JPH07104921B2

JPH07104921B2 - 画像閾値決定方法

Info

Publication number: JPH07104921B2
Application number: JP1300434A
Authority: JP
Inventors: 晴彦横山
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1989-11-17
Filing date: 1989-11-17
Publication date: 1995-11-13
Anticipated expiration: 2010-11-13
Also published as: KR910010357A; US5138671A; JPH03160573A; KR930006802B1

Description

【発明の詳細な説明】産業上の利用分野本発明は、画像情報を利用して、工業製品の計測ないし
検査を自動的に行うための画像閾値決定方法に関するも
のである。

従来の技術位置計測ないし形状検査を目的とする画像処理において
は、まず初めに画像情報から計測ないし検査の対象物に
相当する領域と背景を区別する（以下このことを対象形
状を切り出すと表現する）ことが必要であり、このため
に一般的には次のやり方がなされている。ある基準とな
る明度値を決め、画像をこの明度値より明るい部分と暗
い部分に分割し、対象物と背景の反射率の大小に応じて
明るい部分ないし暗い部分を対象物の領域とする。この
やり方は、画像の明度値を二つの値（具体的には通常
「０」と「１」の値にされる。）に変換することであ
り、「二値化」と呼ばれる。計測したい対象が複数個あ
る場合や、背景の明るさが均一でなく対象より明るい部
分と暗い部分の両方がある場合などは、複数の基準明度
値を決めて三値化ないし四値化（一般的に多値化とい
う）するやり方も用いられる。前記分割する基準明度は
二値化閾値ないし多値化閾値と呼ばれる。通常は照明の
変動や対象物の反射率のばらつきがあるため、適切な二
値化閾値ないし多値化閾値は画像の状態から決定する必
要がある。

このための二値化閾値決定方法について、従来例を二例
述べる。多値化閾値決定方法については、二値化閾値決
定方法から容易に拡張でき、問題点も同様であるので、
二値化閾値決定方法について詳しく説明し、多値化閾値
決定方法については、簡単に言及することにする。

第１の従来例について、第６図〜第９図に沿って説明し
ていく。

第６図は第１の従来例の全体構成図である。対象物５を
レンズ６を通してテレビカメラ７に画像を入力し、テレ
ビカメラ７の光電変換回路で光電変換を行う。光電変換
された電気信号をアナログ／デジタル変換回路８でデジ
タル形式の画像データに変換し、画像記憶回路９に記憶
させる。画像記憶回路９に記憶させた画像データについ
て、中央処理回路10で次に述べる処理を行う。明るい部
分の全体に占める割合があらかじめ与えた二値化閾値決
定用明度部分比率に等しくなるように、二値化閾値を決
める。二値化閾値決定用明度部分比率は通常次のように
して決定する。まず、反射率・形状について特に問題が
ないと考えられる良品のサンプルを選ぶ。このサンプル
を以下基準サンプルと呼ぶことにする。第７図は背景11
の中に対象物としての基準サンプル12があるような画像
である。第７図の画像についていろいろな二値化閾値で
二値化を試みて検討するなどして、位置計測や検査ため
に最も適切な二値化閾値を人間が判断して決める。そし
て、この二値化閾値より明るい部分の画像全体に占める
面積の割合を計算して、これを二値化閾値決定用明度部
分比率とする。

この方法の問題点は、対象品の大きさの変動によって、
この方法で決定される閾値が大きく変動するということ
である。この理由は次の通りである。

第８図は画像の明度ヒストグラムである。横軸が明度、
縦軸は度数にとられている。実線13は第７図の画像の明
度ヒストグラムであり、14は前記の説明で位置計測や検
査のために最も適切であると判断された二値化閾値のレ
ベルを示す。ここで、任意の対象品についてこの方法で
二値化閾値を決定することを考える。この対象品は基準
サンプルよりも大きいとすると、この対象品の明度ヒス
トグラム15は、第８図のように基準サンプルに比較して
右側で度数が大きくなる。すると、二値化閾値決定用明
度部分比率により算出した二値化閾値は第８図の16に示
すレベルになり、もとの二値化閾値より高くなる。この
二値化閾値で二値化すると、第９図に示すようにかすれ
た形状になり、位置計測や検査に支障をきたす。

以上は対象品が基準サンプルより大きい場合であるが、
逆に小さい場合はにじんだ形状になってやはり位置計測
や検査に支障をきたす。

すなわち、第１の従来例では二値化閾値は対象物の大き
さの影響を受けるために不適切な値になることがあり、
正しい対象形状が切り出せない場合がある。

また、この従来例を多値化閾値決定方法に拡張する場合
は、二値化閾値決定用明度部分比率を複数用いて、前記
と同様にして二値化閾値をそれぞれの二値化閾値決定用
明度部分比率に対応して決めればよい。この方法におい
ても二値化の場合と同じ問題点がある。

次に第２の従来例について第10図から第12図までを用い
て説明する。全体構成は第１の従来例（第６図参照）と
同じであるので、説明を省略し、相違点である中央処理
回路による処理についてのみ説明する。

第10図において、17に示す山は暗い方に明度分布が集中
した部分であり、背景の相当する。18に示す山は明るい
方に明度分布が集中した部分であり、対象に相当する。
第２の従来例は、17と18の度数が小さくなった谷におい
て度数が最小となる明度19を二値化閾値とする方法であ
る。

この従来例の問題点は、ヒストグラムの度数最小点の変
動が大きいことである。特に背景と対象との明るさの差
が大きいときはヒストグラム度数が小さい部分が広い範
囲にわたり、電気信号のゆらぎ等のランダムな要因で最
小点の明度が大きく変動する。第10図のヒストグラムに
ついては19が最小点となるが、少しだけ分布が異なる第
11図のヒストグラムにおいては20が最小点となる。20に
おける明度値は19よりかなり高い。また、これを防止す
るためにヒストグラムを平滑化（ある決まった広さの範
囲でヒストグラム度数を平均すること）する方法がとら
れることもあるが、平滑化したヒストグラムのグラフ形
状も元の形と大きく異なり、最小値が二値化閾値として
は不適切な値になる場合がある。たとえば第12図におい
て21は画像のヒストグラムを示し、22は21を平滑化した
グラフを示す。平滑化によってグラフ形状が変わり、最
小値も変わっていることがわかる。

すなわち、第２の従来例では二値化閾値は電気信号のゆ
らぎなどのランダムな要因の影響を受けるために不適切
な値になることがあり、その場合正しい対象形状が切り
出せない。また、これを防止する有効な手段がない。

この従来例を多値化閾値決定方法に拡張する場合は、明
度分布が集中する山が３個以上になり谷も複数個となる
ので、それに従って複数個の最小点を探索して閾値とす
ればよい。この方法においても二値化の場合と同じ問題
点がある。

発明が解決しようとする課題以上述べてきたように、従来例では二値化閾値または多
値化閾値を決定する際に、照明の強さや対象物の反射率
以外の要因の影響を受けるため、適切な二値化閾値また
は多値化閾値が得られず、正しい対象形状が切り出せな
い場合がある。

課題を解決するための手段上記課題を解決するために本発明の画像閾値決定方法
は、外界から取り込んだ光量を電気信号に変換する光電
変換工程と、前記電気信号をデジタル形式の画像データ
に変換するアナログ／デジタル変換工程と、デジタル形
式に変換された前記画像データの集合をあらかじめ与え
た二値化閾値によって明るい部分と暗い部分とに二分し
それぞれの部分について平均の明るさを計算して明部分
平均明るさと暗部分平均明るさとを得る平均明るさ計算
工程と、あらかじめ与えた閾値内分比によって前記明部
分平均明るさと暗部分平均明るさとを内分した値を新し
い二値化閾値とする二値化閾値決定工程を備えたもので
ある。

作用本発明は上記の構成によって、画像データをあらかじめ
与えた二値化閾値によって明るい部分と暗い部分とに分
割し、それぞれの部分について平均の明るさを計算して
明部分平均明るさと暗部分平均明るさとし、あらかじめ
与えた閾値内分比によって前記明部分平均明るさと暗部
分平均明るさとを内分した値を新しい二値化閾値とする
ことによって、照明の強さや対象物の反射率以外の要因
によって二値化閾値または多値化閾値が変動するという
従来の問題点を解決し、より適切な二値化閾値または多
値化閾値を得ることを可能にした。

実施例以下、図面を参照しながら、本発明の一実施例における
画像閾値決定方法について説明する。

本実施例の全体構成は第１の従来例（第６図参照）と同
じであるので、説明を省略し、相違点である中央処理回
路による処理についてのみ説明する。また、まず二値化
閾値決定方法の実施例を示し、後で多値化方法へ拡張し
た実施例を述べる。

あらかじめ二値化閾値を与えておく。以後、混同しない
よう、あらかじめ与えた二値化閾値を旧二値化閾値と呼
び、本実施例において算出する二値化閾値は新二値化閾
値と呼ぶことにする。旧二値化閾値を決める方法につい
ては例えば次のような方法がある。反射率・形状につい
て特に問題点がないと考えられる良品のサンプル（第１
の従来例で述べた基準サンプル）を選び、このサンプル
を含む画像についていろいろな二値化閾値で二値化を試
みて検討するなどして、位置計測や検査のために適切と
考えられる二値化閾値を人間が大ざっぱに判断して、こ
れを旧二値化閾値とする。

以上のようにして旧二値化閾値を決めたら、任意の二値
化したい画像について、旧二値化閾値より明るい部分の
明度の平均値と旧二値化閾値より暗い部分の明度の平均
値とを計算し、それぞれ明部分平均明度，暗部分平均明
度と呼ぶことにする。

以上述べてきた計算の過程を次に示しておく。

旧二値化閾値をth₀ 閾値内分比をｒ画像データを｛Pij|1≦ｉ≦N,1≦ｊ≦Ｍ｝とする。

ただし、i,jは画像の横・縦座標であり、N,Mは画像のサ
イズである。

画像のヒストグラムｈ（１）＝｛Pij＝１なる点は（i,j）の個数｝から、明
部分平均明度mbと暗部分平均明度mdは、それぞれ次の式
で計算される。

md,mbから、新二値化閾値thnは thn＝ｒ・md＋（１−ｒ）・mb ‥（３）として、算出できる。

本実施例では従来例に比較して、より安定な二値化閾値
が得られる。まず、第１の従来例では対象物の面積が変
動すると閾値も変動していたが、本実施例では影響を受
けない。第２図は暗い背景の中に対象物23があるような
画像である。第１図の１は前記画像の直線24の上の明度
変化グラフであり、３と４は旧二値化閾値２よりそれぞ
れ明るい部分と暗い部分のそれぞれの平均明度である。
これら平均明度3,4はそれぞれ対象物と背景の明度によ
って決まるので、対象物23の大きさの影響を受けないこ
とは明らかである。

次に、第２の従来例ではヒストグラムの度数最小点の変
動が大きいために閾値が安定していなかったが、本実施
例ではヒストグラムの度数最小点の変動の影響を受けな
い。ヒストグラムの度数最小点の変動は電気信号のゆら
ぎ等のランダムな要因によるものだが、本実施例では明
度の平均を計算することで、ランダムな要因の影響を除
いている。

また、本実施例では旧二値化閾値を閾値の計算に用いて
いるが、旧二値化閾値をヒストグラムの谷で選べば、新
二値化閾値の変動は旧二値化閾値の変動より小さくな
る。特に鮮鋭な画像では新二値化閾値の変動は非常に小
さくなる。このことについて以下説明する。

まず直観的に説明する。第１図のように鮮鋭な画像を示
す明度変化グラフに対しては、第３図のようにヒストグ
ラムの谷が低くなるが、明度平均を計算するときは谷の
部分の寄与分は小さいので、旧二値化閾値を谷の部分で
変化させても明部分平均明度・暗部分平均明度は大きく
変わらない。

次に、数式によってこのことを示す。

旧二値化閾値がΔｔ変動した時の、暗部分平均明度mdの
変動Δmdを計算する。

以下ｈ（１）は単にｈと書く。（４）と（３）の差から
次の（５）式を得る。

（５）を変形してさらにさて、を区間［th₀＋1,th₀＋Δｔ］における平均度
数、を区間［0,th₀＋Δｔ］における平均度数とする。

すなわち、（８）式から（９）と（10）を（７）に代入して旧二値化閾値はヒストグラムの谷で選んでいるので、＜ ‥（12）である。すなわち Δmd＜Δｔ ‥（13）鮮鋭な画像の場合は＜＜ ‥（14）である。

すなわち Δmd＜＜Δｔ ‥（15）以上の式で、暗部分平均明度の変化は旧二値化閾値の変
化より小さく、特に鮮鋭な画像ではずっと小さくなるこ
とがわかる。

明部分平均明度の変化と旧二値化閾値の変化との関係に
ついても上記と同じになることは対称性から明らかであ
る。従って、暗部分平均明度と明部分平均明度を閾値内
分比で内分して得る新二値化閾値についても同様のこと
が言える。閾値内分比については、例えば0.5とすれば
二値化閾値は背景と対称の明るさのちょうど中間に設定
される。二値化においては、背景の乱反射が問題になる
場合や対象の明るさのむらが問題になる場合に応じ二値
化閾値を高めまたは低めに設定したいことがあるが、本
実施例では閾値内分比を大きめまたは小さめに設定する
ことにより対応できる。

本発明の一実施例における多値化閾値決定方法について
第４図，第５図を用いて説明する。

二値化の場合と同様、混同をふせぐためにあらかじめ与
えた多値化閾値を旧多値化閾値と呼び、本発明を用いて
算出する多値化閾値は新多値化閾値と呼ぶことにする。
まず三値化の場合について説明する。第４図では暗い背
景25の中に対象物があり、対象物は明るい部分26と、背
景25と明るい部分26の中間の明るさの部分27とに分かれ
る。第５図の28は第４図の明度ヒストグラムであり、こ
の場合は三つの山ができる。

二個の旧多値化閾値th₀₁,th₀₂（th₀₁＜th₀₂）を三つの
山の間の二つの谷のところに設定する。これを第５図の
29,30に示す。そして、画像を29より暗い部分と、29と3
0の中間の明るさの部分、30より明るい部分に分割し、
それぞれの部分で平均明度m₁,m₂,m₃を計算する。m₁,m₂,
m₃をそれぞれ第５図の31,32,33に示す。ここで、あらか
じめ与えた閾値内分比r₁,r₂によって（16），（17）式
を用いて二個の新多値化閾値thn₁,thn₂を計算する。

thn₁＝r₁・m₁;（１−r₁）・m₂ ‥（16） thn₂＝r₂・m₂;（１−r₂）・m₃ ‥（17）一般にＮ値化（Ｎ≧３）の場合は次の通りである。

（Ｎ−１）個の旧多値化閾値｛th₀i|1≦ｉ≦Ｎ−1,th₀i＜th₀i₊₁｝により、画像をth₀iより暗い部分、th₀iとth₀i₊₁との中
間の明るさの部分、th_0N-1より明るい部分のＮ個の部分
に分割し、それぞれの部分で平均明度｛mi|1≦ｉ≦Ｎ｝を計算する。

ここで、あらかじめ与えた（Ｎ−１）個の閾値内分比｛ri|1≦ｉ≦Ｎ−１｝によって（18）式を用いて（Ｎ−１）個の新多値化閾値｛thni|1≦ｉ≦Ｎ−１｝を計算する。

thni＝ri・mi＋（１−ri）・mi₊₁ ‥（18）多値化の場合も二値化の場合と同様、対象物の大きさの
変動の影響を受けない。また、電気信号のゆらぎ等のラ
ンダムな要因の影響も受けない。

発明の効果以上のように本発明では、二値化閾値または多値化閾値
の決定における照明の強さや対象物の反射率以外の要因
の影響を取り除き、より適切な二値化閾値を得ることを
可能にした。

【図面の簡単な説明】第１図は本発明の一実施例における画像閾値決定方法を
説明するための明度変化グラフ、第２図は対象物の画像
を示す概略図、第３図は第２図の明度ヒストグラム、第
４図は本発明の一実施例における多値化閾値決定方法を
説明する画像の概略図、第５図は第４図の明度ヒストグ
ラム、第６図は第１の従来例の全体構成図、第７図は対
象物の画像を示す概略図、第８図は画像の明度ヒストグ
ラム、第９図は第７図を二値化した画像を示す概略図、
第10図は第２の従来例における画像の明度ヒストグラ
ム、第11図は同じく画像の明度ヒストグラム、第12図は
第10図の平滑化グラフである。１……明度変化グラフ、２……旧二値化閾値、３……旧
二値化閾値より明るい部分の平均明度、４……旧二値化
閾値より暗い部分の平均明度、23……対象物、24……画
像上の直線、25……暗い背景、26……明るい部分、27…
…中間の明るさの部分、28……明度ヒストグラム、29…
…旧多値化閾値１、30……旧多値化閾値２、31……平均
明度１、32……平均明度２、33……平均明度３。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】外界から取り込んだ光量を電気信号に変換
する光電変換工程と、前記電気信号をデジタル形式の画
像データに変換するアナログ／デジタル変換工程と、デ
ジタル形式に変換された前記画像データの集合を、あら
かじめ与えた二値化閾値によって明るい部分と暗い部分
とに二分し、それぞれの部分について平均の明るさを計
算して明部分平均明るさと暗部分平均明るさとを得る平
均明るさ計算工程と、あらかじめ与えた閾値内分比によ
って前記明部分平均明るさと暗部分平均明るさとを内分
した値を新しい二値化閾値とする二値化閾値決定工程と
を備えたことを特徴とする画像閾値決定方法。
【請求項２】請求項１記載の画像閾値決定方法におい
て、平均明るさ計算工程ならびに、二値化閾値決定工程
に代えて、デジタル形式に変換された画像データをあら
かじめ与えた複数個の異なる値を持つ多値化閾値によっ
て最も暗い部分から最も明るい部分まで分割しそれぞれ
の部分について平均の明るさを計算する平均明るさ計算
工程と、上記計算された複数個の平均明るさのうち隣接
した平均明るさの組を多値化閾値と同じ個数のあらかじ
め与えた閾値内分比によって各々内分した値を新しい多
値化閾値とする画像多値化閾値決定工程とを備えたこと
を特徴とする画像閾値決定方法。