JPH0525144B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ この発明は多値画像を処理する装置および方法
に関し、とくに多値画像用に新たに拡張された数
学的形態学に基礎を置くものである。

この発明の多値画像処理装置は上述の拡張され
た数学的形態学に裏付けられた画像操作を行うう
えで基本となる構造を提供する。

この発明の多値画像処理方法は、とくに、画像
モデルとして、(a)画像中に含まれる対象物が、一
定のサイズ（最小単位の構造要素）以上の大きさ
をもち、(b)画素に雑音が付加されていないかぎり
最小単位内では画素の値（画素値）は、同一であ
ると仮定できる、モデルに合うようにすることが
必要とされるような場合に適用して、良好な結果
を得るものである。したがつて、この方法の利用
分野としては、(1)印刷物、文書画像の復元、雑音
除去、(2)画像地図（例えば、資源探査衛星画像よ
り得られた土地利用図や土地被覆図等）より、地
図化の基準（例えば、国土地理院の土地利用図に
つての仕様書等）にあつた地図を自動作成する処
理、(3)画像のパターン認識のための簡単化、(4)画
像表示装置での見易さの向上、明度の劣化防止の
ための画像の簡単化、(5)デジタルコピー機での縮
小処理を安定化させるための前処理装置、(6)画像
通信でのデータ圧縮のための前処理を挙げること
ができる。

［従来技術］ ここでは、まずこの発明の背景をなす数学的な
先行理論である従来の数学的形態学とその応用に
ついて触れ、そののち、先に挙げた利用分野での
従来技術について述べよう。

従来の数学的形態学を用いた画像処理技術（例
えば、J.Serra，Image Analysis and
Methematical Morphology，Academic Press，
London，1982）では、（０，１）の二値画像の０
（或は１）の値を空とみなした二値画像や原情報
が連続的な値をとると考えられるグレイスケール
画像について縮退フイルタ（Erosion）、膨張フ
イルタ（Dilation）が定義され空間的な構造に着
目した画像処理に用いられてきた。これを実行す
る論理装置については、ジヤン・セラによる特許
出願がある（特許出願公告昭52−23537号）。以
下、上述の文献に基づき従来の数学的形態学での
縮退フイルタおよび膨張フイルタについて述べ
る。

二値画像に対する従来の数学的形態学における
縮退フイルタによる処理は、以下の様に定義され
る。いま、構造要素と呼ばれる（０，１）の画像
でできたウインドウＷと、対象二値画像Ｉが与え
られたとする。縮退フイルタによる処理は、ウイ
ンドウＷを対象二値画像Ｉ上で走査を行い、Ｗの
Ｉの部分がＩの１の部分に全て含まれるとき以外
の場合、Ｗの中心画素に対応するＩの走査のその
時点での画素値を０とする。すなわち、対象画像
上で構造要素のウインドウ走査を行い、構造要素
の１の部分と対象画像の１の部分とのヒツトおよ
びミス操作を行うことである。

これに対し、膨張フイルタは縮退フイルタの逆
の処理として定義される。すなわち、構造要素を
ウインドウとして対象二値画像上を走査し、構造
要素Ｗの１の部分と対象画像Ｉの共通部分が空で
ないとき、ウインドウの中心画素を１とする。

グレイスケール画像への拡張は、二値の場合
の、構造要素と対象画像との画素値が１である部
分画像についての重なりをもとにした処理に対
し、グレイスケール画像である構造要素をグレイ
スケール画像上のウインドウ走査で、対応する画
素値の差の最小を中心画素値とする縮退フイルタ
と、和の最大を中心画素値とする膨張フイルタと
して定義される。

こうした従来の数学的形態学による画像解析手
法は、二値とグレイスケール画像の空間的構造の
特徴の抽出、計量のために用いられてきた。しか
し、この手法の応用の拡大を考えるといくつかの
問題がある。第一の問題は、グレイスケールへの
拡張の仕方にある。画素の画像内での空間的な配
置と画素値とは、別の次元の値であるにも関わら
ず、空間的な位置を示す（Ｘ，Ｙ）座標に対し、
画素値をＺ座標と見なすことにより二値よりの拡
張を行つているということである。また、二値画
像での扱いについても、原画像に対し、雑音がな
い場合のみを考慮している点に限界がある。

つぎに、上述の利用分野毎に代表的な従来技術
を述べ、また、その問題点について述べる。

(1) 画像復元、雑音除去 従来の手法では画像モデルとしては、二次元の
単純な値の集合を考え、付加的な画像モデルにつ
いての制約はマルコフランダムフイールドとして
マルコフ性のみを考えるのが主流である（たとえ
ば、IEEE Transaction on Pattern Analysis
and Macine Intelligence，Jan.1985参照）。マル
コフランダムフイールドモデルによる画像の復元
では、収束計算を必要とし、そのため多大な計算
量が必要となるという問題がある。

本発明と同様な画像モデルを用いた文書画像の
復元については、二値画像の場合、美濃・坂井の
仕事がある。彼らはMOLD（Mesh Oriented
Line Drawing）モデルにる文書画像の復元手法
を提案している。MOLDモデルでは、３×３の
８近傍をもとに条件に合う（合法的な）８近傍の
組み合わせを用意し、これをもとにした画像の検
査により復元を行うことを提案している。合法パ
ターンのマツチング処理では、多値画像処理に拡
張することは実際上不可能である。

８近傍をもとにした平滑化フイルタ（移動平均
やモードフイルタ）を用いての画像復元処理で
は、処理の前提となるモデルがあいまいであり、
処理が不安定となる。たとえば、モードフイルタ
を考えてみると、ある場合では、近傍内のある値
の出現度数が２でもこのフイルタの出力となるこ
とがある一方、４でも出力とならない場合がある
というように出力が不安定となる。

(2) 地図の自動作成 既存の地図の自動作成法には大きくは２つの処
類がある。従来の主流は画像図よりまずベクトル
図を作成し、ベクトル図をもとに簡単化を行う方
法である（たとえば、IBM Ｊ of Ｒ＆Ｄ
Vol.26，No.６，pp715−723参照）。この方法で
は、画像が複雑である場合有効でなく、また既存
の地図化の基準とも合わないという問題がある。

画像をもとにした方法には、連続する領域の画
素数が一定数以上のもののみを残す方法が知られ
ている（Remote Sensing of Environment）。
こうした方法はベクトル図をもとにした方法と同
様に地図化の基準との不整合、処理の複雑さの２
つの問題がある。

その他、平滑化フイルタを用いた方法も用いら
れているがこれの問題点については上記のとおり
である。

(3) 画像パターン認識のための簡単化 空間的な関係を画像認識で用いる試みは数多く
行われている。これらの試みはテクスチヤ解析と
呼ばれ様々な方法が知られている。従来の主な手
法は、空間的な統計量、例えばウインドウ内平均
値、を用いて行う方法である。しかしこうした方
法では対象物体のスペクトル情報と対象物とは独
立なデイジタルデータでの近傍関係のみに注目
し、対象物体の大きさを独立な要素として十分に
認識過程に反映しているとは言いがたい点に問題
がある。

(4) 画像の簡単化 画像表示装置を用いて画像表示を行う場合、表
示しようとする画像が複雑過ぎる場合には見易さ
と、表示明度の低下の二つの問題が発生する。こ
のため表示装置を用いた作業環境の向上を計るに
は表示装置の解像度と作業環境に合わせた画像の
簡単化を行う必要がある。

(5) デジタルコピー機での縮小処理の安定化 デジタル処理によるコピー機は近年増加の傾向
にあるが、単純な縮小操作を行うのみでは処理結
果が不安定となるという問題が発生する。すなわ
ち罫線など単純な間引きでは、ある場合はすべて
が罫線のみとなつたり、逆に罫線が全く無くなつ
たりすることになる。このため安定的になおかつ
画素値毎にウエイト付が可能な形での画像の前処
理が必要となる。

(6) データ圧縮の前処理 走査によつて読み込まれる過程で走査機は様々
な雑音の影響を受ける。この雑音により、データ
圧縮の効率は大幅に低下する。このために画像の
雑音除去、復元処理、とくに印刷物を含むオフイ
スドキユメントを扱う処理技術が必要となる。

［発明が解決しようとする問題点］ この発明は以上の事情を考慮してなされたもの
であり、多値画像用に自然に拡張された数学的形
態学に裏付けられた画像操作を行う基本的な構造
を提供することを目的としている。

またこの発明は数学的形態学に基づいて雑音を
考慮し、多値画像中の雑音を除去し、画像を復元
する方法を提供することを目的としている。

［問題点を解決するための手段］ この発明の多値画像処理装置は以上の目的を達
成するために、つぎのような縮退フイルタ手段と
膨脹フイルタ手段とを具備している。

縮退フイルタ手段は第１のウインドウ内の第１
の検査対象位置にある画素に対し画素値を同一と
するが画素が第１のウインドウ内で出現する回数
を求める。そしてこの出現回数が、画素値ごとに
予め定められた値であつて第１の検査対象位置の
画素値に対応するもの以下の場合に第１の検査対
象位置の画素値を空にする。このような操作は第
１のウインドウで処理対象多値画像を走査しなが
ら実行される。

膨張フイルタ手段は第２のウインドウ内の第２
の検査対象位置の画素値が空の場合に、第２のウ
インドウ内の所定の空でない画素値でその空の画
素値を置き換える。所定の空でない画素値とは第
２のウインドウ内において出現回数が最大となる
ものである。このような操作は第２のウインドウ
で処理対象の多値画像を走査しながら実行され
る。

ここで縮退フイルタ手段および膨張フイルタ手
段の操作を数学的に記述しておこう。

多値画像Ｉは、各画素値ｋに対応し画素値とし
てｋと空値を持つ画像Ikの集合と考えられる。す
なわち Ｉ＝UkIkただしIk＝｛（ｐ，ｋ）｜ｖ（ｐ）＝ｋ｝で
表せられる。なお、ｐは任意の座標、ｖ（ｐ）は
座標ｐの画素値である。

いま構造要素ＳとＳのトランスレート
（Translate）を次の様に定義しよう。すなわち、
Ｓは任意の（空値、１）画像であり、１の部分に
より構造を規定しているとする。構造要素Ｓのｐ
によるトランスレートSpは次の様に定義される。

Sp＝｛ａ＋ｐ｜ａ∈Ｓ｝ このTranslate作用素により画像に対するウイ
ンドウ走査を数学的に定義する事ができる。

多値画像に対する拡張された多数決論理にもと
づく縮退フイルタ、膨張フイルタを、以下の様に
定義する事ができる。即ち構造要素Ｓによる画像
Ｉの拡張された縮退処理は、 ＩＳ＝｛（ｐ，ｋ）｜｜Ik∩Sp｜＞tkここでｖ
（ｐ）＝ｋ｝ で定義される。ところで｜Ik∩Sp｜は画像Ｉの
画素値がｋである部分画像Ikと構造要素Ｓとの共
通部分の画素数を表している。画像Ｉ上で構造要
素Ｓをウインドウとして走査し、ウインドウ内の
中心画素の画素値と同一の画素値のウインドウ内
での出現個数がtk以上の場合、中心画素を保存
し、それ未満の場合ナル値即ち削除する処理であ
る。

構造要素Ｓによる画像Ｉの拡張された膨張処理
は、 ＩＳ＝｛（ｐ，ｋ）｜max ｋ｜Ik∩Sp｜｝ で定義される。即ちウインドウ内の空でない画素
のうち画素数が最大のものを中心画素の画素値と
する処理である。

この発明の多値画像処理方法は、上述の多値画
像処理装置を利用して先の画像モデルに対し雑音
の除去および画像の復元を行う。

すなわちこの発明の多値画像処理方法では、ま
ずウインドウ内で優越な画素値のみで画像を再構
成する。先の画像モデルにおいては最小単位の構
造要素内で画素値は同一であり、同一でない場合
には画像の雑音が付加されていと仮定されるの
で、この再構成により主たる雑音が除去されると
考えられる。この再構成は、上述の多値画像処理
装置の縮退フイルタ手段を利用して局所的に優越
でない画素値を空にしたのち、上述の多値画像処
理装置の膨張フイルタ手段を利用して空の画素値
を局所的に優越な画素値で置き換えることによつ
て実行できる。

具体的には、予め定められた最小単位の構造要
素からなる縮退フイルタ用ウインドウ内の第１の
検査対象位置にある画素に対し画素値を同一とす
る画素が縮退フイルタ用ウインドウ内で出現する
回数を求める。そしてこの出現回数が、縮退フイ
ルタ用ウインドウ内の全画素数の100％未満の範
囲で画素値ごとに予め定められた値（しきい値）
であつて第１の検査対象位置に対応するもの以下
の場合に、第１の検査対象位置の画素値を空にす
る。この操作は縮退フイルタ用ウインドウで多値
画像を一回走査させながら実行される。

しきい値は画素値ごとに設定できるので、画素
値に重み付けを行うことができる。

つぎに第１の膨張フイルタ用ウインドウ内の第
２の検査対象位置の画素値が空の場合に、第１の
膨張フイルタ用ウインドウ内の空でない画素値で
あつて出現回数がゼロでなくかつ最大となるもの
で第２検査対象位置の画素値を置き換える。この
操作は、多値画像から空の画素が実質的に排除さ
れるまで、第１の膨張フイルタ用ウインドウによ
る走査を繰り返しながら実行される。

この発明の多値画像処理方法では、つぎに最小
単位に構成要素以下の小領域を除去し、一定サイ
ズ以上の面積をもつ同一画素値領域で画像を再構
成する。先の画像モデルにおいては画像中に含ま
れる対象物が一定サイズ（最小単位の構造要素）
以上の大きさをもつので、このような再構成を行
うことができる。これにより画像の簡単化が行わ
れる。この再構成は上述の多値画像処理装置の縮
退フイルタ手段を利用して一定サイズ未満の同一
画素領域を空にし、こののち上述の多値画像処理
装置の膨張フイルタ手段を利用して空の画素を近
傍の空でない画素値で置き換えることによつて実
行できる。

具体的には、縮退フイルタ用ウインドウ内の第
１の検査対象位置にある画素に対し画素値を異に
する画素が縮退フイルタ用ウインドウ内に出現す
る場合には第１の検査対象位置の画素を空にす
る。この操作は、多値画像を縮退フイルタ用ウイ
ンドウで一回操作しながら実行される。

つぎに第２の膨張フイルタ用ウインドウ内の第
３の検査対象位置の画素値が空の場合に、第２の
膨張フイルタ用ウインドウ内の空でない画素値で
あつて出現回数がゼロでなくかつ最大となるもの
で第３の検査対象位置の画素値を置き換える。こ
の操作は、多値画像から空の画素値が実質的に排
除されるまで、第２の膨張フイルタ用ウインドウ
による走査を繰り返しながら実行される。

なお、この発明の多値画像処理方法では、最小
サイズ以上の同一色領域で画像を再構成する場合
ばかりでなく、局所的に優越な画素値で画像を再
構成する場合にも縮退フイルタ手段のフイルタ・
サイズを最小単位の構造要素のサイズとしてい
る。先の画像モデルにおいては、優越な画素値で
規定される領域は本来対象物領域と同一と考える
ことができる。前者は後者に雑音が付加したもの
と考えられるからである。したがつて、局所的に
優越な画素値で画像を再構成する場合にも、最小
単位の構造要素のサイズの縮退フイルタ手段を用
いる。

また、各ステツプにおける縮退フイルタ手段お
よび膨張フイルタ手段の大きさをともに最小単位
の構造要素のサイズとすることもできる。膨張フ
イルタ手段の大きさは画像の走査の繰り返しのた
びに増分させてもよい。

［実施例］ 以下、森林、荒地等のカテゴリごとに色分けを
施こす地図たとえば土地利用図を衛星画像から自
動的に作成するシステムにこの発明を適用した一
実施例について図面を参照しながら説明しよう。

なお、実施例の詳細な説明に先だつてこのよう
なカテゴリごとに色分けを施こす地図を作成する
際に留意する点を、わが国の土地利用図を例に挙
げて説明しておくことにする。

わが国の土地利用図については、建設省国土地
理院より２万５千分１土地利用図図式規定、２万
５千分１土地利用調査作業規定として定められて
いる。図式規定総則第５条に土地利用図に表示す
る事項の取捨選択及び総合表示について規定して
いる。この規定を要約すると、1.00mmを用図上の
最小面積単位とすることを規定している。また同
一の土地利用区分の広がりを適用範囲として、最
小面積単位内において、50％あるいは70％以上を
占めるものとしている。最小面積単位および混合
割合については細則で各土地利用区分毎に定めて
いる。

このような土地利用図を自動作成するには、衛
星から送られてきた画像を補正して得た中間的な
画像が、完成品としての土地利用図の画像に雑音
が付加したものであると考える。そして中間的な
画像に対してこの発明による雑音除去および画像
復元処理を適用して土地利用図の画像を得る。カ
テゴリごとに最小サイズおよび混合割合が異なる
場合にはフイルタのサイズおよびしきい値をこれ
に応じて設定する。

さて、第１図はこの実施例を全体として示して
おり、この第１図において、画像処理システム１
がチヤンネル２を介してホストシステム３に接続
されている。画像処理システム１はたとえば
IBM株式会社製の画像処理システム7350とする
ことができる。画像処理システム１にはライン
（たとえば画像処理システム１のシステム・バス）
４を介して雑音除去画像復元ユニツト５が接続さ
れている。雑音除去画像復元ユニツト５は制御部
６、縮退フイルタ部７および膨張フイルタ部８か
らなつている。

第２図は土地利用図を自動的に作成するための
処理を示している。第２図に示すように、衛星た
とえばLANDSTATから得られた画像は、まず、
放射量補正を受ける（ステツプ11）。この補正に
は、絶対補正すなわち地上での補正値をもとにし
た補正と、相対補正すなわち複数のセンサ間の差
異を解消する補正とが含まれる。つぎに幾何補正
が行われ（ステツプ12）、さらに教師つき最尤法
による多重分光分類が行われる（ステツプ13）。
つぎに実行される雑音除去復元のステツプ14はこ
の発明の要旨に関連するものであり、その詳細は
のちに述べる。ステツプ14ののち道路、鉄道、行
政界等のスーパーインポーズが行われる（ステツ
プ15）。ステツプ11〜13および15はホストシステ
ム３または画像処理システム１のリソースにより
実行される。ステツプ14は雑音除去画像復元ユニ
ツト５により実行される。

第３図は雑音除去画像復元ユニツト５の縮退フ
イルタ部７を示す。第３図において縮退フイルタ
部入力端２１にはホストシステム３または画像処
理システム１に記憶されている画像データが供給
される。この画像データはたとえば画像を現わす
色コードを第５図の矢印，，…の順に順次
送出してなるものである。この画像データはライ
ンバツフア２２に供給されて、その一連のステー
ジ中を順次送られていく。ラインバツフア２２の
ステージ（ｉ−１，ｊ−１），（ｉ−１，ｊ），（ｉ
−１，ｊ＋１），（ｉ，ｊ−１），（ｉ，ｊ＋１），
（ｉ＋１，ｊ−１），（ｉ＋１，ｊ）および（ｉ＋
１，ｊ＋１）は比較器２３，２４，２５，２６，
２７，２８，２９および３０の第１入力端に接続
され、ステージ（ｉ，ｊ）は比較器２３〜３０の
第２入力端に接続されるとともにしきい値発生器
３１に接続されている。またステージ（ｉ，ｊ）
はすイツチ３２の第１切換端にも接続されてい
る。比較器２３〜３０の出力端は計数器３３に接
続され、計数器３３の出力端比較器３４の第１入
力端に接続されている。この比較器３４の第２入
力端には上述しきい値発生器３１の出力端が接続
され、比較器３４の出力端はスイツチ３２の制御
入力端に接続されている。スイツチ３２の第２切
換端は空信号発生器３５の出力端に接続され、ス
イツチ３２の出力端は縮退フイルタ部出力端３６
に接続されている。

このような構成において、ラインバツフア２２
のステージ（ｉ−１，ｊ−１），（ｉ−１，ｊ），
（ｉ−１，ｊ＋１），（ｉ，ｊ−１），（ｉ，ｊ），
（ｉ，ｊ＋１），（ｉ＋１，ｊ−１），（ｉ＋１，ｊ）
および（ｉ＋１，ｊ＋１）は３行×３列の９個の
画素からなるウインドウ（第５図のＷ）に対応し
ている。すなわち、上述のステージ（ｉ−１，ｊ
−１）…（ｉ＋１，ｊ＋１）にはそれぞれ第６図
に示す画素データｐ（ｉ−１，ｊ−１）…ｐ（ｉ＋
１，ｊ＋１）がストアされ、対応する比較器２３
〜３０に供給される。画像データはラインバツフ
ア２２中を順次転送されていくので、比較器２３
〜３０に入力される画素データは順次変化してい
く。たとえば所定の時点で比較器２３〜３０に入
力される画素データは第５図にＷで現定され、そ
れより遅れた所定の時点で比較器２３〜３０に入
力される画素データはW′で規定されるようなも
のである。

なお、ここでは説明の便宜上ウインドウの形状
を３行×３列からなるもの、すなわち中心画素と
その８近傍画素とに対応するものとしているが、
実際に土地利用図を形成する際には１mmまたは２
mm相当の円板形としている。また、実際には比較
器２３〜３０を増設して図示以外のステージから
増設した比較器に画素データが送出されるように
し、中心画素すなわち画素ｐ（ｉ，ｊ）に応じて
ウインドウの大きさを変化させるようにする。こ
の点についての説明は当業者の適宜設計しうるこ
とであるので省略する。

比較器２３〜３０はそれぞれ第６図の８近傍の
画素値ｐ（ｉ−１，ｊ−１），ｐ（ｉ−１，ｊ），ｐ
（ｉ−１，ｊ＋１），ｐ（ｉ，ｊ−１），ｐ（ｉ，ｊ
＋１），ｐ（ｉ＋１，ｊ−１），ｐ（ｉ＋１，ｊ）お
よびｐ（ｉ＋１，ｊ＋１）をｐ（ｉ，ｊ）の中心画
素値と比較する。計数器３３は所定の組合わせ回
路からなり、一致出力の個数を表わす計数出力を
生じる。他方しきい値発生器３１は中心画素値ｐ
（ｉ，ｊ）を受けてそれに応じたしきい値を出力
する。このしきい値は土地利用図作成の場合上述
の規定に沿つて画素値ごとに50あるいは70％の範
囲（後述の多数決フイルタ処理において）または
100％（後述の最小面積フイルタ処理）で定めら
れている。一致出力の個数は比較器３４において
しきい値３１と比較され、一致出力の個数がしき
い値以上の場合にはスイツチ３２が第１切換端が
わに切り換わつて中心画素値ｐ（ｉ，ｊ）が出力
端３６から出力される。他方一致出力の個数がし
きい値未満の場合にはスイツチ３２が第２切換端
側に切り換わつて空信号がユニツト出力端３６か
ら出力される。

この構成における動作を一例を挙げて説明して
おこう。第７図は最終目的の画像の一部を示す。
縮退フイルタ部７で処理する画像は第８図に示す
画像、すなわち第７図の画像に１／３の割合でラ
ンダムにノイズが混入したものである。しきい値
は50％すなわちいまの８近傍の例では４とする。
なお、これらの図中１，２，３は色コードを表わ
す。以下でも同様である。

第８図のウインドウＷ１では中心画素値が１で
８近傍の画素値も１である。８＞４（しきい値）
であるから、中心画素値はそのまま出力端３６か
ら出力される。第９図において対応する位置に１
の画素値が残される。

第８図の他のウインドウＷ２では中心画素値が
２で８近傍の画素値が１である。０＜４（しきい
値）であるから、中心画素値は空の画素値に置き
換えられる。これを第９図に示す。

このような操作は画像の全画素に対して行わ
れ、結果として第９図の画像を得る。

つぎに第１図の雑音除去画像復元ユニツト５の
膨張フイルタ部８の構成を説明する。第４図にお
いて、膨張フイルタ部入力端４１には第３図の縮
退フイルタ部入力端２１に供給されるのと同様の
態様で画像データが供給される。この入力端４１
にはラインバツフア４２が接続され、このライン
バツフア４２のステージ（ｉ−１，ｊ−１），（ｉ
−１，ｊ），（ｉ−１，ｊ＋１），（ｉ，ｊ−１），
（ｉ，ｊ＋１），（ｉ＋１，ｊ−１），（ｉ＋１，ｊ）
および（ｉ＋１，ｊ＋１）の画素データがヒスト
グラマ４３に供給されている。ステージ（ｉ，
ｊ）は空信号検出器４４に供給されると共に、遅
延回路４５を介してスイツチ４６の第１切換端に
供給されている。この遅延回路４５はデータがヒ
ストグラマ４３、最大値検出器４７を通る際に生
じる遅延を相殺するためのものである。ヒストグ
ラマ４３の出力は最大値検出器４７に供給され、
頻度が最大となる画素値が最大値検出器４７から
出力されてスイツチ４６の第２切換端に供給され
る。空信号検出器４４の出力はスイツチ４６の制
御入力端に供給される。空信号検出器４４が空信
号を検出すると、スイツチ４６は第２切換端がわ
となり、頻度が最大な画素値が膨張フイルタ部出
力端４８から出力される。他方空信号検出器４４
が空信号を検出しないと、スイツチ４６は第１切
換端がわとなり、中心画素値が出力端４８から出
力される。

たとえば先に挙げた第９図において、ウインド
ウＷ１の中心画素値は１（空でない）であるので、
出力端４８からは１がそのまま出力される。また
ウインドウＷ２では中心画素が空であり、近傍の
８画素がすべて１である。したがつて最大値を有
する画素は１であり、出力端４８から１が出力さ
れる。なお、ウインドウ内の画素値がすべて空の
ときには空信号が出力端４８から出力される。こ
の膨張フイルタ部８においては画像を一度走査し
ただけでは、すなわち画像を一度膨張フイルタ部
８に供給して処理しただけでは、依然として空の
画素が残ることがある。この場合にはこの処理を
複数回繰り返す。

つぎに実施例の雑音除去画像復元ユニツト５で
実行される操作の流れについて第１３図に沿つて
説明する。なお個々の動作の中にはすでに説明し
たものがあるが、説明の便宜上重複して説明を行
う。

(1) ウインドウの大きさおよびしきい値の設定
（ステツプ100） 画素値ごとにすなわちそれに対応する土地利用
区分ごとにウインドウの大きさおよびしきい値の
設定を行う。この設定は画像処理システム１の入
力部を介して行つたり、ホストシステム３のアプ
リケーシヨン・プログラムが行つたりする。この
ように設定されたデータに基づいて雑音除去画像
復元ユニツト５のコントローラ６が縮退フイルタ
部７および膨張フイルタ部８を制御する。

以上の設定が土地利用図の規約に応じて行われ
ることはもちろんである。

(2) 多数決フイルタ処理（ステツプ200） ステツプ10わで設定したウインドウの大きさお
よびしきい値に応じて縮退フイルタ部７が画像を
処理する。たとえば第８図に示すような雑音が付
加された画像を、３行×３列のウインドウの大き
さ、50％のしきい値で処理する。そうすると、第
９図に示すような画像を得る。この画像はウイン
ドウ中で優越でない画素を空とするものであり、
雑音部分が空とされる。

こののちウインドウの大きさをそのままにして
膨張フイルタ部８で処理を行う。この処理が複数
回繰り返されて空の部分を画像から排除すること
についてはすでに述べた。この繰り返しの際フイ
ルタの大きさを増分していくようにしてもよい。
このようにすると少ない繰り返し回数で空の画素
を排除できる。なお、所定回の繰り返しののち依
然空の部分が残つている場合には原画像に対する
モード・フイルタの出力を用いて補完を行つても
よい。

膨張処理後の画像を第１０図に示す。この画像
はウインドウ内で優越な画素のみから構成されて
いるので、主たる雑音が除去される。

(3) 最小面積フイルタ処理（ステツプ300） これは、多数決フイルタ処理で主たる雑音が除
去された画像に対し実行される。

まず、ステツプ100で設定したウインドウの大
きさのもとで縮退フイルタ部７で画像を処理す
る。ただし、しきい値は自動的に100％とされる。
この処理によりたとえば第１１図に示す画像を得
る。

こののちステツプ100で設定したウインドウの
大きさのもとで膨張フイルタ部８で画像を処理す
る。これによりたとえば第１２図に示す画像を得
る。

この処理においてはウインドウの大きさに満た
ない同一画素値領域が縮退フイルタ部７によつて
空にされ、そののち膨張フイルタ部８によつて近
傍の画素値で置き換えられる。すなわち、ウイン
ドウの大きさに満たない同一画素値領域は本来画
像中の対象物ではない、雑音に起因する偽対象物
である。この処理においては、このような偽対象
物を画像から排除できる。

第１２図の画像は一連の操作により復元された
画像であり、これは雑音混入前の原画像（第７
図）とほぼ同一である。

なお、上述実施例では雑音除去復元ユニツト５
はハードウエアにより実現したが、ソフトウエア
で実現してもよいことはもちろんである。たとえ
ば第１４図および第１５図は雑音除去復元ユニツ
ト５の要部を使用言語VS FORTRAN、オペレ
ーテイング・システムVM／CMSの下で
IBM3081K処理装置上でソフトウエアの態様で実
現した例を示す。第１４図は画像の縮退処理を示
し、第１５図は画像の膨張処理を示す。なお第１
５図において破線で囲まれた部分は、計算を節約
するための補完的な手順である。原理的には、空
の値がなくなるまで走査を繰り返して行うように
してよい。

第１４図または第１５図で示す処理手順は図か
ら明らかであり、とくに説明は必要でないであろ
う。

［発明の効果］ この発明によれば、画像の復元処理の分野では
極めて一般的な雑音モデル（ここで前提としてい
る雑音モデルは単に正しい出力の方が誤つた出力
よりも多いと仮定するモデルである）をもとにし
て、反復計算によらない局所的な処理での画像の
復元処理が可能となる。現在、主である二値画像
についても、ノツチやかすれの除去処理を行うこ
とを可能にしている。

また離散的な値をとる多値画像について各画素
値についての関心度を２つのパラメータで設定ど
きることにより、自由にこうした画像の空間的な
解像度を変えることが出来る。

地図の分野での応用については、従来の手法が
既存の規定と余りにもかけ離れているため、試み
程度であつたのに対し、この発明の手法を用いる
ことにより衛星画像よりの地図の自動作成、大縮
尺の地図より小縮尺の地図を自動作成することが
できるようになる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例を概略的に示すブ
ロツク図、第２図は第１図の実施例で行われる処
理を示すフローチヤート、第３図は第１図の縮退
フイルタ部６の説明を示すブロツク図、第４図は
第１図の膨張フイルタ部７の詳細を示すブロツク
図、第５図〜第１３図は第１図の雑音除復元ユニ
ツト５の動作を説明するための図、第１４図およ
び第１５図はこの発明の他の実施例を示すフロー
チヤートである。 ５……雑音除去復元ユニツト、６……縮退フイ
ルタ部、７……膨張フイルタ部。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 第１のウインドウ内の第１の検査対象位置に
   ある画素に対し画素値を同一とする画素が上記第
   １のウインドウ内で出現する回数を求め、この出
   現回数が、画素値ごとに予め定められた値であつ
   て上記第１の検査対象位置の画素値に対応するも
   の以下の場合に上記第１の検査対象位置の画素値
   を空にする変換操作を、上記第１のウインドウで
   処理対象多値画像を走査しながら実行する縮退フ
   イルタ手段と、 第２のウインドウ内の第２の検査対象位置の画
   素値が空の場合に上記第２のウインドウ内の空で
   ない画素値であつて出現回数がゼロでなく、かつ
   最大となるもので上記第２の検査対象位置の空の
   画素値を置き換える変換操作を、上記第２のウイ
   ンドウで処理対象多値画像を走査しながら実行す
   る膨張フイルタ手段とを有する多値画像処理装
   置。 ２ 画像モデルとして、 (A) 画像内に含まれる対象物が少なくとも最小単
   位の構造要素を含み、 (B) 上記画像に雑音が付加されていないかぎりこ
   の最小単位の構造要素内では画素値は同一であ
   る、 という仮定を満たすか、満たすことが要請される
   多値画像を処理する方法において、 予め定められた最小単位の構造要素からなる縮
   退フイルタ用ウインドウ内の第１の検査対象位置
   にある画素に対し画素値を同一とする画素が上記
   縮退フイルタ用ウインドウ内で出現する回数を求
   め、この出現回数が、上記縮退フイルタ用ウイン
   ドウ内の全画素数の100％未満の範囲で画素値ご
   とに予め定められた値であつて上記第１の検査対
   象位置の画素値に対応するもの以下の場合に、上
   記第１の検査対象位置の画素値を空にする変換操
   作を、上記縮退フイルタ用ウインドウで上記多値
   画像を一回走査させながら実行する第１のステツ
   プと、 第１の膨張フイルタ用ウインドウ内の第２の検
   査対象位置の画素値が空の場合に、上記第１の膨
   張フイルタ用ウインドウ内の空でない画素値であ
   つてその出現回数がゼロでなくかつ最大となるも
   ので上記第２の検査対象位置の画素値を置き換え
   る変換操作を、上記第１の膨張フイルタ用ウイン
   ドウで上記第１のステツプの後の多値画像を走査
   させながら実行する第２のステツプであつて、上
   記変換操作によつて上記第１のステツプの後の多
   値画像から空の画素が実質的に排除されるまで上
   記第１の膨張フイルタ用ウインドウによる走査を
   繰り返すことと、 上記縮退フイルタ用ウインドウ内の上記第１の
   検査対象位置にある画素に対し画素値を同一とす
   る画素が上記縮退フイルタ用ウインドウ内で出現
   する回数を求め、この出現回数が上記縮退フイル
   タ用ウインドウ内の全画素数に一致しない場合
   に、上記第１の検査対象位置の画素値を空にする
   変換操作を、上記縮退フイルタ用ウインドウで上
   記第２のステツプの後の多値画像を一回走査させ
   ながら実行する第３のステツプと、 第２の膨張フイルタ用ウインドウ内の第３の検
   査対象位置の画素値が空の場合に、上記第２の膨
   張フイルタ用ウインドウ内の空でない画素値であ
   つてその出現回数がゼロでなくかつ最大となるも
   ので上記第３の検査対象位置の画素値を置き換え
   る変換操作を、上記第２の膨張フイルタ用ウイン
   ドウで上記第３のステツプの後の多値画像を走査
   させながら実行する第４のステツプであつて、上
   記変換操作によつて上記第３のステツプの後の多
   値画像から空の画素が実質的に排除されるまで上
   記第２の膨張フイルタ用ウインドウによる走査を
   繰り返すことを有することを特徴とする多値画像
   処理方法。