JPH06259554A - Picture outline extracting device - Google Patents

Picture outline extracting device

Info

Publication number
JPH06259554A
JPH06259554A JP5049705A JP4970593A JPH06259554A JP H06259554 A JPH06259554 A JP H06259554A JP 5049705 A JP5049705 A JP 5049705A JP 4970593 A JP4970593 A JP 4970593A JP H06259554 A JPH06259554 A JP H06259554A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
contour
image
contour model
model
outline
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
JP5049705A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Toshiyuki Ebihara
利行 海老原
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Olympus Corp
Original Assignee
Olympus Optical Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Olympus Optical Co Ltd filed Critical Olympus Optical Co Ltd
Priority to JP5049705A priority Critical patent/JPH06259554A/en
Publication of JPH06259554A publication Critical patent/JPH06259554A/en
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Abstract

PURPOSE:To automatically initialize an outline model and to extract an outline by surely converging the initialized outline model. CONSTITUTION:The picture outline extracting device is constituted of a picture storing means 101 for storing a picture with a prescribed composition as an object from which an outline is exracted, a contact point extracting means 102 for finding out the coordinates of two points on which the outline extracting object of the picture comes into contact with a background by scanning the peripheral edge of the picture, an initial outline model acquiring means 103 for finding out an initial outline model with a shape along a line surrounding a prescribed range by using the coordinate positions of the two points found out by the means 102 as end points, an outline model string means 104 for storing the position of a sequence of dots expressing the outline model, and converging operation means 106 for finding out the moving position of the dot sequence in order to converge the obtained outline model to the outline of the outline extracting object and moving the dot sequence.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は画像処理の分野におい
て、対象とする人物画像の輪郭を抽出するための画像輪
郭抽出装置に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image contour extracting apparatus for extracting the contour of a target human image in the field of image processing.

【0002】[0002]

【従来の技術】画像処理の分野において、特徴抽出や、
画像の切り出しなどのために、輪郭を抽出することが行
われている。
2. Description of the Related Art In the field of image processing, feature extraction and
The contour is extracted to cut out an image.

【0003】従来のこの種の輪郭抽出方法の一つとし
て、例えば、M.Kass,A.Witikin,D.
Tezopoulos等の“SNAKES:Activ
e Contour models,Proc.1st
ICCV,pp259−268”を挙げることができ
る。
As one of the conventional contour extracting methods of this type, for example, M. Kass, A .; Witkin, D .;
"SNAKES: Activ" by Tezopoulos et al.
e Contour models, Proc. 1st
ICCV, pp259-268 ".

【0004】この文献に示されるActive Con
tour modelsとは、点列で構成された輪郭モ
デルの状態に応じた量として定義されたエネルギ値を最
小にすることにより、画像の輪郭をとらえると云う技法
である。すなわち、この考え方は次のようなものであ
る。
Active Con shown in this document
Tour models are a technique for capturing the contour of an image by minimizing an energy value defined as an amount corresponding to the state of a contour model composed of a point sequence. That is, this idea is as follows.

【0005】図9(a)に示すような画像の輪郭ELを
とらえたい場合、まず、当該輪郭ELの近傍に、図9
(b)のように点P1,P2,P3,…,Pnをプロッ
トし、このプロットした点P1,P2,P3,…,Pn
を結ぶことによって線像を得る。
When it is desired to capture the contour EL of the image as shown in FIG. 9A, first, the contour EL of FIG.
As shown in (b), the points P1, P2, P3, ..., Pn are plotted, and the plotted points P1, P2, P3 ,.
A line image is obtained by connecting.

【0006】この得られた線像が輪郭モデルEMであ
り、この輪郭モデルEMに発生するエネルギは内部エネ
ルギと外部エネルギとから成る。
The obtained line image is a contour model EM, and the energy generated in the contour model EM consists of internal energy and external energy.

【0007】内部エネルギは、点列の連続性と点列の曲
がり具合によって決り、また、外部エネルギは輪郭モデ
ルと画像の輪郭との位置関係で決る。
The internal energy is determined by the continuity of the point sequence and the degree of curve of the point sequence, and the external energy is determined by the positional relationship between the contour model and the contour of the image.

【0008】そこで、M.Kassは、輪郭モデルを次
式のように、弧の長さsをパラメータとするベクトルv
(s)で表した。
Therefore, M. Kass is a vector v with the length s of the arc as a parameter for the contour model as in the following equation.
It is represented by (s).

【0009】v(s)=(x(s),y(s)) そして、次式で表されるエネルギEsnakeが極小値
をとるとき、輪郭モデルが画像の輪郭をとらえる、と云
う考え方をとる。
V (s) = (x (s), y (s)) Then, when the energy Esnake represented by the following equation has a minimum value, the contour model captures the contour of the image. .

【0010】[0010]

【数1】 ここで、上記式におけるEintは、輪郭モデルの曲が
り具合や不連続性にかかわる内部エネルギ、Eimag
eは画像との間に働くエネルギ、Econは制約条件と
なる外部エネルギをそれぞれ示している。
[Equation 1] Here, Eint in the above equation is Eimag, which is the internal energy related to the bending degree and discontinuity of the contour model.
e represents energy working with the image, and Econ represents external energy that is a constraint condition.

【0011】また、Aminiは文献“Proceed
ings,Second International
Conference on Computer V
ision,1988,pp.95−99”において、
dynamic programming(ダイナミッ
ク・プログラミング)によって改良した処理方法を提案
している。
[0011] In addition, Amini describes the document "Proceed".
ings, Second International
Conference on Computer V
Ision, 1988, pp. 95-99 ",
An improved processing method is proposed by dynamic programming.

【0012】さらに、Cohenは、文献“IMAGE
UNDERSTANDING Vol.53,No.
2,March,pp.211−218,1991”に
おいて、輪郭モデルにそれが囲む面積を大きくするよう
に働くエネルギを導入する等の改良案を提案している。
[0012] Further, Cohen is in the document "IMAGE".
UNDERSTANDING Vol. 53, No.
2, March, pp. 211-218, 1991 ″ proposes an improvement plan such as introducing energy that works so as to increase the area surrounded by the contour model.

【0013】そして、これらの考え方を適用することに
より、輪郭抽出したい画像の輪郭モデルを与えれば、収
束演算処理により、この輪郭モデルを画像の輪郭に収束
させて画像の輪郭抽出を行うことができるようになる。
By applying these ideas, the contour model of the image to be contour-extracted is given, and the contour calculation can be performed by converging the contour model to the contour of the image to perform the contour extraction of the image. Like

【0014】[0014]

【発明が解決しようとする課題】ところで、上述したA
ctive Contour modelsを使った輪
郭抽出法では、輪郭モデルの初期の位置は、人手により
入力するのが普通であり、多角形で大まかに近似するこ
とによって決めるのが一般的である。
Incidentally, the above-mentioned A
In the contour extraction method using the active contour models, the initial position of the contour model is usually manually input, and is generally determined by approximating with a polygon.

【0015】そのため、輪郭抽出する画像の枚数が少な
い場合は、あまり問題とはならないが、IDカード発行
用のプリンタなどのように、多数枚の画像を対象に、輪
郭抽出処理をしなければならないときは、オペレータの
負担が増大してしまう。従って、輪郭モデルの初期設定
を自動化できるようにして、輪郭抽出を全自動で実施で
きるようにした画像輪郭抽出装置の出現が嘱望されてい
る。
Therefore, if the number of images to be contour-extracted is small, this is not a serious problem, but the contour extraction processing must be performed on a large number of images such as a printer for issuing an ID card. In this case, the burden on the operator increases. Therefore, it is hoped that an image contour extraction device will be realized in which the initial setting of the contour model can be automated and the contour extraction can be performed automatically.

【0016】輪郭モデルの初期設定を自動化するには、
輪郭抽出したい画像を中心に、その画像が含まれる比較
的広い領域を大まかに設定して、この設定した領域の境
界をプロットし、そのプロットにより得られた点列を初
期設定の輪郭モデルとして利用すれば済む。
To automate the initial setting of the contour model,
Roughly set a relatively wide area that includes the image you want to extract the contour, plot the boundary of this set area, and use the point sequence obtained by the plot as the default contour model. Just do it.

【0017】しかしながら、初期設定の輪郭モデルにつ
いて、その輪郭モデルを形成している点列の収束を行う
には、上記エネルギの考え方により演算し、点列の各点
それぞれについて、総和としてエネルギが最小となるよ
うに位置を移動してゆくことになり、移動位置は演算に
より求めて、1点1点を徐々に収束させると云ったこと
を行う。
However, with respect to the initial set contour model, in order to converge the point sequence forming the contour model, calculation is performed based on the above idea of energy, and the energy of each point of the point sequence is minimum as a sum. The position is moved so as to become, and the moving position is obtained by calculation, and one point is gradually converged.

【0018】そのため、例えば、初期の輪郭モデルの点
列が輪郭抽出対象の像部分にかかって、しかも、当該像
には輪郭と紛らわしい模様などがあり、これらと入り乱
れるような場合には、精度の良い収束は望めず、また、
収束までに時間を要してしかも輪郭抽出には失敗すると
云ったことが避け切れない。従って、やみくもに初期の
輪郭モデルを設定しても、失敗が多発することになる。
これでは自動化に適用できない。
Therefore, for example, when the point sequence of the initial contour model is applied to the image portion to be contour-extracted, and the image has a pattern confusing with the contour, etc. Does not expect good convergence of
It is unavoidable that it takes time to converge and that contour extraction fails. Therefore, even if the initial contour model is blindly set, many failures occur.
This is not applicable to automation.

【0019】そこで、この発明の目的とするところは、
輪郭モデルの初期設定を自動化できると共に、初期設定
の輪郭モデルを短時間で確実に収束させて輪郭抽出を行
うことができるようにした画像輪郭抽出装置を提供する
ことにある。
Therefore, the object of the present invention is to
An object of the present invention is to provide an image contour extraction device capable of automating the initial setting of a contour model and surely converging the default contour model in a short time to perform contour extraction.

【0020】[0020]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明はつぎのように構成する。すなわち、輪郭を
抽出する対象である所定構図の画像を記憶する画像記憶
手段101 と、上記画像の周縁を走査してその画像の輪郭
抽出対象と背景とが接する2点の座標を求める接点抽出
手段102 と、この接点抽出手段にて求めた上記2点の座
標位置を端点として所定の範囲を囲む線上に沿う形状の
初期輪郭モデルを求める初期輪郭モデル取得手段103
と、輪郭モデルを表す点列の位置を記憶する輪郭モデル
記憶手段104と、得られた輪郭モデルについて輪郭抽出
対象の輪郭に収束させるべく、その点列の移動位置を求
め、移動させる収束演算手段106 とより構成する。
In order to achieve the above object, the present invention is configured as follows. That is, an image storage means 101 for storing an image of a predetermined composition which is a target for contour extraction, and a contact point extraction means for scanning the peripheral edge of the image to obtain the coordinates of two points where the contour extraction target of the image and the background are in contact. 102, and an initial contour model acquisition means 103 for obtaining an initial contour model having a shape along a line surrounding a predetermined range with the coordinate positions of the two points obtained by the contact extraction means as endpoints.
And a contour model storage means 104 for storing the position of the point sequence representing the contour model, and a convergence calculation means for obtaining and moving the position of the point sequence so that the obtained contour model converges on the contour of the contour extraction target. It consists of 106 and.

【0021】[0021]

【作用】このような構成において、例えば、所定構図で
撮影された人物画像や人物の絵、所定フォームの物体画
像などの輪郭抽出対象画像について、画面の縁を走査す
ることにより、その走査点各位置での画素から輪郭抽出
対象画像と背景との境界点を知り、その位置から輪郭抽
出対象の画像を囲む所定の範囲を設定して、その設定範
囲境界を辿る点列を作成し、初期の輪郭モデルを生成す
る。そして、この初期の輪郭モデルについて、輪郭抽出
対象画像の輪郭に収束するような上記輪郭モデルの点列
の移動位置を求め、移動させる収束演算を行い、輪郭モ
デルを収束させることで、画像の輪郭にフィットする輪
郭モデルを得て、これを輪郭抽出対象の画像の輪郭抽出
に使用する。
In such a structure, for example, the edge of the screen is scanned with respect to the contour extraction target image such as a person image photographed with a predetermined composition, a picture of a person, and an object image of a predetermined form. The boundary point between the contour extraction target image and the background is known from the pixel at the position, a predetermined range surrounding the image of the contour extraction target is set from that position, and a point sequence that traces the set range boundary is created. Generate a contour model. Then, for this initial contour model, the moving position of the point sequence of the above-mentioned contour model that converges to the contour of the contour extraction target image is obtained, a convergence calculation for moving is performed, and the contour model is converged to obtain the contour of the image. Then, the contour model that fits is obtained and used for the contour extraction of the image of the contour extraction target.

【0022】従って、本発明によれば、輪郭モデルの初
期設定を自動化できると共に、初期設定の輪郭モデルを
短時間で確実に収束させて輪郭抽出を行うことができる
ようにした画像輪郭抽出装置を提供できる。
Therefore, according to the present invention, the initial setting of the contour model can be automated, and the image contour extracting apparatus can surely converge the contour model of the initial setting in a short time to perform the contour extraction. Can be provided.

【0023】[0023]

【実施例】以下、本発明の実施例について、図面を参照
して説明する。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

【0024】図1は本実施例の構成を示すブロック図で
ある。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of this embodiment.

【0025】図1において、101は人物画像用フレー
ムメモリ、102は接点位置抽出回路、103は輪郭モ
デル初期位置設定装置、104は点列位置メモリ、10
5は輪郭モデル面積計算回路、106は収束計算装置で
ある。
In FIG. 1, 101 is a frame memory for human images, 102 is a contact position extraction circuit, 103 is a contour model initial position setting device, 104 is a point sequence position memory, 10
5 is a contour model area calculation circuit, and 106 is a convergence calculation device.

【0026】これらのうち、人物画像用フレームメモリ
101は輪郭抽出の対象となる人物画像のデータを記憶
するためのものであり、また、接点位置抽出回路102
はフレームメモリ101の画像の外枠(画面外枠)位置
における左右両側辺および下辺を走査し、人物画像と背
景の色との差を用いて人物領域と背景領域が接する位
置、つまり、画像の画面外枠に相当する画面周縁を辿っ
てその辿った位置上における人物領域と背景領域が接す
る位置A点およびB点の2点(左右辺または下辺上の2
点)の座標を求める回路である。
Of these, the person image frame memory 101 is for storing the data of the person image to be the object of contour extraction, and the contact position extraction circuit 102.
Scans the left and right sides and the lower side at the outer frame (screen outer frame) position of the image in the frame memory 101, and uses the difference between the color of the person image and the background to contact the person region and the background region, that is, the image The points A and B at which the person area and the background area are in contact with each other along the screen periphery corresponding to the outer frame of the screen (two points on the left and right sides or the lower side)
This is a circuit for obtaining the coordinates of (point).

【0027】また、輪郭モデル初期位置設定回路103
は上記接点位置抽出回路102が求めて出力した上記2
点(A点およびB点)の座標を位置固定の両端とする輪
郭モデルの初期位置を設定するものである。この輪郭モ
デル初期位置設定回路103が求める輪郭モデルの初期
位置は、図4を用いて後述するが、上記2点(A点およ
びB点)の座標を位置固定の両端としてY軸に平行に立
上がり、予め設定されたY軸方向の上限位置yを通るX
軸に平行な線で囲まれる領域の境界線をほぼ所定の間隔
でプロットしたものである。
Further, the contour model initial position setting circuit 103
Is the above-mentioned 2 output obtained by the contact position extraction circuit 102.
This is to set the initial position of the contour model in which the coordinates of points (points A and B) are fixed at both ends. The initial position of the contour model calculated by the contour model initial position setting circuit 103 will be described later with reference to FIG. 4, but the coordinates of the above-mentioned two points (point A and point B) rise parallel to the Y-axis with both ends fixed. , X passing through a preset upper limit position y in the Y-axis direction
The boundary lines of the area surrounded by the line parallel to the axis are plotted at almost predetermined intervals.

【0028】また、点列位置メモリ104は、輪郭モデ
ル初期位置設定回路103が上述のようにして求めた輪
郭モデルの点列の位置を記憶するためのメモリである。
また、輪郭モデル面積計算回路105は輪郭モデルが囲
む面積を計算する計算装置であり、収束計算装置106
は、輪郭モデルのエネルギが最小になるように輪郭モデ
ルの各点の位置を移動させる処理である収束処理を行う
装置である。
The point sequence position memory 104 is a memory for storing the position of the point sequence of the contour model obtained by the contour model initial position setting circuit 103 as described above.
The contour model area calculation circuit 105 is a calculation device that calculates the area surrounded by the contour model, and the convergence calculation device 106.
Is an apparatus that performs a convergence process that is a process of moving the position of each point of the contour model so that the energy of the contour model is minimized.

【0029】このような構成の本装置は、所定のフレー
ミング(構図)で撮影した人物像、例えば、方形のフレ
ーム(枠)内に人物の上半身像を撮影した人物画像のデ
ータを人物画像用フレームメモリ101に格納し、動作
を開始させると、まず、はじめに接点位置抽出回路10
2が人物画像用フレームメモリ101内の人物画像のデ
ータの上記フレームの縁に沿って走査し、人物画像と背
景の色との差を用いて人物領域と背景領域が接する位
置、つまり、画面の縁を辿ってその辿った位置上におけ
る人物領域と背景領域が接する位置A点およびB点の2
点(左右辺または下辺上の2点)の座標を求める。
In the present apparatus having such a configuration, the image of a person photographed by a predetermined framing (composition), for example, the image data of an upper half of a person photographed in a rectangular frame, is used as a frame for a person image. When the data is stored in the memory 101 and the operation is started, first, the contact position extraction circuit 10
2 scans along the edge of the frame of the person image data in the person image frame memory 101, and uses the difference between the person image and the background color to determine the position where the person area and the background area are in contact, that is, on the screen. A point A and a point B at which the person area and the background area are in contact with each other by tracing the edge 2
Obtain the coordinates of the points (two points on the left and right sides or the lower side).

【0030】このA点およびB点の座標が求められる
と、つぎに輪郭モデル初期位置設定回路103がこのA
点およびB点の座標をもとに、この両座標を端部とする
初期の輪郭モデルを自動的に作成する。
When the coordinates of the points A and B are obtained, the contour model initial position setting circuit 103 then determines the A
Based on the coordinates of the point and the point B, an initial contour model having these coordinates as the ends is automatically created.

【0031】この輪郭モデルは、上記A点およびB点か
らそれぞれY軸に沿って真っ直ぐに線を延ばし、また、
予め設定されたY座標位置yを通り、X軸に沿って真っ
直ぐに伸びる線で囲まれる領域の境界線に沿う方形のも
のである。この輪郭モデルはほぼ所定間隔で上記境界線
をプロットした点列として作成される。このようにして
求められた輪郭モデルの点列の位置は点列位置メモリ1
04に記憶される。
This contour model extends straight lines from the points A and B along the Y-axis, respectively, and
It has a rectangular shape along the boundary line of a region surrounded by a line extending straight along the X axis, passing through a preset Y coordinate position y. This contour model is created as a series of points in which the above-mentioned boundary lines are plotted at almost predetermined intervals. The position of the point sequence of the contour model thus obtained is stored in the point sequence position memory 1
It is stored in 04.

【0032】初期の輪郭モデルが求められると、つぎに
当該輪郭モデルの面積計算に移る。これは輪郭モデル面
積計算回路105によって行われる。初期時の輪郭モデ
ルの囲む面積が求められると、つぎに輪郭モデルの収束
処理に入る。
When the initial contour model is obtained, the area calculation of the contour model is started. This is performed by the contour model area calculation circuit 105. When the area enclosed by the contour model at the initial stage is obtained, the process of converging the contour model is started next.

【0033】この処理は収束計算装置106によって行
われ、収束計算装置106は、まずはじめに、輪郭モデ
ル面積計算回路105から出力される面積データや、そ
の他のデータを受け、輪郭モデルの持つエネルギ値を計
算し、輪郭モデルが移動すべき位置を計算する。これは
従来のActive Contour modelsと
同様な手法により行なえば良く、画像との位置関係で発
生するエネルギや、点間隔に応じて増加するエネルギ
や、曲率半径が小さくなるほど増加するエネルギなどに
着目し、これらのエネルギを合計した総合的なエネルギ
値が小さくなるように、輪郭モデルの各点pの位置を移
動させる。
This processing is performed by the convergence calculation device 106. The convergence calculation device 106 first receives the area data output from the contour model area calculation circuit 105 and other data, and obtains the energy value of the contour model. Then, the position where the contour model should move is calculated. This may be performed by a method similar to the conventional Active Contour models, focusing on energy generated by the positional relationship with the image, energy increasing according to the point interval, energy increasing as the radius of curvature decreases, The position of each point p of the contour model is moved so that the total energy value obtained by summing these energies becomes small.

【0034】このような処理を行って初期の輪郭モデル
を収束させ、人物の輪郭上に収束された輪郭モデルを得
る。
By performing such processing, the initial contour model is converged, and the contour model converged on the contour of the person is obtained.

【0035】上述のような本装置における処理を、さら
に具体的に説明する。
The processing in this apparatus as described above will be described more specifically.

【0036】図2は輪郭モデルの両端点の位置を決定す
る方法を示している。ここでは、IDカード等に用いる
上半身の写真などのように、目的に従って用意された人
物画像の特徴を利用して輪郭モデルの初期データを作成
する。
FIG. 2 shows a method of determining the positions of both end points of the contour model. Here, initial data of the contour model is created by utilizing the characteristics of the person image prepared according to the purpose, such as a photograph of the upper half of the body used for an ID card or the like.

【0037】図2(a)は輪郭抽出の対象となる人物画
像であり、人物画像用フレームメモリ101に記憶され
ている。人物画像は単一背景色、例えば、ブルーなどの
単一色の背景に、人物の上半身像が写っている形態であ
り、1フレームの人物画像は方形の所定フレームサイズ
のエリアから構成される。従って、当該フレームサイズ
に収まりの良い大きさで人物画像を撮影し、その人物画
像のデータを記憶させるようにするものとする。
FIG. 2A shows a human image which is the object of contour extraction and is stored in the human image frame memory 101. The person image has a form in which the upper half image of the person is shown on a background of a single background color, for example, a single color such as blue, and the one-frame person image is composed of a rectangular area having a predetermined frame size. Therefore, it is assumed that a person image is captured with a size that fits within the frame size and the data of the person image is stored.

【0038】人物画像用フレームメモリ101に輪郭抽
出対象の人物画像データを記憶させたならば、つぎに輪
郭自動抽出を開始させるが、この輪郭自動抽出にあたっ
てまずはじめに、当該人物画像のデータを用いて、この
データの画像の下端両袖の部分の座標位置を調べる。
If the person image data to be contour-extracted is stored in the person image frame memory 101, the contour automatic extraction is started next. In the contour automatic extraction, first, the data of the person image is used. , Check the coordinate positions of the lower sleeves of the image of this data.

【0039】これは接点位置抽出回路102により行
う。すなわち、接点位置抽出回路102は、まず、この
画像の背景色領域の特定点C1と人物像領域の特定点C
2の2ケ所の色をサンプリングする。背景色領域の特定
点C1と人物像領域の特定点C2は、人物画像が身分証
明書や免許証等に使用される上半身の顔写真像であるか
ら、この場合は背景部分と上半身像の領域が、ほぼ特定
された領域に納まる。そのため、背景色領域の特定点C
1は背景部分の、しかも、像が偏っても人物部分が位置
することのないと考えられる位置に設定し、人物像領域
の特定点C2は、人物部分が位置し、しかも、像が偏っ
ても背景部分が位置することのないと考えられる位置に
設定する。
This is performed by the contact point position extraction circuit 102. That is, the contact point extraction circuit 102 first determines the specific point C1 of the background color area and the specific point C of the person image area of this image.
Sampling the two colors of 2. The specific point C1 of the background color area and the specific point C2 of the person image area are the upper-half portrait images of the person image used for identification, license, etc. However, it fits in the almost specified area. Therefore, the specific point C in the background color area
1 is set in the background portion and at a position where the human portion is considered not to be located even if the image is biased, and the specific point C2 in the human image area is where the human portion is located and the image is biased. Is set to a position where the background part is considered not to be located.

【0040】特定点C1,C2の各位置の色のサンプリ
ングが終わると、つぎに接点位置抽出回路102は、背
景と人物像の境界位置を探す動作に入る。これは人物画
像用フレームメモリ101の最外周上の画素をその左右
辺位置の中間点A0,B0から、それぞれ下方へ走査し
てゆくことにより行う(図2(c)参照)。そして、最
も下の点(画面の最下縁)に達したならば、それぞれ画
面の最下辺上を内側へ向かって走査してゆく。
When the sampling of the color at each position of the specific points C1 and C2 is completed, the contact point position extraction circuit 102 then starts the operation of searching for the boundary position between the background and the human image. This is performed by scanning the pixels on the outermost periphery of the person image frame memory 101 downward from the intermediate points A0 and B0 at the left and right sides thereof (see FIG. 2C). Then, when the bottom point (the bottom edge of the screen) is reached, scanning is performed on the bottom side of the screen toward the inside.

【0041】上述の中間点A0,B0は画像の背景領域
に属していれば良い。ここでは画像の左右の辺の中点を
用いることにする。そして、上述の走査をしながら、そ
の時々の位置(点)での色を読出し、その色と特定点C
1,C2との色彩距離を計算する。そして、特定点C1
との色彩距離よりも特定点C2との色彩距離の方に近く
なったところで走査を終了する(図2(d)参照)。
The above-mentioned intermediate points A0 and B0 may belong to the background area of the image. Here, the midpoint of the left and right sides of the image is used. Then, while performing the above-described scanning, the color at each position (point) is read out, and the color and the specific point C are read.
Calculate the color distance from 1, C2. Then, the specific point C1
The scanning is terminated when the color distance from the specific point C2 is closer than the color distance from () (see FIG. 2D).

【0042】この結果、画面の左右の辺または下辺上
で、背景領域と人物領域が接する点A,B点が抽出でき
たことになる。なお、A,B点の抽出には微分オペレー
タによるエッジ検出などの手法を用いても良い。
As a result, the points A and B at which the background area and the person area are in contact with each other can be extracted on the left and right sides or the lower side of the screen. A method such as edge detection using a differential operator may be used to extract the points A and B.

【0043】また、図3に示すように、人物が画像の中
心からずれているような場合でも、左右の辺から走査し
てゆくことによって、同様に人物領域と背景領域が接す
る点を抽出することができる。
Further, as shown in FIG. 3, even when the person is displaced from the center of the image, the points where the person area and the background area are in contact are similarly extracted by scanning from the left and right sides. be able to.

【0044】このようにして、背景領域と人物領域が接
する点A,B点を抽出すると、接点位置抽出回路102
は当該A,B点の座標情報を出力し、輪郭モデル初期位
置設定回路103に与える。すると輪郭モデル初期位置
設定回路103は、接点位置抽出回路102が出力する
A,B点の座標情報を用いて輪郭モデルの設定処理に入
る。
In this way, when the points A and B where the background area and the person area contact each other are extracted, the contact point position extraction circuit 102
Outputs the coordinate information of the points A and B and supplies it to the contour model initial position setting circuit 103. Then, the contour model initial position setting circuit 103 starts the contour model setting process using the coordinate information of the points A and B output by the contact point position extraction circuit 102.

【0045】すなわち、輪郭モデル初期位置設定回路1
03は、接点位置抽出回路102が出力するA,B点の
座標情報を得ると、この座標情報の示す座標位置を起点
に、Y軸方向(像の頭部上方)に伸びる直線を想定し、
また、このY軸上の座標yを通るX軸に平行な直線とで
囲まれる方形の領域の境界について、図4(a)に示す
ように点pを置いてゆき、点列の枠を設定する。この点
列が輪郭モデルの初期位置となる。
That is, the contour model initial position setting circuit 1
When 03 obtains the coordinate information of the points A and B output by the contact point extraction circuit 102, a straight line extending in the Y-axis direction (above the head of the image) is assumed with the coordinate position indicated by the coordinate information as a starting point.
In addition, as shown in FIG. 4A, a point p is set on the boundary of a rectangular area surrounded by a straight line parallel to the X axis passing through the coordinate y on the Y axis, and a frame of a point sequence is set. To do. This sequence of points becomes the initial position of the contour model.

【0046】この点列pの点間隔d及び上限の位置y
は、予め与えておく。点間隔dは厳密に等間隔である必
要はないので、点列が折れ曲がる所などでは、適宜に点
間隔dを調整すれば良い。画像中の人物が中心からずれ
ているような場合でも、図4(b)に示すように、A,
B点の座標位置を起点に、像の頭部上方を囲む方形の領
域について点列を設定することで、偏りのない正常な画
像の場合と同様に初期位置を設定することができる。
The point interval d of this point sequence p and the upper limit position y
Is given in advance. The point intervals d do not have to be strictly equal intervals, so that the point intervals d may be adjusted appropriately at places where the point sequence is bent. Even if the person in the image is displaced from the center, as shown in FIG.
By setting the point sequence for the rectangular area surrounding the upper part of the head of the image with the coordinate position of the point B as the starting point, the initial position can be set as in the case of a normal image without bias.

【0047】また、背景色との色差を調べることによっ
て、画像中の人物の頭部頂上点(図5における点T)の
位置は容易に得られるので、上述した上限の位置yとし
て、この頭部頂上点TのY座標を用いるようにしても良
い。
The position of the top point of the person's head (point T in FIG. 5) in the image can be easily obtained by checking the color difference from the background color. The Y coordinate of the top point T may be used.

【0048】このようにして輪郭モデル初期位置設定回
路103により設定された点列の初期位置の情報は初期
での輪郭モデルの情報として点列位置メモリ104に記
憶される。
The information of the initial position of the point sequence set by the contour model initial position setting circuit 103 in this way is stored in the point sequence position memory 104 as the information of the initial contour model.

【0049】初期での輪郭モデルの情報がこの点列位置
メモリ104に記憶されると、輪郭モデル面積計算回路
105は、この輪郭モデルの情報を用いて、輪郭モデル
の面積計算を行う。
When the information of the initial contour model is stored in the point sequence position memory 104, the contour model area calculation circuit 105 calculates the area of the contour model using the information of the contour model.

【0050】この計算には種々の方法が考えられるが、
図8を用いてその一例について述べてみる。図8に示す
ように、n個の点列からなる多角形の各頂点の座標がそ
れぞれ(X1,Y1),(X2,Y2),…,(Xi,
Yi),(Xj,Yj),…,(Xn,Yn)で与えら
れるとすると、この多角形の面積Sは次式で求められ
る。
Although various methods can be considered for this calculation,
An example will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 8, the coordinates of the vertices of a polygon consisting of a sequence of n points are (X1, Y1), (X2, Y2), ..., (Xi,
Yi), (Xj, Yj), ..., (Xn, Yn), the area S of this polygon is calculated by the following equation.

【0051】[0051]

【数2】 但し、i≠nならj=i+1、i=nならj=1であ
る。
[Equation 2] However, if i ≠ n, j = i + 1, and if i = n, j = 1.

【0052】一方、輪郭モデルも上述したように、点列
Pからなる多角形であるから、点列位置メモリ104か
ら輪郭モデルを構成する各点の座標を読出し、上式に当
てはめることで、輪郭モデルの面積Sを随時求めること
ができる。
On the other hand, since the contour model is also a polygon consisting of the point sequence P as described above, the coordinates of each point constituting the contour model are read from the point sequence position memory 104 and are applied to the above formula to obtain the contour. The area S of the model can be obtained at any time.

【0053】初期時の輪郭モデルの囲む面積が求められ
ると、つぎに輪郭モデルの収束処理に入る。この処理は
収束計算装置106によって行われ、収束計算装置10
6は、まずはじめに、輪郭モデル面積計算回路105か
ら出力される面積データや、その他のデータを受け、輪
郭モデルの持つ総エネルギ値ETOTAL を計算し、輪郭モ
デルが移動すべき位置を計算する。前述したM.Kas
sと同様に、輪郭モデルを弧の長さsをパラメータとす
るベクトルv(s)で表わした場合、輪郭モデルの持つ
総エネルギ値ETOTAL は次式で与えられる。
When the area enclosed by the contour model at the initial stage is obtained, the process of converging the contour model is started next. This processing is performed by the convergence calculation device 106,
First, 6 receives the area data output from the contour model area calculation circuit 105 and other data, calculates the total energy value E TOTAL of the contour model, and calculates the position to which the contour model should move. The aforementioned M. Kas
Similar to s, when the contour model is represented by a vector v (s) having the arc length s as a parameter, the total energy value E TOTAL of the contour model is given by the following equation.

【0054】[0054]

【数3】 但し、Earea=k・S (kは定数、Sは輪郭モ
デルの面積) 上式において、Eintは輪郭モデルの曲り具合や、不
連続性に関わる内部エネルギ、Eimageは画像都の
間に働くエネルギ、Econは制約条件となる外部エネ
ルギをそれぞれ示している。また、Eareaは、輪郭
モデルの囲む面積に対応するエネルギである。
[Equation 3] However, Earea = k · S (k is a constant, S is the area of the contour model) In the above equation, Eint is the internal energy related to the curvature of the contour model and discontinuity, and Eimage is the energy that acts between the image areas, Econ represents each external energy that is a constraint condition. Earea is energy corresponding to the area surrounded by the contour model.

【0055】収束計算装置106は、これらのエネルギ
の総和であるETOTAL が小さくなるように輪郭モデルの
各点Pの位置を移動させる。
The convergence calculation device 106 moves the position of each point P of the contour model so that E TOTAL, which is the sum of these energies, becomes small.

【0056】画像との位置関係で発生するエネルギとし
ては、一般的には画像各部のエッジ成分の量などを用い
るが、本実施例では背景領域の平均的な色との色差が大
きい画素ほど、大きくなるエネルギを導入することによ
って、背景と人物とを分離することが出来る。
As the energy generated in the positional relationship with the image, the amount of the edge component of each part of the image is generally used. In the present embodiment, a pixel having a larger color difference from the average color of the background area is By introducing the increasing energy, the background and the person can be separated.

【0057】輪郭モデルの各点pの移動先位置を決定す
る方法を、n番目の点pnを例にして説明する。
A method for determining the destination position of each point p of the contour model will be described by taking the n-th point pn as an example.

【0058】図6はn番目の点pnの近傍の様子を示し
た図である。図において、中央の白丸で示した点がn番
目の点pnである。また、当該n番目の点pnから出て
いる2本の線分は、それぞれn−1番目の点pn-1 およ
びn+1番目の点pn+1 と、n番目の点pnとを結んで
いる。
FIG. 6 is a diagram showing a state near the nth point pn. In the figure, the point indicated by the white circle in the center is the n-th point pn. Further, the two line segments extending from the nth point pn connect the n-1th point pn-1 and the n + 1th point pn + 1 to the nth point pn, respectively.

【0059】まず、n番目の点pnを白丸で示した現在
の位置に置いた状態で、エネルギ値を計算する(図6
(a)参照)。次に、n番目の点pnを現在の位置の近
傍の黒丸で示した位置8ケ所に置いてみて、それぞれの
位置でのエネルギ値を計算する(図6(b)及び図6
(c)参照)。そして、輪郭モデルの持つエネルギの総
和を小さくするため、以上の9ケ所の位置のうち、最も
エネルギ値が小さくなった位置pn´を求めて、n番目
の点pnをそこへ移動する。
First, the energy value is calculated with the n-th point pn placed at the current position indicated by the white circle (FIG. 6).
(See (a)). Next, the nth point pn is placed at eight positions indicated by black circles near the current position, and the energy value at each position is calculated (FIGS. 6B and 6B).
(See (c)). Then, in order to reduce the total energy of the contour model, a position pn ′ having the smallest energy value is obtained from the above 9 positions, and the n-th point pn is moved to that position.

【0060】図4(a)に示した輪郭モデルの各点pに
ついて、このような移動を繰り返し行うと、各点は図7
(a)に示すような状態を経て図7(b)に示すよう
に、人物の輪郭上に収束する。収束計算装置106はこ
のような処理を行って初期の輪郭モデルを収束させ、人
物の輪郭上に収束された輪郭モデルを得る。
When such a movement is repeated for each point p of the contour model shown in FIG.
After the state shown in FIG. 7A, the image converges on the contour of the person as shown in FIG. 7B. The convergence calculation device 106 performs such processing to converge the initial contour model, and obtains the contour model converged on the contour of the person.

【0061】そして、この収束した輪郭モデルの各点の
座標情報から、画像における輪郭を抽出することができ
るようになる。
Then, the contour in the image can be extracted from the coordinate information of each point of the converged contour model.

【0062】以上、述べたように、本実施例の装置によ
れば、予め、所定構図に調整してある輪郭抽出対象画像
から、その背景と輪郭抽出対象物の境界点を当該輪郭抽
出対象画像の周縁を走査することにより求め、この境界
点をもとに、輪郭抽出対象物を囲む領域を求めて、その
境界をプロットすることにより初期の輪郭モデルを得る
ので、輪郭モデルの初期設定を自動化できる。
As described above, according to the apparatus of the present embodiment, from the contour extraction target image adjusted in advance to a predetermined composition, the boundary points of the background and the contour extraction target are determined from the contour extraction target image. The contour model is obtained by scanning the edge of the contour, and based on this boundary point, the area surrounding the contour extraction target is determined, and the initial contour model is obtained by plotting the boundary. it can.

【0063】また、輪郭モデルが囲む面積を小さくする
方向に収束処理することによって、人物部分から離れた
位置にある輪郭モデルの点列も容易に人物の輪郭位置ま
で収束できるので、輪郭モデルの初期位置として設定可
能な適正範囲が大きくなる。そのため、輪郭モデルの初
期位置を自動的に設定することが一層容易になる。
Further, by performing the convergence processing in the direction of reducing the area enclosed by the contour model, the point sequence of the contour model located at a position distant from the human part can be easily converged to the human contour position. The appropriate range that can be set as the position becomes large. Therefore, it becomes easier to automatically set the initial position of the contour model.

【0064】さらに、一般的にIDカードなどに使用す
る上半身の写真を考えた場合、写真上の下部で人物と背
景の部分の境界点となる左右辺または下辺上の2点が、
人物部分が存在する範囲の左右の限界である。従って、
この2点の座標を捉えることにより、輪郭モデルの初期
位置としてふさわしい範囲を限定できるので、輪郭モデ
ルの初期位置が実際の輪郭から離れ過ぎてしまうことが
なく、輪郭モデルの収束にかかる時間を短縮することが
できる。つまり、本装置は輪郭抽出する対象の画像の特
徴を最大限、取り入れて輪郭モデルの初期設定に使用す
ることにより、人によるトレース作業が不必要で、人物
画像の輪郭の自動抽出が行える装置となる。
Further, when considering a photograph of the upper body which is generally used for an ID card or the like, two points on the left and right sides or the lower side, which are the boundary points between the person and the background in the lower part of the photograph, are
It is the left and right limits of the range in which the person portion exists. Therefore,
By capturing the coordinates of these two points, the range suitable as the initial position of the contour model can be limited, so that the initial position of the contour model will not be too far from the actual contour, and the time required for convergence of the contour model can be shortened. can do. In other words, this device is a device that can automatically extract the contours of a human image without the need for human tracing work by incorporating the features of the image to be contour-extracted to the maximum and using it for initial setting of the contour model. Become.

【0065】なお、本発明は上述した実施例に限定する
ことなく、その要旨を変更しない範囲内で適宜変形して
実施し得るものであり、例えば、図6における説明にお
いて、移動先の候補となる近傍は黒丸で示した8ケ所に
限られるものではなく、もっと広い範囲や狭い範囲とし
ても良い。
The present invention is not limited to the above-mentioned embodiment, and can be carried out by appropriately modifying it within the scope of not changing the gist thereof. For example, in the explanation in FIG. The neighboring areas are not limited to the eight areas indicated by black circles, and may be wider or narrower.

【0066】さらにまた、本発明は人物の輪郭抽出のみ
ではなく、背景領域と、対象物の画像の領域がほぼ定ま
った画像の輪郭抽出に使用することができる。そして、
画像は写真や絵など、輪郭のある対象像であれば当然、
輪郭抽出できるものである。また、輪郭モデル初期位置
設定装置による輪郭モデルの形状は、実施例の場合、矩
形としたが、これをアーチ型や山形に設定する等しても
良い。
Furthermore, the present invention can be used not only for the contour extraction of a person, but also for the contour extraction of an image in which a background region and an image region of an object are almost fixed. And
Of course, if the image is a target image with contours such as photographs and drawings,
The contour can be extracted. Further, although the shape of the contour model by the contour model initial position setting device is a rectangle in the embodiment, it may be set to an arch shape or a mountain shape.

【0067】[0067]

【発明の効果】以上、詳述したように本発明によれば、
輪郭モデルの初期設定を自動化できると共に、初期設定
の輪郭モデルを短時間で確実に収束させて輪郭抽出を行
うことができるようにした画像輪郭抽出装置を提供でき
る。
As described above in detail, according to the present invention,
It is possible to provide an image contour extraction device capable of automating the initial setting of a contour model and surely converging the default contour model in a short time to perform contour extraction.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の実施例の全体構成を示すブロック図。FIG. 1 is a block diagram showing the overall configuration of an embodiment of the present invention.

【図2】本発明の作用を説明するための図であって、輪
郭モデルの両端点の位置を決定する方法を説明するため
の図。
FIG. 2 is a diagram for explaining the operation of the present invention and is a diagram for explaining a method of determining the positions of both end points of the contour model.

【図3】本発明の作用を説明するための図であって、像
が偏っている場合における輪郭モデルの両端点の位置を
決定法を説明するための図。
FIG. 3 is a diagram for explaining the operation of the present invention and is a diagram for explaining a method of determining the positions of both end points of the contour model when the image is biased.

【図4】本発明の作用を説明するための図であって、初
期時の輪郭モデルの設定例を示す図。
FIG. 4 is a diagram for explaining the operation of the present invention, showing an example of setting an initial contour model.

【図5】本発明の作用を説明するための図であって、初
期時の輪郭モデルの別の設定例を示す図。
FIG. 5 is a diagram for explaining the operation of the present invention and is a diagram showing another setting example of the contour model at the initial stage.

【図6】本発明の作用を説明するための図であって、収
束計算により点列の移動位置を求める過程を説明するた
めの図。
FIG. 6 is a diagram for explaining the operation of the present invention and is a diagram for explaining a process of obtaining a moving position of a point sequence by convergence calculation.

【図7】本発明の作用を説明するための図であって、輪
郭モデルが収束される様子を示す図。
FIG. 7 is a diagram for explaining the operation of the present invention, showing how the contour model is converged.

【図8】輪郭モデルの面積計算方法の一例を説明するた
めの図。
FIG. 8 is a diagram for explaining an example of an area calculation method of a contour model.

【図9】輪郭抽出したい対象物と、初期時の輪郭モデル
を手動プロットにより設定する様子を説明するための
図。
FIG. 9 is a diagram for explaining a state in which an object to be contour-extracted and a contour model at an initial stage are set by manual plotting.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

101…人物画像用フレームメモリ 102…接点位置抽出回路 103…輪郭モデル初期位置設定回路 104…点列位置メモリ 105…輪郭モデル面積計算回路 106…収束計算装置 101 ... Frame memory for person image 102 ... Contact position extraction circuit 103 ... Contour model initial position setting circuit 104 ... Point sequence position memory 105 ... Contour model area calculation circuit 106 ... Convergence calculation device

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 輪郭を抽出する対象である所定構図の画
像を記憶する画像記憶手段と、 上記画像の周縁を走査してその画像の輪郭抽出対象と背
景とが接する2点の座標を求める接点抽出手段と、 この接点抽出手段にて求めた上記2点の座標位置を端点
として所定の範囲を囲む線上に沿う形状の初期輪郭モデ
ルを求める初期輪郭モデル取得手段と、 輪郭モデルを表す点列の位置を記憶する輪郭モデル記憶
手段と、 得られた輪郭モデルについて輪郭抽出対象の輪郭に収束
させるべく、その点列の移動位置を求め、移動させる収
束演算手段と、を具備することを特徴とする画像輪郭抽
出装置。
1. An image storage means for storing an image of a predetermined composition which is a target of contour extraction, and a contact point for scanning the peripheral edge of the image to obtain the coordinates of two points where the contour extraction target of the image and the background are in contact with each other. Extraction means, initial contour model acquisition means for obtaining an initial contour model having a shape along a line surrounding a predetermined range with the coordinate positions of the two points obtained by the contact extraction means as endpoints, and a series of points representing the contour model. It is characterized by further comprising: a contour model storage means for storing a position; and a convergence calculation means for obtaining and moving the moving position of the point sequence so that the obtained contour model converges on the contour of the contour extraction target. Image contour extraction device.
JP5049705A 1993-03-10 1993-03-10 Picture outline extracting device Withdrawn JPH06259554A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP5049705A JPH06259554A (en) 1993-03-10 1993-03-10 Picture outline extracting device

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP5049705A JPH06259554A (en) 1993-03-10 1993-03-10 Picture outline extracting device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH06259554A true JPH06259554A (en) 1994-09-16

Family

ID=12838611

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP5049705A Withdrawn JPH06259554A (en) 1993-03-10 1993-03-10 Picture outline extracting device

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH06259554A (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100813168B1 (en) * 2006-06-08 2008-03-17 삼성전자주식회사 Method for extracting object in digital image with shape prior and system for executing the method
US9264620B2 (en) 2008-10-31 2016-02-16 Samsung Electronics Co., Ltd. Image photography apparatus and method for proposing composition based person

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100813168B1 (en) * 2006-06-08 2008-03-17 삼성전자주식회사 Method for extracting object in digital image with shape prior and system for executing the method
US9264620B2 (en) 2008-10-31 2016-02-16 Samsung Electronics Co., Ltd. Image photography apparatus and method for proposing composition based person

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US6714689B1 (en) Image synthesizing method
JP2591984B2 (en) Pattern recognition device
JPH02277183A (en) Line extracting method
JP5541679B2 (en) Image processing apparatus and method, and program
KR20050063991A (en) Image matching method and apparatus using image pyramid
JPH06259554A (en) Picture outline extracting device
JP2000293627A (en) Device and method for inputting image and storage medium
JPH10269365A (en) Characteristic extracting method, and object recognition device using the method
JP2776746B2 (en) Image processing method for correcting distorted images and apparatus for performing the same
JP2002133424A (en) Detecting method of inclination angle and boundary of document
JPH06282652A (en) Picture contour extraction device
EP0316005A2 (en) Figure encoder
US20020159654A1 (en) Method for processing an image of a concrete construction
JPH04255080A (en) Image input device
JP2002230564A (en) Contour extraction device and method and contour extraction program
JP3297964B2 (en) Image processing method and apparatus
JPH07113612A (en) Component position recognition system
JPH0554151B2 (en)
JP3426005B2 (en) Line figure input device
JPH08194825A (en) Outline information extracting device
JPH06259531A (en) Method for correcting inclination of dot pattern
JP2805352B2 (en) Picture cutting device
JP3536589B2 (en) High-speed Huff converter
JPH08161486A (en) Recognition processing method for orthogonal polygonal graphic
JPH09161043A (en) Document picture input device

Legal Events

Date Code Title Description
A300 Withdrawal of application because of no request for examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300

Effective date: 20000530