(57)【要約】【課題】画像領域内の図形が濃度情報のみからではクラス判別できない場合に、濃度情報以外の情報を既知の知識として導入することで、図形のクラス判別を行うことである。ただし、計算量が増大するような方法が望ましい。【解決手段】図形の形状を比較する手段と、図形間の相対的位置関係を表現する手段と、その相対的位置関係の類似度を求める手段と、分類すべき図形についての形状及び相対的位置関係に関する知識を用いることにより、簡単な方法で高速なクラス判別が可能になる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
図形の形状を比較する手段と、図形の相対的位置関係を表現する手段と、前記相対的位置関係の類似度を求める手段と、分類すべき図形についての形状及び相対的位置関係に関する知識、とを有することを特徴とする画像認識プログラム。
【請求項２】
図形の相対的位置関係を表現する手段が、ｎ個の図形の重心同士を結ぶ規格化ベクトルの組
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によって表されることを特徴とする請求項１に記載の画像認識プログラム。
【請求項３】
配置Ｘの相対的位置関係と配置Ｙの相対的位置関係の類似度を求める手段が、配置Ｘの相対的位置関係を
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配置Ｙの相対的位置関係を
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で表すとき、対応ベクトル毎の内積の和
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、あるいは、これをｎ（ｎ−１）／２で割った値の大小であることを特徴とする請求項１、２に記載の画像認識プログラム。
【請求項４】
前記の相対位置関係の類似度が閾値よりも小さい場合は、配置Ｘと配置Ｙは同じクラスに属さないものと判断する請求項１から３に記載の画像認識プログラム。
【請求項５】
図形の形状を比較する手段が、その図形の領域内での面積比率及び慣性主軸の傾きの比較によってなされることを特徴とする請求項１から４に記載の画像認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】
医用画像、Ｘ線非破壊検査画像等の画像認識分野に適用可能である。
【０００２】
【従来の技術】
各組織の存在位置に関する知識を導入して、ＭＲＩ画像から組織を認識、抽出する方法として、ニューラルネットを利用した「脳組織の自動認識に関する研究」（日本機会学会論文集Ｃ編、第６１巻５８３号、ｐｐ．１１０４−１１０９）がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
前述のニューラルネットを用いた手法では非常に処理時間がかかるという問題があった。
【０００４】
また、濃度情報のみによる判別分析では、画像認識によって髄液を脳室内と脳室外の分離することができなかった。
【０００５】
ただし、このような組織については、過去の事例から、その相対的位置関係についての知識を有する場合がある。人の判断を加えることで、判別を半自動的に行ってきた。しかしながら、迅速な処理を行うためには、できるだけ自動化による高速化が求められる。
【０００６】
この具体例から浮き彫りになる課題は、画像領域内の図形が濃度情報からではクラス判別できない場合に、濃度情報以外の知識を導入することで、図形のクラス判別を行うことである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
図形の形状を比較する手段と、図形間の相対的位置関係を表現する手段と、その相対的位置関係の類似度を求める手段と、分類すべき図形についての形状及び相対的位置関係に関する知識を用いることにより、簡単な方法で高速なクラス判別が可能になる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
ノイズ処理等の過程を経て、図１の模式図のような抽出前画像を得たとする。これが２値画像である場合には所望の画像要素を抽出するため、経験的知識等を用いて閾値を設定するが、閾値の設定によっては、図２または図３のように抽出される図形の形状は一般に異なる。（ＭＲＩ画像などの断面図では、図形の形状や数が異なるも位置関係は似ているという画像が得られることが多い。）
【０００９】
一方で、あるクラスに属する要素群については、その相対的位置関係について既知の知識を有する場合がある。例えば、図４、５、６のような図形配置について既知であるとする。
【００１０】
これらの図形間の相対的位置関係を次のように表現する。図４を例にとると、図形Ａ１の重心とＢ１の重心を結ぶベクトルを規格化しｇＡ１Ｂ１とする。以下同様に表すものとし、既知の知識１の相対位置関係をＫ１＝（ｇＡ１Ｂ１，ｇＡ１Ｃ１，ｇＡ１Ｄ１，ｇＡ１Ｅ１，ｇＢ１Ｃ１，ｇＢ１Ｄ１，ｇＢ１Ｅ１，ｇＣ１Ｄ１，ｇＣ１Ｅ１，ｇＤ１Ｅ１）と表す。
【００１１】
図５、図６についてもそれぞれＫ２＝（ｇＡ２Ｂ２，ｇＡ２Ｃ２，ｇＡ２Ｄ２，ｇＡ２Ｅ２，ｇＢ２Ｃ２，ｇＢ２Ｄ２，ｇＢ２Ｅ２，ｇＣ２Ｄ２，ｇＣ２Ｅ２、ｇＤ２Ｅ２）、Ｋ３＝（ｇＡ３Ｂ３，ｇＡ３Ｃ３，ｇＡ３Ｄ３，ｇＢ３Ｃ３，ｇＢ３Ｄ３，ｇＣ３Ｄ３）と表す。
【００１２】
次に、抽出画像への既知の知識の適用について説明する。図２のような抽出画像１を得たとする。図２は要素数が５であるので、既知の知識の中で要素数が５のものを選択する。ここでは既知の知識１と２を選択する。図３のような抽出画像２を得た場合には、要素数４の図６の既知の知識３を選択する。
【００１３】
抽出画像１との比較のため、既知の知識１の要素Ａ１に対応する候補を以下の手順で選ぶ。まず、Ａ１の要素の領域内での面積比をｓとするとき、抽出画像内の要素の中で面積比がｓ以上のものを選ぶ。次いで、選ばれた要素の慣性主軸の傾き（図７参照）とＡ１の慣性主軸の傾きｔｈｅｔａを比較し、差が小さい要素から上位の候補要素とする。
【００１４】
すべての要素に対しこれを行うが、抽出画像内に候補となる要素が一つもない場合は、この抽出画像の要素は既知の知識と同じクラスには属さないものと判別する。
【００１５】
前述の２過程により、既知の知識１と２の各要素に対する抽出画像１内での候補が図８のように決まったとする。既知の知識１に対する第１候補の対応はＡ１−ａ１、Ｂ１−ｃ１、Ｃ１−ｄ１、Ｄ１−ｅ１、Ｅ１−ｂ１である。この対応に従って、抽出画像１の図形の相対的位置関係をＤ＝（ｇａ１ｃ１，ｇａ１ｄ１，ｇａ１ｅ１，ｇａ１ｂ１，ｇｃ１ｄ１，ｇｃ１ｅ１，ｇｃ１ｂ１，ｇｄ１ｅ１，ｇｄ１ｂ１，ｇｅ１ｂ１）で表す。
【００１６】
そして、Ｋ１とＤの類似度を、対応するベクトル毎の内積の和として求める。
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取り得る候補の組み合わせ全てについてこの値を求める。また、Ｋ２についても同様に求める。
【００１７】
以下に例を示す。図２の各要素の重心座標をｇａ１（０．９，１．３）、ｇｂ１（２．３，０．８）、ｇｃ１（４．１，１．０）、ｇｄ１（４．４，１．０）、ｇｅ１（４．０，３．０）、図４の各要素の重心座標をｇＡ１（０．８，１．４）、ｇＢ１（４．０，１．４）、ｇＣ１（３．９，１．４）、ｇＤ１（４．０，３．０）、ｇＥ１（０．８，２．９）、図５の各要素の重心座標をｇＡ２（０．９，１．２）、ｇＢ２（２．０，１．０）、ｇＣ２（４．３，０．８）、ｇＤ２（４．４，０．８）、ｇＥ２（４．３，２．６）とすると、Ｋ１＝｛（１．００，０．００），（１．００，０．００），（０．８９，０．４５），（０．００，１．００），（−０．９１，０．４２），（０．０６，１．００），（−０．８１，０．５８），（−１．００，−０．０３）｝、Ｋ２＝｛（１．００，−０．０９），（０．９９，−０．１２），（０．９９，−０．１１）、（０．９２，０．３８）、（１．００，−０．０９）、（１．００，−０．０８）、（０．８８，０．４８）、（１．００，０．００）｝となる。
【００１８】
前述したように、Ｋ１に対する図２の要素の対応の第１候補は、Ａ１−ａ１、Ｂ１−ｃ１、Ｃ１−ｄ１、Ｄ１−ｅ１、Ｅ１−ｂ１であり、第２候補はｂ１とｄ１を交換した組み合わせである（図８参照）。　第１候補の相対位置関係Ｄ１１の表現形は、Ｄ１１＝｛（０．９３，−０．３８），（１．００，−０．０９），（０．８８，０．４８）、（０．９４，−０．３４）、（０．１５，０．９９）、（−０．０５，１．００）、（−０．９９，−０．１１）、（−０．２０，−１．００），（−１．００，−０．０９），（−０．６１，−０．７９）｝である。第２候補についても同様に表現できる（Ｄ１２）。
【００１９】
Ｋ２に対する図２の要素の対応の第１候補は、Ａ１−ａ１、Ｂ１−ｂ１、Ｃ１−ｃ１、Ｄ１−ｄ１、Ｅ１−ｅ１であり、第２候補はｂ１とｄ１を交換した組み合わせである。第１候補の相対位置関係Ｄ２１の表現形は、Ｄ２１＝｛（０．９４，−０．３４），（１．００，−０．０９），（１．００，−０．０９）、（０．８８，０．４８）、（０．９９，０．１１）、（１．００，０．０９）、（０．６１，０．７９），（１．００，０．００），（−０．０５，１．００），（−０．２０，０．９８）｝である。。第２候補についても同様に表現できる。（Ｄ２２）
【００２０】
Ｋ１とＤ１１及びＤ１２、Ｋ２とＤ２１及びＤ２２の類似度を各要素の内積の和、あるいは、内積の和をベクトルの要素数１０で割った値として比較する。例を示すと、Ｓｉｍ（Ｋ１、Ｄ１１）＝４．６９、１０で割ると０．４６９。Ｓｉｍ（Ｋ２、Ｄ２１）＝９．８３、１０で割ると０．９８３。表現形を構成しているベクトル要素がすべて同じ値、つまり同じ方向であれば最大値はｎ（ｎ−１）／２であり、ベクトルの要素数で割ると１になる。
【００２１】
全ての対応の組み合わせについて類似度を求め、Ｓｉｍが最大となる図形の相対的位置関係の対応を選ぶ。この例では、既知の知識２に対する第１候補の組合わせが最大の類似度Ｓｉｍ（ｍａｘ）となる。Ｓｉｍ（ｍａｘ）が、経験則等から定めた閾値Ｓｉｍ（ｔｈ）よりも小さいときは、抽出画像の要素は既知の知識とはクラスが異なると判断し、閾値Ｓｉｍ（ｔｈ）よりも大きいときは、既知の知識と同じクラスに属すると判断する。
【００２２】
【発明の効果】
以上のように、図形の相対的位置関係をベクトルの組み合わせで表現し、その表現形同士の類似度を内積を利用して計算して既知の知識との比較を行うことで、自動的に計算量も少なく画像認識を行うことができた。
【図面の簡単な説明】
【図１】抽出前画像の模式図
【図２】抽出画像１の模式図
【図３】抽出画像２の模式図
【図４】既知の知識１
【図５】既知の知識２
【図６】既知の知識３
【図７】慣性主軸の傾き
【図８】既知の知識への対応候補
【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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