(57)【要約】【課題】グレースケースの撮像画像から線分要素を抽出する画像処理方法に関し、モルフォロジー処理を用いても、コントラスト比に影響しない線分抽出を行う。【解決手段】撮像画像に対し、オペレータの走査を伴う、線分要素検出のためのモルフォロジー処理（４４）を実施し、抽出対象領域選択処理（４６）により、コントラスト比の高い部分から線分の成長方向に連続するコントラスト比の低い部分も、１つの線分として、抽出する。このため、コントラスト比によらず、精度良く線分抽出できる。【選択図】図２
2011118954.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
グレースケールの撮像画像から線分要素を抽出する画像処理方法において、
前記撮像画像に従う画像に対し、オペレータを、複数方向に走査し、各方向の抽出画像から線状要素を抽出するモルフォロジー処理を実行するステップと、
前記モルフォロジー処理された画像から、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出するステップを有する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記線分要素を抽出するステップは、
前記モルフォロジー処理された画像の比較的高い第１の輝度レベル以上の前記比較的高いコントラスト比の領域を抽出し、比較的低い第２の輝度レベル以上の前記比較的低いコントラスト比の領域を抽出するステップと、
前記比較的高いコントラスト比の領域と重複する前記比較的低いコントラスト比の領域の線状要素を、線分要素として抽出するステップとを有する
ことを特徴とする請求項１の画像処理方法。
【請求項３】
前記線分要素を抽出するステップは、
前記撮像画像に従う画像のコントラストの高い可能性のある領域を指定するステップと、
前記モルフォロジー処理された画像の前記指定された領域に対し、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出するステップと、
前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出するステップを有する
ことを特徴とする請求項１の画像処理方法。
【請求項４】
グレースケールの撮像画像から線分要素を抽出する画像処理装置において、
被検体を撮像する撮像装置と、
前記撮像装置が撮像した前記撮像画像に従う画像に対し、オペレータを、複数方向に走査し、各方向の抽出画像から線状要素を抽出するモルフォロジー処理を実行し、前記モルフォロジー処理された画像から、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出する線分抽出装置を有する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
前記線分抽出装置は、前記撮像画像に従う画像のコントラストの高い可能性のある領域を指定して、前記モルフォロジー処理された画像の前記指定された領域に対し、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出する
ことを特徴とする請求項４の画像処理装置。
【請求項６】
前記線分抽出装置は、前記抽出された線分要素を平滑化し、且つエッジ強調処理し、前記平滑化且つエッジ強調された線分要素を２値化して、線分データを作成する
ことを特徴とする請求項４の画像処理装置。
【請求項７】
グレースケールの撮像画像から線分要素を抽出する画像処理プログラムであって、
前記撮像画像に従う画像に対し、オペレータを、複数方向に走査し、各方向の抽出画像から線状要素を抽出するモルフォロジー処理を実行するステップと、
前記モルフォロジー処理された画像から、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出するステップとを、コンピュータに実行させる
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、濃淡画像から連続した線分を抽出する画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムに関し、特に、線分の成長方向を考慮して、濃淡画像から線状に連結した領域を抽出するための画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の個人認証技術の高度化の要求に伴い、生体（被検体）を撮像して得られた画像データを用いて、個人認証する技術が多数提供されている。例えば、手足の指紋、目の網膜、顔面、血管など個人を区別できる部分を、撮像して、撮像画像からこれらの特徴部分を抽出し、個人認証する。このような個人認証に適する部分は、比較的、連続した線分で構成されている部分が最適である。
【０００３】
一方、撮像画像は、周囲の環境や撮像状態により、比較的コントラストが低く、且つ雑音も含んでいるため、このような連続した線分を正確に抽出する技術には、工夫が必要となる。この画像から、連続した線分を抽出する技術として、エッジ強調処理や、線分の追跡を行うモルフォロジー（Morphology）処理を行うことは、有効である。
【０００４】
従来、このモルフォロジー技術を利用して、撮像画像を２値化した後、モルフォロジー関数や、ガウシアンラプラシアンフィルタを用いて、線分を抽出することが提案されている（特許文献１参照）。しかしながら、２値化した後の画像に適用することは、撮像画像から得られたグレースケールデータを利用しないため、正確な線分検出は、困難である。
【０００５】
又、従来、グレースケールデータにモルフォロジー処理を行う方法として、目の網膜画像から血管像などの線分抽出のため、グレースケールデータを、モルフォロジー処理の一つである、オープン処理とトップハット処理することが提案されている（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−３２９８２５号公報（図３）
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】論文「Segmentation of Vessel-Like Pattern Using Mathematical Morphology and Curvature Evaluation」（Ｆ．Ｚａｎａ，Ｊ．Ｃ．Ｋｌｅｉｎ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｖｏｌ．１０，ｐｐ１０１０−１０１９，Ｊｕｌｙ  ２００１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、モルフォロジー処理は、連結した線分抽出に有効であるが、画像のコントラストが低いと、連結しない線分も抽出してしまい、線分抽出精度の低下をもたらすという問題がある。
【０００９】
従って、本発明の目的は、画像にコントラストの差があっても、画像のグレースケールデータからモルフォロジー処理を用いて、連結した線分を抽出するための画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することにある。
【００１０】
又、本発明の他の目的は、撮像環境に影響されず、画像のグレースケールデータからモルフォロジー処理を用いて、連結した線分を抽出するための画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することにある。
【００１１】
更に、本発明の他の目的は、生体撮像画像のグレースケールデータからモルフォロジー処理を用いて、連結した線分を抽出するのに好適な画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
この目的の達成のため、本発明のグレースケールの撮像画像から線分要素を抽出する画像処理方法は、前記撮像画像に従う画像に対し、オペレータを、複数方向に走査し、各方向の抽出画像から線状要素を抽出するモルフォロジー処理を実行するステップと、前記モルフォロジー処理された画像から、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出するステップを有する。
【００１３】
又、本発明のグレースケールの撮像画像から線分要素を抽出する画像処理装置は、被検体を撮像する撮像装置と、前記撮像装置が撮像した前記撮像画像に従う画像に対し、オペレータを、複数方向に走査し、各方向の抽出画像から線状要素を抽出するモルフォロジー処理を実行し、前記モルフォロジー処理された画像から、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出する線分抽出装置を有する。
【００１４】
更に、本発明では、好ましくは、前記撮像画像に従う画像を２値化して、前記モルフォロジー処理を実行する前記撮像画像の抽出領域を選択するステップを更に有する。
【００１５】
更に、本発明では、好ましくは、前記グレースケールの撮像画像を、平滑化し、且つエッジ強調処理して、前記撮像画像に従う画像を作成するステップを更に有する。
【００１６】
更に、本発明では、好ましくは、前記抽出された線分要素を平滑化し、且つエッジ強調処理するステップと、前記平滑化且つエッジ強調された線分要素を２値化して、線分データを作成するステップを更に有する。
【００１７】
更に、本発明では、好ましくは、前記モルフォロジー処理を実行するステップは、前記オペレータを、複数方向に走査し、各方向のオープン処理画像を作成するステップと、前記撮像画像に従う画像から前記各方向のオープン処理画像とから前記各方向のトップハット処理画像を作成するステップと、前記各方向のトップハット処理画像を加算して、前記線状要素を抽出するステップからなる。
【００１８】
更に、本発明では、好ましくは、前記線分要素を抽出するステップは、前記撮像画像に従う画像のコントラストの高い可能性のある領域を指定するステップと、前記モルフォロジー処理された画像の前記指定された領域に対し、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出するステップと、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出するステップを有する。
【００１９】
更に、本発明では、好ましくは、前記領域を抽出するステップは、前記指定された領域の輝度の頻度ヒストグラムを計算するステップと、前記頻度ヒストグラムから前記比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出するステップとを有する。
【００２０】
更に、本発明では、好ましくは、前記抽出ステップは、前記頻度ヒストグラムから比較的コントラスト比の低い領域として、比較的輝度レベルの低いマスク領域と、比較的コントラスト比の高い領域として、比較的輝度レベルの高いマーカー領域を抽出するステップとを有する。
【００２１】
更に、本発明では、好ましくは、前記線分要素として抽出するステップは、前記マーカー領域を有するマスク領域を、前記線分要素として、抽出するステップからなる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明では、抽出対象領域選択処理により、コントラスト比の高い部分から線分の成長方向に連続するコントラスト比の低い部分も、１つの線分として、抽出するため、コントラスト比によらず、精度良く線分抽出できる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一実施の形態の画像処理装置の構成図である。
【図２】図１の線分抽出部の構成図である。
【図３】図１、図２の撮像画像例の説明図である。
【図４】図３のＬｏＧ  Ｆｌｔｅｒ処理後の画像例の説明図である。
【図５】図４の画像からの領域選択画像例の説明図である。
【図６】図４のモルフォロジー処理後の画像例の説明図である。
【図７】図６の抽出対象選択処理後の画像例の説明図である。
【図８】図７のＬｏＧ  Ｆｌｔｅｒ処理後の画像例の説明図である。
【図９】図８の２値化処理後の画像例の説明図である。
【図１０】図２のＬｏＧ  Ｆｌｔｅｒ処理の説明図である。
【図１１】図２の領域選択処理及びトップハットサイメンション処理フロー図である。
【図１２】図１１の領域選択処理の説明図である。
【図１３】図１１のオープニング処理の説明図である。
【図１４】図１１の領域選択処理及びトップハットサイメンション処理の説明図である。
【図１５】図１１のトップハットサイメンション処理の説明図である。
【図１６】図２の抽出領域選択処理フロー図である。
【図１７】図１６の領域指定処理の説明図である。
【図１８】図１６のヒストグラム作成、マスク領域、マーカー領域検出処理の説明図である。
【図１９】図１６の再構築処理の説明図である。
【図２０】図２のＬｏＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理の説明図である。
【図２１】図２０のＬｏＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理による線分抽出動作の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施の形態を、画像処理装置、画像処理方法、他の実施の形態の順で説明する。
【００２５】
＊＊画像処理装置＊＊
図１は、本発明の一実施の形態の画像処理装置の構成図、図２は、図１の線分抽出部の構成図、図３乃至図９は、図２の線分抽出部の画像処理例の説明図である。尚、図３乃至図９は、被検体画像として、肌表面の紋様の線分抽出処理を例に示すが、網膜血管像等の生体の線分抽出にも適用できる。
【００２６】
図１に示すように、撮像装置２は、被検体５を撮像する。撮像装置２は、被検体５に、所望の波長の光を照射する光照射部３と、被検体５からの反射光を受光し、電気信号（画像信号）に変換する光学系撮像部４とを有する。光学系撮像部４は、例えば、レンズ等の光学機構と、受光像を画像信号に変換するイメージセンサ（例えば、ＣＭＯＳイメージセンサ）とから構成される。
【００２７】
光学系撮像部４のイメージセンサは、例えば、横６４０画素、縦４８０画素のイメージセンサで構成され、各画素の受光量に応じた大きさの電気信号を、線分抽出部１に出力する。線分抽出部１は、光学系撮像部４のイメージセンサからの画像信号（アナログ信号）を、グレースケールのデジタル信号に変換し、変換したデジタル画像信号から線分を抽出する。
【００２８】
図２により、線分抽出部１の線分抽出処理を説明する。撮像画像は、グレースケールのデジタル信号で格納されている。ＬＯＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理４０は、グレースケール画像データを、平滑化し、ノイズを除去し、且つ２回微分して、画像のエッジを強調する。例えば、図３のようなグレースケールの撮像画像（例えば、肌表面の撮像画像）Ｇ１に、ＬＯＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理４０を実行すると、平滑化（積分）により、ノイズが除去され、且つ微分により、画像のエッジが強調され、図４のような画像（ぼんやりとした線分画像）Ｇ２が得られる。
【００２９】
２値化による領域選択処理４２は、この画像Ｇ２を、所定の閾値で、２値化し、後述するモルフォロジー処理の一つであるトップハットサイメンション処理を行う領域を選択する。例えば、図４に示すような、ＬＯＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理された画像Ｇ２を２値化すると、図５のような領域選択画像が得られる。図５では、黒い部分が、トップハットサイメンション処理４４を行う領域として、選択される。
【００３０】
次に、トップハットサイメンション処理４４は、ＬＯＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理された画像Ｇ２から、連続した線状成分を抽出する。このため、トップハットサイメンション処理４４は、画像Ｇ２に対し、所定長の画素（エレメント又はオペレータという）を所定方向に走査して、オペレータが輝度レベルの高い方向に侵入できる上部包絡線画像を作成するオープニング処理４４−１と、元の画像Ｇ２から上部包絡線画像を差し引き、トップハット画像を作成し、複数の走査方向のトップハット画像を画素単位に加算するトップハットサイメンション処理４４−２とからなる。
【００３１】
例えば、図４の画像Ｇ２をトップハットサイメンション処理すると、図６に示すように、孤立した線分は、除去され、連続した線状成分（図６の白い部分）のみの画像Ｇ４が得られる。ここで、本実施例では、前述の領域選択された部分（図５）のみ、即ち、連続した線分が存在する可能性がある領域に対し、トップハットサイメンション処理４４を実施する。
【００３２】
モルフォロジー処理であるトップハットサイメンション処理４４を、画像全体（前述の例では、３０万画素分）に、複数方向で行うと、処理時間が長くなる。線分の方向は、不特定多数であるため、連続線分の抽出を精度良く行うには、走査方向は多い程、好ましく、例えば、１２方向（３０度毎の）の走査を行うと良い。この場合には、連続した線分の抽出処理の時間が長くなる。この抽出処理時間を短くするため、この実施の形態のように、連続した線分が存在する可能性がある領域に対し、トップハットサイメンション処理４４を実施することは、有効である。
【００３３】
次に、グレースケールデータを対象とすると、連続した線分内で、コントラスト比が異なる部分が存在する場合がある。このため、このトップハットサイメンション処理した線分画像を、２値化して、線分抽出する場合には、コントラスト比の低い部分は、コントラスト比の高い部分と連続しているにもかかわらず、線分の一部として、抽出されない。
【００３４】
この実施の形態では、このようなコントラスト比が異なる部分を有する連続線分を抽出するため、抽出対象領域選択処理４６を実施する。抽出対象領域選択処理４６は、コントラスト比の高い部分から線分の成長方向に連続するコントラスト比の低い部分も、１つの線分として、抽出処理である。
【００３５】
このため、抽出対象領域選択処理４６は、トップハットサイメンション処理４４を実施した画像Ｇ４のコントラスト比の比較的高い領域を抽出範囲として選択する抽出範囲選択処理４６−１と、抽出範囲選択処理４６−１で選択した抽出範囲のヒストグラムを作成するヒストグラム作成処理４６−２と、このヒストグラムから比較的輝度レベルの高い領域をマスク領域に選択し、且つマスク領域内で、更に輝度レベルの高い領域をマーカー領域に選択するマスク領域／マーカー領域選択処理４６−３と、画像Ｇ４の線分から、選択されたマスク領域内で、マーカー領域から成長方向に連続する線分を再構成する再構成処理４６−４からなる。
【００３６】
例えば、図６の画像Ｇ４の線分を抽出対象選択処理すると、図７の画像Ｇ５に示すように、連続した線分のコントラスト比の高い部分に連続するコントラスト比の低い部分も、同じ連続線分（図７の白い部分）として、再構築される。ここで、本実施例では、この処理４６を行うことにより、コントラスト比が同じ連続線分が得られる。
【００３７】
この再構築された画像Ｇ５に対し、再度、ＬｏＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理４７を実施し、平滑化、エッジ強調し、図８の平滑化し、エッジ強調した線分画像Ｇ６を得る。この線分画像Ｇ６を、２値化処理４８により、所定の閾値で、２値化して、図９に示す２値の線分画像Ｇ９を得る。そして、ある幅のある線分を、細線化処理４９で、細線化し、所定幅（例えば、１画素）の線分画像を得る。
【００３８】
このように、モルフォロジー処理して、連続線分を抽出する際に、モルフォロジー処理する範囲を、画像の連続線分が存在する可能性がある領域に制限することで、時間のかかるモルフォロジー処理の処理時間を短縮できる。
【００３９】
又、モルフォロジー処理して、得た線分画像から、線分を抽出する際に、コントラスト比の低い領域も、コントラスト比の高い領域に連続している場合に、連続線分として、再構築するため、コントラスト比によらず、正確に連続した線分を抽出できる。
【００４０】
＊＊画像処理方法＊＊
次に、図２で説明した線分抽出処理を説明する。図１０は、図２のＬｏＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理４０の説明図である。
【００４１】
以下、ＬｏＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理４０を、入力画像をｆとし、ｘｙ座標（イメージセンサ面）上での画像輝度を、ｆ（ｘ，ｙ）として説明する。２次元ガウス関数Ｇ（ｘ，ｙ）は、下記式（１）で定義される。
【００４２】
【数１】
2011118954.tif 000003
【００４３】
ガウス関数Ｇと、入力画像ｆの畳み込みにより、下記（２）式により、平滑化画像Ｆ（ｘ，ｙ）を得る。
【００４４】
【数２】
2011118954.tif 000004
【００４５】
この平滑化画像Ｆ（ｘ，ｙ）を２回偏微分して、ＬｏＧ  Ｆｉｌｔｅｒの出力ｇ（ｘ、ｙ）は、下記（３）式により、得られる。
【００４６】
【数３】
2011118954.tif 000005
【００４７】
式（３）において、∇（ナブラ）は、偏微分を示し、式（３）では、平滑化画像Ｆ（ｘ，ｙ）を、２回微分することを示す。即ち、ＬｏＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理４０は、周知のように、積分により、画像を平滑化し、且つ２回微分で、エッジを強調する。
【００４８】
このＬｏＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理４０の動作を、図１０で説明する。図１０は、説明の簡単のため、モデル図で説明する。３次元座標のｘ軸、ｙ軸は、２次元平面座標、ｓ軸は、輝度レベルである。入力画像Ａ１（ｆ）に、ＬｏＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理４０を施すと、平滑化され、エッジが強調された３次元画像Ａ２（ｇ）が得られる。この画像例は、図３、図４で示してある。
【００４９】
次に、２値化による領域選択処理４２、トップハットサイメンション処理４４を、説明する。図１１は、２値化による領域選択処理４２とトップハットサイメンション処理４４の処理フロー図、図１２は、図１１の２値化による領域選択処理動作の説明図、図１３は、トップハットサイメンション処理のオープニング処理の説明図、図１４は、トップハットサイメンション処理の説明図、図１５は、トップハット処理の説明図である。
【００５０】
図１２乃至図１５を参照して、図１１の処理を説明する。
【００５１】
（Ｓ１０）前述のように、入力画像に、ＬｏＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理４０を実行し、ＬｏＧ  Ｆｉｌｔｅｒ画像を得る。
【００５２】
（Ｓ１２）次に、この画像を、所定の輝度スライス値Ｔｈで、２値化して、オープニング処理の対象領域を選択する。図１２では、説明の簡単化のため、２次元座標（ｘ又はｙとｓ）で示す。入力画像に対し、所定の輝度スライス値Ｔｈで、スライスし、スライス値以上の領域を、オープニング処理範囲に決定する。即ち、対象とする線分の輝度レベルが高い場合には、輝度レベルの低い領域は、対象線分が存在する可能性がほとんどなく、逆に、輝度レベルが高い領域は、対象線分が存在する可能性が高い。このため、線分抽出するハットトップサイメンション処理４６の処理範囲を、画像全体でなく、画像の輝度レベルの高い領域のみとして、処理時間のかかるハットトップサイメンション処理に要する時間を短縮する。
【００５３】
（Ｓ１４）指定されたオープニング領域（図５では、黒い部分）で、ＬｏＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理後の画像をオープニング処理する。オープニング処理は、周知であるが、図１３、図１５のモデル図で簡単に説明する。
【００５４】
図１３に示すように、入力画像Ａ３（ｆ（ｘ））に対し、オペレータ（又はエレメント）Ｂを走査する。オペレータＢは、所定長の長さを有する。図１３では、３方向にオペレータＢを走査する例を示す。図１５に示すように、オペレータＢを入力画像ｆ（ｘ）に対し、ｘ軸方向に走査すると、入力画像ｆ（ｘ）に、オペレータＢが入り込める部分と、入り込めない部分とに分かれる。このオペレータＢが入り込める部分の包絡線γＢ（ｆ）（ｘ）を得る処理を、リニアーオープニング処理という。
【００５５】
（Ｓ１６）このリニアーオープニングした画像を用いて、入力画像をトップハット処理する。トップハット処理は、次式（４）の演算で行う。
【００５６】
ｆ（ｘ）−γＢ（ｆ）（ｘ）  ………………（４）
即ち、図１５のオペレータＢが入り込めない部分（これをトップハットという）の関数が得られる。
【００５７】
（Ｓ１８）各方向にオペレータを走査して得たトップハット処理後の画像を、画素単位に加算する。
【００５８】
このオープニング処理及びトップハットサイメンション処理を、図１４の画像例で説明する。図１４は、説明の簡単化のため、画像Ｂ１を２値化した画像データを対象に、且つｘ、ｙ方向に伸びる線状成分の抽出例で説明する。画像Ｂ１において、斜線部分が、輝度レベルの高い領域である。この画像を２値化すると、２値化された入力画像が得られる。ここで、横軸をｘ、縦軸をｙとする。又、ｘ方向のオペレータＢｘを、ｘ方向３画素長のオペレータ、ｙ方向のオペレータＢｙを、ｙ方向の３画素長のオペレータとして、説明する。
【００５９】
先ず、入力画像のｘ方向に、オペレータＢｘを走査し、前述の説明のように、オペレータＢｘが、侵入できる軌跡を求めると、ｘ軸リニアーオープニング画像が得られる。即ち、入力画像のｘ軸方向で、３画素「１」が連続する部分に、画素値「１」が割り当てられ、その他は、画素値「０」である。
【００６０】
このｘ軸リニアーオープニング画像と入力画像を用いて、画素単位に、式（４）により、ｘ軸トップハット画像を得る。元画像Ｂ１と対比すると、この画像は、ｘ軸方向で、連続した線状成分の輪郭を示す。
【００６１】
同様に、先ず、入力画像のｙ方向に、オペレータＢｙを走査し、前述の説明のように、オペレータＢｙが、侵入できる軌跡を求めると、ｙ軸リニアーオープニング画像が得られる。即ち、入力画像のｙ軸方向で、３画素「１」が連続する部分に、画素値「１」が割り当てられ、その他は、画素値「０」である。
【００６２】
このｙ軸リニアーオープニング画像と入力画像を用いて、画素単位に、式（４）により、ｙ軸トップハット画像を得る。元画像Ｂ１と対比すると、この画像は、ｙ軸方向で、連続した線状成分を示す。
【００６３】
このｘ軸トップハット画像と、ｙ軸トップハット画像とを、画素単位に、加算して、トップハットサイメンション画像を得る。元画像Ｂ１と対比すると、画像Ｂ１の黒丸で示す孤立した線状成分は除去され、元画像Ｂ１の連続した線状成分が抽出される。
【００６４】
次に、抽出対象領域選択処理４６を、図１６乃至図１９で説明する。図１６は、抽出対象領域選択処理フロー図、図１７は、図１６の抽出範囲選択処理の説明図、図１８は、図１６のヒストグラム作成処理及びマスク／マーカー領域選択処理の説明図、図１９は、図１６の再構築処理の説明図である。
【００６５】
以下、図１７乃至図１９を用いて、図１６の抽出対象領域選択処理を説明する。
【００６６】
（Ｓ２０）トップハットサイメンション処理４４を実施した画像Ｇ４のコントラスト比の比較的高い領域を抽出範囲Ｘとして選択する。図１７に示すように、画像Ｙの周辺部分より中央部分が、コントラスト比が高い傾向にある。これは、撮像条件と関連する。即ち、光学系の性能や、被検体の光照射状態、撮像装置の外部光の状況により、周辺部分は、像がぼやけがちとなる傾向にある。このため、抽出範囲選択処理４６−１は、図１７のように、画像Ｙの周辺部分を除いた中央部分を含む領域Ｘを、対象領域に選択する。
【００６７】
（Ｓ２２）次に、抽出範囲選択処理４６−１で選択した抽出範囲Ｘのヒストグラムを計算する。図１８に示すように、横軸に輝度レベルを、縦軸に画素の頻度をとり、各輝度レベルの画素数を輝度ヒストグラムとして、計算する。
【００６８】
（Ｓ２４）図１８に示すように、この輝度ヒストグラム分布から、全体の頻度数に対し、頻度数が約半分となる輝度レベルＭ１をマスク領域の閾値に設定し、ヒストグラム上での輝度レベルＭ１以上の画素を、マスク領域に選択する。次に、全体の頻度数に対し、更に、頻度数が約半分となる輝度レベルＭ２をマーカー領域の閾値に設定し、ヒストグラム上での輝度レベルＭ２以上の画素を、マーカー領域に選択する。即ち、ヒストグラムから比較的輝度レベルの高い領域をマスク領域に選択し、且つマスク領域内で、更に輝度レベルの高い領域をマーカー領域に選択する。
【００６９】
（Ｓ２６）このマスク領域とマーカー領域を用いて、トップハットサイメンション処理された画像を再構築する。即ち、図１９に示すように、選択されたマスク領域と、マーカー領域の画素を画像化すると、マスク領域Ｃ１，Ｃ３と、マーカー領域Ｃ２を有する画像Ｂ３となる。再構築は、図１９のように、マーカー領域Ｃ２の存在するマスク領域Ｃ１を線分Ｄ１として、再構築する。ここでは、マーカー領域のない線分Ｃ３は、除去される。
【００７０】
このように、コントラスト比（線分部分とそれ以外の部分のレベル差）が低いものも、コントラスト比が高い線分要素と連結している場合には、１つの線分として抽出する。このような処理４６を実行しない場合には、図１９で説明すると、抽出線分が、Ｃ１とＣ３となるか、Ｃ２のみとなり、コントラスト比に応じて、抽出線分が異なることになる。
【００７１】
又、マーカー領域とマスク領域を、コントラスト比の高い領域Ｘの画素レベルで決定しているので、コントラスト比の低い周辺部分のノイズの影響を除去して、マーカー領域やマスク領域を決定できる。
【００７２】
更に、マーカー領域とマスク領域を、画像の画素の輝度レベルの頻度ヒストグラムで決定しているため、画像の線分パターンが異なっても、その画像に対応した、即ち、相対的なマーカー領域とマスク領域を選択できる。
【００７３】
次に、ＬｏＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理４７を、図２０、図２１で説明する。このＬｏＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理４７は、ＬｏＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理４０の内容と同一であり、積分して、微分してエッジ強調する。但し、この線分抽出後の後段でのＬｏＧ Ｆｉｌｔｅｒ処理４７は、図２１に示すように、図１９のように得られた線分Ｄ１を滑らかにし、エッジ強調することを目的とする。即ち、図２０に示すように、積分後の元画像を１回、２回と微分し（２回微分）する。これにより、図２１のように、線分Ｄ１内の周辺のぎざぎざした部分Ｄ３が平滑化され、滑らかな線分要素Ｄ２を抽出できる。
【００７４】
この滑らかな線分要素を、２値化処理４８し、更に、細線化処理４９して、スケルトン化した線分を得る。前述のＬｏＧ Ｆｉｌｔｅｒ処理４７は、２値化して、細線化するのに、有効であり、容易に細線化できる。
【００７５】
＊＊他の実施の形態＊＊
上述の実施の形態では、トップハットサイメンション処理４４のオペレータを、幅１画素、長さ３画素のもので説明したが、オペレータの長さや幅は、抽出対象とする線分や、必要とされる精度に応じて、適宜選択でき、例えば、２０画素程度であっても良い。又、オペレータの形状は、矩形のみならず、楕円等の他の形状も適用できる。
【００７６】
オペレータの走査方向の数は、抽出対象とする線分の方向や精度、処理時間に応じて、種々選択でき、４つ以上が望ましい。しかも、走査方向が少なく、処理時間に余裕がある場合には、２値化による領域選択処理４２を省いても良い。同様に、コントラスト比が同じものを対象とする場合には、抽出対象選択処理４６を省くこともできる。
【００７７】
更に、モルフォロジー処理として説明したトップハットサイメンション処理は、要するエレメント又はオペレータを画像に対し、複数方向に走査し、各方向の抽出画像から線状要素を抽出するものであれば、他の方法も適用できる。更に、適用分野は、肌の表面に限らず、生体の血管像や、生体の紋様等にも、適用できる。
【００７８】
以上、本発明を実施の形態により説明したが、本発明の趣旨の範囲内において、本発明は、種々の変形が可能であり、本発明の範囲からこれらを排除するものではない。
【００７９】
（付記１）グレースケールの撮像画像から線分要素を抽出する画像処理方法において、前記撮像画像に従う画像に対し、オペレータを、複数方向に走査し、各方向の抽出画像から線状要素を抽出するモルフォロジー処理を実行するステップと、前記モルフォロジー処理された画像から、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出するステップを有することを特徴とする画像処理方法。
【００８０】
（付記２）前記撮像画像に従う画像を２値化して、前記モルフォロジー処理を実行する前記撮像画像の抽出領域を選択するステップを更に有することを特徴とする付記１の画像処理方法。
【００８１】
（付記３）前記グレースケールの撮像画像を、平滑化し、且つエッジ強調処理して、前記撮像画像に従う画像を作成するステップを更に有することを特徴とする付記１の画像処理方法。
【００８２】
（付記４）前記抽出された線分要素を平滑化し、且つエッジ強調処理するステップと、前記平滑化且つエッジ強調された線分要素を２値化して、線分データを作成するステップを更に有することを特徴とする付記１の画像処理方法。
【００８３】
（付記５）前記モルフォロジー処理を実行するステップは、前記オペレータを、複数方向に走査し、各方向のオープン処理画像を作成するステップと、前記撮像画像に従う画像から前記各方向のオープン処理画像とから前記各方向のトップハット処理画像を作成するステップと、前記各方向のトップハット処理画像を加算して、前記線状要素を抽出するステップからなることを特徴とする付記１の画像処理方法。
【００８４】
（付記６）前記線分要素を抽出するステップは、前記撮像画像に従う画像のコントラストの高い可能性のある領域を指定するステップと、前記モルフォロジー処理された画像の前記指定された領域に対し、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出するステップと、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出するステップを有することを特徴とする付記１の画像処理方法。
【００８５】
（付記７）前記領域を抽出するステップは、前記指定された領域の輝度の頻度ヒストグラムを計算するステップと、前記頻度ヒストグラムから前記比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出するステップとを有することを特徴とする付記６の画像処理方法。
【００８６】
（付記８）前記抽出ステップは、前記頻度ヒストグラムから比較的コントラスト比の低い領域として、比較的輝度レベルの低いマスク領域と、比較的コントラスト比の高い領域として、比較的輝度レベルの高いマーカー領域を抽出するステップとを有することを特徴とする付記７の画像処理方法。
【００８７】
（付記９）前記線分要素として抽出するステップは、前記マーカー領域を有するマスク領域を、前記線分要素として、抽出するステップからなることを特徴とする付記８の画像処理方法。
【００８８】
（付記１０）グレースケールの撮像画像から線分要素を抽出する画像処理装置において、被検体を撮像する撮像装置と、前記撮像装置が撮像した前記撮像画像に従う画像に対し、オペレータを、複数方向に走査し、各方向の抽出画像から線状要素を抽出するモルフォロジー処理を実行し、前記モルフォロジー処理された画像から、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出する線分抽出装置を有することを特徴とする画像処理装置。
【００８９】
（付記１１）前記線分抽出装置は、前記撮像画像に従う画像を２値化して、前記モルフォロジー処理を実行する前記撮像画像の抽出領域を選択することを特徴とする付記１０の画像処理装置。
【００９０】
（付記１２）前記線分抽出装置は、前記グレースケールの撮像画像を、平滑化し、且つエッジ強調処理して、前記撮像画像に従う画像を作成することを特徴とする付記１０の画像処理装置。
【００９１】
（付記１３）前記線分抽出装置は、前記抽出された線分要素を平滑化し、且つエッジ強調処理し、前記平滑化且つエッジ強調された線分要素を２値化して、線分データを作成することを特徴とする付記１０の画像処理装置。
【００９２】
（付記１４）前記線分抽出装置は、前記オペレータを、複数方向に走査し、各方向のオープン処理画像を作成し、前記撮像画像に従う画像から前記各方向のオープン処理画像とから前記各方向のトップハット処理画像を作成し、前記各方向のトップハット処理画像を加算して、前記線状要素を抽出するモルフォロジー処理を実行することを特徴とする付記１０の画像処理装置。
【００９３】
（付記１５）前記線分抽出装置は、前記モルフォロジー処理された画像の前記撮像画像のコントラスト比の高い可能性がある領域に対し、比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出し、前記比較的コントラスト比の高い領域に連結する前記比較的コントラスト比の低い領域の線状要素を、線分要素として抽出することを特徴とする付記１０の画像処理装置。
【００９４】
（付記１６）前記線分抽出装置は、前記指定された領域の輝度の頻度ヒストグラムを計算し、前記頻度ヒストグラムから前記比較的コントラスト比の高い領域と比較的コントラスト比の低い領域を抽出することを特徴とする付記１５の画像処理装置。
【００９５】
（付記１７）前記線分抽出装置は、前記頻度ヒストグラムから比較的コントラスト比の低い領域として、比較的輝度レベルの低いマスク領域と、比較的コントラスト比の高い領域として、比較的輝度レベルの高いマーカー領域を抽出することを特徴とする付記１６の画像処理装置。
【００９６】
（付記１８）前記線分抽出装置は、前記マーカー領域を有するマスク領域を、前記線分要素として、抽出することを特徴とする付記１７の画像処理装置。
【産業上の利用可能性】
【００９７】
抽出対象領域選択処理により、コントラスト比の高い部分から線分の成長方向に連続するコントラスト比の低い部分も、１つの線分として、抽出するため、コントラスト比によらず、精度良く線分抽出できる。このため、ぼやけた画像から、精度良く、連続した線分を抽出できる。
【符号の説明】
【００９８】
１  線分抽出部
２  撮像装置
３  照射部
４  撮像部
５  被検体
４０，４７  ＬｏＧ  Ｆｉｌｔｅｒ処理
４２  ２値化による領域指定処理
４４  トップハットサイメンション処理
４６  抽出対象選択処理
４８  ２値化処理
４９  細線化処理
【図１】
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【図２】
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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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