(57)【要約】【課題】  従来技術のように、単一の閾値でエッジ画像を作成するのではなく、等輝度線を使うことで輝度方向の変化を網羅的に扱うことを目的としている。【解決手段】  本発明は、輝度画像中の特徴が十分存在する部分を抽出するため、オフセットの異なる二つの等輝度線画像を作成し、いずれかの等輝度線から与えられた閾値の距離以上離れた領域を求め、その領域から同一の距離離れた領域を求めることで輝度の変化が十分にある領域を抽出し、マスク画像とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
輝度画像中で特徴が十分存在するテクスチャ領域を抽出する画像処理方法において、
前記輝度画像から、オフセットの異なる二つの等輝度線画像を作成し、
作成された前記二つの等輝度線画像のいずれかかから、与えられた閾値の距離以上離れた領域を求め、
その領域から同一の距離離れた領域を求めることでテクスチャ領域を抽出する画像処理方法。
【請求項２】
輝度画像中で特徴が十分存在するテクスチャ領域を抽出する画像処理装置において、
前記輝度画像から、オフセットの異なる二つの等輝度線画像を作成する手段と、
作成された前記二つの等輝度線画像のいずれかから、与えられた閾値の距離以上離れた領域を求める手段と、
その領域から同一の距離離れた領域を求めることでテクスチャ領域を抽出する手段と、
から成る画像処理装置。
【請求項３】
輝度画像中で特徴が十分存在するテクスチャ領域を抽出する画像処理プログラムにおいて、
前記輝度画像から、オフセットの異なる二つの等輝度線画像を作成し、
作成された前記二つの等輝度線画像のいずれかから、与えられた閾値の距離以上離れた領域を求め、
その領域から同一の距離離れた領域を求めることでテクスチャ領域を抽出する各手順を実行する画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理において複雑な形状をしている部分とそうでない部分を判定する処理に関し、例えば、本発明によれば、ステレオ相関処理において特徴が少なすぎるために相関の結果が信頼できない部分を抽出することができる。
【背景技術】
【０００２】
ステレオ相関法などの画像処理においては、画像中に特徴量が多い部分（テクスチャ領域）と特徴量が少ない部分（非テクスチャ領域）が混在した場合に、テクスチャの強度によって処理のパラメータを変えたり処理の対象外にしたりする必要が生じる。このため、画像中から非テクスチャ領域を抽出して排除したり、テクスチャの強度によって分類したりする処理が必要である。
【０００３】
非テクスチャ領域を抽出する際に、従来は、注目点の近傍の輝度分布から各点における画像の均質性を計算し、均質な輝度分布を持つ点の集合を求めていた。通常はエッジを抽出し、その密度を計測するが、エッジ画像を作成するための恣意的なパラメータの特定が必要であり、しかも輝度分布が変わると応用できない。そのため、例えば一つの画像中に二つの異なるタイプのテクスチャが存在するとき、同じパラメータで扱うのは一般的に困難である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、従来技術のように、単一の閾値でエッジ画像を作成するのではなく、等輝度線を使うことで輝度方向の変化を網羅的に扱うことを目的としている。従って、画像中に輝度レベルの異なるテクスチャがあっても構わない。このようにした場合、後述する例のようにテクスチャのない部分にエッジが生じるという副作用があるが、これは、オフセットをずらした等輝度線画像を用いる方法で防ぐことができる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、輝度画像中の特徴が十分存在する部分を抽出するため、オフセットの異なる二つの等輝度線画像を作成し、いずれかの等輝度線から与えられた閾値の距離以上離れた領域を求め、その領域から同一の距離離れた領域を求めることで輝度の変化が十分にある領域を抽出し、マスク画像とする。
本発明の画像処理方法は、輝度画像中で特徴が十分存在するテクスチャ領域を抽出するものであり、輝度画像から、オフセットの異なる二つの等輝度線画像を作成し、作成された前記二つの等輝度線画像のいずれかから、与えられた閾値の距離以上離れた領域を求め、その領域から同一の距離離れた領域を求めることでテクスチャ領域を抽出する。
【０００６】
また、本発明の画像処理装置は、輝度画像中で特徴が十分存在するテクスチャ領域を抽出するものにおいて、輝度画像から、オフセットの異なる二つの等輝度線画像を作成する手段と、作成された二つの等輝度線画像のいずれかから、与えられた閾値の距離以上離れた領域を求める手段と、その領域から同一の距離離れた領域を求めることでテクスチャ領域を抽出する手段と、から成る。
また、本発明の画像処理プログラムは、輝度画像中で特徴が十分存在するテクスチャ領域を抽出するものにおいて、輝度画像から、オフセットの異なる二つの等輝度線画像を作成し、作成された二つの等輝度線画像のいずれかから、与えられた閾値の距離以上離れた領域を求め、その領域から同一の距離離れた領域を求めることでテクスチャ領域を抽出する各手順を実行する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明は、オフセットのある等輝度線画像を用いることにより、一つの等輝度線画像では除けないようなテクスチャの弱い領域における等輝度線周辺も排除することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、例示に基づき本発明を説明する。図１に本発明による画像処理方法のフローチャートを示す。まず、図２に示すような画像（原画像Ａ）の読み込みを行う。
読み込みを行った画像について、テクスチャが複雑な右下のチーズ部分のみを抽出するマスクを自動的に生成する。まず、図３（及び図４）に示すように、原画像に対して等輝度線画像を生成する。等輝度線画像は、等高線のように、輝度がある等間隔の閾値を横切る場所に１を、他の場所に０をつけた二値画像である。等輝度線画像を作成すると、輝度が複雑に変化する場所では点の密度が高くなり、図２の背景部分のようにゆるやかに輝度が変化する場所では低くなる。単なるエッジ画像ではなく、輝度が変化して等輝度線となる部分すべてを検出するため、輝度変化の大小、輝度レベルの高低に関わらず画像の変化を抽出できる。
【０００９】
階調２４で等輝度線画像を作成した結果が図３になる。この図からわかるように、テクスチャ部分だけでなく、背景部分でも等輝度線がわずかに生じる。この例のように、等輝度線が少ない部分ではなめらかな一本の等輝度線があるわけではなく、等輝度線は複雑な形になる。これは、背景部分の輝度が全体的にはゆるやかに変化しているものの、表面の材質による細かい凹凸があり、輝度にもそれが高周波数成分としても現れるためである。従って、一本の等輝度線が局所的に複雑に折れ曲がったり、孤立した領域をつくったりする。このようになると、等輝度線が帯状となり、本当のテクスチャと区別がつかない。
【００１０】
次に、同じ階調２４で、オフセットを１２にした等輝度線画像が図４である。すなわち、図３は輝度が 24,48,...となる２４の倍数で変化する場所であり、図４は 12,36,...とその中間の輝度で明るさが変わる場所を記した図である。両者を比較すると、チーズ付近の輝度分布が複雑な場所においては等輝度線が密集しており、背景の部分では等輝度線がまばらである。まばらではあるものの、輝度は緩やかに変化しているため、背景を横断する等輝度線が何本か存在する。
これらの等輝度線画像Ｂ０及びＢ１をもとに、線のある点からの距離を求め、距離画像にしたものが、それぞれ図５および図６になる。図３及び図４において白で表された点は距離０になるため、本来の距離画像では黒い点になるが、そうすると対応関係がわかりにくいので、ここでは距離０の点だけ白で表示している。
【００１１】
等輝度線だけでは線の集合となるため、それに囲まれる部分もまたテクスチャに含めるために等輝度線画像を太線化する。この結果非テクスチャ領域として残るのは十分広い非テクスチャ領域にあり、最寄の等輝度線から太線化した距離だけ離れた点である。これだけだと非テクスチャ領域は小さすぎるため、非テクスチャ領域の外周を再度太線化する。これによって十分に広い非テクスチャ領域の中心を核にして最寄の等輝度線までの間が非テクスチャ領域になる。
【００１２】
図５及び図６において同じ座標にある点同士で最大値を求める。その結果が図７の画像である。ここの処理においては、二つの等輝度線画像のいずれかで等輝度線からの距離が離れた部分を非テクスチャ領域の核にすることを行っている。すなわち、テクスチャ領域内の点であれば、両者の等輝度線から近い場所にあるため、両者の距離の最大値をとっても影響がないのに対し、非テクスチャ領域内の核になる点であればどちらかの等輝度線からは十分な距離があるため、最大値は大きな値となる。
単一の等輝度線画像について非テクスチャ領域の核を求めるためにここでは距離画像の最大値という方法をとっているが、これは上記の判定を行うために便利であるためであり、他のアルゴリズムで二つの等輝度線画像のうち遠い方の距離を反映した太線化が可能であればそれでもよい。
次に、この距離画像を閾値処理し、値（この例では７）の上下で二値化する。この結果が図８である。この結果において白で表された部分が、二つの等輝度線画像を反映した非テクスチャ領域の核である。テクスチャ領域の候補は黒で表されている。
【００１３】
次に図８の画像に対して再度距離画像を求める。この結果が図９となる。
最後に、図９の画像に対して閾値処理を行い、図１０の最終的なマスク画像を得る。図８において一部に残っていた小さなテクスチャ領域の候補は、非テクスチャ領域の太線化によって消滅している。これらの領域は背景部分の等輝度線が偶然近傍にあった点であるが、背景部分においては二つの等輝度線は重なることがないため、領域の大きさが十分でなく、図８から図９の処理において消滅する。同時に、真のテクスチャ領域の周辺がふくらんでいた部分が圧縮され、テクスチャ領域のみが残る。
本発明との対比のための参考例として、図１１に単一の等輝度線を用いた例を示す。図2および図3の単一の等輝度線画像に対し、本発明と同様の手続きを行うと、距離画像C0,C1に対するマスク画像が図11(a)および(b),距離画像が(c)および(d)、最終マスク画像が(e)および(f)となる。テクスチャ領域については抽出されているが、テクスチャの無い領域において等輝度線の周囲に不要なマスクが発生していることがわかる。図11(e)、(f)と図9を比較すれば、良い結果を得ていることは明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明による画像処理方法のフローチャートを示す図。
【図２】原画像例を示す図。
【図３】オフセットなしの等輝度線画像を例示する図。
【図４】オフセットありの等輝度線画像を例示する図。
【図５】オフセットなしの等輝度線画像の距離画像を例示する図。
【図６】オフセットありの等輝度線画像の距離画像を例示する図。
【図７】図５、図６の結果の最大値処理をおこなった画像を例示する図。
【図８】図７の画像に対する閾値処理画像を例示する図。
【図９】図８の画像に対する距離画像を例示する図。
【図１０】図９の画像に対する閾値処理画像を例示する図。
【図１１】片方だけの等輝度線画像で処理した参考例を示す図。
【図１】
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【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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