JPS6336482A - 画像の領域分割方式 - 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 本発明は色の急変する部分の多い画像に対する領域分割
方式に関するものである。

従来の技術 画像の領域分割技術な、画像処理技術のなかでも、最も
重要な技術の一つである。領域分割技術とは、画像を画
像内に含まれる個々の対象物に対応した部分画像に分割
する技術である。特に、画像の構造記述に基づく認識を
行う場合、領域分割技術は、画像内の対象物抽出に不可
欠の技術であよって、これまで数多くの領域分割方式が
提案され、それらの比較検討がなされている（例えば、
電子技術総合研究所い報ＶＯＬ　、　４４　Ａ　７／８
　Ｐ９６〜１１２）。

領域分割方式は、領域分割を画素の広義のクラスタ化と
捉えると、クラスタ化を行う空間の違いによって２つに
大別できる。一方は、特徴空間上のクラスタ化による方
式であり、他方は、画像空間上のクラスタ化による方式
である。特徴空間としては、ＲＧＢの各濃度値の３次元
空間を考える場合がほとんどである。

特徴空間でのクラスタ化による方式は、特徴空間で、画
素の分類、識別、またはクラスタリングを行い、その結
果を画像空間に投影する方式であり、伝統的なパターン
認識理論に基づくものが多い。多くの場合、画像空間で
の画素の位置関係が考慮されないので、領域について、
連結性が保証されず、後処理として連結領域を求める処
理が必要である。また、大局的に領域を分割するのには
向いているが、その反面、画像内の細かな領域の分割が
正しく行えないという欠点全もっている。

この種の方式の代表的な方式に、　＆　Ｉ　Ｘｒｌ＠　
ｒによって提案された特徴空間での再帰的分割方式があ
る。この方式は、ＲＧＢ値などの複数のヒストグラムを
算出した後に、ヒストグラムの谷に注目して、特徴空間
のクラスタ化を行い、画像空間への投影を再帰的に繰り
返す方式である。単純で、効果的な方式であるが、先述
したように、画像中の細部の領域を正しく分割できない
。特に、画像入力機器がテレビカメラである場合、照明
むらやレンズのシェーディングなどの影響によって、前
記ヒストグラムの谷が抽出できない場合が、多く発生す
る。

画像空間上のクラスタ化による方式は、特徴空間を参照
しながら、画像空間で画素のクラスタ化を行い、画像を
分割する方式である。この種の方式は、さらに領域の形
成過程の違いに注目すると、統合２分割１分離；統合２
画素結合の４種類の方式に分けられ、このうち、統合に
よる方式が、単純でかつ実用的である。本発明の方式も
、この種の方式に属するものである。

統合による方式では、入力画像を一担、小領域（最小単
位は画素）Ｋ分割しておいて、類似色の小領域を順次統
合してゆく。このとき重要なのは、統合時の類似性の判
定基準であり、統計的仮説検定によって判定する方式や
、領域間の１弱い”共通境界（境界両側での色差が閾値
以下の境界）の長さに注目する方式など、各種の類似性
判定基準が提案されている。

以下、図面？参照しながら、前述した従来の領域分割方
式の一例について説明する。本発明の方式の長所を明確
にするために、領域分割方式の一例としては、画像空間
でのクラスタ化による方式のうちの”弱い”共通境界の
長さに注目した統合方式全とりあげる。

この従来方式は、次の３つの処理より成る。第１の処理
では、Ｍ似合の画素同士を統合して、初期領域分割を行
う。第４図に示すように、画像をラスク走査し、注目画
素と複数の隣接領域との色差ΔＣのうち、いず九か１つ
が、閾値Ｔ１以下の場合には、注目画素を色差ΔＣのよ
り小さい領域に順次統合する。逆に、色差ΔＣが、閾値
Ｔ１ヲ越える場合には、注目画素を新たな領域とする。

色差ΔＣば、次の（１）式で定義され、領域の色ＣＲば
、画素統合毎に更新される。

ΔＣ、＝　ｌ　ＣＲ−Ｃｐ　ｌ　　　　・・・・・・・
・・・・・・・・・・・・・・（１）Ｃ：ＲＣｉＥ値を
要素とするベクトル 第２の処理では、第１の処理で得られた領域のなかで、
面積が閾値Ｍ１以下の領域について、隣接領域との色差
が閾値Ｔ２以下の場合、それらの領域を統合する。

第３の処理では、第２の処理で得られた領域のなかで、
面積が閾値Ｍ２以下の領域について、次の統合判定条件
（２）　、　（３）式を共に満足す隣接領域があれば統
合する（第５図参照）。

一〉Ｔ４ ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（
３）工 ただし、Ｌｏ　：注目領域Ｒ０の周囲長Ｌ１　：隣接領
域Ｒ１の周囲長 Ｉ　　：領域間の共通境界の長さ Ｗ　　：領域間の”弱い″共通境界の長さＴ３．Ｔ４：
閾値 ここで、”弱い”共通境界とは、境界両側での色差が閾
値Ｔ５以下の共通境界を言う。（２）式は、統合によっ
て外形のまとまりのよい領域？得ることを目的とした条
件であり、（３）式は、共通境界の不鮮明な隣接領域を
統合するための条件である。

以上、述べたような３つの処理を有する領域分割方式が
、従来よりある（例えば、昭和６ｏ年度電子通信学会総
合全国大会　１３４９）。

発明が解決しようとする問題点 しかしながら、従来の方式では、カラーテレビカメラ入
力画像に適用した場合、色の急変する部分が多くの小さ
な領域に分割されてしまう傾向がある。第６図（ａ）に
示すような３つの一様な色０１〜Ｃ３の領域からなる画
像をカラーカメラで入力すると、第６図（ｂ）に示すよ
うに、テレビカメラの特性により、一様な色の領域の間
に、色が複雑に変化する部分が現われる。特に、３管式
テレビカメラを使用した場合は、色ずれの影響によって
、色の変化をより複雑にする。

従来方式では、第６図（ｂ）に示すような画像全処理す
ると、第６図（Ｃ）に示すように、色の急変する部分が
多くの小領域に分割されてしまう。また、小領域の数を
削減しようとして、統合判定条件を緩めると、第６図（
ｄ）のように、過剰統合になってしまう。

以上述べたよりに、従来方式では、過剰統合しない程度
て閾値を設定すると、色の急変する部分が多くの小さな
領域に分割されてしまい、後処理が厄介であるという問
題を有している。

本発明は、前記問題点に鑑み、色が急変する部分を含ん
でいる画像に対しても、色の急変する部分を多くの小領
域に分割することなく、画像全体を必要十分な数の領域
に分割することのできる画像の領域分割方式を提供する
ものである。

問題点を解決するための手段 前記問題点を解決するために、本発明の画像の領域分割
方式は、画素周辺の局所的な色の変化が第１の閾値以下
の画素全すべて得、前記画素を互いに隣接する画素の集
合に分け、前記画素集合を核領域として複数個抽出する
第１の手段と、前記核領域に隣接する画素であって、か
つ前記核領域との色差が第２の閾値以下の画素をすべて
前記核領域に統合するものである。

作　　用 本発明の方式によれば、画像内の色の変化の小さい部分
を核領域として抽出した後に、色の変化の大きい部分の
画素を前記核領域に統合する手段によって、色の急変す
る部分？多くの／Ｊ・領域に分割することなく、画像全
体全必要十分な数の領域に分割することができる。

実施例 以下、本発明の実施例について、図面を参照しながら、
説明する。

まず、画像中より核領域を抽出する第１の処理について
、説明する。核領域とは、局所的な色の変化が小さく、
かつ互いに隣接している画素の集合を言う。第１の処理
では、色の急変する部分の処理は後回しにして、まず、
色の変化の小さな部分を核領域として得ることを目的と
している。

第１図は、第１の処理の流れを示したものである。まず
、画像内の全画素について、画素周辺の局所的な色の変
化ΔＣを求め、ΔＣの閾値θ１を境いに二値化する。第
１図体）は、二値化結果の例である。二値化された画像
内の“φ”の部分は色の変化の小さい部分を、”１″の
部分は色の変化の大きな部分を表わしている。次に、二
値化された画像に対して、二値化結果が１φ″であり、
かつ互いに隣接している画素の集合に同一ラベルを割り
付け、これを核領域として抽出する。第１図（ｂ）は、
第１図（ａ）の二値化結果に対して、ラベルの割り付け
を行った結果であり、図中のＲ１，Ｒ２，Ｒ３はそれぞ
れ核領域を示している。

局所的な色の変化ΔＣは、例えば次に示す（４）式のよ
うに、注目画素に対して水平方向の色の変化と垂直方向
の色の変化の和と定義できる（第２図参照）。ただし、
ΔＣは、注目画素を中心とする局所的な色の変化の度合
いを表わす量であればよく、（４）式で与えられる量で
ある必要はない。

Ｉ　Ｃ＝　１１０ｐ　ｔ、　、−Ｃｐ　ｉ＋１　、　、
ｌｌ＋ｌｌ　Ｃｐ　ｉ、　、−Ｃ，、、ＩＩ・（４）た
だし、Ｃ：ＲＧＢ値全要素とするベクトルＣＰ　　：画
素Ｐの色 Ｐｉ、ｊ　：注目画素 Ｐｌ＋１．ｊ’右隣りの画素 Ｐ・　　　二下＠シの画素 ｌ、ｊ＋１ １１・１１ニユークリツドノルム 以上述べた処理によって、色の変化の小さい領域である
核領域を抽出することができる。

次に、第１の処理で求めた核領域を拡張する第２の処理
について説明する。第２の処理は、第１の処理で後回し
にされた色の変化の大きな部分に対する処理である。

第３図に第２の処理の流れを示す。核領域の拡張は、第
１の処理で得られた核領域に隣接する画素を、各核領域
に順次統合することてよって行う。

核領域の拡張は、複数回行われ、１回の拡張によって、
核領域は高々一画素ずつ拡張される。第３図（ａ）は、
核領域の初期形状、第３図（ｂ）は、拡張中の形状、第
３図（Ｃ）は、最終形状を示している。第３図（Ｃ）か
らも判るように、核領域に取り込まれるべき画素がなく
なった時点で、処理を終了し、領域分割処理を完了する
。

次に、画素統合の条件について述べる。核領域の拡張を
行う際、単に隣接する画素を無条件に統合するのでは、
第３図（ｄ）に示すように、領域境界の形状の歪が問題
となる。つまシ、核領域抽出時の核領域の初期形状が、
拡張終了時の最終形状に大きく影響を及ぼしてしまう。

そこで、単に核領域と隣接する画素を無条件に統合する
のではなく、核領域との色差の小さい画素を優先的に統
合すれば、歪の発生防止に効果的である。つまり複数回
繰返し行なう拡張処理において、最初の拡張では、核領
域との色差が閾値θ２以下の画素だけを統合するよう制
限する。そして、閾値θ２の値を次第に大きくしながら
、拡張処理を繰り返し行う。このことにより、領域境界
の形状の歪を極力押えることができる。また、実験から
、閾値θ２については、指数関数的に増加させるのが最
も効果的である。

すなわち、閾値θ２を指数関数的に増加させることによ
って、１回の拡張処理によって統合される画素の数が平
均化する。つまシ、境界形状の歪を十分に押えながら、
かつ繰り返し回数を減少することができ、処理時間を短
縮することができもまた、統合すべき画素の探索は、ラ
スター走査によって行うよりも、各核領域の外側境界の
境界追跡によって行うのが、効率的である。

なお、上記実施例においては、画素間の色の相違につい
て説明したが、同一色における階調の相違てついても同
様の効果がある。

発明の効果 以上のように本発明は、画像内の色の変化の小さい部分
を核領域として抽出した後に、色の変化の大きい部分の
画素を前記核領域に統合する処理によって、色の急変す
る部分を多くの小領域に分割することなく、画像全体を
必要十分な数の領域に分割することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図および第３図は本発明の一実施例における画像の
領域分割方式の説明図、第２図は局所的な色の変化全定
義するだめの注目画素と周辺画素との位置関係図、第４
図は従来方式の概略的な説明図、第５図は従来方式の領
域間の統合判定条件の説明図、第６図は従来方式による
処理例の説明図である。 ０・・・・・・色変化の小さい部分、１・・・・・・色
変化の大きい部分、Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３・・・・・・核領
域。 代理人の氏名　弁理士　中　尾　敏　男　ほか１名第１
図 第　２　図 第３図　　　　　　Ｆｔ−Ｆ？３−栢領域第４図

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）画像の画素周辺の局所的な色の変化が第１の閾値
   以下の画素をすべて得、前記画素を互いに隣接する画素
   の集合に分け、前記画素集合を核領域として複数個抽出
   する第１の処理と、前記核領域に隣接する画素であって
   、かつ前記核領域との色差が第２の閾値以下の画素をす
   べて前記核領域に統合する第２の処理を有することを特
   徴とする画像の領域分割方式。
2. （２）第２の閾値を次第に大きくしながら、統合すべき
   画素がなくなるまで繰り返し第２の処理を行なうことを
   特徴とする特許請求の範囲第１項記載の画像の領域分割
   方式。
3. （３）核領域に統合すべき画素の探索を核領域の外側境
   界を追跡することによって行なう特許請求の範囲第１項
   記載の画像の領域分割方式。