(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれる被写体領域の外側背景を特定し、
前記外側背景の色と類似し且つ所定のサイズ以上の領域である背景候補領域を特定し、
前記背景候補領域と前記被写体領域との第１の境界線と、前記外側背景と前記被写体領域との第２の境界線との距離に基づいて、前記被写体領域が所定形状であるか否か判定し、
前記被写体領域が前記所定形状である場合、前記背景候補領域を背景領域に設定する
処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【請求項２】
前記被写体領域が所定形状であるか否か判定する処理は、
前記背景候補領域の前記第１の境界線上に複数の第１の輪郭点を配置し、前記外側背景の前記第２の境界線上に複数の第２の輪郭点を配置し、
前記複数の第１の輪郭点のそれぞれにおいて、前記背景候補領域を通らずに最短の直線で結べる前記複数の第２の輪郭点との最短距離を算出し、
算出した前記複数の第１の輪郭点のそれぞれの前記複数の第２の輪郭点との前記最短距離の分布に基づいて、前記複数の第１の輪郭点から有効な複数の第１の輪郭点を選出し、前記有効な複数の第１の輪郭点のそれぞれと前記背景候補領域を通らずに最短の直線で結べる前記複数の第２の輪郭点のうちの有効な複数の第２の輪郭点を選出し、
前記有効な複数の第１の輪郭点と前記有効な複数の第２の輪郭点との距離の平均、前記背景候補領域の前記第１の境界線上の前記有効な複数の第１の輪郭点が存在する区間の一方の端から他方の端までの第１の距離、および前記外側背景の前記第２の境界線上の前記有効な複数の第２の輪郭点が存在する区間の一方の端から他方の端までの第２の距離を算出し、
前記平均、前記第１の距離、および前記第２の距離に基づいて、前記背景候補領域が背景であるか否か判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理プログラム。
【請求項３】
前記背景候補領域が背景であるか否かの判定では、前記第１の距離が前記平均の第１の所定値倍以上であり、且つ前記第２の距離が前記第１の距離の第２の所定値倍以上且つ第３の所定値倍以内である場合、前記背景候補領域が背景であると判定することを特徴とする請求項２記載の画像処理プログラム。
【請求項４】
前記画像におけるエッジを示すエッジ画素を検出し、前記エッジ画素の勾配方向に基づいて連接する複数の前記エッジ画素を１グループとして複数のエッジグループを生成し、
前記背景候補領域の前記第１の境界線の複数の輪郭画素のそれぞれにおいて、最も距離が近い前記エッジ画素が属するエッジグループを特定し、
前記複数のエッジグループのうち、特定されたエッジグループの回数の多い順に、特定された回数が一番多いエッジグループから所定番目のエッジグループまでの特定された回数の合計を算出し、
前記合計に基づいて、前記背景候補領域が背景であるか否か判定する、
処理をさらに前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項２または３記載の画像処理プログラム。
【請求項５】
前記合計に基づいて、前記背景候補領域が背景であるか否か判定する処理は、前記合計が前記背景候補領域の前記第１の境界線の前記複数の輪郭画素の数の第４の所定倍以上である場合に、前記背景候補領域が背景であると判定することを特徴とする請求項４記載の画像処理プログラム。
【請求項６】
画像に含まれる被写体領域の外側背景を特定し、前記外側背景の色と類似し且つ所定のサイズ以上の領域である背景候補領域を特定し、前記背景候補領域と前記被写体領域との第１の境界線と、前記外側背景と前記被写体領域との第２の境界線との距離に基づいて、前記被写体領域が所定形状であるか否か判定し、前記被写体領域が前記所定形状である場合、前記背景候補領域を背景領域に設定する処理部
を備える画像処理装置。
【請求項７】
画像処理装置が実行する画像処理方法であって、
画像に含まれる被写体領域の外側背景を特定し、
前記外側背景の色と類似し且つ所定のサイズ以上の領域である背景候補領域を特定し、
前記背景候補領域と前記被写体領域との第１の境界線と、前記外側背景と前記被写体領域との第２の境界線との距離に基づいて、前記被写体領域が所定形状であるか否か判定し、
前記被写体領域が前記所定形状である場合に、前記背景候補領域を背景領域に設定する
処理を備える画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理プログラム、画像処理装置、および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般的にチラシやポスター等の印刷物には、宣伝を行う商品の画像が掲載されている。このような印刷物の作成には、画像編集ソフトやDesktop publishing（ＤＴＰ）ソフト等が用いられる。画像編集ソフト等を用いた印刷物の作成では、例えば、商品のみの画像を文字等がレイアウトされた他の画像に貼り付ける処理が行われる。そのため、画像編集ソフトで貼り付け等の編集する前に、素材画像として商品のみの画像を作成する。
【０００３】
素材画像は、商品（所望の被写体）とともに背景が写っている画像（以下「元の画像」ともいう）から商品部分の領域を切り出して作成する。元の画像から商品部分の領域を切り出す方法には、画像処理装置（コンピュータ）のオペレータがマウス等の入力装置を用いて切り出す領域を指定する方法と、コンピュータが元の画像における背景部分を自動的に判定して切り出す方法とがある。
【０００４】
画像における背景部分を自動的に判定する方法の１つとして、背景内に被写体が存在する被写体存在画像における周縁部の画素の色情報に基づいて背景部分を特定する方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−２１１２５５号公報
【特許文献２】特開平０７−３３４６７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
商品とともに背景が写っている元画像は、多くの場合、ほぼ一色の背景で撮影される。このため、画像の各画素について近接画素と色が近い場合に同一グループとする領域抽出を全画素に対して行い、抽出した領域の中で画像端に接している画素数が最も多い領域を背景と判断することで、商品の外側の背景を自動で抽出することができる。
【０００７】
しかし、バッグやコップの取っ手の内側の領域のように背景が飛び地になっている場合には、外側の背景を抽出する方法と同じ方法では飛び地の背景を抽出することは困難である。
【０００８】
また、特許文献１記載の方法を用いた場合、飛び地の背景領域を自動で抽出することは可能だが、色と画素数のみからの判断しているため、背景ではない領域を誤って抽出する場合がある。
【０００９】
一つの側面において、本発明は、背景でない領域を背景として誤抽出することを低減し、飛び地になっている背景を抽出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
実施の形態に係る画像処理プログラムは、コンピュータに、画像に含まれる被写体領域の外側背景を特定し、前記外側背景の色と類似し且つ所定のサイズ以上の領域である背景候補領域を特定させる。
【００１１】
前記画像処理プログラムは、前記コンピュータに、前記背景候補領域と前記被写体領域との第１の境界線と、前記外側背景と前記被写体領域との第２の境界線との距離に基づいて、前記被写体領域が所定形状であるか否か判定し、前記被写体領域が前記所定形状である場合、前記背景候補領域を背景領域に設定させる。
【発明の効果】
【００１２】
実施の形態に係る画像処理プログラムによれば、背景で無い領域を背景として誤抽出することを低減し、飛び地になっている背景を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】飛び地の背景領域の例を示す図である。
【図２】背景領域の誤抽出の例を示す図である。
【図３】実施の形態に係る画像処理装置の機能的構成を示す図である。
【図４】第１の実施の形態に係る画像処理方法のフローチャートである。
【図５】処理対象の画像の一例を示す図である。
【図６】グルーピングされた領域を示す画像である。
【図７】画像端座標リストを示す図である。
【図８】カウント結果を示す図である。
【図９】外側背景領域を示す図である。
【図１０】背景候補領域を示す図である。
【図１１】背景候補領域判定処理の詳細なフローチャートである。
【図１２】背景候補領域の輪郭線を示す図である。
【図１３】外側背景領域の輪郭線を示す図である。
【図１４】背景候補領域および外側背景領域の輪郭点を示す図である。
【図１５】背景候補領域の輪郭点と背景候補領域内を通らずに最短距離で直線を結べる外側背景領域の輪郭点とを線で結んだ図である。
【図１６】第１の輪郭点と第２の輪郭点との間の直線区間の画素の抽出処理のフローチャートである。
【図１７】第１の輪郭点と第２の輪郭点との間の直線区間の画素の抽出処理により算出される画素の例を示す図である。
【図１８】算出した距離に対する背景候補領域の輪郭点の数を示すヒストグラムを示す図である。
【図１９】選出された背景候補領域の輪郭点と該背景候補領域の輪郭点に対応する外側背景領域の輪郭点を示す図である。
【図２０】選出された背景候補輪郭点が最も長く連続する区間、および当該背景候補輪郭点に対応する外側背景輪郭点の区間を説明する図である。
【図２１】背景２値画像を示す図である。
【図２２】第２の実施の形態に係る画像処理方法のフローチャートである。
【図２３】エッジ検出とグループ化を説明する図である。
【図２４】エッジの検出方法を説明する図である。
【図２５】エッジグループリストを示す図である。
【図２６】エッジグループによる背景候補領域判定処理の詳細なフローチャートである。
【図２７】背景候補領域の輪郭線を示す図である。
【図２８】エッジグループ番号に対応する投票箱の投票数を示す図である。
【図２９】情報処理装置（コンピュータ）の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
図１は、飛び地の背景領域の例を示す図である。
図１では、左側の入力画像１１の商品の外側の背景（外側背景領域）を抽出する場合を説明する。
【００１５】
入力画像１１は、背景となるテーブルの上に被写体（商品）であるバッグが置かれた画像を示している。入力画像１１の周縁部（バッグの周囲）にはテーブルが写っている。また、バッグの取っ手の内側にもテーブルが写っている。
【００１６】
入力画像１１の各画素について近接画素と色が近い場合に同一グループとする領域抽出を全画素に対して行い、抽出した領域の中で画像端に接している画素数が最も多い領域を背景と判断することで、商品の外側の背景（外側背景領域）が抽出される。
【００１７】
図１の右側に、外側背景領域の抽出結果（外側背景抽出結果）１２を示す。外側背景抽出結果１２では、背景として抽出された外側背景領域は斜線で示している。外側背景抽出結果１２において、バッグの取っ手の内側の背景領域（飛び地背景）は白色で示している。バッグの取っ手の内側の領域のような飛び地背景は、外側の背景を抽出する方法と同じ方法では抽出することは困難である。
【００１８】
次に、背景領域を誤抽出した場合の例を説明する。
図２は、背景領域の誤抽出の例を示す図である。
【００１９】
図２では、左側の入力画像２１の背景領域を抽出する場合を説明する。
入力画像２１は、背景となるテーブルの上に被写体（商品）である盆、茶椀、茶碗が置かれた皿、菓子、楊枝が入れられた袋、および菓子と楊枝が入れられた袋が置かれた皿が写った画像を示している。入力画像１１の周縁部（盆の周囲）にはテーブルが写っている。
【００２０】
例えば、特許文献１に記載の方法で、背景領域を抽出した場合、抽出結果は図２の右側に示す背景抽出結果２２のようになる。
【００２１】
背景抽出結果２２では、背景として抽出された領域は斜線で示している。背景抽出結果２２において、本来背景でない茶椀の一部、楊枝が入れられた袋、および盆に描かれた模様の一部が背景領域として抽出されている。このように、特許文献１に記載のような、色と画素数のみに基づいて背景領域を抽出する方法では、誤抽出が発生する場合がある。
【００２２】
以下、図面を参照しながら実施の形態について説明する。
図３は、実施の形態に係る画像処理装置の機能的構成を示す図である。
【００２３】
画像処理装置１００は、処理部１１０および記憶部１２０を備える。
処理部１１０は、処理対象の画像の背景領域を抽出し、処理対象の画像における背景領域を表す背景２値画像の生成処理等を行う。背景２値画像は、背景の領域の画素値を１、背景以外（非背景）の領域の画素値を０とする２値画像である。
【００２４】
記憶部１２０は、デジタルカメラで撮像した画像やスキャナで読み込んだ画像のデータ、背景２値画像のデータ等を記憶する。
【００２５】
処理部１１０は、入力部１１１、抽出部１１２、及び出力部１１３を備える。
入力部１１１は、記憶部１２０から画像を読み出し、抽出部１１２に入力する。
【００２６】
抽出部１１２は、入力された画像について背景領域を抽出し、背景２値画像を生成する。
【００２７】
出力部１１３は、抽出部１１２により処理された背景２値画像のデータを記憶部１２０に出力し、記憶部１２０に格納する。
【００２８】
図４は、第１の実施の形態に係る画像処理方法のフローチャートである。
尚、第１の実施の形態に係る画像処理方法において、予め記憶部１２０には、図５に示す画像３０１等の入力画像が記憶されているものとする。画像３０１は、背景となるテーブルの上に被写体（商品）である取っ手を含むバッグが置かれた画像である。画像３０１の周縁部（バッグの周囲）およびバッグの取っ手の内側には、背景であるテーブルが写っている。
【００２９】
先ず入力部１１１は、記憶部１２０から処理対象に指定された入力画像を読み出して、抽出部１１２に入力する。
【００３０】
ステップＳ２０１において、抽出部１１２は、入力画像から領域を抽出（特定）し、被写体領域の外側の背景領域（外側背景領域）を抽出（特定）する。詳細には、先ず抽出部１１２は、入力画像の全画素について、各画素と隣接画素の輝度、彩度、色相の差を算出し、算出した差が閾値以下であれば同一のグループとなるようにグルーピングする。グルーピングされた画素のグループがそれぞれ領域となる。隣接画素は、ある画素（着目画素）を中心とし、着目画素の上下左右、右上、左上、右下、及び左下に隣り合っている画素である。すなわち、ある画素に対する隣接画素は８個ある。グルーピングされた各領域を示すと、例えば、図６のようになる。図６では、３つの領域（領域１〜３）にグルーピングされている。
【００３１】
抽出部１１２は、図７に示すような画像端座標リストを取得する。画像端座標リストには、入力画像の端（上辺、右辺、下辺、左辺）の座標が記載されている。例えば、入力画像のサイズが横６４０画素、縦４８０画素である場合、入力画像における左端上、右端上、左端下、及び右端下の座標はそれぞれ、[0,0]、[639,0]、[0,479]、及び[639,479]である。よって、６４０×４８０画素の入力画像の画像端座標リストには、図７に示すような上辺の画素の座標、右辺の画素の座標、下辺の画素の座標、及び左辺の画素の座標の合計２２３６個の座標が記載されている。尚、画像端座標リストは、入力部１１１が入力画像を読み出したときに作成して記憶部１２０に格納しておいてもよいし、ステップＳ２０１において、抽出部１１２が作成してもよい。
【００３２】
抽出部１１２は、画像端座標リストの全座標について、各座標の画素に割り当てられた領域番号を取得し、領域番号毎に画素数をカウントする。例えば、図６に示したグルーピングの結果に対してカウントを行うと、図８に示すようなカウント結果が得られる。図８のカウント結果では、領域番号１の画素数が２２３６個、領域番号２〜３の画素数が０個となっている。
【００３３】
抽出部１１２は、カウントした数が最も多い領域番号に対応する領域を被写体の外側の背景領域（外側背景領域）として判定（設定）し、抽出する。例えば、図８のカウント結果では領域番号１の画素数が一番多い。そのため、図８のカウント結果に対して、領域番号１に対応する領域１が外側背景領域として抽出される。例えば、図５に示す入力画像３０１の外側背景領域は、図９に示すようになる。図９において、外側背景領域は黒色で表示され、外側背景領域以外の領域は白色で表示されている。
【００３４】
ステップＳ２０２において、抽出部１１２は、外側背景領域以外の各領域について、背景候補領域に該当するか判定し、背景候補領域を抽出（特定）する。詳細には、抽出部１１２は、外側背景領域の色、判定対象の領域の色、および当該領域の面積（画素数）に基づいて、背景候補領域に該当するか判定し、背景候補領域を抽出（特定）する。例えば、抽出部１１２は、外側背景領域（領域１）の画素値の平均と領域２の画素値の平均値との差分を算出し、差分が第１の所定値以下の場合、領域２の色は外側背景領域の色と近いと判定する。領域２の色が外側背景領域の色と近い場合、抽出部１１２は、領域２の画素数が第２の所定値以上であるか否か判定し、第２の所定値以上であれば、領域２を背景候補領域であると判定する。第２の所定値は、例えば、入力画像３０１の画素数のＸ（例えば５）％である。抽出部１１２は、領域３について、同様に背景候補領域に該当するか否か判定する。ここでは、入力画像３０１において、領域２は背景候補領域ではないと判定され、領域３は背景候補領域であると判定される。外側背景領域でも背景候補領域でもない領域２は、被写体領域となる。図１０は、背景候補領域を示す図である。図１０において、背景候補領域である領域３は、灰色で示されている。
【００３５】
ステップＳ２０３において、抽出部１１２は、未判定の背景候補領域があるか否か判定する。未判定の背景候補領域がある場合、抽出部１１２は、未判定の背景候補領域のうちの１つを処理対象の背景候補領域とし、制御はステップＳ２０４に進む。未判定の背景候補領域がない場合、制御はステップＳ２０８に進む。
【００３６】
ステップＳ２０４において、抽出部１１２は、処理対象の背景候補領域に対して背景候補領域判定処理を行う。以下、背景候補領域判定処理の詳細について説明する。
【００３７】
図１１は、背景候補領域判定処理の詳細なフローチャートである。図１１は、図４のステップＳ２０４に対応する。
【００３８】
ここでは、図６に示す領域３を背景候補領域、外側背景領域を領域１とした場合の背景候補領域判定処理の例を説明する。
【００３９】
ステップＳ２１１において、抽出部１１２は、背景候補領域および外側背景領域の輪郭線を抽出（検出）する。詳細には、抽出部１１２は、背景候補領域と被写体領域との境界線と、外側背景領域と被写体領域との境界線との境界線を抽出（検出）する。これにより、図１２に示すような背景候補領域（領域３）の輪郭線、図１３に示すような外側背景領域（領域１）の輪郭線が抽出される。背景候補領域（領域３）の輪郭線は、背景候補領域（領域３）と被写体領域との境界線に相当する。また、外側背景領域（領域１）の輪郭線は、外側背景領域と被写体領域との境界線に相当する。
【００４０】
ステップＳ２１２において、抽出部１１２は、背景候補領域および外側背景領域の輪郭線上に点（以下、輪郭点と表記する）を配置する。図１４に、背景候補領域および外側背景領域の輪郭点を示す。輪郭点は、例えば、輪郭線上の全ての画素に配置しても良いし、輪郭線上に１画素おきのように所定の間隔毎に配置しても良い。
【００４１】
ステップＳ２１３において、抽出部１１２は、背景候補領域の輪郭点から背景候補領域内を通らずに最短距離で直線を結べる外側背景領域の輪郭点、および該背景候補領域の輪郭点と該外側背景領域の輪郭点との距離を算出する。尚、抽出部１１２は、全ての背景候補領域の輪郭点それぞれに対して、背景候補領域内を通らずに最短距離で直線を結べる外側背景領域の輪郭点と該外側背景領域の輪郭点との距離を算出する。図１５に背景候補領域の輪郭点と背景候補領域内を通らずに最短距離で直線を結べる外側背景領域の輪郭点とを線で結んだ図を示す。
【００４２】
背景候補領域の輪郭点から背景候補領域内を通らずに最短距離で直線を結べる外側背景領域の輪郭点、および該背景候補領域の輪郭点と該外側背景領域の輪郭点との距離の算出方法について説明する。
【００４３】
ここで、第１の輪郭点と第２の輪郭点とを直線で結んだ場合の直線区間の画素の算出方法について説明する。例えば、第１の輪郭点は背景候補領域の輪郭点に相当し、第２の輪郭点は外側背景領域の輪郭点に相当する。
【００４４】
図１６は、第１の輪郭点と第２の輪郭点との間の直線区間の画素の抽出処理のフローチャートである。
【００４５】
図１６では、第１の輪郭点のＸ，Ｙ座標を[X1,Y1]、第２の輪郭点のＸ，Ｙ座標を[X2,Y2]とする。
【００４６】
ステップＳ２３１において、抽出部１１２は、X差分＝X2-X1、Y差分＝Y2-Y1を算出する。
【００４７】
ステップＳ２３２において、抽出部１１２は、X差分の絶対値がY差分の絶対値未満であるか否か判定する。X差分の絶対値がY差分の絶対値未満の場合、制御はステップＳ２３３に進み、X差分の絶対値がY差分の絶対値以上の場合、制御はステップＳ２４３に進む。
【００４８】
ステップＳ２３３において、抽出部１１２は、X増分=X差分/Y差分の絶対値を算出する。
【００４９】
ステップＳ２３４において、抽出部１１２は、Y差分が０以上であるか否か判定する。Y差分が０以上の場合、制御はステップＳ２３５に進み、Y差分が０未満の場合、制御はステップＳ２３６に進む。
【００５０】
ステップＳ２３５において、抽出部１１２は、Y増分を１に設定する。
ステップＳ２３６において、抽出部１１２は、Y増分を−１に設定する。
【００５１】
ステップＳ２３７において、抽出部１１２は、Xの値をX1、Yの値をY1,Indexの値を1に設定する。
【００５２】
ステップＳ２３８において、抽出部１１２は、Yの値がY2であるか否か判定する。Yの値がY2の場合、処理は終了し、Yの値がY2でない場合、制御はステップＳ２３９に進む。
【００５３】
ステップＳ２３９において、抽出部１１２は、第１の輪郭点と第２の輪郭点との間の直線区間の画素のうち、Index番目の画素の座標を[X,Y]とする。
【００５４】
ステップＳ２４０において、抽出部１１２は、XにX増分加算し、YにY増分加算し、Indexを１インクリメントする。
【００５５】
ステップＳ２４３において、抽出部１１２は、Y増分=Y差分/X差分の絶対値を算出する。
【００５６】
ステップＳ２４４において、抽出部１１２は、X差分が０以上であるか否か判定する。X差分が０以上の場合、制御はステップＳ２４５に進み、X差分が０未満の場合、制御はステップＳ２４６に進む。
【００５７】
ステップＳ２４５において、抽出部１１２は、X増分を１に設定する。
ステップＳ２４６において、抽出部１１２は、X増分を−１に設定する。
【００５８】
ステップＳ２４７において、抽出部１１２は、Xの値をX1、Yの値をY1,Indexの値を1に設定する。
【００５９】
ステップＳ２４８において、抽出部１１２は、Xの値がX2であるか否か判定する。Xの値がX2の場合、処理は終了し、Xの値がX2でない場合、制御はステップＳ２４９に進む。
【００６０】
ステップＳ２４９において、抽出部１１２は、第１の輪郭点と第２の輪郭点との間の直線区間の画素のうち、Index番目の画素の座標を[X,Y]とする。
【００６１】
ステップＳ２５０において、抽出部１１２は、XにX増分加算し、YにY増分加算し、Indexを１インクリメントする。
【００６２】
抽出部１１２は、ステップＳ２３９またはＳ２４９で算出したIndex番目の画素の座標が背景候補領域の画素である場合、第２の輪郭点は、第１の輪郭点から背景候補領域を通って直線を結べる第２の輪郭点であると判定する。このように、背景候補領域内を通らずに最短距離で直線を結べるか否かは、図１６の抽出処理の結果を用いて判定する。
【００６３】
また、第１の輪郭点と第２の輪郭点との間の直線区間の画素の抽出処理の終了時のIndexの値が第１の輪郭点と第２の輪郭点との間の距離（画素数）となる。
【００６４】
抽出部１１２は、背景候補領域のある輪郭点から背景候補領域内を通らずに最短距離で直線を結べる外側背景領域の輪郭点を算出する場合、背景候補領域のある輪郭点を第１の輪郭点、外側背景領域の輪郭点のそれぞれを第２の輪郭点として、図１６の抽出処理を行う。抽出部１１２は、算出した背景候補領域のある輪郭点から外側背景領域の輪郭点のそれぞれへの直線区間の各画素において、抽出処理終了時のIndexの値が一番小さく（すなわち最短距離）且つステップＳ２３９またはＳ２４９で算出したIndex番目の画素の座標が背景候補領域の画素を含んでいない場合に対応する第２の輪郭点を背景候補領域のある輪郭点から背景候補領域内を通らずに最短距離で直線を結べる外側背景領域の輪郭点とする。
【００６５】
図１７は、第１の輪郭点と第２の輪郭点との間の直線区間の画素の抽出処理により算出される画素の例を示す図である。
【００６６】
図１７の画像３５１〜３５４において、輪郭点Ａ，Ｂは、背景候補領域の輪郭点であり、輪郭点Ｃ，Ｄ，Ｅは、外側背景領域の輪郭点である。また、図１７の画像３５１〜３５４において、非背景領域の画素は灰色で示されている。画像３５２の輪郭点ＡとＢの間の矢印、画像３５３の輪郭点ＢとＣの間の矢印、および画像３５４の輪郭点ＢとＥの間の矢印は、それぞれ図１６の抽出処理で算出される第１の輪郭点と第２の輪郭点との間の直線区間の各画素を示す。
【００６７】
画像３５２において、背景候補領域の輪郭点Ａから見ると、外側背景領域の輪郭線Ｃが元も輪郭点Ａに近く且つ輪郭点Ａから輪郭点Ｃへの直線区間が途中で背景候補領域内を通らない。従って、背景候補領域の輪郭点Ａから背景候補領域内を通らずに最短距離で直線を結べる外側背景領域の輪郭点は、輪郭点Ｃとなる。
【００６８】
画像３５３において、背景候補領域の輪郭点Ｂから見ると輪郭点Ｅより輪郭点Ｄの方が近いが、図１６の抽出処理により算出される輪郭点Ｂと輪郭点Ｄを直線で結んだ場合の直線区間の画素は、矢印で示されるような画素となり、途中に背景候補領域を含んでしまう。従って、外側背景領域の輪郭点Ｄは、背景候補領域の輪郭点Ｂから背景候補領域内を通らずに最短距離で直線を結べる外側背景領域の輪郭点とはならない。
【００６９】
一方、画像３５４において、図１６の抽出処理により算出される輪郭点Ｂと輪郭点Ｅを直線で結んだ場合の直線区間の画素は、矢印で示されるような画素となり、途中に背景候補領域を含んでいない。
【００７０】
図１１に戻り説明を続ける。
ステップＳ２１４において、抽出部１１２は、算出した距離に対する背景候補領域の輪郭点の数を示すヒストグラムを生成し、輪郭点の数が最大の距離から所定の範囲を有効な距離範囲とする。図１８は、算出した距離に対する背景候補領域の輪郭点の数を示すヒストグラムである。図１８において、外側背景領域の輪郭点との距離がＮである背景候補領域の輪郭点の数が最大となっている。抽出部１１２は、例えば、背景候補領域の輪郭点の数が距離がＮである背景候補領域の輪郭点の数の１０分の１以上である距離Ｎを含む範囲を有効な距離範囲とする。
【００７１】
ステップＳ２１５において、抽出部１１２は、有効な距離範囲に含まれる背景候補領域の輪郭点と該背景候補領域の輪郭点に対応する外側背景領域の輪郭点を選出する。背景候補領域の輪郭点に対応する外側背景領域の輪郭点とは、当該背景候補領域の輪郭点から背景候補領域内を通らずに最短距離で直線を結べる外側背景領域の輪郭点である。図１９に
選出された背景候補領域の輪郭点と該背景候補領域の輪郭点に対応する外側背景領域の輪郭点を示す。尚、図１９において、選出された背景候補領域の輪郭点と該背景候補領域の輪郭点に対応する外側背景領域の輪郭点は線で結ばれている。尚、背景候補領域の輪郭点を背景候補輪郭点、外側背景領域の輪郭点を外側背景輪郭点と表記する場合がある。
【００７２】
ステップＳ２１６において、抽出部１１２は、選出された背景候補輪郭点が最も長く連続する区間、および当該背景候補輪郭点に対応する外側背景輪郭線の区間を抽出する。図２０は、選出された背景候補輪郭点が最も長く連続する区間、および当該背景候補輪郭点に対応する外側背景輪郭点の区間を説明する図である。図２０において、選出された背景候補輪郭点が最も長く連続する区間は、輪郭点１から輪郭点２までの区間である。また、背景候補輪郭点が最も長く連続する区間の背景候補輪郭点に対応する外側背景輪郭線の区間は、輪郭点３から輪郭点４までの区間となる。
【００７３】
ステップＳ２１７において、抽出部１１２は、選出された背景候補輪郭点と対応する外側背景輪郭点との距離の平均（以下、平均距離と表記する）を算出する。また、抽出部１１２は、選出された背景候補輪郭点が最も長く連続する区間の端から端までの輪郭線上の距離（以下、内側距離と表記）を算出する。また、抽出部１１２は、選出された背景候補輪郭点が最も長く連続する区間に対応する外側背景輪郭点の区間の端から端までの輪郭線上の距離（以下、外側距離と表記）を算出する。抽出部１１２は、図２０において、選出された背景候補輪郭点が最も長く連続する区間の輪郭線上の距離として、輪郭点１から輪郭点２までの輪郭線上の距離を算出する。抽出部１１２は、図２０において、当該背景候補輪郭点に対応する外側背景輪郭点の輪郭線上の距離として、輪郭点３から輪郭点４までの輪郭線上の距離を算出する。
【００７４】
ステップＳ２１８において、抽出部１１２は、条件Ａ：内側距離が平均距離に対し十分に長い、および条件Ｂ：内側距離が外側距離とほぼ同じ長さである、を満たすか否か判定する。例えば、抽出部１１２は、内側距離が平均距離のｎ倍（例えば、２倍）以上である場合、内側距離が平均距離に対し十分に長いと判定する。例えば、抽出部１１２は、内側距離が外側距離のｐ倍（例えば、０．７倍）以上且つｑ倍（例えば２倍）以下の場合、内側距離が外側距離とほぼ同じ長さであると判定する。
【００７５】
ステップＳ２１９において、条件Ａおよび条件Ｂの両方を満たす場合、制御はステップＳ２２０に進み、条件Ａおよび条件Ｂのいずれかを満たさない場合、制御はステップＳ２２１に進む。
【００７６】
ステップＳ２２０において、抽出部１１２は、背景候補領域は背景らしいと判定する。すなわち、抽出部１１２は、図２０において、輪郭点１から輪郭点２までの区間と輪郭点３から輪郭点４までの区間で挟まれる領域の形状は細長く、バッグ等の取っ手（手で持つ部分）らしいと判定する。このように、条件Ａおよび条件Ｂの両方を満たす場合、輪郭点１から輪郭点２までの区間と輪郭点３から輪郭点４までの区間で挟まれる領域の形状は、細長いと考えられ、バッグ等の取っ手に相当すると考えられる。飛び地背景になっている領域は、バッグ等の取っ手のように細長い部分の内側であることが多い。よって、輪郭点１から輪郭点２までの区間と輪郭点３から輪郭点４までの区間で挟まれる領域の形状が細長い場合に、当該領域と接する背景候補領域は背景であると考えられる。
【００７７】
ステップＳ２２１において、抽出部１１２は、背景候補領域は背景ではないらしいと判定する。すなわち、抽出部１１２は、図２０において、輪郭点１から輪郭点２までの区間と輪郭点３から輪郭点４までの区間で挟まれる領域の形状は、細長くは無く、バッグ等の取っ手ではないと判定する。
【００７８】
図４に戻り説明を続ける。
ステップＳ２０５において、背景候補領域判定処理において背景らしいと判定された場合、制御はステップＳ２０６に進み、背景らしいと判定されていない場合、制御はステップＳ２０７に進む。
【００７９】
ステップＳ２０６において、抽出部１１２は、処理対象の背景候補領域を背景領域であると判定し、処理対象の背景候補領域を背景領域に設定する。
【００８０】
ステップＳ２０７において、抽出部１１２は、処理対象の背景候補領域を背景領域でないと判定し、処理対象の背景候補領域を非背景領域に設定する。
【００８１】
ステップＳ２０８において、抽出部１１２は、背景２値画像を出力する。背景２値画像は、背景として設定された領域の画素値を１、背景以外（非背景）の領域の画素値を０とする２値画像である。図２１は、背景２値画像を示す図である。図２１の背景２値画像において、背景領域は斜線、非背景領域は黒色で表示されている。図２１に示すように、バッグの周囲だけでなく、バッグの取っ手の内側の飛び地も背景領域として設定されている。抽出部１１２は、背景２値画像を、出力部１１３に出力する。また、出力部１１３は、抽出部１１２から受け取った背景２値画像を記憶部１２０に出力し、格納する。
【００８２】
尚、抽出部１１２は、ステップＳ２０８において背景２値画像を出力する代わりに、背景２値画像のデータを用いて、入力画像から背景領域を除去した画像（被写体の画像）を生成して出力してもよい。
【００８３】
第１の実施の形態に係る画像処理方法によれば、背景でない領域を背景として誤抽出することを低減し、飛び地になっている背景を抽出することができる。
【００８４】
次に、エッジグループによる背景候補領域判定処理をさらに行う第２の実施の形態について説明する。
【００８５】
第２の実施の形態に係る画像処理方法のフローチャートである。
先ず入力部１１１は、記憶部１２０から処理対象に指定された入力画像を読み出して、抽出部１１２に入力する。
【００８６】
ステップＳ３０１において、抽出部１１２は、入力画像から領域を抽出（特定）し、被写体の外側の背景領域（外側背景領域）を抽出（特定）する。尚、ステップＳ３０１の処理は、第１の実施の形態のステップＳ２０１の処理と同様なため、詳細な説明は省略する。
【００８７】
ステップＳ３０２において、抽出部１１２は、外側背景領域以外の各領域について、背景候補領域に該当するか判定し、背景候補領域を抽出（特定）する。尚、ステップＳ３０２の処理は、第１の実施の形態のステップＳ２０２の処理と同様なため、詳細な説明は省略する。
【００８８】
ステップＳ３０３において、抽出部１１２は、入力画像のエッジを検出し、検出したエッジのグループ化を行う。ここで、エッジ検出とグループ化の詳細について図２３〜図２５を用いて説明する。
【００８９】
図２３は、エッジ検出とグループ化を説明する図である。図２４は、エッジの検出方法を説明する図である。図２５は、エッジグループリストを示す図である。第２の実施の形態の画像処理方法において、例えば、図２３に示す画像４０１を入力画像として用いる。画像４０１は、背景となるテーブルの上に被写体（商品）である取っ手を含むバッグが置かれた画像である。画像４０１の周縁部（バッグの周囲）およびバッグの取っ手の内側には、背景であるテーブルが写っている。
【００９０】
先ず、抽出部１１２は、入力画像（画像４０１）をグレースケール化し、グレースケール画像（輝度画像）４０３を生成する。抽出部１１２は、グレースケール画像４０３の全画素について、各画素の横（Ｘ）方向勾配ｆｘと縦（Ｙ）方向勾配ｆｙを算出する。ある画素の横（Ｘ）方向勾配ｆｘは、以下のように求められる。横（Ｘ）方向勾配ｆｘを求める画素とその隣接画素の各画素値に図２４に示すような横（Ｘ）方向勾配フィルタＦＬｘを乗算し、各画素に対する乗算結果を合計した値を、求める画素の横（Ｘ）方向勾配ｆｘとする。同様に、縦（Ｙ）方向勾配ｆｙは、以下のように求められる。縦（Ｙ）方向勾配ｆｙを求める画素とその隣接画素の各画素値に図２４に示すような縦（Ｙ）方向勾配フィルタＦＬｙを乗算し、各画素に対する乗算結果を合計した値を、求める画素の縦（Ｙ）方向勾配ｆｙとする。
【００９１】
次に、抽出部１１２は、グレースケール画像４０３の全画素について、各画素の横（Ｘ）方向勾配ｆｘと画素の縦（Ｙ）方向勾配ｆｙとから各画素の勾配の大きさ（エッジ強度）ｆｘｙを算出する。勾配の大きさｆｘｙは、ｆｘｙ＝（（ｆｘ）２＋（ｆｙ）２）１／２により算出される。
【００９２】
また、抽出部１１２は、各画素の横（Ｘ）方向勾配ｆｘと画素の縦（Ｙ）方向勾配ｆｙとから各画素のエッジ方向（勾配方向）θを算出する。エッジ方向θは、θ＝ｔａｎ−１（（ｆｙ）／（ｆｘ））により算出される。このエッジ方向θは、後述のエッジのグループ化時に用いられる。
【００９３】
次に、抽出部１１２は、勾配の大きさｆｘｙが閾値以上である画素をエッジとして判定（検出）する。以下、エッジとして判定された画素は、エッジ画素またはエッジと呼ぶ。エッジの検出結果を示すと、例えば、図２３のエッジ検出結果４０４のようになる。エッジ検出結果４０４では、エッジ画素は白、エッジ画素以外は黒で表示している。
【００９４】
尚、エッジの検出方法は上述の方法に限られず、任意の方法を用いることができる。
次に、抽出部１１２は、各エッジ画素の隣接関係及びエッジ方向に基づいて、連接する複数のエッジ画像を１グループとするグループ化を行う。抽出部１１２は、各エッジ画素について、隣接する２個のエッジ画素のエッジ方向の差が所定の閾値（例えば、３０度）以下となる複数のエッジ画素を１つのグループとする。例えば、エッジ画素１とエッジ画素１に隣接するエッジ画素２のエッジ方向の差が閾値以下とすると、エッジ画素１とエッジ画素２は、同じエッジグループとしてグループ化される。さらに、エッジ画素２とエッジ画素２に隣接するエッジ画素３のエッジ方向の差が閾値以下とすると、エッジ画素２とエッジ画素３は、同じエッジグループとする。ここで、エッジ画素１とエッジ画素２は同じエッジグループであるため、エッジ画素１とエッジ画素３も同じエッジグループとなり、連接するエッジ画素１〜３が同じエッジグループとしてグループ化される。この際、エッジ画像１のエッジ方向とエッジ画像３のエッジ方向との差は閾値より大きくても構わない。図２３にエッジ画素をグループ化した結果４０５と、その一部領域を拡大した図を示す。グループ化した結果４０５の下に示す拡大図では、同一のエッジグループを楕円で囲んで示しており、楕円１４０５−１、１４０５−２、１４０５−３のそれぞれに囲まれたエッジ画素は、同一のエッジグループである。楕円１４０５−１、１４０５−２、１４０５−３のそれぞれに囲まれたエッジ画素のグループには、例えば、グループ番号１，１２，２２がそれぞれ割り当てられている。
【００９５】
また、抽出部１１２は、エッジ画素をグループ化するステップＳ３０３の処理において、エッジグループリストを作成する。エッジグループリストは、エッジグループの数と同じ数だけ作成される。すなわち、グループ化処理においてＭ個のエッジグループが生成された場合、抽出部１１２は、図２５に示すようなＭ個のエッジグループリスト４１１−ｉ（ｉ＝１〜Ｍ）を作成する。エッジグループリスト４１１−ｉには、各エッジグループに含まれるエッジ画素の座標が記載されている。例えば、エッジグループリスト４１１−１は、エッジグループ［１］に含まれるＮ個のエッジ画素［１］〜［Ｎ］の座標が記載されている。エッジグループリスト４１１−ｉにおいて、エッジ画素の座標は、隣接するエッジ画素の座標が前後に記載されるようになっている。例えば、エッジグループリスト４１１−１において、１番目に記載されているエッジ画素［１］の座標の次（すなわち２番目）に、エッジ画素［１］と隣接するエッジ画素［２］の座標が記載されている。
【００９６】
ステップＳ３０４において、抽出部１１２は、未判定の背景候補領域があるか判定する。未判定の背景候補領域がある場合、抽出部１１２は、未判定の背景候補領域のうちの１つを処理対象の背景候補領域とし、制御はステップＳ３０５に進む。未判定の背景候補領域がない場合、制御はステップＳ３１１に進む。
【００９７】
ステップＳ３０５において、抽出部１１２は、処理対象の背景候補領域に対して背景候補領域判定処理を行う。背景候補領域判定処理の詳細は、図１１で述べたとおりであるので、説明は省略する。
【００９８】
ステップＳ３０６において、背景候補領域判定処理において背景らしいと判定された場合、制御はステップＳ２０７に進み、背景らしいと判定されていない場合、制御はステップＳ３１０に進む。
【００９９】
ステップＳ３０７において、抽出部１１２は、エッジグループによる背景候補領域判定処理を行う。ここで、エッジグループによる背景候補領域判定処理の詳細について説明する。
【０１００】
図２６は、エッジグループによる背景候補領域判定処理の詳細なフローチャートで。図２６は、図２２のステップＳ３０７に対応する。
【０１０１】
ステップＳ３２１において、抽出部１１２は、変数としてエッジグループ番号それぞれに対応する投票箱を用意し、各投票箱の投票数（投票箱の値）をゼロにセットする。
【０１０２】
ステップＳ３２２において、抽出部１１２は、処理対象の背景候補領域の輪郭線を抽出（検出）する。これにより、図２７に示すような背景候補領域の輪郭線が抽出される。抽出部１１２は、輪郭線上の画素に１から順に番号を割り当てる。
【０１０３】
ステップＳ３２３において、抽出部１１２は、変数Indexを１に設定する。
ステップＳ３２４において、抽出部１１２は、Indexの値が輪郭線の背景候補領域の輪郭線の画素数以下であるか否か判定する。Indexの値が輪郭線の背景候補領域の輪郭線の画素数以下である場合、制御はステップＳ３２５に進み、Indexの値が輪郭線の背景候補領域の輪郭線の画素数より大きい場合、制御はステップＳ３２７に進む。
【０１０４】
ステップＳ３２５において、抽出部１１２は、輪郭線のIndex番の画素から最も距離が近いエッジ画素を抽出し、そのエッジ画素が属するエッジグループ番号に対応する投票箱の投票数に１加算する。図２８は、エッジグループ番号に対応する投票箱の投票数を示す図である。例えば、図２８において、エッジグループ番号１に対応する投票箱の投票数は１００となっており、エッジグループ番号１２、２２に対応する投票箱の投票数は０となっている。
【０１０５】
ステップＳ３２６において、抽出部１１２は、Indexを１インクリメントする。
ステップＳ３２７において、抽出部１１２は、投票数が多い上位Ｎ（例えば３）位まで投票箱の投票数の合計を算出する。
【０１０６】
ステップＳ３２８において、抽出部１１２は、ステップＳ３２７で算出した投票数の合計が背景候補領域の輪郭線の画素数のＭ（例えば７５）％以上であるか否か判定する。投票数の合計が背景候補領域の輪郭線の画素数のＭ％以上である場合、制御はステップＳ３２９に進み、投票数の合計が背景候補領域の輪郭線の画素数のＭ％未満である場合、制御はステップＳ３３０に進む。投票数の合計が背景候補領域の輪郭線の画素数のＭ％以上である場合、背景候補領域はエッジの連なりに囲まれていると考えられる。
【０１０７】
ステップＳ３２９において、抽出部１１２は、抽出部１１２は、背景候補領域は背景らしいと判定する。
【０１０８】
ステップＳ３３０において、抽出部１１２は、背景候補領域は背景ではないらしいと判定する。
【０１０９】
図２２に戻り説明を続ける。
ステップＳ３０８において、エッジグループによる背景候補領域判定処理において背景らしいと判定された場合、制御はステップＳ３０９に進み、背景らしいと判定されていない場合、制御はステップＳ３１０に進む。
【０１１０】
ステップＳ３０９において、抽出部１１２は、処理対象の背景候補領域を背景領域であると判定し、処理対象の背景候補領域を背景領域に設定する。
【０１１１】
ステップＳ３１０において、抽出部１１２は、処理対象の背景候補領域を背景領域でないと判定し、処理対象の背景候補領域を非背景領域に設定する。
【０１１２】
ステップＳ３１１において、抽出部１１２は、背景２値画像を出力する。尚、抽出部１１２は、ステップＳ３１１において背景２値画像を出力する代わりに、背景２値画像のデータを用いて、入力画像から背景領域を除去した画像（被写体の画像）を生成して出力してもよい。
【０１１３】
第２の実施の形態に係る画像処理方法によれば、背景でない領域を背景として誤抽出することを低減し、飛び地になっている背景を抽出することができる。
【０１１４】
第２の実施の形態に係る画像処理方法によれば、バッグ等の取っ手にはエッジが表れると考えられるため、エッジグループによる背景候補領域判定処理を行うことで、取っ手であるか否かを正しく判定できる可能性が向上し、飛び地になっている背景を正しく抽出できる可能性が向上する。
【０１１５】
図２９は、情報処理装置（コンピュータ）の構成図である。
実施の形態の画像処理装置１０１は、例えば、図２９に示すような情報処理装置１によって実現される。
【０１１６】
情報処理装置１は、ＣＰＵ２、メモリ３、入力部４、出力部５、記憶部６、記録媒体駆動部７、及びネットワーク接続部８を備え、それらはバス９により互いに接続されている。
【０１１７】
ＣＰＵ２は、情報処理装置１全体を制御する中央処理装置である。ＣＰＵ２は、処理部１１０に対応する。
【０１１８】
メモリ３は、プログラム実行の際に、記憶部６（あるいは可搬記録媒体１０）に記憶されているプログラムあるいはデータを一時的に格納するRead Only Memory(ROM)やRandom Access Memory(ＲＡＭ)等のメモリである。ＣＰＵ２は、メモリ３を利用してプログラムを実行することにより、上述した各種処理を実行する。
【０１１９】
この場合、可搬記録媒体１０等から読み出されたプログラムコード自体が実施の形態の機能を実現する。
【０１２０】
入力部４は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等である。
出力部５は、例えば、ディスプレイ、プリンタ等である。
【０１２１】
記憶部６は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、テープ装置等である。情報処理装置１は、記憶部６に、上述のプログラムとデータを保存しておき、必要に応じて、それらをメモリ３に読み出して使用する。
メモリ３及び記憶部６は、記憶部１２０に対応する。
【０１２２】
記録媒体駆動部７は、可搬記録媒体１０を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒体としては、メモリカード、フレキシブルディスク、Compact Disk Read Only Memory(ＣＤ−ＲＯＭ)、光ディスク、光磁気ディスク等、任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体が用いられる。ユーザは、この可搬記録媒体１０に上述のプログラムとデータを格納しておき、必要に応じて、それらをメモリ３に読み出して使用する。
【０１２３】
ネットワーク接続部８は、Local Area Network（ＬＡＮ）やWide Area Network（ＷＡＮ）等の任意の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う。
【０１２４】
以上の実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
画像に含まれる被写体領域の外側背景を特定し、
前記外側背景の色と類似し且つ所定のサイズ以上の領域である背景候補領域を特定し、
前記背景候補領域と前記被写体領域との第１の境界線と、前記外側背景と前記被写体領域との第２の境界線との距離に基づいて、前記被写体領域が所定形状であるか否か判定し、
前記被写体領域が前記所定形状である場合、前記背景候補領域を背景領域に設定する
処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
（付記２）
前記被写体領域が所定形状であるか否か判定する処理は、
前記背景候補領域の前記第１の境界線上に複数の第１の輪郭点を配置し、前記外側背景の前記第２の境界線上に複数の第２の輪郭点を配置し、
前記複数の第１の輪郭点のそれぞれにおいて、前記背景候補領域を通らずに最短の直線で結べる前記複数の第２の輪郭点との最短距離を算出し、
算出した前記複数の第１の輪郭点のそれぞれの前記複数の第２の輪郭点との前記最短距離の分布に基づいて、前記複数の第１の輪郭点から有効な複数の第１の輪郭点を選出し、前記有効な複数の第１の輪郭点のそれぞれと前記背景候補領域を通らずに最短の直線で結べる前記複数の第２の輪郭点のうちの有効な複数の第２の輪郭点を選出し、
前記有効な複数の第１の輪郭点と前記有効な複数の第２の輪郭点との距離の平均 、前記背景候補領域の前記第１の境界線上の前記有効な複数の第１の輪郭点が存在する区間の一方の端から他方の端までの第１の距離 、および前記外側背景の前記第２の境界線上の前記有効な複数の第２の輪郭点が存在する区間の一方の端から他方の端までの第２の距離を算出し、
前記平均、前記第１の距離、および前記第２の距離に基づいて、前記背景候補領域が背景であるか否か判定することを特徴とする付記１記載の画像処理プログラム。
（付記３）
前記背景候補領域が背景であるか否か判定する処理は、前記第１の距離が前記平均の第１の所定値倍以上であり、且つ前記第２の距離が前記第１の距離の第２の所定値倍以上且つ第３の所定値倍以内である場合、前記背景候補領域が背景であると判定することを特徴とする付記２記載の画像処理プログラム。
（付記４）
前記画像におけるエッジを示すエッジ画素を検出し、前記エッジ画素の勾配方向に基づいて連接する複数の前記エッジ画素を１グループとして複数のエッジグループを生成し、
前記背景候補領域の前記第１の境界線の複数の輪郭画素のそれぞれにおいて、最も距離が近い前記エッジ画素が属するエッジグループを特定し、
前記複数のエッジグループのうち、特定されたエッジグループの回数の多い順に、特定された回数が一番多いエッジグループから所定番目のエッジグループまでの特定された回数の合計を算出し、
前記合計に基づいて、前記背景候補領域が背景であるか否か判定する、
処理をさらに前記コンピュータに実行させることを特徴とする付記２または３記載の画像処理プログラム。
（付記５）
前記合計に基づいて、前記背景候補領域が背景であるか否か判定する処理は、前記合計が前記背景候補領域の前記第１の境界線の前記複数の輪郭画素の数の第４の所定倍以上である場合に、前記背景候補領域が背景であると判定することを特徴とする付記４記載の画像処理プログラム。
（付記６）
画像に含まれる被写体領域の外側背景を特定し、前記外側背景の色と類似し且つ所定のサイズ以上の領域である背景候補領域を特定し、前記背景候補領域と前記被写体領域とのの第１の境界線と、前記外側背景と前記被写体領域との第２の境界線との距離に基づいて、前記被写体領域が所定形状であるか否か判定し、前記被写体領域が前記所定形状である場合、前記背景候補領域を背景領域に設定する処理部
を備える画像処理装置。
（付記７）
前記処理部は、
前記背景候補領域の前記第１の境界線上に複数の第１の輪郭点を配置し、前記外側背景の前記第２の境界線上に複数の第２の輪郭点を配置し、
前記複数の第１の輪郭点のそれぞれにおいて、前記背景候補領域を通らずに最短の直線で結べる前記複数の第２の輪郭点との最短距離を算出し、
算出した前記複数の第１の輪郭点のそれぞれの前記複数の第２の輪郭点との前記最短距離の分布に基づいて、前記複数の第１の輪郭点から有効な複数の第１の輪郭点を選出し、前記有効な複数の第１の輪郭点のそれぞれと前記背景候補領域を通らずに最短の直線で結べる前記複数の第２の輪郭点のうちの有効な複数の第２の輪郭点を選出し、
前記有効な複数の第１の輪郭点と前記有効な複数の第２の輪郭点との距離の平均 、前記背景候補領域の前記第１の境界線上の前記有効な複数の第１の輪郭点が存在する区間の一方の端から他方の端までの第１の距離、および前記外側背景の前記第２の境界線上の前記有効な複数の第２の輪郭点が存在する区間の一方の端から他方の端までの第２の距離を算出し、
前記平均、前記第１の距離、および前記第２の距離に基づいて、前記背景候補領域が背景であるか否か判定することを特徴とする付記６記載の画像処理装置。
（付記８）
前記処理部は、前記第１の距離が前記平均の第１の所定値倍以上であり、且つ前記第２の距離が前記第１の距離の第２の所定値倍以上且つ第３の所定値倍以内である場合、前記背景候補領域が背景であると判定することを特徴とする付記７記載の画像処理装置。
（付記９）
前記処理部は、
前記画像におけるエッジを示すエッジ画素を検出し、前記エッジ画素の勾配方向に基づいて連接する複数の前記エッジ画素を１グループとして複数のエッジグループを生成し、
前記背景候補領域の前記第１の境界線の複数の輪郭画素のそれぞれにおいて、最も距離が近い前記エッジ画素が属するエッジグループを特定し、
前記複数のエッジグループのうち、特定されたエッジグループの回数の多い順に、特定された回数が一番多いエッジグループから所定番目のエッジグループまでの特定された回数の合計を算出し、
前記合計に基づいて、前記背景候補領域が背景であるか否か判定する、
ことを特徴とする付記７または８記載の画像処理装置。
（付記１０）
前記処理部は、前記合計が前記背景候補領域の前記第１の境界線の前記複数の輪郭画素の数の第４の所定倍以上である場合に、前記背景候補領域が背景であると判定することを特徴とする付記９記載の画像処理装置。
（付記１１）
画像処理装置が実行する画像処理方法であって、
画像に含まれる被写体領域の外側背景を特定し、
前記外側背景の色と類似し且つ所定のサイズ以上の領域である背景候補領域を特定し、
前記背景候補領域と前記被写体領域との第１の境界線と、前記外側背景と前記被写体領域との第２の境界線との距離に基づいて、前記被写体領域が所定形状であるか否か判定し、
前記被写体領域が前記所定形状である場合に、前記背景候補領域を背景領域に設定する
処理を備える画像処理方法。
（付記１２）
前記被写体領域が所定形状であるか否か判定する処理は、
前記背景候補領域の前記第１の境界線上に複数の第１の輪郭点を配置し、前記外側背景の前記第２の境界線上に複数の第２の輪郭点を配置し、
前記複数の第１の輪郭点のそれぞれにおいて、前記背景候補領域を通らずに最短の直線で結べる前記複数の第２の輪郭点との最短距離を算出し、
算出した前記複数の第１の輪郭点のそれぞれの前記複数の第２の輪郭点との前記最短距離の分布に基づいて、前記複数の第１の輪郭点から有効な複数の第１の輪郭点を選出し、前記有効な複数の第１の輪郭点のそれぞれと前記背景候補領域を通らずに最短の直線で結べる前記複数の第２の輪郭点のうちの有効な複数の第２の輪郭点を選出し、
前記有効な複数の第１の輪郭点と前記有効な複数の第２の輪郭点との距離の平均、前記背景候補領域の前記第１の境界線上の前記有効な複数の第１の輪郭点が存在する区間の一方の端から他方の端までの第１の距離、および前記外側背景の前記第２の境界線上の前記有効な複数の第２の輪郭点が存在する区間の一方の端から他方の端までの第２の距離を算出し、
前記平均、前記第１の距離、および前記第２の距離に基づいて、前記背景候補領域が背景であるか否か判定することを特徴とする付記１１記載の画像処理方法。
（付記１３）
前記前記背景候補領域が背景であるか否か判定する処理は、前記第１の距離が前記平均の第１の所定値倍以上であり、且つ前記第２の距離が前記第１の距離の第２の所定値倍以上且つ第３の所定値倍以内である場合、前記背景候補領域が背景であると判定することを特徴とする付記１２記載の画像処理方法。
（付記１４）
前記画像におけるエッジを示すエッジ画素を検出し、前記エッジ画素の勾配方向に基づいて連接する複数の前記エッジ画素を１グループとして複数のエッジグループを生成し、
前記背景候補領域の前記第１の境界線の複数の輪郭画素のそれぞれにおいて、最も距離が近い前記エッジ画素が属するエッジグループを特定し、
前記複数のエッジグループのうち、特定されたエッジグループの回数の多い順に、特定された回数が一番多いエッジグループから所定番目のエッジグループまでの特定された回数の合計を算出し、
前記合計に基づいて、前記背景候補領域が背景であるか否か判定する、
処理をさらに備えることを特徴とする付記１２または１３記載の画像処理方法。
（付記１５）
前記合計に基づいて、前記背景候補領域が背景であるか否か判定する処理は、前記合計が前記背景候補領域の前記第１の境界線の前記複数の輪郭画素の数の第４の所定倍以上である場合に、前記背景候補領域が背景であると判定することを特徴とする付記１４記載の画像処理方法。
【符号の説明】
【０１２５】
１００    画像処理装置
１１０    処理部
１１１    入力部
１１２    抽出部
１１３    出力部
１２０    記憶部
【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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【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２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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