(57)【要約】【課題】位置情報を維持しながら、所定の範囲の構造性を有するパターンを抽出することのできるパターン抽出装置を提供する。【解決手段】パターン抽出装置は、Ｎ次元（Ｎは１以上の整数）の空間内における信号値を有する入力信号に対して、第１構造要素によるオープニング演算を行う第１オープニング演算部と、前記入力信号に対して、前記第１構造要素とは異なる第２構造要素によるオープニング演算を行う第２オープニング演算部と、前記第１オープニング演算部による演算の結果と、前記第２オープニング演算部による演算の結果との差分を求める差分演算部とを具備する。なお、上記の第１オープニング演算部を、クロージング演算を行う第１クロージング演算部に置き換え、且つ上記の第２オープニング演算部を、クロージング演算を行う第２クロージング演算部に置き換えてもよい。【選択図】図１
2018207454.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
Ｎ次元（Ｎは１以上の整数）の空間内における信号値を有する入力信号に対して、第１構造要素によるオープニング演算を行う第１オープニング演算部と、
前記入力信号に対して、前記第１構造要素とは異なる第２構造要素によるオープニング演算を行う第２オープニング演算部と、
前記第１オープニング演算部による演算の結果と、前記第２オープニング演算部による演算の結果との差分を求める差分演算部と、
を具備することを特徴とするパターン抽出装置。
【請求項２】
Ｎ次元（Ｎは１以上の整数）の空間内における信号値を有する入力信号に対して、第１構造要素によるクロージング演算を行う第１クロージング演算部と、
前記入力信号に対して、前記第１構造要素とは異なる第２構造要素によるクロージング演算を行う第２クロージング演算部と、
前記第１クロージング演算部による演算の結果と、前記第２クロージング演算部による演算の結果との差分を求める差分演算部と、
を具備することを特徴とするパターン抽出装置。
【請求項３】
Ｎ次元（Ｎは１以上の整数）の空間内における信号値を有する入力信号に対して、第１構造要素によるオープニング演算を行う第１オープニング演算部と、
前記入力信号に対して、前記第１構造要素とは異なる第２構造要素によるオープニング演算を行う第２オープニング演算部と、
前記第１オープニング演算部による演算の結果と、前記第２オープニング演算部による演算の結果との差分を求める第１差分演算部と、
前記入力信号に対して、第３構造要素によるクロージング演算を行う第１クロージング演算部と、
前記入力信号に対して、前記第３構造要素とは異なる第４構造要素によるクロージング演算を行う第２クロージング演算部と、
前記第１クロージング演算部による演算の結果と、前記第２クロージング演算部による演算の結果との差分を求める第２差分演算部と、
前記第１差分演算部による演算の結果と前記第２差分演算部による演算の結果との単純和または加重和または単純差分または加重差分をとる加算部と、
を具備することを特徴とするパターン抽出装置。
【請求項４】
前記第１構造要素と前記第３構造要素とが同一であり、
前記第２構造要素と前記第４構造要素とが同一である、
ことを特徴とする請求項３に記載のパターン抽出装置。
【請求項５】
前記第１オープニング演算部が用いる構造要素である構造要素ＰＦと、前記第２オープニング演算部が用いる構造要素である構造要素ＰＣとが、ＰＦ⊂ＰＣの関係を有する、
ことを特徴とする請求項１または請求項３または請求項４のいずれか一項に記載のパターン抽出装置。
【請求項６】
前記第１クロージング演算部が用いる構造要素である構造要素ＮＦと、前記第２クロージング演算部が用いる構造要素である構造要素ＮＣとが、ＮＦ⊂ＮＣの関係を有する、
ことを特徴とする請求項２から４までのいずれか一項に記載のパターン抽出装置。
【請求項７】
Ｎ次元（Ｎは１以上の整数）の空間内における信号値を有する入力信号に対して、第１構造要素によるオープニング演算を行う第１オープニング演算部と、
前記第１オープニング演算部による演算の結果と、
前記入力信号に対して前記第１構造要素よりも小さい構造要素である第２構造要素によるオープニング演算を行った結果との差分、または前記入力信号との差分、のいずれかを求める第１差分演算部と、
前記第１オープニング演算部による演算の結果と、
前記入力信号に対して前記第１構造要素よりも大きい構造要素である第３構造要素によるオープニング演算を行った結果との差分、または前記入力信号に含まれる前記N次元の空間内の最小値との差分、のいずれかを求める第２差分演算部と、
を具備することを特徴とするパターン抽出装置。
【請求項８】
Ｎ次元（Ｎは１以上の整数）の空間内における信号値を有する入力信号に対して、第１構造要素によるクロージング演算を行う第１クロージング演算部と、
前記第１クロージング演算部による演算の結果と、
前記入力信号に対して前記第１構造要素よりも小さい構造要素である第２構造要素によるクロージング演算を行った結果との差分、または前記入力信号との差分、のいずれかを求める第１差分演算部と、
前記第１クロージング演算部による演算の結果と、
前記入力信号に対して前記第１構造要素よりも大きい構造要素である第３構造要素によるクロージング演算を行った結果との差分、または前記入力信号に含まれる前記N次元の空間内の最大値との差分、のいずれかを求める第２差分演算部と、
を具備することを特徴とするパターン抽出装置。
【請求項９】
コンピューターを、
請求項１から８までのいずれか一項に記載のパターン抽出装置、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン抽出装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
テレビ番組を視聴した視聴者が映像のフリッカに起因して光感受性発作を発症した問題を受けて、ガイドラインが策定されている。例えば、日本放送協会と社団法人日本民間放送連盟は、「アニメーション等の映像手法に関すガイドライン」（１９９８年）を策定した。また、英国の独立テレビジョン委員会（Independent Television Commission）は、「ITC Guidance Note for Licensees on Flashing Image and Regular Pattern in Television」（１９９４年，１９９８年，２００１−２００２年）を策定した。また、これらガイドラインに則して、「The Harding Flash and Pattern Analyzer」（以下、「ハーディングマシン」と呼ぶ）等の計測器が開発されている。
【０００３】
上記の「アニメーション等の映像手法に関するガイドライン」においては、規則的パターン模様（縞、渦巻き、同心円）が画面の大部分を占めることを避けるべきとしている。
また、上記のハーディングマシンは、次のようなパターンを有する映像を「失格」と判定する。即ち、静止した規則的パターンが存在し、周波数が２サイクル／度から４サイクル／度まで（２メートルの標準視聴距離において）であり、さらにサイクル内の輝度変化が１０ＩＲＥを超え、そのパターンが画面の４０％を超える5サイクル超から構成されている場合に、「失格」と判定される。なお、ここで、「ＩＲＥ」はテレビ信号の輝度を表す単位であり、「Institute of Radio Engineers」の略である。
【０００４】
従来技術において、既知の信号パターンを検出するために、そのパターンの構造性に着目したモルフォロジー処理を適用する手法が開示されている。例えば、特許文献１においては、解像度測定用のパターンから不要なパターンを除去し、所定のマーカを検出するためにモルフォロジー処理を適用している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１０４２９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
規則的パターンに関する基準が空間周波数によって規定される場合であっても、例えばフーリエ変換等による周波数解析で判定を行うことは、次の理由により困難である。
第１に、フーリエ変換は画面全体のスペクトラムを求めるものであり、フーリエ変換による解析では位置情報が失われる。すなわち、画面内のどこにいかなる周波数成分が局在するかを特定することができないため、そのパターンが画面全体の中の何％を占めるかの評価が不可能である。
第２に、短時間フーリエ変換やウェーブレット変換を用いると局所的な周波数解析が可能であるが、周波数分解能と空間分解能との間の不確定性により、厳密な面積評価が困難である。
第３に、短時間フーリエ変換やウェーブレット変換により特定の空間周波数のパターン発生領域の特定は可能であるが、周波数分解能の限界に起因して、検出対象帯域外の信号成分が漏れ込む可能性がある。その結果、輝度変化量を定量化する際の誤差要因となり得る。
第４に、パターンが三角関数の線形結合で表現できない場合（例えば渦巻き模様などの場合）、線形変換に基づくフーリエ変換や短時間フーリエ変換では、パターン抽出が困難である。
第５に、ウェーブレット変換による場合、用いる基底関数によって様々に異なった抽出結果が得られる。一方、例えば上記の「周波数が２サイクル／度から４サイクル／度」のパターンという検出基準は、周期性のみを規定しており、具体的な信号波形（例えば、正弦波状なのか、矩形波状なのか）を規定しない。よって、用いるべきウェーブレット基底関数を具体的に定めることができず、厳密な抽出装置を構成することが不可能である。
【０００７】
モルフォロジー処理は、入力信号波形において、所定の構造より大きいパターン、または小さいパターンを削り取り、膨張し、またはこれらの組み合わせの処理を行って、雑音を除去するために用いられる。特許文献１に記載された技術を含め、モルフォロジー処理の従来の適用方法は、主に所望のパターンより微細な雑音パターンを除去するために用いられる。
【０００８】
しかしながら、従来のモルフォロジー演算である膨張演算および収縮演算と、これらの縦続接続により実現されるオープニング演算およびクロージング演算のみでは、所定の範囲の構造性を有するパターンを抽出することができないという問題がある。例えば所定の粒度を有するテクスチャ。あるいは、例えばある構造を包含し、且つ、別のある構造に包含されるようなパターンを抽出することはできない。
【０００９】
本発明は、上記のような事情に鑑みて為されたものであり、位置情報を維持しながら、所定の範囲の構造性を有するパターンを抽出することのできるパターン抽出装置およびプログラムを提供しようとするものである。本発明は、一例として、光感受性発作を引き起こす可能性のある特定の規則性を有する幾何学的パターンの抽出を行うパターン抽出装置およびプログラムを提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するため、本発明の一態様によるパターン抽出装置は、Ｎ次元（Ｎは１以上の整数）の空間内における信号値を有する入力信号に対して、第１構造要素によるモルフォロジー演算を行う第１モルフォロジー演算部と、前記入力信号に対して、前記第１構造要素とは異なる第２構造要素により、前記第１モルフォロジー演算部と同一の種類のモルフォロジー演算を行う第２モルフォロジー演算部と、前記第１モルフォロジー演算部による演算の結果と、前記第２モルフォロジー演算部による演算の結果との差分を求める差分演算部と、を具備することを特徴とする。ここで、モルフォロジー演算は、例えば、オープニング演算またはクロージング演算である。
【００１１】
［１］また、本発明の一態様によるパターン抽出装置は、Ｎ次元（Ｎは１以上の整数）の空間内における信号値を有する入力信号に対して、第１構造要素によるオープニング演算を行う第１オープニング演算部と、前記入力信号に対して、前記第１構造要素とは異なる第２構造要素によるオープニング演算を行う第２オープニング演算部と、前記第１オープニング演算部による演算の結果と、前記第２オープニング演算部による演算の結果との差分を求める差分演算部と、を具備することを特徴とする。
【００１２】
［２］また、本発明の一態様によるパターン抽出装置は、Ｎ次元（Ｎは１以上の整数）の空間内における信号値を有する入力信号に対して、第１構造要素によるクロージング演算を行う第１クロージング演算部と、前記入力信号に対して、前記第１構造要素とは異なる第２構造要素によるクロージング演算を行う第２クロージング演算部と、前記第１クロージング演算部による演算の結果と、前記第２クロージング演算部による演算の結果との差分を求める差分演算部と、を具備することを特徴とする。
【００１３】
［３］また、本発明の一態様によるパターン抽出装置は、Ｎ次元（Ｎは１以上の整数）の空間内における信号値を有する入力信号に対して、第１構造要素によるオープニング演算を行う第１オープニング演算部と、前記入力信号に対して、前記第１構造要素とは異なる第２構造要素によるオープニング演算を行う第２オープニング演算部と、前記第１オープニング演算部による演算の結果と、前記第２オープニング演算部による演算の結果との差分を求める第１差分演算部と、前記入力信号に対して、第３構造要素によるクロージング演算を行う第１クロージング演算部と、前記入力信号に対して、前記第３構造要素とは異なる第４構造要素によるクロージング演算を行う第２クロージング演算部と、前記第１クロージング演算部による演算の結果と、前記第２クロージング演算部による演算の結果との差分を求める第２差分演算部と、前記第１差分演算部による演算の結果と前記第２差分演算部による演算の結果との単純和または加重和または単純差分または加重差分をとる加算部と、を具備することを特徴とする。
【００１４】
［４］また、本発明の一態様は、上記［３］のパターン抽出装置において、前記第１構造要素と前記第３構造要素とが同一であり、前記第２構造要素と前記第４構造要素とが同一である、ことを特徴とする。
【００１５】
［５］また、本発明の一態様は、上記［１］、［３］、［４］のいずれかのパターン抽出装置において、前記第１オープニング演算部が用いる構造要素である構造要素ＰＦと、前記第２オープニング演算部が用いる構造要素である構造要素ＰＣとが、ＰＦ⊂ＰＣの関係を有する、ことを特徴とする。
【００１６】
［６］また、本発明の一態様は、上記［２］、［３］、［４］のいずれかのパターン抽出装置において、前記第１クロージング演算部が用いる構造要素である構造要素ＮＦと、前記第２クロージング演算部が用いる構造要素である構造要素ＮＣとが、ＮＦ⊂ＮＣの関係を有する、ことを特徴とする。
【００１７】
［７］また、本発明の一態様によるパターン抽出装置は、Ｎ次元（Ｎは１以上の整数）の空間内における信号値を有する入力信号に対して、第１構造要素によるオープニング演算を行う第１オープニング演算部と、前記第１オープニング演算部による演算の結果と、前記入力信号に対して前記第１構造要素よりも小さい構造要素である第２構造要素によるオープニング演算を行った結果との差分、または前記入力信号との差分、のいずれかを求める第１差分演算部と、前記第１オープニング演算部による演算の結果と、前記入力信号に対して前記第１構造要素よりも大きい構造要素である第３構造要素によるオープニング演算を行った結果との差分、または前記入力信号に含まれる前記N次元の空間内の最小値との差分、のいずれかを求める第２差分演算部と、を具備することを特徴とする。
【００１８】
［８］また、本発明の一態様によるパターン抽出装置は、Ｎ次元（Ｎは１以上の整数）の空間内における信号値を有する入力信号に対して、第１構造要素によるクロージング演算を行う第１クロージング演算部と、前記第１クロージング演算部による演算の結果と、前記入力信号に対して前記第１構造要素よりも小さい構造要素である第２構造要素によるクロージング演算を行った結果との差分、または前記入力信号との差分、のいずれかを求める第１差分演算部と、前記第１クロージング演算部による演算の結果と、前記入力信号に対して前記第１構造要素よりも大きい構造要素である第３構造要素によるクロージング演算を行った結果との差分、または前記入力信号に含まれる前記N次元の空間内の最大値との差分、のいずれかを求める第２差分演算部と、を具備することを特徴とする。
【００１９】
［９］また、本発明の一態様は、コンピューターを、上記のいずれかのパターン抽出装置、として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、フーリエ変換やウェーブレット変換に基づく周波数スペクトル抽出法に依らず、信号波形の構造性そのものに注目したパターン抽出が可能となる。また、本発明によれば、モルフォロジー演算を用いた構造性抽出の際に、その構造の局所性（どこにあるかを表す情報）が保持される。つまり、どこに所望のパターンが存在するかを完全に特定することができる。その結果、所望のパターンが信号空間全体（例えば、２次元の画面全体）の何％を占めるかを計算することも、容易である。また、当該パターン領域内で入力信号値の最大値および最小値を求めれば信号変化量（２次元の画像においては、例えば輝度変化量）を定量化することも容易である。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の第１実施形態によるパターン抽出装置の概略機能構成を示すブロック図である。
【図２】同実施形態によるパターン抽出装置が用いる構造要素の領域を示すグラフである。
【図３】同実施形態によるパターン抽出装置に入力される入力信号の一例（画像）を示す概略図である。
【図４】図３の入力信号に基づいて、同実施形態によるオープニング演算部１０が演算して出力した結果の信号の一例を示す概略図である。
【図５】図３の入力信号に基づいて、同実施形態によるオープニング演算部２０が演算して出力した結果の信号の一例を示す概略図である。
【図６】図３の入力信号に基づいて、同実施形態によるクロージング演算部３０が演算して出力した結果の信号の一例を示す概略図である。
【図７】図３の入力信号に基づいて、同実施形態によるクロージング演算部４０が演算して出力した結果の信号の一例を示す概略図である。
【図８】図３の入力信号に基づいて、同実施形態による線形結合演算部５０が演算して出力した結果の信号の一例を示す概略図である。
【図９】本発明の第２実施形態によるパターン抽出装置の概略機能構成を示すブロック図である。
【図１０】同実施形態によるパターン抽出装置が用いる構造要素の例を、２次元座標空間における領域として示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
［第１実施形態］
次に、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。
図１は、第１実施形態によるパターン抽出装置の概略機能構成を示すブロック図である。
【００２３】
本実施形態によるパターン抽出装置１は、入力信号から幾何学的な大きさが所定の範囲にある信号波形を抽出し、抽出した信号波形を出力信号として出力する。入力信号および出力信号は、ともにＮ次元（Ｎは１以上の整数）の信号である。
パターン抽出装置１は、モルフォロジー演算のオープニング演算またはクロージング演算のいずれか、またはそれら両方の演算を行う機能部を含む。
オープニング演算およびクロージング演算は、ともに、モルフォロジー演算の膨張演算および収縮演算の連鎖として表現することが可能である。モルフォロジー演算においては、構造要素と呼ばれる集合が参照される。構造要素とは、モルフォロジー演算を実行する際に、いかなる形状に膨張または収縮させるかを定義したＮ次元空間内の集合である。構造要素の形状は任意であるが、有界とする。パターン抽出装置１に適用する際に、好ましくは、構造要素は単連結かつ凸である。
【００２４】
以下において、信号ｆ（ｘ）（ここで、ｘは、信号点の位置を表すスカラーまたはベクトルである）の、構造要素Ｋによる膨張演算を「ｄｉｌＫ ｆ（ｘ）」と書く。例えば、式（１）のように、膨張演算を定義する。
【００２５】
【数１】
2018207454.tif 000003
【００２６】
また、信号ｆ（ｘ）の構造要素Ｋによる収縮演算を「ｅｒｏＫ ｆ（ｘ）」と書く。例えば、式（２）のように、収縮演算を定義する。
【００２７】
【数２】
2018207454.tif 000004
【００２８】
また、信号ｆ（ｘ）の構造要素Ｋによるオープニング演算およびクロージング演算を、それぞれ、「ｏｐｅｎＫ ｆ（ｘ）」および「ｃｌｏｓｅＫ ｆ（ｘ）」と書く。例えば、式（３）のように、オープニング演算およびクロージング演算を定義する。
【００２９】
【数３】
2018207454.tif 000005
【００３０】
なお、前述の通りパターン抽出装置１の入力信号および出力信号はともにＮ次元（Ｎは１以上の整数）の信号であるが、以下においてはＮ＝２の場合について説明する。より具体的には、パターン抽出装置１は、画像信号を入力し、画像信号を出力する。
【００３１】
図１に示した通り、パターン抽出装置１は、オープニング演算部１０と、オープニング演算部２０と、クロージング演算部３０と、クロージング演算部４０と、線形結合演算部５０とを含んで構成される。これら各部の機能は、電子回路により実現される。また、各部の機能をプログラムで記述して、コンピューターがそのプログラムを実行するようにしてもよい。
【００３２】
次に、パターン抽出装置１を構成する各部について説明する。
オープニング演算部１０は、構造要素ＰＦによるオープニング演算を実行する。構造要素ＰＦは、例えば、原点を中心とする半径ＲＰＦの円の内側および円周上の領域に相当する集合である。なお、入力信号が離散信号である場合には、上記の原点を中心とする半径ＲＰＦの円の内側および円周上の領域を離散化して、構造要素ＰＦを定義してもよい。
オープニング演算部１０は、収縮演算部１１と膨張演算部１２とを含んで構成される。
収縮演算部１１は、構造要素ＰＦによる収縮演算を行う。
膨張演算部１２は、構造要素ＰＦによる膨張演算を行う。
オープニング演算部１０は、収縮演算部１１と膨張演算部１２とを縦続接続として実現される。
【００３３】
オープニング演算部２０は、構造要素ＰＣによるオープニング演算を実行する。構造要素ＰＣは、一例として、原点を中心とする半径ＲＰＣの円の内側および円周上の領域に相当する集合である。なお、入力信号が離散信号である場合には、上記の原点を中心とする半径ＲＰＣの円の内側および円周上の領域を離散化して、構造要素ＰＣを定義してもよい。このように構造要素ＰＣを円の形状の領域とする場合、その半径ＲＰＣとオープニング演算部１０に関して説明した径ＲＰＦとの関係は、ＲＰＣ＞ＲＰＦを満たすようにする。
また、構造要素ＰＣを円の形状の領域としない場合も含め、構造要素ＰＣは、ＰＦ⊂ＰＣを満たすものとすることが望ましい。
集合ＡとＢがＡ⊂Ｂの関係を有するとき、集合Ａよりも集合Ｂのほうが「大きい」という。逆に、集合Ｂよりも集合Ａのほうが「小さい」という。集合ＡとＢがＡ⊂Ｂの関係を有するとき、ＡとＢは、大小関係における順序を有する。
オープニング演算部２０は、収縮演算部２１と膨張演算部２２とを含んで構成される。
収縮演算部２１は、構造要素ＰＣによる収縮演算を行う。
膨張演算部２２は、構造要素ＰＣによる膨張演算を行う。
オープニング演算部２０は、収縮演算部２１と膨張演算部２２とを縦続接続として実現される。
【００３４】
クロージング演算部３０は、構造要素ＮＦによるクロージング演算を実行する。構造要素ＮＦは、例えば、原点を中心とする半径ＲＮＦの円の内側および円周上の領域に相当する集合である。なお、入力信号が離散信号である場合には、上記の原点を中心とする半径ＲＮＦの円の内側および円周上の領域を離散化して、構造要素ＮＦを定義してもよい。
クロージング演算部３０は、膨張演算部３１と収縮演算部３２とを含んで構成される。
膨張演算部３１は、構造要素ＮＦによる膨張演算を行う。
収縮演算部３２は、構造要素ＮＦによる収縮演算を行う。
クロージング演算部３０は、膨張演算部３１と収縮演算部３２とを縦続接続として実現される。
【００３５】
クロージング演算部４０は、構造要素ＮＣによるクロージング演算を実行する。構造要素ＮＣは、一例として、原点を中心とする半径ＲＮＣの円の内側および円周上の領域に相当する集合である。なお、入力信号が離散信号である場合には、上記の原点を中心とする半径ＲＮＣの円の内側および円周上の領域を離散化して、構造要素ＮＣを定義してもよい。このように構造要素ＮＣを円の形状の領域とする場合、その半径ＲＮＣとクロージング演算部３０に関して説明した径ＲＮＦとの関係は、ＲＮＣ＞ＲＮＦを満たすようにする。
また、構造要素ＮＣを円の形状の領域としない場合も含め、構造要素ＮＣは、ＮＦ⊂ＮＣを満たすものとすることが望ましい。
クロージング演算部４０は、膨張演算部４１と収縮演算部４２とを含んで構成される。
膨張演算部４１は、構造要素ＮＣによる膨張演算を行う。
収縮演算部４２は、構造要素ＮＣによる収縮演算を行う。
クロージング演算部４０は、膨張演算部４１と収縮演算部４２とを縦続接続として実現される。
【００３６】
さらに、上述した４つの構造要素に関して、ＰＦ＝ＮＦかつＰＣ＝ＮＣとしてもよい。このようにする場合、抽出すべきパターンがその周囲よりも相対的に高信号値であるか低信号値であるか（すなわち、凸であるか凹であるか）を対等に扱ってパターン抽出を行うこととなる。
【００３７】
なお、オープニング演算部１０と、オープニング演算部２０と、クロージング演算部３０と、クロージング演算部４０との各々からの出力は、線形結合演算部５０の入力として供給される。
【００３８】
線形結合演算部５０は、オープニング演算部１０と、オープニング演算部２０と、クロージング演算部３０と、クロージング演算部４０とからの出力に基づき、それらの出力を結合する演算を行う。具体的には、線形結合演算部５０は、オープニング演算部１０と、オープニング演算部２０と、クロージング演算部３０と、クロージング演算部４０とからの出力を線形結合する演算を行う。
線形結合演算部５０は、差分演算部５１と、差分演算部５２と、加算部５３とを含んで構成される。
【００３９】
差分演算部５１は、対応する信号点位置ごと（標本点位置ごと）に、オープニング演算部１０の出力信号値から、オープニング演算部２０の出力信号値を減ずる。差分演算部５１は、その減算の結果の信号を出力する。差分演算部５１が出力する信号を、凸部抽出信号と呼ぶ。
この凸部抽出信号には、構造要素ＰＦと構造要素ＰＣとの中間的な構造性を有する白いパターンが抽出される。
【００４０】
差分演算部５２は、対応する信号点位置ごと（標本点位置ごと）に、クロージング演算部４０の出力信号値から、クロージング演算部３０の出力信号値を減ずる。差分演算部５２は、その減算の結果の信号を出力する。差分演算部５２が出力する信号を、凹部抽出信号と呼ぶ。
この凹部抽出信号には、構造要素ＮＦと構造要素ＮＣとの中間的な構造性を有する黒いパターンが抽出される。なお、出力信号では振幅値（黒／白）が反転する。
【００４１】
加算部５３は、差分演算部５１が出力する信号と、差分演算部５２が出力する信号とを、対応する信号点位置ごと（標本点位置ごと）に加算する。これにより、加算部５３は、入力信号における白および黒のパターン両方を抽出し、出力信号として出力する。この出力信号は、上記の入力信号における白いパターンおよび黒いパターンの両方を含んで出力信号「白」として抽出したものである。また、出力信号は、上記の白いパターンあるいは黒いパターンのいずれにも当てはまらない領域を「黒」として抽出する。
【００４２】
次に、構造要素の例について説明する。
図２は、本実施形態によるパターン抽出装置が用いる構造要素の領域を示すグラフである。同図（ａ）から（ｄ）までの各々は、２次元の空間の原点（２本の座標軸が交わる点）を中心とする円の内部およびその円周上の領域を示す。同図（ａ）は、構造要素ＰＦの領域を示す。構造要素ＰＦは、凸部・密（fine）側の構造要素である。同図（ｂ）は、構造要素ＰＣの領域を示す。構造要素ＰCは、凸部・疎（coarse）側の構造要素である。同図（ｃ）は、構造要素ＮＦの領域を示す。構造要素ＮＦは、凹部・密側の構造要素である。同図（ｄ）は、構造要素ＮＣの領域を示す。構造要素ＮＣは、凹部・疎側の構造要素である。
【００４３】
なお、図示する例では、構造要素ＰＦの半径は、構造要素ＮＦの半径に等しい。ただし、必ずしもこれら両者は等しくなくてもよい。
また、図示する例では、構造要素ＰＣの半径は、構造要素ＮＣの半径に等しい。ただし、必ずしもこれら両者は等しくなくてもよい。
また、図示する例では、構造要素ＰＦ、ＰＣ、ＮＦ、ＮＣは、いずれも円形の領域である。ただし、これらの構造要素のそれぞれは、必ずしも円形の領域でなくてもよい。
また、図示する例では、構造要素を集合で表すと、ＰＦ⊂ＰＣであり、ＮＦ⊂ＮＣである。ただし、必ずしも、これらの包含関係が成立しなくてもよい。
【００４４】
図３は、パターン抽出装置１に入力される入力信号の一例を示す概略図である。図示する入力信号は、２次元の領域においてスカラー値を有する信号である。同図における黒から白までの階調（濃淡）が、スカラー値を表す。言い換えれば、この入力信号は画像である。同図に示す画像は、この入力信号における信号値が大きいほど白く、信号値が小さいほど黒く、表現したものである。ここに示す入力画像においては、やや波打った（緩いカーブを描いた）白黒の縞模様のテクスチャパターンが描かれている。そのテクスチャパターンは、内側の領域から外側の領域にかけて、段階的に縞模様が細かくなっていっている。最も内側の円状の領域は、粗い縞模様のテクスチャパターンを含んでいる。その一つ外側のドーナツ状の領域は、中間的な粗さの（最も内側の領域よりは細かい）縞模様のテクスチャパターンを含んでいる。最も外側の領域は、さらに細かい縞模様のテクスチャパターンを含んでいる。言い換えれば、最も内側の円状の領域の空間周波数は、比較的小さい。中間のドーナツ状の領域の空間周波数は、その内側の周波数と外側の周波数との中間である。最も外側の領域（正方形の中の円をくりぬいた形状の領域）の空間周波数は、比較的大きい。
【００４５】
図４は、図３に示した入力信号に基づいて、オープニング演算部１０が演算して出力した結果の信号の一例を示す概略図である。この信号も、２次元の領域においてスカラー値を有する信号であり、信号値が大きいほど白く、信号値が小さいほど黒く、表現したものである。図４と図３とを対比すればわかるように、オープニング演算部１０の処理により、画像内の外側の目の細かい白のパターンが削除され、黒に変換されている。
【００４６】
図５は、図３に示した入力信号に基づいて、オープニング演算部２０が演算して出力した結果の信号の一例を示す概略図である。この信号も、２次元の領域においてスカラー値を有する信号であり、信号値が大きいほど白く、信号値が小さいほど黒く、表現したものである。図５と図３とを対比すればわかるように、オープニング演算部２０の処理により、画像内の外側の目の細かい白のパターンと、目の細かさが中くらいの白のパターンとが削除され、黒に変換されている。
図４において残っていた中くらいの白のパターンも、図５においては削除されている。これは、オープニング演算部１０が用いる構造要素ＰＦの半径よりも、オープニング演算部１０が用いる構造要素ＰＣの半径の方が大きいためである。
【００４７】
図６は、図３に示した入力信号に基づいて、クロージング演算部３０が演算して出力した結果の信号の一例を示す概略図である。この信号も、２次元の領域においてスカラー値を有する信号であり、信号値が大きいほど白く、信号値が小さいほど黒く、表現したものである。図６と図３とを対比すればわかるように、クロージング演算部３０の処理により、画像内の外側の目の細かい黒のパターンが削除され、白に変換されている。
【００４８】
図７は、図３に示した入力信号に基づいて、クロージング演算部４０が演算して出力した結果の信号の一例を示す概略図である。この信号も、２次元の領域においてスカラー値を有する信号であり、信号値が大きいほど白く、信号値が小さいほど黒く、表現したものである。図７と図３とを対比すればわかるように、クロージング演算部４０の処理により、画像内の外側の目の細かい黒のパターンと、目の細かさが中くらいの黒のパターンとが削除され、白に変換されている。
図６において残っていた中くらいの黒のパターンも、図７においては削除されている。これは、クロージング演算部３０が用いる構造要素ＮＦの半径よりも、クロージング演算部４０が用いる構造要素ＮＣの半径の方が大きいためである。
【００４９】
図８は、図３に示した入力信号に基づいて、線形結合演算部５０が演算して出力した結果の信号の一例を示す概略図である。前述の通り、図３に示した入力信号では、中心部に粗いテクスチャパターン、その外側のドーナツ状領域に中間的な大きさのテクスチャパターン、さらにその外側に細かいテクスチャパターンが配されている。図８に示す出力信号は、上記の中間的な大きさのテクスチャパターンを有する領域（ドーナツ状の領域）が、ところどころに存在する細かいノイズを除いては、ほぼ白の領域として抽出されている。つまり、図３に示した入力画像を基に、パターン抽出装置１は、所定の範囲（上限および下限を有する範囲）の空間周波数の領域のみを抽出している。
【００５０】
つまり、以上において説明した本実施形態のパターン抽出装置１は、与えられた構造要素を閾値として所望の広がりを有するパターンを抽出することができる。また、この構造要素を用いたフィルタ処理において、当該構造性を有するパターンの位置情報が保存される。具体例としては、図８に示した画像における白の領域は、抽出された特定のパターンを有する位置の情報を維持する。つまり、パターン抽出装置１からの出力信号において、所望のパターンが存在するその場所（言い換えれば、標本点の集合）に高信号値が現れる。
【００５１】
パターン抽出装置１からの出力信号における高信号値の領域（例えば、信号値が所定の閾値を超える領域）の面積は、即ち、抽出される所望のパターンが信号内（画像内、信号値を有する空間内）に占める面積である。
つまり、パターン抽出装置１を用いて光感受性発作を生じる規則的パターンを抽出する場合、画面全体において特定の規則的パターンが占める面積の要件を、容易に評価することができる。
また、パターン抽出装置１からの出力信号において高信号値を取る領域について、入力信号の信号値の最大値および最小値を求めれば、所望の構造性を有するパターンの強度を定量化することもできる。すなわち、光感受性発作を生じる規則的パターンの輝度変化要件をも容易に評価することが可能となる。
【００５２】
以上で説明したように、本実施形態によるパターン抽出装置は、構造要素の異なる二つのオープニング演算結果の差分から所定の大きさを有する凸状の信号波形を抽出するものである。または、本実施形態によるパターン抽出装置は、構造要素の異なる二つのクロージング演算結果の差分から所定の大きさを有する凹状の信号波形を抽出するものである。
【００５３】
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態について説明する。なお、前実施形態において既に説明した事項については以下において説明を省略する場合がある。ここでは、本実施形態に特有の事項を中心に説明する。
【００５４】
図９は、第２実施形態によるパターン抽出装置の概略機能構成を示すブロック図である。図示するように、本実施形態によるパターン抽出装置２は、オープニング演算部６１、６２、６３と、クロージング演算部６４、６５，６６と、最小値演算部８１と、最大値演算部８２と、差分演算部７１、７２、７３、７４、７５、７６、８３、８４とを含んで構成される。
【００５５】
オープニング演算部６１は、構造要素Ｐ１を用いたオープニング演算を行う。
オープニング演算部６２は、構造要素Ｐ２を用いたオープニング演算を行う。
オープニング演算部６３は、構造要素Ｐ３を用いたオープニング演算を行う。
なお、構造要素Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３は、互いに異なる構造要素である。
クロージング演算部６４は、構造要素Ｎ１を用いたクロージング演算を行う。
クロージング演算部６５は、構造要素Ｎ２を用いたクロージング演算を行う。
クロージング演算部６６は、構造要素Ｎ３を用いたクロージング演算を行う。
なお、構造要素Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３は、互いに異なる構造要素である。
なお、これらの構造要素は、Ｐ１⊂Ｐ２⊂Ｐ３、且つ、Ｎ１⊂Ｎ２⊂Ｎ３の関係を満たすものであることが好ましい。構造要素の具体例については、後で、図１０を参照しながら説明する。
【００５６】
最小値演算部８１は、所定の処理対象範囲内（画像信号にあっては例えば画像全体）における入力信号値の最小値を求め、出力する。最小値演算部８１は、構造要素を無限に大きくした場合のオープニング演算に相当する。
最大値演算部８２は、所定の処理対象範囲内（画像信号にあっては例えば画像全体）における入力信号値の最大値を求め、出力する。最大値演算部８２は、構造要素を無限に大きくした場合のクロージング演算に相当する。
【００５７】
差分演算部７１、７２、７３、７４、７５、７６、８３、８４は、それぞれ、入力される２信号間の差分を求め、出力する。ここで信号が画像である場合、信号間の差分とは、画像内の対応する位置同士における信号値の差分値で成る画像である。
各差分演算部の具体的な演算の内容は、次の通りである。
差分演算部７１は、入力信号からオープニング演算部６１の出力信号を減じ、その結果を出力信号ｙＰ（０）として出力する。
差分演算部７２は、オープニング演算部６１の出力信号からオープニング演算部６２の出力信号を減じ、その結果を出力信号ｙＰ（１）として出力する。
差分演算部７３は、オープニング演算部６２の出力信号からオープニング演算部６３の出力信号を減じ、その結果を出力信号ｙＰ（２）として出力する。
差分演算部７４は、クロージング演算部６４の出力信号から入力信号を減じ、その結果を出力信号ｙＮ（０）として出力する。
差分演算部７５は、クロージング演算部６５の出力信号からクロージング演算部６４の出力信号を減じ、その結果を出力信号ｙＮ（１）として出力する。
差分演算部７６は、クロージング演算部６６の出力信号からクロージング演算部６５の出力信号を減じ、その結果を出力信号ｙＮ（２）として出力する。
また、差分演算部８３は、オープニング演算部６３の出力信号から最小値演算部８１の出力信号を減じ、その結果を出力信号ｙＰ（３）として出力する。
また、差分演算部８４は、最大値演算部８２の出力信号からクロージング演算部６６の出力信号を減じ、その結果を出力信号ｙＮ（３）として出力する。
【００５８】
以上のように構成することで、パターン抽出装置２は、凸状の構造を有する波形を抽出し、その結果を出力信号ｙＰ（０）、ｙＰ（１）、ｙＰ（２）、ｙＰ（３）として出力する。また、パターン抽出装置２は、凹状の構造を有する波形を抽出し、その結果を出力信号ｙＮ（０）、ｙＮ（１）、ｙＮ（２）、ｙＮ（３）として出力する。
【００５９】
Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の順に構造要素が大きくなり、また最小値演算部８１による演算は無限大の大きさを有する構造要素を用いたオープニング演算と等価である。これを前提として、ｋが大きいほど、ｙＰ（ｋ）  （ｋ∈｛０，１，２，３｝）は大きな構造性を有する。言い換えれば、ｋが大きいほど、ｙＰ（ｋ）はより粗い（空間周波数の小さい）凸の波形を抽出する。
また、同様に、Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３の順に構造要素が大きくなり、また最大値演算部８２による演算は無限大の大きさを有する構造要素を用いたクロージング演算と等価である。これを前提として、ｋが大きいほど、ｙＮ（ｋ）  （ｋ∈｛０，１，２，３｝）は大きな構造性を有する。言い換えれば、ｋが大きいほど、ｙＮ（ｋ）はより粗い（空間周波数の小さい）凹の波形を抽出する。
【００６０】
図１０は、本実施形態のパターン抽出装置が用いる構造要素の例を、２次元空間における領域として示す概略図である。
同図（ａ）は、構造要素Ｎ３を示す。構造要素Ｎ３は、凹部の構造要素である。
同図（ｂ）は、構造要素Ｎ２を示す。構造要素Ｎ２は、凹部の構造要素である。
同図（ｃ）は、構造要素Ｎ１を示す。構造要素Ｎ１は、凹部の構造要素である。
同図（ｄ）は、構造要素Ｐ１を示す。構造要素Ｐ１は、凸部の構造要素である。
同図（ｅ）は、構造要素Ｐ２を示す。構造要素Ｐ２は、凸部の構造要素である。
同図（ｆ）は、構造要素Ｐ３を示す。構造要素Ｐ３は、凸部の構造要素である。
図示するように、構造要素Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３はいずれも、２次元座標の原点を中心とする円の内側と、その円周上の領域を有する。構造要素Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３の順に段階的に半径が大きくなっていく。また、構造要素Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３の順に段階的に半径が大きくなっていく。また、図示する例においては、構造要素Ｎ１の半径と構造要素Ｐ１の半径は等しく、構造要素Ｎ２の半径と構造要素Ｐ２の半径は等しく、構造要素Ｎ３の半径と構造要素Ｐ３の半径は等しい。
【００６１】
また、図９に示したように、パターン抽出装置２において、オープニング演算部６１、６２、６３の各々の出力は、２つの差分演算部に供給されている。つまり、異なる出力波形ｙＰ（ｋ１）およびｙＰ（ｋ２）（ｋ１≠ｋ２）を得るために、オープニング演算の処理部が共通化されている。同様に、クロージング演算部６４、６５、６６の各々の出力は、２つの差分演算部に供給されている。つまり、異なる出力波形ｙＮ（ｋ１）およびｙＮ（ｋ２）（ｋ１≠ｋ２）を得るために、クロージング演算の処理部が共通化されている。本実施形態では、このような処理の共通化の結果、複数の異なる大きさの構造性を有する波形抽出をそれぞれ個別に実装する場合よりも、少ない演算コストや回路規模において結果を得ることが可能となる。
【００６２】
以上、説明した複数の実施形態のいずれかのパターン抽出装置は、構造要素の異なる二つ以上のモルフォロジー演算結果間の差分演算により、１種類以上の異なるスケールを有する凸状もしくは凹状の信号波形を検出するという構成を有する。
【００６３】
以上、複数の実施形態を説明したが、本発明はさらに次のような変形例でも実施することが可能である。
［変形例１］
例えば、第１実施形態（図１を参照）における線形結合演算部５０は、差分演算部５１および５２と、加算部５３とを有していた。そして、加算部５３は、差分演算部５１からの出力と差分演算部５２からの出力とを加算していた。変形例１においては、図１の構成における加算部５３を設けず、差分演算部５１の出力をそのままパターン抽出装置１の出力とする。また、差分演算部５２の出力をそのままパターン抽出装置１の出力とする。
また、パターン抽出装置１が、差分演算部５１による演算の結果の信号（凸部抽出信号）のみを出力するようにしてもよい。
また、パターン抽出装置１が、差分演算部５２による演算の結果の信号（凹部抽出信号）のみを出力するようにしてもよい。
【００６４】
［変形例２］
第１実施形態（図１を参照）における加算部５３は、差分演算部５１からの出力と差分演算部５２からの出力との単純和を求め、出力していた。変形例２においては、加算部５３は、所定の重みを差分演算部５１からの出力と差分演算部５２からの出力のそれぞれにかけて加算した加重和を求めて、出力する。
また、加算部５３が、代わりに、差分演算部５１からの出力と差分演算部５２からの出力の単純差分を求めて出力するようにしてもよい。
また、加算部５３が、代わりに、差分演算部５１からの出力と差分演算部５２からの出力のそれぞれに重みをかけて、加重差分を求めて出力するようにしてもよい。
【００６５】
［変形例３］
第２実施形態（図９を参照）におけるパターン抽出装置２は、ＹＰ（０）、ＹＰ（１）、ＹＰ（２）、ＹＰ（３）、ＹＮ（０）、ＹＮ（１）、ＹＮ（２）、ＹＮ（３）の８種類の信号を出力する。変形例３は、これら８種類の信号のうちの一部分の信号のみを出力する。また、それらの信号を出力するために必要な演算のみを行う。
【００６６】
［変形例４］
第２実施形態のパターン抽出装置２においては、３種類の大きさの構造要素を用いてオープニング演算部６１、６２、６３がそれぞれオープニング演算を行う。また、３種類の大きさの構造要素を用いてクロージング演算部６４、６５、６６がそれぞれクロージング演算を行う。変形例４では、構造要素の大きさの段階をさらに増やして、オープニング演算の結果同士の差分を出力したり、クロージング演算の結果同士の差分を出力したりする。
【００６７】
［変形例５］
第２実施形態のパターン抽出装置２においては、差分演算部７１、７２、７３、７４、７５、７６、８３、８４のそれぞれは、隣り合う信号の差分を求めて出力していた。変形例５では、隣り合わない信号の差分を求めて出力する１つまたは複数の差分演算部をさらに設ける。
例えば、ある差分演算部は、入力信号とオープニング演算部６２からの出力との差分を求めて出力する。
また、ある差分演算部は、入力信号とオープニング演算部６３からの出力との差分を求めて出力する。
また、ある差分演算部は、オープニング演算部６１からの出力とオープニング演算部６３からの出力との差分を求めて出力する。
また、ある差分演算部は、オープニング演算部６１からの出力と最小値演算部８１からの出力との差分を求めて出力する。
また、ある差分演算部は、オープニング演算部６２からの出力と最小値演算部８１からの出力との差分を求めて出力する。
また、ある差分演算部は、入力信号とクロージング演算部６５からの出力との差分を求めて出力する。
また、ある差分演算部は、入力信号とクロージング演算部６６からの出力との差分を求めて出力する。
また、ある差分演算部は、クロージング演算部６４からの出力とクロージング演算部６６からの出力との差分を求めて出力する。
また、ある差分演算部は、クロージング演算部６４からの出力と最大値演算部８２からの出力との差分を求めて出力する。
また、ある差分演算部は、クロージング演算部６５からの出力と最大値演算部８２からの出力との差分を求めて出力する。
【００６８】
なお、上述した各実施形態および各変形例におけるパターン抽出装置の機能の少なくとも一部を、コンピューターで実現するようにしても良い。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピューター読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピューターシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピューターシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリー等の可搬媒体、コンピューターシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピューター読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバーやクライアントとなるコンピューターシステム内部の揮発性メモリーのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピューターシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【００６９】
以上において説明した各実施形態または各変形例を別の表現で記述すると、次の通りである。
【００７０】
第１に、一態様によるパターン抽出装置は、Ｎ次元（Ｎは１以上の整数）の空間内における信号値を有する入力信号に対して、第１構造要素によるオープニング演算を行う第１オープニング演算部と、前記入力信号に対して、前記第１構造要素とは異なる第２構造要素によるオープニング演算を行う第２オープニング演算部と、前記第１オープニング演算部による演算の結果と、前記第２オープニング演算部による演算の結果との差分を求める差分演算部と、を具備することを特徴とする。
第１実施形態（図１）およびその変形例で説明した、オープニング演算部１０の結果とオープニング演算部２０の結果との差分を求めて出力する形態はこれに該当する。また、第２実施形態（図９）およびその変形例で説明した、オープニング演算部６１の結果とオープニング演算部６２の結果との差分を求めて出力する形態や、オープニング演算部６２の結果とオープニング演算部６３の結果との差分を求めて出力する形態などはこれに該当する。
この態様によると、周囲の信号値よりも高い信号値を有し、かつその高い領域の構造性（形状や大きさ）が第１構造要素と第２構造要素との中間的な広がりを有する領域のみを選択的に抽出することができる。すなわち、例えば、第１構造要素より大きく、且つ第２構造要素より小さい広がりを有する相対的に信号値の高い領域（画像信号にあっては所定の太さの明るい領域）のみを選択的に抽出することができる。
【００７１】
第２に、一態様によるパターン抽出装置は、Ｎ次元（Ｎは１以上の整数）の空間内における信号値を有する入力信号に対して、第１構造要素によるクロージング演算を行う第１クロージング演算部と、前記入力信号に対して、前記第１構造要素とは異なる第２構造要素によるクロージング演算を行う第２クロージング演算部と、前記第１クロージング演算部による演算の結果と、前記第２クロージング演算部による演算の結果との差分を求める差分演算部と、を具備することを特徴とする。
第１実施形態（図１）およびその変形例で説明した、クロージング演算部３０の結果とクロージング演算部４０の結果との差分を求めて出力する形態はこれに該当する。また、第２実施形態（図９）およびその変形例で説明した、クロージング演算部６４の結果とクロージング演算部６５の結果との差分を求めて出力する形態や、クロージング演算部６５の結果とクロージング演算部６６の結果との差分を求めて出力する形態などはこれに該当する。
この態様によると、周囲の信号値よりも低い信号値を有し、かつその低い領域の構造性（形状や大きさ）が第１構造要素と第２構造要素との中間的な広がりを有する領域のみを選択的に抽出することができる。すなわち、例えば、第１構造要素より大きく、且つ第２構造要素より小さい広がりを有する相対的に信号値の低い領域（画像信号にあっては所定の太さの暗い領域）のみを選択的に抽出することができる。
【００７２】
第３に、一態様によるパターン抽出装置は、Ｎ次元（Ｎは１以上の整数）の空間内における信号値を有する入力信号に対して、第１構造要素によるオープニング演算を行う第１オープニング演算部と、前記入力信号に対して、前記第１構造要素とは異なる第２構造要素によるオープニング演算を行う第２オープニング演算部と、前記第１オープニング演算部による演算の結果と、前記第２オープニング演算部による演算の結果との差分を求める第１差分演算部と、前記入力信号に対して、第３構造要素によるクロージング演算を行う第１クロージング演算部と、前記入力信号に対して、前記第３構造要素とは異なる第４構造要素によるクロージング演算を行う第２クロージング演算部と、前記第１クロージング演算部による演算の結果と、前記第２クロージング演算部による演算の結果との差分を求める第２差分演算部と、前記第１差分演算部による演算の結果と前記第２差分演算部による演算の結果との単純和または加重和または単純差分または加重差分をとる加算部と、を具備することを特徴とする。
第１実施形態（図１）で説明したパターン抽出装置１、およびその加算部５３での加算（または減算）の態様を変形した変形例は、これに該当する。
この態様によると、所定の大きさの広がりを有する高信号値領域および低信号値領域をともに抽出することができる。
【００７３】
第４に、一態様によるパターン抽出装置は、上記のパターン抽出装置において、前記第１構造要素と前記第３構造要素とが同一であり、前記第２構造要素と前記第４構造要素とが同一である、ことを特徴とする。
第１実施形態における構造要素（図２）で、構造要素ＰＦと構造要素ＮＦとが同一であること、および構造要素ＰＣと構造要素ＮＣとが同一であることがこれに該当する。また、第２実施形態における構造要素（図１０）で、構造要素Ｐ１と構造要素Ｎ１とが同一であること、構造要素Ｐ２と構造要素Ｎ２とが同一であること、および構造要素Ｐ３と構造要素Ｎ３とが同一であることなどがこれに該当する。
この態様によると、相対的に高信号値の領域と、相対的に低信号の領域を対等に扱うことができる。例えば、画像信号においては黒帯状および白帯状のテクスチャを、同一の構造性の基準により抽出することができる。
【００７４】
第５に、一態様は、上記のパターン抽出装置において、前記第１オープニング演算部が用いる構造要素である構造要素ＰＦと、前記第２オープニング演算部が用いる構造要素である構造要素ＰＣとが、ＰＦ⊂ＰＣの関係を有する、ことを特徴とする。
第１実施形態で説明した構造要素は、ＰＦ⊂ＰＣの関係を有する。また、第２実施形態で説明した構造要素は、Ｐ１⊂Ｐ２⊂Ｐ３の関係を有する。
この態様によると、ＰＦ⊂ＰＣの条件下で、構造要素ＰＦに含まれる微小パターンと構造要素ＰＣを逸脱する大きなパターンを排除する。すなわち、抽出すべき構造性ＸはＰＦ⊂Ｘ⊂ＰＣなる順序の下にあり、構造性の大小関係を序列化することができる。逆に、ＰＦ⊂ＰＣの順序性が成り立たない条件下、つまりＮＯＴ（ＰＦ⊂ＰＣ）の条件下においては、構造性Ｘが抽出できない（Ｘ＝φ）か、あるいは構造性Ｘが抽出できても構造性ＸにＰＦやＰＣとの明確な大小関係を見出すことができない。
【００７５】
第６に、一態様は、上記のパターン抽出装置において、前記第１クロージング演算部が用いる構造要素である構造要素ＮＦと、前記第２クロージング演算部が用いる構造要素である構造要素ＮＣとが、ＮＦ⊂ＮＣの関係を有する、ことを特徴とする。
第２実施形態で説明した構造要素は、ＮＦ⊂ＮＣの関係を有する。また、第２実施形態で説明した構造要素は、Ｎ１⊂Ｎ２⊂Ｎ３の関係を有する。
この態様によると、ＮＦ⊂ＮＣの条件下で、構造要素ＮＦに含まれる微小パターンと構造要素ＮＣを逸脱する大きなパターンを排除する。すなわち、抽出すべき構造性ＸはＮＦ⊂Ｘ⊂ＮＣなる順序の下にあり、構造性の大小関係を序列化することができる。逆に、ＮＦ⊂Ｘ⊂ＮＣの順序性が成り立たない条件下、つまりＮＯＴ（ＮＦ⊂ＮＣの）の条件下においては、構造性Ｘが抽出できない（Ｘ＝φ）か、あるいは構造性Ｘが抽出できても抽出される構造性ＸにＮＦやＮＣとの明確な大小関係を見出すことができない。
【００７６】
第７に、一態様によるパターン抽出装置は、Ｎ次元（Ｎは１以上の整数）の空間内における信号値を有する入力信号に対して、第１構造要素によるオープニング演算を行う第１オープニング演算部と、前記第１オープニング演算部による演算の結果と、前記入力信号に対して前記第１構造要素よりも小さい構造要素である第２構造要素によるオープニング演算を行った結果との差分、または前記入力信号との差分、のいずれかを求める第１差分演算部と、前記第１オープニング演算部による演算の結果と、前記入力信号に対して前記第１構造要素よりも大きい構造要素である第３構造要素によるオープニング演算を行った結果との差分、または前記入力信号に含まれる前記N次元の空間内の最小値との差分、のいずれかを求める第２差分演算部と、を具備することを特徴とする。
つまり、このパターン抽出装置において、第１差分演算部は、第１オープニング演算部による演算（モルフォロジー演算）の結果と、前記入力信号に対して前記第１構造要素よりも小さい構造要素である第２構造要素（第２構造要素の大きさがゼロである場合を含む）によるオープニング演算（モルフォロジー演算）を行った結果との差分を求める。また、第２差分演算部は、第１オープニング演算部による演算（モルフォロジー演算）の結果と、前記入力信号に対して前記第１構造要素よりも大きい構造要素である第３構造要素（第３構造要素の大きさが無限大である場合を含む）によるオープニング演算（モルフォロジー演算）を行った結果との差分を求める。
第２実施形態（図９）で説明したパターン抽出装置２およびその変形例が、これに該当する。
【００７７】
第８に、一態様によるパターン抽出装置は、Ｎ次元（Ｎは１以上の整数）の空間内における信号値を有する入力信号に対して、第１構造要素によるクロージング演算を行う第１クロージング演算部と、前記第１クロージング演算部による演算の結果と、前記入力信号に対して前記第１構造要素よりも小さい構造要素である第２構造要素によるクロージング演算を行った結果との差分、または前記入力信号との差分、のいずれかを求める第１差分演算部と、前記第１クロージング演算部による演算の結果と、前記入力信号に対して前記第１構造要素よりも大きい構造要素である第３構造要素によるクロージング演算を行った結果との差分、または前記入力信号に含まれる前記N次元の空間内の最大値との差分、のいずれかを求める第２差分演算部と、を具備することを特徴とする。
つまり、このパターン抽出装置において、第１差分演算部は、第１クロージング演算部による演算（モルフォロジー演算）の結果と、前記入力信号に対して前記第１構造要素よりも小さい構造要素である第２構造要素（第２構造要素の大きさがゼロである場合を含む）によるクロージング演算（モルフォロジー演算）を行った結果との差分を求める。また、第２差分演算部は、第１クロージング演算部による演算（モルフォロジー演算）の結果と、前記入力信号に対して前記第１構造要素よりも大きい構造要素である第３構造要素（第３構造要素の大きさが無限大である場合を含む）によるクロージング演算（モルフォロジー演算）を行った結果との差分を求める。
第２実施形態（図９）で説明したパターン抽出装置２およびその変形例が、これに該当する。
【００７８】
以上、この発明の実施形態および変形例について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００７９】
本発明は、データの中から特定の規則性を有するパターンを抽出する目的で利用可能である。その一例として、映像または画像のコンテンツにおいて、規則的パターン模様（縞、渦巻き、同心円等）が画面内の所定範囲を占めるものを自動的に抽出するために利用可能である。但し、本発明の利用範囲は、映像または画像のコンテンツにおける特定パターンの抽出には限定されない。
【符号の説明】
【００８０】
１，２ パターン抽出装置
１０ オープニング演算部（構造要素ＰＦ）
１１ 収縮演算部（構造要素ＰＦ）
１２ 膨張演算部（構造要素ＰＦ）
２０ オープニング演算部（構造要素ＰＣ）
２１ 収縮演算部（構造要素ＰＣ）
２２ 膨張演算部（構造要素ＰＣ）
３０ クロージング演算部（構造要素ＮＦ）
３１ 膨張演算部（構造要素ＮＦ）
３２ 収縮演算部（構造要素ＮＦ）
４０ クロージング演算部（構造要素ＮＣ）
４１ 膨張演算部（構造要素ＮＣ）
４２ 収縮演算部（構造要素ＮＣ）
５０ 線形結合演算部
５１ 差分演算部
５２ 差分演算部
５３ 加算部
６１ オープニング演算部（構造要素Ｐ１）
６２ オープニング演算部（構造要素Ｐ２）
６３ オープニング演算部（構造要素Ｐ３）
６４ クロージング演算部（構造要素Ｎ１）
６５ クロージング演算部（構造要素Ｎ２）
６６ クロージング演算部（構造要素Ｎ３）
７１，７２，７３，７４，７５，７６，８３，８４ 差分演算部
８１ 最小値演算部
８２ 最大値演算部
【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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