JPH04232578A - 画像領域用の境界属性データでの階層的処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 【０００１】〔発明の背景〕本発明はデータのボディー
を分析する技術に関する。本発明は特に画像の領域で処
理することによって画像を分析する技術に関する。 【０００２】マホーニー，Ｊ．Ｖ．（Ｍａｈｏｎｅｙ，
Ｊ，Ｖ．，　）著「画像チャンキング：場面分析のため
の空間構成ブロックの確定　（Ｉｍａｇｅ　Ｃｈｕｎｋ
ｉｎｇ：　Ｄｅｆｉｎｉｎｇ　Ｓｐａｔｉａｌ　Ｂｕｉ
ｌｄｉｎｇ　Ｂｌｏｃｋｓ　ｆｏｒ　Ｓｃｅｎｅ　Ａｎ
ａｌｙｓｉｓ）」（マサチューセッツ工科大学電気工学
及びコンピュータ科学科　（Ｄｅｐ’ｔ　ｏｆ　Ｅｌｅ
ｃ．　Ｅｎｇ．　ａｎｄ　Ｃｏｍｐ．　Ｓｃｉ．，　Ｍ
．Ｉ．Ｔ．）　、１９８７年刊、“マホーニー論文”　
）　は空間分析の過程でユニットとしてとして作用可能
な画像のサブセットとして画像チャンクを記述している
。１１ページに記載されているように、並列プリプロセ
スが視覚アレイにわたって均一に多様な単純チャンクを
構成する。これらのチャンクを基にして、後続の直列処
理は適合場面構成成分を急速に位置指定し、かつこれら
の構成成分の詳細な記述を急速に組み立てる。１．４節
２０−２２ページには大局的並列モデルと、単純な局部
モデルに基づいた並列連結性アルゴリズムが記載されて
いる。 【０００３】〔発明の要約〕本発明の一側面は単純な、
局部処理によって領域の属性を示すデータを獲得すると
いう課題の認識に基づくものである。大局的処理とは対
照的に、単純な局部処理は高度並列処理系又は急速直列
処理系と一致する。しかし、従来提案されてきた局部処
理は領域の有用な属性の全てを指示するものではない。 【０００４】本発明の前記の側面は更に多くの有用な属
性を示すデータを作成する補足的な局部処理群の発見に
基づいている。これらの処理は各々境界領域の属性を示
すデータを階層的　（ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｌｙ）
　に結合する。一方、境界属性はトポロジー属性のよう
な領域の属性を判定するために利用可能である。 【０００５】次に本発明の前述の、及びその他の課題、
特徴及び利点を図面を参照しつつ以下に詳細に説明する
。 【０００６】〔図面の簡単な説明〕図１は、画像のいく
つかのピクセルの各々についての拡大された一連の各々
の領域を示す。 【０００７】図２は、単純な画像を示す。 【０００８】図３は、拡大された各々の領域の黒の境界
ピクセルを階層的にカウントするための技術を示す。 【０００９】図４は、拡大された各々の領域の境界エッ
ジピクセルを階層的にカウントするための技術を示す。 【００１０】図５は、拡大された各々の領域の接続性を
階層的に決定するための技術を示す。 【００１１】図６は、チャンキングに基づく画像分析処
理の基本的ステップを示す。 【００１２】図７は、全ての階層レベルについて各々の
領域の種々のテストの結果を発見し、その結果をエンコ
ードする演算処理を示す。 【００１３】図８は、種々のトポロジー例を伴う領域を
示す。 【００１４】図９は、各妥当領域の出口カウントを獲得
するステップを示す。 【００１５】図１０は、各妥当領域の局部範囲の尺度を
得るためのステップを示す。 【００１６】〔詳細な説明〕Ａ．概念的フレームワーク
以下の概念フレームワークは本発明の広範さを理解する
上で有用であり、以下に定義する用語は特許請求の範囲
を含み、本明細書を通して一貫した意味を有している。 この概念的フレームワークは全体が本明細書に参考文献
として引用されている、共通譲受人による係属中の米国
特許出願第０７／５３５，７９６号「データ分析用の密
集合階層技術」（“アーキテクチャ・アプリケーション
”）に開示されているものの延長である。 【００１７】“データプロセッサ”もしくは“プロセッ
サ”はデータ処理が可能な任意の部品、部品の組合せ、
もしくはシステムであり、単数又は複数の中央処理装置
又は他の処理部品を備えている。“処理装置”とは別の
プロセッサ内の部品であるプロセッサである。２つの処
理装置は一つの処理装置から別の処理装置へのデータ通
信が可能である双方の間の接続の任意の組合せによって
“接続”される。 【００１８】“メモリ”はデータを記憶することができ
、局部及び遠隔メモリ及び入力／出力装置を備えること
ができる任意の部品、部品の組合せ、もしくはシステム
である。 【００１９】プロセッサは例えばメモリの記憶域からの
データの読出し、又は記憶域へのデータの書き込みによ
ってデータ又はデータ構造内に含まれたデータを検索又
は修正する任意の処理によってデータ又はデータ構造を
“アクセス”する。プロセッサはプロセッサがデータ又
はデータ構造をアクセスできるようにする、メモリとの
任意の接続の組合せによってデータ又はデータ構造を“
アクセスするために接続”されることができる。 【００２０】“データ構造”は相互に関連するデータ項
目の任意の組合せである。データ項目は記憶域又はデー
タ構造の別の項目のデータを用いてアクセスできる場合
にデータ構造に“含まれる”。含まれたデータ項目は別
のデータ構造であってもよい。“データアレイ”又は“
データのアレイ”又は“アレイ”とはアレイへマッピン
グ可能なデータ項目を含むデータ構造である。“二次元
アレイ”とはそのデータ項目が二次元のアレイへマッピ
ンク可能なデータアレイである。 【００２１】プロセッサはデータ又はデータ構造に左右
される論理又は数値結果を得ることを含む演算を実行す
ることによってデータ又はデータ構造“で処理する。”
【００２２】データ又はデータ構造の“獲得”又は“作
成”とはデータ又はデータ構造なしで開始され、データ
又はデータ構造を生ずる演算の任意の組合せである。デ
ータ又はデータ構造は別のデータ又は別のデータ構造で
処理することによってデータ又はデータ構造を獲得又は
作成する演算処理の任意の組合せによって別のデータ又
は別のデータ構造“から獲得”又は“から作成”するこ
とができる。例えば、アレイは別のアレイの一部と同一
なより小さいアレイの作成、別のアレイと同一の部分を
含むより大きいアレイの作成、別のアレイの複製又は別
のアレイ又はその複製内のデータの修正のような処理に
よって別のアレイから獲得することができる。 【００２３】データ項目の“階層”は各々が階層内の一
連のレベルの一つにあるデータ項目を含んでいる。デー
タ項目の階層を“作成”するというのはデータ項目の完
全な階層なしで開始され、かつ開始時点では存在しない
階層の全てのデータ項目の作成を含む処理の組合せを行
うことである。換言すると、データ項目の全てがなお記
憶されているかどうかにかかわらず、階層は階層の全て
のデータ項目が作成された時点で終了する処理の組合せ
によって作成することができる。全てのレベルの全ての
データ項目は処理の終了時になお記憶されていることが
可能であるが、より高次のレベルでデータ項目を作成す
るために使用された後に幾つかのデータ項目が記憶され
ていなくても階層は作成される。 【００２４】階層を“逐次”作成するということは第１
のサブステップが最低レベルのデータ項目から第１のよ
り高次レベルのデータ項目を作成し、第２のサブステッ
プが第１の高次レベルから第２の高次レベルのデータ項
目を作成し、以下同様である一連のサブステップによっ
て階層を作成することである。 【００２５】データが属性の存在又は属性の測度を指示
した場合にデータは属性を“指示”するという。“集合
データ項目”とは別のデータ項目群の属性を指示するデ
ータ項目である。データ項目の階層内で所定のレベルは
、階層の次の低次レベルのそれぞれのデータ項目群の属
性をそれぞれが指示する集合データ項目を含むことがで
きる。 【００２６】“集合処理”とは以下、結果データ項目と
呼ばれる集合データ項目のセットを作成する、以下、入
力データ項目と呼ばれるデータ項目のセットでの処理で
あり、集合データ項目の各々はそれぞれの入力データ項
目のセットでの処理により作成される。入力データ項目
の各々が他の全ての入力データ項目とほぼ同数の各入力
データ項目のセット内に含まれており、かつ、各々のセ
ットに同一の２つのセットがない場合は、それぞれの入
力データ項目のセットは、完全な入力データ項目のセッ
トに対して“等分に配分”されている。 【００２７】集合処理が実行されるそれぞれの入力デー
タ項目のセットが全て同じサイズａである場合は、集合
処理の“集合度”はａに等しい。より一般的に述べると
、それぞれの入力データ項目のセットは各々より少ない
数の異なるサイズａ１，ａ２，．．．を有することがで
きる。 以下に述べる集合処理では、ａ　は一般に１　以上であ
り、別途指摘されない限り入力データ項目数よりも小さ
い。 【００２８】集合処理の“密度”とは入力データ項目数
に対する結果データ項目の数の比率ｃである。この比率
は各々の場合にそれぞれのセットが等分に配分されてい
ることを前提にした場合、次のように集合率ａと関連付
けることができる。“最小集合処理”とはｃが１／ａと
ほぼ等しい処理なので、各入力データ項目は各々の入力
データ項目のセットのひとつ内にある。“密集合処理”
とはｃが１よりもそれほど小さくない処理なので、各入
力データ項目はａよりもそれほど少なくない数の各入力
データ項目のセット内にある。“完全集合処理”とはｃ
が１に等しい密集合処理であるので、各入力データ項目
はａの各入力データ項目セット内にある。 【００２９】“階層集合処理”とは逐次階層を作成し、
かつシーケンスの各サブステップが集合処理である処理
の組合せである。“集合階層”とは階層集合処理によっ
て作成される階層である。集合階層は、それを作成する
階層集合処理のサブステップの全てがそれぞれ最小、完
全又は密である場合、“最小”，“完全”又は“密”で
あるということができる。“混合集合階層”は密度が変
化する集合処理を含み、最小、完全及び最小と完全の間
、又は完全以上の他の密度を含むことができる階層集合
処理によって作成される。 【００３０】“画像”は光のパターンである。データが
画像又は信号を作成するための充分な情報を含んでいる
場合は、データは画像又は別の信号を“確定”する。例
えば、アレイは画像の全ての部分又はいずれかの部分を
確定することができ、アレイ内の各データ項目は画像の
それぞれのロケーションのカラーを指定する値を供給す
る。 【００３１】“次元を持つデータのボディー”とは一次
元以上の次元を備えたスペースへとマップするデータボ
ディーである。例えば、二次元画像を確定するアレイが
次元を持つデータボディーである。“幾何構造”とは次
元を持つデータボディー内に出現するデータ項目の構造
である。幾何構造の例には点、点どうしの関係、例えば
カラー、表面配向又は奥行きのような点の特性、例えば
線又は曲線、線接合、かど、角度、接続領域、領域の境
界、表面、立体のような点構成等が含まれる。 【００３２】画像内の各ロケーションは“ピクセル”と
呼ぶことができる。各データ項目がそこに値を供給する
、画像を確定するデータボディー内でロケーションのカ
ラーを指定する各々の値を“ピクセル値”ということが
できる。各ピクセル値は“二値形式”の画像ではビット
であり、“グレースケール形式”の画像ではグレースケ
ール値であり、又は“カラー座標形式”の画像ではカラ
ースペース座標のセットであり、二値形式、グレースケ
ール形式及びカラー座標形式は各々画像を確定するデー
タのボディーである。 【００３３】“接続成分”又は“ブラップ”とは画像内
のピクセルのセットであり、その全てが判定基準に適合
するピクセル値を有し、かつその全てが適宜のルール、
例えば対偶内のピクセルがセット内の隣接連鎖によって
接続されるというようなルールによって一対で接続され
ている。例えば、二進形式の画像の接続成分は黒のよう
な同じ二進値を有する接続されたピクセルのセットを含
むことができる。 【００３４】“データスペース”とは次元を有するデー
タのボディーのデータ項目をマッピングできるスペース
のことである。基本的に、多数のデータボディーを同じ
データスペースにマッピング可能である。例えば、多く
の異なる画像を確定するアレイは全て同じ二次元データ
スペース内にマッピングすることができる。 【００３５】データスペース又はデータスペース内にマ
ップできる任意のデータボディーの“分析領域”又は“
領域”とは分析領域内にマップされるデータ項目の値に
かかわりなく確定されるデータスペースの境界部分であ
る。画像を確定するアレイの領域は画像の分析領域を確
定するので、集合データ項目が画像を確定するアレイの
分析領域の属性を指示する時に、集合データ項目は画像
の分析領域の属性を確定する。属性とは、例えばそれぞ
れの分析領域内に正確に一つの接続成分が存在すること
である。集合データ項目のそれぞれの分析領域のサイズ
と位置は接続成分が存在かどうかに左右されず、集合デ
ータ項目を作成するために処理が実行されるデータ項目
のセットに左右される。従って画像は画像内のピクセル
値に左右されないように画像を確定するアレイで実行さ
れる集合処理によって分析領域へと区分される。代表的
には、各ピクセル値は最低レベルの階層の少なくとも一
つの分析領域内にあり、各々のより高次レベルの分析領
域は次に低いレベルの分析領域を組み合わせることによ
って形成される。分析領域は一つ又はそれ以上のピクセ
ルを共有している場合は“重複する”。 【００３６】同じ種類のデータ項目を生ずる別のデータ
項目で論理演算又は四則演算が行われる場合、データ項
目は別のデータ項目を“組み合わせる”ことによって作
成される。例えば、別のデータ項目が単純な論理項であ
る場合、組み合わされたデータ項目は単純な論理項であ
る。別のデータ項目が数値である場合は、組み合わされ
たデータ項目は、別のデータ項目を加算し、別のデータ
項目の平均値を計算し、別のデータ項目の一つを選択し
、又は数値を生成する同様の演算を行うことによって生
成される数値であろう。 【００３７】データ項目の各々を作成するための演算処
理が行われるデータ項目のセットが相互に排他的である
場合は、対偶内のデータ項目は“分解”する。データ項
目群内のデータ項目は、それらが対偶で分解される場合
は全て“分解”される。例えば、各データ項目群が画像
のそれぞれの分析領域の属性を指示する場合、又、それ
ぞれの分析領域が重ならない場合はデータ項目は全て分
解される。 【００３８】次元を有するデータボディーを確定するア
レイ内の“二乗オフセット”とは２の整数指数累乗の一
つ、例えば２０　＝１，２１　＝２，２２　＝４等にわ
たるオフセットである。 【００３９】データ項目での演算処理の実行によってエ
ンコードされたデータ項目をそこから逐次回復可能であ
る異なるデータが作成される場合に、演算処理がデータ
項目を“エンコード”するという。 【００４０】“画像入力装置”とは画像を受像し、画像
のバージョンを確定する信号を供給することができる装
置である。“スキャナ”とは例えば文書の走査のような
走査処理によって画像を受像する画像入力装置である。 “ユーザー入力装置”とはユーザーの走査により信号を
供給可能なキーボート又はマウスのような装置である。 ユーザー入力装置からのデータは演算処理の“要求”で
あることができ、その場合はシステムは応答して要求さ
れた演算処理を実行することができる。“画像出力装置
”とは画像を出力として供給可能な装置である。“ディ
スプレー”とは情報をスクリーン又は陰極線管等に視覚
的に供給する画像出力装置である。 【００４１】ピクセルの間に別のピクセルがなく、近接
の適宜な基準に合致する場合は、ピクセルは画像内で“
隣接ピクセル”であり、又は“近接している”という。 ピクセルが方形であり、行と列にある場合は、各ピクセ
ルは採用される判定基準に応じて４又は８個の隣接ピク
セルを有することができる。 【００４２】２つの近接ピクセルが異なるピクセル値を
有する場合に画像内に“エッジ”が出現する。“エッジ
ピクセル”という用語は２つの隣接ピクセルの一方又は
双方に適用できる。 【００４３】長方形のような多角形領域の“境界線”と
はその辺の一つに沿った領域の周囲でのピクセルの線の
ことである。領域の“境界”とはピクセルがそれに沿っ
て隣接ピクセルを持たないか、又は領域内にない隣接ピ
クセルを有するピクセルの境界部分によって規定される
周囲のことである。接続成分が境界の反対側にある一対
の隣接ピクセル、すなわち一つは領域内にあり、他の一
つは領域内にない一対の隣接ピクセルを含む場合は、接
続成分は領域の境界と“交差”する。 【００４４】Ｂ．基本的特徴図１〜５は本発明の基本的
機構を示している。図１は画像内の幾つかのピクセルの
各々について、拡大した一連の各領域を示している。図
２は図３〜５の実施例で使用された簡単な画像である。 図３は拡大したそれぞれの領域の黒の境界線ピクセルを
階層的にカウントするための技術を示している。図４は
拡大したそれれぞれの領域の境界線エッジピクセルを階
層的にカウントするための技術を示している。図５は拡
大したそれぞれの領域の接続を階層的に決定するための
技術を示している。 【００４５】図１は二次元二値画像の断片１０を示して
おり、その各々のピクセルを図示の座標を利用して（ｍ
，ｎ）と呼ぶことができる。各ピクセル毎に、拡大され
た一連の各領域を確定することができ、その各々の内部
でピクセルは左上すみのような同じ位置を占める。 断片１０内のピクセル（Ｍ，Ｎ）では、各々の領域は２
−ピクセル領域１２と４−ピクセル領域１４とを含んで
いる。ピクセル（Ｍ＋１，Ｎ）では、２−ピクセル領域
１６と４−ピクセル領域１８とを含んでいる。ピクセル
（Ｍ＋２，Ｎ）では２−ピクセル領域２０と４−ピクセ
ル領域（図示せず）等を含んでいる。各ピクセルのそれ
ぞれの２−ピクセル領域は断片１０内に下に位置する隣
接ピクセルを含んでいるので、例えば２−ピクセル領域
１２は２つの隣接ピクセル（Ｍ，Ｎ）及び（Ｍ，Ｎ＋１
）を含んでいる。同様に、各ピクセルの各々の４−ピク
セル領域は独自の各々の２−ピクセル領域と、断片１０
内の右に位置する隣接ピクセルの各々の２−ピクセル領
域を含んでいるので、例えば４−ピクセル領域１４はピ
クセル（Ｍ，Ｎ），（Ｍ，Ｎ＋１），及び（Ｍ＋１，Ｎ
＋１）を含むピクセルを領域１２及び１６内に含んでい
る。 【００４６】図２は黒のピクセルを陰影付きで示した単
純な画像である二値画像３０を示している。二値画像３
０は領域の属性を局部的階層処理によって決定できる幾
つかの技術を示すために利用できる。境界３２は図３〜
５が関連する４つのピクセル（１，１），（１，２），
（２，１），及び（２，２）を囲んでいる。 【００４７】図３〜５はそれぞれ一連の３つのデータ項
目アレイを示しており、各アレイはこれらのピクセルの
各々に関する各データ項目を含んでいる。各シーケンス
の第１のアレイはプロセッサがそれによって別のアレイ
を作成するように動作可能である開始データ項目を示し
ている。開始データ項目は各々各ピクセル毎の境界属性
値を指定する。各シーケンスの第２アレイのデータ項目
はピクセルの各々の２−ピクセル領域毎の境界属性値を
指定し、第３アレイのデータ項目はピクセルの各４−ピ
クセル領域毎の境界属性値を指定する。 【００４８】図３〜５に示した技術は次のような基本的
特徴を有している。アレイ内の各々の値は２つの値、す
なわち一つは同じピクセル用に以前獲得された値と、も
う一つは別のピクセル用に以前獲得された値で処理され
ることによって作成される。従ってこのアーキテクチャ
ーアプリケーションで説明される技術には、ピクセル間
に二乗オフセットを付与することができ、その結果が各
値を作成するために演算処理される。更に、２つの値で
実行される演算処理は基本的に前述のように値を組み合
わせる処理である。最後に、各技術の一連のステップに
よって各々が画像３０の各領域の属性を指示するデータ
項目の階層が作成される。 【００４９】図３〜５の各データ項目は４つの値を含み
、各々の値は各領域毎に領域の境界線又は境界の属性を
指定する。これらの値はそれぞれ上、右、下及び左の境
界線の促成を指定する。 【００５０】図３のアレイ６０内で、開始データ項目は
各々の黒ピクセル用の値（１，１，１，１）を含み、か
つ各々の白ピクセル用の値（０，０，０，０）を含んで
いる。アレイ６２は各ピクセル毎に各々の２−ピクセル
領域用の黒の境界線ピクセルカウントを示している。上
及び下の値はアレイ６０内の開始データ項目から適宜の
上又は下の値を選択することによって作成され、一方右
及び左の値は右及び左の値を加算することによって作成
される。例えば、ピクセル（１，１）用の各々の２−ピ
クセル領域は（１，２，１，２）の値を有している。ア
レイ６４は各ピクセル毎に各々の４−ピクセル領域用の
黒の境界線ピクセルカウントを示している。この場合は
上及び下の値はアレイ６２内のデータ項目からの上及び
下の値をそれぞれ加算することによって作成され、一方
、右及び左の値は適宜の右又は左の値をそれぞれ選択す
ることによって作成される。例えば、ピクセル（１，１
）用のそれぞれの４−ピクセル領域は値（１，１，２，
２）を有している。 【００５１】図４のアレイ７０では、各々の黒ピクセル
用の開始データ項目は隣接ピクセルのうちのどれが白の
ピクセルであるかを示す４つの値を含んでいるので、各
々の値は各々の境界線にエッジがあるかどうかを指示す
る。各々の白ピクセル用の開始データ項目は、白ピクセ
ルがエッジを持たないものとして処理されるので（０，
０，０，０）の値を有している。アレイ７２は各ピクセ
ル毎に、各々の２−ピクセル領域用の境界エッジカウン
トを示しており、それらの値は図３と同様に作成される
。例えば、ピクセル（１，１）用の各々の２−ピクセル
領域は境界エッジカウント（０，１，０，２）を有して
いる。アレイ７４は各ピクセル毎に、各々の４−ピクセ
ル領域用の境界エッジカウントを示しており、それらの
値も図３と同様に作成される。 【００５２】図５のアレイ８０では、各々の黒ピクセル
用の開始データ項目は、それが各々の境界線を横切って
隣接する黒ピクセルに接続しているかどうかを指示する
４つの論理値を含んでいる。各々の白ピクセル用の開始
データは（０，０，０，０）の値を有している。アレイ
８２は各ピクセル用に各々の２−ピクセル領域がそれを
横切って接続される境界線を示している。上及び下の値
は適宜の上又は下の値を選択することによって作成され
、一方、右及び左の値は右の値と左の値とをそれぞれ論
理和することによって作成される。アレイ８４は各ピク
セル用に各々の４−ピクセル領域がそれを横切って接続
される境界線を示している。上及び下の値は適宜の上又
は下の値を論理和することによって作成され、一方、右
及び左の値は右の値と左の値とをそれぞれ選択すること
によって作成される。 【００５３】アーキテクチャーアプリケーションで説明
したように、前述したと同様の完全階層処理はシンキン
グマシンズ・コーポレーション　（Ｔｈｉｎｋｉｎｇ　
Ｍａｃｈｉｎｅｓ　Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）製のコネ
クションマシンのような並列プロセッサを用いた適宜の
処理系によって実行することができる。 【００５４】Ｃ．処理系 本発明はデータ項目の完全な階層を作成するためアーキ
テクチャーアプリケーションにおいて説明した適宜の処
理技術を用いて、シンキングマシンズ・コーポレーショ
ン製のコネクションマシンで実現されたものである。 【００５５】１．画像チャンキング処理系はチャンク（
ｃｈｕｎｋ）　と呼ばれる単純な局部的分析領域に基づ
いて画像分析を行う。チャンクは所定のサイズ用の広範
なスケールにわたって規定され、各スケールでのチャン
クはそれらが密に重なるように位置指定される。所定の
スケールでのチャンクは画像内の全ての可能な位置に一
つのチャンクを含むことができ、完全なチャンクのセッ
トを提供する。 【００５６】図６はチャンキングに基づく画像分析処理
の基本的ステップを示している。ボックス１７０のステ
ップは分析される画像を記憶し、各々の処理装置の局部
記憶域はそれぞれのピクセル値を含んでいる。各処理装
置の局部記憶域内のラベルビットが初期化される。ボッ
クス１７２内のステップはデータ項目の完全な階層を作
成することによって妥当性の判定基準に合致するチャン
クを発見する。データ項目は各処理装置で最高の妥当レ
ベルを記憶することによって任意にエンコードすること
ができる。ボックス１７４内のステップは妥当なチャン
クの一つ又はそれ以上の属性を発見する。 【００５７】２．妥当なチャンクの発見並列の画像内の
全てのロケーションについて、階層処理は対応する方形
領域を一連のスケールで次のように分類することができ
る。すなわち（ｉ）　黒接続成分を含まない、（ｉｉ）
単一の接続成分を含む、又は（ｉｉｉ）　一つ以上の接
続成分を含むことがある。このチャンク妥当性の判定基
準の下で、単一の接続成分を含むことが分かっている領
域は妥当であるとされる。接続成分を持たない領域は空
白と呼ばれる。一つ以上の接続成分を有する場合がある
領域は不当であるとされる。穴を持たない（白の成分を
持たない）妥当領域は充満であるとされる。空白、妥当
性及び充満性は次の５つのルールに基づいて階層的に確
立することができる。 【００５８】 　　１．白ピクセルは空白であり、黒ピクセルは最初は
妥当と充満の双方である。 　　２．２つの隣接する空白領域の連合は空白である。 　　３．２つの隣接する充満領域の連合は充満である。 　　４．隣接する空白領域と妥当領域の連合は妥当であ
る。 　　５．２つの隣接する妥当領域の連合は２つの部分領
域内の成分が接続されていれば妥当である。 【００５９】上記の分類ルールの下では単一の接続成分
を含む幾つかの領域は不当であると呼ぶことができるこ
とに留意されたい。分類上のこの不確定性が生ずる理由
は、分類処理が局部的であり、一方接続性は大局的な関
係であることによる。 【００６０】一方、２つの隣接領域内の成分が接続され
ているかどうかは局部的かつ階層的に表すことができる
。一つの領域内の任意の黒ピクセルが別の領域の黒ピク
セルに隣接していれば条件は整う。例えば、４つの隣接
性が黒ピクセルの隣接性の判定基準になり得る。領域外
の黒ピクセルに隣接する右境界線内の黒ピクセルを有す
る領域は右接続領域と呼ばれる。領域外の黒ピクセルに
隣接する下境界線内の黒ピクセルを有する領域は下接続
領域と呼ばれる。右接続性及び下接続性は次のルールに
基づいて階層的に確立することができる。 【００６１】１．オフセット（１，０）を有する隣接ピ
クセルも黒であるならば黒ピクセルは右接続されている
。オフセット（０，１）を有する隣接ピクセルも黒であ
るならば黒ピクセルは下接続されている。２．奇数レベ
ル （ａ）部分領域の何れかが右接続されているならば、そ
の領域は右接続されている。 （ｂ）下の部分領域が下接続されているならば、その領
域は下接続されている。３．偶数レベル （ａ）右の部分領域が右接続されているならば、その領
域は右接続されている。（ｂ）部分領域の何れかが下接
続されているならば、その領域は下接続されている。 【００６２】これらのルールはアーキテクチャーアプリ
ケーションで説明したのと同様の完全階層処理に有用で
ある。同じ幅の格子内の幅Ｎの方形画像を処理するため
に、各処理装置は各々のピクセル用に全てのレベルでデ
ータ項目を作成することができる。階層の底レベルでｌ
＝０であり、頂レベルｈ＝２　ｌｏｇＮ＋１であると仮
定してみる。計算はサイズが一つのピクセルから画像全
体に及ぶ範囲の長方形領域に適用される。係属中の共通
譲受人による米国特許出願第０７／５３５，４３８号に
記載されているように、計算の現在レベルｌでの処理装
置はＰと表示され、Ｐがそのためにデータ項目を作成す
る領域はＲと表示され、部分領域はｒ１及びｒ２とされ
る。 Ｒの部分領域ｒ２用のデータ項目を作成したレベルｌ−
１での処理装置はｒ２によって表示される。Ｐ自体はレ
ベルｌ−１でのＲの部分領域ｒ１用のデータ項目を作成
した。各ステップで処理装置間の通信はアレイをシフト
することによって実現される。Ｐ（ｘ０２，　ｙ０２）
　からのＰ２のオフセットは奇数レベルでは　（０，２
（ｌ−１）／２）であり、偶数レベルでは（２ｌ／２−
１　，０）である。 【００６３】図７の処理は全ての階層レベルについて各
々の領域の妥当、空白及び充満性のテスト結果を発見す
るものである。更に、この処理は各テストが進行する最
大レベルを記録することによって結果をエンコードする
。 【００６４】ボックス２００のステップは各処理装置用
の画像を記憶し、ラベルビット及びレベルフィールドを
初期化することによって開始される。ラベルビットは妥
当性、空白、充満、右接続及び下接続テストの結果を含
むことができる。ラベルフィールドはＬｖａｌｉｄ　，
　Ｌｖａｃａｎｔ及びＬｆｕｌｌを含むことができる。 【００６５】ボックス２０２のステップはピクセルが白
であるか黒であるかによって各処理装置で分岐して、階
層の最低レベル用の適宜のデータを作成する。白である
場合は、ボックス２０４のステップは空白レベルを“オ
ン”にセットし、別のレベルを“オフ”に、Ｌｖａｃａ
ｎｔをゼロに変更する。黒である場合は、ボックス２０
６のステップは妥当かつ充満ラベルを“オン”にセット
し、空白レベルを“オフ”にセットし、Ｌｖａｌｉｄ　
及びＬｆｕｌｌをゼロに変更する。ボックス２０８のス
テップはデータを供給するようにピクセル値をシフトし
て、各処理装置が右又は下接続された黒ピクセルを有す
るかどうかを判定することができるようにし、各レベル
はそれに従ってセットされる。 【００６６】次にボックス２１０のステップが階層の各
々のより高次のレベルを作成する反復ループを開始する
。開始するためにボックス２１２のステップがＰ２への
レベルのオフセットを獲得し、これはそのＰ２内のラベ
ルを読み出すために各処理装置によって利用される。 次にボックス２１４で各処理装置は妥当性の判定基準を
付与し、その結果を妥当ラベル内に保存する。判定基準
に合致した場合はボックス２１６のステップがＬｖａｌ
ｉｄ　を現在のレベルまで増加させる。ボックス２１８
のステップは他のテストを付与し、その結果をラベル内
に保存し、かつ反復テストに合格した場合はＬｖａｃａ
ｎｔ及びＬｆｕｌｌを増加させる。 【００６７】図７の処理はスケールを通した結果の完全
なエンコードを行い、それによって所定の任意のスケー
ルにおいて後に結果を回復し易くなる。より詳細に述べ
ると、Ｌｖａｌｉｄ　、Ｌｖａｃａｎｔ及びＬｆｕｌｌ
が処理装置Ｐで最大の妥当、空白及び充満レベルである
と想定する。これらの尺度のゼロ値が−１、すなわち、
Ｐがどのスケールでも妥当な領域を発見しない場合はＬ
ｖａｌｉｄ　＝−１であるであると想定する。その場合
はＰはもし（ｉ）ｌ＞Ｌｖａｃａｎｔ、及び（ｉｉ）　
ｌ≦Ｌｖａｌｉｄ　であるならば、Ｐはレベルｌで妥当
であると表示されよう。ｌ≦Ｌｖａｃａｎｔであるなら
ば、Ｐはレベルｌで空白であると表示されよう。 ｌ≦Ｌｆｕｌｌであるならば、Ｐはレベルｌで充満であ
ると表示されよう。 【００６８】３．トポロジー分類 単一の接続された黒成分を含む領域は局部トポロジーの
特性に従って分類することができる。可能な特性の一つ
は領域内の穴と呼ばれる白成分の数である。関連する特
性は出口カウントと呼ばれる線分と領域の境界との交差
数である。出口カウントは正である場合は、成分自体が
穴を含んでいないならば領域内の穴の数に等しい。単一
成分領域内の穴の数はオイラー数に基づいても得ること
ができ、これは出口カウントと同様に階層的カウントに
よって確定することができる。 【００６９】出口カウントは境界エッジカウント、すな
わち領域が充満である場合の境界エッジ数のの半分であ
る。境界エッジは隣接する黒ピクセルと白ピクセルの間
のエッジであり、双方とも領域の境界内にある。境界エ
ッジカウントは常に偶数である。 【００７０】図８は種々のトポロジーの例を有する領域
を示している。例えば（０，１）での領域は空白である
。妥当な領域のうち、（０，０）及び（１，０）の境界
エッジカウントはゼロである。（０，２），（０，３）
，（２，０），（３，０）及び（３，３）の値は２であ
る。（２，３）及び（３，２）の値は４である。 （１，３）及び（３，１）の値は６である。又、（１，
２）及び（２，１）の値は８である。（１，１）及び（
２，２）での領域は不当である。 【００７１】単一成分領域が階層的に確定されるので、
実際には２以上の出口カウントを有する意味のある領域
が出現することは稀である。従って、出口カウントが２
の上限以下である場合だけ出口カウントに従って妥当領
域を分類するだけで充分であり、他の領域は分類しない
ままにするか、又は分類しても複雑すぎる。 【００７２】領域用の境界エッジカウントＥｂは部分領
域の隣接するかどピクセルが異なるカラーを有する境界
エッジを誘導することを考慮しつつ、部分領域の左、右
、上及び下の境界の部分カウントを組み合わせることに
よって得る事ができる。左、右、上及び下の部分カウン
トはそれぞれｌ，ｒ及びｔによって表示される。左上、
右上、左下及び右下の値はそれぞれｔｌ，ｔｒ，ｂｌ及
びｂｒで表示される。 【００７３】階層の最低レベルでは、部分カウントは全
て０である。かどの値は黒ピクセルでは全て１であり、
白ピクセルでは全て０である。 【００７４】奇数レベルでは、 【００７５】ここに、 【００７６】 【００７７】 　　　　　　【００７８】ここに、 　　　　　　【００７９】 【００８０】 　　　　　　【００８１】図９は各妥当領域の出口カウ
ントを得るステップを示している。ボックス２３０のス
テップは各処理装置で部分境界カウント欄と、コーナー
カウント欄と、出口カウント欄とをゼロに初期化し、か
つトグルビットを奇数レベルを示すようにセットするこ
とによって開始される。 【００８２】ボックス２３２のステップは処理装置のピ
クセルが黒であるか白であるかに基づいて分岐する。黒
である場合は、ボックス２３４のステップがコーナーカ
ウント欄を１にセットする。白である場合はボックス２
３６のステップがコーナーカウント欄をゼロにセットす
る。 【００８３】次にボックス２４０のステップが階層の各
レベル毎に部分境界エッジカウントとコーナーカウント
を作成する反復ループを開始する。ボックス２４２のス
テップはＰ２への次のレベルのオフセットを獲得し、そ
れをＰ２からのカウントを読み出すために利用する。次
に、ボックス２５０のステップはトグルが現在偶数であ
るか奇数であるかに従って分岐する。奇数である場合は
、ボックス２５２のステップが前述の奇数レベルルール
に従って次に低いレベルからのカウントを組み合わせる
。偶数である場合は、ボックス２５４のステップが偶数
レベルルールに従って次に低いレベルからのカウントを
組み合わせる。次にボックス２５６のステップは次の反
復が別のルールの集合を供給するようにトグルを変更す
る。 【００８４】次にボックス２６０のステップは現在のレ
ベルがＬｖａｌｉｄで表されるレベルであるかどうかに
基づいて分岐する。そうである場合は、ボックス２６２
のステップも現在のレベルがＬｆｕｌｌで表されるレベ
ルであるかどうかに基づいて分岐する。ボックス２６４
のステップは、現在のレベルが最大の妥当及び充満レベ
ルであるならば出口カウントを１にセットする。それ以
外の場合は、ボックス２６６のステップが部分境界カウ
ントを総計し、出口カウントを総計の１／２にセットす
る。 【００８５】ボックス２６８のステップはトポロジー分
類だけを保存することによって出口カウントを随意にエ
ンコードすることができる。例えば、０−出口、非−充
満領域を等級３として、２−出口領域を等級２としてエ
ンコードすることができ、又、その他の領域は不当であ
るものとして処理できる。本質的に、このエンコードに
よってあるスケールでの所定の等級への所属が確定され
、別のスケールでは任意のより低い値の等級へと所属さ
れる。増殖（ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）　に関してアー
キテクチャーアプリケーションで説明された最大値増殖
を支援する設計になっている。 【００８６】４．局部エクステント妥当領域内の成分の
局部エクステントも階層的に測定することができる。幾
何的図形の範囲の最も卑近な尺度は面積と周囲である。 成分の局部範囲は面積を周囲で割ったものとして定義す
ることができる。関連尺度として、コンピュータ視覚文
献ではコンパクトさの尺度として周囲の二乗を面積で割
ることがしばしば使用されてきた。上記のように定義さ
れた局部範囲は成分の幅の尺度の一種であるが、幅とい
う用語はアーキテクチャーアプリケーションで説明され
ている別の尺度用に用いられる。局部範囲と幅の直観的
な概念との関連をみるため、太線で横切った領域を想像
されたい。成分の長い寸法が周囲の殆どを形成するので
、面積を周囲で割った結果によってより短い寸法がおお
よそ明らかになる。 【００８７】妥当領域内の成分の面積、すなわちピクセ
ルカウントは領域内の黒ピクセルの数である。領域のピ
クセルカウントはその部分領域のピクセルカウントの合
計である。ピクセルカウントは白ピクセルの場合は０で
あり、黒ピクセルの場合は１である。 【００８８】妥当領域の成分の周囲はエッジカウントと
境界ピクセルカウントの合計である。 【００８９】エッジカウントは領域内のエッジピクセル
の数である。エッジピクセルは白ピクセルに隣接した黒
ピクセルである。領域のエッジカウントはその２つの部
分領域のエッジカウントの合計である。エッジカウント
はエッジピクセルの場合は１であり、非エッジピクセル
の場合は０である。 【００９０】境界ピクセルカウントは領域の境界内の黒
ピクセルの数である。領域の境界は領域外の隣接ピクセ
ルを有する領域内のピクセルの集合である。領域の境界
ピクセルカウントＡｂ　はコーナーピクセルを二重に計
算しないように留意して、部分領域の左、右、上及び下
の境界の部分カウントを結合することによって計算され
る。 【００９１】所定の領域の左、右、上及び下の境界のピ
クセルカウントはそれぞれｌ，ｒ，ｔ及びｂと表示され
る。領域の左上、右上、左下及び左右コーナーピクセル
の値はそれぞれｔｌ，ｔｒ，ｂｌ及びｂｒと表示される
。これらの記号は親領域、第１部分領域又は第２部分領
域のそれぞれの対応する値を表示するために記号文字ｐ
，ｃ１及びｃ２を付され、又、左、右、上又は下の部分
領域をそれぞれ表示するために記号文字ｃｌ，ｃｒ，ｃ
ｔ又はｃｂを付される。 【００９２】階層の最低レベルでは領域は単一ピクセル
であり、部分境界のピクセルカウント及びコーナー値は
、黒ピクセルの場合は全て１であり、白ピクセルの場合
は全て０である。 【００９３】 【００９４】 【００９５】 　　任意のレベルで、Ａ　　＝ｔ＋ｒ＋ｂ＋ｌ−ｔｌ−
ｔｒ−ｂｌ−ｂｒ。 【００９６】図１０は各妥当領域の局部範囲の尺度を得
るためのステップを示している。ボックス２８０のステ
ップは各処理装置で部分境界ピクセルカウント欄と、コ
ーナーカウント欄と、エッジカウント欄と、ピクセルカ
ウント欄とをゼロに初期化し、かつ、トグルビットを奇
数レベルを示すようにセットすることによって開始され
る。 【００９７】ステップ２８２は処理装置のピクセルが黒
であるか白であるかに応じて分岐する。黒である場合は
、ステップ２８４は部分境界ピクセルカウント欄とコー
ナーカウント欄とを０にセットする。 【００９８】次にボックス２９０のステップは階層の各
レベルについて部分境界ピクセルカウントと、コーナー
カウントと、エッジカウントとピクセルカウントとを作
成する反復ループを開始する。ボックス２９２のステッ
プはＰ２への次のレベルのオフセットを獲得し、Ｐ２か
らカウントを読み出すためにそれらを利用する。次に、
ボックス３００のステップはトグルが現在偶数であるか
、奇数であるかに応じて分岐する。奇数である場合は、
ボックス３０２のステップが前述の奇数レベルルールに
従って次に低いレベルからのカウントを組み合わせる。 偶数である場合は、ボックス３０２のステップが前述の
奇数レベルルールに従って次に低いレベルからのカウン
トを組み合わせる。偶数である場合は、ボックス３０４
のステップが前述の偶数レベルルールに従って次に低い
レベルからのカウントを組み合わせる。次にボックス３
０６のステップがトグルを変更するので、次の反復では
別のルールの集合が適用される。 【００９９】次にボックス３１０のステップは現在レベ
ルがＬｖａｌｉｄ　で表示されたレベルであるかどうか
に応じて分岐する。そうであるならば、ボックス３１２
のステップはピクセルカウントを境界ピクセルとエッジ
カウントとの合計で割ることによって局部範囲を算出す
る。 【０１００】Ｄ．その他これまで本発明を二値画像に基
づいて説明してきたが、あらゆる形式の画像に応用する
ことができ、より一般的には前述したものと同様のアレ
イへとマップされるデータボディーに応用することがで
きる。 【０１０１】前述の処理系は画像を各々が一つの接続さ
れた成分を含む領域へと分割するものである。本発明は
２つ又はそれ以上の数の接続成分を含む領域にも実現す
ることができる。 【０１０２】本発明は種々の処理系に関連して、その修
正、変形及び延長と共に説明してきたが、それ以外の処
理系、修正、変形及び延長も本発明の範囲に含まれる。 従って、本発明はこれまでの説明又は図面によって限定
されるものではなく、特許請求の範囲によってのみ限定
されるものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】　　画像のいくつかのピクセルの各々について
の拡大された一連の各々の領域を示す説明図である。

【図２】　　単純な画像を示す説明図である。

【図３】　　拡大された各々の領域の黒の境界ピクセル
を階層的にカウントするための技術を示す説明図である
。

【図４】　　拡大された各々の領域の境界エッジピクセ
ルを階層的にカウントするための技術を示す説明図であ
る。

【図５】　　拡大された各々の領域の接続性を階層的に
決定するための技術を示す説明図である。

【図６】　　チャンキングに基づく画像分析処理の基本
的ステップを示すフローチャートである。

【図７】　　全ての階層レベルについて各々の領域の種
々のテストの結果を発見し、その結果をエンコードする
演算処理を示すフローチャートである。

【図８】　　種々のトポロジー例を伴う領域を示す説明
図である。

【図９】　　各妥当領域の出口カウントを獲得するステ
ップを示すフローチャートである。

【図１０】　　各妥当領域の局部範囲の尺度を得るため
のステップを示すフローチャートである。

【符号の説明】

１０　　断片、１２，２０　　２−ピクセル領域、１４
　　４−ピクセル領域、３０　　二値画像、３２　　境
界、６０〜８４　　アレイ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　メモリとメモリをアクセスするように
   接続されたプロセッサとを備えたシステムの処理方法で
   あって、この方法は次のステップを含む：複数のピクセ
   ルを含む画像を確定するデータのボディーをメモリに記
   憶するステップ、ここでそのデータのボディーは各ピク
   セル用の各々のピクセルデータ項目を含む；およびピク
   セルデータ項目を演算することによって境界属性データ
   項目の階層レベルを作成するためにプロセッサを処理す
   るステップ、ここで各々の境界属性データ項目は画像の
   各々の分析領域の境界属性を示し、前記レベルは更に最
   低レベルと一連の高次レベルとを含み、各々の高次レベ
   ルは階層内の各々の次の低次レベルを有しており、前記
   プロセッサを処理するサブステップは次のものからなる
   ：各々の開始境界属性データ項目を作成するために各々
   のピクセルデータで演算するサブステップ、ここで最低
   レベルの階層は各々の開始境界データ項目を含む；およ
   び各々の高次レベル用に、各々の次に低次のレベルの境
   界属性データ項目の各々の集合を結合することによって
   レベルの各境界属性データ項目を作成するサブステップ
   。