WO2010013291A1 - 画像分割装置および画像分割方法 - Google Patents

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weight
connection weight
determined
hue
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ハンス ユルゲン マタウシュ
小出哲士
山岡功佑
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Hiroshima University NUC
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Hiroshima University NUC
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image

Definitions

  • the present invention relates to an image dividing device and an image dividing method.
  • the image region dividing device includes an image input unit, a normalization processing unit, a saturation detection unit, a hue difference detection unit, a feature amount calculation unit, and a binarization processing unit.
  • the image input unit captures a color image, generates a target image to be subject to region division from the captured image, and indicates an R (red) component, a G (green) component, and a B (blue) component of the target image, respectively.
  • the R image, the G image, and the B image are output to the normalization processing unit.
  • the normalization processing unit takes in the three R, G, and B images output from the image input unit, and for each pixel of the target image, normalizes the R, G, and B components with brightness, Convert to Y component. Then, the normalization processing unit generates an X image in which each pixel value of the target image is an X component and a Y image in which each pixel value of the target image is a Y component, and the generated X image and Y image are Output to the saturation detector and the hue difference detector.
  • the saturation detection unit takes in the X image and Y image output from the normalization processing unit, calculates the saturation of each pixel of the target image from the X component and the Y component, and calculates the value of each pixel of the target image A saturation image as saturation is output to the feature amount calculation unit.
  • Hue detection unit captures an X image and the Y image output from the normalization processing unit obtains the hue of each pixel of the target image from the X and Y components, calculated hue difference between the hue theta c chromatic region To do. Then, the hue detection unit outputs a hue difference image having the value of each pixel of the target image as the calculated hue difference to the feature amount calculation unit.
  • the binarization processing unit When the binarization processing unit receives the feature amount image from the feature amount calculation unit, the binarization processing unit binarizes the feature amount image. Then, the binarization processing unit outputs, as the achromatic color region, the smaller feature amount of the two regions divided by binarization, and outputs the larger feature amount as the chromatic color region.
  • the conventional image region dividing apparatus uses the saturation at each point of the input image and the hue difference between the hue at each point of the input image and the hue of the chromatic color region as an achromatic region. And a chromatic color area are obtained, and the input image is divided into an achromatic color area and a chromatic color area using the obtained feature quantity.
  • the conventional image region dividing device divides an image using the saturation of each pixel of the input image and the hue difference between the hue of each pixel and the hue of the chromatic color region, the target to be divided When an object consists of an achromatic color, there exists a problem that it is difficult to divide
  • the image dividing device includes a connection weight determining circuit and an image dividing device.
  • the connection weight determination circuit determines a first connection weight that is a connection weight between the two pixels using the RGB values of the two pixels, and determines one of the two pixels. Is achromatic, a second coupling weight smaller than the first coupling weight is determined as a coupling weight between two pixels, and when both of the two pixels are chromatic colors, the first coupling weight or more is determined.
  • a connection weight determination process for determining the third connection weight as a connection weight between two pixels is executed for each pixel of one frame.
  • the image dividing circuit divides one frame into images of the respective objects based on the first to third connection weights determined by the connection weight determination circuit.
  • the connection weight determination circuit calculates the first and second saturations of the two pixels based on the RGB values of the two pixels, and calculates the calculated first and second saturations as an achromatic color and a chromatic color. It is determined whether the two pixels consist of an achromatic color or a chromatic color compared to a threshold value indicating the boundary of the two, and one of the first to third combination weights is determined based on the determination result as two pixels You may determine as a connection weight between.
  • the combination weight determination circuit may calculate the first and second saturations of the two pixels based on the RGB values of the two pixels using an adder and a shifter.
  • the combination weight determination circuit determines that both of the two pixels are achromatic when both of the calculated first and second saturations are equal to or less than the threshold value, and one of the first and second saturations is determined. Is less than or equal to the threshold value, it is determined that one of the two pixels is an achromatic color and the other of the two pixels is a chromatic color, and both the first and second saturations are less than the threshold value. May be determined that both of the two pixels are chromatic colors.
  • the connection weight determination circuit determines the first connection weight using only the RGB values of the two pixels, and one of the two pixels is achromatic. And when it is determined that the other of the two pixels has a chromatic color, the second combination weight is determined using the RGB value and saturation of the two pixels, and when it is determined that both of the two pixels have a chromatic color
  • the third coupling weight may be determined using the RGB values and hues of the two pixels.
  • the connection weight determination circuit calculates the first connection weight using only RGB values, and calculates when one of the two pixels is an achromatic color and the other of the two pixels is a chromatic color.
  • the third coupling weight may be determined by increasing the first coupling weight according to the hue difference that is the difference in hue between the two pixels.
  • connection weight determination circuit calculates the first and second hues of the two pixels based on the RGB values of the two pixels, and calculates the calculated first Alternatively, the difference between the second hues may be calculated as a hue difference, and the third combination weight may be determined using the calculated hue difference.
  • the combination weight determination circuit may calculate the first and second hues of the two pixels based on the RGB values of the two pixels using an adder and a shifter.
  • connection weight determination circuit determines from the first connection weight.
  • the second combination weight is determined with a relatively small reduction amount, and when the saturation difference is relatively large, the decrease amount from the first combination weight is set to a relatively large third combination weight. May be determined.
  • the connection weight determination circuit holds a correspondence table of RGB value differences, saturation differences, and corrected connection weights that are reduced from the first connection weight according to the saturation difference.
  • a corrected connection weight corresponding to the calculated saturation difference may be extracted from the correspondence table, and the extracted corrected connection weight may be determined as the second connection weight.
  • a third connection weight may be determined by setting a value equal to or greater than one connection weight.
  • the connection weight determination circuit may determine the first connection weight as the third connection weight when the difference between the RGB values of the two pixels indicates that it is not affected by light reflection.
  • the connection weight determination circuit holds a correspondence table of the RGB value difference, the hue difference, and the corrected connection weight that is increased from the first connection weight according to the hue difference.
  • the difference in RGB value indicates that it is affected by the reflection of light
  • the corrected combination weight corresponding to the calculated hue difference is extracted from the correspondence table, and the extracted
  • the corrected coupling weight may be determined as the third coupling weight.
  • the image dividing method also includes a first step of receiving the RGB values of the two pixels and a second step of calculating the first and second hues of the two pixels based on the received RGB values of the two pixels.
  • the third step of calculating the first and second saturations of the two pixels based on the received RGB values of the two pixels, and the absence of both the first and second saturations.
  • both the first and second saturations are equal to or less than the threshold value in the fourth step.
  • the first and second in the fifth step of determining the first coupling weight that is the coupling weight between the two pixels using only the RGB values of the two pixels When it is determined that one of the saturations is below the threshold, A sixth step of determining, as a connection weight between the two pixels, a second connection weight smaller than the first connection weight using the RGB values of the one pixel and the first and second saturations; In step 4, when it is determined that both the first and second saturations are larger than the threshold, the first and second hues are used to determine the first
  • a seventh step of determining a third connection weight equal to or higher than the connection weight as a connection weight between two pixels, and a first step to a seventh step are executed for all the pixels included in one frame. And a ninth step of dividing one frame into images of each object based on the first to third combination weights determined by executing the eighth step.
  • the sixth step is a first sub-step of calculating the first combination weight using only RGB values, and the calculated first combination weight according to a saturation difference which is a difference in saturation between two pixels. And a second sub-step for determining a second coupling weight by reducing the second coupling weight.
  • the seventh step is a third sub-step of calculating the first combination weight using only RGB values, and the first step of calculating when the two pixels are affected by light reflection.
  • a fifth sub-step of determining the calculated first coupling weight as the third coupling weight may be included.
  • the second connection weight may be determined by relatively increasing the amount of decrease from the first connection weight.
  • the pixel affected by the reflection of light may be a pixel in which the difference between the RGB values of the two pixels exists between the first value and the second value that is larger than the first value.
  • connection weight between two pixels is determined as the first connection weight using the RGB values of the two pixels when both of the two pixels are achromatic, and when one of the two pixels is achromatic.
  • the second combination weight is smaller than the first combination weight, and when both of the two pixels are chromatic, the third combination weight is determined to be equal to or greater than the first combination weight.
  • image division is performed based on the determined connection weight. As a result, region growth is suppressed in the image division in the image having the connection weight of the second connection weight, and region growth is promoted in the image division in the image having the connection weight of the third connection weight.
  • a region having a saturation difference is identified and extracted, and regions having the same hue are extracted as the same region.
  • an input image made up of color images can be accurately divided into images of each object.
  • FIG. 2 It is a schematic block diagram which shows the structure of the image division
  • FIG. 7 is a diagram in which an 8-bit gray image is obtained by normalizing a value (0 to 360 degrees) obtained by converting the RGB value of the sample image illustrated in FIG. 6 into a Hue value using Expression (1) to 256 gradations.
  • FIG. 8 is a diagram in which a value (0 to 360 degrees) converted from the RGB value of the sample image shown in FIG. 7 into a Hue value using Expression (1) is normalized to 256 gradations to obtain an 8-bit gray image.
  • FIG. 7 is a diagram in which an 8-bit gray image is obtained by normalizing a value (range 0 to 1) obtained by converting the RGB value of the sample image illustrated in FIG.
  • FIG. 8 is a diagram in which a value (range 0 to 1) converted from the RGB value of the sample image shown in FIG. 7 into an S value using Expression (2) is normalized to 256 gradations to obtain an 8-bit gray image.
  • It is a block diagram of the hue (Hue) bin. It is the schematic which shows the structure of the hue conversion circuit contained in the HS conversion circuit shown in FIG. It is a block diagram of the bin of saturation (S).
  • FIG. 3 is a schematic diagram illustrating a configuration of a saturation conversion circuit included in the HS conversion circuit illustrated in FIG. 2. It is a figure for demonstrating the method of determining a connection weight. It is a figure which shows the influence on the pixel value by reflection.
  • FIG. 1 is a schematic block diagram showing a configuration of an image dividing apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • an image dividing device 10 according to an embodiment of the present invention includes a pixel value detecting circuit 1, a connection weight determining circuit 2, and an image dividing circuit 3.
  • the pixel value detection circuit 1 receives an input image of one frame, detects an R component, a G component, and a B component of each pixel of the received input image, and converts the detected R component, G component, and B component into RGB values. Is output to the connection weight determination circuit 2.
  • connection weight determination circuit 2 receives RGB values from the pixel value detection circuit 1, and determines connection weights between the pixels in a plurality of pixels constituting one frame based on the received RGB values by a method described later. Then, the determined combination weight is output to the image dividing circuit 3.
  • the image dividing circuit 3 receives an input image from the outside and receives a connection weight from the connection weight determination circuit 2. Then, the image dividing circuit 3 divides the input image composed of one frame into the images of the respective objects by the region growing type image dividing method using the received connection weight.
  • this region growing type image dividing method for example, a leader cell is determined from 3 ⁇ 3 pixels, and a region is grown from the determined leader cell region to a surrounding pixel region having a relatively large coupling weight. Is a method of dividing the image by repeating until no leader cell exists.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing the configuration of the connection weight determination circuit 2 shown in FIG.
  • the coupling weight determination circuit 2 includes D latch circuits 21, 22, 24, 26, 27, 29, FIFO circuits 23, 28, an HS conversion circuit 25, selectors 30, 31, And weight calculation units 32 to 35.
  • the D latch circuit 21 receives the RGB value from the pixel value detection circuit 1, latches the received RGB value, and outputs the latched RGB value to the D latch circuit 22 and the weight calculation units 33 and 35.
  • the D latch circuit 22 receives the RGB value from the D latch circuit 21, latches the received RGB value, and outputs the latched RGB value to the FIFO circuit 23, the weight calculation unit 32, and the selectors 30 and 31.
  • the FIFO circuit 23 receives the RGB value from the D latch circuit 22, holds the received RGB value for one clock, and then outputs the RGB value to the D latch circuit 24, the weight calculation unit 32, and the selectors 30, 31. To do.
  • the D latch circuit 24 latches the RGB value received from the FIFO circuit 23 and outputs the latched RGB value to the weight calculation units 33 and 34.
  • the HS conversion circuit 25 receives the RGB values from the pixel value detection circuit 1 and converts the received RGB values into hue and saturation by a method described later. Then, the HS conversion circuit 25 outputs the converted hue and saturation to the D latch circuit 26.
  • the D latch circuit 26 receives the hue and saturation from the HS conversion circuit 25, latches the received hue and saturation, and outputs the latched hue and saturation to the D latch circuit 27 and the weight calculation units 33 and 35. To do.
  • the D latch circuit 27 receives the hue and saturation from the D latch circuit 26, latches the received hue and saturation, and uses the latched hue and saturation as the FIFO circuit 28, the weight calculation unit 32, and the selector 30, To 31.
  • the FIFO circuit 28 receives the hue and saturation from the D latch circuit 27, holds the received hue and saturation for one clock, and then stores the hue and saturation in the D latch circuit 29, the weight calculation unit 32, and the selection. To the devices 30 and 31.
  • the D latch circuit 29 receives the hue and saturation from the FIFO circuit 28, latches the received hue and saturation, and outputs the latched hue and saturation to the weight calculation units 33 and 34.
  • the selector 30 receives RGB values from the D latch circuit 22 and the FIFO circuit 23 and receives hue and saturation from the D latch circuit 27 and the FIFO circuit 28. Then, the selector 30 selects the RGB value received from the FIFO circuit 23 and the hue and saturation received from the FIFO circuit 28 and outputs them to the weight calculation unit 34.
  • the selector 31 receives RGB values from the D latch circuit 22 and the FIFO circuit 23 and receives hue and saturation from the D latch circuit 27 and the FIFO circuit 28. The selector 31 selects the RGB value received from the D latch circuit 22 and the hue and saturation received from the D latch circuit 27 and outputs them to the weight calculation unit 35.
  • the selector 31 selects the FIFO circuit 23.
  • the RGB values received from, and the hue and saturation received from the FIFO circuit 28 are selected and output to the weight calculation unit 35.
  • the weight calculation unit 32 receives RGB values from the D latch circuit 22 and the FIFO circuit 23 and receives hue and saturation from the D latch circuit 27 and the FIFO circuit 28. Then, the weight calculation unit 32 uses the RGB value received from the D latch circuit 22 and the hue and saturation received from the D latch circuit 27 as the RGB value, hue and saturation (RGB3, HS3) corresponding to one pixel GE3. Let the RGB value received from the FIFO circuit 23 and the hue and saturation received from the FIFO circuit 28 be the RGB value, hue and saturation (RGB2, HS2) corresponding to another pixel GE2.
  • the weight calculation unit 32 performs the pixel GE2 and the pixel GE3 on the basis of the RGB value, the hue and the saturation (RGB3, HS3), and the pixel GE2 and the pixel GE3 by a method described later based on the RGB value, the hue and the saturation (RGB2, HS2). Is calculated, and the calculated connection weight is output to the image dividing circuit 3.
  • the weight calculation unit 33 receives RGB values from the D latch circuits 21 and 24 and receives hue and saturation from the D latch circuits 26 and 29. Then, the weight calculation unit 33 uses the RGB value received from the D latch circuit 21 and the hue and saturation received from the D latch circuit 26 as the RGB value, hue and saturation (RGB4, HS4) corresponding to one pixel GE4. The RGB value received from the D latch circuit 24 and the hue and saturation received from the D latch circuit 29 are set as the RGB value, hue and saturation (RGB1, HS1) corresponding to another pixel GE1.
  • the weight calculation unit 33 performs the pixel GE1 and the pixel GE4 on the basis of the RGB value, the hue and the saturation (RGB4, HS4) and the RGB value, the hue and the saturation (RGB1, HS1) by a method described later. Is calculated, and the calculated connection weight is output to the image dividing circuit 3.
  • the weight calculation unit 34 receives RGB values from the D latch circuit 24, receives hue and saturation from the D latch circuit 29, and receives RGB values, hue and saturation from the selector 30. Then, the weight calculation unit 34 uses the RGB value received from the D latch circuit 24 and the hue and saturation received from the D latch circuit 29 as the RGB value, hue and saturation (RGB1, HS1) corresponding to one pixel GE1.
  • the RGB value, hue, and saturation received from the selector 30 are the RGB value, hue, and saturation (RGB2, HS2) corresponding to another pixel GE2.
  • the weight calculation unit 34 uses the RGB value, hue, and saturation (RGB1, HS1) and the RGB value, hue, and saturation (RGB2, HS2) to perform the pixel GE1 and the pixel GE2 according to the method described later. Is calculated, and the calculated connection weight is output to the image dividing circuit 3.
  • the weight calculation unit 35 receives RGB values from the D latch circuit 21, receives hue and saturation from the D latch circuit 26, and receives RGB values, hue and saturation from the selector 31. Then, the weight calculation unit 35 uses the RGB value received from the D latch circuit 21 and the hue and saturation received from the D latch circuit 26 as RGB values corresponding to one pixel GE4, hue and saturation (RGB4, HS4).
  • the RGB value, hue, and saturation received from the selector 31 are the RGB value, hue, and saturation (RGB3, HS3) corresponding to another pixel GE3.
  • the weight calculation unit 35 performs the pixel GE3 and the pixel GE4 on the basis of the RGB value, hue and saturation (RGB4, HS4) and the RGB value, hue and saturation (RGB3, HS3) by a method described later. Is calculated, and the calculated connection weight is output to the image dividing circuit 3.
  • FIG. 3 is a conceptual diagram when the connection weight determination circuit 2 shown in FIG. 2 determines connection weights.
  • FIG. 4 is another conceptual diagram when the connection weight determination circuit 2 shown in FIG. 2 determines connection weights.
  • the connection weight determination circuit 2 determines connection weights in the pixels GE1 to GE4 arranged in 2 rows and 2 columns in one cycle.
  • the weight calculation unit 32 receives the RGB value RGB2 of the pixel GE2 from the FIFO circuit 23, and the hue of the pixel GE2 from the FIFO circuit 28.
  • the RGB value RGB3 of the pixel GE3 is received from the D latch circuit 22, and the hue and saturation HS3 of the pixel GE3 are received from the D latch circuit 27.
  • the weight calculation unit 33 receives the RGB value RGB1 of the pixel GE1 from the D latch circuit 24, receives the hue and saturation HS1 of the pixel GE1 from the D latch circuit 29, and receives the RGB value RGB4 of the pixel GE4 from the D latch circuit 21.
  • the D latch circuit 26 receives the hue and saturation HS4 of the pixel GE4.
  • the weight calculation unit 34 receives the RGB value RGB1 of the pixel GE1 from the D latch circuit 24, receives the hue and saturation HS1 of the pixel GE1 from the D latch circuit 29, and receives the RGB value RGB2 of the pixel GE2 from the selector 30; It receives the hue and saturation HS2 of the pixel GE2.
  • the weight calculation unit 35 receives the RGB value RGB4 of the pixel GE4 from the D latch circuit 21, receives the hue and saturation HS4 of the pixel GE4 from the D latch circuit 26, and receives the RGB value RGB3 of the pixel GE3 from the selector 31. It receives the hue and saturation HS3 of the pixel GE3.
  • the weight calculation units 32 to 35 synchronize the RGB values, hues and saturations of the pixels GE2 and GE3, the RGB values, hues and saturations of the pixels GE1 and GE4, and the RGB values of the pixels GE1 and GE2, respectively. Receives hue and saturation and RGB values, hue and saturation of pixels GE3 and GE4. Then, the weight calculation unit 32 determines and outputs the coupling weight between the pixel GE2 and the pixel GE3, and the weight calculation unit 33 determines and outputs the coupling weight between the pixel GE1 and the pixel GE4, and the weight calculation unit 34. Determines and outputs the coupling weight between the pixel GE1 and the pixel GE2, and the weight calculation unit 35 determines and outputs the coupling weight between the pixel GE3 and the pixel GE4.
  • the weight calculation units 32 to 35 determine and output the four connection weights shown in FIG. 3 in one cycle.
  • the weight calculation unit 32 to 35 determines and outputs the four connection weights shown in FIG. 4 in one cycle.
  • connection weight determination circuit 2 uses the RGB values, hues, and saturations of the four pixels arranged in 2 rows and 2 columns, and the 4 pixels arranged in 2 rows and 2 columns in one cycle. Determine the four connection weights in between.
  • connection weight determination circuit 2 determines the connection weight between two pixels using the RGB value, hue, and saturation of each pixel, and the reason will be described below.
  • RGB values hue and saturation are used in order to determine the connection weight between pixels, in addition to the RGB color space, hue (H: Hue), saturation (S: Saturation). ) And luminance (V: Value) is introduced.
  • the hue (H) is an element representing a color type such as R, G, B, and the like.
  • the saturation (S) is an element representing the vividness of the color, and is “0” for an achromatic color (black-gray-white).
  • luminance (V) is an element representing brightness.
  • FIG. 5 is a conceptual diagram of the HSV color space.
  • the HSV color space has a conical shape.
  • the hue (H) is drawn on an annular CRC at the bottom of the conical shape, and is represented in the range of 0 degrees to 360 degrees.
  • FIG. 5 shows a hue with red as a reference (0 degree), and red (255, 0, 0), green (0, 255, 0), and blue (0, 0, 0) in the RGB color space. 255) corresponds to a hue of 0 degrees, a hue of 120 degrees, and a hue of 240 degrees, respectively.
  • S Saturation
  • V luminance
  • the achromatic color has no hue (H) and saturation (S).
  • Equation (1) MAX represents the maximum value of the R value, G value, and B value, and MIN represents the minimum value of the R value, G value, and B value.
  • hue (H) is not defined. This is when the R value, the G value, and the B value are all equal, and because it represents an achromatic color and is around the gray straight line at the center of the cone, the Hue value at that time has no meaning. .
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an image used for image evaluation based on hue and saturation.
  • FIG. 7 is a diagram showing another image used for image evaluation based on hue and saturation.
  • FIG. 6 shows an image including an area with low contrast
  • FIG. 7 shows an image including disturbance reflection
  • FIG. 8 is a diagram showing a result of dividing the region X shown in FIG. 6 and a result of dividing the region Y shown in FIG.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a problem in the conventional image division.
  • connection weight W ij; kl between two pixels is calculated by the following equations (4) and (5) using only the RGB value of each pixel.
  • connection weight W ij; kl a similarity between pixels
  • the connection weight W ij; kl is obtained by substituting the three connection weights calculated for red, green, and blue using the equation (4) into the equation (5) to obtain the three weights for red, green, and blue.
  • the connection weights the smallest one is determined as a connection weight W ij; kl between pixels.
  • the combination weights using the RGB color space do not consider the color of the pixel.
  • FIG. 9A is a graph showing an area having gradation change in units of pixels and a change in the combination weight of the gradation area when the horizontal axis is the x-axis and the vertical axis is the combination weight.
  • connection weights are also equal. If the connection weight of neighboring pixels is equal to or greater than the threshold value ⁇ z used for region growth, the region continues to expand in the direction of the arrow.
  • the sample image shown in FIG. 6 has a low contrast, a shadow is generated at the boundary due to the overlap between the desk and the human, a clear edge does not appear between the desk area and the person area, and the color smoothly changes between the two areas. This is a gradation image. Therefore, it is difficult to divide a desk and a person using the conventional image division method using an edge (see FIG. 8).
  • FIG. 10 is a diagram showing an 8-bit gray image obtained by normalizing the values (0 to 360 degrees) converted from the RGB values of the sample image shown in FIG. .
  • FIG. 11 is a diagram showing an 8-bit gray image obtained by normalizing the value (0 to 360 degrees) converted from the RGB value of the sample image shown in FIG. It is.
  • the results of evaluating the influence on the image when the D MAX-MIN value is increased by “5” from “0” are the results shown in FIGS.
  • FIG. 12 is a diagram in which the value (range 0 to 1) obtained by converting the RGB value of the sample image shown in FIG. 6 into the S value using Expression (2) is normalized to 256 gradations to obtain an 8-bit gray image. is there.
  • FIG. 13 shows an 8-bit gray image obtained by normalizing the value (range 0 to 1) obtained by converting the RGB value of the sample image shown in FIG. 7 into the S value using Expression (2) to 256 gradations.
  • FIG. 12 is a diagram in which the value (range 0 to 1) obtained by converting the RGB value of the sample image shown in FIG. 6 into the S value using Expression (2) is normalized to 256 gradations to obtain an 8-bit gray image. is there.
  • FIG. 13 shows an 8-bit gray image obtained by normalizing the value (range 0 to 1) obtained by converting the RGB value of the sample image shown in FIG. 7 into the S value using Expression (2) to 256 gradations.
  • FIG. 12 is a diagram in which the value (range 0 to 1) obtained by
  • FIG. 12 and FIG. 13 show the influence on the image when the saturation (S) as the threshold value is changed from 0 to 50 in increments of 10.
  • the images shown in FIGS. 12 and 13 are binary with a pixel having a saturation (S) smaller than the threshold value as white (255) and a pixel having a saturation greater than the threshold value as black (0). This is a converted image.
  • a pixel having a saturation (S) value smaller than 50 is treated as an achromatic color
  • a pixel having a saturation (S) value of 50 or more is treated as a chromatic color. Good results were obtained regarding the discrimination from chromatic areas. Other sample images were also evaluated, but good results were obtained when the saturation threshold was set near 50.
  • the HSV color space is not suitable for image segmentation of achromatic areas. This is because, as can be seen from FIG. 5, when the saturation is low, the hue can hardly be identified, and the Hue value has no meaning.
  • the color weight between the RGB values and the HSV values is used to determine the connection weight between the pixels, and the color regions that each color space is not good at complement each other. is there.
  • the HS conversion circuit 25 generally uses the expressions (1) and (2) to calculate the RGB. Convert values to Hue (H) and Saturation (S).
  • each of R, G, and B is 8-bit data
  • a large-capacity memory of ((2 8 ) 3 ⁇ 9) bits is necessary, and the circuit area of the decoder is increased. .
  • the calculation result is limited to the number of bins by dividing H (0 to 360 degrees) and S (0 to 1) into a plurality of bins (regions), and then the table is displayed.
  • the hue (H) and the saturation (S) are obtained by referring to them. According to this method, it is possible to realize a conversion circuit from RGB values to HSV values with a reduced circuit area without using any divider.
  • FIG. 14 is a block diagram of a hue (Hue) bin.
  • the hue (Hue) bin configuration includes a three-stage configuration, and a 360-degree Hue value is configured by 90 bins.
  • MIN is determined, and it is determined whether the fractional part of the expression corresponding to the MAX condition is positive or negative from Expression (1).
  • the fractional part is negative, it becomes “0”, and when the fractional part is positive, it becomes “1” (second stage).
  • the pixel of interest corresponds to the third bin.
  • MED represents any value of R, G, B other than MAX and MIN, that is, an intermediate value.
  • the bin number is determined from the formation result (1,0) of the 14 inequalities generated when the value of X in the expression (7) is changed from 1 to 14.
  • FIG. 15 is a schematic diagram showing a configuration of a hue conversion circuit included in the HS conversion circuit 25 shown in FIG.
  • the HS conversion circuit 25 includes a hue conversion circuit 250 shown in FIG.
  • hue conversion circuit 250 includes a determination circuit 251, data generation circuits 252 and 253, a switch 254, comparison circuits 255 to 268, and an encoder 269.
  • the determination circuit 251 receives the RGB value of each pixel from the pixel value detection circuit 1, and determines the maximum value MAX, the minimum value MIN, and the intermediate value MED of the received RGB value. Then, the determination circuit 251 outputs the determined maximum value MAX to the data generation circuit 252, outputs the intermediate value MED to the data generation circuit 253, and outputs the minimum value MIN to the data generation circuits 252 and 253.
  • the data generation circuit 253 receives the intermediate value MED and the minimum value MIN from the determination circuit 251 and calculates 15 ⁇ (MED ⁇ MIN) based on the received intermediate value MED and minimum value MIN. 15 ⁇ (MED-MIN) is output to the switch 254. That is, the data generation circuit 253 calculates A on the left side of Expression (7) and outputs the calculated A to the switch 254.
  • the switch 254 outputs 1 ⁇ (MAX ⁇ MIN) and 15 ⁇ (MED ⁇ MIN) to the comparison circuit 255, and outputs 2 ⁇ (MAX ⁇ MIN) and 15 ⁇ (MED ⁇ MIN) to the comparison circuit 256. Thereafter, 14 ⁇ (MAX-MIN) and 15 ⁇ (MED-MIN) are output to the comparison circuit 268 in the same manner.
  • the comparison circuit 255 receives 1 ⁇ (MAX-MIN) and 15 ⁇ (MED-MIN) from the switch 254, and compares 1 ⁇ (MAX-MIN) with 15 ⁇ (MED-MIN). Then, the comparison circuit 255 outputs the comparison result to the encoder 269. More specifically, the comparison circuit 255 outputs “1” to the encoder 269 when 15 ⁇ (MED ⁇ MIN) ⁇ 1 ⁇ (MAX ⁇ MIN) is established, and 15 ⁇ (MED ⁇ MIN) ⁇ 1. When x (MAX-MIN) is not established, “0” is output to the encoder 269.
  • the comparison circuit 256 receives 2 ⁇ (MAX-MIN) and 15 ⁇ (MED-MIN) from the switch 254, and compares 2 ⁇ (MAX-MIN) with 15 ⁇ (MED-MIN). Then, the comparison circuit 256 outputs the comparison result (1 or 0) to the encoder 269.
  • the comparison circuit 268 receives 14 ⁇ (MAX-MIN) and 15 ⁇ (MED-MIN) from the switch 254, and compares 14 ⁇ (MAX-MIN) with 15 ⁇ (MED-MIN). . Then, the comparison circuit 268 outputs the comparison result (1 or 0) to the encoder 269.
  • the comparison circuits 255 to 268 compare X ⁇ (MAX-MIN) with 15 ⁇ (MED-MIN) in parallel, and output the comparison result to the encoder 269. Therefore, encoder 269 receives 14-bit data indicating the comparison result from comparison circuits 255-268.
  • the encoder 269 receives the comparison result of 14 bits from the comparison circuits 255 to 268 and determines the bin number based on the received comparison result of 14 bits. More specifically, when the encoder 269 receives the comparison result of [01000000000000] from the comparison circuits 255 to 268, the encoder 269 determines the bin number as “2” and the comparison result of [000000000000] from the comparison circuits 255 to 268. When received, the bin number is determined to be “10”. The encoder 269 determines the bin number as “15” when receiving the comparison result of “00000000000000” consisting of all “0” from the comparison circuits 255-268.
  • the encoder 269 outputs the determined bin number to the D latch circuit 26 as a hue bin number.
  • each of the data generation circuits 252 and 253 is added. This can be realized by a simple circuit using a shifter and a shifter.
  • FIG. 16 is a block diagram of a chroma (S) bin.
  • saturation (S) in the range of 0 to 0.1 is assigned to 1 bin
  • saturation (S) in the range of 0.1 to 0.15 is assigned to 2 bins.
  • Saturation (S) in the range of 0.15 to 0.1625 is assigned to 3 bins
  • Saturation (S) in the range of 0.1625 to 0.1750 is assigned to 4 bins.
  • Saturation (S) in the range of 0.1750 to 0.1875 is assigned to 5 bins
  • saturation (S) in the range of 0.1875 to 0.2 is assigned to 6 bins.
  • saturation (S) in the range of 0.2 to 0.2125 is assigned to 7 bins
  • saturation (S) in the range of 0.2125 to 0.2250 is assigned to 8 bins
  • Saturation (S) in the range of 0.2250 to 0.2375 is assigned to 9 bins
  • saturation (S) in the range of 0.2375 to 0.25 is assigned to 10 bins.
  • Saturation (S) in the range of 25 to 0.30 is assigned to 11 bins
  • saturation (S) in the range of 0.3 to 1.0 is assigned to 12 bins.
  • the saturation (S) is assigned to a subdivided bin as it is near 0.2 which is the saturation boundary.
  • the conversion from RGB values to saturation (S) uses the same method as the conversion from RGB values to hue (H).
  • Equation (10) and Equation (11) are obtained, respectively.
  • FIG. 17 is a schematic diagram showing a configuration of a saturation conversion circuit included in the HS conversion circuit 25 shown in FIG.
  • the HS conversion circuit 25 includes a saturation conversion circuit 270 shown in FIG.
  • saturation conversion circuit 270 includes a determination circuit 271, data generation circuits 272 to 275, a switch 276, comparison circuits 277 to 288, and an encoder 289.
  • the determination circuit 271 receives the RGB values from the pixel value detection circuit 1, and determines the maximum value MAX and the minimum value MIN of the received RGB values. Then, the determination circuit 271 outputs the determined maximum value MAX to the data generation circuits 272 to 275, and outputs the determined minimum value MIN to the data generation circuits 274 and 275.
  • the data generation circuit 274 receives the maximum value MAX and the minimum value MIN from the determination circuit 271, calculates 20 ⁇ (MAX ⁇ MIN) using the received maximum value MAX and minimum value MIN, and calculates the calculated 20 ⁇ ( MAX-MIN) is output to the switch 276. That is, the data generation circuit 274 calculates C on the left side of Equation (10) and outputs the calculated C to the switch 276.
  • the data generation circuit 275 receives the maximum value MAX and the minimum value MIN from the decision circuit 271, calculates 80 ⁇ (MAX ⁇ MIN) using the received maximum value MAX and minimum value MIN, and calculates the calculated 80 ⁇ ( MAX-MIN) is output to the switch 276. That is, the data generation circuit 275 calculates E on the left side of Equation (11) and outputs the calculated E to the switch 276.
  • the switch 276 outputs 2 ⁇ MAX and 20 ⁇ (MAX ⁇ MIN) to the comparison circuit 277, outputs 3 ⁇ MAX and 20 ⁇ (MAX ⁇ MIN) to the comparison circuit 278, and outputs 6 ⁇ MAX and 20 ⁇ . (MAX-MIN) is output to the comparison circuit 279.
  • the switch 276 outputs 12 ⁇ MAX and 80 ⁇ (MAX ⁇ MIN) to the comparison circuit 280, and outputs 13 ⁇ MAX and 80 ⁇ (MAX ⁇ MIN) to the comparison circuit 281. 20 ⁇ MAX and 80 ⁇ (MAX ⁇ MIN) are output to the comparison circuit 288.
  • the comparison circuit 277 receives 2 ⁇ MAX and 20 ⁇ (MAX-MIN) from the switch 276, compares 2 ⁇ MAX with 20 ⁇ (MAX-MIN), and outputs the comparison result to the encoder 289. More specifically, the comparison circuit 277 outputs “1” to the encoder 289 when 20 ⁇ (MAX ⁇ MIN) ⁇ 2 ⁇ MAX is satisfied, and 20 ⁇ (MAX ⁇ MIN) ⁇ 2 ⁇ MAX is satisfied. When not, “0” is output to the encoder 289.
  • the comparison circuit 278 receives 3 ⁇ MAX and 20 ⁇ (MAX ⁇ MIN) from the switch 276, compares 3 ⁇ MAX with 20 ⁇ (MAX ⁇ MIN), and 20 ⁇ (MAX ⁇ MIN) ⁇ 3 ⁇ MAX. When “1” is satisfied, “1” is output to the encoder 289, and when 20 ⁇ (MAX ⁇ MIN) ⁇ 3 ⁇ MAX is not satisfied, “0” is output to the encoder 289.
  • the comparison circuit 279 receives 6 ⁇ MAX and 20 ⁇ (MAX ⁇ MIN) from the switch 276, compares 6 ⁇ MAX with 20 ⁇ (MAX ⁇ MIN), and 20 ⁇ (MAX ⁇ MIN) ⁇ 6. When ⁇ MAX is satisfied, “1” is output to the encoder 289, and when 20 ⁇ (MAX ⁇ MIN) ⁇ 6 ⁇ MAX is not satisfied, “0” is output to the encoder 289.
  • the comparison circuit 280 receives 12 ⁇ MAX and 80 ⁇ (MAX ⁇ MIN) from the switch 276, compares 12 ⁇ AMX with 80 ⁇ (MAX ⁇ MIN), and outputs the comparison result to the encoder 289. More specifically, the comparison circuit 280 outputs “1” to the encoder 289 when 80 ⁇ (MAX ⁇ MIN) ⁇ 12 ⁇ MAX is established, and 80 ⁇ (MAX ⁇ MIN) ⁇ 12 ⁇ MAX is established. When not, “0” is output to the encoder 289.
  • the comparison circuit 281 receives 13 ⁇ MAX and 80 ⁇ (MAX ⁇ MIN) from the switch 276, compares 13 ⁇ AMX with 80 ⁇ (MAX ⁇ MIN), and 80 ⁇ (MAX ⁇ MIN) ⁇ 13 ⁇ MAX is established. “1” is output to the encoder 289, and “0” is output to the encoder 289 when 80 ⁇ (MAX ⁇ MIN) ⁇ 13 ⁇ MAX is not satisfied.
  • the comparison circuit 288 receives 20 ⁇ MAX and 80 ⁇ (MAX ⁇ MIN) from the switch 276, compares 20 ⁇ AMX with 80 ⁇ (MAX ⁇ MIN), and 80 ⁇ (MAX ⁇ MIN). When ⁇ 20 ⁇ MAX is satisfied, “1” is output to the encoder 289, and when 80 ⁇ (MAX ⁇ MIN) ⁇ 20 ⁇ MAX is not satisfied, “0” is output to the encoder 289.
  • comparison circuits 277 to 288 perform the above-described comparison in parallel, and output the comparison result to the encoder 289 in parallel. Therefore, encoder 289 receives 12-bit data from comparison circuits 277-288.
  • the encoder 289 receives the comparison result of 12 bits from the comparison circuits 277 to 288, and determines the bin number based on the received comparison result of 12 bits. More specifically, when the encoder 289 receives the comparison result of [100000000000000] from the comparison circuits 277 to 288, the encoder 289 determines the bin number as “1” and the comparison result of [00000010000000] from the comparison circuits 277 to 288. When received, the bin number is determined to be “7”. The encoder 289 determines the bin number in the same manner when receiving the other 12-bit comparison results.
  • the encoder 289 outputs the determined bin number to the D latch circuit 26 as the S bin number.
  • the data generation circuit 272 calculates Y ⁇ MAX
  • the data generation circuit 273 calculates Z ⁇ MAX
  • the data generation circuit 274 calculates 20 ⁇ (MAX ⁇ MIN) to generate data. Since the circuit 275 calculates 80 ⁇ (MAX ⁇ MIN), each of the data generation circuits 272 to 275 can be realized by a simple circuit using an adder and a shifter.
  • FIG. 18 is a diagram for explaining a method of determining the connection weight.
  • the outer circle represents a hue (Hue), and takes saturation from the center in the circumferential direction.
  • a threshold value Sth of about 0.2 is suitable for separating a color region and a color close to an achromatic color whose hue can hardly be identified, 0.2 is defined as a saturation boundary.
  • the inner circle represents the boundary where the saturation is 0.2, the region where the saturation is lower than 0.2 is a color almost achromatic, and the region where the saturation is higher than 0.2 is Treat as a chromatic color.
  • x in the figure represents a pixel.
  • both of the two saturations S1 and S2 are equal to or smaller than the threshold value Sth, it is determined that the two pixels belong to the achromatic color region (in the case of FIG. 18A), and based on only the RGB value.
  • the connection weight between the two pixels is determined using equations (4) and (5).
  • the connection weight between the two pixels is determined using the RGB value and the saturation (S).
  • both of the two saturations S1 and S2 are larger than the threshold value Sth, it is determined that both of the two pixels belong to the chromatic color region (in the case of (c) in FIG. 18), and the RGB value and the hue are determined. (H) is used to determine the connection weight between the two pixels.
  • the leader cell is found in the person area of the sample image shown in FIG. 6, the area has grown in the desk area, and the area has expanded from the achromatic area to the color area.
  • the color region may grow from the achromatic region.
  • the division is difficult only with the RGB values.
  • the boundary between the achromatic color region and the chromatic color region is determined using the saturation (S), and the connection between the two pixels belonging to the boundary surface
  • S saturation
  • the combination weight in the direction of suppressing the growth of the region from the chromatic color region to the achromatic color region or from the achromatic color region to the chromatic color region.
  • the image division the growth of the region from the chromatic color region to the achromatic color region or from the achromatic color region to the chromatic color region is suppressed, and the image can be accurately divided even for an input image with low contrast.
  • the hue determination using the hue (H) is taken in.
  • determining the connection weight between pixels belonging to the chromatic color region first, the hue comparison between two pixels is performed, and whether or not the difference in hue is within a certain threshold value, that is, the two pixels have the same hue. Judgment is made as to whether or not the range is acceptable. Then, when it is determined that the hues are the same, when the combination weight determined from the RGB values is small (that is, when the difference is large in the RGB color space due to the influence of reflection or the like), the larger combination is performed in the direction of promoting the region. Give weight. Thereby, the pixels of the chromatic color region belonging to the similar hue are easily grown, and the regions where the luminance and saturation change due to reflection or the like can be extracted as one region.
  • connection weight is determined using only the RGB values according to the expressions (4) and (5), but the connection weight is calculated using the expressions (4) and (5).
  • the connection weight is determined by table mapping using a decoder. Table 1 shows a conversion table when determining the connection weight using only RGB values.
  • the conversion table shown in Table 1 shows the difference between the luminance I i, j and the luminance I k, l calculated using the RGB values of the two pixels of the target pixel (i, j) and the neighboring pixel (k, l).
  • and the connection weight is shown.
  • connection weight smaller than the connection weight obtained from the RGB color space using the conversion table of Table 1 is given in order to prevent the area from spreading.
  • the connection weight between pixels near the saturation boundary and the saturation boundary are completely eliminated.
  • the connection weight is determined so that the connection weight between the pixels having completely different saturations is not treated on the same basis.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating the influence of the reflection on the pixel value.
  • FIG. 20 is a diagram illustrating a change in the achromatic pixel value when the saturation boundary is changed.
  • FIG. 19A shows the input image
  • An image binarized into a chromatic color (0) and a chromatic color (1) is shown
  • FIG. 19C shows a result of image division.
  • the same area is divided into a chromatic color area and an achromatic color area at the center of the image.
  • FIG. 19C the road is suppressed from growing at the saturation boundary, and the accuracy of the divided image is lower than when the RGB color space is used.
  • a curve k1 indicates a change in the number of achromatic pixels for an image including a color area in the image
  • a curve k2 indicates a change in the number of achromatic pixels for a gray image not including the color area in the image. Indicates.
  • the reduction amount of the connection weight is reduced, and the reduction amount of the connection weight is increased as the distance from the saturation boundary is increased. Thereby, the division accuracy of the gray area can be improved.
  • Table 2 shows a conversion table of connection weights in the case shown in FIG.
  • is 001x_xxxx, 0000_1xxx, 0000_01xx, 0000_001x, if a 0000_000X, binding weights, chroma difference
  • connection weight in the case shown in FIG. 18C will be described. It has been found that, in a color image, when there is no influence of reflection or the like, a highly accurate region division result can be obtained by determining the connection weight using the RGB color space. Therefore, it is preferable to optimize the coupling weight using the HSV color space only for the coupling weight between pixels affected by reflection.
  • FIG. 21 is a diagram illustrating the influence of irregular reflection of R, G, and B components.
  • FIG. 21A shows a sample image used for the evaluation
  • FIG. 21B shows the R, G, B values of the pixels on the line segment AB shown in FIG. 21A
  • FIG. 21 (c) shows changes in the R, G, B values of the pixels on the line segment CD shown in FIG. 21 (a). That is, (b) of FIG. 21 shows a change in the pixel value of the vehicle body region affected by light reflection, and (c) of FIG. 21 shows a pixel in the road region not affected by light reflection. Indicates a change in value.
  • the body region has a larger change in pixel value between consecutive pixels than the road region. Then, it was found from the sample image having the reflection area that the amount of change between the pixels due to the reflection of light is concentrated between 30 and 100. That is, it is determined that an area where the pixel value difference is very small, or conversely, an area where the pixel value difference is very large is not affected by light reflection.
  • the optimization of the coupling weight using the evaluation result of the hue (H) is limited to 01xxx_xxxx, 001x_xxxx, 0001_xxxx shown in Table 1, thereby maintaining the division accuracy of the color area based on the RGB values.
  • the accuracy can be improved by the hue (H).
  • FIG. 22 is a diagram showing a histogram of the Hue value of the red car body.
  • FIG. 23 is a diagram showing a histogram of Hue values for the body of a blue car.
  • is 4 degrees or less, 5 degrees or more and 8 degrees or less, and the other three determination conditions.
  • Table 3 the connection weight conversion table in the case shown in FIG.
  • FIG. 24 is a block diagram of the weight calculation unit 32 shown in FIG. Referring to FIG. 24, the weight calculation unit 32 includes a combination weight calculation circuit 320, a hue difference calculation circuit 330, a saturation difference calculation circuit 340, combination weight correction circuits 350 and 360, and a selector signal generation circuit 370. , And selector 380.
  • connection weight calculation circuit 320 calculates a connection weight between the two pixels using Table 1, and uses the calculated connection weight as the connection weight.
  • the data is output to the correction circuits 350 and 360 and the selector 380.
  • the combination weight calculation circuit 320 includes absolute value calculators 321, 323, 325, encoders 322, 324, 326, and a minimum value selection circuit 327.
  • the absolute value calculator 321 calculates the luminances I A (R) and I B (R) based on the two R values R A and R B received from the D latch circuit 22 and the FIFO circuit 23, and calculates luminance I a (R), the absolute value of the difference between I B (R)
  • the encoder 322 holds Table 1, and upon receiving the absolute value
  • the absolute value calculator 323 calculates the luminances I A (G) and I B (G) based on the two G values G A and G B received from the D latch circuit 22 and the FIFO circuit 23, and calculates luminance I a (G), the absolute value of the difference between I B (G)
  • the encoder 324 holds Table 1, and upon receiving the absolute value
  • the absolute value calculator 325 calculates the luminances I A (B) and I B (B) based on the two B values B A and B B received from the D latch circuit 22 and the FIFO circuit 23, and calculates The absolute value
  • the encoder 326 holds Table 1, and upon receiving the absolute value
  • the minimum value selection circuit 327 receives the combination weights WA , B (R), WA , B (G), WA , B (B) from the encoders 322, 324, 326, respectively, and receives the three combinations received.
  • the minimum connection weight WA , B is selected from the weights WA , B (R), WA , B (G), WA , B (B). Then, the minimum value selection circuit 327, and outputs the selected connection weight W A, a B to connection weight correction circuit 350, 360 and a selector 380.
  • the hue difference calculation circuit 330 holds the assignment map of the hue bin numbers shown in FIG. 14 and receives the hue bin number A and the hue bin number B from the D latch circuit 27 and the FIFO circuit 28, respectively.
  • the hue difference calculation circuit 330 refers to the assignment diagram of Hue bin number shown in FIG. 14, Hue values H A corresponding to the received Hue bin number A and Hue bin number B, and detects the H B. Then, the hue difference calculation circuit 330, the hue difference
  • the saturation difference calculation circuit 340 holds the S bin number assignment diagram shown in FIG. 16, and receives the S bin number A and the S bin number B from the D latch circuit 27 and the FIFO circuit 28, respectively. Then, the saturation difference calculation circuit 340 detects the S values S A and S B corresponding to the received S bin number A and S bin number B with reference to the S bin number assignment diagram shown in FIG. . Then, chroma difference calculation circuit 340, a chroma difference
  • the combination weight correction circuit 350 holds Table 3, receives the combination weights WA and B from the combination weight calculation circuit 320 , and receives the hue difference
  • connection weight W a corresponding to 0000_000X, extracting B _H from Table 3, and outputs the extracted connection weight W a, the B _H to the selector 380.
  • the connection weight correction circuit 350 determines whether or not the hue difference
  • connection weight correction circuit 350 the hue difference
  • if is not less than "4", the connection weight W A consisting of 4, extracts the B _H from Table 3, the extracted connection weight W A outputs B _H a ( 4) to the selector 380.
  • the connection weight correction circuit 350 determines whether or not the hue difference
  • if is equal to or less than "4", the connection weight W a of 32, extracts the B _H from Table 3, the extracted connection weight W a, B _H ( 32) is output to the selector 380. On the other hand, when the hue difference
  • the connection weight correction circuit 350 the hue difference
  • if is not less than "8”, the connection weight W A of 8, then extracted B _H from Table 3, the connection weight W A which the extracted outputs B _H a ( 8) to the selector 380.
  • the connection weight correction circuit 350 determines whether the hue difference
  • if is equal to or less than "4", the connection weight W a of 32, extracts the B _H from Table 3, the extracted connection weight W a, B _H ( 32) is output to the selector 380.
  • connection weight modification circuitry 350 is hue difference
  • if is not less than "4", the connection weight W A of 16, extracts the B _H from Table 3, the connection weight W A which the extracted , B_H ( 16) to the selector 380.
  • the combination weight correction circuit 360 holds Table 2 and receives the combination weights WA and B from the combination weight calculation circuit 320 and the saturation difference
  • connection weight correction circuit 360 a chroma difference
  • connection weight W a the absolute value matches the B
  • the connection weight correction circuit 360 further determines whether or not the saturation difference
  • the connection weights WA , B_S to be extracted are extracted from Table 2, and the extracted connection weights WA , B_S are output to the selector 380.
  • the connection weight correction circuit 360 further determines whether or not the saturation difference
  • the connection weights WA , B_S to be extracted are extracted from Table 2, and the extracted connection weights WA , B_S are output to the selector 380.
  • connection weight correction circuit 360 determines the absolute value
  • connection weight W a which correspond to and to extract B _S from Table 2, and outputs the extracted connection weight W a, the B _S to the selector 380.
  • selector signal generation circuit 370 compares the two detected S values S A and S B with threshold value Sth.
  • the selector signal generating circuit 370 two S values S A, when both S B is less than or equal to the threshold Sth, the connection weight W A received from the connection weight computing circuit 320, a selector for selecting the B A signal SEL_RGB is generated, and the generated selector signal SEL_RGB is output to the selector 380.
  • the selector signal generation circuit 370 selects the combination weight WA , B_S received from the combination weight correction circuit 360 when one of the two S values S A and S B is equal to or less than the threshold value Sth. Selector signal SEL_S is generated, and the generated selector signal SEL_S is output to the selector 380.
  • the selector signal generator circuit 370 includes two S values S A, when both S B is greater than the threshold value Sth, the connection weight W A received from the connection weight correction circuit 350, for selecting the B _H A selector signal SEL_H is generated, and the generated selector signal SEL_H is output to the selector 380.
  • the selector 380, the connection weight W A from the connection weight calculation circuit 320 receives the B, and from the connection weight correction circuit 350 and 360 connection weights W A, B _H, W A, receiving the B _S.
  • the selector 380 when the selector signal generating circuit 370 receives the selector signal SEL_RGB, select the connection weight W A, B, and outputs the selected connection weight W A, B as connection weight CW.
  • the selector 380 when the selector signal generating circuit 370 receives the selector signal SEL_S, connection weight W A, select B _S, and outputs the selected connection weight W A, the B _S as connection weight CW.
  • the selector 380, the selector signal generator circuit 370 receives a selector signal SEL_H, connection weight W A, select B _H, and outputs the selected connection weight W A, the B _H as connection weight CW.
  • Weight calculating unit 2 33 is made of the same configuration as the weight calculating unit 32 shown in FIG. 24, RGB values RGB A received from the D latch circuit 21, 24, and RGB B, received from the D latch circuit 26 and 29 and Hue bin number a, Hue bin number B, and based on the S bin number a, and S bin number B, in the same manner as weight calculating unit 32, the connection weight W a, B, W a, B _H, W a, calculates the B _S, the computed connection weight W a, B, W a, B _H, W a, selects and outputs one of B _S as connection weight CW.
  • connection weight W a, B, W a , B _H, W a calculates the B _S, the computed connection weight W a, B, W a, B _H, W a, selects and outputs one of B _S as connection weight CW.
  • the weight calculation unit 35 shown in FIG. 2 has the same configuration as that of the weight calculation unit 32 shown in FIG. 24, and the RGB value RGB A received from the D latch circuit 21 and the Hue bin number A received from the D latch circuit 26. a and S bin number a, RGB value RGB B received from the selector 31, based on the Hue bin number B and S bin number B, in the same manner as weight calculating unit 32, the connection weight W a, B, W a , B _H, W a, calculates the B _S, the computed connection weight W a, B, W a, B _H, W a, selects and outputs one of B _S as connection weight CW.
  • FIG. 25 is a diagram for explaining an image dividing method.
  • the image dividing circuit 3 divides one frame into images of each object by a region growing type image dividing method.
  • This region-growing image segmentation method is the LEGION model (D.DL. Wang, angand D. Terman, “Image segmentation based on oscillator correlation,” Neural Computation, Volume 9 (4), pp. 805-836 (1997). ) Is handled in four states: self-ignition (self-excitable), self-ignitable (excitable), and ignition (inhibition).
  • This region-growing image segmentation method includes four steps of initialization, self-ignition, ignition, and suppression.
  • the image dividing circuit 3 receives an input image having a 3 ⁇ 3 configuration shown in FIG. Then, the image dividing circuit 3 receives eight coupling weights CW1 to CW8 between the pixels in the nine pixels constituting the input image from the coupling weight determination circuit 2, and receives the received eight coupling weights CW1 to CW8. Each pixel is stored in the memory in association with each other. In FIG. 25B, eight connection weights of the pixel (2, 2) and the surrounding pixels are shown.
  • the image dividing circuit 3 reads the eight connection weights CW1 to CW8 held in the memory, and calculates the sum SUM (CW) of the read eight connection weights CW1 to CW8.
  • the image dividing circuit 3 determines whether or not the calculated sum SUM (CW) is larger than the threshold value phi P for determining the leader cell.
  • SUM means calculating a sum represented by a sigma symbol in mathematics.
  • the image dividing circuit 3 executes this processing by setting each of the nine pixels of the input image as a pixel that is the center of calculation of the coupling weight, and determines a leader cell (see (c) of FIG. 25).
  • the image dividing circuit 3 When the extinguishing process is completed, the image dividing circuit 3 returns to the self-igniting process for dividing the next area again. Then, the image dividing circuit 3 repeatedly executes the above-described processing until no leader cell exists, and divides each area. Then, after all the reader cells are ignited, the image dividing circuit 3 labels all the areas and ends the division of the image of one frame (see (h) in FIG. 25).
  • FIG. 26 is a flowchart for explaining an image dividing method according to the present invention.
  • the pixel value detection circuit 1 causes each pixel GE ij (1 ⁇ i ⁇ n) of the input image made up of n ⁇ n (n is an integer of 2 or more).
  • 1 ⁇ j ⁇ n) RGB value RGB ij (1 ⁇ i ⁇ n, 1 ⁇ j ⁇ n) is detected (step S 1), and the detected RGB value RGB ij of each pixel is sent to the connection weight determination circuit 2.
  • Output when a series of operations is started, the pixel value detection circuit 1 causes each pixel GE ij (1 ⁇ i ⁇ n) of the input image made up of n ⁇ n (n is an integer of 2 or more).
  • the connection weight determination circuit 2 receives the RGB value RGB ij (1 ⁇ i ⁇ n, 1 ⁇ j ⁇ n) of each pixel GE ij (1 ⁇ i ⁇ n, 1 ⁇ j ⁇ n) from the pixel value detection circuit 1.
  • the RGB values RGB ij (1 ⁇ i ⁇ n, 1 ⁇ j ⁇ n) of the received pixels GE ij (1 ⁇ i ⁇ n, 1 ⁇ j ⁇ n) are converted into hues H ij (1 ⁇ 1) by the method described above.
  • connection weight W ij between the pixels ; kl (1 ⁇ i ⁇ n, 1 ⁇ j ⁇ n, 1 ⁇ k ⁇ n, 1 ⁇ l ⁇ n) are determined (step S2).
  • connection weight determination circuit 2 divides the determined connection weight W ij; kl (1 ⁇ i ⁇ n, 1 ⁇ j ⁇ n, 1 ⁇ k ⁇ n, 1 ⁇ l ⁇ n) between the determined pixels. Output to circuit 3.
  • the image dividing circuit 3 receives an input image from the outside, and the connection weight W ij between the pixels from the connection weight determination circuit 2 ; kl (1 ⁇ i ⁇ n, 1 ⁇ j ⁇ n, 1 ⁇ k ⁇ n, 1 ⁇ l ⁇ n). Then, the image dividing circuit 3 uses the received connection weight W ij; kl (1 ⁇ i ⁇ n, 1 ⁇ j ⁇ n, 1 ⁇ k ⁇ n, 1 ⁇ l ⁇ n). The frame image is divided (step S3). And a series of operation
  • FIG. 27 is a flowchart for explaining the detailed operation of step S2 shown in FIG. 27, pixel GE1 shown in FIG. 3 is pixel GE ij , pixel GE2 is pixel GE kl , pixel GE3 is pixel GE i + 1, j , pixel GE4 is pixel GE k + 1, l , and details of step S2 The operation will be described.
  • the connection weight determination circuit 2 outputs a plurality of pixels GE ij (1 ⁇ i ⁇ n, 1 ⁇ j ⁇ n) from the pixel value detection circuit 1.
  • the RGB values RGB ij (1 ⁇ i ⁇ n, 1 ⁇ j ⁇ n) are sequentially received.
  • connection weight determination circuit 2 includes two adjacent pixels GE ij sequentially input from the pixel value detection circuit 1 among the plurality of pixels GE ij (1 ⁇ i ⁇ n, 1 ⁇ j ⁇ n) of the input image. , GE kl (1 ⁇ k ⁇ n, 1 ⁇ l ⁇ n) is selected (step S22).
  • the combination weight determination circuit 2 converts the RGB value RGB ij of the pixel GE ij into the hue H ij and the saturation S ij by the above-described method by the HS conversion circuit 25 (Step S23), and the RGB value of the pixel GE kl .
  • RGB kl is converted into hue H kl and saturation S kl by the above-described method (step S24).
  • the RGB values of four sets of adjacent pixels GE ij , GE kl ; GE i + 1, j , GE kl ; GE ij , GE k + 1, l ; GE i + 1, j , GE k + 1, l are hues It is then determined whether or not it has been converted to saturation (step S25).
  • step S25 the RGB values of four sets of adjacent pixels GE ij , GE kl ; GE i + 1, j , GE kl ; GE ij , GE k + 1, l ; GE i + 1, j , GE k + 1, l are converted into hue and saturation.
  • step S26 the series of operations returns to step S22.
  • step S25 four sets of adjacent pixels GE ij , GE kl ; GE i + 1, j , GE kl ; GE ij , GE k + 1, l ; GE i + 1, j , GE k + 1 , L are repeatedly executed until it is determined that the RGB values of l are converted into hue and saturation.
  • step S25 the RGB values of the four sets of adjacent pixels GE ij , GE kl ; GE i + 1, j , GE kl ; GE ij , GE k + 1, l ; GE i + 1, j , GE k + 1, l are converted into hue and saturation. If it is determined that the conversion is performed, the four weight calculation units 32 to 35 of the connection weight determination circuit 2 determine connection weights between adjacent pixels in parallel (steps S27 to S30).
  • the weight calculation unit 32 determines the connection weights W k, l; i + 1, j between the pixels GE kl , GE i + 1, j , and the weight calculation unit 33 determines the connection between the pixels GE ij , GE k + 1, l.
  • the weights W ij; k + 1, l are determined, and the weight calculation unit 34 determines the connection weights W ij; kl between the pixels GE ij and GE kl , and the weight calculation unit 35 receives the pixels GE i + 1, j , GE k + 1, determining k + 1, l; connection weight W i + 1, j between l.
  • FIG. 28 is a flowchart for explaining the detailed operation of step S27 shown in FIG.
  • the combined weight calculation circuit 320 of the weight calculation unit 32 receives the RGB value RGB kl received from the FIFO circuit 23 and the D latch circuit 22. Based on the RGB values RGB i + 1, j , a connection weight W i + 1, j; kl_RGB between the pixels GE kl , GE i + 1, j is determined by the above-described method, and the determined connection weight W i + 1, j; kl _RGB is output to the connection weight correction circuits 350 and 360 and the selector 380.
  • the hue difference calculation circuit 330 receives the hue bin number A of the pixel GE kl from the FIFO circuit 28 and the hue bin number B of the pixel GE i + 1, j from the D latch circuit 27. Then, the hue difference calculation circuit 330 extracts the hue H kl corresponding to the hue bin number A with reference to the allocation diagram of the hue bin number shown in FIG. 14, and the hue H i + 1, j corresponding to the hue bin number B. To extract.
  • the hue difference calculation circuit 330 calculates a hue difference
  • the combination weight correction circuit 350 receives the hue difference
  • the connection weight correction circuit 350 with reference to Table 3, the connection weight W i + 1, j; kl _RGB and hue difference
  • the saturation difference calculation circuit 340 receives the S bin number A of the pixel GE kl from the FIFO circuit 28 and the S bin number B of the pixel GE i + 1, j from the D latch circuit 27.
  • the saturation difference calculation circuit 340 extracts the saturation S kl corresponding to the S bin number A with reference to the S bin number assignment diagram shown in FIG. 16, and the saturation S corresponding to the S bin number B. i + 1, j are extracted.
  • the saturation difference calculation circuit 340 calculates the saturation difference
  • the connection weight correction circuit 360 receives the saturation difference
  • the connection weight correction circuit 360 with reference to Table 2, the connection weight W i + 1, j; kl _RGB and the saturation difference
  • the selector signal generation circuit 370 of the weight calculation unit 32 receives the S bin number A of the pixel GE kl from the FIFO circuit 28 and the S bin number B of the pixel GE i + 1, j from the D latch circuit 27.
  • the selector signal generation circuit 370 extracts the saturation S kl corresponding to the S bin number A with reference to the S bin number assignment diagram shown in FIG. 16 and the saturation S i + 1 corresponding to the S bin number B. , J are extracted.
  • the selector signal generation circuit 370 generates the selector signal SEL_RGB and outputs the generated selector signal SEL_RGB to the selector 380.
  • the selector 380 the connection weight W i + 1, j from the connection weight computing circuit 320; undergoing kl _RGB connection weight W i + 1, j from the connection weight correction circuit 350; undergoing kl _H, coupled from the connection weight correction circuit 360 weights W i + 1 , J; kl_S.
  • the selector 380 receives the selector signal SEL_RGB from the selector signal generation circuit 370, three selector weights W i + 1, j; kl_RGB, W i + 1, j; kl_H, W i + 1, according to the selector signal SEL_RGB .
  • the weight calculation unit 32 determines the connection weight connection weight W i + 1, j; kl from the RGB values RGB i + 1, j and RGB kl (step S272). Then, the weight calculation unit 32 outputs the determined combination weight W i + 1, j; kl to the image dividing circuit 3.
  • the selector 380 Upon receiving the selector signal SEL_S from the selector signal generation circuit 370, the selector 380 has three coupling weights W i + 1, j; kl_RGB, W i + 1, j; kl_H, W i + 1, j; according to the selector signal SEL_S . connection weight from kl _S W i + 1, j ; select kl _S, the selected connection weight W i + 1, j; determines that kl; a kl _S connection weight W i + 1, j.
  • the weight calculation unit 32 determines the connection weight connection weight W i + 1, j; kl from the RGB values RGB i + 1, j , RGB kl and the saturations S i + 1, j , S kl (step S274). Then, the weight calculation unit 32 outputs the determined combination weight W i + 1, j; kl to the image dividing circuit 3.
  • the selector 380 Upon receiving the selector signal SEL_H from the selector signal generation circuit 370, the selector 380 has three coupling weights W i + 1, j; kl_RGB, W i + 1, j; kl_H, W i + 1, j; according to the selector signal SEL_H . connection weight from kl _S W i + 1, j ; select kl _H, the selected connection weight W i + 1, j; determines that kl; a kl _H connection weight W i + 1, j.
  • the weight calculation unit 32 determines the connection weight connection weight W i + 1, j; kl from the RGB values RGB i + 1, j , RGB kl and the hues H i + 1, j , H kl (step S275). Then, the weight calculation unit 32 outputs the determined combination weight W i + 1, j; kl to the image dividing circuit 3.
  • step S274 the combination weight W i + 1, j; kl_RGB is determined only by the RGB value RGB values RGB i + 1, j , RGB kl , and the determined combination weight W i + 1, j; comprising a step of correspondingly small
  • step S275 the combination weights W i + 1, j; kl_RGB are determined based only on the RGB values RGB values RGB i + 1, j , RGB kl , and the determined combination weights W i + 1, j; kl_RGB are used as the hue H i + 1. , J , H kl
  • steps S28 to 30 shown in FIG. 27 are also executed by steps S271 to S275 shown in FIG.
  • FIG. 29 is a flowchart for explaining the detailed operation of step S3 shown in FIG. Referring to FIG. 29, after step S2 shown in FIG. 26, the image dividing circuit 3 receives the connection weight between the pixels in a plurality of pixels constituting one frame from the connection weight determination circuit 2, and the method described above. To determine the leader cell (step S41).
  • step S42 determines whether or not a self-ignitable cell has been detected.
  • self-ignition is performed by the method described above (step S42). S43).
  • the image dividing circuit 3 determines whether or not the ignition cell exists (step S44). When the ignition cell exists, the image division circuit 3 performs ignition (region growth) to the surroundings by the above-described method (step S45). And a series of operation
  • step S44 If it is determined in step S44 that no ignition cell is present, the image dividing circuit 3 performs the end of ignition and determination of the area and labels (fire suppression) by the above-described method (step S46). Thereafter, the series of operations returns to step S42, and steps S42 to S46 are repeatedly executed until it is determined in step S42 that no self-ignitable cell is detected.
  • step S42 If it is determined in step S42 that no self-ignitable cell is detected, the series of operations proceeds to “END” in FIG.
  • the image dividing device 10 repeatedly executes the flowchart shown in FIG. 26 (FIGS. 27 to 29), and divides each frame into images of the respective objects.
  • the connection weight between the two pixels is determined only by the RGB values of the two pixels. (See Step S272) When only one of the two saturations is equal to or less than the threshold value Sth, the connection weight between the two pixels is determined based on the RGB values and saturations of the two pixels (see Step S274). When both of the two chromas of one pixel are larger than the threshold value Sth, the combination weight is determined by the two RGB values and the hue (see step S275).
  • connection weight determined in step S274 is smaller than the connection weight determined in step S272, and the connection weight determined in step S275 is equal to or greater than the connection weight determined in step S272.
  • the connection weight between the two pixels is determined using the saturation or the hue.
  • connection weight is determined to be smaller than the connection weight determined only by the RGB values (see step S274), so that the region growth is suppressed in the image division.
  • the combination weight is determined to be equal to or greater than the combination weight determined only by the RGB values (see step S275), so that region growth is promoted in the image division.
  • FIG. 30 is a block diagram of an object tracking device using the image dividing device 10 according to the present invention.
  • the object tracking device 20 is obtained by adding a tracking circuit 4 to the image dividing device 10.
  • the tracking circuit 4 sequentially receives the divided images DVG1 and DVG2 from the image dividing circuit 3, and extracts the feature quantities CH1 and CH2 of the object represented by the received divided images DVG1 and DVG2. Then, the tracking circuit 4 performs object pattern matching between the divided images DVG1 and DVG2 using the extracted object feature amounts CH1 and CH2, detects a motion vector, and obtains an estimated position of the object.
  • the object feature amounts CH1 and CH2 include, for example, the height, color, and area of the object. Pattern matching is performed by calculating a Manhattan distance or the like and obtaining a minimum Manhattan distance or the like.
  • the tracking circuit 4 can accurately track an object using the accurately divided image.
  • the conversion from RGB values to saturation (S) or hue (H) has been described using an adder and a shifter.
  • the present invention is not limited to this, and the circuit area is not limited to this. If there is no special restriction such as no problem, the RGB value may be converted into saturation (S) or hue (H) by a circuit using a divider.
  • the threshold value Sth is set to 0.2.
  • the present invention is not limited to this, and the threshold value Sth may be a value other than 0.2. In general, it is generally determined experimentally based on the hue of each object of the input image to be image-divided.
  • the image division is performed using the region growing type image division method.
  • the image division is not limited to this, and “B. Jehehne,“ Digital Image Processing 5th ”. revised and extended edition, “Springer-Verlag, pp. 427-440, 2001.”, “J. C. Russ,“ The Image Processing Handbook, ”“ CRC PRESS, pp. 371-429, 1999.36 ”, “T. Braeunl, S. Feyrer, W. Rapf, and M. Reinhardt,“ Parallel Image Processing, ”Springer-Verlag, 2000.” and “W. Y. Ma, and B. S. Manjunath,“ Edgeflow: a technique for boundary detection and segmentation, IEEE Transactions on Image Processing, vol. 9 (8), pp. 1375-1388, 2004. ” Good.
  • connection weight determined only by the RGB value constitutes the “first connection weight”, and the connection weight determined by the RGB value and the saturation (S) is the first connection weight.
  • a “second combination weight” that is smaller than the first combination weight and that is determined by the RGB value and the hue (H) forms a “third combination weight” that is equal to or greater than the first combination weight.
  • the pixel value difference 01xxx_xxxx shown in Table 3 constitutes a “first value”
  • the pixel value difference 0001_xxxx constitutes a “second value” larger than the first value
  • the present invention is applied to an image dividing apparatus capable of accurately dividing an input image composed of color images into images of respective objects.
  • the present invention is applied to an image dividing method capable of accurately dividing an input image composed of color images into images of respective objects.

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Abstract

画素値検出回路（１）は、入力画像の各画素のＲＧＢ値を検出し、その検出したＲＧＢ値を結合重み決定回路（２）へ出力する。結合重み決定回路（２）は、隣接する２つの画素の両方が無彩色からなるとき、ＲＧＢ値のみによって２つの画素間の結合重みである第１の結合重みを決定し、２つの画素の一方が無彩色からなるとき、ＲＧＢ値および彩度によって結合重みを第１の結合重みよりも小さい第２の結合重みに決定し、２つの画素の両方が有彩色からなるとき、ＲＧＢ値および色相によって結合重みを第１の結合重み以上の第３の結合重みに決定する。画像分割回路（３）は、結合重み決定回路（２）によって決定された結合重みを用いて入力画像を各対象物の画像に分割する。

Description

画像分割装置および画像分割方法
　この発明は、画像分割装置および画像分割方法に関するものである。
　従来、彩度と色相差とを用いて入力画像を無彩色領域と有彩色領域とに分割する画像領域分割装置が知られている（特開平６－２５９５４９号公報）。
　この画像領域分割装置は、画像入力部と、正規化処理部と、彩度検出部と、色相差検出部と、特徴量算出部と、２値化処理部とを備える。画像入力部は、カラー画像を取り込み、その取り込んだ画像から領域分割の対象となる対象画像を生成し、対象画像のＲ（赤）成分、Ｇ（緑）成分およびＢ（青）成分をそれぞれ示すＲ画像、Ｇ画像およびＢ画像を正規化処理部へ出力する。
　正規化処理部は、画像入力部から出力された３枚のＲ画像、Ｇ画像およびＢ画像を取り込み、対象画像の各画素について、Ｒ，Ｇ，Ｂ成分を明るさで正規化したＸ成分とＹ成分とに変換する。そして、正規化処理部は、対象画像の各画素値がＸ成分であるＸ画像と、対象画像の各画素値がＹ成分であるＹ画像とを生成し、その生成したＸ画像およびＹ画像を彩度検出部および色相差検出部へ出力する。
　彩度検出部は、正規化処理部から出力されたＸ画像およびＹ画像を取り込み、対象画像の各画素の彩度をＸ成分およびＹ成分から求め、対象画像の各画素の値を、求めた彩度とする彩度画像を特徴量算出部へ出力する。対象画像の画素Ｐｋ（ｋ＝１，２，・・・，Ｎ）の彩度Ｓｋは、ＰｋのＸ成分をｘｋとし、Ｙ成分をｙｋとすると、Ｓｋ＝（ｘｋ ２＋ｙｋ ２）１／２によって求められる。
　色相検出部は、正規化処理部から出力されたＸ画像およびＹ画像を取り込み、対象画像の各画素の色相をＸ成分およびＹ成分から求め、有彩色領域の色相θｃとの色相差を算出する。そして、色相検出部は、対象画像の各画素の値を、算出した色相差とする色相差画像を特徴量算出部へ出力する。対象画像Ｐｋの色相θｋは、θｋ＝ｔａｎ－１（ｙｋ／ｘｋ）によって求められる。
　特徴量算出部は、彩度検出部から彩度画像を受け取り、色相検出部から色相差画像を受け取ると、各画素の彩度と色相差とから特徴量を算出する。たとえば、特徴量算出部は、Ｆｋ＝Ｓｋｃｏｓ（θｋ－θｃ）によって対象画像の画素Ｐｋの特徴量Ｆｋを算出する。そして、特徴量算出部は、対象画像の各画素の値を、算出した特徴量Ｆｋとする特徴量画像を２値化処理部へ出力する。
　２値化処理部は、特徴量算出部から特徴量画像を受けると、特徴量画像を２値化する。そして、２値化処理部は、２値化により分割された２つの領域のうち、特徴量の小さい方を無彩色領域として出力し、特徴量の大きい方を有彩色領域として出力する。
　このように、従来の画像領域分割装置は、入力画像の各点における彩度と、入力画像の各点での色相と有彩色領域の色相との色相差とを用いて入力画像を無彩色領域と有彩色領域とに分割するための特徴量を求め、その求めた特徴量を用いて入力画像を無彩色領域と有彩色領域とに分割する。
　しかし、従来の画像領域分割装置は、入力画像の各画素の彩度と、各画素の色相と有彩色領域の色相との色相差とを用いて画像を分割するため、分割の対象となる対象物が無彩色からなる場合、入力画像を各対象物の画像に正確に分割することが困難であるという問題がある。
　そこで、カラー画像からなる入力画像を各対象物の画像に正確に分割可能な画像分割装置を提供することが望まれる。
　また、カラー画像からなる入力画像を各対象物の画像に正確に分割可能な画像分割方法を提供することが望まれる。
　画像分割装置は、結合重み決定回路と、画像分割装置とを備える。結合重み決定回路は、２つの画素の両方が無彩色からなるとき、２つの画素のＲＧＢ値を用いて２つの画素間の結合重みである第１の結合重みを決定し、２つの画素の一方が無彩色からなるとき、第１の結合重みよりも小さい第２の結合重みを２つの画素間の結合重みとして決定し、２つの画素の両方が有彩色からなるとき、第１の結合重み以上の第３の結合重みを２つの画素間の結合重みとして決定する結合重み決定処理を１つのフレームの各画素間について実行する。画像分割回路は、結合重み決定回路によって決定された第１から第３の結合重みに基づいて、１つのフレームを各対象物の画像に分割する。
　結合重み決定回路は、２つの画素のＲＧＢ値に基づいて２つの画素の第１および第２の彩度を演算するとともに、その演算した第１および第２の彩度を無彩色と有彩色との境界を示すしきい値と比較して２つの画素が無彩色および有彩色のいずれからなるかを判定し、その判定結果に基づいて第１から第３の結合重みのいずれかを２つの画素間の結合重みとして決定してもよい。
　結合重み決定回路は、加算器およびシフト器とを用いて２つの画素のＲＧＢ値に基づいて２つの画素の第１および第２の彩度を演算してもよい。
　結合重み決定回路は、演算した第１および第２の彩度の両方がしきい値以下であるとき、２つの画素の両方が無彩色からなると判定し、第１および第２の彩度の一方がしきい値以下であるとき、２つの画素の一方が無彩色からなり、かつ、２つの画素の他方が有彩色からなると判定し、第１および第２の彩度の両方がしきい値よりも大きいとき、２つの画素の両方が有彩色からなると判定してもよい。
　結合重み決定回路は、２つの画素の両方が無彩色からなると判定したとき、２つの画素のＲＧＢ値のみを用いて第１の結合重みを決定し、２つの画素の一方が無彩色からなり、かつ、２つの画素の他方が有彩色からなると判定したとき、２つの画素のＲＧＢ値および彩度を用いて第２の結合重みを決定し、２つの画素の両方が有彩色からなると判定したとき、２つの画素のＲＧＢ値および色相を用いて第３の結合重みを決定してもよい。
　結合重み決定回路は、ＲＧＢ値のみを用いて第１の結合重みを演算するとともに、２つの画素の一方が無彩色からなり、かつ、２つの画素の他方が有彩色からなると判定したとき、演算した第１の結合重みを２つの画素の彩度の差である彩度差に応じて小さくすることにより第２の結合重みを決定し、２つの画素の両方が有彩色からなると判定したとき、２つの画素の色相の差である色相差に応じて第１の結合重みを大きくすることにより第３の結合重みを決定してもよい。
　結合重み決定回路は、２つの画素の両方が有彩色からなると判定したとき、２つの画素のＲＧＢ値に基づいて２つの画素の第１および第２の色相を演算するとともに、その演算した第１および第２の色相の差を色相差として演算し、その演算した色相差を用いて第３の結合重みを決定してもよい。
　結合重み決定回路は、加算器およびシフト器とを用いて２つの画素のＲＧＢ値に基づいて２つの画素の第１および第２の色相を演算してもよい。
　結合重み決定回路は、２つの画素の一方が無彩色からなり、かつ、２つの画素の他方が有彩色からなると判定した場合において、彩度差が相対的に小さいとき、第１の結合重みからの下げ幅を相対的に小さくして第２の結合重みを決定し、彩度差が相対的に大きいとき、第１の結合重みからの下げ幅を相対的に大きくして第３の結合重みを決定してもよい。
　結合重み決定回路は、２つの画素のＲＧＢ値の差と、彩度差と、第１の結合重みから彩度差に応じて小さくした修正結合重みとの対応表を保持しており、２つの画素の彩度差を演算すると、その演算した彩度差に対応する修正結合重みを対応表から抽出し、その抽出した修正結合重みを第２の結合重みとして決定してもよい。
　結合重み決定回路は、２つの画素の両方が有彩色からなると判定した場合において、２つの画素のＲＧＢ値の差が光の反射の影響を受けていることを示すとき、色相差に応じて第１の結合重み以上の値を設定して第３の結合重みを決定してもよい。
　結合重み決定回路は、２つの画素のＲＧＢ値の差が光の反射の影響を受けていないことを示すとき、第１の結合重みを第３の結合重みとして決定してもよい。
　結合重み決定回路は、２つの画素のＲＧＢ値の差と、色相差と、第１の結合重みから色相差に応じて大きくした修正結合重みとの対応表を保持しており、２つの画素のＲＧＢ値の差が光の反射の影響を受けていることを示すとき、２つの画素の色相差を演算すると、その演算した色相差に対応する修正結合重みを対応表から抽出し、その抽出した修正結合重みを第３の結合重みとして決定してもよい。
　また、画像分割方法は、２つの画素のＲＧＢ値を受付ける第１のステップと、受付けられた２つの画素のＲＧＢ値に基づいて、２つの画素の第１および第２の色相を演算する第２のステップと、受付けられた２つの画素のＲＧＢ値に基づいて、２つの画素の第１および第２の彩度を演算する第３のステップと、第１および第２の彩度の両方が無彩色と無彩色との境界を示すしきい値以下であるか否かを判定する第４のステップと、第４のステップにおいて、第１および第２の彩度の両方がしきい値以下であると判定されたとき、２つの画素のＲＧＢ値のみを用いて２つの画素間の結合重みである第１の結合重みを決定する第５のステップと、第４のステップにおいて、第１および第２の彩度の一方がしきい値以下であると判定されたとき、２つの画素のＲＧＢ値と、第１および第２の彩度とを用いて第１の結合重みよりも小さい第２の結合重みを２つの画素間の結合重みとして決定する第６のステップと、第４のステップにおいて、第１および第２の彩度の両方がしきい値よりも大きいと判定されたとき、２つの画素のＲＧＢ値と、第１および第２の色相とを用いて第１の結合重み以上の第３の結合重みを２つの画素間の結合重みとして決定する第７のステップと、第１のステップから第７のステップを１つのフレームに含まれる全ての画素間について実行する第８のステップと、第８のステップを実行して決定された第１から第３の結合重みに基づいて、１つのフレームを各対象物の画像に分割する第９のステップとを備える。
　第６のステップは、ＲＧＢ値のみを用いて第１の結合重みを演算する第１のサブステップと、演算した第１の結合重みを２つの画素の彩度の差である彩度差に応じて小さくすることにより第２の結合重みを決定する第２のサブステップとを含んでもよい。第７のステップは、ＲＧＢ値のみを用いて第１の結合重みを演算する第３のサブステップと、２つの画素が光の反射の影響を受けていることを示すとき、演算した第１の結合重みを２つの画素の色相の差である色相差に応じて大きくすることにより第３の結合重みを決定する第４のサブステップと、２つの画素が光の反射の影響を受けていないことを示すとき、演算された第１の結合重みを第３の結合重みとして決定する第５のサブステップとを含んでもよい。
　第２のサブステップにおいて、彩度差が相対的に小さいとき、第１の結合重みからの下げ幅を相対的に小さくして第２の結合重みを決定し、彩度差が相対的に大きいとき、第１の結合重みからの下げ幅を相対的に大きくして第２の結合重みを決定してもよい。
　光の反射の影響を受けている画素は、２つの画素のＲＧＢ値の差が第１の値と第１の値よりも大きい第２の値との間で存在する画素であってもよい。
　２つの画素間の結合重みは、２つの画素の両方が無彩色からなるとき、２つの画素のＲＧＢ値を用いて第１の結合重みに決定され、２つの画素の一方が無彩色からなるとき、第１の結合重みよりも小さい第２の結合重みに決定され、２つの画素の両方が有彩色からなるとき、第１の結合重み以上の第３の結合重みに決定される。そして、その決定された結合重みに基づいて画像分割が行なわれる。その結果、結合重みが第２の結合重みからなる画像では、画像分割において領域成長が抑制され、結合重みが第３の結合重みからなる画像では、画像分割において領域成長が促進される。そして、画像分割において、彩度差のある領域が識別されて抽出され、同一色相を有する領域が同一領域として抽出される。
　したがって、カラー画像からなる入力画像を各対象物の画像に正確に分割できる。
この発明の実施の形態による画像分割装置の構成を示す概略ブロック図である。 図１に示す結合重み決定回路の構成を示す概略図である。 図２に示す結合重み決定回路が結合重みを決定するときの概念図である。 図２に示す結合重み決定回路が結合重みを決定するときの他の概念図である。 ＨＳＶ色空間の概念図である。 色相および彩度による画像評価に用いた画像を示す図である。 色相および彩度による画像評価に用いた他の画像を示す図である。 図６に示す領域Ｘの分割結果および図７に示す領域Ｙの分割結果を示す図である。 従来の画像分割における問題を説明するための図である。 図６に示すサンプル画像のＲＧＢ値から式（１）を用いてＨｕｅ値に変換した値（０～３６０度）を２５６階調に正規化して８ビットグレー画像とした図である。 図７に示すサンプル画像のＲＧＢ値から式（１）を用いてＨｕｅ値に変換した値（０～３６０度）を２５６階調に正規化して８ビットグレー画像とした図である。 図６に示すサンプル画像のＲＧＢ値から式（２）を用いてＳ値に変換した値（０～１の範囲）を２５６階調に規格化して８ビットグレー画像とした図である。 図７に示すサンプル画像のＲＧＢ値から式（２）を用いてＳ値に変換した値（０～１の範囲）を２５６階調に規格化して８ビットグレー画像とした図である。 色相（Ｈｕｅ）のビンの構成図である。 図２に示すＨＳ変換回路に含まれる色相変換回路の構成を示す概略図である。 彩度（Ｓ）のビンの構成図である。 図２に示すＨＳ変換回路に含まれる彩度変換回路の構成を示す概略図である。 結合重みを決定する方法を説明するための図である。 反射による画素値への影響を示す図である。 彩度境界を変化させたときの無彩色画素値の変化を示す図である。 Ｒ，Ｇ，Ｂの各成分の乱反射による影響を示す図である。 赤の車のボディーのＨｕｅ値のヒストグラムを示す図である。 青の車のボディーのＨｕｅ値のヒストグラムを示す図である。 図２に示す重み計算ユニットの構成図である。 画像の分割方法を説明するための図である。 この発明による画像分割方法を説明するためのフローチャートである。 図２６に示すステップＳ２の詳細な動作を説明するためのフローチャートである。 図２７に示すステップＳ２７の詳細な動作を説明するためのフローチャートである。 図２６に示すステップＳ３の詳細な動作を説明するためのフローチャートである。 この発明による画像分割装置を用いた物体追跡装置の構成図である。
　本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰返さない。
　図１は、この発明の実施の形態による画像分割装置の構成を示す概略ブロック図である。図１を参照して、この発明の実施の形態による画像分割装置１０は、画素値検出回路１と、結合重み決定回路２と、画像分割回路３とを備える。
　画素値検出回路１は、１フレームの入力画像を受け、その受けた入力画像の各画素のＲ成分、Ｇ成分およびＢ成分を検出し、その検出したＲ成分、Ｇ成分およびＢ成分をＲＧＢ値として結合重み決定回路２へ出力する。
　結合重み決定回路２は、画素値検出回路１からＲＧＢ値を受け、その受けたＲＧＢ値に基づいて、後述する方法によって、１つのフレームを構成する複数の画素における各画素間の結合重みを決定し、その決定した結合重みを画像分割回路３へ出力する。
　画像分割回路３は、外部から入力画像を受け、結合重み決定回路２から結合重みを受ける。そして、画像分割回路３は、その受けた結合重みを用いて、領域成長型画像分割方法によって、１つのフレームからなる入力画像を各対象物の画像に分割する。この領域成長型画像分割方法は、たとえば、３×３の画素からリーダセルを決定し、その決定したリーダセルの領域から相対的に大きい結合重みを有する周囲の画素の領域へ領域を成長させて行く処理をリーダセルが存在しなくまで繰り返して画像を分割する方法である。
　図２は、図１に示す結合重み決定回路２の構成を示す概略図である。図２を参照して、結合重み決定回路２は、Ｄラッチ回路２１，２２，２４，２６，２７，２９と、ＦＩＦＯ回路２３，２８と、ＨＳ変換回路２５と、選択器３０，３１と、重み計算ユニット３２～３５とを含む。
　Ｄラッチ回路２１は、画素値検出回路１からＲＧＢ値を受け、その受けたＲＧＢ値をラッチし、そのラッチしたＲＧＢ値をＤラッチ回路２２、重み計算ユニット３３，３５へ出力する。
　Ｄラッチ回路２２は、Ｄラッチ回路２１からＲＧＢ値を受け、その受けたＲＧＢ値をラッチし、そのラッチしたＲＧＢ値をＦＩＦＯ回路２３、重み計算ユニット３２および選択器３０，３１へ出力する。
　ＦＩＦＯ回路２３は、Ｄラッチ回路２２からＲＧＢ値を受け、その受けたＲＧＢ値を１クロック分、保持し、その後、ＲＧＢ値をＤラッチ回路２４、重み計算ユニット３２および選択器３０，３１へ出力する。
　Ｄラッチ回路２４は、ＦＩＦＯ回路２３から受けたＲＧＢ値をラッチし、そのラッチしたＲＧＢ値を重み計算ユニット３３，３４へ出力する。
　ＨＳ変換回路２５は、画素値検出回路１からＲＧＢ値を受け、その受けたＲＧＢ値を、後述する方法によって、色相および彩度に変換する。そして、ＨＳ変換回路２５は、その変換した色相および彩度をＤラッチ回路２６へ出力する。
　Ｄラッチ回路２６は、色相および彩度をＨＳ変換回路２５から受け、その受けた色相および彩度をラッチし、そのラッチした色相および彩度をＤラッチ回路２７および重み計算ユニット３３，３５へ出力する。
　Ｄラッチ回路２７は、色相および彩度をＤラッチ回路２６から受け、その受けた色相および彩度をラッチし、そのラッチした色相および彩度をＦＩＦＯ回路２８、重み計算ユニット３２および選択器３０，３１へ出力する。
　ＦＩＦＯ回路２８は、色相および彩度をＤラッチ回路２７から受け、その受けた色相および彩度を１クロック分、保持し、その後、色相および彩度をＤラッチ回路２９、重み計算ユニット３２および選択器３０，３１へ出力する。
　Ｄラッチ回路２９は、色相および彩度をＦＩＦＯ回路２８から受け、その受けた色相および彩度をラッチし、そのラッチした色相および彩度を重み計算ユニット３３，３４へ出力する。
　選択器３０は、Ｄラッチ回路２２およびＦＩＦＯ回路２３からＲＧＢ値を受け、Ｄラッチ回路２７およびＦＩＦＯ回路２８から色相および彩度を受ける。そして、選択器３０は、ＦＩＦＯ回路２３から受けたＲＧＢ値と、ＦＩＦＯ回路２８から受けた色相および彩度とを選択して重み計算ユニット３４へ出力する。
　選択器３１は、Ｄラッチ回路２２およびＦＩＦＯ回路２３からＲＧＢ値を受け、Ｄラッチ回路２７およびＦＩＦＯ回路２８から色相および彩度を受ける。そして、選択器３１は、Ｄラッチ回路２２から受けたＲＧＢ値と、Ｄラッチ回路２７から受けた色相および彩度とを選択して重み計算ユニット３５へ出力する。
　なお、選択器３０がＤラッチ回路２２から受けたＲＧＢ値と、Ｄラッチ回路２７から受けた色相および彩度とを選択して重み計算ユニット３４へ出力する場合、選択器３１は、ＦＩＦＯ回路２３から受けたＲＧＢ値と、ＦＩＦＯ回路２８から受けた色相および彩度とを選択して重み計算ユニット３５へ出力する。
　重み計算ユニット３２は、Ｄラッチ回路２２およびＦＩＦＯ回路２３からＲＧＢ値を受け、Ｄラッチ回路２７およびＦＩＦＯ回路２８から色相および彩度を受ける。そして、重み計算ユニット３２は、Ｄラッチ回路２２から受けたＲＧＢ値とＤラッチ回路２７から受けた色相および彩度とを１つの画素ＧＥ３に対応するＲＧＢ値、色相および彩度（ＲＧＢ３，ＨＳ３）とし、ＦＩＦＯ回路２３から受けたＲＧＢ値と、ＦＩＦＯ回路２８から受けた色相および彩度とを別の１つの画素ＧＥ２に対応するＲＧＢ値、色相および彩度（ＲＧＢ２，ＨＳ２）とする。そうすると、重み計算ユニット３２は、ＲＧＢ値、色相および彩度（ＲＧＢ３，ＨＳ３）と、ＲＧＢ値、色相および彩度（ＲＧＢ２，ＨＳ２）とに基づいて、後述する方法によって、画素ＧＥ２と画素ＧＥ３との間の結合重みを演算し、その演算した結合重みを画像分割回路３へ出力する。
　重み計算ユニット３３は、Ｄラッチ回路２１，２４からＲＧＢ値を受け、Ｄラッチ回路２６，２９から色相および彩度を受ける。そして、重み計算ユニット３３は、Ｄラッチ回路２１から受けたＲＧＢ値とＤラッチ回路２６から受けた色相および彩度とを１つの画素ＧＥ４に対応するＲＧＢ値、色相および彩度（ＲＧＢ４，ＨＳ４）とし、Ｄラッチ回路２４から受けたＲＧＢ値と、Ｄラッチ回路２９から受けた色相および彩度とを別の１つの画素ＧＥ１に対応するＲＧＢ値、色相および彩度（ＲＧＢ１，ＨＳ１）とする。そうすると、重み計算ユニット３３は、ＲＧＢ値、色相および彩度（ＲＧＢ４，ＨＳ４）と、ＲＧＢ値、色相および彩度（ＲＧＢ１，ＨＳ１）とに基づいて、後述する方法によって、画素ＧＥ１と画素ＧＥ４との間の結合重みを演算し、その演算した結合重みを画像分割回路３へ出力する。
　重み計算ユニット３４は、Ｄラッチ回路２４からＲＧＢ値を受け、Ｄラッチ回路２９から色相および彩度を受け、選択器３０からＲＧＢ値、色相および彩度を受ける。そして、重み計算ユニット３４は、Ｄラッチ回路２４から受けたＲＧＢ値とＤラッチ回路２９から受けた色相および彩度とを１つの画素ＧＥ１に対応するＲＧＢ値、色相および彩度（ＲＧＢ１，ＨＳ１）とし、選択器３０から受けたＲＧＢ値、色相および彩度を別の１つの画素ＧＥ２に対応するＲＧＢ値、色相および彩度（ＲＧＢ２，ＨＳ２）とする。そうすると、重み計算ユニット３４は、ＲＧＢ値、色相および彩度（ＲＧＢ１，ＨＳ１）と、ＲＧＢ値、色相および彩度（ＲＧＢ２，ＨＳ２）とに基づいて、後述する方法によって、画素ＧＥ１と画素ＧＥ２との間の結合重みを演算し、その演算した結合重みを画像分割回路３へ出力する。
　重み計算ユニット３５は、Ｄラッチ回路２１からＲＧＢ値を受け、Ｄラッチ回路２６から色相および彩度を受け、選択器３１からＲＧＢ値、色相および彩度を受ける。そして、重み計算ユニット３５は、Ｄラッチ回路２１から受けたＲＧＢ値とＤラッチ回路２６から受けた色相および彩度とを１つの画素ＧＥ４に対応するＲＧＢ値、色相および彩度（ＲＧＢ４，ＨＳ４）とし、選択器３１から受けたＲＧＢ値、色相および彩度を別の１つの画素ＧＥ３に対応するＲＧＢ値、色相および彩度（ＲＧＢ３，ＨＳ３）とする。そうすると、重み計算ユニット３５は、ＲＧＢ値、色相および彩度（ＲＧＢ４，ＨＳ４）と、ＲＧＢ値、色相および彩度（ＲＧＢ３，ＨＳ３）とに基づいて、後述する方法によって、画素ＧＥ３と画素ＧＥ４との間の結合重みを演算し、その演算した結合重みを画像分割回路３へ出力する。
　図３は、図２に示す結合重み決定回路２が結合重みを決定するときの概念図である。また、図４は、図２に示す結合重み決定回路２が結合重みを決定するときの他の概念図である。
　結合重み決定回路２は、２行２列に配列された画素ＧＥ１～ＧＥ４における結合重みを１サイクルで決定する。画素ＧＥ１～ＧＥ４におけるＲＧＢ値ＲＧＢ１～ＲＧＢ４が結合重み決定回路２へ順次入力されると、重み計算ユニット３２は、ＦＩＦＯ回路２３から画素ＧＥ２のＲＧＢ値ＲＧＢ２を受け、ＦＩＦＯ回路２８から画素ＧＥ２の色相および彩度ＨＳ２を受け、Ｄラッチ回路２２から画素ＧＥ３のＲＧＢ値ＲＧＢ３を受け、Ｄラッチ回路２７から画素ＧＥ３の色相および彩度ＨＳ３を受ける。
　また、重み計算ユニット３３は、Ｄラッチ回路２４から画素ＧＥ１のＲＧＢ値ＲＧＢ１を受け、Ｄラッチ回路２９から画素ＧＥ１の色相および彩度ＨＳ１を受け、Ｄラッチ回路２１から画素ＧＥ４のＲＧＢ値ＲＧＢ４を受け、Ｄラッチ回路２６から画素ＧＥ４の色相および彩度ＨＳ４を受ける。
　さらに、重み計算ユニット３４は、Ｄラッチ回路２４から画素ＧＥ１のＲＧＢ値ＲＧＢ１を受け、Ｄラッチ回路２９から画素ＧＥ１の色相および彩度ＨＳ１を受け、選択器３０から画素ＧＥ２のＲＧＢ値ＲＧＢ２と、画素ＧＥ２の色相および彩度ＨＳ２とを受ける。
　さらに、重み計算ユニット３５は、Ｄラッチ回路２１から画素ＧＥ４のＲＧＢ値ＲＧＢ４を受け、Ｄラッチ回路２６から画素ＧＥ４の色相および彩度ＨＳ４を受け、選択器３１から画素ＧＥ３のＲＧＢ値ＲＧＢ３と、画素ＧＥ３の色相および彩度ＨＳ３とを受ける。
　すなわち、重み計算ユニット３２～３５は、同期して、それぞれ、画素ＧＥ２，ＧＥ３のＲＧＢ値、色相および彩度、画素ＧＥ１，ＧＥ４のＲＧＢ値、色相および彩度、画素ＧＥ１，ＧＥ２のＲＧＢ値、色相および彩度、および画素ＧＥ３，ＧＥ４のＲＧＢ値、色相および彩度を受ける。そして、重み計算ユニット３２は、画素ＧＥ２と画素ＧＥ３との結合重みを決定して出力し、重み計算ユニット３３は、画素ＧＥ１と画素ＧＥ４との結合重みを決定して出力し、重み計算ユニット３４は、画素ＧＥ１と画素ＧＥ２との結合重みを決定して出力し、重み計算ユニット３５は、画素ＧＥ３と画素ＧＥ４との結合重みを決定して出力する。
　つまり、重み計算ユニット３２～３５は、図３に示す４個の結合重みを１サイクルで決定して出力する。
　なお、選択器３０が画素ＧＥ３のＲＧＢ値ＲＧＢ３と色相および彩度ＨＳ３とを選択し、選択器３１が画素ＧＥ２のＲＧＢ値ＲＧＢ２と色相および彩度ＨＳ２とを選択した場合、重み計算ユニット３２～３５は、図４に示す４個の結合重みを１サイクルで決定して出力する。
　このように、結合重み決定回路２は、２行２列に配列された４個の画素のＲＧＢ値、色相および彩度を用いて、１サイクルで２行２列に配列された４個の画素間における４個の結合重みを決定する。
　上述したように、結合重み決定回路２は、各画素のＲＧＢ値、色相および彩度を用いて２つの画素間の結合重みを決定するが、以下、その理由について説明する。
　この発明においては、画素間の結合重みを決定するために、ＲＧＢ値のみならず、色相および彩度を用いるために、ＲＧＢ色空間に加え、色相（Ｈ：Ｈｕｅ）、彩度（Ｓ：Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）および輝度（Ｖ：Ｖａｌｕｅ）からなるＨＳＶ色空間を導入する。
　ここで、色相（Ｈ）は、Ｒ，Ｇ，Ｂなどの色の種類を表す要素である。また、彩度（Ｓ）は、色の鮮やかさを表す要素であり、無彩色（黒―灰色―白）では、“０”となる。さらに、輝度（Ｖ）は、明るさを表す要素である。
　図５は、ＨＳＶ色空間の概念図である。図５を参照して、ＨＳＶ色空間は、円錐形状からなる。そして、色相（Ｈ）は、円錐形状の底面における円環ＣＲＣに描かれ、０度～３６０度の範囲で表される。そして、図５においては、赤を基準（０度）とした色相を表しており、ＲＧＢ色空間における赤（２５５，０，０）、緑（０，２５５，０）および青（０，０，２５５）は、それぞれ、色相０度、色相１２０度および色相２４０度に対応する。
　彩度（Ｓ）は、円錐の円形の半径として表され、０～１の範囲の値を取る。また、輝度（Ｖ）は、円錐の頂点からの距離として表され、０～１の範囲の値を取る。
　図５から解るように、無彩色は、色相（Ｈ）および彩度（Ｓ）を持たない。
　ＲＧＢ値から色相（Ｈ）への変換には、次式が用いられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　なお、式（１）において、ＭＡＸは、Ｒ値、Ｇ値およびＢ値の最大値を表し、ＭＩＮは、Ｒ値、Ｇ値およびＢ値の最小値を表す。
　ＭＡＸ＝ＭＩＮであるとき、色相（Ｈ）は、定義されない。これは、Ｒ値、Ｇ値およびＢ値が全て等しいときであり、無彩色を表すため、円錐の中央のグレーの直線の周囲にあるため、その時のＨｕｅ値は、意味を持たないからである。
　ＲＧＢ値から彩度（Ｓ）への変換には、次式が用いられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　なお、ＭＡＸ＝０であるとき、彩度（Ｓ）は、未定義となる。これは、ＭＡＸ＝０であるときの色は、完全な黒を表すため、色相も彩度も存在しないからである。
　ＲＧＢ値から輝度（Ｖ）への変換には、次式が用いられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　引き続いて、色相（Ｈｕｅ）および彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）による画像評価について説明する。図６は、色相および彩度による画像評価に用いた画像を示す図である。また、図７は、色相および彩度による画像評価に用いた他の画像を示す図である。
　図６は、コントラストが低い領域を含む画像を示し、図７は、外乱的な反射を含む画像を示す。
　図８は、図６に示す領域Ｘの分割結果および図７に示す領域Ｙの分割結果を示す図である。また、図９は、従来の画像分割における問題を説明するための図である。
　従来の画像分割においては、２つの画素間の結合重みＷｉｊ；ｋｌは、各画素のＲＧＢ値のみを用いて次の式（４），（５）によって演算される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　すなわち、従来の画像分割方法は、隣接画素間の輝度値の差から結合重みと呼ばれる画素間の類似度を求め、その求めた類似度を指標として領域を成長させていく。結合重みＷｉｊ；ｋｌは、式（４）を用いて赤、緑および青に対して演算された３個の結合重みを式（５）に代入して、赤、緑および青に対する３個の結合重みのうち、最も小さいものを画素間の結合重みＷｉｊ；ｋｌとして決定する。
　したがって、図９に示すように、たとえば、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５０，０，０）と、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１２５，０，０）との結合重みと、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（２５０，０，０）と、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（１２５，１２５，１２５）との結合重みとは、無彩色と有彩色との関係にありながら、同じ値となり、ＲＧＢ色空間を用いた結合重みでは、画素の色合いを考慮していない。
　また、図９の（ａ）は、グラデーション変化を持つ領域を画素単位で示したものと、横軸をｘ軸、縦軸を結合重みに取ったときのグラデーション領域の結合重みの変化をグラフとして表した図である。
　グラデーション変化のある領域では、画素間の輝度値の差が等しいため、結合重みも等しくなっている。仮に、近傍画素の結合重みが領域成長に用いるしきい値φｚ以上であれば、領域は、矢印の方向に広がり続けてしまう。
　しかし、図９の（ａ）に示すグラデーションに関する問題に対しては、どこまでを同一領域として扱うかは、アプリケーションに依存する面が強く、しきい値を一意に決定することは難しい。
　図６に示すサンプル画像は、コントラストが低く、机と人間の重なりにより境界に陰が生じ、机領域と人物領域との間に明確なエッジが現れず、色が２つの領域間で滑らかに変化する（グラデーション）画像である。そのため、従来のエッジを利用する画像分割法では、机と人物との分割が難しい（図８参照）。
　また、図７に示すサンプル画像では、反射が原因でカラーが変化し、ボディー領域の成長が進まずに、複数の領域に分かれたり、未分割領域として残ってしまう（図８参照）。
　これらの結果から、画像分割精度を向上させるためには、ＲＧＢ色空間による輝度を用いた方法に加えて、黒い、赤い、青いと言った色合いを考慮することが必要である。色合いを考慮すれば、図６に示すサンプル画像であれば、人物は、黒であり、机は、茶色であり、２つの領域の分離が可能である。また、図７に示すサンプル画像であれば、車は、赤色の領域として抽出可能である。
　そこで、色相（Ｈｕｅ）および彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）による画像評価について説明する。
　まず、色相（Ｈｕｅ）による画像評価について説明する。図１０は、図６に示すサンプル画像のＲＧＢ値から式（１）を用いてＨｕｅ値に変換した値（０～３６０度）を２５６階調に正規化して８ビットグレー画像とした図である。また、図１１は、図７に示すサンプル画像のＲＧＢ値から式（１）を用いてＨｕｅ値に変換した値（０～３６０度）を２５６階調に正規化して８ビットグレー画像とした図である。
　なお、図１０および図１１においては、図６および図７に示す２つのサンプル画像の場合、緑および青といったＨｕｅ値が高い画素値が存在しないため、無彩色を最大値の２５５（白）で表している。
　図１０および図１１を参照して、人間と机の境界、および道路と車両の境界がはっきりと区別できていることが解るが、背景や人間の領域にノイズ画素が目立つ。このＨｕｅ画像の画像分割への適用を想定した場合、ノイズ画素による分割精度への影響が予想される。
　そこで、ノイズ画素の低減のために、次の方法を採用した。式（１）から解るように、厳密には、ＭＡＸ－ＭＩＮ＝０のときのみ、無彩色として扱われるが、人間は、実際、目視により色を認識する場合、ＭＡＸ－ＭＩＮ＝０を正確に満たしていなくても無彩色として画素を認識する。そのため、ノイズ画素を除去するために、パラメータＤＭＡＸ－ＭＩＮを設定した。
　図１０および図１１におけるＤＭＡＸ－ＭＩＮは、ＤＭＡＸ－ＭＩＮ＝ＭＡＸ－ＭＩＮを表し、ＤＭＡＸ－ＭＩＮより誤差の小さい画素を無彩色（白－灰色－黒）と見なすことにする。ＤＭＡＸ－ＭＩＮ値を“０”から“５”ずつ増加させていったときの画像への影響について評価した結果が図１０および図１１に示す結果である。
　ＤＭＡＸ－ＭＩＮ値を大きくしていくと、無彩色は、取り除かれていき、カラー領域（有彩色領域）とグレー領域（無彩色領域）をある程度分離できることがわかった。これは、グレー領域とカラー領域との識別におけるロバスト性が向上したからである。また、カラー領域同士も、Ｈｕｅ値の差によって識別できる。
　次に、彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）による画像評価について説明する。図１２は、図６に示すサンプル画像のＲＧＢ値から式（２）を用いてＳ値に変換した値（０～１の範囲）を２５６階調に規格化して８ビットグレー画像とした図である。また、図１３は、図７に示すサンプル画像のＲＧＢ値から式（２）を用いてＳ値に変換した値（０～１の範囲）を２５６階調に規格化して８ビットグレー画像とした図である。
　彩度の場合、ＭＡＸ－ＭＩＮ＝０またはＭＡＸ＝０のときのみ、無彩色として扱っているため、道路の領域なども彩度を持っている。
　そこで、図５から解るように、彩度（Ｓ）が低い領域は、色相（Ｈ）による色の識別が非常に困難であることに注目し、各画素のＳ値の値をしきい値として、無彩色領域と有彩色領域とを２値化することを考える。
　図１２および図１３は、しきい値としての彩度（Ｓ）を０～５０まで１０刻みで変化させたときの画像への影響を示す。そして、図１２および図１３に示す画像は、しきい値よりも小さい彩度（Ｓ）を持つ画素を白（２５５）、しきい値以上の彩度を持つ画素を黒（０）として２値化した画像である。
　図１２および図１３を参照して、彩度（Ｓ）値が５０よりも小さい画素を無彩色、彩度（Ｓ）値が５０以上である画素を有彩色として扱うことにより、無彩色領域と有彩色領域との識別に関して良い結果が得られた。他のサンプル画像に対しても評価を行なったが、彩度のしきい値を５０付近に設定すると、良い結果が得られた。
　上述したように、ＨＳＶ色空間について検討した結果、ＲＧＢ色空間では、画像分割が難しかった画像（たとえば、図６に示す人と机の分離、および図７に示す車のボディー部分の抽出）に対して、ＨＳＶ色空間を用いることによって、カラー領域と、人間の目から見て無彩色に近い色とを分離したり、色合いは同じでも光の当たり具合で明度や彩度に違いが生じる領域を同一領域として分割できることが解った。
　しかし、ＨＳＶ色空間は、無彩色領域の画像分割には適していない。それは、図５から解るように、彩度が低くなると、色合いを殆ど識別することができず、Ｈｕｅ値が意味を持たなくなるからである。
　そこで、この発明においては、ＲＧＢ値と、ＨＳＶ値との両方のカラー空間を用いて、画素間の結合重みを決定し、それぞれの色空間が苦手とする色領域をお互いが補うことにしたのである。
　そして、結合重み決定回路２がＲＧＢ値、色相および彩度を用いて結合重みを決定する場合、ＨＳ変換回路２５は、一般的には、式（１）および式（２）を用いて、ＲＧＢ値を色相（Ｈ）および彩度（Ｓ）に変換する。
　しかし、式（１）および式（２）を用いてＲＧＢ値を色相（Ｈ）および彩度（Ｓ）に変換する場合、ＨＳ変換回路２５を除算器を用いて構成する必要があり、除算器を用いたＨＳ変換回路２５の実現方法は、演算に複数のサイクルを要するため、１サイクルでの処理の要求を満たすことができない。また、回路面積が大きくなるという問題もある。
　そこで、テーブルマッピングによる方法が考えられる。すなわち、ＲＧＢ値を式（１）および式（２）を用いて予め計算したＨ値およびＳ値をメモリに保存しておき、それぞれのＲＧＢ値に対応するアドレスから計算結果を読み出すことで使用時の処理を削減する。
　しかし、Ｒ，Ｇ，Ｂは、それぞれ、８ビットのデータであるため、（（２８）３×９）ビットの大容量のメモリが必要であり、デコーダの回路面積が大きくなるという問題がある。
　そこで、この発明においては、好ましくは、Ｈ（０～３６０度）およびＳ（０～１）を複数のビン（領域）に分けることで計算結果をビンの数に限定し、その上でテーブルを参照して色相（Ｈ）および彩度（Ｓ）を求める。この方法によれば、除算器を一切使用せず、回路面積を抑えたＲＧＢ値からＨＳＶ値への変換回路を実現できる。
　図１４は、色相（Ｈｕｅ）のビンの構成図である。図１４を参照して、色相（Ｈｕｅ）のビン構成は、３段構成からなり、３６０度のＨｕｅ値を９０個のビンで構成する。
　Ｈｕｅ値の決定方法について説明する。まず、１段目（最も内側の円）で、注目画素が赤（０１）、緑（１０）、および青（１１）のどのカテゴリに属するかをＭＡＸに基づいて決定する。
　次に、ＭＩＮを決定し、式（１）からＭＡＸの条件に対応した式の分数部分が正か負かを決定する。分数部分が負である場合、“０”となり、分数部分が正である場合、“１”となる（２段目）。
　最後に、１５個のビンのうちのどのビンに対応するかを決定すれば、注目画素が９０個のビンで構成されたＨｕｅ値のどのビンに対応するかが解る（３段目）。
　上述したＨｕｅ値の決定方法においては、２段目までは、Ｒ，Ｇ，Ｂ値の大小関係から容易に決定できる。そこで、３段目の１～１５のビンの決定方法について説明する。
　式（１）の分数部分を取出し、次の関係式を作成する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　式（６）において、ＭＥＤは、ＭＡＸおよびＭＩＮ以外のＲ，Ｇ，Ｂのいずれかの値、すなわち、中間値を表す。
　式（６）を変形すると、次式が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　そして、式（７）におけるＸの値を１から１４まで変化させたときに生成される１４個の不等式の成立結果（１，０）からビン番号を決定する。
　図１５は、図２に示すＨＳ変換回路２５に含まれる色相変換回路の構成を示す概略図である。ＨＳ変換回路２５は、図１５に示す色相変換回路２５０を含む。図１５を参照して、色相変換回路２５０は、決定回路２５１と、データ生成回路２５２，２５３と、スイッチ２５４と、比較回路２５５～２６８と、エンコーダ２６９とを含む。
　決定回路２５１は、画素値検出回路１から各画素のＲＧＢ値を受け、その受けたＲＧＢ値の最大値ＭＡＸ、最小値ＭＩＮおよび中間値ＭＥＤを決定する。そして、決定回路２５１は、その決定した最大値ＭＡＸをデータ生成回路２５２へ出力し、中間値ＭＥＤをデータ生成回路２５３へ出力し、最小値ＭＩＮをデータ生成回路２５２，２５３へ出力する。
　データ生成回路２５２は、決定回路２５１から最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮを受け、その受けた最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮに基づいて、Ｘを１から１４まで変化させた１４個のＸ×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を順次演算し、その演算した１４個のＸ×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）（Ｘ＝１～１４）をスイッチ２５４へ出力する。すなわち、データ生成回路２５２は、式（７）の右辺のＢを演算し、その演算したＢをスイッチ２５４へ出力する。
　また、データ生成回路２５３は、決定回路２５１から中間値ＭＥＤおよび最小値ＭＩＮを受け、その受けた中間値ＭＥＤおよび最小値ＭＩＮに基づいて、１５×（ＭＥＤ－ＭＩＮ）を演算し、その演算した１５×（ＭＥＤ－ＭＩＮ）をスイッチ２５４へ出力する。すなわち、データ生成回路２５３は、式（７）の左辺のＡを演算し、その演算したＡをスイッチ２５４へ出力する。
　スイッチ２５４は、１４個のＸ×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）（Ｘ＝１～１４）をデータ生成回路２５２から受け、１５×（ＭＥＤ－ＭＩＮ）をデータ生成回路２５３から受ける。そしてスイッチ２５４は、１×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）および１５×（ＭＥＤ－ＭＩＮ）を比較回路２５５へ出力し、２×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）および１５×（ＭＥＤ－ＭＩＮ）を比較回路２５６へ出力し、以下、同様にして、１４×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）および１５×（ＭＥＤ－ＭＩＮ）を比較回路２６８へ出力する。
　比較回路２５５は、１×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）および１５×（ＭＥＤ－ＭＩＮ）をスイッチ２５４から受け、１×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を１５×（ＭＥＤ－ＭＩＮ）と比較する。そして、比較回路２５５は、その比較結果をエンコーダ２６９へ出力する。より具体的には、比較回路２５５は、１５×（ＭＥＤ－ＭＩＮ）＜１×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）が成立するとき、“１”をエンコーダ２６９へ出力し、１５×（ＭＥＤ－ＭＩＮ）＜１×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）が成立しないとき、“０”をエンコーダ２６９へ出力する。
　比較回路２５６は、２×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）および１５×（ＭＥＤ－ＭＩＮ）をスイッチ２５４から受け、２×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を１５×（ＭＥＤ－ＭＩＮ）と比較する。そして、比較回路２５６は、その比較結果（１または０）をエンコーダ２６９へ出力する。
　以下、同様にして、比較回路２６８は、１４×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）および１５×（ＭＥＤ－ＭＩＮ）をスイッチ２５４から受け、１４×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を１５×（ＭＥＤ－ＭＩＮ）と比較する。そして、比較回路２６８は、その比較結果（１または０）をエンコーダ２６９へ出力する。
　なお、比較回路２５５～２６８は、平行してＸ×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を１５×（ＭＥＤ－ＭＩＮ）と比較し、その比較結果をエンコーダ２６９へ出力する。したがって、エンコーダ２６９は、比較結果を示す１４ビットのデータを比較回路２５５～２６８から受ける。
　エンコーダ２６９は、１４ビットからなる比較結果を比較回路２５５～２６８から受け、その受けた１４ビットの比較結果に基づいて、ビン番号を決定する。より具体的には、エンコーダ２６９は、［０１００００００００００００］の比較結果を比較回路２５５～２６８から受けたとき、ビン番号を“２”と決定し、［０００００００００１００００］の比較結果を比較回路２５５～２６８から受けたとき、ビン番号を“１０”と決定する。なお、エンコーダ２６９は、全てが“０”からなる［００００００００００００００］の比較結果を比較回路２５５～２６８から受けたとき、ビン番号を“１５”と決定する。
　そして、エンコーダ２６９は、その決定したビン番号をＨｕｅビン番号としてＤラッチ回路２６へ出力する。
　上述したように、データ生成回路２５２は、Ｘ×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を演算し、データ生成回路２５３は、１５×（ＭＥＤ－ＭＩＮ）を演算するので、データ生成回路２５２，２５３の各々を加算器とシフト器とを用いた簡単な回路により実現できる。
　次に、ＲＧＢ値から彩度（Ｓ）への変換について説明する。図１６は、彩度（Ｓ）のビンの構成図である。図１６を参照して、０～０．１の範囲の彩度（Ｓ）は、１のビンに割り当てられ、０．１～０．１５の範囲の彩度（Ｓ）は、２のビンに割り当てられ、０．１５～０．１６２５の範囲の彩度（Ｓ）は、３のビンに割り当てられ、０．１６２５～０．１７５０の範囲の彩度（Ｓ）は、４のビンに割り当てられ、０．１７５０～０．１８７５の範囲の彩度（Ｓ）は、５のビンに割り当てられ、０．１８７５～０．２の範囲の彩度（Ｓ）は、６のビンに割り当てられる。また、０．２～０．２１２５の範囲の彩度（Ｓ）は、７のビンに割り当てられ、０．２１２５～０．２２５０の範囲の彩度（Ｓ）は、８のビンに割り当てられ、０．２２５０～０．２３７５の範囲の彩度（Ｓ）は、９のビンに割り当てられ、０．２３７５～０．２５の範囲の彩度（Ｓ）は、１０のビンに割り当てられ、０．２５～０．３０の範囲の彩度（Ｓ）は、１１のビンに割り当てられ、０．３～１．０の範囲の彩度（Ｓ）は、１２のビンに割り当てられる。
　このように、彩度（Ｓ）は、彩度境界である０．２付近にある程、細分されたビンに割り当てられる。
　ＲＧＢ値から彩度（Ｓ）への変換も、ＲＧＢ値から色相（Ｈ）への変換と同様な方法を用いる。彩度（Ｓ）の計算が必要になるのは、２つの画素のうちの一方の画素が無彩色領域に属し、他方の画素が有彩色領域に属する場合である。すなわち、２つの画素が彩度境界（Ｓ＝０．２）を間に挟んだ関係にある場合である。
　そこで、図１６に示すように、彩度境界（Ｓ＝０．２）の付近に限定して細かいビンに分ける。彩度のビンは、次の２つの式（８），（９）の成立結果を元に１２個のビンへ彩度を割り当てる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　式（８）および式（９）の分母を払うと、それぞれ、式（１０）および式（１１）が得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　図１７は、図２に示すＨＳ変換回路２５に含まれる彩度変換回路の構成を示す概略図である。ＨＳ変換回路２５は、図１７に示す彩度変換回路２７０を含む。図１７を参照して、彩度変換回路２７０は、決定回路２７１と、データ生成回路２７２～２７５と、スイッチ２７６と、比較回路２７７～２８８と、エンコーダ２８９とを含む。
　決定回路２７１は、画素値検出回路１からＲＧＢ値を受け、その受けたＲＧＢ値の最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮを決定する。そして、決定回路２７１は、その決定した最大値ＭＡＸをデータ生成回路２７２～２７５へ出力し、その決定した最小値ＭＩＮをデータ生成回路２７４，２７５へ出力する。
　データ生成回路２７２は、決定回路２７１から最大値ＭＡＸを受け、その受けた最大値ＭＡＸを用いて、Ｙを２，３，６と変化させたＹ×ＭＡＸを順次演算し、その演算した３個のＹ×ＭＡＸ（Ｙ＝２，３，６）をスイッチ２７６へ出力する。すなわち、データ生成回路２７２は、式（１０）の右辺のＤを演算し、その演算したＤをスイッチ２７６へ出力する。
　データ生成回路２７３は、決定回路２７１から最大値ＭＡＸを受け、その受けた最大値ＭＡＸを用いて、Ｚを１２から２０まで変化させたＺ×ＭＡＸを順次演算し、その演算した９個のＺ×ＭＡＸ（Ｚ＝１２～２０）をスイッチ２７６へ出力する。すなわち、データ生成回路２５３は、式（１１）の右辺のＦを演算し、その演算したＦをスイッチ２７６へ出力する。
　データ生成回路２７４は、決定回路２７１から最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮを受け、その受けた最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮを用いて２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を演算し、その演算した２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）をスイッチ２７６へ出力する。すなわち、データ生成回路２７４は、式（１０）の左辺のＣを演算し、その演算したＣをスイッチ２７６へ出力する。
　データ生成回路２７５は、決定回路２７１から最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮを受け、その受けた最大値ＭＡＸおよび最小値ＭＩＮを用いて８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を演算し、その演算した８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）をスイッチ２７６へ出力する。すなわち、データ生成回路２７５は、式（１１）の左辺のＥを演算し、その演算したＥをスイッチ２７６へ出力する。
　スイッチ２７６は、データ生成回路２７２から３個のＹ×ＭＡＸ（Ｙ＝２，３，６）を受け、データ生成回路２７３から９個のＺ×ＭＡＸ（Ｚ＝１２～２０）を受け、データ生成回路２７４から２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を受け、データ生成回路２７５から８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を受ける。
　そして、スイッチ２７６は、２×ＭＡＸおよび２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を比較回路２７７へ出力し、３×ＭＡＸおよび２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を比較回路２７８へ出力し、６×ＭＡＸおよび２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を比較回路２７９へ出力する。
　また、スイッチ２７６は、１２×ＭＡＸおよび８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を比較回路２８０へ出力し、１３×ＭＡＸおよび８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を比較回路２８１へ出力し、以下、同様にして、２０×ＭＡＸおよび８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を比較回路２８８へ出力する。
　比較回路２７７は、２×ＭＡＸおよび２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）をスイッチ２７６から受け、２×ＭＡＸを２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）と比較し、その比較結果をエンコーダ２８９へ出力する。より具体的には、比較回路２７７は、２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）＜２×ＭＡＸが成立するとき、“１”をエンコーダ２８９へ出力し、２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）＜２×ＭＡＸが成立しないとき、“０”をエンコーダ２８９へ出力する。
　また、比較回路２７８は、３×ＭＡＸおよび２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）をスイッチ２７６から受け、３×ＭＡＸを２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）と比較し、２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）＜３×ＭＡＸが成立するとき、“１”をエンコーダ２８９へ出力し、２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）＜３×ＭＡＸが成立しないとき、“０”をエンコーダ２８９へ出力する。
　同様にして、比較回路２７９は、６×ＭＡＸおよび２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）をスイッチ２７６から受け、６×ＭＡＸを２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）と比較し、２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）＜６×ＭＡＸが成立するとき、“１”をエンコーダ２８９へ出力し、２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）＜６×ＭＡＸが成立しないとき、“０”をエンコーダ２８９へ出力する。
　比較回路２８０は、１２×ＭＡＸおよび８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）をスイッチ２７６から受け、１２×ＡＭＸを８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）と比較し、その比較結果をエンコーダ２８９へ出力する。より具体的には、比較回路２８０は、８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）＜１２×ＭＡＸが成立するとき、“１”をエンコーダ２８９へ出力し、８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）＜１２×ＭＡＸが成立しないとき、“０”をエンコーダ２８９へ出力する。
　比較回路２８１は、１３×ＭＡＸおよび８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）をスイッチ２７６から受け、１３×ＡＭＸを８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）と比較し、８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）＜１３×ＭＡＸが成立するとき、“１”をエンコーダ２８９へ出力し、８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）＜１３×ＭＡＸが成立しないとき、“０”をエンコーダ２８９へ出力する。
　以下、同様にして、比較回路２８８は、２０×ＭＡＸおよび８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）をスイッチ２７６から受け、２０×ＡＭＸを８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）と比較し、８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）＜２０×ＭＡＸが成立するとき、“１”をエンコーダ２８９へ出力し、８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）＜２０×ＭＡＸが成立しないとき、“０”をエンコーダ２８９へ出力する。
　なお、比較回路２７７～２８８は、上述した比較を平行して行ない、その比較結果を平行してエンコーダ２８９へ出力する。したがって、エンコーダ２８９は、１２ビットのデータを比較回路２７７～２８８から受ける。
　エンコーダ２８９は、１２ビットからなる比較結果を比較回路２７７～２８８から受け、その受けた１２ビットの比較結果に基づいて、ビン番号を決定する。より具体的には、エンコーダ２８９は、［１０００００００００００］の比較結果を比較回路２７７～２８８から受けたとき、ビン番号を“１”と決定し、［００００００１０００００］の比較結果を比較回路２７７～２８８から受けたとき、ビン番号を“７”と決定する。エンコーダ２８９は、その他の１２ビットの比較結果を受けたときも、同様にしてビン番号を決定する。
　そして、エンコーダ２８９は、その決定したビン番号をＳビン番号としてＤラッチ回路２６へ出力する。
　上述したように、データ生成回路２７２は、Ｙ×ＭＡＸを演算し、データ生成回路２７３は、Ｚ×ＭＡＸを演算し、データ生成回路２７４は、２０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を演算し、データ生成回路２７５は、８０×（ＭＡＸ－ＭＩＮ）を演算するので、データ生成回路２７２～２７５の各々を加算器とシフト器とを用いた簡単な回路により実現できる。
　結合重みの決定方法について説明する。図１８は、結合重みを決定する方法を説明するための図である。図１８を参照して、外側の円は、色相（Ｈｕｅ）を表しており、また、中心から円周方向へ彩度をとっている。
　カラー領域と、色合いを殆ど識別できない無彩色に近い色とを分離するのにしきい値Ｓｔｈとして０．２付近が適していることが実験的に解ったので、０．２を彩度の境界とする。内側の円は、彩度が０．２である境界を表し、０．２よりも彩度が低い領域は、ほぼ無彩色に近い色であり、０．２よりも彩度が高い領域は、有彩色として扱う。また、図中の×は、画素を表している。
　２つの画素についてそれぞれ彩度Ｓ１，Ｓ２を演算し、その演算した２つの彩度Ｓ１，Ｓ２をしきい値Ｓｔｈ（＝０．２）と比較する。
　そして、２つの彩度Ｓ１，Ｓ２の両方がしきい値Ｓｔｈ以下であるとき、２つの画素は、無彩色領域に属すると判定し（図１８の（ａ）の場合）、ＲＧＢ値のみに基づいて、式（４），（５）を用いて２つの画素間の結合重みを決定する。
　また、２つの彩度Ｓ１，Ｓ２のうち、いずれか一方がしきい値Ｓｔｈ以下であるとき、２つの画素のうち、一方が無彩色領域に属し、他方が有彩色領域に属すると判定し（図１８の（ｂ）の場合）、ＲＧＢ値および彩度（Ｓ）を用いて２つの画素間の結合重みを決定する。
　さらに、２つの彩度Ｓ１，Ｓ２の両方がしきい値Ｓｔｈよりも大きいとき、２つの画素の両方が有彩色領域に属すると判定し（図１８の（ｃ）の場合）、ＲＧＢ値および色相（Ｈ）を用いて２つの画素間の結合重みを決定する。
　このように、この発明においては、実験的に求められたしきい値Ｓｔｈ（＝０．２）を用いて、２つの画素が無彩色領域および有彩色領域のいずれに属するかを決定する。これによって、２つの画素がどの領域に属するかを正確に決定できる。
　また、しきい値Ｓｔｈ（＝０．２）は、人間が目視によって色合いを殆ど識別できない無彩色に近い色と、カラー領域とを分離するために実験的に求められたので、人間の実際の識別に沿って２つの画素がどの領域に属するかを正確に決定できる。
　図１８の（ａ）に示す場合、結合重みをＨＳＶ色空間の色相（Ｈ）を用いて計算しても、無彩色領域では、色相が意味を持たないため、領域の分割精度の向上を期待できない。ＨＳＶ色空間の輝度成分（Ｖ）を用いることも可能であるが、シミュレーションによりＲＧＢ値を用いた方が精度が向上するので、図１８の（ａ）に示す領域では、ＲＧＢ値のみを用いて結合重みを決定する。
　また、図１８の（ｂ）に示す場合、図６に示すサンプル画像の人物の領域でリーダセルが見つかり、机の領域に領域が成長しており、無彩色領域からカラー領域へ領域が広がったために生じた分割ミスである。逆に、カラー領域から無彩色領域へ成長する場合もある。サンプル画像のように、人物と机の重なりによって発生する影の影響で色が徐々に変化し、はっきりとしたエッジが領域境界に現れない場合、ＲＧＢ値だけでは、分割は難しい。
　この問題を解決するために、彩度（Ｓ）を用いて実験的に求めたＳ＝０．２の彩度境界をしきい値として、カラー領域（机領域）と無彩色領域（人物領域）との境界を検出することにした。
　そして、２つの画素が無彩色領域と有彩色領域とに属する場合、彩度（Ｓ）を用いて無彩色領域と有彩色領域との境界を決定し、境界面に属する２つの画素間の結合重みを、ＲＧＢ値の計算で求めた結合重みの値よりも小さく設定することで、有彩色領域から無彩色領域へ、または無彩色領域から有彩色領域へ領域の成長を抑制する方向に結合重みを決定する。これによって、画像分割において、有彩色領域から無彩色領域へ、または無彩色領域から有彩色領域への領域の成長が抑制され、コントラストが低い入力画像に対しても、画像を正確に分割できる。
　さらに、図１８の（ｃ）に示す場合、ＲＧＢ値を元に決定した画素間の結合重みでは、光の反射などにより輝度および彩度に変化が生じた場合、画素間の各成分の差は大きくなるため、結合重みは小さい値になる。そのため、図７に示すサンプル画像では、同一領域をまとめて抽出することが困難であった。
　そこで、輝度および彩度が変化しても、色合いそのものは、さほど変化しないことに注目し、色相（Ｈ）を用いた色相判定を取り入れる。有彩色領域に属する画素同士の結合重みの決定には、まず、２つの画素の色相比較を行ない、色相の差があるしきい値以内であるか否か、つまり、２つの画素が同一色相とみなせる範囲であるか否かの判定を行なう。そして、同一色相であると判定した場合、ＲＧＢ値から決定した結合重みが小さいときは（つまり、反射などの影響でＲＧＢ色空間では差が大きいとき）、領域を助長する方向へ、より大きい結合重みを与える。これにより、類似色相に属する有彩色領域の画素同士は、領域が成長し易くなり、反射などにより輝度および彩度が変化する領域を１領域としてまとめて抽出することができる。
　図１８の（ａ），（ｂ），（ｃ）の各場合における具体的な結合重みの決定方法について説明する。
　図１８の（ａ）に示す場合、結合重みは、式（４），（５）によりＲＧＢ値のみを用いて決定されるが、式（４），（５）を用いて結合重みを演算する回路をディジタル回路として実装する場合、除算器は、回路面積が大きく、複数のクロックサイクルを必要とすることから、この発明においては、デコーダを用いてテーブルマッピングによって結合重みを決定する。表１は、ＲＧＢ値のみを用いて結合重みを決定するときの変換テーブルを示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000001
　表１に示す変換テーブルは、注目画素（ｉ，ｊ）と近傍画素（ｋ，ｌ）との２画素のＲＧＢ値を用いて演算した輝度Ｉｉ，ｊと輝度Ｉｋ，ｌとの差の絶対値｜Ｉｉ，ｊ－Ｉｋ，ｌ｜と、結合重みとの対応関係を示す。
　したがって、この発明においては、図１８の（ａ）に示す場合、２つの画素（ｉ，ｊ），（ｋ，ｌ）のＲＧＢ値に基づいて、２つの輝度Ｉｉ，ｊ，Ｉｋ，ｌを演算し、その演算した２つの輝度Ｉｉ，ｊ，Ｉｋ，ｌの差の絶対値｜Ｉｉ，ｊ－Ｉｋ，ｌ｜を演算し、その演算した絶対値｜Ｉｉ，ｊ－Ｉｋ，ｌ｜に対応する結合重みを表１を参照して抽出することにより、２つの画素（ｉ，ｊ），（ｋ，ｌ）の結合重みを決定する。
　次に、図１８の（ｂ）に示す場合、領域が広がるのを抑制するために、ＲＧＢ色空間から表１の変換テーブルを用いて得られた結合重みよりも小さい結合重みを与える。
　この場合、彩度境界（Ｓ＝０．２）をしきい値として無彩色と有彩色との２値に分別したとき、彩度境界付近の画素間の結合重みと、彩度境界から完全に離れた彩度の全く異なる画素間の結合重みとを同様の基準で扱わないように、結合重みを決定する。
　図１９は、反射による画素値への影響を示す図である。また、図２０は、彩度境界を変化させたときの無彩色画素値の変化を示す図である。
　図１９の（ａ）は、入力画像を示し、図１９の（ｂ）は、図１９の（ａ）に示す道路の画像を、彩度境界（Ｓ＝０．２）をしきい値として無彩色（０）と有彩色（１）とに２値化した画像を示し、図１９の（ｃ）は、画像分割の結果を示す。
　図１９の（ｂ）から解るように、画像の道路部分は、実験的に求めた彩度境界（Ｓ＝０．２）を無彩色領域と有彩色領域との分別のしきい値として用いると、画像中央を境に同一領域が有彩色領域と無彩色領域とに分かれて分類されてしまう。その結果、図１９の（ｃ）に示すように、道路は、彩度境界を境に領域の成長が抑制され、分割画像は、ＲＧＢ色空間を用いた場合よりも精度が低下してしまう。
　図２０を参照して、曲線ｋ１は、画像中にカラー領域を含む画像に対する無彩色画素数の変化を示し、曲線ｋ２は、画像中にカラー領域を含まないグレー画像に対する無彩色画素数の変化を示す。
　図２０から解るように、カラー領域を含む画像は、彩度境界が５０～６０付近（Ｓ＝０．２）を境に無彩色画素数が飽和している。一方、グレー画像の場合、無彩色画素数は、線形的に変化し続ける。
　この結果から、彩度境界を挟む２つの画素間の結合重みを領域が成長しない領域まで急激に下げてしまうと、彩度境界によってうまく無彩色領域と有彩色領域とを分けることができなかった場合、グレー領域の分割精度が低下する。
　そこで、彩度境界に近い画素同士に対しては、結合重みの下げ幅を小さくし、彩度境界から離れるに従って結合重みの下げ幅を大きくする。これによって、グレー領域の分割精度を向上できる。
　図１８の（ｂ）に示す場合における結合重みの変換テーブルを表２に示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000002
　表２から解るように、絶対値｜Ｉｉ，ｊ－Ｉｋ，ｌ｜が００１ｘ＿ｘｘｘｘ，００００＿１ｘｘｘ，００００＿０１ｘｘ，００００＿００１ｘ，００００＿０００ｘである場合、結合重みは、彩度差｜Ｓｉ，ｊ－Ｓｋ，ｌ｜が大きくなるに従って、ＲＧＢ値のみを用いて決定した結合重み（表１参照）からの下げ幅を大きくして決定される。
　最後に、図１８の（ｃ）に示す場合の具体的な結合重みの決定方法について説明する。カラー画像では、反射などの影響がない場合、ＲＧＢ色空間による結合重みの決定によって精度の高い領域分割結果が得られることが解っている。そのため、反射の影響を受けた画素間の結合重みに対してのみ、ＨＳＶ色空間を用いて結合重みを最適化することが好ましい。
　そこで、Ｒ，Ｇ，Ｂの各成分が乱反射の影響によって連続画素間でどの程度変化するかをサンプル画像を用いて調べた。図２１は、Ｒ，Ｇ，Ｂの各成分の乱反射による影響を示す図である。
　図２１の（ａ）は、評価に用いたサンプル画像を示し、図２１の（ｂ）は、図２１の（ａ）に示す線分Ａ－Ｂ間上の画素のＲ，Ｇ，Ｂ値の変化を示し、図２１の（ｃ）は、図２１の（ａ）に示す線分Ｃ－Ｄ間上の画素のＲ，Ｇ，Ｂ値の変化を示す。すなわち、図２１の（ｂ）は、光の反射の影響を受ける車のボディー領域の画素値の変化を示し、図２１の（ｃ）は、光の反射の影響を受けていない道路領域の画素値の変化を示す。
　図２１を参照して、ボディー領域は、道路領域に比べ、連続画素間で画素値の変化が大きい。そして、光の反射による画素間の変化量は、３０から１００の間に集中していることが反射領域を持つサンプル画像から解った。つまり、画素値の差が非常に小さい領域、または、逆に画素値の差が非常に大きい領域は、光の反射による影響を受けていないと判定することにする。
　そこで、この発明においては、色相（Ｈ）の評価結果を利用した結合重みの最適化を表１に示す０１ｘｘ＿ｘｘｘｘ，００１ｘ＿ｘｘｘｘ，０００１＿ｘｘｘｘに限定することで、ＲＧＢ値によるカラー領域の分割精度を保持しつつ、色相（Ｈ）によって精度を向上させることができる。
　次に、２画素のＨｕｅ値の差を元に、表１の０１ｘｘ＿ｘｘｘｘ，００１ｘ＿ｘｘｘｘ，０００１＿ｘｘｘｘにおける結合重みをどの値まで引き上げるかを検討する。色相（Ｈ）の幅を大きく取り過ぎると、異なる色まで領域が成長してしまう。たとえば、色相の近い赤と橙色の画素値が同一色相として扱われると、２領域を分離することが困難になる。
　逆に、色相（Ｈ）の幅を小さくし過ぎると、ＲＧＢ値から色相（Ｈ）への変換計算には、除算が必要であるため、回路面積が大きくなる。
　そこで、実装面積と分割精度との両方を考慮してシミュレーションした結果、色相（Ｈ）の最小単位を４度に設定した場合、色相の近い色も分割できることが解った。
　図２２は、赤の車のボディーのＨｕｅ値のヒストグラムを示す図である。また、図２３は、青の車のボディーのＨｕｅ値のヒストグラムを示す図である。
　図２２および図２３を参照して、ヒストグラムの山を中心にして±１０度幅に殆どの画素が集中して抽出されている。また、画素間のＨｕｅ値の差は、同一領域（同一色）中では、約１０度以内と非常に変化量が小さい。
　したがって、上述した実験の結果を考慮して、２画素間のＨｕｅ値の差｜Ｈｉｊ－Ｈｋｌ｜に対して、４度以下、５度以上８度以下、およびそれ以外の３つの判定条件を設けて、図１８の（ｃ）に示す場合の結合重みの変換テーブルを表３に示すように決定した。
Figure JPOXMLDOC01-appb-T000003
　このように、２つの画素の色相差が４度変化するごとに２つの画素間の結合重みを変化させる。そして、色相差が小さい程、大きな結合重みが与えられる。
　図２４は、図２に示す重み計算ユニット３２の構成図である。図２４を参照して、重み計算ユニット３２は、結合重み演算回路３２０と、色相差計算回路３３０と、彩度差計算回路３４０と、結合重み修正回路３５０，３６０と、セレクタ信号生成回路３７０と、セレクタ３８０とを含む。
　結合重み演算回路３２０は、Ｄラッチ回路２２およびＦＩＦＯ回路２３から受けた２つのＲＧＢ値に基づいて、表１を用いて２つの画素間の結合重みを演算し、その演算した結合重みを結合重み修正回路３５０，３６０およびセレクタ３８０へ出力する。
　結合重み演算回路３２０は、絶対値演算器３２１，３２３，３２５と、エンコーダ３２２，３２４，３２６と、最小値選択回路３２７とを含む。
　絶対値演算器３２１は、Ｄラッチ回路２２およびＦＩＦＯ回路２３から受けた２つのＲ値ＲＡ，ＲＢに基づいて、輝度ＩＡ（Ｒ），ＩＢ（Ｒ）を演算し、その演算した輝度ＩＡ（Ｒ），ＩＢ（Ｒ）の差の絶対値｜ＩＡ（Ｒ）－ＩＢ（Ｒ）｜を演算する。そして、絶対値演算器３２１は、その演算した絶対値｜ＩＡ（Ｒ）－ＩＢ（Ｒ）｜をエンコーダ３２２へ出力する。
　エンコーダ３２２は、表１を保持しており、絶対値演算器３２１から絶対値｜ＩＡ（Ｒ）－ＩＢ（Ｒ）｜を受けると、表１を参照して、絶対値｜ＩＡ（Ｒ）－ＩＢ（Ｒ）｜に対応する結合重みＷＡ，Ｂ（Ｒ）を抽出し、その抽出した結合重みＷＡ，Ｂ（Ｒ）を最小値選択回路３２７へ出力する。
　絶対値演算器３２３は、Ｄラッチ回路２２およびＦＩＦＯ回路２３から受けた２つのＧ値ＧＡ，ＧＢに基づいて、輝度ＩＡ（Ｇ），ＩＢ（Ｇ）を演算し、その演算した輝度ＩＡ（Ｇ），ＩＢ（Ｇ）の差の絶対値｜ＩＡ（Ｇ）－ＩＢ（Ｇ）｜を演算する。そして、絶対値演算器３２３は、その演算した絶対値｜ＩＡ（Ｇ）－ＩＢ（Ｇ）｜をエンコーダ３２４へ出力する。
　エンコーダ３２４は、表１を保持しており、絶対値演算器３２３から絶対値｜ＩＡ（Ｇ）－ＩＢ（Ｇ）｜を受けると、表１を参照して、絶対値｜ＩＡ（Ｇ）－ＩＢ（Ｇ）｜に対応する結合重みＷＡ，Ｂ（Ｇ）を抽出し、その抽出した結合重みＷＡ，Ｂ（Ｇ）を最小値選択回路３２７へ出力する。
　絶対値演算器３２５は、Ｄラッチ回路２２およびＦＩＦＯ回路２３から受けた２つのＢ値ＢＡ，ＢＢに基づいて、輝度ＩＡ（Ｂ），ＩＢ（Ｂ）を演算し、その演算した輝度ＩＡ（Ｂ），ＩＢ（Ｂ）の差の絶対値｜ＩＡ（Ｂ）－ＩＢ（Ｂ）｜を演算する。そして、絶対値演算器３２５は、その演算した絶対値｜ＩＡ（Ｂ）－ＩＢ（Ｂ）｜をエンコーダ３２６へ出力する。
　エンコーダ３２６は、表１を保持しており、絶対値演算器３２５から絶対値｜ＩＡ（Ｂ）－ＩＢ（Ｂ）｜を受けると、表１を参照して、絶対値｜ＩＡ（Ｂ）－ＩＢ（Ｂ）｜に対応する結合重みＷＡ，Ｂ（Ｂ）を抽出し、その抽出した結合重みＷＡ，Ｂ（Ｂ）を最小値選択回路３２７へ出力する。
　最小値選択回路３２７は、エンコーダ３２２，３２４，３２６からそれぞれ結合重みＷＡ，Ｂ（Ｒ），ＷＡ，Ｂ（Ｇ），ＷＡ，Ｂ（Ｂ）を受け、その受けた３個の結合重みＷＡ，Ｂ（Ｒ），ＷＡ，Ｂ（Ｇ），ＷＡ，Ｂ（Ｂ）の中から最小の結合重みＷＡ，Ｂを選択する。そして、最小値選択回路３２７は、その選択した結合重みＷＡ，Ｂを結合重み修正回路３５０，３６０およびセレクタ３８０へ出力する。
　色相差計算回路３３０は、図１４に示すＨｕｅビン番号の割当図を保持しており、Ｄラッチ回路２７およびＦＩＦＯ回路２８からそれぞれＨｕｅビン番号ＡおよびＨｕｅビン番号Ｂを受ける。そして、色相差計算回路３３０は、図１４に示すＨｕｅビン番号の割当図を参照して、その受けたＨｕｅビン番号ＡおよびＨｕｅビン番号Ｂに対応するＨｕｅ値ＨＡ，ＨＢを検出する。そうすると、色相差計算回路３３０は、色相差｜ＨＡ－ＨＢ｜を演算し、その演算した色相差｜ＨＡ－ＨＢ｜を結合重み修正回路３５０へ出力する。
　彩度差計算回路３４０は、図１６に示すＳビン番号の割当図を保持しており、Ｄラッチ回路２７およびＦＩＦＯ回路２８からそれぞれＳビン番号ＡおよびＳビン番号Ｂを受ける。そして、彩度差計算回路３４０は、図１６に示すＳビン番号の割当図を参照して、その受けたＳビン番号ＡおよびＳビン番号Ｂに対応するＳ値ＳＡ，ＳＢを検出する。そうすると、彩度差計算回路３４０は、彩度差｜ＳＡ－ＳＢ｜を演算し、その演算した彩度差｜ＳＡ－ＳＢ｜を結合重み修正回路３６０へ出力する。
　結合重み修正回路３５０は、表３を保持しており、結合重み演算回路３２０から結合重みＷＡ，Ｂを受け、色相差計算回路３３０から色相差｜ＨＡ－ＨＢ｜を受ける。そして、結合重み修正回路３５０は、表３を参照して、結合重みＷＡ，Ｂに一致する絶対値｜Ｉｉｊ－Ｉｋｌ｜を抽出する。
　その後、結合重み修正回路３５０は、その抽出した絶対値｜Ｉｉｊ－Ｉｋｌ｜が表３に示す１ｘｘｘ＿ｘｘｘｘ，００００＿１ｘｘｘ，００００＿０１ｘｘ，００００＿００１ｘ，００００＿０００ｘのいずれかである場合、１ｘｘｘ＿ｘｘｘｘ，００００＿１ｘｘｘ，００００＿０１ｘｘ，００００＿００１ｘ，００００＿０００ｘに対応する結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈを表３から抽出し、その抽出した結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈをセレクタ３８０へ出力する。
　また、結合重み修正回路３５０は、その抽出した絶対値｜Ｉｉｊ－Ｉｋｌ｜が表３に示す０１ｘｘ＿ｘｘｘｘである場合、色相差｜ＨＡ－ＨＢ｜が“４”以下であるか否かを判定し、色相差｜ＨＡ－ＨＢ｜が“４”以下である場合、１６からなる結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈを表３から抽出し、その抽出した結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈ（＝１６）をセレクタ３８０へ出力する。一方、結合重み修正回路３５０は、色相差｜ＨＡ－ＨＢ｜が“４”以下でない場合、４からなる結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈを表３から抽出し、その抽出した結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈ（＝４）をセレクタ３８０へ出力する。
　さらに、結合重み修正回路３５０は、その抽出した絶対値｜Ｉｉｊ－Ｉｋｌ｜が表３に示す００１ｘ＿ｘｘｘｘである場合、色相差｜ＨＡ－ＨＢ｜が“４”以下であるか否かを判定し、色相差｜ＨＡ－ＨＢ｜が“４”以下である場合、３２からなる結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈを表３から抽出し、その抽出した結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈ（＝３２）をセレクタ３８０へ出力する。一方、結合重み修正回路３５０は、色相差｜ＨＡ－ＨＢ｜が“４”以下でない場合、色相差｜ＨＡ－ＨＢ｜が“８”以下であるか否かをさらに判定し、色相差｜ＨＡ－ＨＢ｜が“８”以下である場合、１６からなる結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈを表３から抽出し、その抽出した結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈ（＝１６）をセレクタ３８０へ出力する。一方、結合重み修正回路３５０は、色相差｜ＨＡ－ＨＢ｜が“８”以下でない場合、８からなる結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈを表３から抽出し、その抽出した結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈ（＝８）をセレクタ３８０へ出力する。
　さらに、結合重み修正回路３５０は、その抽出した絶対値｜Ｉｉｊ－Ｉｋｌ｜が表３に示す０００１＿ｘｘｘｘである場合、色相差｜ＨＡ－ＨＢ｜が“４”以下であるか否かを判定し、色相差｜ＨＡ－ＨＢ｜が“４”以下である場合、３２からなる結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈを表３から抽出し、その抽出した結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈ（＝３２）をセレクタ３８０へ出力する。一方、結合重み修正回路３５０は、色相差｜ＨＡ－ＨＢ｜が“４”以下でない場合、１６からなる結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈを表３から抽出し、その抽出した結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈ（＝１６）をセレクタ３８０へ出力する。
　結合重み修正回路３６０は、表２を保持しており、結合重み演算回路３２０から結合重みＷＡ，Ｂを受け、彩度差計算回路３４０から彩度差｜ＳＡ－ＳＢ｜を受ける。そして、結合重み修正回路３６０は、表２を参照して、結合重みＷＡ，Ｂに一致する絶対値｜Ｉｉｊ－Ｉｋｌ｜を抽出する。
　また、結合重み修正回路３６０は、彩度差｜ＳＡ－ＳＢ｜が“６”以下であるか否かを判定し、彩度差｜ＳＡ－ＳＢ｜が“６”以下である場合、結合重みＷＡ，Ｂに一致する絶対値｜Ｉｉｊ－Ｉｋｌ｜と、“ｉｆ≦６”とに対応する結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｓを表２から抽出し、その抽出した結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｓをセレクタ３８０へ出力する。
　一方、結合重み修正回路３６０は、彩度差｜ＳＡ－ＳＢ｜が“６”以下でない場合、彩度差｜ＳＡ－ＳＢ｜が“９”以下であるか否かをさらに判定し、彩度差｜ＳＡ－ＳＢ｜が“９”以下である場合、結合重みＷＡ，Ｂに一致する絶対値｜Ｉｉｊ－Ｉｋｌ｜と、“ｅｌｓｅ　ｉｆ≦９”とに対応する結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｓを表２から抽出し、その抽出した結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｓをセレクタ３８０へ出力する。
　一方、結合重み修正回路３６０は、彩度差｜ＳＡ－ＳＢ｜が“９”以下でない場合、彩度差｜ＳＡ－ＳＢ｜が“１２”以下であるか否かをさらに判定し、彩度差｜ＳＡ－ＳＢ｜が“１２”以下である場合、結合重みＷＡ，Ｂに一致する絶対値｜Ｉｉｊ－Ｉｋｌ｜と、“ｅｌｓｅ　ｉｆ≦１２”とに対応する結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｓを表２から抽出し、その抽出した結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｓをセレクタ３８０へ出力する。
　一方、結合重み修正回路３６０は、彩度差｜ＳＡ－ＳＢ｜が“１２”以下でない場合、結合重みＷＡ，Ｂに一致する絶対値｜Ｉｉｊ－Ｉｋｌ｜と、“ｅｌｓｅ”とに対応する結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｓを表２から抽出し、その抽出した結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｓをセレクタ３８０へ出力する。
　セレクタ信号生成回路３７０は、しきい値Ｓｔｈ（＝０．２）および図１６に示すＳビン番号の割当図を保持しており、Ｄラッチ回路２７およびＦＩＦＯ回路２８からそれぞれＳビン番号ＡおよびＳビン番号Ｂを受ける。そして、セレクタ信号生成回路３７０は、図１６に示すＳビン番号の割当図を参照して、その受けたＳビン番号ＡおよびＳビン番号Ｂに対応するＳ値ＳＡ，ＳＢを検出する。
　そうすると、セレクタ信号生成回路３７０は、その検出した２つのＳ値ＳＡ，ＳＢをしきい値Ｓｔｈと比較する。そして、セレクタ信号生成回路３７０は、２つのＳ値ＳＡ，ＳＢの両方がしきい値Ｓｔｈ以下であるとき、結合重み演算回路３２０から受けた結合重みＷＡ，Ｂを選択するためのセレクタ信号ＳＥＬ＿ＲＧＢを生成し、その生成したセレクタ信号ＳＥＬ＿ＲＧＢをセレクタ３８０へ出力する。
　また、セレクタ信号生成回路３７０は、２つのＳ値ＳＡ，ＳＢのいずれか一方がしきい値Ｓｔｈ以下であるとき、結合重み修正回路３６０から受けた結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｓを選択するためのセレクタ信号ＳＥＬ＿Ｓを生成し、その生成したセレクタ信号ＳＥＬ＿Ｓをセレクタ３８０へ出力する。
　さらに、セレクタ信号生成回路３７０は、２つのＳ値ＳＡ，ＳＢの両方がしきい値Ｓｔｈよりも大きいとき、結合重み修正回路３５０から受けた結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈを選択するためのセレクタ信号ＳＥＬ＿Ｈを生成し、その生成したセレクタ信号ＳＥＬ＿Ｈをセレクタ３８０へ出力する。
　セレクタ３８０は、結合重み演算回路３２０から結合重みＷＡ，Ｂを受け、結合重み修正回路３５０，３６０からそれぞれ結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈ，ＷＡ，Ｂ＿Ｓを受ける。そして、セレクタ３８０は、セレクタ信号生成回路３７０からセレクタ信号ＳＥＬ＿ＲＧＢを受けると、結合重みＷＡ，Ｂを選択し、その選択した結合重みＷＡ，Ｂを結合重みＣＷとして出力する。また、セレクタ３８０は、セレクタ信号生成回路３７０からセレクタ信号ＳＥＬ＿Ｓを受けると、結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｓを選択し、その選択した結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｓを結合重みＣＷとして出力する。さらに、セレクタ３８０は、セレクタ信号生成回路３７０からセレクタ信号ＳＥＬ＿Ｈを受けると、結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈを選択し、その選択した結合重みＷＡ，Ｂ＿Ｈを結合重みＣＷとして出力する。
　図２に示す重み計算ユニット３３は、図２４に示す重み計算ユニット３２と同じ構成からなり、Ｄラッチ回路２１，２４から受けたＲＧＢ値ＲＧＢＡ，ＲＧＢＢと、Ｄラッチ回路２６，２９から受けたＨｕｅビン番号Ａ、Ｈｕｅビン番号Ｂ、Ｓビン番号Ａ、およびＳビン番号Ｂに基づいて、重み計算ユニット３２と同じ方法によって、結合重みＷＡ，Ｂ，ＷＡ，Ｂ＿Ｈ，ＷＡ，Ｂ＿Ｓを演算し、その演算した結合重みＷＡ，Ｂ，ＷＡ，Ｂ＿Ｈ，ＷＡ，Ｂ＿Ｓのいずれかを結合重みＣＷとして選択して出力する。
　また、図２に示す重み計算ユニット３４は、図２４に示す重み計算ユニット３２と同じ構成からなり、Ｄラッチ回路２４から受けたＲＧＢ値ＲＧＢＡと、Ｄラッチ回路２９から受けたＨｕｅビン番号ＡおよびＳビン番号Ａと、選択器３０から受けたＲＧＢ値ＲＧＢＢ、Ｈｕｅビン番号ＢおよびＳビン番号Ｂとに基づいて、重み計算ユニット３２と同じ方法によって、結合重みＷＡ，Ｂ，ＷＡ，Ｂ＿Ｈ，ＷＡ，Ｂ＿Ｓを演算し、その演算した結合重みＷＡ，Ｂ，ＷＡ，Ｂ＿Ｈ，ＷＡ，Ｂ＿Ｓのいずれかを結合重みＣＷとして選択して出力する。
　さらに、図２に示す重み計算ユニット３５は、図２４に示す重み計算ユニット３２と同じ構成からなり、Ｄラッチ回路２１から受けたＲＧＢ値ＲＧＢＡと、Ｄラッチ回路２６から受けたＨｕｅビン番号ＡおよびＳビン番号Ａと、選択器３１から受けたＲＧＢ値ＲＧＢＢ、Ｈｕｅビン番号ＢおよびＳビン番号Ｂとに基づいて、重み計算ユニット３２と同じ方法によって、結合重みＷＡ，Ｂ，ＷＡ，Ｂ＿Ｈ，ＷＡ，Ｂ＿Ｓを演算し、その演算した結合重みＷＡ，Ｂ，ＷＡ，Ｂ＿Ｈ，ＷＡ，Ｂ＿Ｓのいずれかを結合重みＣＷとして選択して出力する。
　画像分割回路３における画像の分割方法について説明する。図２５は、画像の分割方法を説明するための図である。画像分割回路３は、領域成長型画像分割方法によって１つのフレームを各対象物の画像に分割する。
　この領域成長型画像分割方法は、ＬＥＧＩＯＮモデル（D. L. Wang, and D. Terman, “Image segmentation based on oscillator correlation,” Neural Computation, Volume 9(4), pp. 805-836(1997).）の振動子ネットワークの各画素に対する振動子の振る舞いを自己発火（Ｓｅｌｆ－Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ）、自己発火可能（Ｓｅｌｆ－Ｅｘｃｉｔａｂｌｅ）、発火（Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ）および鎮火（Ｉｎｈｉｂｉｔｉｏｎ）という４つの状態で取り扱うものである。そして、この領域成長型画像分割方法は、初期化、自己発火、発火、および鎮火の４つのステップからなる。
　画像分割回路３は、図２５の（ａ）に示す３×３の構成からなる入力画像を受ける。そして、画像分割回路３は、入力画像を構成する９個の画素における画素間の８個の結合重みＣＷ１～ＣＷ８を結合重み決定回路２から受け、その受けた８個の結合重みＣＷ１～ＣＷ８を各画素間に対応付けてメモリに保持する。なお、図２５の（ｂ）においては、（２，２）の画素と周囲の画素との８個の結合重みが図示されている。
　そうすると、画像分割回路３は、メモリに保持された８個の結合重みＣＷ１～ＣＷ８を読み出し、その読み出した８個の結合重みＣＷ１～ＣＷ８の和ＳＵＭ（ＣＷ）を演算する。そして、画像分割回路３は、その演算した和ＳＵＭ（ＣＷ）がリーダセルを決定するためのしきい値φＰよりも大きいか否かを判定する。なお、この出願においては、ＳＵＭは、数学におけるシグマ記号によって表される和を演算することを意味する。
　画像分割回路３は、和ＳＵＭ（ＣＷ）がしきい値φＰよりも大きいと判定したとき、結合重みの計算の中心となった画素をリーダセルに設定し、リーダセルフラグｐｉｊ＝１を設定する。一方、画像分割回路３は、和ＳＵＭ（ＣＷ）がしきい値φＰ以下であると判定したとき、結合重みの計算の中心となった画素をリーダセルに設定せず、リーダセルフラグｐｉｊ＝０を設定する。
　画像分割回路３は、この処理を入力画像の９個の画素の各々を結合重みの計算の中心となる画素に設定して実行し、リーダセルを決定する（図２５の（ｃ）参照）。
　その後、画像分割回路３は、リーダセルの１つを自己発火させる（発火フラグｘｉｊ＝１）（図２５の（ｄ）参照）。そして、画像分割回路３は、各セル（ｉ，ｊ）に隣接する８個の画素に対応するセル（ｋ，ｌ）∈Ｎｉｊが発火していれば、セル（ｉ，ｊ）とセル（ｋ，ｌ）との間の結合重みの和ＳＵＭ（ｋ，ｌ）∈Ｎｉｊ∧ｘｋｌ＝１Ｗｉｊ；ｋｌを演算し、その演算した和ＳＵＭ（ｋ，ｌ）∈Ｎｉｊ∧ｘｋｌ＝１Ｗｉｊ；ｋｌがしきい値φＺよりも大きく、かつ、まだ、セル（ｉ，ｊ）がどの分割領域にも属していない（ラベルフラグｌｉｊ＝０）場合に、自動的に発火（ｘｉｊ＝１）させる（引火・領域成長）（図２５の（ｅ）参照）。この引火処理によって、領域が広がっていき、図２５の（ｆ）に示すように、新たに発火するセルが存在しなくなると、１領域の分割が終了する。
　その後、画像分割回路３は、この分割された領域を保存するために、図２５の（ｇ）に示すように、発火しているセルへ分割領域識別のためのラベル番号を書き込み、発火したセルが既に分割されたセルであることを示すラベルフラグをセットし（ｌｉｊ＝１）、鎮火処理（ｘｉｊ＝０，ｐｉｊ＝０）を行なう。
　画像分割回路３は、鎮火処理が終了すると、再び、次の領域の分割のための自己発火の処理に戻る。そして、画像分割回路３は、リーダセルが存在しなくなるまで、上述した処理を繰り返し実行し、各領域を分割する。そして、画像分割回路３は、全てのリーダセルが発火した後、全ての領域にラベル付けを行ない、１フレームの画像の分割を終了する（図２５の（ｈ）参照）。
　図２６は、この発明による画像分割方法を説明するためのフローチャートである。図２６を参照して、一連の動作が開始されると、画素値検出回路１は、ｎ×ｎ（ｎは、２以上の整数）からなる入力画像の各画素ＧＥｉｊ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ）のＲＧＢ値ＲＧＢｉｊ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ）を検出し（ステップＳ１）、その検出した各画素のＲＧＢ値ＲＧＢｉｊを結合重み決定回路２へ出力する。
　結合重み決定回路２は、画素値検出回路１から各画素ＧＥｉｊ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ）のＲＧＢ値ＲＧＢｉｊ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ）を受け、その受けた各画素ＧＥｉｊ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ）のＲＧＢ値ＲＧＢｉｊ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ）を上述した方法によって色相Ｈｉｊ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ）および彩度Ｓｉｊ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ）に変換し、ＲＧＢ値ＲＧＢｉｊ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ）、色相Ｈｉｊ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ）および彩度Ｓｉｊ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ）に基づいて、各画素間の結合重みＷｉｊ；ｋｌ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ，１≦ｋ≦ｎ，１≦ｌ≦ｎ）を決定する（ステップＳ２）。そして、結合重み決定回路２は、その決定した各画素間の結合重みＷｉｊ；ｋｌ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ，１≦ｋ≦ｎ，１≦ｌ≦ｎ）を画像分割回路３へ出力する。
　画像分割回路３は、外部から入力画像を受け、結合重み決定回路２から各画素間の結合重みＷｉｊ；ｋｌ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ，１≦ｋ≦ｎ，１≦ｌ≦ｎ）を受ける。そして、画像分割回路３は、その受けた各画素間の結合重みＷｉｊ；ｋｌ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ，１≦ｋ≦ｎ，１≦ｌ≦ｎ）を用いて１フレームの画像を分割する（ステップＳ３）。そして、一連の動作は、終了する。
　図２７は、図２６に示すステップＳ２の詳細な動作を説明するためのフローチャートである。なお、図２７においては、図３に示す画素ＧＥ１を画素ＧＥｉｊとし、画素ＧＥ２を画素ＧＥｋｌとし、画素ＧＥ３を画素ＧＥｉ＋１，ｊとし、画素ＧＥ４を画素ＧＥｋ＋１，ｌとしてステップＳ２の詳細な動作を説明する。
　図２７を参照して、図２６に示すステップＳ１の後、結合重み決定回路２は、画素値検出回路１から複数の画素ＧＥｉｊ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ）の複数のＲＧＢ値ＲＧＢｉｊ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ）を順次受ける。そして、結合重み決定回路２は、ｉ＝１，ｊ＝１，ｋ＝１，ｌ＝１を設定する（ステップＳ２１）。
　そして、結合重み決定回路２は、入力画像の複数の画素ＧＥｉｊ（１≦ｉ≦ｎ，１≦ｊ≦ｎ）のうち、画素値検出回路１から順次入力される隣接する２つの画素ＧＥｉｊ，ＧＥｋｌ（１≦ｋ≦ｎ，１≦ｌ≦ｎ）を選択する（ステップＳ２２）。
　その後、結合重み決定回路２は、ＨＳ変換回路２５によって、画素ＧＥｉｊのＲＧＢ値ＲＧＢｉｊを上述した方法によって色相Ｈｉｊおよび彩度Ｓｉｊに変換し（ステップＳ２３）、画素ＧＥｋｌのＲＧＢ値ＲＧＢｋｌを上述した方法によって色相Ｈｋｌおよび彩度Ｓｋｌに変換する（ステップＳ２４）。
　そして、結合重み決定回路２において、４組の隣接画素ＧＥｉｊ，ＧＥｋｌ；ＧＥｉ＋１，ｊ，ＧＥｋｌ；ＧＥｉｊ，ＧＥｋ＋１，ｌ；ＧＥｉ＋１，ｊ，ＧＥｋ＋１，ｌのＲＧＢ値が色相および彩度に変換されたか否かが判定される（ステップＳ２５）。
　ステップＳ２５において、４組の隣接画素ＧＥｉｊ，ＧＥｋｌ；ＧＥｉ＋１，ｊ，ＧＥｋｌ；ＧＥｉｊ，ＧＥｋ＋１，ｌ；ＧＥｉ＋１，ｊ，ＧＥｋ＋１，ｌのＲＧＢ値が色相および彩度に変換されていないと判定されたとき、ｉ，ｋのいずれかまたは両方が“１”だけ変化される（ステップＳ２６）。その後、一連の動作は、ステップＳ２２へ戻り、ステップＳ２５において、４組の隣接画素ＧＥｉｊ，ＧＥｋｌ；ＧＥｉ＋１，ｊ，ＧＥｋｌ；ＧＥｉｊ，ＧＥｋ＋１，ｌ；ＧＥｉ＋１，ｊ，ＧＥｋ＋１，ｌのＲＧＢ値が色相および彩度に変換されたと判定されるまで、ステップＳ２２～ステップＳ２６が繰り返し実行される。
　そして、ステップＳ２５において、４組の隣接画素ＧＥｉｊ，ＧＥｋｌ；ＧＥｉ＋１，ｊ，ＧＥｋｌ；ＧＥｉｊ，ＧＥｋ＋１，ｌ；ＧＥｉ＋１，ｊ，ＧＥｋ＋１，ｌのＲＧＢ値が色相および彩度に変換されたと判定されると、結合重み決定回路２の４個の重み計算ユニット３２～３５は、平行して隣接画素間の結合重みを決定する（ステップＳ２７～ステップＳ３０）。
　この場合、重み計算ユニット３２は、画素ＧＥｋｌ，ＧＥｉ＋１，ｊ間の結合重みＷｋ，ｌ；ｉ＋１，ｊを決定し、重み計算ユニット３３は、画素ＧＥｉｊ，ＧＥｋ＋１，ｌ間の結合重みＷｉｊ；ｋ＋１，ｌを決定し、重み計算ユニット３４は、画素ＧＥｉｊ，ＧＥｋｌ間の結合重みＷｉｊ；ｋｌを決定し、重み計算ユニット３５は、画素ＧＥｉ＋１，ｊ，ＧＥｋ＋１，ｌ間の結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋ＋１，ｌを決定する。
　ステップＳ２７～ステップＳ３０の後、結合重み決定回路２において、ｉ＝ｎ、かつ、ｊ＝ｎであるか否かが判定され（ステップＳ３１）、ｉ＝ｎ、かつ、ｊ＝ｎでないとき、ｉ，ｊのいずれかまたは両方が“１”だけ変化され（ステップＳ３２）、ｋ＝１およびｌ＝１が設定される（ステップＳ３３）。
　その後、一連の動作は、ステップＳ２２へ戻り、ステップＳ３１において、ｉ＝ｎ、かつ、ｊ＝ｎであると判定されるまで、ステップＳ２２～ステップＳ３３が繰り返し実行される。
　そして、ステップＳ３１において、ｉ＝ｎ、かつ、ｊ＝ｎであると判定されると、一連の動作は、図２６のステップＳ３へ移行する。
　図２８は、図２７に示すステップＳ２７の詳細な動作を説明するためのフローチャートである。図２８を参照して、図２７のステップＳ２５の“ＹＥＳ”の後、重み計算ユニット３２の結合重み演算回路３２０は、ＦＩＦＯ回路２３から受けたＲＧＢ値ＲＧＢｋｌと、Ｄラッチ回路２２から受けたＲＧＢ値ＲＧＢｉ＋１，ｊとに基づいて、上述した方法によって、画素ＧＥｋｌ，ＧＥｉ＋１，ｊ間の結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿ＲＧＢを決定し、その決定した結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿ＲＧＢを結合重み修正回路３５０，３６０およびセレクタ３８０へ出力する。
　また、色相差計算回路３３０は、ＦＩＦＯ回路２８から画素ＧＥｋｌのＨｕｅビン番号Ａを受け、Ｄラッチ回路２７から画素ＧＥｉ＋１，ｊのＨｕｅビン番号Ｂを受ける。そして、色相差計算回路３３０は、図１４に示すＨｕｅビン番号の割当図を参照して、Ｈｕｅビン番号Ａに対応する色相Ｈｋｌを抽出し、Ｈｕｅビン番号Ｂに対応する色相Ｈｉ＋１，ｊを抽出する。
　そうすると、色相差計算回路３３０は、色相Ｈｋｌと色相Ｈｉ＋１，ｊとの色相差｜Ｈｋｌ－Ｈｉ＋１，ｊ｜を演算し、その演算した色相差｜Ｈｋｌ－Ｈｉ＋１，ｊ｜を結合重み修正回路３５０へ出力する。
　結合重み修正回路３５０は、色相差計算回路３３０から色相差｜Ｈｋｌ－Ｈｉ＋１，ｊ｜を受け、結合重み演算回路３２０から結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿ＲＧＢを受ける。そして、結合重み修正回路３５０は、表３を参照して、結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿ＲＧＢおよび色相差｜Ｈｋｌ－Ｈｉ＋１，ｊ｜に基づいて、上述した方法によって結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿Ｈを抽出し、その抽出した結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿Ｈをセレクタ３８０へ出力する。
　さらに、彩度差計算回路３４０は、ＦＩＦＯ回路２８から画素ＧＥｋｌのＳビン番号Ａを受け、Ｄラッチ回路２７から画素ＧＥｉ＋１，ｊのＳビン番号Ｂを受ける。
　そして、彩度差計算回路３４０は、図１６に示すＳビン番号の割当図を参照して、Ｓビン番号Ａに対応する彩度Ｓｋｌを抽出し、Ｓビン番号Ｂに対応する彩度Ｓｉ＋１，ｊを抽出する。
　そうすると、彩度差計算回路３４０は、彩度Ｓｋｌと彩度Ｓｉ＋１，ｊとの彩度差｜Ｓｋｌ－Ｓｉ＋１，ｊ｜を演算し、その演算した彩度差｜Ｓｋｌ－Ｓｉ＋１，ｊ｜を結合重み修正回路３６０へ出力する。
　結合重み修正回路３６０は、彩度差計算回路３４０から彩度差｜Ｓｋｌ－Ｓｉ＋１，ｊ｜を受け、結合重み演算回路３２０から結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿ＲＧＢを受ける。そして、結合重み修正回路３６０は、表２を参照して、結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿ＲＧＢおよび彩度差｜Ｓｋｌ－Ｓｉ＋１，ｊ｜に基づいて、上述した方法によって結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿Ｓを抽出し、その抽出した結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿Ｓをセレクタ３８０へ出力する。
　一方、重み計算ユニット３２のセレクタ信号生成回路３７０は、ＦＩＦＯ回路２８から画素ＧＥｋｌのＳビン番号Ａを受け、Ｄラッチ回路２７から画素ＧＥｉ＋１，ｊのＳビン番号Ｂを受ける。
　そして、セレクタ信号生成回路３７０は、図１６に示すＳビン番号の割当図を参照して、Ｓビン番号Ａに対応する彩度Ｓｋｌを抽出し、Ｓビン番号Ｂに対応する彩度Ｓｉ＋１，ｊを抽出する。
　そうすると、セレクタ信号生成回路３７０は、彩度Ｓｉ＋１，ｊがしきい値Ｓｔｈ（＝０．２）以下であり、かつ、彩度Ｓｋｌがしきい値Ｓｔｈ（＝０．２）以下であるか否かを判定する（ステップＳ２７１）。
　ステップＳ２７１において、彩度Ｓｉ＋１，ｊがしきい値Ｓｔｈ（＝０．２）以下であり、かつ、彩度Ｓｋｌがしきい値Ｓｔｈ（＝０．２）以下であると判定されたとき、セレクタ信号生成回路３７０は、セレクタ信号ＳＥＬ＿ＲＧＢを生成し、その生成したセレクタ信号ＳＥＬ＿ＲＧＢをセレクタ３８０へ出力する。
　セレクタ３８０は、結合重み演算回路３２０から結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿ＲＧＢを受け、結合重み修正回路３５０から結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿Ｈを受け、結合重み修正回路３６０から結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿Ｓを受ける。そして、セレクタ３８０は、セレクタ信号生成回路３７０からセレクタ信号ＳＥＬ＿ＲＧＢを受けると、セレクタ信号ＳＥＬ＿ＲＧＢに応じて、３個の結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿ＲＧＢ，Ｗｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿Ｈ，Ｗｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿Ｓから結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿ＲＧＢを選択し、その選択した結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿ＲＧＢを結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌと決定する。つまり、重み計算ユニット３２は、ＲＧＢ値ＲＧＢｉ＋１，ｊ，ＲＧＢｋｌによって結合重み結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌを決定する（ステップＳ２７２）。そして、重み計算ユニット３２は、その決定した結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌを画像分割回路３へ出力する。
　一方、ステップＳ２７１において、彩度Ｓｉ＋１，ｊがしきい値Ｓｔｈ（＝０．２）以下であり、かつ、彩度Ｓｋｌがしきい値Ｓｔｈ（＝０．２）以下でないと判定されたとき、セレクタ信号生成回路３７０は、彩度Ｓｉ＋１，ｊ，Ｓｋｌの一方のみがしきい値Ｓｔｈ（＝０．２）以下であるか否かをさらに判定する（ステップＳ２７３）。
　そして、ステップＳ２７３において、彩度Ｓｉ＋１，ｊ，Ｓｋｌの一方のみがしきい値Ｓｔｈ（＝０．２）以下であると判定されたとき、セレクタ信号生成回路３７０は、セレクタ信号ＳＥＬ＿Ｓを生成し、その生成したセレクタ信号ＳＥＬ＿Ｓをセレクタ３８０へ出力する。
　セレクタ３８０は、セレクタ信号生成回路３７０からセレクタ信号ＳＥＬ＿Ｓを受けると、セレクタ信号ＳＥＬ＿Ｓに応じて、３個の結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿ＲＧＢ，Ｗｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿Ｈ，Ｗｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿Ｓから結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿Ｓを選択し、その選択した結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿Ｓを結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌと決定する。つまり、重み計算ユニット３２は、ＲＧＢ値ＲＧＢｉ＋１，ｊ，ＲＧＢｋｌおよび彩度Ｓｉ＋１，ｊ，Ｓｋｌによって結合重み結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌを決定する（ステップＳ２７４）。そして、重み計算ユニット３２は、その決定した結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌを画像分割回路３へ出力する。
　一方、ステップＳ２７３において、彩度Ｓｉ＋１，ｊ，Ｓｋｌの一方のみがしきい値Ｓｔｈ（＝０．２）以下でないと判定されたとき、セレクタ信号生成回路３７０は、セレクタ信号ＳＥＬ＿Ｈを生成し、その生成したセレクタ信号ＳＥＬ＿Ｈをセレクタ３８０へ出力する。
　セレクタ３８０は、セレクタ信号生成回路３７０からセレクタ信号ＳＥＬ＿Ｈを受けると、セレクタ信号ＳＥＬ＿Ｈに応じて、３個の結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿ＲＧＢ，Ｗｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿Ｈ，Ｗｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿Ｓから結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿Ｈを選択し、その選択した結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿Ｈを結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌと決定する。つまり、重み計算ユニット３２は、ＲＧＢ値ＲＧＢｉ＋１，ｊ，ＲＧＢｋｌおよび色相Ｈｉ＋１，ｊ，Ｈｋｌによって結合重み結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌを決定する（ステップＳ２７５）。そして、重み計算ユニット３２は、その決定した結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌを画像分割回路３へ出力する。
　そうすると、ステップＳ２７２，Ｓ２７４，Ｓ２７５のいずれかの後、一連の動作は、図２７のステップＳ３１へ移行する。
　なお、ステップＳ２７４は、ＲＧＢ値ＲＧＢ値ＲＧＢｉ＋１，ｊ，ＲＧＢｋｌのみによって結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿ＲＧＢを決定するステップと、その決定した結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿ＲＧＢを彩度Ｓｉ＋１，ｊ，Ｓｋｌの彩度差｜Ｓｉ＋１，ｊ－Ｓｋｌ｜に応じて小さくするステップとからなる。
　また、ステップＳ２７５は、ＲＧＢ値ＲＧＢ値ＲＧＢｉ＋１，ｊ，ＲＧＢｋｌのみによって結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿ＲＧＢを決定するステップと、その決定した結合重みＷｉ＋１，ｊ；ｋｌ＿ＲＧＢを色相Ｈｉ＋１，ｊ，Ｈｋｌの色相差｜Ｈｉ＋１，ｊ－Ｈｋｌ｜に応じて大きくするステップとからなる。
　さらに、図２７に示すステップＳ２８～ステップ３０の各々における詳細な動作も、図２８に示すステップＳ２７１～ステップＳ２７５によって実行される。
　図２９は、図２６に示すステップＳ３の詳細な動作を説明するためのフローチャートである。図２９を参照して、図２６に示すステップＳ２の後、画像分割回路３は、結合重み決定回路２から１フレームを構成する複数の画素における各画素間の結合重みを受けるとともに、上述した方法によって、リーダセルを決定する（ステップＳ４１）。
　そして、画像分割回路３は、自己発火可能なセルを検出したか否かを判定し（ステップＳ４２）、自己発火可能なセルを検出したと判定したとき、上述した方法によって自己発火を行なう（ステップＳ４３）。
　その後、画像分割回路３は、発火セルが存在するか否かを判定し（ステップＳ４４）、発火セルが存在するとき、上述した方法によって周囲へ引火（領域成長）を行なう（ステップＳ４５）。そして、一連の動作は、ステップＳ４４へ戻り、ステップＳ４４において、発火セルが存在しなくなるまで、ステップＳ４４，Ｓ４５が繰り返し実行される。
　ステップＳ４４において、発火セルが存在しないと判定されると、画像分割回路３は、上述した方法によって、引火終了・領域決定を行なうとともに、ラベル付け（鎮火）を行なう（ステップＳ４６）。その後、一連の動作は、ステップＳ４２へ戻り、ステップＳ４２において、自己発火可能なセルが検出されないと判定されるまで、ステップＳ４２～ステップＳ４６が繰り返し実行される。
　そして、ステップＳ４２において、自己発火可能なセルが検出されないと判定されると、一連の動作は、図２６の“終了”へ移行する。
　なお、画像分割装置１０は、図２６（図２７～図２９）に示すフローチャートを繰り返し実行し、各フレームを各対象物の画像に分割する。
　上述したように、この発明においては、隣接する２つの画素の２つの彩度の両方がしきい値Ｓｔｈ以下であるとき、２つの画素のＲＧＢ値のみによって２つの画素間の結合重みを決定し（ステップＳ２７２参照）、２つの彩度の一方のみがしきい値Ｓｔｈ以下であるとき、２つの画素のＲＧＢ値および彩度によって２つの画素間の結合重みを決定し（ステップＳ２７４参照）、２つの画素の２つの彩度の両方がしきい値Ｓｔｈよりも大きいとき、２つのＲＧＢ値および色相によって結合重みを決定する（ステップＳ２７５参照）。
　そして、ステップＳ２７４において決定される結合重みは、ステップＳ２７２において決定される結合重みよりも小さく、ステップＳ２７５において決定される結合重みは、ステップＳ２７２において決定される結合重み以上である。
　このように、２つの画素の２つの彩度の少なくとも一方の彩度がしきい値Ｓｔｈよりも大きいとき、彩度または色相を用いて２つの画素間の結合重みを決定する。
　したがって、コントラストの低いカラー画像または光の反射による影響があるカラー画像における画素間の結合重みを正確に決定できる。
　また、２つの画素が無彩色領域と有彩色領域とに属するとき、結合重みが、ＲＧＢ値のみによって決定した結合重みよりも小さく決定されるので（ステップＳ２７４参照）、画像分割において領域成長が抑制され、２つの画素の両方が有彩色領域に属するとき、結合重みが、ＲＧＢ値のみによって決定した結合重み以上に決定されるので（ステップＳ２７５参照）、画像分割において領域成長が促進される。
　したがって、コントラストの低いカラー画像または光の反射による影響があるカラー画像を正確に分割できる。
　図３０は、この発明による画像分割装置１０を用いた物体追跡装置の構成図である。図３０を参照して、物体追跡装置２０は、画像分割装置１０に追跡回路４を追加したものである。
　追跡回路４は、画像分割回路３から分割画像ＤＶＧ１，ＤＶＧ２を順次受け、その受けた分割画像ＤＶＧ１，ＤＶＧ２によって表された物体の特徴量ＣＨ１，ＣＨ２を抽出する。そして、追跡回路４は、その抽出した物体の特徴量ＣＨ１，ＣＨ２を用いて分割画像ＤＶＧ１，ＤＶＧ２間で物体のパターンマッチングを行ない、動きベクトルを検出するとともに、物体の推定位置を求める。
　なお、物体の特徴量ＣＨ１，ＣＨ２は、たとえば、物体の高さ、色および面積等からなる。また、パターンマッチングは、マンハッタン距離等を演算し、最小のマンハッタン距離等を求めることにより行なう。
　上述したように、画像分割装置１０は、画像を正確に分割できるので、追跡回路４は、正確に分割された画像を用いて物体を正確に追跡できる。
　上記においては、ＲＧＢ値から彩度（Ｓ）または色相（Ｈ）への変換は、加算器およびシフト器を用いて行なわれると説明したが、この発明においては、これに限らず、回路面積が問題とならない等の特別な制約がない場合、除算器を用いた回路によってＲＧＢ値を彩度（Ｓ）または色相（Ｈ）へ変換してもよい。
　また、上記においては、しきい値Ｓｔｈは、０．２に設定されると説明したが、この発明においては、これに限らず、しきい値Ｓｔｈは、０．２以外の値であってもよく、一般的には、画像分割の対象となる入力画像の各物体の色合いに基づいて実験的に決定される。
　さらに、上記においては、画像分割は、領域成長型画像分割方法を用いて行なわれると説明したが、この発明においては、これに限らず、画像分割は、“B. Jaehne, “Digital Image Processing 5th revised and extended edition,” Springer-Verlag, pp. 427-440, 2001.”の文献、“J. C. Russ, “The Image Processing Handbook,” CRC PRESS, pp. 371-429, 1999.36”の文献、“T. Braeunl, S. Feyrer, W. Rapf, and M. Reinhardt, “Parallel Image Processing,”Springer-Verlag, 2000.”の文献、および“W. Y. Ma, and B. S. Manjunath, “Edgeflow: a technique for boundary detection and segmentation,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 9 (8), pp. 1375-1388, 2004.”の文献のいずれかに記載された方法を用いて行なわれてもよい。
　なお、この発明においては、ＲＧＢ値のみによって決定された結合重みは、「第１の結合重み」を構成し、ＲＧＢ値および彩度（Ｓ）によって決定される結合重みは、第１の結合重みよりも小さい「第２の結合重み」を構成し、ＲＧＢ値および色相（Ｈ）によって決定される結合重みは、第１の結合重み以上である「第３の結合重み」を構成する。
　また、表３に示す画素値の差０１ｘｘ＿ｘｘｘｘは、「第１の値」を構成し、画素値の差０００１＿ｘｘｘｘは、第１の値よりも大きい「第２の値」を構成する。
　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施の形態の説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
　この発明は、カラー画像からなる入力画像を各対象物の画像に正確に分割可能な画像分割装置に適用される。また、この発明は、カラー画像からなる入力画像を各対象物の画像に正確に分割可能な画像分割方法に適用される。

Claims (17)

  1. 　２つの画素の両方が無彩色からなるとき、前記２つの画素のＲＧＢ値を用いて前記２つの画素間の結合重みである第１の結合重みを決定し、前記２つの画素の一方が無彩色からなるとき、前記第１の結合重みよりも小さい第２の結合重みを前記２つの画素間の結合重みとして決定し、前記２つの画素の両方が有彩色からなるとき、前記第１の結合重み以上の第３の結合重みを前記２つの画素間の結合重みとして決定する結合重み決定処理を１つのフレームの各画素間について実行する結合重み決定回路と、
    　前記結合重み決定回路によって決定された第１から第３の結合重みに基づいて、前記１つのフレームを各対象物の画像に分割する画像分割回路とを備える画像分割装置。
  2. 　前記結合重み決定回路は、前記２つの画素のＲＧＢ値に基づいて前記２つの画素の第１および第２の彩度を演算するとともに、その演算した第１および第２の彩度を無彩色と有彩色との境界を示すしきい値と比較して前記２つの画素が前記無彩色および前記有彩色のいずれからなるかを判定し、その判定結果に基づいて前記第１から第３の結合重みのいずれかを前記２つの画素間の結合重みとして決定する、請求の範囲第１項に記載の画像分割装置。
  3. 　前記結合重み決定回路は、加算器およびシフト器とを用いて前記２つの画素のＲＧＢ値に基づいて前記２つの画素の第１および第２の彩度を演算する、請求の範囲第２項に記載の画像分割装置。
  4. 　前記結合重み決定回路は、前記演算した第１および第２の彩度の両方が前記しきい値以下であるとき、前記２つの画素の両方が前記無彩色からなると判定し、前記第１および第２の彩度の一方が前記しきい値以下であるとき、前記２つの画素の一方が前記無彩色からなり、かつ、前記２つの画素の他方が前記有彩色からなると判定し、前記第１および第２の彩度の両方が前記しきい値よりも大きいとき、前記２つの画素の両方が前記有彩色からなると判定する、請求の範囲第２項に記載の画像分割装置。
  5. 　前記結合重み決定回路は、前記２つの画素の両方が前記無彩色からなると判定したとき、前記２つの画素のＲＧＢ値のみを用いて前記第１の結合重みを決定し、前記２つの画素の一方が前記無彩色からなり、かつ、前記２つの画素の他方が前記有彩色からなると判定したとき、前記２つの画素のＲＧＢ値および彩度を用いて前記第２の結合重みを決定し、前記２つの画素の両方が前記有彩色からなると判定したとき、前記２つの画素のＲＧＢ値および色相を用いて前記第３の結合重みを決定する、請求の範囲第３項に記載の画像分割装置。
  6. 　前記結合重み決定回路は、前記ＲＧＢ値のみを用いて前記第１の結合重みを演算するとともに、前記２つの画素の一方が前記無彩色からなり、かつ、前記２つの画素の他方が前記有彩色からなると判定したとき、前記演算した第１の結合重みを前記２つの画素の彩度の差である彩度差に応じて小さくすることにより前記第２の結合重みを決定し、前記２つの画素の両方が前記有彩色からなると判定したとき、前記２つの画素の色相の差である色相差に応じて前記第１の結合重みを大きくすることにより前記第３の結合重みを決定する、請求の範囲第５項に記載の画像分割装置。
  7. 　前記結合重み決定回路は、前記２つの画素の両方が前記有彩色からなると判定したとき、前記２つの画素のＲＧＢ値に基づいて前記２つの画素の第１および第２の色相を演算するとともに、その演算した第１および第２の色相の差を前記色相差として演算し、その演算した色相差を用いて前記第３の結合重みを決定する、請求の範囲第６項に記載の画像分割装置。
  8. 　前記結合重み決定回路は、加算器およびシフト器とを用いて前記２つの画素のＲＧＢ値に基づいて前記２つの画素の第１および第２の色相を演算する、請求の範囲第７項に記載の画像分割装置。
  9. 　前記結合重み決定回路は、前記２つの画素の一方が前記無彩色からなり、かつ、前記２つの画素の他方が前記有彩色からなると判定した場合において、前記彩度差が相対的に小さいとき、前記第１の結合重みからの下げ幅を相対的に小さくして前記第２の結合重みを決定し、前記彩度差が相対的に大きいとき、前記第１の結合重みからの下げ幅を相対的に大きくして前記第３の結合重みを決定する、請求の範囲第６項に記載の画像分割装置。
  10. 　前記結合重み決定回路は、前記２つの画素のＲＧＢ値の差と、前記彩度差と、前記第１の結合重みから前記彩度差に応じて小さくした修正結合重みとの対応表を保持しており、前記２つの画素の前記彩度差を演算すると、その演算した彩度差に対応する修正結合重みを前記対応表から抽出し、その抽出した修正結合重みを前記第２の結合重みとして決定する、請求の範囲第９項に記載の画像分割装置。
  11. 　前記結合重み決定回路は、前記２つの画素の両方が前記有彩色からなると判定した場合において、前記２つの画素のＲＧＢ値の差が光の反射の影響を受けていることを示すとき、前記色相差に応じて前記第１の結合重み以上の値を設定して前記第３の結合重みを決定する、請求の範囲第６項に記載の画像分割装置。
  12. 　前記結合重み決定回路は、前記２つの画素のＲＧＢ値の差が光の反射の影響を受けていないことを示すとき、前記第１の結合重みを前記第３の結合重みとして決定する、請求の範囲第１１項に記載の画像分割装置。
  13. 　前記結合重み決定回路は、前記２つの画素のＲＧＢ値の差と、前記色相差と、前記第１の結合重みから前記色相差に応じて大きくした修正結合重みとの対応表を保持しており、前記２つの画素のＲＧＢ値の差が光の反射の影響を受けていることを示すとき、前記２つの画素の前記色相差を演算すると、その演算した色相差に対応する修正結合重みを前記対応表から抽出し、その抽出した修正結合重みを前記第３の結合重みとして決定する、請求の範囲第１１項に記載の画像分割装置。
  14. 　２つの画素のＲＧＢ値を受付ける第１のステップと、
    　前記受付けられた２つの画素のＲＧＢ値に基づいて、前記２つの画素の第１および第２の色相を演算する第２のステップと、
    　前記受付けられた２つの画素のＲＧＢ値に基づいて、前記２つの画素の第１および第２の彩度を演算する第３のステップと、
    　前記第１および第２の彩度の両方が無彩色と無彩色との境界を示すしきい値以下であるか否かを判定する第４のステップと、
    　前記第４のステップにおいて、前記第１および第２の彩度の両方が前記しきい値以下であると判定されたとき、前記２つの画素のＲＧＢ値のみを用いて前記２つの画素間の結合重みである第１の結合重みを決定する第５のステップと、
    　前記第４のステップにおいて、前記第１および第２の彩度の一方が前記しきい値以下であると判定されたとき、前記２つの画素のＲＧＢ値と、前記第１および第２の彩度とを用いて前記第１の結合重みよりも小さい第２の結合重みを前記２つの画素間の結合重みとして決定する第６のステップと、
    　前記第４のステップにおいて、前記第１および第２の彩度の両方が前記しきい値よりも大きいと判定されたとき、前記２つの画素のＲＧＢ値と、前記第１および第２の色相とを用いて前記第１の結合重み以上の第３の結合重みを前記２つの画素間の結合重みとして決定する第７のステップと、
    　前記第１のステップから前記第７のステップを１つのフレームに含まれる全ての画素間について実行する第８のステップと、
    　前記第８のステップを実行して決定された第１から第３の結合重みに基づいて、前記１つのフレームを各対象物の画像に分割する第９のステップとを備える画像分割方法。
  15. 　前記第６のステップは、
    　前記ＲＧＢ値のみを用いて前記第１の結合重みを演算する第１のサブステップと、
    　前記演算した第１の結合重みを前記２つの画素の彩度の差である彩度差に応じて小さくすることにより前記第２の結合重みを決定する第２のサブステップとを含み、
    　前記第７のステップは、
    　前記ＲＧＢ値のみを用いて第１の結合重みを演算する第３のサブステップと、
    　前記２つの画素が光の反射の影響を受けていることを示すとき、前記演算した第１の結合重みを前記２つの画素の色相の差である色相差に応じて大きくすることにより前記第３の結合重みを決定する第４のサブステップと、
    　前記２つの画素が光の反射の影響を受けていないことを示すとき、前記演算された第１の結合重みを前記第３の結合重みとして決定する第５のサブステップとを含む、請求の範囲第１４項に記載の画像分割方法。
  16. 　前記第２のサブステップにおいて、前記彩度差が相対的に小さいとき、前記第１の結合重みからの下げ幅を相対的に小さくして前記第２の結合重みを決定し、前記彩度差が相対的に大きいとき、前記第１の結合重みからの下げ幅を相対的に大きくして前記第２の結合重みを決定する、請求の範囲第１５項に記載の画像分割方法。
  17. 　前記光の反射の影響を受けている画素は、前記２つの画素のＲＧＢ値の差が第１の値と前記第１の値よりも大きい第２の値との間で存在する画素である、請求の範囲第１５項に記載の画像分割方法。
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