JP5858188B1 - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理システムおよびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】指定領域の切り出しを行なう際に、一度指定領域の検出がなされた領域について当該指定領域の解除を行わずに切り出しを行う場合に比べて指定領域の切り出しの精度を高くすることができるとともに、一度指定領域の検出がなされた領域の全てをリセットし新たに受け付けた代表位置の位置情報を用いて再び領域検出をし切り出しを行う場合に比べて処理速度の向上を図ることができる画像処理装置等を提供する。【解決手段】画像中の指定領域の代表位置を表す位置情報を取得するユーザ指示受付部１２と、位置情報から指定領域を検出する第１の領域検出部１３および第２の領域検出部１５と、を備え、第２の領域検出部１５は、予め定められた領域において指定領域の設定を解除し、指定領域の設定を解除されなかった画素の中から選択された基準画素を基に予め定められた領域において指定領域を再度検出することを特徴とする画像処理装置１０。【選択図】図２

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法、画像処理システム、プログラムに関する。

特許文献１には、画像取得部が、Ｘ線ＣＴ装置から複数のＣＴ画像を取得して３次元画像を生成し、低解像度画像生成部が、３次元画像Ｍ０を多重解像度変換して低解像度画像を生成し、第１抽出部が、低解像度画像からグラフカット法を用いて肝臓領域等の特定領域を抽出し、輪郭領域設定部が、低解像度画像から抽出した肝臓領域の輪郭を３次元画像に設定し、輪郭を含む輪郭領域を３次元画像に設定する第２抽出部が、輪郭領域から肝臓領域の輪郭を抽出し、かつ３次元画像から肝臓領域を抽出する画像処理装置が開示されている。

特開２０１４−６４８３５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。
本発明は、指定領域の切り出しを行なう際に、一度指定領域の検出がなされた領域について当該指定領域の解除を行わずに切り出しを行う場合に比べて指定領域の切り出しの精度を高くすることができるとともに、一度指定領域の検出がなされた領域の全てをリセットし新たに受け付けた代表位置の位置情報を用いて再び領域検出をし切り出しを行う場合に比べて処理速度の向上を図ることができる画像処理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、画像中の指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得部と、位置情報から指定領域を検出する領域検出部と、を備え、前記領域検出部は、いったん検出された指定領域の境界部において指定領域の設定を解除し、指定領域の設定を解除されなかった画素の中から選択された基準画素を基に当該境界部において指定領域を再度検出することを特徴とする画像処理装置である。
請求項２に記載の発明は、前記領域検出部は、第１の領域検出部と第２の領域検出部とを含み、前記第１の領域検出部は、位置情報から指定領域を検出し、前記第２の領域検出部は、拡大された指定領域の境界部において、当該指定領域の設定を解除することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項３に記載の発明は、前記位置情報取得部は、追加の位置情報を取得し、前記領域検出部は、追加の位置情報の周辺に対応する画素についてさらに前記指定領域の設定を解除することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項４に記載の発明は、前記位置情報取得部は、位置情報の少なくとも一部を消去する消去情報をさらに取得し、前記領域検出部は、前記消去情報により少なくとも一部が消去された位置情報から指定領域を検出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項５に記載の発明は、ユーザが指定領域を指定する際に使用する画像の画像サイズを変更するとともに、変更された画像のサイズに合わせて位置情報を変更する画像サイズ変更部をさらに備え、前記領域検出部は、変更された位置情報を基に指定領域を検出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。
請求項６に記載の発明は、画像中の指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得部と、位置情報から指定領域を検出する第１の領域検出部と、検出された指定領域を拡大する指定領域拡大部と、拡大された指定領域の境界部において、当該境界部以外の領域に属する画素の中から選択された基準画素を基に指定領域を再度検出する第２の領域検出部と、を備えることを特徴とする画像処理装置である。
請求項７に記載の発明は、ユーザが指定領域を指定する際に使用する画像の画像サイズを変更するとともに、変更された画像のサイズに合わせて位置情報を変更する画像サイズ変更部をさらに備え、前記第１の領域検出部は、変更された位置情報を基に指定領域を検出することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置である。
請求項８に記載の発明は、前記画像サイズ変更部は、ユーザが指定領域を指定する際に使用する画像と位置情報とを分離し、各々を別々に変更することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置である。
請求項９に記載の発明は、前記第２の領域検出部は、前記指定領域拡大部で拡大された指定領域の境界の画素を中心として指定領域の設定を解除するフィルタを適用し、指定領域の設定を解除された画素に対し解除されていない画素を前記基準画素として指定領域を再度検出することを特徴とする請求項６乃至８の何れか１項に記載の画像処理装置である。
請求項１０に記載の発明は、前記第２の領域検出部は、前記拡大された指定領域に属する画素の中から選択された基準画素に対し設定され、当該指定領域に含まれるか否かを決定する対象画素である第１の対象画素の範囲である第１の範囲を設定、または選択された対象画素である第２の対象画素に対し設定され、当該第２の対象画素が何れの指定領域に含まれるか否かを決定する当該基準画素が含まれる範囲である第２の範囲を変更する範囲設定部と、前記第１の対象画素または前記第２の対象画素が何れの指定領域に属するかを決定する決定部と、を備えることを特徴とする請求項６乃至９の何れか１項に記載の画像処理装置である。
請求項１１に記載の発明は、前記第１の領域検出部は、指定領域に属する画素の中から選択された基準画素に対し設定され、当該指定領域に含まれるか否かを決定する対象画素である第１の対象画素の範囲である第１の範囲を設定、または選択された対象画素である第２の対象画素に対し設定され、当該第２の対象画素が何れの指定領域に含まれるか否かを決定する当該基準画素が含まれる範囲である第２の範囲を変更する範囲設定部と、前記第１の対象画素または前記第２の対象画素が何れの指定領域に属するかを決定する決定部と、を備えることを特徴とする請求項６乃至１０の何れか１項に記載の画像処理装置である。
請求項１２に記載の発明は、前記位置情報取得部は、追加の位置情報を取得し、前記第１の領域検出部は、追加の位置情報に基づき指定領域を検出することを特徴とする請求項６乃至１１の何れか１項に記載の画像処理装置である。
請求項１３に記載の発明は、画像中の指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得工程と、位置情報から指定領域を検出する領域検出工程と、を備え、前記領域検出工程は、いったん検出された指定領域の境界部において指定領域の設定を解除し、指定領域の設定を解除されなかった画素の中から選択された基準画素を基に当該境界部において指定領域を再度検出することを特徴とする画像処理方法である。
請求項１４に記載の発明は、画像を表示する表示装置と、前記表示装置に表示される前記画像の画像情報に対し画像処理を行なう画像処理装置と、ユーザが前記画像処理装置に対し画像処理を行なうための指示を入力する入力装置と、を備え、前記画像処理装置は、前記画像中の指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得部と、位置情報から指定領域を検出する領域検出部と、を備え、前記領域検出部は、いったん検出された指定領域の境界部において指定領域の設定を解除し、指定領域の設定を解除されなかった画素の中から選択された基準画素を基に当該境界部において指定領域を再度検出することを特徴とする画像処理システムである。
請求項１５に記載の発明は、コンピュータに、画像中の指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得機能と、位置情報から指定領域を検出する領域検出機能と、を実現させ、前記領域検出機能は、いったん検出された指定領域の境界部において指定領域の設定を解除し、指定領域の設定を解除されなかった画素の中から選択された基準画素を基に当該境界部において指定領域を再度検出することを特徴とするプログラムである。

請求項１の発明によれば、指定領域の切り出しを行なう際に、一度指定領域の検出がなされた領域について当該指定領域の解除を行わずに切り出しを行う場合に比べて指定領域の切り出しの精度を高くすることができるとともに、一度指定領域の検出がなされた領域の全てをリセットし新たに受け付けた代表位置の位置情報を用いて再び領域検出をし切り出しを行う場合に比べて処理速度の向上を図ることができる画像処理装置が提供できる。さらに切り出し精度が低下しやすい箇所において切り出し精度を高くすることができる。
請求項２の発明によれば、高解像度の画像を使用した場合でも、指定領域の切り出しを行なう際の処理速度の向上を図ることができる。
請求項３の発明によれば、追加の位置情報により指定領域の切り出しを行なう際の切り出し精度を高くすることができる。
請求項４の発明によれば、ユーザが、位置情報の修正を行うことができる。
請求項５の発明によれば、指定領域の切り出しを行なう際の画像サイズを選択することができる。
請求項６の発明によれば、指定領域の切り出しを行なう際に、一度指定領域の検出がなされた領域について当該指定領域の解除を行わずに切り出しを行う場合に比べて指定領域の切り出しの精度を高くすることができるとともに、一度指定領域の検出がなされた領域の全てをリセットし新たに受け付けた代表位置の位置情報を用いて再び領域検出をし切り出しを行う場合に比べて処理速度の向上を図ることができる画像処理装置が提供できる。
請求項７の発明によれば、ユーザが指定領域を指定する画像、第１の領域検出部で指定領域を切り出す画像、および第２の領域検出部で指定領域を切り出す画像のサイズがそれぞれ異なっていても処理が可能になる。
請求項８の発明によれば、位置情報の精度がより向上する。
請求項９の発明によれば、指定領域の設定の解除がより容易になる。
請求項１０の発明によれば、第２の領域検出部における指定領域の切り出しの処理がより高速化する。
請求項１１の発明によれば、第１の領域検出部における指定領域の切り出しの処理がより高速化する。
請求項１２の発明によれば、追加の位置情報により指定領域の切り出しを行なう際の切り出し精度を高くすることができる。
請求項１３の発明によれば、指定領域の切り出しを行なう際に、一度指定領域の検出がなされた領域について当該指定領域の解除を行わずに切り出しを行う場合に比べて指定領域の切り出しの精度を高くすることができるとともに、一度指定領域の検出がなされた領域の全てをリセットし新たに受け付けた代表位置の位置情報を用いて再び領域検出をし切り出しを行う場合に比べて処理速度の向上を図ることができる画像処理方法が提供できる。さらに切り出し精度が低下しやすい箇所において切り出し精度を高くすることができる。
請求項１４の発明によれば、画像処理がより容易に行える画像処理システムが提供できる。
請求項１５の発明によれば、指定領域の切り出しを行なう際に、一度指定領域の検出がなされた領域について当該指定領域の解除を行わずに切り出しを行う場合に比べて指定領域の切り出しの精度を高くすることができるとともに、一度指定領域の検出がなされた領域の全てをリセットし新たに受け付けた代表位置の位置情報を用いて再び領域検出をし切り出しを行う場合に比べて処理速度の向上を図ることができる機能をコンピュータにより実現できる。さらに切り出し精度が低下しやすい箇所において切り出し精度を高くすることができる。

本実施の形態における画像処理システムの構成例を示す図である。 第１の実施形態における画像処理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）〜（ｂ）は、図３（ａ）〜（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た後の様子を示している。 （ａ）〜（ｃ）は、指定領域拡大部が行う処理について示した図である。 （ａ）〜（ｂ）は、第２の領域検出部が、ラベルをリセットする処理について示した図である。 （ａ）〜（ｂ）は、ラベルをリセットする前と後とを比較した図である。 （ａ）〜（ｅ）は、第２の領域検出部が、指定領域の検出を再度行う処理について示した図である。 （ａ）〜（ｂ）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。 本実施形態における第１の領域検出部の機能構成例を表すブロック図である。 （ａ）は、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１４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１４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、実施例２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。 （ａ）〜（ｂ）は、行と列の順を反転させた場合を示した図である。 実施例１および実施例２における第１の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、実施例４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。 実施例３および実施例４における第１の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。 実施例５における第１の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。 （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。 第２の実施形態における画像処理装置の機能構成例を表すブロック図である。 （ａ）〜（ｃ）は、本実施の形態で使用する３種類のサイズの画像について説明した図である。 （ａ）〜（ｃ）は、図２９（ａ）に示した編集画像を、画像と位置情報画像に分解した状態を示した図である。 最近傍マッピングのイメージを示した図である。 線形補間による補間処理のイメージを示した図である。 （ａ）〜（ｂ）は、シードを表す曲線の一部を線形補間する様子を表した図である。 （ａ）〜（ｂ）は、閾値処理前と閾値処理後について示した図である。 固定シードおよび可変シードについて示した図である。 縮小した画像と縮小した位置情報画像とを合成することを示した図である。 図３（ｂ）で示した画像に対し、３つのシードを付与した場合を示した図である。 （ａ）〜（ｃ）は、図３７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。 （ａ）〜（ｃ）は、本実施の形態で、指定領域拡大部が行う処理について示した図である。 （ａ）〜（ｂ）は、本実施の形態で、第２の領域検出部が、指定領域の検出を再度行う処理について示した図である。 （ａ）〜（ｅ）は、指定領域の切り出しを行う際にシードを追加する場合について説明した図である。 （ａ）〜（ｃ）は、追加のシードを修正する場合を示した図である。 追加するシードが複数の場合を示した図である。 （ａ）〜（ｂ）は、追加のシードが与えられたときの領域Ｓ０の設定の方法について示した図である。 設定される領域Ｓ０の中に従来与えていたシードが含まれる場合を示している。 （ａ）〜（ｂ）は、第４の実施形態で、指定領域の切り出しを行うときに対象とする画像の範囲を示した図である。 画像処理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。カラーの画像を表現する要素は、一般にＲＧＢ等の色成分、Ｌ^＊ａ^＊ｂ^＊等の輝度と色度、またはＨＳＶなどの輝度と色相と彩度により表すことができる。また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。また近年では、Retinex等のように視認性を表す画質についての制御も重要視されている。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。

また近年のデザインや医療等の分野における画像の切り出し処理は、高解像度画像を対象にする場合が多い。例えば、デザインの分野では、高解像度画像は、切り出し領域の色調整や質感などを変更する作業などに使用されることがある。また後工程が高解像度画像を要求するプリント出力である場合もある。このようなときは、高解像度画像へのマスキング（切り出し領域）が必要となることが多い。

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

＜画像処理システム全体の説明＞
図１は、本実施の形態における画像処理システム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画像処理システム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画像処理装置１０と、画像処理装置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、画像処理装置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。

画像処理装置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、画像処理装置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、ユーザが画像処理装置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。

画像処理装置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。
また画像処理装置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。

このような画像処理システム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、画像処理装置１０に対し画像処理を行なうための指示を入力すると、画像処理装置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画像処理システム１は、図１の形態に限られるものではない。例えば、画像処理システム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、画像処理装置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。

［第１の実施形態］
次に画像処理装置１０について説明を行なう。まず第１の実施形態について説明を行なう。

＜画像処理装置の説明＞
図２は、第１の実施形態における画像処理装置１０の機能構成例を表すブロック図である。なお図２では、画像処理装置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画像処理装置１０は、画像情報取得部１１と、ユーザ指示受付部１２と、第１の領域検出部１３と、指定領域拡大部１４と、第２の領域検出部１５と、領域切替部１６と、画像処理部１７と、画像情報出力部１８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。
本実施の形態では、画像情報取得部１１は、２種類の画像の画像情報を取得する。一方の画像は、高解像度の画像であり、ユーザが実際に画像処理を行いたい使用画像Ｇ’である。よって本実施の形態では、この使用画像Ｇ’に対して最終的に指定領域を切り出す必要がある。また他方の画像は、使用画像Ｇ’に対し低解像度の画像Ｇである。画像Ｇは、例えば、使用画像Ｇ’を縮小したものである。詳しくは後述するが、低解像度の画像Ｇは、例えば、ユーザ指示受付部１２、領域切替部１６、および画像処理部１７でユーザの指示を受け付けるために表示装置２０に表示される。また第１の領域検出部１３で指定領域を切り出すために使用される。

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Ｇの中から、ユーザが特定の画像領域として指定した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。この特定の画像領域は、この場合、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」、頭髪以外の部分の指定領域を「第２の指定領域」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、前景である人物の顔の部分、および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２つある。以後、顔の部分の指定領域を「第１の指定領域」、顔以外の部分の指定領域を「第２の指定領域」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、顔の部分、および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」と言うことがある）。

第１の領域検出部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Ｇの中から指定領域を検出する。実際には、第１の領域検出部１３は、表示装置２０で表示している画像Ｇの中から、指定領域を切り出す処理を行う。

第１の領域検出部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、顔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。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）〜（ｂ）は、図３（ａ）〜（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た後の様子を示している。
このうち図４（ａ）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。
また図４（ｂ）は、図３（ｂ）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。
以後、図４（ａ）〜（ｂ）のように指定領域が切り出された画像を分離画像Ｇｂと言うことがある。

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。ただしここで切り出した指定領域は、低解像度の画像Ｇに対するものである。本実施の形態では、以下の処理により、これを高解像度の使用画像Ｇ’で使用できるようにする。

指定領域拡大部１４は、第１の領域検出部１３で検出された指定領域を拡大する。
図５（ａ）〜（ｃ）は、指定領域拡大部１４が行う処理について示した図である。
図５（ａ）〜（ｃ）では、図４（ｂ）で示した指定領域を拡大する場合を示している。このうち図５（ａ）は、図４（ｂ）と同様の図であり、指定領域として、「第１の指定領域（Ｓ１）」および「第２の指定領域（Ｓ２）」が切り出された後の分離画像Ｇｂを示している。

そして図５（ｂ）は、この分離画像Ｇｂを拡大し、拡大分離画像Ｇｚとした場合を示している。この拡大分離画像Ｇｚは、指定領域を拡大したものとなる。指定領域拡大部１４は、使用画像Ｇ’の大きさになるまで、分離画像Ｇｂを拡大する。即ち、指定領域拡大部１４は、使用画像Ｇ’に合わせて分離画像Ｇｂを拡大する。

図５（ｂ）に図示するように拡大後の拡大分離画像Ｇｚは、その大きさが使用画像Ｇ’と同じものとなる。しかし解像度が低い分離画像Ｇｂをそのまま単に拡大しただけであるので、「第１の指定領域（Ｓ１）」と「第２の指定領域（Ｓ２）」との境界は、ジャギーが目立つものとなる。

図５（ｃ）は、「第１の指定領域（Ｓ１）」と「第２の指定領域（Ｓ２）」との境界を拡大した図である。図中使用画像Ｇ’におけるこの２つの指定領域の真の境界を実線で示している。図示するように「第１の指定領域（Ｓ１）」と「第２の指定領域（Ｓ２）」との境界は、真の境界に対してずれが生じている。なおここでは、拡大分離画像Ｇｚは、分離画像Ｇｂを単に拡大しただけであるが、他のより高精度な拡大方法を用いた場合でもこのずれは生じる。

第２の領域検出部１５は、指定領域拡大部１４で拡大された指定領域の境界部において指定領域を再度検出する。つまり第２の領域検出部１５は、図５（ｂ）〜（ｃ）に示した「第１の指定領域（Ｓ１）」と「第２の指定領域（Ｓ２）」との境界領部において指定領域を検出する処理を再度行う。この処理は、高解像度の使用画像Ｇ’を使用し、境界部で選択的に行われ、他の箇所では行われない。そして「第１の指定領域（Ｓ１）」と「第２の指定領域（Ｓ２）」との境界が真の境界となるようにする。以下、第２の領域検出部１５が行う具体的な処理について説明する。

まず第２の領域検出部１５は、拡大分離画像Ｇｚにおける「第１の指定領域（Ｓ１）」と「第２の指定領域（Ｓ２）」との境界部において、ラベルをリセットする。つまり「第１の指定領域（Ｓ１）」に含まれる画素に付与されていた「ラベル１」と、「第２の指定領域（Ｓ２）」に含まれる画素に付与されていた「ラベル２」をリセットする。

本実施の形態では、第２の領域検出部１５は、拡大分離画像Ｇｚの中で隣接画素のラベルが異なる画素に対し、ラベルをリセットするフィルタを通す。
図６（ａ）〜（ｂ）は、第２の領域検出部１５が、ラベルをリセットする処理について示した図である。
このうち図６（ａ）は、ラベルをリセットするフィルタを示している。このフィルタは、隣接画素のラベルが異なる画素を中心として設定される。図６（ａ）では、この中心となる画素を中心画素とし、この中心画素に対して設定されるフィルタを図示している。中心画素のラベルは、「ラベル１」および「ラベル２」の何れであってもよい。またフィルタの大きさは、使用画像Ｇ’の大きさにより決定すればよく、例えば、使用画像Ｇ’が画像Ｇの大きさの１０倍であるときには、１０画素×１０画素とする。

図６（ｂ）は、このフィルタを使用してラベルをリセットした後について示した図である。図６（ｂ）で示すように図６（ａ）で図示した「第１の指定領域（Ｓ１）」と「第２の指定領域（Ｓ２）」との境界部においてラベルがリセットされる。ここでは、この範囲を領域Ｓ０として図示している。またラベルをリセットした後のラベルをここでは「ラベル０」とする。つまり領域Ｓ０の画素には、「ラベル０」が付与されていると言うこともできる。

図７（ａ）〜（ｂ）は、ラベルをリセットする前と後とを比較した図である。
このうち図７（ａ）は、ラベルをリセットする前の画像であり、図５（ｂ）と同様の拡大分離画像Ｇｚである。また図７（ｂ）は、ラベルをリセットした後の画像であり、ラベルリセット画像Ｇｒとして図示している。このラベルリセット画像Ｇｒは、「第１の指定領域（Ｓ１）」と「第２の指定領域（Ｓ２）」との境界部においてラベルがリセットされ、領域Ｓ０となっていることがわかる。

次に第２の領域検出部１５は、領域Ｓ０において指定領域の検出を再度行う。第２の領域検出部１５は、第１の領域検出部１３の説明で上述した領域拡張方法を使用して、指定領域を切り出していく。ただし第１の領域検出部１３は、低解像度の画像Ｇの全体を対象として指定領域を切り出したが、第２の領域検出部１５は、使用画像Ｇ’を使用し、境界部である領域Ｓ０について選択的に指定領域を切り出していく。つまりラベルをリセットされなかった図７（ｂ）の「第１の指定領域（Ｓ１）」および「第２の指定領域（Ｓ２）」に含まれる画素のラベルは、固定ラベルであり、ラベルが「ラベル１」または「ラベル２」から変更されることはない。一方、第２の領域検出部１５は、領域Ｓ０に含まれ、「ラベル０」が付与されている画素について、「ラベル１」または「ラベル２」を再度付与する処理を行う。

図８（ａ）〜（ｅ）は、第２の領域検出部１５が、領域Ｓ０において指定領域の検出を再度行う処理について示した図である。
図８（ａ）〜（ｅ）では、図中上から下に行くに従い、指定領域の検出が進む様子を示している。このうち図８（ａ）は、第２の領域検出部１５で指定領域の検出を行う前のラベルリセット画像Ｇｒであり、図７（ｂ）と同様の図である。また図８（ｅ）は、第２の領域検出部１５で指定領域の検出が終了し、最終分離画像Ｇｂｅとなった状態を示す図である。ここでは、「第１の指定領域（Ｓ１）」と「第２の指定領域（Ｓ２）」とに再度切り分けられ、領域Ｓ０が消滅しているのがわかる。なお図８（ｂ）〜図８（ｄ）は、図８（ａ）から図８（ｅ）へ移行するときの途中の状態を示している。

図８（ｅ）の状態で、「第１の指定領域（Ｓ１）」と「第２の指定領域（Ｓ２）」との境界は、図５（ｃ）で示した真の境界とほぼ一致し、図５（ｂ）〜（ｃ）に示したジャギーはほぼ生じず、より滑らかな境界となる。

このように第２の領域検出部１５は、指定領域拡大部１４で拡大された指定領域の境界の画素を中心として指定領域の設定を解除するフィルタを適用し、指定領域の設定を解除された画素に対し指定領域を再度検出する。

図２に戻り、領域切替部１６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１６が指定領域を切り替える。

図９（ａ）〜（ｂ）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９（ａ）〜（ｂ）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」の何れかを選択するラジオボタン２１２ａ、２１２ｂ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を選択すると、指定領域が切り替わる。

図９（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、顔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９（ｂ）に示すように指定領域として、顔以外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。

実際には、図９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１６により指定領域の切り替えが行なわれる。

画像処理部１７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１０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」の何れかを選択するラジオボタン２１２ａ、２１２ｂ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、顔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９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１８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Ｇが表示される。なお領域切替部１６や画像処理部１７において、表示装置２０に表示される画像Ｇは、ユーザに画像処理の結果を見せるためのものであり、実際に画像処理が行われるのは、より高解像度の使用画像Ｇ’となる。画像Ｇの画像情報は、例えば、使用画像Ｇ’を縮小することで作成できる。

＜第１の領域検出部、第２の領域検出部の説明＞
次に第１の領域検出部１３および第２の領域検出部１５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１１（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１１（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１１（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１１（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１の画素値よりシード２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１１（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。

しかしながら従来の領域拡張方法では、画素を対象画素として１つずつ選択し、ラベル付けを行なっていく必要があり、処理速度が遅くなりやすい問題がある。また領域が入り組んでいる箇所などでは、切り分けの際の精度が低くなりやすい。

そこで本実施の形態では、第１の領域検出部１３および第２の領域検出部１５を以下の構成とし、上記問題の抑制を図っている。なお第１の領域検出部１３および第２の領域検出部１５の構成は、同様のものとなるため、以後、第１の領域検出部１３を例として説明を行う。

図１２は、本実施形態における第１の領域検出部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第１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１２に示す第１の領域検出部１３について、実施例１〜実施例４に分けて説明を行なう。

（実施例１（「攻撃型」で「同期型」の場合））
まず第１の領域検出部１３の実施例１について説明を行なう。
実施例１において、画素選択部１３１は、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。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属する画素の中から１つの画素を選択する。

図１３（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１３（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１３（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、この基準画素が属する指定領域に含まれるか否かを決定する対象画素（第１の対象画素）の範囲である第１の範囲を設定する。
図１４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、決定部の一例であり、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決定する。
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、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１５は、図１４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１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１５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１６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１６（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１６（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１６（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１６（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１６（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１７は、図１４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１４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１７に示すようにラベル付けがなされる。

図１８（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１８（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１８（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１８（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１７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１９（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１９（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。

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。

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４７参照）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。これにより第１の領域検出部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１５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。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。

以上述べた実施例１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。

（実施例２（「攻撃型」で「非同期型」の場合））
次に第１の領域検出部１３の実施例２について説明を行なう。

図１９（ａ）〜（ｈ）は、実施例２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１９（ａ）は、このとき設定される第１の範囲であり、図１８（ａ）と同様の図である。
本実施の形態では、判定部１３３は、図１９（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１９（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１８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１９（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２０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。

そして最終的には、図１９（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１８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。

なお実施例２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の動作については実施例１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。つまり予め定められた順で一の基準画素を選択し、選択された一の基準画素に対する対象画素（第１の対象画素）に対し、１回の判定を行うことを繰り返す。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。

次に実施例１および実施例２における第１の領域検出部１３の動作について説明を行なう。
図２１は、実施例１および実施例２における第１の領域検出部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１２および図２１を使用して第１の領域検出部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１３（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決定する対象画素（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１３（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。

（実施例３（「受け身型」で「同期型」の場合））
次に第１の領域検出部１３の実施例３について説明を行なう。
実施例３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２２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２２では、図１３（ａ）で示した原画像に対し、図１３（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２３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２３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、実施例１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、判定がより効率的になる。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１１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、実施例３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。

（実施例４（「受け身型」で「非同期型」の場合））
なお上述した場合は、実施例１と同様の「同期型」であったが、実施例２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、実施例４として説明を行なう。

図２４（ａ）〜（ｈ）は、実施例４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２４（ａ）は、図１３（ａ）に示した原画像に対し、図１３（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１８および図１９で説明した場合と同様である。

そして図２４（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２４（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２４（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、実施例１〜実施例３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２４（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、実施例３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２４（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。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。

次に実施例３および実施例４における第１の領域検出部１３の動作について説明を行なう。
図２５は、実施例３および実施例４における第１の領域検出部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１２および図２５を使用して第１の領域検出部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２２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２２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。

（実施例５）
次に第１の領域検出部１３の実施例５について説明を行なう。
実施例４では、実施例１および実施例２で説明した「攻撃型」の領域拡張方法と、実施例３および実施例４で説明した「受け身型」の領域拡張方法の双方を使用する。つまり実施例５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、実施例１および実施例２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。また実施例１と同様の「同期型」でも、実施例２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。

次に実施例５における第１の領域検出部１３の動作について説明を行なう。
図２６は、実施例５における第１の領域検出部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１２および図２６を使用して第１の領域検出部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決定する対象画素（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。

以上詳述した第１の領域検出部１３の構成によれば、領域拡張方法を使用して指定領域を切り出す場合、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２７（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２７（ａ）は、原画像であり、図２７（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。

［第２の実施形態］
次に画像処理装置１０の第２の実施形態について説明を行なう。

＜画像処理装置の説明＞
図２８は、第２の実施形態における画像処理装置１０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画像処理装置１０は、画像情報取得部１１と、ユーザ指示受付部１２と、画像サイズ変更部１９と、第１の領域検出部１３と、指定領域拡大部１４と、第２の領域検出部１５と、領域切替部１６と、画像処理部１７と、画像情報出力部１８とを備える。即ち、本実施の形態の画像処理装置１０は、図２で示した第１の実施形態の画像処理装置１０に対して、画像サイズ変更部１９が加わる構成となっている。

例えば、図３に示すような曲線で指定領域のシードを入力する場合、ユーザーにとって編集に最適なサイズがある。一方で、第１の領域検出部１３で指定領域の切り出しの処理を行うサイズは画像処理装置１０の処理能力などにも依存するので、編集を行う際に使用するサイズと指定領域の切り出しの処理を行うサイズとは異なるサイズにした方がよい場合がある。またさらに第２の領域検出部１５が指定領域を最終的に切り出す使用画像Ｇ’のサイズが別途存在する。即ち、この場合、画像のサイズは３種類となる。

図２９（ａ）〜（ｃ）は、本実施の形態で使用する３種類のサイズの画像について説明した図である。
このうち図２９（ａ）は、表示装置２０に表示され、ユーザが指定領域のシードを入力する編集画像について示している。ここではこの画像を画像Ｇとしている。この画像Ｇは、第１の実施形態の画像Ｇと同じものである。そして図３で説明した「シード１」、「シード２」が与えられている。
また図２９（ｂ）は、第１の領域検出部１３で指定領域の切り出しの処理を行うサイズである。ここではこの画像を画像Ｇ”として図示している。図示するように画像Ｇ”は、画像Ｇよりも小さいサイズとなり、より低解像度の画像となる。これにより第１の領域検出部１３で行う指定領域の切り出しの処理速度が向上する。
さらに図２９（ｃ）は、第２の領域検出部１５が指定領域を最終的に切り出す使用画像Ｇ’である。この使用画像Ｇ’は、第１の実施形態の使用画像Ｇ’と同じものである。第１の実施形態と同様に、使用画像Ｇ’は、画像Ｇよりも大きいサイズとなり、より高解像度の画像となる。

本実施の形態では、画像Ｇ”は、画像Ｇを縮小することにより作成する。このときユーザが与えたシードについても同様に縮小される。本実施の形態では、画像サイズ変更部１９が、この処理を行う。画像サイズ変更部１９は、ユーザが指定領域を指定する際に使用する画像Ｇの画像サイズを変更するとともに、変更された画像のサイズに合わせてシードを変更する。ただし、画像Ｇをそのまま縮小した場合、シードが有する位置情報が損なわれる。即ち、画像Ｇだけではなく、与えたシードの位置情報を保つ必要がある。以下、画像サイズ変更部１９が行う処理について説明を行う。

画像サイズ変更部１９は、まず図２９（ａ）に示した編集画像を、画像Ｇとシードを表す画像である位置情報画像Ｇｐに分解する。
図３０（ａ）〜（ｃ）は、図２９（ａ）に示した編集画像を、画像Ｇと位置情報画像Ｇｐに分解した状態を示した図である。
ここでは、図３０（ａ）に図２９（ａ）に示した編集画像を示し、図３０（ｂ）に示す画像Ｇと、図３０（ｃ）に示す位置情報画像Ｇｐに分解している。

次に画像Ｇおよび位置情報画像Ｇｐの各々を縮小するが、重要となるのは位置情報画像Ｇｐの縮小である。位置情報画像Ｇｐは線分により構成され、縮小方法によってはシードが消えてしまう可能性がある。そこで、本実施の形態では、位置情報画像Ｇｐに対しては、最近傍マッピングを行う。位置情報画像Ｇｐの画素の１つ１つの位置を（ｉ、ｊ）、マッピングした画素の位置を（ｙ、ｘ）、サイズ変更率をｒ、変更前の画素値をＰ、変更後の画素値をｐとすると、以下の数４式によりマッピングを行うことができる。また数４式による最近傍マッピングのイメージを図３１に示す。

（ｙ、ｘ）は画素の位置なので、四捨五入などをして整数化する。シードはフラグ（ＯＮかＯＦＦか）を表すので、例えば、シード１が赤で表されている場合は（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（２５５、０、０）とすることで、ラベル１の領域とみなし、シード２が青で表されている場合は（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（０、０、２５５）とすることで、ラベル２の領域とみなすことができる。数４式のマッピングは、補間を行うことがないダイレクトなマッピングなので、シードのフラグとしての性質（ＯＮかＯＦＦか）を損なうことなく、高速に画像縮小が行える。一方で、四捨五入で位置を決めるため、位置の精度は低下する可能性がある。

そこで、シードの位置の精度をより向上させたい場合は、線形補間などの近傍による補間処理を行ってもよい。線形補間による補間処理では、変換後の画素値は、以下の数５式のようになる。また数５式による線形補間による補間処理のイメージを図３２に示す。

線形補間による補間処理と最近傍マッピングとの違いは、四捨五入をすることなく近傍に位置する画素値からの重みづけを行うところにある。

図３３（ａ）〜（ｂ）は、シードを表す曲線の一部を線形補間する様子を表した図である。このうち図３３（ａ）は、線形補間前の状態であり、図３３（ｂ）は、線形補間後の状態を示す。
線形補間による補間処理によれば、シードの位置の精度を保つことができる。このときシード以外の画素値は、すべて（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（０、０、０）とみなすことができる。またシードの画素値は、例えば、シード１の場合は、補間処理前は、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（２５５、０、０）であったものが、補間処理後は、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（０＜Ｒ≦２５５、０、０）となる。図３３（ａ）〜（ｂ）では、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（０、０、０）の画素を黒色、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（２５５、０、０）の画素を白色とし、（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（０＜Ｒ＜２５５、０、０）の画素をグレーとしている。

そして（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（０＜Ｒ＜２５５、０、０）の画素は、閾値処理をし、シードの画素と、シードでない画素とを切り分ける必要がある。本実施の形態では閾値Θを設定し、Ｒ＞Θならば、Ｒ＝２５５、それ以外ならＲ＝０とするなどの処理を行う。Θは、例えば、１２８などの数値を設定することができる。

図３４（ａ）〜（ｂ）は、閾値処理前と閾値処理後について示した図である。このうち図３４（ａ）は、図３３（ｂ）と同様の図であり、閾値処理前の状態である。また図３４（ｂ）は、閾値処理後の状態を示す。このようにすることで、図３４（ｂ）に示すようにシードを表す画像である位置情報画像Ｇｐを精度よく縮小する。

また他にも（Ｒ、Ｇ、Ｂ）＝（０＜Ｒ＜２５５、０、０）の画素を、固定シードと可変シードとに分けてもよい。ここで、固定シードとは、指定領域の切り出しの過程でラベルが変わらない画素をいい、可変シードとは、指定領域の切り出しの過程でラベルが変わる可能性がある画素をいう。ラベルが変わるという点では、可変シードは、ラベル付けされていない画素と変わらないが、ラベル付けされていない画素との違いは、ラベルとラベルの強さの初期値を持つ点である。
例えば、図３５のように、図３４（ａ）の画素について、Ｒ＞Θならば、固定シード、０＜Ｒ≦Θならば可変シードとする処理を行う。Θは、例えば、１２８などの数値を設定することができる。

なお以上シードが１種類である場合を説明したが、シードが２種類以上であっても同様に行うことができる。
そして図３６で示すように、縮小した画像Ｇである画像Ｇ”と縮小した位置情報画像Ｇｐｓとを合成する。そして第１の領域検出部１３で指定領域の切り出しを行う。即ち、第１の領域検出部１３は、変更されたシードを基に指定領域を検出する。
以上のように、第２の実施形態では、画像サイズ変更部１９が、ユーザの編集に適したサイズである編集画像に対し、編集対象となる画像Ｇとシードの位置を表す位置情報画像Ｇｐに分解して、画像処理に適したサイズへ各々を縮小させることを特徴とする。これは、画像サイズ変更部１９は、ユーザが指定領域を指定する際に使用する編集画像と位置情報とを分離し、各々を別々に変更する、と言い換えることもできる。

また図２８に示した画像情報取得部１１、ユーザ指示受付部１２、第１の領域検出部１３、指定領域拡大部１４、第２の領域検出部１５、領域切替部１６、画像処理部１７、画像情報出力部１８の各部の機能は、第１の実施形態と同様である。ただし第１の領域検出部１３で画像Ｇのかわりに画像Ｇを縮小した画像Ｇ”を使用する。

［第３の実施形態］
次に画像処理装置１０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、画像処理装置１０の機能構成例を表すブロック図は、図２と同様である。
第１の実施形態では、指定領域が２つの場合を説明したが、第３の実施形態では、指定領域が３つの場合について説明を行う。

図３７は、図３（ｂ）で示した画像Ｇに対し、３つのシードを付与した場合を示した図である。
図３７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１」、「シード２」、「シード３」が描かれている。
そして第１の領域検出部１３は、「シード１」に対応する画素に「ラベル１」を、「シード２」に対応する画素に「ラベル２」を、「シード３」に対応する画素に「ラベル３」を付加し、画像Ｇの中から、領域拡張方法により指定領域を切り出す処理を行う。

図３８（ａ）〜（ｃ）は、図３７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３８（ａ）は、図３７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３８（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３８（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。

また図３９（ａ）〜（ｃ）は、本実施の形態で、指定領域拡大部１４が行う処理について示した図であり、第１の実施の形態では、図５（ａ）〜（ｂ）に対応する。
つまり指定領域拡大部１４は、図３９（ａ）に示す指定領域が切り出された分離画像Ｇｂを拡大し、図３９（ｂ）に示す拡大分離画像Ｇｚとする。

図３９（ｃ）は、本実施の形態で、第２の領域検出部１５が行う処理について示した図である。
つまり第２の領域検出部１５は、「第１の指定領域（Ｓ１）」、「第２の指定領域（Ｓ２）」、「第３の指定領域（Ｓ３）」それぞれの境界部においてラベルをリセットして領域Ｓ０とし、ラベルリセット画像Ｇｒとする。

図４０（ａ）〜（ｂ）は、本実施の形態で、第２の領域検出部１５が、領域Ｓ０において指定領域の検出を再度行う処理について示した図である。
このうち図４０（ａ）は、図３９（ｃ）と同様の図であり、第２の領域検出部１５が指定領域の検出を行う前のラベルリセット画像Ｇｒを示している。そして第２の領域検出部１５が、領域Ｓ０において指定領域の検出を再度行う。その結果、図４０（ｂ）で示すように、「第１の指定領域（Ｓ１）」、「第２の指定領域（Ｓ２）」、「第３の指定領域（Ｓ３）」に再度切り分けられ、領域Ｓ０が消滅し、最終分離画像Ｇｂｅとなる。
以後の処理は、第１の実施の形態と同様である。

従来のグラフカット法では、２つの指定領域について切り出すことしかできない。対して本実施の形態の画像処理装置１０では、３つの指定領域について切り出すことも可能である。なお本実施の形態の画像処理装置１０では、４つ以上の指定領域について切り出すようにしてもよい。

［第４の実施形態］
次に画像処理装置１０の第４の実施形態について説明を行なう。第４の実施形態では、画像処理装置１０の機能構成例を表すブロック図は、図２と同様である。
第４の実施形態では、第１の領域検出部１３において指定領域の切り出しがうまくいかなかった場合にシードを追加し、これにより指定領域の切り出しを再度行う場合について説明を行う。

図４１（ａ）〜（ｅ）は、指定領域の切り出しを行う際にシードを追加する場合について説明した図である。
図４１（ａ）は、図３（ｂ）と同様の図であり、ユーザが、画像Ｇの顔の部分にシード１を描き、顔以外の部分にシード２を描いた場合を示している。

そして図４１（ｂ）は、第１の領域検出部１３により、画像Ｇが、「第１の指定領域（Ｓ１）」と「第２の指定領域（Ｓ２）」とに切り分けられた場合を示している。しかしながら図４１（ｂ）では、図中、点線による円で囲った領域において、指定領域の切り出しがうまくいかなかった場合を示している。即ち、本来「第２の指定領域（Ｓ２）」となるべき箇所が、「第１の指定領域（Ｓ１）」となっている部分がある。この箇所には、本来「ラベル１」が付与されるべきであるが、「ラベル２」が付与されている。

そしてこのようになったときは、図４１（ｃ）で示すように、ユーザは、この箇所に、追加のシード２を与え、「第２の指定領域（Ｓ２）」であることを指示する。つまりユーザは、追加の位置情報を与える。この追加の位置情報は、ユーザ指示受付部１２により取得される。

そして追加のシード２が与えられた場合、第１の領域検出部１３は、追加した位置情報の周辺に対応する画素について、付与されていた「ラベル１」または「ラベル２」をリセットする。つまりこの箇所において指定領域の設定を解除する。なお他の箇所のラベル維持され、「ラベル１」または「ラベル２」となっている。

図４１（ｄ）は、追加したシード２およびこの周辺に対応する画素についてラベルがリセットされた状態を示した図である。図では、この箇所を領域Ｓ０で図示している。また領域Ｓ０の画素には、「ラベル０」が付与されていると言うこともできる。領域Ｓ０は、図示するように、例えば、矩形形状として設定される。

以下は、第１の実施形態と同様であり、図４１（ｅ）に示すように「第１の指定領域（Ｓ１）」と「第２の指定領域（Ｓ２）」とに切り分けられる。図４１（ｅ）の状態では、追加したシード２の作用により、画像Ｇの顔の部分である「第１の指定領域（Ｓ１）」と顔以外の部分である「第２の指定領域（Ｓ２）」に正確に切り分けが行われていることがわかる。

図４２（ａ）〜（ｃ）は、追加のシードを修正する場合を示した図である。
図４２（ａ）は、ユーザが、追加のシード２を描いた場合を示している。ただしこの場合、点線による円で囲った領域において、「第１の指定領域（Ｓ１）」となるべき箇所に、追加のシード２がはみ出して、描かれている。
この場合、ユーザは、いったん描いたシード２を修正することができる。具体的には、シード２の一部を消去し、はみ出した箇所を削除する。実際には、図４２（ｂ）に示すように、ユーザは、シードを描くときと同様に、シードを消去するための軌跡を描く。ユーザのシードを消去する情報（消去情報）は、ユーザ指示受付部１２により取得される。そしてシード２について少なくとも一部を選択的に消去することができる。図４２（ｃ）は、追加のシード２のはみ出した箇所を消去した後の状態について示している。
以後は、第１の領域検出部１３が消去情報により少なくとも一部が消去された追加のシード２を基に指定領域を検出する。即ち、図４１（ｄ）〜（ｅ）に示したように、第１の領域検出部１３が、指定領域の切り出しを行う。

なお上述した場合は、追加するシードは１つであったが、複数であってもよい。
図４３は、追加するシードが複数の場合を示した図である。
図中、シード１とシード２について１つずつシードを追加した場合を示している。図では、これを追加のシード１および追加のシード２として図示している。そしてそれぞれについて矩形形状の領域Ｓ０が設定された場合を示している。なおシード１について複数の追加のシードを与えてもよく、シード２について複数の追加のシードを与えてもよい。

また上述した例では、領域Ｓ０について、矩形形状で設定したが、これに限られるものではない。
図４４（ａ）〜（ｂ）は、追加のシードが与えられたときの領域Ｓ０の設定の方法について示した図である。
このうち図４４（ａ）は、追加のシードに対し、領域Ｓ０を矩形形状で設定した場合であり、上述した場合と同様である。一方、図４４（ｂ）は、追加のシードに対し、領域Ｓ０を追加のシードを囲む太い曲線形状で設定した場合である。

また設定される領域Ｓ０の中に従来与えていたシードが含まれることがある。この場合は、従来与えていたシードについては、ラベルをリセットせず、ラベルを維持する。
図４５は、設定される領域Ｓ０の中に従来与えていたシードが含まれる場合を示している。
この場合、追加のシードにより設定される矩形形状の領域Ｓ０中に従来与えていたシード１が含まれる。しかしながらシード１の箇所は、「第１の指定領域（Ｓ１）」に含まれることは、明確であるため、この箇所のラベルは「ラベル１」として維持される。また矩形形状内の他の部分については、ラベルがリセットされ、領域Ｓ０となる。

なお第４の実施形態で、図４１（ｄ）から指定領域の切り出しを行うのに、画像全体を対象とする必要はない。
図４６（ａ）〜（ｂ）は、第４の実施形態で、指定領域の切り出しを行うときに対象とする画像の範囲を示した図である。
図４６（ａ）は、図４１（ｄ）の状態であり、領域Ｓ０を設定した状態である。このうち図４６（ｂ）で示すように設定した領域Ｓ０の範囲から予め定められた幅だけ大きい矩形領域を設定し、この矩形領域内で指定領域の切り出しを行なえばよい。この場合、「第１の指定領域（Ｓ１）」の画素をシード１、「第２の指定領域（Ｓ２）」の画素をシード２と扱うことができる。

なお第１の実施形態〜第４の実施形態で説明した画像処理装置１０では、第１の領域検出部１３および第２の領域検出部１５の双方で、上述した実施例１〜４の領域拡張方法により指定領域の切り出しを行っていたが、この方法により必ずしも行う必要はない。即ち、Grow-Cut法等の従来の領域拡張方法でも処理速度が十分である場合がある。ただした実施例１〜４の方法の方が、指定領域の切り出しが、より高速であるのは、上述した通りである。

また画像情報取得部１１は、画像Ｇおよび使用画像Ｇ’の２種類の画像情報を取得していたが、使用画像Ｇ’の画像情報を取得し、これを縮小することで画像Ｇを作成してもよい。

以上説明した画像処理装置１０によれば、より低解像度の画像Ｇまたは画像Ｇ”全体を基にまず指定領域を切り出す。画像Ｇまたは画像Ｇ”は、低解像度の画像であるため、画像Ｇ全体を対象とした場合でも指定領域の切り出しの処理を、より高速に行える。そして指定領域を使用画像Ｇ’の大きさまで拡大し、いったん検出された指定領域の境界部において指定領域を再度検出する。切り出し処理は、境界部において選択的に行われるため、その対象範囲は比較的狭い。そして指定領域の切り出しは、再度シードを与えるようなことは必要とせず、指定領域の設定を解除されなかった画素の中から選択された基準画素を基に行う。そのため高解像度の使用画像Ｇ’を使用した場合でも、指定領域の切り出しを行なう際の切り出し精度がより向上するとともに処理速度の向上が図れる。また上述した実施例１〜４の領域拡張方法を使用することでさらに処理速度の向上を図れる。また第４の実施形態では、追加のシードが与えられたときに、追加のシードおよび追加のシードの周辺に対応する画素について同様のことを行う。この場合も、指定領域の切り出しを行なう際の切り出し精度がより向上するとともに処理速度の向上が図れる。

また以上説明した画像処理装置１０が行う処理は、画像中の指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得工程と、位置情報から指定領域を検出する領域検出工程と、を備え、領域検出工程は、予め定められた領域において指定領域の設定を解除し、指定領域の設定を解除されなかった画素の中から選択された基準画素を基に予め定められた領域において指定領域を再度検出することを特徴とする画像処理方法と捉えることもできる。

＜画像処理装置のハードウェア構成例＞
次に、画像処理装置１０のハードウェア構成について説明する。
図４７は、画像処理装置１０のハードウェア構成を示した図である。
画像処理装置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、画像処理装置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、画像処理装置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画像処理装置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、画像処理装置１０が行なう処理は、コンピュータに、画像中の指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得機能と、位置情報から指定領域を検出する領域検出機能と、を実現させ、領域検出機能は、予め定められた領域において指定領域の設定を解除し、指定領域の設定を解除されなかった画素の中から選択された基準画素を基に予め定められた領域において指定領域を再度検出することを特徴とする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…画像処理システム、１０…画像処理装置、１１…画像情報取得部、１２…ユーザ指示受付部、１３…第１の領域検出部、１４…指定領域拡大部、１５…第２の領域検出部、１６…領域切替部、１７…画像処理部、１８…画像情報出力部、１９…画像サイズ変更部、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

Claims (15)

1. 画像中の指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得部と、
   位置情報から指定領域を検出する領域検出部と、
   を備え、
   前記領域検出部は、いったん検出された指定領域の境界部において指定領域の設定を解除し、指定領域の設定を解除されなかった画素の中から選択された基準画素を基に当該境界部において指定領域を再度検出することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記領域検出部は、第１の領域検出部と第２の領域検出部とを含み、
   前記第１の領域検出部は、位置情報から指定領域を検出し、
   前記第２の領域検出部は、拡大された指定領域の境界部において、当該指定領域の設定を解除することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記位置情報取得部は、追加の位置情報を取得し、
   前記領域検出部は、追加の位置情報の周辺に対応する画素についてさらに前記指定領域の設定を解除することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記位置情報取得部は、位置情報の少なくとも一部を消去する消去情報をさらに取得し、
   前記領域検出部は、前記消去情報により少なくとも一部が消去された位置情報から指定領域を検出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. ユーザが指定領域を指定する際に使用する画像の画像サイズを変更するとともに、変更された画像のサイズに合わせて位置情報を変更する画像サイズ変更部をさらに備え、
   前記領域検出部は、変更された位置情報を基に指定領域を検出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. 画像中の指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得部と、
   位置情報から指定領域を検出する第１の領域検出部と、
   検出された指定領域を拡大する指定領域拡大部と、
   拡大された指定領域の境界部において、当該境界部以外の領域に属する画素の中から選択された基準画素を基に指定領域を再度検出する第２の領域検出部と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
7. ユーザが指定領域を指定する際に使用する画像の画像サイズを変更するとともに、変更された画像のサイズに合わせて位置情報を変更する画像サイズ変更部をさらに備え、
   前記第１の領域検出部は、変更された位置情報を基に指定領域を検出することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
8. 前記画像サイズ変更部は、ユーザが指定領域を指定する際に使用する画像と位置情報とを分離し、各々を別々に変更することを特徴とする請求項７に記載の画像処理装置。
9. 前記第２の領域検出部は、前記指定領域拡大部で拡大された指定領域の境界の画素を中心として指定領域の設定を解除するフィルタを適用し、指定領域の設定を解除された画素に対し解除されていない画素を前記基準画素として指定領域を再度検出することを特徴とする請求項６乃至８の何れか１項に記載の画像処理装置。
10. 前記第２の領域検出部は、
    前記拡大された指定領域に属する画素の中から選択された基準画素に対し設定され、当該指定領域に含まれるか否かを決定する対象画素である第１の対象画素の範囲である第１の範囲を設定、または選択された対象画素である第２の対象画素に対し設定され、当該第２の対象画素が何れの指定領域に含まれるか否かを決定する当該基準画素が含まれる範囲である第２の範囲を変更する範囲設定部と、
    前記第１の対象画素または前記第２の対象画素が何れの指定領域に属するかを決定する決定部と、
    を備えることを特徴とする請求項６乃至９の何れか１項に記載の画像処理装置。
11. 前記第１の領域検出部は、
    指定領域に属する画素の中から選択された基準画素に対し設定され、当該指定領域に含まれるか否かを決定する対象画素である第１の対象画素の範囲である第１の範囲を設定、または選択された対象画素である第２の対象画素に対し設定され、当該第２の対象画素が何れの指定領域に含まれるか否かを決定する当該基準画素が含まれる範囲である第２の範囲を変更する範囲設定部と、
    前記第１の対象画素または前記第２の対象画素が何れの指定領域に属するかを決定する決定部と、
    を備えることを特徴とする請求項６乃至１０の何れか１項に記載の画像処理装置。
12. 前記位置情報取得部は、追加の位置情報を取得し、
    前記第１の領域検出部は、追加の位置情報に基づき指定領域を検出することを特徴とする請求項６乃至１１の何れか１項に記載の画像処理装置。
13. 画像中の指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得工程と、
    位置情報から指定領域を検出する領域検出工程と、
    を備え、
    前記領域検出工程は、いったん検出された指定領域の境界部において指定領域の設定を解除し、指定領域の設定を解除されなかった画素の中から選択された基準画素を基に当該境界部において指定領域を再度検出することを特徴とする画像処理方法。
14. 画像を表示する表示装置と、
    前記表示装置に表示される前記画像の画像情報に対し画像処理を行なう画像処理装置と、
    ユーザが前記画像処理装置に対し画像処理を行なうための指示を入力する入力装置と、
    を備え、
    前記画像処理装置は、
    前記画像中の指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得部と、
    位置情報から指定領域を検出する領域検出部と、
    を備え、
    前記領域検出部は、いったん検出された指定領域の境界部において指定領域の設定を解除し、指定領域の設定を解除されなかった画素の中から選択された基準画素を基に当該境界部において指定領域を再度検出することを特徴とする画像処理システム。
15. コンピュータに、
    画像中の指定領域の代表位置を表す位置情報を取得する位置情報取得機能と、
    位置情報から指定領域を検出する領域検出機能と、
    を実現させ、
    前記領域検出機能は、いったん検出された指定領域の境界部において指定領域の設定を解除し、指定領域の設定を解除されなかった画素の中から選択された基準画素を基に当該境界部において指定領域を再度検出することを特徴とするプログラム。

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