JPH06259549A - 画像領域分割装置 - Google Patents
画像領域分割装置Info
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- JPH06259549A JPH06259549A JP5046245A JP4624593A JPH06259549A JP H06259549 A JPH06259549 A JP H06259549A JP 5046245 A JP5046245 A JP 5046245A JP 4624593 A JP4624593 A JP 4624593A JP H06259549 A JPH06259549 A JP H06259549A
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- JP
- Japan
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- image
- saturation
- hue
- area
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- Pending
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- Image Processing (AREA)
- Color Image Communication Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】カラー画像を無彩色領域と有彩色領域に分割す
る画像領域分割装置に関し,精度よく両領域を分割でき
るようにすることを目的とする。 【構成】入力画像の各点での彩度を求める手段103 と,
入力画像の各点での色相と有彩色領域の色相との色相差
を求める手段104 と,彩度と色相差を用いて,入力画像
を無彩色領域と有彩色領域に分割するための特徴量を算
出する手段105 とを設け,彩度と色相差を用いて算出し
た特徴量により入力画像を無彩色領域と有彩色領域とに
分割する。
る画像領域分割装置に関し,精度よく両領域を分割でき
るようにすることを目的とする。 【構成】入力画像の各点での彩度を求める手段103 と,
入力画像の各点での色相と有彩色領域の色相との色相差
を求める手段104 と,彩度と色相差を用いて,入力画像
を無彩色領域と有彩色領域に分割するための特徴量を算
出する手段105 とを設け,彩度と色相差を用いて算出し
た特徴量により入力画像を無彩色領域と有彩色領域とに
分割する。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は,取り込んだ画像を無彩
色領域と有彩色領域とに分割する画像領域分割装置に関
するものである。
色領域と有彩色領域とに分割する画像領域分割装置に関
するものである。
【0002】
【従来の技術】無彩色領域と有彩色領域に分割する従来
の装置は,画像上の各点の色彩の強さを明るさで正規化
した彩度を求め,求めた彩度が閾値より小さい点は無彩
色領域,閾値以上の点は有彩色領域とする方法を用いて
いた。
の装置は,画像上の各点の色彩の強さを明るさで正規化
した彩度を求め,求めた彩度が閾値より小さい点は無彩
色領域,閾値以上の点は有彩色領域とする方法を用いて
いた。
【0003】彩度の具体的な算出方法としては,色情報
であるR,G,B成分をカメラで取り込み,色彩の強さ
を(R+G+B)−3min(R,G,B)により,明
るさを(R+G+B)によりそれぞれ求め,それらの商
を彩度とする方法がある。
であるR,G,B成分をカメラで取り込み,色彩の強さ
を(R+G+B)−3min(R,G,B)により,明
るさを(R+G+B)によりそれぞれ求め,それらの商
を彩度とする方法がある。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】カメラ等で色情報を取
り込むときには,R,G,B各成分にノイズを含んでい
る。彩度を求めるときに明るさで正規化するため,明る
さ(R+G+B)の値が小さい場合には,明るさに含ま
れるノイズの影響で,算出される彩度は実際の彩度より
も大きくなる。従って,照明条件等により暗くなった無
彩色領域に位置する点の彩度は大きくなる。
り込むときには,R,G,B各成分にノイズを含んでい
る。彩度を求めるときに明るさで正規化するため,明る
さ(R+G+B)の値が小さい場合には,明るさに含ま
れるノイズの影響で,算出される彩度は実際の彩度より
も大きくなる。従って,照明条件等により暗くなった無
彩色領域に位置する点の彩度は大きくなる。
【0005】また,正確な彩度を得るためにカメラが必
要とする明るさよりも暗い点や明るい点に対しては,検
出できる色彩の強さが低下するので,算出される彩度は
実際の彩度よりも小さくなる。
要とする明るさよりも暗い点や明るい点に対しては,検
出できる色彩の強さが低下するので,算出される彩度は
実際の彩度よりも小さくなる。
【0006】このような現象が生じるので,彩度のみで
分割する従来の装置では,黒い髪のような低明度の無彩
色領域と,陰影等により暗くなったり,照明により非常
に明るくなったりする顔の有彩色領域とを精度よく分割
することが困難であった。
分割する従来の装置では,黒い髪のような低明度の無彩
色領域と,陰影等により暗くなったり,照明により非常
に明るくなったりする顔の有彩色領域とを精度よく分割
することが困難であった。
【0007】
【課題を解決するための手段】このような問題を解決す
るために,本発明では,彩度を求める手段に加え,画像
の各点における色相と有彩色領域の色相との色相差を求
める手段と,入力画像を無彩色領域と有彩色領域に分割
するための特徴量を彩度と色相差の2つを用いて算出す
る手段を設けた。
るために,本発明では,彩度を求める手段に加え,画像
の各点における色相と有彩色領域の色相との色相差を求
める手段と,入力画像を無彩色領域と有彩色領域に分割
するための特徴量を彩度と色相差の2つを用いて算出す
る手段を設けた。
【0008】
【作用】本発明では,画像上の各点の彩度と,画像上の
各点の色相と有彩色領域の色相との色相差の2つから特
徴量を算出し,その特徴量から画像を無彩色領域と有彩
色領域に分割する。
各点の色相と有彩色領域の色相との色相差の2つから特
徴量を算出し,その特徴量から画像を無彩色領域と有彩
色領域に分割する。
【0009】このように本発明では,彩度だけでなく色
相を含めた特徴量により領域を分割しているので,無彩
色領域の中で,有彩色領域の色相と大きく異なる色相を
持つ点については,確実に無彩色領域として判定できる
ため,照明条件が悪い場合でも無彩色領域と有彩色領域
とを精度よく分割することができる。
相を含めた特徴量により領域を分割しているので,無彩
色領域の中で,有彩色領域の色相と大きく異なる色相を
持つ点については,確実に無彩色領域として判定できる
ため,照明条件が悪い場合でも無彩色領域と有彩色領域
とを精度よく分割することができる。
【0010】
【実施例】本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明
する。本発明の構成例を図1に示す。図1において,1
01は画像入力部,102は正規化処理部,103は彩
度検出部,104は色相差検出部,105は特徴量算出
部,106は2値化処理部である。
する。本発明の構成例を図1に示す。図1において,1
01は画像入力部,102は正規化処理部,103は彩
度検出部,104は色相差検出部,105は特徴量算出
部,106は2値化処理部である。
【0011】画像入力部101は,カラー画像を取り込
み,取り込んだ画像から領域分割の対象となる対象画像
を生成し,対象画像のR(レッド)成分,G(グリー
ン)成分,B(ブルー)成分を表すR画像,G画像,B
画像を正規化処理部102に出力する。対象画像の生成
は,例えば,人物頭部を領域分割の対象とする場合に
は,人物のいない背景画像と,頭部画像との差分から頭
部領域を検出し,頭部領域のみの画像を対象画像とする
ことにより実現できる。
み,取り込んだ画像から領域分割の対象となる対象画像
を生成し,対象画像のR(レッド)成分,G(グリー
ン)成分,B(ブルー)成分を表すR画像,G画像,B
画像を正規化処理部102に出力する。対象画像の生成
は,例えば,人物頭部を領域分割の対象とする場合に
は,人物のいない背景画像と,頭部画像との差分から頭
部領域を検出し,頭部領域のみの画像を対象画像とする
ことにより実現できる。
【0012】正規化処理部102は,画像入力部101
から出力された3枚の画像を取り込み,対象画像の各画
素について,R,G,B成分を明るさで正規化したX成
分とY成分に変換する。対象画像の各画素値がX成分,
Y成分であるX画像,Y画像を生成し,彩度検出部10
3と色相差検出部104にX画像とY画像を出力する。
から出力された3枚の画像を取り込み,対象画像の各画
素について,R,G,B成分を明るさで正規化したX成
分とY成分に変換する。対象画像の各画素値がX成分,
Y成分であるX画像,Y画像を生成し,彩度検出部10
3と色相差検出部104にX画像とY画像を出力する。
【0013】R,G,B成分からX,Y成分への変換の
具体的な方法について説明する。R,G,Bを軸とする
色空間を明るさで正規化した色平面を図2に示す。色平
面での座標系(X,Y)を図2に示すように,R軸上の
点がX軸上の1点に対応し,無彩色が原点となるように
定義する。このとき(R,G,B)と(X,Y)の関係
は次式で表される。
具体的な方法について説明する。R,G,Bを軸とする
色空間を明るさで正規化した色平面を図2に示す。色平
面での座標系(X,Y)を図2に示すように,R軸上の
点がX軸上の1点に対応し,無彩色が原点となるように
定義する。このとき(R,G,B)と(X,Y)の関係
は次式で表される。
【0014】 X={2R−(G+B)}/√6(R+G+B) Y=(G−B)/√2(R+G+B) ……式(1) この式(1)の変換を行うことにより,画像入力部10
1から受け取った3枚の画像からX画像とY画像を生成
できる。
1から受け取った3枚の画像からX画像とY画像を生成
できる。
【0015】彩度検出部103は,正規化処理部102
から出力されたX画像とY画像を取り込み,対象画像の
各画素の彩度をX成分とY成分から求め,対象画像の各
画素の値を,求めた彩度とする彩度画像を特徴量算出部
105に出力する。対象画像の画素Pk (k=1,2,
…,N)の彩度Sk は,Pk のX成分をxk ,Y成分を
yk とすると,Sk =(xk 2 +yk 2 )1/2 により求
められる。
から出力されたX画像とY画像を取り込み,対象画像の
各画素の彩度をX成分とY成分から求め,対象画像の各
画素の値を,求めた彩度とする彩度画像を特徴量算出部
105に出力する。対象画像の画素Pk (k=1,2,
…,N)の彩度Sk は,Pk のX成分をxk ,Y成分を
yk とすると,Sk =(xk 2 +yk 2 )1/2 により求
められる。
【0016】色相差検出部104は,正規化処理部10
2から出力されたX画像とY画像を取り込み,対象画像
の各画素の色相をX成分とY成分から求め,有彩色領域
の色相θc との色相差を算出する。対象画像の各画素の
値を,算出した色相差とする色相差画像を特徴量算出部
105に出力する。対象画像の画素Pk の色相θk は,
θk =tan -1(yk /xk )により求められる。
2から出力されたX画像とY画像を取り込み,対象画像
の各画素の色相をX成分とY成分から求め,有彩色領域
の色相θc との色相差を算出する。対象画像の各画素の
値を,算出した色相差とする色相差画像を特徴量算出部
105に出力する。対象画像の画素Pk の色相θk は,
θk =tan -1(yk /xk )により求められる。
【0017】また,有彩色領域の色相θc は,対象画像
の有彩色領域の色相が予め予想される場合には,その色
相を前もって与えておけばよい。予想できない場合につ
いては,例えば,対象画像の画素の色相のモードをθc
とする方法や,対象画像の各画素の中で,設定しておい
た閾値以上の彩度をもつ画素に対する色相の平均値をθ
c とする方法により求めることができる。
の有彩色領域の色相が予め予想される場合には,その色
相を前もって与えておけばよい。予想できない場合につ
いては,例えば,対象画像の画素の色相のモードをθc
とする方法や,対象画像の各画素の中で,設定しておい
た閾値以上の彩度をもつ画素に対する色相の平均値をθ
c とする方法により求めることができる。
【0018】特徴量算出部105は,彩度検出部103
から彩度画像を,色相差検出部104から色相差画像を
受け取ると,各画素の彩度と色相差から特徴量を算出
し,対象画像の各画素の値を,算出した特徴量とする特
徴量画像を2値化処理部106に出力する。特徴量算出
の実施例として,次の2つを示す。
から彩度画像を,色相差検出部104から色相差画像を
受け取ると,各画素の彩度と色相差から特徴量を算出
し,対象画像の各画素の値を,算出した特徴量とする特
徴量画像を2値化処理部106に出力する。特徴量算出
の実施例として,次の2つを示す。
【0019】第1の実施例は,対象画像の画素Pk の特
徴量Fk を, Fk =Sk cos (θk −θc ) ……式(2) により算出する。
徴量Fk を, Fk =Sk cos (θk −θc ) ……式(2) により算出する。
【0020】第2の実施例は, Fk =Sk |θk −θc |<θth のとき =0 |θk −θc |≧θth のとき ……式(3) によりFk を算出する。ここで,θthは予め設定してお
く閾値である。
く閾値である。
【0021】2値化処理部106は,特徴量算出部10
5から特徴量画像を受けると,特徴量画像を2値化す
る。2値化により分割された2つの領域の内,特徴量の
小さい方を無彩色領域,大きい方を有彩色領域として出
力する。画像の2値化処理は,特徴量画像のヒストグラ
ムを,例えば,判別分析法により2つのクラスに分割す
ることにより実現できる。
5から特徴量画像を受けると,特徴量画像を2値化す
る。2値化により分割された2つの領域の内,特徴量の
小さい方を無彩色領域,大きい方を有彩色領域として出
力する。画像の2値化処理は,特徴量画像のヒストグラ
ムを,例えば,判別分析法により2つのクラスに分割す
ることにより実現できる。
【0022】次に,頭部画像を髪・目の無彩色領域と顔
の有彩色領域に分割する場合を例にして,図1に示す各
部の動作について説明する。画像入力部101は,頭部
画像を取り込み,頭部領域のみ有効とする頭部の対象画
像を生成して,そのR画像,G画像,B画像を正規化処
理部102へ出力する。正規化処理部102は,画像入
力部101から3枚の画像を受けるとX画像とY画像を
生成し,それぞれ彩度検出部103と色相差検出部10
4に出力する。彩度検出部103は,正規化処理部10
2からX画像とY画像を受け取ると彩度画像を生成し,
彩度画像を特徴量算出部105に出力する。色相差検出
部104は,正規化処理部102からX画像とY画像を
受け取ると,色相差画像を生成し,色相差画像を特徴量
算出部105に出力する。特徴量算出部105は,彩度
検出部103から彩度画像を,色相差検出部104から
色相差画像を受け取ると特徴量画像を生成し,特徴量画
像を2値化処理部106へ出力する。2値化処理部10
6は,特徴量算出部105から特徴量画像を受け取る
と,特徴量画像を2値化して求めた無彩色領域と有彩色
領域を出力する。
の有彩色領域に分割する場合を例にして,図1に示す各
部の動作について説明する。画像入力部101は,頭部
画像を取り込み,頭部領域のみ有効とする頭部の対象画
像を生成して,そのR画像,G画像,B画像を正規化処
理部102へ出力する。正規化処理部102は,画像入
力部101から3枚の画像を受けるとX画像とY画像を
生成し,それぞれ彩度検出部103と色相差検出部10
4に出力する。彩度検出部103は,正規化処理部10
2からX画像とY画像を受け取ると彩度画像を生成し,
彩度画像を特徴量算出部105に出力する。色相差検出
部104は,正規化処理部102からX画像とY画像を
受け取ると,色相差画像を生成し,色相差画像を特徴量
算出部105に出力する。特徴量算出部105は,彩度
検出部103から彩度画像を,色相差検出部104から
色相差画像を受け取ると特徴量画像を生成し,特徴量画
像を2値化処理部106へ出力する。2値化処理部10
6は,特徴量算出部105から特徴量画像を受け取る
と,特徴量画像を2値化して求めた無彩色領域と有彩色
領域を出力する。
【0023】図3(a)は,画像を取り込むときの照明
条件が悪い場合について,髪・目の領域と顔領域に対す
る,正規化処理部102で求められるX成分,Y成分の
分布を示す図である。従来の彩度だけで2つの領域を分
割する装置では,図3(b)の斜線部Vに位置する画素
については正しく識別することができない。
条件が悪い場合について,髪・目の領域と顔領域に対す
る,正規化処理部102で求められるX成分,Y成分の
分布を示す図である。従来の彩度だけで2つの領域を分
割する装置では,図3(b)の斜線部Vに位置する画素
については正しく識別することができない。
【0024】一方,本発明による装置で正しく識別でき
ない画素は,図3(c)と図3(d)の斜線部V1,V
2に位置する点である。図3(c)は特徴量を第1の実
施例で求めた場合で,図3(d)は特徴量を第2の実施
例で求めた場合である。本発明により,正しく識別でき
ない画素を少なくでき,照明条件が悪い場合でも髪・目
の領域と顔領域を精度よく識別することができる。
ない画素は,図3(c)と図3(d)の斜線部V1,V
2に位置する点である。図3(c)は特徴量を第1の実
施例で求めた場合で,図3(d)は特徴量を第2の実施
例で求めた場合である。本発明により,正しく識別でき
ない画素を少なくでき,照明条件が悪い場合でも髪・目
の領域と顔領域を精度よく識別することができる。
【0025】
【発明の効果】以上説明したように,本発明によれば,
入力画像の各点の彩度を求める手段に加え,色相と有彩
色領域の色相との色相差を求める手段を有し,彩度と色
相差の2つから算出した特徴量により,入力画像を無彩
色領域と有彩色領域とに分割しているので,黒い髪のよ
うな低明度の無彩色領域と陰影等により暗くなった顔の
有彩色領域を精度よく分割することができる。
入力画像の各点の彩度を求める手段に加え,色相と有彩
色領域の色相との色相差を求める手段を有し,彩度と色
相差の2つから算出した特徴量により,入力画像を無彩
色領域と有彩色領域とに分割しているので,黒い髪のよ
うな低明度の無彩色領域と陰影等により暗くなった顔の
有彩色領域を精度よく分割することができる。
【図1】本発明の一実施例の構成を示す図である。
【図2】本発明の一実施例の説明に用いる図である。
【図3】本発明の効果を示す図である。
101 画像入力部 102 正規化処理部 103 彩度検出部 104 色相差検出部 105 特徴量算出部 106 2値化処理部
Claims (1)
- 【請求項1】 カラー画像を無彩色領域と有彩色領域に
分割する画像領域分割装置において,入力画像の各点で
の彩度を求める手段と,入力画像の各点での色相と有彩
色領域の色相との色相差を求める手段と,彩度と色相差
を用いて,入力画像を無彩色領域と有彩色領域に分割す
るための特徴量を算出する手段とを有し,この特徴量に
より入力画像を無彩色領域と有彩色領域とに分割するこ
とを特徴とする画像領域分割装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5046245A JPH06259549A (ja) | 1993-03-08 | 1993-03-08 | 画像領域分割装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5046245A JPH06259549A (ja) | 1993-03-08 | 1993-03-08 | 画像領域分割装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH06259549A true JPH06259549A (ja) | 1994-09-16 |
Family
ID=12741770
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP5046245A Pending JPH06259549A (ja) | 1993-03-08 | 1993-03-08 | 画像領域分割装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH06259549A (ja) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007094069A1 (ja) * | 2006-02-16 | 2007-08-23 | Fujitsu Limited | 色認識プログラム、色認識装置、色認識方法、および記録媒体 |
JP2010187351A (ja) * | 2009-02-13 | 2010-08-26 | Olympus Corp | 撮像システム、映像信号処理プログラム、および撮像方法 |
JP2010187350A (ja) * | 2009-02-13 | 2010-08-26 | Olympus Corp | 撮像システム、映像信号処理プログラム、および撮像方法 |
US7853075B2 (en) | 2008-07-31 | 2010-12-14 | Hiroshima University | Image segmentation apparatus and image segmentation method |
JP2019079201A (ja) * | 2017-10-23 | 2019-05-23 | 富士通株式会社 | 画像処理プログラム、画像処理装置および画像処理方法 |
-
1993
- 1993-03-08 JP JP5046245A patent/JPH06259549A/ja active Pending
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007094069A1 (ja) * | 2006-02-16 | 2007-08-23 | Fujitsu Limited | 色認識プログラム、色認識装置、色認識方法、および記録媒体 |
US7853075B2 (en) | 2008-07-31 | 2010-12-14 | Hiroshima University | Image segmentation apparatus and image segmentation method |
JP2010187351A (ja) * | 2009-02-13 | 2010-08-26 | Olympus Corp | 撮像システム、映像信号処理プログラム、および撮像方法 |
JP2010187350A (ja) * | 2009-02-13 | 2010-08-26 | Olympus Corp | 撮像システム、映像信号処理プログラム、および撮像方法 |
JP2019079201A (ja) * | 2017-10-23 | 2019-05-23 | 富士通株式会社 | 画像処理プログラム、画像処理装置および画像処理方法 |
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