JPS61147377A - 画像解析装置 - Google Patents

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】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、産業用テレビ（ＩＴＶ）カメラや顕微鏡等
を用いて機械分野における部品や医学分野における人体
の細胞や血球像、あるいは食品。

医薬品、金属、化学、材料などの各分野における粉粒体
、多孔体、金属組織、結晶粒界、１合体の成分塊などの
互いに重なり合っている塊状（粒子状）画像の、主とし
て形状（パターン）計測を行なう画像解析装置に関する
ものである。

〔従来の技術〕

一般に、産業用の画像処理装置は用途で大きくわけると
、パターン認識を主体にした認識処理装置と画像計測を
主体にした解析処理装置にわけることができる０前者は
主に産業用ロボットの視覚や外観検査、仕分けに用いら
れており、この場合対象画像を背景などから明瞭に区別
できるようＫあらかじめ照明条件や焦点位置などをセッ
トし、また対象形状が互いに重なり合うことのないよう
に画像環境を整えてから運用に入ることができるので、
嘱偉の性質としては比較的良好であり、２値化処理によ
る画像取込みで十分な場合が多い。

したがって、処理としては画像を取り込んだ後のいわゆ
るパターンａｍ的処理に重点がおかれ、この優劣が装置
の性能や汎用性を決定づけているといえる。

しかしながら、この発明で対象とする粒子形状の画像計
測装置においては、特に顕微鏡画像や環境条件を整えに
くい分野での画像を対象にする場合が多く、このような
場合、焦点のずれによる画像のボケや光量のむらによる
シェーディングなどがあって画像の性質があまり良好で
ないため、画像の取り込みを単なる２値化で行うと正確
な計測が出来なくなることがある。さらに、このような
粒子形状の画像計測分野においては対象となる形状がす
べて分離されているとは限らず、むしろ形状同士が重な
り合っていることが多いため、２値画像処理における輪
郭追跡等による画像の切り出しやラベル付けの手法がそ
ｅｖｔまではａ眉できない場合が出て来る。このような
画像計測分野においては従来からいろいろなタイプの画
像解析装置が開発されてきているが、その多くは画像取
込みを多階調（濃淡）レベルにて行い、フィルタリング
やヒストグラム処理による濃度変換処理を行った後対象
形状の輪郭抽出を行ったり、あるいはルックアップテー
ブルにより領域の抽出を行い２値化した後に画像の修正
をするなど、かなり処理時間のかかる演算を行っており
、その結果ブレセッサやメモリ等もミニコン並の大規模
なシステムとなり、汎用性はあるものの高価な装置罠な
って限られた分野でしか使用できないという難点があっ
たＯ 第１０図は顕微鏡画像処理システムの一般的な構成を示
すプ四ツク図、第１１図は染色体画像のセグメンテーシ
ョンを説明するための説明図、第１２図はセグメンテー
シ田ンによるｌｉ！偉抽出の問題点を説明するための参
照図である。なお、第１０図において、２１は顕微鏡、
２２は撮像装置（テレビカメラ）、２３はインタ７エイ
ス、２４はミニ：ｔ　ニア　ヒュータ、２５はメモリ、
２６はモニタである。

すなわち、顕微鏡２１およびテレビカメラ２２によって
撮像された第１１図（イ）の如き対象（染色体）画像は
水平、垂直走査されて撮像信号（ビデオ信号）Ｋ変換さ
れ、インタ７エイス２３に与えられる。インタフェイス
２３では、まず、こ−のビデオ信号を白、黒レベルの２
値データに変換する。こ−で、各走査線上の黒レベルの
点のつながりを「セグメント」と呼び、このセグメント
の両端点の座標をデータとしてメモリ２５に記憶するこ
とＫより、データを圧縮する。次に、背景から各染色体
を抽出するために、第１１図（１−）まタハ（ハ）の如
き画像のセグメンテーシロンおよびラベル（番号）付け
を以下のように行う。

（１）新しいセグメント（ｌ走査前のラインと重なるセ
グメントがないもの）が現れたら、ｌから順次セグメン
ト番号を付ける。

（２）ｌライン前に重なるセグメントがあれば、そのセ
グメント番号と同じ番号をセグメント番号とする。

このようＫして、同じセグメント番号のついたセグメン
トの集合をセグメント群と呼び、いくつかのセグメント
群の集合によって１つの形状（パターン）が表わされる
。なお、この形状とセグメント群は同定番号で対応づけ
られる。なお、２つ以上のセグメントが合流した場合は
、いちばん左側のセグメント群のセグメント番号を合流
したすべてのセグメント群の同定番号とする。したがっ
て、第１１ｉＴ（ハ）の場合はセグメント番号「１」の
群、「４」の詳および「５」の群の３つに分割される。

このように形状の抽出がなされた後、各座標値の和、そ
の２乗の和が各形状ごとに求められ、これらの値から各
染色体の重心の位置および主軸の方向等がミニコンピユ
ータ２４によって算出される。

〔発明が解決しようとする問題点〕

このように、対象画像を２値化してから各セグメントを
抽出し形状を分離する方式は、画像データの圧ＩＭＫよ
りデータ数が少なくなり、比較的処理が容易で高速処理
が実現できることからかなり有効であり、実際の装置に
適用されている場合も多いが、本質的に以下の如き問題
点を有している。

イ）２値化前の原画偉に焦点ずれによるボケや光量のむ
らＫよるシェーディングがあった場合、２値化像による
輪郭と真の画像の輪郭との間にズレが生じ、したがって
前記セグメントによる形状（パターン）の抽出に誤差が
生じることになる。

第１２図はこれを説明するための説明図であり、同図（
イ）はボケによって、また同図（ロ）はシェーディング
によってそれぞれ真の輪郭Ｋｌかに２に変化した例を示
している。

口）図形をセグメントの連なりとして表現しているため
に、第１２図（ハ）に示される如く重なり合った形状群
またはボケのために２値化後につながってしまう形状群
は基本的には１つのものとして表現されてしまい、分離
することができない〇ハ）ＩＨｏ図に示されるもので杜
、ミニコンピユータが必要となってシステムがかなり大
規模になるとともに、メモリにも大容量のものが必要に
なるためコスト高となり、処理時間も長くなる。

〔問題点を解決するだめの手段〕

この発明は、入力される画像の走査線方向の線要素（１
ｉｎｅ　ｓｅｇｍｅｎｔ　；ラインセグメント）の１つ
１つに対して、濃度レベルでの局所的最大点（ｌｏｃａ
ｌ　ｍａｘｉｍｕｍ　；　ａ−カルマキシマム）および
局所的最小点（１ｏｃａｌ　ｍｌｒｌｉ皿血；ジ−カル
ミニマム）を求め、各線要素における局所的最大点を連
ねた１ｓ（形状中間軸と呼ぶ）を画面円台形状の判別お
よび濃度補正のための基準とし、各線要素における局所
的最小点を連ねたｆｓ（形状境界軸と呼ぶ）を形状内水
の判別および重畳形状の分離に用いるようＫしたもので
ある。なお、この場合の局所的最大点および局所的最小
点の定義社、画像の背景よりも対象形状の方が濃度レベ
ルが高い場合のものであり１ｍ淡レベルが反転している
場合、つまり背景より対象形状の方が濃度レベルが低く
なる場合は定０が逆、すなわち局所的最小点が形状中間
軸となり、局所的最大点が形状境界軸ということになる
。

〔作用〕

第７図はこの発明の詳細な説明するための参照図、第８
図は局所的最大値をとる位置（最大点）を求めるための
手法を説明する説明図、第９図は最大点、最４１点メモ
リの構成を示す概念図である。

なお、こ−では画像の極性か正極性、すなわち背景より
形状の方が濃度レベルが高い場合について記述するが、
極性が反転している場合、すなわち負極性の場合は、前
述のように局所的最大点、最小点の関係が逆になるだけ
で他は同じであるので。

その説明は省略することとする。

まず、この発明における局所的最大点、最小点および形
状中間軸、形状分離軸の概念を説明するために、撮像画
面内に楕円状の形状パターン（粒子、細胞など）が２つ
あるような簡単な場合を嬉７図に示す（左側の形状パタ
ーンを人、右側の形状パターンをＢとする）０同図（イ
）ａ、画像を走査線によりラインセグメントに分割した
場合を示している。ラインセグメントは基本的には、走
査線毎に画像をディジタル化したものであるので走査線
と同じと見てもよいが、背景のみの場所（第７図（イ）
の領域Ｒｎ　）はライ、ンセグメントとして有効ではな
いのであらかじめマスクまたはウィンドウによりカット
し、領域Ｒｅのみを有効領域とする。この有効領域Ｒｅ
Ｏ中の１つのラインセグメントＬｉの波形を代表的に示
したのが、第７図（ロ）である◇一般に、画像信号はこ
のようになめらかではなく高周波成分が重畳しているこ
とが多いが、ディジタル化の前に、あらかじめバンドパ
スフィルタや波形整形回路を通しておき、局所的最大点
、最小点の検出に影響のない程度にしておくものとする
。第７図（ロ）において、後述する如き局所的最大、最
小検出回路（極点検出回路）Ｋて検出した点Ｐ１　ｐ　
Ｂ２　ｅ　Ｂ３の位置座標をそれぞれラベル（番号）付
けした後、各メモリへ格納する。すなわち、点Ｐ１は最
初の局所的最大点であるので、ラベルを＠１”として局
所的最大点用メモリへ位置座標を格納し、点Ｐ２は最初
の局所的最小点であるので、ラベルを＠１″として局所
的最小点メモリへその位置座標を格納し、同じく点Ｐ３
は２番に検出された局所的最大点であるので、ラベルを
６２”として、局所最大点メモリへその位置座標をそれ
ぞれ第９ｒＸＪｏ如く格納する。このようｋして、順次
領域Ｒｅを走査し、検出した局所的最大点群および局所
的最小点群を同じラベル同士でつなぎ合わせたものをｔ
ａ７図（ハ）にＭｌ、Ｍ２およびＢ１として示す。こ−
に、Ｍｌはラベル＝１の局所的最大点群の連なりであり
、これを形状＃１を代表する形状中間軸とする。また、
Ｍ２はラベル−２の局所的最大点群の連なりであり、こ
れを形状＃２を代表する形状中間軸とする。また、Ｂｌ
はラベル−１の局所的最小点群の連なりであり、これを
形状＃１と形状＃２を分離する形状境界軸とする。なお
、第７図（ニ）は形状中間軸、形状分離軸と輪郭とを重
ね合わせて示したものである。こうして画像の濃淡レベ
ルにおける局所的最大点、最小点を各ラインセグメント
単位で検出し、それらの点をラインセグメントの走査方
向と直交する方向へ連ねることにより、各形状を代表す
る形状中間軸および形状群を分離する形状境界軸を求め
、これらの各特徴軸により従来からの２値化による画像
のセグメンテーシ百ンや境界追跡を補正することができ
る０まだ、用途によってはこれらの特徴軸のみで各形状
を識別し、計測することも可能である０ なお、上記では各局所的最大点、最小点は１点で検出で
きるように説明したが、一般にはノイズ等の影響を除去
するために、濃度レベルとして±２ディジット程度の幅
ＢＡｉ？もって最大ｔ　Ｉ１１小。

検出を行い、３ＮＮ素度以上の連続した最大値（最小値
）を局所的最大値（最小値）として認め、その中央の画
素の位置ＰＣを局所的最大値＜ｔｉ小ｆｉｔ）の位置座
標とする０この様子を示すのがｌｌｌ８図である。すな
わち、同図（イ）では、１画素のみが最大値を示す部分
Ｐ１は局所的最大値として認められず、　３Ｉｉｉ素以
上の部分Ｐ２が局所的最大値となることを示している０
また、同図（四）は最大値として検出された画素が４画
素以上連続している例であり、このような場合は、中央
の画素の位置Ｐｃを局所的最大値の位置座標とする。こ
こで、中央とは例えば、連続する画素数ｎが偶数合はμ
４」・番目の画素をいうものとする。

〔実施例〕

第１図はこの発明の実施例を示す構成図、第１Ａは極点
検出回路の具体例を示すプ田ツク図である。第１図にお
いて、ｌａ’アンプ、２は波形整形回路、３はアナログ
／ディジタル（Ａ／Ｄ　）変換回路、４は極点検出回路
、５は切換回路、６はゲート回路、７，８はカウンタ、
９は＃端位置検出回路、１ｏｔｔコンパレータ、１１．
１２はマルチプレクサ、１３１〜１３ｎ＃　１４１〜１
４Ｈはメモリ、１５はマイク胃プ田セッサの如き処理装
置である。なお、極点検出回路４は例えばｇＩＡ図の如
く遅延回路４１．差分回路４２およびコンパレータ４３
等から構成される。

以下、その動作を説明する。

図示されないテレビカメラからの撮像（映倫）信号はビ
デオ増幅器ＩＫより増幅され、バンドパスフィルタ等を
含む波形整形回路２によってその平滑化が行なわれる。

次に１例えば８ビツト構成のＡ／Ｄ変換器３により映儂
信号がディジタル化される。このとき、変換のためのク
ロック（ここでは、例えば６ＭＨｚとしておく。）を入
力して、１水平走査線を２５５画素程度に分割し、量子
化するものとする。極点検出回路４はこのディジタル信
号について、ＩＷＪ素分の遅延回路４１を経由したもの
と、経由してないものとの間で差分器４２を通すことに
より、水平方向の隣り合う画素間での変化分を検出し、
コンパレータ４３によりこの変化分が正または０もしく
は負のいずれであるかを検出する。このコンパレータ４
３゛は、±２ディジット程度のヒステリシス特性を持つ
ものとし、これにより±２ディジット程度以内の変化公
社すべて０として出力される０このコンパレータ４３の
出力は変化方向切換回路５に与えられ、こ−で局所的最
大点か局所的最小点かの判別がなされる。

すなわち、コンパレータ４３の出力が正であるときは１
次ＫＯＫなったときが局所的最大点であるから、ＯＫな
ったときく開くゲート６を経て局所的最大点カウンタ７
へ出力されるよう罠なっている。一方、コンパレータ４
３の出力が負であるときは１次にＯＫなったときが局所
的最小点であるから、ＯＫなったときに開くゲート６を
経て局所的最小点カウンタ８へ出力されるようになって
いる。局所的最大点カウンタ７はコンパレータ４３から
の０の出力の数、すなわち局所的最大点の数をカウント
するラッチ付カウンタである〇一方、局所的最大点終端
位置検出回路９により５局所的最大点のエンドアドレス
がラッチされる。この検出回路９としては、各水平同期
信号とともにスタートし、コンパレータ４３の出力の０
から負への変化時にクロック計数値をラッチするカウン
タを用いて実現することができる。

カウンタ７の出力はマグニチュードコンパレータ１０に
与えられ、こ−で、３〜２５０程度までのカウント値を
有効とし、それ以外の値は無効とすべくクリアパルスを
発してカウンタ７および終端位置検出回路９の内容をク
リアする。こ＼に、′３′″という数値は、前述したよ
うに１〜２画素程度の局所的最大点の連続はノイズと見
なすための数値であり、　＠２５０″という数値はフル
スケール２５５に近い数の最大値の連続は、も紘や形状
（パターン）ではなく背景であるという推定にもとづく
ものである。ただし、この”３″や＠２５０″という設
定値は、対象とする画像により変わりうるちのであるか
ら、プログラマブルなものにしておくことが望ましい。

そして、このような有効範囲に入っているカランタフの
内容とそのときの終端位置検出回路９の内容は、マルチ
プレクサ１１゜１２を経て第９図（イ）Ｋて示される如
き局所的最大点用メモリ１３１〜１３ｎおよびエンドア
ドレス用メモリ１４１〜１４．へ格納される。これらの
メモリは例えば水平走査線の数ｎに対応してｎ組用意さ
れ、最初の水平走査線に関する局所的最大点の位置はメ
モリ１３１　ｅ　１４１　Ｋ格納され、順次水平走査が
行なわれる毎にマルチプレクサ１１，１２により１３ｇ
ｙ１４２．１３３　、１４３・・・・・・へ格納される
ようにする。なお、局所的最小値についても同様にして
処理が行なわれ、その結果が図示されないメモリに格納
される。

こうして全ラインセグメントの処理が終了した時点（す
なわち、１画面走査終了時点）で、垂直同期信号により
マイクロプロセッサ１５に割込みがかかり、局所的最大
点用メモリ１３１〜１３ｎおよび１４１〜１４ｎＯ読み
出しと連結処理が行なわれて形状中間軸が生成される一
方、同じく図示されていない局所的最小点用メモリの処
理が行なわれて形状境界軸が生成される。

第２図ないし第６図は、この発明による画像分析処理動
作を説明するための説明図である。

＃１２図は、焦点ずれによって画像がボケた場合の何で
ある。同ｖ！Ｊ（イ）は原Ｈ像を示し、その１つのライ
ンセグメントが例えば同図（四）のような波形をしてい
るものとすると、これらのラインセグメントによる形状
中間軸は同図（ハ）のＭｌ。

Ｍ２の如く形成される。つまり、このような場合、従来
からの単純なしきい値処理では形状の真の輪郭を出すこ
とはむずかしいが、この発明によれば、形状中間軸をも
とＫして、同図（ニ）の如く２値化処理による輪郭に２
を一様に拡大（または縮少）して、真の輪郭ＫＩＫ近い
形にまで復元することができる。

第３図は、照明のむら等により画像にシェーディングが
掛かった例である。同図（イ）は原画像を示し、その１
つのラインセグメントが例えば同図（ロ）のような形を
しているものとすると、これらのラインセグメントによ
る形状中間軸は同図（ハ）のＭｌ、Ｍ２の如く形成され
る。つまり、このような場合も従来からの単純なしきい
値処理では形状の真の輪郭を出すことはむずかしい。こ
のような場合、一般に左右対称に近い形状では、形状中
間軸はその性質かられかるように直線状になるべきであ
ることから、形状中間軸の直線からのゆがみの分を端正
量として同図（ニ）に実線で示される２値化処理による
輪郭を修正すれば、同じく点線で示される如き真の輪郭
に近い形に復元できることＫなる。

第４図は、対象物体が互いに重なり合った場合の例であ
る。同図（イ）が原画像を示すものとすると、このとき
０１つのラインセグメントの波形は例えば同図（ロ）ま
たは（ロ）のようＫなる。

すなわち、同図（ロ）は形状の重なりＫよりその部分の
濃度が濃くなっている場合であり、同図（ロ）は下側の
パターンであるために重なった部分だけ欠落したような
形になったことを示すものである。なお、これらの画像
を２値化処理した例が同図（ハ）、（ハ）′の如く示さ
れている０このような場合、形状中間軸および形状境界
軸は同図（ニ）のＭｌ、Ｍ２．Ｍ３および同図（ニ）の
Ｍ１ｐＭ２とＢ１のようになる。つまり、同図（ニ）の
場合は、同図（ハ）の如き２値化処理による輪郭と重ね
合せることにより、中央の形状中間軸Ｍ３は画像の重な
りの部分により発生した中間軸であることがわかり、左
右の形状の分離に利用するこ！ とができる。また、同図（ニ）の場合は、同図（ハ）の
ような２値化処理による輪郭と重ね合わせることＫより
、中央の形状分離軸Ｍ３はそのまま右側の形状の境界（
Ｂ１）になることがわかり、これＫよって左右の形状を
分離することができる。

第５図は、対象図形がＥ、Ｆ、Ｇ、Ｈの如く沢山あって
、前記の例よりさらに複雑な濃度変化をしている場合の
例である。この場合も複雑な濃度分布として表わされる
同図（イ）の如き原画像に対して、成るラインセグメン
トの波形が同図（田）のように示されるものとすると、
局所的最大点ＴＰ１〜ＴＰ４に対応した形状中間軸が同
図（ハ）のＭｌ−Ｍ、ａのように形成され、局所的最小
点ＢＴＩ〜ＢＴ３に対応した形状分離軸がＢ１〜Ｂ３の
ように形成される。

以上、説明した例は主として円形状の如き対称画像につ
いてであるが、第６図のような複雑な形状のもＯＫ対し
ても、この発明による手法を適用することができる。す
なわち、形状中間軸をＭ１〜Ｍ４のように形成すれば、
それが中央で合流したような形になることから、形状中
間軸を一種の図形圧縮データとして用いることができる
。

以上のように、この発明による形状中間軸は図形の骨格
（５ｋｅｌｅｔｏｎ　）　Ｋ近い意味をもち、しかも複
雑な距離計算なしに生成することができるので、簡便な
縮退または細め（ｅｒｏｓｉｏｎ　）処理であるといえ
る。したがって、形状中間軸はそれ自体を形状の１つの
特徴量として用いることが出来るばかりでなく、２値化
処理による誤差の補正のための基準として用いることが
できる。また、形状分離軸は厳密には形状間の境界では
ないがこれに近い意味を持つので、簡便な拡大または太
め（ｄｉｌａｔｉｏｎ）処理であるといえる。

〔発明の効果〕

この発明によれば、従来のように画像を２値化処理して
から形状の線分（セグメント）を抽出して輪郭を追跡す
るのではなく、２値化処理をせずに原画像を走査線に対
応するラインセグメント毎に濃度レベルによる局所的最
大値１局所的最小値を求め、これらの特徴点を１つの画
面全体にわたって対応するもの同士を連結させることに
より形状中間軸、形状分離軸を生成し、形状中間軸を形
状の一種の縮退パターンとして、また形状分離軸を形状
間の一種の境界パターンとしてそれぞれ利用することに
より、形状の分離、抽出（いわゆるセグメンテーション
）において焦点ボケやシューディングなどによる濃度分
布の不均一性や形状の重なりに対して、２値化処理によ
る誤差を補正するための基準量として用いることができ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の実施例を示す構成図、第１Ａ図は第
１図の極点検出回路の具体例を示すブロツク図、第２図
は画像がボケた場合のこの発明による画像分析動作を説
明するための説明図、第３図はシェーディングが掛かっ
た画像のこの発明による分析動作を説明するための説明
図、第４図は物体が重なり合った場合のこの発明による
画像分析動作を説明するための説明図、第５図は物体が
３個以上ある場合の画像分析動作を説明するための説明
図、第６図は複雑な形状をもつ物体の画像分析例を説明
するための説明図、第７図はこの発明の詳細な説明する
ための参照図、第８図は局所的最大値をとる位置（最大
点）を求める手法を説明するための説明図、第９図は最
大点、最小点メモリの構成を示す概念図、ｉｆｆ！１０
図は顕微鏡画像処理システムの一般的な構成を示すブロ
ック図、第１１図は染色体ｍ偉のセグメンテーションを
説明するための説明図、１Ｉ１１２図はセグメンテーシ
ョンによる画像抽出の問題点を説明するための説明図で
ある。 符号説明 １・・・・・・アンプ、２・・細波形整形回路、３・・
・・・・アナログ／ディジタル（Ａ／Ｄ　）変換器、４
・・曲極点極出回路、５・・・・・・切換回路、６・・
・・・・ゲ→、７゜訃・・・・・カウンタ、９・・・・
・・終端位置検出回路、１ｏ。 ４３・・・・・・コンパレータ、１１，１２・・・・・
・マルチプレクサ、１３ｉ〜１３ｎ　ｔ　１４ｘ〜１４
ｎ　ｅ　２５””メモリ、１５・・・・・・マイクロプ
ロセッサ、２１・・・・・・顕微鏡、２２・・・・・・
テレビカメラ、２３・・・・・・インタフェ（ス、２４
・・・・・・ミニコンピユータ、２６・・・・・・モニ
タ、４１・・・・・・遅延回路、４２・・・・・・差分
回路。 代理人　弁理士　並　木　昭　夫 代理人　弁理士　松　崎　　　　清 ＸＩＡＪ 冨　２　図 冥　３　図 冨　４　図 （口Ｓ　　　　　、ｌ−一−−−１ｔ−−−−−）（−
′ｓ　５　図 ス　７　図 男　８２ （イ） Ｃ Ｃｌ７） ＆ 第１Ｇ５ ！ＩＨ２ （イ）　　　　　　　　　　　　　　　　　　０口）（
ハ）

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １）複数の物体を水平・垂直走査形撮像装置により撮像
   しその撮像信号を解析処理する画像解析装置であつて、
   各水平走査毎に得られる撮像信号をその濃度変化に応じ
   てディジタル信号に変換する変換回路と、該濃度変化の
   各極点位置を検出する極点検出回路と、該極点が極大点
   、極小点のいずれであるかを判別しその結果に応じて各
   極点位置群データを区別して記憶するメモリと、該各極
   点位置群データから水平走査毎の各極点について最大点
   または最小点とすべき１点をそれぞれ決定するとともに
   該決定された各最大点、最小点をそれぞれ走査方向と直
   交する方向に順次連ねて形成される第１種、第２種の線
   分を求める演算処理装置とを備えてなることを特徴とす
   る画像解析装置。 ２）特許請求の範囲第１項に記載の画像解析装置におい
   て、前記第１種線分を対象物体の縮退（細め）データと
   して用いることを特徴とする画像解析装置。 ３）特許請求の範囲第１項に記載の画像解析装置におい
   て、前記第２種線分を複数の物体を分離するための境界
   データとして用いることを特徴とする画像解析装置。 ４）特許請求の範囲第１項に記載の画像解析装置におい
   て、前記第１種、第２種線分を２値化画像の誤差を補正
   するための基準データとして用いることを特徴とする画
   像解析装置。 ５）特許請求の範囲第１項に記載の画像解析装置におい
   て、前記第１種、第２種線分を互いに重なり合う物体の
   分離のための基準データとして用いることを特徴とする
   画像解析装置。