JPH10143654A - 輪郭抽出装置及び輪郭抽出方法 - Google Patents
輪郭抽出装置及び輪郭抽出方法Info
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- JPH10143654A JPH10143654A JP8312740A JP31274096A JPH10143654A JP H10143654 A JPH10143654 A JP H10143654A JP 8312740 A JP8312740 A JP 8312740A JP 31274096 A JP31274096 A JP 31274096A JP H10143654 A JPH10143654 A JP H10143654A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】対象物の輪郭の形状の次数に一致した輪郭曲線
を得ることができなかつた。 【解決手段】対象物の輪郭を複数の離散的な座標データ
でなる輪郭座標情報（Ｐ）として生成し、輪郭座標情報
（Ｐ）によつて表される形状を近似する曲線（Ｓ４）を
生成する。これにより、対象物の輪郭を離散的な座標デ
ータでなる輪郭座標情報として生成することができるの
で輪郭の形状の次数を容易に調べることができ、また輪
郭形状を最終的に曲線として得ることができる。かくし
て対象物の輪郭の形状の次数に一致した輪郭曲線を得る
ことのできる輪郭抽出装置（７）及び輪郭抽出方法を実
現することができる。
を得ることができなかつた。 【解決手段】対象物の輪郭を複数の離散的な座標データ
でなる輪郭座標情報（Ｐ）として生成し、輪郭座標情報
（Ｐ）によつて表される形状を近似する曲線（Ｓ４）を
生成する。これにより、対象物の輪郭を離散的な座標デ
ータでなる輪郭座標情報として生成することができるの
で輪郭の形状の次数を容易に調べることができ、また輪
郭形状を最終的に曲線として得ることができる。かくし
て対象物の輪郭の形状の次数に一致した輪郭曲線を得る
ことのできる輪郭抽出装置（７）及び輪郭抽出方法を実
現することができる。
Description
【０００１】
【目次】以下の順序で本発明を説明する。 発明の属する技術分野 従来の技術 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 発明の実施の形態 （１）全体構成（図１） （２）実施例（図２〜図１８） （２−１）輪郭曲線生成部の基本構成（図２） （２−１−１）輪郭座標リスト生成部の構成（図３及び
図４） （２−１−１−１）中継点抽出部の構成（図５〜図７） （２−１−１−２）中継点連結部の構成（図８〜図１
３） （２−１−２）曲線生成部の構成（図１４及び図１５） （２−２）実施例の動作及び効果（図１６） （３）他の実施例（図１７及び図１８） 発明の効果
図４） （２−１−１−１）中継点抽出部の構成（図５〜図７） （２−１−１−２）中継点連結部の構成（図８〜図１
３） （２−１−２）曲線生成部の構成（図１４及び図１５） （２−２）実施例の動作及び効果（図１６） （３）他の実施例（図１７及び図１８） 発明の効果
【０００２】
【発明の属する技術分野】本発明は輪郭抽出装置及び輪
郭抽出方法に関し、特にテレビジヨンや映画等の映像制
作における特殊効果処理において、画像中から対象物の
輪郭を抽出する輪郭抽出装置及び輪郭抽出方法に適用し
て好適なものである。
郭抽出方法に関し、特にテレビジヨンや映画等の映像制
作における特殊効果処理において、画像中から対象物の
輪郭を抽出する輪郭抽出装置及び輪郭抽出方法に適用し
て好適なものである。
【０００３】
【従来の技術】従来、この種の特殊効果処理において
は、画像から任意の部分画像を抽出する際の精度が重要
となる。この抽出作業においては、エツジ検出、領域検
出及び既知物体との対応付け等の処理が必要であり、特
に画像中の背景や対象物が複雑である場合には、対象物
の輪郭を構成するエツジを精度良く検出して追跡する必
要がある。
は、画像から任意の部分画像を抽出する際の精度が重要
となる。この抽出作業においては、エツジ検出、領域検
出及び既知物体との対応付け等の処理が必要であり、特
に画像中の背景や対象物が複雑である場合には、対象物
の輪郭を構成するエツジを精度良く検出して追跡する必
要がある。
【０００４】ここで画像中から対象物の輪郭を抽出する
第１の輪郭抽出方法として、文献「画像合成のための対
象物抽出法」（井上誠喜、電子情報通信学会論文誌、vo
l.J74-D-II、No.10 、pp1411-1418 、1991）や「領域抽
出方法」（特開平3-17680 号）がある。この第１の輪郭
抽出方法は、太線で対象物の輪郭をなぞることによつて
対象物のおおよその輪郭を情報として与え、この太線領
域内に対してエツジ強度（画素値の変化の度合い）の大
きい画素を残した輪郭線図形２値画像を得るものであ
る。
第１の輪郭抽出方法として、文献「画像合成のための対
象物抽出法」（井上誠喜、電子情報通信学会論文誌、vo
l.J74-D-II、No.10 、pp1411-1418 、1991）や「領域抽
出方法」（特開平3-17680 号）がある。この第１の輪郭
抽出方法は、太線で対象物の輪郭をなぞることによつて
対象物のおおよその輪郭を情報として与え、この太線領
域内に対してエツジ強度（画素値の変化の度合い）の大
きい画素を残した輪郭線図形２値画像を得るものであ
る。
【０００５】また画像中から対象物の輪郭を抽出する第
２の輪郭抽出方法として、文献「Intelligent Scissors
for Image Composition」（Eric N.Mortensen and Wil
liamA.Barrett、Computer Graphics Proceedings 、Ann
ual Conference Series、1995、ACM SIGGRAPH、pp.191-
198）に記載されている方法がある。
２の輪郭抽出方法として、文献「Intelligent Scissors
for Image Composition」（Eric N.Mortensen and Wil
liamA.Barrett、Computer Graphics Proceedings 、Ann
ual Conference Series、1995、ACM SIGGRAPH、pp.191-
198）に記載されている方法がある。
【０００６】この第２の輪郭抽出方法は、インタラクテ
イブに輪郭の任意の２点を指定すると、その２点間の輪
郭線図形２値画像を算出するものであり、この操作を繰
り返すことよつて対象物の輪郭を得る。与えられた２点
間の輪郭は、エツジの強度とエツジの方向を用いた経路
評価関数を設定することにより、最短路探査問題を解く
ことによつて算出する。文献「離散最適化法とアルゴリ
ズム」（茨木俊秀、岩波書店、1993年）によれば、最短
路探査問題を高速に解くアルゴリズムが提案されてお
り、この輪郭抽出方法においてもこれを利用している。
イブに輪郭の任意の２点を指定すると、その２点間の輪
郭線図形２値画像を算出するものであり、この操作を繰
り返すことよつて対象物の輪郭を得る。与えられた２点
間の輪郭は、エツジの強度とエツジの方向を用いた経路
評価関数を設定することにより、最短路探査問題を解く
ことによつて算出する。文献「離散最適化法とアルゴリ
ズム」（茨木俊秀、岩波書店、1993年）によれば、最短
路探査問題を高速に解くアルゴリズムが提案されてお
り、この輪郭抽出方法においてもこれを利用している。
【０００７】さらに画像中から対象物の輪郭を抽出する
第３の輪郭抽出方法として、「SNAKES: Active Contour
models 」（Kass M. 、Witikin A.、Terzopoulos D.、
Proc.1st ICCV 、pp259-268 、1987）がある。この「sn
akes」と呼ばれる動的輪郭モデルは、画像中の輪郭に収
束するように移動するコントロールポイントを、拘束条
件によつて鎖状に連結したものである。この動的輪郭モ
デルの応用例としては、「領域分割に基づく複雑物体の
自動切り出し」（栄藤稔、白井良明、NICOGRAPH ’92論
文集、pp. 8-17、1992）、「領域抽出装置」（特開平5-
61977 ）、「弾性輪郭モデルとエネルギー最小化原理に
よる輪郭追跡手法」（上田修功、間瀬健二、末永康仁、
信学誌、vol.J-75-D-II 、No．1 、pp.111-120、199
2）、「動物体の輪郭追跡方法」（特開平5-12443 号）
がある。
第３の輪郭抽出方法として、「SNAKES: Active Contour
models 」（Kass M. 、Witikin A.、Terzopoulos D.、
Proc.1st ICCV 、pp259-268 、1987）がある。この「sn
akes」と呼ばれる動的輪郭モデルは、画像中の輪郭に収
束するように移動するコントロールポイントを、拘束条
件によつて鎖状に連結したものである。この動的輪郭モ
デルの応用例としては、「領域分割に基づく複雑物体の
自動切り出し」（栄藤稔、白井良明、NICOGRAPH ’92論
文集、pp. 8-17、1992）、「領域抽出装置」（特開平5-
61977 ）、「弾性輪郭モデルとエネルギー最小化原理に
よる輪郭追跡手法」（上田修功、間瀬健二、末永康仁、
信学誌、vol.J-75-D-II 、No．1 、pp.111-120、199
2）、「動物体の輪郭追跡方法」（特開平5-12443 号）
がある。
【０００８】この「snakes」と呼ばれる動的輪郭モデル
を用いる輪郭抽出方法は、第１に、動的輪郭モデルは、
複数のコントロールポイントをスプライン曲線などを用
いて連結したもので、線図形２値画像でない常に滑らか
な輪郭を得ることができるという特徴、第２に、動的輪
郭モデルの収束はコントロールポイントを少しずつ動か
しながら、モデルのもつ評価関数の更新を反復処理する
という局所探査と呼ばれる方法によつて解を求めるとい
う特徴をもつている。
を用いる輪郭抽出方法は、第１に、動的輪郭モデルは、
複数のコントロールポイントをスプライン曲線などを用
いて連結したもので、線図形２値画像でない常に滑らか
な輪郭を得ることができるという特徴、第２に、動的輪
郭モデルの収束はコントロールポイントを少しずつ動か
しながら、モデルのもつ評価関数の更新を反復処理する
という局所探査と呼ばれる方法によつて解を求めるとい
う特徴をもつている。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】ところで画像中の対象
物の輪郭を抽出する方法において、抽出された輪郭が最
終的に曲線で得られると、輪郭における様々な特徴量の
算出が容易になることや、サブピクセル精度の形状をも
つことによりアンチアイリアス等が可能になり画像合成
処理等に有利になるなど、後続の画像処理が容易にな
る。従つて対象物の輪郭形状は曲線で得られることが望
ましい。ところが上述の第１及び第２の輪郭抽出方法
は、対象物の輪郭を線図形２値画像として算出し、輪郭
形状を最終的に曲線で得ないため、抽出した輪郭を最終
的に曲線で得た場合に得られる上述の利点を得ることが
できない問題があつた。
物の輪郭を抽出する方法において、抽出された輪郭が最
終的に曲線で得られると、輪郭における様々な特徴量の
算出が容易になることや、サブピクセル精度の形状をも
つことによりアンチアイリアス等が可能になり画像合成
処理等に有利になるなど、後続の画像処理が容易にな
る。従つて対象物の輪郭形状は曲線で得られることが望
ましい。ところが上述の第１及び第２の輪郭抽出方法
は、対象物の輪郭を線図形２値画像として算出し、輪郭
形状を最終的に曲線で得ないため、抽出した輪郭を最終
的に曲線で得た場合に得られる上述の利点を得ることが
できない問題があつた。
【００１０】また第２の輪郭抽出方法は、第１の輪郭抽
出方法と比較して、問題を解くためのソート処理などの
処理時間の増大を抑えることができるが、輪郭上の種々
の点をオペレータが与える必要があるため、輪郭抽出作
業が煩雑になる問題があつた。また第２の輪郭抽出方法
は、最短経路探査問題を解くために用いる経路評価関数
に画像の２次微分を用いており、この画像の２次微分の
項は評価関数中最も重要な項であるが、画像の２次微分
はノイズに弱く、輪郭曲線を精度良く抽出し得ない問題
があつた。
出方法と比較して、問題を解くためのソート処理などの
処理時間の増大を抑えることができるが、輪郭上の種々
の点をオペレータが与える必要があるため、輪郭抽出作
業が煩雑になる問題があつた。また第２の輪郭抽出方法
は、最短経路探査問題を解くために用いる経路評価関数
に画像の２次微分を用いており、この画像の２次微分の
項は評価関数中最も重要な項であるが、画像の２次微分
はノイズに弱く、輪郭曲線を精度良く抽出し得ない問題
があつた。
【００１１】一方、動的輪郭モデルを用いる第３及び第
４の輪郭抽出方法は、輪郭をスプライン曲線として得る
ことができる。しかしながら、動的輪郭モデルの原理
上、コントロールポイントの数は予め定められており、
スプライン曲線の形状の自由度は、コントロールポイン
トの数によつて制限されるため、輪郭全体の形状の次数
よりスプライン曲線の次数が小さくならないようにコン
トロールポイントの数を設定しなければならない。とこ
ろが輪郭の形状の次数を輪郭抽出を行うことなく画像か
ら直接調べることは困難であり、輪郭の形状の次数に一
致した輪郭曲線を得ることができなかつた。
４の輪郭抽出方法は、輪郭をスプライン曲線として得る
ことができる。しかしながら、動的輪郭モデルの原理
上、コントロールポイントの数は予め定められており、
スプライン曲線の形状の自由度は、コントロールポイン
トの数によつて制限されるため、輪郭全体の形状の次数
よりスプライン曲線の次数が小さくならないようにコン
トロールポイントの数を設定しなければならない。とこ
ろが輪郭の形状の次数を輪郭抽出を行うことなく画像か
ら直接調べることは困難であり、輪郭の形状の次数に一
致した輪郭曲線を得ることができなかつた。
【００１２】また第３及び第４の輪郭抽出方法の場合、
エツジ強度勾配を指標とした評価関数により動的輪郭モ
デルを駆動するため、エツジ強度の勾配のノイズや、求
めたい輪郭と判別しにくい他物体の輪郭に起因するエツ
ジ強度の勾配などに影響され易く、輪郭曲線を精度良く
抽出することができなかつた。さらに第３及び第４の輪
郭抽出方法は、局所探査を基本としたアルゴリズムであ
るため、動的輪郭モデルの初期位置によつては最適解を
得ることができないおそれがあつた。
エツジ強度勾配を指標とした評価関数により動的輪郭モ
デルを駆動するため、エツジ強度の勾配のノイズや、求
めたい輪郭と判別しにくい他物体の輪郭に起因するエツ
ジ強度の勾配などに影響され易く、輪郭曲線を精度良く
抽出することができなかつた。さらに第３及び第４の輪
郭抽出方法は、局所探査を基本としたアルゴリズムであ
るため、動的輪郭モデルの初期位置によつては最適解を
得ることができないおそれがあつた。
【００１３】本発明は以上の点を考慮してなされたもの
で、画像中から対象物の輪郭の形状の次数に一致した輪
郭曲線を得ることのできる輪郭抽出装置及び輪郭抽出方
法を提案しようとするものである。
で、画像中から対象物の輪郭の形状の次数に一致した輪
郭曲線を得ることのできる輪郭抽出装置及び輪郭抽出方
法を提案しようとするものである。
【００１４】
【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、対象物の輪郭を複数の離散的な座
標データでなる輪郭座標情報として生成し、当該輪郭座
標情報によつて表される形状を近似する曲線を生成する
ようにした。対象物の輪郭が、複数の離散的な座標デー
タでなる輪郭座標情報として生成されるので、輪郭の形
状の次数を容易に調べることができる。また輪郭座標情
報が曲線に近似されるので、輪郭形状を最終的に曲線で
得ることができる。
め本発明においては、対象物の輪郭を複数の離散的な座
標データでなる輪郭座標情報として生成し、当該輪郭座
標情報によつて表される形状を近似する曲線を生成する
ようにした。対象物の輪郭が、複数の離散的な座標デー
タでなる輪郭座標情報として生成されるので、輪郭の形
状の次数を容易に調べることができる。また輪郭座標情
報が曲線に近似されるので、輪郭形状を最終的に曲線で
得ることができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下、図面について本発明の一実
施例を詳述する。
施例を詳述する。
【００１６】（１）全体構成 図１において、１は全体として本発明を適用したキー信
号生成装置を示し、連続した複数の画像中に存在する対
象物のソフトキーを生成する。キー信号生成装置１は、
輪郭抽出部２及びキー算出部３により構成されており、
輪郭抽出部２において算出した対象物の輪郭曲線と、対
象物の輪郭のグラデイエントベクトルとに基づいて、キ
ー算出部３において対象物のソフトキーを生成する。
号生成装置を示し、連続した複数の画像中に存在する対
象物のソフトキーを生成する。キー信号生成装置１は、
輪郭抽出部２及びキー算出部３により構成されており、
輪郭抽出部２において算出した対象物の輪郭曲線と、対
象物の輪郭のグラデイエントベクトルとに基づいて、キ
ー算出部３において対象物のソフトキーを生成する。
【００１７】キー信号生成装置１は、入力手段として例
えばマウス４を用いてオペレータによつて入力された、
輪郭のおおまかな形状を示す線分情報、折れ線情報、曲
線情報、又は太い筆でなぞつたようなマスク画像情報Ｓ
１を、輪郭抽出部２の推定輪郭算出部５で受ける。推定
輪郭算出部５は、線分情報、折れ線情報、曲線情報又は
マスク画像情報Ｓ１に基づいて対象物の輪郭の推定形状
（以下、これを推定輪郭と呼ぶ）に応じた推定輪郭情報
Ｓ２を得、当該推定輪郭情報Ｓ２を輪郭候補領域決定部
６に送出する。
えばマウス４を用いてオペレータによつて入力された、
輪郭のおおまかな形状を示す線分情報、折れ線情報、曲
線情報、又は太い筆でなぞつたようなマスク画像情報Ｓ
１を、輪郭抽出部２の推定輪郭算出部５で受ける。推定
輪郭算出部５は、線分情報、折れ線情報、曲線情報又は
マスク画像情報Ｓ１に基づいて対象物の輪郭の推定形状
（以下、これを推定輪郭と呼ぶ）に応じた推定輪郭情報
Ｓ２を得、当該推定輪郭情報Ｓ２を輪郭候補領域決定部
６に送出する。
【００１８】輪郭候補領域決定部６は、推定輪郭情報Ｓ
２に基づいて、輪郭が存在すると考えられる領域（以
下、これを輪郭候補領域と呼ぶ）を算出し、当該輪郭候
補領域に応じた輪郭候補領域情報Ｉi を輪郭曲線生成部
７に送出する。輪郭曲線生成部７は、輪郭候補領域情報
Ｉi に基づいて輪郭候補領域におけるグラデイエントベ
クトルを算出して当該グラデイエントベクトルを規格化
すると共に、輪郭の中心を通過する画素のリスト（以
下、これを輪郭座標リストと呼ぶ）Ｐを生成した後、当
該輪郭座標リストＰによつて表される形状を近似する曲
線を生成し、当該曲線に応じた輪郭曲線情報Ｃ及び規格
化されたグラデイエントベクトルＧＳをキー算出部３に
送出する。
２に基づいて、輪郭が存在すると考えられる領域（以
下、これを輪郭候補領域と呼ぶ）を算出し、当該輪郭候
補領域に応じた輪郭候補領域情報Ｉi を輪郭曲線生成部
７に送出する。輪郭曲線生成部７は、輪郭候補領域情報
Ｉi に基づいて輪郭候補領域におけるグラデイエントベ
クトルを算出して当該グラデイエントベクトルを規格化
すると共に、輪郭の中心を通過する画素のリスト（以
下、これを輪郭座標リストと呼ぶ）Ｐを生成した後、当
該輪郭座標リストＰによつて表される形状を近似する曲
線を生成し、当該曲線に応じた輪郭曲線情報Ｃ及び規格
化されたグラデイエントベクトルＧＳをキー算出部３に
送出する。
【００１９】ここでこのキー信号生成装置１において
は、折れ線情報、曲線情報又はマスク画像情報Ｓ１より
推定輪郭情報Ｓ２を得る方法とは別に、１つ前のフレー
ムである画像ｉ−１の輪郭曲線情報Ｓ４を用い、動きベ
クトル推定処理によつて画像ｉ−１の輪郭が現画像ｉに
おいてどこに移動したかを推定することより、現画像ｉ
における推定輪郭情報Ｓ２を得ることができるようにな
されている。
は、折れ線情報、曲線情報又はマスク画像情報Ｓ１より
推定輪郭情報Ｓ２を得る方法とは別に、１つ前のフレー
ムである画像ｉ−１の輪郭曲線情報Ｓ４を用い、動きベ
クトル推定処理によつて画像ｉ−１の輪郭が現画像ｉに
おいてどこに移動したかを推定することより、現画像ｉ
における推定輪郭情報Ｓ２を得ることができるようにな
されている。
【００２０】すなわち動きベクトル推定部８は、１フレ
ーム前の画像ｉ−１について、輪郭候補領域決定部６及
び輪郭曲線生成部７を介して得られる輪郭曲線情報Ｃを
用いて、当該輪郭曲線情報Ｃに応じた輪郭曲線が現画像
ｉにおいてどこに移動したかを推定し、この結果を推定
輪郭情報Ｓ２として輪郭候補領域決定部６に送出する。
この場合、輪郭候補領域決定部６及び輪郭曲線生成部７
での処理は、上述と同様の方法で行われる。従つて推定
輪郭情報Ｓ２を得る方法として動きベクトル推定部８が
選択された場合、輪郭曲線生成部７は、輪郭曲線情報Ｃ
を遅延回路９を介して動きベクトル推定部８にフイード
バツクするようになされている。
ーム前の画像ｉ−１について、輪郭候補領域決定部６及
び輪郭曲線生成部７を介して得られる輪郭曲線情報Ｃを
用いて、当該輪郭曲線情報Ｃに応じた輪郭曲線が現画像
ｉにおいてどこに移動したかを推定し、この結果を推定
輪郭情報Ｓ２として輪郭候補領域決定部６に送出する。
この場合、輪郭候補領域決定部６及び輪郭曲線生成部７
での処理は、上述と同様の方法で行われる。従つて推定
輪郭情報Ｓ２を得る方法として動きベクトル推定部８が
選択された場合、輪郭曲線生成部７は、輪郭曲線情報Ｃ
を遅延回路９を介して動きベクトル推定部８にフイード
バツクするようになされている。
【００２１】キー算出部３は、グラデイエントベクトル
ＧＳ及び輪郭曲線情報Ｃを両端曲線算出部１０で受け
る。両端曲線算出部１０は、グラデイエントベクトルＧ
Ｓ及び輪郭曲線情報Ｃに基づいて、輪郭の両端を表す２
本の曲線（以下、これを両端曲線と呼ぶ）間の幅を算出
し、当該両端曲線間の幅に応じた両端曲線情報Ｓ３をソ
フトキー生成部１１に送出する。ソフトキー生成部１１
は、両端曲線情報Ｓ３に基づいて、２本の両端曲線間に
高さが「０」から「１」まで滑らかに変化する曲面を生
成し、この曲面の高さをソフトキーの値として画像に書
き込む処理を行つてソフトキーを算出し出力する。
ＧＳ及び輪郭曲線情報Ｃを両端曲線算出部１０で受け
る。両端曲線算出部１０は、グラデイエントベクトルＧ
Ｓ及び輪郭曲線情報Ｃに基づいて、輪郭の両端を表す２
本の曲線（以下、これを両端曲線と呼ぶ）間の幅を算出
し、当該両端曲線間の幅に応じた両端曲線情報Ｓ３をソ
フトキー生成部１１に送出する。ソフトキー生成部１１
は、両端曲線情報Ｓ３に基づいて、２本の両端曲線間に
高さが「０」から「１」まで滑らかに変化する曲面を生
成し、この曲面の高さをソフトキーの値として画像に書
き込む処理を行つてソフトキーを算出し出力する。
【００２２】かくしてこのキー信号生成装置１は、画像
中に存在する対象物のソフトキーを生成することができ
るようになされている。
中に存在する対象物のソフトキーを生成することができ
るようになされている。
【００２３】（２）実施例 （２−１）輪郭曲線生成部の基本構成 本発明の実施例による輪郭曲線生成部７の構成を図２に
示す。輪郭曲線生成部７は、輪郭候補領域決定部６から
供給される輪郭候補領域情報Ｉi を輪郭座標リスト生成
部２０で受ける。
示す。輪郭曲線生成部７は、輪郭候補領域決定部６から
供給される輪郭候補領域情報Ｉi を輪郭座標リスト生成
部２０で受ける。
【００２４】輪郭座標リスト生成部２０は、輪郭座標情
報生成手段として、輪郭候補領域情報Ｉi に基づいて、
対象物の輪郭を複数の離散的な座標データでなる輪郭座
標リストＰとして生成し、当該輪郭座標リストＰを曲線
生成部２１に送出する。曲線生成部２１は、輪郭座標リ
ストＰによつて表される形状を近似する曲線Ｃを生成
し、当該曲線Ｃを輪郭曲線情報Ｃとしてキー算出部３に
送出する。以下、この実施例における輪郭座標リスト生
成部２０及び曲線生成部２１の具体的な構成を順に説明
する。
報生成手段として、輪郭候補領域情報Ｉi に基づいて、
対象物の輪郭を複数の離散的な座標データでなる輪郭座
標リストＰとして生成し、当該輪郭座標リストＰを曲線
生成部２１に送出する。曲線生成部２１は、輪郭座標リ
ストＰによつて表される形状を近似する曲線Ｃを生成
し、当該曲線Ｃを輪郭曲線情報Ｃとしてキー算出部３に
送出する。以下、この実施例における輪郭座標リスト生
成部２０及び曲線生成部２１の具体的な構成を順に説明
する。
【００２５】（２−１−１）輪郭座標リスト生成部の構
成 輪郭座標リスト生成部２０の具体的な構成を図３に示
し、輪郭座標リスト生成部２０における輪郭座標リスト
生成処理について図４に示すフローチヤートを用いて説
明する。輪郭座標リスト生成部２０は、ステツプＳＰ１
より輪郭座標リスト生成処理を開始し、ステツプＳＰ２
において、輪郭候補領域情報Ｉi （ｘ、ｙ）を中継点抽
出部２２及び中継点連結部２３において受ける。
成 輪郭座標リスト生成部２０の具体的な構成を図３に示
し、輪郭座標リスト生成部２０における輪郭座標リスト
生成処理について図４に示すフローチヤートを用いて説
明する。輪郭座標リスト生成部２０は、ステツプＳＰ１
より輪郭座標リスト生成処理を開始し、ステツプＳＰ２
において、輪郭候補領域情報Ｉi （ｘ、ｙ）を中継点抽
出部２２及び中継点連結部２３において受ける。
【００２６】次いでステツプＳＰ３において、輪郭座標
リスト生成部２０は、中継点抽出手段としての中継点抽
出部２２において、輪郭候補領域情報Ｉi 中から対象物
の輪郭を検出した後、当該検出した輪郭から複数の点を
中継点ｑi として輪郭に沿つて抽出し、これら中継点ｑ
i でなる中継点座標リストＱを中継点連結部２３に送出
する。この実施例の場合、中継点抽出部２２は、後述す
るように、エツジの強度が近傍に比して明らかに大きい
点を中継点ｑi として抽出する。
リスト生成部２０は、中継点抽出手段としての中継点抽
出部２２において、輪郭候補領域情報Ｉi 中から対象物
の輪郭を検出した後、当該検出した輪郭から複数の点を
中継点ｑi として輪郭に沿つて抽出し、これら中継点ｑ
i でなる中継点座標リストＱを中継点連結部２３に送出
する。この実施例の場合、中継点抽出部２２は、後述す
るように、エツジの強度が近傍に比して明らかに大きい
点を中継点ｑi として抽出する。
【００２７】続いてステツプＳＰ４において、輪郭座標
リスト生成部２０は、中継点連結手段としての中継点連
結部２３において、輪郭候補領域情報Ｉi 及び中継点座
標リストＱに基づいて、各中継点ｑi を順次連結して８
近傍線図形を作成し、ステツプＳＰ５において、当該８
近傍線図形を表す輪郭座標リストＰを曲線生成部２１に
送出し、ステツプＳＰ６において輪郭座標リスト生成処
理を終了する。
リスト生成部２０は、中継点連結手段としての中継点連
結部２３において、輪郭候補領域情報Ｉi 及び中継点座
標リストＱに基づいて、各中継点ｑi を順次連結して８
近傍線図形を作成し、ステツプＳＰ５において、当該８
近傍線図形を表す輪郭座標リストＰを曲線生成部２１に
送出し、ステツプＳＰ６において輪郭座標リスト生成処
理を終了する。
【００２８】（２−１−１−１）中継点抽出部の構成 中継点抽出部２２の具体的な構成を図５に示し、中継点
抽出部２２における中継点抽出処理について図６に示す
フローチヤートを用いて説明する。中継点抽出部２２
は、ステツプＳＰ１より中継点抽出処理を開始し、ステ
ツプＳＰ２において、輪郭候補領域情報Ｉi をエツジ強
度算出部２２Ａ及びエツジ検出部２２Ｂで受ける。
抽出部２２における中継点抽出処理について図６に示す
フローチヤートを用いて説明する。中継点抽出部２２
は、ステツプＳＰ１より中継点抽出処理を開始し、ステ
ツプＳＰ２において、輪郭候補領域情報Ｉi をエツジ強
度算出部２２Ａ及びエツジ検出部２２Ｂで受ける。
【００２９】次いでステツプＳＰ３において、中継点抽
出部２２は、エツジ強度算出手段としてのエツジ強度算
出部２２Ａにおいて、輪郭候補領域情報Ｉi に基づいて
輪郭候補領域におけるエツジ強度を算出して当該エツジ
強度に応じたエツジ強度画像Ｇ（ｘ、ｙ）を生成し、当
該エツジ強度画像Ｇを強エツジ点抽出部２２Ｃに送出す
る。ここでエツジ強度算出部２２Ａは、例えば「画像解
析ハンドブツク」（高木幹雄、下田陽久、東京大学出版
界、1991）に記載されている方法によつてエツジ強度を
算出する。
出部２２は、エツジ強度算出手段としてのエツジ強度算
出部２２Ａにおいて、輪郭候補領域情報Ｉi に基づいて
輪郭候補領域におけるエツジ強度を算出して当該エツジ
強度に応じたエツジ強度画像Ｇ（ｘ、ｙ）を生成し、当
該エツジ強度画像Ｇを強エツジ点抽出部２２Ｃに送出す
る。ここでエツジ強度算出部２２Ａは、例えば「画像解
析ハンドブツク」（高木幹雄、下田陽久、東京大学出版
界、1991）に記載されている方法によつてエツジ強度を
算出する。
【００３０】続いてステツプＳＰ４において、中継点抽
出部２２は、エツジ検出手段としてのエツジ検出部２２
Ｂにおいて、輪郭候補領域情報Ｉi よりエツジ点を検出
して当該エツジ点の位置を指定するエツジ点２値画像Ｅ
（ｘ、ｙ）を生成し、当該エツジ点２値画像Ｅを強エツ
ジ点抽出部２２Ｃに送出する。ここでエツジ点２値画像
とは、エツジ位置に相当する画素の値が「１」で表さ
れ、それ以外の画素の値が「０」で表される画像であ
る。エツジ検出部２２Ｂは、例えば上述の「画像解析ハ
ンドブツク」に記載されている方法によつてエツジ点を
検出する。
出部２２は、エツジ検出手段としてのエツジ検出部２２
Ｂにおいて、輪郭候補領域情報Ｉi よりエツジ点を検出
して当該エツジ点の位置を指定するエツジ点２値画像Ｅ
（ｘ、ｙ）を生成し、当該エツジ点２値画像Ｅを強エツ
ジ点抽出部２２Ｃに送出する。ここでエツジ点２値画像
とは、エツジ位置に相当する画素の値が「１」で表さ
れ、それ以外の画素の値が「０」で表される画像であ
る。エツジ検出部２２Ｂは、例えば上述の「画像解析ハ
ンドブツク」に記載されている方法によつてエツジ点を
検出する。
【００３１】次いでステツプＳＰ５において、中継点抽
出部２２は、強エツジ点抽出手段としての強エツジ点抽
出部２２Ｃにおいて、エツジ強度画像Ｇ及びエツジ点２
値画像Ｅに基づいて、エツジ点のうち、エツジ強度が予
め定められたしきい値Ｔより大きいエツジ点に相当する
位置の画素を中継点ｑi として抽出し、当該抽出した中
継点ｑi を輪郭に沿つて順序付けすることにより、中継
点座標リストＱを生成する。中継点抽出部２２は、ステ
ツプＳＰ６において、中継点座標リストＱを中継点連結
部２３に送出し、ステツプＳＰ７において中継点抽出処
理を終了する。
出部２２は、強エツジ点抽出手段としての強エツジ点抽
出部２２Ｃにおいて、エツジ強度画像Ｇ及びエツジ点２
値画像Ｅに基づいて、エツジ点のうち、エツジ強度が予
め定められたしきい値Ｔより大きいエツジ点に相当する
位置の画素を中継点ｑi として抽出し、当該抽出した中
継点ｑi を輪郭に沿つて順序付けすることにより、中継
点座標リストＱを生成する。中継点抽出部２２は、ステ
ツプＳＰ６において、中継点座標リストＱを中継点連結
部２３に送出し、ステツプＳＰ７において中継点抽出処
理を終了する。
【００３２】ここで強エツジ点抽出部２２Ｃにおける中
継点ｑi の順序付け処理について図７を用いて説明す
る。中継点ｑi が輪郭に沿つてそれほど大きくない間隔
で得られている場合、中継点ｑi をたどる経路（折れ
線）がループを作らないようにしながら（物体輪郭はル
ープにならない）、近傍の中継点ｑi をたどる順序付け
をすることにより輪郭に沿つた順序付けを行うことがで
きる。すなわち中継点ｑi をたどる経路のうち最短で１
周する経路を選択すればループが生じない。
継点ｑi の順序付け処理について図７を用いて説明す
る。中継点ｑi が輪郭に沿つてそれほど大きくない間隔
で得られている場合、中継点ｑi をたどる経路（折れ
線）がループを作らないようにしながら（物体輪郭はル
ープにならない）、近傍の中継点ｑi をたどる順序付け
をすることにより輪郭に沿つた順序付けを行うことがで
きる。すなわち中継点ｑi をたどる経路のうち最短で１
周する経路を選択すればループが生じない。
【００３３】ここで図７（Ａ）に示すように、ループの
ある経路では必ず経路のどこかで交差が発生し、このよ
うな経路が最短の経路でないことは、図７（Ｂ）に示す
ような交差を修正した経路が図７（Ａ）に示すような経
路より明らかに短いことから証明できる。すなわち図７
（Ａ）における線分［ｑi 、ｑi+1 ］と線分［ｑj 、ｑ
j+1 ］の長さの和と、図７（Ｂ）における線分［ｑi 、
ｑi+1 ］と線分［ｑj、ｑj+1 ］の長さの和には、三角
形の一辺と他の２辺の和の関係が成立し、交差がある経
路には必ずこれよりも短い経路が存在することが分かる
ので、最短経路はループをもたない。
ある経路では必ず経路のどこかで交差が発生し、このよ
うな経路が最短の経路でないことは、図７（Ｂ）に示す
ような交差を修正した経路が図７（Ａ）に示すような経
路より明らかに短いことから証明できる。すなわち図７
（Ａ）における線分［ｑi 、ｑi+1 ］と線分［ｑj 、ｑ
j+1 ］の長さの和と、図７（Ｂ）における線分［ｑi 、
ｑi+1 ］と線分［ｑj、ｑj+1 ］の長さの和には、三角
形の一辺と他の２辺の和の関係が成立し、交差がある経
路には必ずこれよりも短い経路が存在することが分かる
ので、最短経路はループをもたない。
【００３４】従つて強エツジ点抽出部２２Ｃにおける中
継点ｑi の順序付け処理は、全ての中継点ｑi をたどる
最短の経路を求める問題に置き換えることができる。こ
の問題は、「離散最適化法とアルゴリズム」（茨木俊
秀、岩波書店、1993）によれば、巡回セールスマン問題
の１種であり、この問題を解くことによつて全ての中継
点ｑi をたどる最短の経路を求めることができる。
継点ｑi の順序付け処理は、全ての中継点ｑi をたどる
最短の経路を求める問題に置き換えることができる。こ
の問題は、「離散最適化法とアルゴリズム」（茨木俊
秀、岩波書店、1993）によれば、巡回セールスマン問題
の１種であり、この問題を解くことによつて全ての中継
点ｑi をたどる最短の経路を求めることができる。
【００３５】（２−１−１−２）中継点連結部の構成 中継点連結部２３の具体的な構成を図８に示す。中継点
連結部２３は、中継点連結手段として、輪郭候補領域決
定部６から供給される輪郭候補領域情報Ｉi をグラデイ
エントベクトル算出部２４で受ける。グラデイエントベ
クトル算出部２４は、後述するように、輪郭候補領域情
報Ｉi からグラデイエントベクトルＧを生成した後、当
該グラデイエントベクトルＧを規格化することにより、
入力画像における色差の大小に依存しない規格化された
グラデイエントベクトルＧＳを生成し、当該グラデイエ
ントベクトルＧＳをエツジ検出部２５、経路探査部２５
及びキー算出部３に送出する。
連結部２３は、中継点連結手段として、輪郭候補領域決
定部６から供給される輪郭候補領域情報Ｉi をグラデイ
エントベクトル算出部２４で受ける。グラデイエントベ
クトル算出部２４は、後述するように、輪郭候補領域情
報Ｉi からグラデイエントベクトルＧを生成した後、当
該グラデイエントベクトルＧを規格化することにより、
入力画像における色差の大小に依存しない規格化された
グラデイエントベクトルＧＳを生成し、当該グラデイエ
ントベクトルＧＳをエツジ検出部２５、経路探査部２５
及びキー算出部３に送出する。
【００３６】ここでこの実施例における輪郭候補領域決
定部６及びグラデイエントベクトル算出部２４の構成を
図９に示す。この実施例の場合、入力手段４から、検出
したい輪郭のおおまかな位置及び方向を指定する情報と
して、輪郭に沿つて連続した曲線情報Ｓ１が入力される
ものとする。
定部６及びグラデイエントベクトル算出部２４の構成を
図９に示す。この実施例の場合、入力手段４から、検出
したい輪郭のおおまかな位置及び方向を指定する情報と
して、輪郭に沿つて連続した曲線情報Ｓ１が入力される
ものとする。
【００３７】輪郭候補領域決定部６は、推定輪郭算出部
５から供給される曲線でなる推定輪郭情報Ｓ２を特徴点
抽出回路６Ａ及び曲線分割回路６Ｂで受ける。特徴点抽
出回路６Ａは、推定輪郭情報Ｓ２に応じた曲線より特徴
点を抽出し、当該特徴点に応じた特徴点情報ＣＲを曲線
分割回路６Ｂに送出する。ここで特徴点とは、曲線上で
特異な点を示す点であり、例えば曲線の形状が屈曲する
屈曲点や曲線の軌跡上で画像の色が変化する色変化点な
どである。
５から供給される曲線でなる推定輪郭情報Ｓ２を特徴点
抽出回路６Ａ及び曲線分割回路６Ｂで受ける。特徴点抽
出回路６Ａは、推定輪郭情報Ｓ２に応じた曲線より特徴
点を抽出し、当該特徴点に応じた特徴点情報ＣＲを曲線
分割回路６Ｂに送出する。ここで特徴点とは、曲線上で
特異な点を示す点であり、例えば曲線の形状が屈曲する
屈曲点や曲線の軌跡上で画像の色が変化する色変化点な
どである。
【００３８】曲線分割回路６Ｂは、推定輪郭情報Ｓ２に
応じた曲線を、各特徴点を頂点とするエツジに沿つて連
続した折れ線Ｌに近似し、当該折れ線Ｌを領域分割回路
６Ｃに送出する。領域分割回路６Ｃは、曲線分割回路６
Ｂから供給される折れ線Ｌに基づいて、折れ線Ｌの各線
分ｌj の近傍画素を指定するマスク画像Ｉmjを各線分ｌ
j 毎に生成し、それぞれ対応する線分ｌj とマスク画像
Ｉmjとの対を輪郭の方向及び位置の情報としてグラデイ
エントベクトル算出部２４に送出する。
応じた曲線を、各特徴点を頂点とするエツジに沿つて連
続した折れ線Ｌに近似し、当該折れ線Ｌを領域分割回路
６Ｃに送出する。領域分割回路６Ｃは、曲線分割回路６
Ｂから供給される折れ線Ｌに基づいて、折れ線Ｌの各線
分ｌj の近傍画素を指定するマスク画像Ｉmjを各線分ｌ
j 毎に生成し、それぞれ対応する線分ｌj とマスク画像
Ｉmjとの対を輪郭の方向及び位置の情報としてグラデイ
エントベクトル算出部２４に送出する。
【００３９】グラデイエントベクトル算出部２４は、グ
ラデイエントベクトル算出手段として、輪郭候補領域情
報Ｉi として供給される線分ｌj とマスク画像Ｉmjとの
対を、当該対の数だけ設けられたエツジ強度規格化回路
２４Ａで受けると共に、各マスク画像Ｉmjを画像合成部
２４Ｂで受ける。各エツジ強度規格回路２４Ａは、線分
ｌj とマスク画像Ｉmjに基づいてグラデイエントベクト
ルＧj を生成した後、当該グラデイエントベクトル
Ｇj 、線分ｌj 及びマスク画像Ｉmjに基づいて、色差の
大きさを「１」にするような規格化処理を行うことによ
り、規格化したグラデイエントベクトルＧsjを生成し、
当該規格化された各グラデイエントベクトルＧsjを画像
合成部２４Ｂに送出する。画像合成部２４Ｂは、対応す
るグラデイエントベクトルＧsjとマスク画像Ｉmjとの対
を用いて、規格化されたグラデイエントベクトルＧＳを
生成し、当該グラデイエントベクトルＧＳをエツジ検出
部２５、経路探査部２６及びキー算出部３に送出する。
ラデイエントベクトル算出手段として、輪郭候補領域情
報Ｉi として供給される線分ｌj とマスク画像Ｉmjとの
対を、当該対の数だけ設けられたエツジ強度規格化回路
２４Ａで受けると共に、各マスク画像Ｉmjを画像合成部
２４Ｂで受ける。各エツジ強度規格回路２４Ａは、線分
ｌj とマスク画像Ｉmjに基づいてグラデイエントベクト
ルＧj を生成した後、当該グラデイエントベクトル
Ｇj 、線分ｌj 及びマスク画像Ｉmjに基づいて、色差の
大きさを「１」にするような規格化処理を行うことによ
り、規格化したグラデイエントベクトルＧsjを生成し、
当該規格化された各グラデイエントベクトルＧsjを画像
合成部２４Ｂに送出する。画像合成部２４Ｂは、対応す
るグラデイエントベクトルＧsjとマスク画像Ｉmjとの対
を用いて、規格化されたグラデイエントベクトルＧＳを
生成し、当該グラデイエントベクトルＧＳをエツジ検出
部２５、経路探査部２６及びキー算出部３に送出する。
【００４０】ここでエツジ強度画像規格化回路２４Ａに
おける規格化処理の具体的な内容について説明する。エ
ツジ強度規格化回路２４Ａは、エツジの位置及びエツジ
の方向についての情報として与えられるマスク画像及び
線分の対に基づいて、エツジを垂直に横切る横断直線を
算出し、当該横断直線上でエツジ強度が最大となるエツ
ジ強度最大点を算出した後、横断直線上のエツジ強度最
大点を始点とする一方の側の半直線上において、エツジ
強度がエツジ強度最大点におけるエツジ強度より小さ
く、かつ所定のしきい値以下となる点Ｐ０を検出すると
共に、横断直線上のエツジ強度最大点を始点とする上述
の半直線とは正反対の半直線上において、エツジ強度が
エツジ強度最大点におけるエツジ強度より小さく、かつ
所定のしきい値以下となる点Ｐ１を検出し、点Ｐ０及び
点Ｐ１間を結ぶ直線を積分経路ＰＩとする。
おける規格化処理の具体的な内容について説明する。エ
ツジ強度規格化回路２４Ａは、エツジの位置及びエツジ
の方向についての情報として与えられるマスク画像及び
線分の対に基づいて、エツジを垂直に横切る横断直線を
算出し、当該横断直線上でエツジ強度が最大となるエツ
ジ強度最大点を算出した後、横断直線上のエツジ強度最
大点を始点とする一方の側の半直線上において、エツジ
強度がエツジ強度最大点におけるエツジ強度より小さ
く、かつ所定のしきい値以下となる点Ｐ０を検出すると
共に、横断直線上のエツジ強度最大点を始点とする上述
の半直線とは正反対の半直線上において、エツジ強度が
エツジ強度最大点におけるエツジ強度より小さく、かつ
所定のしきい値以下となる点Ｐ１を検出し、点Ｐ０及び
点Ｐ１間を結ぶ直線を積分経路ＰＩとする。
【００４１】続いてエツジ強度規格化回路２４Ａは、積
分経路ＰＩ上の端点Ｐ０から端点Ｐ１までの任意の複数
の点におけるエツジ強度値を求め、これら各点における
エツジ強度値の総和を規格化係数Ｓとして算出した後、
当該規格化係数ＳでグラデイエントベクトルＧj を除算
することにより、規格化されたグラデイエントベクトル
ＧＳj を生成する。
分経路ＰＩ上の端点Ｐ０から端点Ｐ１までの任意の複数
の点におけるエツジ強度値を求め、これら各点における
エツジ強度値の総和を規格化係数Ｓとして算出した後、
当該規格化係数ＳでグラデイエントベクトルＧj を除算
することにより、規格化されたグラデイエントベクトル
ＧＳj を生成する。
【００４２】次にこの実施例におけるエツジ検出部２５
の構成を図１０に示す。エツジ検出部２５は、エツジ検
出手段として、グラデイエントベクトル算出部２４から
規格化係数Ｓ及び積分経路ＰＩをしきい値算出回路２５
Ａで受けると共に、規格化されたグラデイエントベクト
ルＧＳをエツジ点検出回路２５Ｂで受ける。しきい値算
出回路２５Ａは、規格化係数Ｓを積分経路ＰＩの長さ
（すなわち点Ｐ０及び点Ｐ１間の距離）で除算すること
により得られる値をしきい値Ｈとしてエツジ点検出回路
２５Ｂに送出する。
の構成を図１０に示す。エツジ検出部２５は、エツジ検
出手段として、グラデイエントベクトル算出部２４から
規格化係数Ｓ及び積分経路ＰＩをしきい値算出回路２５
Ａで受けると共に、規格化されたグラデイエントベクト
ルＧＳをエツジ点検出回路２５Ｂで受ける。しきい値算
出回路２５Ａは、規格化係数Ｓを積分経路ＰＩの長さ
（すなわち点Ｐ０及び点Ｐ１間の距離）で除算すること
により得られる値をしきい値Ｈとしてエツジ点検出回路
２５Ｂに送出する。
【００４３】エツジ点検出回路２５Ｂは、しきい値Ｈを
用いて、規格化されたグラデイエントベクトルＧＳに対
してしきい値処理を行うことにより、エツジ強度がピー
クとなるエツジ点を検出し、エツジ強度のピークを表す
エツジ点２値画像ＥＰを経路探査部２６に送出する。か
くして経路探査部２６には、規格化されたグラデイエン
トベクトルＧＳ及びエツジ点２値画像ＥＰが入力され
る。
用いて、規格化されたグラデイエントベクトルＧＳに対
してしきい値処理を行うことにより、エツジ強度がピー
クとなるエツジ点を検出し、エツジ強度のピークを表す
エツジ点２値画像ＥＰを経路探査部２６に送出する。か
くして経路探査部２６には、規格化されたグラデイエン
トベクトルＧＳ及びエツジ点２値画像ＥＰが入力され
る。
【００４４】経路探査部２６における経路探査処理につ
いて図１１に示すフローチヤートを用いて説明する。経
路探査部２６は、経路探査手段として、ステツプＳＰ１
より経路探査処理を開始し、ステツプＳＰ２、ステツプ
ＳＰ３及びステツプＳＰ４において、それぞれ中継点座
標リストＱ、グラデイエントベクトルＧＳ及びエツジ点
２値画像ＥＰを受ける。次いで経路探査部２６は、ステ
ツプＳＰ５において、出力する輪郭座標リストＰを初期
化し、第１の座標にｑ0 を入力する。
いて図１１に示すフローチヤートを用いて説明する。経
路探査部２６は、経路探査手段として、ステツプＳＰ１
より経路探査処理を開始し、ステツプＳＰ２、ステツプ
ＳＰ３及びステツプＳＰ４において、それぞれ中継点座
標リストＱ、グラデイエントベクトルＧＳ及びエツジ点
２値画像ＥＰを受ける。次いで経路探査部２６は、ステ
ツプＳＰ５において、出力する輪郭座標リストＰを初期
化し、第１の座標にｑ0 を入力する。
【００４５】続いて経路探査部２６は、ステツプＳＰ６
において、後述するように、グラデイエントベクトルＧ
Ｓ及びエツジ点２値画像ＥＰを用いた局所評価関数ｄを
用いて、中継点ｑi 及び中継点ｑi+1 間の最短経路Ｐｔ
を算出した後、最短経路Ｐｔと終点ｑi+1 を、輪郭座標
リストＰに入力し、このようにして輪郭座標リストＰが
完成すると、ステツプＳＰ７において輪郭座標リストＰ
を曲線生成部２１に送出し、ステツプＳＰ８において経
路探査処理を終了する。最短経路Ｐｔは８近傍線図形を
表す座標リストである。
において、後述するように、グラデイエントベクトルＧ
Ｓ及びエツジ点２値画像ＥＰを用いた局所評価関数ｄを
用いて、中継点ｑi 及び中継点ｑi+1 間の最短経路Ｐｔ
を算出した後、最短経路Ｐｔと終点ｑi+1 を、輪郭座標
リストＰに入力し、このようにして輪郭座標リストＰが
完成すると、ステツプＳＰ７において輪郭座標リストＰ
を曲線生成部２１に送出し、ステツプＳＰ８において経
路探査処理を終了する。最短経路Ｐｔは８近傍線図形を
表す座標リストである。
【００４６】ここで経路探査部２６のステツプＳＰ６に
おける処理について説明する。最短経路探査は種々の方
法で求めることができるが、あらゆる局所的な経路の通
過コストは一意に決まり、経路全体のコストがこれら局
所的な通過コストの総和となるような経路評価関数、す
なわち一意に決まる通過コストの大きさを表す経路評価
関数を設定することにより、例えば上述した「離散最適
化法とアルゴリズム」や「Intelligent Scissors for I
mage Composition」のような高速なアルゴリズムを用い
ることができる。この「Intelligent Scissors for Ima
ge Composition」における最短経路探査アルゴリズムを
図１２及び図１３に示す。
おける処理について説明する。最短経路探査は種々の方
法で求めることができるが、あらゆる局所的な経路の通
過コストは一意に決まり、経路全体のコストがこれら局
所的な通過コストの総和となるような経路評価関数、す
なわち一意に決まる通過コストの大きさを表す経路評価
関数を設定することにより、例えば上述した「離散最適
化法とアルゴリズム」や「Intelligent Scissors for I
mage Composition」のような高速なアルゴリズムを用い
ることができる。この「Intelligent Scissors for Ima
ge Composition」における最短経路探査アルゴリズムを
図１２及び図１３に示す。
【００４７】しかしながら局所的な通過コストを決定す
る局所評価関数は、適用する具体的な問題に合わせて設
定する必要がある。ここでは本発明の目的に適した局所
評価関数について説明する。
る局所評価関数は、適用する具体的な問題に合わせて設
定する必要がある。ここでは本発明の目的に適した局所
評価関数について説明する。
【００４８】（Ａ）進行方向の評価関数 グラデイエントは、色の勾配が上昇する方向に向くの
で、場所によつて輪郭の色差が変化する場合では、輪郭
上でグラデイエントの向きが不連続に変化するところが
生ずる。しかしこの実施例においては中継点連結部２３
は、検出したい輪郭の大まかな位置と方向、すなわちエ
ツジの位置とエツジの方向とを用いて、検出したい輪郭
上でグラデイエントベクトルの向きが常に滑らかに変化
するようにグラデイエントを算出している。これにより
輪郭に沿つて常に時計回り又は反時計回りに沿つて進む
ような経路のコストを、輪郭の途中で後戻りするような
経路よりも低く評価する局所評価関数を作成することが
できる。
で、場所によつて輪郭の色差が変化する場合では、輪郭
上でグラデイエントの向きが不連続に変化するところが
生ずる。しかしこの実施例においては中継点連結部２３
は、検出したい輪郭の大まかな位置と方向、すなわちエ
ツジの位置とエツジの方向とを用いて、検出したい輪郭
上でグラデイエントベクトルの向きが常に滑らかに変化
するようにグラデイエントを算出している。これにより
輪郭に沿つて常に時計回り又は反時計回りに沿つて進む
ような経路のコストを、輪郭の途中で後戻りするような
経路よりも低く評価する局所評価関数を作成することが
できる。
【００４９】このような局所評価関数は、経路探査中の
８近傍において、隣接する中継点間に存在する隣接する
２画素の位置座標ｐ、ｑを入力とし、座標ｐ、ｑにおけ
るグラデイエントの方向を示すベクトルＧ（ｐ）、Ｇ
（ｑ）と座標ｐ、ｑとの関数ｇを、次式（１）
８近傍において、隣接する中継点間に存在する隣接する
２画素の位置座標ｐ、ｑを入力とし、座標ｐ、ｑにおけ
るグラデイエントの方向を示すベクトルＧ（ｐ）、Ｇ
（ｑ）と座標ｐ、ｑとの関数ｇを、次式（１）
【数１】 で表されるように構成する。ここでＨは、グラデイエン
トベクトルＧ（ｑ）の方向より＋π／２ずれた方向を示
す単位ベクトルであり、acos（（ｑ−ｐ）／｜ｑ−ｐ｜
・Ｈ）は、輪郭の進む方向と、ｐからｑへ進む局所経路
の方向のなす角度を表す。
トベクトルＧ（ｑ）の方向より＋π／２ずれた方向を示
す単位ベクトルであり、acos（（ｑ−ｐ）／｜ｑ−ｐ｜
・Ｈ）は、輪郭の進む方向と、ｐからｑへ進む局所経路
の方向のなす角度を表す。
【００５０】ここで上述のようにグラデイエントベクト
ルＧ（ｑ）の方向は連続なので、輪郭に沿つて一方向に
進む経路ほどコストが低く、逆に輪郭に沿つていても途
中で逆方向に方向が変化する経路はコストが悪くなる。
従つて経路探査部２６は、局所関数ｇを用いることによ
り、常に輪郭に沿つて一方向に進むような経路探査を行
うことができる。
ルＧ（ｑ）の方向は連続なので、輪郭に沿つて一方向に
進む経路ほどコストが低く、逆に輪郭に沿つていても途
中で逆方向に方向が変化する経路はコストが悪くなる。
従つて経路探査部２６は、局所関数ｇを用いることによ
り、常に輪郭に沿つて一方向に進むような経路探査を行
うことができる。
【００５１】（Ｂ）エツジピーク通過の評価関数 経路が輪郭の中央をなるべく通過するようにする評価関
数は本発明に有効である。同様の機能をもつ評価関数が
上述の「Intelligent Scissors for Image Compositio
n」においては画像のラプラシアンを用いて実現されて
いる。ラプラシアンはエツジの中心を検出する能力は高
いが、ノイズに敏感であるので、平滑化フイルタと組み
合わせて使用される。しかしながらどんなサイズの平滑
化フイルタを用いるかは、得たい輪郭に合わせてその都
度決定しなければならない。
数は本発明に有効である。同様の機能をもつ評価関数が
上述の「Intelligent Scissors for Image Compositio
n」においては画像のラプラシアンを用いて実現されて
いる。ラプラシアンはエツジの中心を検出する能力は高
いが、ノイズに敏感であるので、平滑化フイルタと組み
合わせて使用される。しかしながらどんなサイズの平滑
化フイルタを用いるかは、得たい輪郭に合わせてその都
度決定しなければならない。
【００５２】この実施例における中継点連結部２３は、
検出したい輪郭の大まかな位置と方向、すなわちエツジ
の位置とエツジの方向とを用いて、エツジ強度がピーク
となるエツジ点を検出するエツジ点検出処理を行つてお
り、これによりエツジ強度を用いたエツジ点検出でもエ
ツジ中心の検出能力を向上させることができるので、評
価関数の信頼性を向上させることができる。またラプラ
シアンのように平滑化フイルタを用いる必要がないの
で、その分中継点連結部２３の構成を簡略化することが
できる。
検出したい輪郭の大まかな位置と方向、すなわちエツジ
の位置とエツジの方向とを用いて、エツジ強度がピーク
となるエツジ点を検出するエツジ点検出処理を行つてお
り、これによりエツジ強度を用いたエツジ点検出でもエ
ツジ中心の検出能力を向上させることができるので、評
価関数の信頼性を向上させることができる。またラプラ
シアンのように平滑化フイルタを用いる必要がないの
で、その分中継点連結部２３の構成を簡略化することが
できる。
【００５３】このような局所評価関数は、経路探査中の
８近傍において、隣接する中継点間に存在する隣接する
２画素の位置座標ｐ、ｑを入力とし、エツジ点２値画像
ＥＰにおける座標ｐ、ｑでの画素値Ｅ（ｐ）、Ｅ（ｑ）
と、座標ｐ、ｑとの関数ｅを、次式（２）
８近傍において、隣接する中継点間に存在する隣接する
２画素の位置座標ｐ、ｑを入力とし、エツジ点２値画像
ＥＰにおける座標ｐ、ｑでの画素値Ｅ（ｐ）、Ｅ（ｑ）
と、座標ｐ、ｑとの関数ｅを、次式（２）
【数２】 で表されるように構成する。ここでＥ＝０又は１であ
る。すなわちこの局所評価関数ｅは、エツジ強度がピー
クとなる位置を通過する画素を評価する関数である。従
つて経路探査部２３は、局所関数ｅを用いることによ
り、エツジ強度がピークとなる位置を評価する経路探査
を行うことができる。
る。すなわちこの局所評価関数ｅは、エツジ強度がピー
クとなる位置を通過する画素を評価する関数である。従
つて経路探査部２３は、局所関数ｅを用いることによ
り、エツジ強度がピークとなる位置を評価する経路探査
を行うことができる。
【００５４】（Ｃ）評価関数の組み合わせと８近傍距離
の補正 この実施例では上述の評価関数ｇ及び評価関数ｅ（すな
わちグラデイエントベクトルＧＳ及びエツジ２値画像Ｅ
Ｐ）を以下のように組み合わせて用いる。評価関数ｄ
は、評価関数ｇと評価関数ｅとを評価項とし、その係数
付き線形和に、隣接する中継点間に存在する隣接する２
画素の座標ｐ、ｑ間の距離（｜ｑ−ｐ｜）を乗ずること
によつて、各評価項がそれぞれ８近傍距離による評価補
正を受ける次式（３）
の補正 この実施例では上述の評価関数ｇ及び評価関数ｅ（すな
わちグラデイエントベクトルＧＳ及びエツジ２値画像Ｅ
Ｐ）を以下のように組み合わせて用いる。評価関数ｄ
は、評価関数ｇと評価関数ｅとを評価項とし、その係数
付き線形和に、隣接する中継点間に存在する隣接する２
画素の座標ｐ、ｑ間の距離（｜ｑ−ｐ｜）を乗ずること
によつて、各評価項がそれぞれ８近傍距離による評価補
正を受ける次式（３）
【数３】 となるｄで表されるように構成する。ここで係数ｃ１と
ｃ２は予め適当に定められた係数である。
ｃ２は予め適当に定められた係数である。
【００５５】またこの局所関数ｄを一般的に表したもの
を次式（４）
を次式（４）
【数４】 で表す。この場合、ｆi はｉ番目の評価項を表し、ｃi
は番目の係数を表す。従つて経路探査部２３は、複数の
評価項がそれぞれ８近傍距離による評価補正を受けるこ
とができる。
は番目の係数を表す。従つて経路探査部２３は、複数の
評価項がそれぞれ８近傍距離による評価補正を受けるこ
とができる。
【００５６】かくして輪郭座標リスト生成部２０は、連
続値をもつ画像を２値化して対象物の輪郭を中継点でな
る輪郭座標リストＰとして生成することにより輪郭の形
状の次数を調べやすいようにし、各中継点を順次連結し
て輪郭形状を一本の経路として抽出することにより他の
輪郭などの不要な情報を削除し得るようになされてい
る。
続値をもつ画像を２値化して対象物の輪郭を中継点でな
る輪郭座標リストＰとして生成することにより輪郭の形
状の次数を調べやすいようにし、各中継点を順次連結し
て輪郭形状を一本の経路として抽出することにより他の
輪郭などの不要な情報を削除し得るようになされてい
る。
【００５７】（２−１−２）曲線生成部の構成 曲線生成部２１の構成を図１４に示す。曲線生成部２１
は、曲線生成手段として、輪郭座標リスト生成部２０か
ら供給される輪郭座標リストＰを、それぞれ入力座標分
割回路２１Ａ、連結条件算出回路２１Ｂ及び曲線近似回
路２１Ｃで受ける。入力座標分割回路２１Ａは、輪郭座
標リストＰによつて表される形状を分割する分割点の座
標のリスト（以下、これを分割点座標リストと呼ぶ）Ｆ
を生成し、これを連結条件算出回路２１Ｂ及び曲線近似
回路２１Ｃに送出する。
は、曲線生成手段として、輪郭座標リスト生成部２０か
ら供給される輪郭座標リストＰを、それぞれ入力座標分
割回路２１Ａ、連結条件算出回路２１Ｂ及び曲線近似回
路２１Ｃで受ける。入力座標分割回路２１Ａは、輪郭座
標リストＰによつて表される形状を分割する分割点の座
標のリスト（以下、これを分割点座標リストと呼ぶ）Ｆ
を生成し、これを連結条件算出回路２１Ｂ及び曲線近似
回路２１Ｃに送出する。
【００５８】すなわち入力座標分割回路２１Ａは、輪郭
座標リストＰの離散的な並びから、求める形状の次数を
局所的に推定する。この場合、輪郭座標リストＰは分割
された各セグメントにおける形状の次数が大きくならな
いように分割する。例えば各分割点を曲率の大きさに基
づいて決定することより、座標データ数に依存せずに各
セグメントにおける次数を決定することができので、各
セグメントにおける次数が大きくなることを防止するこ
とができる。
座標リストＰの離散的な並びから、求める形状の次数を
局所的に推定する。この場合、輪郭座標リストＰは分割
された各セグメントにおける形状の次数が大きくならな
いように分割する。例えば各分割点を曲率の大きさに基
づいて決定することより、座標データ数に依存せずに各
セグメントにおける次数を決定することができので、各
セグメントにおける次数が大きくなることを防止するこ
とができる。
【００５９】連結条件算出回路２１Ｂは、輪郭座標リス
トＰ及び分割点座標リストＦに基づいて、各分割点にお
ける連結条件、すなわちＧ１連続性を満たす連結条件を
算出し、連結条件リストＲＶとして曲線近似回路２１Ｃ
に送出する。すなわち連結条件算出回路２１Ｂは、各分
割点の連結位置を一致させるための連結位置の座標ｒi
と、連結位置ｒi における速度方向を一致させるための
速度ベクトルｖi との対（すなわち接線）を連結条件リ
ストＲＶとして算出する。この場合、連結位置の座標と
分割点の座標とは必ずしも一致しない。
トＰ及び分割点座標リストＦに基づいて、各分割点にお
ける連結条件、すなわちＧ１連続性を満たす連結条件を
算出し、連結条件リストＲＶとして曲線近似回路２１Ｃ
に送出する。すなわち連結条件算出回路２１Ｂは、各分
割点の連結位置を一致させるための連結位置の座標ｒi
と、連結位置ｒi における速度方向を一致させるための
速度ベクトルｖi との対（すなわち接線）を連結条件リ
ストＲＶとして算出する。この場合、連結位置の座標と
分割点の座標とは必ずしも一致しない。
【００６０】曲線近似回路２１Ｃは、隣接する分割点で
区切られる各セグメントを、両端点における連結条件を
満たすように最小２乗法を用いて曲線近似することによ
り、隣接する分割点間における近似曲線ｃi を算出し、
近似曲線ｃi でなる近似曲線群Ｃを輪郭曲線情報Ｃとし
てキー算出部３に送出する。
区切られる各セグメントを、両端点における連結条件を
満たすように最小２乗法を用いて曲線近似することによ
り、隣接する分割点間における近似曲線ｃi を算出し、
近似曲線ｃi でなる近似曲線群Ｃを輪郭曲線情報Ｃとし
てキー算出部３に送出する。
【００６１】曲線生成部２１における曲線生成処理につ
いて図１５に示すフローチヤートを用いて説明する。曲
線生成部２１は、ステツプＳＰ１より曲線生成処理を開
始し、ステツプＳＰ２において、輪郭座標リスト生成部
２０から輪郭座標リストＰを受け、ステツプＳＰ３にお
いて、輪郭座標リストＰを基に分割点座標リストＦを作
成する。
いて図１５に示すフローチヤートを用いて説明する。曲
線生成部２１は、ステツプＳＰ１より曲線生成処理を開
始し、ステツプＳＰ２において、輪郭座標リスト生成部
２０から輪郭座標リストＰを受け、ステツプＳＰ３にお
いて、輪郭座標リストＰを基に分割点座標リストＦを作
成する。
【００６２】続いて曲線生成部２１は、ステツプＳＰ４
において、各分割点近傍における形状に近似した近似曲
線を算出し、当該近似曲線における分割点近傍での接線
ｒi、ｖi を各セグメントを曲線近似するための連結条
件ＲＶとして算出する。次いで曲線生成部２１は、ステ
ツプＳＰ５において、隣接する分割点で区切られる各セ
グメントを、両端点における連結条件を満たすように最
小２乗法を用いて曲線近似することにより近似曲線ｃi
を算出し、ステツプＳＰ６において、近似曲線ｃi でな
る近似曲線群を輪郭曲線情報Ｃとして出力し、ステツプ
ＳＰ７において曲線生成処理を終了する。
において、各分割点近傍における形状に近似した近似曲
線を算出し、当該近似曲線における分割点近傍での接線
ｒi、ｖi を各セグメントを曲線近似するための連結条
件ＲＶとして算出する。次いで曲線生成部２１は、ステ
ツプＳＰ５において、隣接する分割点で区切られる各セ
グメントを、両端点における連結条件を満たすように最
小２乗法を用いて曲線近似することにより近似曲線ｃi
を算出し、ステツプＳＰ６において、近似曲線ｃi でな
る近似曲線群を輪郭曲線情報Ｃとして出力し、ステツプ
ＳＰ７において曲線生成処理を終了する。
【００６３】（２−２）実施例の動作及び効果 以上の構成において、輪郭曲線生成部７は、図１６に示
すステツプＳＰ１より輪郭曲線生成処理を開始し、ステ
ツプＳＰ２において、輪郭候補領域決定部６から輪郭候
補領域情報Ｉi を受けた後、ステツプＳＰ３において、
輪郭候補領域情報Ｉi からエツジ強度が最大となるエツ
ジ点を中継点として算出し、当該各中継点を順次連結す
ることにより、対象物の輪郭として８近傍線図形を表す
輪郭座標リストＰを生成する。
すステツプＳＰ１より輪郭曲線生成処理を開始し、ステ
ツプＳＰ２において、輪郭候補領域決定部６から輪郭候
補領域情報Ｉi を受けた後、ステツプＳＰ３において、
輪郭候補領域情報Ｉi からエツジ強度が最大となるエツ
ジ点を中継点として算出し、当該各中継点を順次連結す
ることにより、対象物の輪郭として８近傍線図形を表す
輪郭座標リストＰを生成する。
【００６４】次いで輪郭曲線生成部７は、ステツプＳＰ
４において、輪郭座標リストＰで表される形状を複数の
セグメントに分割した後、各セグメントを連結する連結
条件を算出して当該連結条件を満たすように各セグメン
トを曲線近似することにより近似曲線を生成し、ステツ
プＳＰ５において、当該近似曲線群を輪郭曲線情報Ｃと
してキー算出部３に送出し、ステツプＳＰ６において輪
郭曲線生成処理を終了する。
４において、輪郭座標リストＰで表される形状を複数の
セグメントに分割した後、各セグメントを連結する連結
条件を算出して当該連結条件を満たすように各セグメン
トを曲線近似することにより近似曲線を生成し、ステツ
プＳＰ５において、当該近似曲線群を輪郭曲線情報Ｃと
してキー算出部３に送出し、ステツプＳＰ６において輪
郭曲線生成処理を終了する。
【００６５】従つてこの輪郭曲線生成部７は、連続値で
なる画像から対象物の輪郭を、複数の離散的な座標デー
タでなる輪郭座標リストＰとして生成しているので、対
象物の輪郭の形状の次数を容易に調べることができる。
またこの輪郭曲線生成部７は、対象物の輪郭を一本の経
路として抽出しているので、抽出したい輪郭以外の他の
輪郭などの不要な情報を削除することができ、これによ
り対象物の輪郭を精度良く抽出することができる。
なる画像から対象物の輪郭を、複数の離散的な座標デー
タでなる輪郭座標リストＰとして生成しているので、対
象物の輪郭の形状の次数を容易に調べることができる。
またこの輪郭曲線生成部７は、対象物の輪郭を一本の経
路として抽出しているので、抽出したい輪郭以外の他の
輪郭などの不要な情報を削除することができ、これによ
り対象物の輪郭を精度良く抽出することができる。
【００６６】またこの輪郭曲線生成部７は、画像から対
象物の輪郭を曲線として抽出する問題を、曲線近似で解
きやすい問題にすることができるので、対象物の輪郭を
曲線として容易に抽出することができる。
象物の輪郭を曲線として抽出する問題を、曲線近似で解
きやすい問題にすることができるので、対象物の輪郭を
曲線として容易に抽出することができる。
【００６７】以上の構成によれば、輪郭候補領域情報Ｉ
i からエツジ強度が最大となるエツジ点を中継点として
算出し、当該各中継点を順次連結することにより、対象
物の輪郭として８近傍線図形を表す輪郭座標リストＰを
生成した後、輪郭座標リストＰで表される形状を複数の
セグメントに分割すると共に、各セグメントを連結する
連結条件を算出し、当該連結条件を満たすように各セグ
メントを曲線近似して近似曲線を生成したことにより、
対象物の輪郭の形状の次数を容易に調べることができる
と共に、抽出したい輪郭以外の他の輪郭などの不要な情
報を削除することができる。かくして画像中から対象物
の輪郭の形状の次数に一致した輪郭曲線を精度良く抽出
することのできる輪郭抽出部７及び輪郭抽出方法を実現
することができる。
i からエツジ強度が最大となるエツジ点を中継点として
算出し、当該各中継点を順次連結することにより、対象
物の輪郭として８近傍線図形を表す輪郭座標リストＰを
生成した後、輪郭座標リストＰで表される形状を複数の
セグメントに分割すると共に、各セグメントを連結する
連結条件を算出し、当該連結条件を満たすように各セグ
メントを曲線近似して近似曲線を生成したことにより、
対象物の輪郭の形状の次数を容易に調べることができる
と共に、抽出したい輪郭以外の他の輪郭などの不要な情
報を削除することができる。かくして画像中から対象物
の輪郭の形状の次数に一致した輪郭曲線を精度良く抽出
することのできる輪郭抽出部７及び輪郭抽出方法を実現
することができる。
【００６８】また上述の構成によれば、対象物の輪郭の
特徴点を基準に輪郭座標リストＰによつて表される形状
を分割して各セグメントの次数を決定すると共に、各近
似曲線における分割点近傍での接線を連結条件として算
出し、当該連結条件を維持するように各近似曲線を曲線
近似したので、輪郭座標リストＰによつて表される形状
の次数と一致し、かつ滑らかに連続する輪郭曲線を生成
することができる。
特徴点を基準に輪郭座標リストＰによつて表される形状
を分割して各セグメントの次数を決定すると共に、各近
似曲線における分割点近傍での接線を連結条件として算
出し、当該連結条件を維持するように各近似曲線を曲線
近似したので、輪郭座標リストＰによつて表される形状
の次数と一致し、かつ滑らかに連続する輪郭曲線を生成
することができる。
【００６９】さらに上述の構成によれば、輪郭上から複
数の中継点ｑi を抽出し、各中継点ｑi を経路探査処理
によつて連結することにより８近傍線図形を生成したの
で、曲線生成部２１における曲線近似処理の近似精度を
向上させることができる。また輪郭上から複数の中継点
ｑi を抽出したので、高速な経路探査処理を行うことが
できる。
数の中継点ｑi を抽出し、各中継点ｑi を経路探査処理
によつて連結することにより８近傍線図形を生成したの
で、曲線生成部２１における曲線近似処理の近似精度を
向上させることができる。また輪郭上から複数の中継点
ｑi を抽出したので、高速な経路探査処理を行うことが
できる。
【００７０】さらに上述の構成によれば、隣接する中継
点間の経路を、輪郭の各小部分における最短経路探査問
題に帰着させることができるので、輪郭８近傍線図形２
画像を生成することができ、これにより輪郭を一本の経
路として抽出することができる。従つて対象物の輪郭を
精度良く抽出することができる。
点間の経路を、輪郭の各小部分における最短経路探査問
題に帰着させることができるので、輪郭８近傍線図形２
画像を生成することができ、これにより輪郭を一本の経
路として抽出することができる。従つて対象物の輪郭を
精度良く抽出することができる。
【００７１】さらに上述の構成によれば、画像のグラデ
イエントと、エツジ強度の極値位置情報とを用いた局所
評価関数を用いて経路探査処理を行うようにしたので、
ノイズの影響を回避することができる。また隣接する２
画素間の局所評価値を算出するための局所評価関数を用
いたので、高速な最短経路探査アルゴリズムを適用する
ことができる。
イエントと、エツジ強度の極値位置情報とを用いた局所
評価関数を用いて経路探査処理を行うようにしたので、
ノイズの影響を回避することができる。また隣接する２
画素間の局所評価値を算出するための局所評価関数を用
いたので、高速な最短経路探査アルゴリズムを適用する
ことができる。
【００７２】さらに上述の構成によれば、グラデイエン
トベクトルＧＳ及びエツジ点２値画像ＥＰに基づいて、
エツジ点のうちエツジ強度が最大となるエツジ点を中継
点ｑi として抽出したので、輪郭の探査処理を行う際に
オペレータが探査に必要な点を与える必要がなく、その
分輪郭抽出作業を簡略化することができ、また輪郭上の
点を確実に抽出することができる。
トベクトルＧＳ及びエツジ点２値画像ＥＰに基づいて、
エツジ点のうちエツジ強度が最大となるエツジ点を中継
点ｑi として抽出したので、輪郭の探査処理を行う際に
オペレータが探査に必要な点を与える必要がなく、その
分輪郭抽出作業を簡略化することができ、また輪郭上の
点を確実に抽出することができる。
【００７３】さらに上述の構成によれば、局所評価関数
ｄを用いているので、エツジ強度の勾配や、他の物体の
輪郭に起因するエツジ強度の勾配の影響を回避すること
ができるので、画像中から対象物の輪郭を輪郭曲線とし
て精度良く抽出することができる。
ｄを用いているので、エツジ強度の勾配や、他の物体の
輪郭に起因するエツジ強度の勾配の影響を回避すること
ができるので、画像中から対象物の輪郭を輪郭曲線とし
て精度良く抽出することができる。
【００７４】さらに上述の構成によれば、色差の大小に
依存しない規格化されたグラデイエントベクトルＧＳを
用いてエツジ点を検出したので、輪郭全周に亘つて均等
に中継点点を検出することができ、これにより対象物の
輪郭を精度良く抽出することができる。
依存しない規格化されたグラデイエントベクトルＧＳを
用いてエツジ点を検出したので、輪郭全周に亘つて均等
に中継点点を検出することができ、これにより対象物の
輪郭を精度良く抽出することができる。
【００７５】（３）他の実施例 なお上述の実施例においては、中継点抽出手段として中
継点抽出部２２を用いた場合について述べたが、本発明
はこれに限らず、図５及び図８との対応部分に同一符号
を付した図１７に示すような中継点抽出部３０を中継点
抽出手段として用いてもよい。
継点抽出部２２を用いた場合について述べたが、本発明
はこれに限らず、図５及び図８との対応部分に同一符号
を付した図１７に示すような中継点抽出部３０を中継点
抽出手段として用いてもよい。
【００７６】中継点抽出部３０における中継点抽出処理
について図１８に示すフローチヤートを用いて説明す
る。中継点抽出部３０は、ステツプＳＰ１より中継点抽
出処理を開始し、ステツプＳＰ２において、対応する線
分ｌj 及びマスク画像Ｉmjの各対でなる輪郭候補領域情
報Ｉi をグラデイエントベクトル算出部２４及びエツジ
検出部２２Ｂで受ける。
について図１８に示すフローチヤートを用いて説明す
る。中継点抽出部３０は、ステツプＳＰ１より中継点抽
出処理を開始し、ステツプＳＰ２において、対応する線
分ｌj 及びマスク画像Ｉmjの各対でなる輪郭候補領域情
報Ｉi をグラデイエントベクトル算出部２４及びエツジ
検出部２２Ｂで受ける。
【００７７】次いでステツプＳＰ３において、中継点抽
出部３０は、グラデイエントベクトル算出部２４におい
て、規格化されたグラデイエントベクトルＧＳを算出し
た後、ステツプＳＰ４において、エツジ点２値画像Ｅを
エツジ検出部２２Ｂにおいて生成し、グラデイエントベ
クトルＧＳ及びエツジ点２値画像Ｅを強エツジ点抽出部
２２Ｃに送出する。この場合、グラデイエントベクトル
算出部２４は、算出したグラデイエントベクトルＧを規
格化せずに、当該グラデイエントベクトルＧを強エツジ
点抽出部２２Ｃに送出するようにしてもよい。
出部３０は、グラデイエントベクトル算出部２４におい
て、規格化されたグラデイエントベクトルＧＳを算出し
た後、ステツプＳＰ４において、エツジ点２値画像Ｅを
エツジ検出部２２Ｂにおいて生成し、グラデイエントベ
クトルＧＳ及びエツジ点２値画像Ｅを強エツジ点抽出部
２２Ｃに送出する。この場合、グラデイエントベクトル
算出部２４は、算出したグラデイエントベクトルＧを規
格化せずに、当該グラデイエントベクトルＧを強エツジ
点抽出部２２Ｃに送出するようにしてもよい。
【００７８】続いてステツプＳＰ５において、中継点抽
出部３０は、強エツジ点抽出部２２Ｃにおいて、グラデ
イエントベクトルＧＳ及びエツジ点２値画像Ｅに基づい
て、中継点座標リストＱを生成した後、ステツプＳＰ６
において、当該中継点座標リストＱを中継点連結部２３
に送出し、ステツプＳＰ７において中継点抽出処理を終
了する。ここで強エツジ点抽出部２２Ｃは、グラデイエ
ントベクトルＧＳ及びエツジ点２値画像Ｅに基づいて、
エツジ点のうちエツジ強度が最大となるエツジ点を中継
点として算出し、当該中継点でなる中継点座標リストＱ
を生成するようにしてもよい。
出部３０は、強エツジ点抽出部２２Ｃにおいて、グラデ
イエントベクトルＧＳ及びエツジ点２値画像Ｅに基づい
て、中継点座標リストＱを生成した後、ステツプＳＰ６
において、当該中継点座標リストＱを中継点連結部２３
に送出し、ステツプＳＰ７において中継点抽出処理を終
了する。ここで強エツジ点抽出部２２Ｃは、グラデイエ
ントベクトルＧＳ及びエツジ点２値画像Ｅに基づいて、
エツジ点のうちエツジ強度が最大となるエツジ点を中継
点として算出し、当該中継点でなる中継点座標リストＱ
を生成するようにしてもよい。
【００７９】この場合、入力画像における色差の大小に
依存せずにエツジ強度を均一に検出することができるの
で、中継点を対象物の輪郭全周に亘つてほぼ均等に抽出
することができ、これにより最終的に得られる輪郭曲線
の精度を一段と向上させることができる。またこの場
合、入力手段４から対象物の輪郭の大まかな形状を指定
する曲線情報を入力したので、輪郭上の中継点の信頼性
を向上させることができる。
依存せずにエツジ強度を均一に検出することができるの
で、中継点を対象物の輪郭全周に亘つてほぼ均等に抽出
することができ、これにより最終的に得られる輪郭曲線
の精度を一段と向上させることができる。またこの場
合、入力手段４から対象物の輪郭の大まかな形状を指定
する曲線情報を入力したので、輪郭上の中継点の信頼性
を向上させることができる。
【００８０】また上述の実施例においては、中継点連結
手段として中継点連結部２３を用いた場合について述べ
たが、本発明はこれに限らず、図５及び図８との対応部
分に同一符号を付して示す図１９に示すような中継点連
結部４０を用いてもよい。この中継点連結部４０は、折
れ線又は曲線でなる輪郭候補領域情報Ｉi をグラデイエ
ントベクトル算出部４１及びエツジ検出部２２Ｂで受け
る。グラデイエントベクトル算出部４１は、一般に知ら
れているグラデイエントベクトル算出方法を用いて、輪
郭候補領域情報Ｉi に応じた輪郭候補領域におけるグラ
デイエントベクトルＧを算出し、当該グラデイエントベ
クトルＧを経路探査部２６に送出する。
手段として中継点連結部２３を用いた場合について述べ
たが、本発明はこれに限らず、図５及び図８との対応部
分に同一符号を付して示す図１９に示すような中継点連
結部４０を用いてもよい。この中継点連結部４０は、折
れ線又は曲線でなる輪郭候補領域情報Ｉi をグラデイエ
ントベクトル算出部４１及びエツジ検出部２２Ｂで受け
る。グラデイエントベクトル算出部４１は、一般に知ら
れているグラデイエントベクトル算出方法を用いて、輪
郭候補領域情報Ｉi に応じた輪郭候補領域におけるグラ
デイエントベクトルＧを算出し、当該グラデイエントベ
クトルＧを経路探査部２６に送出する。
【００８１】さらに上述の実施例においては、中継点連
結手段として中継点連結部２３を用いた場合について述
べたが、本発明はこれに限らず、経路探査処理を行わず
に上述の「画像合成のための対象物抽出方法」及び「領
域抽出方法」に記載されている細線化処理を用いて中継
点を連結するようにしてもよい。
結手段として中継点連結部２３を用いた場合について述
べたが、本発明はこれに限らず、経路探査処理を行わず
に上述の「画像合成のための対象物抽出方法」及び「領
域抽出方法」に記載されている細線化処理を用いて中継
点を連結するようにしてもよい。
【００８２】さらに上述の実施例においては、経路評価
方法として局所評価関数ｇ及び局所評価関数ｄを組み合
わせた局所評価関数ｄを用いた場合について述べたが、
本発明はこれに限らず、要は一意に決まる通過コストの
大きさを表す評価関数であれば、経路評価方法としてこ
の他種々の評価関数を用いてもよい。この場合、この評
価関数が最小となるように、隣接する中間点間の経路を
決定する。また経路評価方法として画像のラプラシアン
を用いてもよく、探査方法として「Intelligent Scisso
rs for Image Composition」や「離散最適化法とアルゴ
リズム」を用いてよい。
方法として局所評価関数ｇ及び局所評価関数ｄを組み合
わせた局所評価関数ｄを用いた場合について述べたが、
本発明はこれに限らず、要は一意に決まる通過コストの
大きさを表す評価関数であれば、経路評価方法としてこ
の他種々の評価関数を用いてもよい。この場合、この評
価関数が最小となるように、隣接する中間点間の経路を
決定する。また経路評価方法として画像のラプラシアン
を用いてもよく、探査方法として「Intelligent Scisso
rs for Image Composition」や「離散最適化法とアルゴ
リズム」を用いてよい。
【００８３】さらに上述の実施例においては、局所評価
関数ｇとして（１）式で構成される局所評価関数ｇを用
いた場合について述べたが、本発明はこれに限らず、次
式（５）
関数ｇとして（１）式で構成される局所評価関数ｇを用
いた場合について述べたが、本発明はこれに限らず、次
式（５）
【数５】 に示すように、要は経路探査中の８近傍において、隣接
する中継点間に存在する隣接する２画素の位置座標にお
けるグラデイエントベクトルＧ（ｐ）、Ｇ（ｑ）と、２
画素の位置座標ｐ、ｑとの関数で表される評価項をもつ
局所評価関数ｇを経路探査部２６にもたせるようにして
もよい。これによりエツジの進む方向を考慮した経路探
査を行うことができる。
する中継点間に存在する隣接する２画素の位置座標にお
けるグラデイエントベクトルＧ（ｐ）、Ｇ（ｑ）と、２
画素の位置座標ｐ、ｑとの関数で表される評価項をもつ
局所評価関数ｇを経路探査部２６にもたせるようにして
もよい。これによりエツジの進む方向を考慮した経路探
査を行うことができる。
【００８４】さらに上述の実施例においては、局所評価
関数ｅとして（２）式で構成される局所評価関数ｅを用
いた場合について述べたが、本発明はこれに限らず、次
式（６）
関数ｅとして（２）式で構成される局所評価関数ｅを用
いた場合について述べたが、本発明はこれに限らず、次
式（６）
【数６】 に示すように、要は、経路探査中の８近傍において、隣
接する中継点間に存在する隣接する２画素の位置座標に
おける画素値（エツジ点２値画像ＥＰにおける画素値）
Ｅ（ｐ）、Ｅ（ｑ）と、２画素の位置座標ｐ、ｑとの関
数で表される評価項をもつ局所評価関数ｅを経路探査部
２６にもたせるようにしてもよい。これによりエツジの
ピーク位置を考慮した経路探査を実現することができ
る。
接する中継点間に存在する隣接する２画素の位置座標に
おける画素値（エツジ点２値画像ＥＰにおける画素値）
Ｅ（ｐ）、Ｅ（ｑ）と、２画素の位置座標ｐ、ｑとの関
数で表される評価項をもつ局所評価関数ｅを経路探査部
２６にもたせるようにしてもよい。これによりエツジの
ピーク位置を考慮した経路探査を実現することができ
る。
【００８５】さらに上述の実施例においては、局所評価
関数ｇ及び局所評価関数ｄを組み合わせた局所評価関数
ｄを用いた場合について述べたが、本発明はこれに限ら
ず、局所評価関数ｇ又は局所評価関数ｅを用いるように
してもよく、要は状況に応じて局所評価関数を用いれば
よい。
関数ｇ及び局所評価関数ｄを組み合わせた局所評価関数
ｄを用いた場合について述べたが、本発明はこれに限ら
ず、局所評価関数ｇ又は局所評価関数ｅを用いるように
してもよく、要は状況に応じて局所評価関数を用いれば
よい。
【００８６】さらに上述の実施例においては、オペレー
タが入力手段４を用いて線分、折れ線又は曲線を入力し
た場合について述べたが、本発明はこれに限らず、上述
したように、現画像ｉと、既に輪郭曲線情報Ｃとして輪
郭曲線が得られている１フレーム前の画像ｉ−１と、当
該画像ｉ−１の輪郭曲線情報Ｃとに基づいて現画像ｉの
推定輪郭情報Ｓ２を得るようにしてもよい（図１）。こ
れにより、作業効率を格段的に向上させることができ
る。
タが入力手段４を用いて線分、折れ線又は曲線を入力し
た場合について述べたが、本発明はこれに限らず、上述
したように、現画像ｉと、既に輪郭曲線情報Ｃとして輪
郭曲線が得られている１フレーム前の画像ｉ−１と、当
該画像ｉ−１の輪郭曲線情報Ｃとに基づいて現画像ｉの
推定輪郭情報Ｓ２を得るようにしてもよい（図１）。こ
れにより、作業効率を格段的に向上させることができ
る。
【００８７】さらに上述の実施例においては、推定輪郭
情報Ｓ２に応じた曲線を各特徴点を頂点とする折れ線に
近似し、折れ線の各線分ｌi をエツジ強度規格回路２４
Ａに送出したた場合について述べたが、本発明はこれに
限らず、推定輪郭情報Ｓ２に応じた曲線を各特徴点で分
割し、各特徴点で分割した曲線でなるセグメントをエツ
ジ強度規格化回路２４Ａに送出するようにしてもよい。
情報Ｓ２に応じた曲線を各特徴点を頂点とする折れ線に
近似し、折れ線の各線分ｌi をエツジ強度規格回路２４
Ａに送出したた場合について述べたが、本発明はこれに
限らず、推定輪郭情報Ｓ２に応じた曲線を各特徴点で分
割し、各特徴点で分割した曲線でなるセグメントをエツ
ジ強度規格化回路２４Ａに送出するようにしてもよい。
【００８８】
【発明の効果】上述のように本発明によれば、対象物の
輪郭を複数の離散的な座標データでなる輪郭座標情報と
して生成し、輪郭座標情報によつて表される形状を近似
する曲線を生成することにより、輪郭の形状の次数を容
易に調べることができると共に、輪郭形状を最終的に曲
線で得ることができる。かくして対象物の輪郭の形状に
一致した輪郭曲線を得ることのできる輪郭抽出装置及び
輪郭抽出方法を実現することができる。
輪郭を複数の離散的な座標データでなる輪郭座標情報と
して生成し、輪郭座標情報によつて表される形状を近似
する曲線を生成することにより、輪郭の形状の次数を容
易に調べることができると共に、輪郭形状を最終的に曲
線で得ることができる。かくして対象物の輪郭の形状に
一致した輪郭曲線を得ることのできる輪郭抽出装置及び
輪郭抽出方法を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用したキー信号生成装置の全体構成
を示すブロツク図である。
を示すブロツク図である。
【図２】輪郭曲線生成部の構成を示すブロツク図であ
る。
る。
【図３】輪郭座標リスト生成部の構成を示すブロツク図
である。
である。
【図４】輪郭座標リスト生成処理の処理手順の説明に供
するフローチヤートである。
するフローチヤートである。
【図５】中継点抽出部の構成を示すブロツク図である。
【図６】中継点抽出処理の処理手順の説明に供するフロ
ーチヤートである。
ーチヤートである。
【図７】中継点の順序付け処理の説明に供する略線図で
ある。
ある。
【図８】中継点連結部の構成を示すブロツク図である。
【図９】グラデイエントベクトル算出部及び輪郭候補領
域決定部の構成を示すブロツク図である。
域決定部の構成を示すブロツク図である。
【図１０】エツジ検出部の構成を示すブロツク図であ
る。
る。
【図１１】経路探査処理の処理手順の説明に供するフロ
ーチヤートである。
ーチヤートである。
【図１２】最短経路探査アルゴリズムを示す図表であ
る。
る。
【図１３】最短経路探査アルゴリズムを示す図表であ
る。
る。
【図１４】曲線生成部の構成を示すブロツク図である。
【図１５】曲線生成処理の処理手順の説明に供するフロ
ーチヤートである。
ーチヤートである。
【図１６】輪郭曲線生成処理の処理手順の説明に供する
フローチヤートである。
フローチヤートである。
【図１７】他の実施例による中継点抽出部の構成を示す
ブロツク図である。
ブロツク図である。
【図１８】他の実施例による中継点抽出部における中継
点抽出処理の処理手順の説明に供するフローチヤートで
ある。
点抽出処理の処理手順の説明に供するフローチヤートで
ある。
【図１９】他の実施例による中継点連結部の構成を示す
ブロツク図である。
ブロツク図である。
１……キー信号生成装置、２……輪郭抽出部、３……キ
ー算出部、４……入力手段、５……推定輪郭算出部、６
……輪郭候補領域決定部、６Ａ……特徴点抽出回路、６
Ｂ……曲線分割回路、６Ｃ……領域分割回路、７……輪
郭曲線生成部、８……動きベクトル推定部、９……遅延
回路、１０……両端曲線算出部、１１……ソフトキー生
成部、２０……輪郭座標リスト生成部、２１……曲線生
成部、２１Ａ……入力座標分割回路、２１Ｂ……連結条
件算出回路、２１Ｃ……曲線近似回路、２２、３０……
中継点抽出部、２２Ａ……エツジ強度算出部、２２Ｂ、
２５……エツジ検出部、２２Ｃ……強エツジ点抽出部、
２３、４０……中継点連結部、２４、４１……グラデイ
エントベクトル算出部、２４Ａ……エツジ強度規格化回
路、２４Ｂ……画像合成部、２５Ａ……しきい値算出回
路、２５Ｂ……エツジ点検出回路。２６……経路探査
部。
ー算出部、４……入力手段、５……推定輪郭算出部、６
……輪郭候補領域決定部、６Ａ……特徴点抽出回路、６
Ｂ……曲線分割回路、６Ｃ……領域分割回路、７……輪
郭曲線生成部、８……動きベクトル推定部、９……遅延
回路、１０……両端曲線算出部、１１……ソフトキー生
成部、２０……輪郭座標リスト生成部、２１……曲線生
成部、２１Ａ……入力座標分割回路、２１Ｂ……連結条
件算出回路、２１Ｃ……曲線近似回路、２２、３０……
中継点抽出部、２２Ａ……エツジ強度算出部、２２Ｂ、
２５……エツジ検出部、２２Ｃ……強エツジ点抽出部、
２３、４０……中継点連結部、２４、４１……グラデイ
エントベクトル算出部、２４Ａ……エツジ強度規格化回
路、２４Ｂ……画像合成部、２５Ａ……しきい値算出回
路、２５Ｂ……エツジ点検出回路。２６……経路探査
部。
Claims (26)
- 【請求項１】画像中から対象物の輪郭を抽出する輪郭抽
出装置において、 上記対象物の輪郭を複数の離散的な座標データでなる輪
郭座標情報として生成する輪郭座標情報生成手段と、 上記輪郭座標情報によつて表される形状を近似する曲線
を生成する曲線生成手段とを具えることを特徴とする輪
郭抽出装置。 - 【請求項２】上記輪郭座標情報生成手段は、 上記対象物の輪郭から上記輪郭に沿つて複数の点を中継
点として抽出する中継点抽出手段と、 上記各中継点を順次連結することにより、上記輪郭を表
す８近傍線図形を生成する中継点連結手段とを具えるこ
とを特徴とする請求項１に記載の輪郭抽出装置。 - 【請求項３】上記中継点抽出手段は、 上記画像からエツジ強度を算出して出力するエツジ強度
算出手段と、 上記画像からエツジ点を検出し、当該エツジ点の位置を
指定するエツジ点２値画像を生成して出力するエツジ検
出手段と、 上記エツジ強度算出手段及び上記エツジ検出手段の出力
に基づいて、上記エツジ点のうち上記エツジ強度が所定
のしきい値より大きい上記エツジ点を上記中継点として
抽出する強エツジ点抽出手段とを具えることを特徴とす
る請求項２に記載の輪郭抽出装置。 - 【請求項４】上記中継点抽出手段は、 上記対象物の輪郭に沿つて連続した折れ線又は曲線でな
る輪郭候補領域情報を用いて、上記画像からグラデイエ
ントベクトルを算出して出力するグラデイエントベクト
ル算出手段と、 上記折れ線又は上記曲線でなる輪郭候補領域情報を用い
て、上記画像からエツジ点を検出し、当該エツジ点の位
置を指定するエツジ点２値画像を生成して出力するエツ
ジ検出手段と、 上記グラデイエントベクトル算出手段及び上記エツジ検
出手段の出力に基づいて、上記折れ線の各線分、上記曲
線を分割して得られる各セグメントを近似する各線分、
又は上記曲線を分割して得られる各セグメントの近傍毎
に、上記エツジ点のうち上記エツジ強度が最大となる上
記エツジ点を上記中継点として抽出する強エツジ点抽出
手段とを具えることを特徴とする請求項２に記載の輪郭
抽出装置。 - 【請求項５】上記中継点連結手段は、 一意に決まる通過コストの大きさを表す評価関数を有
し、上記評価関数が最小となるように、隣接する上記中
継点間の経路を決定する経路探査手段を具えることを特
徴とする請求項２に記載の輪郭抽出装置。 - 【請求項６】上記経路探査手段は、 上記隣接する中継点間に存在する隣接する２画素間の局
所評価値を算出するための局所評価関数を有し、当該局
所評価関数を用いて上記隣接する中継点間の経路を決定
することを特徴とする請求項５に記載の輪郭抽出装置。 - 【請求項７】上記中継点連結手段は、 上記画像からグラデイエントベクトルを算出するグラデ
イエントベクトル算出手段と、 上記グラデイエントベクトルに基づいて、経路探査中の
８近傍において、隣接する中継点間に存在する隣接する
２画素の位置座標におけるグラデイエントベクトルを算
出し、上記２画素の位置座標における上記グラデイエン
トベクトルと上記２画素の位置座標との関数で表される
評価項をもつ局所評価関数を用いて、隣接する上記中継
点間の経路を決定する経路探査手段とを具えることを特
徴とする請求項２に記載の輪郭抽出装置。 - 【請求項８】上記グラデイエントベクトル算出手段は、 上記輪郭に沿つて連続した折れ線又は曲線でなる輪郭候
補領域情報を用いて、上記輪郭上において上記グラデイ
エントベクトルの向きが常に滑らかに変化するように上
記グラデイエントベクトルを算出し、 上記経路探査手段は、 上記隣接する画素への進行方向を、当該隣接する画素に
おける上記グラデイエントベクトルに基づいて評価する
局所評価関数を用いて、上記隣接する中継点間の経路を
決定することを特徴とする請求項７に記載の輪郭抽出装
置。 - 【請求項９】上記中継点連結手段は、 上記画像からエツジ強度のピークを表すエツジ点２値画
像を生成するエツジ検出手段と、 上記エツジ点２値画像に基づいて、経路探査中の８近傍
において、隣接する中継点間に存在する隣接する２画素
の位置座標における画素値を算出し、上記２画素の画素
値と上記２画素の位置座標との関数で表される評価項を
もつ局所評価関数を用いて、隣接する上記中継点間の経
路を決定する経路探査手段とを具えることを特徴とする
請求項２に記載の輪郭抽出装置。 - 【請求項１０】上記局所評価関数は、上記エツジ強度が
ピークとなる位置を通過する上記画素を評価する関数で
あることを特徴とする請求項９に記載の輪郭抽出装置。 - 【請求項１１】上記中継点連結手段は、 複数の異なる評価項の係数付き線形和に、８近傍におい
て、隣接する中継点間に存在する隣接する２画素間の距
離を乗じて表される局所評価関数を用いて、隣接する上
記中継点間の経路を決定する経路探査手段を具えること
を特徴とする請求項２に記載の輪郭抽出装置。 - 【請求項１２】上記曲線生成手段は、 上記輪郭座標情報によつて表される形状を複数のセグメ
ントに分割する分割点を算出して出力する分割点算出手
段と、 上記輪郭座標情報及び上記各分割点に基づいて、上記各
セグメントを連結するための連結条件を上記各分割点毎
に算出して出力する連結条件算出手段と、 上記輪郭座標情報、上記各分割点及び上記各連結条件に
基づいて、上記各分割点における上記連結条件を満たす
ように上記各セグメントを曲線近似する曲線近似手段と
を具えることを特徴とする請求項１に記載の輪郭抽出装
置。 - 【請求項１３】上記曲線生成手段の出力に基づいて、現
画像中における対象物の輪郭を推定輪郭として推定する
輪郭推定手段を具え、上記輪郭座標情報生成手段は、上
記輪郭推定手段によつて推定された上記推定輪郭に基づ
いて、上記現画像中における上記対象物の輪郭を上記輪
郭座標情報として生成することを特徴とする請求項１に
記載の輪郭抽出装置。 - 【請求項１４】画像中から対象物の輪郭を抽出する輪郭
抽出方法において、 上記対象物の輪郭を複数の離散的な座標データでなる輪
郭座標情報として生成する輪郭座標情報生成ステツプ
と、 上記輪郭座標情報によつて表される形状を近似する曲線
を生成する曲線生成ステツプとを具えることを特徴とす
る輪郭抽出方法。 - 【請求項１５】上記輪郭座標情報生成ステツプは、 上記対象物の輪郭から上記輪郭に沿つて複数の点を中継
点として抽出する中継点抽出ステツプと、 上記各中継点を順次連結することにより、上記輪郭を表
す８近傍線図形を生成する中継点連結ステツプとを具え
ることを特徴とする請求項１４に記載の輪郭抽出方法。 - 【請求項１６】上記中継点抽出ステツプは、 上記画像からエツジ強度を算出して出力するエツジ強度
算出ステツプと、 上記画像からエツジ点を検出し、当該エツジ点の位置を
指定するエツジ点２値画像を生成して出力するエツジ検
出ステツプと、 上記エツジ強度算出ステツプ及び上記エツジ検出ステツ
プの出力に基づいて、上記エツジ点のうち上記エツジ強
度が所定のしきい値より大きい上記エツジ点を中継点と
して抽出する強エツジ点抽出ステツプとを具えることを
特徴とする請求項１５に記載の輪郭抽出方法。 - 【請求項１７】上記中継点抽出ステツプは、 上記対象物の輪郭に沿つて連続した折れ線又は曲線でな
る輪郭候補領域情報を用いて、上記画像からグラデイエ
ントベクトルを算出して出力するグラデイエントベクト
ル算出ステツプと、 上記折れ線又は上記曲線でなる輪郭候補領域情報を用い
て、上記画像からエツジ点を検出し、当該エツジ点の位
置を指定するエツジ点２値画像を生成して出力するエツ
ジ検出ステツプと、 上記グラデイエントベクトル算出ステツプ及び上記エツ
ジ検出ステツプの出力に基づいて、上記折れ線の各線
分、上記曲線を分割して得られる各セグメントを近似す
る各線分、又は上記曲線を分割して得られる各セグメン
トの近傍毎に、上記エツジ点のうち上記エツジ強度が最
大となる上記エツジ点を上記中継点として抽出する強エ
ツジ点抽出ステツプとを具えることを特徴とする請求項
１５に記載の輪郭抽出方法。 - 【請求項１８】上記中継点連結ステツプは、 一意に決まる移動コストの大きさを表す評価関数を有
し、上記評価関数が最小となるように、隣接する上記中
継点間の経路を決定する経路探査ステツプを具えること
を特徴とする請求項１５に記載の輪郭抽出方法。 - 【請求項１９】上記経路探査ステツプは、 上記隣接する中継点間に存在する隣接する２画素間の局
所評価値を算出するための局所評価関数を有し、当該局
所評価関数を用いて上記隣接する中継点間の経路を決定
することを特徴とする請求項１８に記載の輪郭抽出方
法。 - 【請求項２０】上記中継点連結ステツプは、 上記画像からグラデイエントベクトルを算出するグラデ
イエントベクトル算出ステツプと、 上記グラデイエントベクトルに基づいて、経路探査中の
８近傍において、隣接する中継点間に存在する隣接する
２画素の位置座標におけるグラデイエントベクトルを算
出し、上記２画素の位置座標における上記グラデイエン
トベクトルと上記２画素の位置座標との関数で表される
評価項をもつ局所評価関数を用いて、隣接する上記中継
点間の経路を決定する経路探査ステツプとを具えること
を特徴とする請求項１５に記載の輪郭抽出方法。 - 【請求項２１】上記グラデイエントベクトル算出ステツ
プは、 上記輪郭に沿つて連続した折れ線又は曲線でなる輪郭候
補領域情報を用いて、上記輪郭上において上記グラデイ
エントベクトルの向きが常に滑らかに変化するように上
記グラデイエントベクトルを算出し、 上記経路探査ステツプは、 上記隣接する画素への進行方向を、当該隣接する画像に
おける上記グラデイエントベクトルに基づいて評価する
局所評価関数を用いて、上記隣接する中継点間の経路を
決定することを特徴とする請求項２０に記載の輪郭抽出
方法。 - 【請求項２２】上記中継点連結ステツプは、 上記画像からエツジ強度のピークを表すエツジ点２値画
像を生成するエツジ点検出ステツプと、 上記エツジ点２値画像に基づいて、８近傍において、隣
接する中継点間に存在する隣接する２画素の位置座標に
おける画素値を算出し、上記２画素の画素値と上記２画
素の位置座標との関数で表される評価項をもつ局所評価
関数を用いて、隣接する上記中継点間の経路を決定する
経路探査ステツプとを具えることを特徴とする請求項１
５に記載の輪郭抽出方法。 - 【請求項２３】上記局所評価関数は、上記エツジ強度が
ピークとなる位置を通過する上記画素を評価する関数で
あることを特徴とする請求項２２に記載の輪郭抽出方
法。 - 【請求項２４】上記中継点連結ステツプは、 複数の異なる評価項の係数付き線形和に、８近傍におい
て、隣接する中継点間に存在する隣接する２画素間の距
離を乗じて表される局所評価関数を用いて、隣接する上
記中継点間の経路を決定する経路探査ステツプを具える
ことを特徴とする請求項１５に記載の輪郭抽出方法。 - 【請求項２５】上記曲線生成ステツプは、 上記輪郭座標情報によつて表される形状を複数のセグメ
ントに分割する分割点を算出して出力する分割点算出ス
テツプと、 上記輪郭座標情報及び上記各分割点に基づいて、上記各
セグメントを連結するための連結条件を上記各分割点毎
に算出して出力する連結条件算出ステツプと、 上記輪郭座標情報、上記各分割点及び上記各連結条件に
基づいて、上記各分割点における上記連結条件を満たす
ように上記各セグメントを曲線近似する曲線近似ステツ
プとを具えることを特徴とする請求項１に記載の輪郭抽
出方法。 - 【請求項２６】上記曲線生成ステツプの出力に基づい
て、現画像中における対象物の輪郭を推定輪郭として推
定する輪郭推定ステツプを具え、上記輪郭座標情報生成
ステツプは、上記輪郭推定ステツプにおいて推定された
上記推定輪郭に基づいて、上記現画像中における上記対
象物の輪郭を上記輪郭座標情報として生成することを特
徴とする請求項１に記載の輪郭抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31274096A JP4114966B2 (ja) | 1996-11-08 | 1996-11-08 | 輪郭抽出装置及び輪郭抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31274096A JP4114966B2 (ja) | 1996-11-08 | 1996-11-08 | 輪郭抽出装置及び輪郭抽出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10143654A true JPH10143654A (ja) | 1998-05-29 |
| JP4114966B2 JP4114966B2 (ja) | 2008-07-09 |
Family
ID=18032855
Family Applications (1)
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