(57)【要約】【課題】濃淡画像について輪郭だけでなく、画像内部についても連結部分を区別してラベリング処理することのできる方法を提供するものである。【解決手段】本発明による濃淡画像のラベリング方法は、画像走査処理手段と、膨張処理手段と、削除処理手段と、登録処理手段と、を備えるラベリング処理システムにおける、濃淡画像のラベリング方法であって、画像走査処理手段が、濃淡画像について画像走査を実行し、所定の濃度を持つ未処理の画素を処理対象画素として検出する画像走査処理ステップと、膨張処理手段が、処理対象画素の近傍に所定範囲の領域を設定する処理を実行する領域膨張処理ステップと、削除処理手段が、設定された所定範囲の領域に属す画素の内、処理対象画素の濃度と異なる濃度を持つ画素を領域から消去する削除処理ステップと、登録手段が、削除処理ステップによって得られた領域を、同一濃淡と見做された領域とし、連結成分として登録する登録処理ステップと、を備える。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像走査処理手段と、膨張処理手段と、削除処理手段と、登録処理手段と、を備えるラベリング処理システムにおける、濃淡画像のラベリング方法であって、
前記画像走査処理手段が、前記濃淡画像について画像走査を実行し、所定の濃度を持つ未処理の画素を処理対象画素として検出する画像走査処理ステップと、
前記膨張処理手段が、前記処理対象画素の近傍に所定範囲の領域を設定する処理を実行する領域膨張処理ステップと、
前記削除処理手段が、前記設定された所定範囲の領域に属す画素の内、前記処理対象画素の濃度と異なる濃度を持つ画素を領域から消去する削除処理ステップと、
前記登録手段が、前記削除処理ステップによって得られた領域を、同一濃淡と見做された領域とし、連結成分として登録する登録処理ステップと、
を備えることを特徴とする濃淡画像のラベリング方法。
【請求項２】
前記ラベリング処理システムは、さらに判定手段を有し、
前記濃淡画像のラベリング方法は、さらに、前記判定手段が、前記削除処理の結果得られた領域に含まれる画素が増加しているか否かに基づいて、前記領域膨張処理及び前記削除処理の繰り返しを決定する判定処理ステップを備えることを特徴とする請求項１に記載の濃淡画像のラベリング方法。
【請求項３】
前記登録処理ステップにおいて、前記登録手段は、前記連結成分に識別番号を付与することを特徴とする請求項１又は２に記載の濃淡画像のラベリング方法。
【請求項４】
前記領域膨張処理ステップにおいて、前記膨張処理手段は、前記処理対象画素を中心として、所定画素数からなる領域を設定することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の濃淡画像のラベリング方法。
【請求項５】
前記削除処理ステップにおいて、前記削除処理手段は、前記処理対象画素の濃度との差が一定範囲内にない画素を異なる濃度を持つ画素とすることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の濃淡画像のラベリング方法。
【請求項６】
コンピュータに請求項１乃至５の何れか１項に記載の濃淡画像のラベリング方法を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
一般に、パターン認識において、濃淡画像中のオブジェクト像を形成する一定濃度の小領域をまとめて抽出する過程に関し、例えば、高解像度衛星画像または航空写真から建築物や道路などの地物を抜き出して地図を作成したり、医用画像から胃や肝臓などの内臓器官の像を抽出して診断に役立てたりするデジタル画像処理において、一定濃度を有する領域を特定するための技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ラベリング処理とは通常、２値画像を入力として、値１の画素からなる連結成分にユニークな番号を割り付ける処理である。連続的な平面における一点の近傍や連結の概念に対応して、離散的な平面である２値画像の場合の一つの画素に対する近傍や連結には、例えば図１（ａ）と（ｂ）に示されるように、２種類の定義がある。その内容は、図から明らかなように、上下左右に加えて斜め方向を考慮するか否かにより、おのおの４近傍・４連結また８近傍・８連結と呼んでいる（非特許文献１）。ある画素の集合に属する任意の二つの画素について、互いに連結な画素の組みからなる径路が必ず存在する時、この画素の集合を連結成分という。図１（ｃ）は２値画像の例である。値０の画素は見易さのために”・”で示してある。この２値画像の中には三つの連結成分がある。図１（ｄ）はその連結成分をラベリングの処理により番号付けしたものである。
【０００３】
このようなラベリングの処理により、２値画像において個々の連結成分に分離することができ、各連結成分の特徴を調べることができるようになる。言い換えると、複数のオブジェクトを含む２値画像中から個々のオブジェクトを抽出することが出来るようになる。その結果、オブジェクトの面積・周囲長・円形度などの特徴量を計測して、オブジェクトをパターン認識するなどの処理が可能となる。例えば、非特許文献２には、リンゴ・ミカン・バナナの三種の果物の画像から、２値化・ラベリング・特徴抽出の処理を経て、円形度の違いによってバナナの像だけを抜き出す処理が報告されている。
【０００４】
【非特許文献１】舟久保登：パターン認識：共立出版株式会社（１９９３）
【非特許文献２】八木伸行・他７名：Ｃ言語で学ぶ実践画像処理：オーム社（１９９２）
【非特許文献３】H-P. Kriegel and S. Schonauer:Similarity Search in Structure Data:http://www.dbs.informatik.uni-muenchen.de/Publikationen/Papers/SimilaritySearchInStructuredData_camera_ready_ref.pdf（２００３）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述のようなラベリング処理の対象は２値画像に限られており、複数の画素値を有する濃淡画像に対して連結部分を区別してラベリング処理することは提案されていない。
【０００６】
また、上述の２値画像の連結成分が持つ情報はオブジェクトの輪郭の情報に限られているので、このラベリングのアプローチは適用対象が比較的単純なオブジェクトに制限されるという問題点がある。
【０００７】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、濃淡画像について輪郭だけでなく、画像内部についても連結部分を区別してラベリング処理することのできる方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明では、濃淡画像（多値画像）を入力として、濃度の等しい（と見做せる）画素からなる連結成分にユニークな番号を割り付ける処理を提供する。濃淡画像における連結の定義は二つの画素の位置関係ばかりでなく、濃度も考慮する。すなわち、４近傍・４連結は二つの画素が上下左右のいずれかの位置関係にあり、濃度が等しい場合である。この定義を狭義の４近傍・４連結と呼ぶことにする。また、位置関係だけに基づく定義を広義の４近傍・４連結と呼ぶことにする。８近傍・８連結も同様に定義できる。これは明らかに２値画像のラベリングの拡張になっている。なお、カラー画像も同様に扱うことができる。以後、連結の定義は４近傍・４連結に基づくが、８近傍・８連結でも容易に同様の結果を得ることができる。図２（ａ）は濃淡画像の例である。この図の数字は濃度を表している。この濃淡画像には九つの連結成分が含まれている。図２（ｂ）はその連結成分をラベリングの処理により１から９までの数字で番号付けしたものである。
【０００９】
そして、濃淡画像のラベリングの処理により一つのオブジェクトをまとまった複数の連結成分として抽出できる。さらに、これらの連結成分の隣接関係グラフでオブジェクトの内部構造を表現すれば、例えば、グラフマッチングの手法（非特許文献３）を用いて、２値画像の場合に比べてより複雑なオブジェクトのパターン認識に役立てることができる。
【００１０】
即ち、本発明による濃淡画像のラベリング方法は、画像走査処理手段と、膨張処理手段と、削除処理手段と、登録処理手段と、を備えるラベリング処理システムにおける、濃淡画像のラベリング方法であって、画像走査処理手段が、濃淡画像について画像走査を実行し、所定の濃度を持つ未処理の画素を処理対象画素として検出する画像走査処理ステップと、膨張処理手段が、処理対象画素の近傍に所定範囲の領域を設定する処理を実行する領域膨張処理ステップと、削除処理手段が、設定された所定範囲の領域に属す画素の内、処理対象画素の濃度と異なる濃度を持つ画素を領域から消去する削除処理ステップと、登録手段が、削除処理ステップによって得られた領域を、同一濃淡と見做された領域とし、連結成分として登録する登録処理ステップと、を備えることを特徴とする。
【００１１】
ラベリング処理システムは、さらに判定手段を有し、濃淡画像のラベリング方法は、さらに、判定手段が、削除処理の結果得られた領域に含まれる画素が増加しているか否かに基づいて、領域膨張処理及び削除処理の繰り返しを決定する判定処理ステップを備える。また、登録処理ステップにおいて、登録手段は、連結成分に識別番号を付与する。そして、領域膨張処理ステップにおいて、膨張処理手段は、より具体的には、処理対象画素を中心として、所定画素数（実施形態では処理対象画素の周囲４画素又は８画素）からなる領域を設定する。また、削除処理ステップにおいて、削除処理手段は、処理対象画素の濃度との差が一定範囲内にない画素を異なる濃度を持つ画素とする。これにより、処理対象画素と濃度が同一でなくても同一と見做せる画素を同一の連結成分とすることができる。
【００１２】
なお、本発明によれば、上述の濃淡画像のラベリング方法をコンピュータで実現するためのプログラムも提供される。
【００１３】
さらなる本発明の特徴は、以下本発明を実施するための最良の形態および添付図面によって明らかになるものである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、濃淡画像について輪郭だけでなく、画像内部についても連結部分を区別してラベリング処理することができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について詳細に説明する。ただし、本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明を限定するものではないことに注意すべきである。
【００１６】
本発明は濃淡画像における新規なラベリング方法を提供するものである。ここでは、与えられた画像が何かまで認識する処理ではなく、画像認識処理の前段階における処理が示されている。本ラベリング処理を用いれば、画像認識処理の効率化を図ることができるようになる。
【００１７】
＜ラベリング処理システムのハードウェア構成＞
図３は、本発明の実施形態によるラベリング処理システム１の概略構成を示すブロック図である。ラベリング処理システム１は、例えば、入力装置１００、処理装置２００、記憶装置３００及び出力装置４００で構成されている。入力装置１００として、例えば、スキャナやデジカメなどの画像入力装置１０１とキーボード１０２がシステムに結合されている。キーボード１０２はパラメータの入力やコマンドの起動などに使われる。出力装置としては、ディスプレイ４００がシステムに結合されている。ディスプレイ４００は各種の画像の表示などに使われる。処理装置２００は、ラスタ走査処理部（モジュール）２０１と、膨張処理部（モジュール）２０２と、削除処理部（モジュール）２０３と、連結成分の登録処理部（モジュール）２０４の４つの処理部（モジュール）を少なくとも含んでいる。記憶装置３００は、濃淡画像格納部３０１と２値画像格納部３０２を有している。
【００１８】
濃淡画像が入力装置１００から入力されると、その濃淡画像は濃淡画像格納部３０１に格納される。そして、ラスタ走査処理部２０１は、濃淡画像格納部３０１から濃淡画像をラスタ走査しながら読み出す。この際、ラスタ走査処理部２０１は、濃淡画像を走査して所定の画素値を持った画素を検出して２値画像の対応する画素の画素値を１にする。なお、予め濃淡画像格納部３０１に格納された画像がある場合には、例えばキーボード１０２よりユーザによって指示された濃淡画像に対してラスタ走査処理部によってラスタ走査処理が実行される。ラスタ走査処理部２０１が所定の画素値を持った画素を検出すると、膨張処理部２０２は、２値画像上で対応する画素を中心として４方向或いは８方向に画素を膨張させる（図５（ｇ）参照）。そして、削除処理部２０３は、元の濃淡画像と膨張された２値画像を比較し、互いに重複する部分（画素）のみを残して他の膨張画素を削除する。また、連結成分の登録処理部２０４は、処理対象の濃淡画像のうちで同一の（同一と見做せる）画素を連結部分と判断し、その連結部分にラベリング（ＩＤ付与）を実行する。
【００１９】
＜ラベリング処理システムの詳細動作＞
図４は、本発明の実施形態によるラベリング処理システム１の動作を説明するためのフローチャートである。また、図５は、ラベリング処理の具体例を説明する図である。
【００２０】
図４において、ステップＳ４０１では、ラスタ走査で使われる変数などの初期値が設定される。この初期値設定は、自動的に実行してもよいし、キーボード１０２等によってユーザが入力して指示しても良い。そして、ステップＳ４０２で、処理対象の濃淡画像に対してラスタ走査が実行される。その結果、ステップＳ４０３では、未処理の画素が見つかったかが判定される。未処理画素が見つからなければ（処理対象の濃淡画像の全ての画素が処理済の場合）、ラベリングの処理を終了する。未処理画素が見つかれば、処理はステップＳ４０４に移行する。ステップＳ４０４では、領域が成長したか否かが図３には図示されていない判定手段によって判断される。濃淡画像を構成する１つの連結成分について、最初に未処理画素が検出された場合には、０画素から１画素に増えたということで領域が成長したと判断され、この場合には処理はステップＳ４０６に移行する。また、後述の膨張処理及び削除処理によって領域が成長したか否かも判断される。つまり、検出された未処理の画素と同一（と見做せる）の画素からなる領域の面積が増加（或いは領域が拡大）しているかが判定される。成長していると判断されれば、処理はステップＳ４０６に移行し、同一値を有する画素の塊（領域）を検出する処理（膨張処理及び削除処理）が実行される。一方、領域が成長していないと判断されれば、処理はステップＳ４０５に移行し、確定された領域が連結部分として識別番号が付与されて登録される。そして、処理は再度ラスタ走査処理に戻り（ステップＳ４０１）、他の連結部分の検出（認識）及び登録処理が実行される。
【００２１】
ステップＳ４０６では、膨張処理が実行される。つまり、２値画像上で、検出された画素を中心として４方向或いは８方向に画素を追加する（図５（ｇ）参照）。追加された画素の中には、元々濃淡画像を構成する画素も含まれるし、濃淡画像とは関係ない画素も含まれる。そして、ステップＳ４０７において、元の濃淡画像と膨張処理によって得られた２値画像とを比較し、互いに重複し、濃度が同一の部分のみを残して他の膨張画素（追加された画素）、つまり処理対象の画素とは無関係の画素が削除される。なお、ここで、「同一濃度」を有する画素とは、全く同一の濃度を有する画素はもちろん、処理対象の画素の濃度と比べて誤差と見做せる範囲（ユーザによる設定が可能）にある濃度値を有する画素を含むものとする。なお、ユーザがキーボードやマウス等の入力手段を使って誤差範囲を可変に設定することができれば、濃淡画像を大まかに連結成分に分解するのか、細かく連結成分に分解するのかを変えることができる。また、与えられた濃淡画像における濃度のばらつきを自動的に判断し、そのばらつき度合いに応じて誤差範囲を自動的に設定するようにしてもよい。
【００２２】
図４で説明したラベリング処理の具体例について、図５を用いて以下説明する。図５（ａ）は画像の座標系を示した図である。左上隅に原点がある。ｘ軸は右方向を向いており、ｙ軸は下方向を向いている。図５（ｂ）は処理対象の濃淡画像である。まず、ラスタ走査により、０でない濃度の画素を見つける。ただし、既に連結成分として処理済の画素はスキップする。ラスタ走査は左から右へ、上から下への順で行われる。最初に濃度９の画素（２，１）が見つかる。図５（ｃ）は濃淡画像と同じサイズの作業用画像の画素（２，１）に○を置いたものである。次に○の領域を膨張させる。すなわち、図５（ｄ）のように、図５（ｃ）の○の広義の近傍に○を置いて○の領域を成長させる。次に、膨張した○の領域の内、濃度が９でない画素にあたる○を削除する。図５（ｅ）がその削除の結果である。以後、膨張と削除を繰り返しても○の領域は成長しない。したがって、○の領域は確定して、濃度９の連結成分となる。図５（ｆ）から図５（ｊ）までは次のラスタ走査で見つかった濃度７の画素（１，２）を成長させて、濃度７の連結成分が得られる過程を示す。図５（ｆ）は次のラスタ走査で見つかった画素を●で示している。図５（ｇ）はそれを膨張させた結果である。図５（ｈ）は膨張した●の領域の内、濃度７でない画素にあたる●を削除したものである。図５（ｉ）は削除した結果できた三つの●で構成される領域を、各●の広義の近傍に●を置いて再度膨張させたものである。図５（ｊ）は膨張した●の領域の内、濃度７でない画素にあたる●を削除したものである。以後、膨張と削除を繰り返しても、●の領域は成長しない。したがって、●の領域は確定し、濃度７の連結成分となる。以上のように、濃淡画像のラベリングのアルゴリズムはラスタ走査と領域の膨張・削除の繰り返しからなる。
【００２３】
＜ラベリング処理のプログラム例＞
以下、本発明の実施形態である濃淡画像をラベリングするためのプログラムの具体例について説明する。
【００２４】
変数ｎは注目している連結成分のＩＤである。変数の組（ｘ，ｙ）は注目している濃淡画像ｉｍｇの画素である。定数Ｗと定数Ｈはそれぞれ濃淡画像ｉｍｇの幅と高さである。変数ｖは注目している濃淡画像ｉｍｇの画素の濃度を示す。ｉｍｇＷｏｒｋ１とｉｍｇＷｏｒｋ２は濃淡画像ｉｍｇと同じサイズの作業用２値画像である。アルゴリズムは連結成分内の領域を繰り返し膨張させるが、ｏｌｄＣｎｔとｎｅｗＣｎｔはそれぞれ膨張前後の領域に属す画素の数である。
１．   ｎ  ＝  ０
２．   ｘ  ＝  −１
３．   ｙ  ＝  ０
４．   ｘの値を一つ増やす。
５．   ｘ  ＝  Ｗ  なら、ｘ  ＝  ０、ｙの値を一つ増やす。
６．   ｙ  ＝  Ｈ  なら、全てのｉｍｇの画素に−１を乗算して、処理を終了する。
７．   ｉｍｇ［ｙ］［ｘ］が０以下なら、ライン４に戻る。
８．   ｉｍｇ［ｙ］［ｘ］の値を変数ｖに代入する。
９．   ｎの値を一つ増やす。
１０． ｉｍｇＷｏｒｋ１をクリアする。
１１． 値１をｉｍｇＷｏｒｋ１［ｙ］［ｘ］に代入する。
１２． ｏｌｄＣｎｔ  ＝  ０
１３． ｎｅｗＣｎｔ  ＝  １
１４． ｗｈｉｌｅ  （ｏｌｄＣｎｔ  ＜  ｎｅｗＣｎｔ）
１５． ｛
１６． ｉｍｇＷｏｒｋ２をクリアする。
１７． 膨張：全ての（ｘ１，  ｙ１）について、
ｉｍｇＷｏｒｋ１［ｙ１］［ｘ１］  ＝  １なら、
１８．  値１をｉｍｇＷｏｒｋ２［ｙ１］［ｘ１］の広義の近傍の画素に代入する。
１９．  削除：全ての（ｘ１，ｙ１）について、ｉｍｇ［ｙ１］［ｘ１］≠ｖなら、
２０．        値０をｉｍｇＷｏｒｋ２［ｙ１］［ｘ１］に代入する。
２１．        ｎｅｗＣｎｔをｏｌｄＣｎｔに代入する。
２２．        ｉｍｇＷｏｒｋ２の画素の値が１である画素を数え上げ、
２３．               その数をｎｅｗＣｎｔに代入する。
２４．        ｉｍｇＷｏｒｋ２をｉｍｇＷｏｒｋ１に複写する。
２５． ｝
２６． 連結成分の登録：全ての（ｘ１，ｙ１）について、ｉｍｇＷｏｒｋ１［ｙ１］［ｘ１］  ＝  １なら、
２７． −ｎをｉｍｇ［ｙ１］［ｘ１］に代入する。
２８． ライン４に戻る。
【００２５】
ライン１からライン３までで、変数ｎ、ｘ、ｙの初期値を設定する。ライン４からライン６までで、濃淡画像ｉｍｇをラスタ走査する。ラスタ走査が完了すれば、濃淡画像ｉｍｇは連結成分のＩＤに−１を乗算した画素と値が０である画素を含んでいるので、ここで濃淡画像ｉｍｇの各画素に−１を乗算して、画素がＩＤまたは０の値を持つようにして、アルゴリズムを終了する。ライン７でラスタ走査の結果得られた画素ｉｍｇ［ｙ］［ｘ］が既に処理されたかあるいは背景の場合、ライン４に戻ってラスタ走査を繰り返す。ライン８で未処理の連結成分に属す画素が見つかったので、その画素の値を変数ｖに代入する。次に、ライン９でｎの値を一つ増やす。ライン１０で作業用２値画像ｉｍｇＷｏｒｋ１をクリアし、ライン１１でその画素ｉｍｇＷｏｒｋ１［ｙ］［ｘ］に値１を代入する。以後、この一つの画素からなる領域を繰り返し膨張させる。ライン１２とライン１３で変数ｏｌｄＣｎｔとｎｅｗＣｎｔの初期値を設定する。ライン１４からライン２５まででｏｌｄＣｎｔがｎｅｗＣｎｔより小さい間、すなわち領域の面積が増え続ける間、膨張を繰り返す。その処理はまず、ライン１６で作業用２値画像ｉｍｇＷｏｒｋ２をクリアし、ライン１７からライン１８でｉｍｇＷｏｒｋ１［ｙ１］［ｘ１］の値が１であるような画素（ｘ１，ｙ１）についてｉｍｇＷｏｒｋ２の画素（ｘ１，  ｙ１）の広義の近傍の画素に値１を代入して、値１の領域を膨張させる。つぎに、ライン１９からライン２０でｉｍｇ［ｙ１］［ｘ１］≠ｖなら、値０をｉｍｇＷｏｒｋ２［ｙ１］［ｘ１］に代入して、領域の画素だけが値１を持つようにする。ライン２１とライン２２で変数ｏｌｄＣｎｔとｎｅｗＣｎｔを更新し、ライン２４で作業用２値画像ｉｍｇＷｏｒｋ２を作業用２値画像ｉｍｇＷｏｒｋ１に複写する。
【００２６】
以上の膨張を終えると、領域を登録するために、ライン２６とライン２７でｉｍｇＷｏｒｋ１［ｙ１］［ｘ１］の値が１であるような画素（ｘ１，ｙ１）について、−ｎをｉｍｇ［ｙ１］［ｘ１］に代入し、ライン４に戻る。
【００２７】
＜まとめ＞
本実施形態によれば、濃淡画像について画像走査を実行し、所定の濃度を持つ未処理の画素が処理対象画素として検出される。次に、処理対象画素の近傍に所定範囲の領域を設定する処理が実行される。そして、設定された所定範囲の領域に属す画素の内、処理対象画素の濃度と異なる濃度を持つ画素が領域から消去される。消去されずに残った領域を、同一濃淡と見做された領域とし、連結成分として登録する。このようにすることにより、一つのオブジェクトをまとまった複数の連結成分（同一濃淡を有する部分）として抽出できる。よって、与えられた濃淡画像の内部構造が分かり、その連結成分を画像認識に用いることができるようになる。また、これらの連結成分の隣接関係グラフでオブジェクトの内部構造を表現すれば、２値画像の場合に比べてより複雑なオブジェクトのパターン認識に役立てることができる。
【００２８】
また、削除処理の結果得られた領域に含まれる画素が増加しているか否かに基づいて、領域膨張及び削除処理を繰り返すか否か決定している。これによって、確実に所定濃度で連結された成分を漏れなく抽出することができる。
【００２９】
以上のように抽出された連結成分には識別番号が付与される。これによって、各連結成分の管理が容易となる。
【００３０】
膨張処理では、処理対象画素を中心として、処理対象画素の周囲４画素又は８画素（これに限定されるものではない）からなる領域を設定される。また、削除処理では、処理対象画素の濃度との差が一定範囲内にない画素を異なる濃度を持つ画素とする。これにより、処理対象画素と濃度が同一でなくても同一と見做せる画素を同一の連結成分とすることができる。
【００３１】
なお、本実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても本発明は実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピィ（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。
【００３２】
また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。
【００３３】
また、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードがネットワークを介して配信されることにより、システム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ-ＲＷ、ＣＤ-Ｒ等の記憶媒体に格納され、そのシステム又は装置のコンピュータ(又はＣＰＵやＭＰＵ)が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行することによっても、達成されるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】２値画像における、近傍と連結の定義を説明する図である。
【図２】濃淡画像における、連結成分の意味を説明するための図である。
【図３】本発明の実施形態によるラベリング処理システムの概略構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施形態によるラベリング処理を説明するためのフローチャートである。
【図５】ラベリング処理の具体例を説明するための図である。
【符号の説明】
【００３５】
１０１…画像入力装置、１０２…キーボード、２０１…ラスタ走査モジュール、２０２…膨張モジュール、２０３…削除モジュール、２０４…連結成分の登録モジュール、３００…記憶装置、３０１…濃淡画像、３０２…２値画像、４００…ディスプレイ
【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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