JPS62154179A - 多値画像処理装置および方法 - 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】 ［産業上の利用分野コ この発明は多値画像を処理する装置および方法に関し、
とくに多値画像用に新たに拡張された数学的形態学に基
礎を置くものである。

この発明の多値画像処理装置は上述の拡張された数学的
形態学に裏付けられた画像操作を行ううえで基本となる
構造を提供する。

この発明の多値画像処理方法は、とくに、画像モデルと
して、（ａ）画像中に含まれる対象物が、一定のサイズ
（最小単位の構造要素）以上の大きさをもち、（ｂ）画
素に雑音が付加されていないかぎり最小単位内では画素
の値（画素値）は、同一であると仮定できる、モデルに
合うようにすることが必要とされるようなβ場合に適用
して、良好な結果を得るものである。したがって、この
方法の利用分野としては、（１）印刷物、文書画像の復
元、雑音除去、（２）画像地図（例えば、資源探査衛星
画像より得られた土地利用図や土地被覆図等）より、地
図化の基４！（例えば、国土地理院の土地利用図につい
ての仕様書等）にあった地図を自動作成する処理、（３
）画像のパターン認識のための簡単化、（４）画像表示
装置での見易さの向上、明度の劣化防止のための画像の
簡単化、（５）デジタルコピー機での縮小処理を安定化
させるための前処理装置、　（６）画像通信でのデータ
圧縮のための前処理を挙げることができる。

［従来技術］ ここでは、まずこの発明の背景をなす数学的な先行理論
である従来の数学的形態学とその応用について触れ、そ
ののち、先に挙げた利用分野での従来技術について述べ
よう。

従来の数学的形態学を用いた画像処理技術（例えば、Ｊ
、５ｅｒｒａ、Ｉｍａｇｅ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ａｎｄ
Ｍｅｔｈｅｍａｔｉｃａｌ　Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙ、Ａ
ｃａｄｅ＋ｎｉｃ　Ｐｒｅｓｓ。

Ｌｏｎｄｏｎ、１９８２）では、（０，１）の二値画像
の０（戒は１）の値を空とみなした二値画像や原情報が
連続的な値をとると考えられるグレイスケール画像につ
いて縮退フィルタ（Ｅｒｏｓｉｏｎ）　、膨張フィルタ
（Ｄｉｌａｔｉｏｎ）が定義され空間的な構造に着目し
た画像処理に用いられてきた。これを実行する論理装置
については、ジャン・セラによる特許出願がある（特許
出願公告昭５２−２３５３７号）。

以下、上述の文献に基づき従来の数学的形態学での縮退
フィルタおよび膨張フィルタについて述べる。

二値画像に対する従来の数学的形態学における縮退フィ
ルタによる処理は、以下の様に定義される。いま、構造
要素と呼ばれる（０．１）の画像でできたウィンドウＷ
と、対象二値画像上が与えられたとする。縮退フィルタ
による処理は、ウィンドウＷを対象二値画像上上で走査
を行い、Ｗの１の部分が１の１の部分に全て含まれると
き以外の場合、Ｗの中心画素に対応する工の走査のその
時点での画素値をＯとする。すなわち、対象画像上で構
造要素のウィンドウ走査を行い、構造要素の１の部分と
対象画像の１の部分とのヒツトおよびミス操作を行うこ
とである。

これに対し、膨張フィルタは縮退フィルタの逆の処理と
して定義される。すなわち、構造要素をウィンドウとし
て対象二値画像上を走査し、構造要素Ｗの１の部分と対
象画像上の共通部分が空でないとき、ウィンドウの中心
画素を１とする。

グレイスケール画像への拡張は、二値の場合の。

構造要素と対象画像との画素値が１である部分画像につ
いての重なりをもとにした処理に対し、グレイスケール
画像である構造要素をグレイスケール画像上のウィンド
ウ走査で、対応する画素値の差の最小を中心画素値とす
る縮退フィルタと、和の最大を中心画素値とする膨張フ
ィルタとして定義される。

こうした従来の数学的形態学による画像解析手法は、二
値とプレススケール画像の空間的構造の特徴の抽出、計
量のために用いられてきた。しかし、この手法の応用の
拡大を考えるといくつかの問題がある。第一の問題は、
グレイスケールへの拡張の仕方にある。画素の画像内で
の空間的な配置と画素値とは、別の次元の値であるのに
も関わらず、空間的な位置を示す（Ｘ、Ｙ）座標に対し
。

画素値をＺ座標と見なすことにより二値よりの拡張を行
っているということである。また、二値画像での扱いに
ついても、原画像に対し、雑音がない場合のみを考慮し
ている点に限界がある。

つぎに、上述の利用分野毎に代表的な従来技術を述べ、
また、その問題点について述べる。

（１）画像復元、雑音除去 従来の手法では画像モデルとしては、二次元の単純な値
の集合を考え、付加的な画像モデルについての制約はマ
ルコフランダムフィールドとしてマルコフ性のみを考え
るのが主流である（たとえば、ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａ
ｃｔｉｏｎ　ｏｎ　Ｐａｔｔｅｒｎ　Ａｎａｌｙｓｉｓ
　ａｎｄＭａｃｉｎｅ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、　
Ｊａｎ、１９８５参照）。マルコフランダムフィールド
モデルによる画像の復元では、収束計算を必要とし、そ
のため多大な計算量が必要となるという問題がある。

本発明と同様な画像モデルを用いた文書画像の復元につ
いては、二値画像の場合、美濃・板弁の仕事がある。彼
らはＭ　ＯＬ　Ｄ　（Ｍｅｓｈ　０ｒｉｅｎｔｅｄＬｉ
ｎｅ　Ｄｒａνｉｎｇ）モデルにる文書画像の復元手法
を提案している。ＭＯＬＤモデルでは、３×３の８近傍
をもとに条件に合う（合法的な）８近傍の組み合わせを
用意し、これをもとにした画像の検査により復元を行う
ことを提案している。合法パターンのマツチング処理で
は、多値画像処理に拡張することは実際上不可能である
。

８近傍をもとにした平滑化フィルタ（移動平均やモード
フィルタ）を用いての画像復元処理では。

処理の前提となるモデルがあいまいであり、処理が不安
定となる。たとえば、モードフィルタを考えてみると、
ある場合では、近傍内のある値の出現度数が２でもこの
フィルタの出力となることがある一方、４でも出力とな
らない場合があるというように出力が不安定となる。

（２）地図の自動作成 既存の地図の自動作成法には大きくは２つの蛾類がある
。従来の主流は画像図よりまずベクトル図を作成し、ベ
クトル図をもとに簡単化を行う方法である（たとえば、
ＩＢＭ　Ｊ　ｏｆ　Ｒ＆　Ｄ　Ｖｏｌ、２６．Ｎｏ。

６、　ｐｐ７１５−７２３参照）。この方法では、画像
が複雑である場合有効でなく、また既存の地図化の基準
とも合わないという問題がある。

画像をもとにした方法には、連続する領域の画素数が一
定数以上のもののみを残す方法が知られている（Ｒｅｍ
ｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ　ｏｆ　Ｅｎｖｉｒｏｒ＋ｍｅ
ｎｔ）　ａこうした方法はベクトル図をもとにした方法
と同様に地図化の基準との不整合、処理の複雑さの２つ
の問題がある。

その他、平滑化フィルタを用いた方法も用いられている
がこれの問題点については上記のとおりである。

（３）画像パターン認識のための簡単化空間的な関係を
画像認識で用いる試みは数多く行われている。これらの
試みはテクスチャ解析と呼ばれ様々な方法が知られてい
る。従来の主な手法は、空間的な統計量、例えばウィン
ドウ内平均値、を用いて行う方法である。しかしこうし
た方法では対象物体のスペクトル情報と対象物とは独立
なディジタルデータでの近傍関係のみに注目し、対象物
体の大きさを独立な要素として十分に認識過程に反映し
ているとは言いがたい点に問題がある。

（４）画像の簡単化 画像表示装置を用いて画像表示を行う場合１表示しよう
とする画像が複雑過ぎる場合には見易さと、表示明度の
低下の二つの問題が発生する。このため表示装置を用い
た作業環境の向上を計るには表示装置の解像度と作業環
境に合わせた画像の簡単化を行う必要がある。

（５）デジタルコピー機での縮小処理の安定化デジタル
処理によるコピー機は近年増加の傾向にあるが、単純な
縮小操作を行うのみでは処理結果が不安定となるという
問題が発生する。すなわち罫線など単純な間引きでは、
ある場合はすべてが罫線のみとなったり、逆に罫線が全
く無くなったりすることになる。このため安定的になお
かつ画素値毎にウェイト付が可能な形での画像の前処理
が必要となる。

（６）データ圧縮の前処理 走査によって読み込まれる過程で走査機は様々な雑音の
影響を受ける。この雑音により、データ圧縮の効率は大
幅に低下する。このために画像の雑音除去、復元処理、
とくに印刷物を含むオフィスドキュメントを扱う処理技
術が必要となる。

［発明が解決しようとする問題点コ この発明は以上の事情を考慮してなされたものであり、
多値画像用に自然に拡張された数学的形態学に裏付けら
れた画像操作を行う基本的な構造を提供することを目的
としている。

またこの発明は数学的形態学に基づいて雑音を考慮し、
多値画像中の雑音を除去し、画像を復元する方法を提供
することを目的としている。

［問題点を解決するための手段］ この発明の多値画像処理装置は以上の目的を達成するた
めに、つぎのような縮退フィルタ手段と膨張フィルタ手
段とを具備している。

縮退フィルタ手段は第１のウィンドウ内の第１の検査対
象位置にある画素に対し画素値を同一とする画素が第１
のウィンドウ内で出現する回数を求める。そしてこの出
現回数が１画素値ごとに予め定められた値であって第１
の検査対象位置の画素値に対応するもの以下の場合に第
１の検査対象位置の画素値を空にする。このような操作
は第１のウィンドウで処理対象多値画像を走査しながら
実行される。

膨張フィルタ手段は第２のウィンドウ内の第２の検査対
象位置の画素値が空の場合に、第２のウィンドウ内の所
定の空でない画素値でその空の画素値を置き換える。所
定の空でない画素値とは第２のウィンドウ内において出
現回数が最大となるものである。このような操作は第２
のウィンドウで処理対象の多値画像を走査しながら実行
される。

ここで縮退フィルタ手段および膨張フィルタ手段の操作
を数学的に記述しておこう。

多値画像工は、各画素値ｋに対応し画素値としてｋと空
値を持つ画像Ｉｋの集合と考えられる。

すなわち Ｉ＝ＵｋＩｋただしＩｋ＝（（ｐ、ｋ）ｌｖ（ｐ）＝ｋ
）で表せられる。なお、ｐは任意の座標、ｖ（ｐ）は座
標ｐの画素値である。

いま構造要素ＳとＳのトランスレート（Ｔｒａｎｓｌａ
ｔｅ）を次の様に定義しよう。すなわち、Ｓは任意のく
空値、１）画像であり、１の部分により構造を規定して
いるとする。構造要素Ｓのｐによるトランスレー）−５
ｐは次の様に定義される。

Ｓｐ＝　（ａ＋ｐ　ｌ　ａｅｓ） このＴｒａｎｓｌａｔｅ作用素により画像に対するウイ
ンドウ走査を数学的に定義する事ができる。

多値画像に対する拡張された多数決論理にもとづく縮退
フィルタ、膨張フィルタを、以下の様に定義する事がで
きる。即ち構造要素Ｓによる画像工の拡張された縮退処
理０は、 ＩｅＳ＝（（ｐ、ｋ）ＩＩＩｋｎｓｐｌ＞ｔｋ：：でｖ
（ｐ）＝ｋ）で定義される。ところで１ＩｋｎｓＰｌは
画像Ｉの画素値がｋである部分画像Ｉｋと構造要素Ｓと
の共通部分の画素数を表している。画像■上で構造要素
Ｓをウィンドウとして走査し、ウィンドウ内の中心画素
の画素値と同一の画素値のウィンドウ内での出現個数が
ｔｋ以上の場合、中心画素を保存し、それ未満の場合ナ
ル値即ち削除する処理である。

構造要素Ｓによる画像工の拡張された膨張処理ｅは、 ＩｅＳ＝（（ｐ、ｋ）１ｍａｘ　　ｋｌＩｋ凸５ｐｌ）
で定義される。即ちウィンドウ内の空でない画素のうち
画素数が最大のものを中心画素の画素値とする処理であ
る。

この発明の多値画像処理方法は、上述の多値画像処理装
置を利用して先の画像モデルに対し雑音の除去および画
像の復元を行う。

すなわちこの発明の多値画像処理方法では、まずウィン
ドウ内で優越な画素値のみで画像を再構成する。先の画
像モデルにおいては最小単位の構造要素内で画素値は同
一であり、同一でない場合には画像の雑音が付加されて
いると仮定されるので、この再構成により主たる雑音が
除去されると考えられる。この再構成は、上述の多値画
像処理装置の縮退フィルタ手段を利用して局所的に優越
でない画素値を空にしたのち、上述の多値画像処理装置
の膨張フィルタ手段を利用して空の画素値を局所的に優
越な画素値で置き換えることによって実行できる。

具体的には、予め定められた最小単位の構造要素からな
る縮退フィルタ用ウィンドウ内の第１の検査対象位置に
ある画素に対し画素値を同一とする画素が縮退フィルタ
用ウィンドウ内で出現する回数を求める。そしてこの出
現回数が、縮退フィルタ用ウィンドウ内の全画素数の１
００％未満の範囲で画素値ごとに予め定められた値（し
きい値）であって第１の検査対象位置に対応するもの以
下の場合に、第１の検査対象位置の画素値を空にする。

この操作は縮退フィルタ用ウィンドウで多値画像を一回
走査させながら実行される。

しきい値は画素値ごとに設定できるので、画素値に重み
付けを行うことができる。

つぎに第１の膨張フィルタ用ウィンドウ内の第２の検査
対象位置の画素値が空の場合に、第１の膨張フィルタ用
ウィンドウ内の空でない画素値であって出現回数がゼロ
でなくかつ最大となるもので第２検査対象位置の画素値
を置き換えるにの操作は、多値画像から空の画素が実質
的に排除されるまで、第１の膨張フィルタ用ウィンドウ
による走査を繰り返しながら実行される。

この発明の多値画像処理方法では、つぎに最小単位に構
造要素以下の小領域を除去し、一定サイ・　　ズ以上の
面積をもつ同一画素値領域で画像を再構成する。先の画
像モデルにおいては画像中に含まれる対象物が一定サイ
ズ（最小単位の構造要素）以上の大きさをもつので、こ
のような再構成を行うことができる。これにより画像の
簡単化が行われる。この再構成は上述の多値画像処理装
置の縮退フィルタ手段を利用して一定サイズ未満の同一
画素領域を空にし、こののち上述の多値画像処理装置の
膨張フィルタ手段を利用して空の画素を近傍の空でない
画素値で置き換えることによって実行できる。

具体的には、縮退フィルタ用ウィンドウ内の第１の検査
対象位置にある画素に対し画素値を異にする画素が縮退
フィルタ用ウィンドウ内に出現する場合には第１の検査
対象位置の画素を空にする。

この操作は、多値画像を縮退フィルタ用ウィンドウで一
回操作しながら実行される。

つぎに第２の膨張フィルタ用ウィンドウ内の第３の検査
対象位置の画素値が空の場合に、第２の膨張フィルタ用
ウィンドウ内の空でない画素値であって出現回数がゼロ
でなくかつ最大となるもので第３の検査対象位置の画素
値を置き換える。この操作は、多値画像から空の画素値
が実質的に排除されるまで、第２の膨張フィルタ用ウィ
ンドウによる走査を繰り返しながら実行される。

なお、この発明の多値画像処理方法では、最小サイズ以
上の同一色領域で画像を再構成する場合ばかりでなく、
局所的に優越な画素値で画像を再構成する場合にも縮退
フィルタ手段のフィルタ・サイズを最小単位の構造要素
のサイズとしている。

先の画像モデルにおいては、優越な画素値で規定される
領域は本来対象物領域と同一と考えることができる。前
者は後者に雑音が付加したものと考えられるからである
。したがって、局所的に優越な画素値で画像を再構成す
る場合にも、最小単位の構造要素のサイズの縮退フィル
タ手段を用いる。

また、各ステップにおける縮退フィルタ手段および膨張
フィルタ手段の大きさをともに最小単位の構造要素のサ
イズとすることもできる。膨張フィルタ手段の大きさは
画像の走査の繰り返しのたびに増分させてもよい。

［実施例］ 以下、森林、荒地等のカテゴリごとに色分けを施こす地
図だと゛えば土地利用図を衛星画像から自動的に作成す
るシステムにこの発明を適用した一実施例について図面
を参照しながら説明しよう。

なお、実施例の詳細な説明に先だってこのようなカテゴ
リごとに色分けを施こす地図を作成する際に留意する点
を、わが国の土地利用図を例に挙げて説明しておくこと
にする。

わが国の土地利用図については、建設省国土地理味よ（
１２万５千分１土地利用図図式規定、２万５千分１土地
利用調査作業規定として定められている。図式規定総則
第５条に土地利用図に表示する事項の取捨選択及び総合
表示について規定している。この規定を要約すると、１
．００ｍｍを用図上の最小面積単位とすることを規定し
ている。また同一の土地利用区分の広がりを適用範囲と
して、最小面積単位内において、５０％あるいは７０％
以上を占めるものとしている。最小面積単位および混合
割合については細則で各土地利用区分毎に定めている。

このような土地利用図を自動作成するには、衛星から送
られてきた画像を補正して得た中間的な画像が、完成品
としての土地利用図の画像に雑音が付加したものである
と考える。そして中間的な画像に対してこの発明による
雑音除去および画像復元処理を適用して土地利用図の画
像を得る。カテゴリごとに最小サイズおよび混合割合が
異なる場合にはフィルタのサイズおよびしきい値をこれ
に応じて設定する。

さて、第１図はこの実施例を全体として示して好り、こ
の第１図において１画像処理システム１がチャネル２を
介してホストシステム３に接続されている。画像処理シ
ステム１はたとえばＩＢＭ株式会社製の画像処理システ
ム７３５ｏとすることができる。画像処理システム１に
はライン（たとえば画像処理システム１のシステム・バ
ス）４を介して雑音除去画像復元ユニット５が接続され
ている。雑音除去画像復元ユニット５は制御部６、縮退
フィルタ部７および膨張フィルタ部８からなっている。

第２図は土地利用図を自動的に作成するための処理を示
している。第２図に示すように、衛星たとえばＬＡＮＤ
ＳＴＡＴから得られた画像は、まず、放射量補正を受け
る（ステップ１１）。この補正には、絶対補正すなわち
地上での補正値をもとにした補正と、相対補正すなわち
複数のセンサ間の差異を解消する補正とが含まれる。つ
ぎに幾何補正が行われ（ステップ１２）、さらに教師つ
き最尤法による多重分光分類が行われる（ステップ１３
）。つぎに実行される雑音除去復元のステップ１４はこ
の発明の要旨に関連するものであり、その詳細はのちに
述べる。ステップ１４ののち道路、鉄道１行政界等のス
ーパーインポーズが行われる（ステップ１５）。ステッ
プ１１〜１３および１５はホストシステム３または画像
処理システム１のリソースにより実行される。ステップ
１４は雑音除去画像復元ユニット５により実行される。

第３図は雑音除去画像復元ユニット５の縮退フィルタ部
７を示す。第３図において縮退フィルタ部入力端２１に
はホストシステム３または画像処理システム１に記憶さ
れている画像データが供給される。この画像データはた
とえば画像を表わす色コードを第５図の矢印■、■、■
・・・の順に順次送出してなるものである。この画像デ
ータはラインバッファ２２に供給されて、その一連のス
テージ中を順次送られていく。ラインバッファ２２のス
テージ（ｉ−１、ｊ−１）、（ｉｌ、ｊ）、（ｉ−１、
ｊ＋１）、（ｉ、ｊ−１）、（ｉ、　ｊ＋１）、（ｉ＋
１、ｊ　−１）　、　（ｉ　＋　１、ｊ）および（ｉ＋
１、ｊ＋１）は比較器２３．２４．２５．２６．２７．
２８．２９および３ｏの第１入力端に接続され、ステー
ジ（ｉ、ｊ）は比較器２３〜３０の第２入力端に接続さ
れるとともにしきい値発生器３１に接続されている。ま
たステージ（ｉ、ｊ）はすイツチ３２の第１切換端にも
接続されている。比較器２３〜３０の出力端は計数器３
３に接続され、計数器３３の出力端比較器３４の第１入
力端に接続されている。この比較器３４の第２入力端に
は上述しきい値発生器３１の出力端が接続され、比較器
３４の出力端はスイッチ３２の制御入力端に接続されて
いる。スイッチ３２の第２切換端は空信号発生器３５の
出力端に接続され、スイッチ３２の出力端は縮退フィル
タ部出力端３６に接続されている。

このような構成において、ラインバッファ２２のステー
ジ（ｉ−１、ｊ−１）、（ｉ−１、ｊ）。

（ｉ−１，ｊ＋１）、（ｉ、ｊ−１）、（ｉ、ｊ）、（
ｉ、ｊ＋１）、（ｉ＋１、ｊ　　１）、（ｉ＋１、ｊ）
および（ｉ＋１、ｊ＋１）は３行×３列の９個の画素か
らなるウィンドウ（第５図のＷ）に対応している。すな
わち、上述のステージ（ｉ−１，ｊ−１）・・・　（ｉ
＋１、ｊ＋１）にはそれぞれ第６図に示す画素データｐ
（ｉ−１、ｊ−１）・・・ｐ（ｉ＋１、ｊ＋１）がスト
アされ、対応する比較器２３〜３０に供給される１画像
データはラインバッファ２２中を順次転送されていくの
で、比較器２３〜３０に入力される画素データは順次変
化していく。たとえば所定の時点で比較器２３〜３０に
入力される画素データは第５図にＷで現定され、それよ
り遅れた所定の時点で比較器２３〜３ｏに入力される画
素データはＷ′で規定されるようなものである。

なお、ここでは説明の便宜上ウィンドウの形状を３行×
３列からなるもの、すなわち中心画素とその８近傍画素
とに対応するものとしているが、実際に土地利用図を形
成する際には１ｍｍまたは２ｍＩＩ＋相当の円板形とし
ている。また、実際には比較器２３〜３０を増設して図
示以外のステージから増設した比較器に画素データが送
出されるようにし、中心画素すなわち画素ｐ　（ｉ、ｊ
）に応じてウィンドウの大きさを変化させるようにする
。この点についての説明は当業者の適宜設計しうろこと
であるので省略する。

比較器２３〜３０はそれぞれ第６図の８近傍の画素値ｐ
（ｉ−１、ｊ−１）　、　ｐ　（ｉ−１，ｊ）、ｐ（ｉ
−１、ｊ＋１）、ｐ　（ｉ、ｊ−１）、ｐ（ｉ、ｊ＋１
）　、ｐ　（ｉ＋１、ｊ−１）　、　ｐ　（ｉ＋１、Ｊ
）およびｐ　（ｉ＋１、ｊ＋１）をｐ　（ｉ、Ｊ）の中
心画素値と比較する。計数器３３は所定の組合わせ回路
からなり、−散出力の個数を表わす計数出力を生じる。

他方しきい値発生器３１は中心画素値ｐ　（ｉ、ｊ）を
受けてそれに応じたしきい値を出力する。このしきい値
は土地利用図作成の場合上述の規定に沿って画素値ごと
に５０あるいは７０％の範囲（後述の多数決フィルタ処
理において）または１００％（後述の最小面積フィルタ
処理）で定められている。−散出力の個数は比較器３４
においてしきい値３１と比較され、−散出力の個数がし
きい値以上の場合にはスイッチ３２が第１切換端がわに
切り換わって中心画素値ｐ　（ｉ、ｊ）が出力端３６か
ら出力される。他方−散出力の個数がしきい値未満の場
合にはスイッチ３２が第２切換端側に切り換わって空信
号がユニット出力端３６から出力される。

この構成における動作を一例を挙げて説明しておこう。

第７図は最終目的の画像の一部を示す。

縮退フィルタ部７で処理する画像は第８図に示す画像、
すなわち第７図の画像に１／３の割合でランダムにノイ
ズが混入したものである。しきい値は５０％すなわちい
まの８近傍の例では４とする。

なお、これらの図中１，２．３は色コードを表わす。以
下でも同様である。

第８図のウィンドウＷ１では中心画素値が１で８近傍の
画素値も１である。８＞４　（Ｌきい値）であるから、
中心画素値はそのまま出力端３６から出力される。第９
図において対応する位置に１の画素値が残される。

第８図の他のウィンドウＷ２では中心画素値が２で８近
傍の画素値が１である。Ｏ＜４　（Ｌ、きい値）である
から、中心画素値は空の画素値に置き換えられる。これ
を第９図に示す。

このような操作は画像の全画素に対して行われ、結果と
して第９図の画像を得る。

つぎに第１図の雑音除去画像復元ユニット５の膨張フィ
ルタ部８の構成を説明する。第４図において、膨張フィ
ルタ部入力端４１には第３図の縮退フィルタ部入力端２
１に供給されるのと同様の態様で画像データが供給され
る。この入力端４１にはラインバッファ４２が接続され
、このラインバッファ４２のステージ（ｉ−１、ｊ−１
）、（ｉ−１，ｊ）、（ｉ−１、ｌ＋１）、（ｉ、ｊ−
１）、（ｉ、ｌ＋１）、（ｌ＋１．ｊ−１）、（ｌ＋１
、ｊ）および（ｌ＋１、ｌ＋１）の画素データがヒスト
グラマ４３に供給されている。ステージ（ｉ、ｊ）は空
信号検出器４４に供給されると共に、遅延回路４５を介
してスイッチ４６の第１切換端に供給されている。この
遅延回路４５はデータがヒストグラマ４３、最大値検出
器４７を通る際に生じる遅延を相殺するためのものであ
る。ヒストグラマ４３の出力は最大値検出器４７に供給
され、頻度が最大となる画素値が最大値検出器４７から
出力されてスイッチ４６の第２切換端に供給される。空
信号検出器４４の出力はスイッチ４６の制御入力端に供
給される。空信号検出器４４が空信号を検出すると、ス
イッチ４６は第２切換端がわとなり、頻度が最大な画素
値が膨張フィルタ部出力端４８から出力される。他方空
信号検出器４４が空信号を検出しないと、スイッチ４６
は第１切換端がねとなり、中心画素値が出力端４８から
出力される。

たとえば先に挙げた第９図において、ウィンドウＷ１の
中心画素値は１（空でない）であるので、出力端４８か
らは１がそのまま出力される。またウィンドウＷ２では
中心画素が空であり、近傍の８画素がすべて１である。

したがって最大値を有する画素は１であり、出力端４８
から１が出力される。なお、ウィンドウ内の画素値がす
べて空のときには空信号が出力端４８から出力される。

この膨張フィルタ部８においては画像を一度走査しただ
けでは、すなわち画像を一度膨張フィルタ部８に供給し
て処理しただけでは、依然として空の画素が残ることが
ある。この場合にはこの処理を複数回繰り返す。

つぎに実施例の雑音除去画像復元ユニット５で実行され
る操作の流れについて第１３図に沿って説明する。なお
個々の動作の中にはすでに説明したものがあるが、説明
の便宜上重複して説明を行う。

（１）ウィンドウの大きさおよびしきい値の設定（ステ
ップ１００） 画素値ごとにすなわちそれに対応する土地利用区分ごと
にウィンドウの大きさおよびしきい値の設定を行う、こ
の設定は画像処理システム１の入力部を介して行ったり
、ホストシステム３のアプリケーション・プログラムが
行ったりする。このように設定されたデータに基づいて
雑音除去画像復元ユニット５のコントローラ６が縮退フ
ィルタ部７および膨張フィルタ部８を制御する。

以上の設定が土地利用図の規約に応じて行われることは
もちろんである。

（２）多数決フィルタ処理（ステップ２００）ステップ
１０わで設定したウィンドウの大きさおよびしきい値に
応じて縮退フィルタ部７が画像を処理する。たとえば第
８図に示すような雑音が付加された画像を、３行×３列
のウィンドウの大きさ、５０％のしきい値で処理する。

そうすると、第９図に示すような画像を得る。この画像
はウィンドウ中で優越でない画素を空とするものであり
、雑音部分が空とされる。

こののちウィンドウの大きさをそのままにして膨張フィ
ルタ部８で処理を行う。この処理が複数回繰り返されて
空の部分を画像から排除することについてはすでに述べ
た。この繰り返しの際フィルタの大きさを増分していく
ようにしてもよい。

このようにすると少ない繰り返し回数で空の画素を排除
できる。なお、所定回の繰り返しののち依然空の部分が
残っている場合には原画像に対するモード・フィルタの
出力を用いて補完を行ってもよい。

膨張処理後の画像を第１０図に示す。この画像はウィン
ドウ内で優越な画素のみから構成されているので、主た
る雑音が除去される。

（３）最小面積フィルタ処理（ステップ３００）これは
、多数決フィルタ処理で主たる雑音が除去された画像に
対し実行される。

まず、ステップ１００で設定したウィンドウの大きさの
もとて縮退フィルタ部７で画像を処理する。ただし、し
きい値は自動的に１００％とされる。この処理によりた
とえば第１１図に示す画像を得る。

こののちステップ１００で設定したウィンドウの大きさ
のもとて膨張フィルタ部８で画像を処理する。これによ
りたとえば第１２図に示す画像を得る。

この処理においてはウィンドウの大きさに満たない同一
画素値領域が縮退フィルタ部７によって空にされ、その
のち膨張フィルタ部８によって近傍の画素値で置き換え
られる。すなわち、ウィンドウの大きさに満たない同一
画素値領域は本来画像中の対象物ではない、雑音に起因
する偽対象物である。この処理においては、このような
偽対象物を画像から排除できる。

第１２図の画像は一連の操作により復元された画像であ
り、これは雑音混入前の原画像（第７図）とほぼ同一で
ある。

なお、上述実施例では雑音除去復元ユニット５をハード
ウェアにより実現したが、ソフトウェアで実現してもよ
いことはもちろんである。たとえば第１４図および第１
５図は雑音除去復元ユニット５の要部を使用言語ＶＳ　
　ＦＯＲＴＲＡＮ、オペレーティング・システムＶＭ／
ＣＭＳの下でＩＢ　Ｍ　３０８１　Ｋ処理装置上でソフ
トウェアの態様で実現した例を示す。第１４図は画像の
縮退処理を示し、第１５図は画像の膨張処理を示す。な
お第１５図において破線で囲まれた部分は、計算を節約
するための補完的な手順である。原理的には。

空の値がなくなるまで走査を繰り返して行うようにして
よい。

第１４図または第１５図で示す処理手順は図から明らか
であり、とくに説明は必要でないであろう。

［発明の効果コ この発明によれば、画像の復元処理の分野では極めて一
般的な雑音モデル（ここで前提としている雑音モデルは
単に正しい出力の方が誤った出力よりも多いと仮定する
モデルである）をもとにして、反復計算によらない局所
的な処理での画像の復元処理が可能となる。現在、主で
ある二値画像についても、ノツチやかすれの除去処理を
行うことを可能にしている。

また離散的な値をとる多値画像について各画素値につい
ての関心度を２つのパラメータで設定ときることにより
、自由にこうした画像の空間的な解像度を変えることが
出来る。

地図の分野での応用については、従来の手法が既存の規
定と余りにもかけ離れているため、試み程度であったの
に対し、この発明の手法を用いることにより衛星画像よ
りの地図の自動作成、大縮尺の地図より小縮尺の地図を
自動作成することができるようになる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例を概略的に示すブロック図
、第２図は第１図の実施例で行われる処理を示すフロー
チャート、第３図は第１図の縮退フィルタ部６の説明を
示すブロック図、第４図は第１図の膨張フィルタ部７の
詳細を示すブロック図、第５図〜第１３図は第１図の雑
音除復元ユニット５の動作を説明するための図、第１４
図および第１５図はこの発明の他の実施例を示すフロー
チャートである。 ５・・・・雑音除去復元ユニット、６・・・・縮退フィ
ルタ部、７・・・・膨張フィルタ部。 出願人　　インターナショナル・ビジネス・マシーンズ
・コーポレーション 復代理人　　弁理士　　澤　　１）　俊　　夫第２図 第５図 第６図 第７図 第８図 第１０図 第１１図 第１２図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）第１のウィンドウ内の第１の検査対象位置にある
   画素に対し画素値を同一とする画素が上記第１のウィン
   ドウ内で出現する回数を求め、この出現回数が、画素値
   ごとに予め定められた値であつて上記第１の検査対象位
   置の画素値に対応するもの以下の場合に上記第１の検査
   対象位置の画素値を空にする変換操作を、上記第１のウ
   ィンドウで処理対象多値画像を走査しながら実行する縮
   退フィルタ手段と、 第２のウィンドウ内の第２の検査対象位置の画素値が空
   の場合に上記第２のウィンドウ内の空でない画素値であ
   つて出現回数がゼロでなく、かつ最大となるもので上記
   第２の検査対象位置の空の画素値を置き換える変換操作
   を、上記第２のウィンドウで処理対象多値画像を走査し
   ながら実行する膨張フィルタ手段とを有する多値画像処
   理装置。
2. （２）画像モデルとして （Ａ）画像内に含まれる対象物が少なくとも最小単位の
   構造要素を含み、 （Ｂ）上記画像に雑音が付加されていないかぎりこの最
   小単位の構造要素内では画素値は同一である、という仮
   定を満たすか、満たすことが要請される多値画像を処理
   する方法において、 予め定められた最小単位の構造要素からなる縮退フィル
   タ用ウィンドウ内の第１の検査対象位置にある画素に対
   し画素値を同一とする画素が上記縮退フィルタ用ウィン
   ドウ内で出現する回数を求め、この出現回数が、上記縮
   退フィルタ用ウィンドウ内の全画素数の１００％未満の
   範囲で画素値ごとに予め定められた値であつて上記第１
   の検査対象位置の画素値に対応するもの以下の場合に、
   上記第１の検査対象位置の画素値を空にする変換操作を
   、上記縮退フィルタ用ウィンドウで上記多値画像を一回
   走査させながら実行する第１のステップと、 第１の膨張フィルタ用ウィンドウ内の第２の検査対象位
   置の画素値が空の場合に、上記第１の膨張フィルタ用ウ
   ィンドウ内の空でない画素値であつてその出現回数がゼ
   ロでなくかつ最大となるもので上記第２の検査対象位置
   の画素値を置き換える変換操作を、上記第１の膨張フィ
   ルタ用ウィンドウで上記第１のステップの後の多値画像
   を走査させながら実行する第２のステップであつて、上
   記変換操作によつて上記第１のステップの後の多値画像
   から空の画素が実質的に排除されるまで上記第１の膨張
   フィルタ用ウィンドウによる走査を繰り返すことと、 上記縮退フィルタ用ウィンドウ内の上記第１の検査対象
   位置にある画素に対し画素値を同一とする画素が上記縮
   退フィルタ用ウィンドウ内で出現する回数を求め、この
   出現回数が上記縮退フィルタ用ウィンドウ内の全画素数
   に一致しない場合に、上記第１の検査対象位置の画素値
   を空にする変換操作を、上記縮退フィルタ用ウィンドウ
   で上記第２のステップの後の多値画像を一回走査させな
   がら実行する第３のステップと、 第２の膨張フィルタ用ウィンドウ内の第３の検査対象位
   置の画素値が空の場合に、上記第２の膨張フィルタ用ウ
   ィンドウ内の空でない画素値であつてその出現回数がゼ
   ロでなくかつ最大となるもので上記第３の検査対象位置
   の画素値を置き換える変換操作を、上記第２の膨張フィ
   ルタ用ウィンドウで上記第３のステップの後の多値画像
   を走査させながら実行する第４のステップであつて、上
   記変換操作によつて上記第３のステップの後の多値画像
   から空の画素が実質的に排除されるまで上記第２の膨張
   フィルタ用ウィンドウによる走査を繰り返すことを有す
   ることを特徴とする多値画像処理方法。