JPH11259653A - 画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像の領域分割を行う際、画像メモリの容量
が小さくて済み、またパラメータの数も少なく、処理効
率が向上するようにする。 【解決手段】 まず、対象物のエッジ検出を行い（Ｓ
１）、そのエッジ検出によりエッジ強度画像と方向画像
を作成する（Ｓ２）。次に、エッジ強度画像から２値化
のためのしきい値を求め、エッジ２値画像を作成し（Ｓ
３）、上記エッジ強度とその方向に基づいて、エッジ２
値画像を線図形化する（Ｓ４）。そして、エッジ点延長
処理を行ってエッジの途切れを修復し（Ｓ５）、上記エ
ッジ２値画像を簡易的に細線化する（Ｓ６）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像の領域分割を
行う画像処理方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】対象物の境界抽出に基づく領域分割法と
して、微分（勾配）の大きさのピーク性と方向の連続性
に基づいて方向別に境界を抽出し、さらに、抽出された
境界の構造性に着目して、テクスチャによる不要境界の
除去や途切れた境界の連結を行う方法が提案されている
（小沢、堂、堀之内，“方向別境界抽出とその構造性に
基づく領域分割法”，画像の認識・理解シンポジウム
（ＭＩＲＵ’９２），１９９２年７月）。

【０００３】図８は上記の領域分割法を用いた画像処理
方法の処理手順を示すフローチャートである。この処理
手順は、大別して方向別境界抽出処理（Ｓ１１）と、テ
クスチャ処理（Ｓ１２）と、境界の延長・連結処理（Ｓ
１３）に分かれている。

【０００４】方向別境界抽出処理は、方向別微分画像を
生成し、各画像毎に微分値がピークをなし且つある程度
大きいことを条件に境界を抽出して、微分方向の連続性
を反映した境界抽出を行うものである。その際、３×３
画素の単純平均によりノイズを除去して平滑化を行い、
Ｓｏｂｅｌ型の方向依存微分オペレータにより縦、横、
斜めの４方向の方向別微分画像を生成する。また、微分
ピーク抽出と境界抽出を同様に方向別に行い、全体の境
界はそれらをＯＲ処理により統合して得るようにする。

【０００５】テクスチャ処理は、上記境界抽出を行った
後、線構造性が弱く境界の密度が高い部分をテクスチャ
領域とみなし、その領域内で強い線構造性を有する境界
部分とそれに対して方向の連続性を保って連結している
ものは境界として保存するものである。その際、方向別
境界画像毎に処理を行って線構造を抽出し、各方向別境
界から線構造を除き、それらを統合して全体の非線構造
境界を得る。そして、この非線構造境界の密度が高い領
域をテクスチャ領域として抽出するために、膨張・収縮
処理を施す。また、テクスチャ領域内であっても保存す
べき境界を方向別に抽出するとともに、方向別境界のう
ちテクスチャ領域に属するものを除去した上で保存境界
を追加する。

【０００６】境界の延長・連結処理は、上記のようにし
て得られた境界に対し、閉曲線を形成することなく領域
分割に寄与していない境界部分から線構造を抽出し、そ
の端点から線構造の長さと方向に応じて境界を延長して
連結を試みるものである。その際、上述の方向別境界を
統合して得られた全体の境界の中から、延長・連結すべ
き境界として領域分割に寄与しない境界部分を抽出する
ために、領域のラベリング処理を行って境界の分割寄与
を判定する。そして、分割に寄与していない境界を対象
として方向別境界画像毎に処理を行い、線構造とともに
その端点を抽出する。また、方向別に抽出した線構造の
端点の先を調べ、他の方向で抽出された線構造にも上記
の分割寄与境界にも連結していないものを延長基点とし
て判定し、その各延長基点から該延長基点が属する線構
造の長さに応じて延長を行い、方向別境界に追加する。
そして、テクスチャ処理及びこの延長処理がなされた方
向別境界をＯＲ処理によって統合し、全体の境界を得る
とともに、領域分割に寄与しない不要な延長分の除去を
行う。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ような画像処理方法にあっては、次のような問題点があ
った。

【０００８】（１）４方向の方向別微分画像を保持する
ため、多くの画像メモリを必要とする。

【０００９】（２）テクスチャによる境界が必要か不要
かは認識対象や目的によって異なるため、領域分割処理
中でテクスチャ境界を除去するのは適切ではない。

【００１０】（３）境界の延長・連結において、領域ラ
ベリング処理を必要とするため、効率が悪い。

【００１１】（４）パラメータの数が多く、それらに適
切な値を設定するのは困難である。

【００１２】本発明は、上記のような問題点に着目して
なされたもので、画像メモリの容量を小さくすることが
でき、認識対象や目的に依存する処理によらず領域分割
を行うことができ、またパラメータの数が少なく、効率
の良い画像処理方法を提供することを目的としている。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本発明に係る画像処理方
法は、画像の領域分割を行う画像処理方法において、対
象物のエッジ検出を行ってエッジ強度画像を作成し、該
エッジ強度画像から２値化のためのしきい値を求めてエ
ッジ２値画像を作成し、エッジ強度とその方向に基づい
て前記エッジ２値画像を線図形化するとともに、エッジ
点延長処理を行ってエッジの途切れを修復することによ
り、前記エッジ２値画像の線図形を細線化して領域分割
結果を得るようにしたものである。

【００１４】また上記の方法において、線図形化、エッ
ジ点延長処理及び細線化は周囲画素３×３の局所処理を
順次行うようにしたものである。

【００１５】

【発明の実施の形態】本発明は、ある画像中に存在する
物体を認識するような目的に対して、その前処理として
従来から用いられている領域分割の新しい手法である。
例えば、道路画像において、白線や先行車を認識しよう
とすると、まず大雑把に道路領域、白線領域、背景領域
などに分割するのが得策であり、そのような前処理とし
て利用することができる。

【００１６】図１は本発明の実施例の画像処理における
領域分割手法を示すフローチャートである。本手法を段
階的に説明すると、次のようになる。

【００１７】（１）対象物のエッジ検出を行う（Ｓ
１）。

【００１８】（２）エッジ検出によりエッジ強度画像と
方向画像を作成する（Ｓ２）。

【００１９】（３）エッジ強度画像から２値化のための
しきい値を求め、エッジ２値画像を作成する（Ｓ３）。

【００２０】（４）エッジ強度とその方向に基づいて、
エッジ２値画像を線図形化する（Ｓ４）。

【００２１】（５）エッジ点延長処理によりエッジの途
切れを修復する（Ｓ５）。

【００２２】（６）エッジ２値画像を簡易的に細線化す
る（Ｓ６）。

【００２３】ここで、上記の各処理は周囲画像３×３の
局所処理を順次行うものであり、次に各処理について詳
細に説明する。

【００２４】（エッジ検出とエッジ強度画像及びエッジ
方向画像の作成）高速性やハードウェア化の容易性を考
慮して、３×３の積和演算による方法を用いる。このエ
ッジ検出は、一般に良く知られているＰｒｅｗｉｔｔ，
Ｒｏｂｉｎｓｏｎ，Ｋｉｒｓｃｈなどのオペレータから
選択すれば良い。これらのオペレータでは、エッジ強度
画像とエッジ方向画像が同時に得られる。

【００２５】Ｋｉｒｓｃｈオペレータの場合は、図２に
示す８つのマスクと入力画像の注目画素及びその周辺８
画素との積和演算を行う。そして、最大値を得るマスク
との演算結果がエッジ強度となる。また、エッジ方向
は、最大値のマスクが図２の上段の左端ならば右方向、
下段の右端ならば右斜め下方向になる。

【００２６】（エッジ強度画像の２値化）エッジ２値画
像を作成するために、エッジ強度画像を２値化する。こ
の２値化のしきい値は、経験的にあらかじめ決めても良
いし、濃度ヒストグラムなどを利用して求めても良い。

【００２７】濃度ヒストグラムを利用する場合は、誤差
最小法が適している。一般に、エッジ強度のヒストグラ
ムは、強度の低い値に１つの大きなピークを持ち、値が
高くなるにつれて徐々にピークが減少していく。そし
て、非常に高い値まで小さい累積値がなだらかに続く場
合が多い。このようなヒストグラムに誤差最小法を適用
すると、ピークの終り（右）付近にしきい値が得られ、
ノイズは多くなるが、領域分割に必要なエッジは保存さ
れる。

【００２８】なお、誤差最小法については、文献「J.Ki
tter and J.Illingworth，“Minimum Error Thresholdi
ng”，Pattern Recoginition，Vol.19，No.1，pp.41-4
7，1986. 」などにより知られている。

【００２９】（エッジ２値画像の線図形化）一般にエッ
ジ２値画像は、線幅が太いため、そのまま利用して領域
分割することはできない。そこで、エッジ２値画像の中
から次の条件を満たす画素を抽出して、線図形化を行
う。

【００３０】すなわち、ある画素のエッジ強度が、その
画素のエッジ方向に対する順方向及び逆方向の隣接する
２つの画素のエッジ強度より大きいかの条件を用いる。

【００３１】そして、エッジ２値画像の値１の画素に対
し、上記の条件を満足しない画素を値２とする３値画像
を作成する。線図形化は、エッジ方向を用いた隣接２画
素の決定と、それらとのエッジ強度の比較という３×３
の簡単な局所処理で実現できる。

【００３２】（エッジ点延長処理）ノイズの影響でエッ
ジ強度やエッジ方向が不安定になると、エッジに欠けが
生じ、領域が統合されることがある。そこで、そこから
エッジを延長しても線図形として不自然でないいくつか
のパターンを決め、線図形化された３値画像の値２の範
囲（エッジ強度が大きく、しきい値処理でエッジ画素と
判断されたが、線図形化処理で削除された部分）内で延
長処理を繰り返す。

【００３３】図３に、ある１つのエッジパターンの例を
示す。同図中、●がエッジ点を表わしていて、エッジが
左斜め上から下に延び、途切れている状態である。ま
た、○は中心のエッジ点からそこへエッジを延長しても
不自然でない延長候補画素を表わす。×は延長できない
画素を表わす。

【００３４】ここで、エッジが直角に曲がることを許し
ているのは、人工物などが多数存在する画像を想定して
いるためで、必ずしもそうである必要はない。

【００３５】エッジ点の延長は、注目画素の近傍３×３
画素とエッジ点延長パターンが合致し、値２の延長候補
画素の中で最大のエッジ強度を持つ画素を選択し、その
画素を値１に変更することにより行う。

【００３６】エッジ点の延長パターンとして、図４に示
す２４のパターンを設定する。最後の４つのパターン
は、幅２もしくはそれ以上のエッジ要素であるが、エッ
ジ方向がバラついている場合には、線図形化を行っても
このようなパターンは存在する。

【００３７】（簡易細線化）上記得られたエッジ２値画
像は完全な細線化画像ではないため、この２値画像を反
転してラベル付け処理を行い、得られたラベル画像で隣
接する領域（ラベル）を見つけようとすると、単純な境
界追跡手法では不具合が生じる。そこで、後処理として
簡易的な細線化を行う。

【００３８】ここでの入力画像は、太くても線幅２程度
の線図形化された画像であり、このことと、３×３の局
所処理で行うことを考慮し、値１の注目画素の近傍８画
素のパターンすべてから注目画素を値０に変更できるパ
ターンを設定する。設定した簡易細線化パターンは、注
目画素を削除しても３×３の局所領域の中でトポロジー
が変化しないものである。つまり、削除により８連結で
の図形の分離が起きないこと、４連結での穴が生じない
ことである。ただし、孤立点だけは反転すると領域の中
の不必要な穴となるため、除去可能とする。

【００３９】そして、簡易細線化パターンと合致する画
素がなくなるまで、上記の簡易細線化処理を繰り返し行
う。ここで、上記の近傍８画素は、２５６種類のパター
ンで成り立つ。したがって、ある一定の順番で取り込ん
だ近傍画素をビット配列で示すようにすれば、その数値
に対応した注目画素が削除可能かどうかのフラグを２５
６個用意すれば良い。すなわち、簡易細線化は２５６ビ
ット（３２バイト）で構成されるフラグデータが必要な
だけである。図５〜図７に、上記の２５６個の全てのパ
ターンを示す。

【００４０】このように、本実施例ではエッジ強度画
像、エッジ方向画像及びエッジ２値画像を用いて、線図
形化、延長処理及び簡易細線化の３×３の局所処理を順
次行い、領域分割結果を得ている。このため、従来では
４つの方向別微分画像を保持する必要があったが、本実
施例ではエッジ強度とエッジ方向の２つだけで済む。

【００４１】また、認識対象や目的に依存する処理（例
えばテクスチャ境界の削除）は組み込まれていないの
で、汎用的に本手法を利用することができる。従来では
パラメータの数が多く、その設定方法も困難であった
が、本手法ではエッジ強度画像を２値化するしきい値だ
けである。また誤差最小法などを用いれば、自動的にし
きい値を選択することも可能である。

【００４２】さらに、一連の処理を３×３の局所処理で
実現することにより、処理効率が良く、ハードウェア化
も容易である。

【００４３】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、エッジ
強度とエッジ方向の２つの画像を保持するだけで済むの
で、画像メモリの容量を小さくすることができ、また認
識対象や目的に依存する処理は組み込まれていないの
で、汎用的に本手法を利用することができる。

【００４４】また、パラメータの数が少なく、エッジ強
度画像を２値化するためのしきい値だけであり、誤差最
小法などにより自動的にしきい値を選択することもでき
効率が良い。

【００４５】さらに、３×３の局所処理で各処理を行う
ことにより、処理効率が良く、ハードウェア化も容易と
なる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の実施例の領域分割手法を示すフロー
チャート

【図２】 Ｋｉｒｓｃｈオペレータを示す図

【図３】 エッジパターンの一例を示す説明図

【図４】 エッジ点の延長パターンを示す説明図

【図５】 近傍８画素のパターンを示す説明図

【図６】 近傍８画素のパターンを示す説明図

【図７】 近傍８画素のパターンを示す説明図

【図８】 従来例を示すフローチャート

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像の領域分割を行う画像処理方法にお
   いて、対象物のエッジ検出を行ってエッジ強度画像を作
   成し、該エッジ強度画像から２値化のためのしきい値を
   求めてエッジ２値画像を作成し、エッジ強度とその方向
   に基づいて前記エッジ２値画像を線図形化するととも
   に、エッジ点延長処理を行ってエッジの途切れを修復す
   ることにより、前記エッジ２値画像の線図形を細線化し
   て領域分割結果を得るようにしたことを特徴とする画像
   処理方法。
2. 【請求項２】 線図形化、エッジ点延長処理及び細線化
   は周囲画素３×３の局所処理を順次行うことを特徴とす
   る請求項１記載の画像処理方法。