JP6271937B2 - 画像処理方法及び装置、プログラム - Google Patents
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Description
<領域分割のためのクラスタリング>
図1に本発明のフローチャートを示す。クラスタリングを開始し、画像中の注目部分画像となる第i番目の入力データに対して、式(1)のように五次元のベクトルXiを作成する。
ステップS105の詳細であるステップS106−S112を説明する。上述した探索範囲202の中の全ての代表候補データとの距離の計算を開始する。
図3に、本実施形態における最近傍代表データの探索の例を示す。網点パターン301は計算済み距離を意味し、斜線パターン302は未計算の座標空間上の距離(第一の部分距離)を意味する。黒塗パターン303は最短総合距離を意味し、白塗パターン304は未計算の色空間上の距離(第二の部分距離)を意味する。
図4は、本発明による画像処理方法を実現可能なデータ処理装置の一構成例を示すブロック図である。
上記実施形態では、入力データの特徴量が式(1)で表されるXi,1,Xi,2という一枚の画像の座標空間の二次元特徴量について説明した。しかしながら、入力データの特徴量は、一枚の画像の座標空間の二次元特徴量に限定される訳でなく、座標空間と複数枚の画像を処理する時の時系列空間の任意の次元の特徴量でも良い。
<第2の実施形態>
第2の実施形態では、第1の実施形態と異なる部分のみを説明する。
図6に、本実施形態における最近傍代表データの探索の例を示す。網点パターン601は計算済み距離を意味し、斜線パターン602は未計算の座標空間上の距離(第一の部分距離)を意味する。黒塗パターン603は最短総合距離を意味し、白塗パターン604は未計算の色空間上の距離(第二の部分距離)を意味する。
第3の実施形態では、第1の実施形態と異なる部分のみを説明する。
図8に本実施形態における代表データの探索の例を示す。網点パターン801は計算済み距離を意味し、斜線パターン802は未計算の座標空間上の距離(第一の部分距離)を意味する。黒塗パター803は最短総合距離を意味し、白塗パターン804は未計算の色空間上の距離(第二の部分距離)を意味する。
第4の実施形態では、第1の実施形態と異なる部分のみを説明する。
図10に本実施形態における最近傍候補データの探索の例を示す。網点パターン1001は計算済み距離を意味し、斜線パターン1002は未計算の座標空間上の距離(第一の部分距離)を意味する。黒塗パター1003は最短総合距離を意味し、白塗パターン1004は未計算の色空間上の距離(第二の部分距離)を意味する。
<探索範囲の幅と高さがそれぞれ偶数個の代表データの実施形態1>
実施形態1では、探索範囲の幅と高さがそれぞれ奇数個の代表データである例について説明したが、奇数個の代表データに限定される訳でなく、探索範囲の幅と高さがそれぞれ偶数個の代表データの場合にも同様に適用可能である。
実施形態2−4では、探索範囲の幅と高さがそれぞれ奇数個の代表データである例について説明したが、奇数個の代表データに限定される訳でなく、探索範囲の幅と高さがそれぞれ偶数個の代表データの場合にも同様に適用可能である。
実施形態2−4では、マックス距離順による距離計算の順番の順位付けの例について説明したが、マックス距離順に限定される訳でなく、マンハッタン距離順に距離計算の順番の順位付けも同様に適用可能である。
上述した実施形態と実施形態2では、マックスとマックス距離順に距離計算の順番の順位付けの例について説明したが、マックスとマックス距離順に限定される訳でなく、ユークリッドの距離順による距離計算の順番の順位付けも同様に適用可能である。
実施形態1−4では、第一の部分距離が座標空間上の距離の例について説明したが、座標空間に限定される訳でない。第一の部分距離は、座標空間上の距離以外の距離(色空間上の距離、テクスチャ空間上の距離、複数の画像の時系列空間上の距離等)であっても良い。
実施形態1−4では、第一の部分距離が座標空間上の距離の例について説明したが、座標空間に限定される訳でなく、第一の部分距離が一部の座標空間上の距離、又は一部の座標以外の距離であっても良い。
実施形態1−4では、入力データを座標空間上のブロックに分割する例について説明したが、座標空間に限定される訳でなく、入力データを任意の距離空間上のブロックに分割しても良い。
以上、実施形態を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、コンピュータ読み取り可能なプログラムもしくは記憶媒体等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
Claims (13)
- 画像中の注目画素に対し、複数の参照画素の各々との部分距離を計算する第1の計算工程と、
前記注目画素に対し、前記複数の参照画素の各々との間で、前記部分距離に基づく総合距離を順次計算する第2の計算工程と、
前記第2の計算工程による順次計算において、それまでに計算された総合距離の中から最短の総合距離を判別する判別工程と、
前記最短の総合距離に対応する参照画素に基づいて前記注目画素を分類する分類工程とを備え、
前記第2の計算工程による順次計算において、計算対象となる参照画素に対する前記部分距離が前記最短の総合距離以上であれば、当該参照画素に対する総合距離の計算を省略することを特徴とする画像処理方法。 - 前記第2の計算工程による順次計算において、計算対象となる参照部分画像に対する前記部分距離が閾値を越える場合、残りの参照部分画像に対する総合距離の計算を省略することを特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。
- 前記閾値を最短の総合距離に基づいて設定することを特徴とする請求項2に記載の画像処理方法。
- 前記複数の参照画素を前記部分距離の短い順に順位を付け、前記第2の計算工程において、当該順位に従って前記総合距離を計算することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の画像処理方法。
- 前記部分距離が座標空間上の距離を含むことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の画像処理方法。
- 前記総合距離は、前記部分距離を含む複数の部分距離に基づくことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載の画像処理方法。
- 前記総合距離は、前記複数の部分距離の線形結合であることを特徴とする請求項6に記載の画像処理方法。
- 前記複数の部分距離が、座標空間上の距離と、複数の画像の時系列空間上の距離、色空間上の距離、テクスチャ空間上の距離の何れかを含むことを特徴する請求項1乃至7のいずれか1項に記載の画像処理方法。
- 前記画像が距離空間上の複数のブロックに分割され、各ブロックの中に1個の参照画素が配置されており、前記第1の計算工程では、各ブロックにインデックス値を割り当て、該インデックス値に基づいて前記部分距離を計算することを特徴する請求項1乃至8のいずれか1項に記載の画像処理方法。
- 前記第1の計算工程では、前記参照画素に対応するブロックの位置と前記注目画素を含むブロックの位置とに基づいて前記部分距離の計算の順番を決定することを特徴とする請求項9に記載の画像処理方法。
- 前記第2の計算工程による順次計算において、前記最短の総合距離が閾値以下となった場合、残りの参照画素に対する総合距離の計算を省略することを特徴とする請求項1乃至10のいずれか1項に記載の画像処理方法。
- 画像中の注目画素に対し、複数の参照画素の各々との部分距離を計算する第1の計算手段と、
前記注目画素に対し、前記複数の参照画素の各々との間で、前記部分距離に基づく総合距離を順次計算する第2の計算手段と、
前記第2の計算手段による順次計算において、それまでに計算された総合距離の中から最短の総合距離を判別する判別手段と、
前記最短の総合距離に対応する参照画素に基づいて前記注目画素を分類する分類手段とを備え、
前記第2の計算手段による順次計算において、計算対象となる参照画素に対する前記部分距離が前記最短の総合距離以上であれば、当該参照画素に対する総合距離の計算を省略することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1乃至11のいずれか1項に記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータ読み取り可能なプログラム。
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