JP3772845B2 - 画像処理プログラム、画像処理装置、および撮影装置 - Google Patents
画像処理プログラム、画像処理装置、および撮影装置 Download PDFInfo
- Publication number
- JP3772845B2 JP3772845B2 JP2003080314A JP2003080314A JP3772845B2 JP 3772845 B2 JP3772845 B2 JP 3772845B2 JP 2003080314 A JP2003080314 A JP 2003080314A JP 2003080314 A JP2003080314 A JP 2003080314A JP 3772845 B2 JP3772845 B2 JP 3772845B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- edge
- difference
- pixels
- creating
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 31
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 8
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 7
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 description 21
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 6
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 5
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/12—Edge-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は画像処理プログラム、画像処理装置、および撮影装置に関し、特に、高精度にエッジ部を抽出することが可能な画像処理プログラム、画像処理装置、および撮影装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、カメラなどから入力された画像よりエッジ成分を抽出した画像（以下、エッジ画像という）の各画素に対して、予め設定したしきい値との大小関係を比較することによってエッジ部と非エッジ部とを切り分けた画像（以下、エッジ二値画像という）を作成する技術が提案されている。このような技術において、しきい値を大きく設定すると、入力画像においてエッジ部として抽出した部分が薄い線のように濃淡差が小さい場合に、エッジ部として抽出できないといった問題があった。逆に、しきい値を小さく設定すると、入力画像の濃淡差が小さい部分をエッジ部として抽出することはできるが、もともとエッジ部として適正に抽出されていたエッジ成分の周辺に存在するエッジ成分が、エッジ部として抽出されてしまう可能性が高くなるため、抽出さえるエッジ部が太くなってしまうといった問題があった。また、薄い線を抽出するだけでなく、ノイズ成分をエッジ部として抽出する可能性が高くなるといった問題もあった。このように、両者の問題を同時に解決できるような適正なしきい値を決定することが極めて難しいといった問題があった。
【０００３】
そこで、特許文献１は、入力画像を平滑化した画像（以下、平滑化画像という）を入力画像から減算した結果に基づいてエッジ成分を抽出し、そのエッジ成分を所定のしきい値で二値化することによって、エッジ部と非エッジ部とを切り分ける画像処理方法を開示している。
【０００４】
この、特許文献１で開示されている画像処理方法について、具体的に説明する。
【０００５】
図９に、入力画像の具体例として、濃淡差が大きい画像Ａ−１と、濃淡差が小さい画像Ｂ−１と、濃淡が緩やかで濃淡差が山形に変化する画像Ｃ−１とを示す。特許文献１で開示されている画像処理方法は、始めに、入力画像に平均化フィルタを用いて平滑化する。図９に示される入力画像に対して７画素近傍で平均化したエッジ平滑化画像Ａ−２，Ｂ−２，Ｃ−２を図１０に示す。
【０００６】
次に、特許文献１で開示されている画像処理方法は、入力画像（あるいは輪郭抽出用画像）と平滑化画像との差分を算出する。図９に示される入力画像Ａ−１，Ｂ−１，Ｃ−１から図１０に示される平滑化画像Ａ−２，Ｂ−２，Ｃ−２をそれぞれ減算した減算結果Ａ−３，Ｂ−３，Ｃ−３を図１１に示す。
【０００７】
また、特許文献２は、入力画像からエッジ画像を作成して、そのエッジ画像のエッジ成分の平均値と標準偏差とを用いてエッジ二値化画像を作成する方法について開示している。
【０００８】
【特許文献１】
特開２０００−１３６０７号公報
【０００９】
【特許文献２】
特開２００２−１７５５３４号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の特許文献１に開示されている方法では、入力画像に濃淡が緩やかに変化する濃淡差が山形の場所が含まれている場合、エッジとして抽出したくないその山形の頂部分をエッジ部として抽出してしまうという問題があった。具体的には、図１１に示される減算結果Ｂ−３に基づいて▲７▼の部分をエッジ部として抽出するために、たとえばしきい値を８に設定すると、減算結果Ａ−３に基づいて、入力画像Ａ−１においては▲７▼，▲８▼がエッジ部として抽出されるため、抽出されるエッジ部が若干太くなってしまうという問題があった。エッジ部が太く検出されると、物体の正確な位置の検出が難しくなる場合がある。さらに、このとき、減算結果Ｃ−３においては▲５▼〜▲７▼がしきい値８を上回っているため、入力画像Ｃ−１においては、濃淡が緩やかに変化する濃淡差が山形の部分であるにも関わらず、当該部分をエッジ部として抽出してしまうという問題があった。
【００１１】
また、特許文献２で開示されている方法でも、濃淡差が大きい部分が多く含まれる入力画像において、その中に存在する薄い線のような濃淡差が小さい部分をエッジ部として抽出することは困難であるという問題があった。
【００１２】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであって、高精度にエッジ部を抽出することが可能な画像処理プログラム、画像処理装置、および撮影装置を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、画像処理プログラムは、入力画像に基づいて作成されたエッジ画像を平滑化して、エッジ平滑化画像を作成するエッジ平滑化画像作成ステップと、エッジ画像と、作成されたエッジ平滑化画像との差分を算出する差分算出ステップと、算出された差分に基づいて、エッジ画像を二値化する二値化ステップとをコンピュータに実行させる。
【００１４】
また、上述のエッジ平滑化画像作成ステップは、５画素×５画素〜１１画素×１１画素の平均化フィルタを用いてエッジ画像を平滑化することが望ましい。
【００１５】
本発明の他の局面に従うと、画像処理装置は、画像を取得する取得手段と、取得した画像からエッジを抽出したエッジ画像を作成するエッジ画像作成手段と、作成したエッジ画像を平滑化して、エッジ平滑化画像を作成するエッジ平滑化画像作成手段と、作成されたエッジ画像と、作成されたエッジ平滑化画像との差分を算出する差分算出手段と、算出された差分に基づいて、エッジ画像を二値化する二値化手段とを備える。
【００１６】
また、上述のエッジ平滑化画像作成手段は、５画素×５画素〜１１画素×１１画素の平均化フィルタを用いてエッジ画像を平滑化することが望ましい。
【００１７】
本発明のさらに他の局面に従うと、撮影装置は、被写体を撮影する撮像手段と、撮影された画像からエッジを抽出したエッジ画像を作成するエッジ画像作成手段と、作成したエッジ画像を平滑化して、エッジ平滑化画像を作成するエッジ平滑化画像作成手段と、作成されたエッジ画像と、作成されたエッジ平滑化画像との差分を算出する差分算出手段と、算出された差分に基づいて、エッジ画像を二値化する二値化手段とを備える。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがってそれらについての詳細な説明は繰返さない。
【００１９】
図１は、本実施の形態における画像処理システムの構成の具体例を示す図である。図１を参照して、本実施の形態における画像処理システムは、画像をパーソナルコンピュータなどの画像処理装置（以下、ＰＣという）１に対して入力するカメラ２と、カメラ２から取得した画像を処理するＰＣ１とを含んで構成される。
【００２０】
さらに図１を参照して、画像処理装置であるＰＣ１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１によって制御され、カメラＩ／Ｆ（インタフェース）１０７（画像キャプチャ部とも言われる）を介してカメラ２から入力された画像の処理を行なう。ＣＰＵ１０１で実行されるプログラムは、記憶部であるＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０２またはＲＯＭ（Read Only Memory）１０３に記憶される。あるいは、ＣＰＵ１０１で実行されるプログラムは、読取部１０８がＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-ROM）などの記憶媒体１０９から読出す。そして、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０４は、ＣＰＵ１０１でプログラムが実行される際の一時的な作業領域となる。また、ＲＡＭ１０４は、以下の処理で一時的な記憶領域となるバッファともなる。ユーザは、キーボードやマウス等の入力部１０５から情報や指示を入力する。また、カメラ２から受付けた画像やその処理結果等は表示部１０６に表示される。なお、図１に示される構成は一般的なパーソナルコンピュータの構成であって、ＰＣ１の構成は図１に示される構成に限定されない。
【００２１】
また、カメラ２は、画像を取得してＰＣ１に入力する手段を備える一般的な装置であって、ビデオ等のその他の装置であっても構わない。
【００２２】
このような画像処理システムにおいては、以下の画像処理が実行され、カメラ２で取得した画像からエッジ画像が作成され、さらにそのエッジ画像が二値化される。図２は、本実施の形態における画像処理システムにおいて実行される処理を示すフローチャートであって、ＰＣ１のＣＰＵ１０１が、ＨＤＤ１０２またはＲＯＭ１０３に記憶されているプログラム、あるいは読取部１０８が記憶媒体１０９から取得したプログラムを読込んで、ＲＡＭ１０４上で実行することによって実現される。
【００２３】
図２を参照して、始めにＰＣ１のＣＰＵ１０１は、カメラＩ／Ｆ１０７を介してカメラ２より画像ＯＩ（ｘ，ｙ）の入力を受付ける（Ｓ１）。ここでカメラ２から入力される入力画像ＯＩ（ｘ，ｙ）は、カラー画像もしくは階調画像のいずれかの画像である。
【００２４】
次に、ＣＰＵ１０１は、プログラムを実行することで、入力画像ＯＩ（ｘ，ｙ）を階調画像ＧＩ（ｘ，ｙ）に変換する（Ｓ２）。ステップＳ２においては、入力画像ＯＩ（ｘ，ｙ）がカラー画像である場合、以下の（１）式に示される計算を入力画像ＯＩ（ｘ，ｙ）の各画素について行なうことで、入力画像ＯＩ（ｘ，ｙ）を階調画像ＧＩ（ｘ，ｙ）に変換する。
【００２５】
ただし、（ｘ，ｙ）は画像内の画素位置を示す座標であり、ＲＯＩ（ｘ，ｙ）はカラー画像である入力画像ＯＩ（ｘ，ｙ）のＲプレーン、ＢＯＩ（ｘ，ｙ）はカラー画像である入力画像ＯＩ（ｘ，ｙ）のＢプレーン、ＧＯＩ（ｘ，ｙ）はカラー画像である入力画像ＯＩ（ｘ，ｙ）のＧプレーンをそれぞれ表わす。
【００２６】
なお、ステップＳ１で入力された入力画像ＯＩ（ｘ，ｙ）がすでに階調画像ＧＩ（ｘ，ｙ）である場合には、ステップＳ２においてこのような処理を行なわず、次のステップに処理を進める。
【００２７】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２で変換された階調画像ＧＩ（ｘ，ｙ）からエッジ成分を抽出して、エッジ画像ＥＩ（ｘ，ｙ）を作成する（Ｓ３）。ステップＳ３でのエッジ画像ＥＩ（ｘ，ｙ）の作成方法は、従来からある様々な方法を用いることができ、本発明において限定されるものではない。たとえば、以下の（２）に示される計算を階調画像ＧＩ（ｘ，ｙ）の各画素について行なう方法が挙げられる。
【００２８】
【数１】
【００２９】
上述の作成方法は、一般によく知られている方法で、隣接画素間の差分値をエッジ成分として抽出する方法である。
【００３０】
また、他の作成方法として、以下の（３）式に示されるＳＯＢＥＬオペレータを用いた方法や、以下の（４）式に示されるＰＲＥＷＩＴＴオペレータを用いた方法であるエッジ成分の抽出方法などを用いても、同様にエッジ画像ＥＩ（ｘ，ｙ）を作成することができる。また、以下の方法以外の他のエッジ成分の抽出方法を用いてエッジ画像ＥＩ（ｘ，ｙ）を作成しても同等の効果を得ることができる。
【００３１】
【数２】
【００３２】
ただし、ＥＩx（ｘ，ｙ），ＥＩy（ｘ，ｙ）は、それぞれＸ方向のエッジ成分を抽出したエッジ画像、Ｙ方向のエッジ成分を抽出したエッジ画像を表わす。
【００３３】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３で作成したエッジ画像ＥＩ（ｘ，ｙ）に対して平滑化処理を行ない、エッジ平滑化画像ＥＨＩ（ｘ，ｙ）を作成する（Ｓ４）。ステップＳ４では、平均化フィルタを用いてエッジ平滑化画像ＥＨＩ（ｘ，ｙ）を作成する。具体的には、以下の（５）式に示される７画素×７画素の平均化フィルタを用いる方法が挙げられる。
【００３４】
【数３】
【００３５】
なお、ステップＳ４でのエッジ平滑化画像ＥＨＩ（ｘ，ｙ）の作成方法は上述の（５）式に示される方法に限定されず、異なるフィルタサイズの平均化フィルタを用いても同様である。フィルタサイズは、大きいほどエッジ画像ＥＩ（ｘ，ｙ）をより平滑化することができるというメリットがあるが、その反面、演算量が多くなるというデメリットもある。そこで、本願出願人らの研究の結果、フィルタサイズは、５画素×５画素〜１１画素×１１画素が適切であり、より好ましくは、上述の（５）式に示される７画素×７画素である。
【００３６】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３で作成したエッジ画像ＥＩ(ｘ，ｙ）と、ステップＳ４で作成したエッジ平滑化画像ＥＨＩ（ｘ，ｙ）との差分Ｄｉｆｆを、以下の（６）式にしたがって計算する（Ｓ５）。
【００３７】
Ｄｉｆｆ＝ＥＩ(ｘ，ｙ）−ＥＨＩ（ｘ，ｙ） …（６）
そして、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ５で計算した差分Ｄｉｆｆの値に応じてエッジ画像ＥＩ(ｘ，ｙ）を二値化して、エッジ二値化画像ＥＢ(ｘ，ｙ）を作成する（Ｓ６）。ここでは、差分Ｄｉｆｆの値が予め設定したしきい値ＴＨよりも大きい画素をエッジ部とすることによってエッジ二値化画像ＥＢ(ｘ，ｙ）を作成する。
【００３８】
以上で、ＰＣ１における画像処理が終了し、カメラ２から取得した画像からエッジ二値化画像を得ることができる。
【００３９】
なお、ステップＳ５で計算される差分Ｄｉｆｆの値は、濃淡差は小さいがエッジ部として抽出したい部分の値が比較的大きくなり、逆に、濃淡が緩やかに変化する濃淡差が山形である部分では、非常に小さくなる傾向がある。そこで、次に、上述の画像処理についての具体例を挙げ、このような現象について説明する。なお、以下の説明では、入力画像を便宜上１次元であるものとしているが、２次元であっても同様であることを容易に確認することができる。
【００４０】
ＰＣ１が、上述のステップＳ１で、先に述べた図９に示される画像を、すなわち、濃淡差が大きい画像Ａ−１と、濃淡差が小さい画像Ｂ−１と、濃淡が緩やかで濃淡差が山形に変化する画像Ｃ−１とを、入力画像としてカメラ２から取得した場合、ＰＣ１のＣＰＵ１０１は、上述のステップＳ３で、各入力画像Ａ−１，Ｂ−１，Ｃ−１の隣接画素間の差分を計算してエッジ成分を抽出し、図３に示される各エッジ画像Ａ−４，Ｂ−４，Ｃ−４を作成する。
【００４１】
次に、ＰＣ１のＣＰＵ１０１は、上述のステップＳ４で、各エッジ画像Ａ−４，Ｂ−４，Ｃ−４に対して７画素近傍で平均化し、図４に示される各エッジ平滑化画像Ａ−５，Ｂ−５，Ｃ−５を作成する。
【００４２】
さらに、ＰＣ１のＣＰＵ１０１は、上述のステップＳ５で、各エッジ画像Ａ−４，Ｂ−４，Ｃ−４から各エッジ平滑化画像Ａ−５，Ｂ−５，Ｃ−５を減算して、図５に示される減算結果Ａ−６，Ｂ−６，Ｃ−６を得る。すなわち、
（Ａ−６）＝（Ａ−４）−（Ａ−５）
（Ｂ−６）＝（Ｂ−４）−（Ｂ−５）
（Ｃ−６）＝（Ｃ−４）−（Ｃ−５）
を計算して減算結果を得る。
【００４３】
ここで、エッジ画像Ｂ−４の▲７▼をエッジ部として抽出するために、たとえばしきい値を１８に設定すると、エッジ画像Ａ−４においては、▲５▼〜▲７▼がエッジ部として抽出され、エッジ部が太くなってしまう。
【００４４】
一方、減算結果Ｂ−６に基づいて入力画像Ｂ−１の▲７▼の部分をエッジ部として抽出するために、たとえばしきい値ＴＨを１５に設定すると、減算結果Ａ−６に基づいて、入力画像Ａ−１においては▲７▼だけがエッジ部として抽出され、濃淡差が小さい部分も大きい部分も適切にエッジ部を抽出することができている。また、このとき、減算結果Ｃ−６においては、いずれの画素もしきい値ＴＨ＝１５を大きく下回っているため、濃淡が緩やかに変化する濃淡差が山形の部分では、エッジ部が抽出されない。
【００４５】
このことは、図６および図７を用いて説明できる。すなわち、入力画像の濃淡差がある場合、図６に示されるように、エッジ画像の画素数の変化が大きい。そのため、エッジ画像の画素数の高い部分、すなわちエッジ部分は、エッジ平滑化画像との差が大きくなる。そのため、エッジ画像とエッジ平滑化画像との差分に対して所定のしきい値を設定することで、エッジ部分を抽出することができる。
【００４６】
一方、入力画像の濃淡が緩やかに変化する場合、図７に示されるように、エッジ画像の画素数の変化が小さい。そのため、エッジ画像とエッジ平滑化画像との差分が極めて小さくなり、エッジ画像とエッジ平滑化画像との差分に対して所定のしきい値を設定することで、このような濃淡が緩やかな変化するときの山形の頂部分をエッジ部分として抽出しないようにすることができる。
【００４７】
このように、エッジ画像とエッジ平滑化画像との差分に基づいてエッジを二値化する方法を用いると、濃淡差が大きい部分を、エッジ部を太くすることなく抽出することが可能である。また、濃淡が緩やかに変化するときの山形の頂部分をエッジとして抽出しないので、より高精度にエッジ部を抽出することが可能である。
【００４８】
なお、上述の実施の形態においては、ステップＳ２およびステップＳ３においてカラー画像を階調画像に変換してからエッジ成分の抽出を行なうものとして説明したが、カラー画像のＲＧＢ各プレーンにおいて、ステップＳ３の処理を行なうことによってエッジ成分を抽出しても同等の効果を得ることができる。
【００４９】
さらに、上述の実施の形態においては、カメラ２から取得した画像に対してＰＣ１で画像処理を行なうものとして説明したが、カメラ２が図８に示す構成である場合、カメラ２において画像処理が行なわれてもよい。すなわち、図８を参照して、カメラ２がＣＰＵ２０１によって制御され、撮像部２０４で撮影した画像の処理を行なう場合、制御部２０１でプログラムを実行することによって上述の画像処理が行なわれてもよい。この場合、カメラ２のＣＰＵ２０１で実行されるプログラムは、記憶部であるＲＯＭ２０２に記憶される。そして、ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１でプログラムが実行される際の一時的な作業領域となる。ユーザは、ボタン等からなる操作部２０５から情報や指示を入力する。また、撮像部２０４で撮影された画像やその処理結果等は出力部２０６から出力される。出力部２０６は、液晶パネルなどからなる表示部であってもよいし、他の装置にデータを送出するＩ／Ｆであってもよい。なお、図８に示される構成は一般的なデジタルカメラなどの構成であって、この場合のカメラ２の構成は、図８に示される構成に限定されない。
【００５０】
さらに、上述の画像処理装置であるＰＣ１あるいはカメラ２が行なう画像処理方法を、プログラムとして提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭおよびメモリカードなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。
【００５１】
提供されるプログラム製品は、ハードディスクなどのプログラム格納部にインストールされて実行される。なお、プログラム製品は、プログラム自体と、プログラムが記録された記録媒体とを含む。
【００５２】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本実施の形態における画像処理システムの構成の具体例を示す図である。
【図２】 本実施の形態における画像処理システムにおいて実行される処理を示すフローチャートである。
【図３】 エッジ画像の具体例を示す図である。
【図４】 入力画像に対して７画素近傍で平均化したエッジ平滑化画像の具体例を示す図である。
【図５】 エッジ画像からエッジ平滑化画像を減じた減算結果の具体例を示す図である。
【図６】 エッジ部抽出の原理を説明する図である。
【図７】 エッジ部抽出の原理を説明する図である。
【図８】 カメラ２が画像処理を行なう場合の、カメラ２の構成の具体例を示す図である。
【図９】 入力画像の具体例を示す図である。
【図１０】 入力画像に対して７画素近傍で平均化したエッジ平滑化画像の具体例を示す図である。
【図１１】 入力画像からエッジ平滑化画像を減じた減算結果の具体例を示す図である。
【符号の説明】
１ ＰＣ、２ カメラ、１０１ ＰＣのＣＰＵ、１０２ ＨＤＤ、１０３ ＰＣのＲＯＭ、１０４ ＰＣのＲＡＭ、１０５ 入力部、１０６ 表示部、１０７カメラＩ／Ｆ、１０８ 読取部、１０９ 記録媒体、２０１ カメラのＣＰＵ、２０２ カメラのＲＯＭ、２０３ カメラのＲＡＭ、２０４ 撮像部、２０５操作部、２０６ 出力部。
【発明の属する技術分野】
この発明は画像処理プログラム、画像処理装置、および撮影装置に関し、特に、高精度にエッジ部を抽出することが可能な画像処理プログラム、画像処理装置、および撮影装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、カメラなどから入力された画像よりエッジ成分を抽出した画像（以下、エッジ画像という）の各画素に対して、予め設定したしきい値との大小関係を比較することによってエッジ部と非エッジ部とを切り分けた画像（以下、エッジ二値画像という）を作成する技術が提案されている。このような技術において、しきい値を大きく設定すると、入力画像においてエッジ部として抽出した部分が薄い線のように濃淡差が小さい場合に、エッジ部として抽出できないといった問題があった。逆に、しきい値を小さく設定すると、入力画像の濃淡差が小さい部分をエッジ部として抽出することはできるが、もともとエッジ部として適正に抽出されていたエッジ成分の周辺に存在するエッジ成分が、エッジ部として抽出されてしまう可能性が高くなるため、抽出さえるエッジ部が太くなってしまうといった問題があった。また、薄い線を抽出するだけでなく、ノイズ成分をエッジ部として抽出する可能性が高くなるといった問題もあった。このように、両者の問題を同時に解決できるような適正なしきい値を決定することが極めて難しいといった問題があった。
【０００３】
そこで、特許文献１は、入力画像を平滑化した画像（以下、平滑化画像という）を入力画像から減算した結果に基づいてエッジ成分を抽出し、そのエッジ成分を所定のしきい値で二値化することによって、エッジ部と非エッジ部とを切り分ける画像処理方法を開示している。
【０００４】
この、特許文献１で開示されている画像処理方法について、具体的に説明する。
【０００５】
図９に、入力画像の具体例として、濃淡差が大きい画像Ａ−１と、濃淡差が小さい画像Ｂ−１と、濃淡が緩やかで濃淡差が山形に変化する画像Ｃ−１とを示す。特許文献１で開示されている画像処理方法は、始めに、入力画像に平均化フィルタを用いて平滑化する。図９に示される入力画像に対して７画素近傍で平均化したエッジ平滑化画像Ａ−２，Ｂ−２，Ｃ−２を図１０に示す。
【０００６】
次に、特許文献１で開示されている画像処理方法は、入力画像（あるいは輪郭抽出用画像）と平滑化画像との差分を算出する。図９に示される入力画像Ａ−１，Ｂ−１，Ｃ−１から図１０に示される平滑化画像Ａ−２，Ｂ−２，Ｃ−２をそれぞれ減算した減算結果Ａ−３，Ｂ−３，Ｃ−３を図１１に示す。
【０００７】
また、特許文献２は、入力画像からエッジ画像を作成して、そのエッジ画像のエッジ成分の平均値と標準偏差とを用いてエッジ二値化画像を作成する方法について開示している。
【０００８】
【特許文献１】
特開２０００−１３６０７号公報
【０００９】
【特許文献２】
特開２００２−１７５５３４号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の特許文献１に開示されている方法では、入力画像に濃淡が緩やかに変化する濃淡差が山形の場所が含まれている場合、エッジとして抽出したくないその山形の頂部分をエッジ部として抽出してしまうという問題があった。具体的には、図１１に示される減算結果Ｂ−３に基づいて▲７▼の部分をエッジ部として抽出するために、たとえばしきい値を８に設定すると、減算結果Ａ−３に基づいて、入力画像Ａ−１においては▲７▼，▲８▼がエッジ部として抽出されるため、抽出されるエッジ部が若干太くなってしまうという問題があった。エッジ部が太く検出されると、物体の正確な位置の検出が難しくなる場合がある。さらに、このとき、減算結果Ｃ−３においては▲５▼〜▲７▼がしきい値８を上回っているため、入力画像Ｃ−１においては、濃淡が緩やかに変化する濃淡差が山形の部分であるにも関わらず、当該部分をエッジ部として抽出してしまうという問題があった。
【００１１】
また、特許文献２で開示されている方法でも、濃淡差が大きい部分が多く含まれる入力画像において、その中に存在する薄い線のような濃淡差が小さい部分をエッジ部として抽出することは困難であるという問題があった。
【００１２】
本発明はこのような問題に鑑みてなされたものであって、高精度にエッジ部を抽出することが可能な画像処理プログラム、画像処理装置、および撮影装置を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明のある局面に従うと、画像処理プログラムは、入力画像に基づいて作成されたエッジ画像を平滑化して、エッジ平滑化画像を作成するエッジ平滑化画像作成ステップと、エッジ画像と、作成されたエッジ平滑化画像との差分を算出する差分算出ステップと、算出された差分に基づいて、エッジ画像を二値化する二値化ステップとをコンピュータに実行させる。
【００１４】
また、上述のエッジ平滑化画像作成ステップは、５画素×５画素〜１１画素×１１画素の平均化フィルタを用いてエッジ画像を平滑化することが望ましい。
【００１５】
本発明の他の局面に従うと、画像処理装置は、画像を取得する取得手段と、取得した画像からエッジを抽出したエッジ画像を作成するエッジ画像作成手段と、作成したエッジ画像を平滑化して、エッジ平滑化画像を作成するエッジ平滑化画像作成手段と、作成されたエッジ画像と、作成されたエッジ平滑化画像との差分を算出する差分算出手段と、算出された差分に基づいて、エッジ画像を二値化する二値化手段とを備える。
【００１６】
また、上述のエッジ平滑化画像作成手段は、５画素×５画素〜１１画素×１１画素の平均化フィルタを用いてエッジ画像を平滑化することが望ましい。
【００１７】
本発明のさらに他の局面に従うと、撮影装置は、被写体を撮影する撮像手段と、撮影された画像からエッジを抽出したエッジ画像を作成するエッジ画像作成手段と、作成したエッジ画像を平滑化して、エッジ平滑化画像を作成するエッジ平滑化画像作成手段と、作成されたエッジ画像と、作成されたエッジ平滑化画像との差分を算出する差分算出手段と、算出された差分に基づいて、エッジ画像を二値化する二値化手段とを備える。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品および構成要素には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがってそれらについての詳細な説明は繰返さない。
【００１９】
図１は、本実施の形態における画像処理システムの構成の具体例を示す図である。図１を参照して、本実施の形態における画像処理システムは、画像をパーソナルコンピュータなどの画像処理装置（以下、ＰＣという）１に対して入力するカメラ２と、カメラ２から取得した画像を処理するＰＣ１とを含んで構成される。
【００２０】
さらに図１を参照して、画像処理装置であるＰＣ１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１によって制御され、カメラＩ／Ｆ（インタフェース）１０７（画像キャプチャ部とも言われる）を介してカメラ２から入力された画像の処理を行なう。ＣＰＵ１０１で実行されるプログラムは、記憶部であるＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０２またはＲＯＭ（Read Only Memory）１０３に記憶される。あるいは、ＣＰＵ１０１で実行されるプログラムは、読取部１０８がＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-ROM）などの記憶媒体１０９から読出す。そして、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０４は、ＣＰＵ１０１でプログラムが実行される際の一時的な作業領域となる。また、ＲＡＭ１０４は、以下の処理で一時的な記憶領域となるバッファともなる。ユーザは、キーボードやマウス等の入力部１０５から情報や指示を入力する。また、カメラ２から受付けた画像やその処理結果等は表示部１０６に表示される。なお、図１に示される構成は一般的なパーソナルコンピュータの構成であって、ＰＣ１の構成は図１に示される構成に限定されない。
【００２１】
また、カメラ２は、画像を取得してＰＣ１に入力する手段を備える一般的な装置であって、ビデオ等のその他の装置であっても構わない。
【００２２】
このような画像処理システムにおいては、以下の画像処理が実行され、カメラ２で取得した画像からエッジ画像が作成され、さらにそのエッジ画像が二値化される。図２は、本実施の形態における画像処理システムにおいて実行される処理を示すフローチャートであって、ＰＣ１のＣＰＵ１０１が、ＨＤＤ１０２またはＲＯＭ１０３に記憶されているプログラム、あるいは読取部１０８が記憶媒体１０９から取得したプログラムを読込んで、ＲＡＭ１０４上で実行することによって実現される。
【００２３】
図２を参照して、始めにＰＣ１のＣＰＵ１０１は、カメラＩ／Ｆ１０７を介してカメラ２より画像ＯＩ（ｘ，ｙ）の入力を受付ける（Ｓ１）。ここでカメラ２から入力される入力画像ＯＩ（ｘ，ｙ）は、カラー画像もしくは階調画像のいずれかの画像である。
【００２４】
次に、ＣＰＵ１０１は、プログラムを実行することで、入力画像ＯＩ（ｘ，ｙ）を階調画像ＧＩ（ｘ，ｙ）に変換する（Ｓ２）。ステップＳ２においては、入力画像ＯＩ（ｘ，ｙ）がカラー画像である場合、以下の（１）式に示される計算を入力画像ＯＩ（ｘ，ｙ）の各画素について行なうことで、入力画像ＯＩ（ｘ，ｙ）を階調画像ＧＩ（ｘ，ｙ）に変換する。
【００２５】
【００２６】
なお、ステップＳ１で入力された入力画像ＯＩ（ｘ，ｙ）がすでに階調画像ＧＩ（ｘ，ｙ）である場合には、ステップＳ２においてこのような処理を行なわず、次のステップに処理を進める。
【００２７】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ２で変換された階調画像ＧＩ（ｘ，ｙ）からエッジ成分を抽出して、エッジ画像ＥＩ（ｘ，ｙ）を作成する（Ｓ３）。ステップＳ３でのエッジ画像ＥＩ（ｘ，ｙ）の作成方法は、従来からある様々な方法を用いることができ、本発明において限定されるものではない。たとえば、以下の（２）に示される計算を階調画像ＧＩ（ｘ，ｙ）の各画素について行なう方法が挙げられる。
【００２８】
【数１】
上述の作成方法は、一般によく知られている方法で、隣接画素間の差分値をエッジ成分として抽出する方法である。
【００３０】
また、他の作成方法として、以下の（３）式に示されるＳＯＢＥＬオペレータを用いた方法や、以下の（４）式に示されるＰＲＥＷＩＴＴオペレータを用いた方法であるエッジ成分の抽出方法などを用いても、同様にエッジ画像ＥＩ（ｘ，ｙ）を作成することができる。また、以下の方法以外の他のエッジ成分の抽出方法を用いてエッジ画像ＥＩ（ｘ，ｙ）を作成しても同等の効果を得ることができる。
【００３１】
【数２】
ただし、ＥＩx（ｘ，ｙ），ＥＩy（ｘ，ｙ）は、それぞれＸ方向のエッジ成分を抽出したエッジ画像、Ｙ方向のエッジ成分を抽出したエッジ画像を表わす。
【００３３】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３で作成したエッジ画像ＥＩ（ｘ，ｙ）に対して平滑化処理を行ない、エッジ平滑化画像ＥＨＩ（ｘ，ｙ）を作成する（Ｓ４）。ステップＳ４では、平均化フィルタを用いてエッジ平滑化画像ＥＨＩ（ｘ，ｙ）を作成する。具体的には、以下の（５）式に示される７画素×７画素の平均化フィルタを用いる方法が挙げられる。
【００３４】
【数３】
なお、ステップＳ４でのエッジ平滑化画像ＥＨＩ（ｘ，ｙ）の作成方法は上述の（５）式に示される方法に限定されず、異なるフィルタサイズの平均化フィルタを用いても同様である。フィルタサイズは、大きいほどエッジ画像ＥＩ（ｘ，ｙ）をより平滑化することができるというメリットがあるが、その反面、演算量が多くなるというデメリットもある。そこで、本願出願人らの研究の結果、フィルタサイズは、５画素×５画素〜１１画素×１１画素が適切であり、より好ましくは、上述の（５）式に示される７画素×７画素である。
【００３６】
次に、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ３で作成したエッジ画像ＥＩ(ｘ，ｙ）と、ステップＳ４で作成したエッジ平滑化画像ＥＨＩ（ｘ，ｙ）との差分Ｄｉｆｆを、以下の（６）式にしたがって計算する（Ｓ５）。
【００３７】
Ｄｉｆｆ＝ＥＩ(ｘ，ｙ）−ＥＨＩ（ｘ，ｙ） …（６）
そして、ＣＰＵ１０１は、ステップＳ５で計算した差分Ｄｉｆｆの値に応じてエッジ画像ＥＩ(ｘ，ｙ）を二値化して、エッジ二値化画像ＥＢ(ｘ，ｙ）を作成する（Ｓ６）。ここでは、差分Ｄｉｆｆの値が予め設定したしきい値ＴＨよりも大きい画素をエッジ部とすることによってエッジ二値化画像ＥＢ(ｘ，ｙ）を作成する。
【００３８】
以上で、ＰＣ１における画像処理が終了し、カメラ２から取得した画像からエッジ二値化画像を得ることができる。
【００３９】
なお、ステップＳ５で計算される差分Ｄｉｆｆの値は、濃淡差は小さいがエッジ部として抽出したい部分の値が比較的大きくなり、逆に、濃淡が緩やかに変化する濃淡差が山形である部分では、非常に小さくなる傾向がある。そこで、次に、上述の画像処理についての具体例を挙げ、このような現象について説明する。なお、以下の説明では、入力画像を便宜上１次元であるものとしているが、２次元であっても同様であることを容易に確認することができる。
【００４０】
ＰＣ１が、上述のステップＳ１で、先に述べた図９に示される画像を、すなわち、濃淡差が大きい画像Ａ−１と、濃淡差が小さい画像Ｂ−１と、濃淡が緩やかで濃淡差が山形に変化する画像Ｃ−１とを、入力画像としてカメラ２から取得した場合、ＰＣ１のＣＰＵ１０１は、上述のステップＳ３で、各入力画像Ａ−１，Ｂ−１，Ｃ−１の隣接画素間の差分を計算してエッジ成分を抽出し、図３に示される各エッジ画像Ａ−４，Ｂ−４，Ｃ−４を作成する。
【００４１】
次に、ＰＣ１のＣＰＵ１０１は、上述のステップＳ４で、各エッジ画像Ａ−４，Ｂ−４，Ｃ−４に対して７画素近傍で平均化し、図４に示される各エッジ平滑化画像Ａ−５，Ｂ−５，Ｃ−５を作成する。
【００４２】
さらに、ＰＣ１のＣＰＵ１０１は、上述のステップＳ５で、各エッジ画像Ａ−４，Ｂ−４，Ｃ−４から各エッジ平滑化画像Ａ−５，Ｂ−５，Ｃ−５を減算して、図５に示される減算結果Ａ−６，Ｂ−６，Ｃ−６を得る。すなわち、
（Ａ−６）＝（Ａ−４）−（Ａ−５）
（Ｂ−６）＝（Ｂ−４）−（Ｂ−５）
（Ｃ−６）＝（Ｃ−４）−（Ｃ−５）
を計算して減算結果を得る。
【００４３】
ここで、エッジ画像Ｂ−４の▲７▼をエッジ部として抽出するために、たとえばしきい値を１８に設定すると、エッジ画像Ａ−４においては、▲５▼〜▲７▼がエッジ部として抽出され、エッジ部が太くなってしまう。
【００４４】
一方、減算結果Ｂ−６に基づいて入力画像Ｂ−１の▲７▼の部分をエッジ部として抽出するために、たとえばしきい値ＴＨを１５に設定すると、減算結果Ａ−６に基づいて、入力画像Ａ−１においては▲７▼だけがエッジ部として抽出され、濃淡差が小さい部分も大きい部分も適切にエッジ部を抽出することができている。また、このとき、減算結果Ｃ−６においては、いずれの画素もしきい値ＴＨ＝１５を大きく下回っているため、濃淡が緩やかに変化する濃淡差が山形の部分では、エッジ部が抽出されない。
【００４５】
このことは、図６および図７を用いて説明できる。すなわち、入力画像の濃淡差がある場合、図６に示されるように、エッジ画像の画素数の変化が大きい。そのため、エッジ画像の画素数の高い部分、すなわちエッジ部分は、エッジ平滑化画像との差が大きくなる。そのため、エッジ画像とエッジ平滑化画像との差分に対して所定のしきい値を設定することで、エッジ部分を抽出することができる。
【００４６】
一方、入力画像の濃淡が緩やかに変化する場合、図７に示されるように、エッジ画像の画素数の変化が小さい。そのため、エッジ画像とエッジ平滑化画像との差分が極めて小さくなり、エッジ画像とエッジ平滑化画像との差分に対して所定のしきい値を設定することで、このような濃淡が緩やかな変化するときの山形の頂部分をエッジ部分として抽出しないようにすることができる。
【００４７】
このように、エッジ画像とエッジ平滑化画像との差分に基づいてエッジを二値化する方法を用いると、濃淡差が大きい部分を、エッジ部を太くすることなく抽出することが可能である。また、濃淡が緩やかに変化するときの山形の頂部分をエッジとして抽出しないので、より高精度にエッジ部を抽出することが可能である。
【００４８】
なお、上述の実施の形態においては、ステップＳ２およびステップＳ３においてカラー画像を階調画像に変換してからエッジ成分の抽出を行なうものとして説明したが、カラー画像のＲＧＢ各プレーンにおいて、ステップＳ３の処理を行なうことによってエッジ成分を抽出しても同等の効果を得ることができる。
【００４９】
さらに、上述の実施の形態においては、カメラ２から取得した画像に対してＰＣ１で画像処理を行なうものとして説明したが、カメラ２が図８に示す構成である場合、カメラ２において画像処理が行なわれてもよい。すなわち、図８を参照して、カメラ２がＣＰＵ２０１によって制御され、撮像部２０４で撮影した画像の処理を行なう場合、制御部２０１でプログラムを実行することによって上述の画像処理が行なわれてもよい。この場合、カメラ２のＣＰＵ２０１で実行されるプログラムは、記憶部であるＲＯＭ２０２に記憶される。そして、ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１でプログラムが実行される際の一時的な作業領域となる。ユーザは、ボタン等からなる操作部２０５から情報や指示を入力する。また、撮像部２０４で撮影された画像やその処理結果等は出力部２０６から出力される。出力部２０６は、液晶パネルなどからなる表示部であってもよいし、他の装置にデータを送出するＩ／Ｆであってもよい。なお、図８に示される構成は一般的なデジタルカメラなどの構成であって、この場合のカメラ２の構成は、図８に示される構成に限定されない。
【００５０】
さらに、上述の画像処理装置であるＰＣ１あるいはカメラ２が行なう画像処理方法を、プログラムとして提供することもできる。このようなプログラムは、コンピュータに付属するフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＲＯＭおよびメモリカードなどのコンピュータ読取り可能な記録媒体にて記録させて、プログラム製品として提供することもできる。あるいは、コンピュータに内蔵するハードディスクなどの記録媒体にて記録させて、プログラムを提供することもできる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。
【００５１】
提供されるプログラム製品は、ハードディスクなどのプログラム格納部にインストールされて実行される。なお、プログラム製品は、プログラム自体と、プログラムが記録された記録媒体とを含む。
【００５２】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本実施の形態における画像処理システムの構成の具体例を示す図である。
【図２】 本実施の形態における画像処理システムにおいて実行される処理を示すフローチャートである。
【図３】 エッジ画像の具体例を示す図である。
【図４】 入力画像に対して７画素近傍で平均化したエッジ平滑化画像の具体例を示す図である。
【図５】 エッジ画像からエッジ平滑化画像を減じた減算結果の具体例を示す図である。
【図６】 エッジ部抽出の原理を説明する図である。
【図７】 エッジ部抽出の原理を説明する図である。
【図８】 カメラ２が画像処理を行なう場合の、カメラ２の構成の具体例を示す図である。
【図９】 入力画像の具体例を示す図である。
【図１０】 入力画像に対して７画素近傍で平均化したエッジ平滑化画像の具体例を示す図である。
【図１１】 入力画像からエッジ平滑化画像を減じた減算結果の具体例を示す図である。
【符号の説明】
１ ＰＣ、２ カメラ、１０１ ＰＣのＣＰＵ、１０２ ＨＤＤ、１０３ ＰＣのＲＯＭ、１０４ ＰＣのＲＡＭ、１０５ 入力部、１０６ 表示部、１０７カメラＩ／Ｆ、１０８ 読取部、１０９ 記録媒体、２０１ カメラのＣＰＵ、２０２ カメラのＲＯＭ、２０３ カメラのＲＡＭ、２０４ 撮像部、２０５操作部、２０６ 出力部。
Claims (5)
- 入力画像に基づいて作成されたエッジ画像を平滑化して、エッジ平滑化画像を作成するエッジ平滑化画像作成ステップと、
前記エッジ画像と、前記作成されたエッジ平滑化画像との差分を算出する差分算出ステップと、
前記算出された差分に基づいて、前記エッジ画像を二値化する二値化ステップとをコンピュータに実行させる、画像処理プログラム。 - 前記エッジ平滑化画像作成ステップは、５画素×５画素〜１１画素×１１画素の平均化フィルタを用いて前記エッジ画像を平滑化することを特徴とする、請求項１に記載の画像処理プログラム。
- 画像を取得する取得手段と、
前記取得した画像からエッジを抽出したエッジ画像を作成するエッジ画像作成手段と、
前記作成したエッジ画像を平滑化して、エッジ平滑化画像を作成するエッジ平滑化画像作成手段と、
前記作成されたエッジ画像と、前記作成されたエッジ平滑化画像との差分を算出する差分算出手段と、
前記算出された差分に基づいて、前記エッジ画像を二値化する二値化手段とを備える、画像処理装置。 - 前記エッジ平滑化画像作成手段は、５画素×５画素〜１１画素×１１画素の平均化フィルタを用いて前記エッジ画像を平滑化することを特徴とする、請求項３に記載の画像処理装置。
- 被写体を撮影する撮像手段と、
前記撮影された画像からエッジを抽出したエッジ画像を作成するエッジ画像作成手段と、
前記作成したエッジ画像を平滑化して、エッジ平滑化画像を作成するエッジ平滑化画像作成手段と、
前記作成されたエッジ画像と、前記作成されたエッジ平滑化画像との差分を算出する差分算出手段と、
前記算出された差分に基づいて、前記エッジ画像を二値化する二値化手段とを備える、撮影装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003080314A JP3772845B2 (ja) | 2003-03-24 | 2003-03-24 | 画像処理プログラム、画像処理装置、および撮影装置 |
| US10/601,965 US7298918B2 (en) | 2003-03-24 | 2003-06-23 | Image processing apparatus capable of highly precise edge extraction |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003080314A JP3772845B2 (ja) | 2003-03-24 | 2003-03-24 | 画像処理プログラム、画像処理装置、および撮影装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2004287940A JP2004287940A (ja) | 2004-10-14 |
| JP3772845B2 true JP3772845B2 (ja) | 2006-05-10 |
Family
ID=32984926
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2003080314A Expired - Fee Related JP3772845B2 (ja) | 2003-03-24 | 2003-03-24 | 画像処理プログラム、画像処理装置、および撮影装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US7298918B2 (ja) |
| JP (1) | JP3772845B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005045404A (ja) * | 2003-07-24 | 2005-02-17 | Ricoh Co Ltd | 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム |
| JP2007189657A (ja) * | 2005-12-16 | 2007-07-26 | Fuji Xerox Co Ltd | 画像評価装置、画像評価方法及びプログラム |
| US20110018961A1 (en) * | 2009-07-24 | 2011-01-27 | Huboro Co., Ltd. | Video call device and method |
| TWI384418B (zh) * | 2009-11-11 | 2013-02-01 | Ind Tech Res Inst | 採用區域架構之影像處理方法及系統 |
| CN111208820B (zh) * | 2020-01-09 | 2023-01-03 | 上海逍遨软件科技有限公司 | 人工智能大数据下粒子化无人车组、控制方法及介质 |
Family Cites Families (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2600504B2 (ja) * | 1991-01-25 | 1997-04-16 | 日本ビクター株式会社 | 動きベクトル検出回路 |
| JP3253125B2 (ja) * | 1991-07-04 | 2002-02-04 | 株式会社東芝 | カラー画像読取り補正装置 |
| US5712474A (en) * | 1993-09-29 | 1998-01-27 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus for correcting blurring of an image photographed by a video camera |
| WO1996008919A1 (en) * | 1994-09-12 | 1996-03-21 | Philips Electronics N.V. | System and method for enhancing the sharpness of a colour image |
| US6141446A (en) * | 1994-09-21 | 2000-10-31 | Ricoh Company, Ltd. | Compression and decompression system with reversible wavelets and lossy reconstruction |
| WO1998055916A1 (en) * | 1997-06-06 | 1998-12-10 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Noise reduction in an image |
| JP3120767B2 (ja) * | 1998-01-16 | 2000-12-25 | 日本電気株式会社 | 外観検査装置、外観検査方法及び外観検査プログラムを記録した記録媒体 |
| JP2000013607A (ja) | 1998-06-25 | 2000-01-14 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | ボカシ処理を利用した画像処理 |
| JP2000293696A (ja) * | 1999-04-07 | 2000-10-20 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 画像認識装置 |
| US6674880B1 (en) * | 1999-11-24 | 2004-01-06 | Confirma, Inc. | Convolution filtering of similarity data for visual display of enhanced image |
| JP3589293B2 (ja) | 2000-12-06 | 2004-11-17 | 住友電気工業株式会社 | 道路の白線検出方法 |
| US6842538B2 (en) * | 2001-03-23 | 2005-01-11 | Shih-Jong J. Lee | Automatic detection of alignment or registration marks |
| US6819790B2 (en) * | 2002-04-12 | 2004-11-16 | The University Of Chicago | Massive training artificial neural network (MTANN) for detecting abnormalities in medical images |
-
2003
- 2003-03-24 JP JP2003080314A patent/JP3772845B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2003-06-23 US US10/601,965 patent/US7298918B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US7298918B2 (en) | 2007-11-20 |
| JP2004287940A (ja) | 2004-10-14 |
| US20040190778A1 (en) | 2004-09-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3348167B2 (ja) | 画像２値化装置 | |
| JP4955096B2 (ja) | 検出装置、検出方法、検出プログラム、および記録媒体 | |
| JP4539318B2 (ja) | 画像情報の評価方法、画像情報の評価プログラム及び画像情報評価装置 | |
| JP5975598B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム | |
| US20080247649A1 (en) | Methods For Silhouette Extraction | |
| JP5301694B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよびその記録媒体 | |
| WO2023019793A1 (zh) | 一种确定方法、清洁机器人和计算机存储介质 | |
| JP4990876B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| WO2017128646A1 (zh) | 一种图像处理的方法及装置 | |
| JP3772845B2 (ja) | 画像処理プログラム、画像処理装置、および撮影装置 | |
| JP5573520B2 (ja) | 画像生成装置、撮像装置、及び画像生成プログラム | |
| JP4804382B2 (ja) | 画像処理方法、画像処理プログラムおよび画像処理装置 | |
| JP3860540B2 (ja) | エントロピーフィルタ及び該フィルタを用いた領域抽出法 | |
| JP5046243B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、およびプログラム | |
| JP3638845B2 (ja) | 画像処理装置及び方法 | |
| WO2005055144A1 (ja) | 人物顔のあご検出方法及びあご検出システム並びにあご検出プログラム | |
| RU2338252C1 (ru) | Способ предотвращения печати размытых фотографий | |
| JP2008148183A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム | |
| JP4510560B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP4230960B2 (ja) | 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム | |
| JP3198258B2 (ja) | 駐車車両検出方法およびその装置 | |
| JP3989647B2 (ja) | 画像処理方法，装置および記録媒体 | |
| JP2004030006A (ja) | 眼検出装置、眼検出プログラム、そのプログラムを記録する記録媒体及び眼検出方法 | |
| JP2006107018A (ja) | 画像解析方法及び装置、画像処理方法及びシステム、これらの動作プログラム | |
| JP4139601B2 (ja) | 導管画像作成方法およびシステム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20050613 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20060113 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20060124 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20060206 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090224 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100224 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110224 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110224 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120224 Year of fee payment: 6 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |