JP3978614B2 - 画像領域分割方法および画像領域分割装置 - Google Patents
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Description
中谷ほか「複数の領域分割結果に基づく対象物境界線検出」電子情報通信学会論文誌D2,Vol.J76−D2,No4,pp.914−916,’93/4 泉ほか「色情報と位置情報とを併用したセグメンテーション手法の一検討」1991年電子情報通信学会春季全国大会予稿集D−680
量子化された多階調の入力画像データで表現された分割対象の入力画像を第1の間引き率で間引いた第1の間引き画像を領域分割して、前記入力画像の領域のおおよその数および中心を推定する領域推定ステップと、
この領域推定ステップで推定された領域の数および中心を用いて、前記入力画像を前記第1の間引き率より小さい第2の間引き率で間引いた第2の間引き画像を領域分割して、前記入力画像の領域の数および中心を算出する領域生成ステップと、
この領域生成ステップで算出された領域に前記入力画像に含まれるすべての画素を配分する領域確定ステップとを備え、
前記領域推定ステップは、
画素の色ベクトルの3成分および画像平面における座標による5次元特徴空間上で、クラスタ数を選び、前記入力画像に対して初期領域中心を設定する初期設定ステップと、
前記入力画像を前記第1の間引き率で間引いて、前記入力画像の画素を一つ選択する第1ステップ、その選択した画素に前記5次元特徴空間における距離が最も近い領域中心を探索する第2ステップ、および、その最も近い距離があらかじめ定められた閾値より小さいときには、前記選択した画素をその最も近い距離を有する領域中心の領域に再配置し、その最も近い距離が前記閾値以上であるときには、前記選択した画素の前記5次元特徴空間における特徴ベクトルを領域中心とする、前記選択した画素からなる領域を新たに生成する第3ステップを、前記第1ステップで選択する画素を順次変えて、前記入力画像中の選択すべき画素をすべて選択するまで、繰り返し実行する画素配分ステップと、
この画素配分ステップでそれぞれの領域中心の領域に再配置した画素の特徴ベクトルの平均を、それぞれの領域ごとに新たな領域中心として算出する領域中心算出ステップと、
その新たな領域中心と前の領域中心との前記5次元特徴空間における距離を、それぞれの領域ごとに算出し、その距離があらかじめ定められた閾値以上であるときには、その距離がその閾値より小さくなるまで、前記画素配分ステップおよび前記領域中心算出ステップを繰り返す領域収束化ステップとを備え、
前記領域生成ステップは、
初期領域中心として、前記領域推定ステップで算出した領域中心を設定する初期設定ステップと、
前記入力画像を前記第2の間引き率で間引いて、前記入力画像の画素を一つ選択する第1ステップ、その選択した画素に前記5次元特徴空間における距離が最も近い領域中心を探索する第2ステップ、および、その最も近い距離があらかじめ定められた閾値より小さいときには、前記選択した画素をその最も近い距離を有する領域中心の領域に再配置し、その最も近い距離が前記閾値以上であるときには、前記選択した画素の前記5次元特徴空間における特徴ベクトルを領域中心とする、前記選択した画素からなる領域を新たに生成する第3ステップを、前記第1ステップで選択する画素を順次変えて、前記入力画像中の選択すべき画素をすべて選択するまで、繰り返し実行する画素配分ステップと、
この画素配分ステップでそれぞれの領域中心の領域に再配置した画素の特徴ベクトルの平均を、それぞれの領域ごとに新たな領域中心として算出する領域中心算出ステップと、
その新たな領域中心と前の領域中心との前記5次元特徴空間における距離を、それぞれの領域ごとに算出し、その距離があらかじめ定められた閾値以上であるときには、その距離がその閾値より小さくなるまで、前記画素配分ステップおよび前記領域中心算出ステップを繰り返す領域収束化ステップとを備え、
前記領域確定ステップは、
初期領域中心として、前記領域生成ステップで算出した領域中心を設定する初期設定ステップと、
前記入力画像を間引くことなく、前記入力画像の画素を一つ選択する第1ステップ、および、その選択した画素を当該画素に前記5次元特徴空間における距離が最も近い領域中心の領域に再配置する第2ステップを、前記第1ステップで選択する画素を順次変えて、前記入力画像の画素をすべて選択するまで、繰り返し実行する画素配分ステップと、
この画素配分ステップでそれぞれの領域中心の領域に再配置した画素の特徴ベクトルの平均を、それぞれの領域ごとに新たな領域中心として算出する領域中心算出ステップと、
その新たな領域中心と前の領域中心との前記5次元特徴空間における距離を、それぞれの領域ごとに算出し、その距離があらかじめ定められた閾値以上であるときには、その距離がその閾値より小さくなるまで、前記画素配分ステップおよび前記領域中心算出ステップを繰り返す領域収束化ステップとを備える、
ことを特徴とする。
図1は、この発明の画像領域分割装置の第1の実施形態を示し、画像の間引きを利用して入力画像を領域分割する場合である。この実施形態の画像領域分割装置は、画像入力部10、領域推定部20、領域生成部30および領域確定部40によって構成される。
ここで、Ln,an,bnは、画素の色ベクトルの3成分、上記の場合にはL*,a*,b*成分であり、Xn,Ynは、画素の画像平面におけるX,Y座標である。また、modは余りを求める演算子で、式(1)における除算の結果は小数点以下を切り捨てて整数値とする。
+kX(Xn−Xm)+kY(Yn−Ym)}1/2 ‥‥(2)
ここで、Lm,am,bmは、領域中心Vmの色ベクトルのL*,a*,b*成分であり、Xm,Ymは、領域中心Vmの画像平面におけるX,Y座標である。また、kL,ka,kb,kX,kYは、それぞれ、L*成分、a*成分、b*成分、X座標、Y座標に対応する特徴軸をスケーリングするための係数である。この例では、座標より色ベクトル情報を重視するため、kL,ka,kb=1に対して、0<kX,kY<1に設定する。
図3は、この発明の画像領域分割装置の第2の実施形態を示し、画像のブロック化を利用して入力画像を領域分割する場合である。この実施形態の画像領域分割装置は、画像入力部10、対象部分画像抽出部50および部分画像領域分割部60によって構成される。画像入力部10は、図1のそれと同じである。
(wij,hij)=(xi+1−xi,yi+1−yi) ‥(4)
ただし、この場合の画素のXY座標は、図10(B)に示すように、入力画像Iiの左上の画素の座標を(0,0)として、横方向は右に行くほど、縦方向は下に行くほど、増加するものとする。また、式(3)における除算の結果は、小数点以下を切り捨てて整数値とするものとする。
図5および図6〜図8は、この発明の画像領域分割装置および画像領域分割方法の第3の実施形態を示し、画像のブロック化に画像の間引きを組み合わせた場合である。
図13は、この発明の画像領域分割方法の第4の実施形態を示し、画像のブロック化や間引きを用いることなく、K平均アルゴリズムに改良を加えたクラスタリング手法によって、入力画像を領域分割する場合である。
Claims (3)
- 量子化された多階調の入力画像データで表現された分割対象の入力画像を第1の間引き率で間引いた第1の間引き画像を領域分割して、前記入力画像の領域のおおよその数および中心を推定する領域推定ステップと、
この領域推定ステップで推定された領域の数および中心を用いて、前記入力画像を前記第1の間引き率より小さい第2の間引き率で間引いた第2の間引き画像を領域分割して、前記入力画像の領域の数および中心を算出する領域生成ステップと、
この領域生成ステップで算出された領域に前記入力画像に含まれるすべての画素を配分する領域確定ステップとを備え、
前記領域推定ステップは、
画素の色ベクトルの3成分および画像平面における座標による5次元特徴空間上で、クラスタ数を選び、前記入力画像に対して初期領域中心を設定する初期設定ステップと、
前記入力画像を前記第1の間引き率で間引いて、前記入力画像の画素を一つ選択する第1ステップ、その選択した画素に前記5次元特徴空間における距離が最も近い領域中心を探索する第2ステップ、および、その最も近い距離があらかじめ定められた閾値より小さいときには、前記選択した画素をその最も近い距離を有する領域中心の領域に再配置し、その最も近い距離が前記閾値以上であるときには、前記選択した画素の前記5次元特徴空間における特徴ベクトルを領域中心とする、前記選択した画素からなる領域を新たに生成する第3ステップを、前記第1ステップで選択する画素を順次変えて、前記入力画像中の選択すべき画素をすべて選択するまで、繰り返し実行する画素配分ステップと、
この画素配分ステップでそれぞれの領域中心の領域に再配置した画素の特徴ベクトルの平均を、それぞれの領域ごとに新たな領域中心として算出する領域中心算出ステップと、
その新たな領域中心と前の領域中心との前記5次元特徴空間における距離を、それぞれの領域ごとに算出し、その距離があらかじめ定められた閾値以上であるときには、その距離がその閾値より小さくなるまで、前記画素配分ステップおよび前記領域中心算出ステップを繰り返す領域収束化ステップとを備え、
前記領域生成ステップは、
初期領域中心として、前記領域推定ステップで算出した領域中心を設定する初期設定ステップと、
前記入力画像を前記第2の間引き率で間引いて、前記入力画像の画素を一つ選択する第1ステップ、その選択した画素に前記5次元特徴空間における距離が最も近い領域中心を探索する第2ステップ、および、その最も近い距離があらかじめ定められた閾値より小さいときには、前記選択した画素をその最も近い距離を有する領域中心の領域に再配置し、その最も近い距離が前記閾値以上であるときには、前記選択した画素の前記5次元特徴空間における特徴ベクトルを領域中心とする、前記選択した画素からなる領域を新たに生成する第3ステップを、前記第1ステップで選択する画素を順次変えて、前記入力画像中の選択すべき画素をすべて選択するまで、繰り返し実行する画素配分ステップと、
この画素配分ステップでそれぞれの領域中心の領域に再配置した画素の特徴ベクトルの平均を、それぞれの領域ごとに新たな領域中心として算出する領域中心算出ステップと、
その新たな領域中心と前の領域中心との前記5次元特徴空間における距離を、それぞれの領域ごとに算出し、その距離があらかじめ定められた閾値以上であるときには、その距離がその閾値より小さくなるまで、前記画素配分ステップおよび前記領域中心算出ステップを繰り返す領域収束化ステップとを備え、
前記領域確定ステップは、
初期領域中心として、前記領域生成ステップで算出した領域中心を設定する初期設定ステップと、
前記入力画像を間引くことなく、前記入力画像の画素を一つ選択する第1ステップ、および、その選択した画素を当該画素に前記5次元特徴空間における距離が最も近い領域中心の領域に再配置する第2ステップを、前記第1ステップで選択する画素を順次変えて、前記入力画像の画素をすべて選択するまで、繰り返し実行する画素配分ステップと、
この画素配分ステップでそれぞれの領域中心の領域に再配置した画素の特徴ベクトルの平均を、それぞれの領域ごとに新たな領域中心として算出する領域中心算出ステップと、
その新たな領域中心と前の領域中心との前記5次元特徴空間における距離を、それぞれの領域ごとに算出し、その距離があらかじめ定められた閾値以上であるときには、その距離がその閾値より小さくなるまで、前記画素配分ステップおよび前記領域中心算出ステップを繰り返す領域収束化ステップとを備える、
ことを特徴とする画像領域分割方法。 - 分割対象の入力画像を表現する量子化された多階調の入力画像データを得る画像入力部と、
前記入力画像を第1の間引き率で間引いた第1の間引き画像を領域分割して、前記入力画像の領域のおおよその数および中心を推定する領域推定部と、
この領域推定部で推定された領域の数および中心を用いて、前記入力画像を前記第1の間引き率より小さい第2の間引き率で間引いた第2の間引き画像を領域分割して、前記入力画像の領域の数および中心を算出する領域生成部と、
この領域生成部で算出された領域に前記入力画像に含まれるすべての画素を配分する領域確定部とを備え、
前記領域推定部は、
画素の色ベクトルの3成分および画像平面における座標による5次元特徴空間上で、クラスタ数を選び、前記入力画像に対して初期領域中心を設定する初期設定ステップと、
前記入力画像を前記第1の間引き率で間引いて、前記入力画像の画素を一つ選択する第1ステップ、その選択した画素に前記5次元特徴空間における距離が最も近い領域中心を探索する第2ステップ、および、その最も近い距離があらかじめ定められた閾値より小さいときには、前記選択した画素をその最も近い距離を有する領域中心の領域に再配置し、その最も近い距離が前記閾値以上であるときには、前記選択した画素の前記5次元特徴空間における特徴ベクトルを領域中心とする、前記選択した画素からなる領域を新たに生成する第3ステップを、前記第1ステップで選択する画素を順次変えて、前記入力画像中の選択すべき画素をすべて選択するまで、繰り返し実行する画素配分ステップと、
この画素配分ステップでそれぞれの領域中心の領域に再配置した画素の特徴ベクトルの平均を、それぞれの領域ごとに新たな領域中心として算出する領域中心算出ステップと、
その新たな領域中心と前の領域中心との前記5次元特徴空間における距離を、それぞれの領域ごとに算出し、その距離があらかじめ定められた閾値以上であるときには、その距離がその閾値より小さくなるまで、前記画素配分ステップおよび前記領域中心算出ステップを繰り返す領域収束化ステップとを実行し、
前記領域生成部は、
初期領域中心として、前記領域推定部で算出された領域中心を設定する初期設定ステップと、
前記入力画像を前記第2の間引き率で間引いて、前記入力画像の画素を一つ選択する第1ステップ、その選択した画素に前記5次元特徴空間における距離が最も近い領域中心を探索する第2ステップ、および、その最も近い距離があらかじめ定められた閾値より小さいときには、前記選択した画素をその最も近い距離を有する領域中心の領域に再配置し、その最も近い距離が前記閾値以上であるときには、前記選択した画素の前記5次元特徴空間における特徴ベクトルを領域中心とする、前記選択した画素からなる領域を新たに生成する第3ステップを、前記第1ステップで選択する画素を順次変えて、前記入力画像中の選択すべき画素をすべて選択するまで、繰り返し実行する画素配分ステップと、
この画素配分ステップでそれぞれの領域中心の領域に再配置した画素の特徴ベクトルの平均を、それぞれの領域ごとに新たな領域中心として算出する領域中心算出ステップと、
その新たな領域中心と前の領域中心との前記5次元特徴空間における距離を、それぞれの領域ごとに算出し、その距離があらかじめ定められた閾値以上であるときには、その距離がその閾値より小さくなるまで、前記画素配分ステップおよび前記領域中心算出ステップを繰り返す領域収束化ステップとを実行し、
前記領域確定部は、
初期領域中心として、前記領域生成部で算出された領域中心を設定する初期設定ステップと、
前記入力画像を間引くことなく、前記入力画像の画素を一つ選択する第1ステップ、および、その選択した画素を当該画素に前記5次元特徴空間における距離が最も近い領域中心の領域に再配置する第2ステップを、前記第1ステップで選択する画素を順次変えて、前記入力画像の画素をすべて選択するまで、繰り返し実行する画素配分ステップと、
この画素配分ステップでそれぞれの領域中心の領域に再配置した画素の特徴ベクトルの平均を、それぞれの領域ごとに新たな領域中心として算出する領域中心算出ステップと、
その新たな領域中心と前の領域中心との前記5次元特徴空間における距離を、それぞれの領域ごとに算出し、その距離があらかじめ定められた閾値以上であるときには、その距離がその閾値より小さくなるまで、前記画素配分ステップおよび前記領域中心算出ステップを繰り返す領域収束化ステップとを実行する、
ことを特徴とする画像領域分割装置。 - 請求項1記載の画像領域分割方法を実行するためのプログラムが記述されたプログラム記録媒体。
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