JPH0877363A - エツジ検出方法及びエツジ検出装置 - Google Patents
エツジ検出方法及びエツジ検出装置Info
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- JPH0877363A JPH0877363A JP6234201A JP23420194A JPH0877363A JP H0877363 A JPH0877363 A JP H0877363A JP 6234201 A JP6234201 A JP 6234201A JP 23420194 A JP23420194 A JP 23420194A JP H0877363 A JPH0877363 A JP H0877363A
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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- G—PHYSICS
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Abstract
(57)【要約】
【目的】本発明はエツジ検出方法及びエツジ検出装置に
おいて、エツジ検出の精度を向上し一般的な画像におい
ても正しく輪郭を抽出する。 【構成】画素がそれぞれＮ個の独立な濃淡データＲ、
Ｇ、Ｂで形成される画像データの中から、周囲と比べて
急峻に変化している画素群をエツジとして検出する際、
Ｎ個の濃淡データＲ、Ｇ、Ｂのそれぞれに対応するＮ組
の係数Ｗｒ、Ｗｇ、Ｗｂを算出し、Ｎ個の濃淡データ
Ｒ、Ｇ、ＢとＮ組の係数Ｗｒ、Ｗｇ、Ｗｂとをもとに各
画素がエツジか否かを判定するようにした。
おいて、エツジ検出の精度を向上し一般的な画像におい
ても正しく輪郭を抽出する。 【構成】画素がそれぞれＮ個の独立な濃淡データＲ、
Ｇ、Ｂで形成される画像データの中から、周囲と比べて
急峻に変化している画素群をエツジとして検出する際、
Ｎ個の濃淡データＲ、Ｇ、Ｂのそれぞれに対応するＮ組
の係数Ｗｒ、Ｗｇ、Ｗｂを算出し、Ｎ個の濃淡データ
Ｒ、Ｇ、ＢとＮ組の係数Ｗｒ、Ｗｇ、Ｗｂとをもとに各
画素がエツジか否かを判定するようにした。
Description
【０００１】
【目次】以下の順序で本発明を説明する。 産業上の利用分野 従来の技術（図７〜図９） 発明が解決しようとする課題 課題を解決するための手段（図１及び図２） 作用（図１及び図２） 実施例 （１）第１実施例（図１〜図４、図７〜図９） （２）第２実施例（図５及び図６） （３）他の実施例 発明の効果
【０００２】
【産業上の利用分野】本発明はエツジ検出方法及びエツ
ジ検出装置に関し、特に画像処理における基本的な役割
を果たすエツジ検出処理を行うものであり、テレビや映
画等の映像製作における特殊効果処理やＦＡ（Factory
Automation）におけるカメラ画像からの部品認識処理等
に広く用いられるものに適用し得る。
ジ検出装置に関し、特に画像処理における基本的な役割
を果たすエツジ検出処理を行うものであり、テレビや映
画等の映像製作における特殊効果処理やＦＡ（Factory
Automation）におけるカメラ画像からの部品認識処理等
に広く用いられるものに適用し得る。
【０００３】
【従来の技術】従来、エツジ検出とは濃淡画像内で画素
値が急峻に変化している部分を見い出す処理である。通
常急峻な変化は物体の輪郭で起きるから、エツジ検出の
結果をもとに物体の輪郭を画像から抽出することができ
る。このためエツジ検出は画像からその中に存在する物
体に関する情報を得るための最も基本的な処理として多
方面で使用されている。
値が急峻に変化している部分を見い出す処理である。通
常急峻な変化は物体の輪郭で起きるから、エツジ検出の
結果をもとに物体の輪郭を画像から抽出することができ
る。このためエツジ検出は画像からその中に存在する物
体に関する情報を得るための最も基本的な処理として多
方面で使用されている。
【０００４】カラー画像においては、原色（例えば赤、
緑、青）毎の濃淡画像が存在するため、従来はそれぞれ
の原色についてエツジ検出を行ない、いずれかの色でエ
ツジが検出されればその画素をカラー画像のエツジとみ
なしていた。これを図７（Ａ）に示す画像を例に説明す
る。この画像は図７（Ｂ）に示す円形の物体が図７
（Ｃ）に示す横縞の入つた背景の手前に置かれているも
のである。
緑、青）毎の濃淡画像が存在するため、従来はそれぞれ
の原色についてエツジ検出を行ない、いずれかの色でエ
ツジが検出されればその画素をカラー画像のエツジとみ
なしていた。これを図７（Ａ）に示す画像を例に説明す
る。この画像は図７（Ｂ）に示す円形の物体が図７
（Ｃ）に示す横縞の入つた背景の手前に置かれているも
のである。
【０００５】この画像の場合、３原色である赤、緑、青
の濃淡画像はそれぞれ図８（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）のよ
うになる。例えば赤の場合、斜線で示した領域１の内側
での画素値は「1.0 」であり、残りの領域２の内側での
画素値は「０」である。緑、青についても同様である。
それぞれの濃淡画像についてエツジ検出すれば、急峻な
変化、すなわち画素値が「1.0 」から「０」に変化する
ところだけがエツジとして求まるから、図８（Ａ）、
（Ｂ）、（Ｃ）に対応して、それぞれ図９（Ａ）、
（Ｂ）、（Ｃ）のようなエツジが得られる。赤、緑、青
のいずれかの色でエツジが検出されれば、その画素をエ
ツジとみなすから、最終的に得られるエツジはこれらの
エツジの和によつて図９（Ｄ）となる。
の濃淡画像はそれぞれ図８（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）のよ
うになる。例えば赤の場合、斜線で示した領域１の内側
での画素値は「1.0 」であり、残りの領域２の内側での
画素値は「０」である。緑、青についても同様である。
それぞれの濃淡画像についてエツジ検出すれば、急峻な
変化、すなわち画素値が「1.0 」から「０」に変化する
ところだけがエツジとして求まるから、図８（Ａ）、
（Ｂ）、（Ｃ）に対応して、それぞれ図９（Ａ）、
（Ｂ）、（Ｃ）のようなエツジが得られる。赤、緑、青
のいずれかの色でエツジが検出されれば、その画素をエ
ツジとみなすから、最終的に得られるエツジはこれらの
エツジの和によつて図９（Ｄ）となる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上述のよ
うにして得たエツジには、本来求めたい円の輪郭３の他
に背景の横線４や円内部の縦縞５が含まれるため、本当
の輪郭の計算機による認識を極めて困難にしている。こ
の例のように本来は不要な部分までもが、エツジとして
検出される問題は物体や背景に模様や色、明るさの変化
があるときにも発生する。
うにして得たエツジには、本来求めたい円の輪郭３の他
に背景の横線４や円内部の縦縞５が含まれるため、本当
の輪郭の計算機による認識を極めて困難にしている。こ
の例のように本来は不要な部分までもが、エツジとして
検出される問題は物体や背景に模様や色、明るさの変化
があるときにも発生する。
【０００７】画像の背景や画像中から取り出したい物体
に、模様や色、明るさの変化があることはごく普通であ
るから、任意の画像からの輪郭抽出は従来の技術では事
実上不可能であり、背景が均一な色で塗られている場合
などごく限られた状況でのみ計算機による輪郭抽出が実
用化されていた。
に、模様や色、明るさの変化があることはごく普通であ
るから、任意の画像からの輪郭抽出は従来の技術では事
実上不可能であり、背景が均一な色で塗られている場合
などごく限られた状況でのみ計算機による輪郭抽出が実
用化されていた。
【０００８】またこのような問題を軽減するために、単
にいずれかの原色でエツジが検出されたらその画素をエ
ツジとみなすのではなく、明るさの変化を重視するよう
に方法を修正するなどの、経験に基づく改良がなされて
きた。しかし各原色の濃淡画像の利用方法を予め固定し
ているために、経験則に従わないような画像には対応で
きず、エツジ検出の精度として実用上未だ不十分であつ
た。
にいずれかの原色でエツジが検出されたらその画素をエ
ツジとみなすのではなく、明るさの変化を重視するよう
に方法を修正するなどの、経験に基づく改良がなされて
きた。しかし各原色の濃淡画像の利用方法を予め固定し
ているために、経験則に従わないような画像には対応で
きず、エツジ検出の精度として実用上未だ不十分であつ
た。
【０００９】本発明は以上の点を考慮してなされたもの
で、エツジ検出の精度を向上し一般的な画像においても
正しく輪郭を抽出し得るエツジ検出方法及びエツジ検出
装置を提案しようとするものである。
で、エツジ検出の精度を向上し一般的な画像においても
正しく輪郭を抽出し得るエツジ検出方法及びエツジ検出
装置を提案しようとするものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め本発明においては、画素がそれぞれＮ個の独立な濃淡
データ（Ｒ(x,y) 、Ｇ(x,y) 、Ｂ(x,y))で構成される画
像データの中から、周囲と比べて急峻に変化している画
素群をエツジ（Ｅ(x,y))として検出するエツジ検出方法
において、Ｎ個の濃淡データ（Ｒ(x,y) 、Ｇ(x,y)
ｙ）、Ｂ(x,y) ｙ））のそれぞれに対応するＮ組の係数
（Ｗr(x,y)、Ｗg(x,y)、Ｗb(x,y)) を算出する係数算出
ステツプ（ＳＰ１）と、Ｎ個の濃淡データ（Ｒ(x,y) 、
Ｇ(x,y) 、Ｂ(x,y))とＮ組の係数（Ｗr(x,y)、Ｗg(x,
y)、Ｗb(x,y)) とをもとに各画素がエツジ（Ｅ(x,y))か
否かを判定する判定ステツプ（ＳＰ２、ＳＰ３、ＳＰ
４）とを設けるようにした。
め本発明においては、画素がそれぞれＮ個の独立な濃淡
データ（Ｒ(x,y) 、Ｇ(x,y) 、Ｂ(x,y))で構成される画
像データの中から、周囲と比べて急峻に変化している画
素群をエツジ（Ｅ(x,y))として検出するエツジ検出方法
において、Ｎ個の濃淡データ（Ｒ(x,y) 、Ｇ(x,y)
ｙ）、Ｂ(x,y) ｙ））のそれぞれに対応するＮ組の係数
（Ｗr(x,y)、Ｗg(x,y)、Ｗb(x,y)) を算出する係数算出
ステツプ（ＳＰ１）と、Ｎ個の濃淡データ（Ｒ(x,y) 、
Ｇ(x,y) 、Ｂ(x,y))とＮ組の係数（Ｗr(x,y)、Ｗg(x,
y)、Ｗb(x,y)) とをもとに各画素がエツジ（Ｅ(x,y))か
否かを判定する判定ステツプ（ＳＰ２、ＳＰ３、ＳＰ
４）とを設けるようにした。
【００１１】また本発明においては、画素がそれぞれＮ
個の独立な濃淡データ（１１、１２、１３）で構成され
る画像データの中から、周囲と比べて急峻に変化してい
る画素群をエツジとして検出するエツジ検出装置（１
０）において、Ｎ個の濃淡データ（１１、１２、１３）
のそれぞれに対応するＮ組の係数（Ｗr 、Ｗg 、Ｗb ）
を算出する係数算出手段（１４）と、Ｎ個の濃淡データ
（１１、１２、１３）とＮ組の係数（Ｗr 、Ｗg 、Ｗb
）とをもとに各画素がエツジか否かを判定する判定手
段（１６）とを設けるようにした。
個の独立な濃淡データ（１１、１２、１３）で構成され
る画像データの中から、周囲と比べて急峻に変化してい
る画素群をエツジとして検出するエツジ検出装置（１
０）において、Ｎ個の濃淡データ（１１、１２、１３）
のそれぞれに対応するＮ組の係数（Ｗr 、Ｗg 、Ｗb ）
を算出する係数算出手段（１４）と、Ｎ個の濃淡データ
（１１、１２、１３）とＮ組の係数（Ｗr 、Ｗg 、Ｗb
）とをもとに各画素がエツジか否かを判定する判定手
段（１６）とを設けるようにした。
【００１２】
【作用】画素がそれぞれＮ個の独立な濃淡データ（Ｒ
(x,y) 、Ｇ(x,y) 、Ｂ(x,y))で形成される画像データの
中から、周囲と比べて急峻に変化している画素群をエツ
ジ（Ｅ(x,y))として検出する際、Ｎ個の濃淡データ（Ｒ
(x,y) 、Ｇ(x,y) 、Ｂ(x,y))のそれぞれに対応するＮ組
の係数（Ｗr(x,y)、Ｗg(x,y)、Ｗb(x,y)) を算出し、Ｎ
個の濃淡データ（Ｒ(x,y) 、Ｇ(x,y) 、Ｂ(x,y))とＮ組
の係数（Ｗr(x,y)、Ｗg(x,y)、Ｗb(x,y)) とをもとに各
画素がエツジか否かを判定するようにしたことにより、
エツジ検出の精度を向上し一般的な画像においても正し
く輪郭を抽出し得る。
(x,y) 、Ｇ(x,y) 、Ｂ(x,y))で形成される画像データの
中から、周囲と比べて急峻に変化している画素群をエツ
ジ（Ｅ(x,y))として検出する際、Ｎ個の濃淡データ（Ｒ
(x,y) 、Ｇ(x,y) 、Ｂ(x,y))のそれぞれに対応するＮ組
の係数（Ｗr(x,y)、Ｗg(x,y)、Ｗb(x,y)) を算出し、Ｎ
個の濃淡データ（Ｒ(x,y) 、Ｇ(x,y) 、Ｂ(x,y))とＮ組
の係数（Ｗr(x,y)、Ｗg(x,y)、Ｗb(x,y)) とをもとに各
画素がエツジか否かを判定するようにしたことにより、
エツジ検出の精度を向上し一般的な画像においても正し
く輪郭を抽出し得る。
【００１３】
【実施例】以下図面について、本発明の一実施例を詳述
する。
する。
【００１４】（１）第１実施例 図１は本発明によるエツジ検出方法を適用した画像処理
装置の計算機が実行するエツジ検出処理手順を示す。こ
のエツジ検出処理手順のステツプＳＰ１においては、ま
ず処理の対象となるカラー画像のデータとエツジ検出に
最適な重み係数とを入力する。カラー画像のデータは３
原色として赤、緑、青それぞれの濃淡画像Ｒ(x,y) 、Ｇ
(x,y) 、Ｂ(x,y) として入力される。また赤、緑、青に
関わる重み係数をそれぞれＷr(x,y)、Ｗg(x,y)、Ｗb(x,
y)とする。この重み係数Ｗr(x,y)、Ｗg(x,y)、Ｗb(x,y)
は、画像の各ピクセルすなわち各ｘ、ｙで違う値をとる
から、画像中の小部分毎にその場所でのエツジ検出に最
適なパラメータを決定できる。
装置の計算機が実行するエツジ検出処理手順を示す。こ
のエツジ検出処理手順のステツプＳＰ１においては、ま
ず処理の対象となるカラー画像のデータとエツジ検出に
最適な重み係数とを入力する。カラー画像のデータは３
原色として赤、緑、青それぞれの濃淡画像Ｒ(x,y) 、Ｇ
(x,y) 、Ｂ(x,y) として入力される。また赤、緑、青に
関わる重み係数をそれぞれＷr(x,y)、Ｗg(x,y)、Ｗb(x,
y)とする。この重み係数Ｗr(x,y)、Ｗg(x,y)、Ｗb(x,y)
は、画像の各ピクセルすなわち各ｘ、ｙで違う値をとる
から、画像中の小部分毎にその場所でのエツジ検出に最
適なパラメータを決定できる。
【００１５】例えば画面の上半分は樹木で、下半分は湖
の水面であることが知られているときは、画面上部で緑
色に最適化した重みを、また下部で青系統の色に最適化
した重み係数を与えれば良い。このような画像の性質
は、通常撮影時の条件として得ることができる。また利
用者が後から計算機に与えることもできる。計算機は与
えられた画像の性質をもとに適切な係数を算出する。こ
れがステツプＳＰ１の入力となる。図７に示した画像に
おける係数の決定については、以下でさらに詳しく説明
する。もちろん画面全体で一様な重み係数を与えること
ができるならば重み係数Ｗr(x,y)の代わりに定数ＷＲを
与えれば良く（他の原色も同様）、その場合は重み係数
の記憶場所を節約できる。
の水面であることが知られているときは、画面上部で緑
色に最適化した重みを、また下部で青系統の色に最適化
した重み係数を与えれば良い。このような画像の性質
は、通常撮影時の条件として得ることができる。また利
用者が後から計算機に与えることもできる。計算機は与
えられた画像の性質をもとに適切な係数を算出する。こ
れがステツプＳＰ１の入力となる。図７に示した画像に
おける係数の決定については、以下でさらに詳しく説明
する。もちろん画面全体で一様な重み係数を与えること
ができるならば重み係数Ｗr(x,y)の代わりに定数ＷＲを
与えれば良く（他の原色も同様）、その場合は重み係数
の記憶場所を節約できる。
【００１６】またステツプＳＰ２では、３原色の濃淡画
像Ｒ(x,y) 、Ｇ(x,y) 及びＢ(x,y)と重み係数Ｗr(x,
y)、Ｗg(x,y)、Ｗb(x,y)とをもとに各画素において内積
を次式
像Ｒ(x,y) 、Ｇ(x,y) 及びＢ(x,y)と重み係数Ｗr(x,
y)、Ｗg(x,y)、Ｗb(x,y)とをもとに各画素において内積
を次式
【数１】 より計算する。ここでＩ(x,y) は内積値である。もとの
カラー画像は各画素において３つの値を有するいわば３
次元のデータであつたが、このステツプＳＰ２はそれを
１次元の内積値Ｉ(x,y) に変換する。このステツプＳＰ
２の計算によつて輪郭にのみ敏感なエツジ検出が可能で
あり、その効果については例を用いて後述する。ステツ
プＳＰ２の出力は各画素について１個値があるから通常
の濃淡画像とみなすことができる。
カラー画像は各画素において３つの値を有するいわば３
次元のデータであつたが、このステツプＳＰ２はそれを
１次元の内積値Ｉ(x,y) に変換する。このステツプＳＰ
２の計算によつて輪郭にのみ敏感なエツジ検出が可能で
あり、その効果については例を用いて後述する。ステツ
プＳＰ２の出力は各画素について１個値があるから通常
の濃淡画像とみなすことができる。
【００１７】ステツプＳＰ３とステツプＳＰ４は内積値
Ｉ(x,y) を濃淡画像とみなしてエツジ検出するステツプ
である。ステツプＳＰ３は内積値Ｉ(x,y) のｘ方向、ｙ
方向の変化率を計算する処理である。またステツプＳＰ
４１はこれをもとに内積値Ｉ(x,y) の変化が最も急峻な
方向を探索する処理、ステツプＳＰ４２はその方向にお
ける変化量Ｇ(x,y) を求める処理、ステツプＳＰ４３は
求めた変化量Ｇ(x,y)を予め定めた閾値Ｇthを用いて２
値化する処理である。２値化の結果はエツジ画像Ｅ(x,
y) として得られる。
Ｉ(x,y) を濃淡画像とみなしてエツジ検出するステツプ
である。ステツプＳＰ３は内積値Ｉ(x,y) のｘ方向、ｙ
方向の変化率を計算する処理である。またステツプＳＰ
４１はこれをもとに内積値Ｉ(x,y) の変化が最も急峻な
方向を探索する処理、ステツプＳＰ４２はその方向にお
ける変化量Ｇ(x,y) を求める処理、ステツプＳＰ４３は
求めた変化量Ｇ(x,y)を予め定めた閾値Ｇthを用いて２
値化する処理である。２値化の結果はエツジ画像Ｅ(x,
y) として得られる。
【００１８】この一連の処理は広く知られているＣａｎ
ｎｙ方式のエツジ検出アルゴリズムに準じるものであ
る。各画素で値が１次元の濃淡画像に対するエツジ検出
方法には、他にも公知の多くの方法がある。これについ
ては例えば代表的な教科書であるJain著（Fundamentals
of Digital Image Processing）に詳しく紹介されてい
る。この実施例においてもステツプＳＰ３及びＳＰ４
に、それらの方法を使用することが可能である。
ｎｙ方式のエツジ検出アルゴリズムに準じるものであ
る。各画素で値が１次元の濃淡画像に対するエツジ検出
方法には、他にも公知の多くの方法がある。これについ
ては例えば代表的な教科書であるJain著（Fundamentals
of Digital Image Processing）に詳しく紹介されてい
る。この実施例においてもステツプＳＰ３及びＳＰ４
に、それらの方法を使用することが可能である。
【００１９】次に図２に、本発明を適用したエツジ検出
装置の一実施例を示す。処理の対象となる画像データは
３原色の赤、緑、青それぞれの濃淡画像１１（Ｒ）、１
２（Ｇ）、１３（Ｂ）として保持されている。係数算出
部１４は濃淡画像１１、１２、１３の画素値Ｓ１をもと
に、この画像データからエツジを検出するために最適な
係数を求め、これをそれぞれ赤、緑、青に関わる係数Ｗ
r 、Ｗg 、Ｗb として出力する。内積計算部１５は画素
値Ｓ１のうち赤の部分と係数Ｗr 、緑の部分と係数Ｗg
、青の部分と係数Ｗb のそれぞれ積を求めてこれらを
加え内積値Ｉを計算する。これは図１のエツジ検出処理
手順のステツプＳＰ２の計算に相当する。
装置の一実施例を示す。処理の対象となる画像データは
３原色の赤、緑、青それぞれの濃淡画像１１（Ｒ）、１
２（Ｇ）、１３（Ｂ）として保持されている。係数算出
部１４は濃淡画像１１、１２、１３の画素値Ｓ１をもと
に、この画像データからエツジを検出するために最適な
係数を求め、これをそれぞれ赤、緑、青に関わる係数Ｗ
r 、Ｗg 、Ｗb として出力する。内積計算部１５は画素
値Ｓ１のうち赤の部分と係数Ｗr 、緑の部分と係数Ｗg
、青の部分と係数Ｗb のそれぞれ積を求めてこれらを
加え内積値Ｉを計算する。これは図１のエツジ検出処理
手順のステツプＳＰ２の計算に相当する。
【００２０】この結果得られた内積値Ｉは判定部１６に
入力され、各画素がエツジであるか否かが判定される。
この判定部１６は、図１のエツジ検出処理手順のステツ
プＳＰ３及びＳＰ４の処理を行なう。その結果として判
定部１６は各画素について、それがエツジなら「１」、
そうでないなら「０」となる判定信号Ｅを出力する。こ
れをもとの画像と同じ大きさの配列に格納すればエツジ
のみが「１」であるような２値画像１７としてエツジ検
出の結果が得られる。
入力され、各画素がエツジであるか否かが判定される。
この判定部１６は、図１のエツジ検出処理手順のステツ
プＳＰ３及びＳＰ４の処理を行なう。その結果として判
定部１６は各画素について、それがエツジなら「１」、
そうでないなら「０」となる判定信号Ｅを出力する。こ
れをもとの画像と同じ大きさの配列に格納すればエツジ
のみが「１」であるような２値画像１７としてエツジ検
出の結果が得られる。
【００２１】ここで本発明における重み係数を用いた内
積計算の効果として、例えば図７（Ａ）の画像データが
入力されたとすると、図２の濃淡画像１１、１２、１３
はそれぞれ図８（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）となる。いまこ
こで係数算出部１４が例えば後述するような方法によつ
て、Ｗr ＝1.0 、Ｗg ＝1.0 、Ｗb ＝0.0 と係数を算出
したとすれば、内積計算部１５の出力Ｅは、図３（Ａ）
に示すようになる。
積計算の効果として、例えば図７（Ａ）の画像データが
入力されたとすると、図２の濃淡画像１１、１２、１３
はそれぞれ図８（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）となる。いまこ
こで係数算出部１４が例えば後述するような方法によつ
て、Ｗr ＝1.0 、Ｗg ＝1.0 、Ｗb ＝0.0 と係数を算出
したとすれば、内積計算部１５の出力Ｅは、図３（Ａ）
に示すようになる。
【００２２】すなわち図３の領域２０では、赤の画素値
のみが「1.0 」で緑と青の画素値は「０」であるから、
（１）式によつて求まる内積値Ｉは「１」である。また
領域２３では全ての画素値が「1.0 」であるがＣb ＝０
であるから、（１）式によつて内積値は「2.0 」と求ま
る。残る領域２１、２２についても同様な計算を行なう
と、図３（Ａ）に示すように円形の物体内部では内積値
が「2.0 」で、背景では内積値が「1.0 」となることが
わかる。
のみが「1.0 」で緑と青の画素値は「０」であるから、
（１）式によつて求まる内積値Ｉは「１」である。また
領域２３では全ての画素値が「1.0 」であるがＣb ＝０
であるから、（１）式によつて内積値は「2.0 」と求ま
る。残る領域２１、２２についても同様な計算を行なう
と、図３（Ａ）に示すように円形の物体内部では内積値
が「2.0 」で、背景では内積値が「1.0 」となることが
わかる。
【００２３】すなわち内積値Ｉは、円形の物体内部でも
また背景の内部でも変化せず、円形の物体と背景の境界
でのみ変化する。そのため内積値Ｉの変化する部分を検
出すれば容易に図３（Ｂ）のように、目的とする物体の
輪郭だけをエツジ検出することができる。従来の方法で
は避けられなかつた図９（Ｂ）のような余計なエツジは
発生しない。このようにこの実施例のエツジ検出装置１
０においては、係数算出部１４が画像データに合わせて
適切な係数Ｗr 、Ｗg 、Ｗb を求めるので、画像によら
ず適切なエツジ検出が可能である。
また背景の内部でも変化せず、円形の物体と背景の境界
でのみ変化する。そのため内積値Ｉの変化する部分を検
出すれば容易に図３（Ｂ）のように、目的とする物体の
輪郭だけをエツジ検出することができる。従来の方法で
は避けられなかつた図９（Ｂ）のような余計なエツジは
発生しない。このようにこの実施例のエツジ検出装置１
０においては、係数算出部１４が画像データに合わせて
適切な係数Ｗr 、Ｗg 、Ｗb を求めるので、画像によら
ず適切なエツジ検出が可能である。
【００２４】次に係数算出部１４における係数Ｗr 、Ｗ
g 、Ｗb の算出方法を示す。図４（Ａ）は３原色を軸と
する座標系（以下、色空間と呼ぶ）において、図７
（Ａ）の画像データがどのような分布をしているかを示
したものである。点３０は背景のうちシアン色の部分を
表し、点３１は背景のうち赤色の部分を表す。つまり背
景を構成する色は色空間において領域３２の内側に存在
している。同様に円形物体のうち白色の部分は点３３
に、また黄色の部分は点３４にそれぞれ対応し、全体と
して円形物体内の色は色空間における領域３５の内側に
存在している。この２つの領域に直交するベクトルＣＶ
を色空間の中で求め、ベクトルＣＶの係数を係数算出部
１４の出力とすれば精度の良いエツジ検出ができる。
g 、Ｗb の算出方法を示す。図４（Ａ）は３原色を軸と
する座標系（以下、色空間と呼ぶ）において、図７
（Ａ）の画像データがどのような分布をしているかを示
したものである。点３０は背景のうちシアン色の部分を
表し、点３１は背景のうち赤色の部分を表す。つまり背
景を構成する色は色空間において領域３２の内側に存在
している。同様に円形物体のうち白色の部分は点３３
に、また黄色の部分は点３４にそれぞれ対応し、全体と
して円形物体内の色は色空間における領域３５の内側に
存在している。この２つの領域に直交するベクトルＣＶ
を色空間の中で求め、ベクトルＣＶの係数を係数算出部
１４の出力とすれば精度の良いエツジ検出ができる。
【００２５】この例の場合、（赤、緑、青）＝（１、
１、０）であるベクトルＣＶが領域３２及び領域３５に
直交するので、（Ｗr 、Ｗg 、Ｗb ）＝（１、１、０）
とすればよい。このようにして求めた係数Ｗr 、Ｗg 、
Ｗb をもとに、内積計算部１５で内積を計算すること
は、色のうち上述のベクトルＣＶに沿つた成分の大きさ
を求めることを意味する。図４においてベクトルＣＶと
色の内積は、まず青軸方向に立体を射影し（図４
（Ｂ））、次いでこれをベクトルＣＶに沿つて横から眺
めて原点からの距離を計ることと等しい（図４
（Ｃ））。
１、０）であるベクトルＣＶが領域３２及び領域３５に
直交するので、（Ｗr 、Ｗg 、Ｗb ）＝（１、１、０）
とすればよい。このようにして求めた係数Ｗr 、Ｗg 、
Ｗb をもとに、内積計算部１５で内積を計算すること
は、色のうち上述のベクトルＣＶに沿つた成分の大きさ
を求めることを意味する。図４においてベクトルＣＶと
色の内積は、まず青軸方向に立体を射影し（図４
（Ｂ））、次いでこれをベクトルＣＶに沿つて横から眺
めて原点からの距離を計ることと等しい（図４
（Ｃ））。
【００２６】図４（Ｃ）から明らかなように、もとの色
空間において領域３２に存在していた色は全て内積値
「1.0 」の点に射影され、一方領域３５内の色は全て内
積値「2.0 」の点に射影される。すなわちベクトルＣＶ
と色の内積値は、背景領域内の色変化と円形物体内部の
色変化は完全に無視し、背景と物体間の色変化にだけ反
応する。従つてこの内積値を用いれば精度良く物体を背
景から分離できることがわかる。
空間において領域３２に存在していた色は全て内積値
「1.0 」の点に射影され、一方領域３５内の色は全て内
積値「2.0 」の点に射影される。すなわちベクトルＣＶ
と色の内積値は、背景領域内の色変化と円形物体内部の
色変化は完全に無視し、背景と物体間の色変化にだけ反
応する。従つてこの内積値を用いれば精度良く物体を背
景から分離できることがわかる。
【００２７】画像データによつては、背景領域と物体領
域の双方と完全に直交するベクトルが存在しない場合が
ある。しかしこの場合も、なるべくこれらの領域と直角
でかつ背景と物体領域の内積値が異なるようなベクトル
を選択し、その係数を係数算出部１４の出力とすること
で、従来の方法と比べはるかにノイズの少ない良好なエ
ツジ検出が可能である。
域の双方と完全に直交するベクトルが存在しない場合が
ある。しかしこの場合も、なるべくこれらの領域と直角
でかつ背景と物体領域の内積値が異なるようなベクトル
を選択し、その係数を係数算出部１４の出力とすること
で、従来の方法と比べはるかにノイズの少ない良好なエ
ツジ検出が可能である。
【００２８】以上の構成によれば、画素がそれぞれ３原
色の濃淡画像Ｒ、Ｇ、Ｂでなる画像データの中から、周
囲と比べて急峻に変化している画素群をエツジとして検
出する際、３原色の濃淡画像Ｒ、Ｇ、Ｂのそれぞれに対
応する３原色分の係数Ｗr 、Ｗg 、Ｗb を算出し、３原
色の濃淡画像Ｒ、Ｇ、Ｂと係数Ｗr 、Ｗg 、Ｗb とをも
とに各画素がエツジか否かを判定するようにしたことに
より、エツジ検出の精度を向上し一般的な画像において
も正しく輪郭を抽出し得る。さらに上述の構成によれ
ば、濃淡画像Ｒ、Ｇ、Ｂは３枚存在するがエツジ検出は
内積値Ｉに対してのみ行なえば良いので判定部１６はた
だ一組ですみ、構成するハードウエアの量も従来より削
減できる。
色の濃淡画像Ｒ、Ｇ、Ｂでなる画像データの中から、周
囲と比べて急峻に変化している画素群をエツジとして検
出する際、３原色の濃淡画像Ｒ、Ｇ、Ｂのそれぞれに対
応する３原色分の係数Ｗr 、Ｗg 、Ｗb を算出し、３原
色の濃淡画像Ｒ、Ｇ、Ｂと係数Ｗr 、Ｗg 、Ｗb とをも
とに各画素がエツジか否かを判定するようにしたことに
より、エツジ検出の精度を向上し一般的な画像において
も正しく輪郭を抽出し得る。さらに上述の構成によれ
ば、濃淡画像Ｒ、Ｇ、Ｂは３枚存在するがエツジ検出は
内積値Ｉに対してのみ行なえば良いので判定部１６はた
だ一組ですみ、構成するハードウエアの量も従来より削
減できる。
【００２９】（２）第２実施例 第２実施例は、図１及び図２について上述したエツジ検
出方法及びエツジ検出装置を、従来から知られているエ
ツジ検出方法と組み合わせることで、さらに精度の高い
検出方法とするものである。すなわち図２との対応部分
に同一符号を付した図５に示すエツジ検出装置４０は、
図２のエツジ検出装置１０にしたがつてもなお良好なエ
ツジが検出できないような、きわめて困難な場合に対応
するためのものである。
出方法及びエツジ検出装置を、従来から知られているエ
ツジ検出方法と組み合わせることで、さらに精度の高い
検出方法とするものである。すなわち図２との対応部分
に同一符号を付した図５に示すエツジ検出装置４０は、
図２のエツジ検出装置１０にしたがつてもなお良好なエ
ツジが検出できないような、きわめて困難な場合に対応
するためのものである。
【００３０】図２のエツジ検出装置１０との違いは、判
定部４１が内積値Ｓ２の他に、エツジ方向の推定値４２
をも用いてエツジの判定を行なうところにある。エツジ
方向の推定値４２は画像内の物体のおよその位置に関す
る知識をもとに予め作成する。判定部４１は内積値Ｉの
変化が急峻な部分を検出する際に、エツジ方向の推定値
４２を用いて、その方向の変化、すなわちエツジを優先
的に検出するように働く。
定部４１が内積値Ｓ２の他に、エツジ方向の推定値４２
をも用いてエツジの判定を行なうところにある。エツジ
方向の推定値４２は画像内の物体のおよその位置に関す
る知識をもとに予め作成する。判定部４１は内積値Ｉの
変化が急峻な部分を検出する際に、エツジ方向の推定値
４２を用いて、その方向の変化、すなわちエツジを優先
的に検出するように働く。
【００３１】特定の方向の変化に対して強く反応するエ
ツジ検出方法としては、例えば図６に示すソーベル（So
bel ）フイルタを用いる方法がある。すなわち図６
（Ａ）のフイルタを画像に対して作用させると、横方向
の変化すなわち縦のエツジが、また図６（Ｂ）のフイル
タを作用させれば、縦の変化すなわち横に延びるエツジ
が強く検出される。
ツジ検出方法としては、例えば図６に示すソーベル（So
bel ）フイルタを用いる方法がある。すなわち図６
（Ａ）のフイルタを画像に対して作用させると、横方向
の変化すなわち縦のエツジが、また図６（Ｂ）のフイル
タを作用させれば、縦の変化すなわち横に延びるエツジ
が強く検出される。
【００３２】このほかコンパス演算子として知られる多
くのフイルタが公知であり、特定方向のエツジを検出す
ることができる。これらの公知の手法と組み合わせれ
ば、さらに所望の輪郭に対して強く反応するエツジ検出
ができ、より高い精度の輪郭抽出が可能となる。
くのフイルタが公知であり、特定方向のエツジを検出す
ることができる。これらの公知の手法と組み合わせれ
ば、さらに所望の輪郭に対して強く反応するエツジ検出
ができ、より高い精度の輪郭抽出が可能となる。
【００３３】以上の構成によれば、一般的なエツジ検出
方法を用いてエツジ方向の推定値を求め、第１実施例の
３原色の濃淡画像Ｒ、Ｇ、Ｂと係数Ｗr 、Ｗg 、Ｗb と
に加えて、エツジ方向の推定値をもとに各画素がエツジ
か否かを判定するようにしたことにより、一段とエツジ
検出の精度を向上し一般的な画像においても正しく輪郭
を抽出し得る。
方法を用いてエツジ方向の推定値を求め、第１実施例の
３原色の濃淡画像Ｒ、Ｇ、Ｂと係数Ｗr 、Ｗg 、Ｗb と
に加えて、エツジ方向の推定値をもとに各画素がエツジ
か否かを判定するようにしたことにより、一段とエツジ
検出の精度を向上し一般的な画像においても正しく輪郭
を抽出し得る。
【００３４】（３）他の実施例 なお上述の実施例においては、３原色すなわち赤、緑、
青の濃淡画像で形成される画像データについてエツジを
検出する場合について述べたが、画像データはこれに限
らず、補色関係の濃淡画像等複数の濃淡データで構成さ
れる画像データ中のエツジを検出する場合に広く適用し
得る。
青の濃淡画像で形成される画像データについてエツジを
検出する場合について述べたが、画像データはこれに限
らず、補色関係の濃淡画像等複数の濃淡データで構成さ
れる画像データ中のエツジを検出する場合に広く適用し
得る。
【００３５】
【発明の効果】上述のように本発明によれば、画素がそ
れぞれＮ個の独立な濃淡データで形成される画像データ
の中から、周囲と比べて急峻に変化している画素群をエ
ツジとして検出する際、Ｎ個の濃淡データのそれぞれに
対応するＮ組の係数を算出し、Ｎ個の濃淡データとＮ組
の係数とをもとに各画素がエツジか否かを判定するよう
にしたことにより、エツジ検出の精度を向上し一般的な
画像においても正しく輪郭を抽出し得るエツジ検出方法
及びエツジ検出装置を実現できる。かくするにつき、従
来は困難であつた状況でも計算機による物体輪郭の抽出
が可能となり、より広い応用範囲で計算機による作業の
自動化や、作業の支援が可能となる。
れぞれＮ個の独立な濃淡データで形成される画像データ
の中から、周囲と比べて急峻に変化している画素群をエ
ツジとして検出する際、Ｎ個の濃淡データのそれぞれに
対応するＮ組の係数を算出し、Ｎ個の濃淡データとＮ組
の係数とをもとに各画素がエツジか否かを判定するよう
にしたことにより、エツジ検出の精度を向上し一般的な
画像においても正しく輪郭を抽出し得るエツジ検出方法
及びエツジ検出装置を実現できる。かくするにつき、従
来は困難であつた状況でも計算機による物体輪郭の抽出
が可能となり、より広い応用範囲で計算機による作業の
自動化や、作業の支援が可能となる。
【図１】本発明によるエツジ検出方法の一実施例におけ
るエツジ検出処理手順を示すフローチヤートである。
るエツジ検出処理手順を示すフローチヤートである。
【図２】本発明によるエツジ検出装置の第１実施例の構
成を示すブロツク図である。
成を示すブロツク図である。
【図３】本発明のエツジ検出方法で図７のカラー画像の
エツジを検出する動作の説明に供する略線図である。
エツジを検出する動作の説明に供する略線図である。
【図４】本発明の係数算出方法の原理の説明に供する略
線図である。
線図である。
【図５】本発明によるエツジ検出装置の第２実施例の構
成を示すブロツク図である。
成を示すブロツク図である。
【図６】図５のエツジ検出装置で用いる特定方向のエツ
ジを検出するソーベルフイルタを示す略線図である。
ジを検出するソーベルフイルタを示す略線図である。
【図７】エツジ検出の説明に用いるカラー画像を示す略
線図である。
線図である。
【図８】図７のカラー画像を各原色の濃淡画像に分解し
て示す略線図である。
て示す略線図である。
【図９】図８のそれぞれの濃淡画像を独立にエツジ検出
した出力とその合成出力を示す略線図である。
した出力とその合成出力を示す略線図である。
１０、４０……エツジ検出装置、１１、１２、１３……
濃淡画像、１４……係数算出部、１５……内積計算部、
１６、４１……判定部、１７……２値画像、４２……エ
ツジ方向の推定値
濃淡画像、１４……係数算出部、１５……内積計算部、
１６、４１……判定部、１７……２値画像、４２……エ
ツジ方向の推定値
Claims (6)
- 【請求項１】画素がそれぞれＮ個の独立な濃淡データで
構成される画像データの中から、周囲と比べて急峻に変
化している画素群をエツジとして検出するエツジ検出方
法において、 上記Ｎ個の濃淡データのそれぞれに対応するＮ組の係数
を算出する係数算出ステツプと、 上記Ｎ個の濃淡データと上記Ｎ組の係数とに基づいて上
記各画素がエツジか否かを判定する判定ステツプとを具
えることを特徴とするエツジ検出方法。 - 【請求項２】上記係数算出ステツプで算出する上記Ｎ組
の係数は、それぞれが上記Ｎ個の濃淡データに対するＮ
組の重み係数であり、 上記判定ステツプは、上記Ｎ組の重み係数と上記Ｎ個の
濃淡データとの積和でなる内積を計算する内積計算ステ
ツプと、当該内積計算ステツプの出力に基づいて上記各
画素がエツジか否かを判断する判断ステツプとを具える
ことを特徴とする請求項１に記載のエツジ検出方法。 - 【請求項３】上記判定ステツプは、上記Ｎ組の係数と、
上記エツジがおよそどの方向を向いているかを示す方向
情報とに基づいて上記各画素がエツジか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載のエツジ検出方法。 - 【請求項４】画素がそれぞれＮ個の独立な濃淡データで
構成される画像データの中から、周囲と比べて急峻に変
化している画素群をエツジとして検出するエツジ検出装
置において、 上記Ｎ個の濃淡データのそれぞれに対応するＮ組の係数
を算出する係数算出手段と、 上記Ｎ個の濃淡データと上記Ｎ組の係数とに応じて上記
各画素がエツジか否かを判定する判定手段とを具えるこ
とを特徴とするエツジ検出装置。 - 【請求項５】上記係数算出手段で算出する上記Ｎ組の係
数は、それぞれが上記Ｎ個の濃淡データに対するＮ組の
重み係数であり、 上記判定手段は、上記Ｎ組の重み係数と上記Ｎ個の濃淡
データとの積和でなる内積を計算する内積計算手段と、
当該内積計算手段の出力に基づいて上記各画素がエツジ
か否かを判断する判断手段とを具えることを特徴とする
請求項４に記載のエツジ検出装置。 - 【請求項６】上記判定手段は、上記Ｎ組の係数と、上記
エツジがおよそどの方向を向いているかを示す方向情報
とに基づいて上記各画素がエツジか否かを判定すること
を特徴とする請求項４に記載のエツジ検出装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23420194A JP3659426B2 (ja) | 1994-09-02 | 1994-09-02 | エツジ検出方法及びエツジ検出装置 |
| US08/963,061 US5995662A (en) | 1994-09-02 | 1997-10-30 | Edge detecting method and edge detecting device which detects edges for each individual primary color and employs individual color weighting coefficients |
| US09/292,281 US6304672B1 (en) | 1994-09-02 | 1999-04-15 | Edge detecting method and edge detecting device which detects edges for each individual primary color and employs individual color weighting coefficients |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP23420194A JP3659426B2 (ja) | 1994-09-02 | 1994-09-02 | エツジ検出方法及びエツジ検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0877363A true JPH0877363A (ja) | 1996-03-22 |
| JP3659426B2 JP3659426B2 (ja) | 2005-06-15 |
Family
ID=16967278
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP23420194A Expired - Lifetime JP3659426B2 (ja) | 1994-09-02 | 1994-09-02 | エツジ検出方法及びエツジ検出装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US5995662A (ja) |
| JP (1) | JP3659426B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2016064105A (ja) * | 2014-09-26 | 2016-04-28 | カシオ計算機株式会社 | ネイルプリント装置、ネイルプリント装置の動作制御方法及びネイルプリント装置の動作制御プログラム |
| JP2016194505A (ja) * | 2015-03-31 | 2016-11-17 | 日鉄鉱業株式会社 | 砕石中の異物を検出する方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0878970A3 (en) * | 1997-05-16 | 1999-08-18 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Imager registration error and chromatic aberration measurement system for a video camera |
| JP2000099763A (ja) | 1998-09-25 | 2000-04-07 | Sony Corp | 画像処理装置および方法、並びに提供媒体 |
| US6286517B1 (en) * | 1998-12-22 | 2001-09-11 | Pearl Technology Holdings, Llc | Fingernail and toenail decoration using ink jets |
| US6621924B1 (en) | 1999-02-26 | 2003-09-16 | Sony Corporation | Contour extraction apparatus, a method thereof, and a program recording medium |
| DE10020067B4 (de) * | 1999-08-18 | 2008-04-10 | Trimble Jena Gmbh | Verfahren zur Bestimmung der Kantenposition in Farbbildern, insbesondere für Farb- und Intensitätsübergänge |
| US20020131638A1 (en) * | 2001-01-10 | 2002-09-19 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Apparatus and method for boundary detection in vector sequences and edge detection in color image signals |
| US20060256397A1 (en) * | 2005-05-12 | 2006-11-16 | Lexmark International, Inc. | Method and system for combining images |
| JP5478268B2 (ja) * | 2010-01-13 | 2014-04-23 | 任天堂株式会社 | 画像処理プログラム、画像処理装置、画像処理方法および画像処理システム |
| TWI410880B (zh) * | 2010-03-29 | 2013-10-01 | Anmo Electronics Corp | 與數位影像分析相關的電腦程式產品 |
| JP7120265B2 (ja) * | 2020-02-28 | 2022-08-17 | カシオ計算機株式会社 | 印刷装置、印刷装置の制御方法及び制御プログラム、印刷制御装置 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5341142A (en) * | 1987-07-24 | 1994-08-23 | Northrop Grumman Corporation | Target acquisition and tracking system |
| US5038223A (en) * | 1988-02-29 | 1991-08-06 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing method and apparatus for imparting a pictorial or painter-like effect |
| US5267031A (en) * | 1988-11-14 | 1993-11-30 | Canon Kabushiki Kaisha | Color image processing apparatus |
| JP3003799B2 (ja) * | 1990-03-28 | 2000-01-31 | 富士写真フイルム株式会社 | 画像の鮮鋭度強調方法及びその装置 |
| JPH0763691A (ja) * | 1993-08-24 | 1995-03-10 | Toshiba Corp | パターン欠陥検査方法及びその装置 |
| JP3794502B2 (ja) * | 1994-11-29 | 2006-07-05 | ソニー株式会社 | 画像領域抽出方法及び画像領域抽出装置 |
| TW332284B (en) * | 1995-10-30 | 1998-05-21 | Sony Co Ltd | Method and apparatus for controlling access to a recording disk |
| TW357327B (en) * | 1996-08-02 | 1999-05-01 | Sony Corp | Methods, apparatus and program storage device for removing scratch or wire noise, and recording media therefor |
-
1994
- 1994-09-02 JP JP23420194A patent/JP3659426B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1997
- 1997-10-30 US US08/963,061 patent/US5995662A/en not_active Expired - Lifetime
-
1999
- 1999-04-15 US US09/292,281 patent/US6304672B1/en not_active Expired - Lifetime
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|---|---|---|---|---|
| JP2016064105A (ja) * | 2014-09-26 | 2016-04-28 | カシオ計算機株式会社 | ネイルプリント装置、ネイルプリント装置の動作制御方法及びネイルプリント装置の動作制御プログラム |
| JP2016194505A (ja) * | 2015-03-31 | 2016-11-17 | 日鉄鉱業株式会社 | 砕石中の異物を検出する方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US5995662A (en) | 1999-11-30 |
| JP3659426B2 (ja) | 2005-06-15 |
| US6304672B1 (en) | 2001-10-16 |
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