JPH1011588A - 動的輪郭抽出方法 - Google Patents
動的輪郭抽出方法Info
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- JPH1011588A JPH1011588A JP8253260A JP25326096A JPH1011588A JP H1011588 A JPH1011588 A JP H1011588A JP 8253260 A JP8253260 A JP 8253260A JP 25326096 A JP25326096 A JP 25326096A JP H1011588 A JPH1011588 A JP H1011588A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 動的輪郭抽出処理の高速化を図るとともに、
抽出のためのパラメータの調整を容易にして抽出のレベ
ルを向上する。 【解決手段】 動的輪郭抽出処理に用いられる動的曲線
を形成する各節点に対し、均等化ベクトルSP1、平滑化
ベクトルSP2、圧力ベクトルPRおよび濃度勾配ベクトル
を定義し、これらのベクトルに所望の変形の傾向に対応
する重みづけをすることにより動的曲線の変形の傾向を
決定し、これらのベクトルの合成によりその節点の移動
方向を決定し、対象の輪郭に動的曲線を収束させる。
抽出のためのパラメータの調整を容易にして抽出のレベ
ルを向上する。 【解決手段】 動的輪郭抽出処理に用いられる動的曲線
を形成する各節点に対し、均等化ベクトルSP1、平滑化
ベクトルSP2、圧力ベクトルPRおよび濃度勾配ベクトル
を定義し、これらのベクトルに所望の変形の傾向に対応
する重みづけをすることにより動的曲線の変形の傾向を
決定し、これらのベクトルの合成によりその節点の移動
方向を決定し、対象の輪郭に動的曲線を収束させる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、動的輪郭抽出方
法、すなわち画像中の特定の対象の輪郭を所定の変形の
傾向にしたがって変形を繰り返す曲線により抽出する方
法に関する。
法、すなわち画像中の特定の対象の輪郭を所定の変形の
傾向にしたがって変形を繰り返す曲線により抽出する方
法に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像に含まれる特定の対象の輪郭を抽出
する方法の１つとして、動的輪郭抽出方法が知られてい
る。動的輪郭抽出方法は、抽出する輪郭のモデルとし
て、所定の変形の傾向にしたがって変形を繰り返す曲線
（以下、これを「動的曲線」という）を仮定して、その
輪郭のモデルが対象の輪郭に近づくように、すなわち動
的曲線が変形を繰り返して最終的にその対象の輪郭に収
束するように変形の傾向を定めることにより、対象の輪
郭を抽出するものである。
する方法の１つとして、動的輪郭抽出方法が知られてい
る。動的輪郭抽出方法は、抽出する輪郭のモデルとし
て、所定の変形の傾向にしたがって変形を繰り返す曲線
（以下、これを「動的曲線」という）を仮定して、その
輪郭のモデルが対象の輪郭に近づくように、すなわち動
的曲線が変形を繰り返して最終的にその対象の輪郭に収
束するように変形の傾向を定めることにより、対象の輪
郭を抽出するものである。
【０００３】この動的輪郭抽出方法としてよく知られて
いるSNAKESモデル（M.Kass, A.Witkin, D.Terzopoulos;
"SNAKES: ACTIVE CONTOUR MODELS" International Jou
rnalof Computer Vision, Vol.1, No.4, pp.321-331, 1
988）は、動的曲線のエネルギーを定義することによ
り、その曲線の状態を定量的に評価して変形の傾向を定
めようとするものである。このエネルギーは、動的曲線
が対象の輪郭に一致した場合に最小となるように定義さ
れ、これにより、動的曲線の持つエネルギーが最小とな
る安定状態を見つけることによって対象の輪郭を抽出す
ることが可能となる。この際、輪郭抽出処理の速度およ
び正確さは、変形の傾向の定め方に依存する。
いるSNAKESモデル（M.Kass, A.Witkin, D.Terzopoulos;
"SNAKES: ACTIVE CONTOUR MODELS" International Jou
rnalof Computer Vision, Vol.1, No.4, pp.321-331, 1
988）は、動的曲線のエネルギーを定義することによ
り、その曲線の状態を定量的に評価して変形の傾向を定
めようとするものである。このエネルギーは、動的曲線
が対象の輪郭に一致した場合に最小となるように定義さ
れ、これにより、動的曲線の持つエネルギーが最小とな
る安定状態を見つけることによって対象の輪郭を抽出す
ることが可能となる。この際、輪郭抽出処理の速度およ
び正確さは、変形の傾向の定め方に依存する。
【０００４】このSNAKESモデルの問題点としては、計算
量が膨大なため高速処理が期待できないこと、また変形
の傾向の調整が困難であることが指摘されており、従来
より、これらの問題を解決した数々の改良、例えば、動
的計画法（Amani A.A., Weymouth T.E, Jain R.C "Usin
g Dynamic Programming for Solving Variational Prob
lems in Vision" IEEE Trans., PAMI-12, pp.855-867,
1990）、グリーディアルゴリズム（D.J.Wiliams, M.Sha
h "A Fast Algorithm for Active Contour andCurvatur
e Estimation", CVGIP: Image Understanding, Vol.55,
No1, Jan. pp14-26, 1992）、多重スケールを用いる方
法（藤村, 横矢, 山本 "多重スケールを用いた非剛体物
体の動的輪郭追跡", コンピュータビジョン, 78-4 pp25
-32, 1992）、外部から圧力を加える方法（坂口他, "圧
力エネルギーを持つSNAKES", 1990信学春期全大, D-52
3）、膨張モデルへの改良（L.D.Cohen: "On Active Con
tour Models and Balloons", CVGIP: Image Understand
ing Vol.53, No.2, March.pp211-218, 1991）などが提
案されている。
量が膨大なため高速処理が期待できないこと、また変形
の傾向の調整が困難であることが指摘されており、従来
より、これらの問題を解決した数々の改良、例えば、動
的計画法（Amani A.A., Weymouth T.E, Jain R.C "Usin
g Dynamic Programming for Solving Variational Prob
lems in Vision" IEEE Trans., PAMI-12, pp.855-867,
1990）、グリーディアルゴリズム（D.J.Wiliams, M.Sha
h "A Fast Algorithm for Active Contour andCurvatur
e Estimation", CVGIP: Image Understanding, Vol.55,
No1, Jan. pp14-26, 1992）、多重スケールを用いる方
法（藤村, 横矢, 山本 "多重スケールを用いた非剛体物
体の動的輪郭追跡", コンピュータビジョン, 78-4 pp25
-32, 1992）、外部から圧力を加える方法（坂口他, "圧
力エネルギーを持つSNAKES", 1990信学春期全大, D-52
3）、膨張モデルへの改良（L.D.Cohen: "On Active Con
tour Models and Balloons", CVGIP: Image Understand
ing Vol.53, No.2, March.pp211-218, 1991）などが提
案されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記提
案された数々の方法は、あくまでもSNAKESモデルの改良
にすぎず、変形の傾向の決定をエネルギーの最小値問題
として処理することには変わりはない。そのため、多少
の効果は得られるものの、十分な解決には至っておら
ず、例えば処理速度の面で最も効果的といわれている上
記グリーディアルゴリズムをもってしても、処理時間
は、数百msecから数秒、場合によっては分のオーダーと
なってしまう。これは、例えば動画像において対象を追
跡するために輪郭抽出を行う場合、あるいは画像中の複
数の対象に対して複数の動的曲線を用いて並列に輪郭抽
出を行う場合などを考えると、実用レベルに達している
とは言い難い。
案された数々の方法は、あくまでもSNAKESモデルの改良
にすぎず、変形の傾向の決定をエネルギーの最小値問題
として処理することには変わりはない。そのため、多少
の効果は得られるものの、十分な解決には至っておら
ず、例えば処理速度の面で最も効果的といわれている上
記グリーディアルゴリズムをもってしても、処理時間
は、数百msecから数秒、場合によっては分のオーダーと
なってしまう。これは、例えば動画像において対象を追
跡するために輪郭抽出を行う場合、あるいは画像中の複
数の対象に対して複数の動的曲線を用いて並列に輪郭抽
出を行う場合などを考えると、実用レベルに達している
とは言い難い。
【０００６】本発明は、上記問題に鑑みて、変形の傾向
をSNAKESモデルとは全く異なる方法によって決定するこ
とにより、計算機による高速処理が可能で、かつその変
形の傾向の決定に関する自由度の高い動的輪郭抽出方法
を提供することを目的とする。
をSNAKESモデルとは全く異なる方法によって決定するこ
とにより、計算機による高速処理が可能で、かつその変
形の傾向の決定に関する自由度の高い動的輪郭抽出方法
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】本発明は、画像に含まれ
る特定の対象の輪郭を、初期形状を有し所定の変形の傾
向にしたがって変形を繰り返す動的曲線が該変形を繰り
返して収束することにより抽出する動的輪郭抽出方法に
おいて、前記動的曲線を形成する複数の節点の各節点ご
とに前記変形の傾向の要素となる該節点の移動の方向お
よび移動量を表すベクトルを定義し、該ベクトルに所望
の変形の傾向に対応する重みづけをすることにより前記
所定の変形の傾向を決定し、該重みづけされたベクトル
により決定された変形の傾向にしたがって該各節点を移
動させて前記動的曲線を変形せしめることにより前記変
形を行うことを特徴とするものである。前記ベクトル
は、前記変形の各種傾向ごとに複数定義し、該複数のベ
クトルのそれぞれに対して前記重みづけをして前記所定
の変形の傾向を決定してもよい。
る特定の対象の輪郭を、初期形状を有し所定の変形の傾
向にしたがって変形を繰り返す動的曲線が該変形を繰り
返して収束することにより抽出する動的輪郭抽出方法に
おいて、前記動的曲線を形成する複数の節点の各節点ご
とに前記変形の傾向の要素となる該節点の移動の方向お
よび移動量を表すベクトルを定義し、該ベクトルに所望
の変形の傾向に対応する重みづけをすることにより前記
所定の変形の傾向を決定し、該重みづけされたベクトル
により決定された変形の傾向にしたがって該各節点を移
動させて前記動的曲線を変形せしめることにより前記変
形を行うことを特徴とするものである。前記ベクトル
は、前記変形の各種傾向ごとに複数定義し、該複数のベ
クトルのそれぞれに対して前記重みづけをして前記所定
の変形の傾向を決定してもよい。
【０００８】具体的には、前記複数のベクトルには、前
記動的曲線が滑らかになる傾向に対応する平滑化ベクト
ルと、前記動的曲線を形成する節点配列が均等になる傾
向に対応する均等化ベクトルと、前記動的曲線が収縮す
る傾向に対応する圧力ベクトルと、前記動的曲線を形成
する各節点が画像の濃度勾配がより高い位置へと移動す
る傾向に対応する濃度勾配ベクトルが含まれていること
が望ましい。但し、前記動的曲線が収縮する傾向に対応
する圧力ベクトルは、動的曲線が膨張する傾向に対応す
る圧力ベクトルであってもよい。このようにベクトルを
定義すると、動的曲線が対象の輪郭近傍に到達した場合
に前記複数のベクトルにつり合いが生じ、動的曲線の移
動量が小さくなるか、または振動状態になる。このよう
な状態を収束状態とし、この収束状態をもって対象の輪
郭を抽出したこととする。
記動的曲線が滑らかになる傾向に対応する平滑化ベクト
ルと、前記動的曲線を形成する節点配列が均等になる傾
向に対応する均等化ベクトルと、前記動的曲線が収縮す
る傾向に対応する圧力ベクトルと、前記動的曲線を形成
する各節点が画像の濃度勾配がより高い位置へと移動す
る傾向に対応する濃度勾配ベクトルが含まれていること
が望ましい。但し、前記動的曲線が収縮する傾向に対応
する圧力ベクトルは、動的曲線が膨張する傾向に対応す
る圧力ベクトルであってもよい。このようにベクトルを
定義すると、動的曲線が対象の輪郭近傍に到達した場合
に前記複数のベクトルにつり合いが生じ、動的曲線の移
動量が小さくなるか、または振動状態になる。このよう
な状態を収束状態とし、この収束状態をもって対象の輪
郭を抽出したこととする。
【０００９】ここで、上記「動的曲線を形成する複数の
節点」とは、動的曲線上の任意の点を意味するものであ
る。すなわち、動的曲線は理論上は連続的な曲線である
が、動的輪郭抽出を計算機を用いて実施する場合、この
動的曲線は、離散的な点の集合として扱わざるを得な
い。このため、本明細書においては、動的曲線をこの離
散的な点を結ぶことにより得られる曲線とみなし、この
各点について、動的曲線を形成する複数の節点という表
現を用いることとする。
節点」とは、動的曲線上の任意の点を意味するものであ
る。すなわち、動的曲線は理論上は連続的な曲線である
が、動的輪郭抽出を計算機を用いて実施する場合、この
動的曲線は、離散的な点の集合として扱わざるを得な
い。このため、本明細書においては、動的曲線をこの離
散的な点を結ぶことにより得られる曲線とみなし、この
各点について、動的曲線を形成する複数の節点という表
現を用いることとする。
【００１０】また、上記「変形の傾向」とは、例えば動
的曲線が収縮する傾向とか、滑らかに丸みをおびた形状
になる傾向などを意味する。したがって、上記「変形の
傾向の要素となる該節点の移動の方向および移動量を表
す」とは、ある節点が、もしその方向にその移動量分だ
け移動したとしたら、それにより動的閉曲線全体の変形
の傾向が変わってしまうような方向および移動量を表す
という意味である。例えば、ある節点を両隣の節点の中
間点に移動したとすれば、その変形の傾向は節点が均等
配置になるような傾向となる。この場合、その中間点
と、節点の元の位置との相対関係に基づいて、上記「変
形の傾向の要素となる該節点の移動の方向および移動量
を表すベクトル」が定義される。
的曲線が収縮する傾向とか、滑らかに丸みをおびた形状
になる傾向などを意味する。したがって、上記「変形の
傾向の要素となる該節点の移動の方向および移動量を表
す」とは、ある節点が、もしその方向にその移動量分だ
け移動したとしたら、それにより動的閉曲線全体の変形
の傾向が変わってしまうような方向および移動量を表す
という意味である。例えば、ある節点を両隣の節点の中
間点に移動したとすれば、その変形の傾向は節点が均等
配置になるような傾向となる。この場合、その中間点
と、節点の元の位置との相対関係に基づいて、上記「変
形の傾向の要素となる該節点の移動の方向および移動量
を表すベクトル」が定義される。
【００１１】したがって、上記「ベクトルに所望の変形
の傾向に対応する重みづけをする」とは、例えば、ベク
トルの大きさに１以下の係数をかけることとした場合、
重みづけが１の時に、均等配置になる傾向が最も強くな
り、重みづけが１より小さくなれば、その大きさに応じ
てその傾向も弱まることとなる。
の傾向に対応する重みづけをする」とは、例えば、ベク
トルの大きさに１以下の係数をかけることとした場合、
重みづけが１の時に、均等配置になる傾向が最も強くな
り、重みづけが１より小さくなれば、その大きさに応じ
てその傾向も弱まることとなる。
【００１２】
【発明の効果】本発明の動的輪郭抽出方法によれば、輪
郭抽出処理の速度および正確さを決定する動的曲線の変
形の傾向は、ベクトルとして視覚的に表現されるため、
動的曲線を形成する各節点の移動方向を一意に決定する
ことができ、抽出処理に要する時間を飛躍的に短縮する
ことができる。
郭抽出処理の速度および正確さを決定する動的曲線の変
形の傾向は、ベクトルとして視覚的に表現されるため、
動的曲線を形成する各節点の移動方向を一意に決定する
ことができ、抽出処理に要する時間を飛躍的に短縮する
ことができる。
【００１３】また、本発明の動的輪郭抽出方法によれ
ば、上記ベクトルを変形の各種傾向ごとに複数定義する
ことにより、それぞれの変形の傾向を独立して決定する
ことができるため、変形の傾向を所望どおりに決定する
ことができる。
ば、上記ベクトルを変形の各種傾向ごとに複数定義する
ことにより、それぞれの変形の傾向を独立して決定する
ことができるため、変形の傾向を所望どおりに決定する
ことができる。
【００１４】また、本発明の動的輪郭抽出方法によれ
ば、動的曲線が滑らかになる傾向に対応する平滑化ベク
トルと、動的曲線を形成する節点配列が均等になる傾向
に対応する均等化ベクトルと、動的曲線が収縮する傾向
に対応する圧力ベクトルと、動的曲線を形成する各節点
が画像の濃度勾配がより高い位置へと移動する傾向に対
応する濃度勾配ベクトルに、それぞれ重みづけをして変
形の傾向を決定することにより、動的曲線をきめ細かに
調整しながら輪郭に収束せしめることができる。
ば、動的曲線が滑らかになる傾向に対応する平滑化ベク
トルと、動的曲線を形成する節点配列が均等になる傾向
に対応する均等化ベクトルと、動的曲線が収縮する傾向
に対応する圧力ベクトルと、動的曲線を形成する各節点
が画像の濃度勾配がより高い位置へと移動する傾向に対
応する濃度勾配ベクトルに、それぞれ重みづけをして変
形の傾向を決定することにより、動的曲線をきめ細かに
調整しながら輪郭に収束せしめることができる。
【００１５】また、一般に対象の内部は、対象の外部に
比べて不必要な情報が少ないため、上記動的曲線が収縮
する傾向に対応する圧力ベクトルの代わりに、動的曲線
が膨張する傾向に対応する圧力ベクトルを用いて変形の
傾向を決定するようにすれば、より正確な輪郭抽出が期
待できる。
比べて不必要な情報が少ないため、上記動的曲線が収縮
する傾向に対応する圧力ベクトルの代わりに、動的曲線
が膨張する傾向に対応する圧力ベクトルを用いて変形の
傾向を決定するようにすれば、より正確な輪郭抽出が期
待できる。
【００１６】
【従来技術の詳細な説明】以下、本発明の動的輪郭抽出
方法について詳細に説明する前に、本発明と従来技術と
の相違点をより明確にするために、上記SNAKESモデルに
ついて説明する。
方法について詳細に説明する前に、本発明と従来技術と
の相違点をより明確にするために、上記SNAKESモデルに
ついて説明する。
【００１７】SNAKESモデルは、動的曲線のエネルギーを
定義することによりその曲線の状態を定量的に評価する
ものである。このエネルギーは、動的曲線が対象の輪郭
に一致した場合に最も小さくなるように定義されるもの
であり、これにより、動的曲線の持つエネルギーが最小
となる安定状態を見つけることによって対象の輪郭を抽
出することが可能となる。このエネルギーは、動的曲線
の状態に対応して定義される複数のエネルギーの総和と
して定義される。動的曲線の状態に対応して定義される
エネルギーとは、例えば、動的曲線自体の性質に基づい
て定義されるエネルギーや、動的曲線が外部から受ける
制約に基づいて定義されるエネルギーなどをいう。
定義することによりその曲線の状態を定量的に評価する
ものである。このエネルギーは、動的曲線が対象の輪郭
に一致した場合に最も小さくなるように定義されるもの
であり、これにより、動的曲線の持つエネルギーが最小
となる安定状態を見つけることによって対象の輪郭を抽
出することが可能となる。このエネルギーは、動的曲線
の状態に対応して定義される複数のエネルギーの総和と
して定義される。動的曲線の状態に対応して定義される
エネルギーとは、例えば、動的曲線自体の性質に基づい
て定義されるエネルギーや、動的曲線が外部から受ける
制約に基づいて定義されるエネルギーなどをいう。
【００１８】動的曲線の持つエネルギーEsnakeは、一般
に、動的曲線上の点を動的曲線上の所定の点からの曲線
に沿った距離に対応する媒介変数sを用いて v(s)＝(x(s),y(s)) のように表記するものとして、次のような式で記述され
る。
に、動的曲線上の点を動的曲線上の所定の点からの曲線
に沿った距離に対応する媒介変数sを用いて v(s)＝(x(s),y(s)) のように表記するものとして、次のような式で記述され
る。
【００１９】
【数１】
【００２０】内部エネルギーEintは、動的曲線自体の性
質を評価するものである。従来、この性質は「滑らか
さ」として評価されており、内部エネルギーはスプライ
ンエネルギーとも呼ばれている。内部エネルギーは、動
的曲線が滑らかであるほど小さい値となるように規定さ
れるものであるため、この内部エネルギーが小さくなる
ように変形を行えば、動的曲線はより滑らかになる。内
部エネルギーは、次のような式で記述される。
質を評価するものである。従来、この性質は「滑らか
さ」として評価されており、内部エネルギーはスプライ
ンエネルギーとも呼ばれている。内部エネルギーは、動
的曲線が滑らかであるほど小さい値となるように規定さ
れるものであるため、この内部エネルギーが小さくなる
ように変形を行えば、動的曲線はより滑らかになる。内
部エネルギーは、次のような式で記述される。
【００２１】 Eint＝{wsp1×|vs(s)|2＋wsp2×|vss(s)|2}／2 … (2) （但し、 vs(s)＝dv(s)／ds vss(s)＝d2v(s)／ds2 wsp1, wsp2は各項の重みづけを表すパラメータ） 画像エネルギーEimageは動的曲線が画像から受ける影響
を評価するものであり、従来から「濃度勾配」が利用さ
れている。これは、輪郭付近は他の部分に比べて濃度勾
配が急であることに着目したものである。画像エネルギ
ーは、濃度勾配が急なところほど小さくなるように規定
されており、これにより、動的曲線は変形とともに輪郭
に引き寄せられることとなる。画像エネルギーは、次の
ような式で記述される。
を評価するものであり、従来から「濃度勾配」が利用さ
れている。これは、輪郭付近は他の部分に比べて濃度勾
配が急であることに着目したものである。画像エネルギ
ーは、濃度勾配が急なところほど小さくなるように規定
されており、これにより、動的曲線は変形とともに輪郭
に引き寄せられることとなる。画像エネルギーは、次の
ような式で記述される。
【００２２】 Eimage＝wgrad×{−grad2I(x,y)｝ … (3) （但し、 I(x,y) は (x(s), y(s))における画像濃度 wgradは重みづけを表すパラメータ） 外部エネルギーＥextは、人の手により意図的に与えら
れる制約を評価するものであり、一般には各画像に特化
したポテンシャル場などが用いられている。外部エネル
ギーは、上記２つのエネルギーと同様、エネルギーが小
さくなるように動的曲線を変形すれば輪郭に近づくよう
に規定されるものであるが、設計事項として任意に規定
し得るものであり、汎用性を欠くため、本発明の説明に
おいては、外部エネルギーは無視（Eext＝0と仮定）す
るものとする。
れる制約を評価するものであり、一般には各画像に特化
したポテンシャル場などが用いられている。外部エネル
ギーは、上記２つのエネルギーと同様、エネルギーが小
さくなるように動的曲線を変形すれば輪郭に近づくよう
に規定されるものであるが、設計事項として任意に規定
し得るものであり、汎用性を欠くため、本発明の説明に
おいては、外部エネルギーは無視（Eext＝0と仮定）す
るものとする。
【００２３】以上、SNAKESモデルの概要を説明したが、
このSNAKESモデルは、上記従来技術の問題点においても
述べたように、実際に実現しようとすると２つの問題点
がある。以下、その問題点および従来の解決策について
説明する。
このSNAKESモデルは、上記従来技術の問題点においても
述べたように、実際に実現しようとすると２つの問題点
がある。以下、その問題点および従来の解決策について
説明する。
【００２４】１つ目の問題点は、計算量が膨大であると
いうことである。SNAKESモデルによる輪郭抽出を計算機
によって実現する場合、上記連続した動的曲線はその動
的曲線を形成する離散的な節点の集合として扱われる。
したがって、エネルギーが小さくなるように動的曲線を
変形する処理とは、各節点にそれぞれ着目し、エネルギ
ー計算に基づいて節点の移動方向を決定し、その方向に
節点を移動する処理に他ならない。
いうことである。SNAKESモデルによる輪郭抽出を計算機
によって実現する場合、上記連続した動的曲線はその動
的曲線を形成する離散的な節点の集合として扱われる。
したがって、エネルギーが小さくなるように動的曲線を
変形する処理とは、各節点にそれぞれ着目し、エネルギ
ー計算に基づいて節点の移動方向を決定し、その方向に
節点を移動する処理に他ならない。
【００２５】この際、各節点は、その節点におけるエネ
ルギーEsnake(v(s))がより小さくなる方向へと移動す
る。この移動すべき方向は、その節点の近傍にある複数
の点（x'i,y'i）についてその節点をその点に移動した
場合のエネルギーEsnake(x'i,y'i)をそれぞれ求め、そ
の中から求められたエネルギーが最小となるi=kを求め
て移動先（x'k,y'k)を探すことにより決定される。計算
機により節点vi(＝(xi,yi))のエネルギーを求める際に
は、そのとなりの節点をvi+h(＝(xi+h,yi+h))として、
上記式の各項を以下のような有限差分で近似することが
多い。
ルギーEsnake(v(s))がより小さくなる方向へと移動す
る。この移動すべき方向は、その節点の近傍にある複数
の点（x'i,y'i）についてその節点をその点に移動した
場合のエネルギーEsnake(x'i,y'i)をそれぞれ求め、そ
の中から求められたエネルギーが最小となるi=kを求め
て移動先（x'k,y'k)を探すことにより決定される。計算
機により節点vi(＝(xi,yi))のエネルギーを求める際に
は、そのとなりの節点をvi+h(＝(xi+h,yi+h))として、
上記式の各項を以下のような有限差分で近似することが
多い。
【００２６】 xs(s)＝(xi+h−xi)／h … (4) ys(s)＝(yi+h−yi)／h … (5) xss(s)＝(xi+h−2xi＋xi-h)／h2 … (6) yss(s)＝(yi+h−2yi＋yi-h)／h2 … (7) |vs|2＝xs 2＋ys 2 … (8) |vss|2＝xss 2＋yss 2 … (9) grad2I(x,y)＝Max|I(xi+j,yi+j)−I(xi,yi)|2 (j=-1,0,+1) … (10) しかし、このような近似により計算処理を簡略化すると
しても、１つの節点の移動方向を決定するために、その
節点が動き得る全ての方向にある近傍点について上記エ
ネルギーを求める計算を行って、さらにそのような計算
を動的曲線上の全ての節点について行わなければならな
い。抽出の正確さを考えれば節点数を少なくしたり、動
き得る方向を限定することは好ましくなく、SNAKESモデ
ルによる動的輪郭抽出方法において高速な処理が期待で
きないことは明らかである。
しても、１つの節点の移動方向を決定するために、その
節点が動き得る全ての方向にある近傍点について上記エ
ネルギーを求める計算を行って、さらにそのような計算
を動的曲線上の全ての節点について行わなければならな
い。抽出の正確さを考えれば節点数を少なくしたり、動
き得る方向を限定することは好ましくなく、SNAKESモデ
ルによる動的輪郭抽出方法において高速な処理が期待で
きないことは明らかである。
【００２７】この問題の解決策として提案されている、
上記動的計画法、あるいはグリーディアルゴリズムなど
は、節点が動き得る全ての方向にある近傍点について計
算を行うかわりに、計算を行う点を所定のアルゴリズム
に基づいてある程度限定することによって、計算効率の
向上を図るものである。しかしながら、上記のように、
これらの改良による効果は、実用上望まれている処理速
度には及んでいない。
上記動的計画法、あるいはグリーディアルゴリズムなど
は、節点が動き得る全ての方向にある近傍点について計
算を行うかわりに、計算を行う点を所定のアルゴリズム
に基づいてある程度限定することによって、計算効率の
向上を図るものである。しかしながら、上記のように、
これらの改良による効果は、実用上望まれている処理速
度には及んでいない。
【００２８】SNAKESモデルのもう１つの問題点は、動的
曲線の変形の傾向の調整が難しいことである。SNAKESモ
デルのエネルギーの定義は、上記のように動的曲線が変
形の繰り返しにより対象の輪郭に収束するように定義さ
れるものであるが、この定義式には重みづけパラメータ
が含まれており、必ずしも一意に定義されるものではな
い。一般に抽出の速さや正確さは、抽出しようとする対
象の輪郭によっても変わるものであり、ある対象の輪郭
に対して適切な抽出が行われたとしても、同じ定義式で
別の対象の輪郭に対しても適切な抽出が行われるとは限
らない。例えば、円形の対象を抽出するためには、変形
の傾向として滑らかさを最重視し、動的曲線がより滑ら
かになるように変形を繰り返すことにより適切な抽出を
行うことができるが、四角形の抽出において同様の変形
の傾向による変形を行っても四角形の角の部分が適切に
抽出できないことが予想される。すなわち、動的曲線の
変形の傾向は抽出する対象の輪郭によって異なることが
望まれており、そのための調整は上記定義式の重みづけ
パラメータを変更することにより行われている。しかし
ながら、この重みづけパラメータは、調整したい変形の
傾向とは必ずしも一致しておらず、所望の変形の傾向と
なるように調整を行うことは非常に難しかった。
曲線の変形の傾向の調整が難しいことである。SNAKESモ
デルのエネルギーの定義は、上記のように動的曲線が変
形の繰り返しにより対象の輪郭に収束するように定義さ
れるものであるが、この定義式には重みづけパラメータ
が含まれており、必ずしも一意に定義されるものではな
い。一般に抽出の速さや正確さは、抽出しようとする対
象の輪郭によっても変わるものであり、ある対象の輪郭
に対して適切な抽出が行われたとしても、同じ定義式で
別の対象の輪郭に対しても適切な抽出が行われるとは限
らない。例えば、円形の対象を抽出するためには、変形
の傾向として滑らかさを最重視し、動的曲線がより滑ら
かになるように変形を繰り返すことにより適切な抽出を
行うことができるが、四角形の抽出において同様の変形
の傾向による変形を行っても四角形の角の部分が適切に
抽出できないことが予想される。すなわち、動的曲線の
変形の傾向は抽出する対象の輪郭によって異なることが
望まれており、そのための調整は上記定義式の重みづけ
パラメータを変更することにより行われている。しかし
ながら、この重みづけパラメータは、調整したい変形の
傾向とは必ずしも一致しておらず、所望の変形の傾向と
なるように調整を行うことは非常に難しかった。
【００２９】ここで、この調整の困難さの問題をより明
らかにするために、内部エネルギーの定義式の各項の意
味について説明する。内部エネルギーの定義式(2)の１
次微分項|vs(s)|2は、式(4)、(5)および(8)により、節
点間の距離の２乗として定義されていることがわかる。
したがって、この１次微分項は、その節点が右隣または
左隣（定義による）の節点に近いほど小さい値となる。
すなわち、この１次微分項が小さくなるように節点を移
動するということは、動的閉曲線が回転しながら収縮す
ることを意味し、この１次微分項の重みづけパラメータ
wsp1大きくすることにより、この回転しながら収縮する
変形の傾向を強くすることができる。
らかにするために、内部エネルギーの定義式の各項の意
味について説明する。内部エネルギーの定義式(2)の１
次微分項|vs(s)|2は、式(4)、(5)および(8)により、節
点間の距離の２乗として定義されていることがわかる。
したがって、この１次微分項は、その節点が右隣または
左隣（定義による）の節点に近いほど小さい値となる。
すなわち、この１次微分項が小さくなるように節点を移
動するということは、動的閉曲線が回転しながら収縮す
ることを意味し、この１次微分項の重みづけパラメータ
wsp1大きくすることにより、この回転しながら収縮する
変形の傾向を強くすることができる。
【００３０】定義式(2)の２次微分項|vss(s)|2は、式
(6)、(7)および(9)により、節点間の距離および位置関
係として定義されていることがわかる。したがって、こ
の２次微分項は、その節点と両隣の節点とを結んだ線が
直線に近いほど、またその節点と両隣の節点が均等に配
置されているほど小さい値となる。すなわち、この２次
微分項が小さくなるように節点を移動するということ
は、動的閉曲線が滑らかになりながら収縮することを意
味し、この２次微分項の重みづけパラメータwsp2を大き
くすることにより、この傾向を強くすることができる。
(6)、(7)および(9)により、節点間の距離および位置関
係として定義されていることがわかる。したがって、こ
の２次微分項は、その節点と両隣の節点とを結んだ線が
直線に近いほど、またその節点と両隣の節点が均等に配
置されているほど小さい値となる。すなわち、この２次
微分項が小さくなるように節点を移動するということ
は、動的閉曲線が滑らかになりながら収縮することを意
味し、この２次微分項の重みづけパラメータwsp2を大き
くすることにより、この傾向を強くすることができる。
【００３１】なお、上記のように、SNAKESモデルの内部
エネルギーの各項は、動的曲線が収縮する意味を持つ。
このため、動的曲線は抽出する対象を取り囲むようなも
のであることが前提であり、変形の傾向は、収縮しなが
らの収束となる。
エネルギーの各項は、動的曲線が収縮する意味を持つ。
このため、動的曲線は抽出する対象を取り囲むようなも
のであることが前提であり、変形の傾向は、収縮しなが
らの収束となる。
【００３２】動的曲線を対象に適切に収束させるために
は、上記１次および２次微分項を適当に調整する、すな
わちこれらの項の重みづけパラメータであるwsp1および
ｗｓｐ２の値を調整する必要がある。ところが、これら
の項は、上記のように複数の意味を持っており、ある１
つの傾向のみを強くしたいと思っても、他の傾向も同時
に強まってしまうという不都合が生じる。例えば、細か
い凹凸でも抽出できるように滑らかさの傾向を抑えよう
とすれば、２次微分項に対して１次微分項の影響を強く
しなければならないが、この場合、節点がいくつかの場
所に局所的に集まってしまうという問題が生ずる。逆
に、節点の局所化を防止するために２次微分項の影響を
強くすると、動的曲線は丸みをおびたものとなってしま
い、複雑な形状のものは抽出できなくなる。
は、上記１次および２次微分項を適当に調整する、すな
わちこれらの項の重みづけパラメータであるwsp1および
ｗｓｐ２の値を調整する必要がある。ところが、これら
の項は、上記のように複数の意味を持っており、ある１
つの傾向のみを強くしたいと思っても、他の傾向も同時
に強まってしまうという不都合が生じる。例えば、細か
い凹凸でも抽出できるように滑らかさの傾向を抑えよう
とすれば、２次微分項に対して１次微分項の影響を強く
しなければならないが、この場合、節点がいくつかの場
所に局所的に集まってしまうという問題が生ずる。逆
に、節点の局所化を防止するために２次微分項の影響を
強くすると、動的曲線は丸みをおびたものとなってしま
い、複雑な形状のものは抽出できなくなる。
【００３３】このような、調整の難しさは、内部エネル
ギーと画像エネルギーの関係においても問題となる。す
なわち、画像エネルギーの重みづけを大きくすれば、よ
り正確に対象の輪郭を抽出することができるが、同時に
ノイズなどの影響を受けやすくなり、その上、内部エネ
ルギーによる収縮機能の働きが弱まる分、収縮しにくく
なるという問題が生じる。さらに、内部エネルギーが動
的曲線が収縮するほど小さくなるものであるのに対し、
画像エネルギーは収縮の程度とは無関係であるため、重
みづけパラメータを一定の値に設定して抽出処理を行っ
ても、動的曲線の変形が進行するにつれて、内部エネル
ギーと画像エネルギーのバランスは大きく変化する。こ
れを、常に適度なバランスを保つように調整することは
難しく、特に変形の進行にあわせて同時にバランス調整
も行うことは非常に困難である。
ギーと画像エネルギーの関係においても問題となる。す
なわち、画像エネルギーの重みづけを大きくすれば、よ
り正確に対象の輪郭を抽出することができるが、同時に
ノイズなどの影響を受けやすくなり、その上、内部エネ
ルギーによる収縮機能の働きが弱まる分、収縮しにくく
なるという問題が生じる。さらに、内部エネルギーが動
的曲線が収縮するほど小さくなるものであるのに対し、
画像エネルギーは収縮の程度とは無関係であるため、重
みづけパラメータを一定の値に設定して抽出処理を行っ
ても、動的曲線の変形が進行するにつれて、内部エネル
ギーと画像エネルギーのバランスは大きく変化する。こ
れを、常に適度なバランスを保つように調整することは
難しく、特に変形の進行にあわせて同時にバランス調整
も行うことは非常に困難である。
【００３４】この問題については、例えば、上記外部か
ら圧力を加える方法などが提案されている。この方法
は、ＳＮＡＫＥＳモデルのエネルギーの１つとして新た
に、動的曲線の状態にかかわらず常に収縮する傾向に対
応する圧力エネルギーを定義し、収縮の傾向を調整しや
すくしようとするものである。これにより、例えば内部
エネルギーを滑らかさの傾向に着目して調整した結果、
収縮の傾向が弱まってしまい、変形が途中でとまってし
まうといったことはなくなり、常に一定の収縮の傾向で
変形が続けられる。しかしながら、この方法は、このよ
うなケース、すなわち収縮の傾向の調整に限られた効果
であり、全ての面において調整を容易にするものではな
い。同様に他の方法も、断片的には効果が得られるが、
上記問題の根本的な解決には至っていない。
ら圧力を加える方法などが提案されている。この方法
は、ＳＮＡＫＥＳモデルのエネルギーの１つとして新た
に、動的曲線の状態にかかわらず常に収縮する傾向に対
応する圧力エネルギーを定義し、収縮の傾向を調整しや
すくしようとするものである。これにより、例えば内部
エネルギーを滑らかさの傾向に着目して調整した結果、
収縮の傾向が弱まってしまい、変形が途中でとまってし
まうといったことはなくなり、常に一定の収縮の傾向で
変形が続けられる。しかしながら、この方法は、このよ
うなケース、すなわち収縮の傾向の調整に限られた効果
であり、全ての面において調整を容易にするものではな
い。同様に他の方法も、断片的には効果が得られるが、
上記問題の根本的な解決には至っていない。
【００３５】
【発明の実施の形態】以上、SNAKESモデルの問題点につ
いて説明したが、次に、本発明の動的輪郭抽出方法につ
いて、具体的実施の形態に基づいて詳細に説明する。以
下に説明する実施の形態は、動的曲線を形成する各節点
に対して４つのベクトルを定義し、これらのベクトルの
合成によりその節点の移動方向を決定するものであるが
（以下、ベクトルモデルという）、本発明の効果を明ら
かにするために、これらのベクトルとして従来のSNAKES
モデルの各種エネルギーに対応する４種類のベクトルを
定義するものとする。但し、これらのベクトルは、変形
の傾向を調整することが可能であり、その調整された傾
向にしたがって変形を繰り返した動的曲線が輪郭に収束
するようなものであれば、どのような種類のベクトルで
もよく、本実施の形態における定義はほんの一例にすぎ
ない。
いて説明したが、次に、本発明の動的輪郭抽出方法につ
いて、具体的実施の形態に基づいて詳細に説明する。以
下に説明する実施の形態は、動的曲線を形成する各節点
に対して４つのベクトルを定義し、これらのベクトルの
合成によりその節点の移動方向を決定するものであるが
（以下、ベクトルモデルという）、本発明の効果を明ら
かにするために、これらのベクトルとして従来のSNAKES
モデルの各種エネルギーに対応する４種類のベクトルを
定義するものとする。但し、これらのベクトルは、変形
の傾向を調整することが可能であり、その調整された傾
向にしたがって変形を繰り返した動的曲線が輪郭に収束
するようなものであれば、どのような種類のベクトルで
もよく、本実施の形態における定義はほんの一例にすぎ
ない。
【００３６】本実施の形態における４種類のベクトルと
は、動的曲線が滑らかになる傾向に対応する平滑化ベク
トル、動的曲線を形成する節点配列が均等になる傾向に
対応する均等化ベクトル、動的曲線が膨張する傾向に対
応する圧力ベクトル、および動的曲線を形成する各節点
が画像の濃度勾配がより高い位置へと移動する傾向に対
応する濃度勾配ベクトルである、これらのベクトルは動
的曲線を形成する各節点においてそれぞれ定義され、そ
の節点の移動方向は、これらのベクトルをそれぞれ重み
づけして合成することにより決定される。
は、動的曲線が滑らかになる傾向に対応する平滑化ベク
トル、動的曲線を形成する節点配列が均等になる傾向に
対応する均等化ベクトル、動的曲線が膨張する傾向に対
応する圧力ベクトル、および動的曲線を形成する各節点
が画像の濃度勾配がより高い位置へと移動する傾向に対
応する濃度勾配ベクトルである、これらのベクトルは動
的曲線を形成する各節点においてそれぞれ定義され、そ
の節点の移動方向は、これらのベクトルをそれぞれ重み
づけして合成することにより決定される。
【００３７】このようにベクトルを定義すると、動的曲
線が対象の輪郭近傍に到達した際に、画像勾配ベクトル
の効果によって前記４つのベクトルに釣り合いが起こ
り、動的曲線は、移動量が小さくなったり、もしくは振
動状態になる。本実施の形態では、このような状態にな
った時点を収束と定義し、この状態をもって対象の輪郭
を抽出することとする。
線が対象の輪郭近傍に到達した際に、画像勾配ベクトル
の効果によって前記４つのベクトルに釣り合いが起こ
り、動的曲線は、移動量が小さくなったり、もしくは振
動状態になる。本実施の形態では、このような状態にな
った時点を収束と定義し、この状態をもって対象の輪郭
を抽出することとする。
【００３８】図１は本実施の形態におけるこれらのベク
トルの定義を示したものであり、対象の輪郭１に対しそ
の輪郭１の内側に初期形状を有する動的曲線２を輪郭モ
デルとして仮定した場合の、動的曲線２を形成する節点
の１つである節点viにおける均等化ベクトルSP1、平滑
化ベクトルSP2および圧力ベクトルPRの定義が示されて
いる。濃度勾配ベクトルINは、画像の濃度勾配に依存し
て定義されるものであるため、図示しないものとする。
この際、本実施の形態と同種のベクトルに対して異なる
定義をすることは、当然可能であり、以下に説明する定
義は各ベクトルの定義を限定するものではない。なお、
図１においては、節点viの両隣の節点を節点vi-1、節点
vi+1とし、これら両隣の節点の中点をＭとし、これら両
隣の節点を結ぶ直線とその直線に対し節点viから垂直に
おろした線との交点をＭ’とし、節点viから同直線に対
して平行に引いた線と前記中点Ｍから同直線に対して垂
直に引いた線との交点をＮとし、また前記３つの節点v
i-1、vi、およびvi+1により形成される三角形の各内角
をそれぞれα、β、γとして表している。
トルの定義を示したものであり、対象の輪郭１に対しそ
の輪郭１の内側に初期形状を有する動的曲線２を輪郭モ
デルとして仮定した場合の、動的曲線２を形成する節点
の１つである節点viにおける均等化ベクトルSP1、平滑
化ベクトルSP2および圧力ベクトルPRの定義が示されて
いる。濃度勾配ベクトルINは、画像の濃度勾配に依存し
て定義されるものであるため、図示しないものとする。
この際、本実施の形態と同種のベクトルに対して異なる
定義をすることは、当然可能であり、以下に説明する定
義は各ベクトルの定義を限定するものではない。なお、
図１においては、節点viの両隣の節点を節点vi-1、節点
vi+1とし、これら両隣の節点の中点をＭとし、これら両
隣の節点を結ぶ直線とその直線に対し節点viから垂直に
おろした線との交点をＭ’とし、節点viから同直線に対
して平行に引いた線と前記中点Ｍから同直線に対して垂
直に引いた線との交点をＮとし、また前記３つの節点v
i-1、vi、およびvi+1により形成される三角形の各内角
をそれぞれα、β、γとして表している。
【００３９】本実施の形態において、均等化ベクトルSP
1、平滑化ベクトルSP2、圧力ベクトルPRおよび濃度勾配
ベクトルINは、それぞれ以下の式 SP1＝wsp1×2×[vi-N間距離]／[vi+1-vi-1間距離]×nsp1… (11) SP2＝wsp2×(1-β/π)×nsp2 … (12) PR＝wpr×npr … (13) IN＝wgrad×ngrad … (14) （但し、wsp1、wsp2、wpr、wgradは重みづけのパラメー
タ nsp1、nsp2、npr、ngradは単位ベクトル）により定義さ
れる。ここで、単位ベクトルnsp1の方向はviからNに向
かう方向、単位ベクトルnsp2の方向はviからM'に向かう
方向、単位ベクトルnprの方向はvi-1とvi+1を結ぶ線に
対して垂直かつ動的曲線２を膨張させる外向き方向（但
し、圧力ベクトルを動的曲線を収縮させるものとして定
義した場合には垂直内向き方向）であり、図１に示され
る均等化ベクトルSP1、平滑化ベクトルSP2、圧力ベクト
ルPRの矢印の向きにそれぞれ対応する。但し、単位ベク
トルnsp1は、viとNが一致するような場合に０となり、
単位ベクトルnsp2は、viとM'が一致するような場合に０
となる。ngradについては節点viとその近傍画素との濃
度差分が最大の方向とする。濃度差分最大の方向は、節
点の移動方向の決定の際に求めてもよいが、動的曲線の
状態とは無関係に定まるものであるため、処理の効率か
ら考えれば、予め画像の各画素点においてその方向を求
めておくことが望ましい。
1、平滑化ベクトルSP2、圧力ベクトルPRおよび濃度勾配
ベクトルINは、それぞれ以下の式 SP1＝wsp1×2×[vi-N間距離]／[vi+1-vi-1間距離]×nsp1… (11) SP2＝wsp2×(1-β/π)×nsp2 … (12) PR＝wpr×npr … (13) IN＝wgrad×ngrad … (14) （但し、wsp1、wsp2、wpr、wgradは重みづけのパラメー
タ nsp1、nsp2、npr、ngradは単位ベクトル）により定義さ
れる。ここで、単位ベクトルnsp1の方向はviからNに向
かう方向、単位ベクトルnsp2の方向はviからM'に向かう
方向、単位ベクトルnprの方向はvi-1とvi+1を結ぶ線に
対して垂直かつ動的曲線２を膨張させる外向き方向（但
し、圧力ベクトルを動的曲線を収縮させるものとして定
義した場合には垂直内向き方向）であり、図１に示され
る均等化ベクトルSP1、平滑化ベクトルSP2、圧力ベクト
ルPRの矢印の向きにそれぞれ対応する。但し、単位ベク
トルnsp1は、viとNが一致するような場合に０となり、
単位ベクトルnsp2は、viとM'が一致するような場合に０
となる。ngradについては節点viとその近傍画素との濃
度差分が最大の方向とする。濃度差分最大の方向は、節
点の移動方向の決定の際に求めてもよいが、動的曲線の
状態とは無関係に定まるものであるため、処理の効率か
ら考えれば、予め画像の各画素点においてその方向を求
めておくことが望ましい。
【００４０】上記式からわかるように、vi-N間距離とv
i+1-vi-1間距離との比が大きいほど、すなわち均等化ベ
クトルSP1は動的曲線の状態が均等でないほど、ベクト
ルの大きさが大きくなり、均等化しようとする傾向が強
くなる。また平滑化ベクトルSP2は内角βが小さいほ
ど、つまり角張っているほど、ベクトルの大きさが大き
くなり、平滑化しようとする傾向が強くなる。これら２
つのベクトルが動的曲線の状態に応じて大きさが変わる
ものであるのに対し、圧力ベクトルおよび濃度勾配ベク
トルは、動的曲線の状態に関わらず一定の大きさを有す
る。これにより、均等化ベクトルおよび平滑化ベクトル
の大きさが０となる場合でも、動的曲線は一定の変形の
傾向を保つことができる。
i+1-vi-1間距離との比が大きいほど、すなわち均等化ベ
クトルSP1は動的曲線の状態が均等でないほど、ベクト
ルの大きさが大きくなり、均等化しようとする傾向が強
くなる。また平滑化ベクトルSP2は内角βが小さいほ
ど、つまり角張っているほど、ベクトルの大きさが大き
くなり、平滑化しようとする傾向が強くなる。これら２
つのベクトルが動的曲線の状態に応じて大きさが変わる
ものであるのに対し、圧力ベクトルおよび濃度勾配ベク
トルは、動的曲線の状態に関わらず一定の大きさを有す
る。これにより、均等化ベクトルおよび平滑化ベクトル
の大きさが０となる場合でも、動的曲線は一定の変形の
傾向を保つことができる。
【００４１】以上の処理を計算量という観点からみる
と、本発明の動的輪郭抽出方法において必要とされる計
算は、各節点の位置から、上記４つのベクトルの方向お
よび大きさを求める計算と、ベクトル合成のための計算
のみであることがわかる。これは、従来のSNAKESモデル
およびそれを改良したモデルにおいて行われていた計算
と比べると、非常に簡単な計算であり、また計算量も非
常に少ないことは明らかである。実際に、汎用ワークス
テーションを用いて、同じ対象について、本発明の動的
輪郭抽出方法と、従来の方法の中で最も高速であると言
われているグリーディアルゴリズムを用いた方法による
輪郭抽出を行ったところ、対象や動的曲線の初期形状に
より効果は多少異なるものの、最高で1/10程度まで計算
時間が短縮されることがわかった。動的輪郭抽出処理は
その処理速度が遅いために、従来、高速処理が必要とさ
れる動画中の対象の輪郭抽出などには処理速度上のブレ
イクスルーが必要であるとされていたが、本発明は、こ
のような動的輪郭抽出処理を実用レベルに到達せしめる
ものであり、これにより動的輪郭抽出方法の適用範囲を
大幅に拡大するものである。
と、本発明の動的輪郭抽出方法において必要とされる計
算は、各節点の位置から、上記４つのベクトルの方向お
よび大きさを求める計算と、ベクトル合成のための計算
のみであることがわかる。これは、従来のSNAKESモデル
およびそれを改良したモデルにおいて行われていた計算
と比べると、非常に簡単な計算であり、また計算量も非
常に少ないことは明らかである。実際に、汎用ワークス
テーションを用いて、同じ対象について、本発明の動的
輪郭抽出方法と、従来の方法の中で最も高速であると言
われているグリーディアルゴリズムを用いた方法による
輪郭抽出を行ったところ、対象や動的曲線の初期形状に
より効果は多少異なるものの、最高で1/10程度まで計算
時間が短縮されることがわかった。動的輪郭抽出処理は
その処理速度が遅いために、従来、高速処理が必要とさ
れる動画中の対象の輪郭抽出などには処理速度上のブレ
イクスルーが必要であるとされていたが、本発明は、こ
のような動的輪郭抽出処理を実用レベルに到達せしめる
ものであり、これにより動的輪郭抽出方法の適用範囲を
大幅に拡大するものである。
【００４２】次に、上記処理の変形の傾向の調整のしや
すさについて説明する。本実施の形態では、各ベクトル
がそれぞれ所望の傾向に対応しており、その各ベクトル
ごとに重みづけパラメータを独立して決定することがで
きるため、変形の傾向の細かい調整が可能である。例え
ば、動的曲線を角度90度の角に対して収束させる場合に
ついて考える。図１の節点viが、βが９０度より大きけ
れば膨張する方向に移動し、小さければ収縮する方向に
移動するような傾向であればよいことは、図から容易に
理解される。これをベクトルに基づいて分析すると、β
が９０度となったときに圧力ベクトルと平滑化ベクトル
の大きさが等しくなって平衡状態となればよいことがわ
かる。したがって、例えば圧力ベクトルの重みづけパラ
メータwprが１の場合、上記(12)式および(13)式によ
り、 |wsp2×(1-β/π)|＝1 が求められる条件であり、これによりwsp2＝2とすれ
ば、動的曲線の変形の傾向は、上記所望のとおりの傾向
となる。この例のように、本発明では、エネルギー値で
はなくベクトルとして必要な条件を考えることができる
ため、所望通りの傾向とするための重みづけパラメータ
を、試行錯誤ではなく視覚的に求めることができる。
すさについて説明する。本実施の形態では、各ベクトル
がそれぞれ所望の傾向に対応しており、その各ベクトル
ごとに重みづけパラメータを独立して決定することがで
きるため、変形の傾向の細かい調整が可能である。例え
ば、動的曲線を角度90度の角に対して収束させる場合に
ついて考える。図１の節点viが、βが９０度より大きけ
れば膨張する方向に移動し、小さければ収縮する方向に
移動するような傾向であればよいことは、図から容易に
理解される。これをベクトルに基づいて分析すると、β
が９０度となったときに圧力ベクトルと平滑化ベクトル
の大きさが等しくなって平衡状態となればよいことがわ
かる。したがって、例えば圧力ベクトルの重みづけパラ
メータwprが１の場合、上記(12)式および(13)式によ
り、 |wsp2×(1-β/π)|＝1 が求められる条件であり、これによりwsp2＝2とすれ
ば、動的曲線の変形の傾向は、上記所望のとおりの傾向
となる。この例のように、本発明では、エネルギー値で
はなくベクトルとして必要な条件を考えることができる
ため、所望通りの傾向とするための重みづけパラメータ
を、試行錯誤ではなく視覚的に求めることができる。
【００４３】以上、本発明の動的輪郭抽出方法について
説明してきたが、最後に従来のSNAKESモデルと、本発明
のベクトルモデルでそれぞれ輪郭抽出を行った様子を図
面を参照して具体的に示す。
説明してきたが、最後に従来のSNAKESモデルと、本発明
のベクトルモデルでそれぞれ輪郭抽出を行った様子を図
面を参照して具体的に示す。
【００４４】図２は従来のSNAKESモデル（エネルギーモ
デル）、図３は本発明のベクトルモデルによる輪郭抽出
の様子を示したものである。これによれば、円形および
四角形については、抽出のレベルとしてはほぼ同等であ
るが、節点のばらつきかたをみるとベクトルモデルが優
れていることがわかる。また多角形の鋭角の部分におい
ては、明らかな差が見られる。なお、処理時間について
は、図中の多角形の場合で、ベクトルモデルによる処理
時間が、エネルギーモデルによる処理時間の約1/10とな
っている。
デル）、図３は本発明のベクトルモデルによる輪郭抽出
の様子を示したものである。これによれば、円形および
四角形については、抽出のレベルとしてはほぼ同等であ
るが、節点のばらつきかたをみるとベクトルモデルが優
れていることがわかる。また多角形の鋭角の部分におい
ては、明らかな差が見られる。なお、処理時間について
は、図中の多角形の場合で、ベクトルモデルによる処理
時間が、エネルギーモデルによる処理時間の約1/10とな
っている。
【００４５】さらに、輪郭が途切れている形状の抽出に
ついて同様に比較したものが図４（エネルギーモデル）
と図５（ベクトルモデル）である。これらの図によれ
ば、ベクトルモデルでは、どのような重みづけパラメー
タを設定した場合においても、輪郭が途切れている部分
で動的曲線は収束しており、また、その部分はある程度
補間されている。これに対し従来モデルでは、発散して
しまったり、パラメータによってはほとんど変形しない
場合もあることがわかる。発散してしまった場合、図４
では節点は画像の端点に収束しているが、画像サイズが
大きい場合はこのような端点がないため、さらに発散し
てしまうこととなる。また、輪郭に収束している部分だ
けを比べても、ベクトルモデルでは節点は均等に配置さ
れているが、従来モデルでは大きくばらついていること
がわかる。
ついて同様に比較したものが図４（エネルギーモデル）
と図５（ベクトルモデル）である。これらの図によれ
ば、ベクトルモデルでは、どのような重みづけパラメー
タを設定した場合においても、輪郭が途切れている部分
で動的曲線は収束しており、また、その部分はある程度
補間されている。これに対し従来モデルでは、発散して
しまったり、パラメータによってはほとんど変形しない
場合もあることがわかる。発散してしまった場合、図４
では節点は画像の端点に収束しているが、画像サイズが
大きい場合はこのような端点がないため、さらに発散し
てしまうこととなる。また、輪郭に収束している部分だ
けを比べても、ベクトルモデルでは節点は均等に配置さ
れているが、従来モデルでは大きくばらついていること
がわかる。
【００４６】このように、処理速度および調整のしやす
さのみならず、抽出の精度の面においても本発明のベク
トルモデルは優れている。このように本発明は、動的輪
郭抽出方法を広く実用レベルに到達せしめるものであ
り、実用上の効果は極めて大きい。
さのみならず、抽出の精度の面においても本発明のベク
トルモデルは優れている。このように本発明は、動的輪
郭抽出方法を広く実用レベルに到達せしめるものであ
り、実用上の効果は極めて大きい。
【図１】本発明の動的輪郭抽出方法の概要を示す図
【図２】エネルギーモデルの輪郭抽出の効果を示す図
【図３】ベクトルモデルの輪郭抽出の効果を図２と比較
して示す図
して示す図
【図４】輪郭が途切れた形状に対するエネルギーモデル
の効果を示す図
の効果を示す図
【図５】ベクトルモデルの輪郭抽出の効果を図４と比較
して示す図
して示す図
【符号の説明】 １ 対象の輪郭 ２ 動的曲線 ｖ 動的曲線を形成する節点 SP1 均等化ベクトル SP2 平滑化ベクトル PR 圧力ベクトル
Claims (4)
- 【請求項１】 画像に含まれる特定の対象の輪郭を、初
期形状を有し所定の変形の傾向にしたがって変形を繰り
返す動的曲線が該変形を繰り返して収束することにより
抽出する動的輪郭抽出方法において、 前記動的曲線を形成する複数の節点の各節点ごとに前記
変形の傾向の要素となる該節点の移動の方向および移動
量を表すベクトルを定義し、 該ベクトルに所望の変形の傾向に対応する重みづけをす
ることにより前記所定の変形の傾向を決定し、 該決定された変形の傾向にしたがって前記動的曲線を変
形せしめることにより前記変形を行うことを特徴とする
動的輪郭抽出方法。 - 【請求項２】 前記ベクトルを、前記変形の各種傾向ご
とに複数定義し、 該複数のベクトルのそれぞれに対して前記重みづけをし
て前記所定の変形の傾向を決定することを特徴とする請
求項１記載の動的輪郭抽出方法。 - 【請求項３】 前記複数のベクトルに、 前記動的曲線が滑らかになる傾向に対応する平滑化ベク
トルと、 前記動的曲線を形成する節点配列が均等になる傾向に対
応する均等化ベクトルと、 前記動的曲線が収縮する傾向に対応する圧力ベクトル
と、 前記動的曲線を形成する各節点が画像の濃度勾配がより
高い位置へと移動する傾向に対応する濃度勾配ベクトル
が含まれることを特徴とする請求項２記載の動的輪郭抽
出方法。 - 【請求項４】 前記複数のベクトルに、 前記動的曲線が滑らかになる傾向に対応する平滑化ベク
トルと、 前記動的曲線を形成する節点配列が均等になる傾向に対
応する均等化ベクトルと、 前記動的曲線が膨張する傾向に対応する圧力ベクトル
と、 前記動的曲線を形成する各節点が画像の濃度勾配がより
高い位置へと移動する傾向に対応する濃度勾配ベクトル
が含まれることを特徴とする請求項２記載の動的輪郭抽
出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25326096A JP3850076B2 (ja) | 1996-04-24 | 1996-09-25 | 動的輪郭抽出方法 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10215696 | 1996-04-24 | ||
| JP8-102156 | 1996-04-24 | ||
| JP25326096A JP3850076B2 (ja) | 1996-04-24 | 1996-09-25 | 動的輪郭抽出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1011588A true JPH1011588A (ja) | 1998-01-16 |
| JP3850076B2 JP3850076B2 (ja) | 2006-11-29 |
Family
ID=26442891
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25326096A Expired - Fee Related JP3850076B2 (ja) | 1996-04-24 | 1996-09-25 | 動的輪郭抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3850076B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008204479A (ja) * | 2001-12-03 | 2008-09-04 | Microsoft Corp | 複数のキューを使用する複数の個人の自動検出および追跡のための方法およびコンピュータ可読な記憶媒体 |
| US8532392B2 (en) | 2009-07-09 | 2013-09-10 | Konica Minolta Medical & Graphic, Inc. | Contour extraction device and program |
-
1996
- 1996-09-25 JP JP25326096A patent/JP3850076B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008204479A (ja) * | 2001-12-03 | 2008-09-04 | Microsoft Corp | 複数のキューを使用する複数の個人の自動検出および追跡のための方法およびコンピュータ可読な記憶媒体 |
| US8532392B2 (en) | 2009-07-09 | 2013-09-10 | Konica Minolta Medical & Graphic, Inc. | Contour extraction device and program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3850076B2 (ja) | 2006-11-29 |
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