JPH08221572A - 画像におけるテクスチャ領域の抽出方法 - Google Patents
画像におけるテクスチャ領域の抽出方法Info
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- JPH08221572A JPH08221572A JP7046481A JP4648195A JPH08221572A JP H08221572 A JPH08221572 A JP H08221572A JP 7046481 A JP7046481 A JP 7046481A JP 4648195 A JP4648195 A JP 4648195A JP H08221572 A JPH08221572 A JP H08221572A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は、テクスチャ領域と非テクスチャ領
域の分離を正確に行ってテクスチャ領域を抽出し得る画
像におけるテクスチャ領域の抽出方法を提供することを
目的とする。 【構成】 セルを、画素を頂点とする微小三角形に分割
し、画素位置をｘ，ｙ座標で表し、画素の信号（輝度）
レベルをｚ座標で表す三次元平面における三角形群を作
成する（ステップ１０１，１０２）。その三次元平面の
全三角形について、それらの含まれる平面の単位法線ベ
クトルを求めた後（ステップ１０３）、全ベクトルの平
均のｘｙ平面上の正射影の長さを計算し、ｘ，ｙ及びｚ
軸の各成分について各単位法線ベクトルのその平均ベク
トルからの分散を計算して、それぞれｔｈｒ１、ｔｈｒ
２と大小比較する（ステップ１０４、１０６）。これら
がｔｈｒ１、ｔｈｒ２より大のときにテクスチャ領域の
点と判定する。
域の分離を正確に行ってテクスチャ領域を抽出し得る画
像におけるテクスチャ領域の抽出方法を提供することを
目的とする。 【構成】 セルを、画素を頂点とする微小三角形に分割
し、画素位置をｘ，ｙ座標で表し、画素の信号（輝度）
レベルをｚ座標で表す三次元平面における三角形群を作
成する（ステップ１０１，１０２）。その三次元平面の
全三角形について、それらの含まれる平面の単位法線ベ
クトルを求めた後（ステップ１０３）、全ベクトルの平
均のｘｙ平面上の正射影の長さを計算し、ｘ，ｙ及びｚ
軸の各成分について各単位法線ベクトルのその平均ベク
トルからの分散を計算して、それぞれｔｈｒ１、ｔｈｒ
２と大小比較する（ステップ１０４、１０６）。これら
がｔｈｒ１、ｔｈｒ２より大のときにテクスチャ領域の
点と判定する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は画像におけるテクスチャ
領域の抽出方法に係り、特にテクスチャ領域を含む濃淡
画像からテクスチャ領域のみを抽出する方法に関する。
領域の抽出方法に係り、特にテクスチャ領域を含む濃淡
画像からテクスチャ領域のみを抽出する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像のテクスチャ（生目）領域は、厳密
に一様でなくても、人間の視覚上では均一な外観画像と
して識別される冗長な領域であり、よってこのテクスチ
ャ領域を非テクスチャ領域とは別に処理することが、画
像圧縮において有用である。
に一様でなくても、人間の視覚上では均一な外観画像と
して識別される冗長な領域であり、よってこのテクスチ
ャ領域を非テクスチャ領域とは別に処理することが、画
像圧縮において有用である。
【０００３】そのため、従来より画像のテクスチャ領域
を抽出することが行われている。このテクスチャ領域の
抽出に際して、自然画像におけるテクスチャは繰り返し
パターンの等質領域が明確でないため、テクスチャの構
造を明確にするために特徴抽出が行われる。このテクス
チャ領域の抽出方法としては、濃度の平均値、分散を
用いる方法、直交変換のスペクトル情報を用いる方法
などが従来より知られている。
を抽出することが行われている。このテクスチャ領域の
抽出に際して、自然画像におけるテクスチャは繰り返し
パターンの等質領域が明確でないため、テクスチャの構
造を明確にするために特徴抽出が行われる。このテクス
チャ領域の抽出方法としては、濃度の平均値、分散を
用いる方法、直交変換のスペクトル情報を用いる方法
などが従来より知られている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかるに、上記の従来
のテクスチャ領域抽出方法のうち前者の濃度の平均値、
分散を用いる方法では、自然画像の場合、視覚的に同一
のテクスチャ内でも均質性の失われた部分については、
濃度の平均値や分散の値があてにならず、テクスチャ領
域の抽出が不可能になる。また、テクスチャのタイプに
よっては、画像内の非テクスチャ領域と濃度の平均値、
分散が非常に近くなり、この場合テクスチャ領域の抽出
は不可能になる。
のテクスチャ領域抽出方法のうち前者の濃度の平均値、
分散を用いる方法では、自然画像の場合、視覚的に同一
のテクスチャ内でも均質性の失われた部分については、
濃度の平均値や分散の値があてにならず、テクスチャ領
域の抽出が不可能になる。また、テクスチャのタイプに
よっては、画像内の非テクスチャ領域と濃度の平均値、
分散が非常に近くなり、この場合テクスチャ領域の抽出
は不可能になる。
【０００５】一方、後者の直交変換のスペクトル情報を
用いる従来方法では、高域のスペクトルをセル単位に算
出したスペクトルに基づいてテクスチャと判断するよう
にしているため、非テクスチャ領域の輪郭などがセル内
をまたいだような場合には、非テクスチャ領域の高域と
テクスチャ領域の高域が同一セル内に混在し、テクスチ
ャ領域と非テクスチャ領域との分類が現実的には非常に
複雑、若しくは不可能な場合が多い。
用いる従来方法では、高域のスペクトルをセル単位に算
出したスペクトルに基づいてテクスチャと判断するよう
にしているため、非テクスチャ領域の輪郭などがセル内
をまたいだような場合には、非テクスチャ領域の高域と
テクスチャ領域の高域が同一セル内に混在し、テクスチ
ャ領域と非テクスチャ領域との分類が現実的には非常に
複雑、若しくは不可能な場合が多い。
【０００６】本発明は以上の点に鑑みなされたもので、
テクスチャ領域と非テクスチャ領域の分離を正確に行っ
てテクスチャ領域を抽出し得る画像におけるテクスチャ
領域の抽出方法を提供することを目的とする。
テクスチャ領域と非テクスチャ領域の分離を正確に行っ
てテクスチャ領域を抽出し得る画像におけるテクスチャ
領域の抽出方法を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明はテクスチャ領域を含む画像の各画素のうち
テクスチャ検出の対象となる画素を中心画素とする複数
の画素からなるセルの構成画素のそれぞれを頂点とする
三角形に分割し、分割した三角形の構成画素のそれぞれ
の位置を二次元平面上の座標で表し、構成画素のそれぞ
れの信号レベルを二次元平面に直交する軸上の座標で表
した三次元平面における三角形群のそれぞれについて単
位法線ベクトルを求め、すべての単位法線ベクトルの平
均ベクトルに基づいて画像中の端点状の部分を検出し、
端点状の部分の存在密度が一定以上の領域をテクスチャ
領域として判定抽出するようにしたものである。
め、本発明はテクスチャ領域を含む画像の各画素のうち
テクスチャ検出の対象となる画素を中心画素とする複数
の画素からなるセルの構成画素のそれぞれを頂点とする
三角形に分割し、分割した三角形の構成画素のそれぞれ
の位置を二次元平面上の座標で表し、構成画素のそれぞ
れの信号レベルを二次元平面に直交する軸上の座標で表
した三次元平面における三角形群のそれぞれについて単
位法線ベクトルを求め、すべての単位法線ベクトルの平
均ベクトルに基づいて画像中の端点状の部分を検出し、
端点状の部分の存在密度が一定以上の領域をテクスチャ
領域として判定抽出するようにしたものである。
【０００８】
【作用】本発明では、濃度の平均値や直交変換のスペク
トルではなく、線分の端点状の部分の存在密度、面積な
どに着目する。テクスチャ領域検出における端点の重要
性は１９８３年発行のベルシステム・テクニカル・ジャ
ーナル第６２巻６号に掲載された、ユレッシュ、ベルゲ
ンらの論文（B.Julesz,J.R.Bergen,"Texton,TheFundame
ntal Elements in Preattentive Vision and Perceptio
n of Textures",THE BELL SYSTEM TECHNICAL JOURNAL :
Vol62,No.6,July-August 1983）などに言及されてい
る。また、大脳視覚野にも端点に反応する細胞が見つか
っているといわれている。
トルではなく、線分の端点状の部分の存在密度、面積な
どに着目する。テクスチャ領域検出における端点の重要
性は１９８３年発行のベルシステム・テクニカル・ジャ
ーナル第６２巻６号に掲載された、ユレッシュ、ベルゲ
ンらの論文（B.Julesz,J.R.Bergen,"Texton,TheFundame
ntal Elements in Preattentive Vision and Perceptio
n of Textures",THE BELL SYSTEM TECHNICAL JOURNAL :
Vol62,No.6,July-August 1983）などに言及されてい
る。また、大脳視覚野にも端点に反応する細胞が見つか
っているといわれている。
【０００９】図２（Ａ）〜（Ｄ）はそれぞれ典型的なテ
クスチャの各例を示しており、それぞれの一部の拡大図
中に、端点を丸を付して示す。これらの拡大図から分か
るように、テクスチャとされる領域には端点が多く存在
する。
クスチャの各例を示しており、それぞれの一部の拡大図
中に、端点を丸を付して示す。これらの拡大図から分か
るように、テクスチャとされる領域には端点が多く存在
する。
【００１０】そこで、本発明では、三次元平面における
三角形群のすべての単位法線ベクトルの平均ベクトルが
二次元平面の直交軸に対して一定角度以上をなし、か
つ、単位法線ベクトルのそれぞれの平均ベクトルからの
分散が一定値より大である領域を検出することにより、
画像中の存在密度が一定以上の端点状の部分を効果的に
抽出することができる。
三角形群のすべての単位法線ベクトルの平均ベクトルが
二次元平面の直交軸に対して一定角度以上をなし、か
つ、単位法線ベクトルのそれぞれの平均ベクトルからの
分散が一定値より大である領域を検出することにより、
画像中の存在密度が一定以上の端点状の部分を効果的に
抽出することができる。
【００１１】また、単位法線ベクトルのそれぞれの平均
ベクトルからの分散が一定値より大である領域を検出す
る代わりに、三次元平面における三角形群の全平面の面
積の合計が一定値より大である領域、あるいは原画像を
直交変換して得られる空間周波数の所定周波数以上の高
域成分が一定値より大である領域を検出しても、同様に
画像中の存在密度が一定以上の端点状の部分を効果的に
抽出することができる。
ベクトルからの分散が一定値より大である領域を検出す
る代わりに、三次元平面における三角形群の全平面の面
積の合計が一定値より大である領域、あるいは原画像を
直交変換して得られる空間周波数の所定周波数以上の高
域成分が一定値より大である領域を検出しても、同様に
画像中の存在密度が一定以上の端点状の部分を効果的に
抽出することができる。
【００１２】
【実施例】次に、本発明の実施例について説明する。図
１は本発明の一実施例の動作説明用フローチャートを示
す。ここで、本実施例では、図３に示すように縦方向に
７個、横方向に７個の計４９個の画素からなる所謂７×
７のセルの中心に位置する斜線で示した一の画素をテク
スチャ検出の対象になる画素と位置付け、セル全体をそ
の近傍と考え、そのセルがテクスチャ領域と見なせると
き、中心の対象画素をテクスチャの一部と見なすことに
する。
１は本発明の一実施例の動作説明用フローチャートを示
す。ここで、本実施例では、図３に示すように縦方向に
７個、横方向に７個の計４９個の画素からなる所謂７×
７のセルの中心に位置する斜線で示した一の画素をテク
スチャ検出の対象になる画素と位置付け、セル全体をそ
の近傍と考え、そのセルがテクスチャ領域と見なせると
き、中心の対象画素をテクスチャの一部と見なすことに
する。
【００１３】本実施例は図１８の自然画像を原画とし、
その中央下部の植え込みと右下半分の林が今回抽出した
いテクスチャ領域である。ここでは、テクスチャ領域を
白抜きの画像にすることを目的とする。
その中央下部の植え込みと右下半分の林が今回抽出した
いテクスチャ領域である。ここでは、テクスチャ領域を
白抜きの画像にすることを目的とする。
【００１４】図１に示す実施例では各画素の信号（輝
度）レベルをｚ軸方向とした三次元平面群を基本にテク
スチャ領域の判定を行う。そのために、まず、テクスチ
ャ領域を含む対象とする画像の各画素をそれぞれ中心と
する７×７セルを、画素を頂点とする微小三角形に分割
する（ステップ１０１）。具体的には、図４に示すよう
に、ｘｙ平面上において７×７セルを構成する４９画素
のそれぞれ中心点を結ぶ線分を辺とする微小な７２個の
三角形、すなわち、セルを３つの画素を頂点とする微小
な７２個の三角形に分割する。従って、図４において、
線分の交点が４９画素の中心点に相当する。
度）レベルをｚ軸方向とした三次元平面群を基本にテク
スチャ領域の判定を行う。そのために、まず、テクスチ
ャ領域を含む対象とする画像の各画素をそれぞれ中心と
する７×７セルを、画素を頂点とする微小三角形に分割
する（ステップ１０１）。具体的には、図４に示すよう
に、ｘｙ平面上において７×７セルを構成する４９画素
のそれぞれ中心点を結ぶ線分を辺とする微小な７２個の
三角形、すなわち、セルを３つの画素を頂点とする微小
な７２個の三角形に分割する。従って、図４において、
線分の交点が４９画素の中心点に相当する。
【００１５】次に、７×７セルの各画素位置をｘ，ｙ座
標で表し、画素の信号（輝度）レベルをｚ座標で表す三
次元平面における三角形群を作成する（ステップ１０
２）。この三次元平面における三角形群のｘｙ平面への
正射影が上記の７２個の微小三角形である。ここで、７
×７セルを構成する４９画素のうち、低輝度の画素を黒
丸で示し、高輝度の画素を白丸で示すものとすると、図
５は中央上部の白丸で示される１２画素が線分で周辺の
３７画素が背景である、線分の端点状のパターンを示
す。
標で表し、画素の信号（輝度）レベルをｚ座標で表す三
次元平面における三角形群を作成する（ステップ１０
２）。この三次元平面における三角形群のｘｙ平面への
正射影が上記の７２個の微小三角形である。ここで、７
×７セルを構成する４９画素のうち、低輝度の画素を黒
丸で示し、高輝度の画素を白丸で示すものとすると、図
５は中央上部の白丸で示される１２画素が線分で周辺の
３７画素が背景である、線分の端点状のパターンを示
す。
【００１６】この線分の端点状のパターンに対して、上
記三次元平面の三角形群を作成すると、図６に示すよう
な三角形群１０が得られる。同図中、白丸は７×７セル
２０を構成する画素２１であり、各画素の信号（輝度）
レベルは３０で示すようにｚ座標で表されるため、前記
図５の線分を示す１２画素に対応した三角形群は他の背
景の画素に対応した三角形群よりも高い位置にある。
記三次元平面の三角形群を作成すると、図６に示すよう
な三角形群１０が得られる。同図中、白丸は７×７セル
２０を構成する画素２１であり、各画素の信号（輝度）
レベルは３０で示すようにｚ座標で表されるため、前記
図５の線分を示す１２画素に対応した三角形群は他の背
景の画素に対応した三角形群よりも高い位置にある。
【００１７】次に、上記の三次元平面の全三角形につい
て、それらの含まれる平面の単位法線ベクトルを求める
（ステップ１０３）。これは、三角形の一つの頂点から
残りの２頂点に向かう２本のベクトルの外積をとること
により法線ベクトルを求め、その長さで除算することに
より簡単に求められる。
て、それらの含まれる平面の単位法線ベクトルを求める
（ステップ１０３）。これは、三角形の一つの頂点から
残りの２頂点に向かう２本のベクトルの外積をとること
により法線ベクトルを求め、その長さで除算することに
より簡単に求められる。
【００１８】図７は、図６に示した三次元平面の三角形
群の単位法線ベクトルのｘｙ平面への正射影を示す。な
お、ここでは、法線ベクトルは基本的に紙面に対し手前
向きになるようにしており、図７中、法線ベクトルは中
心点のある円の記号で示してある（以下、同様）。以
下、これらの単位法線ベクトルの評価にはこのようなｘ
ｙ表面への正射影を用いる。その理由は、作図の簡便さ
と、この長さが法線ベクトルとｚ軸のなす角度の正弦で
あるため２次元でも本質的な議論が可能なことの２つで
ある。
群の単位法線ベクトルのｘｙ平面への正射影を示す。な
お、ここでは、法線ベクトルは基本的に紙面に対し手前
向きになるようにしており、図７中、法線ベクトルは中
心点のある円の記号で示してある（以下、同様）。以
下、これらの単位法線ベクトルの評価にはこのようなｘ
ｙ表面への正射影を用いる。その理由は、作図の簡便さ
と、この長さが法線ベクトルとｚ軸のなす角度の正弦で
あるため２次元でも本質的な議論が可能なことの２つで
ある。
【００１９】次に、全ベクトルの平均のｘｙ平面上の正
射影の長さを計算し、更にはｘ，ｙ及びｚ軸の各成分に
ついて各単位法線ベクトルのその平均ベクトルからの分
散を計算して、それぞれスレッショルド値ｔｈｒ１、ｔ
ｈｒ２と大小比較する（ステップ１０４、１０６）。な
お、ここでは分散はある三角形について、その単位法線
ベクトルと平均ベクトルの各成分毎との差の二乗の総和
の平方根をとり、全三角形についての和として計算して
いる。
射影の長さを計算し、更にはｘ，ｙ及びｚ軸の各成分に
ついて各単位法線ベクトルのその平均ベクトルからの分
散を計算して、それぞれスレッショルド値ｔｈｒ１、ｔ
ｈｒ２と大小比較する（ステップ１０４、１０６）。な
お、ここでは分散はある三角形について、その単位法線
ベクトルと平均ベクトルの各成分毎との差の二乗の総和
の平方根をとり、全三角形についての和として計算して
いる。
【００２０】このとき平均ベクトルのｘｙ平面への正射
影の有無はセル全体を巨視的に見たときの傾斜を意味
し、全ベクトルの平均のｘｙ平面上の正射影の長さがス
レッショルド値ｔｈｒ１以上であるということは、すべ
ての単位法線ベクトルを平均して得られた平均ベクトル
がｚ軸と一定以上の角度をなすということと同じであ
る。また、各単位法線ベクトルの平均ベクトルからの分
散はセル内を微視的に見たときの起伏の大きさを表す。
影の有無はセル全体を巨視的に見たときの傾斜を意味
し、全ベクトルの平均のｘｙ平面上の正射影の長さがス
レッショルド値ｔｈｒ１以上であるということは、すべ
ての単位法線ベクトルを平均して得られた平均ベクトル
がｚ軸と一定以上の角度をなすということと同じであ
る。また、各単位法線ベクトルの平均ベクトルからの分
散はセル内を微視的に見たときの起伏の大きさを表す。
【００２１】なお、上記の起伏を評価する方法について
は、本実施例の各ベクトルの平均からの分散を用いる代
わりに、三次元平面における三角形群の全平面の面積の
合計が一定以上であるような領域、あるいは原画を直交
変換等して得られる空間周波数成分の高域分が一定以上
であるような領域をテクスチャ領域と見なすといった評
価方法も可能である。
は、本実施例の各ベクトルの平均からの分散を用いる代
わりに、三次元平面における三角形群の全平面の面積の
合計が一定以上であるような領域、あるいは原画を直交
変換等して得られる空間周波数成分の高域分が一定以上
であるような領域をテクスチャ領域と見なすといった評
価方法も可能である。
【００２２】本実施例ではこの平均ベクトルのｘｙ平面
への正射影、分散について一定以上の領域を端点の存在
密度の高い部分、すなわちテクスチャ領域としている。
これについて以下に説明する。
への正射影、分散について一定以上の領域を端点の存在
密度の高い部分、すなわちテクスチャ領域としている。
これについて以下に説明する。
【００２３】全単位法線ベクトルの平均のｘｙ平面上
の正射影の長さがスレッショルド値ｔｈｒ１より短く、
かつ、各単位法線ベクトルのｘｙｚ成分の平均からの分
散がスレッショルド値ｔｈｒ２よりも小さい場合。
の正射影の長さがスレッショルド値ｔｈｒ１より短く、
かつ、各単位法線ベクトルのｘｙｚ成分の平均からの分
散がスレッショルド値ｔｈｒ２よりも小さい場合。
【００２４】この条件を満足する画像としては、図８の
ようなセルの各画素が同程度の輝度の平坦画像が相当す
る。この平坦画像の三次元平面における三角形群の単位
法線ベクトルのｘｙ平面への正射影は図９に示す如くに
なり、平均ベクトルのｘｙ平面への正射影の長さは０
で、分散も０であることが分かる。
ようなセルの各画素が同程度の輝度の平坦画像が相当す
る。この平坦画像の三次元平面における三角形群の単位
法線ベクトルのｘｙ平面への正射影は図９に示す如くに
なり、平均ベクトルのｘｙ平面への正射影の長さは０
で、分散も０であることが分かる。
【００２５】全単位法線ベクトルの平均のｘｙ平面上
の正射影の長さがスレッショルド値ｔｈｒ１より短く、
かつ、各単位法線ベクトルのｘｙｚ成分の平均からの分
散がスレッショルド値ｔｈｒ２以上の場合。
の正射影の長さがスレッショルド値ｔｈｒ１より短く、
かつ、各単位法線ベクトルのｘｙｚ成分の平均からの分
散がスレッショルド値ｔｈｒ２以上の場合。
【００２６】この条件を満足する画像としては、図１０
のようなセルの各画素がある幅を持って一方向に同一輝
度で表示されるラインの画像の場合や、図１２のような
セルの各画素のうち、高輝度の画素が低輝度の画素の内
部に長方形状で存在する小塊の画像などがある。図１０
のライン画像の三次元平面における三角形群の単位法線
ベクトルのｘｙ平面への正射影は図１１に示す如くにな
り、平均ベクトルのｘｙ平面への正射影の長さは相殺さ
れて０になるが、起伏が大きいために分散はスレッショ
ルド値ｔｈｒ２以上となる。
のようなセルの各画素がある幅を持って一方向に同一輝
度で表示されるラインの画像の場合や、図１２のような
セルの各画素のうち、高輝度の画素が低輝度の画素の内
部に長方形状で存在する小塊の画像などがある。図１０
のライン画像の三次元平面における三角形群の単位法線
ベクトルのｘｙ平面への正射影は図１１に示す如くにな
り、平均ベクトルのｘｙ平面への正射影の長さは相殺さ
れて０になるが、起伏が大きいために分散はスレッショ
ルド値ｔｈｒ２以上となる。
【００２７】一方、図１２の小塊画像の三次元平面にお
ける三角形群の単位法線ベクトルのｘｙ平面への正射影
は図１３に示す如くになり、図１０のライン画像と同様
に、平均ベクトルのｘｙ平面への正射影の長さは相殺さ
れて０になるが、起伏が大きいために分散はスレッショ
ルド値ｔｈｒ２以上となる。
ける三角形群の単位法線ベクトルのｘｙ平面への正射影
は図１３に示す如くになり、図１０のライン画像と同様
に、平均ベクトルのｘｙ平面への正射影の長さは相殺さ
れて０になるが、起伏が大きいために分散はスレッショ
ルド値ｔｈｒ２以上となる。
【００２８】全単位法線ベクトルの平均のｘｙ平面上
の正射影の長さがスレッショルド値ｔｈｒ１以上で、か
つ、各単位法線ベクトルのｘｙｚ成分の平均からの分散
がスレッショルド値ｔｈｒ２未満の場合。
の正射影の長さがスレッショルド値ｔｈｒ１以上で、か
つ、各単位法線ベクトルのｘｙｚ成分の平均からの分散
がスレッショルド値ｔｈｒ２未満の場合。
【００２９】この条件を満足する画像としては、図１４
のようなセルの各画素の輝度が一方向（ここでは左又は
右方向）に漸次変化して表示されるグラディエーション
画像の場合や、図１６のようなセルの各画素のうち、低
輝度の画素群が一定幅で一定方向（ここでは上下方向）
に高輝度の画素群に隣接して存在する輪郭画像などがあ
る。
のようなセルの各画素の輝度が一方向（ここでは左又は
右方向）に漸次変化して表示されるグラディエーション
画像の場合や、図１６のようなセルの各画素のうち、低
輝度の画素群が一定幅で一定方向（ここでは上下方向）
に高輝度の画素群に隣接して存在する輪郭画像などがあ
る。
【００３０】図１４のグラディエーション画像の三次元
平面における三角形群の単位法線ベクトルのｘｙ平面へ
の正射影は図１５に示す如く、すべてが同じ方向、長さ
を持つベクトルで表されるため、平均ベクトルのｘｙ平
面への正射影の長さはスレッショルド値ｔｈｒ１以上
で、分散は０であると考えることができる。
平面における三角形群の単位法線ベクトルのｘｙ平面へ
の正射影は図１５に示す如く、すべてが同じ方向、長さ
を持つベクトルで表されるため、平均ベクトルのｘｙ平
面への正射影の長さはスレッショルド値ｔｈｒ１以上
で、分散は０であると考えることができる。
【００３１】また、図１６の輪郭画像の三次元平面にお
ける三角形群の単位法線ベクトルのｘｙ平面への正射影
は図１７に示す如く、輝度の大きく変化する境界４０が
あるため、平均ベクトルのｘｙ平面への正射影の長さは
スレッショルド値ｔｈｒ１以上になる。分散については
境界４０の存在のため、ある値は持つが、ライン、小
塊、端点のようなパターンほどには大きくならない。
ける三角形群の単位法線ベクトルのｘｙ平面への正射影
は図１７に示す如く、輝度の大きく変化する境界４０が
あるため、平均ベクトルのｘｙ平面への正射影の長さは
スレッショルド値ｔｈｒ１以上になる。分散については
境界４０の存在のため、ある値は持つが、ライン、小
塊、端点のようなパターンほどには大きくならない。
【００３２】全単位法線ベクトルの平均のｘｙ平面上
の正射影の長さがスレッショルド値ｔｈｒ１以上で、か
つ、各単位法線ベクトルのｘｙｚ成分の平均からの分散
がスレッショルド値ｔｈｒ２以上の場合。
の正射影の長さがスレッショルド値ｔｈｒ１以上で、か
つ、各単位法線ベクトルのｘｙｚ成分の平均からの分散
がスレッショルド値ｔｈｒ２以上の場合。
【００３３】この条件を満足する画像としては、図５の
ような端点の画像がある。この端点の画像の三次元平面
における三角形群の単位法線ベクトルのｘｙ平面への正
射影は図７に示すようになり、平均ベクトルのｘｙ平面
への正射影の長さは０に相殺されないため、スレッショ
ルド値ｔｈｒ１以上であり、また、起伏が大きいために
分散もスレッショルド値ｔｈｒ２以上であると考えるこ
とができる。
ような端点の画像がある。この端点の画像の三次元平面
における三角形群の単位法線ベクトルのｘｙ平面への正
射影は図７に示すようになり、平均ベクトルのｘｙ平面
への正射影の長さは０に相殺されないため、スレッショ
ルド値ｔｈｒ１以上であり、また、起伏が大きいために
分散もスレッショルド値ｔｈｒ２以上であると考えるこ
とができる。
【００３４】以上の考察は明暗の反転、上記とは異なる
パターン画像の場合であっても、本質的には変わりはな
い。本実施例では、〜の場合はステップ１０４〜１
０６によりいずれもセルの中心画素が非テクスチャ領域
内の点として輝度０に設定される。
パターン画像の場合であっても、本質的には変わりはな
い。本実施例では、〜の場合はステップ１０４〜１
０６によりいずれもセルの中心画素が非テクスチャ領域
内の点として輝度０に設定される。
【００３５】一方の場合は、ステップ１０４及び１０
６を経由してステップ１０７に進み、テクスチャ領域内
の点として判断し、セルの中心画素の輝度が、分散に定
数を乗じた値に設定される。すなわち、テクスチャ領域
と判定した中心画素の輝度についてはセルの画像の分
散、すなわち起伏の大きさで決定される。前記した図１
８の自然画像に対して、ステップ１０１〜ステップ１０
７の処理を行うと、図１９に示す如きテクスチャ領域候
補画像が得られる。
６を経由してステップ１０７に進み、テクスチャ領域内
の点として判断し、セルの中心画素の輝度が、分散に定
数を乗じた値に設定される。すなわち、テクスチャ領域
と判定した中心画素の輝度についてはセルの画像の分
散、すなわち起伏の大きさで決定される。前記した図１
８の自然画像に対して、ステップ１０１〜ステップ１０
７の処理を行うと、図１９に示す如きテクスチャ領域候
補画像が得られる。
【００３６】このテクスチャ領域候補画像において、一
定レベル以上の輝度が与えられた部分（白抜きにされた
部分）はテクスチャ領域に属する可能性が高い部分であ
るといえる。つまり、このような部分が密集していれ
ば、テクスチャ領域であると考えられるし、孤立してい
る部分は非テクスチャ領域の端点、すなわち「検出エラ
ーである微小領域」である可能性が高い。
定レベル以上の輝度が与えられた部分（白抜きにされた
部分）はテクスチャ領域に属する可能性が高い部分であ
るといえる。つまり、このような部分が密集していれ
ば、テクスチャ領域であると考えられるし、孤立してい
る部分は非テクスチャ領域の端点、すなわち「検出エラ
ーである微小領域」である可能性が高い。
【００３７】そこで、次にこれらの微小部分を７×７の
セルで平滑化する（ステップ１０８）。この平滑化と
は、具体的には、７×７のセルの４９画素の各値の平均
値をそのセルの中心画素の値とする演算操作である。こ
れにより、図２０に示す如き平滑化後のテクスチャ領域
候補画像が得られる。
セルで平滑化する（ステップ１０８）。この平滑化と
は、具体的には、７×７のセルの４９画素の各値の平均
値をそのセルの中心画素の値とする演算操作である。こ
れにより、図２０に示す如き平滑化後のテクスチャ領域
候補画像が得られる。
【００３８】続いて、上記の平滑化されたテクスチャ領
域候補画像を所定のスレッショルド値で二値化する（ス
テップ１０９）。この二値化は、画素の輝度を例えば８
ビット２５６階調で表したときには、対象とする画素の
輝度（信号レベル）が上記の所定のスレッショルド値以
下のときには非テクスチャ領域内の点として輝度「０」
とし、所定のスレッショルド値より大であるときにはテ
クスチャ領域内の点として輝度を「２５５」とする演算
操作である。これにより、図２１に示す如き二値化画像
が得られる。この二値化画像は、図１９に示したテクス
チャ領域候補画像よりもかなり微小エラーが減ることが
分かる。
域候補画像を所定のスレッショルド値で二値化する（ス
テップ１０９）。この二値化は、画素の輝度を例えば８
ビット２５６階調で表したときには、対象とする画素の
輝度（信号レベル）が上記の所定のスレッショルド値以
下のときには非テクスチャ領域内の点として輝度「０」
とし、所定のスレッショルド値より大であるときにはテ
クスチャ領域内の点として輝度を「２５５」とする演算
操作である。これにより、図２１に示す如き二値化画像
が得られる。この二値化画像は、図１９に示したテクス
チャ領域候補画像よりもかなり微小エラーが減ることが
分かる。
【００３９】そして、図２１に示した二値化画像の白抜
き領域（輝度「２５５」の画素領域）のうち、スレッシ
ョルドｔｈ３より大なる画素数の大面積部分を残し、そ
の他の領域に含まれる各画素の輝度を「０」とする（ス
テップ１１０）。この領域決定ステップ１１０により、
図２１の二値化画像中の検出エラーである微小領域が取
り除かれ、この微小領域をテクスチャ領域として抽出し
てしまうことを防止でき、図２２に示す如き希望のテク
スチャ領域画像が得られる。
き領域（輝度「２５５」の画素領域）のうち、スレッシ
ョルドｔｈ３より大なる画素数の大面積部分を残し、そ
の他の領域に含まれる各画素の輝度を「０」とする（ス
テップ１１０）。この領域決定ステップ１１０により、
図２１の二値化画像中の検出エラーである微小領域が取
り除かれ、この微小領域をテクスチャ領域として抽出し
てしまうことを防止でき、図２２に示す如き希望のテク
スチャ領域画像が得られる。
【００４０】図２２に示すテクスチャ領域画像中の白抜
きにされたテクスチャ領域は図１８に示した原画におい
て、人間の視覚で明らかにテクスチャと判断される領域
のかなりの部分を抽出しているといえる。
きにされたテクスチャ領域は図１８に示した原画におい
て、人間の視覚で明らかにテクスチャと判断される領域
のかなりの部分を抽出しているといえる。
【００４１】この図２２に示すテクスチャ領域画像によ
り原画を切り出した画像は図２３に示す如くになる。こ
の図２３の画像には、僅かに非テクスチャ部を切り出し
ているが、概ね木の葉のテクスチャらしい部分を抽出し
ていることが分かる。
り原画を切り出した画像は図２３に示す如くになる。こ
の図２３の画像には、僅かに非テクスチャ部を切り出し
ているが、概ね木の葉のテクスチャらしい部分を抽出し
ていることが分かる。
【００４２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
テクスチャ領域を「ある濃度分布を持った領域」や「あ
る高域スペクトルパターンを持った領域」ではなく、
「線分の端点の存在密度の高い領域」と定義付けてセル
の傾斜、起伏から検出した端点をもとにテクスチャ領域
の判定を行うようにしたため、直交変換のスペクトル情
報では困難であった、非テクスチャの輪郭部分とテクス
チャの判別が可能になり、よって、従来に比べて自然画
像からより正確にテクスチャ領域を抽出することができ
る。
テクスチャ領域を「ある濃度分布を持った領域」や「あ
る高域スペクトルパターンを持った領域」ではなく、
「線分の端点の存在密度の高い領域」と定義付けてセル
の傾斜、起伏から検出した端点をもとにテクスチャ領域
の判定を行うようにしたため、直交変換のスペクトル情
報では困難であった、非テクスチャの輪郭部分とテクス
チャの判別が可能になり、よって、従来に比べて自然画
像からより正確にテクスチャ領域を抽出することができ
る。
【００４３】また、本発明によれば、テクスチャ領域と
判定された領域の所定値以上の輝度の画素数が設定値よ
りも大である領域を最終的なテクスチャ領域として抽出
することにより、テクスチャ領域と判定された領域の画
素数が少な過ぎる場合には、非テクスチャ領域と判定す
るようにしたため、検出エラーである微小領域をテクス
チャ領域として抽出してしまうことを防止することがで
きる。
判定された領域の所定値以上の輝度の画素数が設定値よ
りも大である領域を最終的なテクスチャ領域として抽出
することにより、テクスチャ領域と判定された領域の画
素数が少な過ぎる場合には、非テクスチャ領域と判定す
るようにしたため、検出エラーである微小領域をテクス
チャ領域として抽出してしまうことを防止することがで
きる。
【図１】本発明の一実施例の動作説明用フローチャート
である。
である。
【図２】本発明により抽出されるテクスチャ領域の各例
を示す図である。
を示す図である。
【図３】７×７セルの構成を示す図である。
【図４】セルの分割方法を説明する図である。
【図５】端点の画像パターンを示す図である。
【図６】図５の画像を三次元平面における三角形群に分
割作成したときの説明図である。
割作成したときの説明図である。
【図７】図６の三次元平面における三角形群の単位法線
ベクトルのｘｙ平面への正射影を示す図である。
ベクトルのｘｙ平面への正射影を示す図である。
【図８】平坦画像を示す図である。
【図９】図８に対応する三次元平面における三角形群の
単位法線ベクトルのｘｙ平面への正射影を示す図であ
る。
単位法線ベクトルのｘｙ平面への正射影を示す図であ
る。
【図１０】ライン画像の一例を示す図である。
【図１１】図１０に対応する三次元平面における三角形
群の単位法線ベクトルのｘｙ平面への正射影を示す図で
ある。
群の単位法線ベクトルのｘｙ平面への正射影を示す図で
ある。
【図１２】小塊画像の一例を示す図である。
【図１３】図１２に対応する三次元平面における三角形
群の単位法線ベクトルのｘｙ平面への正射影を示す図で
ある。
群の単位法線ベクトルのｘｙ平面への正射影を示す図で
ある。
【図１４】グラディエーション画像の一例の図である。
【図１５】図１４に対応する三次元平面における三角形
群の単位法線ベクトルのｘｙ平面への正射影を示す図で
ある。
群の単位法線ベクトルのｘｙ平面への正射影を示す図で
ある。
【図１６】輪郭画像の一例を示す図である。
【図１７】図１６に対応する三次元平面における三角形
群の単位法線ベクトルのｘｙ平面への正射影を示す図で
ある。
群の単位法線ベクトルのｘｙ平面への正射影を示す図で
ある。
【図１８】原画像の一例を示す図である。
【図１９】本発明の一実施例の処理により図１８の原画
像から得たテクスチャ領域候補画像を示す図である。
像から得たテクスチャ領域候補画像を示す図である。
【図２０】図１９の画像を本発明の一実施例により平滑
化した画像を示す図である。
化した画像を示す図である。
【図２１】図２０の画像を本発明の一実施例により二値
化した画像を示す図である。
化した画像を示す図である。
【図２２】図２１の画像から本発明の一実施例により得
たテクスチャ領域画像を示す図である。
たテクスチャ領域画像を示す図である。
【図２３】図２２のテクスチャ領域画像で図１８の原画
像を切り出した画像を示す図である。
像を切り出した画像を示す図である。
１０ 三次元平面の三角形群 ２０ ７×７セル ２１ 画素 ３０ 画素の信号（輝度）レベル １０１ セルの分割ステップ １０２ 三角形群作成ステップ １０３ 単位法線ベクトル算出ステップ １０４、１０６ 大小判定ステップ １０５、１０７ 画素の輝度設定ステップ １０８ 平滑化ステップ １０９ 二値化ステップ １１０ 領域決定ステップ
Claims (6)
- 【請求項１】 テクスチャ領域を含む画像の各画素のう
ちテクスチャ検出の対象となる画素を中心画素とする複
数の画素からなるセルの構成画素のそれぞれを頂点とす
る三角形に分割し、該分割した三角形の構成画素のそれ
ぞれの位置を二次元平面上の座標で表し、該構成画素の
それぞれの信号レベルを該二次元平面に直交する軸上の
座標で表した三次元平面における三角形群のそれぞれに
ついて単位法線ベクトルを求め、すべての該単位法線ベ
クトルの平均ベクトルに基づいて前記画像中の端点状の
部分を検出し、該端点状の部分の存在密度が一定以上の
領域をテクスチャ領域として判定抽出することを特徴と
する画像におけるテクスチャ領域の抽出方法。 - 【請求項２】 すべての前記単位法線ベクトルの平均ベ
クトルが前記二次元平面の直交軸に対して一定角度以上
をなし、かつ、前記単位法線ベクトルのそれぞれの前記
平均ベクトルからの分散が一定値より大であるとき、前
記端点状の部分の存在密度が一定以上の領域内であると
みなすことを特徴とする請求項１記載の画像におけるテ
クスチャ領域の抽出方法。 - 【請求項３】 すべての前記単位法線ベクトルの平均ベ
クトルが前記二次元平面の直交軸に対して一定角度以上
をなし、かつ、前記三次元平面における三角形群の全平
面の面積の合計が一定値より大である領域を、前記端点
状の部分の存在密度が一定以上の領域内であるとみなす
ことを特徴とする請求項１記載の画像におけるテクスチ
ャ領域の抽出方法。 - 【請求項４】 すべての前記単位法線ベクトルの平均ベ
クトルが前記二次元平面の直交軸に対して一定角度以上
をなし、かつ、前記テクスチャ領域を含む原画像を直交
変換して得られる空間周波数の所定周波数以上の高域成
分が一定値より大であるとき、前記端点状の部分の存在
密度が一定以上の領域内であるとみなすことを特徴とす
る請求項１記載の画像におけるテクスチャ領域の抽出方
法。 - 【請求項５】 前記テクスチャ領域と判定された領域の
各画素を近傍の画素の値の平均値に設定する平滑化を行
ってテクスチャ領域とすることを特徴とする請求項１乃
至４のうちいずれか一項記載の画像におけるテクスチャ
領域の抽出方法。 - 【請求項６】 前記テクスチャ領域と判定された領域の
所定値以上の輝度の画素数が設定値よりも大である領域
を最終的なテクスチャ領域として抽出することを特徴と
する請求項１乃至４のうちいずれか一項記載の画像にお
けるテクスチャ領域の抽出方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7046481A JP2950184B2 (ja) | 1995-02-10 | 1995-02-10 | 画像におけるテクスチャ領域の抽出方法 |
| EP96300726A EP0725362B1 (en) | 1995-02-02 | 1996-02-01 | Method of extracting a texture region from an input image |
| DE69618258T DE69618258D1 (de) | 1995-02-02 | 1996-02-01 | Verfahren zur Extraktion eines texturierten Bereiches eines Eingabebildes |
| KR1019960002802A KR100253857B1 (ko) | 1995-02-02 | 1996-02-02 | 원화상으로부터 텍스쳐 영역을 추출하기 위한 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7046481A JP2950184B2 (ja) | 1995-02-10 | 1995-02-10 | 画像におけるテクスチャ領域の抽出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08221572A true JPH08221572A (ja) | 1996-08-30 |
| JP2950184B2 JP2950184B2 (ja) | 1999-09-20 |
Family
ID=12748399
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7046481A Expired - Lifetime JP2950184B2 (ja) | 1995-02-02 | 1995-02-10 | 画像におけるテクスチャ領域の抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2950184B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20000037308A (ko) * | 2000-04-17 | 2000-07-05 | 김종현 | 도미노 효과를 이용한 컴퓨터 그래픽 이미지 합성 기술 및응용 |
| JP2006127336A (ja) * | 2004-11-01 | 2006-05-18 | National Institute Of Advanced Industrial & Technology | 画像処理方法、装置及びプログラム |
| JP2007014483A (ja) * | 2005-07-06 | 2007-01-25 | Toshiba Corp | 医用診断装置及び診断支援装置 |
| KR100809379B1 (ko) * | 2007-01-29 | 2008-03-05 | 부산대학교 산학협력단 | 삼각영역 직교벡터를 이용한 평면영역 추출 장치 및 그방법 |
| KR100908384B1 (ko) * | 2002-06-25 | 2009-07-20 | 주식회사 케이티 | 블록상관계수를 이용한 영역기반 질감 추출 장치 및 그 방법 |
-
1995
- 1995-02-10 JP JP7046481A patent/JP2950184B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20000037308A (ko) * | 2000-04-17 | 2000-07-05 | 김종현 | 도미노 효과를 이용한 컴퓨터 그래픽 이미지 합성 기술 및응용 |
| KR100908384B1 (ko) * | 2002-06-25 | 2009-07-20 | 주식회사 케이티 | 블록상관계수를 이용한 영역기반 질감 추출 장치 및 그 방법 |
| JP2006127336A (ja) * | 2004-11-01 | 2006-05-18 | National Institute Of Advanced Industrial & Technology | 画像処理方法、装置及びプログラム |
| JP2007014483A (ja) * | 2005-07-06 | 2007-01-25 | Toshiba Corp | 医用診断装置及び診断支援装置 |
| JP4686279B2 (ja) * | 2005-07-06 | 2011-05-25 | 株式会社東芝 | 医用診断装置及び診断支援装置 |
| KR100809379B1 (ko) * | 2007-01-29 | 2008-03-05 | 부산대학교 산학협력단 | 삼각영역 직교벡터를 이용한 평면영역 추출 장치 및 그방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2950184B2 (ja) | 1999-09-20 |
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