JP4334981B2 - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents

画像処理装置及び画像処理方法 Download PDF

Info

Publication number
JP4334981B2
JP4334981B2 JP2003390258A JP2003390258A JP4334981B2 JP 4334981 B2 JP4334981 B2 JP 4334981B2 JP 2003390258 A JP2003390258 A JP 2003390258A JP 2003390258 A JP2003390258 A JP 2003390258A JP 4334981 B2 JP4334981 B2 JP 4334981B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
start position
region
processing
pixel
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
Application number
JP2003390258A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2005149439A (ja
Inventor
和代 渡部
Original Assignee
株式会社沖データ
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社沖データ filed Critical 株式会社沖データ
Priority to JP2003390258A priority Critical patent/JP4334981B2/ja
Priority to US10/975,532 priority patent/US7330589B2/en
Publication of JP2005149439A publication Critical patent/JP2005149439A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP4334981B2 publication Critical patent/JP4334981B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11Region-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/187Segmentation; Edge detection involving region growing; involving region merging; involving connected component labelling
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/194Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20092Interactive image processing based on input by user
    • G06T2207/20096Interactive definition of curve of interest
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20092Interactive image processing based on input by user
    • G06T2207/20101Interactive definition of point of interest, landmark or seed

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

この発明は、複数の画素からなる任意の画像を、複数の領域に分割して処理を行う画像処理装置および画像処理方法に関する。
画素から構成される画像を処理する際、背景領域から被写体領域を抽出する場合等、画像を構成する画素がどの領域に属するかを決定する処理が必要になる場合がある。そのため、例えば特許文献1には、ユーザが被写体を含むように大まかに輪郭を指定し、次に画像を表示色が類似する画素群単位の複数の領域に分割し、各領域毎に、当該領域の各画素の係数値を当該画素と輪郭領域内の画素との距離に基づいて決定し、各画素の係数値の総和に応じて当該領域の重み係数を決定し、当該領域の重み係数と判定値(閾値)との大小比較の結果に応じて当該領域を輪郭領域に含めるか否かを決定する構成が開示されている。
このように、従来の領域分割処理では、今どの領域に含まれるか判断しようとしている画素を注目画素と呼ぶ時、注目画素に隣接し、既に属する領域が決定した画素集合に、注目画素が属するか否かの判断を、定数である閾値との比較により行っている。
特開平10−187936号公報
特許文献1等に記載の従来の構成では、背景領域を抽出する際に、例えば背景色がグラデーションで変化したりする場合等、同じ背景であるにもかかわらず複数の領域に細かく分割される場合がある。本発明はこのような問題に鑑みなされたものであり、同じ背景領域を複数の領域に分割することなく、1つの領域として抽出できる画像処理装置及び画像処理方法を提供することを目的とする。
上記目的を達成すべく、本発明の一つの画像処理装置は、
複数画素からなる入力画像を複数の領域に分割して処理を行う画像処理装置であって、
前記入力画像に対する複数の画像基準位置を設定するための画像基準位置設定部と、
前記画像基準位置設定部で設定された前記複数の画像基準位置の各々について個別に求められ、前記複数の画像基準位置の各々からの距離に応じて異なる複数の重みを合成することで前記入力画像に対応する合成重みの分布を算出する重み算出部と、
前記入力画像の領域分割処理の開始位置を設定する処理開始位置設定部と、
前記重み算出部により算出された前記合成重みの分布と、前記処理開始位置設定部で設定された領域分割処理の開始位置とに基づいて、前記入力画像を複数の領域に分割する領域分割処理部と
を備えることを特徴とする。
本発明の他の画像処理装置は、
複数画素からなる入力画像から背景領域を抽出する画像処理装置であって、
前記入力画像に対する画像基準位置を設定するための画像基準位置設定部と、
前記画像基準位置設定部で設定した画像基準位置に応じて前記入力画像に対応する重みの分布を算出する重み算出部と、
前記入力画像の背景抽出処理の開始位置を設定する処理開始位置設定部と、
前記重み算出部により算出された重みの分布と、前記処理開始位置設定部で設定された背景抽出処理の開始位置とに基づいて、前記入力画像から背景領域を抽出する領域分割処理部とを備え、
前記領域分割処理部は、既に抽出された背景領域と隣接する画素を注目画素と呼ぶとき、前記背景領域におけるすべての画素の画素値の平均値と前記注目画素との画素値の差が、前記重みに基づいて算出された閾値よりも小さければ、前記注目画素を前記背景領域に含め、前記差が前記閾値よりも大きければ、前記注目画素を前記背景領域に含めないことを特徴とする。
本発明によれば、同じ背景領域を複数の領域に分割することなく、1つの領域として抽出できるので、画像処理の効率・速度が向上する。
第1の実施形態
図1は本発明に係る画像処理装置の実施の形態1の構成を示すブロック図である。同図に示すように、この画像処理装置は、入力される画像データに画像形式変換等の画像入力処理を施す画像入力部1、画像入力処理の施された画像データ(例えばビットマップデータ)を保存する画像データ記憶メモリ2、入力された画像データのヘッダなどから得られる、画像の縦横の画素数などの画像情報を保存する画像情報記憶メモリ3、画像情報記憶メモリ3に保存されている画像情報を参照し、画像の4隅の画素位置を領域分割処理の処理開始位置として設定する処理開始位置設定部4、画像情報記憶メモリ3に保存されている画像情報を参照し、背景である確率が最も低いと推定される画像中心の画素位置を画像基準として設定する画像基準設定部5、設定された画像基準との位置関係に基づいて画像の各画素の重みを算出する重み算出部6、処理開始位置設定部4が設定した処理開始位置や重み算出部6が算出した重み等の領域分割処理に必要なパラメータを記憶する分割処理用パラメータ記憶メモリ7、画像データ記憶メモリ2に保持されている画像データと、領域分割処理用パラメータ記憶メモリ7に保持されているパラメータと、領域分割処理結果記憶メモリ9に保持されている、既に領域分割処理が終わっている画素の情報とを用いて領域分割処理を行う領域分割処理部8とを含む。領域分割処理部8の分割処理結果は領域分割処理結果9に保存され、領域分割処理後の他の処理を行う部分に出力される。
図2のフローチャートを参照して、第1の実施形態の画像処理装置の動作を説明する。先ず、ステップS1で画像入力処理を行った後、ステップS2で処理開始位置を設定する。本実施形態では、処理開始位置は画像の4隅であり、それらの座標位置(xstart[*],ystart[*])は、画像の幅をwidth[pix]、高さをheight[pix]とするとき、以下の関係から求めることができる。
(xstart[0],ystart[0])=(0,0) 画像左上座標位置
(xstart[1],ystart[1])=(0,height−1) 画像左下座標位置
(xstart[2],ystart[2])=(width−1,height−1) 画像右下座標位置
(xstart[3],ystart[3])=(width−1,0) 画像右上座標位置
次にステップS3で画像基準を設定する。本実施形態では、画像基準は画像の中心としており、その座標位置(xref,yref)は以下の式から求めることができる。
ref=width/2
ref=height/2
ステップS4に進み、重みを算出しようとする画素(以下、注目画素という)の重みを、ステップS3で設定した画像基準の座標位置の重みが最小となる重み分布に従い設定する(図3参照)。ここでは、画像基準の座標位置で値が最大となる正規分布f(x)を用い、以下の式に従って座標位置(i,j)の重みw(i,j)を算出する。
w(i,j)=1.0−f(x) …式(1)
ここで、該座標位置の画像基準からの距離をx(画像中心から画像隅までの距離が1.0となるよう正規化してある)とし、σを分散(定数を与える。例えば0.5)とするとき、f(x)は下記の式で表される。
f(x)=1/√(2πσ)・exp(−x/(2σ)) …式(2)
画像内の全ての画素の画素位置について重みを算出し、その値をメモリに保持する。本実施形態では画素毎に重みを算出しているが、所定数の画素で構成される領域、例えば矩形領域毎に重みを算出して処理の高速化を図ることも可能である。また、同じサイズの画像を繰り返し処理する場合などには、あらかじめ算出しておいた重みの値をテーブルなどに保持しておき、画像基準までの距離の値から注目画素の重みを読み出すことも可能である。
重み算出後、ステップS5で領域分割処理を行う。ステップS5における領域分割処理の詳細を図4に示すフローチャートを用いて説明する。尚、本実施形態ではステップS2、S3、S4の順で処理を行っているが、ステップS3、S4、S2の順序で処理を行っても差し支えない。
先ず、ステップR1で、処理開始点を設定する。入力画像に初めて領域分割処理を行う場合、設定された複数の処理開始位置(本実施形態では画像の4隅の四箇所)の中から一つを選択する。2回目以降の場合には、処理を行っていない別の処理開始位置に更新する。次にステップR2で、注目画素位置を設定する。注目画素位置は、背景領域と隣接し、かつ背景領域であるかの判断をまだ行っていない画素の中から1つを選択し、その画素の座標位置とする。
ステップR3で、座標位置(i,j)にある注目画素の重みの値w(i,j)と、基準閾値Thbase(あらかじめ定数を与えておく。例えば32)とから、注目画素の閾値Th(i,j)を以下の式に従い算出する。
Th(i,j)=w(i,j)×Thbase ・・・式(3)
ステップR4で、領域分割処理を開始後、現在の時点までに背景領域に含まれると判定された画素集合の平均画素値(Σval(x,y)/N)と、注目画素の画素値(val(i,j))との差分の絶対値diffを下記の式に従って求める。
diff=|Σval(x,y)/N−val(i,j)| …式(4)
ここで、valは座標位置の関数であって当該座標位置にある画素の画素値(例えば、RGB値など)を表し、(x,y)は領域分割処理を開始後、現在の時点までに既に背景領域に含まれると判定された画素の座標位置を表し、Nはこの既に背景領域に含まれると判定された画素の総数を表す。
次にステップR5で、上記差分の絶対値diffと閾値Th(i,j)とを比較し、差分の絶対値が閾値よりも小さければステップR6に進み、差分の絶対値が閾値以上であればステップR7に進む。
ステップR6では、注目画素は背景領域に含まれる画素と判定し、ステップR7では注目画素は背景領域には含まれない画素と判定する。
ステップR8で、領域分割処理を開始後、現在の時点までに背景領域に含まれると判定された領域に隣接する画素の中、まだ背景領域に含まれるか否かの判定を行っていない画素が残っているか否かを調べる。残っている場合はステップR2に戻り、残っていない場合はステップR9に進む。
ステップR9で、設定された複数の処理開始点の全てについて領域分割処理が終了したか否かを調べる。全ての処理開始点について領域分割処理が終了した場合にはステップR10に進み、終了していない場合はステップR1に戻る。
ステップR10で、領域分割結果の統合処理を行う。即ち、各処理開始点ついて、背景領域がそれぞれ抽出されるのでそれらを一つの同じ背景領域とする。背景領域に含まれなかった画素は非背景領域(被写体領域)とし、領域分割処理を終了する。
以上説明した第1の実施形態によれば、領域分割処理の際の判定に用いる閾値を注目画素の位置に応じて変化させ、画像の中心から離れるほど大きくするので、画像の中心付近にある被写体から遠く離れた位置にある画素を背景領域に含まれないと画素と誤判定することを防止して、背景領域が複数の領域に分割されることを防ぎ、背景領域を1つの領域として抽出することが可能となる。
第2の実施形態
通常、画像は中心部分に被写体があり、4隅が背景となっている場合が多く、第1の実施形態は、このような画像であればその4隅から領域分割処理を行うことにより、背景領域を高精度に抽出することができる。しかし、実際には背景と被写体とがこのような位置関係にない画像も存在し、その場合には期待される領域分割精度が得られない可能性がある。そこで、第2の実施形態では、以下に説明するように処理開始位置と画像基準とをユーザがマウスなどを利用して入力できるようにしている。
処理開始位置は第1の実施形態では画像の4隅の画素の位置に設定したが、図5に示すように、被写体が画像の隅にかかってしまっている場合にも対応するため、本実施形態では背景領域内の任意の位置に何点でも設定できるようにしている。また、これにより、図6に示すように、被写体に囲まれ島になった背景領域であっても、その領域内に処理開始位置を1点設定することにより、それを被写体周辺の他の背景領域と共に一つの同じ背景領域として正しく分割することができる。
また、第1の実施形態では、画像基準を画像の中心に1点設定しているが、図7に示すように被写体が互いに分離した領域に存在する画像があることも考慮し、ユーザが被写体であると判断する任意の複数の領域のそれぞれに基準点を指定できるようにしている。
図8は第2の実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図である。同図に示すように、第2の実施形態は、画像表示部210と操作入力部211とが追加され、処理開始位置設定部4、画像基準設定部5、重み算出部6がそれぞれ処理開始位置設定部204、画像基準設定部205、重み算出部206にそれぞれ変更されている点で第1の実施形態と構成が異なる。
画像表示部210はユーザが画像内容を確認できるように処理装置の画面に画像を表示するための処理を行う部分であり、操作入力部211はユーザが画面に表示された画像内容を見ながら、マウス、キーボードなどの入力装置を用いて操作するための処理を行う部分である。
処理開始位置指設定部204はユーザが画面上の画像を見ながらマウスなどで指定した画像の座標位置を処理開始位置とし、該座標位置の値を領域分割処理用パラメータ記憶メモリ5に保存する動作を実行する。画像基準設定部205はユーザが画像を見ながらマウスなどで指定した1点または複数点の画像の座標位置を画像基準とし、該座標位置の値を領域分割処理用パラメータ記憶メモリ5に保存する動作を実行する。重み算出部206は画像基準設定部205で設定した画像基準から重みを算出する動作を実行する。
次に、図9のフローチャートを参照して、第2の実施形態の画像処理装置の動作を説明する。図9のフローチャートにおけるステップS1及びS5の処理内容は図2のフローチャートにおけるステップS1及びS5と同じであるので、ここでは、ステップS202、S203、及びS204について以下に説明する。
ステップS202では処理開始位置を設定するが、本実施形態ではユーザは、画像を見て背景であると判断した領域内に処理開始位置を少なくとも1点指定するので、その座標位置を処理開始位置とする。
ステップS203では画像基準を設定するが、本実施形態ではユーザは、画像を見て被写体であると判断した領域内に画像基準を少なくとも1点指定するので、その座標位置を画像基準とする。
ステップS204では各画素に対する重みを算出するが、画像基準が1点だけ指定された場合の重み分布は図10のようになり、第1の実施形態で説明した式(1)に従い重みを算出する。画像基準が2点以上指定された場合の重み分布は図11のようになり、この場合は各画像基準を基準の位置とした重みをそれぞれ算出し、算出結果を合成する。例えば、画像基準が第1の点と第2の点の計2点指定された場合、先ず、第1の点を基準の位置とした場合の重み1と第2の点を基準の位置とした場合の重み2とを個別に算出する。重み1をw1(i,j)とし、重み2をw2(i,j)とするとき、注目画素の座標位置の重みw(i,j)を、下記の式に従い、重み1及び重み2から合成する。
w(i,j)=w1(i,j)×w2(i,j) …式(5)
画像基準を3点以上指定した場合も同様に、各点を基準位置として個別に重みを算出し、それらの積を求める。尚、積ではなく、それぞれの重みの和を注目画素の座標位置の重みw(i,j)としてもよい。また、画像基準が2点以上指定された場合には、各点を基準位置として個別に求めた重みを合成して注目画素の座標位置の重みとしているが、複数の画像基準の中から注目画素に最も近いものを選択し、選択した画像基準を基準位置として重みを算出するようにしてもよい。
本実施形態においても、同じ条件で繰り返し処理する場合などには、第1の実施形態と同様、予め算出しておいた重みの値をテーブルなどに保持してき、画像基準までの距離の値から重みの値を読み出すことが可能である。
以上説明したように、第2の実施形態によれば、ユーザが画像を見て処理開始位置と画像基準を設定すること、及び画像基準を複数点指定することができるので、画像内容に適したパラメータ設定が行え、領域分割の精度を高くすることができる。
第3の実施形態
第1及び第2の実施形態では、各座標位置の閾値Th(i,j)を決定するために用いる基準閾値Thbase、及び重み算出の際に使用する正規分布の分散σを固定値としているが、第3の実施形態ではユーザが領域分割処理結果を確認し、必要に応じて基準閾値Thbase及び分散σを調整し、領域分割処理結果に反映させられるようにしている。また、第1及び第2の実施形態では、画像基準を1点又は複数の点として指定するようにしているが、図12に示す画像のように、細長い被写体の場合など、画像基準を点で設定することが適切でない場合があるので、第3の実施形態では、画像基準を曲線として指定できるようにしている。
図13のブロック図に第3の実施形態の画像処理装置の構成を示す。同図に示すように、第3の実施形態は、領域分割処理部208、画像表示部210、操作入力部211に代えて領域分割処理部8、画像表示部310、操作入力部311を有する点で第2の実施形態と構成が異なる。
領域分割処理部308は、画像データ記憶メモリ2に保持されている画像データと、領域分割処理用パラメータ記憶メモリ7に保持されているパラメータと、領域分割処理結果記憶メモリ9に保持されている、既に領域分割処理が終わっている画素の情報と、操作入力部311を介してユーザがマウスやキーボードで入力した閾値算出用のパラメータとを用いて領域分割処理を行い、領域分割処理結果を領域分割結果記憶メモリ9に保存する動作を実行する。領域分割処理結果は画像表示部310により画面に表示される。
第3の実施形態の画像処理装置の動作を図14に示すフローチャートを参照して説明する。図14のフローチャートにおけるステップS1、S202、S203の処理内容は図9のフローチャートにおけるステップS1、S202、S203と同じであるので、ここでは、ステップS304、S305、S306の処理について説明する。
ステップS304では重み算出処理を行うが、その内容は画像基準が1点又は複数の点で指定された場合は第2の実施形態と同じである。画像基準が曲線で指定された場合、以下の処理を行う。
デジタル画像処理では、曲線は画素の集合と考えることができるので本実施形態では、曲線を構成する画素の中、注目画素に最も近い画素を求め、この画素と注目画素との間の距離をxとして前述の式(1)及び式(2)に従い重みw(i,j)を算出する。
この算出処理において、分散σは例えば0.5であるが、本実施形態においては、ユーザは領域分割結果を確認し、必要に応じてマウスやキーボードにより分散の値を変更し、領域分割処理をやり直すことが可能である。また、画像基準が1つまたは複数の点で指定された場合も同様に、ユーザは領域分割結果を確認し、必要に応じてマウスやキーボードにより分散の値を変更し、領域分割処理をやり直すことが可能である。
ステップS305では領域分割処理を行うが、その詳細を図15に示すフローチャートを参照して説明する。図15のフローチャートは、ステップR3がステップR303に変更されている点でのみ、図4のフローチャートと異なるので、ここではステップR303のみを以下に説明する。
ステップR303では、第1及び第2の実施形態と同様、座標位置(i,j)にある注目画素の重みw(i,j)の値と、基準閾値Thbase(あらかじめ定数を与えておく。例えば32)とから、注目画素の座標位置の閾値Th(i,j)を式(3)に従い算出する。
Th(i,j)=w(i,j)×Thbase ・・・式(3)
基準閾値Thbaseは第1及び第2の実施形態と同様、例えば32の定数である。但し、本実施形態では、領域分割処理をやり直す場合、基準閾値Thbaseの値はユーザがマウスやキーボードにより入力した値に設定される。
ステップS305の終了後、ステップS306に進み、領域分割処理結果が画面に表示され、ユーザはその結果を確認し、その結果で良いと判断した場合(例えばOKボタンのクリック)、処理を終了し、やり直す場合はステップS202に戻る。
第3の実施形態は、領域分割結果をユーザが確認できるように画像表示部310を設けるとともに、ユーザがその結果を見てパラメータを再設定できるように操作入力部311を設け、必要に応じてユーザが領域分割処理をやり直すことができるようにしたので、画像内容に適したパラメータ設定が行え、ユーザの期待する結果に近い領域分割結果が得られる。また、画像基準を曲線としても指定できるようにしたので、細長い被写体に対しても適切なパラメータ設定が行え、第1及び第2の実施形態よりも領域分割の精度を高くすることができる。
本発明の第1の実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。 第1の実施形態の画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。 画像基準を画像の中心に設定した場合の、各座標位置の重みの分布を示す図である。 第1及び第2の実施形態の画像処理装置の領域分割処理の詳細を説明するフローチャートである。 画像の4隅を領域分割処理開始位置に設定できない画像の例を示す図である。 背景領域が被写体に囲まれ島になっている画像の例を示す図である。 画像基準を2点指定することが好ましい画像の例を示す図である。 本発明の第2の実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。 第2の実施形態の画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。 画像基準を画像内の任意の位置に1点設定した場合の、各座標位置の重みの分布を示す図である。 画像基準を画像内の任意の位置に2点設定した場合の、各座標位置の重みの分布を示す図である。 画像基準を曲線で指定することが好ましい画像の例を示す図である。 本発明の第3の実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。 第3の実施形態の画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。 第3の実施形態の画像処理装置の領域分割処理の詳細を説明するフローチャートである。
符号の説明
1 画像入力部、 2 画像データ記憶メモリ、 3 画像情報記憶メモリ、 4,204 処理開始位置設定部、 5,205 画像基準設定部、 6,206 重み算出部、 7 領域分割処理用パラメータ記憶メモリ、 8,308 領域分割処理部、 9 領域分割結果記憶メモリ、 210,310 画像表示部、 211,311 操作入力部。

Claims (14)

  1. 複数画素からなる入力画像を複数の領域に分割して処理を行う画像処理装置であって、
    前記入力画像に対する複数の画像基準位置を設定するための画像基準位置設定部と、
    前記画像基準位置設定部で設定された前記複数の画像基準位置の各々について個別に求められ、前記複数の画像基準位置の各々からの距離に応じて異なる複数の重みを合成することで前記入力画像に対応する合成重みの分布を算出する重み算出部と、
    前記入力画像の領域分割処理の開始位置を設定する処理開始位置設定部と、
    前記重み算出部により算出された前記合成重みの分布と、前記処理開始位置設定部で設定された領域分割処理の開始位置とに基づいて、前記入力画像を複数の領域に分割する領域分割処理部と
    を備えることを特徴とする画像処理装置。
  2. 前記重み算出部は、前記複数の重みの積を求めることにより、前記合成重みを算出することを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
  3. 前記複数の画像基準位置の各々からの距離に応じて異なる重みは、該距離が大きいほど大きいことを特徴とする請求項記載の画像処理装置。
  4. 前記領域分割処理部は、既に領域分割により抽出された領域を抽出済み領域と呼び、前記抽出済み領域と隣接する画素を注目画素と呼ぶとき、前記抽出済み領域の画素値と注目画素との画素値を比較し、前記合成重みに基づいて算出された閾値と、前記比較の結果に基づいて、前記抽出済み領域に注目画素を含めるか否かの判定を行うことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
  5. 前記領域分割処理部は、前合成重みと所定値との積を前記閾値として用いることを特徴とする請求項記載の画像処理装置。
  6. 複数画素からなる入力画像から背景領域を抽出する画像処理装置であって、
    前記入力画像に対する画像基準位置を設定するための画像基準位置設定部と、
    前記画像基準位置設定部で設定した画像基準位置に応じて前記入力画像に対応する重みの分布を算出する重み算出部と、
    前記入力画像の背景抽出処理の開始位置を設定する処理開始位置設定部と、
    前記重み算出部により算出された重みの分布と、前記処理開始位置設定部で設定された背景抽出処理の開始位置とに基づいて、前記入力画像から背景領域を抽出する領域分割処理部とを備え、
    前記領域分割処理部は、既に抽出された背景領域と隣接する画素を注目画素と呼ぶとき、前記背景領域におけるすべての画素の画素値の平均値と前記注目画素との画素値の差が、前記重みに基づいて算出された閾値よりも小さければ、前記注目画素を前記背景領域に含め、前記差が前記閾値よりも大きければ、前記注目画素を前記背景領域に含めない
    ことを特徴とする画像処理装置。
  7. 前記重み算出部は、前記注目画素と前記画像基準位置との距離が大きいほど前記重みを大きくすることを特徴とする請求項6記載の画像処理装置。
  8. 前記領域分割処理部は、前記重みと所定値との積を前記閾値として用いることを特徴とする請求項記載の画像処理装置。
  9. 前記領域分割処理部は、前記所定値を指定する入力手段を備えることを特徴とする請求項記載の画像処理装置。
  10. 前記画像基準設定部は、被写体領域内の任意の点を指定する入力手段を備え、前記指定された点を前記画像基準位置に設定することを特徴とする請求項1又は6記載の画像処理装置。
  11. 前記処理開始位置設定部は、前記入力画像の4隅を処理開始位置とすることを特徴とする請求項1又は6記載の画像処理装置。
  12. 前記処理開始位置設定部は、前記入力画像内の任意の点を指定する入力手段を備え、該入力手段により指定された点を前記処理開始位置に設定することを特徴とする請求項1又は6記載の画像処理装置。
  13. 複数画素からなる入力画像を部分領域に分割して処理を行う画像処理方法であって、
    前記入力画像に対する複数の画像基準位置を設定する画像基準位置設定ステップと、
    前記画像基準位置設定ステップで設定された前記複数の画像基準位置の各々について個別に求められ、前記複数の画像基準位置の各々からの距離に応じて異なる複数の重みを合成することで前記入力画像に対応する合成重みの分布を算出する重み算出ステップと、
    前記入力画像の領域分割処理の開始位置を設定する処理開始位置設定ステップと、
    前記重み算出ステップにより算出された前記合成重みの分布と、前記処理開始位置設定ステップで設定された領域分割処理の開始位置とに基づいて、前記入力画像を部分領域に分割する領域分割処理ステップと
    を有することを特徴とする画像処理方法。
  14. 複数画素からなる入力画像から背景を抽出する画像処理方法であって、
    前記入力画像に対する画像基準位置を設定するための画像基準位置設定ステップと、
    前記画像基準位置設定ステップで設定した画像基準位置に応じて前記入力画像に対応する重みの分布を算出する重み算出ステップと、
    前記入力画像の背景抽出処理の開始位置を設定する処理開始位置設定ステップと、
    前記重み算出ステップにより算出された重みの分布と、前記処理開始位置設定ステップで設定された背景抽出処理の開始位置とに基づいて、前記入力画像から背景領域を抽出する領域分割処理ステップとを有し、
    前記領域分割処理ステップは、既に抽出された背景領域と隣接する画素を注目画素と呼ぶとき、前記背景領域におけるすべての画素の画素値の平均値と前記注目画素との画素値の差が、前記重みに基づいて算出された閾値よりも小さければ、前記注目画素を前記背景領域に含め、前記差が前記閾値よりも大きければ、前記注目画素を前記背景領域に含めない
    ことを特徴とする画像処理方法。
JP2003390258A 2003-11-20 2003-11-20 画像処理装置及び画像処理方法 Expired - Fee Related JP4334981B2 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2003390258A JP4334981B2 (ja) 2003-11-20 2003-11-20 画像処理装置及び画像処理方法
US10/975,532 US7330589B2 (en) 2003-11-20 2004-10-29 Image partitioning apparatus and method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2003390258A JP4334981B2 (ja) 2003-11-20 2003-11-20 画像処理装置及び画像処理方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2005149439A JP2005149439A (ja) 2005-06-09
JP4334981B2 true JP4334981B2 (ja) 2009-09-30

Family

ID=34587436

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2003390258A Expired - Fee Related JP4334981B2 (ja) 2003-11-20 2003-11-20 画像処理装置及び画像処理方法

Country Status (2)

Country Link
US (1) US7330589B2 (ja)
JP (1) JP4334981B2 (ja)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7446914B2 (en) * 2005-03-16 2008-11-04 Kabushiki Kaisha Toshiba Image processing apparatus
TWI312992B (en) * 2005-12-15 2009-08-01 Ind Tech Res Inst Video disc containing description data structure for displaying a menu and method for selecting an option of the menu from the video disc
JP4345755B2 (ja) * 2006-02-16 2009-10-14 セイコーエプソン株式会社 入力位置設定方法、入力位置設定装置、入力位置設定プログラムおよび情報入力システム
US8515172B2 (en) 2007-12-20 2013-08-20 Koninklijke Philips N.V. Segmentation of image data
JP4868046B2 (ja) * 2009-08-31 2012-02-01 カシオ計算機株式会社 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
JP6635763B2 (ja) * 2015-11-16 2020-01-29 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 画像処理装置及び画像処理プログラム

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6078688A (en) * 1996-08-23 2000-06-20 Nec Research Institute, Inc. Method for image segmentation by minimizing the ratio between the exterior boundary cost and the cost of the enclosed region
JP3189870B2 (ja) 1996-12-24 2001-07-16 シャープ株式会社 画像処理装置
US20020181771A1 (en) * 2001-04-30 2002-12-05 Motorola, Inc Block-based image segmentation method and system

Also Published As

Publication number Publication date
JP2005149439A (ja) 2005-06-09
US20050111734A1 (en) 2005-05-26
US7330589B2 (en) 2008-02-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US8311336B2 (en) Compositional analysis method, image apparatus having compositional analysis function, compositional analysis program, and computer-readable recording medium
US7102649B2 (en) Image filling method, apparatus and computer readable medium for reducing filling process in processing animation
CN102170527B (zh) 图像处理装置
US20110305397A1 (en) Systems and methods for retargeting an image utilizing a saliency map
CN104683634A (zh) 判定装置和便携式终端装置
JP4160050B2 (ja) 画像検索プログラム
JP4334981B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
CN113255289A (zh) 一种文案排版布局的方法及系统
US6665451B1 (en) Image processing method and apparatus
KR102045753B1 (ko) 이미지의 배경 영역에 대한 투명화 처리를 지원하는 이미지 편집 처리 장치 및 그 동작 방법
JP4148114B2 (ja) 画像処理装置および処理方法
JP6055952B1 (ja) 画像検査装置、画像検査方法、およびプログラム
CA2471168C (en) Image filling method, apparatus and computer readable medium for reducing filling process in producing animation
JP7392341B2 (ja) 情報処理装置、及び情報処理プログラム
JP4186832B2 (ja) 画像処理装置
JP3530765B2 (ja) 画像処理方法、画像処理装置及び記憶媒体
JP4736489B2 (ja) 画像処理装置
JP2005142791A (ja) トラッピング方法、トラッピング装置、トラッピングプログラム、および印刷システム
JP3384873B2 (ja) 画像表示システムおよび画像表示方法
CN114257762A (zh) 视频转换方法、装置、设备及存储介质
JP2010009480A (ja) 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム及びこれが記録された記録媒体
JP4545847B2 (ja) 画像検索装置およびその方法
JP5206529B2 (ja) 画像処理装置、情報処理装置、画像読取装置およびプログラム
JPH0962238A (ja) 文字色設定装置
JP2006203832A (ja) 画像送受信システム、画像送受信方法、並びに画像送信手順と画像受信表示手順を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20060222

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20090330

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20090407

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20090602

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: 20090623

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20090624

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120703

Year of fee payment: 3

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: 20130703

Year of fee payment: 4

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees