JPH11224337A - 領域分割統合装置および領域分割統合方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像データの分割統合処理において種々の画
像に応じた適切な領域統合を実現する領域分割統合方法
および装置を提供する。 【解決手段】 隣接する分割領域間の画像データ比較に
よって、例えば平均色差等の隣接分割領域間の全体特徴
比較値を得るとともに、隣接する分割領域間の接合部分
に関する特徴を示す接合部分特徴値を抽出する。接合部
分特徴値は例えばエッジ強度である。抽出された全体特
徴比較値および接合部分特徴値を隣接領域の統合度を算
出するための隣接領域間比較要素として用いる。算出し
た統合度を所定の閾値と比較し、統合処理の可否を決定
し、統合処理を実行する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、量子化された多階
調の画像データを目的に応じた領域に分割するととも
に、分割した画像を隣接する分割画像領域の特徴に応じ
て統合する画像の領域分割統合方法及びその装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】読み込まれた画像を適切な領域に分割す
る処理は、画像処理のさまざまな分野で利用されている
重要な技術である。例えば、画素の色や部分的なテクス
チャおよび色の分布状態などが類似する領域に分割して
個々の領域に対して異なる画像処理を行なう場合や、画
像編集における編集対象領域の切り出しの自動化、認識
処理において認識対象物の検出などに領域分割が利用で
きる。したがって、この領域分割の性能の善し悪しがそ
のまま処理全体の性能を左右することになるので、性能
の高い領域分割の方法が必要とされている。

【０００３】従来の領域分割統合方法としては、特開昭
６２−１０６５８３、特開平０４−１９９３７９、特開
平０６−１０３３７１、特開平０６−１４９９５９、特
開平０８−０３０７８７などに示されているように、一
旦、比較的小さな領域に画像を分割した後に各領域をそ
の類似度により統合していくことで目的の分割領域を生
成する方法がある。

【０００４】この方法の利点は、分割により得られる領
域が比較的小さくてもかまわないため、画像の局所的な
部分を参照するだけですみ、領域生成を効率的に行うこ
とができる。更に、特開平０４−１９９３７９、特開平
０８−０３０７８７に示されるように画像をブロックに
分割してそのブロックごとに分割領域を生成することも
可能になる。

【０００５】前述した方法による領域分割統合方法にお
いて、分割された比較的小さな領域を適切に統合してい
くのだが、これらの大きさはかなりまちまちでこれらの
大きさを無視したのではうまく統合することができな
い。そこで、特開平０４−１９９３７９で示されるよう
に微小領域を隣接する大きな領域に併合する方法や、特
開昭６２−１０６５８３、特開平０６−１０３３７１に
示されるように、統合可能か否かを判断する尺度として
領域内の平均色と領域の大きさを用いることでより適切
な統合を行う方法もある。

【０００６】しかしながら、前述した方法では、ある程
度の大きさを持つ領域同士を統合するか否かを決定する
尺度として領域の平均色しか用いていないため、種々の
画像に対して適切に領域を統合できない場合があるとい
う問題がある。例えば、領域分割統合処理により得られ
た各領域を単位として色変換を行う場合を取り上げる
と、広い部分に広がるグラデーション部分などは分割さ
れてしまうと分割による境界部分で色の不整合が生じて
しまうため、１つの領域に統合されることが望ましいの
にもかかわらず、領域の平均色のみを比較したのでは統
合されず、これが統合されるように閾値を設定したので
は他の統合されて欲しくない領域までもが統合されてし
まう。

【０００７】特開平０６−１４９９５９では、領域の持
つ空間周波数による特徴と領域間の隣接画素の色差の最
大値を用いて領域間の類似度を定義することで、領域の
平均色のみを用いて統合するか否かを判断する方法と比
較してより適切に領域を統合することができる。しか
し、空間周波数による特徴を算出する時間が余分にかか
ることになるし、前述した広い部分に広がるグラデーシ
ョン部分の場合の問題など色に関連する問題に対応する
ことは難しい。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】本発明は、上述した事
情に鑑みてなされたもので、画像を比較的小さな領域に
分割した後、領域全体に関する特徴の比較値である隣接
分割領域間全体特徴比較値と領域間の接合部分に関する
特徴である接合部分特徴値とから定義した結合度に基づ
いて領域を統合することにより、種々の画像に対して目
的に応じた分割領域を生成する画像領域分割統合方法及
び装置を提供することを目的とするものである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上述の目的を達成するた
めに、本発明の画像領域分割統合装置は、入力された画
像データを色特徴が類似する比較的小さな分割領域に分
割する領域分割手段と、領域分割手段により分割された
複数の分割領域中の隣接する分割領域間の結合度を算出
する隣接領域結合度算出手段であり、分割領域個々の分
割領域における全体特徴について隣接する分割領域間で
の比較によって得られる隣接分割領域間全体特徴比較値
と、隣接する分割領域間の接合部分に関する特徴を示す
接合部分特徴値とを隣接領域間比較要素として抽出し、
該抽出した隣接領域間比較要素に基づいて隣接領域結合
度を算出する隣接領域結合度算出手段と、隣接領域結合
度算出手段により算出された領域間の結合度に応じて隣
接する分割領域を統合する領域統合手段とを具備するこ
とを特徴とする。

【００１０】さらに、本発明の本発明の画像領域分割統
合装置において、隣接分割領域間全体特徴比較値は、領
域分割手段により分割された隣接する分割領域個々の平
均色の色差であり、接合部分特徴値は、領域分割手段に
より分割された隣接する分割領域の境界におけるエッジ
強度であり、隣接領域結合度算出手段は、隣接する分割
領域の平均色の色差、および隣接する分割領域の境界に
おけるエッジ強度を隣接領域間比較要素として抽出し、
該抽出した隣接領域間比較要素に基づいて隣接領域結合
度を算出することを特徴とする。

【００１１】さらに、本発明の本発明の画像領域分割統
合装置において、隣接分割領域間全体特徴比較値は、領
域分割手段により分割された隣接する分割領域個々の平
均色の色差であり、接合部分特徴値は、領域分割手段に
より分割された隣接する分割領域の境界を挟んで隣接す
る画素の色差の平均、最大値、もしくは最小値のいずれ
かであり、隣接領域結合度算出手段は、隣接する分割領
域の平均色の色差、および隣接する分割領域の境界を挟
んで隣接する画素の色差の平均、最大値、もしくは最小
値のいずれかを隣接領域間比較要素として抽出し、該抽
出した隣接領域間比較要素に基づいて隣接領域結合度を
算出することを特徴とする。

【００１２】さらに、本発明の本発明の画像領域分割統
合装置において、隣接分割領域間全体特徴比較値は、領
域分割手段により分割された隣接する分割領域個々の平
均色の色差と、該隣接する分割領域中の大きい方の領域
に属する画素数、および該隣接する分割領域中の大きい
分割領域に属する画素数を小さい分割領域に属する画素
数で除した値を含む一次結合式によって算出される値で
あり、接合部分特徴値は、領域分割手段により分割され
た隣接する分割領域の境界を挟んで隣接する画素の色差
の平均値、最大値、もしくは最小値のいずれかであり、
隣接領域結合度算出手段は、隣接する分割領域の平均色
の色差と、該隣接する分割領域中の大きい方の領域に属
する画素数と、該隣接する分割領域中の大きい分割領域
に属する画素数を小さい分割領域に属する画素数で除し
た値、および隣接する分割領域の境界を挟んで隣接する
画素の色差の平均値、最大値、もしくは最小値のいずれ
かを隣接領域間比較要素として抽出し、該抽出した隣接
領域間比較要素に基づいて隣接領域結合度を算出するこ
とを特徴とする。

【００１３】さらに、本発明の本発明の画像領域分割統
合装置において、領域統合手段は、隣接領域結合度算出
手段により算出された領域間の結合度を予め定められた
閾値と比較することにより、隣接する分割領域の統合ま
たは非統合を決定する構成を有することを特徴とする。

【００１４】さらに、本発明の本発明の画像領域分割統
合装置において、領域統合手段は、隣接する分割領域の
統合情報を隣接する分割領域に関連づけた分割領域統合
情報として保持し、新たな分割領域の統合先の決定の際
に、該新たな分割領域の統合対象となる分割領域をキー
として分割領域統合情報を検索し統合先の決定を行う構
成を有することを特徴とする。

【００１５】さらに、本発明の本発明の画像領域分割統
合方法は、入力された画像データを色特徴が類似する比
較的小さな分割領域に分割する領域分割ステップと、領
域分割ステップにおいて分割された複数の分割領域中の
隣接する分割領域間の結合度を算出する隣接領域結合度
算出ステップであり、分割領域個々の分割領域における
全体特徴について隣接する分割領域間での比較によって
得られる隣接分割領域間全体特徴比較値と、隣接する分
割領域間の接合部分に関する特徴を示す接合部分特徴値
とを隣接領域間比較要素として抽出し、該抽出した隣接
領域間比較要素に基づいて隣接領域結合度を算出する隣
接領域結合度算出ステップと、隣接領域結合度算出ステ
ップにより算出された領域間の結合度に応じて隣接する
分割領域を統合する領域統合ステップとを有することを
特徴とする。

【００１６】さらに、本発明の画像領域分割統合方法に
おいて、隣接分割領域間全体特徴比較値は、領域分割ス
テップにより分割された隣接する分割領域個々の平均色
の色差であり、接合部分特徴値は領域分割ステップによ
り分割された隣接する分割領域の境界におけるエッジ強
度であり、隣接領域結合度算出ステップは隣接する分割
領域の平均色の色差、および隣接する分割領域の境界に
おけるエッジ強度を隣接領域間比較要素として抽出し、
該抽出した隣接領域間比較要素に基づいて隣接領域結合
度を算出することを特徴とする。

【００１７】

【発明の実施の形態】図１は、この発明の画像の領域分
割統合装置の実施の一形態を示すブロック図である。図
１中、１は領域分割部、２は隣接領域結合度算出部、３
は領域統合部である。

【００１８】領域分割部１は、既存の階層的領域分割や
非階層的領域分割手法などを用いて、画素の色特徴など
が類似する比較的小さな領域に画像を分割する。

【００１９】隣接領域結合度算出部２は、領域分割部１
で生成された領域データから隣接する領域の組を抽出し
て、各組の領域間の結合度を算出する。算出する結合度
は、領域全体の色に関する特徴と領域の接合部分におけ
る特徴から算出する。すなわち個々の分割領域の全体の
特徴について隣接する分割領域間での比較によって得ら
れる隣接分割領域間全体特徴比較値と、隣接する分割領
域間の接合部分に関する特徴を示す接合部分特徴値とを
隣接領域間比較要素として抽出し、この抽出した隣接領
域間比較要素に基づいて隣接領域結合度を算出する。

【００２０】領域統合部３は、隣接領域結合度算出部２
で算出された隣接する各領域間の結合度に基づいて各領
域を順次統合する。

【００２１】［実施例１］図２は、本発明の領域分割統
合装置の一形態を実現する構成例を示すブロック図であ
る。図中、１０１は画像データ記憶部、１０２は領域分
割処理部、１０３は領域データ記憶部、１０４は結合度
算出処理部、１０５は領域統合処理部である。

【００２２】画像データ記憶部１０１は、処理の対象と
なる画像データを一時的に保持しておくメモリなどの記
憶装置である。

【００２３】領域分割処理部１０２は、既存の階層的領
域分割や非階層的領域分割手法などを用いて、画素の色
特徴などが類似する比較的小さな領域に画像を分割し、
生成された領域を表す領域データを領域データ記憶部１
０３に記録する。例えば、特願平０９−１６２５６３号
に示されるような領域分割方法を用いることで実現でき
る。本明細書では、この画像の領域分割処理についての
詳細は省略する。なお、この領域分割処理部１０２によ
って生成される領域は画像平面上で複数の隣接しない領
域に分割されていないものとする。もし、分割されてい
る場合には、これらの領域に対してラベリング処理など
を施して、１つの領域は画像平面上で複数の隣接しない
領域に分割されていない領域となるようにしておく。

【００２４】領域データ記憶部１０３は、領域分割処理
部１０２で生成された領域を保持し、結合度算出処理部
１０４や領域統合処理部１０５で要求される領域データ
を供給する。

【００２５】結合度算出処理部１０４は、すべての隣接
する領域の組に対してその領域間の結合の度合い、換言
すれば一つの領域と見なせる度合いである結合度を算出
する。本実施例において、結合度は、隣接する領域の組
の一方の領域の平均色ともう一方の領域の平均色との
差、および、領域間の接合部分におけるエッジ強度から
算出する。

【００２６】図３は、本実施例における結合度算出処理
部１０４のフローチャートの一例を示しており、まず、
Ｓ２０１で領域分割処理部１０２において算出された領
域データから各画素に対応する領域番号を持つマップを
作成する。図４（ａ）は、この領域番号マップの一例で
あり、図４（ｂ）は図４（ａ）に示す領域番号マップ中
の影を付けられた部分のマップデータを示している。こ
のマップデータ中の要素の座標は画像データの画素の座
標に対応しており、要素の値は対応する画素の属する領
域番号である。この例では、画素とその画素の属する領
域番号とを１対１対応させたが、記憶領域の節約のため
にランレングス圧縮形式でマップを構成してもよい。こ
の場合は、同一の領域に属してかつ水平方向に連続する
画素を１つのランとして、このランと領域番号を対応づ
ける。

【００２７】次に、Ｓ２０２では、Ｓ２０１で作成した
領域番号マップの要素をラスター順に１つ選択する。こ
こで選択された領域番号マップの要素及びこの座標に対
応する画素が以降の処理の対象となる。

【００２８】次に、Ｓ２０３で、対象となる座標の画素
の持つ色特徴Ｐ_n＝（Ｌ_n，ａ_n，ｂ_n）（１≦ｎ≦画像中
の画素総数、Ｌ_n，ａ_n，ｂ_nはそれぞれＣＩＥのＬ^*ａ^*
ｂ^*色空間におけるＬ^*，ａ^*，ｂ^*の値）によってこの画
素が属する領域ｍ（１≦ｍ≦領域の総数）の平均色Ｍｍ
と領域ｍに属する画素の総数Ｎｍを更新する。例えば、
領域ｍの画素の総数Ｎｍを１増加させた後に、数式１を
用いて領域ｍの平均色Ｍｍを更新することができる。

【００２９】

【数１】 Ｍｍ＝Ｍｍ＋（ｐ_n−Ｍｍ）／Ｎｍ．．．．．．１

【００３０】ここで、右辺のＭｍは更新前の領域ｍの平
均色であり、左辺のＭｍが更新後の領域ｍの平均色であ
る。

【００３１】次に、Ｓ２０４で、右隣の画素が属する領
域番号と現在対象となっている画素が属する領域番号と
が同一か否かを調べる。これが同じ場合は、Ｓ２０６の
処理へ飛ぶ。領域番号が同一でない場合は、この部分で
異なる領域が接合していると判断して、Ｓ２０５の処理
へ飛ぶ。

【００３２】Ｓ２０５では、現在対象となっている画素
が属する領域番号と右隣の画素が属する領域番号に対応
する２つの領域の隣接関係がまだ登録されていなければ
これを登録して、この２つの領域間の接合部分における
特徴を更新する。前述したように、本実施例では領域間
の接合部分における特徴としてエッジ強度を用いた。こ
のエッジ強度は、例えば、「Ｈ．Ｔａｍｕｒａほか，”
Ｔｅｘｔｕｒａｌ Ｆｅａｔｕｒｅｓ Ｃｏｒｒｅｓｐ
ｏｎｄｉｎｇ ｔｏ Ｖｉｓｕａｌ Ｐｅｒｃｅｐｔｉ
ｏｎ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ
Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｍａｎ，ａｎｄ Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉ
ｃｓ，ｏｌ．ＳＭＣ−８，Ｎｏ．６，Ｊｕｎｅ １９７
８」に示されている方法により算出することができる。
具体的には、対象の画素を中心とする３ｘ３のマトリク
ス内の画素の明度成分に対して、局所的なエッジ強度ｇ
_nを次の式により算出する。

【００３３】

【数２】

【００３４】ここで、ΔＨとΔＶはそれぞれ水平方向と
垂直方向の差分である。図５は、１次微分オペレータの
一例の説明図である。上述の式中の水平方向の差分ΔＨ
は、図５（ａ）に示すような１次微分オペレータにより
計算することができる。同様に、垂直方向の差分ΔＶ
は、図５（ｂ）に示すような１次微分オペレータにより
計算することができる。しかしながら、本発明はこの方
法に限定するものではなく、局所的なエッジの強度を得
られる方法であるならばどんな方法でもよい。

【００３５】２つの領域の隣接関係の登録は、例えば、
図６（ａ）に示すような隣接領域リストに、小さい方の
領域番号に対して大きいほうの領域番号を関連づけて記
述し、同時に接合部分の長さＬｉｊと接合部分のエッジ
強度Ｇｉｊの値を初期化（０に設定）することで行うこ
とができる。図６（ａ）に示す隣接領域リストは、領域
番号１と２、２と３、３と４の領域がそれぞれ隣接して
いるという情報が登録されている。ある領域番号に対し
て複数のより大きな領域番号を持つ領域が隣接する場合
には図６（ｂ）に示すようにリンクして登録することが
できる。図６（ｂ）は、図６（ａ）に領域番号１と５の
隣接情報が追加されたものである。

【００３６】また、この更新は、例えば、領域ｍｉと領
域ｍｊの接合部分の長さＬｉｊを１つ増加した後に、数
式３を用いて領域ｍｉと領域ｍｊの接合部分のエッジ強
度Ｇｉｊを更新することができる。

【００３７】

【数３】 Ｇｉｊ＝Ｇｉｊ＋（ｇ_n−Ｇｉｊ）／Ｌｉｊ．．．．．３

【００３８】ここで、ｇ_nは対象の画素を中心とする局
所的なエッジ強度である。また、右辺のＧｉｊは更新前
の領域ｍｉと領域ｍｊの接合部分の平均エッジ強度であ
り、左辺のＧｉｊが更新後の領域ｍｉと領域ｍｊの接合
部分の平均エッジ強度である。

【００３９】Ｓ２０６では、現在対象となっている画素
の下に隣接する画素が属する領域番号と対象となってい
る画素が属する領域番号とが同一か否かを調べる。これ
が同じ場合は、Ｓ２０７の処理へ飛ぶ。領域番号が同一
でない場合は、この部分で異なる領域が接合していると
判断して、Ｓ２０５の処理へ飛ぶ。

【００４０】Ｓ２０７では、領域番号マップのすべての
要素について処理が終了したか否かを判断して、まだ未
処理の要素が存在する場合はＳ２０２に戻って処理を繰
り返す。すべての要素についての処理が完了している場
合は、Ｓ２０８の処理へ飛ぶ。

【００４１】Ｓ２０８では、Ｓ２０３で算出した領域ご
との平均色という領域全体に関する特徴と、Ｓ２０５で
算出した隣接する領域の接合部分における特徴とから数
式４を用いて、隣接領域の結合度Ｒｉｊを算出する。

【００４２】

【数４】 Ｒｉｊ＝ｋ₁Ｍｉｊ＋ｋ₂Ｇｉｊ．．．．．．．４

【００４３】ここで、Ｍｉｊは隣接する２つの領域ｍｉ
とｍｊの平均色ＭｍｉとＭｍｊの色差であり、ｋ₁，ｋ₂
は適切に設定された係数である。この例では、単一の係
数による一次結合により結合度を算出しているが、領域
の大きさや接合部分の長さによって異なる係数を用いる
ことでより適切な結合度を算出することもできる。例え
ば、接合部分の長さが小さい領域の組に対しては、接合
部分の特徴への依存度が低いので、ｋ２を０もしくは極
小さい値とすれば効果的である。

【００４４】そして、算出された結合度Ｒｉｊとあらか
じめ定められた閾値とを比較して、結合度Ｒｉｊの方が
閾値よりも小さい場合はこの２つの領域は統合されるべ
きでないと判断して、隣接領域リストからこの２つの領
域が隣接しているという情報を削除する。

【００４５】このようにして、統合するべき隣接する領
域の組のみが記述された隣接領域リストを得ることがで
き、結合度算出処理部１０４の処理を終了する。

【００４６】領域統合処理部１０５では、結合度算出処
理部１０４で作成された統合すべき隣接する領域の組が
記述された隣接領域リストを順に走査して領域を統合す
る処理を行う。

【００４７】図７は、本実施例における領域統合処理部
１０５のフローチャートの一例を示しており、まず、Ｓ
３０１で隣接領域リスト中の領域番号に対応する領域の
統合先の領域番号を設定する。この初期状態は、図８
（ａ）に示すように、まだどの領域も統合されていない
ため統合先の領域番号は対応する領域番号と同じもので
ある。

【００４８】次に、Ｓ３０２で、隣接領域リストの中の
領域番号リストから領域番号を順に選択する。ここで選
択された領域番号が以降の処理の対象となる。そして、
Ｓ３０３で、選択された領域番号の領域の統合先を検索
する。この検索は、対象の領域番号の領域の統合先が統
合先に対応する領域番号に等しくなるまで、すなわち、
統合により削除されていない領域番号を得るまで統合先
の領域番号をたどっていくことで行うことができる。例
えば、図８（ｂ）に示すような状態の隣接領域リストが
あって、現在の対象となる領域番号が５である場合、領
域番号リスト中の５に対応する統合先の領域番号が１で
あり両者が等しくないので、次に領域番号リスト中の１
に対応する統合先の領域番号を調べる。すると、今度は
両者が１で等しいため領域番号５の統合先は領域番号１
であることが分かり、検索を終了する。

【００４９】次に、Ｓ３０４で、対象の領域番号の領域
に統合するべき領域の領域番号を順に選択する。そし
て、Ｓ３０５で、選択された隣接領域の統合先を検索す
る。この検索はＳ３０３で示した方法と同様にして行う
ことができる。

【００５０】次に、Ｓ３０６で、対象の領域番号の統合
先と対象の隣接領域番号の統合先とが同一であるか否か
を調べ、これが同じ場合は、この２つの領域は既に統合
済であると判断して、Ｓ３０９に飛ぶ。これが異なって
いる場合は、これらの領域を統合するためにＳ３０７の
処理に飛ぶ。

【００５１】Ｓ３０７では、２つの統合先の領域番号に
対応する領域を統合する。この統合処理は、一方の領域
に属する各画素の情報をもう一方の領域に移動して、画
素の無くなった領域を削除することで行うことができ
る。続いて、Ｓ３０８で、画素の無くなった領域に対応
する統合先の領域番号として統合された領域番号を記録
しておく。つまり、領域の統合により削除された領域に
対応する統合先として統合された領域番号が設定される
ことになる。こうすることで、Ｓ３０３やＳ３０５にお
いて、統合により領域が削除された領域に対する統合先
の領域番号を検索することが可能になる。

【００５２】Ｓ３０９では、対象となる隣接領域の番号
をすべて処理したか否かを調べて、まだ未処理の隣接領
域の番号が残っているならば、Ｓ３０４に戻って処理を
繰り返す。すべての隣接領域についての処理が完了して
いるならば、Ｓ３１０へ飛ぶ。

【００５３】Ｓ３１０では、対象となる領域番号をすべ
て処理したか否かを調べて、まだ未処理の領域番号が残
っているならば、Ｓ３０２に戻って処理を繰り返す。す
べての領域番号についての処理が完了しているならば、
領域統合処理部１０５の処理を終了する。

【００５４】［実施例２］図２に示した本発明の領域分
割統合装置の一形態を実現する構成例を示すブロック図
における結合度算出処理部１０４を若干変更した例につ
いて以下で説明する。

【００５５】図９は、第２の実施例における結合度算出
処理部１０４のフローチャートの一例を示している。第
１の実施例と同様の部分については同じ符号を付してお
り、以下では説明を省略する。

【００５６】Ｓ２０１からＳ２０３までは上述した第１
の実施例と同様のステップであるので説明を省略する。

【００５７】Ｓ２０４で、右隣の画素が属する領域番号
と現在対象となっている画素が属する領域番号とが同一
か否かを調べる。これが同じ場合は、Ｓ２０６の処理へ
飛ぶ。領域番号が同一でない場合は、この部分で異なる
領域が接合していると判断して、Ｓ２０９の処理へ飛
ぶ。

【００５８】Ｓ２０９では、現在対象となっている画素
が属する領域番号と右隣の画素が属する領域番号に対応
する２つの領域の隣接関係がまだ登録されていなければ
これを登録して、この２つの領域間の接合部分における
特徴を更新する。この例では、接合部分における特徴と
して、隣接する異なる領域に属する隣接する画素の色差
の平均を用いた。この更新は、例えば、領域ｍｉと領域
ｍｊの接合部分の長さＬｉｊを１つ増加した後に、数式
５を用いて領域ｍｉと領域ｍｊの接合部分の平均色差Ｄ
ｉｊを更新することができる。

【００５９】

【数５】 Ｄｉｊ＝Ｄｉｊ＋（ｄ_n−Ｄｉｊ）／Ｌｉｊ．．．．．．５

【００６０】ここで、ｄ_nは対象の画素の色特徴ベクト
ルＰ_nと右隣に隣接する画素の色特徴ベクトルＰ_n+1との
色差（スカラー値）である。また、右辺のＤｉｊは更新
前の領域ｍｉと領域ｍｊの接合部分の平均色差であり、
左辺のＤｉｊが更新後の領域ｍｉと領域ｍｊの接合部分
の平均色差である。

【００６１】Ｓ２０６では、現在対象となっている画素
の下に隣接する画素が属する領域番号と対象となってい
る画素が属する領域番号とが同一か否かを調べる。これ
が同じ場合は、Ｓ２０７の処理へ飛ぶ。領域番号が同一
でない場合は、この部分で異なる領域が接合していると
判断して、Ｓ２１０の処理へ飛ぶ。

【００６２】Ｓ２１０では、現在対象となっている画素
が属する領域番号と下に隣接する画素が属する領域番号
に対応する２つの領域の隣接関係がまだ登録されていな
ければこれを登録して、この２つの領域間の接合部分に
おける特徴を更新する。この登録と更新はＳ２０９で説
明した例と同様にして行うことができる。

【００６３】Ｓ２０７では、領域番号マップのすべての
要素について処理が終了したか否かを判断して、まだ未
処理の要素が存在する場合はＳ２０２に戻って処理を繰
り返す。すべての要素についての処理が完了していると
判断された場合は、Ｓ２１１の処理へ飛ぶ。

【００６４】Ｓ２１１では、Ｓ２０３で算出した領域ご
との平均色という領域全体に関する特徴と、Ｓ２０９お
よびＳ２１０で算出した隣接する領域の接合部分におけ
る特徴とから数式６を用いて、隣接領域の結合度Ｒｉ
ｊ’を算出する。

【００６５】

【数６】 Ｒｉｊ’＝ｋ₃Ｍｉｊ＋ｋ₄Ｄｉｊ．．．．．．６

【００６６】ここで、Ｍｉｊは隣接する２つの領域ｍｉ
とｍｊの平均色ＭｍｉとＭｍｊの色差であり、ｋ₃，ｋ₄
は適切に設定された係数である。もちろん、この場合も
実施例１と同様に領域の大きさや領域の接合部分の長さ
を基にして幾通りかの係数を使い分けてもよい。このよ
うにして算出された結合度Ｒｉｊ’とあらかじめ定めら
れた閾値とを比較して、結合度Ｒｉｊ’の方が閾値より
も小さい場合はこの２つの領域は統合されるべきでない
と判断して、隣接領域リストからこの２つの領域が隣接
しているという情報を削除する。

【００６７】このようにして、統合するべき隣接する領
域の組のみが記述された隣接領域リストを得ることがで
き、結合度算出処理部１０４の処理を終了する。

【００６８】領域統合処理部１０５では、結合度算出処
理部１０４で作成された統合すべき隣接領域の組が記述
された隣接領域リストを順に走査して領域を統合する。
領域統合処理部１０５での処理は、図７のフローチャー
トに従って実施例１で説明したと同様に実行される。

【００６９】なお、本実施例２では、領域の結合度Ｒｉ
ｊ’の算出を、領域ｍｉとｍｊの平均色ＭｍｉとＭｍｊ
の色差Ｍｉｊと、領域ｍｉと領域ｍｊの接合部分の平均
色差Ｄｉｊを用いて実行しているが、平均色差Ｄｉｊに
代えて領域ｍｉと領域ｍｊの接合部分の色差の最大値、
または最小値を用いて領域の結合度Ｒｉｊ’の算出を行
ってもよい。このように、平均色差Ｄｉｊに代えて領域
ｍｉと領域ｍｊの接合部分の色差の最大値、または最小
値を用いる場合は、式５で示した平均色差Ｄｉｊの更新
処理は不要であり、領域ｍｉと領域ｍｊの接合部分の色
差の最大値、または最小値を検出し、これを最大色差Ｄ
ｉｊ’または、最小色差Ｄｉｊ”として式５の平均色差
Ｄｉｊに代えて使用する。

【００７０】最大色差Ｄｉｊ’または、最小色差Ｄｉ
ｊ”の検出は、式５において説明した色差ｄ_nの最大値
または最小値の検出によって行う、色差ｄ_nは前述した
ように対象の画素の色特徴ベクトルＰ_nと右隣に隣接す
る画素の色特徴ベクトルＰ_n+1との色差（スカラー値）
であり、領域ｍｉと領域ｍｊの接合部分の画素につい
て、色特徴ベクトルＰ_nと隣接する画素の色特徴ベクト
ルＰ_n+1との色差（スカラー値）を比較することによっ
て最大色差Ｄｉｊ’または、最小色差Ｄｉｊ”の検出を
行う。

【００７１】［実施例３］図２に示した本発明の領域分
割統合装置の一形態を実現する構成例を示すブロック図
における結合度算出処理部１０４をさらに若干変更した
実施例３について以下で説明する。

【００７２】実施例３における結合度算出処理部１０４
の処理フローは実施例２で説明した図９と同様の処理フ
ローであり、Ｓ２１１における隣接領域の結合度Ｒｉ
ｊ”の算出ステップのみが異なる。

【００７３】実施例３におけるＳ２１１における隣接領
域の結合度Ｒｉｊ”の算出は、Ｓ２０３で算出した領域
ごとの平均色と画素の総数という領域全体に関する特徴
と、Ｓ２０９およびＳ２１０で算出した隣接する領域の
接合部分における特徴とから以下の数式７を用いて、隣
接領域の結合度Ｒｉｊ”を算出する。

【００７４】

【数７】

【００７５】ここで、Ｍｉｊは隣接する２つの領域ｍｉ
とｍｊの平均色ＭｍｉとＭｍｊの色差であり、Ｎｉｊは
大きいほうの領域の画素数であり、Ｎ’ｉｊはＮｉｊを
小さいほうの領域の画素数で除した値であり、ｋ₅〜ｋ₉
は適切に設定された係数である。実施例２においては、
実施例２の説明中の式６において示したように隣接領域
の結合度Ｒｉｊ’の算出を、領域ｍｉとｍｊの平均色Ｍ
ｍｉとＭｍｊの色差Ｍｉｊと、領域ｍｉと領域ｍｊの接
合部分の平均色差Ｄｉｊのみを用いて実行しているが、
この実施例３では、隣接する２つの領域ｍｉとｍｊの画
素数および接合部の長さＬｉｊを考慮したものとなって
いる。

【００７６】このようにして、統合するべき隣接する領
域の組のみが記述された隣接領域リストを得ることがで
き、結合度算出処理部１０４の処理を終了する。

【００７７】領域統合処理部１０５では、結合度算出処
理部１０４で作成された統合すべき隣接領域の組が記述
された隣接領域リストを順に走査して領域を統合する。
領域統合処理部１０５での処理は、図７のフローチャー
トに従って実施例１および実施例２と同様に実行され
る。

【００７８】なお、本実施例においても、実施例２と同
様、平均色差Ｄｉｊに代えて領域ｍｉと領域ｍｊの接合
部分の色差の最大値、または最小値を用いて領域の結合
度Ｒｉｊ”の算出を行ってもよい。

【００７９】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
の領域分割統合方法および装置によれば、隣接する分割
領域間での比較によって得られる隣接分割領域間全体特
徴比較値と、隣接する分割領域間の接合部分に関する特
徴を示す接合部分特徴値とを隣接領域間比較要素として
抽出し、該抽出した隣接領域間比較要素に基づいて隣接
領域の統合度を算出して統合処理を行うので、従来の領
域の平均色という領域全体の特徴だけを用いた領域統合
方法と比較して、種々の画像に応じた領域の統合が実現
でき、より適切な分割領域生成が可能となる。

【００８０】また、本発明の領域分割統合方法および装
置によれば、分割された領域を統合する際に、統合によ
り削除される領域に隣接する領域すべてについて隣接情
報を変更するのではなく、削除された領域に対して統合
先の領域を保持しておき、必要に応じて統合先の領域を
たどることで統合を行なうことにより、隣接しているす
べての領域を検索して隣接情報を変更する手間が省け、
効率的な領域統合処理が実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の領域分割統合装置の実施形態を示
すブロック図である。

【図２】 この発明の領域分割統合装置の実施形態の詳
細構成を示すブロック図である。

【図３】 この発明の第１実施例における結合度算出処
理部の処理例を示すフロー図である。

【図４】 この発明の第１実施例における結合度算出処
理部の処理で作成される領域番号マップの例を示す図で
ある。

【図５】 エッジ強度を算出する際に用いる１次微分オ
ペレータの例を示す図である。

【図６】 この発明の第１の実施例における結合度算出
処理部の処理で作成される隣接領域リストの例を示す図
である。

【図７】 この発明の領域統合処理部の処理例を示すフ
ロー図である。

【図８】 この発明の領域統合処理部における隣接領域
リストの例を示す図である。

【図９】 この発明の第２および第３実施例における結
合度算出処理部の処理例を示すフロー図である。

【符号の説明】

１ 領域分割部 ２ 隣接領域結合度算出部 ３ 領域統合部 １０１ 画像データ記憶部 １０２ 領域分割処理部 １０３ 領域データ記憶部 １０４ 結合度算出処理部 １０５ 領域統合処理部

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力された画像データを色特徴が類似する
   比較的小さな分割領域に分割する領域分割手段と、 前記領域分割手段により分割された複数の分割領域中の
   隣接する分割領域間の結合度を算出する隣接領域結合度
   算出手段であり、 前記分割領域個々の分割領域における全体特徴について
   前記隣接する分割領域間での比較によって得られる隣接
   分割領域間全体特徴比較値と、前記隣接する分割領域間
   の接合部分に関する特徴を示す接合部分特徴値とを隣接
   領域間比較要素として抽出し、該抽出した隣接領域間比
   較要素に基づいて隣接領域結合度を算出する隣接領域結
   合度算出手段と、 前記隣接領域結合度算出手段により算出された領域間の
   結合度に応じて隣接する分割領域を統合する領域統合手
   段と、 を具備することを特徴とする画像の領域分割統合装置。
2. 【請求項２】前記隣接分割領域間全体特徴比較値は、前
   記領域分割手段により分割された隣接する分割領域個々
   の平均色の色差であり、 前記接合部分特徴値は、前記領域分割手段により分割さ
   れた隣接する分割領域の境界におけるエッジ強度であ
   り、 前記隣接領域結合度算出手段は、前記隣接する分割領域
   の平均色の色差、および隣接する分割領域の境界におけ
   るエッジ強度を隣接領域間比較要素として抽出し、該抽
   出した隣接領域間比較要素に基づいて隣接領域結合度を
   算出することを特徴とする請求項１に記載の画像の領域
   分割統合装置。
3. 【請求項３】前記隣接分割領域間全体特徴比較値は、前
   記領域分割手段により分割された隣接する分割領域個々
   の平均色の色差であり、 前記接合部分特徴値は、前記領域分割手段により分割さ
   れた隣接する分割領域の境界を挟んで隣接する画素の色
   差の平均、最大値、もしくは最小値のいずれかであり、 前記隣接領域結合度算出手段は、前記隣接する分割領域
   の平均色の色差、および隣接する分割領域の境界を挟ん
   で隣接する画素の色差の平均、最大値、もしくは最小値
   のいずれかを隣接領域間比較要素として抽出し、該抽出
   した隣接領域間比較要素に基づいて隣接領域結合度を算
   出することを特徴とする請求項１に記載の画像の領域分
   割統合装置。
4. 【請求項４】前記隣接分割領域間全体特徴比較値は、前
   記領域分割手段により分割された隣接する分割領域個々
   の平均色の色差と、該隣接する分割領域中の大きい方の
   領域に属する画素数、および該隣接する分割領域中の大
   きい分割領域に属する画素数を小さい分割領域に属する
   画素数で除した値を含む一次結合式によって算出される
   値であり、 前記接合部分特徴値は、前記領域分割手段により分割さ
   れた隣接する分割領域の境界を挟んで隣接する画素の色
   差の平均値、最大値、もしくは最小値のいずれかであ
   り、 前記隣接領域結合度算出手段は、前記隣接する分割領域
   の平均色の色差と、該隣接する分割領域中の大きい方の
   領域に属する画素数と、該隣接する分割領域中の大きい
   分割領域に属する画素数を小さい分割領域に属する画素
   数で除した値、および隣接する分割領域の境界を挟んで
   隣接する画素の色差の平均値、最大値、もしくは最小値
   のいずれかを隣接領域間比較要素として抽出し、該抽出
   した隣接領域間比較要素に基づいて隣接領域結合度を算
   出することを特徴とする請求項１に記載の画像の領域分
   割統合装置。
5. 【請求項５】前記領域統合手段は、前記隣接領域結合度
   算出手段により算出された領域間の結合度を予め定めら
   れた閾値と比較することにより、隣接する分割領域の統
   合または非統合を決定する構成を有することを特徴とす
   る請求項１乃至４いずれかに記載の画像の領域分割統合
   装置。
6. 【請求項６】前記領域統合手段は、隣接する分割領域の
   統合情報を前記隣接する分割領域に関連づけた分割領域
   統合情報として保持し、新たな分割領域の統合先の決定
   の際に、該新たな分割領域の統合対象となる分割領域を
   キーとして前記分割領域統合情報を検索し統合先の決定
   を行う構成を有することを特徴とする請求項１乃至５い
   ずれかに記載の画像の領域分割統合装置。
7. 【請求項７】入力された画像データを色特徴が類似する
   比較的小さな分割領域に分割する領域分割ステップと、 前記領域分割ステップにおいて分割された複数の分割領
   域中の隣接する分割領域間の結合度を算出する隣接領域
   結合度算出ステップであり、前記分割領域個々の分割領
   域における全体特徴について前記隣接する分割領域間で
   の比較によって得られる隣接分割領域間全体特徴比較値
   と、前記隣接する分割領域間の接合部分に関する特徴を
   示す接合部分特徴値とを隣接領域間比較要素として抽出
   し、該抽出した隣接領域間比較要素に基づいて隣接領域
   結合度を算出する隣接領域結合度算出ステップと、 前記隣接領域結合度算出ステップにより算出された領域
   間の結合度に応じて隣接する分割領域を統合する領域統
   合ステップと、 を有することを特徴とする画像の領域分割統合方法。
8. 【請求項８】前記隣接分割領域間全体特徴比較値は、前
   記領域分割ステップにより分割された隣接する分割領域
   個々の平均色の色差であり、 前記接合部分特徴値は、前記領域分割ステップにより分
   割された隣接する分割領域の境界におけるエッジ強度で
   あり、 前記隣接領域結合度算出ステップは、前記隣接する分割
   領域の平均色の色差、および隣接する分割領域の境界に
   おけるエッジ強度を隣接領域間比較要素として抽出し、
   該抽出した隣接領域間比較要素に基づいて隣接領域結合
   度を算出することを特徴とする請求項７に記載の画像の
   領域分割統合方法。