JPH069062B2 - 領域抽出装置 - Google Patents

領域抽出装置

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JPH069062B2
JPH069062B2 JP61260920A JP26092086A JPH069062B2 JP H069062 B2 JPH069062 B2 JP H069062B2 JP 61260920 A JP61260920 A JP 61260920A JP 26092086 A JP26092086 A JP 26092086A JP H069062 B2 JPH069062 B2 JP H069062B2
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Japan
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隆 鳥生
洋道 岩瀬
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Fujitsu Ltd
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Description

【発明の詳細な説明】 [概 要] 画像処理において、濃淡を有する入力画像データ中に含
まれる対象物の占める領域を抽出する方法として、従
来、濃度が閾値を越える画素を“1”、その他の画素を
“0”として2値化することにより背景と対象物を分離
して処理する方式が用いられていたが、この方式では対
象物表面に光輝部や模様などがあると、これが対象物の
領域と見なされないことがあるため、正確な領域の抽出
ができないという問題点があった。本発明は、従来のこ
のような問題点を解決するため、入力画像データ中の対
象物の輪郭線を求めて対象物と背景とを分離して、それ
ぞれの面積を求め、最も面積の大なるものを背景として
扱うことにより対象物の模様などの影響を受けることな
く正確に対象物の領域を抽出することのできる技術につ
いて開示している。
[産業上の利用分野] 本発明は入力画像中に含まれている対象物が占める領域
を抽出する方式に関する。
今日、工場の自動化を推進するために機械部品や加工対
象物の自動認識計測の技術が強く要望されている。これ
らの要望を実現するためには画像中の目的とする対象物
が占める領域を正しく抽出できる方式が必要とされる。
[従来の技術] 第4図は従来の領域抽出方式の構成を示すブロック図で
あって、50は入力部、51は二値化部、52は膨張・
収縮部、53は閾値設定部を表している。
第4図において、入力部50はビディオカメラ等から入
力された画像信号をディジタル画像データに変換する。
二値化部51では、閾値設定部53に設定された閾値を
参照して、処理対象の画像データの各画素についてその
濃度が閾値を越えるものを“1”、その他を“0”とす
ることにより二値画像に変換する。これによって入力さ
れた画像は背景と対象物がそれぞれ“0”または“1”
である2値画像に分離されるが更に、膨張・収縮部52
によって、まず収縮処理を行ない画像中に含まれている
雑音成分を取り除いた後、収縮処理によって痩せを生じ
た対象物の画像の周辺部を膨張処理によって回復させ
る。
[発明が解決しようとする問題点] 上述したような従来の領域抽出方式においては、対象物
が表面に模様を有していたり、光輝部があったりして、
その部分の濃度が閾値以下であるような場合には、それ
があたかも対象物の切欠部や穿孔されたものであるかの
ように処理されてしまう。それらの内極く小さな孔など
は、その後の膨張・収縮処理によって除去することがで
きるが、それがある程度の大きさ以上のものは除去する
ことが困難であり、そのため、対象物についての領域の
正確な抽出ができないという問題点があった。
本発明は、このような従来の問題点に鑑み、対象物の画
像が、その表面に濃度の低い色彩による模様などを有し
ている場合であっても、入力画像中の対象物の領域を正
確に抽出することのできる画像処理装置を提供すること
を目的としている。
[問題点を解決するための手段] 本発明によれば上述の目的は前期特許請求の範囲に記載
のとおり、背影領域の面積が対象物体の最大面積より大
きな濃淡画像中の対象となる物体の像が占める領域を抽
出する画像処理装置において、画像データ中の隣接する
画素の濃淡変化が予め定めた値より大なる部分の画素を
検出し該画素の連続を境界線として認識する手段と、該
境界線を形成する画素以外の画素について該境界線によ
って仕切られる連結した画素の集まりの領域ごとに異な
るラベルを付す手段と、同一のラベルを付された領域ご
との面積を算出する手段と、面積の最大の領域とその他
の領域とに異なる2値の値を与える手段とを具備するこ
とを特徴とする領域抽出装置により達成される。
[作用] 第1図は本発明の原理を説明する図である。すなわち、
(a)に示すように背景1の前に対象物体2〜4が存在す
る場合、隣接する画素間で濃度変化が閾値より大である
部分を検出することにより、(b)に示すように背景と対
象物との境界線5〜7を認識する。そして、それぞれの
境界線5〜7によって仕切られた領域ごとに(c)に示す
ように異なるラベル〜を付ける。
そして、ラベルの異なる領域ごとの面積を算出し、最も
大きな領域を例えば“0”とし、その他の領域を総て
“1”とする。これによって(d)に示すように背景1が
“0”、物体の像の領域が“1”として区分される。
対象物体表面に模様等があっても、それらは対象物体と
同様に“1”にされるので領域の抽出に影響を与えるこ
とがない。
[実施例] 第2図は本発明の一実施例のブロック図であって、8は
入力部、9は微分演算部、10は微分演算部、11は微
分の大きさ算出部、12は二値化部、13は閾値設定
部、14は反転部、15はラベリング部、16はラベル
毎の面積算出部、17は対象抽出部、18は画像メモリ
を表している。
第2図において、入力部8はビディオカメラで入力した
画像信号を512×512×8ビットのディジタル画像
データに変換する。
微分演算部9は第3図(a)に示す空間フィルタを用いて
画像を走査することによりx方向の微分値を算出する。
微分演算部10は第3図(b)に示す空間フィルタを用い
て画像を走査することによりy方向の微分値を算出す
る。
微分の大きささ出部11はx方向の微分値とy方向の微
分値の二乗和の平行根を算出する。
二値化部12は微分の大きさが閾値設定部13で設定さ
れる所定の閾値よりも大きい画素には“1”を割り当
て、そうでない画素には“0”を割り当てる処理によっ
て入力画像の濃度変化が大きい部分(境界)を検出す
る。
閾値設定部13は二値化部で使用する閾値を設定する。
反転部14は二値化部12から出力される二値画像の各
々の画素値を“0”から“1”または“1”から“0”
に変換しその結果を画像メモリ18に格納する。
ラベリング部15は画像メモリ18に格納されている二
値画像において、画素値が“1”である画素群がつくる
領域を連結部分毎に分割し、それぞれの領域に属する画
素に対し、連結成分毎に異なる自然数(ラベル)を割り
当てその結果を画像メモリ18に格納する。
ラベル毎の面積算出部16は画像メモリ18に格納され
ているラベル画像(ラベリング部の出力画像)の画素値
のヒストグラムを算出する。そのヒストグラムは各々の
画素値に対する度数がその画素値でラベル付けされてい
る領域の面積を表している。
対象物抽出部17はラベル毎の面積算出部16で算出さ
れたヒストグラムにおいて度数が最大であるような画素
値を持つ画素には、“0”をそうでない画素には“1”
を割り当てる。その結果、対象物が占める領域には
“1”が割り当てられ、背景には“0”が割り当てられ
た二値画像が出力される。
[発明の効果] 以上説明したように、本発明の領域抽出装置によれば、
背影領域の面積が対象物体の最大面積より大きな画像中
の対象物体の表面に模様や光輝部がある場合であっても
正確かつ安定に対象物体の像が占める領域を抽出するこ
とができる。
【図面の簡単な説明】
第1図は本発明の原理を説明する図、第2図は本発明の
一実施例のブロック図、第3図は空間フィルタを示す
図、第4図は従来の領域抽出方式の構成を示すブロック
図である。 1……背景、2〜4……対象物体、5〜7……境界線、
8……入力部、9……微分演算部、10……微分演算
部、11……微分の大きさ算出部、12……二値化部、
13……閾値設定部、14……反転部、15……ラベリ
ング部、16……ラベル毎の面積算出部、17……対象
物抽出部、18……画像メモリ

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】背影領域の面積が対象物体の最大面積より
    大きな濃淡画像中の対象となる物体の像が占める領域を
    抽出する画像処理装置において、 画像データ中の隣接する画素の濃度変化が予め定めた値
    より大なる部分の画素を検出し該画素の連続を境界線と
    して認識する手段と、 該境界線を形成する画素以外の画素について該境界線に
    よって仕切られる連結した画素の集まりの領域ごとに異
    なるラベルを付す手段と、 同一のラベルを付された領域ごとの面積を算出する手段
    と、面積の最大の領域とその他の領域とに異なる2値の
    値を与える手段とを具備することを特徴とする領域抽出
    装置。
JP61260920A 1986-10-31 1986-10-31 領域抽出装置 Expired - Fee Related JPH069062B2 (ja)

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JPS63115279A JPS63115279A (ja) 1988-05-19
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0774730A2 (en) 1995-11-01 1997-05-21 Canon Kabushiki Kaisha Object extraction method, and image sensing apparatus using the method
JP2009081786A (ja) * 2007-09-27 2009-04-16 Casio Comput Co Ltd 撮像装置、被写体分離方法、およびプログラム

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US8417033B2 (en) * 2007-04-27 2013-04-09 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Gradient based background segmentation and enhancement of images

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