JPH05135171A - カラー画像の処理装置および境界部検出方法 - Google Patents
カラー画像の処理装置および境界部検出方法Info
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- JPH05135171A JPH05135171A JP3296125A JP29612591A JPH05135171A JP H05135171 A JPH05135171 A JP H05135171A JP 3296125 A JP3296125 A JP 3296125A JP 29612591 A JP29612591 A JP 29612591A JP H05135171 A JPH05135171 A JP H05135171A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】本発明は計算機によってカラー原稿の任意の物
体の境界部分を検出するカラー画像の処理装置および境
界部検出方法に関し,画像における物体の境界部を検出
し,その境界部の検出情報に基づいて物体抽出を高精度
に行うことができるようにすることを目的とする。 【構成】演算処理部16は,画像保持用メモリ13中の各調
査対象画素について,その周囲またはその画素からいく
つか離れた画素データの色,鮮やかさまたは明るさに関
するデータの変化量を演算する。判定処理部17は,その
色,鮮やかさまたは明るさに関するデータの変化量のう
ち,どれか一つまたは複数のデータの変化量があらかじ
め設定された値より大きいときに,その調査対象画素を
物体画像の境界部と判断する。この判定結果により,物
体抽出部18は, 物体画像の境界部を認識し,その物体画
像に関する処理を行う。
体の境界部分を検出するカラー画像の処理装置および境
界部検出方法に関し,画像における物体の境界部を検出
し,その境界部の検出情報に基づいて物体抽出を高精度
に行うことができるようにすることを目的とする。 【構成】演算処理部16は,画像保持用メモリ13中の各調
査対象画素について,その周囲またはその画素からいく
つか離れた画素データの色,鮮やかさまたは明るさに関
するデータの変化量を演算する。判定処理部17は,その
色,鮮やかさまたは明るさに関するデータの変化量のう
ち,どれか一つまたは複数のデータの変化量があらかじ
め設定された値より大きいときに,その調査対象画素を
物体画像の境界部と判断する。この判定結果により,物
体抽出部18は, 物体画像の境界部を認識し,その物体画
像に関する処理を行う。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は,計算機によってカラー
原稿の任意の物体の境界部分を検出するカラー画像の処
理装置および境界部検出方法に関する。
原稿の任意の物体の境界部分を検出するカラー画像の処
理装置および境界部検出方法に関する。
【0002】カラー画像中の任意の物体を抽出し,色の
調整や画像の拡大・縮小・移動・合成などの処理を行う
ことは,計算機とカラーモニタを利用したデザインシス
テムや,コンピュータグラフィックスの作成などにおい
て必要とされている。
調整や画像の拡大・縮小・移動・合成などの処理を行う
ことは,計算機とカラーモニタを利用したデザインシス
テムや,コンピュータグラフィックスの作成などにおい
て必要とされている。
【0003】計算機を用いた商品(パッケージや車な
ど)やポスタなどのデザインでは,モニタ上に画像を作
成したり,または画像読取装置などにより,もととなる
画像を入力し,画像の各部分に色を割り当てたり,割り
当てた色を調整・修正したり,画像を拡大したり縮小し
たり移動したり,さらに他のデータベースの画像と合成
したりする処理を行う。また,コンピュータグラフィッ
クスの作成でも,作成画像に対する各種の同様の処理が
必要とされている。
ど)やポスタなどのデザインでは,モニタ上に画像を作
成したり,または画像読取装置などにより,もととなる
画像を入力し,画像の各部分に色を割り当てたり,割り
当てた色を調整・修正したり,画像を拡大したり縮小し
たり移動したり,さらに他のデータベースの画像と合成
したりする処理を行う。また,コンピュータグラフィッ
クスの作成でも,作成画像に対する各種の同様の処理が
必要とされている。
【0004】このような計算機上での色の利用において
は,より一層の高精度な物体・色の抽出や,調整・修正
・拡大・縮小・移動・合成作業などの簡単さ,処理結果
の自然さ,さらに使いやすい計算機と人間の間のインタ
ーフェイス(ヒューマン・インターフェイス)などが要
望されている。
は,より一層の高精度な物体・色の抽出や,調整・修正
・拡大・縮小・移動・合成作業などの簡単さ,処理結果
の自然さ,さらに使いやすい計算機と人間の間のインタ
ーフェイス(ヒューマン・インターフェイス)などが要
望されている。
【0005】
【従来の技術】例えばイメージスキャナなどの画像入力
装置で読み取った画像の色の調整・修正や,画像の拡大
・縮小・移動・合成などの処理においては,まず,それ
らの処理を施す対象となる物体画像の抽出が必要であ
る。
装置で読み取った画像の色の調整・修正や,画像の拡大
・縮小・移動・合成などの処理においては,まず,それ
らの処理を施す対象となる物体画像の抽出が必要であ
る。
【0006】従来,画像における物体抽出の方法として
は,対象物体の周囲をライトペンやマウスでなぞった
り,また対象物体の固有の,色や明るさなどの属性を利
用したしきい値を設けて,画像データを特定したりする
方法が用いられていた。
は,対象物体の周囲をライトペンやマウスでなぞった
り,また対象物体の固有の,色や明るさなどの属性を利
用したしきい値を設けて,画像データを特定したりする
方法が用いられていた。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】以上の従来技術におい
ては,ライトペンやマウスでの物体の周囲をなぞる作業
が面倒であり,オペレータの負担が大きいという問題が
あった。
ては,ライトペンやマウスでの物体の周囲をなぞる作業
が面倒であり,オペレータの負担が大きいという問題が
あった。
【0008】また,対象物体の固有の,色や明るさなど
の属性を利用したしきい値を設けて,特定の画像データ
だけを取り出す方法では,対象画像ごとに何の属性を利
用するか,また,しきい値をいくつにするか決める必要
があり,これも煩雑であるという問題があった。さら
に,例えば色を利用した抽出では,背景部分に物体と同
様な色がある場合に,物体以外の不要な部分まで抽出し
てしまうという問題点もあり,高精度な抽出が行えず,
その結果の物体を対象とした画像処理も精度よく行うこ
とができないことがあった。
の属性を利用したしきい値を設けて,特定の画像データ
だけを取り出す方法では,対象画像ごとに何の属性を利
用するか,また,しきい値をいくつにするか決める必要
があり,これも煩雑であるという問題があった。さら
に,例えば色を利用した抽出では,背景部分に物体と同
様な色がある場合に,物体以外の不要な部分まで抽出し
てしまうという問題点もあり,高精度な抽出が行えず,
その結果の物体を対象とした画像処理も精度よく行うこ
とができないことがあった。
【0009】本発明は上記問題点の解決を図り,画像に
おける物体の境界部(輪郭部分)を検出し,その境界部
の検出情報に基づいて物体抽出を高精度に行うことがで
きるようにすることを目的としている。
おける物体の境界部(輪郭部分)を検出し,その境界部
の検出情報に基づいて物体抽出を高精度に行うことがで
きるようにすることを目的としている。
【0010】
【課題を解決するための手段】図1は本発明の原理説明
図である。図1において,10はCPUやメモリなどか
らなる画像データを処理する計算機,11はイメージス
キャナなどの画像入力装置,12はカラーディスプレ
イ,13は入力画像データを蓄える画像保持用メモリ,
14はカラーディスプレイ12への表示データを格納す
る表示用メモリ,15は画像における物体の境界を検出
する境界処理部,16は境界の検出のためにデータの変
化量を演算する演算処理部,17はデータの変化量に基
づき境界であるか否かを判別する判定処理部,18は画
像保持用メモリ13から物体画像を抽出してその物体画
像に関する処理を行う物体抽出部,19は抽出対象とな
っている物体画像,20は色相・彩度・明度などの画素
データを表す。
図である。図1において,10はCPUやメモリなどか
らなる画像データを処理する計算機,11はイメージス
キャナなどの画像入力装置,12はカラーディスプレ
イ,13は入力画像データを蓄える画像保持用メモリ,
14はカラーディスプレイ12への表示データを格納す
る表示用メモリ,15は画像における物体の境界を検出
する境界処理部,16は境界の検出のためにデータの変
化量を演算する演算処理部,17はデータの変化量に基
づき境界であるか否かを判別する判定処理部,18は画
像保持用メモリ13から物体画像を抽出してその物体画
像に関する処理を行う物体抽出部,19は抽出対象とな
っている物体画像,20は色相・彩度・明度などの画素
データを表す。
【0011】イメージスキャナなどの画像入力装置11
から入力された,RGB信号などの入力画像データは,
画像保持用メモリ13に蓄えられる。この画像データ
は,まずディスプレイの表示用メモリ14にそのまま送
られ,カラー画像がカラーディスプレイ12に表示され
る。
から入力された,RGB信号などの入力画像データは,
画像保持用メモリ13に蓄えられる。この画像データ
は,まずディスプレイの表示用メモリ14にそのまま送
られ,カラー画像がカラーディスプレイ12に表示され
る。
【0012】カラーディスプレイ12に表示された物体
画像19について,その色の調整・修正や,拡大・縮小
・移動・合成などの処理を行う場合,まず境界処理部1
5により,物体の境界を検出する。そのため,境界処理
部15は,演算処理部16により,画像保持用メモリ1
3中の各調査対象画素について,その周囲またはその画
素からいくつか離れた画素データの色・鮮やかさ・明る
さに関するデータの変化量を演算によって求める。
画像19について,その色の調整・修正や,拡大・縮小
・移動・合成などの処理を行う場合,まず境界処理部1
5により,物体の境界を検出する。そのため,境界処理
部15は,演算処理部16により,画像保持用メモリ1
3中の各調査対象画素について,その周囲またはその画
素からいくつか離れた画素データの色・鮮やかさ・明る
さに関するデータの変化量を演算によって求める。
【0013】判定処理部17は,色・鮮やかさ・明るさ
に関する演算処理部16が求めたデータの変化量のう
ち,どれか一つまたは複数のデータの変化量があらかじ
め設定された値より大きいときに,当該調査対象画素を
物体画像の境界部と判断し,その情報を記憶する。
に関する演算処理部16が求めたデータの変化量のう
ち,どれか一つまたは複数のデータの変化量があらかじ
め設定された値より大きいときに,当該調査対象画素を
物体画像の境界部と判断し,その情報を記憶する。
【0014】物体抽出部18は,判定処理部17の判定
結果により,物体画像19の境界部を認識し,画像保持
用メモリ13から物体画像19のデータを抽出して,そ
の物体画像19に関する必要な各種の処理を行う。
結果により,物体画像19の境界部を認識し,画像保持
用メモリ13から物体画像19のデータを抽出して,そ
の物体画像19に関する必要な各種の処理を行う。
【0015】データの変化量があらかじめ設定した値よ
り大きいかどうかを判断する方法として,例えば次のよ
うな方法をとることができる。境界部の検出対象となる
画像保持用メモリ13に格納されている画像データの各
画素を,調査対象画素Aとして走査し,例えばRGB信
号で表されるデータを,色相,彩度,明度などの色空間
の座標系におけるデータに変換して,その各データにつ
いて,調査対象画素Aの周囲画素データの最大値Mと最
小値Nとの差を,演算処理部16により求める。または
各調査対象画素Aと周囲画素データの最大値Mもしくは
最小値Nとの差,もしくは各調査対象画素Aから主走査
方向および副走査方向にいくつか離れた画素データの差
を,データの変化量として求めてもよい。
り大きいかどうかを判断する方法として,例えば次のよ
うな方法をとることができる。境界部の検出対象となる
画像保持用メモリ13に格納されている画像データの各
画素を,調査対象画素Aとして走査し,例えばRGB信
号で表されるデータを,色相,彩度,明度などの色空間
の座標系におけるデータに変換して,その各データにつ
いて,調査対象画素Aの周囲画素データの最大値Mと最
小値Nとの差を,演算処理部16により求める。または
各調査対象画素Aと周囲画素データの最大値Mもしくは
最小値Nとの差,もしくは各調査対象画素Aから主走査
方向および副走査方向にいくつか離れた画素データの差
を,データの変化量として求めてもよい。
【0016】判定処理部17は,演算処理部16により
求めた結果に基づき,色,鮮やかさ,または明るさに関
するどれか一つまたは複数のデータの差が,所定の設定
値以上の場合に調査対象画素Aを物体画像19の境界部
と判断し,所定の設定値以下の場合に境界部でないと判
断する。
求めた結果に基づき,色,鮮やかさ,または明るさに関
するどれか一つまたは複数のデータの差が,所定の設定
値以上の場合に調査対象画素Aを物体画像19の境界部
と判断し,所定の設定値以下の場合に境界部でないと判
断する。
【0017】別の方法として,演算処理部16により,
境界部の検出対象となる画像データから各画素の色,鮮
やかさ,または明るさに関するデータを抽出し,調査対
象画素Aを含むある範囲,すなわち複数画素からなるブ
ロックの画素データの平均値と,それに隣接するある範
囲の画素データの平均値との差を求め,判定処理部17
により,その平均値の差が,所定の設定値以上の場合に
調査対象画素Aを物体画像19の境界部と判断し,所定
の設定値以下の場合に境界部でないと判断するようにし
てもよい。
境界部の検出対象となる画像データから各画素の色,鮮
やかさ,または明るさに関するデータを抽出し,調査対
象画素Aを含むある範囲,すなわち複数画素からなるブ
ロックの画素データの平均値と,それに隣接するある範
囲の画素データの平均値との差を求め,判定処理部17
により,その平均値の差が,所定の設定値以上の場合に
調査対象画素Aを物体画像19の境界部と判断し,所定
の設定値以下の場合に境界部でないと判断するようにし
てもよい。
【0018】
【作用】色の調整・修正や画像の拡大・縮小・移動・合
成などの各種画像処理を行うにあたって,高精度な物体
の抽出を可能にするため,本発明では,物体の境界(輪
郭)部分に注目し,検出した境界をもとに物体の抽出を
行う。
成などの各種画像処理を行うにあたって,高精度な物体
の抽出を可能にするため,本発明では,物体の境界(輪
郭)部分に注目し,検出した境界をもとに物体の抽出を
行う。
【0019】境界部分の検出方法としては,境界である
か否かの基準として,人間が物体の境界を認識する場合
と同様の基準を考慮し,色の違い,色の鮮やかさの違
い,明るさの違いの3つの場合に分類して,画像データ
のこれらの値の変化のようすを調べ,それにより境界で
あるかどうかを判断する。すなわち,上記3つのパラメ
ータのどれか一つでも大きく変化したならば,物体の境
界と判断する。
か否かの基準として,人間が物体の境界を認識する場合
と同様の基準を考慮し,色の違い,色の鮮やかさの違
い,明るさの違いの3つの場合に分類して,画像データ
のこれらの値の変化のようすを調べ,それにより境界で
あるかどうかを判断する。すなわち,上記3つのパラメ
ータのどれか一つでも大きく変化したならば,物体の境
界と判断する。
【0020】これにより高精度な物体の抽出が可能にな
る。
る。
【0021】
【実施例】図2は,本発明の実施例の処理フローであっ
て,カラー画像中の任意の物体に対する処理の全体の流
れを示す図である。
て,カラー画像中の任意の物体に対する処理の全体の流
れを示す図である。
【0022】色の調整や物体の拡大・縮小・移動・合成
などの各種画像処理を行うために,画像中の物体を抽出
して処理する場合,本発明による境界検出を利用する。
すなわち,図2に示す処理〜のように処理する。
などの各種画像処理を行うために,画像中の物体を抽出
して処理する場合,本発明による境界検出を利用する。
すなわち,図2に示す処理〜のように処理する。
【0023】 処理しようとする物体のカラー画像
を,カラーディスプレイ12に表示する。 そして,図1に示す境界処理部15により,境界の
検出処理を行う。
を,カラーディスプレイ12に表示する。 そして,図1に示す境界処理部15により,境界の
検出処理を行う。
【0024】 境界検出結果を用いて,物体画像の抽
出処理を行う。この抽出処理では,例えば塗りつぶし処
理の場合,検出した境界に囲まれる内部の画像データを
取り出すことなどを行う。
出処理を行う。この抽出処理では,例えば塗りつぶし処
理の場合,検出した境界に囲まれる内部の画像データを
取り出すことなどを行う。
【0025】 オペレータが見て,抽出結果がokで
はない旨の指示入力があった場合には,処理に戻り,
再度抽出処理を行う。 境界検出による抽出結果がokの場合には,その抽
出結果について指定された各種画像処理を行う。
はない旨の指示入力があった場合には,処理に戻り,
再度抽出処理を行う。 境界検出による抽出結果がokの場合には,その抽
出結果について指定された各種画像処理を行う。
【0026】 処理結果をオペレータが見てokでは
ない場合には,処理を繰り返し,再度各種画像処理を
行う。処理結果がokの場合には処理を終了する。 本発明では,境界の検出に色,鮮やかさ,明るさの変化
を利用する。画像データは通常RGB信号で入力され
る。そこで,この信号を色,鮮やかさ,明るさ(色相・
彩度・明度)で表される信号に変換する。例えば,コン
ピュータグラフィックスなどでよく利用されるHSV表
色系やHSL表色系,またはCIELABやCIELU
V表色系などのデータに変換する。以下の実施例では,
これら色相・彩度・明度の形式で表された画像データに
関しての,データ値の大きさを判断する方法について説
明する。
ない場合には,処理を繰り返し,再度各種画像処理を
行う。処理結果がokの場合には処理を終了する。 本発明では,境界の検出に色,鮮やかさ,明るさの変化
を利用する。画像データは通常RGB信号で入力され
る。そこで,この信号を色,鮮やかさ,明るさ(色相・
彩度・明度)で表される信号に変換する。例えば,コン
ピュータグラフィックスなどでよく利用されるHSV表
色系やHSL表色系,またはCIELABやCIELU
V表色系などのデータに変換する。以下の実施例では,
これら色相・彩度・明度の形式で表された画像データに
関しての,データ値の大きさを判断する方法について説
明する。
【0027】図3および図4は本発明の実施例による境
界検出処理説明図である。図3の(イ)に示す例の場
合,調査対象画素Aの周囲の8画素のデータ(色相値,
彩度値,明度値)を調べる。図3の(ロ)に示すよう
に,調査対象画素Aの周囲12画素のデータを調べるよ
うにしてもよい。
界検出処理説明図である。図3の(イ)に示す例の場
合,調査対象画素Aの周囲の8画素のデータ(色相値,
彩度値,明度値)を調べる。図3の(ロ)に示すよう
に,調査対象画素Aの周囲12画素のデータを調べるよ
うにしてもよい。
【0028】ここでは,周囲画素の中の色相または明度
または彩度の,最大値を持つ画素をM,最小値を持つ画
素をNで表している。なお,通常,色相・彩度・明度の
最大値,最小値をとる画素は,同一とは限らない。
または彩度の,最大値を持つ画素をM,最小値を持つ画
素をNで表している。なお,通常,色相・彩度・明度の
最大値,最小値をとる画素は,同一とは限らない。
【0029】色相,彩度,明度の最大値を,それぞれM
h,Ms,Mv とし,最小値をそれぞれNh,Ns,Nv とす
る。また,色相,彩度,明度の所定の設定値をh,s,
vとする。そして,図3の(ハ)に示すように,これら
の画素データから,色相,彩度,明度のそれぞれの最大
値と最小値との差を計算し,その差がそれぞれの設定値
h,s,vより大きいかどうかを調べる。この調査結果
で,どれか一つでも大きければ,中央の調査対象画素A
は,境界の画素であると判断する。
h,Ms,Mv とし,最小値をそれぞれNh,Ns,Nv とす
る。また,色相,彩度,明度の所定の設定値をh,s,
vとする。そして,図3の(ハ)に示すように,これら
の画素データから,色相,彩度,明度のそれぞれの最大
値と最小値との差を計算し,その差がそれぞれの設定値
h,s,vより大きいかどうかを調べる。この調査結果
で,どれか一つでも大きければ,中央の調査対象画素A
は,境界の画素であると判断する。
【0030】設定値はあらかじめ別途与えておく。例え
ば,色相では全体を10色相とした場合の1色の範囲を
示す値,彩度ではフルスケール(無彩色と単色の範囲)
の例えば10%,明度ではフルスケール(白と黒の範
囲)の例えば10%程度とする。
ば,色相では全体を10色相とした場合の1色の範囲を
示す値,彩度ではフルスケール(無彩色と単色の範囲)
の例えば10%,明度ではフルスケール(白と黒の範
囲)の例えば10%程度とする。
【0031】8画素,12画素の調査とも,同様の最大
値と最小値の差を求める計算を行い,色相,彩度,明度
のうち,どれか一つでも設定値以上の時に,境界と判断
する。図3の(イ)に示す場合と(ロ)に示す場合を比
較すると,前者は調査の処理時間が短いが境界の検出精
度があまりよくなく,後者は調査の処理時間が長くなる
が境界の検出精度がよい。すなわち,境界が比較的はっ
きりしている画像データの変化が急な場合の物体の境界
検出では,(イ)でも(ロ)でも同様に充分な精度が得
られるが,画像データの変化が滑らかで,ぼやけた境界
を持つ物体の画像の場合,調査範囲がより広い(ロ)の
方が検出精度がよくなる。
値と最小値の差を求める計算を行い,色相,彩度,明度
のうち,どれか一つでも設定値以上の時に,境界と判断
する。図3の(イ)に示す場合と(ロ)に示す場合を比
較すると,前者は調査の処理時間が短いが境界の検出精
度があまりよくなく,後者は調査の処理時間が長くなる
が境界の検出精度がよい。すなわち,境界が比較的はっ
きりしている画像データの変化が急な場合の物体の境界
検出では,(イ)でも(ロ)でも同様に充分な精度が得
られるが,画像データの変化が滑らかで,ぼやけた境界
を持つ物体の画像の場合,調査範囲がより広い(ロ)の
方が検出精度がよくなる。
【0032】また,図3の(イ)または(ロ)に示す画
素の調査範囲において,調査対象画素Aの色相,彩度,
明度データと,最大値の画素Mまたは最小値の画素Nの
データとの差を計算して,設定値より大きいかどうかを
調べるようにし,境界かどうかを判断するようにしても
よい。
素の調査範囲において,調査対象画素Aの色相,彩度,
明度データと,最大値の画素Mまたは最小値の画素Nの
データとの差を計算して,設定値より大きいかどうかを
調べるようにし,境界かどうかを判断するようにしても
よい。
【0033】なお,明度値,彩度値は通常0からある大
きさの値(例えば8bitならば255)までの値であ
るが,色相値は例えば0から255の範囲の値として
も,0と255では同じ色を表している(0と255で
連続している)。そのため,最大値,最小値の計算では
注意が必要である。0から255の範囲とすると,色相
が最も離れた時の差は128であり,差が128以上の
時はその値を255から引いたものが2つの色の差とな
る。上記の計算では,最大値と最小値は2つの色相値の
差が,最も大きいあるいは最も小さい2つの画素として
計算する。
きさの値(例えば8bitならば255)までの値であ
るが,色相値は例えば0から255の範囲の値として
も,0と255では同じ色を表している(0と255で
連続している)。そのため,最大値,最小値の計算では
注意が必要である。0から255の範囲とすると,色相
が最も離れた時の差は128であり,差が128以上の
時はその値を255から引いたものが2つの色の差とな
る。上記の計算では,最大値と最小値は2つの色相値の
差が,最も大きいあるいは最も小さい2つの画素として
計算する。
【0034】図3の(ニ)に示す例の場合,調査対象画
素Aを挟んで,3画素離れたx方向(主走査方向)のP
とQの画素と,y方向(副走査方向)のRとSの画素と
の色相,彩度または明度のデータ値の差を計算する。
素Aを挟んで,3画素離れたx方向(主走査方向)のP
とQの画素と,y方向(副走査方向)のRとSの画素と
の色相,彩度または明度のデータ値の差を計算する。
【0035】これらの各画素P,Q,R,Sの色相値,
彩度値,明度値を,それぞれP,Q,R,Sにh,s,
vの添字を付けた記号で表すと,データ値の差の計算
は,図3の(ホ)に示すようになる。この色相,彩度,
明度のそれぞれの計算結果が設定値h,s,vよりどれ
か一つでも大きい時,調査対象画素Aは境界と判断す
る。すなわち,縦方向の境界の時はx方向の計算値が設
定値よりも大きくなり,逆に横方向の境界の時は,y方
向の計算値が設定値より大きくなる。斜め方向の境界の
時は,xy両方向の計算結果が設定値より大きくなる。
設定値h,s,vは,前の例と同様にあらかじめ決めて
与えておく。
彩度値,明度値を,それぞれP,Q,R,Sにh,s,
vの添字を付けた記号で表すと,データ値の差の計算
は,図3の(ホ)に示すようになる。この色相,彩度,
明度のそれぞれの計算結果が設定値h,s,vよりどれ
か一つでも大きい時,調査対象画素Aは境界と判断す
る。すなわち,縦方向の境界の時はx方向の計算値が設
定値よりも大きくなり,逆に横方向の境界の時は,y方
向の計算値が設定値より大きくなる。斜め方向の境界の
時は,xy両方向の計算結果が設定値より大きくなる。
設定値h,s,vは,前の例と同様にあらかじめ決めて
与えておく。
【0036】図4の(イ)に示す例の場合,例えば3×
3の調査対象ブロックにおいて,A0からA8までの画
素の色相値,彩度値,明度値についての平均値を求め
る。それぞれの平均値と,対象の3×3のブロックの上
下左右の4方向の3×3のブロックの色相値,彩度値,
明度値の平均との差を計算し,その最大値が設定値h,
s,vより大きい場合,境界と判断する。すなわち,調
査対象ブロック内の各画素の色相値をAih, 彩度値をA
is, 明度値をAivとし,Pブロック(平均値がP〜Sの
中で最大であるとする)内の各画素の色相値をPih, 彩
度値をPis, 明度値をPivとしたとき(ただしiは0か
ら8),図4の(ロ)に示す計算を行い,いずれかが設
定値h,s,vより大きい場合に,境界と判断する。
3の調査対象ブロックにおいて,A0からA8までの画
素の色相値,彩度値,明度値についての平均値を求め
る。それぞれの平均値と,対象の3×3のブロックの上
下左右の4方向の3×3のブロックの色相値,彩度値,
明度値の平均との差を計算し,その最大値が設定値h,
s,vより大きい場合,境界と判断する。すなわち,調
査対象ブロック内の各画素の色相値をAih, 彩度値をA
is, 明度値をAivとし,Pブロック(平均値がP〜Sの
中で最大であるとする)内の各画素の色相値をPih, 彩
度値をPis, 明度値をPivとしたとき(ただしiは0か
ら8),図4の(ロ)に示す計算を行い,いずれかが設
定値h,s,vより大きい場合に,境界と判断する。
【0037】この図4に示す境界検出の例は,図3に示
す例に比較して,計算量が多くなるが,ノイズなどの影
響が少なくなるので,高精度の境界検出が実現できると
いう効果がある。
す例に比較して,計算量が多くなるが,ノイズなどの影
響が少なくなるので,高精度の境界検出が実現できると
いう効果がある。
【0038】なお,以上説明した各実施例を組み合わせ
た方法により,物体の境界を検出するようにしてもよ
い。図5は,本発明を用いた画像処理システムの構成例
を示す。
た方法により,物体の境界を検出するようにしてもよ
い。図5は,本発明を用いた画像処理システムの構成例
を示す。
【0039】図5において,図1と同符号のものは図1
に示すものに対応する。50はRGB信号のデータで表
される画像データを色相・彩度・明度などの座標系を持
つ色空間のデータに変更する色空間変更部,51は画像
保持用メモリ13から読み出して色空間を変更したデー
タを保持するバッファメモリ,52は判定処理部17に
よる境界の検出結果を保持する境界部保持手段,53は
色空間をディスプレイ表示用に変更する色空間変更部,
54は画像についての各種処理を行う画像処理部を表
す。
に示すものに対応する。50はRGB信号のデータで表
される画像データを色相・彩度・明度などの座標系を持
つ色空間のデータに変更する色空間変更部,51は画像
保持用メモリ13から読み出して色空間を変更したデー
タを保持するバッファメモリ,52は判定処理部17に
よる境界の検出結果を保持する境界部保持手段,53は
色空間をディスプレイ表示用に変更する色空間変更部,
54は画像についての各種処理を行う画像処理部を表
す。
【0040】イメージスキャナなどの画像入力装置11
からの,RGB信号などの入力画像データは,まず画像
保持用メモリ13に蓄えられる。この画像データは,デ
ィスプレイの表示用メモリ14にそのまま送られ,カラ
ー画像がカラーディスプレイ12に表示される。
からの,RGB信号などの入力画像データは,まず画像
保持用メモリ13に蓄えられる。この画像データは,デ
ィスプレイの表示用メモリ14にそのまま送られ,カラ
ー画像がカラーディスプレイ12に表示される。
【0041】カラーディスプレイ12に表示した画像に
おける物体について,色の調整や拡大・縮小・移動・合
成などの処理を行う場合,指定された物体の抽出対象領
域について,境界処理部15による物体の境界の検出を
行う。そのため,画像保持用メモリ13から順次抽出対
象領域の画像データを読み出し,色空間変更部50によ
り色空間の変更を行う。バッファメモリ51には,例え
ば図3の(イ)または(ロ)に示す境界検出を行う場
合,調査対象画素Aの周囲8画素または12画素のデー
タが格納される。
おける物体について,色の調整や拡大・縮小・移動・合
成などの処理を行う場合,指定された物体の抽出対象領
域について,境界処理部15による物体の境界の検出を
行う。そのため,画像保持用メモリ13から順次抽出対
象領域の画像データを読み出し,色空間変更部50によ
り色空間の変更を行う。バッファメモリ51には,例え
ば図3の(イ)または(ロ)に示す境界検出を行う場
合,調査対象画素Aの周囲8画素または12画素のデー
タが格納される。
【0042】演算処理部16により,バッファメモリ5
1に格納されたデータについて,変化量を演算し,判定
処理部17により,演算結果に基づいて境界の判定処理
を行う。境界が検出されたならば,その境界部を示すデ
ータを境界部保持手段52に保持させる。
1に格納されたデータについて,変化量を演算し,判定
処理部17により,演算結果に基づいて境界の判定処理
を行う。境界が検出されたならば,その境界部を示すデ
ータを境界部保持手段52に保持させる。
【0043】物体抽出部18は,境界部保持手段52が
保持する境界データに基づいて,物体抽出を行う。抽出
結果は,必要に応じて色空間変更部53により色空間の
変更を行い,表示用メモリ14に設定して,カラーディ
スプレイ12に表示する。さらに,物体抽出結果を利用
して,色調整や画像の拡大・縮小・移動・合成などの各
種画像処理を,画像処理部54で行う。画像の処理結果
は表示用メモリ14に送られ,カラーディスプレイ12
に表示される。
保持する境界データに基づいて,物体抽出を行う。抽出
結果は,必要に応じて色空間変更部53により色空間の
変更を行い,表示用メモリ14に設定して,カラーディ
スプレイ12に表示する。さらに,物体抽出結果を利用
して,色調整や画像の拡大・縮小・移動・合成などの各
種画像処理を,画像処理部54で行う。画像の処理結果
は表示用メモリ14に送られ,カラーディスプレイ12
に表示される。
【0044】なお,境界処理部15が行う処理をソフト
ウェアによって実現することができるが,境界処理部1
5において,色空間変更部50,演算処理部16および
判定処理部17の一部または全部を,周知の画像処理技
術を応用した簡単なハードウェア回路によって実現する
ことも可能である。
ウェアによって実現することができるが,境界処理部1
5において,色空間変更部50,演算処理部16および
判定処理部17の一部または全部を,周知の画像処理技
術を応用した簡単なハードウェア回路によって実現する
ことも可能である。
【0045】以上の説明では,物体の抽出のための境界
検出について説明したが,このような境界の検出結果に
ついては,物体の輪郭だけを取り出し,物体を強調する
ための処理として利用したり,また色の調整や画像の移
動,合成の際に必要となる境界部分の処理(例えば合成
画像を背景に溶け込ませる)における境界検出として利
用したりすることもできる。
検出について説明したが,このような境界の検出結果に
ついては,物体の輪郭だけを取り出し,物体を強調する
ための処理として利用したり,また色の調整や画像の移
動,合成の際に必要となる境界部分の処理(例えば合成
画像を背景に溶け込ませる)における境界検出として利
用したりすることもできる。
【0046】
【発明の効果】以上説明したように,本発明によれば,
カラー画像中の物体における境界部分の検出を行うこと
により,確実な物体抽出が可能になるという効果があ
る。この結果,各種画像処理が高精度に実行できるよう
になる。
カラー画像中の物体における境界部分の検出を行うこと
により,確実な物体抽出が可能になるという効果があ
る。この結果,各種画像処理が高精度に実行できるよう
になる。
【図1】本発明の原理説明図である。
【図2】本発明の実施例の処理フローを示す図である。
【図3】本発明の実施例による境界検出処理説明図であ
る。
る。
【図4】本発明の実施例による境界検出処理説明図であ
る。
る。
【図5】本発明を用いた画像処理システムの構成例を示
す図である。
す図である。
10 計算機 11 画像入力装置 12 カラーディスプレイ 13 画像保持用メモリ 14 表示用メモリ 15 境界処理部 16 演算処理部 17 判定処理部 18 物体抽出部 19 物体画像 20 画素データ
Claims (3)
- 【請求項1】 画像データを処理する計算機(10)と,カ
ラーディスプレイ(12)とを備えたカラー画像の処理装置
において,境界部の検出対象となる物体画像の画像デー
タを保持する画像保持用メモリ(13)と,前記画像保持用
メモリ(13)中の各調査対象画素について,その周囲また
はその画素からいくつか離れた画素データの色,鮮やか
さ,または明るさに関するデータの変化量を演算する演
算処理部(16)と,色,鮮やかさまたは明るさに関するデ
ータの変化量のうち,どれか一つまたは複数のデータの
変化量があらかじめ設定された値より大きいときに,当
該調査対象画素を物体画像の境界部と判断する判定処理
部(17)と,その判定処理部(17)の判定結果により,物体
画像の境界部を認識し,前記画像保持用メモリ(13)に格
納されている物体画像のデータに関する処理を行う物体
抽出部(18)とを備えたことを特徴とするカラー画像の処
理装置。 - 【請求項2】 画像データを処理する計算機(10)と,カ
ラーディスプレイ(12)とを備えたカラー画像の処理装置
を用いて,物体画像の境界部を検出するカラー画像の境
界部検出方法であって,境界部の検出対象となる画像デ
ータから各画素の色,鮮やかさまたは明るさに関するデ
ータを抽出し演算することにより,各調査対象画素の周
囲画素データの最大値と最小値との差,または各調査対
象画素と周囲画素データの最大値もしくは最小値との
差,または各調査対象画素から主走査方向および副走査
方向にいくつか離れた画素データの差を求める過程と,
その過程により求めた結果に基づき,色,鮮やかさまた
は明るさに関するどれか一つまたは複数のデータの差
が,所定の設定値以上の場合に当該調査対象画素を物体
画像の境界部と判断し,所定の設定値以下の場合に境界
部でないと判断する過程とを備え,物体画像の境界部を
検出することを特徴とするカラー画像の境界部検出方
法。 - 【請求項3】 画像データを処理する計算機(10)と,カ
ラーディスプレイ(12)とを備えたカラー画像の処理装置
を用いて,物体画像の境界部を検出するカラー画像の境
界部検出方法であって,境界部の検出対象となる画像デ
ータから各画素の色,鮮やかさまたは明るさに関するデ
ータを抽出し演算することにより,調査対象画素を含む
ある範囲の画素データの平均値と,それに隣接するある
範囲の画素データの平均値との差を求める過程と,その
過程により求めた結果に基づき,色,鮮やかさまたは明
るさに関するどれか一つまたは複数のデータの差が,所
定の設定値以上の場合に当該調査対象画素を物体画像の
境界部と判断し,所定の設定値以下の場合に境界部でな
いと判断する過程とを備え,物体画像の境界部を検出す
ることを特徴とするカラー画像の境界部検出方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3296125A JPH05135171A (ja) | 1991-11-13 | 1991-11-13 | カラー画像の処理装置および境界部検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3296125A JPH05135171A (ja) | 1991-11-13 | 1991-11-13 | カラー画像の処理装置および境界部検出方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH05135171A true JPH05135171A (ja) | 1993-06-01 |
Family
ID=17829466
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP3296125A Withdrawn JPH05135171A (ja) | 1991-11-13 | 1991-11-13 | カラー画像の処理装置および境界部検出方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH05135171A (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007194733A (ja) * | 2006-01-17 | 2007-08-02 | Kyocera Corp | 画像データ処理方法および画像データ処理装置 |
US8515173B2 (en) | 2009-03-23 | 2013-08-20 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image processing system, image processing method and computer readable medium |
-
1991
- 1991-11-13 JP JP3296125A patent/JPH05135171A/ja not_active Withdrawn
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007194733A (ja) * | 2006-01-17 | 2007-08-02 | Kyocera Corp | 画像データ処理方法および画像データ処理装置 |
JP4611212B2 (ja) * | 2006-01-17 | 2011-01-12 | 京セラ株式会社 | 画像データ処理方法および画像データ処理装置 |
US8515173B2 (en) | 2009-03-23 | 2013-08-20 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image processing system, image processing method and computer readable medium |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 19990204 |