JPH0954823A - ２値画像用ノイズ除去フィルタ装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 従来のノイズ除去処理方法では、円錐反射鏡
を用いた３６０度全方位カメラにより撮像された画像か
ら確実にノイズを除去することができなかった。 【解決手段】 処理対象画素を中心とするＮ×Ｎ（Ｎは
３以上の奇数）画素の方形ブロック内に含まれる画素で
あって、基準点から処理対象画素を通る線分に重なる画
素をマスクの構成要素として選択し、選択された構成要
素を用いて処理対象画素について膨張処理または／およ
び収縮処理をする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、全方位カメラ等に
より撮像された画像から実画像の画素を除去することな
くノイズのみを除去することができる２値画像用ノイズ
除去フィルタ装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】カメラにより撮像された２値画像信号中
には、撮影環境の光の微妙な変動や、Ａ／Ｄ変換の際の
量子化誤差のためノイズが含まれる。通常、これらのノ
イズは、画像上にごま塩状に散在する。そこで、このノ
イズを除去するために、従来は、図２２に示すＸＹ座標
軸上の３×３サイズの参照ブロックを用いて、図２３に
示すように収縮処理と膨張処理を２値画像に施してい
た。ここで行われる収縮処理は、処理対象画素の値をＩ
５および参照画素の値をＩ１〜Ｉ４，Ｉ６〜Ｉ９とする
と、次式に示す論理により処理対象画素の値が求められ
る。

【０００３】

【数１】

【０００４】なお、式中の＆は論理積を、｜は論理和を
表す。また同様に、膨張処理は次式に示す論理により行
われる。

【０００５】

【数２】

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところで、図７に示す
ような円錐反射鏡とカメラにより構成される周囲３６０
度全方位を撮像可能な監視カメラがある。このカメラに
より撮像した画像は、図２４のように、全方位を見渡す
円形の画像として表示され、監視範囲に存在する物体
は、この画像の中で細長くかつ放射状に配置され、特に
遠方の物体になるほどその幅は小さくなる。従来のノイ
ズ除去を用いると物体までもが消失してしまい、これが
有効監視範囲を著しく狭めている要因であった。

【０００７】また、他にも、メータの指針値などを読み
取る場合の画像処理においては、幅の狭い指針が十分な
大きさの画像となるように、メータ自体を大きく撮像す
る必要があった。そのため、一度にカメラに撮像される
メータの数が限られてしまい、撮像されないメータにつ
いては、カメラをパンさせて再度撮像するか、または別
にカメラを用意しておかねばならなかった。本発明は上
記問題点を解決するためになされたもので、その目的と
するところは、２値画像から、放射状に撮像され幅の狭
い対象物を残してノイズのみを除去することができる２
値画像用ノイズ除去フィルタ装置を提供することにあ
る。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１の発明は、２値画像上の処理対象画素と基
準点の相対位置により、基準点から処理対象画素を通る
線分が示す角度方向に連なる処理対象画素の周辺の画素
からマスクの構成要素を決定する手段と、この周辺画素
を論理の構成要素とし、膨張処理または／および収縮処
理する手段とを備えたことを特徴とする。

【０００９】請求項２の発明は、請求項１の発明におい
て、処理対象画素を中心とするＮ×Ｎ（Ｎは３以上の奇
数）画素の方形ブロック内に含まれる画素であって、基
準点から処理対象画素を通る線分に重なる画素をマスク
の構成要素として選択する手段とを備えたことを特徴と
する。

【００１０】請求項３の発明は、請求項１の発明におい
て、処理対象画素を中心とするＮ×Ｎ（Ｎは３以上の奇
数）画素の方形ブロック内に含まれる各画素の中心点
を、基準点を原点とした極座標に変換する手段と、ブロ
ック内の各画素を原点からの距離が処理対象画素よりも
原点に近い画素群と遠い画素群とに二分する手段と、両
画素群ごとに、処理対象画素と各画素の極座標の角度を
比較し、処理対象画素の角度に近い順に上位Ｋ個の画素
をそれぞれマスクの構成要素として選択する手段とを備
えたことを特徴とする。

【００１１】請求項４の発明は、請求項１の発明におい
て、処理対象画像を基準点を原点とした極座標に変換す
る手段と、処理対象画素に隣接する８近傍画素の中か
ら、処理対象画素よりも基準点に近い画素群を隣接画素
群として選別する手段と、選別した隣接画素群と処理対
象画素の角度値を比軟し、隣接画素群の中で処理対象画
素に最も近い角度値をもつ画素をマスクの構成要素とし
て選択する手段と、選択したマスク構成要素に隣接する
８近傍画素の中から、基準点に近い画素群を隣接画素群
として選別し、更に隣接画素群の中で処理対象画素に最
も近い角度値を持つ画素をマスクの構成要素として選択
する手段を有し、マスク構成要素があらかじめ設定した
Ｌ個になるまで繰返し要素画素を選択することを特徴と
する。

【００１２】請求項５の発明は、請求項１の発明におい
て、処理対象画素を中心とするＮ×Ｎ（Ｎは３以上の奇
数）画素の方形ブロック内に含まれる各画素の中心点位
置を、基準点を原点とした極座標に変換する手段と、処
理対象画素の角度値に対するブロック内の各画素の角度
差分値を算出する手段と、ブロック内の各画素で処理対
象画素の角度値に最も近い値を持つ画素を選択し、その
画素の角度値を比較対象にしてブロック内の各画素の角
度値との角度差分値を算出する手段と、前記処理対象画
素に対する角度差分値と選択した画素に対する角度差分
値を加算した角度差加算値を算出する手段と、処理画像
デ一タに応じて論理処理のための要素画素を決定するた
めに、この角度差加算値の小さい順から画素の１、０を
調べる手段と、前記手段において画素値が１であった場
合においては、その画素をマスク要素画素としてその数
を計数し、その画素を角度差分値を求めるための基準画
素に置き換える手段と、１でなかった場合においては、
その画素を論理要素画素から除外し、除外した画素数を
計数する手段と、フィルタの効果の強弱を調整するため
に、マスク要素画素上限数Ｐと除外画素上限数Ｑをあら
かじめ設定し、前述の要素画素数および除外画素数を計
数する手段により計数された結果から、要素画素数がＰ
に達しない場合には、前記の処理対象画素の角度値に最
も近い値を持つ画素の角度値を規準にしてブロック内の
各画素の角度値との角度差分値を算出する手段にフィー
ドバックし、または、除外画素数を計数した際に、その
除外した画素数がＱに達するまで、角度差加算値の小さ
い順から画素のｌ、０を調べる手段へフィードバックす
る手段とを備え、要素画素数がＰに先に達した場合に
は、処理対象画素を１にし、除外画素数が先にＱに達し
た場合には、処理対象画素を０にすることを特徴とす
る。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、図に沿って本発明の実施形
態を説明する。図１は請求項２記載の発明にかかる２値
画像用フィルタのマスクパターンの説明図である。ここ
で図（ａ）は、３×３サイズからなるマスクパターンの
画素番号を示す。図（ｂ）は、このマスクパターンの外
周に位置する正方形画素の外周上の各境界点とパターン
中心点を結ぶ線および四隅の角とパターン中心点を結ぶ
線により区分したことを示す。図（ｃ）は図（ｂ）で区
分された角度を用いて撮像画像をその中心点からの半径
方向の線分により扇形に区分したことを示す。

【００１４】図（ｄ）は図（ｃ）で得られた対角線上の
１対の扇形パターンに対応するマスクパターンｐｔ１〜
ｐｔ６を示す。図中のθは、図（ｃ）における各扇形を
区切る境界線の角度である。ここで、図（ｄ）中のマス
クパターンｐｔ１は、２値画像が上下方向から圧縮され
て左右方向に長い扁平な画像である場合のマスク処理に
用いられる。また、マスクパターンｐｔ４は、２値画像
が左右方向から圧縮されて上下方向に長い扁平な画像で
ある場合のマスク処理に用いられる。他のパターンは、
それぞれ斜め方向に圧縮された画像をマスク処理するの
に用いられる。

【００１５】図２は、マスクパターンｐｔ１、ｐｔ２に
よるマスク処理を示し、収縮処理の場合の対象画素Ｉ５
の値は、それぞれ次式に示す論理により求められる。

【００１６】

【数３】

【００１７】

【数４】

【００１８】なお、膨張処理の場合は、数式３、数式４
の＆（論理積）が｜（論理和）に置き換えられ同様に処
理される。

【００１９】図３は、図７の全方位カメラにより撮像さ
れた２値画像の処理例を示す。円形画像中の左右方向の
線状画像および右上がりの線状画像の右端部の画素に注
目し、それぞれの画像の長手方向と平行なマスクパター
ンｐｔ１、ｐｔ２によりマスク処理を行ったものであ
る。各画像は、その幅がいずれもほぼ１画素分であるた
め、従来の３×３サイズのマスクパターンでは画像を構
成する全ての画素がノイズとして除去されるが、この実
施形態では端部の×印の画素のみが除去されるだけで、
画像全体ではほぼそのまま残されることを示している。

【００２０】図４は、図２４の従来例にこの実施形態の
処理を適用した場合を示す。処理対象の画像は圧縮され
ており、その長手方向が約４５度であるからマスクパタ
ーンｐｔ２またはｐｔ３により処理され、処理対象画素
の値は１となって消去されずにそのまま残る。

【００２１】図５は、請求項２の発明を全方位カメラが
撮像した画像の処理に適用した場合の実施形態を示すブ
ロック図である。図において、１は撮像部であり、図７
に示した円錐反射鏡を備えた全方位カメラであり、周囲
を撮像して得られた円形画面の画像信号をＡ／Ｄ変換部
２へ送る。Ａ／Ｄ変換部２は、入力された画像信号をＡ
／Ｄ変換して、差分２値化部３へ送る。また、基準画像
メモリ４には、画面内の変化のない正常な状態の基準画
像が予め保持されている。画像信号が入力された差分２
値化部３は、基準画像メモリ４に保持されている基準画
像と入力画像信号との輝度差分あるいは色差分を求め、
予め設定しておいた閾値と比較して、画像信号を２値化
する。ここで２値化された画像信号は、撮像画像中の変
化を抽出した値を表し、その信号中にはノイズ成分が混
在している。

【００２２】次に、２値化された画像信号は画像メモリ
５に送られていったん格納されてからノイズ処理部６内
の入力画像レジスタ６１へ送られる。同じく、ノイズ処
理部６内のアドレスコントロール部６２は、処理対象の
画素を指定するアドレス信号を、入力画像レジスタ６１
とマスクパターンメモリ６３へ送る。入力画像レジスタ
６１は、指定されたアドレスの画素およびその周辺の画
素の値を論理演算処理部６４へ送る。また、メモリ６３
は、図１（ｃ）に示した画素の位置に対応するパターン
分類と図１（ｄ）に示したマスクパターンｐｔ１〜ｐｔ
６が格納されており、コントロール部６２からのアドレ
ス信号が指定した画像位置に対応するマスクパターンを
選択して論理演算処理部６４へ送る。

【００２３】論理演算処理部６４は、処理対象の画素に
ついて、入力されたマスクパターンに該当する周辺の画
素を用いて膨張または収縮処理を実行し、得られた値を
画像メモリ７へ送る。１枚の画像に対し複数回の処理を
行う場合は、画像メモり７の演算結果は画像メモリ５へ
送られ、同様の処理を繰り返す。画像メモリ７に格納さ
れた最終的な処理結果は、画像信号に含まれるノイズが
除去された撮像対象の変化を検出した画像であり、検出
判定処理部８へ送られる。検出判定処理部８は、画像信
号中の検出された変化部の面積等から実際に対象物の変
化であるか否かを判別し、変化と判別された画像または
変化の検出位置データを判定結果として出力する。その
結果、図示しないがこの出力結果にもとづいて、カメラ
を制御して変化の検出された位置を含む領域をモニタ上
に映して、対象を目視確認することもできる。

【００２４】図６は、図５に示した全方位カメラの画像
の処理例を、従来の処理と比較して示した説明図であ
る。図（ａ）は、フィルタ処理前の２値化画像である。
画面上部に人物の像が検出されており、カメラの特性と
して細長い画像として表示されている。その他はノイズ
である。図（ｂ）は、図（ａ）の画像を従来の収縮フィ
ルタで処理した場合を示し、ノイズも除去されるが、人
物像も周囲の画素が除去されて細くなってしまい、ノイ
ズとの判別が困難である。図（ｃ）は、図（ａ）の画像
を本発明のフィルタにより１回処理した結果であり、人
物像は消去されずに他のノイズの大半が消去されてい
る。

【００２５】図（ｄ）は、同じく２回処理したものであ
り、ほとんどのノイズが除去されるものの人物像は明確
に残っている。その結果、全方位カメラで撮像した画像
をレファレンス画像として対象を監視するような用途で
は、画像が一方向に圧縮されているためノイズの除去処
理が困難な場合でも、実画像とノイズとが明確に分離さ
れて、実画像の変化のみを検出することが可能になる。

【００２６】図８は、請求項２記載の発明の２値画像ノ
イズ除去フィルタのマスクパターンの他の実施形態を示
す説明図である。ここでは、マスクパターンのサイズを
５×５に拡張したものを示している。マスクサイズの拡
張が行われると、処理対象画素の論理フィルタ処理はよ
り広範囲な周辺画素の状態から処理される。このため、
収縮処理を例にあげると、３×３マスク処理の場合に比
べて５×５の場合には、多くの周辺画素を処理判断に用
いるので、これらの周辺画素が１でない場合において
は、処理対象画素が１であっても処理結果は０となる。
すなわち目的の対象物らしさをより厳しい条件にて論理
処理するため相対的に強いフィルタ効果を表わす。

【００２７】図（ａ）は５×５サイズによるマスタパタ
ーンの作成方法を説明する図である。基準点から処理対
象画素を結ぶ線分が重なる周辺画素をマスクの要素画素
とする場合、あらゆる角度の線分が引けるが、有限のサ
イズのマスク画素において表現可能な角度パターンには
限りがある。このため、５×５サイズのマスクを図８
（ａ）に示すように画素一つ一つを格子に見立てて、格
子の四隅の点（図中の黒点）を隣り合う画素の境界とし
て考え、この境界点と処理対象画素の中心を結ぶ線分を
マスクパターンを割り当てるための指標として考える。
基準点から処理対象画素の中心を通る線分は、処理対象
画素を中心とした５×５の格子からみると、処理対象画
素を中心として回転する線分として捕えられるので、こ
の黒点を通る線分を角度分割の境界線（角度分割線）と
して考えることができる。図８（ｂ）は、隣り合う角度
分割線からこの範囲の角度を示す線分が通る画素をマス
ク画素とする例を示している。すなわち基準点と処理対
象画素を結ぶ線分がこの範囲の角度域に相当する処理対
象画素は、このマスクパターンにてフィルタ処理がなさ
れるものである。

【００２８】図９（ａ）は上記考えに従い角度分割線に
よってマスクパターンの分類をした例を示している。図
９（ｂ）は５×５マスクサイズの各画素に番号づけを施
した図である。図１０は、図９（ａ）に示した分類によ
り構成したマスクパターンであり、ｐｔ１〜ｐｔ１４の
各画素の番号は、図９（ｂ）の番号に対応しており、図
９（ａ）とともに各マスクパターンの構成画素と角度分
割線との関連づけを示している。図８（ｃ）は画像上に
おけるマスクパターンの割り当てを示すものである。こ
のように角度分割線で示す角度に囲まれた扇形領域に対
して、それぞれマスクパクーンが割り当てられる。この
マスクパターンにより、処理対象画素の周辺画素が参照
されて前記３×３マスクサイズの場合同様に論理処理が
行われる。

【００２９】図１１は、図１に示した３×３サイズのマ
スクパターンを用いたマスク処理の一例を示し、実画像
の線幅が狭い場合は同一の角度領域であっても、その領
域に該当する単一のマスクパターンだけでは、実画像を
抽出することができずにノイズとして除去してしまうこ
とを示している。図では、太枠で示した部分がそれぞれ
２種類、３種類の画素配列であることを示している。そ
のため、これらの線分を示す実画像を構成する画素をノ
イズとして除去しないためには、それぞれの画素配列に
対応したマスクパターンを必要とする。

【００３０】図１２は、請求項３の発明についての実施
形態の説明図である。この実施形態は画面上の各画素ご
とに最適なマスクパターンを作成して処理するものであ
り、例えば、反射鏡撮像画面上の対象物を表示する画像
中の１画素に注目し処理対象画素とすると、円中心であ
る基準点から処理対象画素までの水平距離（１７５）と
垂直距離（１００）から、対象画素の基準点に対する角
度θおよび距離ｒを次式のように算出する。

【００３１】

【数５】

【００３２】次に、対象画素を中心とするＮ×Ｎ画素の
方形ブロック内の画素についても、同様な手順で基準点
に対する角度および距離を求める。さらに、対象画素の
角度とブロック内画素の角度との差を算出する。これら
の値を用い、ブロック内各画素を対象画素のｒより小さ
いｒとなる画素群と大きいｒとなる画素群に２分する。
それぞれの画素群の中から、対象画素のθに近いθとな
る画素を順にマスクパターンの構成要素として選択す
る。この場合、構成要素数を４（処理対象はこの数から
除く）とするとそれぞれの画素群から２個ずつ選択する
こととなる。

【００３３】図１３は、図１２の方法により作成される
マスクパターンｐｔ１〜ｐｔ１２を示す。これらのマス
クパターンは画面中心に対する処理対象画素の位置によ
り、一義的に決定されるものであり、あらかじめ処理対
象画素の位置を示す座標データとともにマスクパターン
メモリに格納される。実際の処理に際しては、入力され
た２値画像の座標データに応じて、マスクパターンメモ
リから該当するマスクパターンが読み取られる。このよ
うに、画素ごとにその角度位置に応じたマスクパターン
が用いられることにより、図１１のような画面中心から
の放射状直線であって線幅が１画素である場合に、これ
らマスクパターンを用いた処理が有効に機能して、各構
成画素が除去されることなく実画像として認知される。
なお、図１３に示されたマスクパターンを用いた場合の
具体的な装置構成は、図５に示される実施形態と共通で
あるので説明を省略する。

【００３４】次に、請求項４の発明の実施形態について
説明する。図１４はこの実施形態の説明図である。この
実施形態では、論理要素画素決定のために基準画素Ｓを
設け、この基準画素の隣接画素の中から論理要素画素Ｔ
ｋを選択し、収縮・膨張処理を行う。まず第一の処理で
は、処理対象画素Ｇが基準画素Ｓとなる。この基準画素
Ｓの８近傍画素のなかから、数式６、数式７及び数式８
により論理要素画素の候補となる隣接画素群ｒｉを選択
する。ここで、ｘ，ｙは基準点Ｏの座標値、ｘｓ，ｙｓ
は基準画素Ｓの座標値、ｅｘ，ｅｙは隣接画素群選択の
ための補助数、ｘｒｉ，ｙｒｉは、隣接画素群ｒｉの座
標値である。

【００３５】

【数６】

【００３６】

【数７】

【００３７】

【数８】

【００３８】次に、基準画素Ｓと隣接画素群ｒｉのそれ
ぞれについて、基準点Ｏを原点とした時の極座標を求
め、基準画素Ｓの角度値に最も近い角度値をとる隣接面
素を論理要素画素Ｔｋとして選択する。さらに、このＴ
ｋを基準画素Ｓとし同じ処理を繰り返す。

【００３９】それにより、図１４（ｂ）のように処理対
象画素に隣接する画素を周囲の画素まで拡張できる。こ
の拡張回数（フィードバック回数）を、あらかじめｍと
して設定することにより、それぞれの数が大きくなるほ
ど収縮処理効果は大きくなり、相反する膨張効果は効果
が小さくなるため、フィルタの効きめを調整できる特徴
がある。

【００４０】また、本処理をフローチャートに表わすと
図１５のようになる。図中のステップｓ７以降の式中の
ｉは、複数の隣接画素の番号を示す添字であり、ｊはΔ
θｉの最小値ｉを示す数であり、ｋは複数の隣接画素ｒ
ｉから１つだけ選択された要素画素を順番に番号付けし
た数である。なお、本処理は入力画像毎にｍが変わらな
いのであれば処理の都度、論理要素を決定しなくとも、
あらかじめ処理画像の全画素について論理要素を確定
し、その情報を記録した手段から読出すことで処理可能
であるため高速処理化も可能である。

【００４１】次に、請求項５の発明の実施形態について
説明する。図１６は、この実施形態の処理を示すフロー
チャートである。図１６に示されるように、この実施形
態の処理は、処理対象画素を中心にＭ×Ｍ画素のブロッ
ク内画素について、各画素の基準画素からの角度を算出
し、最も処理対象画素と基準画素がなす角に近い角度値
を示す画素から順に画素が１であるか否かを調べて、ブ
ロック内で最も処理対象画素に近い角度値を持つ画素を
探索する。この探索においては、最も近い角度値の画素
が存在すれば、１回の探索で良いが、この探索回数が増
える毎にその画素は、基準点から見た同一角度方向に連
なる画素である可能性が低くなることを意味する。

【００４２】従って、ブロック内画素について処理対象
画素の角度値に近い順に探索を行うために、探索して論
理フィルタのマスク要素画素になった画素数と、探索し
たがその画素が１でないために除外されてマスク要素画
素数にならなかった画素数を計数することで、その処理
対象画素が放射状に伸びる対象物画素の一部であるかど
うかを判断しうる材料となる。つまり、本処理では、こ
のマスク要素画素になった画素数と除外された画素数の
制限値を設定することで、フィルタ効果を調整できるこ
とが特徴となる。

【００４３】なお、ステップｓ２６の角度差加算値と
は、処理対象画素の角度を基準にブロック内各画素の角
度差を算出し、この角度差の絶対値が最も小さい値が、
処理対象画素の角度値に近い画素を意味するので、この
角度差分値の小さい順で、ブロック内の実際の画像デー
タを調べ１である画素、すなわち抽出されている画素を
選出し、今度は選出した画素を基準値としてブロック内
の各画素の角度差分値を算出し、先の角度差分値とここ
で算出した角度差分値を加算した値をいう。

【００４４】図１７は、上述した請求項５の発明の実施
形態において、ブロックサイズを３×３とした場合のマ
スク要素画素（処理対象画素の周辺画素）を決定する過
程の一例を示す。先ず、同図（１）に示すように処理対
象画像を中心にした３×３サイズのブロック内の各画素
について、基準点からの角度値を算出する。次に、図
（２）では、図（１）の処理対象画素の角度値を基準と
してブロック内画素の角度差分値を算出する。算出され
た角度差分値から処理対象画素の角度値に最も近い角度
値を示す（角度差分値の最小値を示す）順に画素の順位
づけを行う。

【００４５】図（３）では順位づけされた画素の順番に
基づいて画素値が１であるかどうかを調べ、この探索中
に１である画素（要素画素）と、１でなかった画素（除
外画素）をカウントする。この際、それぞれカウントし
た数が所定の数を満たしたかどうかによって処理を切り
替えていく。図（４）ではこの探索で最初に１であった
画素の角度値を基準に角度差分値を算出した例である。
本例では図（３）での画素が１であったとして、の
画素の角度値を基準として図（１）で求めた角度値から
角度差分値を求め、その後各差分値を加算している。

【００４６】図（５）では、角度差分値の加算が終了し
た時点で、探索順位を再構成する。ここで２つの角度差
分値を求めたのは、基準点を中心に放射状に抽出される
対象物画像であれば、同一角度値近傍の画素に画素が存
在するが、場合によっては２次元サンプリングのために
画素の位置がとなりにずれることがありうるので、この
ような場合でも、処理対象画素が対象物の一部である可
能性を評価するために、最初に存在した周辺画素の角度
値を基準とした角度差分値を算出しておき、この両者の
差分値を加算評価することにより、より確かな画素のつ
ながり関係が把握できるものである。

【００４７】従って、放射状に抽出された画素の場合に
は、除外画素数が少なくなり、要素画素数が除外画素数
よりも先に所定の数をカウントし終わることになる。逆
に放射状に抽出されない画素の場合には、探索過程で除
外画素数が、要素画素数よりも増加する傾向となり、先
に除外画素数が所定の数をカウントすることになるた
め、これらそれぞれの数を設定することにより、本フィ
ルタ処理の効果を調整することが可能となる。同じく、
図１８は、ブロックサイズを５×５と大きくした場合の
マスク要素画素を決定する過程の一例を示す。このよう
にブロックサイズを変更しても同様に処理が可能であ
る。

【００４８】図１９は、同一処理対象画素において対象
物の抽出状況により、理想的な論理処理が異なる場合の
例を示している。すなわち、図（ａ）、図（ｂ）では、
異なる角度を示す線分が同一の処理対象画素を通ってい
る例を示している。また、図（ｃ）、図（ｄ）では、同
一対象物が２値化時において異なる欠けの様相を呈する
場合を示している。この内で図（ａ）は、図１７の例に
より、角度差分値の最小画素の順に画素の値を調査した
結果、図１７の（３）のの位置に画素が存在する（１
である）ため、図１７の（４）の処理での画素が選出
される。

【００４９】図１９（ｂ）の例では、同一処理対象画素
の処理であっても、の位置に画素が存在しないため、
次のを調査し、画素が存在するため図２０の（４）の
処理での画素を選出することになる。図１９の
（ａ）、（ｂ）の例では、要素画素の候補順位は、それ
ぞれ図１７（６）、図２０（６）のようになり、要素画
素数Ｐを２とした場合においても、ともに対象画素は収
縮処理によっても除去されずに残る。

【００５０】同様に、図１９の（ｃ）、（ｄ）のよう
に、２値化時に一部に欠けが生じたことによってノイズ
として除去されやすくなる場合においても、例えば
（ｃ）は図１７の処理、（ｄ）は図２０の処理が行わ
れ、除去されずに残る。このように、請求項５の発明の
実施形態では実画像のデータを勘案して処理が行われる
ため、きめ細かな処理に対応可能である。

【００５１】次に、上述した各実施形態の他の用途につ
いて説明する。図２１は、回転指針軸を備えた複数の計
器盤が並列配置された状態を撮像した２値画像を処理対
象画像とした場合の説明図である。図（ａ）は、処理対
象とする指針式計器の集約画像であり、８個の計器盤が
並列配置された状態を撮像したものである。この撮像画
像を２値化して得られたのが図（ｂ）である。この画像
中にはノイズが混在しているため、従来のノイズ除去方
法を用いてノイズ除去をした場合、幅の狭い指針先端の
画像もノイズとして消去されてしまい、正確な検針がで
きない。

【００５２】そこで、図（ｃ）に破線で示したように、
各指針軸を中心とした円形の領域を設定し、各領域につ
いて上述したいずれかの発明による２値画像用ノイズ除
去フィルタ装置を用いてノイズ除去処理をすることによ
り、指針の先端画像を除去することなく表示させること
が可能となる。その結果、見かけの画面の解像度が向上
し、その分、同一画面に複数の計器盤を撮像して遠隔検
針することが可能となり、カメラの設置台数の削減が可
能になる。

【００５３】

【発明の効果】以上述べたように本発明によれば、処理
対象の２値画像の特徴に応じて処理対象画素ごとにマス
クの構成要素が決定されて膨張処理または／および収縮
処理が行われることにより、実画像がノイズとして消去
されることが少なくなり、処理後の画像の品質が向上す
る。

【００５４】また、本発明に係る２値画像用ノイズ除去
フィルタ装置を用いて、円錐反射鏡を用いた全方位カメ
ラにより円形状に撮像された２値画像を処理対象画像と
した場合、実画像を損なうことなくノイズのみを確実に
除去することが可能となる。その結果、ノイズ除去処理
後の画質が向上し、カメラの使用制限も少なくなり用途
が拡大される。さらに、遠くの対象物が小さく写り、幅
がせまいため従来のノイズ処理では削除さてしまう場合
においても、本発明を用いたことで、遠方、すなわち広
範囲を撮像した２値画像の画質の向上が得られて監視範
囲が拡大し、その分、使用カメラ数の削減がはかられ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】請求項２の発明にかかる実施形態の説明図であ
る。

【図２】図１の実施形態の処理例を示す説明図である。

【図３】図１の実施形態の具体的な処理例を示す説明図
である。

【図４】図１の実施形態の処理例を示す説明図である。

【図５】図１の実施形態の電気的な構成を示すブロック
図である。

【図６】図５の実施例の処理例を示す説明図である。

【図７】図５の撮像部の具体的な構成を示す説明図であ
る。

【図８】請求項２の発明に係る他のマスクパターンの説
明図である。

【図９】図８に表示された扇形と各画素に付された画素
番号の対応を示す図である。

【図１０】図９より作成されたマスクパターンを示す図
である。

【図１１】図１に示したマスクパターンを用いたマスク
処理の一例を示す図である。

【図１２】請求項３の発明の実施形態におけるマスクパ
ターン作成の説明図である。

【図１３】図１２により作成されたマスクパターンを示
す説明図である。

【図１４】請求項４の発明にかかる実施形態の説明図で
ある。

【図１５】請求項４の発明にかかる実施形態のフローチ
ャートである。

【図１６】請求項５の発明にかかる実施形態のフローチ
ャートである。

【図１７】請求項５の発明にかかる実施形態の具体的な
処理例を示す説明図である。

【図１８】請求項５の発明にかかる実施形態の具体的な
処理例を示す説明図である。

【図１９】請求項５の発明にかかる実施形態の具体的な
処理例を示す説明図である。

【図２０】請求項５の発明にかかる実施形態の具体的な
処理例を示す説明図である。

【図２１】各発明の具体的な使用例を示す説明図であ
る。

【図２２】従来のフィルタマスクを示す説明図である。

【図２３】従来のフィルタ処理を示す説明図である。

【図２４】従来のフィルタ処理を示す説明図である。

【符号の説明】

１ 撮像部 ２ Ａ／Ｄ変換部 ３ 差分２値化部 ４ 基準画像メモリ ５ 画像メモリ ６ ノイズ処理部 ７ 画像メモリ ８ 検出判定処理部 ６１ 入力画像レジスタ ６２ アドレスコントロール部 ６３ マスクパターンメモリ ６４ 論理演算処理部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 関井 弘志 神奈川県横浜市鶴見区江ケ崎町４番１号 東京電力株式会社システム研究所内 (72)発明者 橋本 直樹 東京都千代田区有楽町一丁目７番１号 東 光電気株式会社内 (72)発明者 金井 稔文 東京都千代田区有楽町一丁目７番１号 東 光電気株式会社内

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ２値画像上の処理対象画素と基準点の相
   対位置により、基準点から処理対象画素を通る線分が示
   す角度方向に連なる処理対象画素の周辺の画素からマス
   クの構成要素を決定する手段と、 このマスクの構成要素より、膨張処理または／および収
   縮処理する手段と、 を備えたことを特徴とする２値画像用ノイズ除去フィル
   タ装置。
2. 【請求項２】 請求項１記載のマスクの構成要素を決定
   する手段において、 処理対象画素を中心とするＮ×Ｎ（Ｎは３以上の奇数）
   画素の方形ブロック内に含まれる画素であって、基準点
   から処理対象画素を通る線分に重なる画素をマスクの構
   成要素として選択する手段と、 を備えたことを特徴とする２値画像用ノイズ除去フィル
   タ装置。
3. 【請求項３】 請求項１記載のマスクの構成要素を決定
   する手段において、 処理対象画素を中心とするＮ×Ｎ（Ｎは３以上の奇数）
   画素の方形ブロック内に含まれる各画素の中心点を、基
   準点を原点とした極座標に変換する手段と、 ブロック内の各画素を原点からの距離が処理対象画素よ
   りも原点に近い画素群と遠い画素群とに二分する手段
   と、 両画素群ごとに、処理対象画素と各画素の極座標の角度
   を比較し、処理対象画素の角度に近い順に上位Ｋ個の画
   素をそれぞれマスクの構成要素として選択する手段と、 を備えたことを特徴とする２値画像用ノイズ除去フィル
   タ装置。
4. 【請求項４】 請求項１記載のマスクの構成要素を決定
   する手段において、 処理対象画素を基準点を原点とした極座標に変換する手
   段と、 処理対象画素に隣接する８近傍画素の中から、処理対象
   画素よりも基準点に近い画素群を隣接画素群として選別
   する手段と、 選別した隣接画素群と処理対象画素の角度値を比較し、
   隣接画素群の中で処理対象画素に最も近い角度値をもつ
   画素をマスクの構成要素として選択する手段と、 選択したマスク構成要素に隣接する８近傍画素の中か
   ら、基準点に近い画素群を隣接画素群として選別し、更
   に隣接画素群の中で処理対象画素に最も近い角度値を持
   つ画素をマスクの構成要素として選択する手段を有し、 マスク構成要素があらかじめ設定したＬ個になるまで繰
   り返し要素画素を選択することを特徴とする２値画像用
   ノイズ除去フィルタ装置。
5. 【請求項５】 請求項１記載のマスクの構成要素を決定
   する手段および、膨張処理または／および収縮処理する
   手段において、 処理対象画素を中心とするＮ×Ｎ（Ｎは３以上の奇数）
   画素の方形ブロック内に含まれる各画素の中心点位置
   を、基準点を原点とした極座標に変換する手段と、 処理対象画素の角度値に対するブロック内の各画素の角
   度差分値を算出する手段と、 ブロック内の各画素で処理対象画素の角度値に最も近い
   値を持つ画素を選択し、その画素の角度値を比較対象に
   してブロック内の各画素の角度値との角度差分値を算出
   する手段と、 前記、処理対象画素に対する角度差分値と選択した画素
   に対する角度差分値を加算した角度差加算値を算出する
   手段と、 処理画像デ一タに応じて論理処理のための要素画素を決
   定するために、この角度差加算値の小さい順から画素の
   １、０を調べる手段と、 前記手段において画素値が１であった場合においてはそ
   の画素をマスク要素画素としてその数を計数し、その画
   素を角度差分値を求めるための基準画素に置き換える手
   段と、 １でなかった場合においては、その画素を論理要素画素
   から除外し、除外した画素数を計数する手段と、 フィルタの効果の強弱を調整するために、マスク要素画
   素上限数Ｐと除外画素上限数Ｑをあらかじめ設定し、前
   述の要素画素数および除外画素数を計数する手段により
   計数された結果から、要素画素数がＰに達しない場合に
   は、前記の処理対象画素の角度値に最も近い値を持つ画
   素の角度値を規準にしてブロック内の各画素の角度値と
   の角度差分値を算出する手段にフィードバックし、また
   は、除外画素数を計数した際に、その除外した画素数が
   Ｑに達するまで、角度差加算値の小さい順から画素の
   ｌ、０を調べる手段へフィードバックする手段と、 を備え、要素画素数がＰに先に達した場合には、処理対
   象画素を１にし、除外画素数が先にＱに達した場合に
   は、処理対象画素を０にすることを特徴とする２値画像
   用ノイズ除去フィルタ装置。