JP5854162B2 - 領域判定装置、領域判定方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、領域判定装置、領域判定方法、プログラムに関する。

特許文献１には、ヒストグラム更新手段が、矩形枠の枠上ヒストグラム上で度数値（発生頻度）が高い特定画素値について、矩形枠の枠外ヒストグラム上での度数値が大きくかつ矩形枠の枠内ヒストグラム上での度数値が小さい場合に、この特定画素値において、領域分割手段で領域分割を行うためのエネルギー関数に使用される背景らしさを示す第２のヒストグラムの度数値を、主要オブジェクトらしさを示す第１のヒストグラムの度数値に対して相対的に増加するように、更新するものが開示されている。
また特許文献２には、領域分割手段が、画像範囲内の各画素に付与する主要オブジェクトまたは背景を示す領域ラベルと各画素の画素値に基づき、主要オブジェクトらしさまたは背景らしさを示すデータ項と、隣接画素間の領域ラベルの滑らかさを示す平滑化項と、データ項または平滑化項の少なくともいずれかに前回の領域分割の結果に応じて算出され各画素の位置に応じた画素位置重み値を付加する画素位置重み関数とを含むエネルギー関数の最小化処理により、画像内で主要オブジェクトと背景を領域分割し、画素位置重み関数更新手段は、領域分割手段により主要オブジェクトの領域が画像範囲内で占める割合が増加するほど、画像範囲の中央から境界部分に向かって画素位置重み値が減少する関数を算出し、画素位置重み関数として更新するものが開示されている。

特開２０１４−１６６７６号公報 特開２０１４−１０６８２号公報

ユーザが画像処理を行なう際には、ユーザが画像処理を行なう領域として指定する指定領域を切り出す処理が必要となる。
しかしながら指定領域の切り出しを行なう際に領域拡張方法を採用した場合には、グラフカット法などの他の方法に比較して処理速度が遅くなることがある。
本発明は、指定領域の切り出しを行なう際に領域拡張方法を採用した場合でも、グラフカット法を用いる場合よりも、処理速度が遅くなりにくい領域判定装置等を提供することを目的とする。

請求項１に記載の発明は、画像中の指定領域に含まれる画素であって当該指定領域に属する強さを有する画素を基準画素として選択する手段と、前記基準画素周辺の特定の範囲を第１の範囲として設定すると共に当該第１の範囲に含まれる画素を対象画素とし、当該基準画素の有する前記強さおよび当該基準画素の当該対象画素に及ぼす影響力に基づいて、当該対象画素の前記指定領域への属否を判定する手段と、を有する領域判定装置である。
請求項２に記載の発明は、画像中の指定領域に含まれる画素であって当該指定領域に属する強さを有する画素を基準画素として選択する手段と、前記基準画素周辺にある対象画素に対し、当該基準画素の有する前記強さおよび当該基準画素が前記対象画素に及ぼす影響力に基づいて、当該対象画素の前記指定領域に属する強さを判定する手段と、を有し、前記判定した画素を新たに前記基準画素として選択し当該判定を再度行って前記指定領域の検出を行う領域判定装置である。
請求項３に記載の発明は、前記対象画素の前記指定領域への属否を判定する手段は、前記判定を繰り返すにつれて前記第１の範囲を小さくなるように設定していくことを特徴とする請求項１に記載の領域判定装置である。
請求項４に記載の発明は、前記対象画素の前記指定領域への属否を判定する手段は、当該対象画素について前記指定領域への属否を判定するときに、前記基準画素と当該対象画素との画素値の近さにより判定を行なうことを特徴とする請求項１に記載の領域判定装置である。
請求項５に記載の発明は、前記対象画素の前記指定領域への属否を判定する手段は、当該対象画素が当該指定領域に属するとの判定をしたときに、当該対象画素に対し何れの指定領域に属するかを表すラベルと当該ラベルに対応する前記強さとを変更することを特徴とする請求項１に記載の領域判定装置である。
請求項６に記載の発明は、前記対象画素の前記指定領域への属否を判定する手段は、当該対象画素の当該指定領域への属否を判定する前に、画像をぼかす処理を行なうことを特徴とする請求項１に記載の領域判定装置である。
請求項７に記載の発明は、画像中の指定領域に含まれる画素であって当該指定領域に属する強さを有する画素を基準画素として選択し、前記基準画素周辺の特定の範囲を第１の範囲として設定すると共に当該第１の範囲に含まれる画素を対象画素とし、当該基準画素の有する前記強さおよび当該基準画素の当該対象画素に及ぼす影響力に基づいて、当該対象画素の前記指定領域への属否を判定する領域判定方法である。
請求項８に記載の発明は、画像中の指定領域に含まれる画素であって当該指定領域に属する強さを有する画素を基準画素として選択し、前記基準画素周辺にある対象画素に対し、当該基準画素の有する前記強さおよび当該基準画素が前記対象画素に及ぼす影響力に基づいて、当該対象画素の前記指定領域に属する強さを判定し、前記判定した画素を新たに前記基準画素として選択し当該判定を再度行って前記指定領域の検出を行う領域判定方法である。
請求項９に記載の発明は、コンピュータに、画像中の指定領域に含まれる画素であって当該指定領域に属する強さを有する画素を基準画素として選択する機能と、前記基準画素周辺の特定の範囲を第１の範囲として設定すると共に当該第１の範囲に含まれる画素を対象画素とし、当該基準画素の有する前記強さおよび当該基準画素の当該対象画素に及ぼす影響力に基づいて、当該対象画素の前記指定領域への属否を判定する機能と、を実現させるプログラムである。
請求項１０に記載の発明は、コンピュータに、画像中の指定領域に含まれる画素であって当該指定領域に属する強さを有する画素を基準画素として選択する機能と、前記基準画素周辺にある対象画素に対し、当該基準画素の有する前記強さおよび当該基準画素が前記対象画素に及ぼす影響力に基づいて、当該対象画素の前記指定領域に属する強さを判定する機能と、を実現させ、前記判定した画素を新たに前記基準画素として選択し当該判定を再度行って前記指定領域の検出を行うプログラムである。

請求項１、２の発明によれば、指定領域の切り出しを行なう際に領域拡張方法を採用した場合でも、グラフカット法を用いる場合よりも、処理速度が遅くなりにくい領域判定装置が提供できる。
請求項３の発明によれば、処理速度と指定領域の切り出しの分離精度を両立させることができる。
請求項４の発明によれば、判定がより容易になる。
請求項５の発明によれば、処理速度をより高速化することができる。
請求項６の発明によれば、指定領域の切り出し精度が向上することがある。
請求項７、８の発明によれば、指定領域の切り出しを行なう際に領域拡張方法を採用した場合でも、グラフカット法を用いる場合よりも、処理速度が遅くなりにくい領域判定方法が提供できる。
請求項９、１０の発明によれば、指定領域の切り出しを行なう際に領域拡張方法を採用した場合でも、グラフカット法を用いる場合よりも、処理速度が遅くなりにくくなる機能をコンピュータにより実現できる。

本実施の形態における領域判定システムの構成例を示す図である。 本実施の形態における領域判定装置の機能構成例を表すブロック図である。 （ａ）〜（ｂ）は、指定領域を指定する作業をユーザインタラクティブに行う方法の例を示した図である。 （ａ）〜（ｃ）は、図３（ｂ）で示した画像について、領域拡張方法により指定領域が切り出される様子を示している。 図３（ａ）で示した画像について、領域拡張方法により「第１の指定領域」、「第２の指定領域」が切り出された様子を示している。 （ａ）〜（ｃ）は、ユーザが指定領域の選択を行なうときに、表示装置の表示画面に表示される画面の例を示している。 画像処理を行なう際に、表示装置の表示画面に表示される画面の例を示している。 （ａ）〜（ｃ）は、従来の領域拡張方法について説明した図である。 第１の実施形態における領域検出部の機能構成例を表すブロック図である。 （ａ）は、この指定領域の切り分けが行なわれる原画像を示したものである。また（ｂ）は、基準画素について示したものである。 第１の範囲について説明した図である。 図１１で示す第１の範囲に属する対象画素について、ユークリッド距離を基に判定を行なった結果を示している。 （ａ）〜（ｂ）は、影響力を決定する方法について示した図である。 図１１で示す第１の範囲内の対象画素について、強さを基にした方法で判定を行なった結果を示している。 （ａ）〜（ｈ）は、強さを基にした領域拡張方法で順次ラベル付けがされていく過程の例を示した図である。 （ａ）〜（ｈ）は、第２の実施形態による領域拡張方法で順次ラベル付けがされていく過程の例を示した図である。 行と列の順を反転させた場合を示した図である。 第１の実施形態および第２の実施形態における領域検出部の動作について説明したフローチャートである。 画素選択部により選択される対象画素、および範囲設定部により設定される第２の範囲について示した図である。 本実施の形態による判定の結果について示した図である。 （ａ）〜（ｈ）は、第４の実施形態による領域拡張方法で順次ラベル付けがされていく過程の例を示した図である。 第３の実施形態および第４の実施形態における領域検出部の動作について説明したフローチャートである。 第５の実施形態における領域検出部の動作について説明したフローチャートである。 第６の実施形態における領域検出部の機能構成例を表すブロック図である。 本実施の形態で使用する画像に対してシードを描いた場合を示している。 （ａ）〜（ｂ）は、画像のネクタイの一部を拡大した画像を示している。 図２５〜図２６で示した画像に対し、図９に示した領域検出部を使用して指定領域の切り出しを行った場合を示した図である。 （ａ）〜（ｂ）は、対象画素に対する周辺画素の影響について示した図である。 （ａ）は、図２６（ｂ）と同様の画像であり、前処理部によりぼかす前の画像を示している。（ｂ）は、前処理部によりぼかした後の画像を示している。 前処理部により画像をぼかす処理を行ない、その後、第１の実施形態〜第５の実施形態による方法を使用して指定領域の切り出しを行った場合を示した図である。 （ａ）〜（ｂ）は、Retinex処理を行い、原画像に対し視認性向上を行なった場合の概念図である。 領域判定装置のハードウェア構成を示した図である。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。

＜発明の背景＞
例えば、カラーの画像の画質調整を行なうときには、カラーの画像全体に対し行なう場合とカラーの画像中において領域別に行なう場合がある。画質を制御する代表例としては、色成分のヒストグラム制御、輝度のコントラスト制御、輝度のヒストグラム制御、輝度の帯域制御、色相制御、彩度制御などが挙げられるが、色や輝度の帯域に基づく画質を制御する場合、特に特定の領域に対してのみ画質調整を行うときは、この領域を切り出す処理が必要となる。

一方、近年のＩＣＴ（Information and Communication Technology）機器の増加に伴って、画像処理の幅が広がったことから、上記のように画像加工・画像編集も様々なアプローチが考えられる。この場合、タブレット端末等に代表されるＩＣＴ機器の利点は、タッチパネル等による直観性であり、ユーザインタラクティブ性が高まった中での画像加工・画像編集が行えることが特徴である。

以上の状況を踏まえ、本実施の形態では、以下のような領域判定システム１を用いて、特定の領域の切り出しや画質調整を行なう。

＜領域判定システム全体の説明＞
図１は、本実施の形態における領域判定システム１の構成例を示す図である。
図示するように本実施の形態の領域判定システム１は、表示装置２０に表示される画像の画像情報に対し画像処理を行なう領域判定装置１０と、領域判定装置１０により作成された画像情報が入力され、この画像情報に基づき画像を表示する表示装置２０と、領域判定装置１０に対しユーザが種々の情報を入力するための入力装置３０とを備える。

領域判定装置１０は、例えば、所謂汎用のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）である。そして、領域判定装置１０は、ＯＳ（Operating System）による管理下において、各種アプリケーションソフトウェアを動作させることで、画像情報の作成等が行われるようになっている。

表示装置２０は、表示画面２１に画像を表示する。表示装置２０は、例えばＰＣ用の液晶ディスプレイ、液晶テレビあるいはプロジェクタなど、加法混色にて画像を表示する機能を備えたもので構成される。したがって、表示装置２０における表示方式は、液晶方式に限定されるものではない。なお、図１に示す例では、表示装置２０内に表示画面２１が設けられているが、表示装置２０として例えばプロジェクタを用いる場合、表示画面２１は、表示装置２０の外部に設けられたスクリーン等となる。

入力装置３０は、キーボードやマウス等で構成される。入力装置３０は、画像処理を行なうためのアプリケーションソフトウェアの起動、終了や、詳しくは後述するが、画像処理を行なう際に、ユーザが領域判定装置１０に対し画像処理を行なうための指示を入力するのに使用する。

領域判定装置１０および表示装置２０は、ＤＶＩ（Digital Visual Interface）を介して接続されている。なお、ＤＶＩに代えて、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition Multimedia Interface）やDisplayPort等を介して接続するようにしてもかまわない。
また領域判定装置１０と入力装置３０とは、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）を介して接続されている。なお、ＵＳＢに代えて、ＩＥＥＥ１３９４やＲＳ−２３２Ｃ等を介して接続されていてもよい。

このような領域判定システム１において、表示装置２０には、まず最初に画像処理を行なう前の画像である原画像が表示される。そしてユーザが入力装置３０を使用して、領域判定装置１０に対し画像処理を行なうための指示を入力すると、領域判定装置１０により原画像の画像情報に対し画像処理がなされる。この画像処理の結果は、表示装置２０に表示される画像に反映され、画像処理後の画像が再描画されて表示装置２０に表示されることになる。この場合、ユーザは、表示装置２０を見ながらインタラクティブに画像処理を行なうことができ、より直感的に、またより容易に画像処理の作業を行える。

なお本実施の形態における領域判定システム１は、図１の形態に限られるものではない。例えば、領域判定システム１としてタブレット端末を例示することができる。この場合、タブレット端末は、タッチパネルを備え、このタッチパネルにより画像の表示を行なうとともにユーザの指示が入力される。即ち、タッチパネルが、表示装置２０および入力装置３０として機能する。また同様に表示装置２０および入力装置３０を統合した装置として、タッチモニタを用いることもできる。これは、上記表示装置２０の表示画面２１としてタッチパネルを使用したものである。この場合、領域判定装置１０により画像情報が作成され、この画像情報に基づきタッチモニタに画像が表示される。そしてユーザは、このタッチモニタをタッチ等することで画像処理を行なうための指示を入力する。

＜領域判定装置の説明＞
次に領域判定装置１０について説明を行なう。
図２は、本実施の形態における領域判定装置１０の機能構成例を表すブロック図である。なお図２では、領域判定装置１０が有する種々の機能のうち本実施の形態に関係するものを選択して図示している。
図示するように本実施の形態の領域判定装置１０は、画像情報取得部１１と、ユーザ指示受付部１２と、領域検出部１３と、領域切替部１４と、画像処理部１５と、画像情報出力部１６とを備える。

画像情報取得部１１は、画像処理を行なう画像の画像情報を取得する。即ち、画像情報取得部１１は、画像処理を行なう前の原画像の画像情報を取得する。この画像情報は、表示装置２０で表示を行なうための、例えば、ＲＧＢ(Ｒｅｄ、Ｇｒｅｅｎ、Ｂｌｕｅ)のビデオデータ(ＲＧＢデータ)である。

ユーザ指示受付部１２は、位置情報取得部の一例であり、入力装置３０により入力された画像処理に関するユーザによる指示を受け付ける。
具体的には、ユーザ指示受付部１２は、表示装置２０で表示している画像の中から、指定領域を指定する指示をユーザ指示情報として受け付ける。この指定領域は、何らかの形で指定された領域である。具体的には、ユーザが（その代表位置を指定するなどして）指定した領域である。また機械などにより自動で指定された領域（例えば画像の特徴量から代表位置を自動で抽出するパターンなど）も含む。ここでは指定領域は、ユーザが特定の画像領域として指定した領域であり、ユーザが画像処理を行なう画像領域である。実際には、本実施の形態では、ユーザ指示受付部１２は、ユーザ指示情報として、ユーザが入力した指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する。
また詳しくは後述するが、ユーザ指示受付部１２は、ユーザが、この指定領域の中から実際に画像処理を行なうものを選択する指示をユーザ指示情報として受け付ける。さらにユーザ指示受付部１２は、選択された指定領域に対し、ユーザが画像処理を行う処理項目や処理量等に関する指示をユーザ指示情報として受け付ける。これらの内容に関するさらに詳しい説明については後述する。

本実施の形態では、指定領域を指定する作業を下記に説明するユーザインタラクティブに行う方法を採用する。
図３（ａ）〜（ｂ）は、指定領域を指定する作業をユーザインタラクティブに行う方法の例を示した図である。
図３（ａ）では、表示装置２０の表示画面２１で表示している画像が、前景として写る人物と、人物の背後に写る背景とからなる写真の画像Ｇである場合を示している。そしてユーザが、前景である人物の頭髪の部分、および頭髪以外の部分をそれぞれ指定領域として選択する場合を示している。即ち、この場合指定領域は２つある。以後、頭髪の部分の指定領域を「第１の指定領域（指定領域１）」、頭髪以外の部分の指定領域を「第２の指定領域（指定領域２）」と言うことがある。

また図３（ｂ）についても、表示装置２０の表示画面２１で表示している画像が、前景として写る人物と、人物の背後に写る背景とからなる写真の画像Ｇである場合を示している。そしてユーザが、前景である人物の頭髪の部分、顔の部分、および頭髪や顔以外の部分をそれぞれ指定領域として選択する場合を示している。即ち、この場合指定領域は３つある。以後、頭髪の部分の指定領域を「第１の指定領域（（指定領域１））」、顔の部分の指定領域を「第２の指定領域（指定領域２）」、頭髪や顔以外の部分の指定領域を「第３の指定領域（指定領域３）」と言うことがある。

そしてユーザは、指定領域のそれぞれに対し代表となる軌跡をそれぞれ与える。この軌跡は、入力装置３０により入力することができる。具体的には、入力装置３０がマウスであった場合は、マウスを操作して表示装置２０の表示画面２１で表示している画像Ｇをドラッグし軌跡を描く。また入力装置３０がタッチパネルであった場合は、ユーザの指やタッチペン等により画像Ｇをなぞりスワイプすることで同様に軌跡を描く。なお軌跡ではなく、点として与えてもよい。即ち、ユーザは、頭髪の部分などのそれぞれの指定領域に対し代表となる位置を示す情報を与えればよい。これは指定領域の代表位置を表す位置情報をユーザが入力する、と言い換えることもできる。なお以後、この軌跡や点等を「シード」と言うことがある。

図３（ａ）の例では、頭髪の部分と頭髪以外の部分にそれぞれシードが描かれている（以後、これらのシードをそれぞれ「シード１」、「シード２」と言うことがある）。また図３（ｂ）の例では、頭髪の部分、顔の部分、および頭髪や顔以外の部分にそれぞれシードが描かれている（以後、これらのシードをそれぞれ「シード１」、「シード２」、「シード３」と言うことがある）。

領域検出部１３は、ユーザ指示受付部１２で受け付けられたユーザ指示情報に基づき、表示装置２０で表示されている画像の中から指定領域を検出する。実際には、領域検出部１３は、表示装置２０で表示している画像の中から、指定領域を切り出す処理を行う。

領域検出部１３が、シードの情報を基にして指定領域を切り出すには、まずシードが描かれた箇所の画素に対しラベルを付加する。図３（ａ）の例では、頭髪の部分に描かれた軌跡（シード１）に対応する画素に「ラベル１」を、頭髪以外の部分（シード２）に対応する画素に「ラベル２」を付加する。
また図３（ｂ）の例では、頭髪の部分に描かれた軌跡（シード１）に対応する画素に「ラベル１」を、顔の部分に描かれた軌跡（シード２）に対応する画素に「ラベル２」を、頭髪や顔以外の部分（シード３）に対応する画素に「ラベル３」を付加する。本実施の形態では、このようにラベルを付与することを「ラベル付け」と言う。

そして詳しくは後述するが、シードが描かれた画素と周辺の画素との間で画素値の近さを基に、近ければ連結し、遠ければ連結しない作業等を繰り返し、領域を拡張していく領域拡張方法により、指定領域を切り出していく。

図４（ａ）〜（ｃ）は、図３（ｂ）で示した画像Ｇについて、領域拡張方法により指定領域が切り出される様子を示している。
このうち図４（ａ）は、図３（ｂ）で示した画像Ｇであり、シードとして軌跡が描かれた状態を示している。
そして図４（ｂ）で示すように、シードとして軌跡が描かれた箇所から指定領域内に領域が拡張していき、図４（ｃ）で示すように最後に指定領域として３つの指定領域である「第１の指定領域（Ｓ１）」、「第２の指定領域（Ｓ２）」、「第３の指定領域（Ｓ３）」が切り出される。

なお図５では、図３（ａ）で示した画像Ｇについて、領域拡張方法により「第１の指定領域（Ｓ１）」、「第２の指定領域（Ｓ２）」が切り出された様子を示している。

以上のような方法を採用することで、指定領域が複雑な形状であっても、ユーザは、より直感的に、またより容易に指定領域が切り出せる。

領域切替部１４は、複数の指定領域を切り替える。即ち、指定領域が複数存在した場合、ユーザが画像調整を行ないたい指定領域の選択を行ない、これに従い、領域切替部１４が指定領域を切り替える。

図６（ａ）〜（ｃ）は、ユーザが指定領域の選択を行なうときに、表示装置２０の表示画面２１に表示される画面の例を示している。
図６（ａ）〜（ｃ）に示した例では、表示画面２１の左側に指定領域が選択された状態の画像Ｇが表示され、表示画面２１の右側に「領域１」、「領域２」、「領域３」の何れかを選択するラジオボタン２１２ａ、２１２ｂ、２１２ｃが表示される。この場合、「領域１」は、「第１の指定領域（Ｓ１）」に、「領域２」は、「第２の指定領域（Ｓ２）」に、「領域３」は、「第３の指定領域（Ｓ３）」に対応する。そしてユーザが入力装置３０を使用して、このラジオボタン２１２ａ、２１２ｂ、２１２ｃを選択すると、指定領域が切り替わる。

図６（ａ）は、ラジオボタン２１２ａが選択されている状態であり、指定領域として、頭髪の部分の画像領域である「第１の指定領域（Ｓ１）」が選択されている。そしてユーザがラジオボタン２１２ｂを選択すると、図６（ｂ）に示すように指定領域として、顔の部分の画像領域である「第２の指定領域（Ｓ２）」に切り替わる。そしてさらにユーザがラジオボタン２１２ｃを選択すると、図６（ｃ）に示すように指定領域が、頭髪や顔以外の部分の画像領域である「第３の指定領域（Ｓ３）」に切り替わる。

実際には、図６で説明を行なった操作の結果は、ユーザ指示情報としてユーザ指示受付部１２により取得され、さらに領域切替部１４により指定領域の切り替えが行なわれる。

画像処理部１５は、選択された指定領域に対し実際に画像処理を行なう。
図７は、画像処理を行なう際に、表示装置２０の表示画面２１に表示される画面の例を示している。
ここでは、選択された指定領域に対し、色相、彩度、輝度の調整を行なう例を示している。この例では、表示画面２１の左上側に指定領域が選択された状態の画像Ｇが表示され、表示画面２１の右上側に「領域１」、「領域２」、「領域３」の何れかを選択するラジオボタン２１２ａ、２１２ｂ、２１２ｃが表示される。ここでは、ラジオボタンのうち２１２ａが選択されており、指定領域として、頭髪の部分の画像領域である「第１の指定領域（Ｓ１）」が選択されている。なおラジオボタン２１２ａ、２１２ｂ、２１２ｃを操作することで、指定領域の切り替えが可能であることは、図６の場合と同様である。

また表示画面２１の下側には、「色相」、「彩度」、「輝度」の調整を行なうためのスライドバー２１３ａと、スライダ２１３ｂが表示される。スライダ２１３ｂは、入力装置３０の操作によりスライドバー２１３ａ上において図中左右に移動し、スライドが可能である。スライダ２１３ｂは、初期状態ではスライドバー２１３ａの中央に位置し、この位置において「色相」、「彩度」、「輝度」の調整前の状態を表す。

そしてユーザが、入力装置３０を使用して、「色相」、「彩度」、「輝度」の何れかのスライダ２１３ｂをスライドバー２１３ａ上で図中左右にスライドさせると、選択された指定領域に対し画像処理がなされ、表示画面２１で表示される画像Ｇもそれに対応して変化する。この場合、図中右方向にスライダ２１３ｂをスライドさせると、対応する「色相」、「彩度」、「輝度」の何れかを増加させる画像処理がなされる。対して図中左方向にスライダ２１３ｂをスライドさせると、対応する「色相」、「彩度」、「輝度」の何れかを減少させる画像処理がなされる。

再び図２に戻り、画像情報出力部１６は、以上のように画像処理がなされた後の画像情報を出力する。画像処理がなされた後の画像情報は、表示装置２０に送られる。そして表示装置２０にてこの画像情報に基づき画像が表示される。

＜領域検出部の説明＞
次に領域検出部１３が領域拡張方法により指定領域を切り出す方法についてさらに詳しく説明を行なう。

ここではまず従来の領域拡張方法についての説明を行なう。
図８（ａ）〜（ｃ）は、従来の領域拡張方法について説明した図である。
このうち図８（ａ）は、原画像であり、縦３画素、横３画素の３×３＝９画素の領域からなる。この原画像は、２つの画像領域から構成される。図８（ａ）では、それぞれの画素の色の濃さの違いによりこの２つの画像領域を表している。それぞれの画像領域に含まれる画素値は互いに近い値を示すものとする。

そして図８（ｂ）に示すように、２行１列に位置する画素にシード１を、１行３列に位置する画素にシード２を与える。

このとき中央の画素である２行２列に位置する画素が、シード１が含まれる指定領域に属するか、シード２が含まれる指定領域に属するか否かを判定する場合を考える。ここでは、この中央の画素について、中央の画素の画素値と、中央の画素に接する周辺８画素の中に存在するシードの画素値を比較する。そして画素値が近ければ、中央の画素は、そのシードが含まれる指定領域に含まれると判定する。この場合、周辺８画素の中には、シード１とシード２の２つのシードが含まれるが、中央の画素の画素値は、シード２の画素値よりシード１の画素値とより近いため、シード１が含まれる指定領域に属すると判定される。

そして図８（ｃ）に示すように、中央の画素は、シード１の領域に属するようになる。そして中央の画素は、今度は、新たなシードとして扱われる。そしてこの場合、中央の画素は、シード１と同じ、「ラベル１」にラベル付けされる。

従来の領域拡張方法では、シードの画素に接する画素を指定領域に含まれるか否かの判定の対象となる対象画素として選択し（上述した例では、中央の画素）、この対象画素の画素値と、対象画素の周辺８画素の画素に含まれるシードの画素値とを比較する。そして対象画素は、画素値が近いシードに含まれる領域に属すると考え、ラベル付けをする。さらにこれを繰り返すことで領域を拡張していく。

なお従来の領域拡張方法としては、例えば、下記文献に記載のGrow-Cut法が代表的な例として挙げられる。
V.Vezhnevets and V.Konouchine: "Grow-Cut" -Interactive Multi-label N-D Image Segmentation", Proc.Graphicon.pp 150-156(2005)

このように従来の領域拡張方法では、対象画素に着目し、対象画素の画素値に対して周辺８画素にあるシードの画素の画素値を比較して対象画素が属する指定領域を決定する。つまり対象画素が、周辺８画素からの影響を受けて変化する、いわば「受け身型」の方法である。

一方、本実施の形態では、領域検出部１３を以下の構成としている。

図９は、本実施形態における領域検出部１３の機能構成例を表すブロック図である。
図示するように本実施の形態の領域検出部１３は、画素選択部１３１と、範囲設定部１３２と、判定部１３３と、特性変更部１３４と、収束判定部１３５とを備える。
以下、図９に示す領域検出部１３について、第１の実施形態〜第５の実施形態に分けて説明を行なう。

［第１の実施形態（「攻撃型」で「同期型」の場合）]
まず領域検出部１３の第１の実施形態について説明を行なう。
第１の実施形態において、画素選択部１３１は、指定領域に含まれる画素を基準画素として選択する。ここで「指定領域に属する画素」は、例えば、ユーザが指定した代表位置に含まれる画素、即ち、上述したシードの画素である。またこれには、領域拡張により新たにラベル付けされた画素も含まれる。
ここでは画素選択部１３１は、基準画素として指定領域に含まれる画素の中から１つの画素を選択する。

図１０（ａ）は、この指定領域の切り分けが行なわれる原画像を示したものである。図示するように原画像は、全体が縦９画素、横７画素の９×７＝６３画素の領域からなり、図示するように画像領域Ｒ１と画像領域Ｒ２が含まれる。この画像領域Ｒ１に含まれる画素のそれぞれの画素値、また画像領域Ｒ２に含まれる画素のそれぞれの画素値は近い値を採る。そして以下に説明するようにこの画像領域Ｒ１と画像領域Ｒ２をそれぞれ指定領域として切り分けるものとする。

そして説明を簡単にするため、図１０（ｂ）で示すように、ユーザが指定した代表位置は、画像領域Ｒ１と画像領域Ｒ２のそれぞれに指定された２箇所で、それぞれ１画素からなり、画素選択部１３１は、この１画素を基準画素として選択するものとする。図１０（ｂ）では、この基準画素をシード１およびシード２で図示している。

詳しくは後述するが、このシード１およびシード２は、それぞれラベル付けされており、強さを有する。ここでは、シード１およびシード２は、それぞれラベル１とラベル２にラベル付けされ、強さとして双方とも初期値として１が設定されるものとする。

範囲設定部１３２は、基準画素に対し設定され、この基準画素周辺の特定の範囲を第１の範囲として設定する。ここで基準画素周辺の特定の範囲とは、基準画素に隣接する８画素のうちの少なくとも１画素および基準画素を含む任意の特定された範囲である。
図１１は、第１の範囲について説明した図である。
図示するように、画像領域Ｒ１と画像領域Ｒ２のそれぞれに基準画素であるシード１およびシード２が選択されている。そしてさらにこのシード１とシード２を中心に位置するようにして縦５画素×横５画素の範囲を第１の範囲とする。図では、この範囲を太線の枠内の範囲として表示している。
また詳しくは後述するが、本実施の形態では、第１の範囲は可変であり、処理が進行するに従い範囲が縮小されることが好ましい。

判定部１３３は、第１の範囲内の対象画素（第１の対象画素）が何れの指定領域に属するかを判定する。即ち、第１の範囲に含まれる画素の各々について、基準画素が属する指定領域への属否を判定する。
判定部１３３では、上記第１の範囲に含まれる２５画素のうち、シード１またはシード２を除くそれぞれ２４画素について、指定領域に含まれるか否かの判定の対象となる対象画素（第１の対象画素）とする。そしてこれらの対象画素が、シード１が属する指定領域（第１の指定領域）に含まれるか否か、又は/および、シード２が属する指定領域（第２の指定領域）に属するか否かの判定を行なう。

このときの判定基準として画素値の近さを採用することができる。
具体的には、第１の範囲内に含まれる上記２４画素に便宜上番号を付し、ｉ番目（ｉは１〜２４の何れかの整数値）の対象画素をＰ_ｉとしたとき、この画素の色データがＲＧＢデータである場合は、この色データはＰ_ｉ＝（Ｒ_ｉ、Ｇ_ｉ、Ｂ_ｉ）として表すことができる。同様にしてシード１やシード２の基準画素をＰ_０とすると、この色データはＰ_０＝（Ｒ_０、Ｇ_０、Ｂ_０）として表すことができる。そして画素値の近さとして、以下の数１式に示すＲＧＢ値のユークリッド距離ｄ_ｉを考える。

判定部１３３は、このユークリッド距離ｄ_ｉが、予め定められた閾値以下であった場合に、第１の指定領域や第２の指定領域に属するとの判定を行なう。即ちユークリッド距離ｄ_ｉが、予め定められた閾値以下であった場合は、基準画素Ｐ_０と対象画素Ｐ_ｉの画素値はより近いと考えられるため、その場合は、基準画素Ｐ_０と対象画素Ｐ_ｉとは、同じ指定領域に属するとする。

なおシード１とシード２の双方に対して、ユークリッド距離ｄ_ｉが、閾値以下となる場合もあるが、この場合は、判定部１３３は、ユークリッド距離ｄ_ｉがより小さい値となる方の指定領域に属するとする。

図１２は、図１１で示す第１の範囲に属する対象画素について、ユークリッド距離ｄ_ｉを基に判定を行なった結果を示している。
ここでシード１と同じ黒色となったものは、指定領域１に属する画素と判定され、シード２と同じ灰色となったものは、指定領域２に属する画素と判定されたことを示している。なお白色の画素は、この場合、何れの指定領域にも属さないと判定されたことを示している。

判定部１３３を以上のように動作させることで、与えたシードに対して、自動でシードを拡散する効果がある。本実施の形態では、例えば、初回のみに判定部１３３にこの動作をさせることもできる。または最初の数回をこの動作にすることもできる。この場合、以後は、判定部１３３は、後述する「強さ」を使用して判定を行うことが好ましい。なお判定部１３３は、初回から後述する「強さ」を使用した判定を行ってもかまわない。

なお上述した例では、色データがＲＧＢデータである場合で説明を行なったが、これに限られるものではなく、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊データ、ＹＣｂＣｒデータ、ＨＳＶデータ、ＩＰＴデータなど他の色空間における色データであってもよい。また全ての色成分を用いず、例えば、色データとしてＨＳＶデータを用いたときに、Ｈ、Ｓの値のみ使用してもよい。

また指定領域の切り分けがうまくいかない場合に、他の色空間における色データを使用するとよい場合がある。例えば、数１式に示したＲＧＢ値のユークリッド距離ｄ_ｉの代わりに下記数２式に示したＹＣｂＣｒ値を使用したユークリッド距離ｄ_ｉ ^ｗを考える。数２式は、対象画素の色データが、Ｐ_ｉ＝（Ｙ_ｉ、Ｃｂ_ｉ、Ｃｒ_ｉ）であり、基準画素の色データが、Ｐ_０＝（Ｙ_０、Ｃｂ_０、Ｃｒ_０）であったときのユークリッド距離ｄ_ｉ ^ｗを示している、また数２式のユークリッド距離ｄ_ｉ ^ｗは、重み係数Ｗ_Ｙ、Ｗ_Ｃｂ、Ｗ_Ｃｒを使用した重みづけユークリッド距離となっている。数２式を使用した場合、他えば、指定領域間の輝度差は大きいが、色度の差が小さい場合に有効である。即ち、重み係数Ｗ_Ｙを小さくし、輝度成分Ｙのユークリッド距離ｄ_ｉ ^ｗに対する寄与度を小さくする。これにより色度成分のユークリッド距離ｄ_ｉ ^ｗに対する寄与度が相対的に大きくなる。その結果、輝度差は大きいが、色度の差が小さい指定領域間においても指定領域の切り分けの精度が向上する。

また使用する色データは、３成分からなるものに限定されるものではない。例えば、ｎ次元色空間を使用し、ｎ個の色成分によるユークリッド距離ｄ_ｉ ^ｗを考えてもよい。
例えば、数３式は、色成分が、Ｘ_１、Ｘ_２、…、Ｘ_ｎである場合である。そして数３式は、対象画素の色データが、Ｐ_ｉ＝（Ｘ_１ｉ、Ｘ_２ｉ、…、Ｘ_ｎｉ）であり、基準画素の色データが、Ｐ_０＝（Ｘ_１０、Ｘ_２０、…、Ｘ_ｎ０）であったときのユークリッド距離ｄ_ｉ ^ｗを示している、なお数３式のユークリッド距離ｄ_ｉ ^ｗも重み係数Ｗ_Ｘ１、Ｗ_Ｘ２、…、Ｗ_Ｘｎを使用した重みづけユークリッド距離となっている。この場合、ｎ個の色成分のうち指定領域の時性がよく現れている色成分についての重み係数を他より相対的に大きくすることで、指定領域の切り分けの精度が向上する。

特性変更部１３４は、第１の範囲内の対象画素（第１の対象画素）に対し付与される特性を変更する。
ここで「特性」とは、その画素に付与されるラベルと強さのことを言う。
「ラベル」は、上述したようにその画素が何れの指定領域に属するかを表すものであり、指定領域１に属する画素は、「ラベル１」、指定領域２に属する画素は、「ラベル２」が付与される。ここではシード１のラベルはラベル１、シード２のラベルはラベル２となるので、判定部１３３で指定領域１に属する画素と判定された場合（図１２で黒色となった画素）は、ラベル１にラベル付けされる。また判定部１３３で指定領域２に属する画素と判定された場合（図１２で灰色となった画素）は、ラベル２にラベル付けされる。

「強さ」は、ラベルに対応する指定領域に属する強さであり、ある画素がラベルに対応する指定領域に属する可能性の大きさを表す。強さが大きいほどその画素がラベルに対応する指定領域に属する可能性が高く、強さが小さいほどその画素がラベルに対応する指定領域に属する可能性が低い。強さは、次のようにして定まる。
まずユーザが最初に指定した代表位置に含まれる画素の強さは、初期値として１となる。つまり領域を拡張する前のシード１やシード２の画素は、強さが１である。またまだラベル付けがされていない画素については、強さは０である。

そして強さが与えられた画素が周辺の画素に及ぼす影響力を考える。
図１３（ａ）〜（ｂ）は、影響力を決定する方法について示した図である。図１３（ａ）〜（ｂ）において、横軸は、ユークリッド距離ｄ_ｉを表し、縦軸は、影響力を表す。
このユークリッド距離ｄ_ｉは、強さを与えられた画素とその画素の周辺に位置する画素との間で決まる画素値のユークリッド距離ｄ_ｉである。そして例えば、図１３（ａ）に図示するように非線形の単調減少関数を定め、ユークリッド距離ｄ_ｉに対し、この単調減少関数により決まる値を影響力とする。
つまりユークリッド距離ｄ_ｉが小さいほど、影響力はより大きくなり、ユークリッド距離ｄ_ｉが大きいほど、影響力はより小さくなる。
なお単調減少関数は、図１３（ａ）のような形状のものに限られるものではなく、単調減少関数であれば特に限られるものではない。よって図１３（ｂ）のような線形の単調減少関数であってもよい。またユークリッド距離ｄ_ｉの特定の範囲で線形であり、他の範囲で非線形であるような区分線形の単調減少関数であってもよい。

そして指定領域に属すると判定された画素の強さは、基準画素の強さに影響力を乗じたものとなる。例えば、基準画素の強さが１で、その左側に隣接する対象画素に与える影響力が０．９だった場合、この左側に隣接する対象画素が指定領域に属すると判定されたときに与えられる強さは、１×０．９＝０．９となる。また例えば、基準画素の強さが１で、その２つ左側に隣接する対象画素に与える影響力が０．８だった場合、この対象画素が指定領域に属すると判定されたときに与えられる強さは、１×０．８＝０．８となる。

以上の計算方法を利用し、判定部１３３は、第１の範囲内の対象画素（第１の対象画素）に与えられている強さにより判定を行なうこともできる。このとき対象画素が、ラベルを有しない場合は、基準画素が属する指定領域に含まれると判定し、対象画素が他の指定領域についてのラベルを既に有する場合は、強さが大きい方の指定領域に含まれると判定する。そして前者の場合は、全て基準画素と同じラベル付けを行なう。また後者の場合は、特性のうち強さが強い方のラベル付けを行う。この方法では、いったんあるラベルにラベル付けされた画素について、他のラベルに変更されることがあり得る。

例えば、対象画素（第１の対象画素）がいったんあるラベルにラベル付けされていたとする。そして他のラベルが付された基準画素の強さがｕ_ｉで影響力がｗ_ｉｊであったとすると、対象画素（第１の対象画素）に及ぼす強さｕ_ｊは、ｕ_ｊ＝ｗ_ｉｊｕ_ｉとなる。そして対象画素（第１の対象画素）が現状有している強さと、このｕ_ｊとを比較し、ｕ_ｊの方が、大きければ、他のラベルに変更される。対してｕ_ｊが同じか小さければ、他のラベルに変更されず、ラベルは維持される。

図１４は、図１１で示す第１の範囲内の対象画素について、強さを基にした方法で判定を行なった結果を示している。
図１１に示す第１の範囲は、シード１とシード２とで一部重なる。そして第１の範囲が、重ならない箇所、即ち、シード１とシード２とで競合しない箇所では、この場合、ラベル付けされていないもので、全て基準画素であるシード１またはシード２と同じラベル付けを行なう。一方、第１の範囲が、シード１とシード２とで重なる箇所、即ち、競合する箇所では、強さが強い方のラベル付けをする。その結果、図１４に示すようにラベル付けがなされる。

図１５（ａ）〜（ｈ）は、強さを基にした領域拡張方法で順次ラベル付けがされていく過程の例を示した図である。
このうち図１５（ａ）は、このとき設定される第１の範囲を示している。つまり画像領域Ｒ１と画像領域Ｒ２のそれぞれに基準画素であるシード１およびシード２が選択されている。そしてさらにこのシード１とシード２を中心に位置するようにして縦３画素×横３画素の範囲を第１の範囲としている。図では、この範囲を太線の枠内の範囲として表示している。

図１５（ｂ）に、シード１およびシード２のそれぞれの第１の範囲内の対象画素について判定を行なった結果を示す。この場合、シード１およびシード２のそれぞれの第１の範囲は重ならないため、それぞれの第１の範囲内の対象画素は、全て基準画素であるシード１またはシード２と同じラベル付けが行なわれる。

また図１５（ｃ）に、さらに領域拡張を行ない、更新された後の結果を示す。この場合、図１４と同様にシード１とシード２とで第１の範囲が、重ならない箇所では、全て基準画素であるシード１またはシード２と同じラベル付けが行なわれる。そして第１の範囲が、シード１とシード２とで重なる箇所では、強さが強い方のラベル付けが行なわれる。

また対象画素に既に他のラベルによるラベル付けがされていた場合でも、その対象画素が現在有している強さと、基準画素から及ぼされる強さを比較し、強さが強い方のラベル付けがなされる。また強さは、より強い方の強さとなる。即ち、この場合、対象画素のラベルと強さは変更される。

以下、ラベル付けされた対象画素については、新たな基準画素として選択され、図１５（ｄ）〜（ｈ）に示すように順次領域は更新されていく。最終的には、図１５（ｈ）に示すように第１の指定領域と第２の指定領域に切り分けが行なわれる。

以上のようにして対象画素が指定領域に属すると判定された場合、特性変更部１３４においてラベルと強さが変更される。
このラベル、強さ、影響力の情報は、実際には、各画素毎の情報として、後述するメインメモリ９２（図３２参照）等に記憶される。そして必要に応じメインメモリ９２から読み出されるとともに、ラベル、強さ、影響力が変更されたときは、これらの情報の書き換えが行なわれる。これにより領域検出部１３の処理速度が向上する。

なお上述した画素選択部１３１、範囲設定部１３２、判定部１３３、特性変更部１３４の処理は収束するまで繰り返し行なわれる。即ち、図１２で説明したように新たに指定領域１や指定領域２に属すると判定された画素は、新たに基準画素として選択され、さらに新たに選択された基準画素の周辺の特定の範囲を再度第１の範囲として設定し、この再度設定された第１の範囲内の対象画素について、指定領域１や指定領域２に属するか否かの判定を再び行なうことになる。第１の範囲内の対象画素について、指定領域１や指定領域２に属するか否かの判定が行なわれることになる。この処理を繰り返し、更新していくことで、ラベル付け等の特性変更がされる領域は順次拡張されていき、指定領域１および指定領域２の切り出しが行なえる。これは、基準画素の選択および第１の範囲の設定を順次変更しつつ判定を複数回行うことで、指定領域の検出を行う、と言うこともできる。なおこの方法（領域拡張方法）によれば、いったんあるラベルにラベル付けされた画素についても、他のラベルに変更されることがあり得る。

収束判定部１３５は、上記一連の処理が収束したか否かを判定する。
収束判定部１３５は、例えば、ラベルが変更される画素がなくなったときに収束したと判定する。また予め最大更新回数を定めておき、最大更新回数に達したときに収束したものとみなすこともできる。

以上述べた第１の実施形態による領域拡張方法では、指定領域に含まれるか否かの判定の対象となる対象画素は、第１の範囲内に属するとともに基準画素であるシード１やシード２を除いた画素となる。そして基準画素の画素値に対してこれらの対象画素の画素値を比較して対象画素が属する指定領域を決定する。つまり対象画素が、基準画素からの影響を受けて変化する、いわば「攻撃型」の方法である。

またこの領域拡張方法では、領域拡張を行なう直前における画像全体のラベルおよび強さはいったん記憶される。そしてそれぞれの指定領域から選択された基準画素により設定される第１の範囲内の対象画素が何れの指定領域に属するかが判定部１３３にて判定され、領域拡張が行なわれる。そして判定後は、特性変更部１３４にて記憶されていたラベルおよび強さが変更される。そして変更後のラベルおよび強さは、再び領域拡張を行なう直前における画像全体のラベルおよび強さとして記憶され、再度領域拡張が行なわれていく。つまりこの場合、画像全体のラベルおよび強さは一斉に変更され、いわば「同期型」の領域拡張方法である。

またこの領域拡張方法では、第１の範囲は固定でも変更してもよい。そして第１の範囲を変更する場合は、その範囲は、更新回数により小さくなるように変更することが好ましい。具体的には、例えば、最初は、第１の範囲は大きく設定し、ある更新回数が、ある指定回数以上になったら第１の範囲を小さくする。この指定回数は、複数指定し、第１の範囲を段階的に小さくしていってもよい。つまり初期段階では、第１の範囲は大きく設定することで、処理速度が速くなる。またある程度更新が進んだ段階では、第１の範囲を小さくすることで指定領域の分離精度がより向上する。つまり処理速度の向上と指定領域の切り出しの分離精度とが両立する。なおこれは、判定を繰り返すにつれて第１の範囲を小さくなるように設定していく、と言うこともできる。

［第２の実施形態（「攻撃型」で「非同期型」の場合）］
次に領域検出部１３の第２の実施形態について説明を行なう。

図１６（ａ）〜（ｈ）は、第２の実施形態による領域拡張方法で順次ラベル付けがされていく過程の例を示した図である。
図１６（ａ）は、このとき設定される第１の範囲であり、図１５（ａ）と同様の図である。
本実施の形態では、判定部１３３は、図１６（ｂ）に示すように２行２列の位置に設定されるシード２を起点とし、まず第１の範囲内の対象画素が何れの指定領域に属するか否かを判定する。そして図１６（ｃ）〜（ｄ）に示すように基準画素を図中右側に一画素ずつ移動させつつ、第１の範囲内の対象画素が何れの指定領域に属するか否かを判定していく。この判定は、例えば、上述したように、数１式〜数３式を使用し、画素値の近さを利用することで行うことができる。またこの判定は、図１５の場合と同様に、強さを使用した方法により行うことができる。
そして図中右端までを対象画素として判定した後は、次に基準画素を第３列に移し、同様に基準画素を図中右側に一画素ずつ移動させつつ、第１の範囲内の対象画素が何れの指定領域に属するか否かを判定していく。そして図中右端までを対象画素として判定した後は、さらに次の列に移る。これは図１６（ｅ）〜（ｇ）に示すように繰り返され、図中右下端部に基準画素が移動するまで行なわれる。これは、判定部１３３は、基準画素を一画素毎に走査するように移動させつつ判定を行なう、と言うことができる。

さらに右下端部に基準画素が達し、画素の移動がこれ以上できなくなった後は、上述した場合と逆向きに基準画素を移動させ、基準画素が左上端部に移動するまで同様の処理を行なう。これで基準画素が１回往復移動したことになる。さらに以後、収束するまでこの基準画素の往復移動を繰り返す。
これは、図１７に示すように行と列の順を反転させて同様の処理を行なうと言うこともできる。またこれは、基準画素が終端位置（この場合、右下端部や左上端部）に達したときは、基準画素を逆方向に走査させるようにさらに移動させる、と言うこともできる。

なおここで挙げた例では、起点が１つの例で説明をしたが、起点を複数設定し、それぞれを移動させてもよい。また起点として画像中の画素の何れを選択してもよい。
また起点が１つの場合でも、基準画素が右下端部に達した後に、基準画素を再び左上端部から走査させるように移動させてもよい。さらに基準画素をランダムに走査させるように移動させてもよい。

そして最終的には、図１６（ｈ）に示すように、第１の指定領域と第２の指定領域に切り分けが行なわれる。
この領域拡張方法によれば、図１５で説明した方法に比較して、より収束が速く、処理速度もより速くなる。また基準画素が終端位置に達したときには逆方向に走査させるようにさらに移動させることで、収束が遅い箇所が生じにくくなり、より収束が速くなる。

なお第２の実施形態において、判定部１３３以外の画素選択部１３１、範囲設定部１３２、特性変更部１３４、収束判定部１３５の動作については第１の実施形態と同様である。また同様に第１の範囲は固定でも変更してもよく、そして第１の範囲を変更する場合は、その範囲は、更新回数により小さくなるように変更することが好ましい。

またこの領域拡張方法では、選択された基準画素が一画素ずつ移動する度に、第１の範囲内の対象画素が何れの指定領域に属するかが判定部１３３にて判定され、領域拡張が行なわれる。これは、判定部１３３は、選択した一の基準画素のみを対象として第１の範囲に含まれる画素の各々について指定領域への属否の判定を行った後、新たに基準画素を一つ選択し、第１の範囲の設定および判定を再度行って、指定領域の検出を行う、と言うこともできる。そして判定後は、特性変更部１３４にて記憶されていたラベルおよび強さが変更される。つまりこの場合、画像全体のラベルおよび強さは一斉に変更されるわけではなく、基準画素が一画素ずつ移動する度に定まる第１の範囲内の対象画素（第１の対象画素）だけが変更の対象となる。よってこれは、いわば「非同期型」の領域拡張方法である。第１の実施形態のような「同期型」の領域拡張方法では、１回の基準画素の選択につき、ひとつ前の画像の状態のラベルおよび強さをもとに画像全体のラベルおよび強さが一斉に変更される。そのような意味で、ここでは、「同期型」と言っている。言い換えれば、（ラベルおよび強さの）状態遷移が切り替わるのが比較的遅い。しかし第２の実施形態では、「同期型」とは異なり、１回の基準画素の選択につき、１つの画素である対象画素（第１の対象画素）のラベルおよび強さだけが変更される。即ち、対象画素（第１の対象画素）以外のラベルおよび強さは、変化しない。そのような意味で、ここでは、「非同期型」と言っている。その後、再び基準画素を選択し、またその第１の範囲内の画素だけ対象画素となる。そしてこれを繰り返すことになるため、同期型よりも早く（ラベルおよび強さの）状態遷移が切り替わる、ということになる。

また第１の実施形態および第２の実施形態では、基準画素を選択し、この基準画素に対し第１の範囲内の対象画素（第１の対象画素）が、この基準画素が属する指定領域に入るか否かを判定する。この判定は、基準画素の選択およびこれに伴い設定される第１の範囲を順次変更しつつ、複数回行う。そしてこの判定は、上述したように画素値の近さや強さを比較することで行う。そしてこれにより第１の範囲内の対象画素（第１の対象画素）のラベルが変更される。この場合、基準画素は、周辺にある対象画素（第１の対象画素）に対し、影響を及ぼし、これにより対象画素（第１の対象画素）のラベルが変化するのであり、その意味でここでは、「攻撃型」と言っている。

次に第１の実施形態および第２の実施形態における領域検出部１３の動作について説明を行なう。
図１８は、第１の実施形態および第２の実施形態における領域検出部１３の動作について説明したフローチャートである。
以下、図９および図１８を使用して領域検出部１３の動作を説明する。
まず画素選択部１３１が、指定領域に属する画素の中から選択される基準画素を選択する（ステップ１０１）。図１０（ｂ）の例では、画素選択部１３１は、この基準画素としてシード１およびシード２を選択する。

次に範囲設定部１３２が、基準画素に対し指定領域に含まれるかを判定する対象画素（第１の対象画素）の範囲である第１の範囲を設定する（ステップ１０２）。図１１（ｂ）の例では、範囲設定部１３２は、シード１とシード２を中心に位置するようにして縦５画素×横５画素の範囲を第１の範囲とする。

そして判定部１３３が、第１の範囲内の対象画素が何れの指定領域に属するかを判定する（ステップ１０３）。このとき判定部１３３は、対象画素が指定領域間で競合する箇所では、強さが強い方の指定領域に属すると判定する。また画素値のユークリッド距離ｄ_ｉを基にして判定をし、指定領域の拡散をしてもよい。

さらに特性変更部１３４が、判定部１３３において何れかの指定領域に属すると判定された対象画素について、特性を変更する（ステップ１０４）。具体的には、特性変更部１３４は、これらの対象画素に対し、ラベル付けを行ない、さらに強さを付与する。

次に収束判定部１３５が、一連の処理が収束したか否かを判定する（ステップ１０５）。この判定は、上述したようにラベルが変更される画素がなくなったときに収束したと判定してもよく予め定められた最大更新回数に達したときに収束したと判定してもよい。

そして収束判定部１３５が処理が収束したと判定した場合（ステップ１０５でＹｅｓ）、指定領域の切り出しの処理を終了する。
一方、収束判定部１３５が処理が収束していないと判定した場合（ステップ１０５でＮｏ）、ステップ１０１に戻る。なおこの場合、画素選択部１３１で選択される基準画素は変更される。

［第３の実施形態（「受け身型」で「同期型」の場合）］
次に領域検出部１３の第３の実施形態について説明を行なう。
第３の実施形態では、画素選択部１３１は、指定領域に含まれるか否かの判定の対象となる対象画素を１つ選択する。そして範囲設定部１３２は、選択された対象画素（第２の対象画素）に対し設定され、この対象画素が何れの指定領域に含まれるか否かを判定する基準画素が含まれる範囲である第２の範囲を変更する。
図１９は、画素選択部１３１により選択される対象画素、および範囲設定部１３２により設定される第２の範囲について示した図である。
図１９では、図１０（ａ）で示した原画像に対し、図１０（ｂ）で示した場合と同様に基準画素をシード１およびシード２として設定される。そして対象画素（第２の対象画素）としてＴ１で示す一画素が選択された場合を示している。さらに第２の範囲として対象画素Ｔ１を中心に位置するようにして縦５画素×横５画素の範囲を第２の範囲としている。図では、この範囲を太線の枠内の範囲として表示している。

判定部１３３は、対象画素Ｔ１が何れの指定領域に属するか否かを判定する。判定部１３３では、対象画素Ｔ１が、シード１が属する指定領域（第１の指定領域）に含まれるか、シード２が属する指定領域（第２の指定領域）に属するかの判定を行なう。
このとき例えば、対象画素Ｔ１の画素値と、第２の範囲に含まれる基準画素であるシード１およびシード２の画素値の何れに近いか否かで、対象画素Ｔ１が、第１の指定領域に属するか、第２の指定領域に属するかを判定する。即ち、画素値の近さにより判定を行う。
またこの判定は、強さを使用した方法により行うことができる。この場合、対象画素Ｔ１（第２の対象画素）が指定領域に属するかの判定を行なうときには、第２の範囲に含まれる基準画素の強さにより判定を行なうことになる。

図２０は、本実施の形態による判定の結果について示した図である。
図２０では、対象画素Ｔ１の画素値は、シード１の画素値よりシード２の画素値に近く、その結果、対象画素Ｔ１は、第２の指定領域に属すると判定されたことを示している。

なお特性変更部１３４、収束判定部１３５の動作については、第１の実施形態と同様である。
本実施の形態の場合も画素選択部１３１、範囲設定部１３２、判定部１３３、特性変更部１３４の処理は収束するまで繰り返し行なわれる。そしてこの処理を繰り返し、更新していくことで、ラベル付け等の特性変更がされる領域は順次拡張されていき、指定領域１および指定領域２の切り出しが行なえる。また第２の範囲は可変であり、その範囲は、更新回数により順次小さくしていくことが好ましい。

具体的には、最初は、第２の範囲は大きく設定し、ある更新回数が、ある指定回数以上になったら第２の範囲を小さくする。この指定回数は、複数指定し、第２の範囲を段階的に小さくしていってもよい。つまり初期段階では、第２の範囲は小さく設定することで、基準画素がその中に存在する可能性が高く、判定をより効率的になる。またある程度更新が進んだ段階では、第２の範囲を小さくすることで指定領域の分離精度が向上する。

本実施の形態による領域拡張方法では、対象画素Ｔ１に着目し、対象画素Ｔ１の画素値に対して第２の範囲内にある基準画素（シード１、シード２）の画素値を比較して対象画素Ｔ１が属する指定領域を決定する。つまり対象画素Ｔ１が、第２の範囲内の基準画素からの影響を受けて変化する、いわば「受け身型」の方法である。

受け身型においても、いったんあるラベルにラベル付けされた画素について、他のラベルに変更されることがあり得る。

この方法は、図８で説明した従来の領域拡張方法と類似するが、従来の領域拡張方法では、対象画素Ｔ１がこれと接する固定された周辺８画素から影響を受けるのに対し、第３の実施形態による領域拡張方法では、第２の範囲が可変であることに特徴を有する。そして第２の範囲を大きくすることで上述したように判定をより効率的に行なえる。これが周辺８画素固定であると、その中に基準画素が存在する可能性は小さくなるため、判定の効率が低下する。

またこの領域拡張方法では、領域拡張を行なう直前における画像全体のラベルおよび強さはいったん記憶される。そして選択された対象画素Ｔ１が何れの指定領域に属するかが判定部１３３にて判定され、領域拡張が行なわれる。そして判定後は、特性変更部１３４にて記憶されていたラベルおよび強さが変更される。そして変更後のラベルおよび強さは、再び領域拡張を行なう直前における画像全体のラベルおよび強さとして記憶され、再度領域拡張が行なわれていく。つまりこの場合、いわば「同期型」の領域拡張方法である。

また第２の範囲を小さくすることで指定領域の分離精度がより向上する。よって本実施の形態の第２の範囲については、更新回数により小さくなるように変更する。

［第４の実施形態（「受け身型」で「非同期型」の場合）］
なお上述した場合は、第１の実施形態と同様の「同期型」であったが、第２の実施形態と同様の「非同期型」を使用することもできる。以下、「受け身型」であるとともに、「非同期型」の場合を、第４の実施形態として説明を行なう。

図２１（ａ）〜（ｈ）は、第４の実施形態による領域拡張方法で順次ラベル付けがされていく過程の例を示した図である。
図２１（ａ）は、図１０（ａ）に示した原画像に対し、図１０（ｂ）で示した基準画素としてのシード１およびシード２を設定した場合を示している。これは図１５および図１６で説明した場合と同様である。

そして図２１（ｂ）は、このとき設定される第２の範囲を示している。本実施の形態では、判定部１３３は、図２１（ｂ）に示すように１行１列の位置を起点とし、これをまず対象画素Ｔ１として、この対象画素Ｔ１が何れの指定領域に属するか否かを判定する。そして図２１（ｃ）〜（ｄ）に示すように基準画素を図中右側に一画素ずつ移動させつつ、対象画素Ｔ１が何れの指定領域に属するか否かを判定していく。この判定は、強さによりなされ、第１の実施形態〜第３の実施形態と同様である。
そして図中右端までを対象画素Ｔ１として判定した後は、次に対象画素Ｔ１を第２列に移し、同様に対象画素Ｔ１を図中右側に一画素ずつ移動させつつ、この対象画素Ｔ１が何れの指定領域に属するか否かを判定していく。そして図中右端まで判定した後は、さらに次の列に移る。これは図１６（ｅ）〜（ｇ）に示すように繰り返され、図中右下端部に対象画素Ｔ１が移動するまで行なわれる。

さらに右下端部に対象画素Ｔ１が達し、画素の移動がこれ以上できなくなった後は、上述した場合と逆向きに対象画素Ｔ１を移動させ、対象画素Ｔ１が左上端部に移動するまで同様の処理を行なう。これで対象画素Ｔ１が１回往復移動したことになる。さらに以後、収束するまでこの対象画素Ｔ１の往復移動を繰り返す。

なおここで挙げた例では、起点が１つの例で説明をしたが、第３の実施形態で説明したように起点を複数設定し、それぞれを移動させてもよい。また起点として画像中の画素の何れを選択してもよい。

そして最終的には、図２１（ｈ）に示すように、第１の指定領域と第２の指定領域に切り分けが行なわれる。
この領域拡張方法でも、より収束が速く、処理速度もより速くなる。また基準画素が終端位置に達したときには逆方向に走査させるようにさらに移動させることで、収束が遅い箇所が生じにくくなり、より収束が速くなる。

第２の範囲は固定でも変更してもよく、そして第２の範囲を変更する場合は、その範囲は、更新回数により小さくなるように変更することが好ましい。

またこの領域拡張方法では、選択された対象画素Ｔ１が一画素ずつ移動する度に、対象画素Ｔ１が何れの指定領域に属するかが判定部１３３にて判定され、領域拡張が行なわれる。つまり予め定められた順で一の対象画素Ｔ１（第２の対象画素）を選択し、選択された一の対象画素Ｔ１（第２の対象画素）に対し、１回の判定を行うことを繰り返す。これは、判定部１３３は、指定領域に含まれる画素を基準画素として選択した一の対象画素Ｔ１（第２の対象画素）について指定領域への属否の判定を行った後、新たに対象画素Ｔ１（第２の対象画素）を一つ選択し、第２の範囲の設定および判定を再度行って、指定領域の検出を行う、と言うこともできる。そして判定後は、特性変更部１３４にて記憶されていたラベルおよび強さが変更される。つまりこの場合、対象画素Ｔ１が一画素ずつ移動する度に対象画素Ｔ１（第２の対象画素）だけが変更の対象となる。これは「非同期型」の領域拡張方法であると言ってよい。

また第３の実施形態および第４の実施形態では、一の対象画素Ｔ１（第２の対象画素）を選択し、この対象画素Ｔ１（第２の対象画素）に対し、第２の範囲内にある基準画素が属する指定領域に入るか否かを判定する。この判定は、対象画素Ｔ１（第２の対象画素）の選択およびこれに伴い設定される第２の範囲を順次変更しつつ、複数回行う。またこの判定は、上述したように画素値の近さや強さを比較することで行う。そしてこれにより対象画素Ｔ１（第２の対象画素）のラベルが変更される。この場合、対象画素Ｔ１（第２の対象画素）は、周辺にある基準画素から影響を及ぼされ、これにより対象画素Ｔ１（第２の対象画素）のラベルが変化するのであり、その意味でここでは、「受け身型」と言っている。

次に第３の実施形態および第４の実施形態における領域検出部１３の動作について説明を行なう。
図２２は、第３の実施形態および第４の実施形態における領域検出部１３の動作について説明したフローチャートである。
以下、図９および図２２を使用して領域検出部１３の動作を説明する。
まず画素選択部１３１が、対象画素（第２の対象画素）を選択する（ステップ２０１）。図１９に示した例では、画素選択部１３１は、対象画素Ｔ１を選択する。

次に範囲設定部１３２が、対象画素に対し判定への影響を与える画素の影響範囲である第２の範囲を設定する（ステップ２０２）。図１９に示した例では、範囲設定部１３２は、対象画素Ｔ１を中心に位置するようにして縦５画素×横５画素の範囲を第２の範囲とする。

そして判定部１３３が、対象画素が何れの指定領域に属するかを判定する（ステップ２０３）。上述した例では、判定部１３３は、対象画素Ｔ１とシード１およびシート２の画素値の近さや強さにより判定を行なう。

さらに特性変更部１３４が、判定部１３３において対象画素が何れかの指定領域に属すると判定された場合、特性を変更する（ステップ２０４）。具体的には、対象画素Ｔ１にラベル付けを行ない、さらに強さを付与する。

次に収束判定部１３５が、一連の処理が収束したか否かを判定する（ステップ２０５）。この判定は、上述したようにラベルが変更される画素がなくなったときに収束したと判定してもよく予め定められた最大更新回数に達したときに収束したと判定してもよい。

そして収束判定部１３５が処理が収束したと判定した場合（ステップ２０５でＹｅｓ）、指定領域の切り出しの処理を終了する。
一方、収束判定部１３５が処理が収束していないと判定した場合（ステップ２０５でＮｏ）、ステップ２０１に戻る。なおこの場合、画素選択部１３１で選択される対象画素（第２の対象画素）は変更される。

［第５の実施形態（「攻撃型」と「受け身型」を双方使用する場合）］
次に領域検出部１３の第５の実施形態について説明を行なう。
第５の実施形態では、第１の実施形態および第２の実施形態で説明した「攻撃型」の領域拡張方法と、第３の実施形態および第４の実施形態で説明した「受け身型」の領域拡張方法の双方を使用する。つまり第５の実施形態では、「攻撃型」の領域拡張方法と「受け身型」の領域拡張方法とを更新の途中で切り替えながら領域を拡張していく。

つまり範囲設定部１３２は、更新の度に、「攻撃型」の領域拡張方法と「受け身型」の領域拡張方法の何れを使用するかを選択する。そして「攻撃型」の領域拡張方法を選択した場合は、第１の範囲の設定を行う。そして判定部１３３が、第１の範囲内の対象画素が何れの指定領域に属するかを判定する。また「受け身型」の領域拡張方法を選択した場合は、第２の範囲の設定を行う。そして判定部１３３が、対象画素が何れの指定領域に属するかを判定する。即ち、第１の範囲の設定と第２の範囲の設定とを少なくとも１回切り替えつつ判定を行っていく。

この切り替えの方法は、特に制限はなく、例えば、「攻撃型」と「受け身型」を交互に使用してもよい。また最初に予め定められた更新回数分「攻撃型」を使用し、その後、「受け身型」を最後まで使用する方法でもよい。また逆に最初に予め定められた更新回数分「受け身型」を使用し、その後、「攻撃型」を最後まで使用する方法でもよい。なお「攻撃型」の場合、第１の実施形態および第２の実施形態の何れも使用することができる。
このように「攻撃型」と「受け身型」を双方使用する領域拡張方法でも指定領域１および指定領域２の切り出しが行える。

また本実施の形態では、設定される第１の範囲や第２の範囲は固定でもよく、可変であってもよい。そして第１の範囲や第２の範囲は、更新回数により順次小さくしていくことが好ましい。また第１の実施形態と同様の「同期型」でも、第２の実施形態と同様の「非同期型」でも何れの方法でも使用することができる。

次に第５の実施形態における領域検出部１３の動作について説明を行なう。
図２３は、第５の実施形態における領域検出部１３の動作について説明したフローチャートである。
以下、図９および図２３を使用して領域検出部１３の動作を説明する。
まず画素選択部１３１が、「攻撃型」と「受け身型」の何れを使用するかを選択する（ステップ３０１）。

そして画素選択部１３１が、「攻撃型」を選択した場合（ステップ３０２でＹｅｓ）、画素選択部１３１が、指定領域に属する画素の中から選択される基準画素を選択する（ステップ３０３）。
また範囲設定部１３２が、この基準画素に対し指定領域に含まれるかを判定する対象画素（第１の対象画素）の範囲である第１の範囲を設定する（ステップ３０４）。
さらに判定部１３３が、第１の範囲内の対象画素が何れの指定領域に属するかを判定する（ステップ３０５）。

対して画素選択部１３１が、「受け身型」を選択した場合（ステップ３０２でＮｏ）、画素選択部１３１が、対象画素Ｔ１（第２の対象画素）を選択する（ステップ３０６）。
また範囲設定部１３２が、この対象画素Ｔ１に対し判定への影響を与える画素の影響範囲である第２の範囲を設定する（ステップ３０７）。
さらに判定部１３３が、対象画素Ｔ１が何れの指定領域に属するかを判定する（ステップ３０８）。

次に特性変更部１３４が、判定部１３３において何れかの指定領域に属すると判定された対象画素Ｔ１について、特性を変更する（ステップ３０９）。

そして収束判定部１３５が、一連の処理が収束したか否かを判定する（ステップ３１０）。
収束判定部１３５が処理が収束したと判定した場合（ステップ３１０でＹｅｓ）、指定領域の切り出しの処理を終了する。
一方、収束判定部１３５が処理が収束していないと判定した場合（ステップ３１０でＮｏ）、ステップ３０１に戻る。なおこの場合、画素選択部１３１で選択される基準画素または対象画素（第２の対象画素）は変更される。

［第６の実施形態（前処理を行う場合）］
図２４は、第６の実施形態における領域検出部１３の機能構成例を表すブロック図である。
図示するように本実施の形態の領域検出部１３は、図９に示した領域検出部１３と同様に、画素選択部１３１と、範囲設定部１３２と、判定部１３３と、特性変更部１３４と、収束判定部１３５とを備える。これらの動作は、図９で示した領域検出部１３と同様である。即ち、図２４で示した領域検出部１３も、第１の実施形態〜第５の実施形態で説明した動作を行う。
一方、図２４で示した領域検出部１３は、図９に示した領域検出部１３に比較して、前処理部１３６をさらに備える点で異なる。以後、前処理部１３６の動作を中心に本実施の形態の領域検出部１３の説明を行う。

図２５は、本実施の形態で使用する画像Ｇに対してシードを描いた場合を示している。
画像Ｇは、ネクタイを締めたスーツ姿の男性の写真である。そしてユーザが、この画像Ｇ中のネクタイの部分にシード１を描き、ネクタイ以外の部分にシード２を描いた場合を示している。つまりユーザは、ネクタイの部分とネクタイ以外の部分とを分け、指定領域として切り出したい意図でシードを描いている。

図２６（ａ）〜（ｂ）は、画像Ｇのネクタイの一部を拡大した画像を示している。
このうち図２６（ａ）は、拡大する箇所を太線の矩形で示している。そして図２６（ｂ）は、この箇所を拡大後の画像を示している。
図２６（ｂ）に示すようにネクタイの部分は、細かな模様が組み合わさった画像となっている。

図２７は、図２５〜図２６で示した画像Ｇに対し、図９に示した領域検出部１３を使用して指定領域の切り出しを行った場合を示した図である。
ここで「第１の指定領域（Ｓ１）」は、画像Ｇからネクタイの部分が切り出されるはずである。また「第２の指定領域（Ｓ２）」は、画像Ｇからネクタイ以外の部分が切り出されるはずである。しかしながら実際には、「第１の指定領域（Ｓ１）」は、正確にネクタイの部分を切り出すことができず、「第１の指定領域（Ｓ１）」と「第２の指定領域（Ｓ２）」との境界は、いびつとなっている。

図２８（ａ）〜（ｂ）は、対象画素に対する周辺画素の影響について示した図である。
図２８（ａ）〜（ｂ）では、４画素×４画素からなる画像のうち２行２列に位置する対象画素に対し、この対象画素の周辺の８画素が与える強さを表している。ここで周辺の８画素と対象画素とは、線により結ばれているが、これは、周辺の画素が対象画素に与える強さを表す。即ち、強さがより大きいほどこの線は太くなり、強さがより小さいほどこの線は細くなるように図示している。
そして図２８（ａ）は、図２６（ｂ）に示したような画像において、対象画素に対する周辺画素の影響を示している。図示するように対象画素に対する周辺画素の強さは、ばらついている。このばらつきは、上述した細かな模様に起因する。そしてこのばらつきにより対象画素が何れの指定領域に属するかを判定する際に、誤った結果となりやすく、図２７で示すような切り出し結果となると考えられる。

そこで本実施の形態では、前処理部１３６を設け、指定領域を切り出す前に、画像をぼかす処理を行なう。
図２９（ａ）は、図２６（ｂ）と同様の画像であり、前処理部１３６によりぼかす前の画像を示している。対して図２９（ｂ）は、前処理部１３６によりぼかした後の画像を示している。
この場合、図２８（ａ）で示したようなばらつきが緩和される。そして対象画素に対する周辺画素の影響は図２８（ｂ）で示すようにより均一なものとなる。その結果、対象画素が何れの指定領域に属するかを判定する際の精度が向上する。

前処理部１３６は、画像をぼかす処理のために、例えば、低周波フィルタを使用する。
ここで画像中（ｘ、ｙ）の位置にある画素の画素値をＩ（ｘ、ｙ）とし、低周波フィルタの関数をＧ（ｘ、ｙ）とすると、ぼかす処理後の画素値Ｉ_Ｇ（ｘ、ｙ）は、Ｉ（ｘ、ｙ）をＧ（ｘ、ｙ）により畳み込む以下の数４式により算出することができる。なお画素値は、画素の輝度成分でもよく、色度成分でもよい。またＲＧＢ値であってもよい。

また低周波フィルタの関数をＧ（ｘ、ｙ）は、例えば、以下の数５式で表される関数を例示することができる。なお数５式でσは、滑らかさの度合いをコントロールするパラメータである。

また低周波フィルタとして、以下の数６式に示すＤＯＧフィルタＧ_ＤＯＧ（ｘ、ｙ）を使用してもよい。このＤＯＧフィルタＧ_ＤＯＧ（ｘ、ｙ）は、画像中の特定の帯域を強調するものである。なお数６式では、パラメータσ_ｅ、σ_ｉ、Ａを制御することで、変化する周波数帯域が変化する。即ち、σ_ｅが小さいほど高周波への反応が強くなる。なおσ_ｉはσ_ｅよりも大きな値を設定する。Ａは数６式右辺の第１項と第２項の相対的な強さを制御し、Ａが０に近づくほど「ぼかし」のフィルタに近づく。

その他にも、数５式のような関数と周辺画素との輝度差との積でフィルタリングを行うバイラテラルフィルタを用いてもよい。これにより画像を滑らかにしつつエッジを強調することができ、指定領域の切り出しの精度がより向上する。

図３０は、前処理部１３６により画像をぼかす処理を行ない、その後、第１の実施形態〜第５の実施形態による方法を使用して指定領域の切り出しを行った場合を示した図である。
図示するように「第１の指定領域（Ｓ１）」は、正確にネクタイの部分を切り出した領域となっており、「第１の指定領域（Ｓ１）」と「第２の指定領域（Ｓ２）」との境界は、いびつとはなっていない。

以上詳述した領域検出部１３の構成によれば、領域拡張方法を使用して指定領域の切り出す場合、指定領域の切り出しが、従来に比較してより高速になる。

なお画像情報取得部１１で取得する画像の視認性が悪い場合、予めRetinex処理などを行うことで視認性を高めることができる。
画像の画素位置（ｘ、ｙ）の画素値（輝度値）をＩ（ｘ、ｙ）として、視認性を高めた画像の画素値Ｉ’（ｘ、ｙ）とすると、Retinex処理によって、以下のように視認性を向上させることができる。

Ｉ’（ｘ、ｙ）＝αＲ（ｘ、ｙ）＋（１―α）Ｉ（ｘ、ｙ）

αは、反射率を強調するパラメータ、Ｒ（ｘ、ｙ）は推定反射率成分であり、Retinexモデルでは、反射率成分を強調することで視認性を高めることができる。本実施の形態では、Ｒ（ｘ、ｙ）の算出は、既存のRetinexモデルのいかなる方法でもよいものとする。０≦α≦１とすれば、α＝０のときは原画像を表し、α＝１のときは反射率画像（最大の視認性）を表す。αはユーザが調整してもよいし、または画像の暗さに応じて、対応づけておいてもよい。

図３１（ａ）〜（ｂ）は、Retinex処理を行い、原画像に対し視認性向上を行なった場合の概念図である。
このうち図３１（ａ）は、原画像であり、図３１（ｂ）は、Retinex処理を行なった後の画像である。このように視認性向上を行なうことで、指定領域の切り出しの精度がより向上する。

なお以上説明した領域検出部１３で行われる処理は、画像中の指定領域に含まれる画素であって指定領域に属する強さを有する画素を基準画素として選択し、基準画素周辺の特定の範囲を第１の範囲として設定すると共に第１の範囲に含まれる画素を対象画素とし、基準画素の有する強さおよび基準画素の対象画素に及ぼす影響力に基づいて、対象画素の指定領域への属否を判定する領域判定方法として捉えることもできる。
さらに画像中の指定領域に含まれる画素であって指定領域に属する強さを有する画素を基準画素として選択し、基準画素周辺にある対象画素に対し、基準画素の有する強さおよび基準画素が対象画素に及ぼす影響力に基づいて、対象画素の指定領域に属する強さを判定し、判定した画素を新たに基準画素として選択し判定を再度行って指定領域の検出を行う領域判定方法として捉えることもできる。

＜領域判定装置のハードウェア構成例＞
次に、領域判定装置１０のハードウェア構成について説明する。
図３２は、領域判定装置１０のハードウェア構成を示した図である。
領域判定装置１０は、上述したようにパーソナルコンピュータ等により実現される。そして図示するように、領域判定装置１０は、演算手段であるＣＰＵ（Central Processing Unit）９１と、記憶手段であるメインメモリ９２、およびＨＤＤ（Hard Disk Drive）９３とを備える。ここで、ＣＰＵ９１は、ＯＳ（Operating System）やアプリケーションソフトウェア等の各種プログラムを実行する。また、メインメモリ９２は、各種プログラムやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域であり、ＨＤＤ９３は、各種プログラムに対する入力データや各種プログラムからの出力データ等を記憶する記憶領域である。
さらに、領域判定装置１０は、外部との通信を行うための通信インターフェース（以下、「通信Ｉ／Ｆ」と表記する）９４を備える。

＜プログラムの説明＞
ここで以上説明を行った本実施の形態における領域判定装置１０が行なう処理は、例えば、アプリケーションソフトウェア等のプログラムとして用意される。

よって本実施の形態で、領域判定装置１０が行なう処理は、コンピュータに、画像中の指定領域に含まれる画素であって指定領域に属する強さを有する画素を基準画素として選択する機能と、基準画素周辺の特定の範囲を第１の範囲として設定すると共に第１の範囲に含まれる画素を対象画素とし、基準画素の有する強さおよび基準画素の対象画素に及ぼす影響力に基づいて、対象画素の指定領域への属否を判定する機能と、を実現させるプログラムとして捉えることもできる。
またコンピュータに、画像中の指定領域に含まれる画素であって指定領域に属する強さを有する画素を基準画素として選択する機能と、基準画素周辺にある対象画素に対し、基準画素の有する強さおよび基準画素が対象画素に及ぼす影響力に基づいて、対象画素の指定領域に属する強さを判定する機能と、を実現させ、判定した画素を新たに基準画素として選択し判定を再度行って指定領域の検出を行うプログラムとして捉えることもできる。

なお、本実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。

以上、本実施の形態について説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、種々の変更または改良を加えたものも、本発明の技術的範囲に含まれることは、特許請求の範囲の記載から明らかである。

１…領域判定システム、１０…領域判定装置、１１…画像情報取得部、１２…ユーザ指示受付部、１３…領域検出部、１４…領域切替部、１５…画像処理部、１６…画像情報出力部、２０…表示装置、３０…入力装置、１３１…画素選択部、１３２…範囲設定部、１３３…判定部、１３４…特性変更部、１３５…収束判定部、１３６…前処理部

Claims (10)

1. 画像中の指定領域に含まれる画素であって当該指定領域に属する強さを有する画素を基準画素として選択する手段と、
   前記基準画素周辺の特定の範囲を第１の範囲として設定すると共に当該第１の範囲に含まれる画素を対象画素とし、当該基準画素の有する前記強さおよび当該基準画素の当該対象画素に及ぼす影響力に基づいて、当該対象画素の前記指定領域への属否を判定する手段と、を有する領域判定装置。
2. 画像中の指定領域に含まれる画素であって当該指定領域に属する強さを有する画素を基準画素として選択する手段と、
   前記基準画素周辺にある対象画素に対し、当該基準画素の有する前記強さおよび当該基準画素が前記対象画素に及ぼす影響力に基づいて、当該対象画素の前記指定領域に属する強さを判定する手段と、を有し、
   前記判定した画素を新たに前記基準画素として選択し当該判定を再度行って前記指定領域の検出を行う領域判定装置。
3. 前記対象画素の前記指定領域への属否を判定する手段は、前記判定を繰り返すにつれて前記第１の範囲を小さくなるように設定していくことを特徴とする請求項１に記載の領域判定装置。
4. 前記対象画素の前記指定領域への属否を判定する手段は、当該対象画素について前記指定領域への属否を判定するときに、前記基準画素と当該対象画素との画素値の近さにより判定を行なうことを特徴とする請求項１に記載の領域判定装置。
5. 前記対象画素の前記指定領域への属否を判定する手段は、当該対象画素が当該指定領域に属するとの判定をしたときに、当該対象画素に対し何れの指定領域に属するかを表すラベルと当該ラベルに対応する前記強さとを変更することを特徴とする請求項１に記載の領域判定装置。
6. 前記対象画素の前記指定領域への属否を判定する手段は、当該対象画素の当該指定領域への属否を判定する前に、画像をぼかす処理を行なうことを特徴とする請求項１に記載の領域判定装置。
7. 画像中の指定領域に含まれる画素であって当該指定領域に属する強さを有する画素を基準画素として選択し、
   前記基準画素周辺の特定の範囲を第１の範囲として設定すると共に当該第１の範囲に含まれる画素を対象画素とし、当該基準画素の有する前記強さおよび当該基準画素の当該対象画素に及ぼす影響力に基づいて、当該対象画素の前記指定領域への属否を判定する領域判定方法。
8. 画像中の指定領域に含まれる画素であって当該指定領域に属する強さを有する画素を基準画素として選択し、
   前記基準画素周辺にある対象画素に対し、当該基準画素の有する前記強さおよび当該基準画素が前記対象画素に及ぼす影響力に基づいて、当該対象画素の前記指定領域に属する強さを判定し、
   前記判定した画素を新たに前記基準画素として選択し当該判定を再度行って前記指定領域の検出を行う領域判定方法。
9. コンピュータに、
   画像中の指定領域に含まれる画素であって当該指定領域に属する強さを有する画素を基準画素として選択する機能と、
   前記基準画素周辺の特定の範囲を第１の範囲として設定すると共に当該第１の範囲に含まれる画素を対象画素とし、当該基準画素の有する前記強さおよび当該基準画素の当該対象画素に及ぼす影響力に基づいて、当該対象画素の前記指定領域への属否を判定する機能と、
   を実現させるプログラム。
10. コンピュータに、
    画像中の指定領域に含まれる画素であって当該指定領域に属する強さを有する画素を基準画素として選択する機能と、
    前記基準画素周辺にある対象画素に対し、当該基準画素の有する前記強さおよび当該基準画素が前記対象画素に及ぼす影響力に基づいて、当該対象画素の前記指定領域に属する強さを判定する機能と、を実現させ、
    前記判定した画素を新たに前記基準画素として選択し当該判定を再度行って前記指定領域の検出を行うプログラム。