JP2783033B2 - カラー画像の領域抽出方法および装置 - Google Patents
カラー画像の領域抽出方法および装置Info
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- JP2783033B2 JP2783033B2 JP4003435A JP343592A JP2783033B2 JP 2783033 B2 JP2783033 B2 JP 2783033B2 JP 4003435 A JP4003435 A JP 4003435A JP 343592 A JP343592 A JP 343592A JP 2783033 B2 JP2783033 B2 JP 2783033B2
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- color
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- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/28—Quantising the image, e.g. histogram thresholding for discrimination between background and foreground patterns
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- Physics & Mathematics (AREA)
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- Image Analysis (AREA)
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像処理・認識におけ
る、ある色の特徴領域が異なる色の背景の上に重なって
いるカラー画像から特徴領域を抽出するカラー画像の領
域抽出方法および装置に関する。
る、ある色の特徴領域が異なる色の背景の上に重なって
いるカラー画像から特徴領域を抽出するカラー画像の領
域抽出方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、ある色の特徴領域が異なる色の背
景の上に重なっているカラー画像からその特徴領域を抽
出する場合、例えば、カラー印刷物の上に指紋や***が
押捺された画像から、指紋や***の領域を抽出するよう
な場合、よく行われる最も簡単なものの一つにしきい値
処理がある。カラー画像の画素値は通常Ｒ（赤），Ｇ
（緑），Ｂ（青）の３成分で表されるが、この画素値を
ある属性、例えば明度、色度に変換し、この属性におい
てあるしきい値θより大きな画素はグループＡに属し、
残りはグループＢに属するとする。ある範囲内における
同じ画素属性を持つ画素集合により、領域が形成される
ものである。
景の上に重なっているカラー画像からその特徴領域を抽
出する場合、例えば、カラー印刷物の上に指紋や***が
押捺された画像から、指紋や***の領域を抽出するよう
な場合、よく行われる最も簡単なものの一つにしきい値
処理がある。カラー画像の画素値は通常Ｒ（赤），Ｇ
（緑），Ｂ（青）の３成分で表されるが、この画素値を
ある属性、例えば明度、色度に変換し、この属性におい
てあるしきい値θより大きな画素はグループＡに属し、
残りはグループＢに属するとする。ある範囲内における
同じ画素属性を持つ画素集合により、領域が形成される
ものである。
【０００３】また、このようなカラー画像において、空
間的な位置が対応している背景画像が既知の場合には、
背景濃度減算処理がある。これは、カラー画像の画素値
を濃度値に変換し、また空間的な位置が対応している背
景画像の画素値も濃度値に変換し、カラー画像の濃度値
から背景画像の濃度値を減算することによって、特徴領
域を抽出する。
間的な位置が対応している背景画像が既知の場合には、
背景濃度減算処理がある。これは、カラー画像の画素値
を濃度値に変換し、また空間的な位置が対応している背
景画像の画素値も濃度値に変換し、カラー画像の濃度値
から背景画像の濃度値を減算することによって、特徴領
域を抽出する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ある色の特徴領域が異
なる色の背景の上に重なっているカラー画像から特徴領
域を抽出する場合において、特徴領域は背景の色と混色
されており同じ画素属性を持っていないため、上述した
従来の領域抽出方法の内、しきい値処理では領域を抽出
することは困難であるという欠点があった。
なる色の背景の上に重なっているカラー画像から特徴領
域を抽出する場合において、特徴領域は背景の色と混色
されており同じ画素属性を持っていないため、上述した
従来の領域抽出方法の内、しきい値処理では領域を抽出
することは困難であるという欠点があった。
【０００５】また、背景濃度減算処理は特徴領域の抽出
精度はよいが、空間的な位置が対応している背景画像が
既知である場合はきわめて少ないため、実際に適用でき
る場合は少ないという欠点があった。
精度はよいが、空間的な位置が対応している背景画像が
既知である場合はきわめて少ないため、実際に適用でき
る場合は少ないという欠点があった。
【０００６】本発明の目的は、特徴領域が同じ画素属性
を持っていない場合でも、また背景画像が既知でない場
合でも格段に特徴領域抽出特性のすぐれたカラー画像の
領域抽出方法および装置を提供することにある。
を持っていない場合でも、また背景画像が既知でない場
合でも格段に特徴領域抽出特性のすぐれたカラー画像の
領域抽出方法および装置を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】第一の発明のカラー画像
の領域抽出方法は、入力カラー画像の画素値を濃度値に
変換し濃度値画像を算出し、前記入力カラー画像から背
景色を指定し、前記背景色を第一の背景濃度値に変換
し、前記濃度値画像を参照して画素ごとに前記第一の背
景濃度値に演算を施し第二の背景濃度値を算出し、前記
濃度値画像から前記第二の背景濃度値を減算して特徴領
域画像を算出してある色の特徴領域を抽出して構成され
る。
の領域抽出方法は、入力カラー画像の画素値を濃度値に
変換し濃度値画像を算出し、前記入力カラー画像から背
景色を指定し、前記背景色を第一の背景濃度値に変換
し、前記濃度値画像を参照して画素ごとに前記第一の背
景濃度値に演算を施し第二の背景濃度値を算出し、前記
濃度値画像から前記第二の背景濃度値を減算して特徴領
域画像を算出してある色の特徴領域を抽出して構成され
る。
【０００８】第二の発明のカラー画像の領域抽出方法
は、入力カラー画像の画素値を濃度値に変換し濃度値画
像を算出し、前記入力カラー画像から背景色を指定し、
前記背景色を第一の背景濃度値に変換し、前記濃度値画
像を参照して画素ごとに前記第一の背景濃度値に演算を
施し第二の背景濃度値を算出し、前記濃度値画像から前
記第二の背景濃度値を減算して特徴領域画像を算出して
ある色の特徴領域を抽出し、これまでの工程を前記入力
カラー画像の全領域から前記特徴領域を抽出するまで繰
り返して構成される。
は、入力カラー画像の画素値を濃度値に変換し濃度値画
像を算出し、前記入力カラー画像から背景色を指定し、
前記背景色を第一の背景濃度値に変換し、前記濃度値画
像を参照して画素ごとに前記第一の背景濃度値に演算を
施し第二の背景濃度値を算出し、前記濃度値画像から前
記第二の背景濃度値を減算して特徴領域画像を算出して
ある色の特徴領域を抽出し、これまでの工程を前記入力
カラー画像の全領域から前記特徴領域を抽出するまで繰
り返して構成される。
【０００９】第三の発明のカラー画像の領域抽出方法
は、入力カラー画像の画素値を濃度値に変換し第一の濃
度値画像を算出し、前記カラー画像に低域周波数を濾過
する関数を畳み込み低域カラー画像を算出し、前記低域
カラー画像の画素値を濃度値に変換し第二の濃度値画像
を算出し、前記第一の濃度値画像を参照して画素ごとに
前記第二の濃度値画像に演算を施して第三の濃度値画像
を算出し、前記第三の濃度値画像を前記第一の濃度値画
像から減算して特徴領域画像を算出してある色の特徴領
域を抽出して構成される。
は、入力カラー画像の画素値を濃度値に変換し第一の濃
度値画像を算出し、前記カラー画像に低域周波数を濾過
する関数を畳み込み低域カラー画像を算出し、前記低域
カラー画像の画素値を濃度値に変換し第二の濃度値画像
を算出し、前記第一の濃度値画像を参照して画素ごとに
前記第二の濃度値画像に演算を施して第三の濃度値画像
を算出し、前記第三の濃度値画像を前記第一の濃度値画
像から減算して特徴領域画像を算出してある色の特徴領
域を抽出して構成される。
【００１０】第四の発明のカラー画像の領域抽出装置
は、入力カラー画像の画素値を濃度値に変換し濃度値画
像を算出する入力画像濃度変換手段と、前記入力カラー
画像から背景色を指定する背景色指定手段と、背景色を
第一の背景濃度値に変換する背景濃度変換手段と、前記
濃度値画像を参照して画素ごとに前記第一の背景濃度値
に演算を施し第二の背景濃度値を算出する背景濃度値算
出手段と、前記濃度値画像から前記第二の背景濃度値を
減算して特徴領域濃度値画像を算出する減算手段と、前
記特徴領域濃度値画像を逆変換して特徴領域画像を出力
する濃度逆変換手段とを含んで構成される。
は、入力カラー画像の画素値を濃度値に変換し濃度値画
像を算出する入力画像濃度変換手段と、前記入力カラー
画像から背景色を指定する背景色指定手段と、背景色を
第一の背景濃度値に変換する背景濃度変換手段と、前記
濃度値画像を参照して画素ごとに前記第一の背景濃度値
に演算を施し第二の背景濃度値を算出する背景濃度値算
出手段と、前記濃度値画像から前記第二の背景濃度値を
減算して特徴領域濃度値画像を算出する減算手段と、前
記特徴領域濃度値画像を逆変換して特徴領域画像を出力
する濃度逆変換手段とを含んで構成される。
【００１１】第五の発明のカラー画像の領域抽出装置
は、入力カラー画像の画素値を濃度値に変換し濃度値画
像を算出する入力画像濃度変換手段と、前記入力カラー
画像から背景色を指定する背景色指定手段と、背景色を
第一の背景濃度値に変換する背景濃度変換手段と、前記
濃度値画像を参照して画素ごとに前記第一の背景濃度値
に演算を施し第二の背景濃度値を算出する背景濃度値算
出手段と、前記濃度値画像から前記第二の背景濃度値を
減算して特徴領域濃度値画像を算出する減算手段と、前
記特徴領域濃度値画像を逆変換して特徴領域画像を出力
する濃度逆変換手段と、前記特徴領域画像より前記入力
カラー画像の全領域から特徴領域を検出したかどうかを
判断し検出していないときには再実行指示をする再実行
判断手段と、再実行指示のあったときには前記再実行判
断手段から供給される前記特徴領域画像を前記入力画像
濃度変換手段に前記入力カラー画像に代えて供給する入
力信号制御手段とを含んで構成される。
は、入力カラー画像の画素値を濃度値に変換し濃度値画
像を算出する入力画像濃度変換手段と、前記入力カラー
画像から背景色を指定する背景色指定手段と、背景色を
第一の背景濃度値に変換する背景濃度変換手段と、前記
濃度値画像を参照して画素ごとに前記第一の背景濃度値
に演算を施し第二の背景濃度値を算出する背景濃度値算
出手段と、前記濃度値画像から前記第二の背景濃度値を
減算して特徴領域濃度値画像を算出する減算手段と、前
記特徴領域濃度値画像を逆変換して特徴領域画像を出力
する濃度逆変換手段と、前記特徴領域画像より前記入力
カラー画像の全領域から特徴領域を検出したかどうかを
判断し検出していないときには再実行指示をする再実行
判断手段と、再実行指示のあったときには前記再実行判
断手段から供給される前記特徴領域画像を前記入力画像
濃度変換手段に前記入力カラー画像に代えて供給する入
力信号制御手段とを含んで構成される。
【００１２】第六の発明のカラー画像の領域抽出装置
は、入力カラー画像の画素値を濃度値に変換し第一の濃
度値画像を算出する入力画像濃度変換手段と、前記カラ
ー画像に低域周波数を濾過する関数を畳み込み低域カラ
ー画像を算出する低域濾過作用手段と、前記低域カラー
画像の画素値を濃度値に変換し第二の濃度値画像を算出
する低域画像濃度変換手段と、前記第一の濃度値画像を
参照して画素ごとに前記第二の濃度値画像に演算を施し
て第三の濃度値画像を算出する濃度値算出手段と、前記
第三の濃度値画像を前記第一の濃度値画像から減算する
減算手段とを含んで構成される。
は、入力カラー画像の画素値を濃度値に変換し第一の濃
度値画像を算出する入力画像濃度変換手段と、前記カラ
ー画像に低域周波数を濾過する関数を畳み込み低域カラ
ー画像を算出する低域濾過作用手段と、前記低域カラー
画像の画素値を濃度値に変換し第二の濃度値画像を算出
する低域画像濃度変換手段と、前記第一の濃度値画像を
参照して画素ごとに前記第二の濃度値画像に演算を施し
て第三の濃度値画像を算出する濃度値算出手段と、前記
第三の濃度値画像を前記第一の濃度値画像から減算する
減算手段とを含んで構成される。
【００１３】第七の発明のカラー画像の領域抽出装置
は、第四の発明又は第五の発明又は第六の発明のカラー
画像の領域抽出装置において、抽出された特徴領域画像
に対しコントラスト強調手段を付加して構成される。
は、第四の発明又は第五の発明又は第六の発明のカラー
画像の領域抽出装置において、抽出された特徴領域画像
に対しコントラスト強調手段を付加して構成される。
【００１４】
【実施例】まず、第一の発明のカラー画像の領域検出方
法の原理を説明する。図４に入力カラー画像の例である
入力カラー画像例１００を示す。入力カラー画像例１０
０は、背景１１０と注目特徴領域画像１２０とが重なっ
て出来ている。
法の原理を説明する。図４に入力カラー画像の例である
入力カラー画像例１００を示す。入力カラー画像例１０
０は、背景１１０と注目特徴領域画像１２０とが重なっ
て出来ている。
【００１５】背景１１０は、色ａの第一の背景領域１１
１と、色ｂの第二の背景領域１１２と、色ｃの第三の背
景領域１１３とから構成される。注目特徴領域画像１２
０は色ｄを持つ注目特徴領域１２１によって構成されて
いる。
１と、色ｂの第二の背景領域１１２と、色ｃの第三の背
景領域１１３とから構成される。注目特徴領域画像１２
０は色ｄを持つ注目特徴領域１２１によって構成されて
いる。
【００１６】入力カラー画像例１００の、第一の特徴領
域１０１は第一の背景領域１１１と注目特徴領域１２１
が減法混色しており、第二の特徴領域１０２は第二の背
景領域１１２と注目特徴領域１２１が減法混色してお
り、第三の特徴領域１０３は第三の背景領域１１３と注
目特徴領域１２１が減法混色しており、濃度について相
加則が近似的に成り立つとする。
域１０１は第一の背景領域１１１と注目特徴領域１２１
が減法混色しており、第二の特徴領域１０２は第二の背
景領域１１２と注目特徴領域１２１が減法混色してお
り、第三の特徴領域１０３は第三の背景領域１１３と注
目特徴領域１２１が減法混色しており、濃度について相
加則が近似的に成り立つとする。
【００１７】入力カラー画像例１００において、第一の
背景領域１１１に対応する領域を第一の背景領域１０
４、第二の背景領域１１２に対応する領域を第二の背景
領域１０５、第三の背景領域１１３に対応する領域を第
三の背景領域１０６とする。
背景領域１１１に対応する領域を第一の背景領域１０
４、第二の背景領域１１２に対応する領域を第二の背景
領域１０５、第三の背景領域１１３に対応する領域を第
三の背景領域１０６とする。
【００１８】入力カラー画像例１００の場合、まず入力
画像を濃度値画像に変換する。画素値を（Ｒ，Ｇ，Ｂ）
とすると、その濃度値（Ｄr , Ｄg , Ｄb ）は、一般に
（１）式のように表される。
画像を濃度値画像に変換する。画素値を（Ｒ，Ｇ，Ｂ）
とすると、その濃度値（Ｄr , Ｄg , Ｄb ）は、一般に
（１）式のように表される。
【００１９】
【００２０】次に背景色として第一の背景領域１０４の
色ａを指定すると、その濃度値として背景色濃度値Ｄａ
を得る。しかしこのまま、濃度値画像から背景色濃度値
Ｄａを画素ごとに減算したのでは、背景色濃度値Ｄａと
色度は同じでも濃度がわずかに違うと特徴領域を検出で
きないという問題と、背景色の異なる領域では濃度がマ
イナスとなる場合が生じる問題がある。
色ａを指定すると、その濃度値として背景色濃度値Ｄａ
を得る。しかしこのまま、濃度値画像から背景色濃度値
Ｄａを画素ごとに減算したのでは、背景色濃度値Ｄａと
色度は同じでも濃度がわずかに違うと特徴領域を検出で
きないという問題と、背景色の異なる領域では濃度がマ
イナスとなる場合が生じる問題がある。
【００２１】そこで、背景色濃度値Ｄａに演算処理Ａを
施した後、濃度値画像から減算すると、濃度について相
加則が成り立っていれば、第一の背景領域１０４は濃度
はほぼ０となり、第一の特徴領域１０１を検出すること
が出来る。第一の背景領域１１１と第二の背景領域１１
２と第三の背景領域１１３の、それぞれの色の色相が同
じである場合には（もちろん同じ色の場合も）、注目特
徴領域１２１を抽出することができる。
施した後、濃度値画像から減算すると、濃度について相
加則が成り立っていれば、第一の背景領域１０４は濃度
はほぼ０となり、第一の特徴領域１０１を検出すること
が出来る。第一の背景領域１１１と第二の背景領域１１
２と第三の背景領域１１３の、それぞれの色の色相が同
じである場合には（もちろん同じ色の場合も）、注目特
徴領域１２１を抽出することができる。
【００２２】濃度値画像の一つの画素値を（Ｄr ，
Ｄg ，Ｄb ）とし、背景色濃度値Ｄａを（Ｄr0，Ｄg0，
Ｄb0）とし、減算処理後の一つの画素値を（Ｄr ’，Ｄ
g ’，Ｄb ’）とし、演算処理Ａの例を（２）式に示
す。
Ｄg ，Ｄb ）とし、背景色濃度値Ｄａを（Ｄr0，Ｄg0，
Ｄb0）とし、減算処理後の一つの画素値を（Ｄr ’，Ｄ
g ’，Ｄb ’）とし、演算処理Ａの例を（２）式に示
す。
【００２３】
【００２４】ａmax は、Ｄr ’≧０、Ｄg ’≧０、
Ｄb ’≧０となる最大のａであり、（２）式によって各
画素ごとにａmax を計算する。ａは例えば、 ａ＝ａmax ×ｋ（０≦ｋ≦１ ｋ：画像全体で一定） ……（３） によって各画素ごとに計算する。演算処理Ａによって得
られる背景色濃度値画像を、ｆD1（ｘ，ｙ）とし、座標
（ｘ，ｙ）におけるａの値をａ（ｘ，ｙ）とすると、ｆ
D1（ｘ，ｙ）は（４）式によって求められる。
Ｄb ’≧０となる最大のａであり、（２）式によって各
画素ごとにａmax を計算する。ａは例えば、 ａ＝ａmax ×ｋ（０≦ｋ≦１ ｋ：画像全体で一定） ……（３） によって各画素ごとに計算する。演算処理Ａによって得
られる背景色濃度値画像を、ｆD1（ｘ，ｙ）とし、座標
（ｘ，ｙ）におけるａの値をａ（ｘ，ｙ）とすると、ｆ
D1（ｘ，ｙ）は（４）式によって求められる。
【００２５】 ｆD1（ｘ，ｙ） ＝ ａ（ｘ，ｙ）× Ｄａ ……（４） 次に第二の発明のカラー画像の領域抽出方法の原理を説
明する。図５にこのカラー画像の領域抽出方法による処
理例を示す。図４の入力カラー画像例１００の場合、ま
ず背景色として第一の背景領域１０４の色ａを指定し、
前述の第一の発明のカラー画像領域抽出方法によって、
図５の特徴領域画像１３０を得る。
明する。図５にこのカラー画像の領域抽出方法による処
理例を示す。図４の入力カラー画像例１００の場合、ま
ず背景色として第一の背景領域１０４の色ａを指定し、
前述の第一の発明のカラー画像領域抽出方法によって、
図５の特徴領域画像１３０を得る。
【００２６】特徴領域画像１３０は第一の特徴領域１０
１をよく抽出できるが、そのほかの第二の特徴領域１０
２と第三の特徴領域１０３は一般にうまく抽出されな
い。そこで注目特徴領域１２１はまだ抽出されていない
と判断し、特徴領域画像１３０から第二の背景領域の色
ｂ’を指定し（はじめの処理により、色ｂが変化して色
ｂ’となっている）、第一の発明のカラー画像抽出方法
による処理を再び施す。こうして得られた特徴領域画像
１４０に、さらに第三の背景領域１０６の色ｃ’を指定
し、第一の発明のカラー画像領域抽出方法による処理を
再び施す。以上のようにして得られた特徴領域画像１５
０により注目特徴領域１２１をすべて抽出することが出
来る。
１をよく抽出できるが、そのほかの第二の特徴領域１０
２と第三の特徴領域１０３は一般にうまく抽出されな
い。そこで注目特徴領域１２１はまだ抽出されていない
と判断し、特徴領域画像１３０から第二の背景領域の色
ｂ’を指定し（はじめの処理により、色ｂが変化して色
ｂ’となっている）、第一の発明のカラー画像抽出方法
による処理を再び施す。こうして得られた特徴領域画像
１４０に、さらに第三の背景領域１０６の色ｃ’を指定
し、第一の発明のカラー画像領域抽出方法による処理を
再び施す。以上のようにして得られた特徴領域画像１５
０により注目特徴領域１２１をすべて抽出することが出
来る。
【００２７】次に第三の発明のカラー画像領域抽出方法
の原理を説明する。図４の入力カラー画像例１００の画
素値を濃度に変換し、第一の濃度値画像を得る。これと
平行して入力カラー画像に低域濾過作用処理を施し低域
カラー画像を得る。この発明は、低域カラー画像を入力
カラー画像の背景画像であると仮定している。低域カラ
ー画像を濃度に変換し、低域濃度値画像を得る。しかし
このまま第一の濃度値画像から低域濃度値画像を画素ご
とに減算したのでは、場合によって減算結果がマイナス
となる問題がある。
の原理を説明する。図４の入力カラー画像例１００の画
素値を濃度に変換し、第一の濃度値画像を得る。これと
平行して入力カラー画像に低域濾過作用処理を施し低域
カラー画像を得る。この発明は、低域カラー画像を入力
カラー画像の背景画像であると仮定している。低域カラ
ー画像を濃度に変換し、低域濃度値画像を得る。しかし
このまま第一の濃度値画像から低域濃度値画像を画素ご
とに減算したのでは、場合によって減算結果がマイナス
となる問題がある。
【００２８】そこで減算処理をする前に、減算処理結果
がマイナスにならないように、画素ごとに低域濃度値画
像に対し適当な演算処理Ｂを施し、第二の濃度値画像を
得る。第一の濃度値画像から第二の濃度値画像を減算す
ることにより注目特徴領域１２１を抽出する事ができ
る。
がマイナスにならないように、画素ごとに低域濃度値画
像に対し適当な演算処理Ｂを施し、第二の濃度値画像を
得る。第一の濃度値画像から第二の濃度値画像を減算す
ることにより注目特徴領域１２１を抽出する事ができ
る。
【００２９】第一の濃度値画像の一つの画素値を
（Ｄr2，Ｄg2，Ｄb2）とし、低域濃度値画像の一つの画
素値を（Ｄr20 ，Ｄg20 ，Ｄb20 ）とし、減算後の濃度
値画像の一つの画素値を（Ｄr2’，Ｄg2’，Ｄb2’）と
して演算処理Ｂの例を（５）式に示す。
（Ｄr2，Ｄg2，Ｄb2）とし、低域濃度値画像の一つの画
素値を（Ｄr20 ，Ｄg20 ，Ｄb20 ）とし、減算後の濃度
値画像の一つの画素値を（Ｄr2’，Ｄg2’，Ｄb2’）と
して演算処理Ｂの例を（５）式に示す。
【００３０】
【００３１】ａmax2は、Ｄr2’≧０、Ｄg2’≧０、
Ｄb2’≧０ となる最大のａ2 であり、（６）式によっ
て各画素ごとにａmax2を計算する。ａ2 は例えば、 ａ2 ＝ａmax2×ｋ2 （０≦ｋ2 ≦１ ｋ2 ：画像全体で一定）……（６） によって各画素ごとに計算する。低域濃度値画像を、ｇ
D0（ｘ，ｙ）、演算処理Ｂによって得られる第二の濃度
値画像を、ｆD2（ｘ，ｙ）とし、座標（ｘ，ｙ）におけ
るａ2 の値をａ2 （ｘ，ｙ）とすると、ｆD2（ｘ，ｙ）
は（７）式によって求められる。
Ｄb2’≧０ となる最大のａ2 であり、（６）式によっ
て各画素ごとにａmax2を計算する。ａ2 は例えば、 ａ2 ＝ａmax2×ｋ2 （０≦ｋ2 ≦１ ｋ2 ：画像全体で一定）……（６） によって各画素ごとに計算する。低域濃度値画像を、ｇ
D0（ｘ，ｙ）、演算処理Ｂによって得られる第二の濃度
値画像を、ｆD2（ｘ，ｙ）とし、座標（ｘ，ｙ）におけ
るａ2 の値をａ2 （ｘ，ｙ）とすると、ｆD2（ｘ，ｙ）
は（７）式によって求められる。
【００３２】 ｆD2（ｘ，ｙ）＝ａ2 （ｘ，ｙ）×ｇD0（ｘ，ｙ） ……（７） 次に、第四の発明のカラー画像領域抽出装置を図面を用
いて説明する。図１に第四の発明のカラー画像領域抽出
装置の一実施例の構成を示す。このカラー画像領域抽出
装置２００は、ある色の特徴領域が異なる背景の色の上
に重なっている入力カラー画像１０の画素値を濃度値に
変換し濃度値画像１５を算出する入力画像濃度変換手段
１１と、入力カラー画像１０の背景色１３を指定する背
景色指定手段１２と、背景色１３を第一の背景濃度値１
６に変換する背景濃度変換手段１４と、濃度値画像１５
を参照して第一の背景濃度値１６に演算を施し第二の背
景濃度値２５を算出する背景濃度値算出手段１７と、濃
度値画像１５から第二の背景濃度値２５を減算して特徴
領域濃度値画像を算出する減算手段１８と、特徴領域濃
度値画像を変換して特徴領域画像を出力する濃度逆変換
手段１９と、特徴領域画像に対しコントラストを強調す
るコントラスト強調手段５０とから構成されている。
いて説明する。図１に第四の発明のカラー画像領域抽出
装置の一実施例の構成を示す。このカラー画像領域抽出
装置２００は、ある色の特徴領域が異なる背景の色の上
に重なっている入力カラー画像１０の画素値を濃度値に
変換し濃度値画像１５を算出する入力画像濃度変換手段
１１と、入力カラー画像１０の背景色１３を指定する背
景色指定手段１２と、背景色１３を第一の背景濃度値１
６に変換する背景濃度変換手段１４と、濃度値画像１５
を参照して第一の背景濃度値１６に演算を施し第二の背
景濃度値２５を算出する背景濃度値算出手段１７と、濃
度値画像１５から第二の背景濃度値２５を減算して特徴
領域濃度値画像を算出する減算手段１８と、特徴領域濃
度値画像を変換して特徴領域画像を出力する濃度逆変換
手段１９と、特徴領域画像に対しコントラストを強調す
るコントラスト強調手段５０とから構成されている。
【００３３】カラー画像領域抽出装置２００に入力カラ
ー画像１０を入力すると、入力画像濃度変換手段１１に
よって濃度値画像１５に変換される。同時に背景色指定
手段１２によって背景色１３が指定されると、背景濃度
変換手段１４によって第一の背景濃度値１６に変換され
る。
ー画像１０を入力すると、入力画像濃度変換手段１１に
よって濃度値画像１５に変換される。同時に背景色指定
手段１２によって背景色１３が指定されると、背景濃度
変換手段１４によって第一の背景濃度値１６に変換され
る。
【００３４】背景色指定手段１２の例としては、ディス
プレイ上で背景の部分をポインティングし、その部分を
背景色とすることなどが考えられる。
プレイ上で背景の部分をポインティングし、その部分を
背景色とすることなどが考えられる。
【００３５】次に、前述の演算処理Ａを実現する第二の
背景濃度算出手段１７によって第一の背景濃度値１６を
変換して第二の背景濃度値２５にした後、減算手段１８
によって、濃度値画像１５から減算する。以上の結果得
られる画像を出力装置にあわせて濃度逆変換手段１９に
よって濃度を変換して、特徴領域を抽出した出力特徴領
域画像２０を得る。
背景濃度算出手段１７によって第一の背景濃度値１６を
変換して第二の背景濃度値２５にした後、減算手段１８
によって、濃度値画像１５から減算する。以上の結果得
られる画像を出力装置にあわせて濃度逆変換手段１９に
よって濃度を変換して、特徴領域を抽出した出力特徴領
域画像２０を得る。
【００３６】この出力特徴領域画像２０は一般にコント
ラストが低く、領域の判別がしにくい。そこでコントラ
スト強調手段５０によって、コントラストを強調するこ
とで領域の判別がしやすくすることができる。
ラストが低く、領域の判別がしにくい。そこでコントラ
スト強調手段５０によって、コントラストを強調するこ
とで領域の判別がしやすくすることができる。
【００３７】コントラスト強調手段５０の例としては、
画素値を明度、彩度、色相に変換した後、明度につい
て、ヒストグラムの平坦化を行う装置がある。又は、明
度について、ヒストグラムの線形変換によって、画像の
値域（ｘA ，ｘB ）をより広い値域（ｙA ，ｙB ）に変
換する装置などがある。
画素値を明度、彩度、色相に変換した後、明度につい
て、ヒストグラムの平坦化を行う装置がある。又は、明
度について、ヒストグラムの線形変換によって、画像の
値域（ｘA ，ｘB ）をより広い値域（ｙA ，ｙB ）に変
換する装置などがある。
【００３８】図２に第五の発明のカラー画像領域抽出装
置の一実施例の構成を示す。図中、カラー画像領域抽出
装置２００は図１に示すものと同じである。カラー画像
領域抽出装置２０１は、入力カラー画像の信号と後記の
再実行判断手段２２からの信号を切り替える入力信号制
御手段２４と、入力カラー画像の画素値を濃度値に変換
し濃度値画像を算出する入力画像濃度変換手段１１と、
入力カラー画像の背景色を指定する背景色指定手段１２
と、背景色を第一の背景濃度値に変換する背景濃度変換
手段１４と、濃度値画像を参照して第一の背景濃度値に
適当な演算を施し第二の背景濃度値を算出する背景濃度
値算出手段１７と、濃度値画像から第二の背景濃度値を
減算して特徴領域濃度値画像を算出する減算手段１８
と、特徴領域濃度値画像を変換して特徴領域画像を出力
する濃度逆変換手段１９と、特徴領域画像２１が特徴領
域を抽出したかどうかを判断しカラー画像領域抽出装置
２００において再実行するかどうかを判断する再実行判
断手段２２とから構成されている。
置の一実施例の構成を示す。図中、カラー画像領域抽出
装置２００は図１に示すものと同じである。カラー画像
領域抽出装置２０１は、入力カラー画像の信号と後記の
再実行判断手段２２からの信号を切り替える入力信号制
御手段２４と、入力カラー画像の画素値を濃度値に変換
し濃度値画像を算出する入力画像濃度変換手段１１と、
入力カラー画像の背景色を指定する背景色指定手段１２
と、背景色を第一の背景濃度値に変換する背景濃度変換
手段１４と、濃度値画像を参照して第一の背景濃度値に
適当な演算を施し第二の背景濃度値を算出する背景濃度
値算出手段１７と、濃度値画像から第二の背景濃度値を
減算して特徴領域濃度値画像を算出する減算手段１８
と、特徴領域濃度値画像を変換して特徴領域画像を出力
する濃度逆変換手段１９と、特徴領域画像２１が特徴領
域を抽出したかどうかを判断しカラー画像領域抽出装置
２００において再実行するかどうかを判断する再実行判
断手段２２とから構成されている。
【００３９】カラー画像領域抽出装置２０１に、入力カ
ラー画像１０を入力すると、第四の発明の実施例で説明
したカラー画像領域抽出装置２００によって特徴領域画
像２１を得る。さらにこの画像が特徴領域を抽出したか
どうかを判断する再実行判断手段２２によって、特徴領
域が抽出されていないと判断されれば、特徴領域画像２
１の画像信号を入力信号制御手段２４に送る。入力信号
制御手段２４は、入力を特徴領域画像２１に切り替え
て、再びカラー画像領域抽出処理２００に入力し実行さ
せる。こうして処理を繰り返した後、特徴領域が抽出さ
れたと判断された時点で、出力特徴領域画像２３を得
る。
ラー画像１０を入力すると、第四の発明の実施例で説明
したカラー画像領域抽出装置２００によって特徴領域画
像２１を得る。さらにこの画像が特徴領域を抽出したか
どうかを判断する再実行判断手段２２によって、特徴領
域が抽出されていないと判断されれば、特徴領域画像２
１の画像信号を入力信号制御手段２４に送る。入力信号
制御手段２４は、入力を特徴領域画像２１に切り替え
て、再びカラー画像領域抽出処理２００に入力し実行さ
せる。こうして処理を繰り返した後、特徴領域が抽出さ
れたと判断された時点で、出力特徴領域画像２３を得
る。
【００４０】再実行判断手段２２の例としては、ディス
プレイに表示しキーボード等から入力する手段などが考
えられる。
プレイに表示しキーボード等から入力する手段などが考
えられる。
【００４１】図３に第六の発明のカラー画像領域抽出装
置の一実施例の構成を示す。このカラー画像領域抽出装
置２０２は、入力カラー画像１０の画素値を濃度値に変
換し第一の濃度値画像３２を算出する入力画像濃度変換
手段３１と、入力カラー画像１０に低域周波数を濾過す
る関数を畳み込み低域カラー画像３４を算出する低域濾
過作用手段３３と、低域カラー画像３４の画素値を濃度
値に変換し第二の濃度値画像３６を算出する低域画像濃
度変換手段３５と、第一の濃度値画像３２を参照して第
二の濃度値画像３６に画素ごとに適当な演算を施して第
三の濃度値画像４１を算出する濃度値算出手段３７と、
第三の濃度値画像４１を第一の濃度値画像３２から減算
し特徴領域濃度値画像を算出する減算手段３８と、特徴
領域濃度値画像を変換して特徴領域画像を出力する濃度
逆変換手段３９と、特徴領域画像をコントラスト強調し
て見やすくするコントラスト強調手段５１から構成され
ている。
置の一実施例の構成を示す。このカラー画像領域抽出装
置２０２は、入力カラー画像１０の画素値を濃度値に変
換し第一の濃度値画像３２を算出する入力画像濃度変換
手段３１と、入力カラー画像１０に低域周波数を濾過す
る関数を畳み込み低域カラー画像３４を算出する低域濾
過作用手段３３と、低域カラー画像３４の画素値を濃度
値に変換し第二の濃度値画像３６を算出する低域画像濃
度変換手段３５と、第一の濃度値画像３２を参照して第
二の濃度値画像３６に画素ごとに適当な演算を施して第
三の濃度値画像４１を算出する濃度値算出手段３７と、
第三の濃度値画像４１を第一の濃度値画像３２から減算
し特徴領域濃度値画像を算出する減算手段３８と、特徴
領域濃度値画像を変換して特徴領域画像を出力する濃度
逆変換手段３９と、特徴領域画像をコントラスト強調し
て見やすくするコントラスト強調手段５１から構成され
ている。
【００４２】カラー画像領域抽出装置２０２に入力カラ
ー画像１０を入力すると、二つの処理系統に分割され、
一方ではまず入力画像濃度変換手段３１によって第一の
濃度値画像３２に変換される。同時にもう一方では、低
域濾過作用手段３３によって高周波成分を低減させた低
域カラー画像３４を得、さらに低域画像濃度変換手段３
５によって第二の濃度値画像３６に変換する。
ー画像１０を入力すると、二つの処理系統に分割され、
一方ではまず入力画像濃度変換手段３１によって第一の
濃度値画像３２に変換される。同時にもう一方では、低
域濾過作用手段３３によって高周波成分を低減させた低
域カラー画像３４を得、さらに低域画像濃度変換手段３
５によって第二の濃度値画像３６に変換する。
【００４３】次に、前述の演算処理Ｂを実現する濃度値
算出手段３７によって第二の濃度値画像３６を変換して
第三の濃度値画像４１とした後、減算手段３８によって
第一の濃度値画像３２から減算する。以上の結果得られ
る画像を出力装置にあわせ、濃度逆変換手段３９によっ
て変換して、特徴領域を抽出した出力特徴領域画像４０
が得られる。
算出手段３７によって第二の濃度値画像３６を変換して
第三の濃度値画像４１とした後、減算手段３８によって
第一の濃度値画像３２から減算する。以上の結果得られ
る画像を出力装置にあわせ、濃度逆変換手段３９によっ
て変換して、特徴領域を抽出した出力特徴領域画像４０
が得られる。
【００４４】この出力特徴領域画像４０は一般にコント
ラストが低く、領域の判別がしにくい。そこでコントラ
スト強調手段５１によって、コントラストを強調するこ
とで領域の判別がしやすくなることができる。
ラストが低く、領域の判別がしにくい。そこでコントラ
スト強調手段５１によって、コントラストを強調するこ
とで領域の判別がしやすくなることができる。
【００４５】コントラスト強調手段５１の例としては、
画素値を明度、彩度、色相に変換した後、明度について
ヒストグラムの平坦化を行う装置がある。又は、明度に
ついてヒストグラムの線形変換によって、画像の値域
（ｘA ，ｘB ）をより広い値域（ｙA ，ｙB ）に変換す
る装置などがある。
画素値を明度、彩度、色相に変換した後、明度について
ヒストグラムの平坦化を行う装置がある。又は、明度に
ついてヒストグラムの線形変換によって、画像の値域
（ｘA ，ｘB ）をより広い値域（ｙA ，ｙB ）に変換す
る装置などがある。
【００４６】
【発明の効果】本発明により、ある色の特徴領域が異な
る色の背景の上に重なっているカラー画像から特徴領域
を検出する場合において、特徴領域が同じ画素属性を持
っていない場合でも抽出が可能となりまた、背景画像が
既知でない場合でも特徴領域が良好に抽出でき特徴領域
の抽出特性を格段に向上できるという効果がある。
る色の背景の上に重なっているカラー画像から特徴領域
を検出する場合において、特徴領域が同じ画素属性を持
っていない場合でも抽出が可能となりまた、背景画像が
既知でない場合でも特徴領域が良好に抽出でき特徴領域
の抽出特性を格段に向上できるという効果がある。
【図１】第四の発明のカラー画像の領域抽出装置の一実
施例を示す構成図である。
施例を示す構成図である。
【図２】第五の発明のカラー画像の領域抽出装置の一実
施例を示す構成図である。
施例を示す構成図である。
【図３】第六の発明のカラー画像の領域抽出装置の一実
施例を示す構成図である。
施例を示す構成図である。
【図４】第一、第二および第三の発明のカラー画像の領
域抽出方法の原理を説明するための入力カラー画像例図
である。
域抽出方法の原理を説明するための入力カラー画像例図
である。
【図５】第二の発明のカラー画像の領域抽出方法の原理
を説明するための入力カラー画像例の変化を示す説明図
である。
を説明するための入力カラー画像例の変化を示す説明図
である。
１０ 入力カラー画像 １１，３１ 入力画像濃度変換手段 １２ 背景色指定手段 １３ 背景色 １４ 背景濃度変換手段 １５ 濃度値画像 １６ 第一の背景濃度値 １７ 背景濃度値算出手段 １８，３８ 減算手段 １９，３９ 濃度逆変換手段 ２０，２３，４０ 出力特徴領域画像 ２００，２０１，２０２ カラー画像領域抽出装置 ２１，１３０，１４０，１５０ 特徴領域画像 ２２ 再実行判断手段 ２４ 入力信号制御手段 ２５ 第二の背景濃度値 ３２ 第一の濃度値画像 ３３ 低域濾過作用手段 ３４ 低域カラー画像 ３５ 低域画像濃度変換手段 ３６ 第二の濃度値画像 ３７ 背景濃度値算出手段 ４１ 第三の濃度値画像 ５０，５１ コントラスト強調手段 １００ 入力カラー画像例 １０１ 第一の特徴領域 １０２ 第二の特徴領域 １０３ 第三の特徴領域 １０４，１１１ 第一の背景領域 １０５，１１２ 第二の背景領域 １０６，１１３ 第三の背景領域 １１０ 背景 １２０ 注目特徴領域
Claims (7)
- 【請求項１】 入力カラー画像の画素値を濃度値に変換
し濃度値画像を算出し、前記入力カラー画像から背景色
を指定し、前記背景色を第一の背景濃度値に変換し、前
記濃度値画像を参照して画素ごとに前記第一の背景濃度
値に演算を施し第二の背景濃度値を算出し、前記濃度値
画像から前記第二の背景濃度値を減算して特徴領域画像
を算出してある色の特徴領域を抽出することを特徴とす
るカラー画像の領域抽出方法。 - 【請求項２】 入力カラー画像の画素値を濃度値に変換
し濃度値画像を算出し、前記入力カラー画像から背景色
を指定し、前記背景色を第一の背景濃度値に変換し、前
記濃度値画像を参照して画素ごとに前記第一の背景濃度
値に演算を施し第二の背景濃度値を算出し、前記濃度値
画像から前記第二の背景濃度値を減算して特徴領域画像
を算出してある色の特徴領域を抽出し、これまでの工程
を前記入力カラー画像の全領域から前記特徴領域を抽出
するまで繰り返すことを特徴とするカラー画像の領域抽
出方法。 - 【請求項３】 入力カラー画像の画素値を濃度値に変換
し第一の濃度値画像を算出し、前記カラー画像に低域周
波数を濾過する関数を畳み込み低域カラー画像を算出
し、前記低域カラー画像の画素値を濃度値に変換し第二
の濃度値画像を算出し、前記第一の濃度値画像を参照し
て画素ごとに前記第二の濃度値画像に演算を施して第三
の濃度値画像を算出し、前記第三の濃度値画像を前記第
一の濃度値画像から減算して特徴領域画像を算出してあ
る色の特徴領域を抽出することを特徴とするカラー画像
の領域抽出方法。 - 【請求項４】 入力カラー画像の画素値を濃度値に変換
し濃度値画像を算出する入力画像濃度変換手段と、前記
入力カラー画像から背景色を指定する背景色指定手段
と、背景色を第一の背景濃度値に変換する背景濃度変換
手段と、前記濃度値画像を参照して画素ごとに前記第一
の背景濃度値に演算を施し第二の背景濃度値を算出する
背景濃度値算出手段と、前記濃度値画像から前記第二の
背景濃度値を減算して特徴領域濃度値画像を算出する減
算手段と、前記特徴領域濃度値画像を逆変換して特徴領
域画像を出力する濃度逆変換手段とを含むことを特徴と
するカラー画像の領域抽出装置。 - 【請求項５】 入力カラー画像の画素値を濃度値に変換
し濃度値画像を算出する入力画像濃度変換手段と、前記
入力カラー画像から背景色を指定する背景色指定手段
と、背景色を第一の背景濃度値に変換する背景濃度変換
手段と、前記濃度値画像を参照して画素ごとに前記第一
の背景濃度値に演算を施し第二の背景濃度値を算出する
背景濃度値算出手段と、前記濃度値画像から前記第二の
背景濃度値を減算して特徴領域濃度値画像を算出する減
算手段と、前記特徴領域濃度値画像を逆変換して特徴領
域画像を出力する濃度逆変換手段と、前記特徴領域画像
より前記入力カラー画像の全領域から特徴領域を検出し
たかどうかを判断し検出していないときには再実行指示
をする再実行判断手段と、再実行指示のあったときには
前記再実行判断手段から供給される前記特徴領域画像を
前記入力画像濃度変換手段に前記入力カラー画像に代え
て供給する入力信号制御手段とを含むことを特徴とする
カラー画像の領域抽出装置。 - 【請求項６】 入力カラー画像の画素値を濃度値に変換
し第一の濃度値画像を算出する入力画像濃度変換手段
と、前記カラー画像に低域周波数を濾過する関数を畳み
込み低域カラー画像を算出する低域濾過作用手段と、前
記低域カラー画像の画素値を濃度値に変換し第二の濃度
値画像を算出する低域画像濃度変換手段と、前記第一の
濃度値画像を参照して画素ごとに前記第二の濃度値画像
に演算を施して第三の濃度値画像を算出する濃度値算出
手段と、前記第三の濃度値画像を前記第一の濃度値画像
から減算する減算手段とを含むことを特徴とするカラー
画像の領域抽出装置。 - 【請求項７】 請求項４又は請求項５又は請求項６記載
のカラー画像の領域抽出装置において、抽出された特徴
領域画像に対しコントラスト強調手段を付加したことを
特徴とするカラー画像の領域抽出装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4003435A JP2783033B2 (ja) | 1992-01-13 | 1992-01-13 | カラー画像の領域抽出方法および装置 |
| US08/351,142 US5524069A (en) | 1992-01-13 | 1994-11-30 | Method of extracting a characteristic figure from a color picture and an apparatus used therefor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4003435A JP2783033B2 (ja) | 1992-01-13 | 1992-01-13 | カラー画像の領域抽出方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05216989A JPH05216989A (ja) | 1993-08-27 |
| JP2783033B2 true JP2783033B2 (ja) | 1998-08-06 |
Family
ID=11557287
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4003435A Expired - Lifetime JP2783033B2 (ja) | 1992-01-13 | 1992-01-13 | カラー画像の領域抽出方法および装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5524069A (ja) |
| JP (1) | JP2783033B2 (ja) |
Families Citing this family (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0715754A1 (en) * | 1994-07-01 | 1996-06-12 | Apple Computer, Inc. | Method and system for embedding a device profile into a document and extracting a device profile from a document in a color management system |
| US6125192A (en) * | 1997-04-21 | 2000-09-26 | Digital Persona, Inc. | Fingerprint recognition system |
| US6035398A (en) * | 1997-11-14 | 2000-03-07 | Digitalpersona, Inc. | Cryptographic key generation using biometric data |
| US6330345B1 (en) * | 1997-11-17 | 2001-12-11 | Veridicom, Inc. | Automatic adjustment processing for sensor devices |
| US6324310B1 (en) | 1998-06-02 | 2001-11-27 | Digital Persona, Inc. | Method and apparatus for scanning a fingerprint using a linear sensor |
| US6188781B1 (en) | 1998-07-28 | 2001-02-13 | Digital Persona, Inc. | Method and apparatus for illuminating a fingerprint through side illumination of a platen |
| US6950539B2 (en) * | 1998-09-16 | 2005-09-27 | Digital Persona | Configurable multi-function touchpad device |
| JP2000242775A (ja) * | 1999-02-19 | 2000-09-08 | Fuji Photo Film Co Ltd | 画像処理方法および装置並びに記録媒体 |
| US6097035A (en) * | 1999-02-22 | 2000-08-01 | Digital Persona, Inc. | Fingerprint detection apparatus with partial fingerprint images |
| MC2491A1 (fr) * | 1999-06-21 | 1999-11-22 | Stringa Luigi | Reconnaissance automatique de caractères sur fond structuré par combinaison des modèles du fond et des caractères |
| DE10132589B4 (de) | 2001-07-05 | 2005-11-03 | Koenig & Bauer Ag | Verfahren zur qualitativen Beurteilung von Material |
| JP3898075B2 (ja) * | 2002-03-18 | 2007-03-28 | 株式会社リコー | 画像処理装置、画像処理方法及び記録媒体 |
| EP1517542B1 (en) * | 2003-09-01 | 2010-11-10 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for adjusting colors of an image |
| US7116806B2 (en) * | 2003-10-23 | 2006-10-03 | Lumeniq, Inc. | Systems and methods relating to AFIS recognition, extraction, and 3-D analysis strategies |
| US7574038B1 (en) | 2005-03-31 | 2009-08-11 | Adobe Systems Incorporated | Method and apparatus for determining the background of an image sequence |
| WO2007110965A1 (ja) * | 2006-03-29 | 2007-10-04 | Fujitsu Limited | カラーパターン抽出装置及びカラーパターン抽出プログラム |
| US20080049993A1 (en) * | 2006-08-25 | 2008-02-28 | Restoration Robotics, Inc. | System and method for counting follicular units |
Family Cites Families (8)
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|---|---|---|---|---|
| US4317179A (en) * | 1978-12-26 | 1982-02-23 | Fuji Photo Film Co., Ltd. | Method and apparatus for processing a radiographic image |
| DE2925145C2 (de) * | 1979-06-22 | 1982-07-22 | Wolfgang Dr. 4900 Herford Schneider | "Schultergelenkkopfendoprothese" |
| US4437161A (en) * | 1981-06-29 | 1984-03-13 | Siemens Gammasonics Inc. | Medical imaging apparatus |
| JPS58161574A (ja) * | 1982-03-19 | 1983-09-26 | Fuji Xerox Co Ltd | 色分離回路 |
| FR2602387B1 (fr) * | 1986-07-30 | 1988-10-21 | Trt Telecom Radio Electr | Procede d'extraction automatique d'un objet contraste dans une image numerique |
| US5042077A (en) * | 1987-10-02 | 1991-08-20 | General Electric Company | Method of highlighting subtle contrast in graphical images |
| JPH02132963A (ja) * | 1988-11-14 | 1990-05-22 | Canon Inc | 画像処理装置 |
| US5202935A (en) * | 1990-10-19 | 1993-04-13 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Color conversion apparatus for altering color values within selected regions of a reproduced picture |
-
1992
- 1992-01-13 JP JP4003435A patent/JP2783033B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1994
- 1994-11-30 US US08/351,142 patent/US5524069A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05216989A (ja) | 1993-08-27 |
| US5524069A (en) | 1996-06-04 |
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