(57)【要約】【課題】画像データの特徴量の分類を画像毎に精度よく行うこと【解決手段】ベクトル領域内の特徴ベクトルの分布を示すパラメータを用いて第１分類パラメータを生成し、第１分類パラメータを用いて特徴ベクトルを複数の第１ベクトル領域に分割し、各第１ベクトル領域毎の代表点を算出して第２分類パラメータを生成し、第２分類パラメータを用いて第１ベクトル領域を複数の第２ベクトル領域に分割する。【選択図】　　　　　図１
2004086538.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データから複数の特徴量を抽出するステップと、抽出した前記複数の特徴量を用いて前記画像データ毎に特徴ベクトルを生成するステップと、生成した前記複数の特徴ベクトルを類似した該特徴ベクトル毎に分類するための分類パラメータを生成するステップと、生成した前記分類パラメータを用いて前記複数の特徴ベクトルを類似した該特徴ベクトル毎に分類した複数のベクトル領域を生成するステップとを有する画像の特徴量分類方法であって、
前記ベクトル領域内の前記特徴ベクトルの分布を示すパラメータを用いて第１分類パラメータを生成するステップと、
生成した前記第１分類パラメータを用いて前記特徴ベクトルを複数の第１ベクトル領域に分割するステップと、
分割した前記各第１ベクトル領域毎の代表点を算出して第２分類パラメータを生成するステップと、
生成した該第２分類パラメータを用いて前記複数の特徴ベクトルを複数の第２ベクトル領域に分割するステップと
を有することを特徴とする画像の特徴量分類方法。
【請求項２】
前記第１分類パラメータを生成するステップ、前記第１分類パラメータを用いて前記第１ベクトル領域に分割するステップ、前記第２分類パラメータを生成するステップおよび第２分類パラメータを用いて前記第２ベクトル領域に分割するステップを有する分割プロセスを複数回繰り返すことを特徴とする請求項１に記載の画像の特徴量分類方法。
【請求項３】
画像データから複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、抽出された前記複数の特徴量を用いて前記画像データ毎に特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、生成された前記複数の特徴ベクトルを類似した該特徴ベクトル毎に分類するための分類パラメータを生成する分類パラメータ生成手段と、生成された前記分類パラメータを用いて前記複数の特徴ベクトルを類似した該特徴ベクトル毎に分類した複数のベクトル領域を生成する特徴ベクトル分類手段とを有する画像の特徴量分類装置において、
前記分類パラメータ生成手段が、
前記ベクトル領域における前記特徴ベクトルの分布を示すパラメータを用いて第１分類パラメータを生成する第１分類パラメータ生成手段と、
生成された前記第１分類パラメータを用いて前記特徴ベクトル分類手段により分割された第１ベクトル領域の代表点をそれぞれ算出して第２分類パラメータを生成する第２分類パラメータ生成手段と
を有することを特徴とする画像の特徴量分類装置。
【請求項４】
前記第１分類パラメータ生成手段が、複数の前記ベクトル領域のうち前記特徴ベクトルの分布を示すパラメータが最も大きい前記ベクトル領域の第１分類パラメータを生成するものであることを特徴とする請求項３に記載の画像の特徴量分類装置。
【請求項５】
前記第１分類パラメータ生成手段が、前記特徴ベクトル領域の分散を前記ベクトル領域の分布を示すパラメータとして用いるものであり、前記第２分類パラメータ生成手段が、前記第１ベクトル領域の重心を前記代表点として算出するものであることを特徴とする請求項３または請求項４に記載の画像の特徴量分類装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像データから抽出した特徴量を類似した特徴量毎に分類する画像の特徴量分類方法および装置に関し、詳しくは、たとえば写真画像や医療用画像などの画像データからオブジェクト領域情報を抽出する際に、画像データを特徴量を用いて領域分割するために、画像データから抽出された特徴量を分類する画像の特徴量分類方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
デジタルカメラ等で撮像した画像は、たとえば人物や海、空、建物その他の背景等を含むものである。その画像の中からその人物や背景等の画像データが１つのオブジェクトとして抽出すれば、各オブジェクト毎に異なる画像処理を行うことができるとともに、各オブジェクトの意味を判別してユーザーに提示することもできる。このためには、画像に含まれているオブジェクト毎にそれぞれオブジェクト領域を分割する必要がある。
【０００３】
画像データから自動的にオブジェクト領域を抽出する場合、特徴量を分類した後、この分類結果を利用して画像情報を分割してオブジェクトを自動的に分割することが提案されている。すなわち、１つのオブジェクトを構成する画像データは、色情報、テクスチャ情報、ウェーブレット係数等の特徴量が類似したものとなっている。この性質を利用すれば、画像データをオブジェクト領域毎に領域分割することができる。
【０００４】
特徴量を分類する際に、画像圧縮等で利用されるベクトル量子化の手法を用いられる。ベクトル量子化は、特徴量を軸とした特徴ベクトル空間における領域分割方法であり、類似した特徴量を持つ画素ベクトルを分類するために有効な手段である。具体的には、画像の各画素に対する複数の特徴量が抽出されて、各特徴量を要素とした複数の特徴ベクトルが生成される。その後、複数の特徴ベクトルを類似する特徴ベクトル毎に分類する（クラスタリング）。そして、クラスタリングされた結果に基づいて、画像データが分類されて複数のクラスタリング領域に領域分割される。
【０００５】
ここで、各特徴ベクトルは複数の分類パラメータの中で最も距離の近い分類パラメータに分類されることにより、各特徴ベクトルがそれぞれ分類パラメータ毎に分類される。よって、上述した複数の特徴ベクトルを分類する場合、分類の基となる複数の分類パラメータ（代表ベクトル）が必要となる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、画像の被写体の相違により、画像の特徴量の分布が大きく変動する。たとえば、海岸で海と空を背景に人物が写っている場合と、小高い丘の上で町並みを背景に人物が写っている場合とでは、画像が持っている色や輝度、テクスチャなどの特徴量が異なる。このため、特徴ベクトル空間での特徴量の分布は画像毎に異なるものとなる。
【０００７】
一方、画像圧縮で用いられるベクトル量子化は、情報の冗長性低減のため様々な画像を学習データとして平均的な分類パラメータを作成し、その分類パラメータを用いてベクトル量子化を行っている。したがって、画像圧縮で用いられるベクトル量子化をそのまま特徴量を分類するためのベクトル量子化に用いた場合、特徴量の分類の精度が低いという問題がある。
【０００８】
つまり、画像圧縮等で用いられる分類パラメータは様々な画像を学習データとして平均的な分類パラメータであるため、必ずしも画像毎に最適な分類パラメータが使用されていない。このため、特徴量の分類に基づいて画素毎に領域分割する際の精度が低くなってしまい、特徴量の分類に基づいて画像データ領域の領域分割した場合、正しく領域分割できないという問題がある。
【０００９】
そこで、本発明は、画像データの特徴量の分類を画像毎に精度よく行うことができる画像の特徴量分類方法および装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像の特徴量分類方法は、複数の画像データからそれぞれ複数の特徴量を抽出するステップと、抽出した前記複数の特徴量を用いて前記画像データ毎に特徴ベクトルを生成するステップと、生成した前記複数の特徴ベクトルを類似した該特徴ベクトル毎に分類するための分類パラメータを生成するステップと、生成した前記分類パラメータを用いて前記複数の特徴ベクトルを類似した該特徴ベクトル毎に分類した複数のベクトル領域を生成するステップとを有する画像の特徴量分類方法であって、前記ベクトル領域内の前記特徴ベクトルの分布を示すパラメータを用いて第１分類パラメータを生成するステップと、生成した前記第１分類パラメータを用いて前記特徴ベクトルを複数の第１ベクトル領域に分割するステップと、分割した前記各第１ベクトル領域毎の代表点を算出して第２分類パラメータを生成するステップと、生成した該第２分類パラメータを用いて前記複数の特徴ベクトルを複数の第２ベクトル領域に分割するステップとを有することを特徴とする。
【００１１】
ここで、「ベクトル領域の生成」は、特徴ベクトルが複数の分類パラメータのうちどの分類パラメータに最も類似するかを判断することにより、各分類パラメータ毎に特徴ベクトルを分類することにより行われる。
【００１２】
また、第１分類パラメータを生成するステップ、第１分類パラメータを用いて第１ベクトル領域に分割するステップ、第２分類パラメータを生成するステップおよび第２分類パラメータを用いて第２ベクトル領域に分割するステップを有する分類プロセスが、一度だけ行われるものであってもよいし、複数回繰り返して行われるものであってもよい。
【００１３】
本発明の画像の特徴量分類装置は、画像データから複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、抽出された前記複数の特徴量を用いて前記画像データ毎に特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、生成された前記複数の特徴ベクトルを類似した該特徴ベクトル毎に分類するための分類パラメータを生成する分類パラメータ生成手段と、生成された前記分類パラメータを用いて前記複数の特徴ベクトルを類似した該特徴ベクトル毎に分類した複数のベクトル領域を生成する特徴ベクトル分類手段とを有する画像の特徴量分類装置において、前記分類パラメータ生成手段が、前記ベクトル領域における前記特徴ベクトルの分布を示すパラメータを用いて第１分類パラメータを生成する第１分類パラメータ生成手段と、生成された前記第１分類パラメータを用いて前記特徴ベクトル分類手段により分割された第１ベクトル領域の代表点をそれぞれ算出して第２分類パラメータを生成する第２分類パラメータ生成手段とを有することを特徴とする。
【００１４】
ここで、「第１分類パラメータ生成手段」は、複数のベクトル領域のすべてについて、第１分類パラメータを生成してもよいし、複数のベクトル領域のうち特徴ベクトルの分布を示すパラメータが最も大きいベクトル領域だけ第１分類パラメータを生成してもよい。
【００１５】
また、「第１分類パラメータ生成手段」は、ベクトル領域の分布を示すパラメータとして用いて第１分類パラメータを生成すればよく、たとえば特徴ベクトルの分散を用いることができる。さらに、「第２分類パラメータ生成手段」は算出した代表点を用いて第２分類パラメータを生成すればよく、たとえばベクトル領域の重心を用いることができる。
【００１６】
【発明の効果】
本発明の画像の特徴量分類方法および装置によれば、特徴ベクトルの分布を示すパラメータを用いて第１分類パラメータを生成し、第１分類パラメータを用いて第１ベクトル領域に分割し、第１ベクトル領域の代表点を用いて第２分類パラメータを生成し、第２分類パラメータを用いて第２ベクトル領域に分割することにより、画像毎の特徴量の分布に合わせた第１ベクトル領域の分割を行うことになり、画像毎に画像の特徴量分布にあった最適な分類パラメータを生成することができるため、特徴量の分類を精度よく行うことができる。
【００１７】
また、第１分類パラメータによる第１ベクトル領域の分割のみならず、さらに第１ベクトル領域の代表点を第２分類パラメータとして生成することにより、分散による雑な分類パラメータの生成だけでなく、その後より正確な分類パラメータを生成することにより、特徴量の分類を精度良く行うことができる。
【００１８】
なお、第１分類パラメータを生成するステップ、第１分類パラメータを用いて第１ベクトル領域に分割するステップ、第２コードブックを生成するステップおよび第２分類パラメータを用いて第２ベクトル領域に分割するステップを有する分割プロセスを複数回繰り返すことにより、精度よく分類パラメータの数を増やすことができるため、特徴量の分類をより細かく正確に行うことができる。
【００１９】
また、複数のベクトル領域のうち特徴ベクトルの分布を示すパラメータが最も大きいベクトル領域の第１分類パラメータを生成することにより、効率よく第２分類パラメータを生成することができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の画像の特徴量分類装置の好ましい実施の形態を示すブロック図であり、図１を参照して画像の特徴量分類装置について説明する。画像の特徴量分類装置１は、画像データＰＤを各オブジェクト毎にクラスタリング領域を分割する等のために、画像データＰＤの特徴量ＣＱを特徴ベクトルＣＢ毎に分類するものであって、特徴量抽出手段１０、特徴ベクトル生成手段２０、分類パラメータ生成手段３０、特徴ベクトル分類手段４０等を有する。
【００２１】
特徴量抽出手段１０は画像データＰＤから特徴量ＣＱを抽出して特徴ベクトル生成手段２０に出力する機能を有する。画像データＰＤは１画像を構成するＭ×Ｎ個の画素データｘｉｊ（ｉ，ｊ：０≦ｉ≦Ｎ、０≦ｊ≦Ｍ）を有しており、各画素データに色情報や輝度情報等の様々な画像情報が含まれている。特徴量抽出手段１０は画像データＰＤの画像情報から設定された特徴量ＣＱを抽出する機能を有する。たとえば、特徴量抽出手段１０は、画像データＰＤから、特徴量ＣＱとしてＲＧＢ、ＹＣＣ、Ｌａｂなどの色情報や輝度情報、ウェーブレット係数、ＤＣＴ係数などのテクスチャ情報等のｎ個の特徴量ＣＱ＝（０ｘｉｊ、１ｘｉｊ、２ｘｉｊ、３ｘｉｊ、・・・ｎ―１ｘｉｊ、ｎｘｉｊ）を抽出するようになっている。なお、特徴量抽出手段１０により抽出される特徴量ＣＱの数および種類はユーザーにより設定することが可能である。
【００２２】
特徴ベクトル生成手段２０は、特徴量抽出手段１０により抽出された複数の特徴量ＣＱを用いて画像データＰＤ毎に特徴ベクトルＣＢを生成する機能を有する。そして特徴ベクトル生成手段２０は生成した特徴ベクトルＣＢをベクトルデータベース２５に記憶させる。たとえば、特徴量抽出手段１０が各画像データＰＤからそれぞれｎ個の特徴量ＣＱを抽出した場合、特徴ベクトル生成手段２０は特徴ベクトルＣＢ＝（０ｘｉｊ、１ｘｉｊ、２ｘｉｊ、３ｘｉｊ、・・・ｎ―１ｘｉｊ、ｎｘｉｊ）を作成する。すなわち、特徴ベクトル生成手段２０は画像空間から特徴ベクトル空間に写像するようになっている。
【００２３】
分類パラメータ生成手段３０はベクトルデータベース２５の複数の特徴ベクトルＣＢを、類似した特徴ベクトルＣＢ毎に分類するための分類パラメータを生成する機能を有する。そして、分類パラメータ生成手段３０は生成した分類パラメータをコードブック３５に記憶させるようになっている。
【００２４】
特徴ベクトル分類手段４０はコードブック３５の分類パラメータを用いて複数の特徴ベクトルＣＢを複数のベクトル領域ＢＲ（クラスタ）に分割する機能を有する（クラスタリング）。具体的には、特徴ベクトル分類手段４０は、複数の分類パラメータのうち各特徴ベクトルＣＢがどの分類パラメータと最も類似するかを判断する。その結果により、特徴ベクトル分類手段４０は複数の特徴ベクトルＣＢを各分類パラメータ毎に分類して、複数の類似した特徴ベクトルＣＢからなるベクトル領域ＢＲを生成する。最も類似する分類パラメータの選択は、たとえば特徴ベクトルＣＢと最も距離（ユークリッド距離やマハラノビス距離等）が近い分類パラメータＲＢを選択することにより行われる。
【００２５】
たとえばＬ個の分類パラメータＲＢを有する場合、特徴ベクトル分類手段４０は特徴ベクトル空間をＬ個のベクトル領域ＢＲに分割することになる。そして、特徴ベクトル分類手段４０は、特徴ベクトルＣＢとその特徴ベクトルＣＢの属する分類パラメータを関連づけしてベクトルデータベース２５に記憶する。したがって、ベクトルデータベース２５内の各特徴ベクトルが特徴ベクトル領域ＢＲ毎に記憶された状態になっている。
【００２６】
ここで、分類パラメータ生成手段３０は第１分類パラメータＨＲＢを生成する第１分類パラメータ生成手段３１と、第２分類パラメータＲＢを生成する第２分類パラメータ生成手段３２とを有する。第１分類パラメータ生成手段３１は各特徴ベクトル領域ＢＲ内の特徴ベクトルＣＢの分布を示すパラメータを用いて第１分類パラメータＨＲＢを生成する。具体的には、第１分類パラメータ生成手段３１は特徴ベクトルＣＢの分布を示すパラメータとして、特徴ベクトルＣＢの分散σ＝（０σｉｊ、１σｉｊ、２σｉｊ、３σｉｊ、・・・ｎ―１σｉｊ、ｎσｉｊ）を生成する。そして、第１分類パラメータ生成手段３１は、分散σを用いて第１分類パラメータＨＲＢを生成する。そして第１分類パラメータ生成手段３１は、生成した第１分類パラメータＨＲＢをコードブック３５に記憶させる。
【００２７】
一方、第２分類パラメータ生成手段３２は、生成された第１分類パラメータＨＲＢを用いて特徴ベクトル分類手段４０により分割されたベクトル領域ＢＲの代表点をそれぞれ算出して第２分類パラメータＲＢを生成する。ここで、代表点は各特徴ベクトルＣＢのユークリッド距離空間における重心（平均値）であり、第２分類パラメータＲＢ＝（０ＲＢｉｊ、１ＲＢｉｊ、２ＲＢｉｊ、３ＲＢｉｊ、・・・ｎ―１ＲＢｉｊ、ｎＲＢｉｊ）として生成される。なお、ベクトル領域内にＫ個の特徴ベクトルがある場合、平均値の各成分はｎＲＢｉｊ＝ΣｎＸｉｊ／Ｋを算出することにより生成される。そして、第２分類パラメータ生成手段３２は生成した代表点を第２分類パラメータＲＢとする。この生成された第２分類パラメータＲＢが最終的な特徴量ＣＱを分類する分類パラメータとして使用されることになる。
【００２８】
なお、第２分類パラメータ生成手段３２は、ユークリッド距離における重心（平均値）を代表点として算出するようにしているが、ユークリッド距離を用いない一般の距離空間上では重心の計算は困難であるため、重心以外の代表点を算出するようにしてもよい。
【００２９】
制御手段５０は、分類パラメータ生成手段３０および特徴ベクトル分類手段４０の動作を制御する機能を有する。具体的には、以下に示すような特徴量分類方法を実現するように、第１分類パラメータ生成手段３１、第２分類パラメータ生成手段３２および特徴ベクトル分類手段４０を制御するようになっている。
【００３０】
図２は本発明の画像の特徴量分類方法の好ましい実施の形態を示すフローチャート図であり、図２を参照して画像の特徴量分類方法について説明する。まず、画像データＰＤの特徴量ＣＱが特徴量抽出手段１０により抽出される（ステップＳＴ１）。抽出した特徴量ＣＱを用いて特徴ベクトルＣＢが特徴ベクトル生成手段２０により生成されて、ベクトルデータベース２５に記憶される（ステップＳＴ２）。そして、第２分類パラメータ生成手段３２によりすべての特徴ベクトルＣＢからなる特徴ベクトル領域ＢＲの重心が算出される（ステップＳＴ３）。その後、算出された重心が初期分類パラメータＲＢｒｅｆとしてコードブック３５に記憶される（ステップＳＴ４）。
【００３１】
次に、第１分類パラメータ生成手段３１において、すべての特徴ベクトルＣＢからなる初期ベクトル領域ＢＲｒｅｆの分散σが算出される（ステップＳＴ５）。そして、算出された初期分類パラメータＲＢｒｅｆに分散σを加減算した２つの第１分類パラメータＨＲＢ１＝（ＲＢ＋σ）、ＨＲＢ２＝（ＲＢ−σ）が生成されてコードブック３５に記憶される（ステップＳＴ６）。なお、第１分類パラメータ生成手段３１が、分散σに適当な加重αを乗じたものを加算して第１分類パラメータＨＲＢ１＝（ＲＢｒｅｆ＋ασ）、ＨＲＢ２＝（ＲＢｒｅｆ−ασ）を生成するようにしてもよい。
【００３２】
このとき、第１分類パラメータＨＲＢ１、ＨＲＢ２の生成の基となった分類パラメータ、すなわち初期分類パラメータＲＢｒｅｆを上書きするように、第１分類パラメータＨＲＢ１、ＲＧＢ２がコードブック３５に記憶される。したがって、コードブック３５内には第１分類パラメータＨＲＢ１、ＲＧＢ２のみが存在する。その後、２つの第１分類パラメータＨＲＢ１、ＨＲＢ２を用いて特徴ベクトル領域ＢＲが２つの第１ベクトル領域に分割される（ステップＳＴ７）。
【００３３】
さらに、分割された第１ベクトル領域ＨＢＲの重心がそれぞれ算出されて（ステップＳＴ８）、第２分類パラメータＲＢ１、ＲＢ２が生成された後コードブック３５に記憶される（ステップＳＴ９）。このとき、第２分類パラメータＲＢ１、ＲＢ２の生成の基となった分類パラメータ、すなわち第１分類パラメータＨＲＢ１、ＨＲＢ２を上書きするように、第２分類パラメータＲＢ１、ＲＢ２がコードブック３５に記憶される。したがって、コードブック３５内には第１分類パラメータＲＢ１、ＲＢ２のみが存在する。その後、特徴ベクトル分類手段４０により、第２分類パラメータＲＢ１、ＲＢ２を用いて２つの第２ベクトル領域ＢＲが生成される（ステップＳＴ１０）。
【００３４】
この分割プロセス（ステップＳＴ５〜ステップＳＴ１０）がカウンターＳが設定回数になるまで（Ｓ＝Ｐ）繰り返される（ステップＳＴ１１）。したがって、コードブック３５にはＰ＋１個の第２分類パラメータＲＢが記憶される。言い換えれば、特徴ベクトル空間がＰ＋１個の特徴ベクトル領域ＢＲに分割されて、特徴量ＣＱが特徴ベクトルＣＢという形で分類されたことになる。
【００３５】
図３から図６は特徴ベクトル空間において領域分割される様子を示す図であり、図１から図３を参照して画像の特徴量分類方法の具体例について説明する。なお、図３から図６において、特徴量ＣＱとして３つの特徴量ＣＱ＝（０ｘｉｊ、１ｘｉｊ、２ｘｉｊ）が画像データＰＤから抽出されて、分割プロセス（ステップＳＴ５〜ステップＳＴ１０）を４回（Ｐ＝４）繰り返すことにより、特徴ベクトル空間を５つのベクトル領域ＢＲに領域分割した場合について例示する。
【００３６】
まず、抽出された３つの特徴量を用いて特徴ベクトルＣＢ＝（０ｘｉｊ、１ｘｉｊ、２ｘｉｊ）が各画像データＰＤ毎に生成される。次に、特徴ベクトルＣＢの重心（ｘ０、ｙ０、ｚ０）が算出されて、この重心が初期分類パラメータＲＢｒｅｆとしてコードブック３５に記憶される。その後、初期分類パラメータＲＢｒｅｆに対する分散σ＝（σｘ、σｙ、σｚ）が算出される。そして、算出された第１分類パラメータＨＲＢに分散σが加減算されて、第１分類パラメータＨＲＢ１＝（ＲＢ＋σ）＝（ｘ０＋σｘ、ｙ０＋σｙ、ｚ０＋σｚ）、ＨＲＢ２＝（ＲＢ＋σ）＝（ｘ０−σｘ、ｙ０−σｙ、ｚ０−σｚ）が生成される。
【００３７】
その後、各特徴ベクトルについて２つの第２分類パラメータＨＲＢ１、ＨＲＢ２のうち、いずれの第１分類パラメータＨＲＢ１、ＨＲＢ２との距離が近いかが特徴ベクトル分類手段４０により判断される。これにより、図３（ｂ）のように、特徴ベクトル空間が２つの第１ベクトル領域ＨＢＲ１、ＨＢＲ２に分割される。
【００３８】
次に、第２分類パラメータ生成手段３２において、２つの第１ベクトル領域ＨＢＲ１、ＨＢＲ２毎に重心が算出される。そして、算出された重心がそれぞれ第２分類パラメータＲＢ１、ＲＢ２してコードブック３５に記憶される。その後、第２分類パラメータＲＢ１、ＲＢ２を用いて特徴ベクトル分類手段４０により領域分割が行われる。すると、図３（ｃ）に示すように、特徴ベクトル空間が２つの第２ベクトル領域ＢＲ１、ＢＲ２に分割される。
【００３９】
次に、Ｐ＝２回目の領域分割処理（ステップＳＴ５〜ステップＳＴ１０）が行われる。まず、第２分類パラメータＲＢ１、ＲＢ２に対する各特徴ベクトルの分散σＢＲ１、σＢＲ２が第２ベクトル領域ＢＲ１、ＢＲ２毎に算出される。すると、第２分類パラメータ生成手段３２において、算出された分散σＢＲ１、σＢＲ２のうちいずれの分散σが大きいかが判断される。図３（ｃ）においては特徴ベクトル領域ＢＲ１の分散σＢＲ２の方が大きい。すると、第２分類パラメータ生成手段３２において、第２ベクトル領域ＢＲ２が２つに分割するベクトル領域として設定される。
【００４０】
そして、図４（ａ）のように、分散σＢＲ２を用いて２つの第１分類パラメータＨＲＢ１１＝（ＲＢ２＋σＢＲ２）、ＨＲＢ１２＝（ＲＢ２−σＢＲ２）が算出される。その後、コードブック３５内の第２分類パラメータＲＢ２が算出された第１分類パラメータＨＲＢ１、ＨＲＢ２に入れ替えられる。よって、コードブック３５には、第１分類パラメータＨＲＢ１、ＨＲＢ２と第２分類パラメータＲＢ１が記憶された状態になっている。
【００４１】
そして、特徴ベクトル分類手段４０によりコードブック３５を用いて領域分割が行われることにより、３つの第１ベクトル領域が生成される。そして、第２分類パラメータ生成手段３２により、３つの特徴ベクトルについてそれぞれ重心が算出されて３つの第２分類パラメータＲＢ１１、ＲＢ１２、ＲＢ１３が生成された後、コードブック３５に記憶される。さらに、特徴ベクトル分類手段４０により、特徴ベクトル空間が図４（ｂ）に示すような３つの第２ベクトル領域ＢＲ１１、ＢＲ１２、ＢＲ１３に分割される。
【００４２】
次に、Ｓ＝３回目の分割プロセス（ステップＳＴ５〜ステップＳＴ１０）が行われる。各第２ベクトル領域ＢＲ１１、ＢＲ１２、ＢＲ１３毎に各特徴ベクトルＣＢの分散σＢＲ１１、σＢＲ１２、σＢＲ１３が算出されて、最も大きい分散σＢＲ１２が選択される。すると、図５（ａ）のように、第２分類パラメータ生成手段３２において、第２ベクトル領域ＢＲ１２が２つに分類するベクトル領域として設定される。
【００４３】
そして、図５（ａ）に示すように、選択された分散σＢＲ１３を用いて２つの第１分類パラメータＨＲＢ２１＝（ＲＢ１２＋σＢＲ１２）、ＨＲＢ２２＝（ＲＢ１２−σＢＲ１２）が算出される。そして、算出された第１分類パラメータＨＲＢ２１、ＨＲＢ２２がコードブック３５に記憶される。すると、コードブック３５に第１分類パラメータＨＲＢ２１、ＨＲＢ２２および第２分類パラメータＲＢ１１、ＲＢ１３が記憶された状態になる。その後、特徴ベクトル分類手段４０により、コードブック３５を用いて領域分割が行われて、特徴ベクトル空間が４つの第１ベクトル領域に分割される。
【００４４】
さらに、各第１ベクトル領域毎に重心が算出されて、４つの第２分類パラメータＲＢ１１、ＲＢ１３、ＲＢ２１、ＲＢ２２が生成された後、コードブック３５に記憶される。そして、特徴ベクトル分類手段４０により図５（ｂ）に示すように、特徴ベクトル空間が４つの第２ベクトル領域ＢＲ２１、ＢＲ２２、ＢＲ２３、ＢＲ２４に分割される。
【００４５】
同様に、Ｓ＝Ｐ＝４回目の分割プロセス（ステップＳＴ５〜ステップＳＴ１０）が行われる。各特徴ベクトル領域ＢＲ２１、ＢＲ２２、ＢＲ２３、ＢＲ２４毎に特徴ベクトルの分散σＢＲ２１、σＢＲ２２、σＢＲ２３、σＢＲ２４が算出されて、最も大きい分散σＢＲ２１が選択される。すると、図６（ａ）のように、第２分類パラメータ生成手段３２において、第２ベクトル領域ＢＲ２１が２つに分割するベクトル領域として設定される。
【００４６】
そして、選択された分散σＢＲ２１を用いて２つの第１分類パラメータＨＲＢ３１＝（ＲＢ１１＋σＢＲ２１）、ＨＲＢ３２＝（ＲＢ１１−σＢＲ２１）が算出される。算出された第１分類パラメータＨＲＢ３１、ＨＲＢ３２がコードブック３５に記憶されて、コードブック３５には第１分類パラメータＨＲＢ３１、ＨＲＢ３２および第２分類パラメータＲＢ２１、ＲＢ２２、ＲＢ１３が記憶された状態になる。
【００４７】
そして、特徴ベクトル分類手段４０により、コードブック３５を用いて領域分割が行われて、特徴ベクトル空間が５つの第１ベクトル領域に分割される。さらに、各第１ベクトル領域毎に重心が算出されて、図６（ｂ）に示すような第２分類パラメータＲＢ１３、ＲＢ２１、ＲＢ２２、ＲＢ３１、ＲＢ３２が生成された後、コードブック３５に記憶される。そして、特徴ベクトル分類手段４０により、コードブック３５を用いて領域分割が行われて、特徴ベクトル空間が５つの第２ベクトル領域ＢＲ１３、ＢＲ２１、ＢＲ２２、ＢＲ３１、ＢＲ３２に分割される。
【００４８】
上記実施の形態によれば、分散σを用いて第１分類パラメータＨＲＢを生成し、この第２コードブック３５２で仮に領域分割した後、各特徴ベクトル領域ＢＲ内の重心を算出して第２分類パラメータＲＢを生成することにより、効率的かつ正確な特徴量の分類を行うことができる。すなわち、重心からのみコードブック３５を生成した場合、特徴ベクトルの分布が２極化していると（図４（ｃ）の特徴ベクトル領域ＢＲ１１参照）、重心はその２極化した分布の中間を示すことになり、いずれの分布からも距離の長い分類パラメータが生成されることになってしまう。
【００４９】
一方、分散σのみを用いてコードブック３５を生成した場合、特徴ベクトルＣＢの分布に合った第１分類パラメータを生成することができる。しかし、分散σを用いた領域分割は粗雑に分類されたものに過ぎないため画像の特徴量分類の精度が落ちてしまう。そこで、上述のように、分散σを用いた第１分類パラメータＨＲＢを用いて粗く領域分割した後、重心からなる第２分類パラメータＲＢにより精密に領域分割を行うことにより、効率的かつ正確な特徴量ＣＱの分類を行うことができる。このように、特徴量の分類を正確に行うことができれば、特徴量ＣＱの分類に基づく画像データＰＤの領域分割も正確に行うことができるため、オブジェクト抽出の精度を高めることができる。
【００５０】
なお、本発明の実施の形態は上記実施の形態に限定されない。たとえば図３から図６において第１分類パラメータ生成手段３１は複数の特徴ベクトル領域のうち最も分散σの大きい特徴ベクトル領域について、第１分類パラメータＨＲＢを生成するようにしているが、複数の特徴ベクトル領域すべてについて第１分類パラメータＨＲＢを生成するようにしてもよい。この場合、第１分類パラメータＨＲＢおよび第２分類パラメータＲＢはＰ２個だけ生成されることになる。
【００５１】
また、特徴量抽出手段１０は、ユーザーにより画像データＰＤから抽出する特徴量ＣＱを設定する場合について例示しているが、特徴量抽出手段１０がたとえば「風景画像」や「医療用画像」といったカテゴリー情報と、抽出する特徴量ＣＱの種類をリンクして記憶した画像情報データベースを有しており、ユーザーがカテゴリー情報を選択すると、画像データＰＤから抽出する特徴量ＣＱを変えられるようにしてもよい。これにより、抽出する特徴量ＣＱを画像の種類に合わせて変えることができるため、画像データＰＤ内のオブジェクト領域の分割を容易にする特徴量ＣＱの分類を行うことができる。
【００５２】
具体的には、たとえば医療用画像等の直接Ｘ線が照射された領域と、被写体を介してＸ線が照射された領域とを有する画像データＰＤがあるとする。この画像データＰＤは、照射野絞りの外側は低濃度でテクスチャが少ない、照射野絞り内の直接Ｘ線部は高濃度でテクスチャが少ない、被写体部は中間濃度でテクスチャが多い、という特徴がある。そこで、各画像データＰＤから濃度情報とテクスチャ情報を特徴量として抽出する。
【００５３】
すると、図１の画像の特徴量分類装置１により複数の特徴ベクトル領域が生成されて画像データＰＤに写像した場合、最も外側にあるベクトル領域ＢＲであるか、ベクトル領域ＢＲ内の平均濃度が既定値以下か、ベクトル領域ＢＲ内の平均テクスチャ量が既定値以下かの少なくとも１つ以上の指標に基づき照射野外領域を判定することができる。この領域分割した結果に基づいて、Ｘ線画像の照射野絞りにより低濃度となった領域を高濃度化する画像処理を加えることにより、幻惑による診断能の低下を防止することが可能となる。
【００５４】
あるいは、得られた特徴ベクトル領域の中から、画像の中心は被写体があり、画像の隅には直接Ｘ線部がある等のクラスタリング領域間の相対的な位置関係、特徴ベクトル領域内の平均濃度、特徴ベクトル領域内の平均テクスチャ量の少なくとも１つ以上の指標に基づいて、背景部（直接Ｘ線部）と被写体部とを判別し、被写体部と背景部（直接Ｘ線部）とにそれぞれ適切な画像処理パラメータを算出し領域毎に画像処理を施すようにしてもよい。これにより、被写体のダイナミックレンジと画像全体のダイナミックレンジを別々にコントロールすることができるため、最適なダイナミックレンジの画像を得ることができる。たとえば、画像データＰＤの全体に渡ってダイナミックレンジ圧縮すると、被写体のダイナミックレンジは適切となるが、被写体外（特に直接Ｘ線部）が低濃度になり締まりのない画像となる場合がある。一方、上述のように各ベクトル領域毎にダイナミックレンジの圧縮条件を変えることにより、画像データＰＤの全体の画質の向上を図ることができる。
【００５５】
このように、画像データＰＤにおける領域分割をするのに適した特徴量を抽出して、特徴量の分類を行うことにより、画像データの領域分割を精度よく行うことができるような特徴量の分類を行うことができる。
【００５６】
また、図１の画像の特徴量分類装置はハードウェア資源を用いて実現してもよいし、ソフトウェアとコンピュータの協働により実現するようにしてもよい。この画像の特徴量分類プログラムは、画像データから複数の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、抽出された前記複数の特徴量を用いて前記画像データ毎に特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、生成された前記複数の特徴ベクトルを類似した該特徴ベクトル毎に分類するための分類パラメータを生成する分類パラメータ生成手段と、生成された前記分類パラメータを用いて前記複数の特徴ベクトルを複数のベクトル領域に分割する領域分割手段とを有するようにコンピュータを機能させる画像の特徴量分類プログラムにおいて、前記分類パラメータ生成手段が、前記ベクトル領域における前記特徴ベクトルの分布を示すパラメータを用いて第１分類パラメータを生成する第１分類パラメータ生成手段と、生成された前記第１分類パラメータを用いて前記領域分割手段により分割された前記ベクトル領域の代表点をそれぞれ算出して第２分類パラメータを生成する第２分類パラメータ生成手段とを有するものとしてコンピュータを機能させることを特徴とする画像の特徴量分類プログラム、ということができる。
【００５７】
ところで、特徴ベクトル空間において領域分割（クラス分類）が行われた結果を利用して、その特徴ベクトル領域を画像空間に写像した後、画像データをオブジェクト領域ＯＲを抽出する。このとき、特徴ベクトル空間において分類されたベクトル領域ＢＲに従って領域分割を行うと、特徴ベクトル空間では１０個のベクトル領域からなっていても、実空間領域ではたとえば１００個以上の多数の領域になる。これは、同じベクトル領域ＢＲ内の画像データＰＤであっても実空間上では異なる領域に存在することがあるためである。具体的には、特徴ベクトルＣＢの分類結果に基づいて画像データＰＤの領域分割を行った場合、図７（ａ）に示すように、複数のクラスタリング領域ＤＰが形成される。
【００５８】
したがって、ベクトル領域ＢＲに基づいて領域分割されたクラスタリング領域ＤＰを統合することにより、図７（ｂ）に示すようにオブジェクト領域ＯＲを抽出する必要がある。しかし、領域統合の精度が低いと画像内でオブジェクト毎に正しく分類できないという問題がある。そこで、以下に示すように、正しい領域統合を行うことができるオブジェクト抽出装置１００が提供される。
【００５９】
具体的には、図８はオブジェクト抽出装置の一例を示すブロック図であり、図８を参照してオブジェクト抽出装置１００について説明する。図８のオブジェクト抽出装置１００は、上述した画像データＰＤから抽出した複数の特徴量ＣＱを類似した特徴量ＣＱ毎に分類する画像の特徴量分類装置１と、画像の特徴量分類装置１による特徴量ＣＱの分類結果に基づいて画像データＰＤを分類して複数のクラスタリング領域ＤＰを生成する領域分割手段１０１と、生成されたクラスタリング領域ＤＰを統合してオブジェクト領域ＯＲを抽出するオブジェクト抽出手段１１０とを有する。
【００６０】
ここで、領域分割手段１０１はクラスタリング領域ＤＰを生成する際、各クラスタリング領域ＤＰにラベルを付するようになっている（ラベリング処理）。さらに、領域分割手段１０１は、図９（ａ）に示すように、ラベルとともにクラスタリング領域ＤＰの始点座標（ｓｘ、ｓｙ）、領域の幅ｗｘ、領域の高さｗｙ（素９（ｂ）参照）を各クラスタリング領域ＤＰをデータベース１１１に記憶させるようになっている。
【００６１】
なお、特徴ベクトル空間のベクトル領域ＢＲを画像フレームＰＦ上に写像すると、領域クラスタ（画素のかたまり）となっていない孤立画素が存在することがある。そこで、領域分割手段１０１が、画像フレームＰＦの空間的にまたは特徴量的に最も近接したベクトル領域（クラスタ）ＢＲに属するように平滑化処理を行うようにしてもよい。これにより、領域分割した際の孤立画素をノイズとして除去することができる。
【００６２】
オブジェクト抽出手段１１０は、複数のクラスタリング領域ＤＰの中から最も画素数の小さい最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎを選択する最小領域選択手段１１２と、抽出された最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎと統合する隣接クラスタリング領域ＤＰａを決定する統合判断手段１１３と、決定された隣接クラスタリング領域ＤＰａと最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎを統合する領域統合手段１１４とを備える。
【００６３】
ここで、統合判断手段１１３は、最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎが微小画素しきい値以下の場合、最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎと隣接している隣接クラスタリング領域ＤＰａのうち、画素数が最も多い隣接クラスタリング領域ＤＰａを最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎと統合するクラスタリング領域と判断する。
【００６４】
一方、統合判断手段１１３は、最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎが小画素しきい値以下の場合、隣接クラスタリング領域ＤＰａのうち最も特徴が近い隣接クラスタリング領域ＤＰａを最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎと統合するクラスタリング領域と判断するものである。
【００６５】
なお、上述した微小画素しきい値はたとえば画像データＰＤの全画素数の１／１００画素数に設定されており、小画素しきい値はたとえば画像データＰＤの全画素数の１／１０画素数に設定されている。
【００６６】
また、統合判断手段１１３が特徴の近い隣接クラスタリング領域ＤＰａを選択する場合、たとえば最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎと、隣接クラスタリング領域ＤＰａとの特徴ベクトル空間における距離を参照して、最も距離が短い隣接クラスタリング領域ＤＰａを選択するようになっている。
【００６７】
あるいは、最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎと隣接クラスタリング領域ＤＰａと特徴量ＣＱの変化量（たとえばＹＣＣが特徴量ＣＱであれば、Ｙのエッジ信号、Ｃｒのエッジ信号およびＣｂのエッジ信号の平均値等）が少ない隣接クラスタリング領域ＤＰａが選択されるようにしてもよい。
【００６８】
また、複数のクラスタリング領域ＤＰが統合された後のクラスタリング領域ＤＰが隣接クラスタリング領域ＤＰａである場合、統合後の隣接クラスタリング領域ＤＰａから算出される特徴量ＣＱの平均値等が使用される。
【００６９】
次に、図１０を参照して領域統合方法について説明する。まず、図１から図７に示すように、画像データＰＤの特徴量ＣＱを用いて特徴ベクトル空間でのベクトル領域ＢＲの分割が行われる（ステップＳＴ２１）。その後、分割されたベクトル領域ＢＲに従い、画像データＰＤについて領域分割が領域分割手段１０１により行われる。すると、画像データＰＤが複数のクラスタリング領域ＤＰに分割される（ステップＳＴ２２）。このとき、各クラスタリング領域ＤＰは、それぞれラベリングされた状態でデータベース１１１に記憶されている。
【００７０】
なお、特徴ベクトル空間の分類結果を画像データＰＤ上に写像すると、領域クラスタ（画素のかたまり）となっていない孤立画素が存在することがある。このとき、領域分割手段９０は、孤立画素をノイズとして除去するため、画像データＰＤの空間的に、および／または特徴量的に最も近接したクラスタに属するように平滑化処理を行う機能を有していてもよい。
【００７１】
その後、複数のクラスタリング領域ＤＰの中から最も画素数が最も少ない最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎが最小領域選択手段１１２により抽出される（ステップＳＴ２３）。また、抽出された最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎに隣接する隣接クラスタリング領域ＤＰａが統合判断手段１１３により選択される（ステップＳＴ２４）。
【００７２】
そして、統合判断手段１１３において、最小クラスタリング領域ＤＰの画素数が微小画素しきい値以下であるかが判断される（ステップＳＴ２５）。最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎが微小画素しきい値以下にある場合、最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎと隣接クラスタリング領域ＤＰａとの境界画素数が各隣接クラスタリング領域ＤＰａ毎に計測される。そして、最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎは境界画素数の最も多い隣接クラスタリング領域ＤＰａと統合する（ステップＳＴ２６）。
【００７３】
具体的には図１１（ａ）においてクラスタリング領域Ａが微小画素しきい値以下の最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎであるとする。クラスタリング領域Ａは、クラスタリング領域Ｃ、Ｄと隣接しているため、クラスタリング領域Ｃ、Ｄが隣接クラスタリング領域ＤＰａとなる。最小クラスタリング領域Ａとクラスタリング領域Ｃ、Ｄとが接している隣接画素数がそれぞれ計測される。すると、図１１（ａ）においては隣接クラスタリング領域Ｄとの境界画素数の方が隣接クラスタリング領域Ｃとの境界画素数よりも多い。このためクラスタリング領域Ａは図１１（ｂ）のようにクラスタリング領域Ｄと統合する。
【００７４】
このように、最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎが微小クラスタリング領域である場合、最も隣接画素数の多い隣接クラスタリング領域ＤＰａと結合させると、最適なオブジェクト領域ＯＲの生成を行うことができる。
【００７５】
一方、最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎの画素数が小画素しきい値以下の場合（ステップＳＴ２７）、隣接クラスタリング領域ＤＰａとの特徴ベクトル空間での距離が算出される。そして、最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎは距離が最短となる隣接クラスタリング領域ＤＰａと統合する（ステップ２８）。
【００７６】
具体的には、図１１（ｂ）に示すように、クラスタリング領域Ｂが小画素しきい値以下の最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎであるとする。すると、クラスタリング領域Ｂの隣接クラスタリング領域ＤＰａはクラスタリング領域Ｃ、Ｄである。そして、テクスチャ情報を距離を計測する特徴量とした場合、どちらのクラスタリング領域Ｃ、Ｄのテクスチャがクラスタリング領域Ｂのテクスチャに近いかが判断される。すると、図１１（ｃ）のように、クラスタリング領域Ｂはクラスタリング領域Ｃと統合される。
【００７７】
このように、最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎが小クラスタリング領域である場合、最も特徴の似ている隣接クラスタリング領域ＤＰａと統合することにより、最適なオブジェクト領域の生成を行うことができる。
【００７８】
また、上述した統合プロセス（ステップＳＴ２３〜ステップＳＴ２８）が小クラスタリング領域がなくなるまで、すなわち最小クラスタリング領域ＤＰｍｉｎが小画素数しきい値より大きくなるまで繰り返される。すると、図７（ａ）に示す複数のクラスタリング領域ＤＰが統合されて、図７（ｂ）に示すようにオブジェクト領域ＯＲ（少なくとも小画素しきい値以上のマクロ領域）が生成されていく。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像の特徴量分類装置の好ましい実施の形態を示すブロック図
【図２】本発明の画像の特徴量分類方法の好ましい実施の形態を示すフローチャート図
【図３】本発明の画像の特徴量分類方法における特徴ベクトル空間を示す図
【図４】本発明の画像の特徴量分類方法における特徴ベクトル空間を示す図
【図５】本発明の画像の特徴量分類方法における特徴ベクトル空間を示す図
【図６】本発明の画像の特徴量分類方法における特徴ベクトル空間を示す図
【図７】画像の特徴量分類装置を用いて分割されたベクトル領域を用いてクラスタリング領域を生成した様子を示す図
【図８】画像の特徴量分類装置を用いたオブジェクト抽出装置の一例を示すブロック図
【図９】図８のオブジェクト抽出装置においてデータベースに記憶されるクラスタリング領域の情報の一例を示す図
【図１０】オブジェクト抽出方法の一例を示すブローチャート図
【図１１】オブジェクト抽出方法における領域統合の様子を示す図
【符号の説明】
１　　　画像の特徴量分類装置
１０　　特徴量抽出手段
２０　　特徴ベクトル生成手段
３０　　分類パラメータ生成手段
３１　　第１分類パラメータ生成手段
３２　　第２分類パラメータ生成手段
３５　　コードブック
４０　　特徴ベクトル分類手段
ＢＲ　　ベクトル領域
ＣＢ　　特徴ベクトル
ＣＱ　　特徴量
ＨＲＢ　分類パラメータ
ＤＰ　　クラスタリング領域
ＰＤ　　画像データ
ＨＲＢ　第１分類パラメータ
ＲＢ　　第２分類パラメータ
【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】
2004086538.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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