JPH06261210A

JPH06261210A - しきい値決定方法

Info

Publication number: JPH06261210A
Application number: JP5070869A
Authority: JP
Inventors: Koichi Sasagawa; 耕一笹川; Hideto Fujiwara; 秀人藤原; Shinichi Kuroda; 伸一黒田
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1993-03-05
Filing date: 1993-03-05
Publication date: 1994-09-16

Abstract

(57)【要約】【目的】どのような応用例においても常に良好な２値
画像をもたらすしきい値を提供する。【構成】しきい値を変えながら濃淡画像を２値化し、
この２値画像の各画素に対して、その近傍領域、例えば
画素ｂ０〜ｂ８の特徴量を抽出する。この特徴量を種類
別、例えば孤立点，境界点，内部点別に累積して特徴ヒ
ストグラムを得る。この特徴ヒストグラムは基準特徴ヒ
ストグラムとして記憶しておく。そして次に累積して得
られた特徴ヒストグラムを検査特徴ヒストグラムとし、
この検査特徴ヒストグラムと上記基準特徴ヒストグラム
とを比較し、両者の一致度を判定する。この判定により
最適なしきい値を選択する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、ＦＡ（ファクトリー
・オートメーション）用のビジョンセンサ等に適用され
る画像処理技術に関連し、濃淡画像を２値化するときの
最適なしきい値決定方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種のしきい値決定に関して
は、画像の各点の濃度の出現頻度の分布を表す濃度ヒス
トグラムに基づく方法が一般的であった。例えば、参考
文献「画像処理ハンドブック編集委員会編の画像処理ハ
ンドブック、ｐ．２７７」に示されているように、濃度
ヒストグラムの谷部の位置にしきい値を決定するモード
法や、濃度ヒストグラムを２つのクラスに分けたときに
各クラス内の濃度の分散の和が最小となるようにしきい
値を決定する判別分析法などがある。

【０００３】このような濃度ヒストグラムに基づく方法
以外に、しきい値を変えながら２値化したときの各２値
画像から計測した特徴量をもとに、２値化結果の良否を
表す評価関数を算出した後、しきい値に対する評価関数
の変化状態から判断して、最適なしきい値を決定する方
法がある。例えば参考文献「電子情報通信学会論文誌、
Ｖｏｌ．Ｊ７０−Ｄ，Ｎｏ．１，ｐｐ．１６４−１７
３」の、谷口倫一郎他、「２値画像の複雑さと多値画像
のしきい値処理に関する考察」に示されているように、
各２値画像から連結成分数、境界線の長さ、ＤＦ表現に
おける繁雑度のいずれかを計測し、これを２値画像の複
雑さの評価関数として用い、その極小点から最適なしき
い値を決定する方法などが提案されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記の各方法におい
て、モード法は濃度ヒストグラムに多数個の起伏が現れ
たり、あるいは起伏が全く現れなかった場合には谷部の
特定が困難となり、しきい値の決定が容易でない。また
判別分析法は濃度ヒストグラムを２つのクラスに分ける
ようにしきい値を決定するため、この方法により決定さ
れたしきい値は濃度ヒストグラムの分離にはうまく働い
ても、常に良好な２値画像をもたらすとは限らない。さ
らに複雑さの評価関数を用いる方法は、理想的には常に
良好な２値画像をもたらすはずであるが、実際には評価
関数が滑らかな曲線として得られるとは限らず、極小点
が複数個現れるなどして、しきい値の決定が困難になる
場合がある。

【０００５】以上のように、しきい値の自動決定法には
それぞれ得失があり、どのような応用例においても万能
な方法は存在せず、必ずしも良好な２値画像が得られな
いという問題点があった。

【０００６】この発明は従来のしきい値の自動決定法の
問題点を解決するためになされたものであり、個々の応
用例に対して、常に良好な２値画像をもたらすしきい値
を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】第１の発明は、濃淡画像
を２値化する際のしきい値Ｔの決定に関して、しきい値
Ｔを変えながら濃淡画像を２値化する２値化処理部１１
０と、上記２値化処理部１１０で得られた２値画像の各
画素に対してその近傍領域（画素ｂ０〜ｂ８）ごとの特
徴量を抽出する局所特徴抽出部１２０と、上記局所特徴
抽出部１２０から出力される特徴量を種類（孤立点，境
界点，内部点）別に累積する特徴ヒストグラム計数部１
３０と、上記特徴ヒストグラム計数部１３０で得られた
特徴ヒストグラムを基準特徴ヒストグラム（Ｈａ
（ｋ））としてあらかじめ記憶しておく特徴ヒストグラ
ム記憶部１４０と、上記特徴ヒストグラム計数部１３０
の出力（検査特徴ヒストグラムＨｂ（ｋ））と上記特徴
ヒストグラム記憶部１４０の出力（基準特徴ヒストグラ
ムＨａ（ｋ））とを比較し、両者の特徴ヒストグラムの
一致度を判定することにより最適なしきい値Ｔを選択す
る比較判定部１５０を備えたものである。

【０００８】第２の発明は、上記特徴ヒストグラム記憶
部１４０にあらかじめ記憶する（基準特徴ヒストグラム
Ｈａ（ｋ））を複数枚の濃淡画像の平均を求めることに
より生成するものである。

【０００９】第３の発明は、局所特徴抽出部１２０で抽
出する特徴量として、しきい値Ｔを変えながら濃淡画像
を２値化したときの２値画像の各画素に対して、その近
傍領域（画素ｂ０〜ｂ８）における「０」または「１」
の値の２種類の情報で表わされる２値化のパターンを３
種類（孤立点，境界点，内部点）にコード化したものを
用いるものである。

【００１０】第４の発明は、局所特徴抽出部１２０で抽
出する特徴量として、しきい値Ｔを変えながら濃淡画像
を２値化したときの２値画像の各画素で「１」の値にな
った画素に対して、その中心画素（画素ｂ８）近傍の画
素（画素ｂ０〜ｂ８）で「１」の値になった画素の数に
より９種類にコード化したものを用いるものである。

【００１１】

【作用】第１の発明においては、濃淡画像が２値化され
る際のしきい値Ｔ決定に関して、２値化処理部１１０に
おいて、しきい値Ｔが変えられながら濃淡画像が２値化
される。上記２値化処理部１１０で得られた２値画像の
各画素に対してその近傍領域（画素ｂ０〜ｂ８）ごとの
特徴量が局所特徴抽出部１２０において抽出され、上記
局所特徴抽出部１２０から出力される特徴量が種類（孤
立点，境界点，内部点）別に特徴ヒストグラム計数部１
３０において累積される。この特徴ヒストグラム計数部
１３０の出力（検査特徴ヒストグラムＨｂ（ｋ））と特
徴ヒストグラム記憶部１４０の出力（基準特徴ヒストグ
ラムＨａ（ｋ））とが比較され、両者の特徴ヒストグラ
ムの一致度が判定されることにより最適なしきい値Ｔが
比較判定部１５０において選択される。

【００１２】第２の発明においては、上記特徴ヒストグ
ラム記憶部１４０にあらかじめ記憶される基準特徴ヒス
トグラムＨａ（ｋ）は複数枚の濃淡画像の平均を求める
ことにより生成される。

【００１３】第３の発明においては、局所特徴抽出部１
２０で抽出される特徴量として、しきい値Ｔが変えられ
ながら濃淡画像が２値化されたときの２値画像の各画素
に対して、その近傍領域（画素ｂ０〜ｂ８）における
「０」または「１」の値の２種類の情報で表わされる２
値化のパターンが３種類（孤立点，境界点，内部点）に
コード化されたものが用いられる。

【００１４】第４の発明においては、局所特徴抽出部１
２０で抽出される特徴量として、しきい値Ｔが変えられ
ながら濃淡画像が２値化されたときの２値画像の各画素
で「１」の値になった画素に対して、その中心画素（画
素ｂ８）近傍の画素（画素ｂ０〜ｂ８）で「１」の値に
なった画素の数により９種類にコード化されたものが用
いられる。

【００１５】

【実施例】実施例１（請求項１，３対応）．以下、この
発明の一実施例を図について説明する。図１は一実施例
の構成を示すブロック図であり、図において、濃淡画像
を２値化する際のしきい値Ｔ決定に関して、１１０はし
きい値Ｔを変えながら濃淡画像を２値化する２値化処理
部、１２０は上記２値化処理部１１０で得られた２値画
像の各画素に対してその近傍領域としての画素ｂ０〜ｂ
８ごとの特徴量を抽出する局所特徴抽出部、１３０は上
記局所特徴抽出部１２０から出力される特徴量を種類別
に累積する特徴ヒストグラム計数部、１４０は上記特徴
ヒストグラム計数部１３０で得られた特徴ヒストグラム
を基準特徴ヒストグラムＨａ（ｋ）としてあらかじめ記
憶しておく特徴ヒストグラム記憶部、１５０は上記特徴
ヒストグラム計数部１３０の出力としての検査特徴ヒス
トグラムＨｂ（ｋ）と上記特徴ヒストグラム記憶部１４
０の出力としての基準特徴ヒストグラムＨａ（ｋ）とを
比較し、両者の特徴ヒストグラムの一致度を判定するこ
とにより最適なしきい値Ｔを選択する比較判定部であ
る。

【００１６】なお、上記２値画像の各画素とは、図２に
示すように画像１００内の注目する１つの点を言う。全
画面を処理するときは画像中の全ての点が注目する各点
（各画素）となる。近傍領域１０１とは注目している点
を中心とした領域を言い、例えば後述する３×３の近傍
領域と言ったときは、通常、中心点の画素ｂ８も含めた
ｂ０〜ｂ８の９個の画素をさす。

【００１７】次に、動作について説明する。例えば、ベ
ルトコンベア上に運ばれてきた部品をロボットがつかむ
等の事例において、その部品の姿勢（重心位置、回転
角）を知るための前処理として、ベルトコンベアの上部
に固定された撮像カメラ等から入力されるアナログ信号
をＡＤ変換したディジタル画像（濃淡画像）を２値化す
る場合を考える。

【００１８】図３に基準となる特徴ヒストグラム（基準
特徴ヒストグラムと呼ぶ）を作成するときの処理の流れ
を表すフローチャートを示す。２値化処理部１１０で
は、ある部品を撮像して得られる濃淡画像をしきい値Ｔ
で２値化し（ステップ２１０）、このしきい値Ｔに対す
る２値画像を人が見てその良否を判断する（ステップ２
１１）。もし良好な結果が得られていなければ、順次し
きい値Ｔを手動で上げていく（ステップ２１２）。そし
て良好な２値画像が得られるところでしきい値Ｔを手動
で固定し、次のステップ２２０に進む。局所特徴抽出部
１２０では、上記２値化処理部１１０で得られた２値画
像の各画素に対して、その近傍領域（画素ｂ０〜ｂ８）
ごとの特徴量を抽出する（ステップ２２０）。

【００１９】（請求項３対応）．局所特徴抽出部１２０
で抽出する特徴量としては、例えば図６に示すような、
画素ｂ８を中心とした３×３の近傍領域としての画素ｂ
０〜ｂ８の０または１の値の２種類の情報で表わされる
２値化パターン（濃いレベルの画素を「１」、淡いレベ
ルの画素を「０」の値で表す）を、孤立点，境界点，内
部点の３種類にコード化したものを用いることができ
る。ここに、孤立点，境界点，内部点とは、図７に示す
ような３×３の２値画像のパターンのことである。特徴
ヒストグラム計数部１３０では、上記局所特徴抽出部１
２０から出力される特徴量を種類別に累積し、特徴ヒス
トグラムを作成する（ステップ２３０）。例えば図６に
示すように、孤立点，境界点，内部点のそれぞれにコー
ド番号０，１，２という３つのコード番号を割り当てた
場合、これら３種類のコード番号に対する特徴ヒストグ
ラムが作成されることになる。特徴ヒストグラム記憶部
１４０では、特徴ヒストグラム計数部１３０で作成され
た特徴ヒストグラムが、基準特徴ヒストグラムとして記
憶される（ステップ２４０）。このように、局所特徴抽
出部１２０で抽出する特徴量として、しきい値Ｔを変え
ながら濃淡画像を２値化したときの２値画像の各画素に
対して、その近傍領域としての画素ｂ０〜ｂ８における
「０」または「１」の値の２種類の情報で表わされる２
値化のパターンを３種類（孤立点，境界点，内部点）に
コード化したものを用いる。

【００２０】図４に実際の濃淡画像に対して最適なしき
い値Ｔを決定するときの処理の流れを表すフローチャー
トを示す。２値化処理部１１０で、基準を作成したのと
同じ部品を撮像して得られる濃淡画像をしきい値Ｔで２
値化し（ステップ２１０）、局所特徴抽出部１２０で、
上記２値化処理部１１０で得られた２値画像の各画素に
対して、その近傍領域（画素ｂ０〜ｂ８）ごとの特徴量
を抽出する（ステップ２２０）。特徴ヒストグラム計数
部１３０で、上記局所特徴抽出部１２０から出力される
特徴量を種類別に累積し、特徴ヒストグラムを作成する
（ステップ２３０）。比較判定部１５０では、上記特徴
ヒストグラム計数部１３０から出力される特徴ヒストグ
ラム（検査特徴ヒストグラムと呼ぶ）と、上記特徴ヒス
トグラム記憶部１４０にあらかじめ記憶されている基準
特徴ヒストグラムを比較し、その一致度を調べる（ステ
ップ２５０）。

【００２１】いる基準特徴ヒストグラムＨａ（ｋ）（ｋ
＝０，・・・，ｎ−１）、検査特徴ヒストグラムをＨｂ
（ｋ）（ｋ＝０，・・・，ｎ−１）で表す。ここにｎは
特徴量の種類で、この実施例の場合はｎ＝３である。両
者の特徴ヒストグラムの一致度を、例えば差の２乗の総
和で評価すると、一致度Ｃは、次式（１）に示すよう
に、

【００２２】

【数１】

【００２３】で表されて、このＣが小さいほど一致度が
良いことになる。そこで一致度Ｃと所定の値εとの大小
関係により、次式（２）に示すように、

【００２４】

【数２】

【００２５】ならば、両者の特徴ヒストグラムは一致と
判断し、次式（３）に示すように、

【００２６】

【数３】

【００２７】ならば、両者の特徴ヒストグラムは不一致
と判断する。

【００２８】もし両者の特徴ヒストグラムが不一致と判
断されれば、しきい値Ｔを上げて（ステップ２１２）、
ステップ２１０に戻って同じ処理を繰り返す。そして両
者の特徴ヒストグラムが一致と判断されたところでしき
い値Ｔを固定し、これを最適なしきい値Ｔとして決定す
る（ステップ２５１）。

【００２９】実施例２（請求項４対応）．なお上記実施
例１では、特徴量として、３×３の近傍領域の０または
１のパターンを、孤立点，境界点，内部点の３種類にコ
ード化したものを用いる場合について説明したが、実施
例２として図８に示すように、領域ｂ８近傍の画素ｂ０
〜ｂ８で「１」の値になった数（隣接数と呼ぶ）を隣接
数０から隣接数８までの９種類にコード化したものを特
徴量として用いることができる。図９に０から８までの
隣接数をもつ３×３の２値画像のパターンの例を示す。
このように、局所特徴抽出部１２０で抽出する特徴量と
して、しきい値Ｔを変えながら濃淡画像を２値化したと
きの２値画像の各画素で「１」の値になった画素に対し
て、その中心画素ｂ８近傍の画素ｂ０〜ｂ８で「１」の
値になった画素の数により９種類にコード化したものを
用いる。

【００３０】また特徴量としては、以上で述べたもの以
外でも、回転に対して不変な特徴量であれば、同様な効
果を奏することはいうまでもない。

【００３１】実施例３（請求項２対応）．ところで、上
記実施例１では、ある部品を１回だけ提示することによ
って基準特徴ヒストグラムＨａ（ｋ）を作成する場合に
ついて説明したが、実施例３として、その部品を複数回
にわたって（例えば回転させながら）提示し、それらか
ら得られる特徴ヒストグラムを平均化し、これを基準特
徴ヒストグラムＨａ（ｋ）として用いることもできる。
図５に基準となる特徴ヒストグラム（基準特徴ヒストグ
ラムと呼ぶ）を作成するときの処理の流れを表すフロー
チャートを示す。２値化処理部１１０では、まずある部
品を撮像して得られる濃淡画像をしきい値Ｔで２値化し
（ステップ２１０）、このしきい値Ｔに対する２値画像
を人が見てその良否を手動で判断する（ステップ２１
１）。もし良好な結果が得られていなければ、順次しき
い値Ｔを手動で上げていく（ステップ２１２）。そして
良好な２値画像が得られるところでしきい値Ｔを固定
し、次のステップ２２０に進む。局所特徴抽出部１２０
では、上記２値化処理部１１０で得られた２値画像の各
画素に対して、その近傍領域としての画素ｂ０〜ｂ８ご
との特徴量を抽出する（ステップ２２０）。特徴ヒスト
グラム計数部１３０では、上記局所特徴抽出部１２０か
ら出力される特徴量を種類別に累積し、特徴ヒストグラ
ムを作成する（ステップ２３０）。特徴ヒストグラム記
憶部１４０では、特徴ヒストグラム計数部１３０で作成
された特徴ヒストグラムが、一時記憶される（ステップ
２４１）。所定の回数だけ部品が提示されたかどうか判
断し（ステップ２４２）、所定の回数の提示が終了して
いなければ、ステップ２１０に戻って上記の処理を繰り
返す。そして所定の回数の提示が終了すれば、複数枚の
特徴ヒストグラムを平均化し（ステップ２４３）、これ
を基準特徴ヒストグラムとして記憶する（ステップ２４
０）。

【００３２】いま同じ部品をｍ回、提示するとし、ｉ回
目（ｉ＝０，・・・，ｍ−１）の提示で得られた特徴ヒ
ストグラムをｈｉ（ｋ）（ｋ＝０，・・・，ｎ−１）と
する。このとき、ｍ枚の濃淡画像から得られた特徴ヒス
トグラムを平均化したもの、例えば、次式（４）に示す
ように、

【００３３】

【数４】

【００３４】を基準特徴ヒストグラムとして記憶する。
このように、特徴ヒストグラム記憶部１４０にあらかじ
め記憶する基準特徴ヒストグラムＨａ（ｋ）を複数枚の
濃淡画像の平均を求めることにより生成する。

【００３５】

【発明の効果】以上のように、第１の発明によれば、特
徴ヒストグラム記憶部において、ある応用例における最
適な２値画像の特徴を基準特徴ヒストグラムとして記憶
し、比較判定部において、特徴ヒストグラム計数部から
出力される検査特徴ヒストグラムと、前記特徴ヒストグ
ラム記憶部にあらかじめ記憶しておいた基準特徴ヒスト
グラムとを比較し、両者の特徴ヒストグラムの一致度を
判定することにより、最適なしきい値を選択するように
構成したので、常に良好な２値画像をもたらすしきい値
が得られ、従来のしきい値の自動決定法ではうまく２値
化できないような濃淡画像に対しても、人が画像を見な
がら２値化したときのような良好な２値画像が得られる
という効果がある。

【００３６】また、第２の発明によれば、複数枚の濃淡
画像を提示し、それぞれの特徴ヒストグラムを平均化す
ることによって基準特徴ヒストグラムを作成すれば、画
像のディジタル化による影響を低減でき、常に良好な２
値画像が得られるという効果がある。

【００３７】また、第３の発明によれば、局所特徴抽出
部で抽出する特徴量として、しきい値を変えながら濃淡
画像を２値化したときの２値画像の各画素に対して、そ
の近傍領域における「０」または「１」の値の２種類の
情報で表わされる２値化のパターンをコード化したもの
を用いるようにしたので、しきい値の変化に応じた特徴
量を精度良く得ることができ、これにより最適なしきい
値が得られ、したがって常に良好な２値画像を得るのに
役立つ効果がある。

【００３８】また、第４の発明によれば、局所特徴抽出
部で抽出する特徴量として、しきい値を変えながら濃淡
画像を２値化したときの２値画像の各画素で「１」の値
になった画素に対して、その中心画素近傍の画素で
「１」の値になった画素の数によりコード化したものを
用いるようにしたので、しきい値の変化に応じた特徴量
を更に精度良く得ることができ、これにより最適なしき
い値が得られ、したがって常に良好な２値画像を得るの
に役立つ効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施例１によるしきい値決定方法の
構成を示す全体構成図である。

【図２】本実施例における各画素と近傍領域との関係の
説明図である。

【図３】この発明の実施例１における基準特徴ヒストグ
ラム作成時の処理を示すフローチャートである。

【図４】この発明の実施例１における実行時の処理を示
すフローチャートである。

【図５】この発明の実施例３における基準特徴ヒストグ
ラム作成時の処理を示すフローチャートである。

【図６】この発明の実施例１における特徴量を示す説明
図である。

【図７】この発明の実施例１における特徴量を示す説明
図である。

【図８】この発明の実施例２における特徴量を示す説明
図である。

【図９】この発明の実施例２における特徴量を示す説明
図である。

【符号の説明】

１１０２値化処理部１２０局所特徴抽出部１３０特徴ヒストグラム計数部１４０特徴ヒストグラム記憶部１５０比較判定部Ｔしきい値Ｈａ（ｋ）基準特徴ヒストグラムＨｂ（ｋ）検査特徴ヒストグラムｂ０〜ｂ８画素１００画像１０１近傍領域１０２中心の画素

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成５年５月３１日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】請求項３

【補正方法】変更

【補正内容】

【手続補正２】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０００９

【補正方法】変更

【補正内容】

【０００９】第３の発明は、局所特徴抽出部１２０で抽
出する特徴量として、しきい値Ｔを変えながら濃淡画像
を２値化したときの２値画像の各画素に対して、その近
傍領域（画素ｂ０〜ｂ８）における「０」または「１」
の値の２種類の情報で表わされる２値パターンを３種類
（孤立点，境界点，内部点）にコード化したものを用い
るものである。

【手続補正３】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００１３

【補正方法】変更

【補正内容】

【００１３】第３の発明においては、局所特徴抽出部１
２０で抽出される特徴量として、しきい値Ｔが変えられ
ながら濃淡画像が２値化されたときの２値画像の各画素
に対して、その近傍領域（画素ｂ０〜ｂ８）における
「０」または「１」の値の２種類の情報で表わされる２
値パターンが３種類（孤立点，境界点，内部点）にコー
ド化されたものが用いられる。

【手続補正４】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００１９

【補正方法】変更

【補正内容】

【００１９】（請求項３対応）．局所特徴抽出部１２０
で抽出する特徴量としては、例えば図６に示すような、
画素ｂ８を中心とした３×３の近傍領域としての画素ｂ
０〜ｂ８の０または１の値の２種類の情報で表わされる
２値パターン（濃いレベルの画素を「１」、淡いレベル
の画素を「０」の値で表す）を、孤立点，境界点，内部
点の３種類にコード化したものを用いることができる。
ここに、孤立点，境界点，内部点とは、図７に示すよう
な３×３の２値画像のパターンのことである。特徴ヒス
トグラム計数部１３０では、上記局所特徴抽出部１２０
から出力される特徴量を種類別に累積し、特徴ヒストグ
ラムを作成する（ステップ２３０）。例えば図６に示す
ように、孤立点，境界点，内部点のそれぞれにコード番
号０，１，２という３つのコード番号を割り当てた場
合、これら３種類のコード番号に対する特徴ヒストグラ
ムが作成されることになる。特徴ヒストグラム記憶部１
４０では、特徴ヒストグラム計数部１３０で作成された
特徴ヒストグラムが、基準特徴ヒストグラムとして記憶
される（ステップ２４０）。このように、局所特徴抽出
部１２０で抽出する特徴量として、しきい値Ｔを変えな
がら濃淡画像を２値化したときの２値画像の各画素に対
して、その近傍領域としての画素ｂ０〜ｂ８における
「０」または「１」の値の２種類の情報で表わされる２
値パターンを３種類（孤立点，境界点，内部点）にコー
ド化したものを用いる。

【手続補正５】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００３７

【補正方法】変更

【補正内容】

【００３７】また、第３の発明によれば、局所特徴抽出
部で抽出する特徴量として、しきい値を変えながら濃淡
画像を２値化したときの２値画像の各画素に対して、そ
の近傍領域における「０」または「１」の値の２種類の
情報で表わされる２値パターンをコード化したものを用
いるようにしたので、しきい値の変化に応じた特徴量を
精度良く得ることができ、これにより最適なしきい値が
得られ、したがって常に良好な２値画像を得るのに役立
つ効果がある。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】濃淡画像を２値化する際のしきい値の決
定に関して、しきい値を変えながら濃淡画像を２値化す
る２値化処理部と、上記２値化処理部で得られた２値画
像の各画素に対してその近傍領域ごとの特徴量を抽出す
る局所特徴抽出部と、上記局所特徴抽出部から出力され
る特徴量を種類別に累積する特徴ヒストグラム計数部
と、上記特徴ヒストグラム計数部で得られた特徴ヒスト
グラムを基準特徴ヒストグラムとしてあらかじめ記憶し
ておく特徴ヒストグラム記憶部と、上記特徴ヒストグラ
ム計数部の出力と上記特徴ヒストグラム記憶部からの上
記基準特徴ヒストグラムとを比較し、両者の特徴ヒスト
グラムの一致度を判定することにより最適なしきい値を
選択する比較判定部を備えたことを特徴とするしきい値
決定方法。
【請求項２】上記特徴ヒストグラム記憶部にあらかじ
め記憶する基準特徴ヒストグラムを複数枚の濃淡画像の
平均を求めることにより生成することを特徴とする請求
項第１項記載のしきい値決定方法。
【請求項３】局所特徴抽出部で抽出する特徴量とし
て、しきい値を変えながら濃淡画像を２値化したときの
２値画像の各画素に対して、その近傍領域における
「０」または「１」の値の２種類の情報で表わされる２
値化のパターンをコード化したものを用いることを特徴
とする請求項第１項記載のしきい値決定方法。
【請求項４】局所特徴抽出部で抽出する特徴量とし
て、しきい値を変えながら濃淡画像を２値化したときの
２値画像の各画素で「１」の値になった画素に対して、
その中心画素近傍の画素で「１」の値になった画素の数
によりコード化したものを用いることを特徴とする請求
項第１項記載のしきい値決定方法。