(57)【要約】【課題】画像処理装置及び方法を提供する。【解決手段】かかる画像処理装置は、画像に含まれる対象画像に対してクリックを行い、クリックポイントを取得するための入力ユニット；前記画像の辺縁図を計算するための計算ユニット；前記クリックポイント及び前記辺縁図に基いて、前記対象画像のカラーモデルを推定すするための推定ユニット；前記辺縁図及び前記カラーモデルに基いて、前記画像における各画素に対して分類を行い、前記画像の２値画像を取得するための対象分類ユニット；及び、前記２値画像に基いて、前記対象画像を含む領域を検出するための検出ユニットを含む【選択図】図２
2014154160.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像処理装置であって、
画像に含まれる対象画像に対してクリックを行い、クリックポイントを取得するための入力ユニット；
前記画像の辺縁図を計算するための計算ユニット；
前記クリックポイント及び前記辺縁図に基いて、前記対象画像のカラーモデルを推定すするための推定ユニット；
前記辺縁図及び前記カラーモデルに基いて、前記画像における各画素に対して分類を行い、前記画像の２値画像を取得するための対象分類ユニット；及び、
前記２値画像に基いて、前記対象画像を含む領域を検出するための検出ユニットを含む、装置。
【請求項２】
請求項1に記載の装置であって、
前記計算ユニットは、
前記画像における各画素のカラーと、前記クリックポイントのカラーとの間の距離を計算し、距離図を取得するための距離計算ユニット；
前記距離図に対して勾配演算子で計算を行うことで距離勾配画像を取得するための距離勾配計算ユニット；及び、
前記画像における所定距離勾配閾値よりも大きい距離勾配を有する画素を辺縁画素として分類し、前記画像における他の画素を非辺縁画素として分類するための辺縁分類ユニットを含む、装置。
【請求項３】
請求項1に記載の装置であって、
前記計算ユニットは、
前記画像における各画素のカラーと、前記クリックポイントのカラーとの間の距離を計算し、距離図を取得するための距離計算ユニット；
前記距離図に対して勾配演算子で計算を行うことで距離勾配画像を取得するための距離勾配計算ユニット；
前記画像をカラー画像からグレースケール画像に変換するためのグレースケール変換ユニット；
前記グレースケール画像に対して勾配演算子で計算を行うことで輝度勾配画像を取得するための輝度勾配計算ユニット；及び、
前記画像における所定距離勾配閾値よりも大きい距離勾配を有する、又は、所定輝度勾配閾値よりも大きい輝度勾配を有する画素を辺縁画素として分類し、前記画像における他の画素を非辺縁画素として分類するための辺縁分類ユニットを含む、装置。
【請求項４】
請求項1に記載の装置であって、
前記推定ユニットは、
前記クリックポイント及び前記辺縁図に基いて、前記クリックポイントを含む拡張領域を取得するための拡張領域取得ユニットであって、前記拡張領域は、前記対象画像に位置する、拡張領域取得ユニット；及び、
前記拡張領域における各画素のカラーに基いて、前記対象画像のカラーモデルを取得するためのカラーモデル取得ユニットを含む、装置。
【請求項５】
請求項4に記載の装置であって、
前記拡張領域取得ユニットは、
前記クリックポイントを含む最大拡張領域を設定するための設定ユニット；
前記クリックポイントから水平方向に沿って左へ第一個の境界画素を前記拡張領域の左側境界画素として検索するための第一検索ユニット；
前記クリックポイントから水平方向に沿って右へ第一個の境界画素を前記拡張領域の右側境界画素として検索するための第二検索ユニット；
水平方向における前記左側境界画素と前記右側境界画素との間の各基準画素について、前記基準画素から垂直方向に沿って上へ第一個の境界画素を前記拡張領域の上側境界画素として検索するための第三検索ユニット；及び、
前記基準画素から垂直方向に沿って下へ第一個の境界画素を前記拡張領域の下側境界画素として検索するための第四検索ユニットを含み、
前記拡張領域取得ユニットは、前記最大拡張領域における各画素を中心としてスライドウィンドウを設定し、前記スライドウィンドウにおける辺縁画素の数に対して計数を行い、前記スライドウィンドウにおける辺縁画素の数が所定閾値よりも大きいという条件を満足する画素を前記境界画素として定義する、装置。
【請求項６】
請求項1に記載の装置であって、
前記対象分類ユニットは、前記画像における、前記辺縁図における非辺縁画素としての、且つ、前記カラーモデルとの距離がカラー閾値よりも小さい画素を対象画素として分類し、前記画像における他の画素を非対象画素として分類する、装置。
【請求項７】
請求項1に記載の装置であって、
前記検出ユニットは、前記２値画像におけるノイズ部分を除去するためのノイズ除去ユニットを含む。
【請求項８】
請求項7に記載の装置であって、
前記ノイズ除去ユニットは、
前記２値画像に対して連通領域分析アルゴリズムで計算を行い、前記２値画像における連通領域を取得するための連通領域分析ユニットであって、前記連通領域における画素は、すべて対象画素である、連通領域分析ユニット；及び、
前記連通領域が以下の条件、即ち、
前記連通領域の面積が所定面積よりも小さく、
前記連通領域の幅と高さとの比が所定比よりも大きく、
前記対象画像が前記画像の左側に位置し、且つ、前記連通領域の左側境界と前記画像の左側境界との間の距離が所定閾値よりも大きく、又は、
前記対象画像が前記画像の右側に位置し、且つ、前記連通領域の右側境界と前記画像の右側境界との間の距離が所定閾値よりも大きい、
という条件のうちの任意の一つを満足すれば、前記連通領域における対象画素をすべて非対象画素に変換するための画素変換ユニットを含む、装置。
【請求項９】
請求項8に記載の装置であって、
前記検出ユニットは、さらに、
前記クリックポイントに基いて、前記クリックポイントが所在する連通領域を取得し、垂直方向に沿って近傍の連通領域を検索するための連通領域処理ユニット；及び、
前記クリックポイントを含む前記連通領域、及び、検索した前記連通領域に対して充填処理を行い、充填連通領域を取得するための充填ユニットを含む、装置。
【請求項１０】
画像処理方法であって、
画像に含まれる対象画像に対してクリックを行い、クリックポイントを取得し；
前記画像の辺縁図を計算し；
前記クリックポイント及び前記辺縁図に基いて、前記対象画像のカラーモデルを推定し；
前記辺縁図及び前記カラーモデルに基いて、前記画像における各画素に対して分類を行い、前記画像の２値画像を取得し；及び、
前記２値画像に基いて、前記対象画像を含む領域を検出するステップを含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像処理の技術分野に関し、具体的に、例えば手指画像のような対象画像の境界を検出する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えばオーバーヘッドスキャナーを使用して対象をスキャンする時に、通常、ユーザーは、手指で対象の両側を押してスキャンプロセスを完成させる。このように、校正後の対象スキャン画像では、手指が対象の両側の境界に現る可能性がある。校正後の画像は醜くなる。よって、校正画像の手指画像を除去する必要がある。
【０００３】
手指画像を除去するために、通常、二つのステップ、即ち、先ず、手指領域を検出し、次に、手指領域を除去するステップを採用する必要がある。もちろん、自動で検出して手指領域を除去することは有用である。しかし、対象内容が各種のタイプを有し且つ手指が対象内容に接触する可能性があることを考慮すると、手指領域を正確に検出することが難しい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示の目的は、例えば手指画像のような対象画像の境界検出の精度を向上させ、画像から対象画像を除去することができ、これによって、処理後の画像がより美しくなる画像処理装置及び画像処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一側面によれば、画像処理装置が提供される。該装置は、画像に含まれる対象画像に対してクリックを行い、クリックポイントを取得するための入力ユニット；前記画像の辺縁図を計算するための計算ユニット；前記クリックポイント及び前記辺縁図に基いて、前記対象画像のカラーモデルを推定するための推定ユニット；前記辺縁図及び前記カラーモデルに基いて、前記画像中の各画素に対して分類を行い、前記画像の２値画像を取得するための対象分類ユニット；及び、前記２値画像に基いて、前記対象画像を含む領域を検出するための検出ユニットを含む。
【０００６】
本開示の他の側面によれば、画像処理方法が提供される。該方法は、画像に含まれる対象画像に対してクリックを行い、クリックポイントを取得し；前記画像の辺縁図を計算し；前記クリックポイント及び前記辺縁図に基いて、前記対象画像のカラーモデルを推定し；前記辺縁図及び前記カラーモデルに基いて、前記画像の各画素に対して分類を行い、前記画像の２値画像を取得し；及び、前記２値画像に基いて、前記対象画像を含む領域を検出することを含む。
【０００７】
本開示の画像処理装置及び方法は、ユーザーとのやり取りを行い、クリックポイントに関するの情報を取得することができる。さらに、本開示による画像処理装置及び方法は、カラー情報及び辺縁情報の両者を用いて、例えば手指画像のような対象画像の境界を検出することができる。これによって、本開示による画像処理装置及び方法は、対象画像の境界検出の精度を向上させ、画像から対象画像を除去することができので、処理後の画像は、より美しくなる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本開示の技術案に係る画像の例を示す図である
【図２】本開示の実施例による画像処理装置のブロック図である。
【図３】本開示の実施例による画像処理装置の応用例を示す図である。
【図４】本開示の実施例による画像処理装置における計算ユニットのブロック図である。
【図５】本開示の実施例による画像処理装置における推定ユニットのブロック図である。
【図６】本開示の実施例による画像処理装置における推定ユニットの拡張領域取得ユニットの応用例を示す図である。
【図７】本開示の実施例による画像処理装置における検出ユニットのブロック図である。
【図８】本開示の実施例による画像処理装置における検出ユニットの応用例を示す図である。
【図９】本開示の実施例による画像処理装置における検出ユニットの膨脹ユニットの応用例を示す図である。
【図１０】本開示の実施例による画像処理方法のフローチャートである。
【図１１】本開示の実施例による画像処理装置及び方法を実現し得るパーソナルコンピューターの例示的な構造のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図1の（a）及び（b）は、本開示の技術案に係る画像の例を示している。例えばオーバーヘッドスキャナーを用いて対象Bをスキャンする時に、ユーザーは、通常、左手LH及び右手RHの手指で対象の両側を押してスキャンプロセスを完成させる。このようにして、図1の（a）に示すような画像を取得する可能性がある。従来方法を使用して取得した画像に対して校正を行うことができる。例えば、画像の上下境界を抽出し、その後、曲面から平面への変換を行うことで、校正後の画像を取得することができる。図1の（b）には、校正後の画像の例を示しておる。図1の（b）に示すように、校正後の対象スキャン画像は、手指画像Fが対象の両側の境界に現る可能性があり、且つ、手指画像Fが対象内容Tに接触する可能性がある。これによって、校正後の画像は醜くなる。よって、校正画像上の手指画像Fを除去する必要がある。
【００１０】
手指画像Fを除去するために、通常、二つのステップ、即ち、先ず、手指領域を検出し、次に、手指領域を除去するステップを採用する必要がある。本開示の技術案を用いて、図1の（b）に示すような手指領域の検出精度を向上させ、手指領域を除去することができるので、校正後の対象スキャン画像はより美しくなる。
【００１１】
図2に示すように、本開示の実施例による画像処理装置200は、入力ユニット210、計算ユニット220、推定ユニット230、対象分類ユニット240、及び検出ユニット250を含む。
【００１２】
入力ユニット210は、画像に含まれる対象画像に対してクリックを行い、クリックポイントを取得することができる。例えば、図3の左側に示すように、校正後の画像からカットされた、手指画像Fを含む画像Iについて、入力ユニット210は、手指画像Fに対してクリックを行い、クリックポイントPを取得することができる。このようにして、クリックポイントPは手指領域内に位置するようになる。入力ユニット210は、例えば、マウスのような、クリック機能を有する任意の装置であってもよいが、本開示は、それについて限定しない。
【００１３】
計算ユニット220は、画像Iの辺縁図を計算することができる。辺縁図は、画像Iの辺縁情報に関する図である。辺縁情報は、画像Iの画素が辺縁画素であるかどうかを示している。計算ユニット220は、画像Iの画素情報、及び、入力ユニット210が取得したクリックポイントPの情報に基いて、辺縁図を計算することができ、又は、画像Iの画素情報のみに基いて、辺縁図を計算することができる。この点については、後述する。
【００１４】
入力ユニット210が取得したクリックポイントP、及び、計算ユニット220が計算した辺縁図に基いて、推定ユニット230は、手指画像（対象画像）Fのカラーモデルを推定することができる。
【００１５】
さらに、計算ユニット220が計算した辺縁図、及び、推定ユニット230が推定したカラーモデルに基いて、対象分類ユニット240は、画像Iの各画素に対して分類を行い、画像Iの２値画像を取得することができる。２値画像では、画像Iの各画素は、簡単に、手指（対象）画素及び非手指（対象）画素に分けることができる。
【００１６】
また、対象分類ユニット240が取得した２値画像に基いて、検出ユニット250は、手指画像Fを含む領域を検出することができる。理想な場合、図3の右側に示すように、影部分で示す手指領域を取得することができる。
【００１７】
本開示の実施例による画像処理装置200では、画像の２値画像を取得する時に、手指画像のカラーモデルのみならず画像の辺縁図をも使用する。さらに、手指画像のカラーモデルを推定する時に、クリックポイントの情報のみならず画像の辺縁図をも使用する。これによって、手指領域の検出精度を大幅に向上させ、画像から手指画像を除去することができるので、処理後の画像はより美しくなる。
【００１８】
本開示の技術案をよりよく理解するためい、以下、図2に示すような画像処理装置200の対応部品について詳細に説明する。
【００１９】
図4は、本開示の実施例による画像処理装置における計算ユニット400のブロック図である。図4に示すような計算ユニット400は、図2に示すような計算ユニット220に対応する。
【００２０】
計算ユニット400は、距離計算ユニット410、距離勾配計算ユニット420及び辺縁分類ユニット430を含んでも良い。
【００２１】
距離計算ユニット410は、画像I（図3を参照）の各画素のカラー及びクリックポイントPのカラーの間の距離を計算し距離図を取得することができる。クリックポイントPのカラーは、クリックポイントPにある画素のカラーであってもよく、又は、クリックポイントPを含む所定領域の画素の平均カラーであってよい。
【００２２】
具体的には、画像Iの幅及び高さがそれぞれw0及びh0であり、クリックポイントPが画像Iにおける座標が（xclick，yclick）であり、且つ、クリックポイントPのカラーがcolorclick＝(rclick，gclick，bclick)であると仮定する。ここで、rclick、gclick及びbclickは、それぞれ、クリックポイントPのカラーのR値、G値及びB値である。距離計算ユニット410は、以下の公式（1）を用いて、画像Iの各画素（xi，yi）のカラーcolorxi，yi及びクリックポイントPのカラーcolorclickの間の距離disti，jを計算することができる。
【数１】
2014154160.tif 000003
【００２３】
このようにして、画像Iの距離図を取得することができる。
【００２４】
さらに、距離勾配計算ユニット420は、距離計算ユニット410が取得した距離図に対して勾配演算子（例えばSobel演算子）で計算を行うことで、距離勾配画像Gradclickを取得することができる。勾配画像の計算方法は、当業者にとって周知であるので、本開示は、その詳しい説明を省略する。
【００２５】
また、距離勾配計算ユニット420が取得した距離勾配画像Gradclickに基いて、辺縁分類ユニット430は、所定距離勾配閾値よりも大きい距離勾配を有する画像Iの画素を辺縁画素に分類し、且つ、画像Iの他の素分類を非辺縁画素に分類し、これによって、画像Iの辺縁図を取得することができる。特に、辺縁分類ユニット430は、以下の公式（2）で画像Iの辺縁図を取得することができる。
【数２】
2014154160.tif 000004
【００２６】
そのうち、Tclickは、所定距離勾配閾値を示し、Gradclick（xi，yi）は、画素（xi，yi）及びクリックポイントPの間の距離勾配を示し、Edgeclick（xi，yi）は、画素（xi，yi）が辺縁画素かそれとも非辺縁画素であるかに関する辺縁情報を示す。ここで、辺縁画素は、その値が0であり、非辺縁画素は、その値が255である。このようにして、計算ユニット400は、画像Iの辺縁図を取得することができる。
【００２７】
本開示の実施例によれば、計算ユニット400は、さらに、グレースケール変換ユニット440及び輝度勾配計算ユニット450を含む。グレースケール変換ユニット440は、画像Iをカラー画像からグレースケール画像に変換することができる。輝度勾配計算ユニット450は、グレースケール画像に対して勾配演算子（例えばSobel演算子）で計算を行うことで、輝度勾配画像を取得することができる。カラー画像からグレースケール画像に変換する方法、及び、輝度勾配画像を計算する方法は、当業者にとって周知であるので、本開示は、その詳しい説明を省略する。
【００２８】
このような場合、距離勾配計算ユニット420が取得した距離勾配画像、及び、輝度勾配計算ユニット450が取得した輝度勾配画像に基いて、辺縁分類ユニット430は、所定距離勾配閾値よりも大きい距離勾配を有する、又は、所定輝度勾配閾値よりも大きい輝度勾配を有する画像Iの画素を辺縁画素に分類し、且つ、画像Iの他の画素を非辺縁画素に分類し、これによって、画像Iの強化辺縁図を取得することができる。特に、辺縁分類ユニット430は、以下の公式（3）で、画像Iの強化辺縁図を取得することができる。
【数３】
2014154160.tif 000005
【００２９】
そのうち、Tintensityは、所定輝度勾配閾値を示し、Gradintensity（xi，yi）は、画素（xi，yi）の輝度勾配を示し、Edgeenhance（xi，yi）は、画素（xi、yi）が辺縁画素であるかそれとも非辺縁画素であるかに関する強化辺縁情報を指す。ここで、辺縁画素は、その値が0であり、非辺縁画素は、その値が255である。このようにして、計算ユニット400は、画像Iの強化辺縁図を取得することができる。
【００３０】
画像Iの距離勾配画像及び輝度勾配画像は、一定の相補性を有するので、この２種類の画像の情報を用いて、計算ユニット400は、より完全に手指画像の辺縁を検出することができる。
【００３１】
なお、計算ユニット400は、グレースケール変換ユニット440、輝度勾配計算ユニット450及び辺縁分類ユニット430のみを有し、距離計算ユニット410及び距離勾配計算ユニット420を有しなくても良い。このような場合、輝度勾配計算ユニット450が取得した輝度勾配画像に基いて、辺縁分類ユニット430は、所定輝度勾配閾値よりも大きい輝度勾配を有する画像Iの画素を辺縁画素に分類し、且つ、画像Iの他の画素を非辺縁画素に分類し、これによって、画像の辺縁図を取得することもできる。この時、計算ユニット400は、画像Iの画素情報のみに基いて辺縁図を計算し、クリックポイントPの情報を使用していない。
【００３２】
次に、図5を参照しながら本開示の実施例による画像処理装置における推定ユニット500を説明する。図5に示すような推定ユニット500は、図2に示すような推定ユニット230に対応する。
【００３３】
推定ユニット500は、拡張領域取得ユニット510及びカラーモデル取得ユニット520を含んでも良い。
【００３４】
例えば、図6を参照するに、クリックポイントP、及び、計算ユニット220（400）が取得した辺縁図に基いて、拡張領域取得ユニット510は、クリックポイントPを含む拡張領域を得ることができ、前記拡張領域は、手指画像Fに位置する。具体的に、図6の（d）の影部分は、拡張領域を示している。
【００３５】
さらに、拡張領域の各画素のカラーに基いて、カラーモデル取得ユニット520は、手指画像Fのカラーモデルを得ることができる。
【００３６】
安定且つ有効な皮膚カラーモデルを取得するために、通常、多くのサンプル（即ち、画素）を要する。しかし、ユーザーは、手指画像において一つのポイント（即ち、クリックポイント）のみをクリックする。このような場合、皮膚カラーモデルを推定するために、より多くの画素を取得する必要がある。よって、拡張領域取得ユニット510により、手指画像Fに位置する、クリックポイントPを含む拡張領域を取得することが必要である。クリックポイントPの処の画素のカラーだけではなく、拡張領域の各画素のカラーに基いて、カラーモデル取得ユニット520は、安定且つ有効な手指画像Fのカラーモデルを得ることができる。
【００３７】
具体的には、拡張領域取得ユニット510は、設定ユニット515及び検索ユニット511-514を含んでも良い。
【００３８】
設定ユニット515は、クリックポイントPを含む最大拡張領域Eを図6の（b）の点線に示すように設定することができる。検索ユニット511は、クリックポイントPから水平方向に沿って左へ第一個の境界画素を拡張領域の左側境界画素として検索することができ、且つ、検索ユニット512は、クリックポイントPから水平方向に沿って右へ第一個の境界画素を拡張領域の右側境界画素として検索することができる。
【００３９】
水平方向における左側境界画素及び右側境界画素の間の各基準画素については、検索ユニット513は、基準画素から垂直方向に沿って上へ第一個の境界画素を拡張領域の上側境界画素として検索することができ、且つ、検索ユニット514は、基準画素から垂直方向に沿って下へ第一個の境界画素を拡張領域の下側境界画素として検索することができる。
【００４０】
ここで、拡張領域取得ユニット510は、最大拡張領域Eの各画素を中心として、スライドウィンドウを設定し、スライドウィンドウにおける辺縁画素の数に対して計数を行い、且つ、スライドウィンドウにおける辺縁画素の数が所定閾値よりも大きいという条件を満足する画素を境界画素として定義する。
【００４１】
図6の（a）〜（c）を参照しながら説明する。最大拡張領域Eのx及びyの座標範囲が、それぞれ、図6の（c）に示すように、[x0，x1]及び[y0，y1]であると仮定する。拡張領域の水平範囲[x0-ext，x1-ext]は、次のように確定することができる。即ち、最大拡張領域Eの水平方向におけるクリックポイントP(xclick，yclick)の右側のポイント(xclick-r，yclick)について、（そのうち、xclick≦xclick-r≦x1）、それを中心としてスライドウィンドウを設定し、且つ、スライドウィンドウにおける辺縁画素の数に対して計数を行う。その後、検索ユニット511は、左から右へ、スライドウィンドウにおける辺縁画素の数が所定閾値よりも大きいという条件を満足する第一個の画素を検出し、且つ、検出した画素のx座標をx1-extとする。もちろん、最大拡張領域Eの右側境界まで検索しても境界画素を検出することができない場合もある。この時、最大拡張領域Eの右側境界のx座標をx1-extとしてもよい。
【００４２】
それ相応に、最大拡張領域Eの水平方向におけるクリックポイントP(xclick，yclick)の左側のポイント(xclick-l，yclick)について、（そのうちx0≦xclick-l≦xclick）、それを中心としてスライドウィンドウを設定し、且つ、スライドウィンドウにおける辺縁画素の数に対して計数を行う。その後、検索ユニット512は、右から左へ、スライドウィンドウにおける辺縁画素の数が所定閾値よりも大きいという条件を満足する第一個の画素を検出し、且つ、検出した画素のx座標をx0-extとする。もちろん、最大拡張領域Eの左側境界まで検索しても境界画素を検出することができない場合もある。この時、最大拡張領域Eの左側境界のx座標をx0-extとしても良い。
【００４３】
拡張領域の水平範囲[x0-ext，x1-ext]を確定した後に、水平方向における左側境界画素及び右側境界画素の間の各基準画素(x，yclick)について、（そのうちx0-ext≦x≦x1-ext）、その垂直範囲[y0-ext，y1-ext]は、次のように確定することができる。最大拡張領域Eの垂直方向における基準画素(x，yclick)の上側のポイント(x，yup)について、（そのうちy0≦yup≦yclick）、それを中心としてスライドウィンドウを設定し、且つ、スライドウィンドウにおける辺縁画素の数に対して計数を行う。その後、検索ユニット513は、下から上へ、スライドウィンドウにおける辺縁画素の数が所定閾値よりも大きいという条件を満足する第一個の画素を検出し、且つ、検出した画素のy座標をy0-extとする。もちろん、最大拡張領域Eの上側境界まで検索しても境界画素を検出することができない場合もある。この時、最大拡張領域Eの上側境界のy座標をy0-extとしても良い。
【００４４】
それ相応に、最大拡張領域Eの垂直方向における基準画素(x，yclick)の下側のポイント(x，ydown)について、（そのうちyclick≦ydown≦y1）、それを中心としてスライドウィンドウを設定し、且つ、スライドウィンドウにおける辺縁画素の数に対して計数を行う。その後、検索ユニット514は、上から下へスライドウィンドウにおける辺縁画素の数が所定閾値よりも大きいという条件を満足する第一個の画素を検出し、且つ、検出した画素のy座標をy1-extとする。もちろん、最大拡張領域Eの下側境界ま検索しても境界画素を検出することができない場合もある。この時、最大拡張領域Eの下側境界のy座標をy1-extとしても良い。このようにして、手指画像Fに位置する、クリックポイントPを含む拡張領域を取得することができる。
【００４５】
なお、上述の技術案では、先ず、拡張領域の水平範囲[x0-ext，x1-ext]を確定し、その後、拡張領域の垂直範囲[y0-ext，y1-ext]を確定する。しかし、本開示は、これに限定しない。例えば、先ず、拡張領域の垂直範囲[y0-ext，y1-ext]を確定し、その後、拡張領域の水平範囲[x0-ext，x1-ext]を確定しても良い。具体的な確定方法は、上述と類似するので、ここは、詳しい説明を省略する。
【００４６】
手指画像Fに位置する、クリックポイントPを含む拡張領域を得た後に、カラーモデル取得ユニット520は、手指画像のカラーモデルを得ることができる。例えば、Gaussian  Mixture  Model、皮膚色閾値、及び、ベイジアン分類器によるヒストグラムモデル等を用いて、手指画像のカラーモデルを得ることができる。以下、カラーモデルを得るための具体例を挙げる。当業者が理解すべきは、次の具体例とは異なる方法を採用してカラーモデルを得ることもできるとのことである。
【００４７】
手指カラーは、複数のカラー中心から構成される可能性があるので、ここでは、複数のGaussianモデルを使用する。拡張領域に属する全てのポイントは(xi，yi)であると仮定し、そのうち、0≦i≦N-1、且つ、Nは、拡張領域における画素の数を示す。拡張領域における各画素(xi，yi)のカラー特徴を、二次元ベクトルfi＝(r’i，g’i)として表すことができる。r’i及びg’iは、次のように計算することができる。
【数４】
2014154160.tif 000006
【数５】
2014154160.tif 000007
【００４８】
そのうち、ri、gi及びbiは、それぞれ、画素(xi，yi)のr値、g値及びb値を示す。
【００４９】
複数のカラー中心を得るために、K-MEANSアルゴリズムを用いてK個のクラスターを求める。
【００５０】
複数のカラー中心を得るために、拡張領域における画素に対してK-MEANSアルゴリズムで計算を行い、拡張領域における画素をK個のクラスター(wi、Ci)にしてもよく、そのうち、0≦i≦K-1であり、且つ、Kは、自然数である。ここでは、wiは、クラスターCiのＷｅｉｇｈｔを示し、その値は、クラスターCiにおける画素の数と、拡張領域における全ての画素の数との比である。
【００５１】
各クラスターCiについて、それに含まれる画素を用いてクラスターにおける画素のカラー特徴の平均値ベクトル
（外１）
2014154160.tif 000008
及びCovariance  Matrix  Siを次のように計算する。
【数６】
2014154160.tif 000009
【数７】
2014154160.tif 000010
【００５２】
そのうち、Numiは、クラスターCiにおける画素の数を示す。
【００５３】
その後、各クラスターCkにおける画素のカラー特徴の平均値
（外２）
2014154160.tif 000011
及びCovariance  Matrix  Sk基いて、拡張領域における各画素(i，j)のカラー特徴及び各クラスターCkの間のMahalanobis距離Ma-d(i,j,Ck)を次のように計算することができる。
【数８】
2014154160.tif 000012
【００５４】
さらに、各クラスターCkが拡張領域における重みwkに基いて、拡張領域における各画素(i，j)のカラー特徴及びK個のクラスターの間の加重Mahalanobis距離d(i，j)を次のように計算することができる。
【数９】
2014154160.tif 000013
【００５５】
また、加重Mahalanobis距離d(i，j)が所定閾値よりも小さい画素の数と、拡張領域における全部の画素の数との比が所定の比に等しいという条件を満足する前記所定閾値を、カラー閾値Tcolorとして設定しても良い。
【００５６】
具体的には、これらの画素ポイントの距離d(i，j)を大から小への順でソートした後に、所定の比ζ(例えば、0.98)に基いてカラー閾値を選択しても良い。例えば、該カラー閾値は、該カラー閾値よりも小さい画素の数と、拡張領域における全ての画素の数との比が所定の比ζに等しいことを保証すべきである。最後に、推定により得られたカラーモデルは、K個のGaussianモデル（wi，
（外３）
2014154160.tif 000014
，Si）(0≦i≦K-1)及びカラー閾値Tcolorを含む。
【００５７】
図2に基いて上述したように、画像Iの辺縁図及び手指画像のカラーモデルに基いて、対象分類ユニット240は、画像Iにおける各画素に対して分類を行い、画像Iの２値画像を得ることができる。
【００５８】
具体的には、対象分類ユニット240は、画像Iにおける、辺縁図の非辺縁画素としての、且つ、カラーモデルとの距離がカラー閾値よりも小さい画素を、手指（対象）画素に分類し、且つ、画像Iにおける他の画素を非手指（対象）画素に分類することができる。
【００５９】
より具体的には、例えば、上述のように推定により得られたカラーモデル、及び、強化辺縁図に基いて、対象分類ユニット240は、画像Iにおける各画素(i，j)を次のように分類することができる。先ず、公式（4）及び（5）に基いて画素(i，j)のカラー特徴ベクトルを計算する。その後、公式（8）及び（9）に基いて画素(i，j)とカラーモデルとの間の距離を計算する。最後に、以下の公式（10）を用いて画素(i，j)に対して分類を行う。
【数１０】
2014154160.tif 000015
【００６０】
そのうち、Edgeenhance(i,j)は、公式（3）により計算することができ、d(i,j)は、公式（9）により計算することができる。
【００６１】
このような処理により、“0”及び“255”の画素値のみを含む画像Iの２値画像を得ることができる。ここでは、画素値“0”は、該画素が手指画素に近いことを示し、画素値“255”は、該画素が非手指画素に近いことを示す。
【００６２】
次に、図7を参照しながら本開示の実施例による画像処理装置における検出ユニット700を説明する。図7に示すような検出ユニット700は、図2に示すような検出ユニット250に対応する。
【００６３】
図7に示すように、検出ユニット700は、２値画像におけるノイズ部分を除去するためのノイズ除去ユニット710を含んでも良い。
【００６４】
対象内容は各種類のタイプを有するので、対象分類ユニットが取得した２値画像では、非手指画素を手指画素に分類し、ノイズ画素を生成することがある。よって、これらのノイズ画素を除去する必要がある。
【００６５】
具体的には、ノイズ除去ユニット710は、２値画像においてスライドウィンドウを設定し、その後、スライドウィンドウにおける手指画素（即ち、画素値が“0”である画素）の数に対して計数を行う。スライドウィンドウにおける手指画素の数が所定閾値よりも小さい場合、これらの手指画素が実際にはノイズ画素であると判断してもよく、そして、これらの画素を非手指画素として設定し、即ち、画素値を“0”から“255”に変換する。
【００６６】
また、ノイズ除去ユニット710は、連通領域分析ユニット711及び画素変換ユニット712を含んでも良い。連通領域分析ユニット711は、２値画像に対して連通領域分析（CCA）アルゴリズムで計算を行い、２値画像における連通領域を得ることができる。連通領域における画素はすべて手指画素である。CCAアルゴリズムは、当業者にとって周知であるため、本開示は、その詳しい説明を省略する。
【００６７】
取得した各連通領域について、以下の条件のうちの任意の一つを満足すれば、画素変換ユニット712は、連通領域における手指画素の全てを非手指画素に変換することができる。
【００６８】
1）連通領域の面積が所定面積よりも小さく；
2）連通領域の幅と高さとの比が所定比よりも大きく；
3）手指画像が画像の左側に位置し、且つ、連通領域の左側境界と画像の左側境界との間の距離が所定閾値よりも大きく；又は
4）手指画像が画像の右側に位置し、且つ、連通領域の右側境界と画像の右側境界との間の距離が所定閾値よりも大きい。
【００６９】
以下、上述の四つの条件ついて逐一説明する。先ず、条件1）について、手指画像は、一定の領域を占めることがある。連通領域の面積が小さすぎる時に、手指画像である可能性がなく、ノイズ部分である可能性がある。さらに、条件2）について、手指画像は、一定の幅と高さとの比を有する。図8（a）に示すように、連通領域の幅と高さとの比が大きすぎる時に、例えば対象内容Tのようなノイズ部分である可能性が大きく、手指画像F1又はF2である可能性がない。
【００７０】
さらに、条件3）及び4）について、手指は一般的に画像の垂直境界に位置する。連通領域が画像の垂直境界から離れて画像の中の部分に近い時に、手指画像である可能性がなく、ノイズ部分である可能性がある。
【００７１】
また、図7に示すように、検出ユニット700は、さらに、連通領域処理ユニット720及び充填ユニット730を含んでもよい。図8の（b）、（c）及び（d）に示すように、連通領域処理ユニット720は、クリックポイントに基いて、クリックポイントが所在する連通領域F1を取得することができ、且つ、垂直方向に沿って近傍の連通領域F2を検索することができる。充填ユニット730は、クリックポイントを含む連通領域F1と、検索した連通領域F2（即ち、領域F’）とに対して充填処理を行い、充填連通領域F”を得ることができる。
【００７２】
画素分類プロセスにおいて手指画像を幾つかの孤立部分（例えば、図8の（a）及び（b）におけるF1及びF2）に分類する可能性があることを考慮すると、ここでは、クリックポイントを含む連通領域F1と、垂直方向に沿って近い連通領域、例えばF2とを合併する。また、検出した手指画像には孔が存在する可能性もあり、よって、ここでは、充填処理を用いてこれらの孔の充填を行うことができる。具体的には、それぞれ、画像Iにおける各列の最上側及び最下側の手指画素（即ち、画素値が“0”である画素）を検出し、その後、この二つの画素の間の全ての画素をすべて手指画素として設定する。充填処理の後に、手指の孔領域は、図8の(d)に示すように充填される。
【００７３】
また、図7に示すように、検出ユニット700は、さらに、２値画像における充填連通領域に対して膨脹処理を行うための膨脹ユニット740を含んでも良い。図9に示すように、手指画像の境界が検出の手指領域Aに位置しない場合があるので、膨脹処理を行い、手指領域Aを領域A’まで拡大する必要がある。膨脹処理の具体的な方法は、当業者にとって周知であるため、本開示は、その詳しい説明を省略する。
【００７４】
本開示は、上に手指画像を例として説明を行った。本開示の実施例によれば、画像の２値画像を得る時に、手指画像のカラーモデルのみならず、画像の辺縁図をも使用している。さらに、手指画像のカラーモデルを推定する時に、クリックポイントの情報のみならず、画像の辺縁図をも使用している。これによって、手指領域の検出精度を大幅に向上させ、画像から手指画像を除去することができるため、処理後の画像は、より美しくなる。
【００７５】
以下、図10に基いて本開示の実施例による画像処理方法を説明する。図10に示すように、本開示の実施例による画像処理方法は、ステップS110からである。ステップS110では、画像に含まれる対象画像に対してクリックを行い、クリックポイントを取得する。
【００７６】
続いて、ステップS120では、画像の辺縁図を算出する。
【００７７】
続いて、ステップS130では、クリックポイント及び辺縁図に基いて、対象画像のカラーモデルを推定する。
【００７８】
続いて、ステップS140では、辺縁図及びカラーモデルに基いて、画像における各画素に対して分類を行い、画像の２値画像を得る。
【００７９】
最後に、ステップS150では、２値画像に基いて、対象画像を含む領域を検出する。
【００８０】
本開示の実施例によれば、ステップS120において画像の辺縁図を算出する時に、画像における各画素のカラー及びクリックポイントのカラーの間の距離を計算して距離図を取得することができる。その後、距離図に対して勾配演算子で計算を行うことで距離勾配画像を得ることができる。画像における所定距離勾配閾値よりも大きい距離勾配を有する画素を辺縁画素として分類し、他の画素を非辺縁画素として分類する。
【００８１】
本開示の実施例によれば、ステップS120において画像の辺縁図を計算する時に、画像における各画素のカラー及びクリックポイントのカラーの間の距離を計算して距離図を取得することができる。その後、距離図に対して勾配演算子で計算を行うことで距離勾配画像を得ることができる。さらに、画像をカラー画像からグレースケール画像に変換し、且つ、グレースケール画像に対して勾配演算子で計算を行うことで輝度勾配画像を得ることができる。画像における所定距離勾配閾値よりも大きい距離勾配、又は、所定輝度勾配閾値よりも大きい輝度勾配を有する画素を辺縁画素として分類し、他の画素を非辺縁画素として分類する。
【００８２】
本開示の実施例によれば、ステップS130において対象のカラーモデルを推定する時に、クリックポイント及び辺縁図に基いて、クリックポイントを含む拡張領域を取得することができ、前記拡張領域は、対象画像に位置する。その後、拡張領域における各画素のカラーに基いて、対象画像のカラーモデルを取得することができる。
【００８３】
具体的には、クリックポイントを含む拡張領域を取得する時に、クリックポイントを含む最大拡張領域を設定することができる。その後、クリックポイントから水平方向に沿って左へ第一個の境界画素を拡張領域の左側境界画素として検索し、且つ、クリックポイントから水平方向に沿って右へ第一個の境界画素を拡張領域の右側境界画素として検索することができる。
【００８４】
さらに、水平方向における左側境界画素及び右側境界画素の間の各基準画素について、基準画素から垂直方向に沿って上へ第一個の境界画素を拡張領域の上側境界画素として検索し、且つ、基準画素から垂直方向に沿って下へ第一個の境界画素を拡張領域の下側境界画素として検索することができる。
【００８５】
ここで、最大拡張領域における各画素を中心としてスライドウィンドウを設定し、スライドウィンドウにおける辺縁画素の数に対して計数を行い、且つ、スライドウィンドウにおける辺縁画素の数が所定閾値よりも大きいという条件を満足する画素を境界画素として定義する。
【００８６】
本開示の実施例によれば、ステップS140において画像における各画素に対して分類を行う時に、画像における画素が辺縁図における非辺縁画素であり、且つ、カラーモデルとの距離がカラー閾値より小さい場合、このような画素は、対象画素として分類し、そうでなければ、非対象画素として分類する。
【００８７】
本開示の実施例によれば、ステップS150において対象画像を含む領域を検出する時に、２値画像におけるノイズ部分を除去することができる。
【００８８】
具体的には、２値画像におけるノイズ部分を除去する時に、２値画像に対して連通領域分析アルゴリズムで計算を行い、２値画像における連通領域を取得し、前記連通領域における画素はすべて対象画素である。連通領域は以下の条件のうちの任意の一つを満足すれば、連通領域における対象画素はすべて非対象画素に変換する。
【００８９】
1）連通領域の面積が所定面積よりも小さく；
2）連通領域の幅と高さとの比が所定の比よりも大きく；
3）対象画像が画像の左側に位置し、且つ、連通領域の左側境界と画像の左側境界との間の距離が所定閾値よりも大きく；又は
4）対象画像が画像の右側に位置し、且つ、連通領域の右側境界と画像の右側境界との間の距離が所定閾値よりも大きい。
【００９０】
本開示の実施例によれば、ステップS150において対象画像を含む領域を検出する時に、さらに、クリックポイントに基いて、クリックポイントが所在する連通領域を取得し、且つ、垂直方向に沿って近傍の連通領域を検索することができる。その後、クリックポイントを含む連通領域、及び、検索した連通領域に対して充填処理を行い、充填連通領域を得ることができる。
【００９１】
本開示の実施例によれば、ステップS150において対象画像を含む領域を検出する時に、さらに、２値画像における填連通領域に対して膨脹処理を行うことできる。
【００９２】
本開示の実施例による画像処理方法の上述のステップの各種の具体的な実施形態は、前に既に詳細に説明したので、ここでは、重複説明を省略する。
【００９３】
もちろん、本開示による画像処理方法の各処理プロセスは、各種のマシン可読記憶媒体に記憶される、コンピュータ実行可能なプログラムの方式で実現することができる。
【００９４】
また、本開示の目的は、次の方式で実現することもでき、即ち、上述のプログラムコードを記憶した記憶媒体を直接又は間接にシステム又は設備に提供し、且つ、該システム又は設備におけるコンピュータ又はＣＰＵが上述のプログラムコードを読み出して実行する。この時、システム又は設備はプログラムを実行する機能があれば、本開示の実施方式はプログラムに限定されず、且つ、該プログラムは任意の形式であってよく、例えば、オブジェクトプログラム、又は、処理システムに提供するスクリプトプログラムなどであってよい。
【００９５】
上述のマシン可読記憶媒体は、各種の記憶器及び記憶ユニット、半導体装置、ディスクユニット例えば光ディスク、磁気ディスク及び光磁気ディスク、及び、他の情報を記憶し得る媒体などを含むが、これらに限定されない。
【００９６】
また、コンピュータは、インターネット上の対応サイトに接続し、且つ、本開示によるコンピュータプログラムコードをコンピュータにダウンロード・インストールした後に、該プログラムを実行することで、本開示の技術案を実現することもできる。
【００９７】
本開示の実施例による画像処理装置及び方法を実現し得るパーソナルコンピューターの例示的な構造のブロック図である。
【００９８】
図11に示すように、CPU  1301は、ROM  1302に記憶されているプログラム、又は、記憶部1308からRAM  1303にロードされているプログラムに基づいて、各種の処理を行う。RAM  1303は、必要に応じて、CPU  1301が各種の処理などを実行する時に必要なデータを記憶する。CPU  1301、ROM  1302及びRAM  1303は、バス1304により互いに接続される。入力/出力インタフェース1305もバス1304に接続される。
【００９９】
また、入力/出力インタフェース1305に接続されるのは、入力部1306（キーボード、マウスなどを含み）、出力部1307（例えばCRT、LCDのような表示器及びスピーカーなどを含み）、記憶部1308（ハードディスクなどを含み）、通信部1309（例えばLANカード、モデムなどのネットワークアクセスカードを含み）をも含む。通信部1309は、ネットワーク例えばインターネットを介して通信処理を行う。必要に応じて、ドライブ1310も入力/出力インタフェース1305に接続され得る。取り外し可能な媒体1311例えば磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体記憶装置なども、必要に応じてドライブ1310に取り付けされてもよく、その中から読み出されたコンピュータプログラムは、必要に応じて記憶部1308にインストールされ得る。
【０１００】
ソフトウェアにより上述の一連の処理を実現する場合、ネットワーク例えばインターネット、又は、記憶媒体例えば取り外し可能な媒体媒体1311からソフトウェアを構成するプログラムをインストールしてもよい。
【０１０１】
なお、当業者が理解すべきは、このような記憶媒体は、中にプログラムが記憶されており、ユーザにプログラムを提供するよう装置と独立して配られる図11に示すような取り外し可能な媒体1311に限定されない。取り外し可能な媒体1311の例としては、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスクを含む）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ及びＤＶＤを含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（登録商標）を含む）、及び半導体メモリを含む。或いは、記憶媒体はROM  1302、記憶部1308に含まれるハードディスクなどであってもよく、それらにはプログラムが記憶されており、且つそれらを含む装置とともにユーザに配られてもよい。
【０１０２】
また、本開示の一つの図面又は一つの実施例に記載の要素及び特徴は、一つ以上の他の図面又は実施例に示す要素及び特徴と組み合わせることができる。また、上述の一連の処理を行うステップは、上述に説明した順序に従って時間順に行ってもよいが、必ずしも時間順に行う必要がない。一部のステップは、並行又は互いに独立で行ってもよい。
【０１０３】
また、上述の各実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
【０１０４】
（付記1）
画像処理装置であって、
画像に含まれる対象画像に対してクリックを行い、クリックポイントを取得するための入力ユニット；
前記画像の辺縁図を計算するための計算ユニット；
前記クリックポイント及び前記辺縁図に基いて、前記対象画像のカラーモデルを推定すするための推定ユニット；
前記辺縁図及び前記カラーモデルに基いて、前記画像における各画素に対して分類を行い、前記画像の２値画像を取得するための対象分類ユニット；及び、
前記２値画像に基いて、前記対象画像を含む領域を検出するための検出ユニットを含む、装置。
【０１０５】
（付記2）
付記1に記載の装置であって、
前記計算ユニットは、
前記画像における各画素のカラーと、前記クリックポイントのカラーとの間の距離を計算し、距離図を取得するための距離計算ユニット；
前記距離図に対して勾配演算子で計算を行うことで距離勾配画像を取得するための距離勾配計算ユニット；及び、
前記画像における所定距離勾配閾値よりも大きい距離勾配を有する画素を辺縁画素として分類し、前記画像における他の画素を非辺縁画素として分類するための辺縁分類ユニットを含む、装置。
【０１０６】
（付記3）
付記1に記載の装置であって、
前記計算ユニットは、
前記画像における各画素のカラーと、前記クリックポイントのカラーとの間の距離を計算し、距離図を取得するための距離計算ユニット；
前記距離図に対して勾配演算子で計算を行うことで距離勾配画像を取得するための距離勾配計算ユニット；
前記画像をカラー画像からグレースケール画像に変換するためのグレースケール変換ユニット；
前記グレースケール画像に対して勾配演算子で計算を行うことで輝度勾配画像を取得するための輝度勾配計算ユニット；及び、
前記画像における所定距離勾配閾値よりも大きい距離勾配を有する、又は、所定輝度勾配閾値よりも大きい輝度勾配を有する画素を辺縁画素として分類し、前記画像における他の画素を非辺縁画素として分類するための辺縁分類ユニットを含む、装置。
【０１０７】
（付記4）
付記1に記載の装置であって、
前記推定ユニットは、
前記クリックポイント及び前記辺縁図に基いて、前記クリックポイントを含む拡張領域を取得するための拡張領域取得ユニットであって、前記拡張領域は、前記対象画像に位置する、拡張領域取得ユニット；及び、
前記拡張領域における各画素のカラーに基いて、前記対象画像のカラーモデルを取得するためのカラーモデル取得ユニットを含む、装置。
【０１０８】
（付記5）
付記4に記載の装置であって、
前記拡張領域取得ユニットは、
前記クリックポイントを含む最大拡張領域を設定するための設定ユニット；
前記クリックポイントから水平方向に沿って左へ第一個の境界画素を前記拡張領域の左側境界画素として検索するための第一検索ユニット；
前記クリックポイントから水平方向に沿って右へ第一個の境界画素を前記拡張領域の右側境界画素として検索するための第二検索ユニット；
水平方向における前記左側境界画素と前記右側境界画素との間の各基準画素について、前記基準画素から垂直方向に沿って上へ第一個の境界画素を前記拡張領域の上側境界画素として検索するための第三検索ユニット；及び、
前記基準画素から垂直方向に沿って下へ第一個の境界画素を前記拡張領域の下側境界画素として検索するための第四検索ユニットを含み、
前記拡張領域取得ユニットは、前記最大拡張領域における各画素を中心としてスライドウィンドウを設定し、前記スライドウィンドウにおける辺縁画素の数に対して計数を行い、前記スライドウィンドウにおける辺縁画素の数が所定閾値よりも大きいという条件を満足する画素を前記境界画素として定義する、装置。
【０１０９】
（付記6）
付記1に記載の装置であって、
前記対象分類ユニットは、前記画像における、前記辺縁図における非辺縁画素としての、且つ、前記カラーモデルとの距離がカラー閾値よりも小さい画素を対象画素として分類し、前記画像における他の画素を非対象画素として分類する、装置。
【０１１０】
（付記7）
付記1に記載の装置であって、
前記検出ユニットは、前記２値画像におけるノイズ部分を除去するためのノイズ除去ユニットを含む。
【０１１１】
（付記8）
付記7に記載の装置であって、
前記ノイズ除去ユニットは、
前記２値画像に対して連通領域分析アルゴリズムで計算を行い、前記２値画像における連通領域を取得するための連通領域分析ユニットであって、前記連通領域における画素は、すべて対象画素である、連通領域分析ユニット；及び、
前記連通領域が以下の条件、即ち、
前記連通領域の面積が所定面積よりも小さく、
前記連通領域の幅と高さとの比が所定比よりも大きく、
前記対象画像が前記画像の左側に位置し、且つ、前記連通領域の左側境界と前記画像の左側境界との間の距離が所定閾値よりも大きく、又は、
前記対象画像が前記画像の右側に位置し、且つ、前記連通領域の右側境界と前記画像の右側境界との間の距離が所定閾値よりも大きい、
という条件のうちの任意の一つを満足すれば、前記連通領域における対象画素をすべて非対象画素に変換するための画素変換ユニットを含む、装置。
【０１１２】
（付記9）
付記8に記載の装置であって、
前記検出ユニットは、さらに、
前記クリックポイントに基いて、前記クリックポイントが所在する連通領域を取得し、垂直方向に沿って近傍の連通領域を検索するための連通領域処理ユニット；及び、
前記クリックポイントを含む前記連通領域、及び、検索した前記連通領域に対して充填処理を行い、充填連通領域を取得するための充填ユニットを含む、装置。
【０１１３】
（付記10）
付記9に記載の装置であって、
前記検出ユニットは、さらに、
前記２値画像における充填連通領域に対して膨脹処理を行うための膨脹ユニットを含む、装置。
【０１１４】
（付記11）
付記1に記載の装置であって、
前記対象画像は、手指画像である、装置。
【０１１５】
（付記12）
付記1に記載の装置であって、
前記クリックポイントのカラーは、前記クリックポイントの所の画素のカラー、又は、前記クリックポイントの所定領域における画素の平均カラーである、装置。
【０１１６】
（付記13）
画像処理方法であって、
画像に含まれる対象画像に対してクリックを行い、クリックポイントを取得し；
前記画像の辺縁図を計算し；
前記クリックポイント及び前記辺縁図に基いて、前記対象画像のカラーモデルを推定し；
前記辺縁図及び前記カラーモデルに基いて、前記画像における各画素に対して分類を行い、前記画像の２値画像を取得し；及び、
前記２値画像に基いて、前記対象画像を含む領域を検出するステップを含む、方法。
【０１１７】
（付記14）
付記13に記載の方法であって、
前記画像の辺縁図を計算するステップは、
記画像における各画素のカラーと、前記クリックポイントのカラーとの間の距離を計算し、距離図を取得し；
前記距離図に対して勾配演算子で計算を行い、距離勾配画像を取得し；及び、
前記画像における所定距離勾配閾値よりも大きい距離勾配を有する画素は、辺縁画素として分類し、他の画素は、非辺縁画素として分類することを含む、方法。
【０１１８】
（付記15）
付記13に記載の方法であって、
前記画像の辺縁図を計算するステップは、
前記画像における各画素のカラーと、前記クリックポイントのカラーとの間の距離を計算し、距離図を取得し；
前記距離図に対して勾配演算子で計算を行い、距離勾配画像を取得し；
前記画像をカラー画像からグレースケール画像に変換し；
前記グレースケール画像に対して勾配演算子で計算を行い、輝度勾配画像を取得し；及び、
前記画像における所定距離勾配閾値よりも大きい距離勾配を有する、又は、所定輝度勾配閾値よりも大きい輝度勾配を有する画素は、辺縁画素として分類し、他の画素は、非辺縁画素として分類することを含む、方法。
【０１１９】
（付記16）
付記13に記載の方法であって、
前記クリックポイント及び前記辺縁図に基いて、前記対象画像のカラーモデルを推定すすステップは、
前記クリックポイント及び前記辺縁図に基いて、前記クリックポイントを含む拡張領域を取得し、前記拡張領域は、前記対象画像に位置し；及び、
前記拡張領域における各画素のカラーに基いて、前記対象画像のカラーモデルを取得することを含む、方法。
【０１２０】
（付記17）
付記16に記載の方法であって、
前記クリックポイント及び前記辺縁図に基いて、前記クリックポイントを含む拡張領域を取得するステップは、
前記クリックポイントを含む最大拡張領域を設定し；
前記クリックポイントから水平方向に沿って左へ第一個の境界画素を前記拡張領域の左側境界画素として検索し；
前記クリックポイントから水平方向に沿って右へ第一個の境界画素を前記拡張領域の右側境界画素として検索し；及び、
水平方向における前記左側境界画素と前記右側境界画素との間の各基準画素について、以下のテップにより前記拡張領域の上側境界画素及び下側境界画素を設定し、即ち、
前記基準画素から垂直方向に沿って上へ第一個の境界画素を前記拡張領域の上側境界画素として検索し；及び、
前記基準画素から垂直方向に沿って下へ第一個の境界画素を前記拡張領域の下側境界画素として検索する、ことを含み、
前記最大拡張領域における各画素を中心としてスライドウィンドウを設定し、前記スライドウィンドウにおける辺縁画素の数に対して計数を行い、且つ、前記スライドウィンドウにおける辺縁画素の数が所定閾値よりも大きいという条件を満足する画素を前記境界画素として定義する、方法。
【０１２１】
（付記18）
付記13に記載の方法であって、
前記辺縁図及び前記カラーモデルに基いて、前記画像における各画素に対して分類を行い、前記画像の２値画像を取得するステップは、
前記画像における、前記辺縁図における非辺縁画素としての、且つ、前記カラーモデルとの距離がカラー閾値よりも小さい画素を対象画素に分類し、他の画素を非対象画素に分類することを含む、方法。
【０１２２】
（付記19）
プログラムであって、
コンピュータに、付記13〜18のうちの任意の１項に記載の方法を実行させる、プログラム。
【０１２３】
（付記20）
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
付記19に記載のプログラムを記憶している、記憶媒体。
【０１２４】
以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明はこの実施形態に限定されず、本発明の趣旨を離脱しない限り、本発明に対するあらゆる変更は本発明の技術的範囲に属する。
【図１】
2014154160.tif 000016
【図２】
2014154160.tif 000017
【図３】
2014154160.tif 000018
【図４】
2014154160.tif 000019
【図５】
2014154160.tif 000020
【図６】
2014154160.tif 000021
【図７】
2014154160.tif 000022
【図８】
2014154160.tif 000023
【図９】
2014154160.tif 000024
【図１０】
2014154160.tif 000025
【図１１】
2014154160.tif 000026