部104に累積された累積結果を、設定されたしきい値T
Hに対応した累積結果記録部105に記録する。次のステッ
プ207では、所定のしきい値変化が終了したか否かを判
定し、終了でなければ、ステップ208にてしきい値THを
変化させ、ステップ202から206までの処理を繰り返す。
次のステップ209では、以上の処理により累積結果記録
部105に記録された各しきい値での各画素状態の出現頻
度のデータを基に、最適２値化しきい値決定部106にお
いて、しきい値の変化に対する各データを解析すること
により、１または複数の最適２値化しきい値を決定す
る。Next, in step 204, the accumulating unit 104 accumulates the appearance frequency for each type of pixel state. Next Step 205
Then, it is determined whether or not the analysis of the pixel state has been performed for all the pixels, and the processing of steps 203 and 204 is repeated until the analysis of the pixel state has been completed for all the pixels. When the analysis of the pixel state has been completed for all the pixels, in step 206, the accumulation result accumulated in the accumulation unit 104 is compared with the set threshold value T.
The result is recorded in the cumulative result recording unit 105 corresponding to H. In the next step 207, it is determined whether or not the predetermined threshold value change has been completed. If not, the threshold value TH is changed in step 208, and the processing from steps 202 to 206 is repeated.
In the next step 209, based on the data of the appearance frequency of each pixel state at each threshold value recorded in the accumulation result recording unit 105 by the above processing, the threshold is determined in the optimal binarization threshold value determination unit 106. One or more optimal binarization thresholds are determined by analyzing each data for a change in value.
以上に基本的な処理動作を示したが、画素状態解析部
103においては、画素状態の解析を行う際、部分領域の
形状パターンに対応する対象画素の画素状態を示した画
素状態辞書テーブルを設けることが可能である。第６図
は画素状態辞書テーブルの一例を示したものである。図
において、符号601は、対象装置x0を中心として、２値
画像上を走査する３×３ブロックを示したものである。
以下の説明では、しきい値以上の値をとる画素を白画
素、しきい値未満の値をとる画素を黒画素と呼ぶことに
する。ここで、x0が白画素である場合、x0の周囲にある
x1〜x8の各画素について１画素に１ビットを対応させ、
白画素であれば１、黒画素であれば０を設定することに
より、すべての３×３ブロックの形状パターンを、符号
602に示すように、８ビット（コード:0〜255）で表すこ
とができる。この各形状パターンについて、連結数と曲
率係数とからあらかじめ画素状態を算出しておき、コー
ド化した形状パターンと画素状態との対応を、符号603
で示す画素状態辞書テーブルに設定する。なお、x0が黒
画素である場合は、後述するように、そのデータは最適
２値化しきい値決定処理から除外される。The basic processing operation has been described above.
In 103, when analyzing the pixel state, it is possible to provide a pixel state dictionary table indicating the pixel state of the target pixel corresponding to the shape pattern of the partial area. FIG. 6 shows an example of the pixel state dictionary table. In the figure, reference numeral 601, around the target device x 0, shows a 3 × 3 block scans the binary image.
In the following description, a pixel having a value equal to or greater than the threshold is referred to as a white pixel, and a pixel having a value less than the threshold is referred to as a black pixel. Here, if x 0 is a white pixel, it is around x 0
made to correspond to 1 bit per pixel for each pixel of x 1 ~x 8,
By setting 1 for white pixels and 0 for black pixels, the shape pattern of all 3 × 3 blocks is
As shown in 602, it can be represented by 8 bits (code: 0 to 255). For each shape pattern, the pixel state is calculated in advance from the number of connections and the curvature coefficient, and the correspondence between the coded shape pattern and the pixel state is denoted by reference numeral 603.
Is set in the pixel state dictionary table indicated by. If x0 is a black pixel, that data is excluded from the optimal binarization threshold value determination processing, as described later.
第２図に示される処理の前処理として上記画素状態辞
書テーブル603を設定し、さらに画素状態解析部103によ
り走査する部分領域の形状パターンをコード化し、上記
画素状態辞書テーブル603を参照することにより、対象
画素の画素状態を一義的に決定することが可能である。By setting the pixel state dictionary table 603 as preprocessing of the processing shown in FIG. 2, the pixel state analysis unit 103 codes the shape pattern of the partial area to be scanned, and refers to the pixel state dictionary table 603. It is possible to uniquely determine the pixel state of the target pixel.
ここで、本実施例による最適２値化しきい値決定を実
行するハードウェアについて説明する。第７図に、その
ハードウェアのブロック図を示す。第７図（ａ）は全体
構成を示すブロック図であり、システムバス701,CPU70
2,メモリ703と、画像入力装置705からの入力画像を解析
する解析ブロック704とからなる。第７図（ｂ）は、画
素状態辞書テーブルを用いる場合の解析ブロック704に
ついてのハードウェアを示すブロック図である。以下、
第７図（ｂ）の解析ブロックについて説明する。Here, hardware for executing the optimum binarization threshold value determination according to the present embodiment will be described. FIG. 7 shows a block diagram of the hardware. FIG. 7 (a) is a block diagram showing the overall configuration, in which the system bus 701, CPU 70
2, a memory 703 and an analysis block 704 for analyzing an input image from the image input device 705. FIG. 7B is a block diagram showing hardware of the analysis block 704 when the pixel state dictionary table is used. Less than,
The analysis block of FIG. 7B will be described.
画像入力装置705から入力された濃淡画像は、２値化
処理部706において、しきい値を基に２値化され、その
出力する２値画像信号は、シフトレジスタ707へ入力さ
れる。そして、各シフトレジスタから信号を３ビットず
つ取り出して３×３ブロックとし、３×３ビットレジス
タ708に入力する。ここで、ブロックの周辺ビットの各
信号（0,1）を、画素状態辞書テーブル作成時と同様に
８ビットレジスタの各ビットに割り当て、それを画素状
態辞書テーブル603に入力する。画素状態辞書テーブル6
03は、入力されたパターン信号に対して、コード化され
た画素状態信号を出力する。このとき、３×３ブロック
の中心ビットはイネーブル信号としてデータ累積部709
に入力し、データ累積部709では、イネーブル信号が１
のときのみ、画素状態辞書テーブル603からの出力を状
態信号の種類ごとに累積する。The grayscale image input from the image input device 705 is binarized by the binarization processing unit 706 based on the threshold value, and the output binary image signal is input to the shift register 707. Then, a signal is taken out from each shift register by 3 bits at a time to form a 3 × 3 block and input to the 3 × 3 bit register 708. Here, each signal (0, 1) of the peripheral bits of the block is assigned to each bit of the 8-bit register in the same manner as when the pixel state dictionary table was created, and the bits are input to the pixel state dictionary table 603. Pixel state dictionary table 6
03 outputs a coded pixel state signal with respect to the input pattern signal. At this time, the center bit of the 3 × 3 block is used as an enable signal in the data accumulating section 709.
And the data accumulating section 709 outputs an enable signal of 1
Only in the case of, the output from the pixel state dictionary table 603 is accumulated for each type of state signal.
以上のようにハードウェア化することにより、画像入
力装置から入力される画像の各画素状態の解析をリアル
タイムに行うことが可能である。By implementing the hardware as described above, it is possible to analyze the state of each pixel of the image input from the image input device in real time.
次に、２値化しきい値の変化による累積結果記録部10
5内の累積データの変化を解析して最適２値化しきい値
を決定する、最適２値化しきい値決定部106における最
適２値化しきい値の決定方法について説明する。Next, a cumulative result recording unit 10 according to a change in the binarization threshold value
A method of determining the optimum binarization threshold in the optimum binarization threshold determination unit 106 that analyzes the change of the accumulated data in 5 and determines the optimum binarization threshold will be described.
上記のように、画像入力部101から入力された濃淡画
像は、２値化処理部102において２値化され、２値画像
が得られる。そして、この２値画像の各画素について、
画素状態解析部103では３×３のブロックを設けて走査
し、各画素の画素状態を、（ａ）平点、（ｂ）内部点、
（ｃ）a,b以外の白画素点、つまり２値化された各パタ
ーンの縁の内凹凸のある部分、あるいは孤立点、線上の
点など、の３つのグループに分けて、累積部104で累積
し、累積結果を各しきい値に対応した累積結果記録部10
5に記録する。以上の処理を、しきい値を順次変化させ
て繰り返す。その結果、累積結果記録部105には、しき
い値の変化に対する各画素状態の出現頻度が記録され
る。As described above, the grayscale image input from the image input unit 101 is binarized by the binarization processing unit 102, and a binary image is obtained. Then, for each pixel of this binary image,
The pixel state analysis unit 103 scans by providing 3 × 3 blocks, and determines the pixel state of each pixel by (a) a flat point, (b) an internal point,
(C) The accumulating unit 104 divides the white pixel points into three groups of white pixel points other than a and b, that is, a part having irregularities in the edge of each binarized pattern, an isolated point, and a point on a line. Accumulates and accumulates the accumulated result in accumulative result recording unit 10 corresponding to each threshold
Record in 5. The above process is repeated by sequentially changing the threshold value. As a result, the appearance frequency of each pixel state with respect to the change in the threshold value is recorded in the accumulation result recording unit 105.
いま、上記（ａ）に属する平点と、上記（ｃ）に属す
るa,b以外の白画素点の各総数をそれぞれA,Cとすれば、
A/（Ａ＋Ｃ）、すなわち内部点以外の全白画素点に対す
る平点の割合は、２値化された各パターンの縁の直線度
を表す指標となる。すなわち、Ｃはしきい値が過渡的な
値のとき増大する値であり、一方Ａは適切なしきい値で
２値化したとき増大する値である。Now, assuming that the total numbers of the flat pixel belonging to the above (a) and the white pixel points other than a and b belonging to the above (c) are A and C, respectively,
A / (A + C), that is, the ratio of flat points to all white pixel points other than interior points is an index representing the linearity of the edge of each binarized pattern. That is, C is a value that increases when the threshold is a transient value, while A is a value that increases when binarized with an appropriate threshold.
そこで、最適２値化しきい値決定部106において、し
きい値の変化に対する平点の割合、すなわちA/（Ａ＋
Ｃ）を求め、その１または複数の極大点を算出し、その
極大点に対応するしきい値を、画像上から１または複数
種類の各パターンを最適に検出するための最適２値化し
きい値として決定する。Therefore, in the optimal binarization threshold value determining unit 106, the ratio of the flat point to the change in the threshold value, that is, A / (A +
C) is calculated, one or more local maximum points are calculated, and a threshold value corresponding to the local maximum point is determined as an optimal binarization threshold value for optimally detecting one or plural types of patterns from an image. To be determined.
第８図は、画像801を基にした、しきい値の変化に対
する上記各パラメータの変化例を示したものである。第
８図（ａ）は、しきい値の変化に対する上記平点の割合
の例である。この例では、しきい値T1,T2,T3（T1＜T2＜
T3）において平点の割合、A/（Ａ＋Ｃ）が極大となる。
すなわち、しきい値T1,T2,T3に最適しきい値が存在し、
〔T1,T2〕，〔T2,T3〕，〔T3,255〕の各区間が、画像80
1内の各領域に対応する。FIG. 8 shows an example of a change in each of the above parameters with respect to a change in the threshold value, based on the image 801. FIG. 8A shows an example of the ratio of the flat point to the change in the threshold value. In this example, threshold values T1, T2, T3 (T1 <T2 <
In T3), the ratio of flat points, A / (A + C), is maximized.
That is, there is an optimal threshold for the thresholds T1, T2, T3,
Each section of [T1, T2], [T2, T3], [T3, 255] is an image 80
1 corresponds to each area.
さらに、上記した最適２値化しきい値の決定方法に条
件を付与することにより、より正確な最適２値化しきい
値を得ることが可能である。これについて、次に説明す
る。Furthermore, by giving conditions to the above-described method for determining the optimal binarization threshold value, it is possible to obtain a more accurate optimal binarization threshold value. This will be described below.
上記したＣは、２値化された各パターンのうち、縁の
内凹凸のある部分、あるいは孤立点、線上の点などの総
数であり、第８図（ｂ）に示すように、しきい値が過渡
的な値のとき増大する値である。そこで、最適２値化し
きい値決定部106において最適２値化しきい値を決定す
る際、Ｃの出現頻度が一定値以下であるとき、それに対
応した領域のしきい値のなかに最適２値化しきい値が存
在するという条件を付与しておく。こうすることによ
り、最適２値化しきい値決定部106で算出する１または
複数のしきい値を、画像上から１または複数種類のパタ
ーンを最適に検出するための、より正確な最適２値化し
きい値として決定することができる。The above-mentioned C is the total number of portions having unevenness inside the edge, isolated points, points on a line, and the like in each of the binarized patterns. As shown in FIG. Is a value that increases when is a transient value. Therefore, when the optimum binarization threshold value is determined by the optimum binarization threshold value determination unit 106, if the appearance frequency of C is equal to or less than a certain value, the optimal binarization threshold value is set to the threshold value of the corresponding region. A condition that a threshold value exists is given. By doing so, one or more threshold values calculated by the optimal binarization threshold value determination unit 106 are converted into more accurate optimal binary values for optimally detecting one or more types of patterns from the image. It can be determined as a threshold.
また、上記した各画素の画素状態の中の（ｂ）に属す
る内部点の総数をＢとすると、Ｂは２値化された化パタ
ーンの内側部分であり、しきい値変化の割合に対するＢ
の出現頻度の変化の割合、すなわちdB/dTHは、２値化部
分の２値化の速さを表す。この２値化の速さは、適切な
しきい値で２値化したとき、２値化部分の増加が一時停
滞するために小さくなり、逆に、しきい値が過渡的な値
であるとき大きくなる。そこで、最適２値化しきい値決
定部106において最適２値化しきい値を決定する際、し
きい値の変化に対する２値化部分の２値化の速さが小さ
いとき、それに対応したしきい値の領域のなかに最適２
値化しきい値が存在するという条件を付与しておく。こ
うすることにより、前の条件の場合と同様に、最適２値
化しきい値決定部106で算出する１または複数のしきい
値を、画像上から１または複数種類のパターンを最適に
検出するための、より正確な最適２値化しきい値として
決定することができる。If the total number of internal points belonging to (b) in the pixel state of each pixel described above is B, B is the inner part of the binarized pattern, and B is
, The rate of change in the appearance frequency, that is, dB / dTH indicates the speed of binarization of the binarization part. The binarization speed is small when binarization is performed with an appropriate threshold value because the increase in the binarization portion is temporarily stagnated. Conversely, when the threshold value is a transient value, it is large. Become. Therefore, when the optimum binarization threshold value determination unit 106 determines the optimum binarization threshold value, if the binarization speed of the binarization part with respect to the change in the threshold value is small, the threshold value corresponding to the change is determined. Optimum in the area of 2
A condition that a binarization threshold value exists is given. By doing so, as in the case of the previous condition, one or more threshold values calculated by the optimal binarization threshold value determination unit 106 are used to optimally detect one or more types of patterns from the image. Can be determined as a more accurate optimal binarization threshold value.
本発明によれば、各しきい値で２値化した２値画像に
ついて、滑らかさの度合い、すなわち直線部分の割合を
解析することによって最適２値化しきい値の決定を行う
ので、被検出物の面積、形状等の図形的性質の違いによ
らず画像から安定して被検出物を抽出するための２値化
しきい値を決定することができる。According to the present invention, the optimal binarization threshold is determined by analyzing the degree of smoothness, that is, the ratio of the linear portion, with respect to the binary image binarized by each threshold. It is possible to determine a binarization threshold value for stably extracting an object from an image irrespective of a difference in graphic properties such as area and shape of the object.
また、被検出物の種類が複数であっても、それぞれの
被検出物を最適に抽出するための２値化しきい値を決定
することができる。In addition, even if there are a plurality of types of the detected objects, it is possible to determine the binarization threshold for optimally extracting each of the detected objects.
さらに、３×３ブロックの形状パターンを第６図に示
したようにビット割り振りし、パターン分けする画素状
態辞書テーブルを設けたことにより、各々の画素につい
て、従来技術のような連結数、曲率係数を計算する手間
が省け、２値化しきい値決定の高速化に効果がある。Further, by providing a pixel state dictionary table for allocating bits to the shape pattern of the 3 × 3 block as shown in FIG. 6 and dividing the pattern, for each pixel, the connection number and the curvature coefficient as in the prior art are obtained. Is omitted, which is effective for speeding up the determination of the binarization threshold value.
第１図は本発明の一実施例の装置の全体構成図、第２図
は該実施例での全体処理を示すフローチャート、第３図
は連結数と曲率係数を示す図、第４図は２値画像の画素
状態の分類を示す図、第５図は２値画像の画素状態の幾
つかの例を示す図、第６図は該実施例で用いる画素状態
辞書テーブルの例を示す図、第７図は該実施例のハード
ウェアの構成を示すブロック図、第８図はしきい値の変
化に対する各パラメータの変化の例を示す図である。 符号の説明 101……画像入力部、102……２値化処理部 103……画素状態解析部 104……累積部、105……累積結果記録部 106……最適２値化しきい値決定部 603……画素状態辞書テーブル 701……システムバス、702……CPU 703……メモリ、704……解析ブロック 705……画像入力装置、706……２値化処理部 707……シフトレジスタ 708……３×３ビットレジスタ 709……データ累積部FIG. 1 is an overall configuration diagram of an apparatus according to one embodiment of the present invention, FIG. 2 is a flowchart showing overall processing in this embodiment, FIG. 3 is a diagram showing the number of connections and a curvature coefficient, and FIG. FIG. 5 is a diagram showing classification of pixel states of a value image, FIG. 5 is a diagram showing some examples of pixel states of a binary image, FIG. 6 is a diagram showing an example of a pixel state dictionary table used in the embodiment, FIG. FIG. 7 is a block diagram showing a hardware configuration of the embodiment, and FIG. 8 is a diagram showing an example of a change in each parameter with respect to a change in a threshold value. Explanation of reference numerals 101: image input unit, 102: binarization processing unit 103: pixel state analysis unit 104: accumulation unit, 105: accumulation result recording unit 106: optimal binarization threshold determination unit 603 ... Pixel state dictionary table 701 System bus 702 CPU 703 Memory 704 Analysis block 705 Image input device 706 Binarization processing unit 707 Shift register 708 3 × 3 bit register 709: Data accumulation section
フロントページの続き (72)発明者 尾上 地津子 神奈川県横浜市戸塚区戸塚町180番地 日立通信システム株式会社内 (56)参考文献 特開 昭61−231682（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−283272（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−24787（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G06T 1/00 G06T 5/00 Continuation of the front page (72) Inventor Chitsuko Onoe 180 Totsuka-cho, Totsuka-ku, Yokohama-shi, Kanagawa Prefecture Within Hitachi Communication Systems Co., Ltd. (56) References JP-A-61-231682 (JP, A) JP-A-63- 283272 (JP, A) JP-A-2-24787 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 6 , DB name) G06T 1/00 G06T 5/00
Claims (6)
て２値化処理し、得られた２値画像の各画素について画
素状態の解析を行い、それぞれの２値画像について、前
記解析された画素状態の種類別出現頻度を累積するとと
もに、その累積結果を前記しきい値別に記録し、該累積
結果記録の中の各データを基に１または複数の最適２値
化しきい値を決定する最適２値化しきい値決定方法であ
って、前記解析された画素状態の種類別出現頻度の累積
が、対象画素のうち当該２値化処理に用いた２値化しき
い値以上の値をとるものについて、２値化しきい値以上
の値をとる画素の集まりの縁を形成する画素である平
点、その画素の集まりの内部に位置する画素である内部
点、当該画素の周囲の画素がすべて前記２値化しきい値
未満の値をとる画素である孤立点を含むその他の画素の
３種類に分け、それぞれの出現頻度を累積するものであ
ることを特徴とする最適２値化しきい値決定方法。1. An input image is binarized by sequentially changing a threshold value, and the pixel state of each pixel of the obtained binary image is analyzed. And accumulate the appearance frequency of each pixel state by type, record the accumulation result for each threshold value, and determine one or a plurality of optimal binarization threshold values based on each data in the accumulation result record. Optimal binarization threshold value determination method, wherein the accumulation of the occurrence frequencies of the analyzed pixel states by type takes a value equal to or greater than the binarization threshold value used in the binarization process among the target pixels. For the object, a flat point which is a pixel forming an edge of a group of pixels having a value equal to or larger than the binarization threshold, an internal point which is a pixel located inside the group of pixels, and pixels surrounding the pixel are all Pixel having a value less than the binarization threshold Optimal binary threshold value determination method, characterized in that there divided into three other pixels including an isolated point is for accumulating the respective frequency.
て２値化処理し、得られた２値画像の各画素について画
素状態の解析を行い、それぞれの２値画像について、前
記解析された画素状態の種類別出現頻度を累積するとと
もに、その累積結果を前記しきい値別に記録し、該累積
結果記録の中の各データを基に１または複数の最適２値
化しきい値を決定し、かつ、前記画素状態の解析が、２
値画像を任意サイズの部分領域で走査し、その部分領域
の形状パターンから対象画素の画素状態を解析する最適
２値化しきい値決定方法であって、前記解析された画素
状態の種類別出現頻度の累積が、対象画素のうち当該２
値化処理に用いた２値化しきい値以上の値をとるものに
ついて、２値化しきい値以上の値をとる画素の集まりの
縁を形成する画素である平点、その画素の集まりの内部
に位置する画素である内部点、当該画素の周囲の画素が
すべて前記２値化しきい値未満の値をとる画素である孤
立点を含むその他の画素の３種類に分け、それぞれの出
現頻度を累積するものであることを特徴とする最適２値
化しきい値決定方法。2. An input image is binarized by sequentially changing a threshold value, and the pixel state of each pixel of the obtained binary image is analyzed. And accumulate the appearance frequency of each pixel state by type, record the accumulation result for each threshold value, and determine one or a plurality of optimal binarization threshold values based on each data in the accumulation result record. And the analysis of the pixel state is 2
An optimal binarization threshold value determining method for scanning a value image in a partial area of an arbitrary size and analyzing a pixel state of a target pixel from a shape pattern of the partial area, wherein a frequency of appearance of the analyzed pixel state by type Of the target pixel is 2
For a pixel having a value equal to or greater than the binarization threshold value used in the binarization process, a flat point that is a pixel forming an edge of a group of pixels having a value equal to or greater than the binarization threshold value, The internal point, which is a pixel located, and other pixels including an isolated point, in which all pixels surrounding the pixel take a value less than the binarization threshold, are divided into three types, and the appearance frequency of each is accumulated. A method for determining an optimal binarization threshold value.
て２値化処理し、得られた２値画像の各画素について画
素状態の解析を行い、それぞれの２値画像について、前
記解析された画素状態の種類別出現頻度を累積するとと
もに、その累積結果を前記しきい値別に記録し、該累積
結果記録の中の各データを基に１または複数の最適２値
化しきい値を決定し、かつ、前記画素状態の解析が、２
値画像を任意サイズの部分領域で走査し、その部分領域
の形状パターンから対象画素の画素状態を解析し、さら
に前記画素状態の解析を行う際、部分領域の形状パター
ンに対する対象画素の画素状態を一義的に決定する画素
状態辞書テーブルを設けた最適２値化しきい値決定方法
であって、前記解析された画素状態の種類別出現頻度の
累積が、対象画素のうち当該２値化処理に用いた２値化
しきい値以上の値をとるものについて、２値化しきい値
以上の値をとる画素の集まりの縁を形成する画素である
平点、その画素の集まりの内部に位置する画素である内
部点、当該画素の周囲の画素がすべて前記２値化しきい
値未満の値をとる画素である孤立点を含むその他の画素
の３種類に分け、それぞれの出現頻度を累積するもので
あることを特徴とする最適２値化しきい値決定方法。3. An input image is subjected to a binarization process by sequentially changing a threshold value, a pixel state is analyzed for each pixel of the obtained binary image, and the analysis is performed for each binary image. And accumulate the appearance frequency of each pixel state by type, record the accumulation result for each threshold value, and determine one or a plurality of optimal binarization threshold values based on each data in the accumulation result record. And the analysis of the pixel state is 2
The value image is scanned in a partial area of an arbitrary size, the pixel state of the target pixel is analyzed from the shape pattern of the partial area, and the pixel state of the target pixel with respect to the shape pattern of the partial area is analyzed when the pixel state is further analyzed. An optimal binarization threshold value determination method provided with a pixel state dictionary table that is uniquely determined, wherein the accumulation of the frequency of occurrence of the analyzed pixel states by type is used for the binarization processing among the target pixels. As for the pixel having a value equal to or larger than the binarization threshold, a flat point which is a pixel forming an edge of a group of pixels having a value equal to or larger than the binarization threshold, and a pixel located inside the pixel group. It is assumed that the internal points and the surrounding pixels are all classified into three types of pixels including an isolated point, which is a pixel having a value less than the binarization threshold, and that the appearance frequency of each pixel is accumulated. Features and Optimal binary threshold value determined how.
適２値化しきい値決定方法において、最適２値化しきい
値の決定が、しきい値の変化に対する画素状態の出現頻
度の変化のうち、内部点を除いた全出現頻度に対する平
点の出現頻度の割合が極大になるときの１または複数の
しきい値を最適２値化しきい値とするものであることを
特徴とする最適２値化しきい値決定方法。4. The method for determining an optimal binarization threshold value according to claim 1, wherein the determination of the optimal binarization threshold value includes the step of determining the appearance frequency of the pixel state with respect to a change in the threshold value. Among the changes, one or a plurality of threshold values when the ratio of the appearance frequency of the flat point to the total appearance frequency excluding the internal points becomes the maximum is set as the optimal binarization threshold value. Method for determining optimal binarization threshold.
方法において、最適２値化しきい値の決定の際、孤立点
等の出現頻度が一定値以下であるとき、その出現頻度に
対応する領域のしきい値のなかに最適２値化しきい値が
存在するという条件を付与することを特徴とする最適２
値化しきい値決定方法。5. The method for determining an optimal binarization threshold value according to claim 4, wherein when the optimal binarization threshold value is determined, if the frequency of occurrence of an isolated point or the like is equal to or less than a predetermined value, the frequency of occurrence of the isolated point is determined. Optimum 2 characterized by providing a condition that an optimal binarization threshold exists among thresholds of a corresponding area.
How to determine the value threshold.
方法において、最適２値化しきい値の決定の際、しきい
値の変化に対する２値化部分での２値化進行度が所定値
よりも小さいとき、それに対応する領域のしきい値のな
かに最適２値化しきい値が存在するという条件を付与す
ることを特徴とする最適２値化しきい値決定方法。6. A method according to claim 4, wherein when the optimum binarization threshold value is determined, the degree of binarization progression in the binarization portion with respect to a change in the threshold value is determined. A method for determining an optimal binarization threshold value, wherein a condition that, when the value is smaller than a predetermined value, an optimal binarization threshold value is present among threshold values of a region corresponding to the predetermined value is provided.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP2330199A JP2948310B2 (en) | 1990-11-30 | 1990-11-30 | Optimal binarization threshold determination method |
Applications Claiming Priority (1)
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| JPH04205271A JPH04205271A (en) | 1992-07-27 |
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|---|---|---|---|---|
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