(57)【要約】      （修正有）【課題】しいたけの等級判別を正確かつ簡単に行う。【解決手段】しいたけ画像を構成する画素より処理対象となる画素が有する輝度成分に関する勾配ベクトルθの方向をコンピュータが算出して勾配方向画像を得る。次に勾配方向画像より上記勾配ベクトルの方向差をコンピュータが算出して方向差画像を得る。上記方向差は、各画素点におけるしいたけ中心Ｏからのベクトル線θに対し一定の角度で交わる線β１と上記勾配ベクトルγの方向との差より得られる差分ｑ１からなる。次に上記方向差が予め定められた閾値以下であるか否かについてコンピュータが判断し上記方向差画像から襞部と非襞部を分別する。次に襞部からなる襞領域１Ａの面積と予め検出されているしいたけ画像の面積とを比較し、両者の比より襞領域の割合をコンピュータが算出する。この算出された襞領域の割合の数値によりしいたけの等級を判別する。【選択図】図５
2014164749.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
しいたけを撮影した画像をコンピュータにて処理することによりしいたけの等級を判別する方法であって、
襞部のあるしいたけ裏面の画像がしいたけ画像としてコンピュータ内に取り込まれる工程と、
上記しいたけ画像を構成する画素から処理対象となる画素の有する輝度成分に関する勾配ベクトルの方向をコンピュータが算出し勾配方向画像を得る工程と、
上記勾配方向画像から上記勾配ベクトルの方向差をコンピュータが算出し方向差画像を得る工程と、
上記方向差は、各画素点におけるしいたけ中心からのベクトル線に対し一定の角度で交わる線と上記勾配ベクトルの方向との差より得られる差分からなり、
上記方向差が予め定められた閾値以下であるか否かについてコンピュータが判断し上記方向差画像から襞部と非襞部を分別する工程と、
上記襞部からなる襞領域の面積と予め検出されているしいたけ画像の面積とを比較し、両者の比より襞領域の割合をコンピュータが算出する工程とからなり、
算出された襞領域の割合の数値によりしいたけの等級を判別することを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項２】
請求項１記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記差分のうち、角度の小なる差分を方向差とすることを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項３】
請求項１記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記方向差画像を得る工程の次に、算出された輝度勾配の方向差の画像を平滑化して得られる方向差平滑化画像を得る工程を加えることを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項４】
請求項３記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記方向差平滑化画像を得る工程は上記各画素点のうち勾配量の大きな点にて行うことを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項５】
請求項４記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記平滑化は上記各画素点を中心とした正方形の領域にて行うことを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項６】
請求項３乃至請求項５のいずれか一記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記方向差平滑化画像を得る工程の次に、上記襞領域と襞領域以外の領域を２値化処理する工程を加えることを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項７】
請求項６記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、２値化工程では上記襞領域を白色で表わし、襞領域以外の領域を黒色で表わすことを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項８】
請求項１記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記閾値が概ね２０度であることを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項９】
請求項１記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、襞部の抽出は、上記しいたけ画像について輝度に対する空間的な微分処理としてのエッジ部抽出処理を施し、これにより得られた微分処理画像から、コンピュータにより白色の画素と白色以外の画素とに分別することにより行なうことを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項１０】
請求項１記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記分別は、局所領域中における画素の方向差が小であり、かつ、方向性の小なる画素が多数存在する場合に襞部と判別することを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項１１】
請求項１０記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記対象画素が白色以外の画素からなることを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項１２】
請求項１記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記対象画素がすべての画素からなることを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項１３】
請求項１記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記角度が直角であることを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項１４】
しいたけを撮影した画像をコンピュータにて処理することによりしいたけの等級を判別する方法であって、
襞部のあるしいたけ裏面の画像がしいたけ画像としてコンピュータ内に取り込まれる工程と、
上記しいたけ画像を構成する画素から処理対象となる画素の有する輝度成分に関する勾配ベクトルの方向をコンピュータが算出し勾配方向画像を得る工程と、
上記勾配方向画像から上記勾配ベクトルの方向差をコンピュータが算出し方向差画像を得る工程と、
上記方向差は、各画素点におけるしいたけ中心からのベクトル線に対し一定の角度で交わる線と上記勾配ベクトルの方向との差より得られる差分からなり、
上記方向差が予め定められた閾値以下であるか否かについてコンピュータが判断し上記方向差画像から襞部と非襞部を分別する工程と、
上記非襞部からなる非襞領域の面積と予め検出されているしいたけ画像の面積とを比較し、両者の比より非襞領域の割合をコンピュータが算出する工程とからなり、
算出された非襞領域の割合の数値によりしいたけの等級を判別することを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項１５】
請求項１４記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記差分のうち、角度の小なる差分を方向差とすることを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項１６】
請求項１４記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記方向差画像を得る工程の次に、算出された輝度勾配の方向差の画像を平滑化して得られる方向差平滑化画像を得る工程を加えることを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項１７】
請求項１６記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記方向差平滑化画像を得る工程は上記各画素点のうち勾配量の大きな点にて行うことを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項１８】
請求項１７記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記平滑化は上記各画素点を中心とした正方形の領域にて行うことを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項１９】
請求項１６乃至請求項１８のいずれか一記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記方向差平滑化画像を得る工程の次に、上記襞領域と襞領域以外の領域を２値化処理する工程を加えることを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項２０】
請求項１９記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、２値化工程では上記襞領域を白色で表わし、襞領域以外の領域を黒色で表わすことを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項２１】
請求項１４記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記閾値が概ね２０度であることを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項２２】
請求項１４記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、襞部の抽出は、上記しいたけ画像について輝度に対する空間的な微分処理としてのエッジ部抽出処理を施し、これにより得られた微分処理画像から、コンピュータにより白色の画素と白色以外の画素とに分別することにより行なうことを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項２３】
請求項１４記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記分別は、局所領域中における画素の方向差が小であり、かつ、方向性の小なる画素が多数存在する場合に襞部と判別することを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項２４】
請求項２３記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記対象画素が白色以外の画素からなることを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項２５】
請求項１４記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記対象画素がすべての画素からなることを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【請求項２６】
請求項１４記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記角度が直角であることを特徴とする画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明は画像処理技術を用いたしいたけ判別の機械化に関し、さらに詳しくは、画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
しいたけの判別は、大きさ（Ｓ、Ｍ、Ｌ等しいたけのサイズを階級化する）や等級（襞の開笠率を５分開き乃至１０分開きのように評価する）によりなされる。換言すれば、しいたけは、大きさとくに笠部の大きさにより階級付けをして収穫することができるが、大きさにより等級付けをすることができず、大きさの異なるしいたけが収穫されることになる。
【０００３】
生しいたけには笠の開きが５分、６〜７分と少ない間、襞の上に薄い白い膜が覆っており、等級付けの機械化に際し、この膜が支障となる。よって従来、生しいたけの等級付けは、多くの場合目視により判別していた。このため、判別作業に多大の手間と時間を要し、等級判別に熟練を要する難があった。
【０００４】
等級付けの機械化に関しては、例えば特許文献１及び特許文献２の如きものが提案されている。
【０００５】
特許文献１は第１のカメラで撮影された第１画像に基づいて椎茸の笠部の大きさと開き具合とを計測し、第２のカメラで撮影された第２画像に基づいて椎茸の笠部の厚みを計測し、笠部の厚みを等級判定の条件に加えて椎茸の笠部の大きさと開き具合との組み合わせによって椎茸の等級付けを行うもので、笠部が黒っぽく、襞部は白っぽいという特徴を利用して、笠部を抽出する。
【０００６】
特許文献２は笠部と襞部との間には段差があることを利用するもので、カメラにより撮影されたレーザ光による椎茸画像に基づいて椎茸の直径に対する足部及びひだ部の占める長さの割合として笠部の開笠率を算出し、開笠率の値により椎茸の等級付けを行うものである。
【０００７】
しかしながら、特許文献１では襞部に膜がある場合、笠部の一部にも膜が張るため、笠部の一部は白っぽくなることから襞部として誤認され、笠面積に誤差が生じるおそれがある。
【０００８】
また特許文献２では、襞部が膜で覆われていない開笠率が７分乃至１０分開きの場合は判別可能であるが、襞部の全部または一部が膜で覆われている５分乃至７分開きの場合は、等級判別が不可能又は不正確であった。理由は、膜がないと笠部内側のエッジを検出することができるので、笠部の外径との差による笠部の開きを判別することができるが、膜があると、笠部内側のエッジを検出することができないからである。また襞部の膜が部分的に破れているもの（６乃至７分開き）と破れていないもの（５分開き）との区別をすることができなかった。
【０００９】
ところで、このような従来の機械判別を適用することができる７分乃至１０分開きになったしいたけは等級が低下し易いので、市場価値が低くなるという難がある。
【００１０】
他方、従来は、市場価値の高い５分乃至７分開きのしいたけを高精度かつ低コストで判別することができず、目視判別に頼っている現実がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開平１０−２８９４１号公報
【特許文献２】特開２００３−１１２１２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本願発明は、上記背景に鑑み、画像処理技術により襞の割合を算出し、これによりしいたけの等級判別を正確かつ簡単に行うことを目的とする。
【００１３】
また本願発明はしいたけの笠部の大きさに係わりなく、あらゆるサイズの階級のしいたけの等級判別をすることができる方法を提供することを目的とする。
【００１４】
また本願発明はしいたけの襞部に対する膜の有無に影響されず、等級判別をすることをも目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記目的達成のため、本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法は、
しいたけを撮影した画像をコンピュータにて処理することによりしいたけの等級を判別する方法であって、
襞部のあるしいたけ裏面の画像がしいたけ画像としてコンピュータ内に取り込まれる工程と、
上記しいたけ画像を構成する画素から処理対象となる画素の有する輝度成分に関する勾配ベクトルの方向をコンピュータが算出し勾配方向画像を得る工程と、
上記勾配方向画像から上記勾配ベクトルの方向差をコンピュータが算出し方向差画像を得る工程と、
上記方向差は、各画素点におけるしいたけ中心からのベクトル線に対し一定の角度で交わる線と上記勾配ベクトルの方向との差より得られる差分からなり、
上記方向差が予め定められた閾値以下であるか否かについてコンピュータが判断し上記方向差画像から襞部と非襞部を分別する工程と、
上記襞部からなる襞領域の面積と予め検出されているしいたけ画像の面積とを比較し、両者の比より襞領域の割合をコンピュータが算出する工程とからなり、
算出された襞領域の割合の数値によりしいたけの等級を判別することを特徴とする。
また、請求項１記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記差分のうち、角度の小なる差分を方向差とすることを特徴とする。
また、請求項１記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記方向差画像を得る工程の次に、算出された輝度勾配の方向差の画像を平滑化して得られる方向差平滑化画像を得る工程を加えることを特徴とする。
また、請求項３記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記方向差平滑化画像を得る工程は上記各画素点のうち勾配量の大きな点にて行うことを特徴とする。
また、請求項４記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記平滑化は上記各画素点を中心とした正方形の領域にて行うことを特徴とする。
また、請求項３乃至請求項５のいずれか一記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記方向差平滑化画像を得る工程の次に、上記襞領域と襞領域以外の領域を２値化処理する工程を加えることを特徴とする。
また、請求項６記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、２値化工程では上記襞領域を白色で表わし、襞領域以外の領域を黒色で表わすことを特徴とする。
また、請求項１記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記閾値が概ね２０度であることを特徴とする。
また、請求項１記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、襞部の抽出は、上記しいたけ画像について輝度に対する空間的な微分処理としてのエッジ部抽出処理を施し、これにより得られた微分処理画像から、コンピュータにより白色の画素と白色以外の画素とに分別することにより行なうことを特徴とする。
また、請求項１記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記分別は、局所領域中における画素の方向差が小であり、かつ、方向性の小なる画素が多数存在する場合に襞部と判別することを特徴とする。
また、請求項１０記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記対象画素が白色以外の画素からなることを特徴とする。
また、請求項１記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記対象画素がすべての画素からなることを特徴とする。
また、請求項１記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記角度が直角であることを特徴とする。
また本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法は、しいたけを撮影した画像をコンピュータにて処理することによりしいたけの等級を判別する方法であって、
襞部のあるしいたけ裏面の画像がしいたけ画像としてコンピュータ内に取り込まれる工程と、
上記しいたけ画像を構成する画素から処理対象となる画素の有する輝度成分に関する勾配ベクトルの方向をコンピュータが算出し勾配方向画像を得る工程と、
上記勾配方向画像から上記勾配ベクトルの方向差をコンピュータが算出し方向差画像を得る工程と、
上記方向差は、各画素点におけるしいたけ中心からのベクトル線に対し一定の角度で交わる線と上記勾配ベクトルの方向との差より得られる差分からなり、
上記方向差が予め定められた閾値以下であるか否かについてコンピュータが判断し上記方向差画像から襞部と非襞部を分別する工程と、
上記非襞部からなる非襞領域の面積と予め検出されているしいたけ画像の面積とを比較し、両者の比より非襞領域の割合をコンピュータが算出する工程とからなり、
算出された非襞領域の割合の数値によりしいたけの等級を判別することを特徴とする。
また、請求項１４記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記差分のうち、角度の小なる差分を方向差とすることを特徴とする。
また、請求項１４記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記方向差画像を得る工程の次に、算出された輝度勾配の方向差の画像を平滑化して得られる方向差平滑化画像を得る工程を加えることを特徴とする。
また、請求項１６記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記方向差平滑化画像を得る工程は上記各画素点のうち勾配量の大きな点にて行うことを特徴とする。
また、請求項１７記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記平滑化は上記各画素点を中心とした正方形の領域にて行うことを特徴とする。
また、請求項１６乃至請求項１８のいずれか一記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記方向差平滑化画像を得る工程の次に、上記襞領域と襞領域以外の領域を２値化処理する工程を加えることを特徴とする。
また、請求項１９記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、２値化工程では上記襞領域を白色で表わし、襞領域以外の領域を黒色で表わすことを特徴とする。
また、請求項１４記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記閾値が概ね２０度であることを特徴とする。
また、請求項１４記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、襞部の抽出は、上記しいたけ画像について輝度に対する空間的な微分処理としてのエッジ部抽出処理を施し、これにより得られた微分処理画像から、コンピュータにより白色の画素と白色以外の画素とに分別することにより行なうことを特徴とする。
また、請求項１４記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記分別は、局所領域中における画素の方向差が小であり、かつ、方向性の小なる画素が多数存在する場合に襞部と判別することを特徴とする。
また、請求項２３記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記対象画素が白色以外の画素からなることを特徴とする。
また、請求項１４記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記対象画素がすべての画素からなることを特徴とする。
また、請求項１４記載の画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法において、上記角度が直角であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本願発明によれば、コンピュータに取り込まれたしいたけ画像から、画像処理技術により、方向差情報を求め、これにより襞領域の割合を算出するだけでしいたけの等級判別をすることができるから、判別作業が著しく容易となる。しかもコンピュータに取り込まれるしいたけ画像は自然光の中で撮影することができ、レーザ光の如き特別の機器装置を要しないから、判別作業が簡易化される。
【００１７】
襞部と非襞部との分別は、両者の輝度勾配ベクトル方向に関する方向差情報が全く異なるというしいたけの笠部裏面の特質に基づくのであり、本願発明はかかるしいたけの笠部裏面の特質を一定の画素点において、方向差情報即ち基線と勾配ベクトルとの差分により判別するから、襞部に張られる膜の有無に関係なく、襞部と非襞部とを分別することができる。よって市場価値の高い５分乃至７分開きのしいたけを高精度かつ低コストで判別することができる。
【００１８】
また本願発明によれば、しいたけの笠部の大きさに係わりなく、あらゆるサイズの階級のしいたけの等級判別をすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法の工程を示すフロー図である。
【図２】本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法の工程毎の画像を示す図面代用写真であり、（Ａ）は前処理工程画像、（Ｂ）は勾配方向画像、（Ｃ）は方向差画像、（Ｄ）は方向差平滑化画像、（Ｅ）は２値化画像を各示す。
【図３】（Ａ）は本願発明による前処理工程画像を示す図面代用写真、（Ｂ）は（Ａ）を画像処理して得られる画素点における輝度勾配ベクトル方向画像を示す図面代用写真である。
【図４】（Ａ）は本願発明による方向差画像を示す図面代用写真、（Ｂ）は（Ａ）のＢ部拡大図、（Ｃ1）は（Ａ）のＣ部の前処理工程拡大画像、（Ｃ2）は（Ａ）のＣ部拡大図である。
【図５】（Ａ）は本願発明による方向差の算出の説明に用いた図面代用写真であり、（Ｂ）は（Ａ）の要部を示す。
【図６】（Ａ）は本願発明による方向差平滑化画像を示す図面代用写真であり、（Ｂ）は（Ａ）との対比のために用いる画像の図面代用写真である。
【図７】本願発明による方向差平滑化画像のヒストグラムである。
【図８】襞部と非襞部の分別の説明に用いた図面代用写真であり、（Ａ）の注目領域をａとして、（Ｂ）の注目領域をｂとして、（Ｃ）の注目領域をｃとして、（Ｄ）の注目領域をｄとして、（Ｅ）の注目領域をｅとして各示し、注目領域以外をモノクローム画像として示す。
【図９】（ａ）は図８（Ａ）における注目領域ａ部の輝度の勾配ベクトル方向拡大図面代用写真、（ｂ）は図８（Ｂ）における注目領域ｂ部の輝度の勾配ベクトル方向拡大図面代用写真、（ｃ）は図８（Ｃ）における注目領域ｃ部の輝度の勾配ベクトル方向拡大図面代用写真、（ｄ）は図８（Ｄ）における注目領域ｄ部の輝度の勾配ベクトル方向拡大図面代用写真、（ｅ）は図８（Ｅ）における注目領域ｅ部の輝度の勾配ベクトル方向拡大図面代用写真である。
【図１０】（ａ）は図９（ａ）の輝度勾配ベクトル方向画像を示す図面代用写真、（ｂ）は図９（ｂ）の輝度勾配ベクトル方向画像を示す図面代用写真、（ｃ）は図９（ｃ）の輝度勾配ベクトル方向画像を示す図面代用写真、（ｄ）は図９（ｄ）の輝度勾配ベクトル方向画像を示す図面代用写真、（ｅ）は図９（ｅ）の輝度勾配ベクトル方向画像を示す図面代用写真である。
【図１１】（ａ）は図９（ａ）の方向差画像を示す図面代用写真、（ｂ）は図９（ｂ）の方向差画像を示す図面代用写真、（ｃ）は図９（ｃ）の方向差画像を示す図面代用写真、（ｄ）は図９（ｄ）の方向差画像を示す図面代用写真、（ｅ）は図９（ｅ）の方向差画像を示す図面代用写真である。
【図１２】（ａ）は図９（ａ）の方向差平滑化画像を示す図面代用写真、（ｂ）は図９（ｂ）の方向差平滑化画像を示す図面代用写真、（ｃ）は図９（ｃ）の方向差平滑化画像を示す図面代用写真、（ｄ）は図９（ｄ）の方向差平滑化画像を示す図面代用写真、（ｅ）は図９（ｅ）の方向差平滑化画像を示す図面代用写真である。
【図１３】（Ａ）は図９（ａ）上の点（ａ，ｂ）を中心とした平滑化領域内での輝度勾配量の画像を示す図面代用写真、（Ｂ）は同平滑化領域の輝度勾配量に対する中央値を閾値とした２値化結果の画像を示す図面代用写真である。
【図１４】（ａ）は図９（ａ）の襞領域抽出結果画像を示す図面代用写真、（ｂ）は図９（ｂ）の襞領域抽出結果画像を示す図面代用写真、（ｃ）は図９（ｃ）の襞領域抽出結果画像を示す図面代用写真、（ｄ）は図９（ｄ）の襞領域抽出結果画像を示す図面代用写真、（ｅ）は図９（ｅ）の襞領域抽出結果画像を示す図面代用写真である。
【図１５】（Ａ）は方向差の実施例を示す図、（Ｂ）は輝度勾配ベクトルの勾配量の実施例を示す図である。
【図１６】（Ａ）は２値化の実施例を示す図、（Ｂ）は（Ａ）に図１５（Ａ）を掛け合わせた実施例を示す図である。
【図１７】（Ａ）は表１（Ａ）の画素点における平滑化処理、（Ｂ）は表１（Ｂ）の画素点における平滑化処理、（Ｃ）は表１（Ｃ）の画素点における平滑化処理、（Ｄ）は表１（Ｄ）の画素点における平滑化処理を各示す図である。
【図１８】本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法により算出された襞部の割合と笠部の実際上の開笠度合を示す散布図である。
【図１９】しいたけの開笠度合を示す図面代用写真で、（Ａ）は５分開き、（Ｂ）は６〜７分開き、（Ｃ）は８分開き、（Ｄ）は９分開き、（Ｅ）は１０分開きを各示す。
【図２０】本願発明による等級判別と、目視判別の実験結果を示す表である。
【図２１】本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法の実施例画像を示す図面代用写真であり、（Ａ）は前処理工程画像、（Ｂ）は方向差画像、（Ｃ）は方向差平滑化画像、（Ｄ）は２値化画像を各示す。
【図２２】本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法の他の実施例画像を示す図面代用写真であり、（Ａ）は前処理工程画像、（Ｂ）は方向差画像、（Ｃ）は方向差平滑化画像、（Ｄ）は２値化画像を各示す。
【図２３】本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法の他の実施例画像を示す図面代用写真であり、（Ａ）は前処理工程画像、（Ｂ）は方向差画像、（Ｃ）は方向差平滑化画像、（Ｄ）は２値化画像を各示す。
【図２４】本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法の他の実施例画像を示す図面代用写真であり、（Ａ）は前処理工程画像、（Ｂ）は方向差画像、（Ｃ）は方向差平滑化画像、（Ｄ）は２値化画像を各示す。
【図２５】本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法の他の実施例画像を示す図面代用写真であり、（Ａ）は前処理工程画像、（Ｂ）は方向差画像、（Ｃ）は方向差平滑化画像、（Ｄ）は２値化画像を各示す。
【図２６】本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法の他の実施例画像を示す図面代用写真であり、（Ａ）は前処理工程画像、（Ｂ）は方向差画像、（Ｃ）は方向差平滑化画像、（Ｄ）は２値化画像を各示す。
【図２７】本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法の他の実施例画像を示す図面代用写真であり、（Ａ）は前処理工程画像、（Ｂ）は方向差画像、（Ｃ）は方向差平滑化画像、（Ｄ）は２値化画像を各示す。
【図２８】本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法の他の実施例画像を示す図面代用写真であり、（Ａ）は前処理工程画像、（Ｂ）は方向差画像、（Ｃ）は方向差平滑化画像、（Ｄ）は２値化画像を各示す。
【図２９】本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法の他の実施例画像を示す図面代用写真であり、（Ａ）は前処理工程画像、（Ｂ）は方向差画像、（Ｃ）は方向差平滑化画像、（Ｄ）は２値化画像を各示す。
【図３０】本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法の他の実施例画像を示す図面代用写真であり、（Ａ）は前処理工程画像、（Ｂ）は方向差画像、（Ｃ）は方向差平滑化画像、（Ｄ）は２値化画像を各示す。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
次に、実施の形態を示す図面に基づき本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法をさらに詳しく説明する。なお、便宜上同一の機能を奏する部分には同一の符号を付してその説明を省略する。
【００２１】
まず、図１に基づき、本願発明による等級判別方法を概説する。前処理工程にて「正常」と判別されたしいたけについて、図２（Ａ）に示す該しいたけの笠部裏面の画像が「しいたけ画像」７としてコンピュータ内に取り込まれる。次いで、上記しいたけ画像７より注目領域内の対象画素の輝度成分の勾配ベクトル方向（θ）を図示しないコンピュータが算出する（Ｓ．１）。これにより得られた画像が「勾配方向画像」であり、図２（Ｂ）に示す。次いで、ステップ２（Ｓ．２）に移行し、各対象画素ｐにおけるしいたけ中心Ｏからのベクトル線θに対し直交する方向（β）が算出される（Ｓ．２）。次いで、上記コンピュータが上記ベクトル線θに対し直交する線（基線β1、β2）と各対象画素ｐとの勾配ベクトルγから上記対象画素ｐの輝度成分の勾配ベクトルの方向差を算出する（Ｓ．３）。次いで、算出された輝度勾配の方向差の画像を平滑化して「方向差平滑化画像」を得る（Ｓ．４）。次いで上記対象画素ｐの輝度勾配の方向差が予め定められた閾値以下であるか否かについてコンピュータが判別し（Ｓ．５）、Ｙｅｓのときは襞部として抽出し（Ｓ．６）、Ｎｏのときはエンドとなる。このように注目領域内の各対象画素ｐについて上記した工程が繰り返され、上記方向差平滑化画像についてコンピュータが判断し、襞部１と非襞部３を分別する。次いで、上記襞部１からなる襞領域１Ａの面積Ｓｇと予め検出されているしいたけ画像７の面積Ｓｃを比較し、両者の比より襞領域１Ａの割合Ｒをコンピュータが算出する。次いで、コンピュータが算出された襞領域１Ａの割合Ｒの数値によりしいたけの等級を判別する。
【００２２】
図２は上記した各工程と各工程の画像との関係を示し、（Ａ）は前処理工程の写真画像を、（Ｂ）はＳ．１の輝度勾配方向画像を、（Ｃ）はＳ．２及びＳ．３の方向差画像を、（Ｄ）はＳ．４の方向差平滑化画像を、（Ｅ）はＳ．６の２値化画像を各示す。１は画像処理前のしいたけの襞部を示し、１ａ乃至１ｄは画像処理後のしいたけの襞部を示す。１ａは輝度成分の勾配方向算出処理後の襞部の画像、１ｂは同勾配ベクトルの方向差算出処理後の襞部の画像、１ｃは同勾配ベクトルの方向差平滑化算出処理後の襞部の画像、１ｄは同勾配ベクトルの２値化算出処理後の襞部の画像を示す。また３は画像処理前のしいたけの非襞部を示し、３ａ乃至３ｄは画像処理後のしいたけの非襞部を示す。３ａは輝度成分の勾配方向算出処理後の非襞部の画像、３ｂは同勾配ベクトルの方向差算出処理後の非襞部の画像、３ｃは同勾配ベクトルの方向差平滑化算出処理後の非襞部の画像、３ｄは同勾配ベクトルの２値化算出処理後の非襞部の画像を示す。
【００２３】
次に図３以下に基づき、各工程を説明する。
【００２４】
１．前処理工程
正常と判別されたしいたけについて、後記する撮影カメラにより、自然光の中で該しいたけの笠部裏面が図３（Ａ）に示すように撮影され、この撮影された画像が「しいたけ画像」７としてコンピュータ内に取り込まれる。なお、図３（Ａ）の画像は図２（Ａ）の画像と同一である。
【００２５】
前処理として、後記する青色の背景を取り除くため、ＨＳＢ値に対する閾値処理を行う。青色以外の領域を抽出すると、しいたけ領域の他に、しいたけに付着しているゴミなどが落下したものが抽出される場合がある。このため、抽出された領域の内、最も大きい面積を持つものをしいたけ領域として抽出し、「しいたけ画像」７としてコンピュータ内に取り込む。なお、ここでＨＳＢ値とは、色相（Ｈｕｅ）、彩度（Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ−Ｃｈｒｏｍａ）及び明度（Ｖａｌｕｅ−Ｌｉｇｈｔｎｅｓｓ−Ｂｒｉｇｈｔｎｅｓｓ）の３成分からなる色空間の値をいう。
【００２６】
前処理工程では、しいたけの笠部の形状について、目視により「正常」「異常」を判別する。しいたけの笠部の形状が真円に近い真円状のものを「正常」と定義し、その余を「異常」と定義する。
またコンピュータ内に取り込まれたしいたけ画像７において、目視によりしいたけ中心Ｏをしいたけの柄５と笠部裏面との接合部の範囲内に検出し特定しておく。
【００２７】
本願発明の画像処理に使用したコンピュータ、撮影カメラ等の機能、仕様の詳細は次の通りである。
撮影カメラ：市販のデジタルカメラ（パナソニック社製ＤＭＣ−Ｔ２７）
画像解像度：６１５×４６１（元画像は２０４８×１５３６、２４ビットＲＧＢカラーであるが、本例ではこれを縮小して使用）
撮影光：自然光
撮影条件：ＦｉｎｅＰｉｘデジタル撮影ボックスを利用し、背景は均一色（実施例では青色）としてクロマキー効果をねらう。
コンピュータ：
ＰＣ型番…ＡＳＰＩＲＥ  ５７５０
ＣＰＵ…Ｉｎｔｅｌ  Ｃｏｒｅ  ≡５−２４１０  ２．３０ＧＨｚ
ＯＳ…Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）７  ６４ｂｉｔ
メモリ…２ＧＢ
【００２８】
２．勾配方向画像工程
次いで、図示しないコンピュータが上記しいたけ画像７より処理対象とする注目領域内の画素（以下、「対象画素」という）の輝度成分の勾配ベクトルγの方向を算出し、勾配方向画像を得る（図３（Ｂ））。上記注目領域は、経験上の観点から複数箇所選択される。本実施の形態では、上記注目領域はすべての画素からなり、上記しいたけ画像７よりすべての画素の輝度勾配ベクトル方向が算出される。なお、以下「画素の輝度成分の勾配」を「輝度勾配」と、「画素の輝度成分の勾配ベクトル」を「勾配ベクトル」と、「画素の輝度成分の勾配ベクトルの方向差」を「輝度勾配の方向差」と略称する。
【００２９】
３．方向差画像工程
次いで、上記勾配方向画像より輝度勾配の方向差を上記コンピュータが算出して「方向差画像」を得る（図４（Ａ）乃至（Ｃ2））。本実施の形態では、方向差は対象となるしいたけ領域中の全ての画素について求める。上記注目領域内の対象画素ｐの方向差は、図５（Ａ）（Ｂ）に示すように、しいたけ中心Ｏからのベクトル線θに対し直交する線β1と各対象画素ｐの勾配ベクトルγとの差より得られる差分ｑ1からなる。該差分は、基線β1、β2と各対象画素ｐの勾配ベクトルγとの差にあらわれるから、大小２個の角度ｑ1、ｑ2となる。本実施の形態においては、そのうち角度の小なる差分ｑ1を「方向差」として採用する。その理由は次の通りである。
【００３０】
まず襞の勾配ベクトルγはどちらの方向を向くか分からないので、直交するベクトルθと基線β1、β2の両方の差を求める。対象となる画素の勾配ベクトルγの方向は数１にあるように、対象画素と近隣画素の値の大小により勾配情報が１８０°変化する。図５（Ａ）（Ｂ）に示すように勾配ベクトルγが４５°の場合、しいたけ中心Ｏから注目画素への方向ベクトルθに対する勾配は、１３５°と３１５°（−４５°）の両方の可能性があり、符号が「＋」「−」の関係となるが、本質的には同等である。即ち、図５（Ａ）（Ｂ）に示すように、しいたけ中心Ｏから注目画素への方向ベクトルθに直交する２本のベクトルβ1、β2を求めた後、これらと勾配ベクトルγとの差ｑ1、ｑ2を求める。次いで小さい方ｑ1を勾配ベクトルγの「方向差」として定義する。これにより、前例の１３５°と３１５°は、数字上、同じ値として扱うことが可能になるからである。よってしいたけ中心Ｏからのベクトル線θに交わる基線の角度も９０°が望ましい。
【００３１】
方向差画像の算出に当たって求めるしいたけ中心Ｏは、笠部成長の特質上当然しいたけの柄５内に求められるから、しいたけ中心Ｏはしいたけの柄５と笠部裏面との接合部の範囲内に検出される。
【００３２】
４．方向差平滑化画像工程
次いで、図示しないコンピュータにより、算出された輝度勾配の方向差の画像が平滑化され、「方向差平滑化画像」を得る（図６（Ａ））。方向差を平滑化することにより、襞領域１Ａと非襞領域３Ａのコンピュータによる区別が容易になる。
【００３３】
方向差平滑化は、信頼性確保のため、図６（Ａ）に示すように、正方形領域中で且つ勾配量の大きな画素のみを使って求める。比較のため、図６（Ｂ）に正方形領域中の値を単純平均化した場合を示す。図６（Ｂ）において、１ｅは襞部、３ｅは非襞部、５ｅは柄、７ｅは笠部である。正方形領域中で且つ勾配量の大きな画素のみを使うのは、図６（Ａ）と図６（Ｂ）の比較から明らかなように、注目画素を正方形領域中で平均化すれば、たまたま直交している場合については無視することができるからである。数値を使った具体例は後述する。
【００３４】
なお、輝度成分の勾配ベクトルγの量に関し、輝度が一様となっている領域に注意する必要がある。輝度勾配は、対象画素に対する空間軸における微分値、いわば、対象画素の輝度値が近接画素の輝度値とどれくらいの差があるかということになるから、輝度が一様であると、輝度勾配の量は小さくなり、このような領域では輝度勾配方向の値が信用できないからである。例えば、注目している対象画素の輝度値ａと周囲の近接する画素の輝度値が同じである場合において、（１）右隣の画素の輝度値のみａ＋１のとき、（２）上隣の画素の輝度値のみａ＋１のときについて考えてみる。この場合において（１）と（２）は「輝度が一様」とみなせるが、輝度勾配の方向は（１）と（２）では９０°異なる。よって、輝度勾配が一様な場合は、勾配情報として信用できない。
【００３５】
５．分別工程
次いで上記方向差が予め定められた閾値以下であるか否かについてコンピュータが判断し上記方向差画像から襞部１と非襞部３を分別する。本実施例の場合閾値を２０°とした。
【００３６】
６．２値化画像工程
本実施の形態では２値化画像工程を加える。この工程では、「方向差平滑化」の画像（Ｓ．４）を２値化処理する（Ｓ．５）。これにより人間による襞部１と非襞部３の目視分別をする場合でもこれが容易となる。図２（Ｅ）は２値化画像を示す。
【００３７】
本願発明ではしいたけの襞の特徴がしいたけ中心Ｏから放射状に伸びる直線であると定義するため、襞領域１Ａでは、輝度勾配の勾配ベクトルγの方向差が小さくなる。図７は方向差平滑化画像のヒストグラムであり、襞領域１Ａと非襞領域３Ａの特徴である方向差情報を表わしたものである。図７において横軸は方向差（ｖａｌｕｅ）、縦軸はデータ数からなる頻度（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）を表わす。横軸の値は、数３の式の値をラジアンで算出し、それを[度]に変換したもの、つまり、方向差（単位はラジアン）を２乗し、１８０／πを掛けたものである。例えば方向差が９０度の場合、(π／２)×(π／２)×(１８０／π)で１４０程度になる。
本実施例では図７より閾値を決定した。即ち、本実施例では、襞部を示すグラフａ及び非襞部を示すグラフｂの交点ｃより、閾値を概ね２０°とした。後述するように、本実施例では、閾値を２０°とすることにより、襞部と非襞部を高い確度で分別することができる。
【００３８】
７．襞領域比算出工程
次いで襞領域比算出工程に移行し、上記襞部１ｄからなる襞領域１Ａの面積と予め検出されているしいたけの笠部の面積Ｃを比較し、両者の比より襞領域１Ａの割合Ｒをコンピュータが算出する。即ち、本実施の形態は次の算出式により、襞領域１Ａの割合Ｒを算出し、襞領域１Ａの割合Ｒが大なる程等級が低下すると判別する。
襞割合Ｒ＝抽出された襞領域の面積Ｓｇ／しいたけ画像７の全面積Ｓｃ
（ただし、しいたけ画像７の全面積Ｓｃ＝柄５を含む笠部裏面の全面積）
【００３９】
８．等級判別工程
かくして等級判別工程に移行し、上記により算出された襞領域１Ａの割合Ｒの数値によりしいたけの等級をコンピュータが判別する。例えば図２０の実施例では、襞部が５分開きのときは襞割合が「０．０５８」であり、９分開きのときは襞割合が「０．２３０」となるので、前者の等級が高く、後者の等級が低く判別される。
【００４０】
ここで襞部１と非襞部３の分別について説明すると、上記分別は局所領域中における画素の方向差が小であり、かつ方向性の小なる画素が相対的に多数存在するとき、襞部１と判別するのであり、そうでない部分は非襞部とみなすことにより行う。
【００４１】
次に、図８以下に基づき襞部１と非襞部３の分別についてさらに説明する。図８は上記注目領域を色分けし、（Ａ）の上記注目領域をａとして、（Ｂ）の上記注目領域をｂとして、（Ｃ）の上記注目領域をｃとして、（Ｄ）の上記注目領域をｄとして、（Ｅ）の上記注目領域をｅとして各示し、上記注目領域以外をモノクローム画像として示す。図８では襞部１を抽出するため、輝度勾配ベクトルの方向に注目する。ａ、ｂ及びｅは襞領域に注目したものであり、ｃは被膜部分の非襞領域に注目したものであり、ｄは笠部に注目したものである。
【００４２】
図９を見ると、襞領域１Ａの輝度勾配ベクトル方向はある一定の方向を向き、笠等の襞以外の領域では略ランダムであり、上記のような特徴がみられないことがわかる。即ち、襞領域１Ａについて、襞の部分における局所領域上の輝度勾配ベクトル方向は、すべてしいたけ中心Ｏからのベクトルθに対し直交する特徴が見受けられる（図９（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｅ））。一方、非襞領域３Ａにおいて、襞以外の部分における局所領域上の輝度勾配ベクトル方向は略ランダムであり、上記のような特徴がみられない（図９（ｄ））。これは襞以外の輝度勾配ベクトル方向が必ずしも全てがしいたけ中心Ｏからのベクトルθに対し直交するわけではないと考えられるからである。ここで局所領域とは小領域のことであり、例えば１７ピクセル×１７ピクセルの正方形領域である。よって襞の抽出に当たっては上記２点より検討する。
【００４３】
<概要説明>
襞領域１Ａ内では非襞領域３Ａに比べて方向差の小なる画素が多いため、ｆdisの値が小さくなり、それ以外の領域ではｆdisの値は大きいものから小さいものまで含まれる。そのため、ｆdisを局所領域上で平滑化すると、襞領域１Ａでの値はそれ以外の領域に対し小さくなる。ただし、勾配量が少ないベクトルから算出したｆdisは前述の通り信頼が置けないので、これを無視して平滑化する。本実施の形態では平滑化後のｆdisを２値化することで、 最終的な襞領域１Ａを得た。以下主要な項目について詳しく説明する。
【００４４】
<輝度勾配のベクトル方向の算出>
画像中の画素（ｘ，ｙ）の輝度勾配ベクトル方向ｆθ（ｘ，ｙ）
及び勾配量｜ｆ（ｘ，ｙ）｜は、
【００４５】
【数１】
2014164749.tif 000003
【００４６】
【数２】
2014164749.tif 000004
として算出する。上記注目領域に対する輝度勾配ベクトル方向を図１０に示す。
【００４７】
<方向差画像の算出>
しいたけ中心Ｏを求めた後、該しいたけ中心Ｏから各対象画素ｐ（ｘ，ｙ）へのベクトルに対し直交する方向を角度値として持つ２種類の画像ｆo1（ｘ，ｙ）、ｆo2（ｘ，ｙ）を算出する。最後に、点（ｘ，ｙ）の輝度勾配ベクトル方向がしいたけ中心Ｏから各点（ｘ，ｙ）へのベクトルに対し直交しているかどうかを評価する値ｆdis（ｘ，ｙ）を、
【００４８】
【数３】
2014164749.tif 000005
【００４９】
【数４】
2014164749.tif 000006
として算出する。ここでｆdis（ｘ，ｙ）を「方向差画像」と呼ぶ。上記注目領域におけるｆdisの値を図１１に示す。なお、ｆo1（ｘ，ｙ）、ｆo2（ｘ，ｙ）と数３の式との関係は数２１及び数２２の式の通りである。
【００５０】
【数２１】
2014164749.tif 000007
【００５１】
【数２２】
2014164749.tif 000008
【００５２】
<方向差平滑化>
図１２を参照し、方向差平滑化について説明する。上記注目領域中の点(ａ，ｂ)を中心とした平滑化領域を例にする。図１２はそれぞれ平滑化領域の輝度勾配量、輝度勾配量を平滑化領域における輝度勾配量の中央値で２値化したものの方向差画像の値である。上記注目領域中の点(ａ，ｂ)の平滑化後の値は
【００５３】
【数５】
2014164749.tif 000009
に示す通りである。
【００５４】
図１３（Ａ）は図９（ａ）上の点（ａ，ｂ）を中心とした平滑化領域内での輝度勾配量の画像を示し、図１３（Ｂ）は同平滑化領域の輝度勾配量に対する中央値を閾値とした２値化結果の画像を示す。ここで１ｃは方向差平滑化後の襞部を、１ｄは２値化後の襞部を各表わす。つまり、ｆm(ｋ，ｌ)は図１３（Ｂ）にあたる輝度勾配量を平滑化領域における輝度勾配量の中央値で２値化したものである。図１３（Ｂ）において、座標(ｋ，ｌ)の画素が白色で表現されている場合、ｆm(ｋ，ｌ)＝１を示す。また、黒色で表現されている場合、ｆm(ｋ，ｌ)＝０を示す。これは平滑化領域において、輝度勾配量が中央値以下となる画素を無視して、即ち、勾配量が小さいものを無視してｆdis(ｘ，ｙ)が平滑化されることを表わす。
この値をしいたけ領域上のすべての点に対して算出しｓdis(ｘ，ｙ)を得る。上記注目領域に対して算出した平滑化方向差画像ｓdisを図１２に示す。
【００５５】
<２値化>
２値化工程ではｓdis(ｘ，ｙ)＜Ｔのときに「襞」、そうでないときに「非襞」となるように適切な閾値Ｔを設定し、襞の評価関数に相当するｓdisを２値化することで、襞領域１Ａを得る。本実施例では閾値Ｔ＝２０とした。
【００５６】
<計算過程の具体例>
ここで一連の工程における計算過程について説明する。
計算過程の具体例として図８（Ａ）の注目画素（ａ，ｂ）＝（３４４，１２０）における算出過程を説明する。なお、この画素の座標は図９（ａ）では（１６，２２）に該当する。
【００５７】
まず、注目画素における輝度勾配ベクトル方向は
【００５８】
【数６】
2014164749.tif 000010
【００５９】
【数７】
2014164749.tif 000011
として、
【００６０】
【数８】
2014164749.tif 000012
であるから、これを実際に算出すると、
【００６１】
【数９】
2014164749.tif 000013
となる。次に、注目座標における方向差は、しいたけ中心（ｃx，ｃy）を利用する。本実施例では、しいたけ中心（ｃx，ｃy）は（３３６，１９６）であることが導出されているため、しいたけ中心Ｏから対象画素（ａ，ｂ）へのベクトル方向Ｃθ（ａ，ｂ）は、
【００６２】
【数１０】
2014164749.tif 000014
【００６３】
【数１１】
2014164749.tif 000015
として
【００６４】
【数１２】
2014164749.tif 000016
である。これを実際に算出すると
【００６５】
【数１３】
2014164749.tif 000017
となり、これに直交する２種類の方向がｆo1（ａ，ｂ）、ｆo2（ａ，ｂ）であるので、実際に算出すると、
【００６６】
【数１４】
2014164749.tif 000018
【００６７】
【数１５】
2014164749.tif 000019
となる。ここで、ｆo2（ａ，ｂ）とｆθ（ａ，ｂ）の角度差を数４の式を用いて計算すると
【００６８】
【数１６】
2014164749.tif 000020
となる。
【００６９】
同様にしてＧ(ｆo1（ａ，ｂ），ｆθ（ａ，ｂ）)も計算すると、Ｇ(ｆo1（ａ，ｂ），ｆθ（ａ，ｂ）)2よりＧ(ｆo2（ａ，ｂ），ｆθ（ａ，ｂ）) 2が小さくなる。よって数３の式より方向差ｆdis(ａ，ｂ)は
【００７０】
【数１７】
2014164749.tif 000021
と算出される。(０．２７) 2をラジアンとして角度表記にすると、
【００７１】
【数１８】
2014164749.tif 000022
となる。
【００７２】
次にｓdis(ａ，ｂ)を算出する。これには周辺の画素の方向差も必要となる。図１５（Ａ）のようにハッチングを入れた対象画素(ａ，ｂ)を中心とした座標(ａ−８，ｂ−８)，(ａ−８，ｂ＋８)，(ａ＋８，ｂ＋８)，(ａ＋８，ｂ−８)に囲まれる正方形領域での方向差がこれまで算出した対象画素(ａ，ｂ)と同様に算出されているものとする。また、同じ正方形領域内での輝度勾配ベクトルの勾配量を算出する。実際に算出すると図１５（Ｂ）のようになる。
【００７３】
図１５（Ｂ）を、正方形領域内での勾配量が中央値以上になるものを１、それ以外を０として２値化すると、図１６（Ａ）が得られる。図１６（Ａ）に図１５（Ａ）を掛け合わせると図１６（Ｂ）が得られる。この図１６（Ｂ）の（図１６（Ａ）が０、すなわち勾配量が中央値以下となるものを無視して）平均を求めると、３．５２となり、この値がｓdisに相当する。すなわち
【００７４】
【数１９】
2014164749.tif 000023
となる。
この値ｓdis(ａ，ｂ)が閾値より小さいとき、この画素(ａ，ｂ)は襞領域１Ａ内であると判定する。
【００７５】
図１７の（Ａ）乃至（Ｄ）はそれぞれ４×６画素の画像を表わし、正方形領域中の格子部は画像中の画素を示す。ここで処理対象となる対象画素はドット付けされている。図１７において、（Ａ）は対象画素間の画素値の差が少ないため、（Ｃ）に比して一様に見える。（Ｂ）及び（Ｄ）は（Ａ）及び（Ｃ）にノイズを加えたものであり、図面では当該画素にハッチングをして示す。このときの各図の勾配量と勾配方向は表１の通りである。各値の式については前記した通りである。表１の値より、勾配量の小さい画素（図１７（Ａ））の勾配方向はノイズの影響を受けやすいことが判る。なお、図１７の（Ａ）乃至（Ｄ）の画像における軸は、水平軸をｘ軸、垂直軸をｙ軸とし、ｘ軸は右方向の値が大きく、ｙ軸は下方向の値が大きくなるように設定してある。
【００７６】
【表１】
2014164749.tif 000024
【００７７】
図１８は、本実施の形態による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法により算出された襞部の割合と笠部の実際上の開笠度合を示す散布図である。図１８において、横軸は前記襞割合の式にて算出された襞割合Ｒを、縦軸は等級を各示し、「５」は５分、「７」は６〜７分、「８」は８分、「９」は９分、「１０」は１０分を示す。本実施例では６分と７分を区別していないため、６〜７分は「７」にプロットしてある。またＧ1は襞部が５分開き、Ｇ2は同６〜７分開き、Ｇ3は８分開き、Ｇ4は９分開き、Ｇ5は同１０分開きの範囲を示す。笠部の実際上の開笠度合については、しいたけ専門家が予め目視にて図１９の如く判別しておく。図１９において、（Ａ）は５分開き、（Ｂ）は６〜７分開き、（Ｃ）は８分開き、（Ｄ）は９分開き、（Ｅ）は１０分開きを各示す。
【００７８】
図２０の表は本願発明によるしいたけの等級判別と、同目視判別の実験結果を示す。図２０において、上段は笠部の開笠度合、中段はしいたけ専門家による目視判別の結果個数（単位：個）、下段は本願発明による等級判別の結果個数（単位：個）、かっこ内は下段数／中段数による識別率を各表わす。識別の際のパラメータは次の通りである。
５分開き    ：対象の襞割合が０．０５８以下のとき
６〜７分開き：対象の襞割合が０．０５８より大きく０．１２０以下のとき
８分開き    ：対象の襞割合が０．１２０より大きく０．２３０以下のとき
９分開き    ：対象の襞割合が０．２３０より大きく０．３５０以下のとき
１０分開き  ：対象の襞割合が０．３５０より大のとき
【００７９】
本実施の形態によれば、従来判別不能乃至判別困難であった襞部１が５分開き乃至７分開きのしいたけの開笠度合を正確に判別することができる。例えば図２０の実施例によれば、５分開き襞のしいたけの等級判別は８３％の確率で、また６〜７開き襞のしいたけの等級判別は９１％の確率で非常に高精度である。しかも、開笠度合を５分開き、６〜７分開き、８〜１０分開きの３クラスに分類するだけでなく、５分開き、６〜７分開き、８分開き、９分開き及び１０分開きと、５段階でのさらに細かいレベルでの等級区分にクラス分けすることができる。５分開き乃至７分開きのしいたけは市場価値が非常に高い。
【００８０】
またかかる等級判別の作業は、上記した画像処理技術を用いることにより非常に簡単に行うことができる。
【００８１】
さらに本願発明はしいたけ画像７より算出される画素の輝度勾配ベクトルの方向差情報から判別するものであるから、しいたけの笠部の大きさに係わりなく、あらゆるサイズの階級のしいたけの等級判別をすることができる。
【００８２】
図２１乃至図３０は本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法を適用した実施例を示す。各図において、（Ａ）は前処理工程画像、（Ｂ）は方向差画像、（Ｃ）は方向差平滑化画像、（Ｄ）は２値化画像を各示す。各図中、５はしいたけの柄、７は画像処理前の笠部を示す。「正常」と判断されるしいたけの真円状の程度は、例えば図２１乃至図３０（Ａ）に示すが如くの歪みは許される。また、柄５内に求められるしいたけ中心Ｏについても図２１乃至図３０の各図（Ａ）に示すが如くの柄５内での多少の変動は許される。
【００８３】
図２１乃至図３０の実施例では、しいたけ中心Ｏはしいたけの重心に一致している。しいたけ領域の重心（ｘc，ｙc）は
【００８４】
【数２０】
2014164749.tif 000025
として求められる。ここで（ｘi，ｙi）（ｉ＝１，…，Ｎ）はしいたけ領域の画素群、Ｎはしいたけ領域の画素群である。
【００８５】
図２１乃至図２４のしいたけは襞割合が小のため高等級と判別された例であり、図２５乃至図３０のしいたけは襞割合が大のため、低等級と判別された例である。図２１及び図２２の場合は図２１及び図２２の各図（Ｄ）に示すように襞割合が著しく小であるため５分開きと、図２３及び図２４の場合は図２３及び図２４の各図（Ｄ）に示すように襞割合が小であるため６〜７分開きであると判別されている。また図２５及び図２６の場合は襞割合が比較的大であるため８分開きと、図２７及び図２８は襞割合が大であるため９分開きと、図２９及び図３０は襞部が著しく大であるため１０分開きと判別されている。
【００８６】
本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法は上記した実施の形態に制限されない。例えば、注目領域を構成する画素は全画素とせず、計算処理を省力化するため適宜に間引いて処理することができる。例えば、計算量を減らすために１つおきの画素について処理を行ない、ｘ軸、ｙ軸のそれぞれについて半分ずつにダウンサンプリングをした場合であっても、全ての画素を処理した場合に比べて著しく結果が悪化することにはならないと考えられる。
【００８７】
方向差平滑化は、必ずしも正方形領域で行わなければならないわけではなく、他の手法による平滑化を拒まない。また方向差平滑化工程を省略しても、多少判別し難くなるが、等級判別可能である。
【００８８】
また２値化工程を省略しても、等級判別可能である。
【００８９】
閾値に関しても、閾値「２０」というのは本実施例の条件下において適用されるもので、条件が変われば閾値も変わる可能性がある。
【００９０】
襞領域１Ａと非襞領域３Ａの色分け表示に関し、色分けは相対的に識別可能であれば任意であり、上記実施の形態とは反対に、襞領域を黒色とし、非襞領域を白色とすることもできるし、他の色を使用することもできる。
【００９１】
また等級判別に当たっては、上記実施の形態とは反対に、
非襞領域の割合Ｒ´＝抽出された非襞領域の面積Ｓｈ／しいたけ画像７の全面積Ｓｃ
（ただし、非襞領域の面積Ｓｈ＝しいたけ画像７の全面積Ｓｃ−襞領域の面積Ｓｇ）
により非襞領域の割合Ｒ´を算出し、これにより非襞領域の割合Ｒ´が小なる程等級が低下すると判別してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００９２】
本願発明による画像処理技術を用いたしいたけの等級判別方法は、機械化によるしいたけの等級判別に利用することができる。
【符号の説明】
【００９３】
θ      ベクトル線
β      ベクトル
β1     基線
β2     基線
γ      勾配ベクトル
ｐ      画素
Ｏ      しいたけ中心
１      襞部（処理前）
１ａ    襞部（勾配方向算出処理後）
１ｂ    襞部（方向差算出処理後）
１ｃ    襞部（方向差平滑化算出処理後）
１ｄ    襞部（２値化算出処理後）
１ｅ    襞部（方向差平滑化算出処理後）
１Ａ    襞領域
３      非襞部（処理前）
３ａ    非襞部（勾配方向算出処理後）
３ｂ    非襞部（方向差算出処理後）
３ｃ    非襞部（方向差平滑化算出処理後）
３ｄ    非襞部（２値化算出処理後）
３ｅ    非襞部（方向差平滑化算出処理後）
３Ａ    非襞領域
５      柄（処理前）
５ａ    柄（勾配方向算出処理後）
５ｂ    柄（方向差算出処理後）
５ｃ    柄（方向差平滑化算出処理後）
５ｄ    柄（２値化算出処理後）
５ｅ    柄（方向差平滑化算出処理後）
７      しいたけ画像（処理前）
７ａ    しいたけ画像（勾配方向算出処理後）
７ｂ    しいたけ画像（方向差算出処理後）
７ｃ    しいたけ画像（方向差平滑化算出処理後）
７ｄ    しいたけ画像（２値化算出処理後）
７ｅ    しいたけ画像（方向差平滑化算出処理後）
【図１】
2014164749.tif 000026
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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