JPS60254279A

JPS60254279A - ２値化しきい値の決定方法

Info

Publication number: JPS60254279A
Application number: JP59109665A
Authority: JP
Inventors: Yasuo Hongo; 本郷　保夫
Original assignee: Fuji Electric Co Ltd; Fuji Electric Manufacturing Co Ltd
Current assignee: Fuji Electric Co Ltd
Priority date: 1984-05-31
Filing date: 1984-05-31
Publication date: 1985-12-14
Also published as: US4959869A; JPH027111B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】〔発明の属する技術分野〕本発明は、テレビカメラなどにより物体を撮像して得ら
れる映像信号（ビデオ信号）を２値化して２値化画像を
作成する際の該２値化しきい値の決定方法に関するもの
である。

更に詳しく述べれば、対象とする特定画像に対する２値
化しきい値の決定のための学習段階と、その後、前記特
定画像が繰り返し現れるのに対してその都度、適切な２
値化しきい値を決定する時系列的な複数の決定段階とか
ら成る２値化しきい値の決定方法に関するものである。

〔従来技術とその問題点〕

従来、２値化方式としては、しきい値を固定して用いる
固定２値化方式、しきい値を変動させる浮動２値化方式
が知られている。前者の固定２値化方式では、ビデオ信
号が外乱光や被写体の反射率のバラツキなどにより変動
した場合、得られる２値化画像が太くなったり、細くな
ったりして画質が一定しないという欠点がある。

また後者の浮動２値化方式では、全体的なビデオ信号の
変動に対しては、それに応じてしきい値を変動させるの
で強いが、被写体のコントラストが走査位置によって種
々に変化している場合には、しきい値に一定の浮動をか
けるだけでは、得られるビデオ信号の変化に対して、２
値化画像が適切な画像とはならない。

以下、このことを若干、補足説明する。

第２図はキーボードの一例を示した平面図である。同図
において、左側の一群のキートップ１ａには、白っぽい
背景に対して黒い文字（数字）が記載されており、右側
の一群のキートップ１ｂには、黒っぽい背景に対して白
い文字（矢印）が記載されている。

このようなキーボード面を対象として２値化画像を作成
しようとする場合、左側の一群のキートップと右側の一
群のキートップでは、被写体としてのコントラストが相
違するわけであるから、単純な浮動２値化方式では、良
好な２値化画像が得られないことは容易に理解できるで
あろう。

〔発明の目的〕

本発明は、上述のような従来技術における問題点を解決
するためになされたものであり、従って本発明の目的は
、被写体としてのコントラストが場所によって種々変化
している如き物体を対象とした場合でも、また外乱光や
被写体の反射率のバラツキなどによってビデオ信号が変
動する場合でも、画質の良好な２値化画像の作成を可能
とする２値化しきい値の決定方法を提供することにある
。

〔発明の要点〕

この発明は、規則的順序のパターン（第２図に示したキ
ーボード面の如きパターン）についてそれらの２値化特
性を抽出して予め学習しておき、さらに、学習した２値
化特性によって、その後、繰り返し現れてくる各パター
ンごとのレベル変動を推定し、次の回にその推定変動に
従って２値化しきい値を制御するようにした点を要点と
している。

〔発明の実施例〕

以下、図を参照して本発明の詳細な説明する。

第３図は本発明を実施するためのハードウェアの構成を
示すブロック図である。同図において、ｌは被写体、２
はＴＶカメラ、３は増幅回路、４はＤ／Ａ変換器、５は
比較器、６は特徴抽出回路、７は画像メモリ、８は画像
処理プロセッサ、９はシステム内部バス、１０は２値化
特性メモリ、１１はモニタＴＶ、１２は画像データ入力
回路、１３は外部インターフェース回路、である。

動作の概要は次の如くである。被写体１をＴＶカメラ２
で撮像して、そのビデオ信号２ａを増幅回路３で増幅す
る０画像処理プロセッサ８がバス９を介して指定する２
値化しきい値４ｂ（ディジタル値）に従って、Ｄ／Ａ変
換器４からアナログ量の可変２値化しきい値４ａが出力
される。比較器５は、増幅ビデオ信号３ａと２値化しき
い値４ａをコンパレートして、２値化体号５ａをモニタ
ＴＶＩＩと特徴抽出回路６に供給する。

特徴抽出回路６は画像の特徴量６ａを抽出して、画像メ
モリ７にＤＭＡ　（ダイレクトメモリアクセス）モード
で書き込む。

この書き込みは画像処理プロセッサ８からの画像入力指
令１２ｂで、画像入力回路１２が画像メモリ７へ指令１
２ａを与えることによって行なわれる。画像処理プロセ
ッサ８は外部インタフェース１３を通じて、被写体１が
ＴＶカメラ２の視野内にあることを知り、被写体の２値
化特性を学習して、被写体番号（Ｎ、Ｉ）１３ａととも
に、２値化特性メモリ１０へ記憶する。２値化画像５ａ
はモニタＴｖ１１で作業者が観察することができる。

学習した２値化特性に従って、２値化指令１３ｂがイン
ターフェース１３を介して来るごとに、対象（被写体）
や周囲の外乱に追従した適切な２値化しきい値４ｂを画
像処理プロセッサ８が選択して出力する。

第４図に、ビデオ信号と２値化体号の例を示す。

増幅したビデオ信号３ａ（これは１水平走査線区間だけ
を示している）は、２値化しきい値ｔ。

（ｉ＝０〜２５５）１４により２値化信号１５になる。

ここで２値化しきい値は２５６階調となっていて、画像
処理プロセッサ８で任意のものを選択することができる
ようになっている。

以下、本発明のポイントをなす学習の手法について順次
説明する。

第５図（ａ）は、暗背景１６内に存在する明るい被写体
（以下、明物体という）１７を示す説明図である。

第５図（ｂ）は、第５図（ａ）に示す明物体１７の２値
化画像における面積を、２値化しきい値をＯとしたとき
の値を１００％として、面積パーセントで示したヒスト
グラムである。

すなわち、横軸に２値化しきい値ｔの階調（０〜２５５
）をとり、縦軸に上述の面積パーセントＰ、をとってい
る。しきい値を高くとれば、明物体１７の２値化画像の
面積はそれに応じて減少するから図示の如きヒストグラ
ム特性２２がえられる。

ヒストグラム２２を見れば逆に、対象物体が明物体であ
るか、暗物体（明背景に位置する暗い被写体）であるか
が識別できるが、このことは後述する。

第６図（ａ）は、明背景２０内に位置する暗物体２１を
示す説明図である。

第６図（ｂ）は、同物体２１に対するヒストグラム２３
を示している。ヒストグラム２４は、ヒストグラム２３
を反転させたもの、つまり面積パーセントＰＡのとり方
を逆にした場合のヒストグラムで、２３を正ヒストグラ
ムとすれば、２４は逆ヒストグラムである。

第５図（ｂ）に示すヒストグラム２２と第６図（ｂ）に
示すヒストグラム２３を対比してみると、直線で近位で
きる傾斜部りが、明物体では比゛較的低い位置にあるの
に対し、暗物体では比較的高い位置にあることが認めら
れるであろう。

このことを利用してヒストグラムから逆に被写体が明物
体であるか、暗物体であるかを識別することができる。

すなわち、与えられたヒストグラムにおいて、比較的低
位置にある傾斜部りの長さが、比較的高位置にあるそれ
よりも充分長ければ、被写体は明物体と判定し、逆であ
れば、暗物体と判定するのである。

そこで、本発明では２値化対象物体が明物体であるか暗
ｉ体であるか未知として２値化特性を学習する。

この場合、一般的には、第７図に示すようなヒストグラ
ムが得られこのヒストグラムから次の手順で対象物体が
明物体であるか暗物体であるかを判断する。ただし、こ
こでは被写体は線図形であるとして、判定を行う。

すなわち明暗判定用の面積パーセントＰＷＩ＋Ｐｕｔ、
Ｐ□、Ｐｏ、を次式の関係が成立するように決定する。

０＜Ｐａｔ＜Ｐｉ１ｇ≦５０ ≦Ｐ□＜ｐ、、＜　１００　（％〕　・・・・・・　（
１またとえば、ＰＨＩ＝ｏ、５％、ＰＩＮ！＝４０％、
Ｐ８１＝　９９．５％、Ｐｍｚ＝６０％　とする。

これは線図形の面積率は通常５０％以下であることから
決定している。

次にヒストグラムから、面積パーセントが上述のＰａｔ
、Ｐ％１□、Ｐａｔ、Ｐ＋＋□となる４つの２値化しき
い値を決定する。それをそれぞれｊＷＩ＋ｔＷ□。

ｔ□、ｔｏとする（なお、添字としてのＷはホワイトの
意であり、Ｂはブラックの意味である）。

これらより次の値をめる。

Δｔｗ−ｊｗｌ−ｔ。２　・・・・・・　（２）６１ｍ
１＝１．．−１□　・・・・・・　（３）このしきい値
幅Δｔ、１．Δ１Ｂの大小関係で対象物体の明・暗を決
定する。

ツマリ、Δｊ、＞Δｔ、のとき対象物体は明物体、Δ１
．＞Δｔ１のとき対象物体は暗物体として以下説明する
２値化特性を決定してゆく。上述の判定方法で、第５図
（ｂ）のヒストグラム２２は明物体を対象としたものと
判定でき、第６図（ｂ）のヒストグラム２３は暗物体を
対象としたものと判定できる。

対象物体が明物体である場合の最適しきい値ｔ０は次式
でめる。

０これは、前述の二つの２値化しきい値ｔ１とｔｗ＋とを
ｍｗ　：ｎ、、の比で内分した点に相当するものである
。ここではｍ。：ｎ、＝４：３（この値の選び方は適宜
である）とする。

対象物体が暗物体である場合の最適しきい値ｔ０は次式
でめる。

これは、二つの２値化しきい値ｔｉｌｌとｔｏとをｍ露
　：ｎｌの比で内分した点に相当するものである。ここ
では、ｍｓ：ｎｍ＝３：４とする。

次に引物体の場合の２値化特性をめる手順を第８図を参
照して説明する。

第８図は引物体に対するヒストグラムを改めて示した説
明図である。同図に示すヒストグラムから最適しきい値
ｔ０に対する面積パーセントＲ０をめる。

１次に、次式によりＰ＋、Ｐｇをめる。

ＰＩ　＝α１　・ｐｏ　（但しα、＝１．１〜１．９）
・・・・・・　＋６）Ｐｇ＝α２　・ＰＯ（但しαｚ＝０．１〜０．９）・・
・・・・　（７）これらＰ＋　、Ｐｇに対する各２値化しきい値をヒスト
グラムからめそれらをｔＩ＋　ｔＺとする。

同様に、暗物体の場合に対しても、第９図に見られるよ
うに最適しきい値ｔ０に対する面積パーセントＰ０をめ
、このＰｏに関して次式でＰ１′ｐ　ｔｌをめる。

なお、暗物体の場合には第９図から分かるように、逆ヒ
ストグラムを用いる。

Ｐ１′＝β１　・Ｐ０′　（但しβ、＝０．１〜０．９
）・・・・・・　（８）ｐ　ｔ／　＝＝β２　・Ｐ０′　（但しβｇ＝１１〜１
．９）・・・・・・　（９）これらＰＩＺＰ１′に対するしきい値をそれぞれｊｌＺ
ｔ、′とする。

次に、直線近似される斜線部りに沿った任意の２点（対応する面積パーセントがＰ）における２値化しき
い値ｔを上述のようにしてめた定数を用いて次式の形で
表す。

ｍ＝１．十γ。・　（Ｐ　Ｐａ）　・・・・・・　ＯＩ
但し引物体の場合暗物体の場合つまりＴｏは、斜線部りの勾配を示しているわけである
。ここで、２値化特性定数として最適しきい値ｔＯ＋　
それに対応する面積パーセントＰＯ＋勾配Ｔ０の３つを
対象とする各物体ごとにめてメモリに記憶する。

２値化特性の中で勾配Ｔ０の値を最適値に決定する手法
として次の手法を用いる。すなわち前述の２値化しきい
値ｔ１とｔｘ　（ｉ＋’とｔ２′）の値の決定に関与す
るα１．αｔ　（β１．β２）と勾配Ｔ（変数なのでγ
。でなくγと記す）の値３の間には、第１０図（第１１図）に示すような依存関係
があるので、これを利用して適切値を決定する。

つまり、（α１−１）または（ｌ−α２）を０．１゜０
．２．０．３・・・・・・と定め、それぞれに対応した
勾配の値ｒｒｒ　ｒｔ＋　Ｔｓ・・・・・・Ｔ１１−１
　ｒ　ｒ＠をめる。

の値の選択の仕方は任意適宜とする。暗物体の場合も全
く同様の手順で決定する。

以上で対象とする各物体について、２値化特性（ｔｏ＋
　ｐｏ＋Ｔｏ）をめ物体番号と一緒にメモリ上に記憶す
ることができる。

以上が学習の動作であり、第１図にその処理フローを示
す。

次に実際の２値化に際して行なわれる２値化しきい値の
決定方法を述べる。

物体番号Ｎの２値化特性を今、ｐ、Ｎ　ｌ　ｔａ’　＋
γ。８と表わす。ここで、面積パーセントＰｏＮに代え
て実際の面積値Ａ０”を用いても良いがそのと４き、γ。は次式でめることになる。

但し、ａｒ　＋　ａ！　（ａ　１　’　＋　ａ　ｚ　’
　）は前述のＰｌ。

Ｐｔ　（Ｐ＋’、ｐｇ’）に対応する面積値である。

ここでは、面積値を使う場合で説明する。

今、ｎ回目に現れた物体番号Ｎの対象物体についてめた
面積がＡＲＮであるとき、次の回に使う２値化しきい値
ｔｆｉＮを次式でめる。

ｔｌｌＮ＝ｔ１１．、ＩＮ−Ｔ、Ｎ　（Ａ、ＩＮ−Ａ、
′）・・・・・・　（１１）ｌ　十ｍ１、ｍは整数値でここでは、１０．１とした。なお、Ａ
Ｊなる量は、ここでは仮に合成面積と呼ぶが、この合成
面積は、上記式からも分るように、それ以前にめられた
面積値を含む動的平均値とも云うべき荷重平均値である
。すなわち、この合成面積によって定まる量だけ前回用
いた２値化しきい値を５第８図の傾斜部りに沿ってシフトさせることにより、次
回用いる２値化しきい値を得ているわけである。

ここで、毎回のＡ１１′と２値化特性（Ａｏ’　＋　ｔ
ｏＮ＋Ｔｏ’）とをメモリに記憶しながら次回のしきい
値を制御する。

第１２図は、上述の如き、実行段階における２値化しき
い値決定の手順を示す説明図である。同図において、毎
回、求めた面積から合成面積を算出し、それにより次回
の２値化しきい値を決定していることが理解されるであ
ろう。

〔発明の効果〕

本発明では、画像処理プロセッサが２値化しきい値を２
５６階調の中からいずれでも任意に選択できるようにし
ており、しかも、その２値画像の特徴量（特にここでは
面積値）を抽出して画像メモリに記憶できるようにして
いるために、各物体ごとに、面積ヒストグラム（または
面積パーセントヒストグラム）を容易に計測でき、しか
も画像処理プロセッサは、ｊｏ、Ａｏ（またはＰａ）、
ｒｅの３つの特性値を２値化特性定数として算出できる
。

６・これらの２４ａ化特性定数を学習時、各物体について
計測し、外部からの２値化指令に対して、その２値化特
性定数とその合成面積Ａ、（または合成面積パーセント
Ｐ、）とをそれぞれの物体ごとに記憶し−て、外乱光な
どに起因するビデオレベルの変動を計測して、次の回の
変動値をこの合成面積より推定して、次回の２値化しき
い値を決定する。

これにより、外乱光、温度変化、被写体である物体の反
射特性などに起因するビデオレベルの時間的変化に追従
した２値化しきい値の決定が可能となり、安定した２値
画像を得ることができた。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明における学習動作の流れを示す流れ図、
第２図はキーボードの平面図、第３図は本発明を実施す
るためのハードウェアの構成を示すブロック図、第４図
はビデオ信号と２値化信号の例を示す説明図、第５図（
ａ）は被写体の一例を示す説明図、第５図（ｂ）は同被
写体から得られた特徴量により作成したヒストグラム、
第６図（ａ）は同じ（被写体の他の例を示す説明図、第
６図（ｂ）は同波７写体に対するヒストグラム、第７図は一般的なヒストグ
ラムを示すグラフ、第８図は明物体の場合の２値化特性
をめる手順を示すための説明図、第９図は暗物体の場合
の同様な説明図、第１θ図は２値化特性におけるＴとα
１　（α２）の関係を示すグラフ、第１１図は同じく、
Ｔとβ１　（β２）の関係を示すグラフ、第１２図は実
行段階における２値化しきい値の決定手順を示す説明図
、である。符号説明１・・・被写体、２・・・ＴＶカメラ、３・・・増幅回
路、４・・・Ｄ／Ａ変換器、５・・・比較器、６・・・
特徴抽出回路、７・・・画像メモリ、８・・・画像処理
プロセッサ、９・・・システム内部バス、ｌＯ・・・２
値化特性メセリ、１１・・・モニタＴＶ、１２・・・画
像データ入力回路、１３・・・外部インターフェース回
路、１４・・・２値化しきい値、１５・・・２値化信号
、１６・・・暗背景、１７・・・明物体、２２・・・明
背景、２１・・・暗物体、２２・・・正ヒストグラム、
２３・・・正ヒストグラム、２４・・・逆ヒストグラム
、１８゛ −■優ｌｚ）　−−−−−−ぐ−−−−−ζ琴Ｌζ、Ｓ◇ ｗＥ８図第１０図第９図第１図（１−βρ此は（ｈ−７）

Claims

【特許請求の範囲】１）特定画像に対する２値化しきい値の決定のための学
習段階と、その後、前記特定画像が繰り返し現れるのに
対してその都度２値化しきい値を決定する時系列的な複
数の決定段階とから成る２値化しきい値の決定方法にお
いて、前記学習段階は、前記特定画像を対象として設定される
２値化しきい値の階調とそれに応じて該画像から抽出さ
れる特徴量との関係を用いてヒストグラムを作成する第
１のステップと、作成された該ヒストグラムから最適し
きい値を含む所定の２値化特性パラメータを決定して記
憶する第２のステップと、を含み、前記決定段階は、それぞれ、それに先立つ段階において
前記特定画像から抽出された特徴量に対する動的平均値
としての所定の荷重平均値を算出する第３のステップと
、該荷重平均値と前記最適しきい値を含む所定の２値化
特性パラメータとから新たな２値化しきい値を決定する
第４のステップと、を含むようにしたことを特徴とする
２値化しきい値の決定方法。