JPH0769966B2 - 画像処理方法 - Google Patents
画像処理方法Info
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- JPH0769966B2 JPH0769966B2 JP5844591A JP5844591A JPH0769966B2 JP H0769966 B2 JPH0769966 B2 JP H0769966B2 JP 5844591 A JP5844591 A JP 5844591A JP 5844591 A JP5844591 A JP 5844591A JP H0769966 B2 JPH0769966 B2 JP H0769966B2
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- contour
- processing method
- image processing
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、入力画像を各連結成
分毎に分割する画像処理方法、特にボロノイ多角形を形
成する際に分割処理する画像処理方法に関するものであ
る。
分毎に分割する画像処理方法、特にボロノイ多角形を形
成する際に分割処理する画像処理方法に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】例えば図５に示すような複数の連結成分
を有した入力２値画像に対し、各連結成分毎に分割する
場合、従来では先ず各連結成分に対して“１”から昇順
にラベル値を付与し、ラベル画像を生成する。図５の例
では１４個の連結成分が存在するので、“１”から“１
４”までのラベル値が付与される。
を有した入力２値画像に対し、各連結成分毎に分割する
場合、従来では先ず各連結成分に対して“１”から昇順
にラベル値を付与し、ラベル画像を生成する。図５の例
では１４個の連結成分が存在するので、“１”から“１
４”までのラベル値が付与される。
【０００３】そして、ラスタ走査により、上記ラベル付
けされた各連結成分のラベル値を背景に対して等速度で
伝播させ、異なるラベル値が到達したところを連結して
ボロノイ線とする。この時、伝播はボロノイ線を越えて
行われることはなく、これが収束した時点で、ボロノイ
線により分割されたラベル画像が得られる。図６はこの
ボロノイ分割画像を入力画像と重ね合わせて示したもの
で、実線がボロノイ線を表し、破線は各連結成分の重心
間を結ぶ線分であり、これにより各連結成分間の隣接関
係を知ることができる。
けされた各連結成分のラベル値を背景に対して等速度で
伝播させ、異なるラベル値が到達したところを連結して
ボロノイ線とする。この時、伝播はボロノイ線を越えて
行われることはなく、これが収束した時点で、ボロノイ
線により分割されたラベル画像が得られる。図６はこの
ボロノイ分割画像を入力画像と重ね合わせて示したもの
で、実線がボロノイ線を表し、破線は各連結成分の重心
間を結ぶ線分であり、これにより各連結成分間の隣接関
係を知ることができる。
【０００４】ここで、上記のラベル値の伝播は、一般に
図７に示すような近傍距離によって行われる。図７の
（ａ）は４近傍、（ｂ）は８近傍の場合をそれぞれ示
し、４近傍では上下（Ｙ軸方向），左右（Ｘ軸方向）の
隣接する画素、８近傍ではこれに斜め方向の隣接画素が
加えられる。
図７に示すような近傍距離によって行われる。図７の
（ａ）は４近傍、（ｂ）は８近傍の場合をそれぞれ示
し、４近傍では上下（Ｙ軸方向），左右（Ｘ軸方向）の
隣接する画素、８近傍ではこれに斜め方向の隣接画素が
加えられる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ような従来の画像処理方法にあっては、ラベル値の伝播
を近傍距離によって行っているため、各連結成分間の正
しい隣接関係が得られず、分割される各領域の形状が不
自然なものとなり、また処理時間はラスタ走査回数に依
存するが、その回数は背景の最大幅の約半分であり、し
たがって特に各連結成分が疎らに分布している場合は非
常に処理時間がかかるという問題点があった。
ような従来の画像処理方法にあっては、ラベル値の伝播
を近傍距離によって行っているため、各連結成分間の正
しい隣接関係が得られず、分割される各領域の形状が不
自然なものとなり、また処理時間はラスタ走査回数に依
存するが、その回数は背景の最大幅の約半分であり、し
たがって特に各連結成分が疎らに分布している場合は非
常に処理時間がかかるという問題点があった。
【０００６】この発明は上記のような問題点に着目して
なされたもので、各連結成分間の正しい隣接関係が得ら
れ、分割された各領域の形状が自然なものとなり、また
高速で分割処理できる画像処理方法を得ることを目的と
している。
なされたもので、各連結成分間の正しい隣接関係が得ら
れ、分割された各領域の形状が自然なものとなり、また
高速で分割処理できる画像処理方法を得ることを目的と
している。
【０００７】
【課題を解決するための手段】この発明の画像処理方法
は、入力２値画像を各連結成分毎に分割する画像処理方
法において、その２値画像をラベル付けした画像に対し
てラスタ走査により上記各連結成分の輪郭点の座標値を
検出して輪郭座標テーブルに格納し、次のラスタ走査よ
り各連結成分の背景となる画素を抽出し、この背景画素
に最も近接する輪郭点を上記輪郭座標テーブルから検出
してその輪郭点のラベル値を該背景画素に付与するよう
にしたものである。
は、入力２値画像を各連結成分毎に分割する画像処理方
法において、その２値画像をラベル付けした画像に対し
てラスタ走査により上記各連結成分の輪郭点の座標値を
検出して輪郭座標テーブルに格納し、次のラスタ走査よ
り各連結成分の背景となる画素を抽出し、この背景画素
に最も近接する輪郭点を上記輪郭座標テーブルから検出
してその輪郭点のラベル値を該背景画素に付与するよう
にしたものである。
【０００８】また、上記背景画素を抽出してラベル値を
付与するラスタ走査は、１回目で市松模様状に一つおき
の画素に対して行い、２回目でそれ以外の画素に対して
行うようにし、更に上記背景画素に最も近接する輪郭点
の検出は、ユークリッド距離に対応する演算値を格納し
た演算テーブルを参照して行うようにしたものである。
付与するラスタ走査は、１回目で市松模様状に一つおき
の画素に対して行い、２回目でそれ以外の画素に対して
行うようにし、更に上記背景画素に最も近接する輪郭点
の検出は、ユークリッド距離に対応する演算値を格納し
た演算テーブルを参照して行うようにしたものである。
【０００９】
【作用】この発明の画像処理方法においては、各連結成
分の輪郭点の座標値を検出してテーブルに格納し、背景
画素の最も近接する輪郭点をこのテーブルから検出して
そのラベル値を付与するようにしており、ユークリッド
距離による伝播が可能で、ラスタ走査の回数は実質的に
輪郭座標の検出と背景画素のラベル値付与の２回で済
む。
分の輪郭点の座標値を検出してテーブルに格納し、背景
画素の最も近接する輪郭点をこのテーブルから検出して
そのラベル値を付与するようにしており、ユークリッド
距離による伝播が可能で、ラスタ走査の回数は実質的に
輪郭座標の検出と背景画素のラベル値付与の２回で済
む。
【００１０】
【実施例】以下、この発明の一実施例を図１ないし図４
について説明する。 （１）先ず、従来と同様、入力２値画像にラベル付けを
行ってラベル画像を生成する。
について説明する。 （１）先ず、従来と同様、入力２値画像にラベル付けを
行ってラベル画像を生成する。
【００１１】（２）次に上記ラベル画像に対し、図１に
示すように左上から右下へのラスタ走査を行って各連結
成分の８連結の輪郭点の座標値を検出し、その値を予め
用意した輪郭座標テーブルに格納する。この時、輪郭座
標テーブルには、左上から右下へラスタ走査により輪郭
点の座標値を抽出しているので、Ｘ座標のデータ（Ｘａ
〜Ｘｄ）に関しては順不同であるが、Ｙ座標のデータ
（Ｙａ〜Ｙｃ）に関しては昇順に格納される。
示すように左上から右下へのラスタ走査を行って各連結
成分の８連結の輪郭点の座標値を検出し、その値を予め
用意した輪郭座標テーブルに格納する。この時、輪郭座
標テーブルには、左上から右下へラスタ走査により輪郭
点の座標値を抽出しているので、Ｘ座標のデータ（Ｘａ
〜Ｘｄ）に関しては順不同であるが、Ｙ座標のデータ
（Ｙａ〜Ｙｃ）に関しては昇順に格納される。
【００１２】（３）次に、後述する背景画素と上記輪郭
点との距離を計測するための２乗演算テーブルを用意す
る。図２はその一例を示したもので、ここではユークリ
ッド距離に対応する２乗演算値を格納している。ＮはＸ
座標値またはＹ座標値の最大値を示しており、このテー
ブルの大きさは入力画像サイズのＸ座標値とＹ座標値の
中で大きい方の大きさとする。
点との距離を計測するための２乗演算テーブルを用意す
る。図２はその一例を示したもので、ここではユークリ
ッド距離に対応する２乗演算値を格納している。ＮはＸ
座標値またはＹ座標値の最大値を示しており、このテー
ブルの大きさは入力画像サイズのＸ座標値とＹ座標値の
中で大きい方の大きさとする。
【００１３】（４）次に、ラスタ走査により各連結成分
の背景となる前述の背景画素を抽出し、この背景画素に
最も近接する輪郭点を上記輪郭座標テーブルから検出し
てその輪郭点のラベル値を該背景画素に付与する。この
時、ラスタ走査は図３に示すように２回行い、１回目で
は（ａ）のように市松模様状に一つおきの画素に対して
行い、２回目は（ｂ）のようにそれ以外の画素に対して
行う。
の背景となる前述の背景画素を抽出し、この背景画素に
最も近接する輪郭点を上記輪郭座標テーブルから検出し
てその輪郭点のラベル値を該背景画素に付与する。この
時、ラスタ走査は図３に示すように２回行い、１回目で
は（ａ）のように市松模様状に一つおきの画素に対して
行い、２回目は（ｂ）のようにそれ以外の画素に対して
行う。
【００１４】すなわち、上記１回目のラスタ走査では、
市松模様状で背景画素を順次抽出し、これに最も近接す
る輪郭点を輪郭座標テーブルから選び、そのラベル値を
付与する。ここで、ある背景画素Ｐ（Ｘｐ，Ｙｐ）と輪
郭点Ｑ（Ｘｑ，Ｙｑ）との距離（ユーグリッド距離）Ｄ
は、
市松模様状で背景画素を順次抽出し、これに最も近接す
る輪郭点を輪郭座標テーブルから選び、そのラベル値を
付与する。ここで、ある背景画素Ｐ（Ｘｐ，Ｙｐ）と輪
郭点Ｑ（Ｘｑ，Ｙｑ）との距離（ユーグリッド距離）Ｄ
は、
【００１５】
【数１】
【００１６】で計算される。しかし、ここでは背景画素
と各輪郭点との距離の比較を行うだけでよいので、平方
根の演算は不要である。そこで、図２のテーブルには２
乗演算値のみを格納してあり、この２乗演算テーブルを
参照することで背景画素に最も近接する輪郭点の検出が
行われる。
と各輪郭点との距離の比較を行うだけでよいので、平方
根の演算は不要である。そこで、図２のテーブルには２
乗演算値のみを格納してあり、この２乗演算テーブルを
参照することで背景画素に最も近接する輪郭点の検出が
行われる。
【００１７】また、輪郭座標テーブルには、上述のよう
にＹ座標に関してデータが昇順に格納されているので、
一つ前に抽出した背景画素の最も近接する輪郭点から、
該テーブルの上位方向と下位方向に探索を始める。そし
て、ある点でそれまでに求められていた最小距離のデー
タより（Ｙｐ−Ｙｑ）2 の値の方が大きくなった時に、
その方向の探索を打ち切る。
にＹ座標に関してデータが昇順に格納されているので、
一つ前に抽出した背景画素の最も近接する輪郭点から、
該テーブルの上位方向と下位方向に探索を始める。そし
て、ある点でそれまでに求められていた最小距離のデー
タより（Ｙｐ−Ｙｑ）2 の値の方が大きくなった時に、
その方向の探索を打ち切る。
【００１８】次に２回目のラスタ走査では、１回目のラ
スタ走査で参照しなかった背景画素に１回目のラスタ走
査と同様の方法でラベル値を付与する。ただし、ここで
参照する背景画素の上下，左右の画素には既に何らかの
ラベル値が付与されている。これらは、連結成分かある
いは１回目のラスタ走査でラベル値が付与された背景画
素である。したがって、これらの４画素がすべて同じラ
ベル値であれば、その背景画素にそれらと同じラベル値
を付与することができるので、この場合は輪郭座標テー
ブルの探索は行わない。
スタ走査で参照しなかった背景画素に１回目のラスタ走
査と同様の方法でラベル値を付与する。ただし、ここで
参照する背景画素の上下，左右の画素には既に何らかの
ラベル値が付与されている。これらは、連結成分かある
いは１回目のラスタ走査でラベル値が付与された背景画
素である。したがって、これらの４画素がすべて同じラ
ベル値であれば、その背景画素にそれらと同じラベル値
を付与することができるので、この場合は輪郭座標テー
ブルの探索は行わない。
【００１９】以上（１）〜（４）の処理により得られた
ユークリッド距離によるボロノイ分割画像を図４に示
す。この図は従来の図６に相当するものであり、同様の
表示となっている。図示のように、本実施例では背景画
素に対しユークリッド距離を用いて最も近い連結成分の
ラベル値を付与しているので、各連結成分間の正しい隣
接関係が得られ、分割された各領域の形状が自然なもの
となる。また、ラスタ走査の回数は、連結成分の分布状
態によらず、実質的に輪郭座標の検出と背景画素のラベ
ル値付与の２回であるので、高速で処理を行うことがで
きる。
ユークリッド距離によるボロノイ分割画像を図４に示
す。この図は従来の図６に相当するものであり、同様の
表示となっている。図示のように、本実施例では背景画
素に対しユークリッド距離を用いて最も近い連結成分の
ラベル値を付与しているので、各連結成分間の正しい隣
接関係が得られ、分割された各領域の形状が自然なもの
となる。また、ラスタ走査の回数は、連結成分の分布状
態によらず、実質的に輪郭座標の検出と背景画素のラベ
ル値付与の２回であるので、高速で処理を行うことがで
きる。
【００２０】ここで、背景画素と輪郭点の距離計測に関
し、ユークリッド距離の計算は、計算時間のかかる乗算
が２回、平方根の演算が１回必要である。しかし、ここ
では距離を比較するだけでよいので、平方根の演算は必
要ない。そして、２回の２乗の計算は予め求めた２乗演
算テーブルを参照するだけでよく、この乗算は最初のテ
ーブル作成時に行うだけでよい。また、最も近接した輪
郭点の決定は、Ｙ座標に関して昇順にデータが格納され
ている輪郭座標テーブルを前回決定された輪郭点から上
下方向へ探索することで、効率的に行える。更に、市松
模様状のラスタ走査を２回行うことで、２回目のラスタ
走査では輪郭座標テーブルの探索を行わなくても、４近
傍の画素からラベル値を決定できる場合がある。このた
め、高速に上述のボロノイ分割画像を得ることができ
る。
し、ユークリッド距離の計算は、計算時間のかかる乗算
が２回、平方根の演算が１回必要である。しかし、ここ
では距離を比較するだけでよいので、平方根の演算は必
要ない。そして、２回の２乗の計算は予め求めた２乗演
算テーブルを参照するだけでよく、この乗算は最初のテ
ーブル作成時に行うだけでよい。また、最も近接した輪
郭点の決定は、Ｙ座標に関して昇順にデータが格納され
ている輪郭座標テーブルを前回決定された輪郭点から上
下方向へ探索することで、効率的に行える。更に、市松
模様状のラスタ走査を２回行うことで、２回目のラスタ
走査では輪郭座標テーブルの探索を行わなくても、４近
傍の画素からラベル値を決定できる場合がある。このた
め、高速に上述のボロノイ分割画像を得ることができ
る。
【００２１】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、各連
結成分の輪郭点の座標値を検出してテーブルに格納し、
背景画素の最も近接する輪郭点をこのテーブルから検出
してそのラベル値を付与するようにしたため、ユークリ
ッド距離による伝播が可能で、各連結成分間の正しい隣
接関係が得られ、分割された各領域の形状が自然なもの
となり、またラスタ走査の回数は実質的に２回ですみ、
高速で分割処理ができるという効果がある。
結成分の輪郭点の座標値を検出してテーブルに格納し、
背景画素の最も近接する輪郭点をこのテーブルから検出
してそのラベル値を付与するようにしたため、ユークリ
ッド距離による伝播が可能で、各連結成分間の正しい隣
接関係が得られ、分割された各領域の形状が自然なもの
となり、またラスタ走査の回数は実質的に２回ですみ、
高速で分割処理ができるという効果がある。
【図１】 この発明の一実施例の動作を示す説明図
【図２】 ２乗演算テーブルの概念図
【図３】 背景画素にラベル値を付与するラスタ走査の
説明図
説明図
【図４】 この発明の一実施例によるボロノイ分割画像
の表示図
の表示図
【図５】 入力画像の表示図
【図６】 従来例によるボロノイ分割画像の表示図
【図７】 近傍距離による伝播の説明図
Claims (3)
- 【請求項１】 入力２値画像を各連結成分毎に分割する
画像処理方法において、その２値画像をラベル付けした
画像に対してラスタ走査により上記各連結成分の輪郭点
の座標値を検出して輪郭座標テーブルに格納し、次のラ
スタ走査より各連結成分の背景となる画素を抽出し、こ
の背景画素に最も近接する輪郭点を上記輪郭座標テーブ
ルから検出してその輪郭点のラベル値を該背景画素に付
与するようにしたことを特徴とする画像処理方法。 - 【請求項２】 上記背景画素を抽出してラベル値を付与
するラスタ走査は、１回目で市松模様状に一つおきの画
素に対して行い、２回目でそれ以外の画素に対して行う
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。 - 【請求項３】 上記背景画素に最も近接する輪郭点の検
出は、ユークリッド距離に対応する演算値を格納した演
算テーブルを参照して行うことを特徴とする請求項１ま
たは２記載の画像処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5844591A JPH0769966B2 (ja) | 1991-03-22 | 1991-03-22 | 画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5844591A JPH0769966B2 (ja) | 1991-03-22 | 1991-03-22 | 画像処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04293177A JPH04293177A (ja) | 1992-10-16 |
| JPH0769966B2 true JPH0769966B2 (ja) | 1995-07-31 |
Family
ID=13084605
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5844591A Expired - Fee Related JPH0769966B2 (ja) | 1991-03-22 | 1991-03-22 | 画像処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0769966B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0721382A (ja) * | 1993-07-05 | 1995-01-24 | Asia Electron Inc | 画像処理装置 |
| JP3351958B2 (ja) * | 1995-05-23 | 2002-12-03 | ポーラ化成工業株式会社 | 肌の評価方法 |
| JP4590548B2 (ja) * | 2004-08-06 | 2010-12-01 | 国立大学法人 東京大学 | 勢力圏図作成装置及びプログラム |
| JP4753191B2 (ja) * | 2008-05-15 | 2011-08-24 | 一夫 相坂 | 画像認識方法 |
| JP2013150958A (ja) * | 2012-01-25 | 2013-08-08 | Kubota Corp | ハニカムフィルタの封孔セル特定方法、製造方法、封孔セル特定装置、製造装置、プログラムおよびその記録媒体 |
-
1991
- 1991-03-22 JP JP5844591A patent/JPH0769966B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 電子通信学会論文誌Ｖｏｌ．Ｊ６４−Ｄ、Ｎｏ．１１（Ｓ．５６−１１−２５）間瀬外２「拡張されたデイジタルボロノイ線図とその画像処理への応用」Ｐ．１０２９−１０３６ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04293177A (ja) | 1992-10-16 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 19960206 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |