JPS63115279A - 領域抽出装置 - 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】 ［概　要］ 画像処理において、濃淡を有する入力画像データ中に含
まれる対象物の占める領域を抽出する方法として、従来
、濃度が閾値を越える画素を“１”、その他の画素を“
０″として２値化することにより背景と対象物を分離し
て処理する方式が用いられていたが、この方式では対象
物表面に光輝部や模様などがあると、これが対象物の領
域と見なされないことがあるため、正確な領域の抽出が
できないという問題点があった。

本発明は、従来のこのような問題点を解決するため、入
力画像データ中の対象物の輪郭線を求めて対象物と背景
とを分離して、それぞれの面積を求め、最も面積の大な
るものを背景として扱うことにより対象物の模様などの
影響を受けることなく正確に対象物の領域を抽出するこ
とのできる技術について開示している。

［産業上の利用分野］ 本発明は入力画像中に含まれている対象物が占める領域
を抽出する方式に関する。

今日、工場の自動化を推進するために機械部品や加工対
象物の自動認識計測の技術が強く要望されている。これ
らの要望を実現するためには画像中の目的とする対象物
が占める領域を正しく抽出できる方式が必要とされる。

［従来の技術］ 第４図は従来の領域抽出方式の構成を示すブロック図で
あって、５０は入力部、５１は二値化部、５２は膨張・
収縮部、５３は閾値設定部を表している。

第４図において、入力部５０はビディオカメラ等から入
力された画像信号をディジタル画像データに変換する。

二値化部５１では、閾値設定部ら３に設定された閾値を
参照して、処理対象の画像データの各画素についてその
濃度が閾値を越えるものを“１”、その他を“０”とす
ることにより二値画像に変換する。これによって入力さ
れた画像は背景と対象物がそれぞれ０″または１°′で
ある２値画像に分離されるが更に、膨張・収縮部５２に
よって、まず収縮処理を行ない画像中に含まれている雑
音成分を取り除いた後、収縮処理によって痩せを生じた
対象物の画像の周辺部を膨張処理によって回復させる。

［発明が解決しようとする問題点Ｊ 上述したような従来の領域抽出方式においては、対象物
が表面に模様を有していたり、光輝部があったりして、
その部分の濃度が閾値以下であるような場合には、それ
があたかも対象物の切欠部や穿孔されたものであるかの
ように処理されてしまう。それらの内極く小さな孔など
は、その後の膨張・収縮処理によって除去することがで
きるが、それがある程度の大きさ以上のものは除去する
ことが困難であり、そのため、対象物についての領域の
正確な抽出ができないという問題点があった。　・ 本発明は、このような従来の問題点に鑑み、対象物の画
像が、その表面に濃度の低い色彩による模様などを有し
ている場合であっても、入力画像中の対象物の領域を正
確に抽出することのできる画像処理装置を提供すること
を目的としている。

［問題点を解決するための手段コ 本発明によれば上述の目的は前記特許請求の範囲に記載
のとおり与えられた濃淡画像中の対象となる物体の像が
占める領域を抽出する画像処理装置において、画像デー
タ中の隣接する画素の濃度変化が予め定めた値より大な
る部分の画素を検出し該画素の連続を境界線として認識
する手段と、該境界線を形成する画素以外の画素につい
て該境界線によって仕切られる連結した画素の集まりの
領域ごと番こ異なるラベルを付す手段と、同一のラベル
を付された領域ことの面積を算出する手段と、面積の最
大の領域とその他の領域とに異なる２値の値を与える手
段とを具備することを特徴とする領域抽出方式により達
成される。

［作　用］ 第１図は本発明の詳細な説明する図である。

すなわち、（ａ）に示すように背景１の前に対象物体２
〜４が存在する場合、隣接する画素間で濃度変化が閾値
より大である部分を検出することにより、（ｂ）に示す
ように背景と対象物との境界線５〜７を認識する。そし
て、それぞれの境界線５〜７によって仕切られた領域ご
とに（ｃ）に示すように異なるラベル■〜■を付ける。

そして、ラベルの異なる領域ことの面積を算出し、最も
大きな領域を例えば“０′とし、その他の領域を総てｔ
ｒｉｌｌとする。これによって（ｄ）に示すように背景
１が“０”、物体の像の領域が“１”として区分される
。

対象物体表面に模様等があっても、それらは対象物体と
同様に“１″にされるので領域の抽出に影響を与えるこ
とがない。

［実　施　例］ 第２図は本発明の一実施例のブロック図であって、８は
入力部、９は微分演算部、１ｏは微分演算部、１１は微
分の大きさ算出部、１２は二値化部、１３は閾値設定部
、１４は反転部、１５はラベリング部、１６はラベル毎
の面積算出部、１７は対象物抽出部、１８は画像メモリ
を表している。

第２図において、入力部８はビディオカメラで入力した
画像信号を５１２Ｘ５１２Ｘ８ビツトのディジタル画像
データに変換する。

微分演算部９は第３図（、）に示す空間フィルタを用い
て画像を走査することによりＸ方向の微分値を算出する
。

微分演算部１０は第３図（ｂ）に示す空間フィルタを用
いて画像を走査することによりＸ方向の微分値を算出す
る。

微分の大きさ算出部１１はＸ方向の微分値とＸ方向の微
分値の二乗和の平行板を算出する。

二値化部１２は微分の大きさが閾値設定部１３で設定さ
れる所定の閾値よりも大きい画素には“１”を割り当て
、そうでない画素には“０″を割り当てる処理によって
入力画像の濃度変化が大きい部分（境界）を検出する。

閾値設定部１３は二値化部で使用する閾値を設定する。

反転部１４は二値化部１２から出力される二値画像の各
々の画素値を“０″から“１”または“１”から“０”
に変換しその結果を画像メモリ１８に格納する。

ラベリング部１５は画像メモリ１８に格納されている二
値画像において、画素値が′１”である画素群がつくる
領域を連結部分毎に分割し、それぞれの領域に属する画
素に対し、連結成分毎に異なる自然数（ラベル）を割り
当てその結果を画像メモリ１８に格納する。

ラベル毎の面積算出部１６は画像メモリ１８に格納され
ているラベル画像（ラベリング部の出力画像）の画素値
のヒストグラムを算出する。

そのヒストグラムは各々の画素値に対する度数がその画
素値でラベル付けされている領域の面積を表している。

対象物抽出部１７はラベル毎の面積算出部１６で算出さ
れたヒストグラムにおいて度数が最大であるような画素
値を持つ画素には、“０”をそうでない画素には“１″
を割り当てる。その結果、対象物が占める領域には“１
”が割り当てられ、背景には“′０”が割り当てられた
二値画像が出力される。

［発明の効果］ 以上説明したように、本発明の領域抽出方式によれば、
画像中の対象物体の表面に模様や光輝部がある場合であ
っても正確かつ安定に対象物体の像が占める領域を抽出
することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の詳細な説明する図、第２図は本発明の
一実施例のブロック図、第３図は空間フィルタを示す図
、第４図は従来の領域抽出−８＝ 方式の構成を示すブロック図である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 与えられた濃淡画像中の対象となる物体の像が占める領
   域を抽出する画像処理装置において、画像データ中の隣
   接する画素の濃度変化が予め定めた値より大なる部分の
   画素を検出し該画素の連続を境界線として認識する手段
   と、 該境界線を形成する画素以外の画素について該境界線に
   よって仕切られる連結した画素の集まりの領域ごとに異
   なるラベルを付す手段と、同一のラベルを付された領域
   ことの面積を算出する手段と、面積の最大の領域とその
   他の領域とに異なる２値の値を与える手段とを具備する
   ことを特徴とする領域抽出方式。