JPH0414391B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は画像処理装置に関し、更に詳細には、
濃淡画像を対象物体の切出しのために領域分割す
ることができかつ高速な画像処理を行なうことの
できる画像処理装置に関する。

（従来の技術） 従来の画像処理装置を第１４図に示す。１−１
は濃度値を１画素４ビツトで量子化する画像入力
装置、１−２は入力画像を格納する画像メモリで
ある。１−２に格納された画像を（Ｎ×Ｍ）画素
を１要素（ここではＮ＝Ｍ＝12）として各要素に
要素内の平均濃度値（１−３）を割当て、大まか
な濃度情報だけからなる第１の抽象画像を画像メ
モリ１（１−４）に格納する。次に、（１−４）に
格納された画像をもとに要素間の平均濃度の差を
求める（１−５）。ここでは、現要素の平均濃度
をD_i,j，４近傍の平均濃度値をD_i,j-1；D_i-1,j；
D_i,j+1；D_i+1,jとした時（第１５図参照）、 １／２｜D_i,j−D_i-1,j＋１／２｜D_i,j−D_i,j-1｜ の値を適当な値（フルスケールの1/4即ち4N²）
で正規化したものか、 ^max _l,n--1,+1（D_i,j−D_i-l,j-n） の値を適当な値（3N²／２）で正規化し主要輸郭
強度の初期値を確率P_ij ⁽⁰⁾として表わし、第２の抽
象画像としてメモリ２（１−６）に格納する。た
だし１以上の値をとつた時１とする。

第２の象徴画像をもとにして、主要輪郭要素を
緩衝法を用いて抽出する（１−７）。第２の抽象
画像の各（ｉ，ｊ）要素の値より、初期画像空間
を P⁽⁰⁾＝ ｛P⁽⁰⁾ _i,j｜１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｍ；ｉ，ｊ整数
｝
とし、次式による繰り返し演算を行なう。即ち、 P_ij ^(K+1)＝P_ij ^(k)q_ij ^(k)／P_ij ^(k)q_ij ^(k)（１−P_ij ^(k)
）（１−q_ij ^(k)） q_ij ^(k)＝P_ij ^(k)−（１−△_ij ^(k)） △_ij ^(k)＝max｛１／２｜P^(k) _i-1,j＋P_i+1,j ^(k)−P^(
k) _i,j-1−P^(k) _i,j+1｜，１／２｜P^(k) _i-1,j-1＋P^(k) _i+1
,j+1−P^(k) _i-1,j+1−P^(k) _i+1,j-1｜｝ である。ここで物理量△_ij ^(k)は第２の画像の各要
素の連結性に関するもので、各画像要素の値P_ij ^(k)
は自身の輪郭強度P_ij ^(k)と連結性△_ij ^(k)によつて更
新されることになる。

この繰り返し演算の打ち切りは、値が0.9ある
いは0.1以下の要素の数が全要素の0.95以上に達
したところで行なう。次に二値化して、あらため
て画像メモリ２（１−６）に格納する。第２の画
像は、主要な輪郭要素から構成される画像であ
る。

次に第２の画像をもとに、領域分割を行なう
（１−８）。この領域分割は、主要輪郭要素を８連
結で空間的に統合し、外接長方形で区分するもの
であり、具体的に統合して得られた８連結領域を
その外接長方形の代表点の位置（例えば、対角に
位置する２点）を表すものである。その代表点を
画像テーブル（１−９）に格納する。

画像テーブル（１−９）を参照して、各小領域
のラベル付けを行なう（１−10）。ラベル付けは
次のようにして行なう。各小領域内に相当する第
１の画像、第２の画像をもとに２つの物理量を計
算する。即ち(1)主要輪郭要素を境として両側の平
均濃度の差より求めた、領域内の変化値の平均値
（△Ｄ）；(2)領域内を占める主要輪郭要素数の割合
（D_N）である。△Ｄ対D_N平面で△Ｄ≧0.7の時
“写真”、△Ｄ＜0.7且つD_N＜0.4の時“グラフ”、
△Ｄ＜0.7且つD_N＞0.4の時“文字”の各ラベルを
付け、結果として第１６図に示す画像テーブル
（１−９）を得る。

このような従来の技術では、“文字”判定され
た領域から文字列および各文字列の整理した記述
がなされていない欠点があつた。

そこで本出願人はこのような欠点を解消するた
めに特開昭59−43468号（特願昭57−153992号）
にて次のような処理を行なう画像処理装置を提案
した。すなわち、この画像処理装置は、さらに
“文字”と判定された領域に直交交換を施し、大
まかなピツチを算出し、文字列を抽出する。そし
て抽出した文字列の大きさ、位置、および類似ピ
ツチの行数をもとに“タイトル”と“本文”とに
分類する。

（発明が解決しようとする問題点） しかしながら、上記のごとき従来の技術では、
入力濃淡画像を写真領域、グラフ領域および文字
領域の３種類に分類し、さらに文字領域を“タイ
トル”と“本文”とに分類することはできるもの
の、写真領域の内部を分割することや、白黒カメ
ラからの濃淡画像を対象物体の切出しのために領
域分割することは不可能であつた。更に、従来技
術では主要輪郭要素を弛緩法を用いて抽出してい
るので、繰り返し演算で多大な時間を要し、処理
速度が遅いという欠点もあつた。

本発明は従来技術のこれらの欠点を除去するた
めになされたものであつて、その目的は濃淡画像
の対象物体の切出しのために領域分割することが
可能で、その画像処理においてラスター走査を好
適に用いることのできる高速な画像処理装置を提
供することにある。

（問題点を解決するための手段） 本発明は、前記従来技術の問題点を解決するた
め、蓄積手段と、平均濃度、分散計算手段と、閾
値手段、連結手段、微分手段、エツジ抽出手段及
び領域拡張手段を備えている。

前記蓄積手段は入力画像の各画素の濃度を電気
信号に変換して第１の画像として蓄積する。平均
濃度・分散計算手段は蓄積手段に蓄積されている
第１の画像の複数の画素から構成される要素の平
均濃度を計算するとともに要素内の複数の画素の
濃度値の分散を計算する。閾値手段は平均濃度・
分散計算手段で計算された分散の値の大小及び隣
接する要素間の平均濃度の差の大小により各要素
を対象物体の領域である領域構成要素と境界要素
とに分類する。連結手段は分類手段により領域構
成要素に分類された要素を連結し、連結された領
域に固有の番号を割当てる。微分手段は蓄積手段
に蓄積されている第１の画像の各画素を微分して
微分値と微分の方向とを計算する。エツジ抽出手
段は微分手段からの情報に基づいて画像のエツジ
を抽出する。領域拡張手段は、連結手段により連
結された各連結領域をエツジ抽出手段にと抽出さ
れたエツジまで拡張することにより、領域境界の
引き直しを行う。

なお、上記各技術手段と第１図の実施例の要素
との対応は、蓄積手段は画像入力装置１２及び画
像メモリ１３に、平均濃度・分散計算手段は平均
濃度・分散計算回路１４に、閾値手段は閾値１７
に、連結手段は連結回路１９に、部分手段は微分
回路６０に、エツジ抽出手段はエツジ抽出回路６
３に、領域拡張手段は領域拡張回路６５にそれぞ
れ対応する。

（作用） 本発明によれば、以上のように画像処理装置を
構成したので各技術手段は次のように作用する。

蓄積手段は入力した原画像の濃淡情報を各画素
毎に量子化して格納する。平均濃度・分散計算手
段は例えば入力画像の（Ｎ×Ｍ）を１要素として
要素内の平均濃度を計算し、また要素内の（Ｎ×
Ｍ）画素の濃度値の分散を計算し、これらの計算
結果を閾値手段に出力する。閾値手段は、各要素
の分散の大きさに基づいて各要素が一様な濃度分
布であるかを判断するとともに要素間の平均濃度
の差の大小に基づいて隣接する要素が連結性を有
するか否かを判定し、各要素を領域構成要素と境
界要素とに分類する。そして連結手段により領域
構成要素と分類された要素の連結がなされ、連結
された領域に固有の番号が割当てられる。このと
き、現画像の（Ｎ×Ｍ）画素を１要素として領域
分割の処理がなされているので分割は荒くなつて
いる。そこで微分手段により求めた各画素の微分
値及び微分の方向に基づいてエツジ抽出手段はエ
ツジの抽出を行い、領域拡張手段はこの抽出情報
に基づいて連結手段により連結された領域エツジ
まで拡張することにより、精度良く領域境界の引
き直しを行う。このようにして入力濃淡画像を対
象物体の切出しのために精度良く領域分割するこ
とが可能となり前記従来技術の問題点を解決する
ことができる。

（実施例） 第１図は本発明の実施例を示すブロツク図であ
る。同図において、１２は画像入力装置、１３は
画像メモリＡ、１４は平均濃度・分散計算回路、
１５は画像メモリＢ、１６は画像メモリＣ、１７
は閾値回路、１８は画像メモリＤ、１９は連結回
路、２０は画像メモリＥ、６０は微分回路、６１
は画像メモリＦ、６２は画像メモリＧ、６３はエ
ツジ抽出回路、６４は画像メモリＨ、６５は領域
拡張回路、６６は画像メモリＩである。

画像入力装置１２は第１４図の従来の画像入力
装置１−１と同様、入力濃淡画像の濃度値を１画
素Ｌビツト（ここではＬ＝８）で量子化する。画
像メモリＡ１３は第１４図の従来の画像メモリ１
−２と同様、第４図のごとく入力画像を２次元的
に格納する画像メモリである。平均濃度・分散計
算回路１４は画像メモリＡ１３に格納された画像
の（Ｎ×Ｍ）画素を１要素（ここではＮ＝Ｍ＝
４）として各要素内の（Ｎ×Ｍ）画素の濃度値の
平均と分散を計算する。平均濃度・分散計算回路
１４の出力は画像メモリＢ１５及び画像メモリＣ
１６に接続されており、画像メモリＢ１５には平
均濃度・分散計算回路１４で計算された平均濃度
が第４図に示す如く２次元的に格納され、一方、
画像メモリＣ１６には同回路１４で計算された分
散が同じく２次元的に格納される。閾値回路１７
は画像メモリＢ１５と画像メモリＣ１６に格納さ
れた情報をそれぞれ例えば左上の要素からラスタ
ー走査で読み出す。そして読み出された現要素の
分散の値が予め設定された閾値θ_Vよりも小さく、
現要素の平均濃度と現要素のすぐ上隣りの要素の
平均濃度との差が予め設定された閾値θ_Dよりも小
さく、かつ現要素の平均濃度と現要素のすぐ左隣
りの要素の平均濃度との差が閾値θ_Dよりも小さい
場合は“１”を画像メモリＤ１８の対応位置に書
き込み、それ以外の場合には“０”を対応位置に
書き込む。つまり、画像メモリＤ１８で“１”と
ラベル付けされた要素は、濃度値の分布が一様で
あり、対象物体の構成要素（以下、領域と称す）
であり、一方画像メモリＤ１８で“０”とラベル
付けされた要素は対象物体の境界近傍である。連
結回路１９は画像メモリＤ１８上で“１”とラベ
ル付けされた要素を４連結し、統合された１つの
ブロツクに固有の番号（１以上）を割当て、画像
メモリＥ２０に書き込む。また、画像メモリＤ１
８上で“０”とラベル付けされた要素に対しては
番号０を割当て、画像メモリＥ２０に書き込む。

微分回路６０は画像メモリＡ１３の出力に接続
されており、入力画像の画素を微分し、微分値を
画像メモリＦ６１に書き込み、微分の方向を画像
メモリＧ６２に書き込む。エツジ抽出回路６３は
画像メモリＦ６１と画像メモリＧ６２の出力に接
続されており、これらのメモリ６１，６２に格納
されたデータを読み出し、読み出したある画素の
微分値が予め設定された閾値θ_Kよりも大きくかつ
特定の近傍の画素の微分値よりも大きく場合には
画像メモリＨ６４の対応位置に“１”を書き込
み、それ以外の場合には同画像メモリＨ６４の対
応位置に“０”を書き込む。領域拡張回路６５は
画像メモリＥ２０と画像メモリＨ６４の出力に接
続されており、画像メモリＥ２０上で“０”以外
の番号でラベル付された領域を画像メモリＨ６４
の“１”の点（エツジ）まで拡張し、その結果を
画像メモリＩ６６に書き込む。

次に平均濃度・分散計算回路１４の構成を詳細
に説明する。第２図は平均濃度・分散計算回路１
４の構成例を示すブロツク図である。同図におい
て、２１は平均濃度・分散制御部、２２，２３は
レジスタ、２４は加算器、２５は除算器、２６は
掛算器、２７は加算器、２８，２９，３０，３１
は掛算器、３２は加算器、３３は減算器である。

各要素内の（Ｎ×Ｍ）画素の平均濃度は(1)式
に従つて計算させる。

＝１／NMΣx_ij（ｉ＝１〜Ｎ，ｊ＝１〜Ｍ） …(1) 但し、x_ijは各画素の濃度値である。

平均濃度・分散計算回路１４の動作について説
明すると、平均濃度・分散制御部２１は、まずレ
ジスタ２２およびレジスタ２３にクリア信号を供
給し、これらのレジスタの内容をクリアする。次
に、平均濃度・分散制御部２１は画像メモリＡ１
３にアドレスを供給して各画素の濃度値を読み出
し、加算器２４にてレジスタ２２の内容と読み出
された各画素の濃度値を加算しその結果をレジス
タ２２に記憶する。この動作をＮ×Ｍ回（ここで
はＮ＝Ｍ＝４）繰返すとレジスタ２２は画像メモ
リＡ１３の（Ｎ×Ｍ）画素の濃度値の加算結果を
保持していることになる。したがつて平均濃度は
レジスタ２２の内容を（Ｎ×Ｍ）で除算器２５を
使つて除算することによつて得られる。

一方、分散σ²（＝Ｖ）は(2)式で計算される。但
し、x_ijは各画素の濃度値、は平均濃度を表わ
す。

σ²＝Σ（x_ij−）²（ｉ＝１〜Ｎ，ｊ＝１〜Ｍ）…(2) (2)式を展開すると(3)式を得る。

σ²＝Σ（x_ij）²＋NM²−２Σx_ij
（ｉ＝１〜Ｎ，ｊ＝１〜Ｍ）…(3) 分散を計算する場合、平均濃度・分散制御部２
１は画素メモリＡ１３から各画素の濃度値x_ijを
読み出す毎に、掛算器２６で２乗計算x_ij ²を行な
わせ、その計算結果を加算器２７にてレジスタ２
３の内容と加算させ、その和をレジスタ２３にセ
ツトする。従つてレジスタ２３はレジスタ２２と
同様にΣ（x_ij）²の結果を保持していることになる。
(3)式の第２項NM²は、除算器２５出力（平均
濃度）を掛算器２８で２乗し、その結果²と
NMとを掛算器２９で掛算することによつて得ら
れる。(3)式の第３項２Σx_ijは、まず掛算器３０
でΣx_ijを計算し、次に掛算器３１でその結果を
２倍して得られる。最後に、加算器３２は(3)式の
第１項と第２項を加算し、その結果から減算器３
３は(3)式の第３項を引算することによつて、分散
σ²が計算される。

平均濃度・分散計算制御部２１は画像メモリＡ
１３から（Ｎ×Ｍ）個の画素を読み出す毎に、
（Ｎ×Ｍ）画素の平均濃度を画像メモリＢ１５
に書き込み、（Ｎ×Ｍ）画素の分散σ²を画像メモ
リＣ１６に書き込む。この処理を画像メモリＡ１
３全面に施すころにより、（Ｐ×Ｑ）要素の平均
濃度値と分散値とを得る。但し画像メモリＡ１３
の大きさを（Ｐ×Ｓ）画素とした時、Ｐ＝Ｒ／
Ｎ，Ｑ＝Ｓ／Ｍである。第４図はこのときの関係
を説明するための図である。

次に閾値回路１７の構成を詳細に説明する。第
３図は閾値回路１７の構成例を示すブロツク図で
ある。同図において、３４は閾値回路制御部、３
５は比較器、３６はシフトレジスタ、３７はレジ
スタ、３８は減算器、３９は絶対値回路、４０は
比較器、４１は減算器、４２は絶対値回路、４３
は比較器、４４はシフトレジスタ、４５はレジス
タ、４６，４７はANDゲート、４８はORゲー
ト、４９はANDゲート、５０はORゲート、５１
は選択回路である。

閾値回路制御部３４は画像メモリＢ１５と画像
メモリＣ１６に二次元的に格納されている情報を
例えば左上の要素からラスター走査で同時に読み
出し、各要素の読み出し毎に以下に示す条件に従
つて画像メモリＤ１８対応位置に“１”または
“０”を書き込む。

まず、画像メモリＣ１６の出力（分散値Ｖ）
は、あらかじめ設定された閾値θ_Vと比較器３５で
比較される。比較器３５は、分散値Ｖが閾値θ_Vよ
りも大きい場合（要素内の濃度値が一様でない状
態、つまり対象物体の境界近傍と考えられる要
素）は“１”を出力し、それ以外の場合（要素内
の濃度値が一様である状態、つまり領域と考えら
れる要素）は“０”を出力する。

一方、画像メモリＢ１５の出力（平均溶度
D_i,j；第１５図参照；但しD_i,jは(1)式で得られる
と同一のものである）は、一行分（Ｑ要素）シフ
トレジスタ３６に記憶されるとともに、一要素分
レジスタ３７に記憶される。つまり、シフトレジ
スタ３６の出力は現在画像メモリＣ１６から読み
出されている要素のすぐ上隣りの要素の平均濃度
（D_i-1,j；第１５図）であり、レジスタ３７の出力
は現要素のすぐ左隣りの要素の平均濃度
（D_i,j-1；第１５図）である。D_i,jとD_i-1,jとの差が
減算回路３８で演算された後、絶対値回路３９で
絶対値化される。比較器４０は、あらかじめ設定
された閾値θ_Dと絶対値回路３９の出力とを比較
し、絶対値回路３９の出力が閾値θ_Dよりも大きい
場合（平均濃度が大きく変化している要素、すな
わち対象物体の境界近傍と考えられる要素）は
“１”を出力し、それ以外の場合は、“０”を出力
する。同様に、D_i,jとD_i,j-1との差およびその絶対
値がそれぞれ減算回路４１と絶対値回路４２とで
演算された後、比較器４３で閾値θ_Dと比較され
る。比較器４３は絶対値回路４２の出力が閾値θ_D
よりも大きい場合は“１”を出力し、それ以外の
場合は“０”を出力する。

ここで、シフトレジスタ４４は、閾値処理結果
を一行分（Ｑ要素）記憶している。レジスタ４５
は閾値処理結果を一要素分を記憶している。つま
り、シフトレジスタ４４の出力は現要素のすぐ上
隣りの要素の閾値処理結果（T_i-1,j；第５図）で
あり、レジスタ４５の出力は現要素のすぐ左隣り
の要素の閾値処理結果（T_i,j-1；第５図）である。
閾値処理結果は“１”か“０”のいずれかであり
“１”は領域を表わし、“０”は境界を表わしお
り、本実施例の目的は領域を取出すことにある。
比較器４０の出力とシフトレジスタ４４の出力は
ANDゲート４６に入力される。ANDゲート４６
は２つの入力が共に“１”である場合（すなわ
ち、T_i-1,jが“１”でかつ｜D_i,j−D_i-1,j｜＞θ_Dの場
合）は“１”を出力しそれ以外の場合は“０”を
出力する。現要素とする左隣りの要素との関係も
同様であり、比較器４３の出力レジスタ４５の出
力がANDゲート４７に入力され、ANDゲート４
７は２つの入力が共に“１”である場合は“１”
を出力し、それ以外の場合は“０”を出力する。
ORゲート４８はANDゲート４６の出力とAND
ゲート４７の出力を入力し、いずれかが“１”で
ある場合は“１”を出力し、それ以外は“０”を
出力する。

ところが、ラスター走査において、第１行を処
理している時、すぐ上隣りの要素は、実際は存在
せず、また第１列を処理している時は、すぐ左隣
りの要素も存在しない。閾値回路制御部３４は、
第１行もしくは第１列を処理している時は、平均
濃度使用可信号を“０”にしておき、それ以外の
時は“１”にする。ORゲート４８の出力はこの
平均濃度使用可信号とANDゲート４９でAND演
算され、比較器３５の出力とANDゲート４９の
出力はORゲート５０でOR演算される。つまり、
ORゲート５０は、分散値Ｖが閾値θ_Vよりも大き
い場合あるいは隣接する要素間の平均濃度の差が
大きい場合（すなわち現要素が境界と判定されよ
うとしている場合）は“１”を出力し、それ以外
の場合は“０”を出力する。

ここで閾値処理結果は、“１”が領域を表わし、
“０”が境界を表わしている。したがつて選択回
路５１はORゲート５０の出力が、“１”の場合
は“０”を出力し、ORゲート５０の出力が
“０”の場合は“１”を出力する。閾値回路制御
部３４は、閾値処理結果を画像メモリＤ１８に書
き込ませる。

次に連結回路１９について説明する。

連結回路１９は第６図に示すようにマイクロプ
ロセツサ５２ROM５３（リードオンリーメモ
リ）とRAM５４（ランダムアクセスメモリ）と
で構成される。マイクロプロセツサ５２のプログ
ラムはROM５３に書かれており、画像メモリＤ
１８を読み出し４連結している“１”のブロツク
に１以上の固有の番号を割当て、画像メモリＤ１
８上の“１”の位置に対応した画像メモリＥ２０
上の位置に、その割当てられた番号を書込む。な
お、４連結とは、第１５図において、D_i,j要素と
４近傍（D_i-1,j要素、D_i,j-1要素、D_i+1,j要素、およ
びD_i,j+1要素）の一つの要素との関係で、D_i,j要素
と４近傍の一つの要素がともに“１”であること
を言い、このときこの２つの要素は４連結してい
ると言う。したがつて４連結しているブロツクと
は、“１”の集合で、その“１”の要素は４近傍
の関係で連結していることを言う。

４連結している“１”のブロツクにつき、１個
の固有の番号を割当てるから、結局、画像メモリ
Ｅ２０は０から画像メモリＤ１８上に存在する
“１”のブロツクの個数の範囲の番号を保持して
いる。但し、０は画像メモリＤ１８上の“０”に
対応する。

次に微分回路６０について詳細に説明する。微
分回路６０では微分オペレータ（演算子）として
第７図ａ，ｂに示すごときSOBELオペレータと
称されるものを使用する。ここで注目画素をP₀
とし、第８図に示すようにその３×３近傍の画素
をP₁，P₂，……P₈とする。SOBELオペレータを
用いてある画素（例えばP₀）の微分値と微分の
方向を計算する場合、注目画素（P₀）の近傍の
８つの画素の濃度値を用いる。SOBELオペレー
タはまず微分値のＸ成分を計算する。なお、第７
図ａはSOBELオペレータのＸ成分のマスク値、
第７図ｂはSOBELオペレータのＹ成分のマスク
値の一例である。微分値のＸ成分は第７図ａのＸ
成分のマスク値と第８図の３×３の近傍の画素の
濃度値との積和であり、本例では(4)式のようにな
る。

Ｘ＝P₂＋2P₁＋P₈−（P₄＋2P₅＋P₆） …(4) 同様に、微分値のＹ成分は第７図ｂのＹ成分の
マスク値と第８図の３×３の近傍の画素の濃度値
との積和であり、本例では(5)式のようになる。

Ｙ＝P₄＋2P₃＋P₂−（P₆＋2P₇＋P₈） …(5) である。

ここで、微分値Ｋは(6)式で計算される。

Ｋ＝√²＋² …(6) しかしながら、(6)式の平方根の計算には多くの
回路が必要となるので、ここでは(6)式を(7)式で代
用する。

Ｋ＝｜Ｘ｜＋｜Ｙ｜ …(7) 一方、微分の方向Ｔは(8)式で求められる。

Ｔ＝tan^-1（Ｙ／Ｘ） …(8) Ｔの値は−90度から90度の範囲をとるが、Ｘと
Ｙの符号（正負）を考慮すると、とりうる範囲は
−180度から180度（つまり全方向）となる。しか
し、ここでは微分の方向を４方向に分類すること
ができれば十分であるので、第９図に示すよう
に、Ｔの値（−90度から90度）を０〜３の値に量
子化する。すなわち(9)式のようにＴの値を45度毎
に４分割する。

−22.5°≦Ｔ＜22.5°のとき ０ 22.5°≦Ｔ＜67.5°のとき １ 67.5°≦Ｔ＜90°のとき ２ −90°≦Ｔ＜−67.5°のとき ２ −67.5°≦Ｔ＜−22.5°のとき ３ …(9) 微分値を計算するには、(4)，(5)式からわかるよ
うに３×３近傍の画素の濃度値が必要である。こ
れらの濃度値を求めるための回路構成を第１０図
に示す。同図において６７，６９，７１〜７４は
レジスタ、６８，７０はシフトレジスタである。
画像メモリＡ１３（第１図）に格納されているデ
ータがラスター走査で読み出されると、読み出さ
れたデータはレジスタ６７に一画素分記憶される
とともに、シフトレジスタ６８に一行分記憶され
る。シフトレジスタ６８の出力はレジスタ６９に
一画素分記憶されるとともに、シフトレジスタ７
０に一行分記憶される。したがつて、シフトレジ
スタ６８とシフトレジスタ７０で、現在読み出さ
れている画素の前２行分を記憶していることにな
る。一方、シフトレジスタ７０の出力はレジスタ
７１に一画素分記憶される。レジスタ６７の出力
はレジスタ７２に、レジスタ６９出力はレジスタ
７３に、レジスタ７１の出力はレジスタ７４に、
それぞれ一画素分記憶される。したがつて、レジ
スタ６７とレジスタ７２で前２画素分のデータを
記憶していることになる。つまり画像メモリＡ１
３の現在の出力と２個のシフトレジスタと６個の
レジスタが、結局３×３の近傍の画素（合計９画
素）のデータを出力しており、新しい画素が読み
出される毎に、各々の出力のデータも変化し、常
に３×３の近傍の画素のデータが出力されてい
る。なお、第１０図のP₀，P₁…P₈と第８図のP₀，
P₁…P₈とはそれぞれ対応している。

第１１図は微分回路６０の構成例を示すブロツ
ク図である。同図において、７５〜８０，８２〜
８７，９１は加算器、８１，８８は減算器、８
９，９０は絶対値回路、２００は演算器、Ｋは微
分値、Ｔは微分の方向である。また第１１図の
P₀，P₁…P₈と第８図及び第１０図のP₀，P₁…P₈
とはそれぞれ対応している。

微分回路６０は、上述したように、画像メモリ
Ａ１３に格納されているデータをラスター走査で
読み出し、第１０図の回路を使つて３×３の近傍
の画素の濃度値を得る。そして、まず、(4)式中の
P₂＋2P₁＋P₈を加算器７５、加算器７６および加
算器７７を使つて計算する。次に(4)式中のP₄＋
2P₅＋P₆を加算器７８、加算器７９および加算器
８０を使つて計算する。加算器７７の出力から加
算器８０の出力を減算器８１で減算し、(4)式のＸ
を得る。(5)式のＹも全く同様に、加算器８２、加
算器８３、加算器８４、加算器８５、加算器８
６、加算器８７および減算器８８を使つて得られ
る。(7)式のＫは、減算器８１と減算器８８の出力
をそれぞれ絶対値回路８９と絶対値回路９０とで
絶対値化し、それらの出力を加算器９１で加算す
ることにより得られる。(8)式と(9)式の計算は演算
器２００で計算される。(8)式のtan^-1の演算とそ
の後の量子化はROM（リードオンリーメモリ）
を使つて、容易に実現できる。

微分回路６０は、以上のようにして求めた微分
値の大きさＫを画像メモリＦ６１に書き込み、微
分の方向Ｔを画像メモリＧ６２に書き込む。

次にエツジ抽出回路６３の構成について説明す
る。第１２図はエツジ抽出回路６３の構成例を示
すブロツク図である。同図において、９２，９
５，９６は比較器、９３，９４は選択器、９４は
ANDゲートである。

エツジ抽出回路６３は、微分回路６０と同様
に、画像メモリＦ６１に格納されているデータを
ラスター走査で読み出し、第１０図に示すごとき
回路を用いて３×３の近傍の画像の微分値P₀，
P₁…P₈を得るとともに、画像メモリＧ６２に格
納されているデータを同時にラスター走査で読み
出し、微分の方向Ｔを得る。

まず、注目画素の微分値P₀は、あらかじめ設
定された閾値θ_Kと比較器９２で比較される。比較
器９２はP₀がθ_Kよりも大きい場合は“１”を出力
し、それ以外の場合は“０”を出力する。微分値
が閾値θ_Kよりも大きいということは、その画素の
周辺で濃度が急に変化していることを示す。この
ような画素はエツジと呼ばれる。エツジは通常、
領域の境界である。しかしながら、このようにし
て得られたエツジは境界といつても、通常幅が広
い。そこで、微分値がその３×３の近傍において
最大である画素（局所的最大）をエツジとする。
また、微分値を比較する場合、３×３の近傍の８
画素全部と比較するのではなく、特定の２画素の
みを比較の対象とする。すなわち、注目画素の微
分の方向の画素と逆方向の画素の２画素の微分値
と注目画素の微分値よりも大きいか、等しい場合
にその注目画素をエツジとする。このように、微
分の方向の画素とその逆方向の画素のみと微分値
の大きさを比較することにより、良好なエツジが
得られる。

第１２図において、Ｔは０から３の値をとる。
選択器９３は、Ｔの値によつてP₁，P₂，P₃，P₄
のいずれかを選択して出力する。すなわち、Ｔ＝
０のときP₁を、Ｔ＝１のときP₂を、Ｔ＝２のと
きP₃を、Ｔ＝３のときP₄を出力する。一方、選
択器９４も同様に、Ｔ＝０のときP₅を、Ｔ＝１
のときP₆を、Ｔ＝２のときP₇を、Ｔ＝３のとき
P₈を選択して出力する。したがつて、選択器９
３と選択器９４の出力は、第８図と第９図とから
わかるように、着目画素P₀の微分の方向の画素
とその逆方向の画素の微分値である。

比較器９５は注目画素の微分値P₀と選択器９
３の力とを比較し、注目画素の微分値P₀が選択
器９３の出力も大きいか等しい場合に“１”を出
力し、それ以外の場合は“０”を出力する。同様
に、比較器９６は注目画素の微分値P₀と選択器
９４の出力とを比較し、注目画素の微分値P₀が
選択器９４の出力よりも大きいか等しい場合に
“１”を出力し、それ以外の場合は“０”を出力
する。ANDゲート９７は、比較器９２と比較器
９５と比較器９６の出力がすべて“１”の場合に
“１”を出力し、それ以外の場合は“０”の出力
する。

エツジ抽出回路９３は、以上のようにして得ら
れたANDゲート９７の出力を画像メモリＨ６４
に書込む。

さて、連結回路１９（第１図）の処理により、
画像メモリＥ２０上では連結している“１”のブ
ロツクに固有のラベル番号を割当てられている。
しかしながら、原画像の（Ｎ×Ｍ）画素を一要素
として、領域分解の処理がなされているので、画
像メモリＥ２０上の分割は非常に荒い。そこで、
原画像の要素に戻つて、領域の境界を引き直す。
この処理について以下詳述する。

第１３図は領域拡張回路６５の構成例を示すブ
ロツク図である。同図において画像メモリＥ２
０、画像メモリＩ６６、画像メモリＨ６４につい
ては第１図のものと同一である。また、９８は領
域拡張回路制御部、９９，１００は選択器、１０
１はデコーダ、１０２はインバータ、１０３，１
０５はANDゲート、１０４はレジスタ有効信号
である。

画像メモリＥ２０は原画像の（Ｎ×Ｍ）画素を
一要素としているので、画像の大きさは（Ｐ×
Ｑ）要素であり、一方、画像メモリＨ６４の画像
の大きさは（Ｒ×Ｓ）画素である。そこで、画像
メモリＥ２０を（Ｎ×Ｍ）倍に拡大して画像メモ
リＩ６６に書き込む。

領域拡張回路制御部９８は、まず画像メモリＥ
２０の一要素のデータを読み出す毎に、その読み
出された同一データを画像メモリＩ６６の対応す
る（Ｎ×Ｍ）画素のすべてに書き込む。この時、
選択器９９は画像メモリＥ２０のデータを出力し
ている。この動作を画像メモリＥ２０のすべての
要素について行なうことにより、画像メモリＩ６
６に（Ｒ×Ｓ）画素のデータが得られる。その
後、領域拡張回路制御部９８は選択器９９の出力
を切換えて、選択回路９９に選択器１００のデー
タを出力させる。

画像メモリＩ６６では、画像メモリＥ２０と同
様に、連結しているブロツクに固有のラベル番号
が割当てられており、また境界には０の番号が割
当てられている。一方、画像メモリＨ６４には入
力画像の微分処理により得られたエツジ点情報が
格納されている。エツジ抽出回路６３が抽出した
エツジは領域の境界を十分精度良く表わしてい
る。そこで画像メモリＩ６６上で０のラベル番号
をもつ画素は未定義の画素と定義しなおして、０
以外のラベル番号をもつ領域をその領域の周囲に
拡張する。拡張する条件は、拡張を行なう領域が
０以外のラベル番号を持つこと、かつ、拡張され
ようとしている画素は０のラベル番号をもつこ
と、更にその拡張されようとしている画素がエツ
ジ点でない（画像メモリＨ６４の出力が“１”で
ない）ことである。ラベル番号が０から０以外の
番号に書換えられた画素は、そのラベル番号の領
域となり、隣りの画素が拡張条件を満足するな
ら、拡張することが可能で、拡張は次々に伝播す
る。

領域拡張回路制御部９８は、画像メモリＩ６６
と画像メモリＨ６４をラスター走査で読み出す。
デコーダ１０１は画素メモリＩ６６の出力が０の
場合は“１”を出力し、それ以外の場合は“０”
を出力する。インバータ１０２は画像メモリＨ６
４の出力を反転させる。つまり、インバータ１０
２は、メモリＨ６４の出力が“０”（エツジでは
ない）の場合は“１”を出力し、画像メモリＨ６
４の出力が“１”（エツジである）の場合は“０”
を出力する。ANDゲート１０３は、デコーダ１
０１とインバータ１０２の出力がともに、“１”
であるとき“１”を出力し、それ以外の場合は
“０”を出力する。なお、画像メモリＩ６６に格
納されているデータを左上の画素からラスター走
査で読み出す時、最左端の画素にはその左隣りの
画素は存在しないから拡張することができない。
そこで、領域拡張回路制御部９８は、最左端の画
素を処理している時はレジスタ有効信号１０４を
“０”にし、それ以外の時は“１”にする。AND
ゲート１０５は、レジスタ有効信号と１０４と
ANDゲート１０３の出力がともに“１”の場合
は“１”を出力し、それ以外の場合は“０”を出
力する。選択器１００は、ANDゲート１０５の
出力が“０”の場合は画像メモリＩ６６のデータ
を出力し、ANDゲート１０５の出力が“１”の
場合はレジスタ１０６のデータを出力する。領域
拡張回路制御部９８は選択器１００の出力を選択
器９９を通して画像メモリＩ６６に書き込む。レ
ジスタ１０６は選択器１００の出力を一画素分記
憶している。したがつて、レジスタ１０６は画像
メモリＩ６６に書き込まれた直前の画素のデータ
を保持している。この処理を、画像メモリＩ６６
の全画素に行なう。

しかしながら、左上の画素からのラスター（右
方向の走査）処理しか終つていないので、領域拡
張回路制御９８は残る３方向（左方向の走査、下
方向の走査および上方向の走査）についても、同
様の処理を行なう。

（発明の効果） 以上、詳細に説明したように本発明によれば、
第１に入力画像の複数の画素を１要素として要素
内の画素の平均濃度及び濃度値の分散を計算し、
分散の大きさ及び隣接する要素間の平均濃度の差
に基づいて、各要素が対象物体の領域に属するの
か、又は境界に属するのかを判定し、その結果に
従つて領域に属する要素を連結して粗く領域分割
し、第２に入力画像の各画素毎に微分計算を行つ
て微分値の大きさ及び微分の方向を求め、求めた
微分値の大きさ及び微分の方向を用いて領域の境
界を制度良く表すエツジを抽出し、粗く分割され
た領域をエツジまて拡張することにより、対象物
体の領域を精度良く分割することができる。従つ
て、本発明は、濃淡画像を対象物体の切り出しの
ために精度良く領域分割することができ、またラ
スター走査を用いることにより高速処理が可能と
なる利点がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による画像処理装置の実施例を
ブロツク図、第２図は平均濃度・分散計算回路の
ブロツク図、第３図は閾値回路のブロツク図、第
４図は画素と要素との対応の説明図、第５図は閾
値処理結果の隣接する要素の説明図、第６図は連
結回路のブロツク図、第７図ａ及びｂはSOBEL
オペレータのＸ方向及びＹ方向のマスク値を示す
図、第８図は３×３の近傍の画素の説明図、第９
図は微分の方向の量子化の説明図、第１０図は３
×３の近傍の画素のデータを読み出す回路のブロ
ツク図、第１１図は微分回路のブロツク図、第１
２図はエツジ抽出回路のブロツク図、第１３図は
領域拡張回路のブロツク図、第１４図は従来の画
像処理装置のブロツク図、第１５図は４近傍の画
素の平均濃度値の説明図、第１６図は画像テーブ
ルを示す図である。 なお、図において、１２……画像入力装置、１
３……画像メモリＡ、１４……平均濃度・分散計
算回路、１５……画像メモリＢ、１６……画像メ
モリＣ、１７……閾値回路、１８……画像メモリ
Ｄ、１９……連結回路、２０……画像メモリＥ、
２１……平均濃度・分散制御部、２２，２３……
レジスタ、２４，２７，３２……加算器、２５…
…除算器、２６，２８，２９，３０，３１……掛
算器、３３……減算器、３４……閾値回路制御
部、３５，４０，４３……比較器、３６，４４…
…シフトレジスタ、３７，４５……レジスタ、３
８，４１……減算器、３９，４２……絶対値回
路、４６，４７，４９……ANDゲート、４８，
５０……ORゲート、５１……選択回路、５２…
…マイクロプロセツサ、５３……ROM、５４…
…RAM、６０……微分回路、６０……画像メモ
リＦ、６２……画像メモリＧ、６３……エツジ抽
出回路、６４……画像メモリＨ、６５……領域拡
張回路、６６……画像メモリＩ、６７，６９，７
１，７２，７３，７４……レジスタ、６８，７０
……シフトレジスタ、７５，７６，７７，７８，
７９，８０，８２，８３，８４，８５，８６，８
７……加算器、８１，８８……減算器、８９，９
０……絶対値回路、９１……加算器、９２，９
５，９６……比較器、９３，９４……選択器、９
７……ANDゲート、９８……領域拡張制御部、
９９，１００……選択器、１０１……デコーダ、
１０２……インバータ、１０３，１０５……
ANDゲート、１０４……レジスタ有効信号、１
０６……レジスタ、２００……演算器、である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 原画像の各画素の濃度を電気信号に変換して
   第１の画像として蓄積する蓄積手段と、 前記蓄積手段に蓄積されている第１の複数の画
   素から構成される要素の平均濃度及び濃度値の分
   散を計算する平均濃度・分散計算手段と、 前記平均濃度・分散計算手段により計算された
   分散の価及び隣接する要素間の平均濃度の価の差
   に基づいて前記要素を領域構成要素と境界要素と
   に分類する閾値手段と、 前記閾値手段により領域構成要素に分類された
   要素を連結し、連結された領域に固有の番号を割
   当てる連結手段と、 前記蓄積手段に蓄積されている第１画像の各画
   素を微分し、その微分値及びその微分の方向を計
   算する微分手段と、 前記微分手段により計算された前記微分値と前
   記微分の方向に基づいて画像のエツジを抽出する
   エツジ抽出手段と、 前記エツジ抽出手段により求められた情報に基
   づき前記連結手段により連結された領域をエツジ
   まで拡張し、領域の境界を引き直す領域拡張手段
   と を有することを特徴とする画像処理装置。