KR101579876B1

KR101579876B1 - 화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 매체

Info

Publication number: KR101579876B1
Application number: KR1020120018780A
Authority: KR
Inventors: 진 구오; 다케시 오니시
Original assignee: 후지제롯쿠스 가부시끼가이샤
Priority date: 2011-04-06
Filing date: 2012-02-24
Publication date: 2015-12-23
Also published as: AU2011250829B2; AU2011250829A1; KR20120114153A; US20120257833A1; CN102739951A; CN102739951B; JP2012221118A; US8805077B2; JP5742399B2

Abstract

화상 처리 장치는, 촬상 수단에 의해 촬상된 피사체의 화상을 포함하는 촬상 화상에 의거하여, 상기 피사체의 화상에 대응하는 영역인 피사체 영역의 윤곽을 구성하는 직선의 후보를 복수 특정하는 직선 후보 특정 수단과; 상기 직선 후보 특정 수단에 의해 특정된 후보가 상기 피사체 영역의 윤곽을 구성하는 직선이 될 가능성을 나타내는 직선 정확도 정보를, 복수의 후보의 각각에 대해서, 상기 촬상 화상에 의거해서 특정되는, 당해 후보와의 사이의 거리가 기준 거리 이내인 위치의 특징량에 의거하여 산출하는 직선 정확도 산출 수단과; 상기 직선 후보 특정 수단에 의해 특정된 복수의 후보 중에서 선출되는 소정 수의 후보에 의해 둘러싸이는 영역인 주목 영역이 상기 피사체 영역일 가능성을 나타내는 영역 정확도 정보를, 당해 소정 수의 후보의 각각의 직선 정확도 정보에 의거하여 산출하는 영역 정확도 산출 수단과; 상기 영역 정확도 산출 수단에 의해 산출된 영역 정확도 정보에 의거하여 상기 피사체 영역을 검출하는 피사체 영역 검출 수단을 포함한다.

Description

화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 매체{IMAGE PROCESSING APPARATUS, IMAGE PROCESSING METHOD, AND COMPUTER READABLE MEDIUM}

본 발명은 화상 처리 장치, 화상 처리 방법, 및 컴퓨터 판독 가능한 매체에 관한 것이다.

일본국 특개2010-062722호 공보에는, 화상으로부터 검출된 복수의 직선으로 구성되는 영역의 형상에 관한 특징에 의거하여, 그 영역이 검출 대상의 사각형 영역일 가능성을 나타내는 정보를 생성하는 것, 생성한 정보에 의거하여, 검출 대상의 사각형 영역을 검출하는 것이 기재되어 있다.

본 발명의 목적은, 촬상(撮像) 수단에 의해 촬상된 피사체의 화상을 포함하는 촬상 화상 중에서 피사체의 화상에 대응하는 영역인 피사체 영역을 검출할 경우에 있어서의, 피사체 영역의 검출 정밀도를 종래보다 향상시키는 것이다.

본 발명의 제 1 방안에 따르면, 촬상 수단에 의해 촬상된 피사체의 화상을 포함하는 촬상 화상에 의거하여, 상기 피사체의 화상에 대응하는 영역인 피사체 영역의 윤곽을 구성하는 직선의 후보를 복수 특정하는 직선 후보 특정 수단과, 상기 직선 후보 특정 수단에 의해 특정된 후보가 상기 피사체 영역의 윤곽을 구성하는 직선이 될 가능성을 나타내는 직선 정확도 정보를 상기 촬상 화상에 의거해서 특정되는, 당해 후보와의 사이의 거리가 기준 거리 이내인 위치의 특징량에 의거하여 산출하는 직선 정확도 산출 수단과, 상기 직선 후보 특정 수단에 의해 특정된 복수의 후보 중에서 선출되는 소정 수의 후보에 의해 둘러싸이는 영역인 주목 영역이 상기 피사체 영역일 가능성을 나타내는 영역 정확도 정보를, 당해 소정 수의 후보의 각각의 직선 정확도 정보에 의거하여 산출하는 영역 정확도 산출 수단과, 상기 영역 정확도 산출 수단에 의해 산출된 영역 정확도 정보에 의거하여 상기 피사체 영역을 검출하는 피사체 영역 검출 수단을 포함하는 화상 처리 장치가 제공된다.

본 발명의 제 2 방안에 따르면, 상기 직선 정확도 산출 수단은, 상기 직선 후보 특정 수단에 의해 특정된 후보와의 사이의 거리가 상기 기준 거리 이내인 위치의 특징량을 취득하고, 취득한 특징량의 균일성에 관한 평가 정보에 의거하여 당해 후보의 직선 정확도 정보를 산출한다.

본 발명의 제 3 방안에 따르면, 임위의 위치의 상기 특징량은, 당해 임의의 위치의 에지 강도, 당해 임의의 위치의 에지 구배의 구배 방향, 및 당해 임의의 위치의 상기 촬상 화상의 화소값이 나타내는 색공간 거리 중 하나이다.

본 발명의 제 4 방안에 따르면, 상기 직선 정확도 산출 수단은, 상기 직선 후보 특정 수단에 의해 특정된 후보와의 사이의 거리가 상기 기준 거리 이내인 위치의 특징량을 취득하고, 미리 정해진 조건을 만족하는 특징량을 갖는 위치의 수에 의거하여 당해 후보의 직선 정확도 정보를 산출한다.

본 발명의 제 5 방안에 따르면, 상기 직선 정확도 산출 수단은, 상기 직선 후보 특정 수단에 의해 특정된 후보와의 사이의 거리가 상기 기준 거리 이내인 위치의 특징량을 취득하고, 미리 정해진 조건을 만족하는 특징량을 갖는 위치의 분포에 관한 정보에 의거하여 당해 후보의 직선 정확도 정보를 산출한다.

본 발명의 제 6 방안에 따르면, 임의의 위치의 상기 특징량은 당해 임의의 위치가 에지 위치인지의 여부를 나타내고, 상기 조건을 만족하는 특징량은 에지 위치인 것을 나타낸다.

본 발명의 제 7 방안에 따르면, 상기 영역 정확도 산출 수단은, 상기 주목 영역을 구성하는 인접하는 2개의 변의 각각에 대해, 상기 촬상 화상에 의거해서 정해지는, 당해 변과의 사이의 거리가 문턱값 거리 이내에 있는 위치의 특징량을 취득하고, 취득한 특징량과, 상기 소정 수의 후보의 각각의 직선 정확도 정보에 의거하여 영역 정확도 정보를 산출한다.

본 발명의 제 8 방안에 따르면, 상기 영역 정확도 산출 수단은, 상기 2개의 변 중 한쪽에 대해서 취득한 특징량과, 다른 쪽에 대해서 취득한 특징량의 유사도에 관한 정보를 생성하고, 생성한 정보와, 상기 소정 수의 후보의 각각의 직선 정확도 정보에 의거하여 영역 정확도 정보를 산출한다.

본 발명의 제 9 방안에 따르면, 상기 영역 정확도 산출 수단은, 상기 주목 영역을 구성하는 인접하는 2개의 변의 각각에 대해, 당해 변과의 사이의 거리가 상기 문턱값 거리 이내에 있는 위치의 에지 강도, 또는 당해 변과의 사이의 거리가 상기 문턱값 거리 이내에 있는 위치의 촬상 화상에 있어서의 화소값을 취득한다.

본 발명의 제 10 방안에 따르면, 상기 영역 정확도 산출 수단은, 상기 주목 영역 내의 위치의 상기 촬상 화상에 있어서의 화소값을 취득하고, 취득한 화소값과, 상기 소정 수의 후보의 각각의 직선 정확도 정보에 의거하여 영역 정확도 정보를 산출한다.

본 발명의 제 11 방안에 따르면, 상기 영역 정확도 산출 수단은, 취득한 화소값의 균일성에 관한 평가 정보와, 상기 소정 수의 후보의 각각의 직선 정확도 정보에 의거하여 영역 정확도 정보를 산출한다.

본 발명의 제 12 방안에 따르면, 상기 영역 정확도 산출 수단은, 상기 주목 영역 내에 포함되는, 문자를 나타내는 문자 화상을 검출하고, 검출한 문자 화상의 수와, 상기 소정 수의 후보의 각각의 직선 정확도 정보에 의거하여 영역 정확도 정보를 산출한다.

본 발명의 제 13 방안에 따르면, 컴퓨터에 처리를 실행시키는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 매체로서, 상기 처리는, 촬상 수단에 의해 촬상된 피사체의 화상을 포함하는 촬상 화상에 의거하여, 상기 피사체의 화상에 대응하는 영역인 피사체 영역의 윤곽을 구성하는 직선의 후보를 복수 특정하는 공정과, 상기 직선 후보 특정 수단에 의해 특정된 후보가 상기 피사체 영역의 윤곽을 구성하는 직선이 될 가능성을 나타내는 직선 정확도 정보를, 상기 촬상 화상에 의거해서 특정되는, 당해 후보와의 사이의 거리가 기준 거리 이내인 위치의 특징량에 의거하여 산출하는 공정과, 상기 직선 후보 특정 수단에 의해 특정된 복수의 후보 중에서 선출되는 소정 수의 후보에 의해 둘러싸이는 영역인 주목 영역이 상기 피사체 영역일 가능성을 나타내는 영역 정확도 정보를, 당해 소정 수의 후보의 각각의 직선 정확도 정보에 의거하여 산출하는 공정과, 상기 영역 정확도 산출 수단에 의해 산출된 영역 정확도 정보에 의거하여 상기 피사체 영역을 검출하는 공정을 갖는 컴퓨터 판독 가능한 매체가 제공된다.

본 발명의 제 14 방안에 따르면, 촬상 수단에 의해 촬상된 피사체의 화상을 포함하는 촬상 화상에 의거하여, 상기 피사체의 화상에 대응하는 영역인 피사체 영역의 윤곽을 구성하는 직선의 후보를 복수 특정하고, 상기 직선 후보 특정 수단에 의해 특정된 후보가 상기 피사체 영역의 윤곽을 구성하는 직선이 될 가능성을 나타내는 직선 정확도 정보를, 복수의 후보의 각각에 대해서, 상기 촬상 화상에 의거해서 특정되는, 당해 후보와의 사이의 거리가 기준 거리 이내인 위치의 특징량에 의거하여 산출하고, 상기 직선 후보 특정 수단에 의해 특정된 복수의 후보 중에서 선출되는 소정 수의 후보에 의해 둘러싸이는 영역인 주목 영역이 상기 피사체 영역일 가능성을 나타내는 영역 정확도 정보를, 당해 소정 수의 후보의 각각의 직선 정확도 정보에 의거하여 산출하고, 상기 영역 정확도 산출 수단에 의해 산출된 영역 정확도 정보에 의거하여 상기 피사체 영역을 검출하는 화상 처리 방법이 제공된다.

상기 제 1, 13, 14 방안에 따르면, 촬상 수단에 의해 촬상된 피사체의 화상을 포함하는 촬상 화상 중에서 피사체의 화상에 대응하는 영역인 피사체 영역을 검출할 경우에 있어서의, 피사체 영역의 검출 정밀도를 종래보다 향상시키는 것이 가능해진다.

상기 제 2 방안에 따르면, 본 구성을 갖지 않을 경우에 비해, 피사체 영역의 검출 정밀도를 보다 향상시킬 수 있다.

상기 제 3 방안에 따르면, 본 구성을 갖지 않을 경우에 비해, 피사체 영역의 검출 정밀도를 보다 향상시킬 수 있다.

상기 제 4 방안에 따르면, 본 구성을 갖지 않을 경우에 비해, 피사체 영역의 검출 정밀도를 보다 향상시킬 수 있다.

상기 제 5 방안에 따르면, 본 구성을 갖지 않을 경우에 비해, 피사체 영역의 검출 정밀도를 보다 향상시킬 수 있다.

상기 제 6 방안에 따르면, 본 구성을 갖지 않을 경우에 비해, 피사체 영역의 검출 정밀도를 보다 향상시킬 수 있다.

상기 제 7 방안에 따르면, 본 구성을 갖지 않을 경우에 비해, 피사체 영역의 검출 정밀도를 보다 향상시킬 수 있다.

상기 제 8 방안에 따르면, 본 구성을 갖지 않을 경우에 비해, 피사체 영역의 검출 정밀도를 보다 향상시킬 수 있다.

상기 제 9 방안에 따르면, 본 구성을 갖지 않을 경우에 비해, 피사체 영역의 검출 정밀도를 보다 향상시킬 수 있다.

상기 제 10 방안에 따르면, 본 구성을 갖지 않을 경우에 비해, 피사체 영역의 검출 정밀도를 보다 향상시킬 수 있다.

상기 제 11 방안에 따르면, 본 구성을 갖지 않을 경우에 비해, 피사체 영역의 검출 정밀도를 보다 향상시킬 수 있다.

상기 제 12 방안에 따르면, 본 구성을 갖지 않을 경우에 비해, 피사체 영역의 검출 정밀도를 보다 향상시킬 수 있다.

도 1은 화상 처리 장치의 구성을 예시하는 도면.
도 2는 화이트 보드를 예시하는 도면.
도 3은 촬상 화상을 예시하는 도면.
도 4는 피사체 영역을 예시하는 도면.
도 5는 화상 처리 장치에서 실현되는 기능 그룹을 나타내는 기능 블록도.
도 6a는 제 1 에지 화상을 예시하는 도면.
도 6b는 제 2 에지 화상을 예시하는 도면.
도 6c는 제 3 에지 화상을 예시하는 도면.
도 7은 합성 에지 화상을 예시하는 도면.
도 8은 직선 후보가 특정되었을 때의 형태를 개념적으로 나타낸 도면.

이하, 본 발명의 실시형태의 예에 대해서 도면에 의거하여 상세하게 설명한다.

[화상 처리 장치]

도 1은 본 발명의 실시형태에 따른 화상 처리 장치(2)의 구성을 예시하는 도면이다. 화상 처리 장치(2)는, 예를 들면 퍼스널 컴퓨터이며, 제어부(4)와, 주기억(6)과, 조작부(8)와, 표시부(10)와, 하드디스크(12)를 구비한다. 또한, 이들 외에도, 네트워크와 데이터 주고받기를 행하기 위한 네트워크 인터페이스, 및 외부 기기(예를 들면, 디지털 카메라)와 데이터 주고받기를 행하기 위한 I/O 인터페이스 등을 구비할 수 있다.

제어부(4)는, 예를 들면 마이크로프세서이며, 주기억(6)에 기억되는 프로그램에 따라 정보 처리를 실행한다. 주기억(6)은 RAM 및 ROM을 포함한다. 주기억(6)에는 상기 프로그램이 저장된다. 이 프로그램은, DVD(등록상표)-ROM 등의 컴퓨터 판독 가능한 정보 기억 매체로부터 판독되어 주기억(6)에 저장되어도 되고, 네트워크 등의 통신망으로부터 공급되어 주기억(6)에 저장되어도 된다. 주기억(6)에는, 정보 처리의 과정에서 필요해지는 각종 데이터도 저장된다.

조작부(8)는, 예를 들면 마우스 및 키보드이며, 이용자가 화상 처리 장치(2)를 조작하기 위한 인터페이스이다. 조작부(8)는 이용자가 행한 조작의 내용을 나타내는 정보를 제어부(4)에 출력한다. 표시부(10)는, 예를 들면 액정 디스플레이이며, 제어부(4)에 의해 입력되는 정보를 표시한다.

하드디스크(12)는 각종 정보를 기억하기 위한 기억 매체이며, 디지털 카메라(촬상 수단)에 의해 촬상된 컬러의 화상을 나타내는 기초 화상이 저장된다. 이 기초 화상은 피사체를 촬영한 디지털 카메라로부터 I/O 인터페이스를 통해 공급된다. 여기에서는, 기초 화상은 각 화소(위치)의 화소값을 포함한다. 화소값은 복수의 색 성분값, 즉 휘도 성분(Y)의 값(이하, Y값), 제 1 색차 성분(Cb)의 값(이하, Cb값), 및 제 2 색차 성분(Cr)의 값(이하, Cr값)을 포함한다.

여기에서는, 디지털 카메라에 의해 벽면에 설치된 화이트 보드(14)가 촬영된다. 도 2에, 화이트 보드(14)를 예시했다. 도 2에 나타낸 바와 같이, 화이트 보드(14)는 가로로 긴 사각형 형상을 갖는다. 여기에서는, 도 2에 나타낸 바와 같이, 화이트 보드(14)에는, 알파벳 문자 「X」, 「Y」, 「Z」가 그려져 있다.

[기능 블록]

이 화상 처리 장치(2)에서는, 유저가 미리 정해진 피사체 추출 조작을 행했을 경우에 기초 화상이 판독되며, 촬상 화상이 생성되게 되어 있다. 촬상 화상은 기초 화상의 축소 화상을 나타내며, 각 화소(위치)의 화소값을 포함한다. 기초 화상과 마찬가지로, 화소값은 Y값과, Cb값과, Cr값을 포함한다.

도 3에, 촬상 화상을 예시했다. 여기에서는, 화이트 보드(14)를 향해 우측의 위치에서 화이트 보드(14)를 촬영했을 경우를 상정하고 있다. 도 3에 나타낸 바와 같이, 촬상 화상에는, 화이트 보드(14)의 화상이 포함된다. 해칭되어 있는 부분은 벽면을 나타내고 있다. 또한, 촬상 화상에는, x좌표축과 y좌표축이 설정되어 있고, 각 화소는 좌표값에 의해 특정된다. 또한, 화상 사이즈가 다르지만, 상술한 기초 화상도 도 3에 나타낸 촬상 화상과 동일한 화상으로 된다.

또한, 이 화상 처리 장치(2)에서는, 유저가 피사체 추출 조작을 행했을 경우에, 촬상 화상이 생성될 뿐만 아니라, 화이트 보드(14)의 화상에 대응하는 피사체 영역(16)이 촬상 화상 중에서 검출되며, 이 피사체 영역(16)에 의거하여 화이트 보드(14)를 정면에서 봤을 때의 화상이 생성되어 표시부(10)에 표시되게 되어 있다. 도 4에, 피사체 영역(16)을 예시했다.

이 화상 처리 장치(2)에서는, 피사체 추출 조작이 행해졌을 경우에 있어서의 피사체 영역(16)의 검출 정밀도의 향상이 도모되고 있다. 이하, 이 점에 관하여 설명한다.

도 5는 화상 처리 장치(2)에서 실현되는 기능 그룹을 나타내는 기능 블록도이다. 도 5에 나타낸 바와 같이, 화상 처리 장치(2)에서는, 에지 검출부(18)와, 합성부(20)와, 선(線) 후보 특정부(24)와, 직선 정확도 산출부(26)와, 영역 후보 선출부(28)와, 영역 정확도 산출부(30)와, 영역 선택부(32)와, 기하 변환 파라미터 산출부(34)와, 기하 변환 처리부(36)를 포함한다. 이들 기능은, 제어부(4)가, 피사체 추출 조작이 행해졌을 경우에 상기 프로그램에 따라 동작함으로써 실현된다.

[에지 검출부]

에지 검출부(18)는, 우선 촬상 화상에 대하여 색분해 처리를 행함으로써 촬상 화상을 3개의 색 성분으로 분해하고, 제 1 색분해 화상과 제 2 색분해 화상과 제 3 색분해 화상으로 이루어지는 3개의 색분해 화상을 생성한다. 각각의 색분해 화상은 각 화소의 화소값을 포함한다. 제 1 색분해 화상에 포함되는 임의의 화소의 화소값은, 촬상 화상의 당해 화소의 화소값에 포함되는 Y값을 나타낸다. 제 2 색분해 화상에 포함되는 임의의 화소의 화소값은, 촬상 화상의 당해 화소의 화소값에 포함되는 Cb값을 나타낸다. 제 3 색분해 화상에 포함되는 임의의 화소의 화소값은, 촬상 화상의 당해 화소의 화소값에 포함되는 Cr값을 나타낸다.

이렇게 해서, 3개의 색분해 화상을 생성하면, 에지 검출부(18)는 각 색분해 화상에 대하여 에지 검출 처리를 실행한다.

즉, 에지 검출부(18)는, 우선 각 색분해 화상에 대해서, 각 화소에 있어서의 에지 구배의 구배 방향(θ) 및 에지 강도(I)를 산출한다.

보다 상세하게는, 에지 검출부(18)는, 색분해 화상마다, 소벨 필터(Sobel filter)를 이용하여, 각 화소에 있어서의 x 방향의 에지 구배(Gx) 및 y 방향의 에지 구배(Gy)를 산출하고, 임의의 화소에 있어서의 구배 방향(θ) 및 에지 강도(I)를, 그 화소에 있어서의 에지 구배(Gx) 및 에지 구배(Gy)에 의거하여 산출한다. 또한, 구배 방향(θ) 및 에지 강도(I)는 이하의 수식으로 나타내진다.

θ = tan^-1(Gy/Gx)

I = (Gx²+Gy²)^1/2

그 결과, 제 1 색분해 화상의 각 화소에 있어서의 구배 방향(θ)을 나타내는 제 1 에지 구배 화상과, 제 2 색분해 화상의 각 화소에 있어서의 구배 방향(θ)을 나타내는 제 2 에지 구배 화상과, 제 3 색분해 화상의 각 화소에 있어서의 구배 방향(θ)을 나타내는 제 3 에지 구배 화상이 생성된다. 제 1 에지 구배 화상에 포함되는 임의의 화소의 화소값은, 제 1 색분해 화상의 당해 화소에 있어서의 구배 방향(θ)을 나타내고, 제 2 에지 구배 화상에 포함되는 임의의 화소의 화소값은, 제 2 색분해 화상의 당해 화소에 있어서의 구배 방향(θ)을 나타내고, 제 3 에지 구배 화상에 포함되는 임의의 화소의 화소값은, 제 3 색분해 화상의 당해 화소에 있어서의 구배 방향(θ)을 나타낸다.

또한, 제 1 색분해 화상의 각 화소에 있어서의 에지 강도(I)를 나타내는 제 1 에지 강도 화상, 제 2 색분해 화상의 각 화소에 있어서의 에지 강도(I)를 나타내는 제 2 에지 강도 화상, 및 제 3 색분해 화상의 각 화소에 있어서의 에지 강도(I)를 나타내는 제 3 에지 강도 화상도 생성된다. 제 1 에지 강도 화상에 포함되는 임의의 화소의 화소값은, 제 1 색분해 화상의 당해 화소에 있어서의 에지 강도(I)를 나타내고, 제 2 에지 강도 화상에 포함되는 임의의 화소의 화소값은, 제 2 색분해 화상의 당해 화소에 있어서의 에지 강도를 나타내고, 제 3 에지 강도 화상에 포함되는 임의의 화소의 화소값은, 제 3 색분해 화상의 당해 화소에 있어서의 에지 강도(I)를 나타낸다.

그리고, 에지 검출부(18)는 3개의 에지 강도 화상 및 3개의 에지 구배 화상에 의거하여, 각 색분해 화상에 대해서 에지 화소(에지 위치)를 검출한다.

즉, 에지 검출부(18)는 제 1 에지 강도 화상 및 제 1 에지 구배 화상에 의거하여, 제 1 색분해 화상에 대해서 에지 화소를 검출한다. 구체적으로는, 에지 검출부(18)는 캐니(Canny)법을 이용하여 제 1 색분해 화상 중에서 에지 화소를 검출한다. 여기에서, 에지 화소란, 구배 방향의 에지 강도가 국소적으로 최대가 되는 화소의 것이다. 그리고, 제 1 에지 화상을 생성한다. 제 1 에지 화상은 2치(値) 화상이며, 제 1 에지 화상의 각 화소값은 「0」또는 「1」의 값을 나타낸다. 에지 화소의 화소값은 「1」이 되고, 에지 화소가 아닌 화소의 화소값은 「0」이 된다. 도 6a에, 제 1 에지 화상을 예시했다.

마찬가지로, 에지 검출부(18)는 제 2 에지 강도 화상 및 제 2 에지 구배 화상에 의거하여, 제 2 색분해 화상에 대해서 에지 화소를 검출하고, 2치 화상인 제 2 에지 화상을 생성한다. 제 2 에지 화상의 각 화소값은 「0」 또는 「1」의 값을 나타낸다. 에지 화소의 화소값은 「1」이 되고, 에지 화소가 아닌 화소의 화소값은 「0」이 된다. 도 6b에, 제 2 에지 화상을 예시했다.

마찬가지로, 에지 검출부(18)는 제 3 에지 강도 화상 및 제 3 에지 구배 화상에 의거하여, 제 3 색분해 화상에 대해서 에지 화소를 검출하고, 2치 화상인 제 3 에지 화상을 생성한다. 제 3 에지 화상의 각 화소값은 「0」 또는 「1」의 값을 나타낸다. 에지 화소의 화소값은 「1」이 되고, 에지 화소가 아닌 화소의 화소값은 「0」이 된다. 도 6c에, 제 3 에지 화상을 예시했다.

[합성부]

합성부(20)는 제 1 에지 화상과, 제 2 에지 화상과, 제 3 에지 화상을 OR합성한 합성 에지 화상을 생성한다. 화소값이 「1」인 화소가 에지 화소(에지 위치)가 된다. 도 7에 합성 에지 화상을 예시했다.

또한, 합성부(20)는 제 1 에지 강도 화상, 제 2 에지 강도 화상, 및 제 3 에지 강도 화상을 합성한 합성 에지 강도 화상을 생성한다. 합성 에지 강도 화상의 임의의 화소의 화소값(에지 강도)은, 제 1 에지 강도 화상과 제 2 에지 강도 화상과 제 3 에지 강도 화상 중 당해 화소의 화소값이 나타내는 에지 강도(I)가 최대인 에지 강도 화상에 있어서의 당해 화소의 에지 강도(I)를 나타내고 있다. 합성 에지 강도 화상을 생성할 때, 합성부(20)는 각 화소에 대해서, 제 1 에지 강도 화상의 화소값이 나타내는 에지 강도(I)와, 제 2 에지 강도 화상의 화소값이 나타내는 에지 강도(I)와, 제 3 에지 강도 화상의 화소값이 나타내는 에지 강도(I) 중에서 최대의 에지 강도를 특정하게 된다.

또한, 합성부(20)는, 제 1 에지 구배 화상과, 제 2 에지 구배 화상과, 제 3 에지 구배 화상을 합성한 합성 에지 구배 화상을 생성한다. 합성 에지 구배 화상의 임의의 화소의 화소값(구배 방향)은, 제 1 에지 강도 화상의 당해 화소의 화소값이 나타내는 에지 강도(I)가 최대일 경우, 제 1 에지 구배 화상의 당해 화소의 화소값이 나타내는 구배 방향(θ)을 나타내고, 제 2 에지 강도 화상의 당해 화소의 화소값이 나타내는 에지 강도(I)가 최대일 경우, 제 2 에지 구배 화상의 당해 화소의 화소값이 나타내는 구배 방향(θ)을 나타내고, 제 3 에지 강도 화상의 당해 화소의 화소값이 나타내는 에지 강도(I)가 최대일 경우, 제 3 에지 구배 화상의 당해 화소의 화소값이 나타내는 구배 방향(θ)을 나타낸다. 합성 에지 구배 화상을 생성할 때, 합성부(20)는 각 화소에 대해서, 제 1 에지 강도 화상과 제 2 에지 강도 화상과 제 3 에지 강도 화상 중에서 당해 화소의 화소값이 나타내는 에지 강도(I)가 최대가 되는 에지 강도 화상 MAX를 특정함과 함께, 에지 강도 화상 MAX가 제「N」(N=1 ~ 3)의 에지 강도 화상이면, 제「N」의 에지 구배 화상의 당해 화소의 화소값이 나타내는 구배 방향(θ)을 특정하게 된다.

또한, 노이즈의 영향을 피하기 위해서, 합성 에지 강도 화상 중에 에지 강도(I)가 문턱값 강도 이하인 화소(이하, 삭제 대상 화소라고 함)가 존재할 경우, 삭제 대상 화소의 화소값이 합성 에지 화상, 합성 에지 강도 화상, 및 합성 에지 구배 화상으로부터 삭제된다.

[직선 후보 특정부]

그리고, 직선 후보 특정부(24)(직선 후보 특정 수단)는, 합성 에지 화상이 나타내는 에지 화소의 각각을 하프 변환함으로써, 피사체 영역(16)의 영역의 윤곽을 구성하는 직선의 후보가 되는 직선 후보(l)를 복수 특정한다.

예를 들면, 직선 후보 특정부(24)는, 합성 에지 화상이 나타내는 에지 화소의 각각을 하프 변환해서, 에지 화소의 수만큼 곡선(rθ)을 구한다. 여기에서, 곡선(rθ)은 이하의 수식으로 표현된다.

r(θ)=x0×cosθ+y0×sinθ

또한, x0은 에지 화소의 x좌표값이며, y0은 에지 화소의 y좌표값이다.

그리고, 직선 후보 특정부(24)는, -π에서 +π까지의 각도 범위를 「M」(M은 정(正)의 정수)등분해서 이루어지는 「M」개의 주목 각도 범위마다, 소정 수 이상의 곡선이 교차하는 교점의 하프 공간에 있어서의 좌표값(하프 변환의 결과)을 특정하고, 특정한 좌표값으로부터 직선 후보(l)를 특정한다.

또한, 직선 후보 특정부(24)는, 반드시 모든 주목 각도 범위에 대해서 교점의 좌표값의 특정을 행하지 않아도 된다. 예를 들면, 직선 후보 특정부(24)는, 「M」개의 주목 각도 범위 중, 합성 에지 구배 화상이 나타내는 구배 방향(θ)을 따른 주목 각도 범위에 대해서 교점의 좌표값의 특정을 행하게 해도 된다. 예를 들면, 직선 후보 특정부(24)는, 주목 각도 범위마다 당해 주목 각도 범위 내의 각도를 나타내는 구배 방향(θ)이 합성 에지 구배 화상에서 출현하는 출현수를 카운트하고, 출현수가 「1」 ~ 「L」(「L」은 예를 들면 「4」)번째로 많은 주목 각도 범위에 대해서 교점의 좌표값을 특정하게 해도 된다. 또한, 예를 들면 직선 후보 특정부(24)는, 미리 정해진 「L」개의 주목 화소의 각각의 합성 에지 구배 화상에 있어서의 구배 방향(θ)을 특정하고, 특정한 에지 구배 방향(θ)을 포함하는 주목 각도 범위에 대해서 교점의 좌표값을 특정하게 해도 된다. 이렇게 하면, 노이즈의 영향을 경감하면서, 고속으로 직선 후보(l)가 특정되게 된다.

도 8에, 직선 후보가 특정되었을 때의 형태를 개념적으로 나타냈다. 하나의 실선이 1개의 직선 후보(l)를 나타내고 있다.

[직선 정확도 산출부]

그리고, 직선 정확도 산출부(26)(직선 정확도 산출 수단)는, 직선 후보(l)마다, 당해 직선 후보가 피사체 영역(16)의 윤곽을 구성하는 직선이 될 가능성을 나타내는 직선 정확도(P1)를 산출한다.

구체적으로는, 직선 정확도 산출부(26)는, 임의의 직선 후보(l)(이하, 직선 후보(lx)라 기재함)의 직선 정확도(P1)를 산출할 경우, 직선 후보(lx)의 근방의 화소의 합성 에지 강도 화상에 있어서의 에지 강도(I)와, 직선 후보(lx)의 근방의 화소의 합성 에지 구배 화상에 있어서의 구배 방향(θ)과, 직선 후보(lx)의 근방의 화소의 촬상 화상에 있어서의 화소값에 의거하여 직선 정확도(P1)를 산출한다.

보다 상세하게는, 직선 정확도 산출부(26)는, 직선 후보(lx)와의 사이의 거리가 기준 거리(S) 이하인 화소(이하, 제 1 기준 화소라 기재함) 전부의 에지 강도(I)를 합성 에지 강도 화상으로부터 판독하고, 판독한 에지 강도(I)의 균일성에 관한 평가 정보를 생성한다. 즉, 직선 정확도 산출부(26)는, 판독한 에지 강도(I)의 분산의 역수(D1)를 평가 정보로서 산출한다. 또한, 직선 정확도 산출부(26)는, 기준 화소 전부의 구배 방향(θ)을 합성 에지 구배 화상으로부터 판독하고, 판독한 구배 방향(θ)의 균일성에 관한 평가 정보를 생성한다. 즉, 직선 정확도 산출부(26)는, 판독한 구배 방향(θ)의 분산, 또는 판독한 구배 방향(θ)과 직선 후보(lx)의 법선 방향 또는 연신(延伸) 방향과의 차이의 분산의 역수(D2)를 평가 정보로서 산출한다.

또한, 직선 정확도 산출부(26)는, 기준 화소 전부의 화소값을 촬상 화상으로부터 판독하고, 판독한 화소값에 포함되는 Y값, Cb값, 및 Cr값에 의해 나타내지는 색공간 거리의 균일성에 관한 평가 정보를 생성한다. 즉, 직선 정확도 산출부(26)는, 판독한 화소값의 각각에 의해 나타내지는 색공간 거리를 산출하고, 산출한 색공간 거리의 분산의 역수(D3)를 평가 정보로서 산출한다.

D1 ~ D3은 모두 기준 화소의 특징량의 균일성을 나타내고 있다. 즉, D1은 기준 화소의 에지 강도(I)의 균일성을 나타내고, D2는 기준 화소의 구배 방향(θ)의 균일성을 나타내고, D3은 기준 화소의 색공간 거리의 균일성을 나타내고 있다.

또한, 직선 정확도 산출부(26)는, 기준 화소 전부의 화소값을 합성 에지 화상으로부터 판독하고, 판독한 화소값 중 「1」을 나타내는 기준 화소, 즉 에지 화소가 되고 있는 기준 화소의 개수를 특정하고, 특정한 개수의 기준 화소의 총수에 대한 비율(R)을 산출한다. 또한, 직선 정확도 산출부(26)는, 합성 에지 화상으로부터 판독한 기준 화소의 화소값에 의거하여, 직선 후보(lx) 위를 스캔했을 경우에, 연속해서 출현하는 「화소값 「1」을 나타내는 기준 화소(에지 화소가 되어 있는 기준 화소)」의 개수(C)를 특정한다. 개수(C)는, 에지 화소가 되고 있는 기준 화소의 분포에 관한 정보를 나타내고 있다.

그리고, 직선 정확도 산출부(26)는 역수(D1), 역수(D2), 역수(D3), 비율(R), 및 개수(C)에 의거하여, 직선 후보(lx)의 직선 정확도(P1)를 산출한다. 본 실시형태의 경우, 직선 정확도 산출부(26)는 역수(D1), 역수(D2), 역수(D3), 비율(R), 및 개수(C)를, 소정의 가중 계수를 곱해 서로 더하게 함으로써, 직선 정확도(P1)를 산출한다.

피사체 영역(16)의 윤곽을 구성하는 직선 근방의 화소의 특징량(구배 방향(θ), 에지 강도(I), 색공간 거리)은 거의 균일하다. 그 때문에, 직선 후보(lx)의 근방의 화소의 특징량의 균일성이 높을 수록, 직선 후보(lx)가 피사체 영역(16)의 윤곽을 구성하는 직선일 가능성은 높다고 생각할 수 있다. 이 점에서, 이 화상 처리 장치(2)에서는, 기준 화소의 특징량의 균일성을 고려해서 직선 정확도(P1)가 산출된다. 그 때문에, 기준 화소의 특징량의 균일성을 고려해서 직선 후보(lx)가 피사체 영역(16)의 윤곽을 구성하는 직선일 가능성이 평가되게 되고, 후에 행해지는 피사체 영역(16)의 검출이 높은 정밀도로 행해지기 쉬워진다.

또한, 피사체 영역(16)의 윤곽을 구성하는 직선 근방의 화소의 대부분은 에지 화소로 된다. 그 때문에, 직선 후보(lx)의 근방의 화소의 대부분이 에지 화소이면, 직선 후보(lx)가 피사체 영역(16)의 윤곽을 구성하는 직선일 가능성은 높다고 생각할 수 있다. 이 점에서, 이 화상 처리 장치(2)에서는, 직선 후보(lx)의 근방에 있는 에지 화소의 수나, 직선 후보(lx)의 근방에 있는 에지 화소의 연속하는 길이를 고려해서 직선 정확도(P1)가 산출된다. 그 때문에, 이것들을 고려해서 직선 후보(lx)가 피사체 영역(16)의 윤곽을 구성하는 직선일 가능성이 평가되게 되고, 후에 행해지는 피사체 영역(16)의 검출이 높은 정밀도로 행해지기 쉬워진다.

[영역 후보 선출부]

다음으로, 영역 후보 선출부(28)는, 직선 후보 특정부(24)에 의해 특정된 복수의 직선 후보(l) 중에서 직선 정확도(P1)가 「1」 ~ 「Q」(「Q」는 예를 들면 「10」)번째로 큰 직선 후보(l)를 선출하고, 선출한 「Ｑ」개의 직선 후보(l) 중에서 선출되는 4개의 직선 후보(l)에 의해 둘러싸이는 사각형의 영역을 피사체 영역(16)의 후보가 되는 영역 후보(K)로서 선출한다. 또한, 영역 후보(K)는 4개의 직선 후보(l)의 조합의 수만큼 선출된다.

그리고, 영역 정확도 산출부(30)(영역 정확도 산출 수단)가, 영역 후보 선출부(28)에 의해 선출된 영역 후보(K)의 각각에 대해, 당해 영역 후보가 피사체 영역(16)이 될 가능성을 나타내는 영역 정확도(P2)를, 당해 영역 후보(K)를 구성하는 직선 후보(l)의 직선 정확도(P1)에 의거하여 산출한다.

본 실시형태의 경우, 영역 정확도 산출부(30)는, 임의의 영역 후보(K)(이하, 영역 후보(Kx))의 영역 정확도(P2)를 산출할 경우, 우선 영역 후보(Kx)를 구성하는 4개의 직선 후보(l)의 각각의 직선 정확도의 평균을 지수(E1)로서 산출한다.

또한, 영역 정확도 산출부(30)는, 영역 후보(Kx)의 외접 사각형의 단변과 장변의 비를 지수(E2)로서 산출한다. 또한, 영역 정확도 산출부(30)는, 영역 후보(Kx)에 있어서의, 기준 각도(예를 들면, 5도) 이하의 각도를 갖는 정점(頂点)의 유무를 지수(E2)로 해도 된다.

또한, 영역 정확도 산출부(30)는, 영역 후보(Kx)를 구성하는 인접하는 2개의 변의 각각에 대해서, 특징 평균을 산출하고, 산출한 2개의 특징 평균의 유사도를 지수(E2)로서 산출한다.

예를 들면, 영역 정확도 산출부(30)는, 인접하는 2개의 변 중 하나의 변(이하, 변(e)이라 기재함)에 대해서 특징 평균을 산출할 경우, 인접하는 2변의 교점과의 사이의 거리와 변(e)과의 사이의 거리의 쌍방이 기준 거리(S) 이하인 화소(이하, 제 2 기준 화소라고 기재함)의 화소값(즉, 에지 강도(I))을, 합성 에지 강도 화상으로부터 판독하고, 판독한 에지 강도(I)의 평균을 특징 평균으로서 산출한다. 또는, 영역 정확도 산출부(30)는 제 2 기준 화소의 화소값을 촬상 화상으로부터 판독하고, 판독한 화소값에 포함되는 Y값, Cb값, 및 Cr값 중 어느 하나의 평균을 특징 평균으로서 산출한다. 또는, 영역 정확도 산출부(30)는 촬상 화상의 그레이 스케일 화상을 생성함과 함께, 제 2 기준 화소의 화소값을 그레이 스케일 화상으로부터 판독하고, 판독한 화소값의 평균을 특징 평균으로서 산출한다.

또한, 영역 정확도 산출부(30)는, 영역 후보(Kx)에 포함되는 화소의 화소값을 촬상 화상으로부터 판독하고, 판독한 화소값의 균일성에 관한 평가 정보를 생성한다. 예를 들면, 영역 정확도 산출부(30)는, 판독한 화소값의 각각에 포함되는 Y값의 분산의 역수를, 평가 정보인 지수(E3)로서 산출한다. 또한, 영역 정확도 산출부(30)는 판독한 화소값의 공간 주파수를 지수(E3)로서 산출해도 된다.

또한, 영역 정확도 산출부(30)는 OCR 처리를 행함으로써, 촬상 화상에 포함되는, 문자를 나타내는 문자 화상을, 영역 후보(Kx) 내에서 검출하고, 검출한 문자 화상의 수를 지수(E4)로서 설정한다.

그리고, 영역 정확도 산출부(30)는 지수(E1 ~ E4)를, 지수(E1 ~ E4)의 각각에 소정의 가중 계수를 곱해 서로 더하게 함으로써, 영역 후보(Kx)의 영역 정확도(P2)를 산출한다.

이렇게, 영역 후보(Kx)를 구성하는 직선 후보(l)의 각각의 직선 정확도(P1)를 고려해서 영역 정확도(P2)가 산출된다. 그 때문에, 영역 후보(Kx)를 구성하는 직선 후보(l)의 각각의 직선 정확도(P1)를 영역 후보(Kx)가 피사체 영역(16)일 가능성이 평가되게 되고, 후에 행해지는 피사체 영역(16)의 검출이 높은 정밀도로 행해지기 쉬워진다.

또한, 피사체 영역(16)의 윤곽을 구성하는 인접하는 2변의 근방의 화소의 특징은 거의 유사하다. 그 때문에, 영역 후보(Kx)를 구성하는 인접하는 2변의 근방의 화소의 특징이 유사하면, 영역 후보(Kx)가 피사체 영역(16)일 가능성은 높다고 생각할 수 있다. 이 점에서, 이 화상 처리 장치(2)에서는, 영역 후보(Kx)를 구성하는 인접하는 2변의 근방의 화소의 특징의 유사성을 고려해서 영역 정확도(P2)가 산출된다. 그 때문에, 영역 후보(Kx)를 구성하는 인접하는 2변의 근방의 화소의 특징의 유사성을 고려해서 영역 후보(Kx)가 피사체 영역(16)일 가능성이 평가되게 되고, 후에 행해지는 피사체 영역(16)의 검출이 높은 정밀도로 행해지기 쉬워진다.

또한, 피사체가 화이트 보드(14)일 경우, 피사체 영역(16) 내부의 화소는 거의 균일한 특징을 갖는다. 그 때문에, 영역 후보(Kx) 내부의 화소가 거의 균일한 특징을 갖고 있으면, 영역 후보(Kx)가 피사체 영역(16)일 가능성은 높다고 생각할 수 있다. 이 점에서, 이 화상 처리 장치(2)에서는, 영역 후보(Kx) 내부의 화소 각각의 특징의 균일성을 고려해서 영역 정확도(P2)가 산출된다. 그 때문에, 영역 후보(Kx) 내부의 화소 각각의 특징의 균일성을 고려해서 영역 후보(Kx)가 피사체 영역(16)일 가능성이 평가되게 되고, 후에 행해지는 피사체 영역(16)의 검출이 높은 정밀도로 행해지기 쉬워진다.

또한, 피사체가 화이트 보드(14)일 경우, 피사체 영역(16)의 내부에는 다수의 문자 화상이 포함될 경우가 많다. 그 때문에, 영역 후보(Kx)에 많은 문자 화상이 포함되어 있으면, 영역 후보(Kx)가 피사체 영역(16)일 가능성은 높다고 생각할 수 있다. 이 점에서, 이 화상 처리 장치(2)에서는, 영역 후보(Kx) 내부의 문자 화상의 수를 고려해서 영역 정확도(P2)가 산출된다. 그 때문에, 영역 후보(Kx) 내부의 문자 화상의 수를 고려해서 영역 후보(Kx)가 피사체 영역(16)일 가능성이 평가되게 되고, 후에 행해지는 피사체 영역(16)의 검출이 높은 정밀도로 행해지기 쉬워진다.

[영역 선택부]

이상과 같이 해서, 각 영역 후보(K)의 영역 정확도(P2)의 산출이 완료되면, 영역 선택부(32)(피사체 영역 검출 수단)는 영역 정확도(P2)가 가장 큰 영역 후보(K)를 검출하고, 피사체 영역(16)으로서 선택한다.

[기하 변환 파라미터 산출부]

피사체 영역(16)이 검출되면, 기하 변환 파라미터 산출부(34)는 피사체 영역(16)을 확대하고, 확대한 피사체 영역(16)(이하, 확대 피사체 영역이라 기재함)의 4개의 정점의 좌표값을 산출한다.

또한, 화이트 보드(14)의 화상이 상술한 기초 화상에 있어서 차지하는 영역이, 확대 피사체 영역으로 된다.

그리고, 기하 변환 파라미터 산출부(34)는, 산출한 각 정점의 좌표값과, 기초 화상에 대하여 미리 설정되어 있는 사각형 영역의 각 정점의 좌표값을 비교함으로써, 확대 피사체 영역을 상기 사각형 영역에 기하 변환하기 위한 기하 변환 파라미터를 산출한다. 기하 변환 파라미터는, 소위 사영(射影) 변환의 변환 파라미터이다.

[기하 변환 처리부]

그리고, 기하 변환 처리부(36)는, 기초 화상으로부터 확대 피사체 영역의 화상, 즉 기초 화상에 포함되는 화이트 보드(14)의 화상을 잘라낸 후, 잘라낸 화상을, 기하 변환 파라미터 산출부(34)에 의해 산출된 기하 변환 파라미터에 따라 기하 변환하고, 기하 변환 후의 화상을 표시부(10)에 표시시킨다. 그 결과, 화이트 보드(14)를 정면에서 봤을 때의 화상이 표시부(10)에 표시된다.

또한, 본 발명의 실시형태는 상기 실시형태에만 한정되지 않는다.

예를 들면, 영역 정확도 산출부(30)는, 영역 후보(Kx)의 외접 사각형의 단변과 장변의 비가 아니라, 영역 후보(Kx) 중 최(最)장변과 영역 후보(Kx) 중 최(最)단변의 비를 지수(E2)로서 산출해도 된다.

또한, 피사체는 화이트 보드(14)가 아니어도 되고, 예를 들면 종이 매체여도 된다.

2 화상 처리 장치 4 제어부
6 주기억 8 조작부
10 표시부 12 하드디스크
14 화이트 보드 16 피사체 영역
18 에지 검출부 20 합성부
24 직선 후보 특정부 26 직선 정확도 산출부
28 영역 후보 선출부 30 영역 정확도 산출부
32 영역 선택부 34 기하 변환 파라미터 산출부
36 기하 변환 처리부

Claims

촬상 수단에 의해 촬상된 피사체의 화상을 포함하는 촬상 화상에 의거하여, 상기 피사체의 화상에 대응하는 영역인 피사체 영역의 윤곽을 구성하는 직선의 후보를 복수 특정하는 직선 후보 특정 수단과,
상기 직선 후보 특정 수단에 의해 특정된 후보가 상기 피사체 영역의 윤곽을 구성하는 직선이 될 가능성을 나타내는 직선 정확도 정보를, 복수의 후보의 각각에 대해서, 상기 촬상 화상에 의거해서 특정되는, 당해 후보와의 사이의 거리가 기준 거리 이내인 위치의 특징량에 의거하여 산출하는 직선 정확도 산출 수단과,
상기 직선 후보 특정 수단에 의해 특정된 복수의 후보 중에서 선출되는 소정 수의 후보에 의해 둘러싸이는 영역인 주목 영역이 상기 피사체 영역일 가능성을 나타내는 영역 정확도 정보를, 당해 소정 수의 후보의 각각의 직선 정확도 정보에 의거하여 산출하는 영역 정확도 산출 수단과,
상기 영역 정확도 산출 수단에 의해 산출된 영역 정확도 정보에 의거하여 상기 피사체 영역을 검출하는 피사체 영역 검출 수단을 포함하고,
상기 직선 정확도 산출 수단은, 상기 직선 후보 특정 수단에 의해 특정된 후보와의 사이의 거리가 상기 기준 거리 이내인 위치의 특징량을 취득하고, 취득한 특징량의 균일성에 관한 평가 정보에 의거하여 당해 후보의 직선 정확도 정보를 산출하는 화상 처리 장치.
삭제
제 1 항에 있어서,
임위의 위치의 상기 특징량은, 당해 임의의 위치의 에지 강도, 당해 임의의 위치의 에지 구배의 구배 방향, 및 당해 임의의 위치의 상기 촬상 화상의 화소값이 나타내는 색공간 거리 중 하나인 화상 처리 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 직선 정확도 산출 수단은, 상기 직선 후보 특정 수단에 의해 특정된 후보와의 사이의 거리가 상기 기준 거리 이내인 위치의 특징량을 취득하고, 미리 정해진 조건을 만족하는 특징량을 갖는 위치의 수에 의거하여 당해 후보의 직선 정확도 정보를 산출하는 화상 처리 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 직선 정확도 산출 수단은, 상기 직선 후보 특정 수단에 의해 특정된 후보와의 사이의 거리가 상기 기준 거리 이내인 위치의 특징량을 취득하고, 미리 정해진 조건을 만족하는 특징량을 갖는 위치의 분포에 관한 정보에 의거하여 당해 후보의 직선 정확도 정보를 산출하는 화상 처리 장치.
제 4 항 또는 제 5 항에 있어서,
임의의 위치의 상기 특징량은 당해 임의의 위치가 에지 위치인지의 여부를 나타내고,
상기 조건을 만족하는 특징량은 에지 위치인 것을 나타내는 화상 처리 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 영역 정확도 산출 수단은, 상기 주목 영역을 구성하는 인접하는 2개의 변의 각각에 대해, 상기 촬상 화상에 의거해서 정해지는, 당해 변과의 사이의 거리가 문턱값 거리 이내에 있는 위치의 특징량을 취득하고, 취득한 특징량과, 상기 소정 수의 후보의 각각의 직선 정확도 정보에 의거하여 영역 정확도 정보를 산출하는 화상 처리 장치.
제 7 항에 있어서,
상기 영역 정확도 산출 수단은, 상기 2개의 변 중 한쪽에 대해서 취득한 특징량과, 다른 쪽에 대해서 취득한 특징량의 유사도에 관한 정보를 생성하고, 생성한 정보와, 상기 소정 수의 후보의 각각의 직선 정확도 정보에 의거하여 영역 정확도 정보를 산출하는 화상 처리 장치.
제 7 항 또는 제 8 항에 있어서,
상기 영역 정확도 산출 수단은, 상기 주목 영역을 구성하는 인접하는 2개의 변의 각각에 대해, 당해 변과의 사이의 거리가 상기 문턱값 거리 이내에 있는 위치의 에지 강도, 또는 당해 변과의 사이의 거리가 상기 문턱값 거리 이내에 있는 위치의 촬상 화상에서의 화소값을 취득하는 화상 처리 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 영역 정확도 산출 수단은, 상기 주목 영역 내의 위치의 상기 촬상 화상에서의 화소값을 취득하고, 취득한 화소값과, 상기 소정 수의 후보의 각각의 직선 정확도 정보에 의거하여 영역 정확도 정보를 산출하는 화상 처리 장치.
제 10 항에 있어서,
상기 영역 정확도 산출 수단은, 취득한 화소값의 균일성에 관한 평가 정보와, 상기 소정 수의 후보의 각각의 직선 정확도 정보에 의거하여 영역 정확도 정보를 산출하는 화상 처리 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 영역 정확도 산출 수단은, 상기 주목 영역 내에 포함되는, 문자를 나타내는 문자 화상을 검출하고, 검출한 문자 화상의 수와, 상기 소정 수의 후보의 각각의 직선 정확도 정보에 의거하여 영역 정확도 정보를 산출하는 화상 처리 장치.
컴퓨터에 처리를 실행시키는 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독 가능한 매체로서,
상기 처리는,
촬상 수단에 의해 촬상된 피사체의 화상을 포함하는 촬상 화상에 의거하여, 상기 피사체의 화상에 대응하는 영역인 피사체 영역의 윤곽을 구성하는 직선의 후보를 복수 특정하는 공정과,
상기 직선의 후보를 복수 특정하는 공정에 의해 특정된 후보가 상기 피사체 영역의 윤곽을 구성하는 직선이 될 가능성을 나타내는 직선 정확도 정보를, 상기 촬상 화상에 의거해서 특정되는, 당해 후보와의 사이의 거리가 기준 거리 이내인 위치의 특징량에 의거하여 산출하는 공정과,
상기 직선의 후보를 복수 특정하는 공정에 의해 특정된 복수의 후보 중에서 선출되는 소정 수의 후보에 의해 둘러싸이는 영역인 주목 영역이 상기 피사체 영역일 가능성을 나타내는 영역 정확도 정보를, 당해 소정 수의 후보의 각각의 직선 정확도 정보에 의거하여 산출하는 공정과,
상기 영역 정확도 정보를 산출하는 공정에 의해 산출된 영역 정확도 정보에 의거하여 상기 피사체 영역을 검출하는 공정을 갖고,
상기 직선 정확도 정보를 산출하는 공정은, 상기 특정된 후보와의 사이의 거리가 상기 기준 거리 이내인 위치의 특징량을 취득하고, 취득한 특징량의 균일성에 관한 평가 정보에 의거하여 당해 후보의 직선 정확도 정보를 산출하는 컴퓨터 판독 가능한 매체.
촬상 수단에 의해 촬상된 피사체의 화상을 포함하는 촬상 화상에 의거하여, 상기 피사체의 화상에 대응하는 영역인 피사체 영역의 윤곽을 구성하는 직선의 후보를 복수 특정하고,
상기 특정된 후보가 상기 피사체 영역의 윤곽을 구성하는 직선이 될 가능성을 나타내는 직선 정확도 정보를, 복수의 후보의 각각에 대해서, 상기 촬상 화상에 의거해서 특정되는, 당해 후보와의 사이의 거리가 기준 거리 이내인 위치의 특징량에 의거하여 산출하고,
상기 특정된 복수의 후보 중에서 선출되는 소정 수의 후보에 의해 둘러싸이는 영역인 주목 영역이 상기 피사체 영역일 가능성을 나타내는 영역 정확도 정보를, 당해 소정 수의 후보의 각각의 직선 정확도 정보에 의거하여 산출하고,
상기 산출된 영역 정확도 정보에 의거하여 상기 피사체 영역을 검출하고,
상기 직선 정확도 정보를 산출하는 것은, 상기 특정된 후보와의 사이의 거리가 상기 기준 거리 이내인 위치의 특징량을 취득하고, 취득한 특징량의 균일성에 관한 평가 정보에 의거하여 당해 후보의 직선 정확도 정보를 산출하는 화상 처리 방법.