JPH08329255A

JPH08329255A - 画像の領域分割方法及び装置

Info

Publication number: JPH08329255A
Application number: JP7960096A
Authority: JP
Inventors: Sayoko Mitsumoto; 陽子三本杉; Takashi Ida; 田孝井
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1995-03-29
Filing date: 1996-03-07
Publication date: 1996-12-13

Abstract

(57)【要約】【課題】本発明は、主に画像の領域分割に用いられる
画像の領域分割方法及び装置を提供する事を目的とす
る。【解決手段】複数の区域に分割された画像に於いて、
各々の区域と対応づけられる画像内の各々の相似領域へ
の写像を、全ての区域について求めた後、初期点ａ0 か
らＮ回変換を繰り返した写像点ａn （ｎ＝１，…，Ｎ）
は、変換される点ａn （ｎ＝０，…，Ｎ−１）が含まれ
る区域に対応づけられている該写像を用いて求められ、
写像点ａn （ｎ＝１，…，Ｎ）のうち、少なくとも２つ
を用いて、初期点の属性を求める。また、複数の区域に
分割された画像に於いて、各々の区域と対応づけられる
画像内の各々の相似領域への写像を、全ての区域につい
て求めた後、画像平面に配置された初期点を写像で変換
し、該初期点の変換を繰り返して求めた写像点は、変換
される点が含まれる区域に対応づけられる該写像を使っ
て求められ、該写像点を使って初期点の属性と初期点の
画素値を決定し、画像を再生し領域毎に分割する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、主に画像の領域分
割に用いられる画像の領域分割方法及び装置に係り、更
に、分割される領域の境界を容易に表現することのでき
る画像の領域分割方法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像データを明るさ、色などの局所的な
特徴が一様な部分画像に分割する技術を領域分割と呼
ぶ。従来から画像の領域分割は重要で、画像の符号化や
画像の加工技術、文字領域の認識など適応分野が多い。
領域分割では画像平面上での処理が中心に行なわれてい
る。また、これに付随する技術として、領域の境界を表
現する技術がある。ここでは領域境界表現と呼ぶ。領域
分割された結果をデータとして保存したり、通信路で送
信したり、符号化に利用する場合に、領域の境界表現の
技術が必要になる。従って如何にこの境界を少ない符号
量で表わすかは重要な問題で、従来から検討されてい
る。

【０００３】最初に領域分割について従来の技術を述べ
る。画像データを明るさ、色などの局所的な特徴が一様
な部分画像に分割する技術を領域分割と呼ぶ。従来から
画像の領域分割は重要で、画像の符号化や画像の加工技
術、文字領域の認識など適応分野が多い。領域分割では
画像平面上での処理が中心に行なわれている。

【０００４】例えば、単純領域拡張法は（高木、下田監
修、画像解析ハンドブック、東京大学出版会、１９９１
年１０月）、隣接する画素間の輝度値によって分割を行
なう。処理の流れ（図４３）は、まず未分類の画素に対
して、その近傍画素と輝度値を比較し、輝度値の差が与
えられたしきい値θ以内ならば統合し、ラベルを付加す
る。以上の操作を領域が統合されなくなるまで繰り返
す。この方法は、もっとも基本的かつ単純な手法であ
り、他の複雑な手法に比べて領域分割の性能は多少落ち
るが、パラメータであるしきい値θが明確なため、使い
やすい手法である。また、領域の形成過程を変える事
で、統合法、分離・統合法、画素結合法に分類される。
更に特徴空間で分類して領域分割する中間的な手法もあ
る。これらの方法では、画像の不鮮明さやノイズなどの
ために、領域に対する特徴量に曖昧さが存在すると、十
分な精度の領域分割が行なえなかった。従って、曖昧性
の除去を行なう弛緩法と組み合わせて領域分割を行なう
工夫がされている。しかし、画像によって多くのパラメ
ータを設定する手間がかかり、テクスチャの複雑な領域
や輝度差が少ない領域を分割するのは難しい。

【０００５】また、画像の領域分割の利用で、画像から
所望の領域を抽出して、その領域だけを取り出したい、
という要求がある。しかし、取りだした領域の境界が複
雑な形状をしている場合、大局的な領域を捉える事は出
来ても、複雑な形状の領域を正確に抽出する事は難し
い。

【０００６】他に、画像を領域に分けて符号化する画像
の圧縮及び再生方法及び装置では、画像の領域を付加情
報として送るために膨大な情報量が必要であった。また
は領域の形状ＩS を簡易な形状ＩA に近似して、情報量
を減らして送るか（図４４）、領域をいくつかのブロッ
クに分割して、ブロックごとに線分で近似するか（鈴
木、住吉、宮内、“輪郭のフラクタル性を利用した画像
符号化，”テレビジョン学会誌、Ｖｏｌ．４８，Ｎｏ．
１，ｐｐ．６９−７７，１９９４）、既に得られている
時間的にずれた画像の領域を原画像の領域の代用にする
（喜田、川島、富永、“前フレームを参照する可変ブロ
ックサイズ動き補償方式の検討，”１９９３年信全大、
Ｄ−１７９，Ｍａｒｃｈ，１９９３）など、領域形状を
送るのに工夫が必要であった。

【０００７】更に、前述の従来例のような画像を圧縮す
る方式で、通信を行なったり、データベースに蓄えて、
画像検索や画像加工に使用するシステムに於いて、画像
の中から所望の領域を抽出する場合、画像の圧縮データ
から画像を再生して処理を行ない、再び圧縮し直す必要
があった。加えて、この処理を繰り返す事で画質が劣化
するという問題もあった。

【０００８】また、輝度で領域分割をする方法で、分割
のための閾値を適応的に求めながら分割を再帰的に行な
う方法も提案されている（後藤、鳥生、輪郭とエッジの
一致性評価に基づく濃度しきい値とエッジ検出しきい値
の再帰的決定法、電子情報通信学会論文誌Ｄ−ＩＩ、Ｖ
ｏｌ．Ｊ７７−Ｄ−ＩＩ、Ｎｏ．９、ｐｐ．１７２７−
１７３４、１９９４年９月）。しかし、画像によって多
くのパラメータを設定する手間がかかったり、テクスチ
ャの複雑な領域を細かく分割してしまったり、輝度差が
少ない領域を分割しにくかったり、というも問題があ
る。

【０００９】次に領域境界表現について従来の技術を述
べる。領域境界を表現するために良く使われるのがチェ
ーン符号化（高木、下田監修、画像解析ハンドブック、
東京大学出版会、１９９１年１０月）で、出発点から境
界がどの方向に伸びていくかを記述していく方法であ
る。この方法は領域画像の輪郭を記述する方法として有
効であるが、一画素精度の詳細な領域境界を表現するた
めには、領域境界が伸びていく方向を表わす情報が一画
素毎に数ビット必要になるという欠点がある。

【００１０】ところで、画像の圧縮方式の一にフラクタ
ル符号化ある（M.F.Barnsley,L.P.Hurd,FRACTAL IMAGE
COMPRESSION,AK Peters,Ltd.,1993 ）。フラクタル符号
化による画像の圧縮の検討が進められている。図４５は
フラクタル符号化の符号化（図４５（ａ））と復号（図
４５（ｂ））の手順を表わす図である。原画像を複数の
符号化単位であるブロックに分割し、ブロック毎に画像
パターンが相似な領域を、同じ画像の他の部分から見つ
ける。ここで２つのブロックが相似であるとは、一方の
ブロックの画像データを画素値方向の縮小や所定値の加
減算、あるいは画面内の縮小や位置の平行移動、回転な
どの簡単な線形変換によって、他方のブロックの画像デ
ータとほぼ等しくできる場合をいう。また、この線形変
換を他方のブロックに対応する相似変換と呼ぶ。この変
換は画像の再生を保証するために縮小変換に限定され
る。ブロックに対し、相似なブロックを相似ブロックと
呼ぶ。相似ブロックは、例えば、その画像データがブロ
ックの画像データとの誤差をもっとも小さくできるブロ
ックを選ぶ。全てのブロックに対してそれぞれ求めた相
似変換の情報が、フラクタル符号化の圧縮データにな
る。復号は、任意の初期画像を同様に複数のブロックに
分割し、圧縮データである相似変換の情報を用いて、相
似ブロックを切り出し、変換を施して、ブロックと置き
換える。全てのブロックに対して、この変換を数回繰り
返す事で画像が再生される。

【００１１】以上の手順で生成されたフラクタル符号化
の符号（圧縮データ）は画像の幾何学的構造を有するの
で、その圧縮データにあるブロックと相似領域の情報を
用いて画素の属性を判定し、領域分割に用いたいという
要望もある。特に領域分割は上述のように、様々な応用
分野の基礎技術になる。フラクタル符号化の圧縮データ
を用いて領域分割を行なう方法は提案されているが、判
定に用いられる画素の属性を求めるためには、手動でク
ラスタリングに用いる領域を入力していた。また、従来
では画像の再生と画像の領域分割は、図４６に示すよう
に、別々に行なわれていた。

【００１２】即ち、写像１は、第１及び第２の変換手段
２及び３によりそれぞれフラクタル符号化変換処理がな
された第１及び第２の記憶手段４及び５にその符号化デ
ータが格納される。その後それぞれの記憶手段４及び５
に格納されているデータを用いて画素値決定手段６によ
り分割された領域の画素値が決定され、属性決定手段７
により分割された領域についての画素の属性が決定され
る。

【００１３】また、フラクタル符号化の１つとして、領
域境界抽出後の線画を符号化するRecurrent ＩＦＳ符号
化がある（M.F.Barnsley,A.E.Jacquin,Application of
recurrent iterates function systems to image,SPIE
VOL.1001 Visual Communications and Image Processin
g '88,pp.122-131）。図４７に示すように、領域境界８
を、先に述べたフラクタル符号化のブロックに対応す
る、いくつかの線分９に区切り、相似ブロックに対応す
る相似な線分１０への変換パラメータ１１を求める方法
である（図４７）。しかし、この方法で領域境界８の検
出は他の手法を使い、また、線分９の分割と相似な線分
１２への変換パラメータはマニュアルで求める必要があ
り、符号化が自動化されていない。加えて、最初に分割
した線分の折点１２（図４７中の◎）も全て送る必要が
ある。更に、正確に詳細な領域境界を表わすには、線分
を細かく区切って正確に相似な線分を探索する必要があ
る。従って折点１２の数が増え、位置を表わす情報が増
加してしまうという欠点があった。

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】このように、従来装置
では判定に用いられる属性を決定するのに、手動で操作
するか、或いは別のクラスタリングの演算をする必要が
あった。そこで、本発明では、決定に用いられる属性を
算出しながら、同時に画素の属性を決定することを目的
とする。

【００１５】また、従来の方法では画像の再生と領域の
分割を別々に行なっていたため、演算量が多い。そこ
で、本発明では、画像を再生し、同時にその画像を領域
分割することを目的とする。

【００１６】更に、上述の従来装置では詳細な領域境界
を抽出し、詳細な領域境界を少ないビットで表現するの
が難しいという問題点がある。そこで、本発明では、領
域の境界を少ないビットで詳細に表現することを目的と
する。

【００１７】このように、従来装置では領域の境界が不
鮮明な領域同士や、グラデーションや複雑なテクスチャ
がある領域の分割や、複雑な形状の領域の分割でエラー
が生じるという問題点がある。そこで、本発明では、相
似パラメータの選び方を制御し、領域分割のエラーを減
らす事を目的とする。

【００１８】

【課題を解決するための手段】本発明に係る画像の領域
分割方法は、１つの画像を複数の区域に分割し、各々の
区域に対応づけられる前記画像内における各々の相似領
域についての写像を全ての区域について求めるフラクタ
ル符号化ステップと、所定の属性により座標上の特定点
として定義される初期点から、該属性に従って所定の変
換処理を複数回施すことにより、順次複数の写像点を求
める写像点確定ステップと、前記変換される写像点を含
む区域から、該区域に対応づけられる前記相似領域につ
いての写像を求める写像判定ステップと、前記複数回施
される変換処理によって求められる写像点から前記初期
点が有する所定の属性の内容を決定する属性内容決定ス
テップと、前記属性内容決定ステップにより求められた
前記所定の属性に従い前記写像に対応する領域を画像上
の特定の特徴領域として分割する特徴領域分割ステップ
と、を備えている。

【００１９】本発明においては、初期点を予め与えられ
た写像で複数回変換し、複数回変換の過程で得られる複
数の写像点のうち、少なくとも２つ用いて、初期点の属
性を決定し、画像を分割することを特徴とする。

【００２０】また、本発明においては、初期点を予め与
えられた写像で変換し、該写像点から該初期点の属性と
初期点の画素値を同時に決定することを特徴とする。

【００２１】さらに、本発明においては、複数の区域に
分割された画像に於いて、各々の区域と対応づけられる
画像内の各々の相似領域への写像を、全ての区域につい
て求めた後、ａ0 を初期点とし、点ａn （ｎ＝０，…，
Ｎ−１）が含まれる区域に対応づけられている該写像を
用いてａn+1 が求められ、その写像点ａn （ｎ＝１，
…，Ｎ）を用いて初期点の属性を求める画像の領域分割
方法において、該属性が示す領域のうち、対象領域の点
の属性とそれ以外の領域の点の属性の両方を含む区域を
検出し、該区域の位置と該区域に定義された写像を該領
域の境界の情報として決定することを特徴とする。

【００２２】本発明においては、画面を複数の区域に分
割し、区域と画像パターンが相似な相似領域を探索する
探索範囲を、区域内のパターンによって切替える探索範
囲切替え手段と、各々の区域に設定された探索範囲内で
相似領域を探索し、写像を決定する写像決定手段と、画
面内の領域を分割する領域分割部と、で構成されること
を特徴とする。

【００２３】また、この領域分割部は、画面内の画素の
位置を初期点として、初期点に写像を施した点を写像点
とし、該写像点を記憶する記憶手段と、該写像点に前記
写像を施す変換手段と、該写像点の位置を使って画素の
属性を決定する属性決定手段と、で構成されることを特
徴とする。

【００２４】また、変換手段での写像の繰り返し数を、
該写像点の位置を用いて制御する制御部と、を有する。

【００２５】また、属性決定手段は、前記写像点を用い
て初期の属性を決定する初期属性決定手段と、前記画素
の一時的な属性を記憶する第二の記憶手段と、対象属性
を決定づけた写像点について、各々の近隣の複数の写像
点の属性と、対象の属性とが異なる孤立写像点を検出す
る孤立写像点検出手段と、前記孤立写像点は、周囲の属
性のうちの少なくとも一つにすることにより、属性の統
合を行う属性統合手段と、で構成されることを特徴とす
る。

【００２６】画像は複数の区域に分割され、与えられる
点が属する区域を求める手段から、点をそれが属する区
域に予め対応づけられている画像内の相似領域へ変換す
る写像が定義されている。

【００２７】点の初期座標を予め与えられた写像で複数
回変換し、１回の変換の度に得られる写像点を複数個得
る。この写像点は、変換される点が含まれる区域に対応
づけられている写像で求められる。これらのうち、少な
くとも２つの写像点を用いる。つまり本発明は、従来は
用いない最終的な変換結果の写像点に至る途中の写像点
の状態も使って、クラスタリングを行なう事が出来る。
画面内の他の点がある属性領域に変換されれば、点に関
する属性が決定され、点に関する属性毎に画像が分割さ
れる。

【００２８】ここで、画像の位置に対して画素が一意に
対応しており、位置とその画素値の３次元で点が定義さ
れる。区域と相似領域の関係により、点の写像が一意に
決まり、点の写像が繰り返される。そうしたときの点の
動き方は、区域と相似領域の状態に応じて、ある周期軌
道に収束したり、ある一点に収束したり、カオス的な動
きをしたりする。また、これらのような動きではなくて
も、ある特定の形に沿って動いたり、一定の領域の中の
みを動いたりと、いくつかの場合に分かれる。最終的な
写像点を得るまでの途中の点の写像による動きを観察す
る事で、このように分類される。従って、分類された結
果と始めに与えられた点の属性を対応づける事で、変換
前の始めの位置の点の属性が決定できる。更に、このよ
うな点の動きは、同じ領域に含まれる点で有れば、お互
いの動きは絡み合うように同じ領域内を動き回る。従っ
て、ある代表点の動く範囲を１つの属性に対応させて、
その範囲内で動く他の点を同じ属性と決定する事が出来
る。

【００２９】また、初期点を予め与えられた写像で変換
し、該写像点から該初期点の属性を決定する。同時に該
写像点から初期点の画素値が決定される。したがって、
画像の属性と画素値の決定を同時に行なう事が出来る。

【００３０】記憶手段に保持されている画像平面に配置
されている初期点と、初期点に対して定義された写像は
変換手段に入力され、初期点は写像によって複数回繰り
返し変換されて、記憶手段に保持される。更に、記憶手
段から出力された写像点は属性決定手段に入力され、こ
れによって、初期点の複数の属性が決定される。該属性
決定手段から出力された属性は分割手段に入力され、出
力である画像の領域分割の結果を求めて出力する。ま
た、これと同時に、同じく記憶手段から出力された写像
点は画素値決定手段に入力され、写像点に対する初期点
の画素値を決定し、再生画像を出力する。

【００３１】任意の画素値から変換を繰り返し行なうと
画素値が再生できる。ブロックと相似ブロックの相似関
係から、ブロックに含まれる画素の写像した点を得る事
ができる。この写像点を更に繰り返して写像していく
と、再生画像の画素値に一致していれば変換されて行く
画素値は発散しないが、一致していなければ発散する。
従って、この写像の繰り返しによって発散しない画素値
を求める事で、画像が再生できる。ここで、画像の再生
に用いる写像と先に述べた属性を求めるのに用いる写像
が同じなので、変換手段や記憶手段が共有できる。従っ
て画像の再生に於ける変換と、写像した点を求める変換
を同時に行なう事ができる。

【００３２】また、本発明に係る画像の領域分割方法を
特に領域の境界のみの抽出及び表現のために用いる場合
には、以下の作用を備えている。

【００３３】画像は複数の区域に分割され、与えられる
点が属する区域を求める手段から、点をそれが属する区
域に予め対応づけられている画像内の相似領域へ変換す
る写像が定義されている。

【００３４】点の初期座標を予め与えられた写像で複数
回の変換を行ない、１回変換する度に１つずつ得られる
写像点を複数個得る。この写像点は、変換される点が含
まれる区域に対応づけられている写像で求められる。こ
れらの写像点を用いてクラスタリングを行ない、属性を
表わす領域（以下クラスタ領域と呼ぶ）を決定する。こ
の決定に用いられた点以外の点を、繰り返し変換された
クラスタ領域の属性が、この点の属性に決定される。以
上で画面内全ての点の属性が決定され、画像が属性毎に
分割される。分割された領域の境界を含む区域を検出
し、この検出結果と写像は制御手段に入力され、検出さ
れた区域に対応づけられている写像が出力される。最終
的にこの写像と領域の境界を含む区域の位置の２つで領
域境界を表現する。

【００３５】詳細な境界を表わすには、従来例で述べた
ように、莫大な符号量が必要であった。しかし、本発明
では、詳細な境界の表現でも境界を含む区域の写像と位
置の符号量を増やさずに表現できる。

【００３６】

【発明の実施の形態】以下、この発明に係る画像の領域
分割方法及び装置の好適な実施の形態について添付図面
を参照しながら詳細に説明する。

【００３７】実施の形態の具体的な説明の前に、図１の
フローチャートに従いこの発明の基本概念を説明する。

【００３８】図１において、ステップＳＴ１は、１つの
画像を複数の区域に分割し、各々の区域に対応づけられ
る各々の相似領域についての写像を全ての領域について
求めるフラクタル符号化ステップである。ステップＳＴ
２は、所定の属性により座標上の特定点として定義され
る初期点ａ0 から該属性に従ってＮ回変換を繰返される
ことにより複数の写像点ａn （ｎ＝１，…，Ｎ）を求め
る写像点確定ステップである。ここで、所定の属性と
は、例えば画素位置や輝度のことをいい、また、座標上
の特定点とは例えば位置をＸＹ平面とし輝度をＺ軸とし
たときのＸＹＺ空間内の点のことをいう。ステップＳＴ
３は、前記複数の写像点ａn （ｎ＝１，…，Ｎ）おける
変換される各点ａm （ｍ＝０，…，Ｎ−１）が含まれて
いる複数の前記区域に対応づけられる領域を写像として
求める写像判定ステップである。このステップＳＴ３は
全ての写像点が確定し（ステップＳＴ２）、写像の判定
が終了するまで繰り返されることになる。

【００３９】ステップＳＴ４は、前記複数の写像点ａn
（ｎ＝１，…，Ｎ）のうちの少なくとも２つの写像点を
用いて前記初期点ａn が有する前記所定の属性の内容を
求める属性内容決定ステップである。ステップＳＴ５
は、前記属性内容決定ステップにより求められた前記所
定の属性に従い前記写像に対応する領域を画像上の特定
の特徴領域として分割する特徴領域分割ステップであ
る。写像点確定ステップと写像点判定ステップを用いて
写像点を求める手順を、図２（ａ），（ｂ）を用いて説
明する。

【００４０】初期点ａ0 が区域（図２（ａ）ではブロッ
ク、以下ブロック）に含まれていて、該ブロックには、
フラクタル符号化ステップで求められた相似ブロックへ
の写像が対応づけられている。従って、この写像からブ
ロック内に含まれる画素点に対応する写像がわかり、初
期点はこの写像によって写像点ａ1 に変換される（写像
点確定ステップ）。

【００４１】次に図２（ｂ）において、変換された写像
点ａ1 は再びあるブロックに含まれ、そのブロックに
は、図２（ａ）の時と同様に相似ブロックへの写像が対
応づけられている。写像判定ステップでは、写像点ａ1
の位置からこれが含まれるブロックを得て、対応する写
像を判定する。この写像を用いて再び写像点確定ステッ
プで写像点ａ2 に変換する。

【００４２】図２（ｃ）は、属性内容決定ステップを示
す図である。上述の手順をＮ回繰り返して、写像点ａ0
からａN まで求めて、その軌跡を示している。例えば、
１つの初期点から求められる写像点の軌跡の範囲をＡ，
Ｂ，Ｃで囲み、この領域を属性内容決定領域として決定
する。この属性内容決定領域を決定する初期点は、画像
中の全ての画素点を用いても良いし、いくつかの画素点
を代表点として用いて決定しても良い。

【００４３】図３は属性内容を決定する領域から、特徴
領域を分割する、特徴領域分割ステップを説明する図で
ある。図３（ａ）では、属性内容を決定する領域ａ，
ｂ，ｃ，ｄが決定されている。例えば、この領域は、図
２で説明した属性内容決定ステップで、いくつかの初期
点を代表点として用いて決定したとする。代表点以外の
初期点の属性は、それぞれのＮ回写像点がどの領域ａ，
ｂ，ｃ，ｄに含まれるかによって決定される。例えば、
Ｎ回写像点が含まれる属性毎に色を決めて、初期点の位
置にその色を表示すると、図３（ｂ）のように、画像に
含まれる特徴領域毎に色がつく。つまり、図３（ａ）で
Ｎ回写像点が領域ａに含まれる場合、図３（ｂ）の領域
ａ内に初期点があり、図３（ａ）で領域ｂに含まれる場
合、図３（ｂ）の領域ｂ内に初期点がある。領域ｃ，ｄ
についても同様である。従って、Ｎ回写像点の属性は、
画像の特徴領域毎に決定されるため、Ｎ回写像点の属性
を決定することで、特徴領域の分割ができる。

【００４４】次に図４を参照して本発明の第１の実施の
形態を説明する。図４は本発明による画像の領域分割方
法の流れ図を表わす。全ての画素の点を順次入力する
（ステップＳＴ１０）。入力された画素の座標ＢはＳＴ
１１において与えられた写像により変換され、ステップ
ＳＴ１２では、変換された座標１４の点がクラスタリン
グに用いる点かどうか判断する。このような点の事を設
定点と呼ぶ事にする。また、設定点によって決められる
属性の領域を属性領域と呼ぶ事にする。点をｎ回（ｎ＝
１，２，…，Ｎ）変換した後の点をｎ回写像点と呼ぶ。
ステップＳＴ１２では、設定点であれば、設定点の座標
１５をステップＳＴ１３に入力して設定点のｎ回写像点
（ｎ＝１，…，Ｎ）のうち少なくとも２つを用いて属性
領域１６を決定する。ステップＳＴ１４で設定回数Ｎ回
の変換を行なったかどうか判断し、写像点の座標１７を
出力する。ステップＳＴ１５は写像点の座標１７とステ
ップＳＴ１３で得た属性領域１８とから、初期点のＮ回
写像点が属する属性領域によってラベリングされ、決定
結果１８を出力する。最後にステップＳＴ１６で全画素
について、属性が得られたか判定して、終了する。

【００４５】次に、図５、図６及び図７を参照しつつ、
この発明の第２の実施の形態に係る画像の領域分割方法
について説明する。属性領域を決定するとき、必ずしも
全ての画素の位置を設定点として調べる必要はない。設
定点は画素平面の点から適当に間引いたいくつかの代表
点で行なっても良い。所望の領域の大体の位置が分かれ
ば、およぞ所望領域内にある１つの初期点を設定点にし
てもよい。また、設定点を予め設定することなく、属性
領域を決定しながらクラスタリングを行なうこともでき
る。例えば、画面上の全画素の座標を順次入力する。図
５（ａ）に示すように所定の回数Ｎ回写像点の軌跡が、
他の属性領域に属すればその点ａk の属性はその属性領
域によって決められる。Ｎ回変換しても他のどの属性領
域にも属さなければ、その点は新たな属性領域の設定点
となる。従って、属性領域の設定点は、他の属性領域に
属さないような、最初に変換が行なわれた点になる。

【００４６】この第２の実施の形態では、一例として、
設定点をいくつかの代表点にして属性領域を決定する方
法について述べる。変換は、画素平面を（ｘ，ｙ）、輝
度値をｚとし、３次元で画像を表わすとする。予め設定
される写像は、複数に分割された画像の各区域に対応づ
けられており、設定点のｘ，ｙ方向やｚ方向を変換する
写像である。点を変換する写像は、変換される点が属す
る画像の区域に対応づけられている写像を用いる。例え
ば、設定点（ｘ，ｙ，ｚ）定義された写像によって写像
点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に変換されるとすると、

【００４７】

【数１】のようなアフィン変換で定義される。このアフィン変換
ではａ，ｂ，ｃ，ｄによってｘ，ｙ方向に縮小、回転
を、ｅによってｚ方向に縮小を、ｆ，ｇ，ｈによって
ｘ，ｙ，ｚ方向にシフトをする写像になっている。

【００４８】写像による設定点の変換は、ｘ，ｙ方向の
変換だけでも良いし、ｚ方向だけでも良い。またＸ，
Ｙ，Ｚ方向全ての変換を行なっても良い。設定点の何を
変換するかによって分類する方法が変わる。以下ｘ，ｙ
方向の変換、先のアフィンを用いると、

【００４９】

【数２】について詳細に第２の実施の形態を述べる。

【００５０】まずは、図５（ｂ）に示すような、写像点
の動く範囲を用いる方法を述べる。例えば、Ｎ回写像点
までの途中の、少なくとも２つのｎ回写像点の位置を、
長方形で囲ってクラスタリングできる。写像点の囲み方
は長方形でなくてもよい。適当な形状で囲む事が出来
る。この方法を用いると、与えられた写像に応じた、よ
り正確な分類ができる。

【００５１】図６はある写像点が動くｘ方向の範囲を求
め、この写像が表わす属性に他の点が属するかどうかを
具体的に決定する回路の一例である。ｙ方向の範囲も同
様の回路で求める事が出来、最終的にｘ方向とｙ方向の
ＡＮＤをとることで、長方形の領域を設定できる。

【００５２】図６において、比較器の上からの入力が下
からの入力より大きい場合に‘１’を、それ以外に
‘０’を出力する事にする。２０の破線内の部分は最大
値を求める回路、３０の破線内の部分は最小値を求める
回路である。１９はＮ回写像点の座標を記憶するメモリ
である。比較器２２は現在のｘの最大値２７と、新しく入力された点のｘ座標ｘk を比較し、新
しく入力された点ｘk のほうが大きければ‘１’を、そ
れ以外で有れば‘０’を出力２３する。スイッチ２４
は、出力２３が‘１’であれば上から入力した点ｘk
に、それ以外はに切り換え、結果２５を現在の最大値としてメモリ２６に入力し、Ｎ回繰り返す。最終的にメ
モリ２６は、属性領域のｘ方向の最大値が記憶される。属性を調べたい点ｘnow とｘ座標の最大
値２７を比較器２８で順次比較し、２７のほうが大きい
とき‘１’を結果２９として出力する。同様にｘ座標の
最小値３６を求め、メモリ３５に記憶し、点ｘnow のほ
うがメモリの出力３６より大きいとき‘１’を出力３８
する。最終的に２９と３８を３９のＡＮＤに入力し、との範囲にＸnow が含まれる場合に‘１’を出力４０す
る。

【００５３】２つ目は周期数を用いる方法である。１つ
の設定点に対する、１回写像からＮ回写像で得られるＮ
個の写像点の動きの軌跡を、その設定点に対する写像点
の軌道と呼ぶ。設定点に対する写像点の軌道は、ある回
数ｋ回

【００５４】

【数３】以降周期的な軌道を描く事がある。これは、この周期軌
道を描く周期数個の写像点を用いてクラスタリングを行
なうことになる。属性決定におけるクラスタリングの基
準を、各設定点に対して描かれる周期的な軌道の周期数
にする。この場合、図５（ｃ）のように、クラスタリン
グされる。この方法では、領域のテクスチャの規則的な
パターンを反映させて分類することができる。

【００５５】３つ目は周期軌道の形状を用いる方法であ
る（図５（ｄ））。先の周期数を用いる方法から更に、
周期数と軌道の形状を加えてクラスタリングを行なうの
で、領域の形を加味した分類ができる。

【００５６】設定点の画素値を変換する場合に、ｚ方向
の変換結果を時系列として観測し、図７のような観測波
形の分散やフラクタル次元などを基準に、点を分類する
こともできる。また、Ｎ回写像点の位置（ｘ，ｙ方向）
でなく、輝度（ｚ方向）の変化に対して、上述した３つ
の方法を同様に用いる。位置と輝度の両方を変換する場
合、両方に対して、上述した３つの方法でクラスタリン
グできる。さらに、ｘ，ｙ方向に対して変換した結果か
らクラスタリングを行ない、図７のような、ｚの時系列
波形からテクスチャを類推することもできる。クラスタ
に属する写像点のｚ方向のｎ回写像点のＺn から、その
クラスタに対応する領域のテクスチャや輝度値を類推す
ることもできる。

【００５７】以上述べた第１及び第２の実施の形態は、
画素ａk がどのクラスタ（属性領域）に属するかを決定
するとき、ａk のＮ回写像点を用いて行なう例である
が、Ｎ回写像点を得る途中のｎ回写像点が、ある属性領
域に変換された時点で、点ａkの属性を決定してもよ
い。この場合、必ずしもＮ回の変換を行なう必要が無く
なるので、演算量が削減できる。

【００５８】設定点を全画素に選ばずに、いくつかの代
表点でクラスタリングを行なった場合、どの設定点の属
性領域にも属さないＮ回写像点を持つ画素が存在する場
合がある。このとき、もっとも距離が近いクラスタと同
じ属性に決定して良い。また、その画素の初期座標が近
い画素と同じ属性に決定しても良い。

【００５９】図８は本発明の第３の実施の形態による画
素の領域分割方法の流れ図を表わす。全ての画素の点を
順次入力する。入力された画素の座標１３はステップＳ
Ｔ１１で与えられた写像により変換され、ステップＳＴ
１４で設定回数の変換を行なったかどうか判断し、写像
点の座標１７を出力する。ステップＳＴ１５は写像点の
座標１７より点の属性を決定し、決定結果１８を出力す
る。また、写像点の座標１７からステップＳＴ１７で画
素値を決定し、結果４１を出力する。最後にステップＳ
Ｔ１６で、全画素について、属性と画素値を得られたか
判定して終了する。

【００６０】図９は本発明の第４の実施の形態による画
素の領域分割装置のブロック図である。記憶手段４６の
点の座標４７と与えられた写像４２から写像のパラメー
タ４４は変換手段４３に入力され、写像点の座標４５は
記憶手段４６に保持される。点の座標４７は属性決定手
段４８に入力され、属性決定の結果４９を得る。また、
画素値決定手段５０に入力され、点の画素値５１を得
る。

【００６１】記憶手段４６２には、図１０に示すよう
に、設定点の初期位置とその写像点の位置が保持され
る。設定点に定義される相似変換を実現する写像４２に
よって、設定点を変換手段４３で変換され、記憶手段４
６に保持される。これを与えられた回数Ｎ回、繰り返
す。全設定点のＮ回写像点４７を用いて、属性決定手段
４８で各設定点に対するＮ回写像点をクラスタリングす
る。Ｎ回写像点の属するクラスタによってラベリングさ
れ、ラベル５１を出力する。また、変換手段４３により
所定回数Ｎ回を繰り返して変換を行ない、初期点のＮ回
写像点４７の輝度変換を用いて、変換後の輝度値が発散
しない値を求め、この値を画素値５１として出力する。
結果として、同じ変換結果４７を使って、画像の領域分
割と再生画像が得られる。画像を再生しながら領域分割
が行なえるため、領域分割の演算量が削減できる。

【００６２】記憶手段４６に保持される設定点は画像平
面の全ての位置に配置する初期点にするが、先の請求項
１に対応する第１の実施の形態で述べたような他の設定
にすることもできる。また、変換手段４３も同様に第１
の実施の形態のように設定できる。

【００６３】属性決定手段３０３におけるクラスタリン
グは、図５（ａ）に示すように、全設定点のＮ回写像点
の位置を基準に、位置が近いＮ回写像点を１つのクラス
タに分類する。クラスタリングの方法は、良く知られて
いるメディアン法などを用いて自動的に行なうことがで
きる。他のクラスタリングの方法を用いて行なっても良
いが、図５（ｂ）（ｃ）（ｄ）により前記第１の実施の
形態で挙げた３つの方法を用いても良い。このとき、属
性領域を決定するために、ｎ回写像点を少なくとも２つ
記憶して置く必要がある。以上述べたクラスタリングの
基準や方法は、画像信号の性質や領域分割の用途に応じ
て選ぶことができる。また、所望の領域によって適応的
に選択することもできる。

【００６４】各画素の画素値は、写像点の画素値の変換
によって決定づけられる。任意の初期画素値を与え、画
素の位置によって与えられる写像の画素値変換を行な
う。ｎ回変換された後の画素値をｎ回写像画素値と呼ぶ
ことにする。ｎ回写像画素値は、ｎ回写像点に定義され
た写像でｎ−１回写像画素値を変換したものである。始
めに与えた任意の初期画素値が、実際の画素値と等しい
とき（図１１（ａ））、ｎ回写像画素値は何回写像して
も発散しない。例えば、画素値が０から２５５までの値
を取る場合、ｎ回写像画素値は０から２５５までの値を
取る。逆に実際の画素値と異なる場合発散し、例えば先
の例で言えば、０未満から２５６以上の値をとる（図１
１（ｂ））。従ってｎ回写像画素値が発散しない（画素
値が取り得る範囲内でしかｎ写像画素値が変換されな
い）ような、初期画素値を得ることが、正しい画素値を
得ることになる。画素値の変換は、写像点の位置によっ
て与えられる。従って、属性決定手段に用いた変換をそ
のまま利用して、画素値を決定することが出来る。も
し、与えられた回数Ｎ回で画素値を１つに決定すること
が出来ず、複数の再生画素値の候補があるならば、それ
らの平均値やどれか１に決定するか、１つに決定できる
まで更に変換を繰り返しても良い。画素値決定のための
繰り返し変換が属性決定の変換と共用できるので、従来
の別々に行なっていた場合に比べて演算量を減らすこと
ができる。

【００６５】画像の再生と領域分割は常に両方を行なう
必要はなく、要求に応じて、片方だけを行なっても良
い。例えば、原画像が既に得られていれば、領域分割の
み行なえば良い。本発明の装置が１つ有れば、画像の再
生器としても、画像の領域分割器としても使うことが出
来る。

【００６６】本発明の第５の実施の形態として、画像中
の領域を簡単に受け手側に知らせる送受信システムの例
を図１２に示す。送信側の原画像から、示したい領域と
クラスタの関係を予め調べる。この結果、示したい領域
に対応づけられるクラスタの形状を、簡易な図形で表現
し、その図形と位置を送信する。または、クラスタのラ
ベリング方法を予め与えて起き、そのラベルのみを送っ
ても良い。ラベリング方法は、例えば、左上から画素を
走査した時、画素が属するクラスタの現れた順序を用い
ることができる。図１２では、図形と位置を、クラスタ
を囲う長方形の右上の座標と、長方形の縦横の長さに対
応させた場合と、クラスタのラベルを送る例を示す。囲
う図形を正方形に限定すれば、更に情報量は減る。円で
囲えば中心位置と半径とを送れば良い。受け手側は、得
られた図形の位置と大きさと、画像データから得られた
Ｎ回写像点の配置図とから示された領域が何であるかを
知ることができる。

【００６７】図１３は、本発明を用いて画像を符号化す
る例としての第６の実施の形態を示すものである。入力
された画像信号５７は記憶手段５２に保持される。記憶
手段５２から出力された画像信号５８は符号化手段５３
に入力され、フラクタル符号化される。符号化データ５
９は符号化手段５３から出力される。また、符号化デー
タ５９は記憶手段５４に記憶され、本発明の与えられた
写像６０として、領域分割手段（本発明）５５に入力さ
れる。領域分割手段５５では、一画素値を再生して、再
生画像値６１を出力する。また、領域分割手段５５は、
一画素の領域分割の結果６２も同時に出力し、残差符号
化手段５６に入力される。領域分割手段５５から出力さ
れた再生画素値６１と、記憶手段５２から出力された画
素値５８の差分値６３は、残差符号化手段５６に入力さ
れる。差分信号６３は、領域分割結果６２を用いて、残
差符号化手段５６で符号化され、符号化データ６４が出
力される。領域分割結果６２は、残差符号化の制御信号
として用いられる。例えば、残差信号は、複雑なテクス
チャ領域では大きくなり、平坦な領域では小さくなる性
質があるので、この性質を利用して、テクスチャ領域と
平坦な領域を分類し、それぞれに異なる符号化法を用い
れば、再生画像の画質を向上できる。またこの例では、
フラクタル符号化以外の手段は一画素単位で行なえるた
め、メモリが必要ない。残差符号化手段を数画素単位で
行ないたい場合はそれに応じたメモリをつければよい。
以上のように、本発明に係る領域分割方法を用いれば、
適応的な画像の符号化方法及び装置が実現できる。

【００６８】また、図１４は、図１３で符号化されたデ
ータを、同様に本発明に係る第６の実施の形態を用い
て、復号する例を示す。図１３に示される符号化手段に
よって出力された符号化データ６８は記憶手段６５に入
力される。記憶手段６５から出力された符号化データ６
９は、本発明における与えられた写像として、領域分割
手段（本発明）６６に入力される。領域分割手段６６で
再生された画素値７０は出力される。また、領域分割手
段６６で領域分割した結果７１と、残差符号化手段（図
示されず）で符号化された残差符号７２は、残差復号手
段６７に入力され、差分値７３を再生する。再生された
差分値７３とフラクタル再生された画素値７０を加え
て、最終的な再生画素値５１６が得られる。

【００６９】次に、図面を参照して本発明の第７の実施
の形態に係る領域分割方法子及び装置を説明する。図１
５は本発明に係る画像の領域境界表現方法の流れ図を表
わす。画像７５はステップＳＴ２０に入力され領域分割
される。その後、全ての区域が順次入力される。ステッ
プＳＴ２１で区域Ｒk が取り出され、ステップＳＴ２２
で区域Ｒk 内に所望の領域の境界があるかどうかが判定
される。含む場合は、その区域の番号k がステップＳＴ
２３ポイタＰm に与えられ、ステップＳＴ２４に進む。
領域の境界を含まない場合、または領域の境界を含む区
域にポインタを付け終えた場合には、境界を含む全ての
区域の判定を終えたかをステップＳＴ２４で判定する。
全区域の判定を終えていない場合は、ステップＳＴ２１
からの手順を繰り返す。終えた場合は、ポインタが示す
区域の位置と写像が出力され終了する。

【００７０】また、図１６は本発明の第７の実施の形態
に係る画像の領域境界表現装置のブロック図を示してい
る。与えられた写像７６から写像のパラメータ８０が領
域分割手段７７に入力され、領域分割が行なわれる。領
域分割結果８１は領域境界検出手段７９に入力され、要
求される領域８２に相当する領域の境界を含む区域が検
出される。検出された領域の境界を含む区域の位置８３
は、領域境界検出手段７９から出力される。また、位置
８３と写像パラメータ８０は制御手段７８に入力され、
所望領域の境界を含む区域に対応づけられている写像パ
ラメータ８４が出力される。

【００７１】ここで、領域境界を含む区域の中にある座
標点の動きを説明する。図１７に示される区域８５と相
似領域８６の写像は区域８５内の点の属性９４，９５が
一致するように選ばれる。このような区域８５の中にあ
る初期点８７，８８を写像９１，９２で、写像点８９，
９０に変換する場合、初期点８７，８８と領域境界９３
との距離ｄ1 ，ｄ2 により、変換後の写像点８９，９０
と境界９３との距離ｄ´1 ，ｄ´2 のほうが大きくな
る。つまり変換によって境界から離れていく。写像点の
座標が領域境界９３を含まない区域の中に含まれるまで
この現象が続く。したがって、この変換を繰り返し行な
うことにより、領域境界９３を含む区域８５の中の全初
期点の写像点は、最終的には領域境界を含まない区域に
変換されることになる。

【００７２】また、領域境界を含まない区域の中にある
座標点の動きを図１８で説明する。この場合、区域９６
と相似領域９７の関係は領域境界１０３を含まないよう
に選ばれる。従って区域９６内の点９８，９９は、それ
ぞれ、写像１０４，１０５で写像点１００，１０１に変
換される。ここで写像点ｐ９９の座標は領域境界１０３
を含む区域１０２の点ｐ´１０１に変換されるが、図１
７で説明したように、再び領域境界を含まない区域に変
換される。

【００７３】以上より、１つの領域の中の点はその領域
の中の限られた範囲を動き回る現象が生じる。この範囲
をクラスタリングして初期点の属性が決定でき、領域毎
に分割できる。また領域を分割すれば領域境界がわか
る。このようにして分割された領域の境界を表現するに
は、領域の境界を含む区域に対応づけられている写像を
用いれば良い。先に述べたように、図１９に示される領
域境界１０６を含む区域１０７の中の初期点１０８，１
０９の写像点１１０，１１１は、いずれは領域境界を含
む区域の外に変換されるので、領域境界１０６の内側を
属性Ａ、外側を属性Ｂとして、領域境界１０６を含む区
域の中の初期点についてのみＡかＢを決定すれば、詳細
な領域境界１０６が得られる。

【００７４】以下、フラクタル符号化と対応づけて、区
域をブロック、各区域に対応づけられている相似領域を
相似ブロックとする。この場合、ブロック同士は重なり
合わず（交わりは空集合）、かつ、全ブロックで画像を
覆いつくしている（結びは全画像平面）。ブロックの形
状は特に定めないが、以下の説明では一例として正方形
を用いる。領域境界のパラメータを検出する方法におけ
る変換は、先に述べた〔数１〕と同様であるので、以
下、先と同様に〔数２〕について詳細に実施の形態を説
明する。以下この写像を領域境界パラメータと呼ぶ。領
域境界パラメータを使って領域分割を行ない、領域分割
した結果から所望の領域を選択する。選択した領域の境
界部分を含むブロック（以下境界ブロック）を検出す
る。境界ブロックの位置と境界ブロックのパラメータ
（以下、領域境界パラメータ）を符号化し、領域境界情
報として用いる。

【００７５】相似ブロックの探索範囲は、画像全体でも
良いし、ある限られた範囲のみを探索範囲としても良
い。探索範囲の設定は、ブロックの周囲に設定しても良
い。相似ブロックの決定方法は、自乗誤差の最も少ない
ものを相似ブロックに決定しても良いし、自乗誤差があ
る閾値以下になったものを相似ブロックに決定しても良
い。他のフラクタル次元や分散などを用いても良い。閾
値を設定することで、相似ブロック探索の計算量を削減
できる。以下、探索範囲はブロックの周囲の限られた範
囲に設定し、自乗誤差を尺度にした場合について述べ
る。他に、境界が曖昧な部分を検知し、異なる領域から
相似ブロックを決定しないように、条件を設定すること
もできる。例えば、図２０で、平坦な領域Ａのブロック
１１２と別の領域ＢのブロックＤ4 の自乗誤差が探索範
囲内で最も少なくなった場合を考える。自乗誤差が小さ
くなるブロックの順番は、Ｄ4 ＜Ｄ1 ＜Ｄ2 ＜Ｄ3 とす
る。

【００７６】平坦な領域Ａでは探索途中でも自乗誤差は
少なく、別の領域から相似ブロックを選びにくい。しか
し、領域の境界１１１３は輝度差が少なくて曖昧な、図
２０の場合、隣接する別の領域Ｂの輝度が似ているので
自乗誤差が最小になり、別の領域Ｂから相似ブロックＤ
4 を選ぶことがある。符号化ブロック１１２の周囲から
図２０の順序１〜４に沿って探索すると、領域境界を含
むブロックＤ3 の時の自乗誤差は１つ前の境界を含まな
いブロックＤ2 との自乗誤差に比べて増加する。したが
って、この状況は・ブロックとその相似ブロックとの自乗誤差がある値Ｔ
ｈ以下である、かつ・現ブロックとその相似ブロックとの自乗誤差が、１つ
前のブロックとその相似ブロックとの自乗誤差に対して
急激に増える、という条件によって検知できるので、これらの条件を満
たした時点で探索を終了し、これ以前で最も自乗誤差の
小さいブロックを相似ブロックＤ1 に決定する。

【００７７】平坦な領域を代表する相似ブロックを予め
設定して、属性を決定しやすくする方法もある。これを
図２１を用いて説明する。符号化ブロック周囲を探索す
る前に、予め設定した領域Ａの代表の相似ブロックＤc
との自乗誤差を求める。この誤差がある程度小さければ
同じ領域と考えて、代表の相似ブロックへの写像Ａ1〜
Ａ5 をこのブロックの写像とする。したがって、この写
像を使って変換される写像点は、設定された相似ブロッ
クＤc 内に効率良く集まり、クラスタリングが行ない易
くなる。

【００７８】図２２は、本発明の第８の実施の形態によ
る画像の領域境界表現方法によって表現された境界を再
生する領域境界表現の再生方法の流れ図を示している。

【００７９】まず、所望の領域境界ブロックＲm がステ
ップＳＴ２５に入力され、Ｒm 内の画素ａ0 、１１４は
ステップＳＴ２６に入力されて、Ｒm に対応づけられて
いる写像で変換する。変換された写像点ａij、１１５
は、ステップＳＴ２７で、例えば所望領域の中か外かを
写像点ａijの座標によって判定する。境界ブロックのど
ちら側が所望領域の中で、どちら側が外か、は位置情報
と一緒に与えられるので、境界ブロックの外に写像点ａ
ijが移動すれば、判定してステップＳＴ２８に進む。境
界ブロックの中に留まっていれば、この時点では判定で
きず、境界ブロックの外に移動するまでステップＳＴ２
６から繰り返し写像点ａijを求める。ステップＳＴ２８
でＲm 内の全画素の属性が決定したか判定され、全画素
決定されていればステップＳＴ２９へ進む。決定されて
いなければ、次の画素に移りステップＳＴ２６からの手
順を行なう。ステップＳＴ２９で、指定された全区域で
領域境界が求められていれば終了し、求められていなけ
れば、次の符号化ブロックについてステップＳＴ２５か
らの手順を行なう。

【００８０】図２３は本発明の第８の実施の形態による
画像の領域境界表現装置によって表現された境界を再生
する領域境界表現の再生装置の構成を示すブロック図で
ある。所望の領域境界ブロックの写像１１９は変換手段
１１６に入力され、ここで変換された写像点１２０は記
憶手段１１７に保持される。保持された写像点１２１
と、領域境界位置１２２は属性決定手段１１８に入力さ
れ、指定された領域の内か外か等の写像点１２１の属性
が決定される。また、属性が決定できなければ、写像点
１２１が再び変換手段１１６に入力され、繰り返し変換
が行なわれる。属性が決定できれば、最終出力である領
域境界１２３が出力される。領域境界を再生する時は、
境界ブロックの位置情報から境界ブロック内の画素につ
いてのみ変換を行なう。この時決定する属性は境界の中
か外かである。全ての境界ブロック内の画素の属性を決
定して、領域の詳細な境界を再生する。

【００８１】境界ブロックの位置と写像を可変長符号化
すれば、少ないビット数で表現することができる。この
時、本発明による画像の領域境界表現方法及び装置の最
終出力に可変長符号化方法及び手段を、再生方法及び装
置の入力に復号方法及び手段を付け加える。符号化／復
号は、平行移動パラメータと位置情報を１つの情報源と
して符号化しても良いし、別々の符号化方法で符号化し
ても良い。例えば、平行移動パラメータはハフマン符号
化、位置情報はランレングス符号化やチェーン符号化が
考えられる。用いる情報の１つとして境界ブロックの位
置の代わりに属性番号を用いれば、全領域境界情報は少
なくて済む。この場合、再生する場合は画像の全ての画
素について属性を決定し、決定された属性番号の領域境
界を得る。

【００８２】所望領域の選択する代わりに、他の情報が
入力できる場合がある。第１に、予め送りたい領域が少
なくともブロック単位で抽出されているが、ブロック単
位より詳細な領域境界を表したい場合である。この時、
本発明に係る方法及び装置における領域分割は不要にな
る。また、予め与えられた領域の境界ブロックに対する
相似ブロックの探索範囲は、予め抽出されている領域の
中に限定できるので、計算量が削減できる。更に、必要
のない他の領域はほとんど探索範囲に含まれないので、
相似ブロックを誤って他の領域から選ぶ可能性も低くな
る。第２に、予め送りたい領域の境界ブロックが与えら
れる場合である。この時、先に述べたような相似ブロッ
クの探索範囲が限定できる他、境界ブロックの検出も不
要になり、更に計算量の削減になる。

【００８３】図２４は、本発明の第９の実施の形態によ
る画像の領域境界表現方法によって表現された境界を再
生する、前述した第８の実施の形態による方法とは別
の、領域境界表現の再生方法の流れ図を表わしている。
所望の領域境界ブロックＲm のパラメータでＲm の画素
はステップＳＴ３０で逆に変換される。つまり、ブロッ
クの各画素に対応する相似ブロックの画素を変換によっ
て特定し、ブロックの画素は特定された画素に置き換え
られる。この変換を設定回数Ｎ回繰り返す。ステップＳ
Ｔ３１でＮ回繰り返し変換されたことを判定した後、ス
テップＳＴ３２に進む。ステップＳＴ３２で、指定され
た領域境界ブロックを全て逆変換したかどうか判定し、
していれば終了する。していなければ、ステップＳＴ３
３で次のブロックに進み、同様にステップＳＴ３０から
の変換を繰り返す。

【００８４】図２５を用いて第９の実施の形態に係る再
生方法の原理を説明する。先に説明した第８の実施の形
態に係る再生方法の再生原理においては、写像は、ブロ
ックａ1 からこれより大きい相似ブロックａ2 へ変換す
るため境界から写像点の距離が広がり（図２５
（ａ））、領域Ａの内側に写像点の塊ができる現象を利
用していた。しかし、ここで述べる第９の実施の形態の
再生方法は同じ写像の逆変換を用いる。つまり、図２５
（ｂ）のように相似ブロックの各画素をブロックの画素
に変換する。すると、境界ブロックの画素とそれ以外の
ブロックの画素の画素値にそれぞれ０と１を割り当てた
場合、図２５（ｂ）のような逆変換で縮小していくと、
図２５（ｃ）に示すように徐々に詳細な線が再生され
る。これを繰り返し行なうことで、最終的に領域境界を
表現した線画像が得られる。

【００８５】この再生方法及び装置では、本発明の領域
境界表現方法及び装置で表現された領域形状表現の内、
領域境界パラメータは同じものを用いることができ、領
域の内外を示す情報は必要ない。従って、この再生方法
を用いれば更に領域境界情報を省くことができる。

【００８６】以下に本発明を用いて実現できる２つのシ
ステムについて第１０及び第１１の実施の形態により説
明する。

【００８７】図２６は、２つの端末が無線器で通信を行
なう第１０の実施の形態に係るシステムを示している。
無線通信は、有線通信に比べて送信可能な情報量が非常
に少なく、情報量の莫大な画像の圧縮技術は必要不可欠
な技術である。お互いの画像を送る場合、個々の端末で
画像を圧縮して送信し、お互いの画像圧縮データを受け
とって、個々の端末で画像再生する。画像圧縮の時に本
提案の領域境界表現方法を使えば、特定の領域を抽出
し、送りたい領域だけ圧縮できたり、重要な領域へ多く
ビットを配分して特に奇麗に再生できたり、用途に応じ
た効率の良い通信ができる。

【００８８】次に、本発明の第１１の実施の形態に係る
画像の領域分割方法を用いた画像合成ツールについて述
べる。本発明を用いれば、圧縮データの合成で合成画像
が作成できる。このシステムを図２７に示す。フラクタ
ル符号化されたいくつかの圧縮画像データがディスク１
２５に蓄積されている。ユーザーは必要な画像データを
読み込んで再生し、ディスプレイ１２６上で表示する。
例えば、２つの画像の中から物体を特定して新しい別の
画像を作るとする。領域分割方法を用いてユーザーが表
示画面上をクリックした領域だけを抽出し（抽出方法は
前述の第１実施の形態参照）、領域を覆っているブロッ
クを検出する。抽出した領域を所望の位置に配置して、
所望の合成画像を作成する。領域分割ができる原理から
明らかなように、１つの領域の写像点はその領域内の画
素を用いて表現されているので、領域内のパラメータが
あればその領域は再生できる。同時に所望の位置に対応
するアドレスに、領域境界ブロックのパラメータを記入
して合成画像の圧縮データが作られる。この圧縮データ
を再生すると、表示されている所望の合成画像が得られ
る。このシステムは無線器を用いた先の例にも利用でき
る。このツールでは、合成画像を改めて圧縮する必要が
ない。また、合成画像の圧縮データは、元の画像データ
中の所望領域を示すアドレスで代用することができる。
この場合、多くの合成画像を効率良く蓄積できる。

【００８９】以上、説明した第１ないし第１１の実施の
形態に係る画像の領域分割方法及び装置を纒めると、そ
の概略は以下のようになる。

【００９０】まず、フラクタル符号化では、原画像を符
号化単位である複数のブロックに分割し、ブロック毎に
画像パターンが相似な領域を、同じ画像の他の部分から
見つける。ブロックに対し、相似なブロックを相似ブロ
ックという。ここで、二つのブロックが相似であると
は、一方のブロックの画像データを画素値方向の縮小や
所定値の加減算、或いは、画面内の縮小や位置の平行移
動、回転などの簡単な線形変換によって、他方のブロッ
クの画像データとほぼ等しくできる場合をいう。また、
この線形変換を他方のブロックに対応する相似変換と呼
ぶ。ここで、ブロックＤi の画素位置（ｘ，ｙ）、画素
値ｚの画面内の変換と画素値方向の変換は、式（４）と
ｆi と式（５）のｖi を用いることが多い。

【００９１】

【数４】（４）式で、ｒi ，θi はブロックｉから相似ブロック
への拡大率、回転角、（ｓi ，ｔi ）^Tは画面内の位置
の平行移動を表す。以下、これらを位置パラメータと呼
ぶ。式（５）で、ｐi ，ｑi は画素値方向の縮小率、シ
フトを表す。以下、これらを画素値パラメータと呼ぶ。
このパラメータは、通常、ブロックと、相似変換した後
の相似ブロックの、自乗誤差が最小になる相似ブロック
を選んで決定する。相似ブロックを選ぶ時には、予めブ
ロックの周囲に設定された探索範囲から選ぶのが一般的
である。

【００９２】ここで式（４）を用いて、新たに

【数５】を定義する。画面内に配置された画素の位置に初期点を
起き、この写像Ｆを施して写像点を得る。図３（ａ）
は、写像Ｆを繰り返し施した後の、写像点の位置を示
す。図２８のように、写像点は重なり合いながら動き回
って群化する。図３（ａ）のように、写像点の位置の近
いもの同士に同じラベルをつけて、初期点のラベルを決
定する。ラベル毎を決めて、初期点の位置にこの色をつ
けた図を描くと、図３（ｂ）のようになり、領域分割が
できる。又は、図２９（ａ）のように、写像点に写像Ｆ
を繰り返し施した時の写像点の動く範囲から、写像点の
ラベルをつけて、初期点が属する領域を決定する。

【００９３】この領域分割法では、区域に対する相似領
域は、探索範囲から最も自乗誤差が少ないものを選ぶ、
従って、エッジやテクスチャなどの画像パターンが違っ
ていても自乗誤差が少なくなれば、それを相似ブロック
に選んでしまう。すると、図２９（ｂ）のように、写像
点ａj が区域Ｄi に変換されてきた時に写像ｆi を施す
と、エッジを越えて別の領域に変換される。従って、所
定回数Ｎ回写像を施した写像点は、別の領域のラベルが
つき、分割のエラーが生じる。このように、境界が不鮮
明な領域同士や、領域の中にグラデーションや複雑なテ
クスチャがある場合に領域がうまく分割できないという
問題があった。

【００９４】また、領域が複雑な形状をしていると、図
２９（ｃ）のように、写像点が、別の領域を交差するよ
うに変換されることがある。この時、写像点の動く範囲
を用いてクラスタリングをすると、別の領域の写像点に
も同じラベルをつけてしまい、うまく分割できないとい
う問題があった。

【００９５】上述の第１ないし第１１の実施の形態にお
ける問題点を解消するために、以下の第１２ないし第１
６の実施の形態に係る画像の領域分割方法及び装置が考
えられる。個々の実施の形態を詳述する前に、まず、こ
れらの実施の形態の基本概念による作用について説明す
る。

【００９６】画像は複数の区域に分割される。区域と画
像パターンが相似な領域を相似領域と呼ぶ。各区域に
は、相似領域を探索する探索範囲が限定される。ここ
で、探索範囲は、区域の画像パターンの複雑さによっ
て、適応的に範囲が切替えられる。設定された探索範囲
内で相似領域を探索し、各々の区域から相似領域への対
応づけを表す写像が求められる。写像を使って、画面内
の領域が分割される。

【００９７】従来は、上記第１ないし第１１の実施の形
態で述べたように、境界が不鮮明な領域同士や、領域の
中にグラデーションや複雑なテクスチャがある場合に領
域がうまく分割できないという問題があった。そこで、
区域の画像パターンを予め検出し、複雑なパターンであ
れば探索範囲を狭く切替える等によって、誤った相似ブ
ロックを選ぶのを抑制し、分割のエラーを防ぐ。

【００９８】写像を使った画素の属性の決定について
は、画面内の画素の位置を初期点として、初期点に写像
を施した写像点に前記写像を繰り返し施して、順次写像
点が求められる。写像点を用いて、画素の属性が決定さ
れる。また、写像点の位置を用いて、写像の繰り返しを
制御し、制御された写像点を用いて、初期点の属性が決
定される。

【００９９】以下、本発明に係わる画像の領域分割方法
及び装置の好適な実施の形態について、図面を参照しな
がら詳細に説明する。

【０１００】図３０は、本発明の画像の領域分割方法の
第１２の実施の形態を示すフローチャートである。ＳＴ
１０１で、画像１１０は複数の区域Ｄi （ｉ＝１，…，
全区域数）に分割される。分割された区域１１１の画像
パターンを使って区域が分類される。探索範囲切替えス
テップＳＴ１０２で、区域１１１に対し、画像パターン
に基づいて探索範囲１１２に切替えられる。写像決定ス
テップＳＴ１０３で、設定された探索範囲１１２内で相
似領域が探索し、区域から相似領域への対応づけを表す
写像１１３が決定される。全ての区域について、写像１
１３が求まった後、ＳＴ１０４の領域分割ステップで、
写像１１３を用いて、画像の領域分割結果１１５が得ら
れる。Ｆ１０は、写像決定部で、画像１１０が入力さ
れ、区域から相似領域への対応づけを表す写像１１４が
出力される。

【０１０１】図３１は、第１２の実施の形態に係る方法
を装置で構成したブロック図である。画像２１０は、フ
レームメモリ２００に蓄えられる。フレームメモリ２０
０に蓄えられた画像２１１は、探索範囲切替え手段２０
１に入力され、区域の探索範囲２１２を求める。探索範
囲２１２と、画像２１１は、写像決定手段２０２に入力
され、区域から相似領域への対応づけを表す写像２１３
を出力する。写像２１３は、領域分割部２０３に入力さ
れ、領域分割結果２１４を出力する。Ｂ２０は、写像決
定部で、画像２１０が入力され、区域から相似領域への
対応づけを表す写像２１３を出力する。

【０１０２】一例として、区域は図３２のようなお互い
に重ならない正方形とする。以下、フラクタル符号化に
合わせて、区域をブロック、相似領域を相似ブロックと
呼ぶ。画像パターンには、ブロック内のエッジやテクス
チャ、画素値が用いられ、これらをそれぞれ、エッジの
有無や方向、フラクタル次元や分散の大きさ、画素値の
大きさや変化を用いて分類し、探索範囲を切替える。例
えば、分散やフラクタル次元を使って複雑なテクスチャ
が検出されたブロックは、相似ブロックを誤って選びや
すいので、狭い探索範囲に切替える。

【０１０３】図３３は、本発明の画像の領域分割方法の
第１２の実施の形態を表す図３０の、探索範囲切替えス
テップＳＴ１０２を表す、第１３の実施の形態のフロー
チャートである。探索切替えステップＳＴ１０２は、分
割された区域１１１を入力し、探索範囲１１２を出力す
る。探索範囲切替えステップＳＴ１０２において、ＳＴ
３０１は、区域１１１を入力し、区域内の画像パターン
を検出する画像パターン検出ステップである。ＳＴ３０
２では、検出された画像パターン３１２が、エッジであ
るかどうか判定し、エッジであればＳＴ３０３で、予め
設定されている探索範囲をエッジの方向に広げた探索範
囲３１３を出力する。エッジでなければ、ＳＴ３０４
で、画像パターンが複雑かどうか判定し、複雑であれ
ば、ＳＴ３０５で、予め設定されている探索範囲を狭く
した探索範囲３１４を出力する。複雑でなければ、ＳＴ
３０６で、画像パターンが平坦かどうか判定し、平坦で
あれば、ＳＴ３０７で、予め設定されている探索範囲を
広くした探索範囲３１５を出力する。平坦でなければ、
予め設定された探索範囲３１６を出力する。出力された
探索範囲１１２を入力した写像決定ステップＳＴ１０３
は、写像１１３を決定し、出力する。

【０１０４】この画像パターンの検出と探索範囲の決定
と一例を図３４に示す。ブロックにエッジが含まれてい
れば、相似ブロックはブロックのエッジの位置が一致す
るように選ばれる。従って、エッジの方向を検出し、こ
の方向に長い形状（例えば長方形）の探索範囲（図３４
（ａ））をとればよい。しかしエッジの方向が複数ある
と検出されたブロックは、全エッジの位置が一致するよ
うに相似ブロックを選ぶのは難しく、誤った相似ブロッ
クを選ぶ可能性が高い。従って、探索範囲は全体的に狭
く（例えば小さい正方形）設定して（図３４（ｂ））、
なるべくブロックに近い位置の相似ブロックを選ぶよう
にする。逆に、平坦なブロックは、誤った相似ブロック
を選びにくいので、広い探索範囲（図３４（ｃ））を設
定する。他に、エッジが検出されないが平坦でもないブ
ロック（複雑なテクスチャ等）は、正しく相似ブロック
が選べる可能性が低いので、探索範囲は全体的に狭く
（例えば小さい正方形）設定する（図３４（ｄ））。こ
のようなブロック分類は、例えば、既存の分類法（B.Ra
mamurthi,A.Garsho,“Classified vector quantization
of images, ”IEEE Trans.on Commun.,vol.COM-34,no.
11,Nov.,1986）を用いる。

【０１０５】以上で探索範囲を決定し、探索範囲内から
相似ブロックを決定する。ある対象ブロックに対しての
写像の候補を設定し、写像から相似ブロックの候補を決
定する。写像は、線形変換、例えば式（４）と式（５）
を用いる。自乗誤差や分散などを用いて、対象ブロック
と相似ブロックの候補が、どの程度相似であるかを調べ
る。探索範囲内でとり得る全ての相似ブロックを候補に
しても良いし、適当に幾つかを選んでも良い。写像の候
補のうち、最も相似性の高い相似ブロックの候補を決定
づける写像の候補を、式（６）のような、ブロックから
相似ブロックへの対応づけを表す写像に決定する。相似
性を図る統計量として、自乗誤差や分散、フラクタル次
元などがある。全てのブロックについて写像を求めて、
この写像を用いて領域分割を行なう。

【０１０６】図３５は、本発明の画像の領域分割方法の
第１２の実施の形態を表す図３０の、領域分割ステップ
ＳＴ１０４を表す、第１４の実施の形態の方法のフロー
チャートである。

【０１０７】写像決定部Ｆ１０は、画像１１０を入力
し、写像１１４を出力する。領域分割ステップＳＴ１０
４は、写像１１４を入力し、領域分割結果１１５を出力
する。

【０１０８】領域分割ステップＳＴ１０４において、画
面内の画素の位置を写像点の初期点とする。変換ステッ
プＳＴ４０１では、Ｆ１０から出力された写像１１４を
用いて得られる。式（６）の写像によって写像点を変換
する。ｎ回変換した点をｎ回写像点を呼ぶ。所定回数ま
で変換し、全ての初期点からＮ回写像点４１１を得た
後、属性決定ステップＳＴ４０２では写像点をクラスタ
リングし、画素の属性を決定し、領域分割結果１１５が
出力される。

【０１０９】また、図３６は、第１４の実施の形態を装
置を構成したブロック図である。

【０１１０】写像決定部Ｂ２０には、画像２１０が入力
され、写像２１３が出力される。領域分割部２０３に
は、写像２１３が入力され、領域分割結果２１４が出力
される。領域分割部２０３において、画面内に配置され
た画素の位置を初期位置とした写像点５１１は、記憶手
段５０１に保持される。Ｂ２０からの出力された写像２
１３と、記憶手段２０１に保持された写像点５１２は、
変換手段５００に入力され、次の写像点５１１を求め
る。写像点５１２は、属性決定手段５０２に入力され、
画素属性を決定し、領域分割結果２１４を出力する。

【０１１１】図３７は、本発明の画像の領域分割方法
の、第１４の実施の形態を示す図３５の、変換の繰り返
しに係わる図１５の実施の形態の方法を表すフローチャ
ートである。写像決定部Ｆ１０は、画像１１０を入力
し、写像１１４を出力する。領域分割ステップＳＴ１０
４は、写像１１４を入力し、領域分割結果１１５を出力
する。領域分割ステップＳＴ１０４において、画面内の
画素の位置を写像点の初期点とする。変換ステップＳＴ
６０１では、Ｆ１０から出力された式（３）の写像１１
１によって写像点を変換する。ＳＴ６０２では、変換後
の写像点６１１の位置を用いて、写像点６１１に再び写
像を施すかどうか判定する。写像を再び施す必要がない
なら、次の初期点から変換を始める。再び写像を施すか
の判定及び制御は、例えば、他の写像点と等しい位置に
変換されたか、また、写像点が周期起動に至るかを検出
して判定する。周期起動は、過去の写像点の位置と同じ
位置に変換された時に検出できる。一度同じ位置に変換
されれば、式（６）で示したように、現在の位置によっ
て用いる写像が決定される。従って、それ以降の写像点
は、過去にその写像点を通った時と同じ写像が施され、
同じ経路を辿るからである。他に、写像点の変換による
挙動の変化の割合を検出して判定することもできる。こ
の場合、急な変化が生じる前の写像点を用いて、属性を
決定する。挙動変化は、ｘ，ｙ方向の移動距離などを用
いて検出する。

【０１１２】写像点６１２を、全ての初期点から得た
後、属性決定ステップＳＴ６０３では、写像点をクラス
タリングし、画素の属性を決定し、領域分割結果１１５
を決定する。

【０１１３】また、図３８は、第１５の実施の形態を装
置で構成したブロック図である。画像２１０は、写像決
定部Ｂ２０に入力され、写像２１３が出力される。写像
２１３は、領域分割手段２０３に入力され、領域分割結
果２１４が出力される。領域分割部２０３において、写
像点は、画面内に配置された画素の位置を初期位置とす
る。Ｂ２０から出力された写像２１３と、写像点７１２
は、変換手段７００に入力され、次の写像点７１１を求
める。写像点７１１は、記憶手段７０１に保持され。写
像点７１２は、制御部７０２に入力され、再び繰り返し
を行なうか切替える信号７１３が出力される。写像点７
１２は、属性決定手段７０３に入力され、画素の属性を
決定し、領域分割結果２１４を出力する。

【０１１４】図３９は、本発明の画像の領域分割方法の
第１４の実施の形態を示す図３５の属性決定ステップＳ
Ｔ４０２における、第１６の実施の形態の方法のフロー
チャートである。属性決定ステップＳＴ４０２は、写像
点４１１を入力し、領域分割結果１１５を出力する。属
性決定ステップＳＴ４０２において、初期属性決定ステ
ップＳＴ８００では、写像点４１１を入力とし、初期の
属性８１１が出力される。ＳＴ８０１で、属性のラベル
ｋを決定づける写像点の中から孤立写像点

【数６】を検出する。

【０１１５】図４０に示すように、初期の写像点（画素
位置に配置されている点）を画素点とする。画素点から
変換を初めて写像点を得て、写像点にラベル付けしてク
ラスタリングし、画素（点）のラベルが決定される。こ
の時、写像点が決めるラベルと、例えば、周囲４つの画
素点のラベルが違うような、写像点を検出する。これを
孤立写像点

【数７】と呼ぶ。孤立写像点を周囲４画素のラベルのうち、少な
くともいずれか一つと統合する。

【０１１６】ＳＴ８０２は、属性のラベルｋとは別の属
性のラベルｌ（ｌ≠ｋ）と、ｋを統合するかどうか判定
する。

【０１１７】図４１は、どのラベルと統合するか判定す
る方法の例を示している。図４１（ａ）は、孤立写像点
の左上の位置する画素点のラベルと統合する。図４１
（ｂ）は、孤立写像点の周囲４画素が全て同じラベルで
あった時に統合する。図４１（ｃ）は、周期軌道を用い
た方法で、同じ周期軌道上の孤立写像点を検出し、それ
らの周囲の画素点のラベルの分布を調べる。その結果、
最も多く分布するラベルに統合する。図４１（ｄ）は、
周囲４画素のうち、写像点が次に変換される方向にある
画素点のラベルと統合する。

【０１１８】このように、ラベルｋとラベルｌが統合す
るかどうか判定し、ＳＴ８０３でｋとｌを統合する。以
上を、全てのラベルｌについて行なった後、次の孤立写
像点

【数８】について行なう。全てのラベルｋについて終えたら、最
終的に決定された画素の属性を、領域分割結果１１５と
して出力する。写像点

【数９】は、ラベルｋを決める全孤立写像点としても良い。ま
た、ラベルｌはｋ以外の全てのラベルを調べても良い
し、適当に選んだ代表のラベルで行なっても良い。な
お、図４１（ａ）〜（ｄ）は組み合わせてもよいし、単
独で用いても良い。また、孤立写像点を検出して、周囲
の画素点のラベルと統合する変わりに、孤立した画素点
を検出して、周囲の写像点が決める４つのラベルうちの
どれかと統合しても良い。

【０１１９】また、図４２は、第１６の実施の形態の装
置を示し、図３６の属性決定手段５０２の構成を示すブ
ロック図である。

【０１２０】写像点５１２は、属性決定手段５０２に入
力され、領域分割結果２１４を出力する。属性決定手段
５０２において、写像点５１２は、初期属性決定手段９
０１に入力され、初期の属性９１１を出力する。初期の
属性９１１と、統合された結果の属性は、記憶手段９０
２に入力され、保持される。保持された属性９１２は、
属性を統合するか判定する判定手段９０３に入力され、
統合する属性９１３を出力する。出力された属性９１３
と、保持された属性９１２は、属性統合手段９０４に入
力され、統合すると判定された属性同士を統合し、最終
的な領域分割結果２１４を出力する。

【０１２１】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
画像の領域分割を少ない演算量で行なうことができる。
また、フラクタル符号化の圧縮データを用いれば、画像
の領域分割と画像を同時に再生することができる。さら
に、相似パラメータの選択方法を制御することにより、
領域分割の際の発生するエラーを減少させることができ
る。

【０１２２】また、本発明によれば、領域の詳細な境界
を抽出し、かつ、それを効率良く表わすことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る画像の領域分割方法の基本概念を
示すフローチャート。

【図２】本発明の画像の領域分割方法の点座標の変換に
よる写像点の動きを説明する図。

【図３】本発明の画像の領域分割方法の原理を説明する
図。

【図４】本発明の第１実施の形態による画像の領域分割
方法のアルゴリズムを表わすフローチャート。

【図５】本発明の画像の領域分割方法のクラスタリング
の例を示す図。

【図６】本発明の画像の領域分割方法のクラスタリング
の一例の構成を示すブロック図。

【図７】本発明の画像の領域分割方法の輝度値の変化を
説明する図。

【図８】本発明の請求項２の画像の領域分割方法のアル
ゴリズムを表わすフローチャート。

【図９】本発明の請求項３の画像の領域分割方法の構成
を表わすブロック図。

【図１０】本発明の画像の領域分割装置の記憶手段に記
憶されるデータの一例を説明する図。

【図１１】本発明の画像の領域分割方法の輝度値を決定
する原理を説明する図。

【図１２】本発明の画像の領域分割方法を用いた画像通
信システムを示す図。

【図１３】本発明の画像の領域分割方法を用いた画像の
符号化装置の構成を表わすブロック図。

【図１４】本発明の画像の領域分割方法を用いた画像の
再生装置の構成を表わすブロック図。

【図１５】本発明の画像の領域境界表現方法のアルゴリ
ズムを表わすフローチャート。

【図１６】本発明の画像の領域境界表現方法の構成を表
わすブロック図。

【図１７】本発明の画像の領域境界表現方法及び装置の
領域境界を含んだ区域内の点の写像を説明する図。

【図１８】本発明の画像の領域境界表現方法及び装置の
領域境界を含まない区域内の点の写像を説明する図。

【図１９】本発明の画像の領域境界表現方法及び装置の
領域境界を含んだ区域内の点の属性の決定方法を説明す
る図。

【図２０】本発明の画像の領域境界表現方法及び装置の
各区域に対応づけられている相似領域の求め方の一例を
説明する図。

【図２１】本発明の画像の領域境界表現方法及び装置の
各区域に対応づけられる相似領域の求め方の別の例を説
明する図。

【図２２】本発明の画像の領域境界表現方法及び装置で
表現された領域境界を再生する、領域境界再生方法のア
ルゴリズムを表わす流れ図。

【図２３】本発明の画像の領域境界表現方法及び装置で
表現された領域境界を再生する、領域境界現再生装置の
構成を表わすブロック図。

【図２４】本発明の画像の領域境界表現方法及び装置で
表現された領域境界を再生する、領域境界再生方法の別
のアルゴリズムを表わす流れ図。

【図２５】本発明の画像の領域境界表現方法及び装置で
表現された領域境界を再生する、領域境界再生方法の別
のアルゴリズムの原理を説明する図。

【図２６】本発明の画像の領域境界表現方法及び装置を
用いて、無線通信を行なうシステムの一例を説明する
図。

【図２７】本発明の画像の領域境界表現方法及び装置を
用いて、画像合成ツールを実現する一例を説明する図。

【図２８】第１ないし第１１の実施の形態に係る領域分
割方法及び装置の基本概念を説明する図。

【図２９】第１ないし第１１の実施の形態に係る領域分
割方法及び装置の基本概念を説明する図。

【図３０】本発明の第１２の実施の形態に係る領域分割
方法の処理動作を示すフローチャート。

【図３１】本発明の第１２の実施の形態に係る領域分割
装置の構成を示すブロック図。

【図３２】図３１に示される領域分割装置における区域
の一例を示す図。

【図３３】本発明の第１３の実施の形態に係る領域分割
方法の処理動作を示すフローチャート。

【図３４】第１３の実施の形態に係る分割方法における
探索範囲の決定の一例を示す説明図。

【図３５】本発明の第１４の実施の形態に係る領域分割
方法の処理動作を示すフローチャート。

【図３６】本発明の第１４の実施の形態に係る領域分割
装置に構成を示すブロック図。

【図３７】本発明の第１５の実施の形態に係る領域分割
方法の処理動作を示すフローチャート。

【図３８】本発明の第１５の実施の形態に係る領域分割
装置に構成を示すブロック図。

【図３９】本発明の第１６の実施の形態に係る領域分割
方法の処理動作を示すフローチャート。

【図４０】本発明の第１６の実施の形態における画像ラ
ベル決定を示す説明図。

【図４１】本発明の第１６の実施の形態におけるラベル
統合の判定方法を示す説明図。

【図４２】本発明の第１６の実施の形態に係る領域分割
装置の構成を示すブロック図。

【図４３】従来の領域分割の一例を説明する図。

【図４４】従来の領域の形状を表わす方法の一例を説明
する図。

【図４５】従来のフラクタル圧縮・再生の原理を説明す
る図。

【図４６】従来の画素値再生及び属性決定装置の構成を
表わすブロック図。

【図４７】従来の領域境界表現方法の他の例を説明する
図。

【符号の説明】

ＳＴ１フラクタル符号化ステップＳＴ２写像点確定ステップＳＴ３写像判定ステップＳＴ４属性内容判定ステップＳＴ５特徴領域分割ステップ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】１つの画像を複数の区域に分割し、各々の
区域に対応づけられる前記画像内における各々の相似領
域についての写像を全ての区域について求めるフラクタ
ル符号化ステップと、所定の属性により座標上の特定点として定義される初期
点から、該属性に従って所定の変換処理を複数回施すこ
とにより、順次複数の写像点を求める写像点確定ステッ
プと、前記変換される写像点を含む区域から、該区域に対応づ
けられる前記相似領域についての写像を求める写像判定
ステップと、前記複数回施される変換処理によって求められる写像点
から前記初期点が有する所定の属性の内容を決定する属
性内容決定ステップと、前記属性内容決定ステップにより求められた前記所定の
属性に従って前記写像に対応する領域を画像上の特定の
特徴領域として分割する特徴領域分割ステップと、を備
える画像の領域分割方法。
【請求項２】１つの画像を複数の区域に分割し、各々の
区域に対応づけられる前記画像内における各々の相似領
域についての写像を全ての区域について求めるフラクタ
ル符号化ステップと、所定の属性により座標上の特定点として定義される初期
点ａ0 から該属性に従ってＮ回変換を繰返えされること
により複数の写像点ａn （ｎ＝１，…，Ｎ）を求める写
像点確定ステップと、前記複数の写像点ａn （ｎ＝１，…，Ｎ）おける変換さ
れる各点ａm （ｍ＝０，…，Ｎ−１）が含まれている複
数の前記区域に対応づけられる領域を写像として求める
写像判定ステップと、前記複数の写像点ａn （ｎ＝１，…，Ｎ）のうちの少な
くとも２つの写像点を用いて前記初期点ａn が有する前
記所定の属性の内容を求める属性内容決定ステップと、前記属性内容決定ステップにより求められた前記所定の
属性に従って前記写像に対応する領域を画像上の特定の
特徴領域として分割する特徴領域分割ステップと、を備
える画像の領域分割方法。
【請求項３】複数の区域に分割された画像に於いて、各
々の区域と対応づけられる画像内の各々の相似領域への
写像を、全ての区域について求めた後、初期点ａ0 から
Ｎ回変換を繰り返した写像点ａn （ｎ＝１，…，Ｎ）
は、変換される点ａn （ｎ＝０，…，Ｎ−１）が含まれ
る区域に対応けられている該写像を用いて求められ、写
像点ａn （ｎ＝１，…，Ｎ）のうち、少なくとも２つを
用いて、初期点の属性を求める事を特徴とする請求項２
に記載された画像の領域分割方法。
【請求項４】複数の区域に分割された画像に於いて、各
々の区域と対応づけられる画像内の各々の相似領域への
写像を、全ての区域について求めた後、画像平面に配置
された初期点を写像で変換し、該初期点の変換を繰り返
して求めた写像点は、変換される点が含まれる区域に対
応づけられる該写像を使って求められ、該写像点を使っ
て初期点の属性と初期点の画素値を決定し、画像を再生
して同時にその画像を領域毎に分割する事を特徴とする
請求項２に記載された画像の領域分割方法。
【請求項５】複数の区域に分割された画像に於いて、各
々の区域と対応づけられる画像内の各々の相似領域への
写像を、全ての区域について求めた後、ａ0 を初期点と
し、点ａn （ｎ＝０，…，Ｎ−１）が含まれる区域に対
応づけられている該写像を用いてａn+1 を求め、写像点
ａn （ｎ＝１，…，Ｎ）を用いて初期点の属性を求める
画像の領域分割方法において、該属性が示す領域のう
ち、対象領域の点の属性とそれ以外の領域の点の属性の
両方を含む区域を検出し、該区域の位置と該区域に定義
された写像を該領域の境界の情報として決定することに
より領域の境界を表現することを特徴とする請求項２に
記載の画像の領域分割方法。
【請求項６】１つの画像を複数の区域に分割し、各々の
区域に対応づけられる前記画像内における各々の相似領
域についての写像を全ての区域について求めるフラクタ
ル符号化ステップと、前記区域と画像パターンが相似な相似領域を探索するた
めの探索範囲を、各区域のパターンにより切換える探索
範囲切換えステップと、区域毎に設定された探索範囲内で前記相似領域を探索し
て、各々の区域から相似領域への対応づけを示す写像を
決定する写像決定ステップと、前記写像を用いて前記画像を複数の領域に分割する領域
分割ステップと、を備えることを特徴とする画像の領域分割方法。
【請求項７】前記探索範囲切換ステップは、前記区域の
中に前記画像パターンのエッジを含む場合には予め設定
された探索範囲よりも前記エッジの方向に広い探索範囲
に切換え、前記区域内の前記画像パターンが複雑な場合
には予め設定された探索範囲よりも狭い探索範囲に切換
え、さらに、前記区域内の前記画像パターンが平坦であ
る場合には予め設定された探索範囲よりも広い探索範囲
に切換えることを特徴とする請求項６に記載された画像
の領域分割方法。
【請求項８】前記領域分割ステップは、さらに、前記画像内の画素の位置を初期点とするステップと、こ
の初期点に写像を施した点を写像点とするステップと、
前記写像点に前記写像を施して写像点を求めるステップ
と、を含む変換ステップと、前記変換ステップを所定回数繰り返して求められた写像
点の位置を用いて画素の属性を決定する属性決定ステッ
プと、を備えていることを特徴とする請求項６に記載された画
像の領域分割方法。
【請求項９】画像を複数の区域に分割する手段と、該区
域を該画像内の相似領域に対応づける写像を求める手段
と、を有し、画像内に配置された初期点を該写像で変換する変換手段
と、該記憶手段に保持された写像点を保持する記憶手段
と、該写像点から該初期点の属性を決定する決定手段
と、該記憶手段に保持された写像点から初期点の画素値
を決定する手段を有することを特徴とする画像の領域分
割装置。
【請求項１０】画像を複数の区域に分割する手段と、該
区域を該画像内の相似領域に対応づける写像を求める手
段と、を有し、画像内に配置された初期点を該写像で変換する変換手段
と、該記憶手段に保持された写像点を保持する記憶手段
と、該写像点から該初期点の属性を決定する決定手段を
有し、対象領域に含まれる該初期点の属性とそれ以外の
領域の点の属性の両方を含む区域を対象領域の境界とし
て検出する領域境界検出手段と、該領域境界に対応づけ
られている該写像を出力する制御手段を有する画像の領
域境界表現部より構成されることを特徴とする画像の領
域分割装置。
【請求項１１】画像を複数の区域に分割する区域分割手
段と、前記区域と画像パターンが相似である相似領域を探索す
るための探索範囲を区域内の画像パターンによって切換
える探索範囲切換え手段と、各々の区域内に設定された前記探索範囲内で前記相似領
域を探索することにより写像を決定する写像決定手段
と、画面内の画素の位置を初期点としてこの初期点に写像を
施した点である写像点を記憶する写像点記憶手段と、前記写像点に前記写像を施す変換手段と、前記写像点の位置を用いて、それぞれの画素の属性を決
定する属性決定手段と、を備える画像の領域分割装置。
【請求項１２】前記属性決定手段は、前記写像点を用いてその画素についての初期の属性を決
定する初期属性決定手段と、前記画素の一時的な属性を記憶する属性記憶手段と、対象の属性を決定づけられた写像点について各々の近隣
の複数の写像点の属性と、対象の属性とが異なっている
孤立写像点を検出する孤立写像点検出手段と、前記孤立写像点を周囲の属性のうちの少なくとも１つに
することにより属性の統合を図る属性統合手段と、を含むことを特徴とする請求項１１に記載された画像の
領域分割装置。