JPH07320068A - 画像処理方法及び画像処理装置 - Google Patents
画像処理方法及び画像処理装置Info
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- JPH07320068A JPH07320068A JP6109914A JP10991494A JPH07320068A JP H07320068 A JPH07320068 A JP H07320068A JP 6109914 A JP6109914 A JP 6109914A JP 10991494 A JP10991494 A JP 10991494A JP H07320068 A JPH07320068 A JP H07320068A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は、時間的に連続した２次元あるいは
３次元の画像データを有した複数のフレームから構成さ
れる動画像中の対象物体のエッジの検出を行う画像処理
装置において、動画像において各フレーム毎に画像のコ
ントラストが異なる場合でも、１フレーム毎にしきい値
を調整する必要がない動画像処理におけるエッジ検出方
法を提供する。 【構成】 エッジ検出処理を行う現フレームの画像中に
おける、この現フレームの時間的に一つ前のフレームで
ある前フレームの画像中での対象物体の位置と同一位置
もしくはその近傍の画像情報の強調処理を行う強調処理
部１０５と、この強調処理部１０５により強調した画像
情報を有する前記現フレームの画像にエッジ検出オペレ
ータ処理を行い対象物体のエッジ検出を行うエッジ検出
オペレータ適用部１０６とよりなるものである。
３次元の画像データを有した複数のフレームから構成さ
れる動画像中の対象物体のエッジの検出を行う画像処理
装置において、動画像において各フレーム毎に画像のコ
ントラストが異なる場合でも、１フレーム毎にしきい値
を調整する必要がない動画像処理におけるエッジ検出方
法を提供する。 【構成】 エッジ検出処理を行う現フレームの画像中に
おける、この現フレームの時間的に一つ前のフレームで
ある前フレームの画像中での対象物体の位置と同一位置
もしくはその近傍の画像情報の強調処理を行う強調処理
部１０５と、この強調処理部１０５により強調した画像
情報を有する前記現フレームの画像にエッジ検出オペレ
ータ処理を行い対象物体のエッジ検出を行うエッジ検出
オペレータ適用部１０６とよりなるものである。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、２次元あるいは３次元
の画像データ中の対象物体のエッジまたは輪郭を抽出す
る際に使用する画像処理方法及びその装置に関する。
の画像データ中の対象物体のエッジまたは輪郭を抽出す
る際に使用する画像処理方法及びその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、画像情報からエッジを抽出する方
法としては、１次微分や２次微分などの濃度勾配を用い
たものや、１次微分においてはその計算を簡便にしたSo
bel オペレータ等の差分オペレータが広く用いられてい
る。
法としては、１次微分や２次微分などの濃度勾配を用い
たものや、１次微分においてはその計算を簡便にしたSo
bel オペレータ等の差分オペレータが広く用いられてい
る。
【０００３】これらのエッジ検出方法は、基本的に濃度
勾配の大きさに応じた値を出力する。従って、濃度勾配
が大きな場所ではその出力値が大きく、濃度勾配が小さ
な場所では出力値が小さくなる。
勾配の大きさに応じた値を出力する。従って、濃度勾配
が大きな場所ではその出力値が大きく、濃度勾配が小さ
な場所では出力値が小さくなる。
【０００４】前記オペレータによる画像処理では、この
ように濃度勾配の大きさによってそれぞれ異なった値が
出力となる。そのため、画像中の対象物体のエッジ検出
を行なう場合には、前記オペレータ出力によるエッジ画
像をしきい値処理により２値化することが行なわれる。
ように濃度勾配の大きさによってそれぞれ異なった値が
出力となる。そのため、画像中の対象物体のエッジ検出
を行なう場合には、前記オペレータ出力によるエッジ画
像をしきい値処理により２値化することが行なわれる。
【０００５】図１４は、上記のエッジオペレータを用い
てエッジを検出する場合の図である。
てエッジを検出する場合の図である。
【０００６】図１４（ａ），（ｃ）は、座標に対する輝
度値の変化であって、横軸は画像上のある方向（例えば
Ｘ軸やＹ軸）を表し、縦軸は輝度値を表す。
度値の変化であって、横軸は画像上のある方向（例えば
Ｘ軸やＹ軸）を表し、縦軸は輝度値を表す。
【０００７】図１４（ｂ），（ｄ）は、上記エッジオペ
レータの出力値の座標に対する変化を示す図（エッジ画
像）である。
レータの出力値の座標に対する変化を示す図（エッジ画
像）である。
【０００８】図１４（ａ）において、エッジ画像をしき
い値処理により，２値化し対象物体１３１の対象物体エ
ッジ１３２を検出する場合、しきい値がＴａのように小
さいと不必要なエッジ１３３が多く検出される。一方、
Ｔｂのように大きいと必要なエッジ１３２が欠落してし
まうことになる。
い値処理により，２値化し対象物体１３１の対象物体エ
ッジ１３２を検出する場合、しきい値がＴａのように小
さいと不必要なエッジ１３３が多く検出される。一方、
Ｔｂのように大きいと必要なエッジ１３２が欠落してし
まうことになる。
【０００９】そのため、しきい値を何度も変更しながら
Ｔｃのような最適なしきい値を探す必要がある。
Ｔｃのような最適なしきい値を探す必要がある。
【００１０】また、図１４（ｃ）は、図１４（ａ）の画
像のコントラストが変わったものであるが、図１４
（ａ）と同様のしきい値Ｔｃでは不必要なノイズエッジ
１３３が混入してしまい新たに最適なしきい値を設定し
直す必要がある。
像のコントラストが変わったものであるが、図１４
（ａ）と同様のしきい値Ｔｃでは不必要なノイズエッジ
１３３が混入してしまい新たに最適なしきい値を設定し
直す必要がある。
【００１１】従って、動画像において対象物体エッジの
検出をする場合、画像のコントラストが変化しないよう
な場合においては一度しきい値を設定するのみで済む
が、画像のコントラストがフレーム毎に変化するような
場合には、１フレーム毎に前述のしきい値調整を行なわ
ねばならず、多大な労力が必要であった。
検出をする場合、画像のコントラストが変化しないよう
な場合においては一度しきい値を設定するのみで済む
が、画像のコントラストがフレーム毎に変化するような
場合には、１フレーム毎に前述のしきい値調整を行なわ
ねばならず、多大な労力が必要であった。
【００１２】また、従来、画像情報から物体の輪郭を抽
出する方法としては、Snakes:Active Contour Models
(M.Kass,et.al:Int.J.Computer Vision,1,321-331,198
8)が提案されている。この方法は、複数個の離散点が有
する弾性エネルギーと、画像エネルギーとの和を最小に
するように離散点を移動させることにより、物体の輪郭
を抽出する方法である。
出する方法としては、Snakes:Active Contour Models
(M.Kass,et.al:Int.J.Computer Vision,1,321-331,198
8)が提案されている。この方法は、複数個の離散点が有
する弾性エネルギーと、画像エネルギーとの和を最小に
するように離散点を移動させることにより、物体の輪郭
を抽出する方法である。
【００１３】具体的には図３０に示すように、輪郭抽出
の対称とする物体１の例えば内側に閉輪郭２を定義す
る。この閉輪郭２の弾性エネルギーは次式で表される。
の対称とする物体１の例えば内側に閉輪郭２を定義す
る。この閉輪郭２の弾性エネルギーは次式で表される。
【００１４】
【数１】 ［数１］において、α，βはそれぞれ弾性エネルギーの
一次及び二次の項の重みで、それぞれ閉輪郭２の収縮及
び滑らかさに関与している。ｓは閉輪郭２上での座標で
ある。また画像エネルギーとしては次式のＥimage のよ
うなエッジなどの画像の特徴を表すものが用いられる。
一次及び二次の項の重みで、それぞれ閉輪郭２の収縮及
び滑らかさに関与している。ｓは閉輪郭２上での座標で
ある。また画像エネルギーとしては次式のＥimage のよ
うなエッジなどの画像の特徴を表すものが用いられる。
【００１５】
【数２】
【数３】 である。但し、ｗimage は画像エネルギーＥimage の重
みである。このＥall が最小になるように、閉輪郭２を
移動させることにより、対称物体１の輪郭を抽出する。
みである。このＥall が最小になるように、閉輪郭２を
移動させることにより、対称物体１の輪郭を抽出する。
【００１６】対称とする物体輪郭のエッジ情報の欠落が
大きい場合には、ノイズの影響を避けるために、弾性エ
ネルギーの滑らかさを大きくする必要がある。すなわ
ち、［数１］における弾性エネルギーの二次の項の係数
βを大きくしなければならない。
大きい場合には、ノイズの影響を避けるために、弾性エ
ネルギーの滑らかさを大きくする必要がある。すなわ
ち、［数１］における弾性エネルギーの二次の項の係数
βを大きくしなければならない。
【００１７】例えば、図３１のような画像を考える。３
の点線が求めたい輪郭を、４がエッジを表している。
の点線が求めたい輪郭を、４がエッジを表している。
【００１８】このような画像に対して、βを小さくして
輪郭抽出を行うと、図３２のようになる。５が抽出され
た輪郭である。これに対して、βを大きくすると、図３
３のようになる。
輪郭抽出を行うと、図３２のようになる。５が抽出され
た輪郭である。これに対して、βを大きくすると、図３
３のようになる。
【００１９】このように滑らかさを大きくすると、今度
は逆にエッジ情報が存在する部分で、抽出した輪郭がエ
ッジからずれてしまうという問題点がある。
は逆にエッジ情報が存在する部分で、抽出した輪郭がエ
ッジからずれてしまうという問題点がある。
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】前記したように、画像
中の対象物体のエッジ検出において２値化を行なう場合
に、しきい値を何度も変更しながら設定し直す必要があ
り、動画像のように複数フレームから構成される画像に
おいて、画像のコントラストがフレーム毎に変化するよ
うな場合には１フレーム毎に前述のしきい値調整を行な
う必要があり、多大な労力を要するといった問題点があ
った。
中の対象物体のエッジ検出において２値化を行なう場合
に、しきい値を何度も変更しながら設定し直す必要があ
り、動画像のように複数フレームから構成される画像に
おいて、画像のコントラストがフレーム毎に変化するよ
うな場合には１フレーム毎に前述のしきい値調整を行な
う必要があり、多大な労力を要するといった問題点があ
った。
【００２１】そこで、第１、２の発明は、動画像におい
て各フレーム毎に画像のコントラストが異なる場合で
も、１フレーム毎にしきい値を調整する必要がない動画
像処理における画像処理方法を提供することを目的とす
る。
て各フレーム毎に画像のコントラストが異なる場合で
も、１フレーム毎にしきい値を調整する必要がない動画
像処理における画像処理方法を提供することを目的とす
る。
【００２２】また、上記のように、従来、対称とする物
体の輪郭のエッジ情報の欠落が大きい場合に、弾性エネ
ルギーの二次の係数を小さくすると、ノイズを避けるこ
とができないし、ノイズを避けるために弾性エネルギー
の二次の係数を大きくすると、エッジ情報が存在する部
分で、抽出した輪郭がエッジからずれてしまうという問
題点があった。
体の輪郭のエッジ情報の欠落が大きい場合に、弾性エネ
ルギーの二次の係数を小さくすると、ノイズを避けるこ
とができないし、ノイズを避けるために弾性エネルギー
の二次の係数を大きくすると、エッジ情報が存在する部
分で、抽出した輪郭がエッジからずれてしまうという問
題点があった。
【００２３】そこで、第３の発明は、抽出した輪郭がエ
ッジと一致するようにすることを目的とする画像処理方
法を提供する。
ッジと一致するようにすることを目的とする画像処理方
法を提供する。
【００２４】
【課題を解決するための手段】第１の発明の画像処理方
法は、時間的に連続した複数のフレームから構成される
動画像中の対象物体のエッジ検出を行う画像処理方法で
あって、エッジ検出処理を行う現フレームの画像中にお
ける、この現フレームの時間的に一つ前のフレームの画
像中での対象物体の位置と同一位置もしくはその近傍の
画像情報の強調処理を行い、この強調した画像情報を有
する前記現フレームの画像にエッジ検出オペレータ処理
を行い対象物体のエッジ検出を行うものである。
法は、時間的に連続した複数のフレームから構成される
動画像中の対象物体のエッジ検出を行う画像処理方法で
あって、エッジ検出処理を行う現フレームの画像中にお
ける、この現フレームの時間的に一つ前のフレームの画
像中での対象物体の位置と同一位置もしくはその近傍の
画像情報の強調処理を行い、この強調した画像情報を有
する前記現フレームの画像にエッジ検出オペレータ処理
を行い対象物体のエッジ検出を行うものである。
【００２５】第２の発明の画像処理方法は、時間的に連
続した２次元あるいは３次元の画像データを有した複数
のフレームから構成される動画像中の対象物体のエッジ
検出を行う画像処理方法であって、エッジ検出処理を行
うべき現フレームの画像にエッジ検出オペレータ処理を
行い、この処理を行った現フレームの画像中における、
この現フレームの時間的に一つ前のフレームの画像中で
の対象物体の位置と同一位置もしくはその近傍の前記処
理後の出力値の強調処理を行い対象物体のエッジ検出を
行うものである。
続した２次元あるいは３次元の画像データを有した複数
のフレームから構成される動画像中の対象物体のエッジ
検出を行う画像処理方法であって、エッジ検出処理を行
うべき現フレームの画像にエッジ検出オペレータ処理を
行い、この処理を行った現フレームの画像中における、
この現フレームの時間的に一つ前のフレームの画像中で
の対象物体の位置と同一位置もしくはその近傍の前記処
理後の出力値の強調処理を行い対象物体のエッジ検出を
行うものである。
【００２６】第３の発明は、２次元あるいは３次元の画
像データからの物体の輪郭抽出に際し、前記画像データ
における複数の離散点が有する弾性エネルギーと、画像
エネルギーと、必要に応じて付加される外部エネルギー
の重みつきの総和が最小となるように、前記複数個の離
散点を前記画像データ上で移動させることにより、前記
物体の輪郭を抽出する画像処理方法であって、前記複数
個の離散点の中のある離散点の画像中の位置における画
像情報、もしくはその離散点の画像中の位置の近傍の画
像情報から計算される統計量を、しきい値と比較して、
一定の条件を満たす場合には、その離散点における画像
エネルギーに対する重み係数の絶対値を他の離散点より
も小さくしてエッジ対応点以外の点とするものである。
像データからの物体の輪郭抽出に際し、前記画像データ
における複数の離散点が有する弾性エネルギーと、画像
エネルギーと、必要に応じて付加される外部エネルギー
の重みつきの総和が最小となるように、前記複数個の離
散点を前記画像データ上で移動させることにより、前記
物体の輪郭を抽出する画像処理方法であって、前記複数
個の離散点の中のある離散点の画像中の位置における画
像情報、もしくはその離散点の画像中の位置の近傍の画
像情報から計算される統計量を、しきい値と比較して、
一定の条件を満たす場合には、その離散点における画像
エネルギーに対する重み係数の絶対値を他の離散点より
も小さくしてエッジ対応点以外の点とするものである。
【００２７】
【作 用】第１の画像処理方法について説明する。
【００２８】まず、エッジ検出処理を行う現フレームの
画像中における、この現フレームの時間的に一つ前のフ
レームの画像中での対象物体の位置と同一位置もしくは
その近傍の画像情報の強調処理を行う。
画像中における、この現フレームの時間的に一つ前のフ
レームの画像中での対象物体の位置と同一位置もしくは
その近傍の画像情報の強調処理を行う。
【００２９】そして、この強調した画像情報を有する前
記現フレームの画像にエッジ検出オペレータ処理を行い
対象物体のエッジ検出を行う。
記現フレームの画像にエッジ検出オペレータ処理を行い
対象物体のエッジ検出を行う。
【００３０】第２の発明の画像処理方法について説明す
る。
る。
【００３１】まず、エッジ検出処理を行う現フレームの
画像にエッジ検出オペレータ処理を行う。
画像にエッジ検出オペレータ処理を行う。
【００３２】そして、この処理を行った現フレームの画
像中における、この現フレームの時間的に一つ前のフレ
ームの画像中での対象物体の位置と同一位置もしくはそ
の近傍の出力値の強調処理を行い対象物体のエッジ検出
を行う。
像中における、この現フレームの時間的に一つ前のフレ
ームの画像中での対象物体の位置と同一位置もしくはそ
の近傍の出力値の強調処理を行い対象物体のエッジ検出
を行う。
【００３３】両発明では、このようにすることで、フレ
ーム毎に画像のコントラストが変化するような場合でも
その影響を受けにくくなり、フレーム毎にエッジ検出の
しきい値調整を行なう必要がなくなる。
ーム毎に画像のコントラストが変化するような場合でも
その影響を受けにくくなり、フレーム毎にエッジ検出の
しきい値調整を行なう必要がなくなる。
【００３４】第３の発明の画像処理方法について説明す
る。
る。
【００３５】複数個の離散点を移動させることにより、
前記物体の輪郭を抽出する画像処理方法であって、前記
複数個の離散点の中のある離散点の画像中の位置におけ
る画像情報、もしくはその離散点の画像中の位置の近傍
の画像情報から計算される統計量を、しきい値と比較す
る。そして、比較結果が一定の条件を満たす場合には、
その離散点における画像エネルギーに対する重み係数の
絶対値を他の離散点よりも小さくしてエッジ対応点以外
の点とする。
前記物体の輪郭を抽出する画像処理方法であって、前記
複数個の離散点の中のある離散点の画像中の位置におけ
る画像情報、もしくはその離散点の画像中の位置の近傍
の画像情報から計算される統計量を、しきい値と比較す
る。そして、比較結果が一定の条件を満たす場合には、
その離散点における画像エネルギーに対する重み係数の
絶対値を他の離散点よりも小さくしてエッジ対応点以外
の点とする。
【００３６】これにより、エッジがとぎれた部分の影響
を小さくし、精度よく輪郭を抽出する。
を小さくし、精度よく輪郭を抽出する。
【００３７】
【実施例】第 １ ， ２ 発 明 以下、本発明の一実施例を図１〜図１３を用いて説明す
る。
る。
【００３８】［各フレームのエッジ抽出方法］図１は、
時間的に連続したフレームにおいて、各フレーム中の対
象物体の輪郭を抽出する方法の全体の処理の流れを示す
図である。
時間的に連続したフレームにおいて、各フレーム中の対
象物体の輪郭を抽出する方法の全体の処理の流れを示す
図である。
【００３９】図１において、ｎフレーム目のエッジを抽
出する例を説明する。
出する例を説明する。
【００４０】 データ入力部１０１でｎフレーム目の
画像が入力される。
画像が入力される。
【００４１】 エッジ検出部１０２において、入力画
像のエッジが検出される。この際、ｎ−１フレーム（前
フレーム）目での対象物体の輪郭抽出結果が用いられ
る。
像のエッジが検出される。この際、ｎ−１フレーム（前
フレーム）目での対象物体の輪郭抽出結果が用いられ
る。
【００４２】 エッジ検出部１０２においてエッジ検
出後、輪郭抽出部１０３において対象物体の輪郭抽出が
行われる。ここでの輪郭抽出結果はｎ＋１フレーム目
（次フレーム）でのエッジ検出に用いられる。
出後、輪郭抽出部１０３において対象物体の輪郭抽出が
行われる。ここでの輪郭抽出結果はｎ＋１フレーム目
（次フレーム）でのエッジ検出に用いられる。
【００４３】対象物体の輪郭抽出の方法は、エッジ強度
の最大値を追跡（尾根線追跡）していく方法や、エネル
ギー最小化原理を用いた方法("Snakes:Active Contour
Models";M.Kass,etal.:Int.J.Computer Vision,321-331
(1988)) 等のいずれの方法でもよい。
の最大値を追跡（尾根線追跡）していく方法や、エネル
ギー最小化原理を用いた方法("Snakes:Active Contour
Models";M.Kass,etal.:Int.J.Computer Vision,321-331
(1988)) 等のいずれの方法でもよい。
【００４４】［エッジ検出部１０２でのエッジ検出処理
の第１の実施例］図２は，図１におけるエッジ検出部１
０２での処理を詳しく示した図である。
の第１の実施例］図２は，図１におけるエッジ検出部１
０２での処理を詳しく示した図である。
【００４５】 強調値設定部１０４は、データ入力部
１０１で入力された画像である現フレームと、時間的に
一つ前のフレーム（以下、前フレームという）での輪郭
抽出結果を用いて、強調値Ｔｈの設定を行う。
１０１で入力された画像である現フレームと、時間的に
一つ前のフレーム（以下、前フレームという）での輪郭
抽出結果を用いて、強調値Ｔｈの設定を行う。
【００４６】この時の強調値Ｔｈは、前フレームで抽出
された対象物体の輪郭を、入力された画像上の同一位置
に配置した場合の輪郭上での輝度もしくはその近傍での
輝度を用いて設定される。
された対象物体の輪郭を、入力された画像上の同一位置
に配置した場合の輪郭上での輝度もしくはその近傍での
輝度を用いて設定される。
【００４７】また、その際の輝度の設定は、輪郭上の輝
度やその近傍の輝度の平均値、または一部の平均値、ま
たは一部の輝度等の輪郭近辺の輝度情報を表すものであ
ればいずれを用いてもよい。
度やその近傍の輝度の平均値、または一部の平均値、ま
たは一部の輝度等の輪郭近辺の輝度情報を表すものであ
ればいずれを用いてもよい。
【００４８】 その後、強調処理部１０５は、エッジ
検出処理を行うべき現在のフレーム（以下、現フレーム
という）の画像中において強調値Ｔｈの輝度を強調する
処理を行う。
検出処理を行うべき現在のフレーム（以下、現フレーム
という）の画像中において強調値Ｔｈの輝度を強調する
処理を行う。
【００４９】この際の強調処理には様々な方法が考えら
れるが、例えば、図３に示すような方法を用いることが
できる。
れるが、例えば、図３に示すような方法を用いることが
できる。
【００５０】図３（ａ）は、通常の画像における輝度分
布であるが、これを図３（ｂ）に示すように強調値Ｔｈ
を中心としたガウス型の輝度分布となるように変更すれ
ば、画像中でＴｈの輝度が強調される。
布であるが、これを図３（ｂ）に示すように強調値Ｔｈ
を中心としたガウス型の輝度分布となるように変更すれ
ば、画像中でＴｈの輝度が強調される。
【００５１】また、図３（ｃ）のように輝度分布を変更
させる処理を行なってもよい。
させる処理を行なってもよい。
【００５２】 このようにして強調値Ｔｈを強調した
画像を作成し、エッジ検出オペレータ適用部１０６にお
いて対象物体エッジの検出を行なう。
画像を作成し、エッジ検出オペレータ適用部１０６にお
いて対象物体エッジの検出を行なう。
【００５３】ここに示すエッジ検出オペレータとは、１
次微分や２次微分に基づく方法、１次微分の計算を簡便
にしたSobel オペレータや、輝度値または色またはこれ
らの分散値またはそれらの組み合わせによって分割され
た領域を利用する方法や、画像をフーリエ変換等の周波
数領域に展開する方法等によって対象物体のエッジを検
出するオペレータを示す。
次微分や２次微分に基づく方法、１次微分の計算を簡便
にしたSobel オペレータや、輝度値または色またはこれ
らの分散値またはそれらの組み合わせによって分割され
た領域を利用する方法や、画像をフーリエ変換等の周波
数領域に展開する方法等によって対象物体のエッジを検
出するオペレータを示す。
【００５４】具体的には、図４または図５に示ようにし
て、対象物体エッジ１３２を検出する。
て、対象物体エッジ１３２を検出する。
【００５５】図４及び図５において、横軸は画像上での
座標を示し、（ａ）（ｂ）（ｄ）の縦軸は輝度値、
（ｃ）（ｅ）の縦軸はエッジオペレータ出力を示す。
座標を示し、（ａ）（ｂ）（ｄ）の縦軸は輝度値、
（ｃ）（ｅ）の縦軸はエッジオペレータ出力を示す。
【００５６】図４は、ｎフレーム目の対象物体の大きさ
が、ｎ−１フレーム目より大きく変化した場合を示して
いる。
が、ｎ−１フレーム目より大きく変化した場合を示して
いる。
【００５７】図４（ａ）に示すようにｎ−１フレーム目
において対象物体輪郭１２１が抽出される。
において対象物体輪郭１２１が抽出される。
【００５８】図４（ｂ）に示すｎフレーム目には前輪郭
位置１２１での輝度値が強調値Ｔｈとして設定される。
位置１２１での輝度値が強調値Ｔｈとして設定される。
【００５９】図４（ｄ）に示すごとく強調処理が行われ
る。図４（ｄ）における強調処理は、図３（ｃ）に示し
た処理方法を用いたものである。
る。図４（ｄ）における強調処理は、図３（ｃ）に示し
た処理方法を用いたものである。
【００６０】図４ではこのような処理が以下のフレーム
画像全てにわたり行われ、常に対象物体の輝度値が強調
される。
画像全てにわたり行われ、常に対象物体の輝度値が強調
される。
【００６１】従って、図４（ｃ）及び図４（ｅ）に示す
ように対象物体エッジ１３２よりも大きな出力値を有す
るノイズエッジ１３３が存在していても、強調処理後に
は対象物体エッジ１３２の出力の方がノイズエッジ１３
３より大きくなる。
ように対象物体エッジ１３２よりも大きな出力値を有す
るノイズエッジ１３３が存在していても、強調処理後に
は対象物体エッジ１３２の出力の方がノイズエッジ１３
３より大きくなる。
【００６２】図５は、ｎフレーム目の対象物体の大きさ
が、ｎ−１フレーム目より小さく変化した場合を示して
いる。
が、ｎ−１フレーム目より小さく変化した場合を示して
いる。
【００６３】図５においても図４と同様の処理が行われ
るが、対象物体の周りの輝度値を強調し、相対的に対象
物体のエッジ１３２の出力値を強調するものである。
るが、対象物体の周りの輝度値を強調し、相対的に対象
物体のエッジ１３２の出力値を強調するものである。
【００６４】図５においては、図５（ｂ）のようにｎフ
レーム目における前輪郭位置１２１での輝度値は単一の
値ではない。このような場合には図６に示すような２種
類の強調値Ｔｈ１、Ｔｈ２を強調するような処理を行え
ばよい。
レーム目における前輪郭位置１２１での輝度値は単一の
値ではない。このような場合には図６に示すような２種
類の強調値Ｔｈ１、Ｔｈ２を強調するような処理を行え
ばよい。
【００６５】図５においても、図４と同様に上記の処理
が以下のフレーム画像全てにわたり行われる。
が以下のフレーム画像全てにわたり行われる。
【００６６】図４及び図５ではフレーム毎にコントラス
トは変化していないが、変化している場合でも常に対象
物体のエッジ出力が強調されることは自明である。従っ
て、はじめにある程度大きなしきい値Ｔｂを設定してお
けば不必要なエッジを多く検出したり、必要な対象物体
のエッジが欠落することもなくなる。また、その設定も
全てのフレームにわたって行う必要がなくなる。
トは変化していないが、変化している場合でも常に対象
物体のエッジ出力が強調されることは自明である。従っ
て、はじめにある程度大きなしきい値Ｔｂを設定してお
けば不必要なエッジを多く検出したり、必要な対象物体
のエッジが欠落することもなくなる。また、その設定も
全てのフレームにわたって行う必要がなくなる。
【００６７】［具体例］次に、実際の画像に適用した場
合についての具体例を説明する。
合についての具体例を説明する。
【００６８】図７は、ＭＲＩやＸ線ＣＴ等で得られる心
臓部の医用画像で、ｎ−１フレーム目〜ｎ＋１フレーム
目へと心臓が拡張していく場合の模式図である。
臓部の医用画像で、ｎ−１フレーム目〜ｎ＋１フレーム
目へと心臓が拡張していく場合の模式図である。
【００６９】このような医用画像では、内壁の輪郭を抽
出して心筋梗塞等の診断が行なわれる。しかし、血流と
内壁とのコントラストが悪く、各フレームでコントラス
トも変化し、内壁のエッジを首尾よく検出するのは困難
である。
出して心筋梗塞等の診断が行なわれる。しかし、血流と
内壁とのコントラストが悪く、各フレームでコントラス
トも変化し、内壁のエッジを首尾よく検出するのは困難
である。
【００７０】 図７で示した画像において、ｎ−１フ
レーム目での内壁の輪郭抽出結果１２１をｎフレーム目
の画像上の同一位置に配置する。
レーム目での内壁の輪郭抽出結果１２１をｎフレーム目
の画像上の同一位置に配置する。
【００７１】 この時、ｎ−１フレーム目での内壁の
輪郭抽出結果１２１上での輝度またはその近傍での輝度
の平均値を前述の強調値Ｔｈとし、Ｔｈを強調させる処
理を行なう（この場合には、血液の輝度を強調すること
になる）。
輪郭抽出結果１２１上での輝度またはその近傍での輝度
の平均値を前述の強調値Ｔｈとし、Ｔｈを強調させる処
理を行なう（この場合には、血液の輝度を強調すること
になる）。
【００７２】 その後、エッジ検出オペレータによっ
てエッジ検出を行ない、内壁の輪郭を抽出する。同様に
してｎ＋１フレーム目では、ｎフレーム目の輪郭抽出結
果１２２を用いて、ｎ＋１フレーム目における血液輝度
の強調が行なわれる。
てエッジ検出を行ない、内壁の輪郭を抽出する。同様に
してｎ＋１フレーム目では、ｎフレーム目の輪郭抽出結
果１２２を用いて、ｎ＋１フレーム目における血液輝度
の強調が行なわれる。
【００７３】上記のような処理を繰り返すことで、各フ
レームでコントラストが変化していても、調整を必要と
せず常に、対象物体近辺のある輝度部分が強調（図７の
場合は血液部分）されるため、対象物体の境界部分にお
けるエッジ検出オペレータの出力が大きくなる。
レームでコントラストが変化していても、調整を必要と
せず常に、対象物体近辺のある輝度部分が強調（図７の
場合は血液部分）されるため、対象物体の境界部分にお
けるエッジ検出オペレータの出力が大きくなる。
【００７４】従って、エッジ検出オペレータ適用後、２
値化を行なう場合でも各フレーム毎にしきい値を調整す
る必要がなくなり、首尾よくエッジ検出を行なうことが
できる。
値化を行なう場合でも各フレーム毎にしきい値を調整す
る必要がなくなり、首尾よくエッジ検出を行なうことが
できる。
【００７５】［エッジ検出部１０２でのエッジ検出処理
の他の実施例］図８は、図１におけるエッジ検出部１０
２での処理の第２の実施例を示す図である。
の他の実施例］図８は、図１におけるエッジ検出部１０
２での処理の第２の実施例を示す図である。
【００７６】 データ入力部１０１から入力された画
像は、エッジ検出オペレータ適用部１０６において対象
物体エッジの検出が行なわれる。
像は、エッジ検出オペレータ適用部１０６において対象
物体エッジの検出が行なわれる。
【００７７】 次に、強調値設定部１０４で前フレー
ムでの輪郭抽出結果を用いて強調値の設定が行なわれ
る。この時の強調値は、前フレームで抽出された物体の
輪郭を入力された画像上の同一位置に配置した場合の輪
郭上でのエッジ強度（前述のエッジ検出オペレータの出
力値）、もしくはその近傍でのエッジ強度を用いて設定
される。
ムでの輪郭抽出結果を用いて強調値の設定が行なわれ
る。この時の強調値は、前フレームで抽出された物体の
輪郭を入力された画像上の同一位置に配置した場合の輪
郭上でのエッジ強度（前述のエッジ検出オペレータの出
力値）、もしくはその近傍でのエッジ強度を用いて設定
される。
【００７８】この場合も図２の場合と同様に、強調値は
エッジ強度の平均値や一部のエッジ強度等輪郭近辺のエ
ッジ強度を表すものであればいずれを用いてもよい。
エッジ強度の平均値や一部のエッジ強度等輪郭近辺のエ
ッジ強度を表すものであればいずれを用いてもよい。
【００７９】 その後、強調処理部１０５において、
設定されたエッジ強度の強調値Ｔｈを強調する処理が行
なわれ、輪郭抽出部１０３で対象物体の輪郭が抽出され
て、その結果は次のフレームでのエッジ検出に用いられ
る。
設定されたエッジ強度の強調値Ｔｈを強調する処理が行
なわれ、輪郭抽出部１０３で対象物体の輪郭が抽出され
て、その結果は次のフレームでのエッジ検出に用いられ
る。
【００８０】図９、図１０は、図１におけるエッジ検出
部１０２での処理の第３，４の実施例を示す図である。
部１０２での処理の第３，４の実施例を示す図である。
【００８１】すなわち、図２及び図８におけるエッジ検
出部１０２に２値化処理部１０７を加えた場合を示す。
上述したように、本実施例ではフレーム毎のコントラス
ト変化に影響を受けにくいため、２値化処理部１０７で
のしきい値はフレーム毎に変更する必要はない。
出部１０２に２値化処理部１０７を加えた場合を示す。
上述したように、本実施例ではフレーム毎のコントラス
ト変化に影響を受けにくいため、２値化処理部１０７で
のしきい値はフレーム毎に変更する必要はない。
【００８２】［対象物体が移動している場合のエッジ検
出方法］図１１は、図７のように物体が同心円状に変化
するのではなく、対象物体が等速の平行移動を伴って変
化をする場合の第１の実施例の図である。
出方法］図１１は、図７のように物体が同心円状に変化
するのではなく、対象物体が等速の平行移動を伴って変
化をする場合の第１の実施例の図である。
【００８３】対象物体の運動方向と速度があらかじめわ
かっている場合には、図１１に示すように前フレームで
の輪郭抽出結果を移動分Δｘだけシフトさせてやり、上
記と同様に強調処理とエッジ検出オペレータを適用すれ
ばよい。
かっている場合には、図１１に示すように前フレームで
の輪郭抽出結果を移動分Δｘだけシフトさせてやり、上
記と同様に強調処理とエッジ検出オペレータを適用すれ
ばよい。
【００８４】また、対象物体の運動方向と速度があらか
じめわかっていない場合には、ｎ−１フレーム目の輪郭
抽出結果１２１とｎフレーム目の輪郭抽出結果１２２か
ら次のフレームでの移動距離Δｘを予測する。続いて、
ｎ＋１フレーム目ではｎフレーム目での輪郭抽出結果を
Δｘ分移動させ、強調処理とエッジ検出オペレータの適
用を行なえばよい。
じめわかっていない場合には、ｎ−１フレーム目の輪郭
抽出結果１２１とｎフレーム目の輪郭抽出結果１２２か
ら次のフレームでの移動距離Δｘを予測する。続いて、
ｎ＋１フレーム目ではｎフレーム目での輪郭抽出結果を
Δｘ分移動させ、強調処理とエッジ検出オペレータの適
用を行なえばよい。
【００８５】図１２は、対象物体が移動する場合の第２
の実施例の図で、前フレームでの輪郭抽出結果を用いる
際に抽出された輪郭よりも小さな輪郭を用いる場合であ
る。
の実施例の図で、前フレームでの輪郭抽出結果を用いる
際に抽出された輪郭よりも小さな輪郭を用いる場合であ
る。
【００８６】 ｎ−１フレーム目の輪郭抽出結果１２
１とｎフレーム目での輪郭抽出結果からｎ＋１フレーム
目での移動距離Δｘを予測する。
１とｎフレーム目での輪郭抽出結果からｎ＋１フレーム
目での移動距離Δｘを予測する。
【００８７】 次にｎ＋１フレーム目で強調値を設定
する際に、ｎフレーム目での輪郭抽出結果１２２よりも
小さな輪郭１２１´を用いる。
する際に、ｎフレーム目での輪郭抽出結果１２２よりも
小さな輪郭１２１´を用いる。
【００８８】このようにすることで図１２に示すよう
に、物体が加速度を伴っており予測値ΔｘよりさらにΔ
ｘ’ずれた場合においても対象物体の内側の輝度を強調
することができ、エッジ検出を行なうことができる。
に、物体が加速度を伴っており予測値ΔｘよりさらにΔ
ｘ’ずれた場合においても対象物体の内側の輝度を強調
することができ、エッジ検出を行なうことができる。
【００８９】上記の実施例において、ｎ−１フレーム目
（または動画像における１番初めのフレーム）における
輪郭抽出及び平行移動を伴う場合のｎ−１フレーム目と
ｎフレーム目の輪郭抽出は、手動で行なってもよく、従
来のようにエッジ検出におけるしきい値調整を手動で行
なった後、前述の尾根線追跡やSNAKESを用いて輪郭抽出
を行なう方法、輝度分布等を用いて領域抽出を行なう方
法いずれの方法でもよい。
（または動画像における１番初めのフレーム）における
輪郭抽出及び平行移動を伴う場合のｎ−１フレーム目と
ｎフレーム目の輪郭抽出は、手動で行なってもよく、従
来のようにエッジ検出におけるしきい値調整を手動で行
なった後、前述の尾根線追跡やSNAKESを用いて輪郭抽出
を行なう方法、輝度分布等を用いて領域抽出を行なう方
法いずれの方法でもよい。
【００９０】［その他の実施例］上記実施例において、
エッジ検出における強調処理の強調値の設定には前フレ
ームでの対象物体の輪郭を用いていたが、図１３に示す
ように領域抽出結果を用いてもよい。
エッジ検出における強調処理の強調値の設定には前フレ
ームでの対象物体の輪郭を用いていたが、図１３に示す
ように領域抽出結果を用いてもよい。
【００９１】図１３において、エッジ検出部１０２で対
象物体のエッジが検出された後、領域抽出部１０８でエ
ッジで囲まれた内部の領域が抽出される。
象物体のエッジが検出された後、領域抽出部１０８でエ
ッジで囲まれた内部の領域が抽出される。
【００９２】この際の領域抽出方法としては、図９また
は図１０で２値化されたエッジ画像に対して画像をラス
タスキャンし、エッジが存在する範囲を長方形状に抽出
する方法や、上述の輪郭抽出を行なってからその内部と
して領域を抽出する方法等が考えられるが、いずれの方
法を用いても差しつかえない。
は図１０で２値化されたエッジ画像に対して画像をラス
タスキャンし、エッジが存在する範囲を長方形状に抽出
する方法や、上述の輪郭抽出を行なってからその内部と
して領域を抽出する方法等が考えられるが、いずれの方
法を用いても差しつかえない。
【００９３】前フレームにおいて抽出された領域の次フ
レーム画像における同一位置またはその近傍での画像情
報（例えば領域内の画像輝度の平均値等）を強調するこ
とにより、次フレームのエッジ検出を行なえばよい。
レーム画像における同一位置またはその近傍での画像情
報（例えば領域内の画像輝度の平均値等）を強調するこ
とにより、次フレームのエッジ検出を行なえばよい。
【００９４】また、上記の実施例において強調値Ｔｈと
しては輝度値やエッジ検出オペレータの出力値を用いた
が、輝度値またはエッジ検出オペレータの出力値の分散
値や、画像がカラーの場合はその一部の色や色差やそれ
らの分散値、あるいはこれらを複数個組み合わせたもの
でも差しつかえない。
しては輝度値やエッジ検出オペレータの出力値を用いた
が、輝度値またはエッジ検出オペレータの出力値の分散
値や、画像がカラーの場合はその一部の色や色差やそれ
らの分散値、あるいはこれらを複数個組み合わせたもの
でも差しつかえない。
【００９５】さらに、上記実施例の画像の強調方法以外
の方法として、一部の濃度部分の階調を変化させるよう
な強調方法や、濃度ヒストグラムを変化させるような強
調方法を用いてもよい。
の方法として、一部の濃度部分の階調を変化させるよう
な強調方法や、濃度ヒストグラムを変化させるような強
調方法を用いてもよい。
【００９６】第 ３ の 発 明 以下、本実施例を図１５〜図２９を用いて説明する。
【００９７】［第１の実施例］図１５は、本発明の第１
の実施例の構成を表す図である。
の実施例の構成を表す図である。
【００９８】図１６のような２次元画像から、内側の輪
郭を抽出する場合を例にして説明する。
郭を抽出する場合を例にして説明する。
【００９９】画像入力部６では、対象とする画像データ
を入力する。
を入力する。
【０１００】概輪郭抽出部７でおおまかな輪郭を抽出す
る。
る。
【０１０１】概輪郭抽出部７の例を図１７に示す。ここ
では複数個の離散点の持つエネルギーを最小化すること
により輪郭抽出する方法を採用している。
では複数個の離散点の持つエネルギーを最小化すること
により輪郭抽出する方法を採用している。
【０１０２】初期値設定部１２で複数個の離散点の位置
座標の初期値を設定する。
座標の初期値を設定する。
【０１０３】初期値の例を図１８に示す。
【０１０４】離散点移動部９では［数４］においてＥal
l で表されるような全エネルギーが最小になるように前
記複数個の離散点を移動させる。
l で表されるような全エネルギーが最小になるように前
記複数個の離散点を移動させる。
【０１０５】
【数４】 ｉは図１９で表されるような複数個の離散点の番号であ
る。ｗimage(i)、ｗext(i)は重み係数である。Ｅint(i)
は弾性エネルギーであり、本実施例では次式を用いる。
る。ｗimage(i)、ｗext(i)は重み係数である。Ｅint(i)
は弾性エネルギーであり、本実施例では次式を用いる。
【０１０６】
【数５】 但し、ｖi ＝（ｘi ，ｙi ）は離散点の位置座標であ
る。Ｅimage(i)は画像エネルギーであり、ここでは［数
６］を用いる。
る。Ｅimage(i)は画像エネルギーであり、ここでは［数
６］を用いる。
【０１０７】
【数６】 Ｅext(i)は必要に応じて付加する外部エネルギーであ
る。本実施例では［数７］は離散点をある点ｖ0 から遠
ざけたり、ｖ0 に近付けたりするエネルギーである。遠
ざけるか近付けるかは係数ｋの正負によって決まる。
る。本実施例では［数７］は離散点をある点ｖ0 から遠
ざけたり、ｖ0 に近付けたりするエネルギーである。遠
ざけるか近付けるかは係数ｋの正負によって決まる。
【０１０８】
【数７】 エネルギーの総和が最小となるような離散点の位置を求
める解法として、変分法による方法を用いる。変分法に
よれば［数４］が最小となるためには［数８］のような
連立方程式が成り立つことが必要である。
める解法として、変分法による方法を用いる。変分法に
よれば［数４］が最小となるためには［数８］のような
連立方程式が成り立つことが必要である。
【０１０９】
【数８】 但し、
【数９】 とする。
【０１１０】今、ｘ座標のみを考えるとすると、［数
８］の連立方程式はベクトル表示で次式のように表すこ
とができる。
８］の連立方程式はベクトル表示で次式のように表すこ
とができる。
【０１１１】
【数１０】 但し、
【数１１】 である。
【０１１２】この連立方程式をヤコビ法を用いて逐次近
似法で解く。Ａを次式のように対角行列Ｄとそれ以外の
部分Ｆに分ける。
似法で解く。Ａを次式のように対角行列Ｄとそれ以外の
部分Ｆに分ける。
【０１１３】
【数１２】 ｎ回目の近似解をｘn とすると、ｎ＋１回目の近似解ｘ
n+1 は、
n+1 は、
【数１３】 となる。但し、γは収束速度パラメータである。
【０１１４】離散点移動部９の構成例を図２０に示す。
【０１１５】画像エネルギー算出部１４、外部エネルギ
ー算出部１５において、それぞれ［数４］におけるＥim
age(i)、Ｅext(i)を算出する。また、パラメータ記憶部
１７には各エネルギーの重み係数、［数１３］における
行列Ｄ、Ｆの要素の値、γ等が記憶されている。次座標
算出部１６では、［数１３］を用いて各離散点の次座標
を計算して、離散点を移動させる。
ー算出部１５において、それぞれ［数４］におけるＥim
age(i)、Ｅext(i)を算出する。また、パラメータ記憶部
１７には各エネルギーの重み係数、［数１３］における
行列Ｄ、Ｆの要素の値、γ等が記憶されている。次座標
算出部１６では、［数１３］を用いて各離散点の次座標
を計算して、離散点を移動させる。
【０１１６】離散点を移動させるごとに、収束判定部１
０で収束条件を満たすかどうかを判定し、収束条件を満
たさない場合には再び離散点移動部９で離散点の移動を
行い、収束条件を満たすまで繰り返す。
０で収束条件を満たすかどうかを判定し、収束条件を満
たさない場合には再び離散点移動部９で離散点の移動を
行い、収束条件を満たすまで繰り返す。
【０１１７】収束条件としては、本実施例では［数１
４］で表されるようなｎ回目の繰り返しでのエネルギー
の変化量△Ｅall n がある一定値より小さくなったとき
とする。
４］で表されるようなｎ回目の繰り返しでのエネルギー
の変化量△Ｅall n がある一定値より小さくなったとき
とする。
【０１１８】
【数１４】 収束判定部１０の一構成例を図２１に示す。エネルギー
算出部１８において、［数４］におけるＥall を算出す
る。それをｎ回目の値Ｅall n として、記憶部１９に記
憶しておく。そしてエネルギー比較部２０で、記憶部１
９に予め記憶しておいたｎ−１回目の値Ｅall n-1 との
差の絶対値△Ｅall n を求めて、それが一定量εより小
さければ収束したと判定し、大きければ収束していない
と判定する。
算出部１８において、［数４］におけるＥall を算出す
る。それをｎ回目の値Ｅall n として、記憶部１９に記
憶しておく。そしてエネルギー比較部２０で、記憶部１
９に予め記憶しておいたｎ−１回目の値Ｅall n-1 との
差の絶対値△Ｅall n を求めて、それが一定量εより小
さければ収束したと判定し、大きければ収束していない
と判定する。
【０１１９】以上のようにして抽出された概輪郭の例を
図２２に示す。
図２２に示す。
【０１２０】ここで、必要に応じて離散点の再配置を行
う。具体的には、隣接する離散点間の距離を算出し、そ
の距離が最も近い離散点を取り除き、最も遠い離散点間
の中点に挿入するということを、最も近い離散点間距離
が、最も遠い離散点間距離の半分を超えたら終了すると
いう方法を用いる。
う。具体的には、隣接する離散点間の距離を算出し、そ
の距離が最も近い離散点を取り除き、最も遠い離散点間
の中点に挿入するということを、最も近い離散点間距離
が、最も遠い離散点間距離の半分を超えたら終了すると
いう方法を用いる。
【０１２１】エッジ対応点決定部８では、概輪郭抽出部
１７で求めた複数個の離散点に対して、それぞれエッジ
対応点かどうかを判断する。
１７で求めた複数個の離散点に対して、それぞれエッジ
対応点かどうかを判断する。
【０１２２】エッジ対応点決定部８の一構成例を図２３
に示す。図中のＮは離散点の数を表す。
に示す。図中のＮは離散点の数を表す。
【０１２３】エッジ強度算出部２１でｉ番目の制御点に
おけるエッジ強度Ｉedge(i) を算出する。
おけるエッジ強度Ｉedge(i) を算出する。
【０１２４】エッジ強度は、微分値、差分値等の画像中
の画素値の急激に変化する部分で大きくなる量であり、
様々なオペレータが存在する。ここでは、一次差分を用
いる方法を使用した。
の画素値の急激に変化する部分で大きくなる量であり、
様々なオペレータが存在する。ここでは、一次差分を用
いる方法を使用した。
【０１２５】エッジ強度比較部２２で、Ｉedge(i) とし
きい値Ｉthreを比較し、
きい値Ｉthreを比較し、
【数１５】 を満たす場合には、その制御点をエッジ対応点とする。
Ｉedge(i) としては、
Ｉedge(i) としては、
【数１６】 を用いる。
【０１２６】離散点移動部９、収束判定部１０では概輪
郭抽出部７における離散点移動部９、収束判定部１０と
同様の処理を行う。すなわち、図２０、２１で表される
処理である。但し、全エネルギーとしては、次式を用い
る。
郭抽出部７における離散点移動部９、収束判定部１０と
同様の処理を行う。すなわち、図２０、２１で表される
処理である。但し、全エネルギーとしては、次式を用い
る。
【０１２７】
【数１７】 但し、
【数１８】 収束判定部１０で収束条件を満たせば、出力部１１で結
果を出力する。結果の出力方法としては、データとして
ファイルに記録したり、ディスプレイに表示するなどの
方法があるが、本実施例ではディスプレイに表示する。
果を出力する。結果の出力方法としては、データとして
ファイルに記録したり、ディスプレイに表示するなどの
方法があるが、本実施例ではディスプレイに表示する。
【０１２８】このようにエッジが存在しない部分の画像
エネルギーの係数を小さくすることにより、対象とする
物体の輪郭のエッジ情報の欠落が大きい場合に、弾性エ
ネルギーの二次の係数を小さくしても、輪郭以外の部分
からのノイズの影響が少なくなり、精度よく輪郭抽出を
行うことができるようになる。図２９が、図１６の輪郭
抽出の図である。
エネルギーの係数を小さくすることにより、対象とする
物体の輪郭のエッジ情報の欠落が大きい場合に、弾性エ
ネルギーの二次の係数を小さくしても、輪郭以外の部分
からのノイズの影響が少なくなり、精度よく輪郭抽出を
行うことができるようになる。図２９が、図１６の輪郭
抽出の図である。
【０１２９】［第２の実施例］次に本発明の第２の実施
例について説明する。
例について説明する。
【０１３０】第２の実施例は、エッジ対応点検出をエッ
ジ強度ではなく、画素値の一つである輝度を用いて行
う。
ジ強度ではなく、画素値の一つである輝度を用いて行
う。
【０１３１】全体の構成としては、第１の実施例と同様
である。但し、エッジ対応点検出部に対しては図２４を
用いる。
である。但し、エッジ対応点検出部に対しては図２４を
用いる。
【０１３２】画素平均算出部２３では、離散点ｉの近傍
の画素値の平均値Ｉmean(i) を算出する。画素平均比較
部２４ではＩmean(i) としきい値Ｉthreを比較し、
の画素値の平均値Ｉmean(i) を算出する。画素平均比較
部２４ではＩmean(i) としきい値Ｉthreを比較し、
【数１９】 を満たす場合には、その制御点をエッジ対応点とする。
つまり画素値が小さい部分の画像エネルギーの係数の絶
対値を小さくする。
つまり画素値が小さい部分の画像エネルギーの係数の絶
対値を小さくする。
【０１３３】以後の処理は第１の実施例と同様である。
【０１３４】このように画素値が低い部分の画像エネル
ギーの係数を小さくすることにより、対象とする物体の
輪郭のエッジ情報の欠落が大きい場合に、弾性エネルギ
ーの二次の係数を小さくしても、輪郭以外の部分からの
ノイズの影響が少なくなり、精度よく輪郭抽出を行うこ
とができるようになる。
ギーの係数を小さくすることにより、対象とする物体の
輪郭のエッジ情報の欠落が大きい場合に、弾性エネルギ
ーの二次の係数を小さくしても、輪郭以外の部分からの
ノイズの影響が少なくなり、精度よく輪郭抽出を行うこ
とができるようになる。
【０１３５】この方法は特に磁気標識付きＭＲ画像の場
合に有効である。
合に有効である。
【０１３６】なお、画素値として色情報を用いてもよ
い。
い。
【０１３７】［第３の実施例］次に本発明の第３の実施
例について説明する。
例について説明する。
【０１３８】全体の構成としては、第１の実施例と同様
である。
である。
【０１３９】但し、離散点移動部９及び収束判定部１０
で、画像エネルギーＥimage(i)として、
で、画像エネルギーＥimage(i)として、
【数２０】 を用いる。但し、Ｅcornerは以下に述べる角点の特徴を
表すエネルギーである。なお、角点とは、エッジ対応点
である離散点とそうでないと判断された離散点の境界に
属するどちらかの点である。
表すエネルギーである。なお、角点とは、エッジ対応点
である離散点とそうでないと判断された離散点の境界に
属するどちらかの点である。
【０１４０】次に本実施例で用いたＥcornerについて説
明する。
明する。
【０１４１】まず、注目する画素（ｘ，ｙ）について、
８方向の微分を計算する。その大きさがあるしきい値を
超える方向の数Ｎedgeを数える。例えば図２５の場合に
は、３となる。
８方向の微分を計算する。その大きさがあるしきい値を
超える方向の数Ｎedgeを数える。例えば図２５の場合に
は、３となる。
【０１４２】このＮedgeは例えば、図２６のように注目
画素（ｘ，ｙ）が角部分になっている場合には、Ｎedge
＝５になる。
画素（ｘ，ｙ）が角部分になっている場合には、Ｎedge
＝５になる。
【０１４３】また、図２７のように上にある場合には、
Ｎedge＝３となり、エッジの方向にＮedge＝３の点が並
ぶようになる。
Ｎedge＝３となり、エッジの方向にＮedge＝３の点が並
ぶようになる。
【０１４４】したがってＥcornerとしては、例えば次式
のようなものを用いればよい。
のようなものを用いればよい。
【０１４５】
【数２１】 但し、
【数２２】 とする。
【０１４６】このようなエネルギーを用いることで、角
点及び角点に近い点でのエネルギーが低くなり、かつ図
２７のように輪郭の途中の部分にある場合はエネルギー
が高くなり、角点部分に引き付けられるエネルギーとな
る。
点及び角点に近い点でのエネルギーが低くなり、かつ図
２７のように輪郭の途中の部分にある場合はエネルギー
が高くなり、角点部分に引き付けられるエネルギーとな
る。
【０１４７】Ｅcornerとして、このようなものを用いれ
ば、画素値の分布が平坦な場合やある一方向にエッジが
存在する場合にはＥcornerの絶対値が非常に小さくなる
ため、角点部分に離散点を近付けることができる。
ば、画素値の分布が平坦な場合やある一方向にエッジが
存在する場合にはＥcornerの絶対値が非常に小さくなる
ため、角点部分に離散点を近付けることができる。
【０１４８】［他の実施例］なお、本発明はここに挙げ
た実施例に限定されるものではない。
た実施例に限定されるものではない。
【０１４９】第１〜３の実施例において、収束判定部１
０における収束条件としては、エネルギーの変化量によ
る方法を挙げたが、複数個の離散点の移動量がある一定
値より小さくなったとき、あるいはこのような条件で収
束しない場合もあることを考慮して、繰り返しの回数で
収束させる、すなわち、ある一定回数収束演算を行った
ら収束したとみなすようにすることもできる。
０における収束条件としては、エネルギーの変化量によ
る方法を挙げたが、複数個の離散点の移動量がある一定
値より小さくなったとき、あるいはこのような条件で収
束しない場合もあることを考慮して、繰り返しの回数で
収束させる、すなわち、ある一定回数収束演算を行った
ら収束したとみなすようにすることもできる。
【０１５０】また、概輪郭抽出部７で、輪郭抽出方法と
してエネルギー最小化による方法の例を示したが、手で
輪郭抽出した結果を用いても差し支えない。
してエネルギー最小化による方法の例を示したが、手で
輪郭抽出した結果を用いても差し支えない。
【０１５１】第１の実施例において、エッジ強度とし
て、［数１６］に示す一次微分を用いたものを用いた
が、例えばソーベルフィルタや二次微分のような他のエ
ッジ検出方法によって求めても差し支えない。
て、［数１６］に示す一次微分を用いたものを用いた
が、例えばソーベルフィルタや二次微分のような他のエ
ッジ検出方法によって求めても差し支えない。
【０１５２】エッジ対応点決定部では離散点の画像中で
の位置でのエッジ強度の値を用いたが、離散点近傍のエ
ッジ強度の平均値や分散値を用いても差し支えない。
の位置でのエッジ強度の値を用いたが、離散点近傍のエ
ッジ強度の平均値や分散値を用いても差し支えない。
【０１５３】第２の実施例において、エッジ対応点決定
部では離散点近傍の画素値の平均値を用いたが、離散点
における画素値そのものを用いても差し支えない。
部では離散点近傍の画素値の平均値を用いたが、離散点
における画素値そのものを用いても差し支えない。
【０１５４】第３の実施例において、角点の特徴を表す
エネルギーとして、エッジ強度の大きな方向の数を用い
る方法を用いたが、エッジの方向の変化量を用いる方法
や、マスクを使用する方法を用いても差し支えない。
エネルギーとして、エッジ強度の大きな方向の数を用い
る方法を用いたが、エッジの方向の変化量を用いる方法
や、マスクを使用する方法を用いても差し支えない。
【０１５５】また、以下のような画素値の分散を利用す
る方法を用いても差し支えない。
る方法を用いても差し支えない。
【０１５６】図２８で示されるような注目する画素
（ｘ，ｙ）を中心とした幅Ｄ（この図ではＤ＝５）のウ
インドウを考える。
（ｘ，ｙ）を中心とした幅Ｄ（この図ではＤ＝５）のウ
インドウを考える。
【０１５７】図２８中でａ、ｂ、ｃ、ｄで表される４方
向について、このウインドウ内でＤ個の画素の分散を求
める。例えばａの方向の場合には、注目画素の座標を
（ｘ，ｙ）とすると、
向について、このウインドウ内でＤ個の画素の分散を求
める。例えばａの方向の場合には、注目画素の座標を
（ｘ，ｙ）とすると、
【数２３】 である。Ｖa はａ方向の分散を表す。但し、Ｉa は次式
で表されるａ方向の画素値の平均である。
で表されるａ方向の画素値の平均である。
【０１５８】
【数２４】 Ｖb 、Ｖc 、Ｖd についても同様である。
【０１５９】これらの値を用いてＥcornerを
【数２５】 とする。但しｒは正の定数である。
【０１６０】Ｅcornerとして、このようなものを用いれ
ば、画素値の分布が平坦な場合や、ある一方向にエッジ
が存在する場合にはＥcornerの絶対値が非常に小さくな
るため、角点部分に離散点を近付けることができる。
ば、画素値の分布が平坦な場合や、ある一方向にエッジ
が存在する場合にはＥcornerの絶対値が非常に小さくな
るため、角点部分に離散点を近付けることができる。
【０１６１】
【発明の効果】第１，２の発明の画像処理方法によれ
ば、コントラストがフレーム毎に異なる動画像において
も、各フレーム毎にしきい値を調整をすることなく対象
物体のエッジ検出を行なうことができる。
ば、コントラストがフレーム毎に異なる動画像において
も、各フレーム毎にしきい値を調整をすることなく対象
物体のエッジ検出を行なうことができる。
【０１６２】第３の発明の画像処理方法によれば、画像
中の物体の輪郭のとぎれが大きな画像からの輪郭抽出が
容易となる。
中の物体の輪郭のとぎれが大きな画像からの輪郭抽出が
容易となる。
【図１】第１，２の発明の一実施例の輪郭処理の流れを
示す図。
示す図。
【図２】エッジ検出部の処理の流れを示す図。
【図３】輝度強調方法の一例を示す図。
【図４】対象物体エッジの強調効果を示す図。
【図５】対象物体エッジの強調効果を示す他の実施例の
図。
図。
【図６】図５における輝度強調方法の一例を示す図。
【図７】医用画像に適用した場合を説明するための図。
【図８】エッジ検出部でのエッジ検出処理の第２の実施
例を示す図。
例を示す図。
【図９】エッジ検出部でのエッジ検出処理の第３の実施
例を示す図。
例を示す図。
【図１０】エッジ検出部でのエッジ検出処理の第４の実
施例を示す図。
施例を示す図。
【図１１】対象物体が移動する場合の第１の実施例を示
す図。
す図。
【図１２】対象物体が移動する場合の第２の実施例を示
す図。
す図。
【図１３】本発明のその他の処理の流れを示す図。
【図１４】従来のエッジ検出におけるしきい値調整を説
明するための図。
明するための図。
【図１５】第３の発明の第１の実施例の構成を表す図。
【図１６】磁気標識ＭＲ画像の例。
【図１７】概輪郭抽出部の例を表す図。
【図１８】初期値の例。
【図１９】離散点の番号を表す図。
【図２０】離散点移動部の例を表す図。
【図２１】収束判定部の例を表す図。
【図２２】概輪郭の例。
【図２３】エッジ対応点決定部の例を表す図。
【図２４】第２の実施例におけるエッジ対応点決定部の
例を表す図。
例を表す図。
【図２５】角点エネルギーの説明図。
【図２６】角点エネルギーの説明図。
【図２７】角点エネルギーの説明図。
【図２８】分散のウインドウを表す図。
【図２９】図１６の輪郭抽出の図。
【図３０】従来例を表す図。
【図３１】従来例を表す図。
【図３２】従来例を表す図。
【図３３】従来例を表す図。
１０１ データ入力部 １０２ エッジ検出部 １０３ 輪郭抽出部 １０４ 強調値設定部 １０５ 強調処理部 １０６ エッジ検出オペレータ適用部 １０７ ２値化処理部 １０８ 領域処理部 １２１ ｎ−１フレーム目の輪郭抽出結果 １２２ ｎフレーム目の輪郭抽出結果 １２２’ ｎフレーム目の輪郭抽出結果より小さく設定
された輪郭 １３１ 対象物体 １３２ 対象物体のエッジオペレータ出力 １３３ 対象物体以外のエッジオペレータ出力（ノイズ
エッジ） １ 輪郭抽出の対象となる物体 ２ 閉輪郭 ３ 求めたい輪郭（点線） ４ エッジ（太い実線） ５ 抽出された輪郭（実線） ６ 画像入力部 ７ 概輪郭抽出部 ８ エッジ対応点決定部 ９ 離散点移動部 １０ 収束判定部 １１ 出力部 １２ 初期値設定部 １３ 初期値の例 １４ 画像エネルギー算出部 １５ 外部エネルギー算出部 １６ 次座標算出部 １７ 記憶部 １８ エネルギー算出部 １９ 記憶部 ２０ エネルギー比較部 ２１ エッジ強度算出部 ２２ エッジ強度比較部 ２３ 画素平均算出部 ２４ 画素平均比較部
された輪郭 １３１ 対象物体 １３２ 対象物体のエッジオペレータ出力 １３３ 対象物体以外のエッジオペレータ出力（ノイズ
エッジ） １ 輪郭抽出の対象となる物体 ２ 閉輪郭 ３ 求めたい輪郭（点線） ４ エッジ（太い実線） ５ 抽出された輪郭（実線） ６ 画像入力部 ７ 概輪郭抽出部 ８ エッジ対応点決定部 ９ 離散点移動部 １０ 収束判定部 １１ 出力部 １２ 初期値設定部 １３ 初期値の例 １４ 画像エネルギー算出部 １５ 外部エネルギー算出部 １６ 次座標算出部 １７ 記憶部 １８ エネルギー算出部 １９ 記憶部 ２０ エネルギー比較部 ２１ エッジ強度算出部 ２２ エッジ強度比較部 ２３ 画素平均算出部 ２４ 画素平均比較部
Claims (12)
- 【請求項１】時間的に連続した複数のフレームから構成
される動画像中の対象物体のエッジ検出を行う画像処理
方法において、 エッジ検出処理を行う現フレームの画像中における、こ
の現フレームの時間的に一つ前のフレームの画像中での
対象物体の位置と同一位置もしくはその近傍の画像情報
の強調処理を行い、 この強調した画像情報を有する前記現フレームの画像に
エッジ検出オペレータ処理を行い対象物体のエッジ検出
を行うことを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】時間的に連続した複数のフレームから構成
される動画像中の対象物体のエッジ検出を行う画像処理
方法において、 エッジ検出処理を行うべき現フレームの画像にエッジ検
出オペレータ処理を行い、 この処理を行った現フレームの画像中における、この現
フレームの時間的に一つ前のフレームの画像中での対象
物体の位置と同一位置もしくはその近傍の前記処理後の
出力値の強調処理を行い対象物体のエッジ検出を行うこ
とを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項３】前記一つ前フレームの画像中での対象物体
の位置と同一位置もしくはその近傍における前記現フレ
ームの画像中での位置において前記画像情報、もしく
は、前記出力値の強調処理を行うことを特徴とする請求
項１もしくは２記載の画像処理方法。 - 【請求項４】対象物体が移動する場合において、 前記現フレームの画像中での対象物体の移動位置を予測
して、この予測位置において前記画像情報、もしくは、
前記出力値の強調処理を行うことを特徴とする請求項１
もしくは２記載の画像処理方法。 - 【請求項５】前記画像情報として、一定の輝度または一
定の色の情報を用いるか、もしくは、輝度または色の情
報の平均値を用いることを特徴とする請求項１記載の画
像処理方法。 - 【請求項６】前記処理後の出力値として、一定の出力値
を用いるか、もしくは、出力値の平均値を用いることを
特徴とする請求項２記載の画像処理方法。 - 【請求項７】時間的に連続した複数のフレームから構成
される動画像中の対象物体のエッジ検出を行う画像処理
装置において、 エッジ検出処理を行うべき現フレームの画像中におけ
る、この現フレームの時間的に一つ前のフレームの画像
中での対象物体の位置と同一位置もしくはその近傍の画
像情報の強調処理を行う強調処理手段と、 この強調処理手段により強調した画像情報を有する前記
現フレームの画像にエッジ検出オペレータ処理を行い対
象物体のエッジ検出を行うエッジ検出オペレータ処理手
段とよりなることを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項８】時間的に連続した複数のフレームから構成
される動画像中の対象物体のエッジ検出を行う画像処理
装置において、 エッジ検出処理を行うべき現フレームの画像にエッジ検
出オペレータ処理を行うエッジ検出オペレータ処理手段
と、 このエッジ検出オペレータ処理手段により処理を行った
現フレームの画像中における、この現フレームの時間的
に一つ前のフレームの画像中での対象物体の位置と同一
位置もしくはその近傍の前記処理後の出力値の強調処理
を行い対象物体のエッジ検出を行う強調処理手段とより
なることを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項９】２次元あるいは３次元の画像データからの
物体の輪郭抽出に際し、前記画像データにおける複数の
離散点が有する弾性エネルギーと、画像エネルギーと、
必要に応じて付加される外部エネルギーの重みつきの総
和が最小となるように、前記複数個の離散点を前記画像
データ上で移動させることにより、前記物体の輪郭を抽
出する画像処理方法において、 離散点の画像中の位置における画像情報、もしくはその
離散点の画像中の位置の近傍の画像情報から計算される
統計量を、しきい値と比較して、一定の条件を満たす場
合には、その離散点における画像エネルギーに対する重
み係数の絶対値を他の離散点よりも小さくしてエッジ対
応点以外の点とすることを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項１０】前記画像情報として、エッジ強度を用い
ることを特徴とする請求項９記載の画像処理方法。 - 【請求項１１】前記画像情報として、輝度もしくは色情
報である画素値を用いることを特徴とする請求項９記載
の画像処理方法。 - 【請求項１２】画像エネルギーの重み係数の絶対値を他
の離散点より小さくした離散点が前記画像データ上で複
数個連続して存在する場合に、それらの連続する離散点
と他の離散点との境界部分の離散点に、角部分の特徴を
表す画像エネルギーを与えることを特徴とする請求項９
記載の画像処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10991494A JP3383072B2 (ja) | 1994-05-24 | 1994-05-24 | 画像処理方法及び画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10991494A JP3383072B2 (ja) | 1994-05-24 | 1994-05-24 | 画像処理方法及び画像処理装置 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002199198A Division JP3742035B2 (ja) | 2002-07-08 | 2002-07-08 | 画像処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07320068A true JPH07320068A (ja) | 1995-12-08 |
| JP3383072B2 JP3383072B2 (ja) | 2003-03-04 |
Family
ID=14522347
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10991494A Expired - Lifetime JP3383072B2 (ja) | 1994-05-24 | 1994-05-24 | 画像処理方法及び画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3383072B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5974175A (en) * | 1997-01-22 | 1999-10-26 | Fujitsu Limited | Image processing apparatus and method for detecting a contour of an object from images of a motion picture and extracting the object therefrom |
| JP2009502426A (ja) * | 2005-08-01 | 2009-01-29 | シーメンス メディカル ソリューションズ ユーエスエー インコーポレイテッド | 医用画像ボリューム内の身体の抽出システムおよび方法 |
| EP2157546A2 (en) | 2008-08-18 | 2010-02-24 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical image processing apparatus, ultrasound imaging apparatus, X-ray CT (Computed Tomography) apparatus, and method of processing medical image |
| WO2011004640A1 (ja) * | 2009-07-09 | 2011-01-13 | コニカミノルタエムジー株式会社 | 輪郭抽出装置およびプログラム |
| US8480582B2 (en) | 2002-03-05 | 2013-07-09 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image processing apparatus and ultrasonic diagnosis apparatus |
| US9779510B2 (en) | 2014-08-26 | 2017-10-03 | Toshiba Medical Systems Corporation | Medical image processing apparatus, medical image processing method and medical image device |
| CN110662112A (zh) * | 2019-09-23 | 2020-01-07 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于对比度识别动漫图像的观影限制方法 |
-
1994
- 1994-05-24 JP JP10991494A patent/JP3383072B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5974175A (en) * | 1997-01-22 | 1999-10-26 | Fujitsu Limited | Image processing apparatus and method for detecting a contour of an object from images of a motion picture and extracting the object therefrom |
| US8480582B2 (en) | 2002-03-05 | 2013-07-09 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Image processing apparatus and ultrasonic diagnosis apparatus |
| JP2009502426A (ja) * | 2005-08-01 | 2009-01-29 | シーメンス メディカル ソリューションズ ユーエスエー インコーポレイテッド | 医用画像ボリューム内の身体の抽出システムおよび方法 |
| JP4837036B2 (ja) * | 2005-08-01 | 2011-12-14 | シーメンス メディカル ソリューションズ ユーエスエー インコーポレイテッド | デジタル化された医用画像内の身体とは異なる構造物の識別方法およびコンピュータ可読プログラム記憶装置 |
| EP2157546A2 (en) | 2008-08-18 | 2010-02-24 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical image processing apparatus, ultrasound imaging apparatus, X-ray CT (Computed Tomography) apparatus, and method of processing medical image |
| US7991108B2 (en) | 2008-08-18 | 2011-08-02 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Medical image processing apparatus, ultrasound imaging apparatus, X-ray CT (computed tomography) apparatus, and method of processing medical image |
| WO2011004640A1 (ja) * | 2009-07-09 | 2011-01-13 | コニカミノルタエムジー株式会社 | 輪郭抽出装置およびプログラム |
| US8532392B2 (en) | 2009-07-09 | 2013-09-10 | Konica Minolta Medical & Graphic, Inc. | Contour extraction device and program |
| JP5299511B2 (ja) * | 2009-07-09 | 2013-09-25 | コニカミノルタ株式会社 | 輪郭抽出装置およびプログラム |
| US9779510B2 (en) | 2014-08-26 | 2017-10-03 | Toshiba Medical Systems Corporation | Medical image processing apparatus, medical image processing method and medical image device |
| US10489910B2 (en) | 2014-08-26 | 2019-11-26 | Canon Medical Systems Corporation | Medical image processing apparatus, medical image processing method and medical image device |
| CN110662112A (zh) * | 2019-09-23 | 2020-01-07 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于对比度识别动漫图像的观影限制方法 |
| CN110662112B (zh) * | 2019-09-23 | 2021-10-29 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于对比度识别动漫图像的观影限制方法 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3383072B2 (ja) | 2003-03-04 |
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