JPH09251533A

JPH09251533A - 画像領域の抽出方法

Info

Publication number: JPH09251533A
Application number: JP8061142A
Authority: JP
Inventors: Sadanori Shintani; 定則新谷; Takayoshi Yamamoto; 隆義山本; Atsushi Nakahara; 淳中原
Original assignee: Babcock Hitachi KK
Current assignee: Mitsubishi Power Ltd
Priority date: 1996-03-18
Filing date: 1996-03-18
Publication date: 1997-09-22

Abstract

(57)【要約】【課題】画像の背景領域の中に対象領域の輝度範囲内
の輝度と同じ値を持つ画素が存在する領域がある場合に
おいても対象画像と背景含浸層とを完全に分離するして
識別することができる画像領域の抽出方法を提供するこ
と。【解決手段】濃淡画像のヒストグラムを平滑化し、該
平滑化したヒストグラムから計算した頻度しきい値より
大きい頻度を有する輝度範囲を算定し、該算定した各輝
度範囲の輝度値をもつ画素に対して連結状態の画素をブ
ロックとして区分し、各輝度範囲内において区分された
ブロックを面積の大きい順に取り出し、その特徴量を計
算し予め計算して求めていた対象領域の特徴量と順次、
比較しその誤差が許容値以下になるブロックを対象領域
として識別することを特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像処理において、
ヒストグラムを利用して特定の画像領域を抽出する画像
領域の抽出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】計算機による画像処理の応用の中で、カ
メラ等の撮像装置により計算機に取り込まれた濃淡画像
から対象とする画像領域を抽出し、抽出した対象の画像
領域を解析しその対象を監視・識別する技術が多く用い
られている。

【０００３】濃淡画像から対象とする画像領域を抽出す
る方法は各種あるが、本発明はヒストグラムによる画像
領域抽出方法に関するものである。以下、従来のヒスト
グラムによる画像領域抽出方法について簡単に説明す
る。濃淡画像を計算機で取り扱う場合、輝度値は通常１
バイト、すなわち８ビットで表され、これを１０進法に
直すと０〜２５５となる。ヒストグラムは横軸に０から
２５５の輝度ｈ、縦軸にその輝度の現れる頻度、すなわ
ち輝度ｈをもっている画素の個数Ｆ（ｈ）をプロットし
たものである。一般に画像は抽出対象になる領域とそれ
以外の領域に分けることができる。抽出対象領域以外を
背景領域と呼ぶことにする。図１（ａ）に示すような対
象領域１１と背景領域１０からなる画像において、対象
領域１１の輝度範囲がｈ₁〜ｈ₂で、背景領域の輝度範囲
がｈ₃〜ｈ₄でｈ₃〜ｈ₄がｈ₁〜ｈ₂とオーバーラップしな
い場合は、輝度ヒストグラムは図１（ｂ）に示すように
分離した２個のピークから構成される。この場合は、例
えばｈ₂とｈ₃の間に輝度しきい値ｈ₀を設定することに
より、輝度がｈ₁〜ｈ₀の間の値を持つ画素を取り出すこ
とにより、対象領域１１を背景領域１０から抽出するこ
とができる。

【０００４】また、図１（ｃ）に示すように一部分がオ
ーバーラップしていても両者のピークの谷に輝度しきい
値ｈ₀を設定することにより、ほぼ分離することは可能
である。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の画像領域の抽出方法にあっては画像の背景領域
の中に対象領域の輝度範囲内の輝度と同じ値をもつ画素
が存在する領域がある場合は、ヒストグラムだけで対象
領域と背景領域を完全に分離することは不可能である。
例えば、図２（ａ）に示すように、背景領域１０の中に
対象領域１１の輝度範囲ｈ₁〜ｈ₂と同じ輝度をもつ画素
領域１２やごま塩状の点１３が散在するのが普通であ
る。この場合のヒストグラムは図２（ｂ）に示すように
輝度範囲ｈ₁〜ｈ₂内では領域１１、１２および点１３の
各画素数の合計がＦ（ｈ）となり、輝度範囲ｈ₁〜ｈ₂の
輝度の画素を取り出すと、図２（ａ）と全く同じで対象
領域１１の他に背景領域の画像領域１２や１３が含まれ
たものとなる。このような状況では輝度しきい値ｈ₀を
どのように設定しても対象領域と同時に抽出される一部
の背景領域を排除することはできない。

【０００６】本発明はこのような事情に鑑みてなされた
ものであり、画像の背景領域の中に対象領域の輝度範囲
内の輝度と同じ値を持つ画素が存在する領域がある場合
においても対象画像と背景含浸層とを完全に分離するし
て識別することができる画像領域の抽出方法を提供する
ことを目的とするものである。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明の画像領域の抽出
方法は、濃淡画像のヒストグラムを平滑化し、該平滑化
したヒストグラムから計算した頻度しきい値より大きい
頻度を有する輝度範囲を算定し、該算定した各輝度範囲
の輝度値をもつ画素に対して連結状態の画素をブロック
として区分し、各輝度範囲内において区分されたブロッ
クを面積の大きい順に取り出し、その特徴量を計算し予
め計算して求めていた対象領域の特徴量と順次、比較し
その誤差が許容値以下になるブロックを対象領域として
識別することを特徴とする。

【０００８】上記構成の画像領域の抽出方法では、画像
の背景領域の中に対象領域の輝度範囲内の輝度と同じ値
を持つ画素が存在する領域がある場合においても対象画
像と背景含浸層とを完全に分離するして識別することが
できる。

【０００９】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して説明する。

【００１０】本発明では、ヒストグラム上のピークを含
む輝度範囲を求め、この輝度範囲以内の輝度をもつ画素
とこれに隣接する画素が一連の連結状態にある画素の集
合を一個のブロックと見なし、各ブロックの画素数を計
数することによりブロック面積を求め、ブロック面積の
大きい順に番号を付け、番号順にブロックを取り出して
ブロックの特徴量を計算する。特徴量については後述し
ている。予め特徴量を計算するために選ばれた対象領域
（これを参照領域と呼ぶ）の特徴量と比較して、ブロッ
クの特徴量と参照領域の特徴量の間の誤差が指定値以内
である場合に当該ブロックを対象領域として識別する。
誤差が指定値より大きい場合は次の番号のブロックを取
り出し同様の方法で識別を行うことにより、上記課題を
解決することが可能となる。

【００１１】次に本発明の実施の形態の説明に先立ち、
本発明の概要について説明する。

【００１２】まず全画面の画素の輝度をｈ（ｉ，ｊ）
（ｉ＝１〜Ｉ，ｊ＝１〜Ｊ）と表す。ただしＩは画面の
水平方向のサイズ、Ｊは画面の垂直方向のサイズで、輝
度ｈ（ｉ，ｊ）は０〜２５５とする。全画面について輝
度ｈ（ｉ，ｊ）の出現する頻度Ｆ（ｈ）を計数し、図３
（ａ）のようなヒストグラム表を作成し、このヒストグ
ラム表から頻度しきい値Ｆυ＝Σ_hＦ（ｈ）／２５５を
計算し、図３（ｂ）に示すように頻度しきい値Ｆυ以上
のＦ（ｈ）の輝度範囲ｈ₁〜ｈ₂を求める。

【００１３】一方、輝度ｈ（ｉ，ｊ）に対応する１か０
の値をとる別の変数ｇ（ｉ，ｊ）を作り、ｈ₁≦ｈ
（ｉ，ｊ）≦ｈ₂であれはｇ（ｉ，ｊ）＝１とし、ｈ
（ｉ，ｊ）＜ｈ₁またはｈ（ｉ，ｊ）＞ｈ₂であればｇ
（ｉ，ｊ）＝０とする。すなわち、ｇ（ｉ，ｊ）＝１に
対応する画素の輝度ｈ（ｉ，ｊ）がｈ₁〜ｈ₂であること
を示す。変数ｇ（ｉ，ｊ）の中には、図４（ａ）に示す
ようにｇ（ｉ，ｊ）＝１の周囲のすべてのｇ（ｉ，ｊ）
が０で弧立状態や図４（ｂ）のようにｇ（ｉ，ｊ）＝０
の周囲のすべてのｇ（ｉ，ｊ）が１で穴空き状態を示す
ものがある。前者を弧立点、後者をホールと呼ぶ。弧立
点あるいはホールは１画素に限らずｎ個の場合がある。
弧立点の場合は１であるすべての変数ｇ（ｉ，ｊ）を
０に置き換えて除去する。またホールの場合は０である
すべての変数ｇ（ｉ，ｊ）を１に置き換え、同時に輝度
ｈ（ｉ，ｊ）は隣接する周囲画素の輝度の平均値で置き
換えることにより埋め立てを行う。

【００１４】このように弧立点の除去とホールの埋め立
てを実施したあと、ラベリング法などを用いて連結状態
にある変数ｇ（ｉ，ｊ）を検出する。一連の連結状態に
ある変数ｇ（ｉ，ｊ）の集合をブロックと呼ぶ。ブロッ
クを構成する変数ｇ（ｉ，ｊ）の個数を計数し、計数値
の大きい順、すなわちブロック面積の大きい順にｂ＝
１，２，…Ｂと番号をつける。前述の弧立点の除去やホ
ールの埋め立ては連結状態の検出やブロックの番号付け
を効率よく行うためである。図２の例ではブロック化し
た結果は同図の１２がブロック番号ｂ＝１で、１１がブ
ロック番号ｂ＝２となり、１３は弧立点の除去処理によ
って除去されて図５（ａ）のようになり、ブロック番号
の並び換えにより図５（ｂ）が得られる。

【００１５】面積が微小なブロックはノイズなどの可能
性が高いので以下の識別処理からは外す。すなわち、ブ
ロック番号ｂを最後のＢまで取り扱わないで、途中の適
当なブロック番号で切り上げる。

【００１６】次に識別処理について説明する。識別処理
には対象領域１１に関する特徴量が必要である。そのた
め、特徴量を予め計算するため取り込まれる対象領域を
特に参照領域と名付ける。特徴量の例として、面積・周
囲長・重心などの画像領域の形状に関する形状特徴量や
モーメント・コントラスト・エントロピーなど画像領域
の表面状態に関するテクスチャー特徴量がある。どのよ
うな特徴量を採用するかは対象領域の特性や抽出目的に
よって決められるが、本発明では画像表面の状態から対
象領域を抽出することを目的としているため、モーメン
ト・コントラスト・エントロピーなど画像領域の表面状
態に関するテクスチャー特徴量を採用する。

【００１７】いま、参照領域のテクシュチャー特徴量が
Ｋ項目あるとして、これらの特徴量をＴ_k，（ｋ＝１〜
Ｋ）と表すことにする。特徴量Ｔ_k は予め計算されてい
るものとする。番号ｂのブロックについても、参照領域
と同じＫ項目の特徴量Ｂ_k，（ｋ＝１〜Ｋ）を計算す
る。両者の特徴量を次のように比較する。すなわち、Ｅ
_k＝｜Ｔ_k−Ｂ_k｜／Ｔ_k、（ｋ＝１〜Ｋ）として特徴量項
目ｋの相対誤差Ｅ_kを求める。これらのＫ個の相対誤差
Ｅ_k，（ｋ＝１〜Ｋ）の二乗和の平均の平方根

【００１８】

【数１】

【００１９】がσ以下であれば（σは指定値）、番号ｂ
のブロックは参照領域、すなわち対象領域であると識別
する。また、Ｅrr＞σであれば番号ｂのブロックは対象
領域でないと識別し、次のブロックｂ＋１について同様
な計算により識別処理を行う。図５（ｂ）の場合では、
１１がブロック１、１２がブロック２となり、１３は弧
立点の除去処理により除去される。予め計算で求められ
ている参照領域１１の特徴量Ｔ_kと番号ｂ＝１、ｂ＝２
のブロックの特徴量の相対誤差平均の平方根Ｅrrを順
次、比較する。ブロック１は参照領域１１であるからこ
れらのＥrrの値は同じであり、ブロック１が求める対象
領域であると識別される。識別できた場合は処理は完了
する。なお、ブロック２は背景領域の一部でそのＥrrは
対象領域１１と異なると考えられるのでＥrr＞σとなり
識別されない。

【００２０】次に本発明の実施の形態について具体的に
説明する。

【００２１】濃淡画像から特定の対象領域を抽出するた
めにその領域に関する特徴量が予め必要となる。この特
定の対象領域の特徴量を計算するために、最初に対象領
域を含む画像を取り込む。この対象領域の特徴量を計算
するために取り込んだ画像の中の対象領域を参照領域と
呼ぶことにする。参照領域の形状等には依存せず表面状
態だけにのみ依存する特徴量（例えばテクスチャー特徴
量）を求め、この特徴量とその後に取り込まれる画像か
ら後述するヒストグラムとブロック化による２段階抽出
法により抽出される画像ブロックの特徴量とを比較し、
同じか近い値であればこの画像ブロックを対象領域と識
別する。この２段階抽出法が本発明の特徴の１つであ
り、また参照領域の表面状態だけにのみ依存する特徴量
を採用することにより、対象領域の形状が参照領域の形
状と異なっていても対象領域は抽出できることが本発明
のもう１つの特徴である。

【００２２】図６に本発明が適用される画像処理装置の
全体構成を示し、その処理動作のフローを図７に示す。
以下、これらの図に基づき本発明の説明をする。カメラ
１０から濃淡画像を取り込み画像入力記憶部２０に格納
する。輝度範囲選定部３０では格納された画像のヒスト
グラムから以下に述べる方法で輝度範囲を求め、これら
を内部の輝度範囲テーブルに格納する。すなわち、画像
入力記憶部２０に格納された画像を読み込み、図３
（ａ）に示すようにヒストグラム表を作成し、移動平均
法などの方法で平滑化したあと、図３（ｂ）のように平
滑化したヒストグラムに対し頻度平均値Ｆυ＝ΣＦ
（ｈ）／Ｈを計算する。ここに、Ｆ（ｈ）は輝度ｈをも
つ画素の頻度であり、ＨはＦ（ｈ）が０でない輝度ｈの
合計値とする。Ｆ（ｈ）が輝度ｈ＝０〜２５５の各輝度
ｈにおいて０でない場合はＨ＝２５５となる。この頻度
平均値Ｆυを頻度しきい値とし、これより高い頻度値を
もつ輝度範囲を求める。

【００２３】輝度範囲は一般に複数個になり、Ｍ個の輝
度範囲をｈ₁（ｍ）、ｈ₂（ｍ）とする。ただしｍ＝１〜
Ｍである。図３（ｂ）の例ではＭ＝２である。このＭ個
の輝度範囲ｈ₁（ｍ）、ｈ₂（ｍ）、Ｍ＝１〜ｍを図８
（ａ）のように内部の輝度範囲テーブルに格納する。

【００２４】また、内部に輝度ｈ（ｉ，ｊ）に対応する
変数ｇ（ｉ，ｊ）のテーブルが設けてある。まず、ｍ＝
１として輝度値ｈ（ｉ，ｊ）が輝度範囲ｈ₁（１）≦ｈ
（ｉ，ｊ）≦ｈ₂（１）を満足する場合は変数ｇ（ｉ，
ｊ）＝１とし、ｈ（ｉ，ｊ）＜ｈ₁（１）あるいはｈ
（ｉ，ｊ）＞ｈ₂（１）である場合はｇ（ｉ，ｊ）＝０
と設定する。例えば、図８（ａ）のｈ（ｉ，ｊ）に対し
てｈ₁（１）＝９９及びｈ₂（１）＝２５５とした場合の
変数ｇ（ｉ，ｊ）は図８（ｂ）のようになる。

【００２５】輝度範囲選定部３０で変数ｇ（ｉ，ｊ）の
テーブルが作成されると、次のブロック処理部４０に処
理が移行する。ブロック処理部４０では変数ｇ（ｉ，
ｊ）のブロック化を行う。ｇ（ｉ，ｊ）＝１を黒色、ｇ
（ｉ，ｊ）＝０を白色として変数ｇ（ｉ，ｊ）全体を白
黒画像で表示すると、一般には図２（ａ）に模式的に示
すように大きい領域１１や小さな領域１２、あるいはご
ま塩のように１個から数個の点からなる領域１３などか
ら構成された画面になる。各変数ｇ（ｉ，ｊ）と隣接す
るｇ（ｉ＋ｉ_p，ｊ＋ｊ_p）（ｉ_p，ｊ_p＝−１，０，１）
（但し、ｉ_pとｊ_pは同時に０にはならない）との間の連
結状態を調べながら、一連の連結状態にある画素の集合
を一つのブロックとして番号を付していくラベリング法
を用いる。ラベリング法は、森俊二監修、塩野充著「Ｂ
ＡＳＩＣ画像処理プログラム１５０選」（オーム社）な
どの文献に記述されている。ラベリング処理の高速化の
ために、ラベリングを実施する前に弧立点除去とホール
の埋め立てを行う。ラベリング処理上、画像画面左上部
から右下部に向かってブロック毎に番号ｂが付けられ
る。ブロックの大きさ（面積）と無関係にブロック番号
ｂが付けられるので、処理の高速化上、ブロックの大き
さ順に番号ｂを付け直す。すなわち、各ブロックを構成
する画素の個数を計数し、個数の大きいブロック順に番
号ｂ＝１，２，…，Ｂと付け直す。図５（ａ）にブロッ
ク化された例を示す。同図においてブロック１２の番号
ｂが１で、ブロック１１の番号ｂが２となっているが、
これを面積の大きい順に並べ換えてブロック１１をｂ＝
１とし、ブロック１２をｂ＝２としたものが図５（ｂ）
である。

【００２６】参照領域特定部５０では、まず、ブロック
番号ｂ＝１のブロックの変数ｇ（ｉ，ｊ）に対応した輝
度値ｈ（ｉ，ｊ）を画面に表示する。表示されたブロッ
クが参照領域であるかどうかは最初は人間が判断する。
参照領域である場合は人間がキーを押すことにより参照
領域特徴量計算部６０に指令を伝える。参照領域でない
場合はブロック処理部４０に戻る。

【００２７】ブロック処理部４０では次のブロックｂ＝
ｂ＋１の変数ｇ（ｉ，ｊ）に対応する輝度値ｈ（ｉ，
ｊ）を表示する。ブロック番号の最後まで進んでも参照
領域が表われない場合は、輝度範囲ｍ＝１には参照領域
が存在しないので輝度範囲選定部３０に戻り、次の輝度
範囲ｍ＝ｍ＋１に対して以上の処理を繰り返すことによ
り参照領域を探索する。

【００２８】このようにして、輝度範囲ｈ₁（ｍ）〜ｈ₂
（ｍ），（ｍ＝１〜Ｍ）毎にブロックの大きい順から画
面に表示しながら、最初は人間が参照領域を識別し指定
する。参照領域が指定されると参照領域特徴量計算部
６０で参照領域のテクスチャー特徴量Ｔ_kを計算する。
そのため、まず参照領域の変数ｇ（ｉ，ｊ）＝１に対応
する輝度値ｈ（ｉ，ｊ）から同時生起行列ｃ〔ｈ_x〕
〔ｈ_y〕を作る。これを正規化して同時生起確立行列ｐ
〔ｈ_x〕〔ｈ_y〕を求め、この同時生起確立行列ｐ
〔ｈ_x〕〔ｈ_y〕からテキスチャー特微量Ｔ_kを計算す
る。ここに、ｈ_x及びｈ_yは輝度範囲ｈ₁（ｍ）〜ｈ
₂（ｍ）の上限値ｈ₁（ｍ）及び下限値ｈ₂（ｍ）の間の
値をとる。ｈ_x，ｈ_y＝ｈ₁（ｍ）〜ｈ₂（ｍ）である。同
時生起確率行列ｐ〔ｈ_x〕〔ｈ_y〕について説明する。画
面上のある座標の輝度値ｈ（ｉ，ｊ）がｈ_xであるとし
た時、これに上下左右に隣接する８個の画素の輝度値ｈ
（ｉ＋ｉ_p，ｊ＋ｊ_p）とする。但しｉ_p，ｊ_p＝−１，
０，１でｉ_pとｊ_pは同時に０にはならない。このとき、
８個の画素の輝度値ｈ（ｉ＋ｉ_p，ｊ＋ｊ_p）の中でｈ_y
である個数の小計を、ブロック全体にわたって合計した
値をｃ〔ｈ_x〕〔ｈ_y〕の要素としてもつ行列が同時生起
行列ｃ〔ｈ_x〕〔ｈ_y〕である。こうして作成した同時生
起行列ｃ〔ｈ_x〕〔ｈ_y〕の各要素の値の合計をＺとし、
ｃ〔ｈ_x〕〔ｈ_y〕の各要素の値をＺで除して正規化して
得られる行列が同時生起確率行列ｐで、ｐ〔ｈ_x〕
〔ｈ_y〕＝ｃ〔ｈ_x〕〔ｈ_y〕／Ｚである。テクスチャー
特徴量であるコントラスト・モーメント・エントロピー
などはこの同時生起確率行列ｐから計算されるが、高木
高雄監修、下田陽久著「画像解析ハンドブック」（東京
大学出版会）等に詳細な解説があるので省略する。

【００２９】このようにして求められたテスクチャー特
徴量Ｔ_k（ｋ＝１〜Ｋ）は参照領域特徴量計算部６０の
内部に格納され、対象領域を識別するために利用され
る。参照領域のテクスチャー特徴量が求められたあと、
この特徴量Ｔ_kをベースに対象領域の識別を行う。

【００３０】カメラ１０から濃淡画像を取り込み、画像
入力記憶部２０に格納し、輝度範囲選定部３０でヒスト
グラムから輝度範囲を格納し、まず、ｍ＝１の輝度範囲
に関してｇ（ｉ，ｊ）テーブルを作成し、ブロック処理
部４０で変数ｇ（ｉ，ｊ）のブロック化をして弧立点除
去、ホールの埋め立てたあと、ブロック面積の大きい順
にブロック番号ｂを打ち直すところ迄は、これまでの説
明の通りである。

【００３１】対象領域特定部７０では、番号ｂのブロッ
クについて、参照領域と同じ項目の特徴量Ｂ_k，（ｋ＝
１〜Ｋ）を計算する。参照領域特徴量計算部６０に格納
されていた参照領域の特徴量Ｔ_k読み出し、これと特徴
量Ｂ_kとを比較する。すなわち、Ｅ_k＝｜Ｔ_k−Ｂ_k｜／Ｔ
_k（ｋ＝１〜Ｋ）として、特徴量項目ｋの相対誤差Ｅ_kを
求める。これらの相対誤差Ｅ_kの二乗和の平均の平方根

【００３２】

【数２】

【００３３】がσ（σは指定値）以下であれば番号ｂの
ブロックは対象領域であると識別する。他方、Ｅrr＞
σであれば、ブロック処理部４０に戻り、次のブロック
ｂ＝ｂ＋１の特徴量Ｂ_kを計算し、参照領域の特徴量Ｔ_k
と比較する。Ｅrr＜σが成立するまで順次、ブロック番
号ｂを更新して繰り返す。ブロック番号の最後まで進ん
でもＥrr＜σとなるブロックが得られない場合は、輝度
範囲ｍ＝１には対象領域が存在しないので輝度範囲選定
部３０に戻り、次の輝度範囲ｍ＝ｍ＋１に対して以上を
繰り返すことにより対象領域を探索する。

【００３４】このようにして輝度範囲ｈ₁（ｍ）〜ｈ
₂（ｍ），（ｍ＝１〜Ｍ）毎にブロックの大きい順から
特徴量Ｂ_kの計算、Ｅrrの評価を繰り返すことにより対
象領域を識別する。識別された対象領域は表示出力部８
０に表示される。

【００３５】（ａ）これまでは説明の便宜上、対象領域
は１個として説明してきたが複数個の対象領域の抽出・
識別でもこの方法は適用できる。この場合、複数個の参
照領域の特徴量Ｔ_k（ｓ），（ｋ＝１〜Ｋ），（ｓ＝１
〜Ｓ）、（但しＳは参照領域の個数）を予め計算してお
く必要がある。

【００３６】さらに、相対誤差はＥ_k（ｓ）＝｜Ｔ
_k（ｓ）−Ｂ_k｜／Ｔ_k、（ｋ＝１〜Ｋ），（ｓ＝１〜
Ｓ）として参照領域ｓの特徴量項目ｋの相対誤差Ｅ
_k（ｓ）を求める。これらのＫ個の相対誤差Ｅ_k（ｓ），
（ｋ＝１〜Ｋ）の二乗和の平均の平方根

【００３７】

【数３】

【００３８】がσ（σは指定値）以下であれば、番号ｂ
のブロックは参照領域ｓすなわち対象領域の１つである
と識別する。

【００３９】（ｂ）対象領域の輝度範囲が事前にわかっ
ていれば、その輝度範囲だけの連結領域だけを識別処理
の対象とて、対象領域を含まない輝度範囲は除去するこ
とにより識別処理の高速化を図ることができる。

【００４０】

【発明の効果】本発明によれば、ヒストグラム上のピー
クを含む輝度範囲を求め、この輝度範囲以内の輝度をも
つ画素とこれに隣接する画素が一連の連結状態にある画
素の集合を一個のブロックと見なし、各ブロックに属す
る画素数を計数することによりブロック面積を求め、ブ
ロック面積の大きい順にブロックを取り出してその特徴
量を計算し、これと予め選ばれた参照領域の特徴量と順
次比較していくことにより背景領域の中に対象領域の輝
度範囲内の輝度と同じ値をもつ画素が存在する領域があ
る場合においても対象領域と背景領域を完全に分離して
識別することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】対象領域と背景領域からなる画像の一例とその
ヒストグラムの例を示す図である。

【図２】対象領域と背景領域からなる画像の他の例とそ
のヒストグラムの例を示す図である。

【図３】ヒストグラム表及び頻度しきい値をつけたヒス
トグラムの一例を示す図である。

【図４】画像に弧立点及びホールが存在する状態を示す
説明図である。

【図５】画像領域をブロック化した状態を示す説明図で
ある。

【図６】本発明適用される画像処理装置の全体構成を示
すブロック図である。

【図７】図６に示した画像処理装置の処理内容を示すフ
ローチャートである。

【図８】輝度値ｈ（ｉ，ｊ）と変数ｇ（ｉ，ｊ）との関
係を示す説明図である。

【符号の説明】

１０カメラ２０画像入力記憶部３０輝度範囲選定部４０ブロック処理部５０参照領域特定部６０参照領域特徴量計算部７０対象領域特定部８０表示出力部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】濃淡画像から特定の対象領域を識別し抽
出する画像領域の抽出方法において、濃淡画像のヒストグラムを平滑化し、該平滑化したヒス
トグラムから計算した頻度しきい値より大きい頻度を有
する輝度範囲を算定し、該算定した各輝度範囲の輝度値
をもつ画素に対して連結状態の画素をブロックとして区
分し、各輝度範囲内において区分されたブロックを面積
の大きい順に取り出し、その特徴量を計算し予め計算し
て求めていた対象領域の特徴量と順次、比較しその誤差
が許容値以下になるブロックを対象領域として識別する
ことを特徴とする画像領域の抽出方法。