(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された画像の部分領域ごとに、輝度の変化の特徴を表す輝度勾配ベクトルを算出する輝度勾配ベクトル算出部と、
前記輝度勾配ベクトルの類似性に基づいて、１つ以上の前記部分領域を統合した局所統合領域を生成する局所的統合部と、
前記局所統合領域における前記輝度勾配ベクトルをもとに算出した前記局所統合領域の特徴（局所統合領域特徴）の類似性に基づいて、１つ以上の前記局所統合領域を統合した統合領域を生成する大域的統合部と、
前記統合領域における前記輝度勾配ベクトルの分布特性に基づいて、前記統合領域が規則的パターンであるか否かを判定し、判定結果を出力する規則的パターン判定部と、
を備えた画像処理装置。
【請求項２】
前記輝度勾配ベクトル算出部は、前記画像を格子状に分割した各ブロックを前記部分領域として、前記部分領域内の水平方向および垂直方向の輝度変動量をそれぞれ成分とするベクトルを、前記輝度勾配ベクトルとして算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記局所的統合部は、前記輝度勾配ベクトルの大きさおよび方向の少なくとも一方の類似性に基づいて、１つ以上の前記部分領域を統合して前記局所統合領域を生成することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記大域的統合部は、前記局所統合領域における前記輝度勾配ベクトルの大きさおよび方向の少なくとも一方に関する正規化ヒストグラムを前記局所統合領域特徴として算出し、前記局所統合領域間で前記正規化ヒストグラムを比較して前記局所統合領域特徴の類似性を判定することにより、前記局所統合領域を統合して前記統合領域を生成することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記規則的パターン判定部は、前記統合領域において規定値以上の大きさの輝度勾配ベクトルをもつ部分領域の密度に基づいて、前記統合領域が規則的パターンであるか否かを判定することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記規則的パターン判定部は、前記統合領域において規定値以上の大きさの輝度勾配ベクトルが集中する領域に基づいて、前記統合領域が規則的パターンであるか否かを判定することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記規則的パターン判定部は、前記統合領域における前記輝度勾配ベクトルの一方向性に基づいて、前記統合領域が規則的パターンであるか否かを判定することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記規則的パターン判定部は、前記統合領域における前記輝度勾配ベクトルの点対称性に基づいて、前記統合領域が規則的パターンであるか否かを判定することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
入力された画像の部分領域ごとに、輝度の変化の特徴を表す輝度勾配ベクトルを算出し、
前記輝度勾配ベクトルの類似性に基づいて、１つ以上の前記部分領域を統合した局所統合領域を生成し、
前記局所統合領域における前記輝度勾配ベクトルをもとに算出した前記局所統合領域の特徴（局所統合領域特徴）の類似性に基づいて、１つ以上の前記局所統合領域を統合した統合領域を生成し、
前記統合領域における前記輝度勾配ベクトルの分布特性に基づいて、前記統合領域が規則的パターンであるか否かを判定し、判定結果を出力する画像処理方法。
【請求項１０】
入力された画像の部分領域ごとに、輝度の変化の特徴を表す輝度勾配ベクトルを算出する輝度勾配ベクトル算出ステップと、
前記輝度勾配ベクトルの類似性に基づいて、１つ以上の前記部分領域を統合した局所統合領域を生成する局所的統合ステップと、
前記局所統合領域における前記輝度勾配ベクトルをもとに算出した前記局所統合領域の特徴（局所統合領域特徴）の類似性に基づいて、１つ以上の前記局所統合領域を統合した統合領域を生成する大域的統合ステップと、
前記統合領域における前記輝度勾配ベクトルの分布特性に基づいて、前記統合領域が規則的パターンであるか否かを判定し、判定結果を出力する規則的パターン判定ステップと、
をコンピュータ装置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、画像における規則的パターンを検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
規則的パターン（縞模様・渦巻き模様・同心円模様など）を含む映像は、視聴者に光過敏性発作を発症させる可能性がある。光過敏性発作は、視覚に飛び込んだ光刺激に対する異常反応の症状であり、痙攣や意識障害などを伴う癲癇に似た発作である。
【０００３】
このような人体への悪影響を抑制するために、規則的パターンを含む映像コンテンツの配信を抑制する試みが世界的に実施されている。例えば、国際電気通信連合（ＩＴＵ：International Telecommunication Union）は、映像による光過敏性発作を低減するためのガイドラインを制定している（非特許文献１参照）。非特許文献１において、ＩＴＵは、映像配信組織に対して、規則的パターンを始めとした光過敏性発作を誘発するおそれのある映像について、映像コンテンツ制作者に周知するように勧告している。また、日本においては、日本放送協会と日本民間放送連盟が、特にアニメ―ション制作に関してガイドラインを制定している（非特許文献２参照）。非特許文献２では、規則的パターン模様が画面の大分部を占めることを避けるように、注意喚起がなされている。
【０００４】
しかし、映像コンテンツに意図せず混入した規則的パターンを見つけ出すためには、映像コンテンツ全てを視聴せざるを得ず、非常に時間がかかるという問題がある。また、人手で行うことによる見落としや、作業者の判断基準の違いにより、精度が不安定な点が問題となる。そこで、規則的パターンを、映像に含まれる画像から自動的に検出する技術が求められている。
【０００５】
規則的パターンには、図２０に示すように、コントラストの大きいある特定のパターンが複数含まれる。この特性をもとに、コントラストおよび空間周波数に基づいて画像が規則的パターンを含むか否かを判定する関連技術の一例が、特許文献１に記載されている。具体的には、この関連技術は、画像において、コントラストの強さが許容範囲外であり、空間周波数のピーク値があらかじめ定められた周波数帯にある画像領域を検出する。そして、この関連技術は、検出した画像領域と画像全体との面積比率が許容範囲外の場合に、画像が規則的パターンを含むと判定する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】"Guidance for the reduction of photosensitive epileptic seizures caused by television", Rec. ITU-R BT.1702, ITU, 2005
【非特許文献２】"アニメーション等の映像手法に関するガイドライン", 日本放送協会、日本民間放送連盟、1998（2006一部改訂）
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第２８９８２６９号
【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、特許文献１に記載された関連技術では、検出対象とする規則的パターンについて、その画像特徴として空間周波数のピーク値の取り得る周波数帯を予め指定する必要がある。そのため、この関連技術には、未知の規則的パターンを検出できないという問題がある。
【０００９】
本発明は、上述の課題を解決するためになされたものである。すなわち、本発明は、画像における規則的パターンを、その画像特徴をあらかじめ指定することなく検出する技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の画像処理装置は、入力された画像の部分領域ごとに、輝度の変化の特徴を表す輝度勾配ベクトルを算出する輝度勾配ベクトル算出部と、前記輝度勾配ベクトルの類似性に基づいて、１つ以上の前記部分領域を統合した局所統合領域を生成する局所的統合部と、前記局所統合領域における前記輝度勾配ベクトルをもとに算出した前記局所統合領域の特徴（局所統合領域特徴）の類似性に基づいて、１つ以上の前記局所統合領域を統合した統合領域を生成する大域的統合部と、前記統合領域における前記輝度勾配ベクトルの分布特性に基づいて、前記統合領域が規則的パターンであるか否かを判定し、判定結果を出力する規則的パターン判定部と、を備える。
【００１１】
また、本発明の画像処理方法は、入力された画像の部分領域ごとに、輝度の変化の特徴を表す輝度勾配ベクトルを算出し、前記輝度勾配ベクトルの類似性に基づいて、１つ以上の前記部分領域を統合した局所統合領域を生成し、前記局所統合領域における前記輝度勾配ベクトルをもとに算出した前記局所統合領域の特徴（局所統合領域特徴）の類似性に基づいて、１つ以上の前記局所統合領域を統合した統合領域を生成し、前記統合領域における前記輝度勾配ベクトルの分布特性に基づいて、前記統合領域が規則的パターンであるか否かを判定し、判定結果を出力する。
【００１２】
また、本発明の画像処理プログラムは、入力された画像の部分領域ごとに、輝度の変化の特徴を表す輝度勾配ベクトルを算出する輝度勾配ベクトル算出ステップと、前記輝度勾配ベクトルの類似性に基づいて、１つ以上の前記部分領域を統合した局所統合領域を生成する局所的統合ステップと、前記局所統合領域における前記輝度勾配ベクトルをもとに算出した前記局所統合領域の特徴（局所統合領域特徴）の類似性に基づいて、１つ以上の前記局所統合領域を統合した統合領域を生成する大域的統合ステップと、前記統合領域における前記輝度勾配ベクトルの分布特性に基づいて、前記統合領域が規則的パターンであるか否かを判定し、判定結果を出力する規則的パターン判定ステップと、をコンピュータ装置に実行させる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は、画像における規則的パターンを、その画像特徴をあらかじめ指定することなく検出する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第1の実施の形態としての画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第1の実施の形態としての画像処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】規則的パターンの特徴を説明する図である。
【図４】規則的パターンに類似する特徴を有するが規則的パターンでない画像領域の例を示す図である。
【図５】本発明の第1の実施の形態としての画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。
【図６】本発明の第２の実施の形態としての画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態における輝度勾配ベクトルの算出処理の一例を説明する図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態における輝度勾配ベクトルの類似性の判定処理で用いられる方向ＩＤを説明する図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態における輝度勾配ベクトルの類似性の判定処理において用いられる閾値を説明する図である。
【図１０】規則的パターンでない画像領域における輝度勾配ベクトルの分布特性の一例を説明する図である。
【図１１】本発明の第２の実施の形態としての画像処理装置の動作を説明するフローチャートである。
【図１２】本発明の第２の実施の形態において入力される画像の具体例を示す図である。
【図１３】本発明の第２の実施の形態において用いられる部分領域の具体例を示す図である。
【図１４】本発明の第２の実施の形態において生成された輝度勾配ベクトルの具体例を示す図である。
【図１５】本発明の第２の実施の形態における部分領域の統合の具体例について説明する図である。
【図１６】本発明の第２の実施の形態において生成された局所統合領域の具体例を示す図である。
【図１７】本発明の第２の実施の形態において生成された局所統合領域の具体例について、その特徴を表す正規化ヒストグラムの傾向を示す図である。
【図１８】本発明の第２の実施の形態において生成された統合領域の具体例を示す図である。
【図１９】本発明の第２の実施の形態において検出された規則的パターンの領域を示す図である。
【図２０】様々な規則的パターンを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の各実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１６】
（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施の形態としての画像処理装置１の機能ブロック構成を図１に示す。図１において、画像処理装置１は、輝度勾配ベクトル算出部１１と、局所的統合部１２と、大域的統合部１３と、規則的パターン判定部１４とを備える。画像処理装置１は、画像から規則的パターンの領域を検出する装置である。
【００１７】
ここで、画像処理装置１は、図２に示すようなハードウェア要素によって構成可能である。図２において、画像処理装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１００１、メモリ１００２、出力装置１００３および入力装置１００４を含む。メモリ１００２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、補助記憶装置（ハードディスク等）等によって構成される。出力装置１００３は、ディスプレイ装置やプリンタ等のように、情報を出力する装置によって構成される。入力装置１００４は、キーボードやマウス等のように、ユーザ操作の入力を受け付ける装置によって構成される。この場合、画像処理装置１の各機能ブロックは、メモリ１００２に格納されるコンピュータ・プログラムを読み込んで実行するとともに出力装置１００３および入力装置１００４の各部を制御するＣＰＵ１００１によって構成される。なお、画像処理装置１およびその各機能ブロックのハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。
【００１８】
次に、規則的パターンの特徴について説明する。まず、規則的パターンの例として、斜めストライプのパターンおよび渦巻き模様のパターンを図３に示す。これらの規則的パターンでは、コントラストの大きい特定のパターンをもつ部分領域（例えば破線で囲んだ領域）が複数存在する。また、図３の上部には、これらの規則的パターンについて、それぞれ部分的な拡大図を示している。拡大図に示すように、規則的パターンにおける各パターンの輪郭付近では、輪郭に沿って同等の輝度差を持つ画素対が、両矢印の示す方向に並んでいる。また、それぞれの規則的パターンを画像領域全体でみると、局所的な特定のパターンが全体に分散して存在する。
【００１９】
一方、規則的パターンに類似する特徴を持つが規則的パターンでない画像領域の例を図４に示す。図４において、領域Ａは、画像に重畳された文字の領域である。領域Ａでは、文字の輪郭付近で同等の輝度差を持つ画素対が存在するが、文字領域全体に特定のパターンが分散して存在することはない。また、領域Ｂは、規則的パターンに類似する外観の物体が写された領域である。領域Ｂでは、垂直方向に伸びる直線付近で同等の輝度差を持つ画素対が存在し、垂直方向に伸びる直線を含む特定のパターンが領域全体に複数存在している。しかしながら、領域Ｂでは、垂直方向に伸びる直線の輪郭の一部に、コントラストが小さい箇所（輝度差が小さい箇所）が存在する。
【００２０】
このような規則的パターンの特徴を利用して規則的パターンを検出するため、画像処理装置１は、画像の各部分領域について輝度勾配ベクトルを算出する。そして、画像処理装置１は、輝度勾配ベクトルを用いて、局所的および大域的な類似性をもとに部分領域を統合する（すなわち、分散して存在する特定パターンを凝集する）。これにより、画像処理装置１は、規則的パターンを検出する。以下、画像処理装置１の機能ブロックの詳細について説明する。
【００２１】
輝度勾配ベクトル算出部１１は、入力された画像中の部分領域ごとに、輝度勾配ベクトルを算出する。輝度勾配ベクトルは、その部分領域における輝度の変化の特徴を表す。例えば、輝度勾配ベクトルの算出の前に、輝度勾配ベクトル算出部１１は、メモリ１００２に記憶された画像のうち、検査対象として入力装置１００４を介して指定された画像を入力データとして取得してもよい。また、輝度勾配ベクトル算出部１１は、入力された画像を、あらかじめ定められた手法に基づき部分領域に分割する処理を実行すればよい。
【００２２】
局所的統合部１２は、輝度勾配ベクトルの類似性に基づいて、１つ以上の部分領域を統合した局所統合領域を生成する。また、局所的統合部１２は、既に統合した局所統合領域に含まれる少なくともいずれかの部分領域に対して輝度勾配ベクトルが類似性を有する他の部分領域があるか否かを判定する。もし、類似性を有する他の部分領域がある場合、局所的統合部１２は、既に統合した局所統合領域に他の部分領域をさらに統合して新たな局所統合領域とする。
【００２３】
大域的統合部１３は、局所統合領域特徴の類似性に基づいて、１つ以上の局所統合領域を統合した統合領域を生成する。局所統合領域特徴は、局所統合領域の特徴を表す情報であり、局所統合領域における輝度勾配ベクトルをもとに算出される。なお、局所統合領域における輝度勾配ベクトルとは、局所統合領域に含まれる各部分領域について算出された輝度勾配ベクトルである。また、大域的統合部１３は、既に統合した統合領域に含まれる少なくともいずれかの局所統合領域に対して局所統合領域特徴が類似性を有する他の局所統合領域があるか否かを判定する。もし、類似性を有する他の局所統合領域がある場合、既に統合した統合領域に他の局所統合領域をさらに統合して新たな統合領域とする。
【００２４】
規則的パターン判定部１４は、統合領域における輝度勾配ベクトルの分布特性に基づいて、統合領域が規則的パターンであるか否かを判定する。なお、統合領域における輝度勾配ベクトルとは、統合領域に含まれる各部分領域について算出された輝度勾配ベクトルである。そして、規則的パターン判定部１４は、判定結果を出力する。例えば、規則的パターン判定部１４は、入力された画像に、規則的パターンであると判定された領域を示す情報を重畳して、出力装置１００３に出力してもよい。
【００２５】
以上のように構成された画像処理装置１の動作について、図５を参照して説明する。
【００２６】
まず、輝度勾配ベクトル算出部１１は、入力された画像を、部分領域に分割する（ステップＳ１）。
【００２７】
次に、輝度勾配ベクトル算出部１１は、各部分領域について、輝度勾配ベクトルを算出する（ステップＳ２）。
【００２８】
次に、局所的統合部１２は、輝度勾配ベクトルの類似性に基づいて、１つ以上の部分領域を統合した局所統合領域を生成する（ステップＳ３）。
【００２９】
次に、大域的統合部１３は、局所統合領域特徴の類似性に基づいて、１つ以上の局所統合領域を統合した統合領域を生成する（ステップＳ４）。
【００３０】
次に、規則的パターン判定部１４は、統合領域における輝度勾配ベクトルの分布特性に基づいて、統合領域が規則的パターンであるか否かを判定し、判定結果を出力する（ステップＳ５）。
【００３１】
以上で、画像処理装置１は動作を終了する。
【００３２】
次に、本発明の第１の実施の形態の効果について述べる。
【００３３】
本発明の第１の実施の形態としての画像処理装置は、画像における規則的パターンを、その画像特徴をあらかじめ指定することなく検出することができる。
【００３４】
その理由について述べる。本実施の形態では、輝度勾配ベクトル算出部が、入力された画像を分割した部分領域ごとに、輝度の変化の特徴を表す輝度勾配ベクトルを算出する。そして、局所的統合部が、輝度勾配ベクトルの類似性に基づいて、1つ以上の部分領域を統合した局所統合領域を生成し、大域的統合部が、局所統合領域特徴の類似性に基づいて、１つ以上の局所統合領域を統合した統合領域を生成する。そして、規則的パターン判定部が、統合領域における輝度勾配ベクトルの分布特性に基づいて、統合領域が規則的パターンであるか否かを判定し、判定結果を出力するからである。
【００３５】
このように、本実施の形態では、局所的統合部が、「規則的パターンの輪郭上において近接する位置の輝度勾配ベクトルは類似する」という特性を利用して、規則的パターンの輪郭に相当する部分領域を１つに統合して局所統合領域とする。そして、大域的統合部が、「規則的パターンでは同種の局所的なパターンが繰り返し画像上に存在する」という特性を利用して、規則的パターンの輪郭に相当する局所統合領域のうち同種が繰り返されている領域を１つに統合して統合領域とする。これにより、本実施の形態は、局所的なパターンが繰り返されている可能性のある統合領域について、輝度勾配ベクトルの分布特性に基づいて、規則的パターンであるか否かを判定可能となる。したがって、本実施の形態は、検出対象の規則的パターンをあらかじめ想定しておく必要がなく、未知の規則的パターンが存在する領域を検出可能となる。
【００３６】
（第２の実施の形態）
次に、本発明の第２の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、本実施の形態の説明において参照する各図面において、本発明の第１の実施の形態と同一の構成および同様に動作するステップには同一の符号を付して本実施の形態における詳細な説明を省略する。
【００３７】
まず、本発明の第２の実施の形態としての画像処理装置２の構成を図６に示す。図６において、画像処理装置２は、輝度勾配ベクトル算出部２１と、局所的統合部２２と、大域的統合部２３と、規則的パターン判定部２４とを備える。画像処理装置２は、画像から規則的パターンの領域を検出する装置である。
【００３８】
＜輝度勾配ベクトル算出部の構成＞
輝度勾配ベクトル算出部２１は、本発明の第１の実施の形態における輝度勾配ベクトル算出部１１と略同様に、入力された画像を部分領域に分割し、分割した各部分領域について輝度勾配ベクトルを算出するが、その詳細が異なる。本実施の形態における部分領域の生成処理および輝度勾配ベクトルの算出処理について説明する。
【００３９】
本実施の形態では、輝度勾配ベクトル算出部２１は、画像を格子状の部分領域に分割する。なお、輝度勾配ベクトル算出部２１は、画像を８ビットのグレースケール画像に変換した後に、各部分領域の輝度勾配ベクトルを算出してもよい。また、輝度勾配ベクトル算出部２１は、画像を他の階調数の画像に変換した後に、各部分領域の輝度勾配ベクトルを算出してもよい。また、輝度勾配ベクトル算出部２１は、画像のＲＧＢ（Red Green Blue）のいずれかの色成分を選択し、選択した色成分量を輝度値とするグレースケール画像に変換した後に、各部分領域の輝度勾配ベクトルを算出してもよい。
【００４０】
詳細には、例えば、輝度勾配ベクトル算出部２１は、入力された画像を所定の幅および高さで格子状に分割し、生成された各ブロックを部分領域としてもよい。あるいは、輝度勾配ベクトル算出部２１は、入力された画像を所定の画像サイズになるように縮小した上で、縮小画像を所定の幅および高さの格子状に分割することで生成した各ブロックを部分領域としてもよい。所定の画像サイズとは、例えば、ＱＶＧＡ（Quarter Video Graphics Array）画像サイズや、６４×６４等の正方画像サイズであってもよい。なお、輝度勾配ベクトル算出部２１は、格子状の部分領域に限らず、予め定められた特定の形状を単位として画像を分割し、生成された各単位領域を部分領域としてもよい。
【００４１】
また、輝度勾配ベクトル算出部２１は、輝度勾配ベクトルとして、部分領域内の水平方向および垂直方向の輝度変動量をそれぞれ成分とするベクトルを算出する。
【００４２】
ここで、輝度勾配ベクトルの算出処理の例を、図７を用いて説明する。この場合、輝度勾配ベクトル算出部２１は、部分領域を、所定数（ここでは、２×２個）のサブブロックに分割する。そして、輝度勾配ベクトル算出部２１は、各サブブロックを代表する輝度値Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４を求める。そして、輝度勾配ベクトル算出部２１は、左上および右下の各サブブロックを代表する輝度値Ｙ１およびＹ３の差分を第一成分とし、右上と左下の各サブブロックを代表する輝度値Ｙ２およびＹ４の差分を第二成分とするベクトルを、輝度勾配ベクトルとしてもよい。なお、各サブブロックを代表する輝度値Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４には、サブブロックの輝度値の平均値もしくは最頻値を採用可能である。この場合、規則的パターン領域をノイズに頑健に検出可能とする効果が期待できる。あるいは、各サブブロックを代表する輝度値Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４には、ベクトルの各成分を最大化する輝度値を採用可能である。この場合、規則的パターン領域を輪郭のぼけに対して頑健に検出可能とする効果が期待できる。
【００４３】
また、輝度勾配ベクトルの算出処理の他の一例について説明する。輝度勾配ベクトル算出部２１は、部分領域を構成する各画素について水平および垂直方向の微分をそれぞれとり、各方向での微分値の部分領域内での最大値をｘ，ｙ成分とするベクトルを、輝度勾配ベクトルとしてもよい。
【００４４】
また、輝度勾配ベクトルの算出処理のさらに他の一例について説明する。輝度勾配ベクトル算出部２１は、部分領域に含まれる小領域のそれぞれについて輝度ベクトルを算出する。この場合、小領域は重なりあっていてもよい。また、小領域における輝度ベクトルの算出処理には、上述した算出処理のいずれかを用いてもよい。そして、輝度勾配ベクトル算出部２１は、部分領域に含まれる小領域について算出された輝度ベクトルのうち、大きさや方向が略同一の所定数以上の輝度ベクトルを全て、その部分領域の輝度勾配ベクトルとしてもよい。なお、この算出処理の場合、各部分領域について、１つ以上の輝度勾配ベクトルが算出される。つまり、この算出処理の場合、各部分領域について、複数の輝度勾配ベクトルが算出される可能性がある。
【００４５】
例えば、部分領域が３×３画素で構成されている場合、この部分領域には、２×２画素の小領域が４つ含まれていると考えることができる。そこで、輝度勾配ベクトル算出部２１は、２×２画素の各小領域において、各画素を図７でのサブブロックとみなして、図７の算出処理により輝度勾配ベクトルを算出する。つまり、３×３の部分領域において、４つの輝度勾配ベクトルが算出される。ここで、４つの輝度勾配ベクトルがそれぞれ（１，２）、（１，２）（２，３）、（３，４）であったとする。また、「大きさおよび方向が同一の２本以上の輝度ベクトルを全て選択する」と定められているとする。この場合、この部分領域において、大きさおよび方向が同一の２本以上のベクトルは、（１，２）のみである。したがって、輝度勾配ベクトル算出部２１は、この部分領域の輝度勾配ベクトルを（１，２）とする。また、「大きさおよび方向が同一の１本以上の輝度ベクトルを全て選択する」と定められているとする。この場合、輝度勾配ベクトル算出部２１は、この部分領域の輝度勾配ベクトルを（１，２）、（２，３）、（３，４）とする。
【００４６】
＜局所的統合部の構成＞
局所的統合部２２は、近接する部分領域間において、輝度勾配ベクトルの類似性に基づいて統合を行うことにより、局所統合領域を生成する。また、局所的統合部２２は、輝度勾配ベクトルの類似性を、輝度勾配ベクトルの大きさおよび方向の少なくとも一方に基づいて判定する。
【００４７】
具体的には、局所的統合部２２は、各部分領域に関する情報（部分領域の位置および輝度勾配ベクトル）を入力として、部分領域間の近接性および輝度勾配ベクトルの類似性をそれぞれ表す情報を算出する。そして、局所的統合部２２は、部分領域間の近接性および輝度勾配ベクトルの類似性のそれぞれが所定条件を満たす場合に、それらの部分領域を統合して局所統合領域を生成する。
【００４８】
このとき、局所的統合部２２は、ベクトルサイズが所定値以上の輝度勾配ベクトルを持つ部分領域のみを、統合の対象としてもよい。この場合、局所的統合部２２は、ベクトルサイズが所定値未満の輝度勾配ベクトルを持つ部分領域については、所定条件を満たす他の部分領域に結合してもよい。例えば、所定条件とは、ベクトルサイズが所定値未満の輝度勾配ベクトルを持つ部分領域に対して、空間的距離が規定値未満であり、かつ、輝度勾配ベクトルのベクトルサイズが所定値以上であり、かつ、色情報が類似することであってもよい。この場合、結合により１つとなった部分領域が、局所的統合部２２による統合の対象となる。そして、結合により１つとなった部分領域の輝度勾配ベクトルとしては、ベクトルサイズが所定値以上の輝度勾配ベクトルが採用される。
【００４９】
このように、局所的統合部２２は、局所統合領域の生成を、部分領域間の近接性および部分領域間での輝度勾配ベクトルの類似性に基づいて行う。
【００５０】
［部分領域間の近接性］
ここで、部分領域間の近接性の判定処理について説明する。局所的統合部１２は、２つの部分領域の空間的距離Ｄをもとに、その２つの部分領域が近接しているか否かを判定する。空間的距離Ｄは、各部分領域の中心座標の間の距離であってもよい。また、空間的距離Ｄは、部分領域に含まれる画素のうち互いに最も近接する画素対の間の距離であってもよい。また、空間的距離Ｄは、部分領域に含まれる画素のうち互いに最も離れた画素対の間の距離であってもよい。そして、局所的統合部１２は、部分領域間の距離が近接するか否かを、部分領域間の空間的距離Ｄと閾値との大小関係によって判定してもよい。例えば、部分領域ＡおよびＢの中心座標が、それぞれ（Ｘａ，Ｙａ）および（Ｘｂ，Ｙｂ）であり、閾値がＴｈであるとする。この場合、局所的統合部１２は、次式（１）を満たす場合に、部分領域ＡおよびＢが近接すると判定してもよい。
0006540220.tif 000002
【００５１】
なお、“｜｜”は、絶対値を表す。
【００５２】
［輝度勾配ベクトルの類似性］
次に、輝度勾配ベクトルの類似性の判定処理について説明する。局所的統合部２２は、２つの部分領域の間で、輝度勾配ベクトルの大きさまたは方向のうち少なくとも１つに基づいて、類似性を判定する。
【００５３】
例えば、輝度勾配ベクトルを（Ｕａ，Ｖａ）としたときに、その大きさは、次式（２）によって算出可能である。
0006540220.tif 000003
【００５４】
この場合、局所的統合部２２は、２本の輝度勾配ベクトルの大きさの差分値が閾値ＴＨｓ未満のときに、２本の輝度勾配ベクトルが類似すると判定してもよい。
【００５５】
また、輝度勾配ベクトル（Ｕａ，Ｖａ）の方向（単位：ラジアン）は、次式（３）によって算出可能である。
0006540220.tif 000004
【００５６】
なお、［ｒａｄ］は、単位がラジアンであることを表している。この場合、局所的統合部２２は、２本の輝度勾配ベクトルの方向の差分値が閾値ＴＨｒ未満の場合に、２本の輝度勾配ベクトルを類似すると判定してもよい。
【００５７】
あるいは、局所的統合部２２は、２本の輝度勾配ベクトルの方向に付与されるＩＤに基づいて類似性を判断してもよい。例えば、図８に示すように、ベクトルの方向（角度）が、所定数（例えば、１２）に量子化されて方向ＩＤが定められているとする。この場合、局所的統合部２２は、輝度勾配ベクトルに対して、そのベクトルが属する方向ＩＤを付与する。例えば、図８では、輝度勾配ベクトル（Ｕａ，Ｖａ）に対して、方向ＩＤ「２」が付与される。このようにして、局所的統合部２２は、２本の輝度勾配ベクトルに方向ＩＤを付与する。そして、例えば、局所的統合部２２は、２本の輝度勾配ベクトルの方向ＩＤが同一である場合に、２本の輝度勾配ベクトルが類似すると判定してもよい。また、局所的統合部２２は、２本の輝度勾配ベクトルの方向ＩＤが隣り合う (例えば「１」と「２」、「３」と「２」、「０」と「１１」など)場合に、２本の輝度勾配ベクトルが類似すると判定してもよい。
【００５８】
また、局所的統合部２２は、上述した大きさおよび方向にそれぞれ基づく類似性の判定処理のいずれかにより類似すると判定された場合に、２本の輝度勾配ベクトルが類似すると判定してもよい。あるいは、局所的統合部２２は、上述した大きさおよび方向にそれぞれ基づく類似性の判定処理の双方により類似すると判定された場合に、２本の輝度勾配ベクトルが類似すると判定してもよい。
【００５９】
また、局所的統合部２２は、閾値ＴＨｓおよびＴＨｒを、類似性を判定する２本の輝度勾配ベクトルがそれぞれ属する部分領域間の空間的距離に応じて設定してもよい。例えば、図９に示すように、閾値ＴＨｓまたはＴＨｒは、部分領域間の空間的距離Ｄが大きくなるにしたがってより大きい値となるよう設定されてもよい。この場合、図９の例のように、閾値ＴＨｓまたはＴＨｒには、上限値が設けられていてもよい。なお、ＴＨｓの最大値は、８ビットのグレースケール画像の場合には２５５であってもよい。また、ＴＨｓの最大値は、他の階調のグレースケール画像の場合には階調数に応じた値であってもよい。また、ＴＨｒの最大値は、πであってもよいし、２πであってもよい。このように、部分領域間の空間的距離Ｄに応じて閾値ＴＨｓおよびＴＨｒを設定することにより、例えば渦巻きや同心円などのように、空間的距離Ｄが離れるに従って輝度勾配ベクトルの方向が徐々に変化する場合にも、それらの部分領域が適切に統合される。また、ノイズ等の影響により、離れた部分領域の間で輝度勾配ベクトルの大きさに差異がある場合にも、それらの部分領域が適切に統合される。
【００６０】
また、１つの部分領域につき複数の輝度勾配ベクトルが算出されている場合について説明する。この場合、局所的統合部２２は、２つの部分領域から各１本ずつ選択された輝度勾配ベクトルの組み合わせのうち、大きさおよび方向の少なくとも一方が最も類似する組み合わせに基づいて、２つの部分領域の類似性を判定してもよい。あるいは、局所的統合部２２は、２つの部分領域から各１本ずつ選択された輝度勾配ベクトルの全ての組み合わせについて大きさおよび方向の少なくとも一方を算出し、その統計量（例えば、平均値など）に基づいて、２つの部分領域の類似性を判定してもよい。なお、２つの部分領域から各１本ずつ選択された輝度勾配ベクトルの組み合わせについての大きさまたは方向は、例えば、前述の式（２）、式（３）または方向ＩＤ等として算出可能である。
【００６１】
［局所統合領域に対する後処理］
このようにして、局所的統合部２２は、任意の２つの部分領域間において近接性および輝度ベクトルの類似性が共に所定条件を満たす場合に、それらの２つの部分領域を統合して局所統合領域を生成する。そして、局所的統合部２２は、既に生成した局所統合領域に含まれる部分領域のいずれかと、含まれない他の部分領域との間で近接性および輝度ベクトルの類似性が共に所定条件を満たすか否かを判定する。もし、近接性および類似性の両方が所定の条件を満たすと判定した場合、局所的統合部２２は、既に生成した局所統合領域に、他の部分領域を統合して新たな局所統合領域を生成する。
【００６２】
また、局所的統合部２２は、他のいずれの部分領域とも統合されない部分領域については、その部分領域を局所統合領域としてもよい。
【００６３】
また、局所的統合部２２は、最終的に生成された局所統合領域を評価し、規定条件を満たさない局所統合領域を誤検出として除去してもよい。規定条件としては、局所統合領域を構成する部分領域の個数に基づく条件や、局所統合領域の面積に基づく条件を採用してもよい。例えば、局所的統合部２２は、局所統合領域を構成する部分領域の個数が規定数未満の場合に、その局所統合領域を誤検出として除去してもよい。また、局所的統合部２２は、局所統合領域の面積が規定値未満の場合に、その局所統合領域を誤検出として除去してもよい。また、局所的統合部２２は、局所統合領域を構成する部分領域の個数および局所統合領域の面積の双方がそれぞれに定められた規定値未満の場合に、その局所統合領域を誤検出として除去してもよい。
【００６４】
＜大域的統合部の構成＞
大域的統合部２３は、本発明の第１の実施の形態における大域的統合部１３と略同様に、輝度勾配ベクトルから算出される局所統合領域特徴の類似性に基づいて、局所統合領域を統合した統合領域を生成するが、その詳細が異なる。
【００６５】
［局所統合領域特徴］
まず、大域的統合部２３による局所統合領域特徴の算出処理の詳細について説明する。大域的統合部２３は、局所統合領域特徴として、輝度勾配ベクトルの大きさまたは方向の少なくとも一方に基づく正規化ヒストグラムを算出する。
【００６６】
（２３−１）輝度勾配ベクトルの大きさによる正規化ヒストグラム
ここでは、局所統合領域特徴の算出処理の一例として、輝度勾配ベクトルの大きさに基づく正規化ヒストグラムの算出処理について説明する。この場合、大域的統合部２３は、局所統合領域における輝度勾配ベクトルについて、ベクトルサイズについて予め定めたビン数のヒストグラムを生成する。そして、大域的統合部２３は、生成したヒストグラムにおいて、ヒストグラム生成に利用した輝度勾配ベクトル数で各ビンの度数を除算（正規化）することにより、正規化ヒストグラムを生成する。なお、大域的統合部２３は、局所統合領域における輝度勾配ベクトルのうち、ベクトルサイズが規定値ＴＨｂ（＞＝０）以上の輝度勾配ベクトルを用いて、大きさによる正規化ヒストグラムを生成してもよい。
【００６７】
例えば、８ビットのグレースケール画像について、ベクトルサイズが規定値ＴＨｂ以上の輝度勾配ベクトルを用いて、ベクトルサイズに基づく正規化ヒストグラムを生成することを想定する。この場合、大域的統合部２３は、ベクトルサイズの値域ＴＨｂ〜２２５を予め定めたビン数Ｎｂ１で分割したビン幅（２５５−ＴＨｂ）／Ｎｂ１のヒストグラムを生成することになる。なお、“／”は、除算を表す。具体的には、大域的統合部２３は、局所統合領域ｉに属するベクトルサイズＴＨｂ以上の各輝度勾配ベクトルのサイズが、どのビンに属するかを判定する。これにより、大域的統合部２３は、局所統合領域ｉのヒストグラムＨ１ｉ［ｊ］（０＜＝ｊ＜Ｎｂ１、０＜＝ｉ＜Ｎｒ、Ｎｒは局所統合領域数）を算出する。そして、大域的統合部２３は、Ｈ１ｉ［ｊ］を、局所統合領域ｉに属するベクトルサイズＴＨｂ以上の輝度勾配ベクトルの本数Ｎｖで除算することによって、次式（４）に示す正規化ヒストグラムｒＨ１ｉ［ｊ］を生成する。
0006540220.tif 000005
【００６８】
（２３−２）輝度勾配ベクトルの方向による正規化ヒストグラム
次に、局所統合領域特徴の算出処理の他の一例として、輝度勾配ベクトルの方向に基づく正規化ヒストグラムの算出処理について説明する。この場合、大域的統合部２３は、局所統合領域における輝度勾配ベクトルについて、ベクトルの方向について予め定めたビン数のヒストグラムを生成する。そして、大域的統合部２３は、ヒストグラム生成に利用した輝度勾配ベクトル数で各ビンの度数を除算（正規化）することにより、正規化ヒストグラムを生成する。なお、大域的統合部２３は、局所統合領域に含まれる輝度勾配ベクトルのうち、ベクトルサイズが規定値ＴＨｂ（＞＝０）以上の輝度勾配ベクトルを用いて、方向による正規化ヒストグラムを生成してもよい。
【００６９】
例えば、８ビットのグレースケール画像について、ベクトルサイズが規定値ＴＨｂ以上の輝度勾配ベクトルを用いて方向に基づく正規化ヒストグラムを生成することを想定する。この場合、大域的統合部２３は、方向の値域０〜π［ｒａｄ］を予め定めたビン数Ｎｂ２で分割したビン幅π／Ｎｂ２［ｒａｄ］のヒストグラムを生成することになる。具体的には、大域的統合部２３は、局所統合領域ｉに属するベクトルサイズＴＨｂ以上の各輝度勾配ベクトルの方向がどのビンに属するかを判定する。これにより、大域的統合部２３は、局所統合領域ｉのヒストグラムＨ２ｉ［ｊ］（０＜＝ｊ＜Ｎｂ２、０＜＝ｉ＜Ｎｒ、Ｎｒは局所統合領域数）を算出する。そして、大域的統合部２３は、Ｈ２ｉ［ｊ］を、局所統合領域ｉに属するベクトルサイズＴＨｂ以上の輝度勾配ベクトルの本数Ｎｖで除算することによって、次式（５）に示す正規化ヒストグラムｒＨ２ｉ［ｊ］を生成する。
0006540220.tif 000006
【００７０】
（２３−３）輝度勾配ベクトルの方向およびベクトルサイズに基づく正規化ヒストグラム
次に、局所統合領域特徴の算出処理のさらに他の一例として、輝度勾配ベクトルの方向およびベクトルサイズに基づく正規化ヒストグラムの算出処理について説明する。この場合、大域的統合部２３は、局所統合領域に含まれる輝度勾配ベクトルについて、ベクトルの方向およびベクトルサイズについて予め定めたビン数のヒストグラムを生成する。そして、大域的統合部２３は、ヒストグラム生成に利用した輝度勾配ベクトル数で各ビンの度数を除算（正規化）することにより、正規化ヒストグラムを生成する。なお、大域的統合部２３は、局所統合領域に含まれる輝度勾配ベクトルのうち、ベクトルサイズが規定値ＴＨｂ（＞＝０）以上の輝度勾配ベクトルを用いて、方向および大きさによる正規化ヒストグラムを生成してもよい。
【００７１】
例えば、８ビットのグレースケール画像について、ベクトルサイズが規定値ＴＨｂ以上の輝度勾配ベクトルを用いて方向およびベクトルサイズに基づく正規化ヒストグラムを生成することを想定する。この場合、大域的統合部２３は、ベクトルサイズの値域ＴＨｂ〜２２５に関する量子化数Ｎｂ１と、方向の値域０〜π［ｒａｄ］に関する量子化数Ｎｂ２とから求められるビン数Ｎｂ３（＝Ｎｂ１×Ｎｂ２）を用いて、ヒストグラムを生成することになる。具体的には、大域的統合部２３は、局所統合領域ｉに属するベクトルサイズＴＨｂ以上の各輝度勾配ベクトルの方向および大きさの組み合わせが、どのビンに属するかを判定する。これにより、大域的統合部２３は、局所統合領域ｉのヒストグラムＨ３ｉ［ｊ］（０＜＝ｊ＜Ｎｂ３、０＜＝ｉ＜Ｎｒ、Ｎｒは局所統合領域数）を算出する。そして、大域的統合部２３は、Ｈ３ｉ［ｊ］を、局所統合領域ｉに属するベクトルサイズＴＨｂ以上の輝度勾配ベクトルの本数Ｎｖで除算することによって、次式（６）に示す正規化ヒストグラムｒＨ３ｉ［ｊ］を生成する。
0006540220.tif 000007
【００７２】
以上、局所統合領域特徴の算出処理の例として、（２３−１）、（２３−２）および（２３−３）を示した。なお、１つの部分領域につき複数の輝度勾配ベクトルが算出されている場合であっても、これらの局所統合領域特徴の算出処理は適用可能である。これらの例の他にも、大域的統合部２３は、局所統合領域特徴として、色の正規化ヒストグラムなどの他の画像特徴量を、上述した輝度勾配ベクトルに関する正規化ヒストグラムに加えて算出してもよい。また、大域的統合部２３は、局所統合領域特徴として、その局所統合領域に含まれる各部分領域の位置における輝度勾配ベクトルの大きさおよび方向の少なくとも一方を用いてもよい。ここで、局所統合領域に含まれる各部分領域の位置における輝度勾配ベクトルとは、その局所統合領域に含まれる各画素の位置においてその画素が含まれる部分領域の輝度勾配ベクトルである。また、大域的統合部２３は、局所統合領域特徴として、その局所統合領域に含まれる画素値を併用してもよい。
【００７３】
［局所統合領域特徴の類似性］
次に、局所統合領域特徴の類似性の判定処理について説明する。ここで、局所統合領域特徴が、例えば、上述した（２３−１）、（２３−２）または（２３−３）によって算出された正規化ヒストグラムであるとする。この場合、大域的統合部２３は、任意の２つの局所統合領域について局所統合領域特徴間の類似性を表す情報を、正規化ヒストグラム間の距離に基づき算出し、判定を行ってもよい。例えば、局所統合領域ＡおよびＢ間の類似性を表す情報は、それぞれの正規化ヒストグラムｒＨＡおよびｒＨＢ（ビン数Ｎｂ）を用いて、次式（７）により算出可能である。
0006540220.tif 000008
【００７４】
式（７）により算出される局所統合領域特徴間の類似性を表す情報は、類似性が高いほど大きな値となる。そこで、大域的統合部２３は、２つの局所統合領域について、式（７）により算出される値が閾値を超える場合に、それらの２つの局所統合領域を統合した統合領域を生成してもよい。
【００７５】
また、大域的統合部２３は、任意の２つの局所統合領域について局所統合領域特徴間の類似性を表す情報を、テンプレートマッチングにより算出してもよい。この場合、局所統合領域特徴として、局所統合領域に含まれる各部分領域の位置での輝度勾配ベクトルを用いることが可能である。また、局所統合領域特徴として、局所統合領域内の各画素の画素値を併用することも可能である。
【００７６】
詳細には、大域的統合部２３は、局所統合領域ＡおよびＢ間の類似性を表す情報を算出するために、局所統合領域ＡおよびＢの一方をテンプレートとして、他方を走査する。例えば、大域的統合部２３は、局所統合領域ＡおよびＢのうち面積の小さい方をテンプレートとしてもよい。そして、大域的統合部２３は、走査位置ごとに、局所統合領域ＡおよびＢで互いに重なりあう領域の対応する位置において、輝度勾配ベクトルの差分を算出する。輝度勾配ベクトルの差分とは、輝度勾配ベクトルの大きさおよび方向の少なくとも一方の差分であってもよい。そして、大域的統合部２３は、走査位置ごとに差分の総和を算出し、そのうちの最小値を、局所統合領域特徴間の類似性を表す情報としてもよい。
【００７７】
具体的には、大域的統合部２３は、ある走査位置において局所統合領域ＡおよびＢが重なり合う領域の各画素について、次の差分値を算出する。各画素について算出する差分値は、局所統合領域Ａにおいてその画素を含む部分領域で算出された輝度勾配ベクトルと、局所統合領域Ｂにおいてその画素を含む部分領域で算出された輝度勾配ベクトルとの差分である。
【００７８】
なお、１つの部分領域につき複数の輝度勾配ベクトルが算出されている場合に、各画素について算出する差分値について説明する。この場合、各画素について算出する差分値は、局所統合領域Ａにおいてその画素を含む部分領域と、局所統合領域Ｂにおいてその画素を含む部分領域とから、それぞれ選択された輝度勾配ベクトルの組み合わせの差分値のうちの最小値であってもよい。また、各画素について算出する差分値は、局所統合領域Ａにおいてその画素を含む部分領域と、局所統合領域Ｂにおいてその画素を含む部分領域とから、それぞれ選択された輝度勾配ベクトルの全組み合わせの差分値の統計値（例えば、平均値等）であってもよい。
【００７９】
そして、大域的統合部２３は、走査位置ごとに、局所統合領域ＡおよびＢが重なり合う領域の全画素について、算出した差分値の総和を算出すればよい。また、大域的統合部２３は、走査位置ごとに、輝度勾配ベクトルの差分の総和に加えて、重なり合う領域での画素値の差分の総和を算出してもよい。例えば、大域的統合部２３は、輝度勾配ベクトルの差分の総和に、画素値の差分の総和を加算してもよい。
【００８０】
そして、大域的統合部２３は、以上のようにして算出した各走査位置での差分の総和のうち最小値を、局所統合領域特徴間の類似性を表す情報として採用する。ここで、差分の総和に基づく類似性を表す情報は、類似性が高いほど小さな値となる。そこで、大域的統合部２３は、２つの局所統合領域について、差分の総和に基づく類似性を表す情報が閾値未満の場合に、それらの２つの局所統合領域を統合した統合領域を生成してもよい。
【００８１】
［統合領域に対する後処理］
このようにして、大域的統合部２３は、任意の２つの局所統合領域間において、局所統合領域特徴の類似性が所定条件を満たす場合に、それらの２つ局所統合領域を統合した統合領域を生成する。そして、大域的統合部２３は、既に生成した統合領域に含まれる局所統合領域のいずれかと、含まれない他の局所統合領域との間で、局所統合領域特徴の類似性が所定条件を満たすか否かを判定する。もし、局所統合領域特徴の類似性が所定条件を満たすと判定した場合、大域的統合部２３は、既に生成した統合領域に他の局所統合領域を統合して新たな統合領域を生成する。
【００８２】
また、大域的統合部２３は、他のいずれの局所統合領域とも統合されない局所統合領域については、その局所統合領域を統合領域としてもよい。
【００８３】
また、大域的統合部２３は、最終的に生成された統合領域を評価し、規定条件を満たさない統合領域を誤検出として除去してもよい。規定条件としては、統合領域を構成する部分領域の個数に基づく条件や、統合領域の面積に基づく条件を採用してもよい。例えば、大域的統合部２３は、統合領域を構成する部分領域の個数が規定値未満の場合に、その統合領域を誤検出として除去してもよい。また、大域的統合部２３は、統合領域の面積が規定値未満の場合に、その統合領域を誤検出として除去してもよい。また、大域的統合部２３は、統合領域を構成する部分領域の個数および統合領域の面積の双方がそれぞれに定められた規定値未満の場合に、その統合領域を誤検出として除去してもよい。
【００８４】
＜規則的パターン判定部の構成＞
規則的パターン判定部２４は、本発明の第１の実施の形態における規則的パターン判定部２４と略同様に、統合領域に含まれる輝度勾配ベクトルの分布特性に基づいて、その統合領域が規則的パターンであるか否かを判定するが、その詳細が異なる。
【００８５】
また、規則的パターン判定部２４は、規則的パターンと判定された統合領域をそれぞれ、規則的パターン領域として出力してもよい。あるいは、規則的パターン判定部２４は、規則的パターンと判定された統合領域全てを内包する領域を、規則的パターン領域として出力してもよい。内包する領域とは、例えば外接矩形であってもよい。
【００８６】
［分布特性の判定処理］
ここでは、規則的パターン判定部２４による分布特性の判定処理の詳細について説明する。分布特性としては、例えば、密度や集中領域、一方向性、点対称性等が挙げられる。
【００８７】
（２４−１）密度に基づく判定
ここでは、分布特性に基づく規則的パターンの判定処理の一例として、密度に基づく判定処理について説明する。この場合、規則的パターン判定部２４は、統合領域における、輝度勾配ベクトルのベクトルサイズが閾値より大きい部分領域の密度に基づいて、統合領域が規則的パターンか否かを判定してもよい。例えば、そのような密度が規定値よりも高い統合領域には、輝度勾配の高いエッジ領域（規則的パターンの輪郭部分）が多く含まれていると考えられる。そこで、規則的パターン判定部２４は、輝度勾配ベクトルのベクトルサイズが閾値より大きい部分領域の密度が規定値より高い統合領域を、規則的パターンであると判定してもよい。
【００８８】
ここで、ベクトルサイズが閾値より大きい輝度勾配ベクトルを持つ部分領域の密度は、例えば、次のようにして算出可能である。例えば、そのような密度は、ある統合領域の面積に対して、その統合領域においてベクトルサイズが閾値Ｔｃ以上の輝度勾配ベクトルを持つ部分領域の面積が占める割合であってもよい。あるいは、そのような密度は、ある統合領域を内包する外接矩形の面積に対して、その統合領域においてベクトルサイズが閾値Ｔｃ以上の輝度勾配ベクトルを持つ部分領域の面積が占める割合であってもよい。
【００８９】
あるいは、規則的パターン判定部２４は、個々の統合領域について別々に規則的パターンであるか否かを判定する代わりに、全ての統合領域について一括して、密度に基づき規則的パターンであるか否かを判定してもよい。この場合、規則的パターン判定部２４は、全ての統合領域を内包する外接矩形の面積に対して、統合領域のいずれかに属する部分領域のうちベクトルサイズが閾値Ｔｃ以上の輝度勾配ベクトルを持つ部分領域の面積の割合を、密度として算出してもよい。そして、この場合、規則的パターン判定部２４は、そのような密度が規定値より高い場合に、全ての統合領域を一括して規則的パターンであると判定してもよい。
【００９０】
（２４−２）集中領域に基づく判定
ここでは、分布特性に基づく規則的パターンの判定処理の一例として、集中領域に基づく判定処理について説明する。この場合、規則的パターン判定部２４は、統合領域おける、輝度勾配ベクトルのベクトルサイズが閾値より大きい部分領域が集中する領域の位置に基づいて、統合領域が規則的パターンか否かを判定してもよい。例えば、そのような集中領域が、端付近に集中している統合領域は、映像編集に用いられる矩形枠である可能性が高いと考えられる。
【００９１】
ここで、映像編集に用いられる矩形枠の一例を図１０に示す。図１０は、ＰｉｎＰ（Picture in Picture）と呼ばれ、映像の中に配置される他の映像や静止画を示している。このようなＰｉｎＰは、図示のような枠で囲まれることが多い。また、映像において、文字領域が、文字を強調するための枠で囲まれることも多い。そこで、規則的パターン判定部２４は、輝度勾配ベクトルのベクトルサイズが閾値より大きい部分領域が端付近に集中する統合領域を、規則的パターンではないと判定してもよい。また、規則的パターン判定部２４は、輝度勾配ベクトルのベクトルサイズが閾値より大きい部分領域が端付近には集中していない統合領域を、規則的パターンであると判定してもよい。
【００９２】
ここで、輝度勾配ベクトルのベクトルサイズが閾値より大きい部分領域の集中する位置が端付近であるか否かは、次のようにして判定可能である。例えば、規則的パターン判定部２４は、統合領域に含まれる部分領域を、統合領域の端側から規定の個数分の部分領域で構成される端領域と、それ以外の部分領域である中央領域とに分割する。そして、規則的パターン判定部２４は、その統合領域においてベクトルサイズが規定値Ｔｃ以上の輝度勾配ベクトルを持つ部分領域について、端領域内の個数と中央領域内の個数とを比較する。そして、規則的パターン判定部２４は、端領域内の個数の方が中央領域内の個数よりも大差（閾値より大きい差）で多い場合に、そのような部分領域が端付近に集中していると判定してもよい。あるいは、規則的パターン判定部２４は、ある統合領域を内包する外接矩形の端から規定範囲内の部分領域を端領域とし、それ以外の外接矩形内の部分領域を中央領域として分割してもよい。そして、規則的パターン判定部２４は、その統合領域においてベクトルサイズが規定値Ｔｃ以上の輝度勾配ベクトルを持つ部分領域について、端領域内の個数と中央領域内の個数との比較により、そのような部分領域が端付近に集中しているか否かを判定してもよい。
【００９３】
あるいは、規則的パターン判定部２４は、個々の統合領域について別々に規則的パターンであるか否かを判定する代わりに、全ての統合領域について一括して、集中領域に基づき規則的パターンであるか否かを判定してもよい。この場合、規則的パターン判定部２４は、全ての統合領域を内包する外接矩形において、外接矩形の端から規定範囲内の部分領域を端領域、それ以外の外接矩形内の部分領域を中央領域として分割してもよい。そして、規則的パターン判定部２４は、統合領域のいずれかに属する部分領域のうちベクトルサイズが閾値Ｔｃ以上の輝度勾配ベクトルを持つ部分領域について、端領域内と中央領域内との個数を比較してもよい。そして、この場合、規則的パターン判定部２４は、端領域内の個数の方が中央領域内の個数よりも大差（閾値より大きい差）で多い場合に、そのような部分領域が端領域に集中していると判定し、全ての統合領域を一括して規則的パターンでないと判定してもよい。また、規則的パターン判定部２４は、そのような部分領域が端領域に集中していないと判定した場合、全ての統合領域を一括して規則的パターンであると判定してもよい。
【００９４】
（２４−３）一方向性に基づく判定
ここでは、分布特性に基づき規則的パターンの判定処理の一例として、一方向性に基づく判定処理について説明する。この場合、規則的パターン判定部２４は、統合領域に含まれる部分領域について算出された輝度勾配ベクトルの一方向性に基づいて、その統合領域が規則的パターンか否かを判定してもよい。例えば、統合領域に含まれる輝度勾配ベクトルの方向が、統合領域内の空間的位置に依らずほぼ同一である場合、その統合領域は斜線や縞模様である可能性が高い。したがって、規則的パターン判定部２４は、輝度勾配ベクトルの方向が略同一である統合領域を、規則的パターンであると判定してもよい。
【００９５】
ここで、輝度勾配ベクトルの一方向性は、例えば、次のようにして判定可能である。例えば、規則的パターン判定部２４は、統合領域内で、輝度勾配ベクトルの方向に基づく正規化ヒストグラムを生成する。そのような正規化ヒストグラムは、大域的統合部２３について説明した（２３−２）の処理例と同様にして算出可能である。そして、規則的パターン判定部２４は、方向に基づく正規化ヒストグラムにおいて、規定値以上の度数を持つビンが所定本数（たとえば、２本）以内の場合に、統合領域に含まれる輝度勾配ベクトルの方向が略同一であると判定してもよい。
【００９６】
あるいは、規則的パターン判定部２４は、統合領域内で、輝度勾配ベクトルの方向およびベクトルサイズに基づく正規化ヒストグラムを生成してもよい。そのような正規化ヒストグラムは、大域的統合部２３について説明した（２３−３）の処理例と同様にして算出可能である。そして、規則的パターン判定部２４は、方向および大きさに基づく正規化ヒストグラムにおいて、規定値以上の度数を持つビンが所定本数（例えば、２本）以内の場合に、統合領域に含まれる輝度勾配ベクトルの方向が略同一であると判定してもよい。
【００９７】
あるいは、規則的パターン判定部２４は、個々の統合領域について別々に規則的パターンであるか否かを判定する代わりに、全ての統合領域について一括して、輝度勾配ベクトルの一方向性に基づき規則的パターンであるか否かを判定してもよい。この場合、規則的パターン判定部２４は、全ての統合領域を合せた全体領域について、上述の輝度勾配ベクトルの方向に基づく正規化ヒストグラム、または、輝度勾配ベクトルの方向およびベクトルサイズに基づく正規化ヒストグラムを生成する。そして、規則的パターン判定部２４は、生成した正規化ヒストグラムにおいて、規定値以上の度数を持つビンが所定本数（例えば、２本）以内の場合に、全ての統合領域において輝度勾配ベクトルの方向が略同一であると判定してもよい。そして、この場合、規則的パターン判定部２４は、全ての統合領域を一括して規則的パターンであると判定してもよい。
【００９８】
（２４−４）点対称性に基づく判定
ここでは、分布特性に基づく規則的パターンの判定処理の一例として、点対称性に基づく判定処理について説明する。この場合、規則的パターン判定部２４は、統合領域に含まれる輝度勾配ベクトルの点対称性に基づいて、統合領域が規則的パターンか否かを判定してもよい。例えば、統合領域に含まれ互いに点対称の位置にある部分領域対の輝度勾配ベクトルの方向の差が０もしくはπ［ｒａｄ］の場合、その統合領域は、同心円または渦巻き模様である可能性が高い。そこで、規則的パターン判定部２４は、輝度勾配ベクトルに点対称性がある統合領域を、規則的パターンであると判定してもよい。
【００９９】
ここで、輝度勾配ベクトルの点対称性は、次のようにして判定可能である。例えば、規則的パターン判定部２４は、統合領域内で注目する部分領域に対して、統合領域の中心座標を原点として点対称の位置にある部分領域を選択する。ここで、選択した部分領域が注目部分領域と同一の統合領域に含まれ、かつ、選択した部分領域と注目部分領域との間で輝度勾配ベクトルのベクトルサイズが略同一で方向の差が０もしくはπ［ｒａｄ］であるとする。この場合、規則的パターン判定部２４は、注目部分領域について点対称性ありと判定する。そして、規則的パターン判定部２４は、統合領域の面積に対して、その統合領域内の部分領域のうち点対称性のある部分領域の面積が占める割合が規定値以上の場合に、その統合領域は点対称性があると判定してもよい。
【０１００】
あるいは、規則的パターン判定部２４は、個々の統合領域について別々に規則的パターンであるか否かを判定する代わりに、全ての統合領域について一括して、点対称性に基づき規則的パターンであるか否かを判定してもよい。この場合、規則的パターン判定部２４は、統合領域のいずれかに属する各部分領域について、全ての統合領域を内包する外接矩形の中心座標を原点とした点対称性を判定してもよい。そして、規則的パターン判定部２４は、全ての統合領域を内包する外接矩形の面積に対して、点対称性のある部分領域の面積が占める割合が規定値以上の場合に、全ての統合領域について一括して規則的パターンであると判定してもよい。
【０１０１】
＜動作の説明＞
以上のように構成された画像処理装置２の動作について、図１１を参照して説明する。
【０１０２】
図１１では、まず、輝度勾配ベクトル算出部２１は、入力された画像から生成したグレースケール画像を、格子状の部分領域に分割する（ステップＳ１１）。
【０１０３】
次に、輝度勾配ベクトル算出部２１は、各部分領域について、部分領域内の水平方向および垂直方向の輝度変動量をそれぞれ成分とする輝度勾配ベクトルを算出する（ステップＳ１２）。
【０１０４】
次に、局所的統合部２２は、近接する部分領域を、輝度勾配ベクトルの方向およびベクトルサイズの少なくとも一方の類似性をもとに統合することによって、局所統合領域を生成する（ステップＳ１３）。
【０１０５】
前述のように、局所的統合部２２は、任意の２つの部分領域間において、その空間的な近接性および輝度勾配ベクトルの類似性がそれぞれ所定条件を満たす場合に、それらの部分領域を統合して局所統合領域とすればよい。そして、局所的統合部２２は、局所統合領域に含まれる部分領域のいずれかとの間で上述の近接性および類似性がそれぞれ所定条件を満たす他の部分領域を、その局所統合領域に追加して統合すればよい。
【０１０６】
また、前述のように、局所的統合部２２は、最終的に生成された局所統合領域を構成する部分領域の個数や面積が規定値未満の場合には、その局所統合領域を誤検出として除外してもよい。
【０１０７】
次に、大域的統合部２３は、局所統合領域を、輝度勾配に基づく局所統合領域特徴の類似性をもとに統合することによって、統合領域を生成する（ステップＳ１４）。
【０１０８】
前述のように、大域的統合部２３は、任意の２つの局所統合領域間において、局所統合領域特徴が類似する場合に、それらの局所統合領域を統合して統合領域とすればよい。そして、大域的統合部２３は、統合領域に含まれる局所統合領域のいずれかとの間で局所統合領域特徴が類似する他の局所統合領域を、その統合領域に追加して統合すればよい。
【０１０９】
また、前述のように、大域的統合部２３は、局所統合領域特徴として、輝度勾配ベクトルの方向および大きさの少なくとも一方に基づく正規化ヒストグラムを利用してもよい。
【０１１０】
また、大域的統合部２３は、大域的統合の結果、統合領域を構成する部分領域の個数や面積が規定数未満の場合には、その統合領域を誤検出として除外してもよい。
【０１１１】
次に、規則的パターン判定部２４は、統合領域における輝度勾配ベクトルの分布特性に基づいて、統合領域が規則的パターンか否かを判定する。前述のように、規則的パターン判定部２４は、輝度勾配ベクトルの分布特性として、輝度勾配ベクトルの密度、集中領域、一方向性、点対称性、または、これらの組合せ等を用いて、規則的パターンの判定を行えばよい。そして、規則的パターン判定部２４は、判定結果を出力する(ステップＳ１５)。例えば、前述のように、規則的パターン判定部２４は、規則的パターンであると判定した統合領域を内包する矩形領域を、規則的パターン領域として出力してもよい。
【０１１２】
以上で、画像処理装置２は、動作を終了する。
【０１１３】
次に、画像処理装置２の動作を具体例で示す。
【０１１４】
例えば、入力された画像から生成されたグレースケール画像が図１２であるとする。この場合、輝度勾配ベクトル算出部２１は、図１３に示すような格子状の部分領域を生成する（ステップＳ１１）。
【０１１５】
次に、輝度勾配ベクトル算出部２１は、図１３の各部分領域について、輝度勾配ベクトルを算出する（ステップＳ１２）。算出される輝度勾配ベクトルは、例えば、図１４に矢印で示す通りとなる。なお、図１４は、図１３の点線で囲まれた領域の拡大図である。
【０１１６】
次に、局所的統合部２２は、空間的に近接し、かつ、輝度勾配ベクトルが類似する部分領域を統合し、図１５に示すような局所統合領域（太線の矩形）を生成する（ステップＳ１３）。また、局所的統合部２２は、いずれの部分領域とも統合されなかった部分領域（斜線部）を、局所統合領域から除外する。このように、ステップＳ１３では、「規則的パターンの輪郭上の近接する位置の輝度勾配ベクトルは類似する」という特性に基づき、規則的パターンの輪郭に相当する部分領域のうち、互いに類似した輝度勾配ベクトルをもつ近接した部分領域が１つに統合される。
【０１１７】
ステップＳ１３の結果、例えば、図１６に示すように、局所統合領域ａ１〜ａ１２およびｂ１〜ｂ１２が生成されたとする。
【０１１８】
ここでは、大域的統合部２３は、局所統合領域ａ１〜ａ１２およびｂ１〜ｂ１２について、局所統合領域特徴として、輝度勾配ベクトルの方向に基づく正規化ヒストグラムを生成するものとする。そして、大域的統合部２３は、局所統合領域特徴の類似性に基づいて、局所統合領域を統合した統合領域を生成する（ステップＳ１４）。
【０１１９】
ここで、図１６に示した局所統合領域ａ１〜ａ１２における輝度勾配ベクトルの方向に基づく正規化ヒストグラムは、それぞれ図１７（ａ）に示すような傾向となる。つまり、局所統合領域ａ１〜ａ１２の局所統合領域特徴（正規化ヒストグラム）は、式（７）により類似すると判定される。そこで、大域的統合部２３は、図１８に示すように、局所統合領域ａ１〜ａ１２を統合して統合領域Ａを生成する。
【０１２０】
また、図１６に示した局所統合領域ｂ１〜ｂ１２における輝度勾配ベクトルの方向に基づく正規化ヒストグラムは、図１７（ｂ）に示すような傾向となる。つまり、局所統合領域ｂ１〜ｂ１２の局所統合領域特徴（正規化ヒストグラム）は、式（７）により類似すると判定される。そこで、大域的統合部２３は、図１８に示すように、局所統合領域ｂ１〜ｂ１２を統合して統合領域Ｂを生成する。
【０１２１】
このように、ステップＳ１４では、「規則的パターンでは同種の局所的なパターンが繰り返し存在する」という特性に基づき、規則的パターンの輪郭に相当する局所統合領域のうち互いに類似した輝度勾配ベクトルの構成を持つ局所統合領域が１つに統合される。なお、輝度勾配ベクトルの構成とは、どのような大きさやどの方向の輝度勾配ベクトルが、どのくらいの割合でその局所統合領域内に存在するかをいう。
【０１２２】
次に、規則的パターン判定部２４は、統合領域ＡおよびＢのそれぞれについて、規則的パターンであるか否かを判定する（ステップＳ１５）。ここでは、輝度勾配ベクトルの分布特性として、（２４−２）で説明した集中領域を用いた判定処理を行う場合について説明する。この場合、統合領域Ａを内包する外接矩形において、端領域よりも中央領域に、ベクトルサイズが閾値より大きい輝度勾配ベクトルが多く存在する。統合領域Ｂについても同様である。そこで、規則的パターン判定部２４は、統合領域ＡおよびＢを、それぞれ規則的パターンであると判定する。
【０１２３】
そして、規則的パターン判定部２４は、図１９に示すように、規則的パターンであると判定された統合領域ＡおよびＢを全て内包する矩形領域を、規則的パターン領域として出力する。
【０１２４】
以上で、画像処理装置２の具体的な動作の説明を終了する。
【０１２５】
次に、本発明の第２の実施の形態の効果について述べる。
【０１２６】
本発明の第２の実施の形態としての画像処理装置は、画像における規則的パターンを、その画像特徴をあらかじめ指定することなく、さらに精度よく検出することができる。
【０１２７】
その理由について述べる。本実施の形態では、輝度勾配ベクトル算出部が、入力された画像を格子状に分割した部分領域ごとに、輝度の水平方向および垂直方向の変化量を表す輝度勾配ベクトルを算出する。そして、局所的統合部が、近接する１つ以上の部分領域を、輝度勾配ベクトルの大きさまたは方向の少なくとも一方の類似性に基づいて統合した局所統合領域を生成する。これにより、画像に規則的パターンがある場合は、その輪郭のうち輝度勾配が類似する部分に相当する局所統合領域が生成される。そして、大域的統合部が、輝度勾配ベクトルに基づく局所統合領域特徴の類似性に基づいて、１つ以上の局所統合領域を統合した統合領域を生成する。これにより、画像に規則的パターンがある場合は、輝度勾配が類似する輪郭が繰り返されている部分に相当する統合領域が生成される。そして、規則的パターン判定部が、統合領域における輝度勾配ベクトルの密度、集中領域、一方向性、点対称性、または、これらの組合せ等に基づいて、その統合領域が規則的パターンであるか否かを判定し、判定結果を出力するからである。
【０１２８】
このように、本実施の形態では、規則的パターンの輪郭に相当する部分領域を１つに統合した局所統合領域を、さらに精度よく生成する。そして、本実施の形態では、規則的パターンの輪郭に相当する局所統合領域（局所的なパターン）のうち同種が繰り返されている領域を１つに統合した統合領域を、さらに精度よく生成する。その結果、本実施の形態は、局所的なパターンが繰り返されている可能性のある統合領域について、輝度勾配ベクトルの密度、集中領域、一方向性、点対称性等に基づく判定を行うことにより、規則的パターンであるか否かをさらに精度よく判定可能となる。したがって、本実施の形態は、検出対象の規則的パターンをあらかじめ想定しておく必要がなく、未知の規則的パターンが存在する領域を精度よく検出可能となる。
【０１２９】
なお、本実施の形態において、輝度勾配ベクトルの算出処理の一例として、サブブロックを用いる処理、微分を用いる処理、および、小領域の輝度勾配ベクトルから略同一のものが所定数以上存在するものを採用する処理を示したが、これに限らない。輝度勾配ベクトル算出部は、部分領域における輝度の変化の特徴を表す情報であれば、その他の処理により輝度勾配ベクトルを算出してもよい。
【０１３０】
また、本実施の形態において、輝度勾配ベクトルの類似性の判定処理の一例として、式（２）または式（３）を用いる処理、方向ＩＤを用いる処理を示したが、これに限らない。局所的統合部は、輝度勾配ベクトルの方向および大きさの少なくとも一方に基づく他の処理により類似性を判定してもよい。
【０１３１】
また、本実施の形態において、局所統合領域特徴として、輝度勾配ベクトルの大きさおよび方向の少なくとも一方に基づく正規化ヒストグラムである式（４）〜式（６）を用いる例について説明したが、これに限らない。局所統合領域特徴は、局所統合領域における輝度勾配ベクトルの構成の特徴を表す情報であれば、その他の情報であってもよい。
【０１３２】
また、本実施の形態において、局所統合領域特徴の類似性の判定処理として、正規化ヒストグラム間の距離である式（７）を用いた処理や、テンプレートマッチングによる処理を示したが、これに限らない。大域的統合部は、局所統合領域間での輝度勾配ベクトルの構成を比較するその他の処理を用いて、局所統合領域特徴の類似性を判定してもよい。
【０１３３】
また、本実施の形態において、統合領域の規則的パターンの判定処理として、輝度勾配ベクトルの密度、集中領域、一方向性、点対称性、または、これらの組合せに基づく処理を示したが、これに限らない。規則的パターン判定部は、統合領域における輝度勾配ベクトルの分布特性を表すその他の情報に基づいて、規則的パターンであるか否かを判定してもよい。
【０１３４】
また、上述した本発明の各実施の形態において、画像処理装置には、検査対象の画像が入力されるものとして説明したが、画像処理装置は、複数のフレーム画像からなる映像を、検査対象として取得してもよい。そして、この場合、画像処理装置は、映像からフレーム画像を抽出し、抽出したフレーム画像について機能するよう構成すればよい。この場合、各実施の形態は、補助記憶装置等に記録されている映像を編集する映像編集システムにおいて、規則的パターンを含む映像を検出する機能として適用することができる。また、各実施の形態は、主記憶装置上に保持されたフレーム画像群に対して機能するよう構成することにより、規則的パターンを検出する機能を有するビデオカメラやディスプレイ端末等として適用することができる。
【０１３５】
また、上述した本発明の各実施の形態において、画像処理装置の各機能ブロックが、記憶装置またはＲＯＭに記憶されたコンピュータ・プログラムを実行するＣＰＵによって実現される例を中心に説明した。これに限らず、各機能ブロックの一部、全部、または、それらの組み合わせが専用のハードウェアにより実現されていてもよい。
【０１３６】
また、上述した本発明の各実施の形態において、画像処理装置の機能ブロックは、複数の装置に分散されて実現されてもよい。
【０１３７】
また、上述した本発明の各実施の形態において、各フローチャートを参照して説明した画像処理装置の動作を、本発明のコンピュータ・プログラムとしてコンピュータ装置の記憶装置（記憶媒体）に格納しておく。そして、係るコンピュータ・プログラムを当該ＣＰＵが読み出して実行するようにしてもよい。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムのコードあるいは記憶媒体によって構成される。
【０１３８】
また、上述した各実施の形態は、適宜組み合わせて実施されることが可能である。
【０１３９】
また、本発明は、上述した各実施の形態に限定されず、様々な態様で実施されることが可能である。
【０１４０】
また、上述した各実施の形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
入力された画像の部分領域ごとに、輝度の変化の特徴を表す輝度勾配ベクトルを算出する輝度勾配ベクトル算出部と、
前記輝度勾配ベクトルの類似性に基づいて、１つ以上の前記部分領域を統合した局所統合領域を生成する局所的統合部と、
前記局所統合領域における前記輝度勾配ベクトルをもとに算出した前記局所統合領域の特徴（局所統合領域特徴）の類似性に基づいて、１つ以上の前記局所統合領域を統合した統合領域を生成する大域的統合部と、
前記統合領域における前記輝度勾配ベクトルの分布特性に基づいて、前記統合領域が規則的パターンであるか否かを判定し、判定結果を出力する規則的パターン判定部と、
を備えた画像処理装置。
（付記２）
前記輝度勾配ベクトル算出部は、前記画像を格子状に分割した各ブロックを前記部分領域として、前記部分領域内の水平方向および垂直方向の輝度変動量をそれぞれ成分とするベクトルを、前記輝度勾配ベクトルとして算出することを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。
（付記３）
前記局所的統合部は、前記輝度勾配ベクトルの大きさおよび方向の少なくとも一方の類似性に基づいて、１つ以上の前記部分領域を統合して前記局所統合領域を生成することを特徴とする付記１または付記２に記載の画像処理装置。
（付記４）
前記局所的統合部は、空間的に近接する前部分領域を、前記輝度勾配ベクトルの類似性に基づいて統合して前記局所統合領域を生成することを特徴とする付記１から付記３のいずれか１つに記載の画像処理装置。
（付記５）
前記大域的統合部は、前記局所統合領域における前記輝度勾配ベクトルの大きさおよび方向の少なくとも一方に関する正規化ヒストグラムを前記局所統合領域特徴として算出し、前記局所統合領域間で前記正規化ヒストグラムを比較して前記局所統合領域特徴の類似性を判定することにより、前記局所統合領域を統合して前記統合領域を生成することを特徴とする付記１から付記４のいずれか１つに記載の画像処理装置。
（付記６）
前記大域的統合部は、前記局所統合領域に含まれる前記各部分領域の位置における前記輝度勾配ベクトルの大きさおよび方向の少なくともいずれかを前記局所統合領域特徴として用いて、前記局所統合領域間で対応する位置の前記輝度勾配ベクトル間でその大きさおよび方向の少なくともいずれかを比較して前記局所統合領域特徴の類似性を判定することにより、前記局所統合領域を統合して前記統合領域を生成することを特徴とする付記１から付記５のいずれか１つに記載の画像処理装置
（付記７）
前記規則的パターン判定部は、前記統合領域において規定値以上の大きさの輝度勾配ベクトルをもつ部分領域の密度に基づいて、前記統合領域が規則的パターンであるか否かを判定することを特徴とする付記１から付記６のいずれか１つに記載の画像処理装置。
（付記８）
前記規則的パターン判定部は、前記統合領域において規定値以上の大きさの輝度勾配ベクトルが集中する領域に基づいて、前記統合領域が規則的パターンであるか否かを判定することを特徴とする付記１から付記６のいずれか１つに記載の画像処理装置。
（付記９）
前記規則的パターン判定部は、前記統合領域における前記輝度勾配ベクトルの一方向性に基づいて、前記統合領域が規則的パターンであるか否かを判定することを特徴とする付記１から付記６のいずれか１つに記載の画像処理装置。
（付記１０）
前記規則的パターン判定部は、前記統合領域における前記輝度勾配ベクトルの点対称性に基づいて、前記統合領域が規則的パターンであるか否かを判定することを特徴とする付記１から付記６のいずれか１つに記載の画像処理装置。
（付記１１）
入力された画像の部分領域ごとに、輝度の変化の特徴を表す輝度勾配ベクトルを算出し、
前記輝度勾配ベクトルの類似性に基づいて、１つ以上の前記部分領域を統合した局所統合領域を生成し、
前記局所統合領域における前記輝度勾配ベクトルをもとに算出した前記局所統合領域の特徴（局所統合領域特徴）の類似性に基づいて、１つ以上の前記局所統合領域を統合した統合領域を生成し、
前記統合領域における前記輝度勾配ベクトルの分布特性に基づいて、前記統合領域が規則的パターンであるか否かを判定し、判定結果を出力する画像処理方法。
（付記１２）
入力された画像の部分領域ごとに、輝度の変化の特徴を表す輝度勾配ベクトルを算出する輝度勾配ベクトル算出ステップと、
前記輝度勾配ベクトルの類似性に基づいて、１つ以上の前記部分領域を統合した局所統合領域を生成する局所的統合ステップと、
前記局所統合領域における前記輝度勾配ベクトルをもとに算出した前記局所統合領域の特徴（局所統合領域特徴）の類似性に基づいて、１つ以上の前記局所統合領域を統合した統合領域を生成する大域的統合ステップと、
前記統合領域における前記輝度勾配ベクトルの分布特性に基づいて、前記統合領域が規則的パターンであるか否かを判定し、判定結果を出力する規則的パターン判定ステップと、
をコンピュータ装置に実行させる画像処理プログラム。
【符号の説明】
【０１４１】
１    画像処理装置
２    画像処理装置
１１、２１    輝度勾配ベクトル算出部
１２、２２    局所的統合部
１３、２３    大域的統合部
１４、２４    規則的パターン判定部
１００１    ＣＰＵ
１００２    メモリ
１００３    出力装置
１００４    入力装置
【図１】
0006540220.tif 000009
【図２】
0006540220.tif 000010
【図３】
0006540220.tif 000011
【図４】
0006540220.tif 000012
【図５】
0006540220.tif 000013
【図６】
0006540220.tif 000014
【図７】
0006540220.tif 000015
【図８】
0006540220.tif 000016
【図９】
0006540220.tif 000017
【図１０】
0006540220.tif 000018
【図１１】
0006540220.tif 000019
【図１２】
0006540220.tif 000020
【図１３】
0006540220.tif 000021
【図１４】
0006540220.tif 000022
【図１５】
0006540220.tif 000023
【図１６】
0006540220.tif 000024
【図１７】
0006540220.tif 000025
【図１８】
0006540220.tif 000026
【図１９】
0006540220.tif 000027
【図２０】
0006540220.tif 000028