JPH0650518B2 - 関心領域認識装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の技術分野］ 本発明は画像データの処理を行う画像処理装置の技術分
野に属し、さらに詳しくは、ＲＯＩ（関心領域）の認識
を行う関心領域認識装置に関する。

［発明の技術的背景とその問題点］ 第１１図に従来の画像処理装置のブロック図を示す。例
えばＸ線ＣＴ装置本体より伝送された画像データＤＤ
は、画像メモリ１に一旦記憶され、表示インターフェイ
ス２を介してモニタ３に表示される。オペレータはモニ
タ３に表示された画像を見ながら、入力手段例えばトラ
ッカボール４を操作してＲＯＩを指定する。すなわち、
例えばＸ線ＣＴ装置本体より伝送される基点（ＲＯＩの
開始点）の座標（ｘ_０，ｙ_０）がトラッカボール４の操
作により移動され、この基点座標の移動軌跡が閉曲線Ｒ
ＯＩとしてＲＯＩメモリ５に一旦記憶され、表示インタ
ーフェイス２を介してモニタ３に表示される。

一方、関心領域認識装置６では、トラッカボール４によ
る基点座標の移動軌跡を基に閉曲線ＲＯＩ内の認識が行
われ、その認識結果が統計値計算部７に出力される。こ
の閉曲線ＲＯＩ内の認識結果を受け取った統計値計算部
７は、画像データＤＤの閉曲線ＲＯＩに対応する領域内
の統計値計算を行い、その計算結果が、表示インターフ
ェイス２を介してモニタ３に表示される。

次に、第１２図を参照しながら前記関心領域認識装置６
の詳細について説明する。

第１２図は第１１図における関心領域認識装置の詳細を
示すブロック図である。

同図において、ＲＯＩ作成手段８は、トラッカボール４
による基点座標（ｘ_０，ｙ_０）の移動軌跡に応じたＲＯ
Ｉ閉曲線パターンを作成する。作成されたＲＯＩ閉曲線
パターンはＲＯＩメモリ９を介してＲＯＩ内認識手段１
０に伝送される。このＲＯＩ内認識手段１０は、伝送さ
れたＲＯＩ閉曲線パターンを基にＲＯＩ内のぬりつぶし
処理を行い、その処理結果がＲＯＩメモモリ１１を介し
て統計値計算部７に出力される。

ところで、上述した従来の関心領域認識装置６によれ
ば、ファームウェアによる探索的な方法で閉曲線ＲＯＩ
内の認識を行うことになる。なぜなら、閉曲線ＲＯＩ内
の全ピクセルについて、特定のピクセルから次のピクセ
ルに移動する度毎に８方向をテストし、このテスト結果
より移動方向を決定するという方法が採られているから
である。このため、閉曲線ＲＯＩの認識に時間がかか
り、ＲＯＩ指定から統計値計算結果を得るまでに長時間
を要するという問題点がある。

［発明の目的］ 本発明は上記事情に鑑みて成されたものであり、その目
的とするところは、トラッカボール等の入力手段により
設定された関心領域の認識を高速に行うことのできる関
心領域認識装置を提供することにある。

［発明の概要］ 上記目的を達成するための本発明の概要は、入力手段の
操作による基点移動の軌跡で囲まれた領域を関心領域と
して認識し、画像処理に供する関心領域認識装置におい
て、前記基点の移動の軌跡における各ピクセル毎の座標
値を算出すると共に、各ピクセル毎の移動ベクトルを作
成する第１の演算手段と、この第１の演算手段が作成し
た各ピクセル毎の移動ベクトルを、各ピクセル毎の座標
値を基に行列方向に並べ替える第２の演算手段と、この
第２の演算手段の出力より各ピクセル毎の移動ベクトル
と水平線との交差角度を得ると共に、この交差角度が正
の交差回数と負の交差回数との差の絶対値より、前記基
点移動の軌跡で囲まれた領域の内外を判別することによ
り、該領域内の全ピクセルを認識する第３の演算手段と
を具備することを特徴とするものである。

［発明の実施例］ 以下、本発明を実施例により具体的に説明する。

第１図は本発明の一実施例たる関心領域認識装置の構成
を示すブロック図であり、１２で示すのが、本発明に係
る関心領域認識装置である。

同図１３は入力手段例えばトラッカボール４の出力をＸ
−Ｙ座標におけるＸ成分及びＹ成分のベクトルとして取
り込むためのインターフェイス、１４はこのインターフ
ェイス１３の出力を記憶する第１のベクトル格納用メモ
リ、１５はこの第１のベクトル格納用メモリ１４に記憶
されたベクトルを基に、前記トラッカボール４により指
定された曲線の開始点と終点とを直線で結ぶことにより
閉曲線を作成する閉曲線作成手段、１６はこの閉曲線作
成手段１５によって作成されたところの閉曲線としての
ベクトルを前記第１のベクトル格納用メモリ１４を介し
て取り込み、この取り込んだベクトルと基点の座標（ｘ
_０，ｙ_０）との関係より、基点移動の軌跡における各ピ
クセル毎の座標値を算出すると共に、各ピクセル毎の移
動ベクトルを作成する第１の演算手段である。また、１
７はこの第１の演算手段１６の出力を記憶する第２のベ
クトル格納用メモリ、１８はこの第２のベクトル格納用
メモリ１７の記憶内容をＸ−Ｙ座標を用いて行列方向に
並べ替える（ソートする）第２の演算手段である。さら
に、１９はこの第２の演算手段１８の出力を記憶する第
３のベクトル格納用メモリ、２０はこの第３のベクトル
格納用メモリ１９の記憶内容を基に、各ピクセル毎の移
動座標と水平線（Ｘ−Ｙ座標におけるＸ軸に平行となる
線）との交差角度を得ると共に、この交差角度が正の交
差回数と負の交差回数との差の絶対値より、基点移動の
軌跡で囲まれた領域の内外（内側と外側）を判別するこ
とにより、該領域内に属する全ピクセルを認識する第３
の演算部である。そして、２１はこの第３の演算部２０
の認識結果を記憶するＲＯＩメモリであり、このＲＯＩ
メモリ２１の記憶内容が、本実施例装置の出力すなわち
関心領域として、例えば第１１図に示す画像処理装置に
おける統計値計算部７に出力され、統計値計算等の画像
処理に供される。

次に、第２図に示すフローチャートを基に、上記構成に
よる実施例装置の作用について説明する。

第２図は本実施例装置の作用を説明するためのフローチ
ャートである。

トラッカボール４の出力はインターフェイス１３を介す
ことによりＸ−Ｙ座標におけるＸ成分とＹ成分とに分け
られ、これら全てが第１のベクトル格納用メモリ１４に
記憶される。ここに、第１のベクトル格納用メモリ１４
の記憶内容は第３図に示すようになる。同図Ｖｙに属す
る矢印はベクトルのＹ成分を意味し、またＶｘに属する
矢印はベクトルのＸ成分を意味する。尚、Ｘ軸の正方向
（原点０より増加する方向）への移動「＋１」、負方向
（原点より減少する方向）への移動は「−１」として、
また、Ｙ軸の正方向への移動は「−１」、負方向への移
動は「＋１」として、さらに、移動なしの場合は「０」
としてそれぞれ記憶される。

前記トラッカボール４の操作により設定されるＲＯＩが
閉曲線を形成しない場合、すなわち、トラッカボール４
により入力される曲線の開始点と終点とが一致しない場
合には、閉曲線作成手段１５において、曲線の開始点と
終点とを直線で結ぶことにより閉曲線が作成される（ス
テップＳ１）。作成された閉曲線は第３図（ａ）のよう
になり、これが第３図（ｂ）のような形で第１のベクト
ル格納用メモリ１４に記憶される。尚、第３図（ａ）に
おけるｓｔは曲線の開始点を意味する。

次に、第１の演算手段１６は、前記第１のベクトル格納
用メモリ１４の記憶内容と基点の座標（ｘ_０，ｙ_０）と
の関係より、基点移動の軌跡における各ピクセル毎の座
標値を算出すると共に、各ピクセル毎の移動ベクトル
（フロント・テールのベクトル）を作成する（ステップ
Ｓ２）。

ここに、基点移動の軌跡における各ピクセル毎の座標値
は、次式による演算を実行することにより得られる。

Ｘ（０）＝ｘ_０ …(1) Ｙ（０）＝ｙ_０ …(2) （ただし、ｎ≠０） 上式において、ｘ_０，ｙ_０は例えばＸ線ＣＴ装置等の像
データ源より伝送される基点座標、Ｘ（ｎ），Ｙ（）は
基点移動の軌跡における各ピクセルの座標である。

また、基点移動の軌跡における各ピクセル毎の移動ベク
トルの作成は例えば第４図（ａ）に示すように、基点移
動の軌跡における各ピクセルから出るベクトル（フロン
ト）ｆと各ピクセルに入るベクトル（テール）ｔとを計
算することにより行われる。すなわち、Ｖｆｘ，Ｖｆｙ
をフロントのベクトルとすれば、 Ｖｆｘ（ｎ）＝Ｖｘ（ｎ） …(5) Ｖｆｙ（ｎ）＝Ｖｙ（ｎ） …(6) と表される。ただし、Ｏ＜ｎ＜（ｍ−１），ｍは基点移
動の軌跡における全ピクセル数である。そして、テール
のベクトルｔは、一つ前のピクセルのフロントのベクト
ルｆと同じ値でるから、フロントのベクトルｆを作成
し、これを一つずらしてテールのベクトルｔとする。従
って、 Ｖｆｘ（ｎ＋１）＝Ｖｘ（ｎ） …(7) Ｖｆｙ（ｎ＋１）＝Ｖｙ（ｎ） …(8) と表され（ただし、Ｏ＜ｎ＜（ｍ−２）、また、 Ｖｆｘ（ｍ）＝Ｖｘ（０） …(9) Ｖｆｙ（ｍ）＝Ｖｙ（０） …(10) と表される。

このようにして作成された移動ベクトルは基点移動の軌
跡おける各ピクセル毎の座標値と共に第４図（ｂ）に示
すような形で第２のベクトル格納用メモリ１７に記憶さ
れる。

尚、閉曲線の形状によっては、後述する第３の演算手段
２０の判別において無効となるベクトルが存在する場合
がある。例えば、第４図（ａ）においてはｉｎｅで示す
点が後述する第３の演算手段２０の処理において何の意
味も持たないことから、第１の演算手段は、移動ベクト
ル最初に水平線と交差した後、水平線に平行となり、次
に水平線と交差し、最初と次の交差方向が同方向となっ
た場合に、後の移動ベクトルを予め排除する。具体的に
は、次のような手順によって無効点を検出し排除する。
以下、第５図のフローチャートを基に無効点探索の手順
について説明する。

無効点探索アルゴリズムにより無効点を探すためには、
開始点が曲がり角になくてはならない。そのため先ず、
開始点が曲がり角に来るまでポインタを進める（ステッ
プＳ１０）。

次に、ポインタの指す位置のフロントのベクトルはｘ軸
に対して平行であるか否かの判別を行う（ステップＳ１
１）。この判別において、ＹＥＳと判断された場合、す
なわちポインタの指す位置のフロントのベクトルがｘ軸
に対して平行であると判断された場合には、現在のポイ
ンタとポインタの指す点（ピクセル）をａ点として認識
し（ステップＳ１２）、カウンタをインクリメントとす
ると共にポインタを進める（ステップＳ１３）。

そして、ａ点のフロントとポインタの指す点のフロント
とは同じ向きであるか否かの判別を行う（ステップＳ１
４）。この判別において、ＮＯと判断された場合、すな
わち同じ向きではないと判断された場合には、ａ点のテ
ールのベクトルとポインタの指すフロントのベクトルと
はｙ方向において同じか否かの判別を行い（ステップＳ
１５）、また、ＹＥＳと判断された場合には前記ステッ
プＳ１３に戻る。

前記ステップＳ１５の判別において、ＹＥＳと判断され
た場合、すなわちａ点のテールのベクトルとポインタの
指すフロントのベクトルとはｙ方向において同じと判断
された場合には、ａ点の座標がポインタの指す点のＸ座
標よりも小さいか否かの判別を行う（ステップＳ１
６）。この判別において、ＮＯと判断された場合、すな
わちａ点のＸ座標はポインタの指す点のＸ座標より小さ
くないと判断された場合には、ａ点を無効点として認識
し（ステップＳ１７）、また、ＹＥＳと判断された場合
には、ポインタの指す点を無効点として認識する（ステ
ップＳ１８）。

そして、カンタをインクリメントし、ポインタを再び進
める。但し、ベクトルの総点数よりもポインタが大きく
なった場合には、ポインタよりベクトルの総点数を減
じ、その結果をポインタとする（ステップＳ１９）。ま
た、前記ステップＳ１１の判別においてＮＯと判断され
た場合、すなわちポインタが指す位置のフロントのベク
トルはＸ軸に対して平行でないと判断された場合及び前
記ステップＳ１５の判別においてＮＯと判断された場
合、すなわちａ点のテールのベクトルとポインタの指す
フロントのベクトルとはＹ方向において同じではないと
判断された場合にも、前記ステップＳ１９を実行する。

このステップＳ１９の実行の後、カウンタの計数結果は
ベクトルの総点数よりも大きいか否かの判別を行う（ス
テップＳ２０）。この判別において、ＹＥＳと判断され
た場合、すなわちカウンタの計数結果がベクトルの数点
数を越えたと判断された場合には本アルゴリズムの実行
を終了し、また、ＮＯと判断された場合には前記ステッ
プＳ１１の判別に戻る。

以上説明したアルゴリズムの実行により探索される無効
点ａは、例えば第６図（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）
に示す移動ベクトルにおいてはそれぞれｉｎｅで示す点
となる。これら無効点の排除の仕方については種々の方
法が考えられるが、ここでは、第１の演算手段１６によ
って探索された無効点を、例えば第４図（ｂ）のＶｏｉ
ｄに示すように第２のベクトル格納用メモリ１７内にフ
ラグとして記憶する。第４図（ｂ）においてはＶｏｉｄ
のフラグが「１」となる個所が無効点を意味し、この無
効点は後述する第３の演算手段２０の処理において無視
される。

次に、第２の演算手段１８は、第２のベクトル格納用メ
モリ１７の記憶内容の並べ替え（ソート処理）を行う
（ステップＳ４）。すなわち、後述する第３の演算手段
２０の処理において各行毎に例えば左から右へ順次行い
得るように、前記ベクトル格納用メモリ１７の記憶内容
を座標のＸ，Ｙを用いて行列方向にソートする。そして
ソート処理の結果は第３のベクトル格納用メモリ１９に
記憶される。

次に、第３の演算手段２０は、前記第３のベクトル格納
用メモリ１９の記憶内容を基に、各ピクセル毎の移動ベ
クトルと水平線との交差角度を得ると共に、この交差角
度が正の交差回数と負の交差回数との差の絶対値より、
基点の移動の軌跡で囲まれた領域の内外を判別すること
により、該領域内の全ピクセルの認識すなわち、ぬりつ
ぶし処理を行う（ステップＳ５）。

ここで、第３の演算手段２０によるぬりつぶし処理の手
順について、第７図のフローチャートを基に説明する。

先ず、ポインタの値を０にする。（ステップＳ３０）。
尚、ポインタの値が０のときに、テーブルにおけるベク
トルの先頭（フロント）を指すものとする。

次に、ポインタが指す点のフロントとテールとのｙ方向
ベクトルは互いに反対向き否かの判別を行う（ステップ
Ｓ３１）。この判別においてＮＯと判断された場合、す
なわちフロントとテールとのｙ方向ベクトルは互いに反
対向きではないと判断された場合には、ポインタの示す
点が無効点として登録されているか否かの判別を行う
（ステップＳ３２）。この判別において、ＮＯと判断さ
れた場合、すなわちＶｏｉｄのフラグが０であると判断
された場合には、ポインタが指す点のフロントあるいは
テールの方向は上か否かの判別を行う（ステップＳ３３
ａ）。この判別において、ポインタが指す点のフロント
あるいはテールの方向は下であると判断された場合に
は、ポインタが指す点のフロントあるいはテールの方向
は下か否かの判別を行い（ステップＳ３３ｂ）、下と判
断された場合は、当該ベクトルに対して左に交差した回
数に１を加え（ステップＳ３４）、また、前記ステップ
Ｓ３３ａにおいてポインタが指す点のフロントあるいは
テール方向は上であると判断された場合には、当該ベク
トルに対して右に交差した回数に１を加える（ステップ
Ｓ３５）。そして、右に交差した回数より左に交差した
回数を減じ、その絶対値が０より大きいか否かの判別を
行う（ステップＳ３６）。また、前記ステップＳ３１，
Ｓ３２の判別においてＹＥＳと判断された場合にも前記
ステップＳ３６の判別を行う。この判別において、ＹＥ
Ｓと判断された場合、すなわち前記減算結果の絶対値が
０より大きいと判断された場合には、ポインタの指す点
の一つの前のＸ座標をＸ１とし、また、ポインタの指す
点のＹ座標をＹとする（ステップＳ３７）。

ここに、例えば第８図（ａ）及び第９図（ａ）に示すよ
うな閉曲線の場合にはベクトルの方向に対して左右いず
れか一方がＲＯＩの内側となり、他方がＲＯＩの外側と
なるはずである。第８図（ａ）に示すように閉曲線が交
差し、多重ＲＯＩとなっている場合には同図（ｂ）に示
すようにベクトルの左側から交差した回数または右側か
ら交差した回数を増加させ（前記ステップＳ３４，Ｓ３
５）、右，左の差が０の間はＲＯＩの側であると認識す
る。但し、交差する点が先に求めた無効点であれば、交
差しなかったものとし、交差回数をそのままとする。ま
た、第９図（ａ）における点Ｂ，点Ｄにおいては、ベク
トルが水平線と平行であり、交差しないから、同図
（ｂ）に示すように前状態をそのまま維持することにな
る。

次に、前記ステップＳ３７におけるＸ１，Ｙを、ＲＯＩ
メモリ２１のビットプレーン上にて１とし（ステップＳ
３８）、Ｘ１＋１を再びＸ１とする（ステップＳ３
９）。

そして、Ｘ１よりもポインタの指す点のＸ座標の方が大
きいか否かの判別を行う（ステップＳ４０）。この判別
において、ＮＯと判断された場合、すなわちポインタの
指す点のＸ座標の方がＸ１より小さいと判断された場合
及び前記ステップＳ３６の判別においてＮＯと判断され
た場合には、ポインタの指す点のＸ，Ｙ座標をＸ，Ｙと
おき（ステップＳ４１）、ビットプレーンにおける
（Ｘ，Ｙ）を１とし、（ステップＳ４２ａ）、ポインタ
をインクリメントする（ステップＳ４２ｂ）。

そして、総点数だけ繰り返したか否かの判別を行い（ス
テップＳ４３）、この判別においてＹＥＳと判断された
場合、すなわち総点数だけ繰り返したと判断された場合
には本アルゴリズムの実行を終了し、また、ＮＯと判断
された場合には、前記ステップＳ３１の判別に戻る。

以上のアルゴリズムの実行によりぬりつぶし処理が行わ
れ、ＲＯＩメモリ２１内には、基点移動の軌跡で囲まれ
た領域内の全ピクセルにフラグ１が立てられる。

尚、本アルゴリズムにあっては、水平線と平行な移動ベ
クトルをその左端の状態と同一とするので、基点移動の
軌跡上がぬりつぶされる場合とぬりつぶされない場合と
があるが、これは第３の演算手段２０において一度ぬり
つぶし処理を行った後、再度スクリーン上にぬりつぶす
ことで解決する。

また、第１の演算手段１６によって探索された無効点
を、第３の演算手段２０のぬりつぶし処理において無視
することにより、例えば第１０図（ａ），（ｂ）にそれ
ぞれ示すような不規則ＲＯＩであっても、斜線で示す部
分のみをぬりつぶすことができ、ＯＵＴで示す領域がぬ
りつぶされることはない。

このように、本実施例装置にあっては、基点移動の軌跡
における各ピクセル毎の座標値を算出すると共に、各ピ
クセル毎の移動ベクトルを作成し、これを並べ替えた後
に、水平線と各ピクセル毎の移動ベクトルとの交差角度
を基に基点移動の軌跡で囲まれた領域の認識を行うもの
でああり、従来装置のように、８方向に対して探索的に
関心領域を認識するものではないから、関心領域の内／
外の判定の回数が大幅に減少し、しかもその判定自体が
従来方式よりも簡単であることから、関心領域の認識を
高速に行うことができる。例えば、基点移動の軌跡が円
である場合、従来方式によれば、８×πｒ^２×２である
のに対し、本実施例装置の場合には２πｒとなり、結果
的に８ｒ対１の速度差とからなる、半径ｒに比例して認
識速度差が広がることになる。

以上、本発明の一実施例について説明したが、本発明は
上記実施例に限定されるものではなく、本発明の要旨の
範囲内で適宜に変形実施が可能であるのはいうまでもな
い。

［発明の効果］ 以上詳述したように本発明によれば、トラッカボール等
の入力手段により設定された関心領域の認識を高速に行
うことのできる関心領域認識装置を提供することができ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例たる関心領域認識装置のブロ
ック図、第２図は第１図に示す実施例装置の作用を説明
するためのフローチャート、第３図（ａ），（ｂ）及び
第４図（ａ），（ｂ）はそれぞれ第１図における第１及
び第２のベクトル格納用メモリの記憶内容の一例を示す
説明図、第５図は第１図における第１の演算手段の作用
を説明するためのフローチャート、第６図（ａ），
（ｂ），（ｃ），（ｄ）は無効点を示す説明図、第７図
は第１図における第３の演算手段の作用を説明するため
のフローチャート、第８図（ａ），（ｂ）及び第９図
（ａ），（ｂ）並びに第１０図（ａ），（ｂ）は上記第
３の演算手段の作用を説明するための説明図、第１１図
は画像処理装置の一例を示すブロック図、第１２図は第
１１図における関心領域認識装置の従来例を示すブロッ
ク図である。 ４……トラッカボール（入力手段）、 １６……第１の演算手段、１８……第２の演算手段、２
０……第３の演算手段。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力手段の操作による基点移動の軌跡で囲
   まれた領域を関心領域として認識し、画像処理に供する
   関心領域認識装置において、前記基点の移動の軌跡にお
   ける各ピクセル毎の座標値を算出すると共に、各ピクセ
   ル毎の移動ベクトルを作成する第１の演算手段と、この
   第１の演算手段が作成した各ピクセル毎の移動ベクトル
   を、各ピクセル毎の座標値を基に行列方向に並べ替える
   第２の演算手段と、この第２の演算手段の出力より各ピ
   クセル毎の移動ベクトルと水平線との交差角度を得ると
   共に、この交差角度が正の交差回数と負の交差回数との
   差の絶対値より、前記基点移動の軌跡で囲まれた領域の
   内外を判別することにより、該領域内の全ピクセルを認
   識する第３の演算手段とを具備することを特徴とする関
   心領域認識装置。
2. 【請求項２】前記第１の演算手段は、移動ベクトルが最
   初に水平線と交差した後、水平線に平行となり、次に水
   平線と交差し、最初と次の交差方向が同方向となった場
   合に、後の移動ベクトルを予め排除するものである特許
   請求の範囲第１項に記載の関心領域認識装置。