JPH09265540A - 画像処理装置および方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 分岐を有する線状の点要素に対する処理を容
易に行なうことができる画像処理装置等を提供する。 【解決手段】 分岐検出手段３８は、分岐を有する線状
配列点要素の分岐点をパターンマッチングにより検出す
る。分岐切断手段４０は、検出された分岐点において線
状配列点要素を切断することにより、分岐を有する線状
配列点要素を分岐を有しない複数の線状配列点要素に分
離する。要素変換手段４２は、分岐を有しない線状配列
点要素を直線に変換する。結合手段４４は、変換された
複数の直線を、当該直線の特徴情報に基づいて結合する
ことにより、新たな直線とする。画像評価手段４６は、
画像空間の所定範囲内における直線の種々の統計量に基
づいて画像の評価を行なう。したがって、複雑にからみ
合った繊維の画像などの評価を容易に行なうことができ
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、画像処理装置お
よび方法に関し、特に、画像空間において線状に配列さ
れた複数の点要素により構成された線状配列点要素を含
む画像を処理する技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】不織布や紙を構成する繊維の方向分布等
を、画像処理技術を用いて測定する繊維配向測定方法が
知られている。不織布や紙は、多数の繊維が複雑にから
み合うことによって形成されている。したがって、不織
布等を構成するこれらの繊維の方向分布などを知ること
により、不織布等の方向性を知ることができる。

【０００３】従来の繊維配向の測定は、たとえば、つぎ
のような手順で行なう。まず、光学顕微鏡、ＣＣＤカメ
ラなどを用いて不織布などを撮影する。得られた繊維群
の像に対し適当な処理を施すことで、この繊維群の像
を、所定階調の輝度を有する複数の画素からなる画像と
して表現する。

【０００４】このようにして得られた画像に所定の処理
を施すことにより、繊維群の輪郭を検出する（図１８参
照）。さらに、輪郭を構成する各画素について、その近
傍の画素を参照することにより、傾きを求める。輪郭を
構成する全ての画素の傾きについて、図１９に示すよう
なヒストグラムを作成し、このヒストグラムに基づいて
繊維の方向分布を求める。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかし、このような従
来の繊維配向測定方法には、つぎのような問題があっ
た。従来の繊維配向測定方法においては、繊維群を構成
する複雑にからみ合った各繊維を個別に認識することな
く、繊維群の輪郭を構成する各画素の傾きを統計処理す
ることで繊維の方向分布を求める。

【０００６】したがって、繊維の方向分布を知ることは
できても、繊維群を構成する繊維の本数、各繊維ごとの
長さ、方向などを知ることができない。このため、不織
布の方向性を知ることはできても、繊維群を構成する繊
維の本数、各繊維の長さなどに依存する不織布の強度等
を知ることはできない。

【０００７】この発明は、従来の繊維配向測定方法のこ
のような問題点を解決し、複雑にからみ合った繊維の画
像など、分岐を有する線状の点要素（画素）に対する処
理を容易に行なうことができる画像処理装置および画像
処理方法等を提供することを目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】請求項１の画像処理装置
は、画像空間において線状に配列された複数の点要素に
より構成された線状配列点要素を含む画像を処理する画
像処理装置であって、分岐を有する線状配列点要素の分
岐点を、予め設定した複数の分岐パターンとのパターン
マッチングにより検出する分岐検出手段、分岐検出手段
により検出された分岐点において線状配列点要素を切断
することにより、分岐を有する線状配列点要素を分岐を
有しない複数の線状配列点要素に分離する分岐切断手
段、分岐を有しない線状配列点要素を、所定の数式で表
現し得る線要素に変換する要素変換手段、を備えたこと
を特徴とする。

【０００９】請求項２の画像処理装置は、請求項１の画
像処理装置において、要素変換手段により変換された複
数の線要素を、当該線要素の特徴情報に基づいて結合す
ることにより、新たな線要素とする結合手段、を備えた
ことを特徴とする。

【００１０】請求項３の画像処理装置は、画像空間にお
いて線状に配列された複数の点要素により構成された線
状配列点要素を含む画像を処理する画像処理装置であっ
て、分岐を有する線状配列点要素を、分岐点において切
断することにより、分岐を有しない複数の線状配列点要
素に分離する分離手段、分岐を有しない線状配列点要素
を、所定の数式で表現し得る線要素に変換する要素変換
手段、要素変換手段により変換された複数の線要素を、
当該線要素の特徴情報に基づいて結合することにより、
新たな線要素とする結合手段、を備えたことを特徴とす
る。

【００１１】請求項４の画像処理装置は、請求項２ない
し請求項３のいずれかの画像処理装置において、前記線
要素が直線であり、結合手段を、要素変換手段により変
換された複数の直線について、任意の２つの直線の角度
相互の差および近接する端点相互の距離がともに所定の
しきい値以下の場合に、当該２つの直線を結合すること
により、新たな１つの直線とするよう構成したことを特
徴とする。

【００１２】請求項５の画像処理装置は、請求項１また
は請求項４のいずれかの画像処理装置において、前記線
要素が直線であり、画像空間の所定範囲内における直線
の角度の統計量、直線の長さの統計量および直線の数の
うち少なくとも一つの要素に基づいて、前記画像の評価
を行なう画像評価手段を設けたことを特徴とする。

【００１３】請求項６の画像処理装置は、請求項１ない
し請求項５のいずれかの画像処理装置において、前記線
状配列点要素が、線方向にのみ隣接する点要素を有する
細線状配列点要素であることを特徴とする。

【００１４】請求項７の画像処理方法は、画像空間にお
いて線状に配列された複数の点要素により構成された線
状配列点要素を含む画像を処理する画像処理方法であっ
て、分岐を有する線状配列点要素の分岐点を、予め設定
した複数の分岐パターンとのパターンマッチングにより
検出し、検出された分岐点において線状配列点要素を切
断することにより、分岐を有しない複数の線状配列点要
素に分離することを特徴とする。

【００１５】請求項８の記憶媒体は、コンピュータが実
行可能なプログラムを記憶したコンピュータ可読の記憶
媒体であって、前記プログラムは、請求項１ないし請求
項７のいずれかの装置又は方法を実現するものであるこ
とを特徴とする。

【００１６】

【発明の効果】請求項１の画像処理装置は、分岐を有す
る線状配列点要素の分岐点を予め設定した複数の分岐パ
ターンとのパターンマッチングにより検出し、分岐点に
おいて線状配列点要素を切断することにより分岐を有し
ない複数の線状配列点要素に分離し、分岐を有しない線
状配列点要素を所定の数式で表現し得る線要素に変換す
ることを特徴とする。

【００１７】したがって、分岐を有する複雑な形状の線
状配列点要素を、所定の数式で表現し得る単純な線要素
の集合に置き換えることができる。このため、以後の画
像処理を容易に行なうことができる。すなわち、複雑に
からみ合った繊維の画像など、画像空間において分岐を
有する線状の点要素に対する画像処理を容易に行なうこ
とができる。

【００１８】請求項２の画像処理装置は、変換された複
数の線要素を、さらに、当該線要素の特徴情報に基づい
て結合することにより、新たな線要素とすることを特徴
とする。したがって、いったん分断した線要素の必要部
分をつなぐことにより、分岐を有する複雑な形状の線状
配列点要素を、本来の長さを有する線要素の集合として
把握することができる。このため、複雑にからみ合った
繊維の画像から繊維を個別に認識するなど、重なり合っ
た線状の要素を個別に認識することができる。

【００１９】請求項３の画像処理装置は、分岐を有する
線状配列点要素を分岐点において切断することにより、
分岐を有しない複数の線状配列点要素に分離し、分岐を
有しない線状配列点要素を所定の数式で表現し得る線要
素に変換し、変換された複数の線要素を当該線要素の特
徴情報に基づいて結合することにより、新たな線要素と
することを特徴とする。

【００２０】したがって、分岐を有する複雑な形状の線
状配列点要素を、所定の数式で表現し得る単純な線要素
の集合として把握することができる。このため、複雑に
からみ合った繊維の画像から繊維を個別に認識するな
ど、重なり合った線状の要素を個別に認識することがで
きる。

【００２１】請求項４の画像処理装置は、線要素が直線
であり、変換された複数の直線について、任意の２つの
直線の角度相互の差および近接する端点相互の距離がと
もに所定のしきい値以下の場合に当該２つの直線を結合
して新たな１つの直線を得ることを特徴とする。したが
って、直線で近似し得る物体が重なり合った状態の画像
に対する画像処理を、より容易に行なうことができる。

【００２２】請求項５の画像処理装置は、線要素が直線
であり、画像空間の所定範囲内における直線の角度の統
計量、直線の長さの統計量および直線の数のうち少なく
とも一つの要素に基づいて、画像の評価を行なうことを
特徴とする。したがって、単純な直線のデータを処理す
ることで、高速処理を可能とするとともに、種々の統計
量に基づいて画像処理を行なうことで、処理対象につい
ての多様な判断を可能とする。

【００２３】請求項６の画像処理装置は、さらに、線状
配列点要素が、線方向にのみ隣接する点要素を有する細
線状配列点要素であることを特徴とする。したがって、
線方向以外の方向にも隣接する点要素を有する太線状の
線状配列点要素に比べ、画像処理がより容易となる。

【００２４】請求項７の画像処理方法は、分岐を有する
線状配列点要素の分岐点を予め設定した複数の分岐パタ
ーンとのパターンマッチングにより検出し、検出された
分岐点において線状配列点要素を切断することにより、
分岐を有しない複数の線状配列点要素に分離することを
特徴とする。

【００２５】したがって、分岐を有する複雑な形状の線
状配列点要素を、分岐を有しない単純な形状の線状配列
点要素の集合に置き換えることができる。このため、以
後の画像処理を容易に行なうことができる。すなわち、
複雑にからみ合った繊維の画像など、画像空間において
分岐を有する線状の点要素に対する画像処理を容易に行
なうことができる。

【００２６】請求項８の記憶媒体は、コンピュータが実
行可能なプログラムを記憶したコンピュータ可読の記憶
媒体であって、前記プログラムは、請求項１ないし請求
項７のいずれかの装置又は方法を実現するものであるこ
とを特徴とする。したがって、コンピュータに読取らせ
ることにより、画像空間において分岐を有する線状の点
要素に対する画像処理を、高速かつ容易に行なうことが
できる。

【００２７】

【発明の実施の形態】図１に、この発明の一実施形態に
よる画像処理装置３０の構成を示す。画像処理装置３０
は、２値化手段３２、細線化手段３４、分離手段３６、
要素変換手段４２、結合手段４４、画像評価手段４６を
備えている。分離手段３６は、分岐検出手段３８および
分岐切断手段４０を有している。

【００２８】２値化手段３２は、画像空間（格子状に配
置された画素により構成された平面に対応する空間）に
おける所定階調の輝度を有する複数の画素からなる画像
（デジタル画像）を、所定のしきい値で２値化すること
により、２値の輝度を有する画素の集合（２値画像）を
得る。すなわち、線状の物体を撮影等することにより得
られるデジタル画像を２値化することにより、たとえ
ば、低輝度の画素の集合を背景とする、線状に連なる高
輝度の画素（点要素）の集合（線状配列点要素）を得
る。この線状配列点要素は、線方向以外の方向にも隣接
する点要素を有する場合がある。細線化手段３４は、上
述の線状配列点要素が、線方向にのみ隣接する点要素を
有する細線状配列点要素となるよう、所定の細線化処理
を行なう。

【００２９】分岐検出手段３８は、分岐を有する細線状
配列点要素の分岐点を、予め設定した複数の分岐パター
ンとのパターンマッチングにより検出する。分岐切断手
段４０は、分岐検出手段３８により検出された分岐点に
おいて細線状配列点要素を切断することにより、分岐を
有する細線状配列点要素を分岐を有しない複数の細線状
配列点要素に分離する。

【００３０】要素変換手段４２は、分岐を有しない細線
状配列点要素を、所定の数式で表現し得る線要素に変換
する。この実施形態においては、線要素は直線である。

【００３１】結合手段４４は、要素変換手段４２により
変換された複数の線要素を、当該線要素の特徴情報に基
づいて結合することにより、新たな線要素とする。この
実施形態においては、要素変換手段４２により変換され
た複数の直線について、任意の２つの直線の角度相互の
差および近接する端点相互の距離がともに所定のしきい
値以下の場合に、当該２つの直線を結合することによ
り、新たな１つの直線とするよう構成している。

【００３２】画像評価手段４６は、画像空間の所定範囲
内における直線の角度の統計量、直線の長さの統計量お
よび直線の数のうち少なくとも一つの要素に基づいて、
画像の評価を行なう。

【００３３】図１に示す画像処理装置３０の各機能を、
ＣＰＵを用いて実現した場合のハードウェア構成の一例
を、図２に示す。ハードディスク２には、画像処理を行
なうプログラムや、分岐パターン、切断パターン等が記
憶されている。主メモリ４には、ハードディスク２に記
憶されたプログラム等がロードされる。ＣＰＵ６は、主
メモリ４にロードされたプログラムを実行する。

【００３４】キーボード８、マウス１０を介して、ＣＰ
Ｕ６に指令が送られる。ＣＲＴ１２、プリンタ２２は、
画像処理の結果等を表示する。また、外部機器（図示せ
ず）との間でのプログラムや各種データの授受は、ＦＤ
Ｄ（フレキシブルディスクドライブ）１４を介して、フ
レキシブルディスク（図示せず）により行なわれる。

【００３５】顕微鏡入力装置１８は、光学顕微鏡（図示
せず）、ＣＣＤカメラ（図示せず）を備えている。光学
顕微鏡、ＣＣＤカメラを介して与えられた撮像データ
は、インタフェース２０により、所定画素数、所定階調
のデジタル画像に変換される。

【００３６】図２において、ＣＰＵ６が、図１に示す２
値化手段３２、細線化手段３４、分岐検出手段３８、分
岐切断手段４０、要素変換手段４２、結合手段４４、画
像評価手段４６に対応する。

【００３７】図３は、画像処理装置３０を用いて、不織
布を撮影したデジタル画像を処理する際の手順を示すフ
ローチャートである。図２および図３に基づいて、図４
〜図１６を参照しつつ、該画像処理について説明する。

【００３８】ＣＰＵ６は、顕微鏡入力装置１８、インタ
フェース２０を介して取込まれたデジタル画像に２値化
処理を施すことにより、２値画像を得る（ステップＳ
２）。すなわち、顕微鏡入力装置１８の光学顕微鏡、Ｃ
ＣＤカメラを介して与えられた撮像データは、インタフ
ェース２０により、まず、所定階調（たとえば、第０階
調〜第２５５階調の２５６階調）の輝度を持つ所定数の
画素（たとえば、５１２×４７５画素）からなるデジタ
ル画像に変換されたのちＣＰＵ６に与えられる。ＣＰＵ
６は、所定のしきい値にしたがい、与えられたデジタル
画像を、図９Ａに示すような２値画像に変換する。すな
わち、図９Ａに示す図形の内部は、最高輝度（第２５５
階調＝白）の画素の集合（線状配列点要素）であり、該
図形の外部は、最低輝度（第０階調＝黒）の画素の集合
（背景）である。なお、図９Ａは、２値化画像をモデル
化して現したものであり、実際の画像は、より複雑であ
る。

【００３９】つぎに、ＣＰＵ６は、図９Ａに示す線状配
列点要素に対し、細線化処理を行なう（ステップＳ
４）。細線化処理は、図９Ａに示す線状配列点要素のう
ち、図形のほぼ中心を通る１列分の点要素のみを残し、
他を削除（第０階調に変更する）することにより行な
う。この処理により残された１列分の点要素の集合が、
細線状配列点要素である。細線化処理により細線化され
た画像を図９Ｂに示す。図９Ｂにおいて、黒線で表した
部分が、第２５５階調の画素（点要素）の連なりであ
り、背景部分が第０階調の画素の集合である。

【００４０】つぎに、ＣＰＵ６は、パターンマッチング
により分岐検出処理を行なう（ステップＳ６）。パター
ンマッチングは、たとえば、図１１に示すような複数の
３×３画素に対応する２値パターンを予め用意してお
き、図９Ｂに示す２値画像上の全領域で各パターンにつ
いてパターンマッチングを行なう。図１１の２値パター
ンにおいて、”２５５”は、第２５５階調（白）を表
し、”＊”は、第２５５階調または第０階調（黒）のい
ずれでも良いことを表わす。図９Ｂの例では、略”Ｘ”
字状の交差部分が、図１１の各パターンのいずれかに合
致することになる。

【００４１】なお、図１１の各パターンに代えて、図１
２に示す各パターンを用いることもできる。図１２の２
値パターンにおいて、”２５５”は、第２５５階調
（白）を表し、”０”は、第０階調（黒）を表わす。

【００４２】ステップＳ６において、いずれかのパター
ンと一致した場合は、一致した部分を、図１３に示すパ
ターンに置き換える。ただし、図１３に示すパターンに
おいて、”＊”の部分は置き換えを行なわない。これに
より、図１０Ａに示すように、略”Ｘ”字状の交差部分
において、細線状配列点要素が上下に切断される。これ
が、分岐切断処理（ステップＳ８）である。すなわち、
ステップＳ６およびステップＳ８により、分岐を有する
細線状配列点要素が分離され、分岐を有しない複数の細
線状配列点要素となる。

【００４３】つぎに、ＣＰＵ６は、分岐を有しない各細
線状配列点要素に対し、要素変換処理を施すことによ
り、線要素である直線に変換する（ステップＳ１０）。
ＣＰＵ６は、たとえば図１０Ａに示す分岐を有しない１
つの細線状配列点要素５０を、図１４に示すように、細
線状配列点要素５０の端点５２、５４を結ぶ直線（線
分）５６に変換する。全ての細線状配列点要素について
上述の変換を行なうことにより、図１０Ｂに示すよう
に、直線５６、５８、６０、６２を得る。

【００４４】変換により得られた直線は、図１４に示す
ように、特徴情報である角度（Ａ）、長さ（Ｌ）、端点
座標（ｘmin、ｘmax、ｙmin、ｙmax）により構成される
データとして、ハードディスク２に記憶される。図１５
は、ｎ本の直線について、特徴情報を示す図である。

【００４５】つぎに、ＣＰＵ６は、これらの直線を、所
定の手順にしたがって結合する（ステップＳ１２）。図
４〜図８に、結合処理の詳細な手順の一例を示す。ＣＰ
Ｕ６は、まず、ハードディスク２に記憶された直線の特
徴情報に基づいて、任意の２つの直線の角度（Ａ）の差
が所定値以下であるか否かを判断する（ステップＳ１２
６）。２つの直線の角度（Ａ）の差が所定値以下であれ
ば、ＣＰＵ６は、さらに、当該２つの直線の近接する端
点の座標間距離が所定値以下であるか否かを判断する
（ステップＳ１３６、Ｓ１４０、Ｓ１４４、Ｓ１４
８）。

【００４６】２つの直線の近接する端点の座標間距離も
所定値以下であれば、ＣＰＵ６は、当該２つの直線を結
合して１つの直線とする（ステップＳ１３８、Ｓ１４
２、Ｓ１４６、Ｓ１５０）。このようにして、全ての直
線の組合せについて、角度（Ａ）の差および近接する端
点の座標間距離が所定値以下であるか否か調べ（ステッ
プＳ１２２、Ｓ１２４、Ｓ１２８〜Ｓ１３４）、所定値
以下である直線を全て結合する。

【００４７】この結合処理により、図１０Ｂに示す直線
５６と直線５８とが結合され、図１０Ｃに示す直線６２
となる。同様に、図１０Ｂに示す直線６０と直線６２と
が結合され、図１０Ｃに示す直線６４となる。

【００４８】なお、ステップＳ１３８、Ｓ１４２、Ｓ１
４６、Ｓ１５０に示す第５式の右辺第３項は、結合前の
２直線の近接する端点の座標間距離を表わす。この実施
形態においては、上記第５式に示すように、結合後の直
線の長さを、結合前の２直線の長さの和に、さらに、２
直線の近接する端点の座標間距離を加えたものとしてい
る。しかしながら、上記第５式の計算を簡略化するため
に、右辺第３項を省略することもできる。

【００４９】つぎに、ＣＰＵ６は、結合後の直線の各特
徴情報に対し統計的処理を施し、各種統計量に基づい
て、画像の評価を行なう（ステップＳ１６）。図１６Ａ
は、直線の角度（Ａ）を適当な数（この実施形態におい
ては１８）の区分に分類し、各角度区分に属する直線の
長さ（Ｌ）の和を、グラフに表わしたものである。ま
た、図１６Ｂは、各角度区分に属する直線の本数を示す
グラフである。これらのグラフに基づいて、不織布の繊
維等の配列方向の傾向等を評価することができる。

【００５０】また、図１６Ｃは、直線の長さ（Ｌ）を適
当な数の区分に分類し、各長さ区分に属する直線の本数
を、グラフに表わしたものである。図１６Ｃのグラフに
基づいて、不織布の強度等を評価することができる。

【００５１】ＣＰＵ６は、上述の一連の処理の各過程に
おける様子や最終的な評価結果を、ＣＲＴ１２やプリン
タ２２に表示する。このようにして、不織布を撮影した
デジタル画像を処理することで、不織布に関する種々の
評価結果を得ることができる。

【００５２】なお、上述の実施形態においては、画像空
間として、格子状に配置された画素により構成された平
面（図１７Ａ参照）に対応する空間を想定したが、画像
空間としては、これ以外に、たとえば、図１７Ｂや図１
７Ｃに示すような状態に配置された画素により構成され
た平面に対応する空間であってもよい。また、画像空間
は、平面に対応した空間に限定されるものではなく、立
体に対応した空間であってもよい。たとえば、線状配列
点要素が、３次元空間に線状に配置された点要素の集合
である場合にも、この発明を適用することができる。

【００５３】また、細線化処理（ステップＳ４）により
細線化された画像に対して、分岐検出処理（ステップＳ
６）以後の処理を行なうよう構成したが、細線化処理を
行なわない画像に対して、パターンの種類を増加させる
こと等により分岐検出処理以後の処理を行なうよう構成
することもできる。

【００５４】また、２値化処理（ステップＳ２）により
得られた２値画像に対して、細線化処理（ステップＳ
４）以後の処理を行なうよう構成したが、２値化処理を
行なわないデジタル画像または、３値以上の多値化処理
を行なった画像に対して、分岐検出処理以後の処理を行
なうよう構成することもできる。

【００５５】また、分離手段として、分岐検出手段３８
および分岐切断手段４０を用い、パターンマッチングの
手法により、分岐を検出するよう構成したが、分離手段
は、パターンマッチングの手法を用いるものに限定され
るものではない。

【００５６】例えば、注目画素の周囲の画素の濃度の加
重加算等の手法を用いることも可能である。

【００５７】また、上述の実施形態においては、線要素
が直線である場合を例に説明したが、線要素としては、
直線以外に、円、楕円等の２次曲線や２次曲線以外の曲
線も含まれる。なお、線要素が曲線である場合には、結
合処理において用いる特徴情報として、２つの曲線の近
接する端点間の距離、該近接する端点における２つの曲
線の傾き、曲率等を使用すればよい。

【００５８】また、結合処理後の新たな直線の特徴情報
の統計量に基づいて画像評価処理を行なうよう構成した
が、結合処理を行なう前の直線に基づいて画像評価処理
を行なうよう構成することもできる。

【００５９】また、上述の実施形態においては、不織布
の繊維配向や強度を評価する場合を例に説明したが、こ
の発明は、不織布や紙の繊維配向等の評価のみならず、
高分子の拡大画像など、分岐を有する線状配列点要素に
対する画像処理一般に適用することができる。

【００６０】また、画像の入力装置として顕微鏡入力装
置１８を用いたが、画像の入力装置としてＣＣＤカメラ
にマクロレンズを装着したマクロ入力装置等を用いるこ
とができる。さらに、画像の入力装置として、ＶＴＲ
（ビデオテープレコーダ）やスキャナを用いることもで
きる。また、記憶装置として、光磁気ディスクを用いる
こともできる。

【００６１】また、上述の実施形態においては、ＣＰＵ
６は、ハードディスク２に記憶されたプログラムにした
がい、各部を制御する。このプログラムは、ＦＤＤ１４
を介して、プログラムが記憶されたフレキシブルディス
クから読み出されてハードディスク２にインストールさ
れたものである。なお、フレキシブルディスク以外に、
ＣＤ−ＲＯＭ、ＩＣカード等のプログラムを記憶したコ
ンピュータ可読の記憶媒体から、ハードディスク２にイ
ンストールさせるようにしてもよい。さらに、通信回線
を用いてダウンロードするようにしてもよい。

【００６２】本実施形態においては、プログラムをフレ
キシブルディスクからハードディスク２にインストール
させることにより、フレキシブルディスクに記憶させた
プログラムを間接的にコンピュータに実行させるように
している。しかし、これに限定されることなく、フレキ
シブルディスクに記憶させたプログラムをＦＤＤ１４か
ら直接的に実行するようにしてもよい。なお、コンピュ
ータによって、実行可能なプログラムとしては、そのま
まのインストールするだけで直接実行可能なものはもち
ろん、一旦他の形態等に変換が必要なもの（例えば、デ
ータ圧縮されているものを、解凍する等）、さらには、
他のモジュール部分と組合わせて実行可能なものも含
む。

【００６３】なお、上述の実施形態においては、ＣＰＵ
６を用いて、図１に示す画像処理装置３０の各機能を実
現した場合を例に説明したが、当該各機能の一部または
全部を、ハードウェアロジックにより実現するよう構成
することもできる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の一実施形態による画像処理装置３０
の構成を示す図面である。

【図２】画像処理装置３０の各機能を、ＣＰＵを用いて
実現した場合のハードウェア構成の一例を示す図面であ
る。

【図３】画像処理装置３０を用いて、不織布を撮影した
デジタル画像を処理する際の手順を示すフローチャート
である。

【図４】結合処理の詳細な手順の一例を示す図面であ
る。

【図５】結合処理の詳細な手順の一例を示す図面であ
る。

【図６】結合処理の詳細な手順の一例を示す図面であ
る。

【図７】結合処理の詳細な手順の一例を示す図面であ
る。

【図８】結合処理の詳細な手順の一例を示す図面であ
る。

【図９】画像処理装置３０を用いて、不織布を撮影した
デジタル画像を処理する際の、各処理段階の様子を示す
図面である。

【図１０】画像処理装置３０を用いて、不織布を撮影し
たデジタル画像を処理する際の、各処理段階の様子を示
す図面である。

【図１１】分岐検出処理におけるパターンマッチングに
使用する２値パターンの一例を示す図面である。

【図１２】分岐検出処理におけるパターンマッチングに
使用する２値パターンの他の例を示す図面である。

【図１３】分岐切断処理における切断パターンの一例を
示す図面である。

【図１４】要素変換処理を説明するための図面である。

【図１５】ｎ本の直線についての特徴情報を示す図であ
る。

【図１６】画像評価処理を説明するための図面である。

【図１７】画像空間に対応する画素の配置状態を説明す
るための図面である。

【図１８】従来の繊維配向測定方法により検出した繊維
群の輪郭を示す図面である。

【図１９】従来の繊維配向測定方法において作成した、
輪郭を構成する画素の傾きについてのヒストグラムを示
す図面である。

【符号の説明】

３８・・・・・分岐検出手段 ４０・・・・・分岐切断手段 ４２・・・・・要素変換手段 ４４・・・・・結合手段 ４６・・・・・画像評価手段

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像空間において線状に配列された複数の
   点要素により構成された線状配列点要素を含む画像を処
   理する画像処理装置であって、 分岐を有する線状配列点要素の分岐点を、予め設定した
   複数の分岐パターンとのパターンマッチングにより検出
   する分岐検出手段、 分岐検出手段により検出された分岐点において線状配列
   点要素を切断することにより、分岐を有する線状配列点
   要素を分岐を有しない複数の線状配列点要素に分離する
   分岐切断手段、 分岐を有しない線状配列点要素を、所定の数式で表現し
   得る線要素に変換する要素変換手段、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】請求項１の画像処理装置において、 要素変換手段により変換された複数の線要素を、当該線
   要素の特徴情報に基づいて結合することにより、新たな
   線要素とする結合手段、 を備えたことを特徴とするもの。
3. 【請求項３】画像空間において線状に配列された複数の
   点要素により構成された線状配列点要素を含む画像を処
   理する画像処理装置であって、 分岐を有する線状配列点要素を、分岐点において切断す
   ることにより、分岐を有しない複数の線状配列点要素に
   分離する分離手段、 分岐を有しない線状配列点要素を、所定の数式で表現し
   得る線要素に変換する要素変換手段、 要素変換手段により変換された複数の線要素を、当該線
   要素の特徴情報に基づいて結合することにより、新たな
   線要素とする結合手段、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。
4. 【請求項４】請求項２ないし請求項３のいずれかの画像
   処理装置において、 前記線要素が直線であり、 結合手段を、 要素変換手段により変換された複数の直線について、任
   意の２つの直線の角度相互の差および近接する端点相互
   の距離がともに所定のしきい値以下の場合に、当該２つ
   の直線を結合することにより、新たな１つの直線とする
   よう構成したことを特徴とするもの。
5. 【請求項５】請求項１または請求項４のいずれかの画像
   処理装置において、 前記線要素が直線であり、 画像空間の所定範囲内における直線の角度の統計量、直
   線の長さの統計量および直線の数のうち少なくとも一つ
   の要素に基づいて、前記画像の評価を行なう画像評価手
   段を設けたことを特徴とするもの。
6. 【請求項６】請求項１ないし請求項５のいずれかの画像
   処理装置において、 前記線状配列点要素が、線方向にのみ隣接する点要素を
   有する細線状配列点要素であることを特徴とするもの。
7. 【請求項７】画像空間において線状に配列された複数の
   点要素により構成された線状配列点要素を含む画像を処
   理する画像処理方法であって、 分岐を有する線状配列点要素の分岐点を、予め設定した
   複数の分岐パターンとのパターンマッチングにより検出
   し、 検出された分岐点において線状配列点要素を切断するこ
   とにより、分岐を有しない複数の線状配列点要素に分離
   することを特徴とする画像処理方法。
8. 【請求項８】コンピュータが実行可能なプログラムを記
   憶したコンピュータ可読の記憶媒体であって、前記プロ
   グラムは、請求項１ないし請求項７のいずれかの装置又
   は方法を実現するものであることを特徴とする記憶媒
   体。