JPS6362074A - 三次元画像の連結成分抽出装置 - 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】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、三次元空間に存在する複数の物体の分離や物
体数の計数等を行う際の三次元画像の連結成分抽出装置
に関する。

（従来の技術） 工業計測や医学の分野においては、三次元物体中の異物
を検出したり、異物の数を計数する必要性がしばしば生
じる。三次元の異物を分離するには、三次元画像の連結
成分の抽出技術が必要である。このような技術として従
来は、例えば「三次元デジタル空間における図形の連続
性とオイラー数」　（４，連結成分のラベル付け）（電
子通信学会論文誌、’　　８２／　１．　Ｖｏｌ、　　
Ｊ　６５−Ｄ。

Ｎｏ、５．米倉）等が発表されている。

しかしながら、これは二次元のラベリング処理を単に三
次元に拡張したものにすぎず、三次元の画像データ量の
多さや計’ＩＩｍの多さを考慮すると、とても実用に耐
えるものではないという難点があった。特に、Ｘ線や　
Ｍ　ＲＩ　　（ＭａｇｎｅｔｌｃＲｃｓｏｎａｎｃｅ　
　Ｉ　ｍａｇｉｎｇ）　−ＣＴスキャナー等の医学の分
野では、多数の断層像を得て、これら断層像から作られ
た三次元画像に適した方法で連結成分を抽出することが
望まれ、また工業計測の分野では簡易な処理によって、
実用に耐え得る装置の実現か望まれるところであった。

（発明が解決しようとする問題点） このように、従来の三次元画像の連結成分抽出装置では
、膨大な計算量を必要とし、簡易で実用的な三次元連結
成分抽出を行うことができないという聞届があった。

本発明はこのような問題に基づきなされたもので、扱う
データ量、計算量共に従来に比べて大幅に削減でき、高
速かつ精度良く連結成分を抽出できる三次元画像の連結
成分抽出装置を提供することを目的とする。

［発明の構成］ （問題点を解決するための手段） 本発明は、三次元物体を示す三次元画像を複数の二次元
二値化画像に分割して入力する二次元画像人力部と、こ
の二次元画像入力部で入力された各二次元二値化画像に
対して二次元連結成分を抽出してラベリング処理を施す
二次元画像ラベリング処理部と、この二次元画像ラベリ
ング処理部で得られた各ラベリング領域毎に代表点を抽
出する二次元画像代表点抽出部と、この二次元画像代表
点抽出部で抽出された代表点の隣接する二次元画像間の
連結を検出して代表点の連結成分を抽出する代表点連結
検出部と、この代表点連結検出部で抽出された代表点の
連結成分を内包する三次元連結成分に対してラベリング
処理を施す三次元画像ラベリング処理部とを具備したこ
とを特徴としている。

（作用） 滑らかに延びる三次元物体を複数の平行な二次元平面で
スライスした場合、各二次元平面に現れる断層像の代表
点位置（重心位置、中心位置等）も各二次元平面間で滑
らかに連結する。そこで、本発明では、まず二次元画像
入力部によって三次元物体をスライスして複数の二次元
画像を得、ラベリング処理によって各二次元画像の連結
成分が求められる。二次元連結成分が求まると、代表点
抽出部は各二次元連結成分の代表点を求める。そして、
得られた代表点の二次元画像間の連結が検出されたなら
、その代表点を含む全ての二次元連結成分を三次元連結
成分として抽出する。従って、三次元物体が連続してい
ない場合には代表点も連続しないので、これらを分離す
ることができる。

（実施例） 以下、図面を参照しながら本発明の一実施例について説
明する。

第１図は本実施例に係る三次元画像の連結処理装置の構
成を示す図である。

二次元画像入力部１１は、入力された三次元画像データ
を平行な複数の二次元画像に分割し、これら二次元画像
を二値化する。得られた二値化二次元画像は二次元画像
ラベリング処理部１２に与えられている。

二次元ラベリング処理部１３は、入力された二次元二値
化画像に公知の二次元ラベリング処理を施し、二次元画
像の連結成分に同一のラベルを付与する。ここで得られ
た二次元連結成分は、二次元画像代表点抽出部１３に導
入されている。

二次元画像代表点抽出部１３は、入力された二次元連結
成分から、各二次元連結成分毎の代表点（重点）位置を
検出し、これらの代表点位置の二次元座標を二次元画像
の各号と対応させて記憶するものである。代表点位置の
座標は、代表点連結検出部１４に与えられている。

代表点連結検出部１４は、隣接する二次元画像の代表点
位置が近接しているかどうかを見ながら代表点の連結を
検出して行く。そして、連結関係にある代表点列を記憶
する。この代表点列は三次元画像ラベリング処理部１５
に与えられている。

三次元画像ラベリング処理部１５は、上記代表点列を構
成する各代表点を含む各二次元連結成分に同一のラベル
を付与して三次元連結成分を抽出するものである。

このように構成された三次元画像の連結成分抽出装置に
おいて、いま第２図（ａ）示すような三次元画像が人力
されたとする。ここに示されるような異物２０，２１．
２２の三次元画像は、例えば工業計測や医学の分野にお
いてＸ線、超音波、ＭＨＩ−ＣＴなどを用いて得ること
ができる。二次元画像人力部１１は、この三次元画像を
第２図（ｂ）に示すように２方向に複数分割し、ｎ枚の
二次元画像ｖＬ、ｖ２．ｖ３．・・・、ｖＨに分解する
。もし、三次元画像が複数の断層像として得られている
場合には、これら断層像を直接二次元画像■１〜ｖｎと
して使用できる。これら二次元画像ｖ１〜ｖｌは、二値
化される。

次に、二次元画像ラベリング処理部１２では、各二次元
画像ｖ１〜ｖｎに対して以下のようなラベリング処理を
施す。即ち、まず各二次元画像はラスクスキャンされ、
例えば着目画素と、これより１つ前の画素と、着目画素
の真上の画素と、この画素の１つ前の画素の計４つの画
素がレジスタにそれぞれ格納される。そして、レジスタ
内の“１″、０“のデータから着目画素がどの画素−と
連結するかを調べ、連結する画素に同一のラベルを付与
していく。これによって、例えば第３図に示すように、
二次元画像■３の３つの連結成分２３．２４．２５に対
してそれぞれ異なるラベル番号（５，６，７）が付与さ
れることになる。第３図に示すようなラベル番号を付与
した画像データは図示しない記憶手段に格納される。

ラベリング処理が行なわれると、同一のラベル部分が同
一の連結成分であることが分るので、二次元画像代表点
抽出部１３は、連結成分のデータから各連結成分の代表
点位置の座標を計算する。

代表点位置の座標の計算は、例えば連結成分の輪郭座標
値の平均や、連結成分の面積の平均で近似でき、必要な
らば画像の濃度の面積平均で計算しても良い。このよう
な計算によって、第４図に示すような各連結成分毎の代
表点Ｇ（ｋ、１）。

Ｇ　（ｋ、２）、Ｇ　（ｋ、３）の座標（ｘ、ｙ）が求
められる。これらの座標は、二次元画像Ｎｏに対応させ
て第５図に示すように記憶手段に格納される。

代表点の座標が全て求まったら、代表点連結検出部１４
は代表点の連結を検出する。この検出は、例えば第６図
に示すように、ｋ冬目の二次元画像ｖｋの代表点Ｇ（ｋ
、２）の近傍領域、例えば３×３画素の領域に、ｋ＋１
番目の二次元画像Ｖ　ｋ＋１のいずれかの代表点が存在
するがどうかによって判断する。近傍領域に代表点が存
在する場合には、その代表点と次のに＋２番目の二次元
画像の代表点との間で同様の検索を繰返す。これによっ
て例えば第７図に示すようないくつかの連結する代表点
列が抽出される。この代表点列にはＸ。

ｙ座標の後ろに二次元画像Ｎｏを付加しておく。

連結する代表点列が求まったら、三次元ラベリング処理
部１５は、次に同一の連結成分の二次元ラベルを統一し
ていく。例えば第８図（ａ）に示すように、各二次元連
結成分にはそれぞれ異なるラベルが付与されているが、
二次元画像Ｎｏを参照しながら代表点の連結を辿ってい
くことにより、その代表点を含む二次元連結成分のラベ
ルを順次統一し、最終的に第８図（ａ）に示すようにラ
ベルが統合されて行く。これによって、三次元の連結成
分が抽出されることになる。

以上の処理手順を第９図〜第１１図に示した。

先ず第９図では、ｋをリセットしく３１）、ｋに１を加
算（３２）した後、ｋがｎ以下であれば（３３）、二次
元画像ｖｋを二値化（３４）及びラベリング（３５）す
る。ｍをリセットしく３６）　、ｍに１を加算（３７）
した後、二次元連結成分Ｌ　（ｋ、ｍ）が存在すれば（
３８）、その代表点Ｇ　（ｋ、ｍ）の座標を計算する（
３９）。

そして、得られた代表点Ｇ　（ｋ、ｍ）の座標を書込み
（４０）、再びｍに１を加算して（３７）、他の二次元
連結成分Ｌ　（ｋ、ｍ）が無くなるまで、代表点Ｇ　（
ｋ、ｍ）の座標を計算する（３９）。

この操作をｋがｎを超えるまで行うと、二次元連結成分
の全ての代表点座標が書込まれる。

次に第１０図では、先ずｋをリセットしく４１）、ｋに
１を加算した後（４２）、ｋがｎ以下であれば（４３）
　、代表点Ｇ（ｋ、１）の存在を、確め（４４）、存在
すれば、ＰにＧ（ｋ、１）の座標を格納する（４５）。

モしてＰの近傍領域Ｓを抽出しく４６）　、ｋ＋１番目
の二次元画像の代表点のうちＳ内に存在するものが在る
かどうかを確認する（４７）。もし存在したら、Ｐに格
納されていた代表点の座標を書込んだ後、代表点メモリ
からその内容を消去し、代表点メモリのデータの消去さ
れた部分の空白を埋めるため、データを詰める（第５図
における左寄せ）。これによって以後の検索データ数が
徐々に減少していき、検索時間の短縮化を図ることがで
きる。そしてに、＋１番目の画像の上記近傍領域Ｓ内に
存在した代表点の座標をＰに格納する（４８）。ｋに１
を加算しく４９）、ｋがｎ以下であれば、再びＰの近傍
領域Ｓ内に次の画像の代表点が存在するかを確認してい
＜（４７）。もし代表点が検出されなかったら、その部
分が連結成分の終端部分であることを示している。この
場合には、ｋに１を加算して（４２）、次のＧ（ｋ、１
）を検索していくが、もしｋがｎを超えたら、他に代表
点座標が存在するかを確認しく５１）　、代表点がなか
ったら、全ての連結成分が抽出されたことになるので、
ここでの処理は終了する。

更に、第１１図においては、まずｉを１から連結成分の
数だけ変化させ（５２，５３，５４）ながら、ｉ番目の
連結成分の代表点列を読出し、これを構成する代表点を
含む全ての二次画像のラベル番号を統一する。

以上の手順によって三次元連結成分が抽出される。

この装置によれば、各二次元画像の代表点を抽出して連
結処理を行っているので、扱うデータ数が少なく、高速
処理が可能である。

なお、本発明は上記実施例に限定されるものではない。

例えば上記実施例では代表点として二次元連結成分の重
心を求めるようにしたが・二次元連結成分の中心を求め
るようにしても良い。

［発明の効果］ 以上述べたように、本発明によれば、三次元画像を複数
の二次元画像に分解し、各二次元画像の連結成分を抽出
するとともに、各二次元連結成分の代表点の連結から三
次元画像の連結を求めるようにしているので、扱うデー
タ置、計算量共に従来に比べて大幅に削減でき、高速に
精度良く三次元連結成分を抽出することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係る三次元画像の連結成分
抽出装置の構成を示すブロック図、第２図は同装置にお
ける二次元画像入力部の作用を説明するための斜視図、
第３図は同装置における二次元画像ラベリング処理部で
得られる二次元連結成分を示す平面図、第４図は同装置
における二次元画像代表点抽出部で検出された代表点を
示す平面図、第５図は同二次元代表点抽出部で抽出され
た代表点座標の格納状況を示す図、第６図は同装置にお
ける代表点連結検出部における連結処理の様子を説明す
るための斜視部、第７図は同代表点連結抽出部で検出さ
れた代表点列の格納状況を示す図、第８図は同装置にお
ける二次元画像ラベリング処理部でのラベル統一の様子
を説明するための斜視図、第９図〜第１１図は同装置の
処理の流れを説明するためのフローチャートである。 １１・・・二次元画像入力部、１２・・・二次元画像ラ
ベリング処理部、１３・・・二次元画像代表点抽出部、
１４・・・代表点連結検出部、１５・・・三次元画像ラ
ベリング処理部、２０，２１．２２・・・異物、２３゜
２４．２５・・・連結成分。 出願人代理人　弁理士　鈴江武彦 第３図　　　　　第４図 第５図 第７図

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）三次元物体を示す三次元画像を複数の二次元二値
   化画像に分割して入力する二次元画像入力部と、この二
   次元画像入力部で入力された各二次元二値化画像に対し
   て二次元連結成分を抽出してラベリング処理を施す二次
   元画像ラベリング処理部と、この二次元画像ラベリング
   処理部で得られた各ラベリング領域毎に代表点を抽出す
   る二次元画像代表点抽出部と、この二次元画像代表点抽
   出部で抽出された代表点の隣接する二次元画像間の連結
   を検出して代表点の連結成分を抽出する代表点連結検出
   部と、この代表点連結検出部で抽出された代表点の連結
   成分を内包する三次元連結成分に対してラベリング処理
   を施す三次元画像ラベリング処理部とを具備したことを
   特徴とする三次元画像の連結成分抽出装置。
2. （２）前記代表点は、各ラベリング領域の重心点である
   ことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の三次元画
   像の連結成分抽出装置。
3. （３）前記代表点は、各ラベリング領域の中心点である
   ことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の三次元画
   像の連結成分抽出装置。