JPH09138854A

JPH09138854A - 画像の領域抽出方法及び装置

Info

Publication number: JPH09138854A
Application number: JP7296570A
Authority: JP
Inventors: Akira Inoue; 晃井上
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 1995-11-15
Filing date: 1995-11-15
Publication date: 1997-05-27
Anticipated expiration: 2015-11-15
Also published as: JP2924744B2

Abstract

(57)【要約】【課題】本発明は、様々な色や絵柄で構成された画像
から、所望の対象領域のみを簡単に抽出することを目的
とする。【解決手段】１から入力された画像データは、３によ
り、画像中から切り出したい対象領域内の点を指定され
る。指定された基準画素の位置情報は、７と、９に記憶
され、基準画素の画素特徴量は、６に入力される。９よ
り１つデータを読み込み、マスク画像データにＴＲＵＥ
をセットする。次に判定済画素位置の近傍画素の画素特
徴量と基準点画素特徴量とを比較し、マスク可能かどう
かを判断する。マスク可能と判断されればその画素位置
を９に入力する。この判定処理を９が空になるまで続け
ることにより、マスク画像データが得られる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、各種画像処理装置
において、画像中の必要な対象領域を抽出する技術、あ
るいは対象領域のマスクを作成する技術、対象領域を切
り抜く技術に関する。マスクとは、ある画像内の部分領
域を切り出して他の画像上に合成したり、文書と合成し
たりする場合に使用し、元画像のどの画素を必要とする
のかを画素単位で指定したデータを意味する。

【０００２】

【従来の技術】従来この種の画像の領域抽出装置は、抽
出したい領域の明度あるいは色相、彩度、あるいはＲＧ
Ｂ値を指定し、指定値からあるしきい値の範囲以内の画
素のみを抽出する処理を行っていた。

【０００３】図１５及び図１４を用いて従来の画像の領
域抽出装置の実施例について説明する。

【０００４】従来の装置の実施例は、スキャナなど画像
の入力装置２０１、画像表示用のモニタ２０２、オペレ
ータが対象領域内の基準点を指定する位置指定手段２０
４、基準点の画素値を記憶する基準画素値記憶バッファ
２０６、入力画像メモリ２０３、マスク画像メモリ２０
７、基準点のＲＧＢ値、画素値を比較するしきい値処理
手段２０５、生成されたマスクデータを出力する出力装
置２０８とからなる。

【０００５】画像入力装置２０１から入力された画像デ
ータは入力画像メモリ２０３に保持され、同時にモニタ
２０２に表示される。オペレータは、モニタ２０２に表
示された画像を見ながらマスクしたい領域（対象領域）
内の一点を、位置指定手段２０４を用いて基準点として
指定する（ステップＡ１０１）。位置指定手段２０４と
しては、マウス、タブレット、キーボードなどがある。
次に基準点の画素値（Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０）を、入力画像
メモリ２０３から抽出し、基準画素値記憶バッファ２０
６に入れる（ステップＡ１０２）。

【０００６】画像走査用位置を初期値にリセットし（ス
テップＡ１０３）、入力画像メモリ２０３のデータを用
いて、画像を端から端まで走査し、しきい値処理手段２
０５において、各画素値（ｒ，ｇ，ｂ）について、（Ｒ
０，Ｇ０，Ｂ０）と比較して抽出すべきどうかを判定す
る。抽出すべきと判定された画素については、該当する
位置のマスク画像メモリ２０７にＴＲＵＥをセットし、
そうでないときにはＦＡＬＳＥをセットする（ステップ
Ａ１０４，Ａ１０５，Ａ１０６，Ａ１０７，Ａ１０８，
Ａ１０９）。画像の最後まで走査した後、マスク画像メ
モリ２０７の内容を出力装置２０８に出力して終了す
る。一般に、マスク画像メモリ２０７の内容は、ＴＲＵ
Ｅ，ＦＡＬＳＥの２種類であり、以下、ＴＲＵＥの場合
にはその画素を抽出することを、ＦＡＬＳＥの場合には
抽出しないことを示すものとする。

【０００７】しきい値処理手段２０５の判定方法として
は、Ｔｈをあるしきい値として、（Ｒ０−Ｔｈ＜ｒ＜Ｒ
０＋Ｔｈ）かつ（Ｇ０−Ｔｈ＜ｇ＜Ｇ０＋Ｔｈ）かつ
（Ｂ０−Ｔｈ＜ｂ＜Ｂ０＋Ｔｈ）ならばＴＲＵＥ、それ
以外はＦＡＬＳＥ、とする方法がある。また、ＲＧＢ値
ではなく、色相、彩度、明度値に変換してから閾値処理
する方式や、判定条件として、（Ｒ０−ｒ）²＋（Ｇ０
−ｇ）²＋（Ｂ０−ｂ）²＜Ｔｈを用いる方式などがあ
る。

【０００８】従来の装置の例として、他に特開平４−３
２９４８７、特開平５−２８２６３などがあげられる。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】従来の画像の領域抽出
装置では、抽出したい領域以外に同じ色を持つ画素が存
在すると、その部分も同様に除去されるため、オペレー
タが意図した対象領域が正確に抽出できないという問題
があった。また、抽出したい領域が、複数色の画素パタ
ーンで構成されている場合には、領域を抽出できないと
いう問題があった。

【００１０】図１２は、部分領域１０１、部分領域１０
２、部分領域１０３、部分領域１０４、からなる。部分
領域１０１、部分領域１０２、部分領域１０３は、それ
ぞれの領域内の画素値はほぼ等しい。部分領域１０１と
他の領域の画素値は大きく異なっている。部分領域１０
２と部分領域１０３は位置は離れているものの、領域内
の画素値はほぼ等しいものとする。また、部分領域１０
４は、一番色画素１０５と二番色画素１０６の２つの色
の画素のパターンで構成されているものとする。

【００１１】従来の画像の領域抽出装置においては、部
分領域１０１のように、他の領域と画素値が異なるよう
な領域については抽出可能である。しかし、部分領域１
０２を抽出しようとすると、画素値が等しい部分領域１
０３も同時に抽出されてしまうという問題があった。ま
た、部分領域１０４のようなパターンで構成されている
領域に対しては、大部分の場合２つの色の画素のどちら
かしか抽出できないという問題があった。もちろん、一
番色画素１０５の色と二番色画素１０６の両方を用いて
マスクすれば、ある程度抽出可能となるが、オペレータ
に負担が掛かるだけでなく、抽出精度も非常に悪いとい
う問題があった。

【００１２】

【課題を解決するための手段】上述した問題点を解決す
るため、本発明の画像の領域抽出装置は、入力画像デー
タを保持する入力画像メモリと、画像データ及び領域抽
出結果を表示するモニタと、抽出する対象領域を指定す
る位置指定手段と、領域抽出の基準点の画素特徴量を保
持する基準点特徴量記憶バッファと、領域抽出の基準点
の位置を保持する基準点位置記憶バッファと、ある画素
の隣接画素のアドレスを探索する近傍画素探索手段と、
マスクすべき画素を記憶する判定済画素記憶バッファ
と、２つの画素の特徴量を比較する画素特徴量比較手段
と、ある画素の特徴量を算出する画素特徴量抽出手段
と、領域抽出結果を保持するマスク画像メモリとを備え
ていることを特徴とする。

【００１３】また、本発明の画像の領域抽出方法は、抽
出する対象領域内の基準画素を指定するステップと、任
意の画素の特徴量を抽出する１つ以上の異なる画素特徴
量抽出ステップと、基準画素の画素特徴量とその近傍の
画素特徴量とを比較するステップとを持った、基準画素
を含む均一な画素特徴量を持つ連結領域を抽出すること
を特徴とする。

【００１４】本発明の画像の領域抽出方法及び装置の原
理について説明する。

【００１５】図４、図５、図７、図８は、本発明の原理
を示す流れ図である。図９、図１０は、入力画像データ
を拡大した図である。画像データはスキャナ等によりデ
ジタイズされており、各画素は、図中の格子で囲まれた
小矩形として表されている。

【００１６】図４を用いて本発明の処理の流れを説明す
る。まずオペレータは、抽出したい対象領域内の画素を
指定する（ステップＡ１）。オペレータによって指定さ
れた画素を基準画素とする。そして、基準画素の位置
を、第一の判定済画素位置として登録し（ステップＡ
２，Ａ３）、同時に基準画素の画素特徴量を計算する
（ステップＡ４）。次に、連結領域抽出処理を行い、対
象領域を抽出する（ステップＡ５）。連結領域抽出処理
では、基準画素を含む均一な画素特徴量を持つ連結領域
を抽出する。連結領域とは、画素特徴量がほぼ等しい隣
接画素の集合で構成される領域である。さらにマスク画
像データに対して膨張、収縮処理を行い、領域の形状を
補正する（ステップＡ６）。最後にマスク画像データを
出力する（ステップＡ７）。

【００１７】図５を用いて本発明の処理の流れを説明す
る。まずオペレータは、抽出したい対象領域内の画素を
指定する（ステップＡ２１）。オペレータによって指定
された画素を、基準画素とする。そして、基準画素の位
置を、第一の判定済画素位置として登録し（ステップＡ
２２，Ａ２３）、基準画素の画素特徴量を計算する（ス
テップＡ２４）。次に、連結領域抽出処理を行い、対象
領域を抽出する（ステップＡ２５）。連結領域抽出処理
では、基準画素を含む均一な画素特徴量を持つ連結領域
を抽出する。連結領域とは、画素特徴量がほぼ等しい隣
接画素の集合で構成される領域である。そして、得られ
たマスクデータを調査し、マスクが正常に作成されたか
どうかを判定する（ステップＡ２５）。

【００１８】マスク作成判定結果の一例として、マスク
ＴＲＵＥの画素がｎ個以上抽出されたかどうかを調べる
ことがあげられる。ｎは通常２であるが、それ以上の数
でもかまわない。この場合ＴＲＵＥがｎ個以上存在する
場合にはマスク作成に成功、ｎ個未満のときは作成に失
敗したとみなす。あらかじめ何回まで特徴量を替えて処
理するかを決めておく方法もある。また、装置内のすべ
ての画素特徴量抽出手段を実行してしまった場合にも、
成功したとみなして次のステップへ進むものとする。

【００１９】マスクが正常に作成されなかった時は、使
用する画素特徴量を変更して（ステップＡ２７）、もう
一度、基準画素の画素特徴量の計算（ステップＡ２３）
から繰り返す。マスク作成結果判定処理（ステップＡ２
６）にて、成功したと判断されれば次のステップに進
む。次にマスク画像データに対して膨張、収縮処理を行
い、領域の輪郭を補正する（ステップＡ２８）。最後に
マスク画像データを出力する（ステップＡ２９）。

【００２０】本発明における出力データは、ＴＲＵＥ，
ＦＡＬＳＥの２種類のマスクデータであり、ＴＲＵＥの
場合には、入力画像のその位置における抽出領域とする
ことを、ＦＡＬＳＥの場合には抽出しないことを示すも
のとする。しかし、出力するデータはこれに限られるも
のではなく、画素値をＴＲＵＥ，ＦＡＬＳＥを０と２５
５の値で表現したり、ＴＲＵＥの位置に、入力画像の画
素値をマッピングして出力する方法などがある。

【００２１】ここで、本発明における画素特徴量につい
て説明する。画素Ｘにおける画素特徴量をＶ（Ｘ）と
し、Ｖ（Ｘ）は、単一の値でもよいし、画素の特徴を表
す複数の値でもよいものとする。画素特徴量の例として
は、・画素値をそのまま用いる。グレー画像ならばグレース
ケールを、カラー画像の場合には、ＲＧＢ値をそのまま
用いる。・ＨＳＶ値（色相、彩度、明度値）。これらを求めるた
めの計算方法は従来よりいくつか提案されており、例え
ば文献［１］によって、ＲＧＢ値から計算することがで
きる。また、ＸＹＺ値、Ｌ^*ａ^*ｂ^*値、Ｌ^*ｕ^*ｖ^*
値なども使用することができる。これらはＣＩＥ（国際
照明委員会）で定められた規格で一般に広く知られてお
り、計算方法は文献［３］等に詳しく述べられている。・画素の近傍に局所フィルタを作用させて得られる値。・ＨＳＶ、ＸＹＺ等の色変換を行った後に、局所フィル
タを作用させて得られる値。などがある。

【００２２】画素の近傍に局所フィルタを作用させる方
法について、図１１を用いて説明する。局所フィルタ７
０は、注目画素位置７１において、局所フィルタを作用
させている場面を示す。ｉは画像のｘ方向の位置、ｊは
ｙ方向の位置を表す。図では局所フィルタのサイズが３
×３であるが、一般的には、Ｍ×Ｎで表され、そのサイ
ズは任意である。位置ｉ，ｊにおける画素値を、Ｉ
（ｉ，ｊ）とすると、３×３局所フィルタを作用させた
場合、その出力Ｉ′（ｉ，ｊ）は、Ｉ′（ｉ，ｊ）＝Ｉ（ｉ−１，ｊ−１）＊ａ（１，１）＋Ｉ（ｉ，ｊ−１）＊ａ（１，２）＋Ｉ（ｉ＋１，ｊ−１）＊ａ（１，３）＋Ｉ（ｉ−１，ｊ）＊ａ（２，１）＋Ｉ（ｉ，ｊ）＊ａ（２，２）＋Ｉ（ｉ＋１，ｊ）＊ａ（２，３）＋Ｉ（ｉ−１，ｊ＋１）＊ａ（３，１）＋Ｉ（ｉ，ｊ＋１）＊ａ（３，２）＋Ｉ（ｉ＋１，ｊ＋１）＊ａ（３，３）（１）となる。画素値がＲＧＢのように３つある場合には、
Ｒ、Ｇ、Ｂのそれぞれに局所フィルタを作用させること
で、Ｒ′，Ｇ′，Ｂ′の３つの特徴量が得られることに
なる。

【００２３】本発明において有効な局所フィルタの一つ
に、低周波濾過フィルタがある。図中に示された低周波
濾過フィルタ７２の数値は一例であり、ここでいう低周
波濾過フィルタとは、画像をフーリエ変換した後、空間
周波数の低い成分のみを濾過するような作用をするフィ
ルタを総称している。このような低周波濾過フィルタ
は、実際には注目画素の周辺の画素を加重平均するよう
な局所フィルタとして表すことができる。これらの例と
して低周波濾過フィルタ７２は、周辺の画素の一様平均
をとる局所フィルタを示している。

【００２４】低周波濾過フィルタは、図１２内の対象領
域１０４のような、一番色画素１０５と二番色画素１０
６が細かいパターンとして繰り返されている領域を抽出
するのに有効である。このようなパターンを持つ領域
は、モニタ上で表示すると、双方の色が混色した色とし
て見えるので、１６色など、色数の限られたモニタに任
意の色を表示するためにしばしばこのような画像が作成
されて用いられる。例えば、白と黒のパターンでグレー
の中間調を表したり、赤と青のパターンで紫を表したり
することができる。

【００２５】一番色画素１０５が赤、二番色画素１０６
が青であるとすると、モニタに表示すると人間からは、
ほぼ紫に見える。この効果を再現するために、低周波濾
過フィルタを用いるのである。対象領域１０４のある注
目画素の特徴量として、低周波濾過成分を用いることに
より、赤と青の加重平均値が得られるが、これは紫色の
画素値とほぼ同じである。つまり、低周波濾過フィルタ
を用いることにより、例え微細なパターンで構成された
領域であっても、人間が見たままの色としてマスク作成
作業を行うことができる。

【００２６】その他、局所フィルタとして有効なものの
例として、高周波フィルタ７３、エッジ強度抽出フィル
タ７４などがある。なお、図中の高周波フィルタ７３、
エッジ強度フィルタ７４に示された数値はほんの一例で
あり、文献［２］等にいくつかのフィルタが記載されて
いる。高周波フィルタやエッジ強度抽出フィルタは、色
は同じでテクスチャーが異なる領域を抽出するのに有効
である。

【００２７】次に、連結領域抽出処理（ステップＡ５，
Ａ２５）の内容について述べる。

【００２８】連結領域抽出処理の例として、図７があ
る。まず、出力のマスク画像データをすべてＦＡＬＳＥ
に初期化する（ステップＢ１）。判定済画素位置を一つ
読み込む（ステップＢ２）。なお、一度読みだした位置
情報項目は登録から削除されなければならない。マスク
画像における、判定済画素の位置に、ＴＲＵＥをセット
する（ステップＢ３）。次に判定済画素の近傍の画素を
マスク候補画素として取得する（ステップＢ４）。マス
ク候補画素それぞれについて、画素特徴量と基準画素特
徴量とを比較し、マスク可能ならば、その画素位置を判
定済画素位置として登録する（ステップＢ５，Ｂ６，Ｂ
７，Ｂ８）。そしてステップＢ２以下の処理を判定済画
素がなくなるまで続ける。

【００２９】マスク可能かどうかの判断方法の例を以下
に述べる。Ｎ個の特徴量を使用するものとすると、Ｎ個
の基準画素特徴量を、Ｖｉ＝（Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３…Ｖ
ｎ）、対象画素の特徴量を、Ｘｉ＝（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３
…Ｘｎ）と表すことができる。それぞれの特徴量の許容
範囲を、Ｔｉ＝（Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３…Ｔｎ）とすれば、
次式の基準で判定できる。・もしも、１からＮまですべてのｉについて、｜Ｘｉ−
Ｖｉ｜＜Ｔｉが成り立つならばその画素はマスク可能
（ＴＲＵＥ）、そうでないならＦＡＬＳＥもしも特徴量がＲＧＢ画素値の場合には、対象画素の
Ｒ、Ｇ、Ｂのそれぞれの値が、基準画素の値から、ある
一定の範囲内に入っていればＴＲＵＥ、そうでないなら
ＦＡＬＳＥとなる。

【００３０】実際の処理の様子を図９を用いて説明す
る。基準画素５３（図中のＡで示されている画素）は、
あらかじめ第一の判定済画素位置５４として登録されて
いる。マスク画像データにおける第一の判定済画素位置
５４にＴＲＵＥをセットした後、マスク候補画素とし
て、４近傍の画素、ａ，ｂ，ｃ，ｄを取得し、それぞれ
の画素特徴量Ｖ（ａ），Ｖ（ｂ），Ｖ（ｃ），Ｖ（ｄ）
を基準画素特徴量Ｖ（Ａ）と比較する。そして、特徴量
が基準画素値に近ければ、マスク可能な画素であり、判
定済画素として登録する。この例では、ａ，ｂ，ｃ，ｄ
すべて判定済画素に登録する。

【００３１】次に、判定済画素バッファから読み込まれ
た画素が、ｃであったとする。ｃは、第二の判定済画素
位置５５に位置するので、マスク画像メモリの第二の判
定済画素位置５５にＴＲＵＥをセットする。画素ｃの近
傍のマスク候補画素は、Ａ，ｅ，ｆ，ｇであるが、Ａは
既にマスク画像に登録されているので判定しない。ｅ，
ｆ，ｇの特徴量を比較すると、ｅ，ｆはＴＲＵＥとなり
マスク可能であるが、ｇは、対象領域から外れるのでＦ
ＡＬＳＥとなる。このように、基準画素の近傍から探索
画素を拡大していくことにより、基準画素を含む対象領
域を抽出することができる。

【００３２】もう一つの連結領域抽出処理（ステップＡ
５，Ａ２５）の例として、図８がある。まず、出力のマ
スク画像データをすべてＦＡＬＳＥに初期化する（ステ
ップＢ２０）。判定済画素位置を一つ読み込む（ステッ
プＢ２１）。判定済画素から、−Ｘ方向へ入力画像を探
索し、対象領域の境界となる画素を見付け（ステップＢ
２２）、その境界画素をスキャン画素ｐとする（ステッ
プＢ２３）。次にマスク画像におけるスキャン画素の位
置に、ＴＲＵＥをセットする（ステップＢ２４）。次
に、スキャン画素の＋Ｙ方向の隣接画素Ｐ１がマスク可
能かどうか判断し（ステップＢ２５）、マスク可能なら
ば、ｐ１の−Ｘ方向の隣接画素がマスク不可であるとき
に限り、ｐ１を判定済画素として登録する（ステップＢ
２６）。次に、スキャン画素の−Ｙ方向の隣接画素ｐ２
がマスク可能かどうかを判断し（ステップＢ２７）、マ
スク可能ならば、ｐ２の−Ｘ方向の隣接画素がマスク不
可であるときに限り、ｐ２を判定済画素として登録する
（ステップＢ２８）。

【００３３】次にスキャン画素の＋Ｘ方向の隣接画素を
マスク可能か判断し（ステップＢ２９）、マスク可能な
らば、スキャン画素を＋Ｘ方向にインクリメントし（ス
テップＢ３０）、ステップＢ２４へ戻る。マスク不可な
らば、次の判定済画素についてステップＢ２１からの処
理を繰り返す。これを判定済画素がなくなるまで続け
る。

【００３４】実際の処理の様子を図１０を用いて説明す
る。基準画素６３（図中のＡで示されている画素）は、
あらかじめ第一の判定済画素位置６４として登録されて
いる。第一の判定済画素位置６４から、−Ｘ方向に探索
していくと、まず境界画素ｐが見付かる。そこでｐをス
キャン画素とする。スキャン画素の位置のマスクデータ
をＴＲＵＥにした後、その上のｐ１画素がマスク可能か
どうかを調査する。しかしｐ１は対象領域外なので、次
のステップに進み、スキャン画素の下のｐ２画素につい
てマスク可能かどうか調査する。ｐ２は対象領域内なの
で次にｐ２の−Ｘ方向の隣接画素を調査する。すると、
ｐ２の−Ｘ方向の隣接画素は、対象領域外でＦＡＬＳＥ
なので、条件に合致し、判定済画素として登録する。

【００３５】スキャン画素ｐの＋Ｘ方向の隣接画素ｑも
マスク可能なので、同様に上下の画素を調査し、ｑ１が
判定済画素として登録されることがわかる。以上の様に
処理を進めていくと、やがてもう一つの境界画素ｒに到
達し、１ライン分の処理が終了する。このように、図８
のマスク判定処理方法では、各ラインごとに、一つの判
定済画像を記憶することになり、非常に高速に処理でき
ることがわかる。

【００３６】次に、膨張収縮処理（ステップＡ６，Ａ２
８）について述べる。

【００３７】膨張処理は、領域を１画素分太める処理で
あり、収縮処理は１画素分細める処理である。本処理は
文献［４］にも記載されている。

【００３８】本発明においては、マスク画像はＴＲＵＥ
とＦＡＬＳＥの画素で構成されているので、入力マスク
画像をｆ（ｉ，ｊ）、出力マスク画像をｇ（ｉ，ｊ）と
すると、次のように表す事ができる。・膨張：ｆ（ｉ，ｊ）または、その４近傍（８近傍）
のいずれかがＴＲＵＥのとき、ｇ（ｉ，ｊ）＝ＴＲＵ
Ｅ。それ以外はｇ（ｉ，ｊ）＝ＦＡＬＳＥ・収縮：ｆ（ｉ，ｊ）または、その４近傍（８近傍）
のいずれかがＦＡＬＳＥのとき、ｇ（ｉ，ｊ）＝ＦＡＬ
ＳＥ。それ以外はｇ（ｉ，ｊ）＝ＴＲＵＥここで、４近傍とは画素の上下左右の４つの隣接画素の
ことを指し、８近傍とは画素の上下左右と斜め方向の８
つの隣接画素を指す。本発明では、膨張と収縮をＮ回ず
つ行い、領域の細かい凹凸や穴を除去する。

【００３９】なお、これまでの作用の説明では、オペレ
ータが基準画素として１画素を指定するものとして説明
したが、オペレータが複数画素を指定する場合には、前
記の作用を複数回繰り返して行い、その結果を統合すれ
ばよい。マスクを統合する様子を図１３を用いて説明す
る。入力画像例１１０において、オペレータは対象領域
１１６を抽出しようとしたが、はじめはＡ領域１１１し
か抽出できなかった。そこで、Ａ領域１１１を保存して
おいて、次にＢ領域１１２を抽出し、Ａ領域１１１と統
合する。このようにして、Ｅ領域１１５、までを随時統
合していけば、対象領域１１６をすべて抽出することが
できる。

【００４０】このような処理の一例を、図６をもとに説
明する。１つの基準画素について領域抽出が終了した時
点で、マスク画像メモリのデータを出力するのではな
く、第二のマスク画像メモリに転送しておく（ステップ
Ｃ３）。そして領域抽出結果をモニタに表示し（ステッ
プＣ４）、オペレータからの次の指示を待つ。オペレー
タから、次の基準点が指示されたら、もう一度領域抽出
処理を行い、第二のマスク画像メモリに保持されていた
前回の結果と統合する（ステップＣ２）。オペレータか
ら終了指示があれば、マスク画像データを出力して終了
する。

【００４１】

【発明の実施の形態】以下に、本発明の実施例である画
像の領域抽出装置を図面を用いて説明する。図１は本発
明の画像の領域抽出装置の実施例を示すブロック図であ
る。図２は本発明の画像の領域抽出装置の別の実施例を
示すブロック図である。図３は本発明の画像の領域抽出
装置の中の画素特徴量抽出手段の実施例を示すブロック
図である。

【００４２】本発明の第一の実施例は、スキャナやカメ
ラ等の画像入力装置１と、画像を表示するモニタ２と、
画像データを保持する入力画像メモリ４と、対象領域を
指定するための位置指定手段３と、基準点の特徴量を記
憶する基準点特徴量記憶バッファ６と、基準点の位置を
記憶する基準点位置記憶バッファ７と、近傍画素のアド
レスを計算する近傍画素探索手段８と、判定済画素位置
記憶バッファ９と、マスク画像メモリ５と、ハードディ
スクなどのデータ出力装置１０と、画素特徴量を比較す
る画素特徴量比較手段１１と、画素特徴量抽出手段１２
と、各モジュールを制御するＣＰＵ１５から構成されて
いる。

【００４３】本発明の第二の実施例は、第一の実施例に
おいて、画素蓄積抽出手段４０からなる画素特徴量抽出
手段１２を有する。

【００４４】本発明の第三の実施例は、第二の実施例に
おける画素特徴量抽出手段に対し、さらに色変換手段４
４を加えた構成の、画素特徴量抽出手段１２を有する。

【００４５】本発明の第四の実施例は、第二と第三の実
施例における画素特徴量抽出手段に対し、さらに低周波
濾過手段４１を加えた構成の、画素特徴量抽出手段１２
を有する。

【００４６】本発明の第五の実施例は、第一の実施例の
画素特徴量抽出手段１２に替えて、Ｎ個（Ｎは２以上）
の異なる画素特徴量抽出手段からなる、複数の画素特徴
量抽出手段２１と、マスク作成結果判定手段２２とから
構成されている。

【００４７】本発明の第六の実施例は、第一の実施例の
画素特徴量抽出手段１２に替えて、画素値抽出手段４０
を有する１番目の画素特徴量抽出手段２３と、画素値抽
出手段４０と低周波濾過手段４１を有する２番目の画素
特徴量抽出手段２４とからなる複数の画素特徴量抽出手
段２１と、マスク作成結果判定手段２２とから構成され
ている。

【００４８】本発明の第七の実施例は、第一の実施例、
第二の実施例、第三の実施例、第四の実施例、第五の実
施例、第六の実施例の構成要素に加えて、マスク領域膨
張手段１３と、マスク領域収縮手段１４を有する。

【００４９】本発明の第八の実施例は、第一の実施例、
第二の実施例、第三の実施例、第四の実施例、第五の実
施例、第六の実施例、第七の実施例の構成要素に加え
て、第二のマスク画像メモリ２６と、マスク領域統合手
段２７を有する。

【００５０】図４と、図７，図８を参照して本発明の第
一、第二、第三、第四の実施例の動作について説明す
る。

【００５１】画像入力装置１から入力画像メモリ４に画
像データが入力され、モニタ２に表示される。画像入力
装置１は、スキャナ、カメラ等の撮像装置だけでなく、
ネットワークで接続されたデータベースからの画像取得
を行う装置等を含むものとする。オペレータは、マウ
ス、キーボード等の位置指定手段３によって、画像中か
ら切り出したい対象領域内の点を指定する（ステップＡ
１）。

【００５２】指定された点（基準画素）の位置情報（ｘ
座標、ｙ座標）は、まず基準点位置記憶バッファ７に記
憶される（ステップＡ２）。そして基準点の位置情報
は、判定済画素位置記憶バッファ９にも記憶される（ス
テップＡ３）。

【００５３】次に基準画素の画素特徴量を、画素特徴量
抽出手段１２によって抽出し、出力値を基準点特徴量記
憶バッファ６に入れる（ステップＡ４）。画素特徴量抽
出手段１２の実現方法については作用の項ですでに述べ
た。例として、当該画素のＲＧＢ値を出力するもの、色
相、彩度、明度値を出力するもの、近傍画素に局所フィ
ルタを作用させるものなどがある。

【００５４】図３を用いて画素特徴量抽出手段１２の例
について説明する。図３においては、入力はすべて画素
のアドレス（画素の位置）であり、出力は画素特徴量で
ある。画素特徴量抽出手段３０は、画素値抽出手段４０
のみからなる最も単純な構成例であり、画素アドレスが
入力されると、画素値を返却するものである。

【００５５】画素特徴量抽出手段３１は、画素値抽出手
段４０と低周波濾過手段４１からなる。低周波濾過手段
４１は、図１１の低周波濾過フィルタ７２のような局所
フィルタを入力画素の近傍に作用させるものである。

【００５６】画素特徴量抽出手段３２は、画素値抽出手
段４０とエッジ強度抽出手段４２からなる。エッジ強度
抽出手段４２は、図１１のエッジ強度抽出フィルタ７４
のような局所フィルタを入力画素の近傍に作用させるも
のである。

【００５７】画素特徴量抽出手段３３は、画素値抽出手
段４０と高周波濾過手段４３からなる。高周波濾過手段
４３は、図１１の高周波濾過フィルタ７３のような局所
フィルタを入力画素の近傍に作用させるものである。

【００５８】画素特徴量抽出手段３４は、画素値抽出手
段４０と色変換手段４４からなる。色変換手段４４は、
ＲＧＢ値をＨＳＶ（色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）、明度
（Ｖ））値、あるいはＸＹＺ値、Ｌ^*ａ^*ｂ^*値、Ｌ^*
ｕ^*ｖ^*値に変換するモジュールである。ＨＳＶ値への
変換方法については、文献［１］などにより公知であ
る。また、ＸＹＺ、Ｌ^*ａ^*ｂ^*、Ｌ^*ｕ^*ｖ^*値への
変換方法についても、文献［３］などにより公知であ
る。

【００５９】画素特徴量抽出手段３５は、画素値抽出手
段４０と色変換手段４４と、低周波濾過手段４１からな
り、低周波濾過作用の後に、色変換を行った値を特徴量
として出力する。

【００６０】次にマスク画像メモリ５をＦＡＬＳＥで初
期化する（ステップＢ１）。次に判定済画素位置記憶バ
ッファ９より１つ判定済画素位置を読み込む（ステップ
Ｂ２）。このとき判定済画素位置記憶バッファ９から
は、読みだした位置情報項目を削除しなければならな
い。そのため判定済画素位置記憶バッファ９はスタック
として実装することもできる。マスク画像メモリ５内の
判定済画素位置にＴＲＵＥをセットする（ステップＢ
３）。

【００６１】近傍画素探索手段８を用いて、マスク候補
画素として判定済画素の近傍の画素のアドレスを計算す
る（ステップＢ４）。マスク候補画素のアドレスから画
素特徴量抽出手段１２を用いて画素特徴量を算出し、そ
の点の特徴量と基準点特徴量記憶バッファ６の内容とを
画素特徴量比較手段１１によって比較し、マスク可能か
どうかを判断する（ステップＢ６）。

【００６２】画素特徴量比較手段１１の例としては、作
用の項で既に述べたように、その画素の特徴量が基準画
素の特徴量からある一定の範囲内にあればマスク可能と
し、そうでないならばマスク不可とするという手段があ
る。

【００６３】マスク可能と判断されればその画素位置
を、判定済画素位置記憶バッファ９に入力する。この近
傍画素がマスク可能かどうかの判定処理を、判定済画素
位置記憶バッファ９に空になるまで続ける。得られたマ
スク画像データは、マスク画像メモリ５に保持され、ハ
ードディスクなどのデータ出力装置１０にセーブされ
る。

【００６４】また、本実施例において、前記ステップＢ
１以下の処理に替えて、ステップＢ２０以下の処理を行
うことも可能である。

【００６５】まずマスク画像メモリ５をＦＡＬＳＥで初
期化する（ステップＢ２０）。次に判定済画素位置記憶
バッファ９より１つ判定済画素位置を読み込む（ステッ
プＢ２１）。このとき判定済画素位置記憶バッファ９か
らは、読みだした位置情報項目を削除しなければならな
い。近傍画素探索手段８と、画素特徴量抽出手段１２を
用いて得られた判定画素位置から、−Ｘ方向へ探索し、
対象領域の境界画素を見付け、その画素をスキャン画素
とする（ステップＢ２２，Ｂ２３）。

【００６６】マスク画像メモリ５内のスキャン画素の位
置にＴＲＵＥをセットする（ステップＢ２４）。近傍画
素探索手段８を用いて、スキャン画素の＋Ｙ方向の隣接
画素ｐ１のアドレスを算出し、画素特徴量抽出手段１２
を用いて画素特徴量を抽出する。その点の特徴量と基準
点特徴量記憶バッファ６の内容とを画像特徴量比較手段
１１によって比較し、マスク可能かどうかを判断する
（ステップＢ６）。マスク可能と判断されればその隣接
画素の−Ｘ方向の隣接画素が、マスク可能かどうかを判
断し、−Ｘ方向の隣接画素がマスク不可ならば、ｐ１を
判定済画素位置記憶バッファ９に入力する。スキャン画
素の−Ｙ方向の隣接画素ｐ２についても同様の処理を行
う。これらの処理を、判定済画素位置記憶バッファ９が
空になるまで続ける。

【００６７】図５と、図７，図８を参照して本発明の第
五、第六の実施例の動作について説明する。

【００６８】本実施例は、前段部分は第一の実施例と同
じであり、画素特徴量抽出手段として、１番目の特徴量
抽出手段２３を用いる。一度マスク画像データが作成で
きた時点で、マスク作成結果判定手段２２を用いて、マ
スク画像メモリの内容をチェックする。マスク作成結果
判定手段２２は、領域抽出が良好な結果で終了したかど
うか、またはあらかじめ指定された画素特徴量をすべて
用いて領域抽出を実行したかどうかを判定する。マスク
作成結果判定手段２２が、失敗と判断すれば、１番目の
画素特徴量抽出手段２３を、２番目の画素特徴量抽出手
段２４に置き換えてから、もう一度ステップＡ２３から
処理を繰り返す。マスク作成結果判定手段２２が、成功
と判断すれば、マスク画像メモリ５に保持されたデータ
は、ハードディスクなどのデータ出力装置１０にセーブ
されて処理を終了する。

【００６９】また次のマスクの画像データが作成できた
時点で、マスク作成結果判定手段２２が、失敗と判断す
れば、今度は３番目の画素特徴量抽出手段を用いるとい
うふうに、成功と判断されるまで処理を繰り返す。

【００７０】マスク作成結果判定手段２２の例として
は、ＴＲＵＥの画素がｎ個以上かどうかを検査し、ｎ個
以上ならば成功、ｎ個未満ならば失敗とするものがあ
る。また、実施例内に実装されたＮ個の画素特徴量抽出
手段をすべて使用してしまった場合には、判定はすべて
成功とみなし、強制的に終了するものとする。

【００７１】図４と、図５を参照して本発明の第七の実
施例の動作について説明する。

【００７２】本実施例は、第一の実施例と第二の実施例
において、データを出力する直前に、マスク領域膨張手
段１３と、マスク領域収縮手段１４を用いてマスク画像
メモリ５に保持されている領域データに対して膨張収縮
処理を行うものである。処理例としては、マスクデータ
がＴＲＵＥの領域に対してはじめに膨張処理をｍ回行っ
て、凹凸や小さい穴などを除去した後に、収縮処理をｍ
回行う（ｍは１以上の任意の整数）。

【００７３】図６を参照して本発明の第八の実施例の動
作について説明する。本実施例は、前記実施例において
マスク画像データを出力する前に、第二のマスク画像メ
モリ２６に一度データを保持する（ステップＣ３）。さ
らに、マスク画像メモリ５のデータを領域抽出結果とし
てモニタ２に表示し、オペレータの次の指示を待つ（ス
テップＣ４，Ｃ５）。そして、オペレータによって、も
う一度領域抽出することが指示されれば、領域抽出処理
Ｃ１に戻って処理を続行する。

【００７４】そして、マスク画像メモリ５にある新しい
領域抽出結果は、マスク領域統合処理２７によって、第
二の画像メモリ２６に保持されたデータと統合される
（ステップＣ２）。マスク領域統合処理２７の例として
は、各画素について、どちらかがＴＲＵＥならばＴＲＵ
Ｅとするような処理を行えば良い。仮にＴＲＵＥ＝１，
ＦＡＬＳＥ＝０とすれば、この処理は両者のＯＲをとる
ことと等価である。

【００７５】統合されたデータはマスク画像メモリ５に
保持されると同時に再び第二のマスク画像メモリ２６に
も転送される。そして再度モニタ２に結果が表示され、
オペレータの指示を待つ。オペレータによって、終了指
示がでたところで、データ出力装置１０に、マスク画像
データ５の内容を出力して終了する（ステップＣ７）。

【００７６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の画像の領
域抽出装置は、オペレータが指定した基準点を含む連結
領域（画素特徴量がほぼ等しい隣接画素の集合で構成さ
れる領域）のみを抽出できるという効果がある。これに
より、図１２の対象領域１０２を指定しても、対象領域
１０３が誤って抽出されるという問題は発生しない。

【００７７】また、本装置は連結領域のみを処理するた
め、従来の装置に比べ処理速度が向上するという効果が
ある。

【００７８】また、画素特徴量に低周波濾過フィルタを
用いた装置においては、図１２の対象領域１０４のよう
なパターンで構成された領域をも抽出することができる
という効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の画像の領域抽出装置の実施例を示すブ
ロック図。

【図２】本発明の画像の領域抽出装置の実施例を示すブ
ロック図。

【図３】本発明の画像の領域抽出装置の中の画素特徴量
抽出手段の実施例を示すブロック図。

【図４】本発明の画像の領域抽出方法の流れ図。

【図５】本発明の画像の領域抽出方法の第二の流れ図。

【図６】本発明の画像の領域抽出方法の第三の流れ図。

【図７】本発明の画像の領域抽出方法の中の連結領域抽
出処理の流れ図。

【図８】本発明の画像の領域抽出方法の中の連結領域抽
出処理の第二の流れ図。

【図９】連結領域抽出処理の説明図。

【図１０】第二の連結領域抽出処理の説明図。

【図１１】局所フィルタの説明図。

【図１２】入力画像の例。

【図１３】入力画像の例。

【図１４】従来の画像の領域抽出装置の実施例を示すブ
ロック図。

【図１５】従来の画像の領域抽出方法の流れ図。

【符号の説明】１画像入力装置２モニタ３位置指定手段４入力画像メモリ５マスク画像メモリ６基準点特徴量記憶バッファ７基準点位置記憶バッファ８近傍画素探索手段９判定済画素記憶バッファ１０データ出力装置１１画素特徴量比較手段１２画素特徴量抽出手段１３マスク領域膨張手段１４マスク領域収縮手段１５ＣＰＵ２１複数の画素特徴量抽出手段２２マスク作成結果判定手段２３１番目の画素特徴量抽出手段２４２番目の画素特徴量抽出手段２５Ｎ番目の画素特徴量抽出手段２６第二のマスク画像メモリ２７マスク領域統合手段３０画素特徴量抽出手段３１画素特徴量抽出手段３２画素特徴量抽出手段３３画素特徴量抽出手段３４画素特徴量抽出手段３５画素特徴量抽出手段４０画素値抽出手段４１低周波濾過手段４２エッジ強度抽出手段４３高周波濾過手段４４色変換手段５０拡大画像５１対象領域５２対象領域の輪郭５３基準画素５４第一の判定済画素位置５５第二の判定済画素位置６０拡大画像６１対象領域６２対象領域の輪郭６３基準画素６４第一の判定済画素位置６５第二の判定済画素位置６６第三の判定済画素位置７０局所フィルタ７１注目画素位置７２低周波濾過フィルタ７３高周波濾過フィルタ７４エッジ強度抽出フィルタ１００入力画像例１０１対象領域１０２対象領域１０３対象領域１０４対象領域１０５１番色画素１０６２番色画素１１０入力画像例１１１Ａ領域１１２Ｂ領域１１３Ｃ領域１１４Ｄ領域１１５Ｅ領域１１６対象領域２０１画像入力装置２０２モニタ２０３しきい値処理手段２０４位置指定手段２０５入力画像メモリ２０６基準画素置バッファ２０７マスク画像メモリ２０８出力装置

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】抽出する対象領域内の基準画素を指定する
ステップと、任意の画素の特徴量を抽出する１つ以上の
異なる画素特徴量抽出ステップと、基準画素の画素特徴
量とその近傍の画素特徴量とを比較するステップとを持
った、基準画素を含む均一な画素特徴量を持つ連結領域
を抽出する画像の領域抽出方法。
【請求項２】抽出する対象領域内の基準画素を指定する
ステップと、任意の画素の特徴量を抽出する１つ以上の
異なる画素特徴量抽出ステップと、基準画素の画素特徴
量とその近傍の画素特徴量とを比較するステップと、複
数の基準画素によって抽出され対象領域を統合するステ
ップとを持った、画像の領域抽出方法。
【請求項３】入力画像データを保持する入力画像メモリ
と、画像データ及び領域抽出結果を表示するモニタと、
抽出する対象領域を指定する位置指定手段と、領域抽出
の基準点の画素特徴量を保持する基準点特徴量記憶バッ
ファと、領域抽出の基準点の位置を保持する基準点位置
記憶バッファと、ある画素の隣接画素のアドレスを探索
する近傍画素探索手段と、マスクすべき画素を記憶する
判定済画素記憶バッファと、２つの画素の特徴量を比較
する画素特徴量比較手段と、ある画素の特徴量を算出す
る画素特徴量抽出手段と、領域抽出結果を保持するマス
ク画像メモリとを備えたことを特徴とする画像の領域抽
出装置。
【請求項４】前記画素特徴量抽出手段は、画素値を抽出
する画素値抽出手段を備えたことを特徴とする請求項３
記載の画像の領域抽出装置。
【請求項５】前記画素特徴量抽出手段は、画素値を抽出
する画素値抽出手段と、色変換を行う色変換手段とを備
えたことを特徴とする請求項３記載の画像の領域抽出装
置。
【請求項６】画素特徴量抽出手段は、さらに低周波濾過
手段を備えたことを特徴とする請求項４又は５記載の記
載の画像の領域抽出装置。
【請求項７】Ｎ個（Ｎは２以上）の異なる前記画素特徴
量抽出手段と、１種類の画素特徴量を用いて抽出された
領域を判定するマスク作成結果判定手段とを備えたこと
を特徴とする請求項３記載の画像の領域抽出装置。
【請求項８】前記画素特徴量抽出手段に替えて、画素値
を抽出する画素値抽出手段を有する第１の画素特徴量抽
出手段と、前記画素値抽出手段と低周波濾過手段の両方
を有する第２の画素特徴量抽出手段と、１種類の画素特
徴量を用いて抽出された領域を判定するマスク作成結果
判定手段とを備えたことを特徴とする請求項３記載の画
像の領域抽出装置。
【請求項９】領域を１画素分太めるマスク領域膨張手段
と、領域を１画素分細めるマスク領域収縮手段とを備え
たことを特徴とする請求項３，４，５，６，７又は８記
載の画像の領域抽出装置。
【請求項１０】以前の領域抽出結果を保持しておく第二
のマスク画像メモリと、マスク画像メモリと第二のマス
ク画像メモリの内容を統合するマスク領域統合手段とを
備えたことを特徴とする請求項３，４，５，６，７又は
８記載の画像の領域抽出装置。