KR0139404B1 - How to extract density boundary pixels in images - Google Patents
How to extract density boundary pixels in imagesInfo
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Abstract
본 발명은 복잡한 처리알고리듬을 필요로하지 않고, 대국적인 농도변동이 있는 대상의 농담화상으로부터, 화상중의 국소적농도경계를 구성하는 화소를 적확하게 추출할 수 있는 방법을 제공하는 것을 목적으로 하며, 그 구성에 있어서는, 대상이 되는 화상중의 각화소의 농담의 정보를 나타내는 농도데이터에 의거해서, 상기 화상중에 존재하는 특정방향선의 농도경계구성화소를 추출하는 방법에 있어서, 주목화소와 그 특정방향선상의 주변의 화소로 이루어진 부분화상을 설정하는 부분화상설정공정과, 상기 주목화소에 대하여 상기 방향선상의 좌우에 좌영역과 우영역을 설정하는 좌우영역설정공정과, 상기 좌영역의 각화소의 농도데이타를 좌영역용으로 설정한 일정방법에 의해서 연산하는 좌영역연산공정과, 상기 우영역의 각화소의 농도데이타를 우영역용으로 설정한 일정방법에 의해서 연산하는 우영역연산공정과, 상기 좌·우영역연산공정의 연산결과의 비를 농담비로서 구하는 농담비연산공정을 가진 것을 특징으로 하는 화상중의 농도경계구성화소추출방법이다.It is an object of the present invention to provide a method for accurately extracting pixels constituting a local concentration boundary in an image from a shaded image of an object having a large concentration variation without requiring complicated processing algorithms. In the configuration, in accordance with the density data indicating the information of the light and shade of each pixel in the target image, the method of extracting the density boundary constituent pixels of the specific direction line existing in the image, the pixel of interest and the specific A partial image setting step of setting a partial image composed of pixels around the direction line, a left and right area setting step of setting left and right areas on the left and right sides of the direction line with respect to the pixel of interest, and each pixel of the left area The left region calculation step of calculating the concentration data of the left region by a predetermined method, and the density data of each pixel of the right region; Density in the image, characterized in that it has a right region calculation step of calculating the ratio by the constant method set for the right region and a dark ratio calculation step of obtaining the ratio of the calculation result of the left and right region calculation steps as a shade ratio. Boundary pixel extraction method.
Description
제1도는 본 발명의 제1실시예를 표시한 순서도1 is a flowchart showing a first embodiment of the present invention.
제2도는 본 발명에 사용하는 장치의 구성도2 is a block diagram of a device used in the present invention
제3도는 동 부분화상의 구성도3 is a schematic diagram of the partial image.
제4도는 동 실시예에 있어서의 주목화소의 연산결과를 표시한 설명도4 is an explanatory diagram showing the result of calculation of the pixel of interest in the embodiment;
제5도는 동 농도경계구성화소추출의 설명도5 is an explanatory diagram of the concentration boundary pixel extraction
제6도는 동 부분화상의 구성도6 is a block diagram of the partial image
제7도는 동 부분화상의 구성도7 is a schematic diagram of the partial image.
제8도 (a)는 종래예의 일실시방법의 계수 매트릭스의 구성도8A is a block diagram of a coefficient matrix of one embodiment of a conventional example.
(b)는 종래예의 일실시방법의 계수 매트릭스의 구성도(b) is a block diagram of a coefficient matrix of one embodiment of a conventional example
(c)는 종래예의 일실시방법의 계수 매트릭스의 구성도(c) is a block diagram of a coefficient matrix of one embodiment of a conventional example
제9도 (a)는 본 발명방법을 사용한 제1실시예의 부분화상의 구성도9A is a block diagram of a partial image of the first embodiment using the method of the present invention.
(b)는 본 발명방법을 사용한 제1실시예의 부분화상의 구성도(b) is a block diagram of a partial image of the first embodiment using the method of the present invention
(c)는 본 발명방법을 사용한 제1실시예의 부분화상의 구성도(c) is a block diagram of a partial image of the first embodiment using the method of the present invention
제10도는 본 발명의 화상중의 농도경계구성화소 추출방법의 제2실시방법의 순서도10 is a flowchart of a second embodiment of the method for extracting concentration boundary constituent pixels in an image of the present invention.
제11도는 본 발명의 화상중의 농도경계선판정방법의 일실시방법의 순서도11 is a flowchart of one embodiment of the density boundary line determination method in the image of the present invention.
제12도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 구성도12 is a block diagram of a partial image of the embodiment method of FIG.
제13도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 방향선과 좌·우 영역의 구성도FIG. 13 is a configuration diagram of a direction line and a left and right region of a partial image of the method of FIG.
제14도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 방향선과 좌·우 영역의 구성도14 is a configuration diagram of the direction lines and the left and right regions of the partial image of the embodiment method of FIG.
제15도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 방향선과 좌·우 영역의 구성도FIG. 15 is a configuration diagram of the direction lines and the left and right regions of the partial image in the method of FIG.
제16도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 방향선과 좌·우 영역의 구성도FIG. 16 is a configuration diagram of the direction lines and the left and right regions of the partial image of the method of FIG.
제17도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 방향선과 좌·우 영역의 구성도FIG. 17 is a configuration diagram of the direction lines and the left and right regions of the partial image of the method of FIG.
제18도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 방향선과 좌·우 영역의 구성도18 is a configuration diagram of the direction lines and the left and right regions of the partial image of the embodiment method of FIG.
제19도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 방향선과 좌·우 영역의 구성도19 is a configuration diagram of the direction lines and the left and right regions of the partial image of the embodiment method of FIG.
제20도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 방향선과 좌·우 영역의 구성도20 is a configuration diagram of the direction lines and the left and right regions of the partial image of the embodiment method of FIG.
제21도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 불감대와 좌·우 영역의 구성도21 is a block diagram of the dead zone and the left and right regions of the partial image of the method of FIG.
제22도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 불감대와 좌·우 영역의 구성도FIG. 22 is a block diagram of dead zones and left and right regions of a partial image of the method of FIG.
제23도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 불감대와 좌·우 영역의 구성도FIG. 23 is a block diagram of dead zones and left and right regions of a partial image according to the method of FIG.
제24도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 불감대와 좌·우 영역의 구성도24 is a configuration diagram of dead zones and left and right regions of the partial image of the method of FIG.
제25도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 불감대와 좌·우 영역의 구성도25 is a configuration diagram of dead zones and left and right regions of a partial image of the method of FIG.
제26도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 불감대와 좌·우 영역의 구성도FIG. 26 is a configuration diagram of dead zones and left and right regions of a partial image of the method of FIG.
제27도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 불감대와 좌·우 영역의 구성도FIG. 27 is a configuration diagram of dead zones and left and right regions of a partial image of the method of FIG.
제28도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 불감대와 좌·우 영역의 구성도28 is a configuration diagram of dead zones and left and right regions of a partial image of the method of FIG.
제29도는 제10도의 실시예방법의 부분화상의 불감대와 좌·우 영역의 구성도FIG. 29 is a configuration diagram of dead zones and left and right regions of a partial image of the method of FIG.
제30도는 제10도의 실시예방법의 추출한 농도경계구성화소의 구성도30 is a block diagram of the concentration boundary constituent pixels extracted in the method of FIG.
제31도는 제11도의 실시예방법이 검출한 농도경계선의 구성도FIG. 31 is a configuration diagram of concentration boundary lines detected by the method of FIG.
제32도는 제11도의 실시예방법이 검출한 농도경계선의 구성도32 is a block diagram of the concentration boundary line detected by the method of FIG.
제33도는 제11도의 실시예방법이 검출한 농도경계선의 구성도33 is a block diagram of the concentration boundary line detected by the method of FIG.
제34도는 종래예의 부분화상의 구성도34 is a block diagram of a partial image of a conventional example
제35도는 종래예의 일실시방법의 계수매트릭스의 구성도35 is a block diagram of a coefficient matrix of one embodiment of a conventional example
제36도는 종래예의 부분화상의 구성도36 is a block diagram of a partial image of a conventional example
제37도는 종래예의 부분화상의 구성도37 is a block diagram of a partial image of a conventional example
＊도면의 주요부분에 대한 부호의 설명＊ Explanation of symbols for main parts of drawing
1:부품(피검사체) 2:비디오카메라(촬상장치)1: Component (Inspection) 2: Video Camera (imaging device)
3:컴퓨터(연산장치)10,20,30:부분화상3: computer (computing device) 10, 20, 30: partial image
11,21,31:주목화소 15:반투명유리11,21,31: Main pixel 15: Translucent glass
16:광원(조명수단)16: light source (lighting means)
본 발명은, 대상이 되는 화상의 각화소의 농담의 정보를 나타내는 농도데이터(화소농도데이타)에 의거해서 화상중에 존재하는 농도경계를 구성하는 화소를 추출하는 방법에 관한 것이며, 특히 피대상을 촬상해서 얻어지는 농담화상으로부터 위치계측을 행하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of extracting a pixel constituting a density boundary existing in an image based on density data (pixel concentration data) indicating information of light and shade of each pixel of a target image, and in particular, imaging an object. The present invention relates to a method of performing a position measurement from a light and dark image obtained by
대상의 화상에 있어서의 농도데이타를 이용해서 화상중에 존재하는 농도경계를 추출해서 위치의 검출이 행해지고 있다. 대상이 다른 영역의 경계는 화상중에 농도경계의 모양으로 나타나므로, 화상중에 농도경계가 존재하는 것에 의해서 다른 영역의 경계의 유무를 검출하는 것이다.The density boundary existing in the image is extracted by using the density data in the target image, and the position is detected. Since the boundary between the areas of different objects appears in the form of a density boundary in the image, the presence or absence of the boundary of the other area is detected by the presence of the density boundary in the image.
보통, 먼저 비디오카메라등의 화상입력장치의 출력(영상신호)으로부터 대상화상의 각화소에 있어서의 농도데이터를 얻는다. 제34도에 볼 수 있는 바와 같이, 피대상의 화상의 각화소에 대응하는 화소농도데이타 a, ‥, e, ‥, A, ‥, E, ‥를 얻는 것이다.Usually, density data in each pixel of the target image is first obtained from an output (video signal) of an image input apparatus such as a video camera. As can be seen in FIG. 34, the pixel concentration data a, ..., e, ..., A, ..., E, ... corresponding to each pixel of the target image is obtained.
다음에, 농도경계구성요소로서의 적성이 높은 화소만을 잘 추출하기 위하여 이하의 방법이 제안되고 있다.Next, the following method has been proposed in order to extract only pixels having high aptitude as concentration boundary elements.
구체적으로는, 예를 들면 제34도에 볼 수 있는 바와같이, 주목화소 e와 그 주위의 5개의 화소로 이루어진 1×5의 부분화상(90)을 설정하고, 먼저 필터처리를 한다. 이 필터처리는 제35도에 표시한 5개의 1열, 5행의 계수 매트릭스를 사용해서, 행하는 처리이다.Specifically, as shown in FIG. 34, for example, a 1x5 partial image 90 made up of the pixel of interest e and five pixels around it is set, and the filter process is performed first. This filter process is performed by using the coefficient matrix of five single columns and five rows shown in FIG.
제35도의 계수 매트릭스를 사용하는 경우, 주목화소에 대하여 검출선상의 좌영역의 2화소영역에 속하는 화소의 농도데이타는 등배해서 더하는 연산을 실시하고, 검출선상의 우영역의 2화소영역에 속하는 농도데이타도 마찬가지의 연산을 실시하고, 그후 양연산결과의 차를 낸다. 제35도의 계수 매트릭스를 사용하는 처리를 수식으로 나타내면 이하와 같이 된다.When the coefficient matrix of FIG. 35 is used, the density data of pixels belonging to the two pixel areas of the left region on the detection line is multiplied and added to the pixel of interest, and the density belonging to the two pixel area of the right region on the detection line is added. The same operation is performed on the data, and then the difference between the two operations is given. The processing using the coefficient matrix of FIG. 35 is expressed by the following equation.
연산결과 = [d+e] - [a+b]Calculation result = [d + e]-[a + b]
다음에, 얻어진 연산결과의 결과에 의거해서 농도경계구성화소로서의 적성을 조사한다.Next, the aptitude as a concentration boundary constituent pixel is examined based on the result of the calculation result obtained.
먼저, 연산결과가 임계치이상이면, 주목화소 c는 주위보다도 농도변화율이 높고 농도경계구성요소로서의 적성이 있다고 된다. 이 경우, 특정방향으로 배열되는 화소분의 농도데이타가 가미되고 있기 때문에, 예를 들면 특정화소간만 농도데이타의 변화가 높은 정적인 것은 적성없음으로해서 추출되지 않는다.First, if the calculation result is greater than or equal to the threshold value, the pixel of interest c has a higher rate of change in concentration than the surroundings and has an aptitude as a concentration boundary component. In this case, since the density data of the pixels arranged in the specific direction are added, for example, statics having a high change in the density data only between specific pixels are not extracted due to lack of aptitude.
부분화상(90)에 있어서의 처리가 끝나면, 가로로 1화소분 어긋나게 하고, 화소 a가 없어지고 대신에 화소 f가 오른쪽에 더해진 부분화상(91)를 설정하여, 마찬가지의 처리를 행하고, 끝나면, 다시 1화소분 어긋나게 해서 동일처리를 반복행하여 차례차례로 추출처리를 해간다.When the processing in the partial image 90 is finished, one pixel is shifted horizontally, and the same processing is performed by setting the partial image 91 in which the pixel a disappears and instead the pixel f is added to the right side, The pixel is shifted by one pixel again, and the same processing is repeated to sequentially extract.
이 추출처리에서는, 화소추출의 판단에 선적요소가 가미되고 있기 때문에, 나중의 농도경계판정은 원활하게 진행된다.In this extraction process, the shipping factor is added to the determination of pixel extraction, so that later density boundary determination proceeds smoothly.
그러나, 상기 종래의 화상중의 농도경계구성화소 추출방법에서는, 이하의 문제가 있다.However, in the conventional method for extracting concentration boundary constituent pixels in an image, there are the following problems.
예를 들면, 제34도에 있어서의 부분화상(90)과 부분화상(92)에 속하는 농도데이타, 각각 제36도, 제37도일 경우 모두 주목화소에 대하여 검출선상의 좌·우 영역의 사이에 대해서 2배의 콘트라스트(농담차)가 있고, 화상상에 있어서는, 시각적으로는 잘 눈에 띄눈 것이다. 그런, 부분화상(90)의 경우, 연산결과=80이고, 다른 한편, 부분화상(92)의 경우, 연산결과=40으로서, 배나 틀리기 때문에 임계치의 레벨에 따라서는, 후자는 추출되지 않는다는 문제점이 있다.For example, the concentration data belonging to the partial image 90 and the partial image 92 in FIG. 34, respectively, in FIGS. 36 and 37, respectively, between the left and right regions on the detection line with respect to the pixel of interest. There is twice the contrast (light tea), and on an image, it is visually outstanding. In the case of the partial image 90, the calculation result is 80. On the other hand, in the case of the partial image 92, the calculation result is 40, which is twice as different, depending on the threshold level. have.
그러나, 화상전체에 걸쳐서 작은 농도변동(이하, 대국적농도변동이라고 하고, 그에대하여 여기서 문제로 하고 있는 농도변동을 국소적농도변동(혹은 국소적농도경계)라고 하고, 그 농도변동의 경계를 농도경계라고 한다)이 있는 화상등의 경우, 상기의 화소 (90)(92)와 같은 상태가 발생하고, 또한, 양주목화소 c, C 모두 추출할 필요가 있는 경우가 있다. 피대상주변의 환경, 다색표면 등에 의해서 화상중에 대국적농도변동이 있는 경우, 대상이 되는(국소적농도변동을 표시)농도경계가, 예를 들면, 농도가 낮은 대국적농도변동영역에 있는 경우에는 화소(92)의 상태가 되고, 농도가 높은 대국적농도변동영역에 있는 경우에는 화소(90)의 상태가 된다. 모두 농도경계의 존재를 반드시 판정할 필요가 있다.However, small concentration fluctuations (hereinafter, referred to as "national concentration fluctuations") throughout the image are referred to as local concentration fluctuations (or local concentration boundaries), and the boundaries of the concentration fluctuations are referred to as concentration boundaries. In the case of an image or the like, the same state as that of the pixels 90 and 92 occurs, and both the main pixel c and the C need to be extracted. If there is a large concentration fluctuation in the image due to the surrounding environment, multicolored surface, etc., the target concentration boundary (displays a local concentration fluctuation) is a pixel, for example, in a large concentration fluctuation region with low concentration. In the state of 92, and in the large concentration concentration region having a high density, the state of the pixel 90 is obtained. In all cases, it is necessary to determine the existence of the concentration boundary.
물론, 임계치를 작게하면 양주목화소 c, C 모두 확실히 추출할 수 있다. 그러나, 부분화상(90)의 근처의 화소에 관해서는, 콘트라스트가 훨씬 낮고 농도경계구성요소로서의 적성이 없어서 추출할 필요가 없는 화소까지 추출해버리게 된다. 그렇게 되면, 나중의 농도경계판정처리는 원활하게 진행되지 않는다. 이 경우, 대국적농도변동의 정도에 맞추어서 임계치를 자동적으로 변동시키는 것도 생각할 수 있으나, 대국적농도변동의 영향을 정확하게 해소시킬 수 있는 임계치의 변동을 실현하는 루틴을 지녔으면, 처리알코리즘이 매우 복잡하고 추출단계에서 시간이 지나치게 걸려서, 실용적이지 못하게 된다.Of course, if the threshold value is small, both main pixels c and C can be extracted with certainty. However, with respect to the pixels in the vicinity of the partial image 90, the contrast is much lower and there is no aptitude as a density boundary component, so that even pixels that need not be extracted are extracted. If so, the later concentration boundary determination process will not proceed smoothly. In this case, it is conceivable to automatically change the threshold value according to the degree of global concentration fluctuation. However, if the routine has a routine for realizing the threshold fluctuation that can accurately eliminate the effect of the global concentration fluctuation, the processing algorithm is very complicated. The extraction step takes too much time and becomes impractical.
본 발명은 상기의 문제를 해결하고, 복잡한 처리알고리듬을 필요로 하지 않고, 대국적인 농도변동이 있는 농담화상으로부터, 화상중의 국소적농도데이터경계를 구성하는 화소를 적확하게 추출할 수 있는 방법을 제공하는 것을 과제로 한다.The present invention solves the above problem and does not require complicated processing algorithms, and provides a method for accurately extracting pixels constituting the local concentration data boundary in an image from a shaded image having a large concentration variation. It is a subject to offer.
또, 이 문제는 대국적농도량이 다른 복수화상간에 대해서도 상기와 마찬가지의 문제가 생기는 것은 말할나위도 없다.In addition, it goes without saying that the same problem as above occurs with respect to plural images having different national concentrations.
따라서, 본 발명은 대국적농도량이 다른 복수화상으로부터, 화상중의 국소적농도경계를 구성하는 화소를 적확하게 추출할 수 있는 방법을 제공하는 것을 과제로 한다.Accordingly, an object of the present invention is to provide a method capable of accurately extracting pixels constituting a local concentration boundary in an image from a plurality of images having different amounts of large national concentrations.
상기의 과제를 해결하기 위하여, 본 발명에 관한 화상중의 농도경계구성화소추출방법은, 대상이 되는 화상중의 각 화소의 농담의 정도를 나타내는 농도데이타에 의거해서, 상기 화상중에 존재하는 특정방향선의 농도경계구성화소를 추출하는 방법에 있어서, 주목화소의 그 특정방향선상의 주변의 화소로 이루어진 부분화상을 설정하는 부분화상설정공정과, 상기 주목화소에 대하여 상기 방향선상의 좌우에 좌영역과 우영역을 설정하는 좌우영역설정공정과, 상기 좌영역의 각화소의 농도데이타를 좌영역용으로 설정한 일정방법에 의해서 연산하는 좌영역연산공정과, 상기 우영역의 각화소의 농도데이타를 우영역으로 설정한 일정방법에 의해서 연산하는 우영역연산공정과, 상기 좌·우영역연산공정의 연산결과의 비를 농담비로서 구하는 농담비연산공정을 행하도록 하고 있다.In order to solve the above problems, the density boundary constituent pixel extraction method in the image according to the present invention is based on the density data indicating the degree of lightness of each pixel in the target image, and the specific direction existing in the image. A method of extracting a concentration boundary constituent pixel of a line, the method comprising: a partial image setting step of setting a partial image of pixels around a specific direction line of a pixel of interest, a left region on the left and right sides of the direction line with respect to the pixel of interest; The right and left area setting step of setting the right area, the left area calculation step of calculating the density data of each pixel of the left area for the left area, and the density data of each pixel of the right area Shading ratio calculation which calculates ratio of the calculation result of the right area calculation process computed by the fixed method set to the area | region, and the calculation result of the said left-right area calculation process as a light-to-noise ratio. The process is carried out.
본 발명의 농도경계구성화소추출방법의 경우, 주목화소의 그 특정방향선상의 주변화 화소로 이루어진 부분화상을 설정하는 부분화상설정공정과, 상기 주목화소에 대하여 상기 방향선상의 좌우에 좌영역과 우영역을 설정하는 좌우영역설정공정과, 상기 좌영역의 각 화소의 농도데이타를 좌영역용으로 설정한 일정방법에 의해서 연산하는 좌영역연산공정과, 상기 우영역의 각화소의 농도데이타를 우영역으로 설정한 일정방법에 의해서 연산하는 우영역연산공정과, 상기 좌·우영역연산공정의 연산결과의 비를 농담비로서 구하는 농담비연산공정을 가진 것을 특징으로 한다.In the density boundary constituent pixel extraction method of the present invention, a partial image setting step of setting a partial image composed of peripheral pixels on a specific direction line of a pixel of interest, and left regions on the left and right sides of the direction line with respect to the pixel of interest; Left and right region setting process for setting the right region, left region calculation process for calculating the density data of each pixel in the left region for the left region, and density data of each pixel in the right region And a dark area calculation step of calculating a ratio of the calculation result of the left and right area calculation steps as a dark ratio, which is calculated by a constant method set to the area.
이와같이, 연산결과의 비를 취하기 때문에, 화상의 대국적농도변동의 영향이 없어진다. 그 이유는 이하와 같다.Thus, since the ratio of the calculation results is taken, the influence of the fluctuation in the national concentration of the image is eliminated. The reason is as follows.
대국적농도변동의 영향은, 진하든 흐리든, 부분화상에 속하는 전체농도데이터에 동일계수(이하의 α)가 곱해지는 형태로 나타난다. 예를 들면 주목화소에 대하여 특정방향선상의 좌·우영역중, 우영역에 속하는 농도데이터중의 최고의 농도데이터 M=αm, 좌영역에 속하는 농도데이터중의 최저의 농도데이터 M=αn이라고 하면, 비를 취하면, M/N=αm/αn=m/n이 되고, 대국적농도변동의 영향에 의한 α는 관계하지 않게 된다. 이것은 평균치에서도, 최대빈출치의 경우에서도 동일하다. 따라서, 대국적농도변동이 있는 화상에서도, 대국적농도변동에 영향받지 않고 필요한 화소의 추출을 적확하게 행할 수 있게 된다. 게다가 단지 비를 취할뿐인 경우이므로 처리알고리듬이 복잡화하는 일도 없다. 또한 대국적농도변동에 관해서는 피대상이 바뀌는 경우도 동일현상이 나오는 것은 말할 나위도 없다.The effect of large-scale concentration fluctuations appears in the form of multiplying the same concentration coefficient (α) by the total concentration data belonging to the partial image, whether dark or cloudy. For example, with respect to the pixel of interest, the highest concentration data M = αm in the concentration data belonging to the right region among the left and right regions on the specific direction line, and the lowest concentration data M = αn among the concentration data belonging to the left region, Taking the ratio, M / N = αm / αn = m / n, and α due to the influence of the national concentration fluctuation is irrelevant. This is the same also in the case of the average value and the maximum frequency. Therefore, even in an image with large concentration fluctuation, it is possible to accurately extract the required pixels without being affected by the large concentration fluctuation. In addition, the processing algorithm is not complicated because it only takes rain. In addition, it is needless to say that the same phenomenon occurs even when the subject is changed with regard to the change in the concentration of the nation.
이와 같이 해서 대국적농도변동의 영향이 없는 상태에서 비의 대소에 의해서 주목화소의 농도경계구성요소로서의 적성을 판정한다. 이 경우, 주목화소뿐만아니라 특정방향으로 배열되는 화소분의 농도데이터가 가미되고 있기 때문에, 예를 들면 주목화소만 농도데이터가 높은 점적인 것은 적성없음으로해서 추출되지 않고, 추출은 적확하게 이루어진다.In this way, the aptitude as a concentration boundary component of the pixel of interest is judged by the magnitude of the rain in the state in which there is no influence of large-scale concentration fluctuations. In this case, since not only the pixel of interest but also density data of pixels arranged in a specific direction are added, for example, a point where only the pixel of interest has high density data is not extracted due to lack of aptitude, and extraction is performed correctly.
물론 화상의 대국적농도변동에 관계없이 적확하게 국소적농도변동의 판정을 행할 수 있는 것은 말할 나위도 없다.It goes without saying that the local concentration fluctuation can be accurately determined regardless of the fluctuation in the local concentration of the image.
본 발명의 경우, 대상이 되는 화상으로서는, 예를 들면, 반도체웨이퍼등의 공업제품의 표면의 얼라인먼트마크를 비디오카메라등에 의해서 촬상한 화상뿐만아니라, 완전히 인공적으로 만든 화상도 들 수 있다.In the case of the present invention, for example, not only an image obtained by photographing an alignment mark on the surface of an industrial product such as a semiconductor wafer with a video camera or the like, but also an image completely made artificially.
또, 본 발명의 화상중의 농도경계구성화소추출방법은, 부분화상설정공정에서 피검사체의 농담화상중에, 전체주위에 인접화소를 가진 주목화소를 포함하는 임의의 형상과 크기의 부분화상을 설정하고, 방향선설정공정에서, 설정된 상기 각 부분화상에 대해서, 그 부분화상의 주목화소를 통하여 단계적으로 방향을 바꾸는 방향선을 설정하고, 좌우영역설정공정에서 상기 각 부분화상에 대해서, 상기 방향선의 좌우에 좌영역과 우영역을 설정하고, 좌영역연산공정에서 상기 좌영역의 각 화소의 농도데이타를 좌영역용으로 임의로 설정한 일정방법에 의해서 연산하고, 우영역연산공정에서 상기 우영역의 각화소의 농도데이타를 우영역용으로 임의로 설정한 일정방법에 의해서 연산하고, 농담비연산공정에서 상기 각 영역의 상기 방향선의 각 단계적 방향마다, 상기의 좌·우영역연산공정의 연산결과의 비를 농담비로서 구하고, 농도경계구성화소추출공정에서 검출된 최대농담비를 임계치와 비교해서 임계치이상의 최대농담비를 가진 부분영역의 주목화소를 농도경계구성화소로서 추출하고, 최대농담비경계방향검출공정에서, 추출된 농도경계구성화소마다, 상기 농담비연산공정의 농담비가 최대가 되는 방향선의 방향을 검출하고 있다.The density boundary constituent pixel extraction method in the image of the present invention sets a partial image of an arbitrary shape and size including a pixel of interest having adjacent pixels around the entire image in the shaded image of the subject in the partial image setting step. In the direction line setting step, a direction line for changing directions in steps is set for each of the partial images that are set through the pixel of interest of the partial image, and for each of the partial images in the left and right region setting step, The left region and the right region are set to the left and right, and in the left region calculation process, the density data of each pixel of the left region is calculated by a predetermined method arbitrarily set for the left region, and the right region calculation process The density data of the pixel is calculated by a predetermined method arbitrarily set for the right area, and each step of the direction line of the respective areas in the light and dark non-computation step For each pixel, the ratio of the calculation result of the above left and right region calculation process is obtained as a light-to-dark ratio, and the maximum pixel ratio detected in the concentration boundary pixel extraction process is compared with the threshold, and the pixel of interest having a maximum concentration ratio above the threshold value. Is extracted as the concentration boundary constituent pixel, and in the maximum concentration ratio constituent direction detecting step, the direction of the direction line at which the shade ratio of the shade ratio calculation step is maximized is detected for each extracted concentration boundary constituent pixel.
이 경우, 좌·우영역연산공정에서의 각 일정방법의 연산은, 당연히 연산대상의 각 영역의 전체화소의 농도데이타에 대해서 연산하므로 전체농도데이터가 결과에 관여하고, 다음의 농담비연산공정에서, 각 영역의 연산결과의 비를 농담비로서 구하고 있으므로, 임의의 연산방법을 사용해서, 적정한 결과를 얻을 수 있다. 그리고, 또 각 영역의 연산결과의 비를 구하고 있으므로, 좌·우영역연산공정의 각 일정방법이 좌·우에서 달라도, 적정한 결과를 얻을 수 있다.In this case, since the calculation of each constant method in the left and right area calculation step is performed on the density data of all pixels in each area of the calculation target, the total concentration data is involved in the result. Since the ratio of the calculation result of each area | region is calculated | required as a light-ratio ratio, the appropriate result can be obtained using arbitrary calculation methods. In addition, since the ratio of the calculation result of each area is calculated, an appropriate result can be obtained even if the respective constant methods of the left / right area calculation step are different from left to right.
그리고, 특히 농담비연산공정에서, 상기의 좌·우영역연산공정의 연산결과의 비를 농담비로서 구하고 있는 것에 의해서, 농담화소중에 존재하는 국소적농도불균일에 의한 농담비만을, 대국적농도불균일로 분리해서 추출할 수 있다.In particular, by calculating the ratio of the calculation result of the above left and right region calculation process as the shade ratio, in the shade ratio calculation step, only the shade ratio due to the local concentration non-uniformity present in the shade pixel is determined as a large-scale concentration variation. Can be extracted separately.
본 발명의 화상중의 농도경계선판정방법은, 먼저, 상기 본 발명의 화상중의 농도경계구성화소추출방법에 의해서, 농담화상중에 존재하는 국소적농도불균일을, 대국적농도불균일로부터 분리해서 검출하고, 이 결과를 사용해서 판정하고 있으므로, 연산에 낭비가 없고, 또한 농도경계선을 적정하게 검출할 수 있다.In the density boundary line determination method in the image of the present invention, first, the concentration boundary constituent pixel extraction method in the image of the present invention separates and detects the local concentration nonuniformity existing in the shaded image from the national concentration nonuniformity. Using this result, it is determined that there is no waste in calculation and the concentration boundary line can be detected properly.
본 발명의 화상중의 농도경계선판정방법은, 농도경계선형상비교판정공정에 의해서 국소적농도불균일의 형상을 더욱 정확히 판정할 수 있다.In the density boundary line determination method in the image of the present invention, the shape of the local concentration nonuniformity can be more accurately determined by the concentration boundary linear comparison determination process.
또, 본 발명의 화상중의 농도경계선판정방법은, 적정판정공정에 의해서 적정한 국소적농도불균일만을 판정할 수 있다.In addition, the density boundary line determination method in the image of the present invention can determine only the appropriate local concentration nonuniformity by a proper determination process.
이하, 본 발명의 실시예를 설명한다. 본 발명은, 하기의 실시예에 한정되지 않는 것은 말할 나위도 없다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described. It goes without saying that the present invention is not limited to the following examples.
제1도는 본 발명의 제1실시예의 화상중의 농도경계구성화소추출방법의 스텝1~6로 이루어진 순서도이다.FIG. 1 is a flowchart consisting of steps 1 to 6 of the method for extracting concentration boundary constituent pixels in an image of the first embodiment of the present invention.
먼저, 제1도에 있어서, 스텝1의 피대상의 촬상공정에서, 피대상화상의 각화소의 농담의 정도를 나타내는 농도데이타를 작성한다. 제2도에 볼 수 있는 바와 같이, 부품(1)의 표면에 반투명유리(15)를 개재해서 광원(16)의 광을 조사하는 동시에 반투명유리(15)를 개재해서 비디오카메라(2)에 의해서 표면을 촬영한다. 이 비디오카메라(2)는 CCD센서를 구비하고 있으며, 각 화소마다의 농담신호가 얻어지고, 이것은 디지틀화된 모양으로 컴퓨터(3)에 보내진다. 컴퓨터(3)속에서는, 제3도에 볼 수 있는 바와 같이, 화소의 행과 열에 대응한 형태로서, 예를 들면 8bit의 농도데이타로서 기억부에 격납된다. 또한 컴퓨터(3)는 하기의 처리를 실행하는 프로그램이 설정되어 있는 것은 말할 나위도 없다.First, in FIG. 1, in the imaging process of the target object in step 1, density data indicating the degree of lightness and shade of each pixel of the target image is created. As can be seen in FIG. 2, the light from the light source 16 is irradiated to the surface of the component 1 via the translucent glass 15 and at the same time by the video camera 2 via the translucent glass 15. Shoot the surface. This video camera 2 is equipped with a CCD sensor, and a dark signal for each pixel is obtained, which is sent to the computer 3 in a digitalized form. In the computer 3, as shown in FIG. 3, the storage unit is stored in a form corresponding to rows and columns of pixels, for example, as 8-bit density data. It goes without saying that the computer 3 is set with a program for executing the following processing.
스텝 2의 부분화상설정공정을 행한다. 실시예의 경우 제3도에 표시한 바와 같이 부분화상(10)은 1×5의 5화소구성이다. 스텝 3의 영역설정공정을 행한다. 부분화상의 중심화소(11)에 대하여 좌영역 2화소, 우영역 2화소를 설정하고 있다. 그리고, 스텝 4, 5, 6으로 진행한다. 제3도에 따라서, 주목화소(11)에 대해서, 우영역에 속하는 농도데이터의 평균치 AV1을 구하는 동시에 좌영역에 속하는 농도데이터의 평균치 AV2를 구한후, 평균치 AV1, AV2의 비(AV1/AV2)를 취한다. 부분화상(10)에서는 비의 값이 1.18이 된다. 다음에, 가로로 1개의 주목화소를 이동시켜서, 마찬가지의 처리를 행한다. 제4도에 표시한 바와 같이, 비의 값은 1.29, 1.27, 1.18, 1.07이 된다.The partial image setting process of step 2 is performed. In the case of the embodiment, as shown in FIG. 3, the partial image 10 has a 5-pixel configuration of 1x5. The area setting process of step 3 is performed. The left region 2 pixels and the right region 2 pixels are set for the center pixel 11 of the partial image. Then, the process proceeds to steps 4, 5 and 6. According to FIG. 3, the average value AV1 of the concentration data belonging to the right region is obtained for the pixel of interest 11, and the average value AV2 of the concentration data belonging to the left region is obtained, and then the ratio AV1 and AV2 (AV1 / AV2) Take In the partial image 10, the ratio is 1.18. Next, one pixel of interest is moved horizontally to perform the same process. As shown in FIG. 4, the ratio values are 1.29, 1.27, 1.18, and 1.07.
복수의 농담비의 추출후, 이들의 최대치를 구함으로써 가장 농도경계로서 적당한 주목화소를 추출하는 경우, 주목화소(31)가 된다.After the extraction of the plurality of shades, the maximum value thereof is determined to obtain the pixel of interest 31 when the pixel of interest that is most suitable as the concentration boundary is extracted.
또, 농담비추출후, 임계치를 설정해서 농도경계로서 적당한 주목화소를 추출하는 경우, 실시예의 경우 임계치는 1.20이므로, 제5도에 표시한 바와 같이, 주목화소(21)(31)가 추출된다. 제5도에서는 추출된 화소에『1』을 설정하고, 그 이외의 화소에『-1』을 설정하고 있다.In addition, in the case of extracting a pixel of interest that is suitable as a concentration boundary after extracting the shade, the threshold value is 1.20 in the embodiment, and thus, the pixel of interest 21 and 31 are extracted as shown in FIG. . In FIG. 5, "1" is set for the extracted pixels and "-1" is set for the other pixels.
상기 실시예의 경우, 화소를 1개분씩 이동시켜서 부분화상의 설정을 행하고, 매우 세밀한 주사를 하도록 했으나, 화상에 따라서는, 부분화상의 설정시에 화소를 1개 걸려서(혹은 2개 걸려서)이동시켜 비월주사하도록 해도 된다. 비월주사하는 경우에는 처리시간이 적어도 된다.In the above embodiment, the pixels are moved one by one to set the partial image and very fine scanning is performed. However, depending on the image, the pixel is moved by one pixel (or two) when the partial image is set. Interlaced injection may be used. In the case of interlaced scanning, the processing time is minimal.
또, 설정하는 부분화상으로서, 제6도에 표시한 바와 같이 특정방향에 대하여, 좌영역 L2, 우영역 L3, 두께 L4를 설정하나, 이 폭은 한정되지 않는다.As the partial image to be set, the left region L2, the right region L3, and the thickness L4 are set in the specific direction as shown in Fig. 6, but the width is not limited.
또, 제7도에 표시한 바와 같이, 불감대영역 L1을 설정해도 된다. 이 경우, 처리시간이 적어도 된다.As shown in Fig. 7, the dead zone L1 may be set. In this case, processing time is at least.
또, 보통주목화소와 그 주으의 화소로 이루어진 장방형의 것을 들 수 있으나, 이것에 한정되지 않고, 크기나 형상이 달라도 된다. 예를 들면, 원형 등의 모양의 것이어도 된다. 또 보통주목화소는 부분화상의 중심에 위치하나, 예를 들면 2×6의 화소수의 부분화상을 설정한 경우 등과 같이, 부분화상의 중심과 완전하게는 일치하지 않는 경우도 있으나, 본 발명의 경우는 이와 같은 불완전일치의 경우여도 된다.Moreover, although the rectangular thing which consists of a common main pixel and the main pixel is mentioned, it is not limited to this, The size and shape may differ. For example, it may be circular or the like. In addition, although the common main pixel is located at the center of the partial image, it may not be completely identical to the center of the partial image, for example, when a partial image of 2 × 6 pixels is set. The case may be the case of such an incomplete match.
또, 영역의 연산방법의 종류로서는,Moreover, as a kind of calculation method of an area | region,
① 평균치를 구한다. ② 최대빈출치를 선출한다. ③ 좌영역은 최고치를 우영역은 최저치를 각각 선출한다. ④ 좌영역은 최저치를 우영역은 최고치를 각각 선출한다 등을 들 수 있으나, 한정되지는 않는다. 통상은 평균치를 산출한다. 물론, 구한 비의 최대치를 구하는 경우, 혹은 임계치와 비교하는 경우, 화상이 양화상인지 음화상인지, 비를 구할때에 분모를 어느 것으로 하는지 등에 따라서, 비의 대소관계가 역전하므로, 그들에 따라서, 임계치의 설정이나 비와 임계치의 비교시의 대소관계짓기를 정하도록 하면 된다.① Find the average value. ② Elect the maximum frequency. ③ The left area selects the highest value and the right area selects the lowest value. (4) The left area is the lowest value, and the right area is the highest value, respectively. Usually, an average value is calculated. Of course, when obtaining the maximum value of the ratio obtained or comparing it with the threshold value, the magnitude relationship of the ratio is reversed depending on whether the image is a positive image or a negative image, or which denominator is used to determine the ratio. This can be done by setting the relationship between the setting and the ratio between the ratio and the threshold.
또, 종래의 기술로서, 제8도에 표시한 바와 같이(a),(b)의 1차미분필터를 조합해서, (c)의 2차미분필터처리를 행하게 하는 것이 자주 행해진다. 이와 마찬가지로, 본 발명의 방법을 조합해서, 여러 가지의 필터처리를 행하게 하는 것이 가능하다. 예를들면 제9도(c)에 표시한 바와 같이, 중앙에 주목화소를 포함하는 영역(74)과, 그 이외의 영역(75)으로 이루어진 부분화상을 설정하고 각각의 영역의 농도데이타의 평균을 연산하고, 이들의 비를 구함으로써 농도경계 구성화소를 추출하는 것도 가능하다. 이 예는, 제9도에 표시한 바와 같이, (a)의 주목화소를 포함하는 우영역(70)과, 그 이외의 좌영역(71),(b)의 주목화소를 포함하는 좌영역(72), 그이외의 우영역(73)에 대하여, 각각 본 발명의 처리를 행하고, 그 농담비의 합을 구하는 것과 마찬가지인 것은 말할나위도 없다. 또한, 제8도(a),(b)에 표시한 종래의 기술과 마찬가지로, 제9도(a),(b)에 대해서, (a)의 농담비는 우영역으로부터의 좌영역의 연산결과를 나눈 것, (b)의 농담비는 좌영역으로부터 우영역의 연산결과를 나눈 것을 결과로 한다.In addition, as a conventional technique, as shown in FIG. 8, it is often performed to combine the first differential filter of (a) and (b) to perform the second differential filter process of (c). Similarly, it is possible to combine various methods of the present invention to perform various filter processes. For example, as shown in FIG. 9C, a partial image composed of a region 74 containing a pixel of interest in the center and a region 75 other than that is set, and the average of density data of each region is set. It is also possible to extract the concentration boundary constituent pixels by calculating and calculating their ratios. In this example, as shown in FIG. 9, the right region 70 including the pixel of interest of (a) and the left region including the pixel of interest of the other left regions 71 and (b) ( 72) It goes without saying that the processing of the present invention is performed on the other right region 73 and the sum of the shade ratios is the same. In addition, similarly to the prior art shown in Figs. 8A and 8B, with respect to Figs. 9A and 9B, the contrast ratio of (a) is the calculation result of the left region from the right region. (B) is the result of dividing the calculation result of the right area from the left area.
제10도는 본 발명의 화상중의 농도 경계구성화소추출방법의 제2실시방법의 순서도이다.10 is a flowchart of the second embodiment of the method for extracting the concentration boundary constituent pixels in the image of the present invention.
제10도에 있어서, 스텝#1의 피검사체의 촬상공정에서 제2도에 표시한 촬상장치(2)와 조명수단(16)과 반투명유리(15)에 의해서, 피검사체(1)를 촬상하고, 그 데이터를 스텝#2 이하를 처리하는 연산장치(3)에 보내고 스텝#2로 진행한다.In FIG. 10, the object 1 is imaged by the imaging device 2, the illuminating means 16, and the translucent glass 15 shown in FIG. 2 in the imaging process of the object under test in step # 1. The data is sent to arithmetic unit 3 which processes step # 2 or below, and the flow proceeds to step # 2.
스텝#2의 부분화상설정공정에서, 제12도에 표시한 바와 같이, 주위를 인접화소에 포위된 주목화소(11)를 중심으로 배치한 3×3의 부분화상(10) 및 주목화소(21)를 중심으로 배치한 3×3의 부분화상(20), 주목화소(31)를 중심으로 배치한 3×3의 부분화상(30)등과 같이, 전체 주위에 인접화소를 가진 모든 주목화소를 각각의 중심에 배치한 3×3의 부분화상(11), ……를 차례로 설정하고, 스텝#3으로 진행한다. 이 경우, 각 화소의 숫자는, 그 화소의 농도데이터를 나타낸다. 또 부분화상은, 3×3의 정방형에 한정되지 않고, 크기나 모양이 다른 것, 예를 들면, 장방형, 원형 등을 선정해도, 주목화소를 대략 중심으로 배치할 수 있는 연산처리가 가능하다.In the partial image setting step of step # 2, as shown in FIG. 12, the 3x3 partial image 10 and the pixel of interest 21 arranged around the pixel of interest 11 surrounded by adjacent pixels as the center thereof. Each of the pixel of interest having adjacent pixels around the entire area, such as a 3x3 partial image 20 arranged around the center of gravity, a 3x3 partial image 30 arranged around the pixel of interest 31, etc. 3x3 partial image 11 arranged in the center of the. … Set in order, and proceed to step # 3. In this case, the number of each pixel represents the density data of the pixel. In addition, the partial image is not limited to a 3 × 3 square, and even if a different size or shape is selected, for example, a rectangle, a circle, or the like, an arithmetic processing capable of arranging the pixel of interest approximately in the center is possible.
스텝#3의 방향선설정공정에서 제13도~제20도에 표시하는, 8종류의 방향선 (1),(2),……,(8)을 설정하고, 스텝#4로 진행한다. 이 방향선은 상기의 8종류에 한정되지 않고, 이 중간에 1방향을 추가해서 16방향으로 해도 된다. 16방향의 경우에는 큰 매트릭스의 부분화상으로 할 필요가 있으나, 매트릭스의 크기나 모양을 바꾸면 방향선의 수나 각도를 조정할 수 있다.Eight kinds of direction lines (1), (2), ... shown in FIGS. 13 to 20 in the direction line setting step of step # 3. … (8) is set, and the process proceeds to step # 4. This direction line is not limited to the above eight types, One direction may be added to this direction and it may be set to 16 directions. In the case of 16 directions, it is necessary to make a partial image of a large matrix, but by changing the size and shape of the matrix, the number and angle of direction lines can be adjusted.
스텝#4의 좌우영역설정공정에서, 제13도~제20도에 표시한 바와 같이, 방향선의 왼쪽을 좌영역 L2(사선부분)로 하고, 방향선의 오른쪽을 우영역 L3으로 하고, 스텝#5,5´로 진행한다. 이 경우, 제21도~제28도에 표시한 바와 같이 방향선의 부분에 연산의 대상으로 하지 않는 불감대 L1을 형성해도 된다. 불감대 L1을 형성하면 연산부하가 경감되어 코스트가 내려간다. 이 불감대 L1의 폭은 제29도에 표시한 바와 같이, 좌영역 L2나 우영역 L3의 폭보다 크게 해도 된다.In the left and right area setting step of Step # 4, as shown in Figs. 13 to 20, the left side of the direction line is made the left region L2 (the diagonal line portion), and the right side of the direction line is made the right region L3, and step # 5 Proceed to 5´. In this case, as shown in FIG. 21-FIG. 28, you may provide the dead zone L1 which is not made into a calculation object in the part of a direction line. Forming the dead zone L1 reduces the computation load and lowers the cost. The width of the dead zone L1 may be larger than the width of the left region L2 or the right region L3, as shown in FIG.
스텝#5,5'의 좌·우영역연산공정에서 좌우 각 영역에 대해서, 그 영역에 속하는 모든 화소의 농도데이터를 연산하고, 스텝#6으로 진행한다. 다음의 스텝#6의 공정에서, 이 연산결과의 비를 구해서 처리하므로, 이 연산방법은 좌우 각영역에 대해서 각각 일정하고 있으며, 임의의 연산방법이어도 되고, 좌우 각 영역의 연산방법이 달라도 된다. 예를 들면 평균치를 연산하거나, 최대빈출치를 검출하거나, 좌영역은 최고치를 우영역은 최저치를 검출하는 등을 사용할 수 있다.In the left and right region calculation steps of steps # 5 and 5 ', the density data of all the pixels belonging to the region are calculated and the process proceeds to step # 6. In the following step # 6, since the ratio of the calculation result is obtained and processed, the calculation method is constant for each of the left and right areas, and may be any calculation method or a calculation method of the left and right areas. For example, the average value may be calculated, the maximum frequency value may be detected, the left region may be the highest value, and the right region may be the lowest value.
스텝#6의 농담비연산공정에서 각 방향선에 대해서, 스텝#5,5'의 좌우영역연산공정에서의 연산결과의 비를 구하고 이 비를 농담비로 해서, 스텝#7로 진행한다. 이 경우, 예를 들면 제12도에 표시한 본 실시예에 대해서, 스텝#5,5'에서, 연산방법에 평균치의 연산을 사용하면, 각 방향선의 연산결과는, 방향선 (1):1.11, 방향선 (2):1.13, 방향선 (3):1.04, 방향선 (4):0.97, 방향선 (5):0.90, 방향선 (6):0.88, 방향선 (7):0.96, 방향선 (8):1.03이 된다. 본 발명의 방법은, 이와 같이 비를 연삼함으로써, 각화소의 농도데이터의 절대치의 크기의 영향을 제거할 수 있으므로, 각 화소의 농도데이터의 절대치를 결정하는 대국적농도불균일의 영향을 제거하고, 농담화상중에 존재하는 국소적농도불균일에만 의한 농도경계를 검출할 수 있다. 또, 이 연산결과는, 복수의 화소의 농도데이타가 사용되고 있으므로, 노이즈와 같이 주목화소만이 농도데이터가 높고, 농도경계화소로서의 적성이 없는 것은 검출되지 않는다.In each of the directional lines in step # 6, the ratio of arithmetic results in the left and right area calculation steps of steps # 5 and 5 'is determined for each direction line, and the ratio proceeds to step # 7 with this ratio as a shade ratio. In this case, for example, for the present embodiment shown in Fig. 12, in step # 5, 5 ', when the average value is used for the calculation method, the calculation result of each direction line is the direction line (1): 1.11. , Direction line (2): 1.13, direction line (3): 1.04, direction line (4): 0.97, direction line (5): 0.90, direction line (6): 0.88, direction line (7): 0.96, direction Line (8): 1.03. The method of the present invention can eliminate the influence of the magnitude of the absolute value of the density data of each pixel by eliminating the ratio in this manner, thereby eliminating the influence of the global density unevenness that determines the absolute value of the density data of each pixel. It is possible to detect the concentration boundary due to only the local concentration nonuniformity existing in the image. In this calculation result, since density data of a plurality of pixels is used, it is not detected that only the pixel of interest has high density data and no aptitude as a density boundary pixel like noise.
스텝#7의 농도경계구성화소추출공정에서, 임계치를 결정하고, 이 임계치와, 스텝#6의 농담비를 비교하고, 임계치이상의 농담비가 있는 부분화상의 주목화소를 농도경계구성화소로서 추출하고, 스텝#8 및 스텝#9로 진행한다. 이 경우 예를 들면 임계치를 1.10으로 하면, 제12도의 주목화소(11)는 스텝#6의 연산결과의 최대치가 1.13이므로, 농도경계구성화소로서 추출한다.In the concentration boundary constituent pixel extraction step of Step # 7, a threshold value is determined, the threshold value is compared with the light and shade ratio of Step # 6, and the pixel of interest of the partial image having a light and dark ratio of more than the threshold value is extracted as the concentration boundary component pixel, The process proceeds to step # 8 and step # 9. In this case, for example, when the threshold value is 1.10, the pixel of interest 11 of FIG. 12 is extracted as the concentration boundary constituent pixel because the maximum value of the calculation result of Step # 6 is 1.13.
스텝#8의 최대농담비경계방향검출공정에서, 스텝#7에서 추출된 농도경계구성화소에 있어서, 스텝#6의 농담비가 최대의 방향선의 방향을 검출하고, 이 방향선의 방향을, 농도경계구성화소의 경계방향으로서 검출하고, 농도경계구성화소로서 추출된 주목화소는, 그 주목화소의 최대농도비를 가진 방향선의 방향에 의거한 숫자로 부호된다. 즉, 최대농도비를 가진 방향선의 방향이 (1)방향의 경우에는『0』, 방향선의 방향이 (2)방향의 경우에는『1』, 방향선의 방향이 (3)방향의 경우에는『2』, 방향선의 방향이 (4)방향의 경우에는『3』, 방향선의 방향이 (5)방향의 경우에는『4』, 방향선의 방향이 (6)방향의 경우에는『5』, 방향선의 방향이 (7)방향의 경우에는『6』, 방향선의 방향이 (8)방향의 경우에는『7』로서 부호되고, 농도경계구성화소로서 추출되지 않았던 주목화소는『-1』로서 부호되고, 스텝#9로 진행하는 동시에 종료한다. 이 경우, 피검사체의 농담화상은, 농도경계구성화소가 추출되고, 상기의 부호에 의해서 제30도에 표시한 바와 같이 표시된다. 이 경우의 방향의 수치화는, 평균치를 구하고, 방향의 연속성을 검정하는 연산을 가능하게하고 있다(후술).In the maximum concentration ratio boundary direction detection step of step # 8, in the concentration boundary configuration pixel extracted in step # 7, the shade ratio of step # 6 detects the direction of the maximum direction line, and the direction of this direction line is the concentration boundary configuration. The pixel of interest detected as the boundary direction of the pixel and extracted as the concentration boundary constituent pixel is denoted by a number based on the direction of the direction line having the maximum concentration ratio of the pixel of interest. That is, the direction of the direction line having the maximum concentration ratio is "0" in the direction (1), "1" in the direction of the direction line (2), and "2" in the direction of the direction line (3). If direction of direction line is (4), it is "3", direction of direction is "4" if direction (5), direction of direction is "5" if direction is (6), direction of direction line is In the case of the (7) direction, "6" is indicated, and in the case of the (8) direction, the symbol "7" is indicated, and the pixel of interest not extracted as the concentration boundary constituent pixel is denoted as "-1", and Step # Proceed to 9 and end. In this case, the shaded image of the subject is extracted as the concentration boundary constituent pixels, and is displayed as indicated in FIG. In this case, the numerical value of the direction allows the calculation to find the average value and test the continuity of the direction (described later).
본 발명의 화상중의 농도경계선판정방법의 일실시방법을 제11도, 제30도~제33도에 의거해서 설명한다.An embodiment of the density boundary line determination method in the image of the present invention will be described with reference to FIGS. 11 and 30 to 33. FIG.
제11도는 본 발명의 화상중의 농도경계선판정방법의 일실시방법의 순서도이다. 제11도에 있어서, 스텝#9의 농도경계구성연속화소군검출공정에서 상기 제10도에 표시한 화상중의 농도경계구성화소추출방법에 의해서 추출된 농도경계구성화소(본 실시예에서는, 제30도에 표시한다)중에서, 농도경계구성화소가 연속해서 존재하는 농도경계구성연속화소군을 검출하고, 사전의 설정에 의해서 스텝#10 또는 스텝#13으로 진행한다.11 is a flowchart of one embodiment of the density boundary line determination method in the image of the present invention. In FIG. 11, the density boundary constituent pixels extracted by the concentration boundary constituent pixel extraction method in the image shown in FIG. 10 in the concentration boundary constituent continuous pixel group detection step of step # 9 (in this embodiment, 30), the concentration boundary constituent continuous pixel group in which the concentration boundary constituent pixels are continuously present is detected, and the process proceeds to step # 10 or step # 13 by setting in advance.
스텝#10의 농도경계선검출공정에서, 스텝#9에서 검출된 농도경계구성연속화소군에 있어서, 각 농도경계구성연속화소의 농도경계방향간에 연속성이 있는 농도경계구성연속화소군을 농도경계선으로서 검출하고, 사전의 설정에 의해서 종료하거나, 스텝#11로 진행한다. 스텝#10에서는 농담화상중에 국소적농도불균일이 있는 경우, 1개의 농도경계선상에 있는 농도경계구성화소에 대해서 생각하면, 적어도 2개의 농도경계구성화소의 최대농도비를 가진 방향선의 방향이, 그 농도경계선의 방향과 동일하게 되어 있는 것이 된다. 따라서, 화상중의 농도경계구성화소추출방법에 의해서 추출된 농도경계구성화소중에서, 인접하고 있는 농도경계구성화소의 최대농도비를 가진 방향선의 방향이 동일하면, 이들의 농도경계구성화소는, 농담화상중의 국소적농도불균일의 농도경계선상에 존재한다고 판단한다. 상기 제10도에 표시한 화상중의 농도경계구성화소추출방법에 의해서 추출된 농도경계구성화소(제36도)에, 스텝#9와 스텝#10의 처리를 행하면, 제31도에 표시한 바와 같이 되고, 농도경계(41)(42)(43)(44)이 검출된다.In the concentration boundary line detection step of step # 10, in the concentration boundary configuration continuous pixel group detected in step # 9, the concentration boundary configuration continuous pixel group having a continuity between the concentration boundary directions of each concentration boundary configuration continuous pixel is detected as the concentration boundary line. Then, it ends by presetting, or it progresses to step # 11. In step # 10, when there is a local concentration unevenness in the shaded image, considering the concentration boundary constituent pixels on one concentration boundary line, the direction of the direction line having the maximum concentration ratio of at least two concentration boundary constituent pixels It becomes the same as the direction of a boundary line. Therefore, in the concentration boundary constituent pixels extracted by the concentration boundary constituent pixel extraction method in the image, when the direction of the direction line having the maximum concentration ratio of the adjacent concentration boundary constituent pixels is the same, these density boundary constituent pixels are shaded images. It is judged that it exists on the concentration boundary line of local concentration nonuniformity. Step # 9 and step # 10 are performed on the density boundary constituent pixels (Fig. 36) extracted by the concentration boundary constituent pixel extraction method in the image shown in Fig. 10, as shown in Fig. 31. The concentration boundaries 41, 42, 43 and 44 are detected.
스텝#11의 농도경계선형상판정공정에서 스텝#10의 농도경계선검출공정에서 검출된 각 농도경계구성연속화소의 농도경계방향간에 연속성에 의해서 농도경계선의 형상을 판정하고, 사전의 설정에 의해서 종료하거나, 스텝#12로 진행한다. 스텝#11의 경우, 인접하는 농도경계구성연속화소의 농도경계방향이 동일하지 않아도 연속적으로 원활하게 변화하고 있는 경우에는, 농도경계선을 구성하고 있다고 판단하고, 형상과 함께 농도경계선형으로서 검출한다. 그 처리를 제32도에서 설명한다. 농도경계선 R의 농도경계구성연속화소의 방향선의 방향의 수치화(상기)에 의한 수치를 평균하면 1.75이고, 이것이 1.6~2.4의 범위에 있으므로, 방향(3)의 선분있음이라고 판단한다. 농도경계선 S의 농도경계구성연속화소의 방향선의 방향의 수치화(상기)에 의한 수치를 평균하면 0.75이고, 이것이 0.6~1.4의 범위에 있으므로, 방향(2)의 선분있음이라고 판단한다. 이것은 농도경계선이 물결치는 것과 같은 경우에 적합하다.In the concentration boundary line shape determination step of step # 11, the shape of the concentration boundary line is determined by continuity between the concentration boundary directions of each concentration boundary constituent continuous pixel detected in the concentration boundary line detection step of step # 10, Proceed to step # 12. In the case of Step # 11, when the concentration boundary direction of adjacent concentration boundary contiguous pixels is continuously changed smoothly, it is determined that the concentration boundary line is formed, and the shape is detected as the concentration boundary line. The processing is described in FIG. The average value of the numerical value of the direction of the direction line of the concentration boundary constitution continuous pixel of the concentration boundary R is 1.75, and since it is in the range of 1.6 to 2.4, it is determined that there is a line segment in the direction (3). The average value of the numerical value of the direction of the direction line of the concentration boundary constitution continuous pixel of the concentration boundary S is 0.75, and since it is in the range of 0.6 to 1.4, it is determined that there is a line segment in the direction (2). This is suitable for cases where the concentration boundary is waving.
스텝#12의 농도경계선형상비교판정공정에서, 스텝#9의 농도경계구성연속화소군검출공정에서 검출된 농도경계구성연속화소군의 각 농도경계구성화소의 좌표위치에 의거한 농도경계선을 비교농도경계선으로서 검출하고, 스텝#11의 농도경계선과 비교농도경계선이 대략 일치하는 경우에, 이들의 농도경계선으로부터, 구하는 농도경계선의 형상을 판정하고 종료한다. 이와 같이 해서 농도경계선의 형상을 판정하면, 판정의 신뢰성이 향상한다. 이 경우의 결과는 제31도, 제33도에 표시한 바와 같이 된다.In the concentration boundary linear comparison determination step of step # 12, the concentration boundary line based on the coordinate position of each concentration boundary component pixel of the concentration boundary configuration continuous pixel group detected in the concentration boundary configuration continuous pixel group detection step of step # 9 is compared. When it detects as a boundary line and the density boundary line of step # 11 and a comparative concentration boundary line substantially correspond, the shape of the density | concentration boundary line calculated | required is determined from these concentration boundary lines, and it complete | finishes. In this way, when the shape of the concentration boundary line is determined, the reliability of the determination is improved. The result in this case is as shown in FIG. 31 and FIG.
스텝#13의 적성판단공정에서, 스텝#9의 농도경계구성연속화소군의 연속하는 농도경계구성화소의 화소수가 일정수(임계치)이상의 농도경계구성화소군을 농도경계선으로서 검출하고, 일정수(임계치)이상의 경우는 스텝#10으로 진행하고, 일정수(임계치)미안의 경우는 종료한다. 이 스텝#13을 사용하면 예를 들면 일정수(임계치)를 3으로 하면 제31도의 결과가 제33도로 바뀐다.In the aptitude determination step of step # 13, a concentration boundary constituent group having a predetermined number (threshold value) or more of the number of pixels of the continuous concentration boundary constituent pixels of the concentration boundary constituent continuous pixel group of step # 9 is detected as a concentration boundary line. Threshold value or more), the process proceeds to step # 10, and in the case of a certain number (threshold value), the process ends. Using step # 13, for example, setting a predetermined number (threshold) to 3 changes the result of FIG. 31 to FIG.
본 발명의 화상중의 농도경계구성화소추출방법은 상기의 실시예에 한정되지 않고 여러 가지 태양이 가능하다. 예를 들면, 본 실시예에서는, 주목화소를 1개분씩 오른쪽 또는 아래로 이동시켜서, 부분화상을 설정했으나, 농담화상에 따라서는 1개 걸러서, 2개 걸러서 오른쪽 또는 아래로 이동시켜서, 비월주사시켜도 된다. 이경우는 처리시간이 짧아도 된다.The density boundary constituent pixel extraction method in the image of the present invention is not limited to the above embodiments, and various aspects are possible. For example, in the present embodiment, the partial image is set by moving the pixel of interest to the right or down one by one. However, depending on the shaded image, every other image is moved to the right or the bottom of every other image to be interlaced. do. In this case, the processing time may be short.
본 발명의 농도경계구성화소추출방법의 경우, 부분화상중의 주목화소의 그 특정방향선상의 좌우에 좌영역과 우영역에 속하는 농도데이타로부터 구한 연산결과와 잔여의 상기 특정방향의 영역에 속하는 농도데이타로부터 구한 연산결과의 비를 취하고 있기 때문에, 알고리듬의 복잡화를 수반하지 않고 화상의 대국적농도변동의 영향이 없어지고, 또한, 주목화소뿐만 아니라 특정방향에 배열하는 화소분의 농도데이타를 가미하기 때문에, 점적인 것을 잘못해서 추출하지 않기 때문에, 매우 적확한 농도경계의 추출이 이루어진다.In the concentration boundary constituent pixel extraction method of the present invention, the calculation result obtained from the concentration data belonging to the left region and the right region on the left and right of the pixel of interest in the partial image and the concentration belonging to the remaining region of the specific direction. Since the calculation result obtained from the data is taken, it is possible to eliminate the influence of the international density fluctuation of the image without involving the complexity of the algorithm, and to add density data of not only the pixel of interest but also the pixels arranged in a specific direction. Because it does not accidentally extract drips, very accurate concentration boundaries are extracted.
또, 본 발명의 농도경계판정방법의 경우는, 화상의 대국적 농도변동의 영향이 없는 추출화소에 의거해서 농도변동구성요서로서의 농도경계의 판정을 행하기 때문에 적절한 농도경계의 판정을 할 수 있다.Further, in the density boundary determination method of the present invention, since the density boundary is determined as the concentration variation component on the basis of an extraction pixel which is not affected by the international concentration variation of the image, an appropriate concentration boundary can be determined.
따라서, 대국적농도변동의 정도에 맞추어서 임계치를 변동시키는 일도 없이, 복잡한 처리알고리듬을 필요로하지 않고, 대국적인 농도변동이 있는 대상의 농담화상에 대해서, 화상중의 국소적 농도경계를 구성하는 화소를 적확하게 추출할 수 있는 방법을 제공하는 동시에, 대국적농도량이 다른 복수화상간에 대해서도, 화상중의 국소적농도경계를 구성하는 화소를 적확하게 추출할 수 있는 방법을 제공한다.Therefore, the pixels constituting the local density boundary in the image are not required for the grayscale image of the object having the large density fluctuation without requiring a complicated processing algorithm without changing the threshold value according to the degree of the large concentration fluctuation. The present invention provides a method capable of accurately extracting and at the same time provides a method capable of accurately extracting pixels constituting a local concentration boundary in an image, even among a plurality of images having different national concentrations.
또한, 본 발명의 화상중의 농도경계구성화소추출방법은, 좌·우영역에 속하는 화소의 농도데이터로부터 구한 연산결과의 비를 농도비로 하고 있으므로, 복잡한 알고리듬을 사용하지 않고, 피검사체의 농담화상의 대국적농도불균일을 제외해서, 국소적농도불균일을 검출할 수 있으므로, 조명불균일이나 피검사체의 표면의 다색성에 의한 피검사체의 농담화상의 대국적농도불균일이 존재해도, 그 영향을 받지 않는 정확한 국소적농도불균일을 검출할 수 있다는 효과를 나타낸다.In addition, the density boundary constituent pixel extraction method in the image of the present invention uses the ratio of the calculation result obtained from the density data of the pixels belonging to the left and right areas as the density ratio, so that the shaded image of the subject under test is not used. The local concentration unevenness can be detected except for the local concentration unevenness, so that even if there is a large density unevenness in the shadow of the subject due to illumination unevenness or polychromaticity of the surface of the subject, accurate localization is not affected. It shows the effect of being able to detect concentration unevenness.
본 발명의 화상중의 농도경계선판정방법은, 피검사체의 농담화상의 대국정농도불균일의 영향을 받지않는 것이 특징인 본 발명의 화상중의 농도경계구성화소추출방법에 의해서, 정확히 추출된 국소적농도불균일로부터 판정하므로, 조명불균일이나 피검사체의 표면의 다색성에 의해서, 피검사체의 농담화상에 대국적농도불균일이 존재해도, 그 영향을 받지 않는 정확한 국소적농도불균일의 농도경계선을 검출할 수 있다는 효과를 나타낸다.The method for determining the concentration boundary in the image of the present invention is precisely extracted by the method of extracting the concentration boundary constituent pixel in the image of the present invention, which is characterized by being unaffected by the large concentration density unevenness of the shaded image of the subject. Since it is determined from the concentration unevenness, it is possible to detect an accurate local concentration unevenness boundary line even if there is a large-scale concentration unevenness in the shaded image of the subject due to the uneven illumination or the polychromaticity of the surface of the subject. Indicates.
또, 본 발명의 화상중의 농도경계선판정방법은, 농도경계형상비교판정공정에 의해서 국소적농도불균일의 형상을 더욱 정확히 판정할 수 있다는 효과를 나타낸다.Further, the density boundary line determination method in the image of the present invention has an effect that the shape of the local concentration nonuniformity can be more accurately determined by the concentration boundary shape comparison determination process.
또, 본 발명의 화상중의 농도경계선판정방법은, 적정판정공정에 의해서 적정한 국소적농도불균일만을 판정할 수 있다는 효과를 나타낸다.Moreover, the density boundary line determination method in the image of this invention has the effect that only a suitable local concentration nonuniformity can be determined by a titration determination process.
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