(57)【要約】【課題】他の物体が近くにある場合や、物体が細い場合でも正しく輪郭を求める。【解決手段】画像データと抽出対象物体の概略形状のアルファマスクとの入力を受け、前記アルファマスクの輪郭部分に複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして配置する第１のステップと、各探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックよりも大きくて、かつ、図柄が相似な相似ブロックを前記画像データの中から探索する第２のステップと、前記各探索基準ブロック内のアルファマスクを、各々の相似ブロックのアルファマスクを縮小したものと置き換える第３のステップからなり、前記第３のステップを再帰的に所定の回数繰り返してアルファマスクの輪郭を前記物体の輪郭に一致させる物体画像抽出方法において、物体確定領域と背景確定領域と未定領域とを区別するラベルデータを別に入力し、前記第２のステップでは前記ラベルデータを参照して相似ブロックを探索する。【選択図】　図１
2004086793.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受ける第１のステップと、
前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定する第２のステップと、
前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きいブロックであって前記画像データ上におけるこのブロックに対応する領域の図柄が前記画像データ上における前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似している相似ブロックを探索する第３のステップと、
前記各探索基準ブロックに対応する領域のシェイプデータをそれぞれの相似ブロックに対応する領域のシェイプデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを有し、
前記第１のステップでは、
前記画像データ中の各画素における前記対象物体の存在する確かさを表すラベルデータも受け、
前記第３のステップでは、
前記ラベルデータを参照して、対象物体が存在する可能性が低い画素同士の誤差を無視若しくは軽視してブロック全体の誤差の加重和を計算し、前記加重和が最小となる相似ブロックの探索を行うことを特徴とする物体画像抽出方法。
【請求項２】
前記シェイプデータが、
対象物体の概略形状の領域を表し、その各画素が前記画像データの各画素と１対１に対応させたものであり、
前記ラベルデータが、
前記画像データを対象物体確定領域、非対象物体確定領域、未定領域の３種類のうち少なくとも２種類の領域に区分し、その各画素が前記画像データの各画素と１対１に対応させたものであるとし、
前記第３のステップでは、
前記相似ブロックの候補である複数の候補ブロックそれぞれについて、
前記画像データにおける前記探索基準ブロックに対応する領域のデータと、前記画像データにおける候補ブロックに対応する領域を縮小したデータとの各対応点の誤差を計算し、
その加重和を、前記対応点が両方共に前記ラベルデータによって対象物体確定領域に区分される領域に存在する場合、若しくは両方共に非対象物体確定領域に区分される領域に存在する場合には、当該対応点についての誤差を無視若しくは軽視して求め、
前記誤差の加重和が最小となる候補ブロックを前記相似ブロックとして決定することを特徴とする請求項１記載の物体抽出方法。
【請求項３】
前記第３のステップでは、
前記相似ブロックの候補である複数の候補ブロックそれぞれについて、
前記画像データにおける前記探索基準ブロックに対応する領域のデータと、前記画像データにおける候補ブロックに対応する領域を縮小したデータとの各対応点の誤差を計算し、
その加重和を、前記対応点が両方共に前記ラベルデータによって対象物体確定領域に区分される領域に存在する場合、若しくは、両方共に非対象物体確定領域に区分される領域に存在する場合には、当該対応点についての誤差に乗じる重み係数を０または小さな値にして求め、
前記誤差の加重和が最小となる候補ブロックを前記相似ブロックとして決定することを特徴とする請求項２記載の物体抽出方法。
【請求項４】
抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受ける第１のステップと、
前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定し、これらのうち、前記シェイプデータ上における探索基準ブロックに対応する領域のパターンが所定のパターンであるものは設定を解除する第２のステップと、
前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きくて、前記画像データ上におけるそのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似した相似ブロックを探索する第３のステップと、
前記シェイプデータにおいて前記各探索基準ブロックに対応する領域のデータをそれぞれの相似ブロックに対応する領域のデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを有する物体画像抽出方法。
【請求項５】
前記第２のステップでは、
前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定し、
各探索基準ブロックと中心位置を同じくする検査ブロックについて、前記シェイプデータ上における検査ブロックに対応する領域のパターンを調べ、
検査ブロックのパターンが、所定のパターンであるものについては探索基準ブロックの設定を解除することを特徴とする請求項４記載の物体画像抽出方法。
【請求項６】
抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受ける第１のステップと、
前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定する第２のステップと、
前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きくて、前記画像データ上におけるそのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似した相似ブロックを探索するとともに、前記シェイプデータ上の対応する領域のパターンが所定のパターンである相似ブロックとこれに対応する探索基準ブロックの設定を解除する第３のステップと、
前記シェイプデータにおいて前記各探索基準ブロックに対応する領域のデータをそれぞれの相似ブロックに対応する領域のデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを有する物体画像抽出方法。
【請求項７】
抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受け、前記画像データと前記シェイプデータの両方の上下左右の少なくとも一辺を所定の幅だけ拡張する第１のステップと、
前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定する第２のステップと、
前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きくて、前記画像データ上におけるそのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似した相似ブロックを探索する第３のステップと、
前記シェイプデータにおいて前記各探索基準ブロックに対応する領域のデータをそれぞれの相似ブロックに対応する領域のデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを有する物体画像抽出方法。
【請求項８】
抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受ける第１のステップと、
前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定する第２のステップと、
前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより小さくて、前記画像データ上におけるそのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似した相似ブロックを探索する第３のステップと、
前記シェイプデータにおいて前記各相似ブロックに対応する領域のデータをそれぞれの探索基準ブロックに対応する領域のデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを有する物体画像抽出方法。
【請求項９】
抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受け、これらを拡大して拡大画像データと拡大シェイプデータとを生成する第１のステップと、
前記拡大シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定する第２のステップと、
前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きくて、前記拡大画像データ上におけるそのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似した相似ブロックを探索する第３のステップと、前記拡大シェイプデータにおいて前記各相似ブロックに対応する領域のデータをそれぞれの探索基準ブロックに対応する領域のデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップと、
第４のステップで得られた拡大シェイプデータを元の大きさに縮小する第５のステップとを有する物体画像抽出方法。
【請求項１０】
抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受ける第１のステップと、
前記シェイプデータと前記画像データとを用いて対象物体の形状を抽出したシェイプデータを生成する第２のステップと、
前記抽出したシェイプデータを所定の大きさに縮小し、１画素の画素値を前記抽出したシェイプデータの複数の対応する画素の画素値を用いて求めた縮小シェイプデータを生成する第３のステップとを有する物体画像抽出方法。
【請求項１１】
抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受け、これらを拡大して拡大画像データ及び拡大シェイプデータを生成する第１のステップと、
前記拡大シェイプデータと前記拡大画像データとを用いて対象物体の形状を抽出した拡大シェイプデータを生成する第２のステップと、
前記抽出した拡大シェイプデータを元の大きさに縮小し、１画素の画素値を前記抽出したシェイプデータの複数の対応する画素の画素値を用いて求めたシェイプデータを生成する第３のステップとを有する物体画像抽出方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受ける第１のステップと、
前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定する第２のステップと、
前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きいブロックであって前記画像データ上におけるこのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似している相似ブロックを探索する第３のステップと、
前記各探索基準ブロックに対応する領域のシェイプデータをそれぞれの相似ブロックに対応する領域のシェイプデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを実行させ、
前記第１のステップでは、
前記画像データ中の各画素における前記対象物体の存在する確かさを表すラベルデータも受け、
前記第３のステップでは、
前記ラベルデータを参照して、対象物体が存在する可能性が低い画素同士の誤差を無視若しくは軽視してブロック全体の誤差の加重和を計算し、前記加重和が最小となる相似ブロックの探索を行うことを特徴とする物体画像抽出プログラム。
【請求項１３】
前記シェイプデータが、
対象物体の概略形状を表し、その各画素が前記画像データの各画素と１対１に対応させたものであり、
前記ラベルデータが、
前記画像データを対象物体確定領域、非対象物体確定領域、未定領域の３種類のうち少なくとも２種類の領域に区分し、その各画素が前記画像データの各画素と１対１に対応させたものとし、
前記第３のステップでは、
前記相似ブロックの候補である複数の候補ブロックそれぞれについて、
前記画像データにおける前記探索基準ブロックに対応する領域のデータと、前記画像データにおける候補ブロックに対応する領域を縮小したデータとの各対応点の誤差を計算し、
その加重和を、前記対応点が両方共に前記ラベルデータによって対象物体確定領域に区分される領域に存在する場合、若しくは両方共に非対象物体確定領域に区分される領域に存在する場合に、当該対応点についての誤差を無視または軽視して求め、
前記誤差の加重和が最小となる候補ブロックを前記相似ブロックとして決定することを特徴とする請求項１２記載の物体画像抽出プログラム。
【請求項１４】
コンピュータに、
抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受ける第１のステップと、
前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定し、これらのうち、前記シェイプデータ上における探索基準ブロックに対応する領域のパターンが所定のパターンであるものは設定を解除する第２のステップと、
前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きくて、前記画像データ上におけるそのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似した相似ブロックを探索する第３のステップと、
前記シェイプデータにおいて前記各探索基準ブロックに対応する領域のデータをそれぞれの相似ブロックに対応する領域のデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを実行させる物体画像抽出プログラム。
【請求項１５】
前記第２のステップでは、
前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定し、
各探索基準ブロックと中心位置を同じくする検査ブロックについて、前記シェイプデータ上における検査ブロックに対応する領域のパターンを調べ、
検査ブロックのパターンが、所定のパターンであるものについては探索基準ブロックの設定を解除することを特徴とする請求項１４記載の物体画像抽出プログラム。
【請求項１６】
コンピュータに、
抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受ける第１のステップと、
前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定する第２のステップと、
前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きくて、前記画像データ上におけるそのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似した相似ブロックを探索するとともに、前記シェイプデータ上の対応する領域のパターンが所定のパターンである相似ブロックとこれに対応する探索基準ブロックの設定を解除する第３のステップと、
前記シェイプデータにおいて前記各探索基準ブロックに対応する領域のデータをそれぞれの相似ブロックに対応する領域のデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを実行させる物体画像抽出プログラム。
【請求項１７】
コンピュータに、
抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受け、前記画像データと前記シェイプデータの両方の上下左右の少なくとも一辺を所定の幅だけ拡張する第１のステップと、前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定する第２のステップと、
前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きくて、前記画像データ上におけるそのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似した相似ブロックを探索する第３のステップと、
前記シェイプデータにおいて前記各探索基準ブロックに対応する領域のデータをそれぞれの相似ブロックに対応する領域のデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを実行させる物体画像抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像中の物体領域を求める物体画像抽出方法及び物体画像抽出プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像中から任意の物体の領域を抽出する技術は、例えば、背景を別の画像に置き換えるといった画像の加工を行う際に有用である。そのためには物体の領域をその輪郭に沿って正しく求める必要がある。
【０００３】
物体の領域は具体的にはアルファマスク（あるいはシェイプデータ）と呼ばれる画像で表される。アルファマスクは物体が存在する領域（物体領域）とそれ以外の領域とで異なる画素値が設定された画像である。原画とそのアルファマスクの一例をそれぞれ、図３と図４に示す。図３の原画に写った右側の船０３１のアルファマスクが図４である。
【０００４】
言い換えれば、物体を抽出することはアルファマスクを生成することである。
アルファマスクが一度求まれば、それを参照することで簡単に物体領域以外の背景領域を別の画像に置き換えることができる。
【０００５】
このような物体抽出の際、何らかの方法で暫定的に物体の概略形状が予め求まっている場合に、その概略形状を元に物体の正確な形状を求める技術が求められている。その手法の一つとして、自己相似写像を用いる物体抽出方法（フラクタル法）を提案されている（例えば、特許文献１、特許文献２、非特許文献１を参照）。この技術の概要を図５、図６、図７、図８を用いて説明する。
【０００６】
図５は船０３１に概略形状０５１が与えられた様子であり、そのアルファマスクが図６である。この段階では、アルファマスクの輪郭は物体の輪郭とずれている。フラクタル法では、このような原画像データとアルファマスクの入力に対し、まず、アルファマスクを用いて物体の概略形状に沿って複数の正方形のブロックを設定する。これらのブロックをチャイルドブロックと呼ぶ。そして、原画像データの同じ位置にアルファマスクと同様にチャイルドブロックを設定する。図７は原画像データにチャイルドブロックを設定した様子である。分かりやすくするために原画像データに概略形状も示してある。
【０００７】
次に、原画像データを用いて各チャイルドブロックに対応するペアレントブロックを求める。ペアレントブロックのサイズは、チャイルドブロックの縦横２倍とし、ペアレントブロックの中の画像パターン（図柄）は、チャイルドブロックの中の画像パターンと同じになるようにする。
【０００８】
このようなチャイルドブロックの図柄と相似なペアレントブロックを見つけるためには、原画像データ上でチャイルドブロックの近くで縦横２倍のブロックを候補ブロックとして仮に設定する。そして、その候補ブロックを縦横１／２に縮小した縮小ブロックとチャイルドブロックの誤差を求める。
【０００９】
誤差は濃淡画像の場合、例えば、絶対値誤差（各画素の差の絶対値をブロック内の全画素で加算）を用いる。このような誤差評価をいくつかの候補ブロックに対して行い、チャイルドブロックと最も誤差が小さかった候補ブロックをペアレントブロックと決定する。このようなペアレントブロックを図７に示した全てのチャイルドブロックに対して求める。
【００１０】
図８は、船０３１の先端部分に設定されたチャイルドブロック０８１に対して求まったペアレントブロック０８２の例である。それぞれのブロックの中の図柄が相似であることが分かる。図８では、２値画像を示しているが、画素に２５６レベルの画素値が与えられる濃淡画像でも同様である。
【００１１】
以上の処理で、チャイルドブロックとこれと相似な図柄を持つペアレントブロックの組のデータが得られるので、次に、求めたペアレントブロックをアルファマスクの同じ位置に原画像データと同様にペアレントブロックを設定する。
【００１２】
物体の抽出は、チャイルドブロックとペアレントブロックを利用してアルファマスクを補正することで行う。具体的には、各チャイルドブロックのアルファマスクのデータを、それぞれに対応するペアレントブロックのアルファマスクのデータを縦横１／２に縮小したもので置き換える処理を行えば良い。
【００１３】
この置き換え変換（自己相似写像）を１回行うと、概略形状は正しい形状に少し近づく。この近づいたアルファマスクに同じ置き換え変換を再度施す。このようにアルファマスクに再帰的に置き換え変換を繰り返すとほぼ正しい形状に収束する。置き換え変換を一定の回数行ったアルファマスクを物体抽出結果とする。
【００１４】
【特許文献１】
特開２０００−８２１４５号公報
【００１５】
【特許文献２】
特開２００１−１８８９１０号公報
【００１６】
【非特許文献１】
井田、三本杉，「自己相似写像による輪郭線のフィッティング」，第５回　画像センシングシンポジウム講演論文集，Ｃ−１５，ｐｐ．１１５−１２０，Ｊｕｎｅ　１９９９．
【００１７】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来のフラクタル法では、他の物体が近くにある場合に他の物体の輪郭を抽出してしまうことがある。また、物体形状が細い場合には、物体形状が消滅してしまうことがあるなど、必ずしも正確に物体の形状を抽出できないことがある。
【００１８】
そこで、本発明では他の物体が近くにある場合や、物体形状が細い場合でも正確に物体の形状を抽出することができる方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明の物体画像抽出方法は、抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受ける第１のステップと、前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定する第２のステップと、前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きいブロックであって前記画像データ上におけるこのブロックに対応する領域の図柄が前記画像データ上における前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似している相似ブロックを探索する第３のステップと、前記各探索基準ブロックに対応する領域のシェイプデータをそれぞれの相似ブロックに対応する領域のシェイプデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを有し、前記第１のステップでは、前記画像データ中の各画素における前記対象物体の存在する確かさを表すラベルデータも受け、前記第３のステップでは、前記ラベルデータを参照して、対象物体が存在する可能性が低い画素同士の誤差を無視若しくは軽視してブロック全体の誤差の加重和を計算し、前記加重和が最小となる相似ブロックの探索を行うことを特徴とする。
【００２０】
また、前記シェイプデータが、対象物体の概略形状の領域を表し、その各画素が前記画像データの各画素と１対１に対応させたものであり、前記ラベルデータが、前記画像データを対象物体確定領域、非対象物体確定領域、未定領域の３種類のうち少なくとも２種類の領域に区分し、その各画素が前記画像データの各画素と１対１に対応させたものであるとし、前記第３のステップでは、前記相似ブロックの候補である複数の候補ブロックそれぞれについて、前記画像データにおける前記探索基準ブロックに対応する領域のデータと、前記画像データにおける候補ブロックに対応する領域を縮小したデータとの各対応点の誤差を計算し、その加重和を、前記対応点が両方共に前記ラベルデータによって対象物体確定領域に区分される領域に存在する場合、若しくは両方共に非対象物体確定領域に区分される領域に存在する場合には、当該対応点についての誤差を無視若しくは軽視して求め、前記誤差の加重和が最小となる候補ブロックを前記相似ブロックとして決定することを特徴としても良い。
【００２１】
また、前記第３のステップでは、前記相似ブロックの候補である複数の候補ブロックそれぞれについて、前記画像データにおける前記探索基準ブロックに対応する領域のデータと、前記画像データにおける候補ブロックに対応する領域を縮小したデータとの各対応点の誤差を計算し、その加重和を、前記対応点が両方共に前記ラベルデータによって対象物体確定領域に区分される領域に存在する場合、若しくは、両方共に非対象物体確定領域に区分される領域に存在する場合には、当該対応点についての誤差に乗じる重み係数を０または小さな値にして求め、前記誤差の加重和が最小となる候補ブロックを前記相似ブロックとして決定することを特徴としても良い。
【００２２】
本発明の物体画像抽出方法は、抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受ける第１のステップと、前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定し、これらのうち、前記シェイプデータ上における探索基準ブロックに対応する領域のパターンが所定のパターンであるものは設定を解除する第２のステップと、前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きくて、前記画像データ上におけるそのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似した相似ブロックを探索する第３のステップと、前記シェイプデータにおいて前記各探索基準ブロックに対応する領域のデータをそれぞれの相似ブロックに対応する領域のデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを有することを特徴とする。
【００２３】
また、前記第２のステップでは、前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定し、各探索基準ブロックと中心位置を同じくする検査ブロックについて、前記シェイプデータ上における検査ブロックに対応する領域のパターンを調べ、検査ブロックのパターンが、所定のパターンであるものについては探索基準ブロックの設定を解除することを特徴としても良い。
【００２４】
本発明の物体画像抽出方法は、抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受ける第１のステップと、前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定する第２のステップと、前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きくて、前記画像データ上におけるそのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似した相似ブロックを探索するとともに、前記シェイプデータ上の対応する領域のパターンが所定のパターンである相似ブロックとこれに対応する探索基準ブロックの設定を解除する第３のステップと、前記シェイプデータにおいて前記各探索基準ブロックに対応する領域のデータをそれぞれの相似ブロックに対応する領域のデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを有することを特徴とする。
【００２５】
本発明の物体画像抽出方法は、抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受け、前記画像データと前記シェイプデータの両方の上下左右の少なくとも一辺を所定の幅だけ拡張する第１のステップと、前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定する第２のステップと、前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きくて、前記画像データ上におけるそのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似した相似ブロックを探索する第３のステップと、前記シェイプデータにおいて前記各探索基準ブロックに対応する領域のデータをそれぞれの相似ブロックに対応する領域のデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを有することを特徴とする。
【００２６】
本発明の物体画像抽出方法は、抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受ける第１のステップと、前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定する第２のステップと、前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより小さくて、前記画像データ上におけるそのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似した相似ブロックを探索する第３のステップと、前記シェイプデータにおいて前記各相似ブロックに対応する領域のデータをそれぞれの探索基準ブロックに対応する領域のデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを有することを特徴とする。
【００２７】
本発明の物体画像抽出方法は、抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受け、これらを拡大して拡大画像データと拡大シェイプデータとを生成する第１のステップと、前記拡大シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定する第２のステップと、前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きくて、前記拡大画像データ上におけるそのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似した相似ブロックを探索する第３のステップと、前記拡大シェイプデータにおいて前記各相似ブロックに対応する領域のデータをそれぞれの探索基準ブロックに対応する領域のデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップと、第４のステップで得られた拡大シェイプデータを元の大きさに縮小する第５のステップとを有することを特徴とする。
【００２８】
本発明の物体画像抽出方法は、抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受ける第１のステップと、前記シェイプデータと前記画像データとを用いて対象物体の形状を抽出したシェイプデータを生成する第２のステップと、前記抽出したシェイプデータを所定の大きさに縮小し、１画素の画素値を前記抽出したシェイプデータの複数の対応する画素の画素値を用いて求めた縮小シェイプデータを生成する第３のステップとを有することを特徴とする。
【００２９】
本発明の物体画像抽出方法は、抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受け、これらを拡大して拡大画像データ及び拡大シェイプデータを生成する第１のステップと、前記拡大シェイプデータと前記拡大画像データとを用いて対象物体の形状を抽出した拡大シェイプデータを生成する第２のステップと、前記抽出した拡大シェイプデータを元の大きさに縮小し、１画素の画素値を前記抽出したシェイプデータの複数の対応する画素の画素値を用いて求めたシェイプデータを生成する第３のステップとを有することを特徴とする。
【００３０】
本発明の物体画像抽出プログラムは、コンピュータに、抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受ける第１のステップと、前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定する第２のステップと、前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きいブロックであって前記画像データ上におけるこのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似している相似ブロックを探索する第３のステップと、前記各探索基準ブロックに対応する領域のシェイプデータをそれぞれの相似ブロックに対応する領域のシェイプデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを実行させ、前記第１のステップでは、前記画像データ中の各画素における前記対象物体の存在する確かさを表すラベルデータも受け、前記第３のステップでは、前記ラベルデータを参照して、対象物体が存在する可能性が低い画素同士の誤差を無視若しくは軽視してブロック全体の誤差の加重和を計算し、前記加重和が最小となる相似ブロックの探索を行うことを特徴とする。
【００３１】
また、前記シェイプデータが、対象物体の概略形状を表し、その各画素が前記画像データの各画素と１対１に対応させたものであり、前記ラベルデータが、前記画像データを対象物体確定領域、非対象物体確定領域、未定領域の３種類のうち少なくとも２種類の領域に区分し、その各画素が前記画像データの各画素と１対１に対応させたものとし、前記第３のステップでは、前記相似ブロックの候補である複数の候補ブロックそれぞれについて、前記画像データにおける前記探索基準ブロックに対応する領域のデータと、前記画像データにおける候補ブロックに対応する領域を縮小したデータとの各対応点の誤差を計算し、その加重和を、前記対応点が両方共に前記ラベルデータによって対象物体確定領域に区分される領域に存在する場合、若しくは両方共に非対象物体確定領域に区分される領域に存在する場合に、当該対応点についての誤差を無視または軽視して求め、前記誤差の加重和が最小となる候補ブロックを前記相似ブロックとして決定することを特徴としても良い。
【００３２】
本発明の物体画像抽出プログラムは、コンピュータに、抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受ける第１のステップと、前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定し、これらのうち、前記シェイプデータ上における探索基準ブロックに対応する領域のパターンが所定のパターンであるものは設定を解除する第２のステップと、前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きくて、前記画像データ上におけるそのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似した相似ブロックを探索する第３のステップと、前記シェイプデータにおいて前記各探索基準ブロックに対応する領域のデータをそれぞれの相似ブロックに対応する領域のデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを実行させる。
【００３３】
また、前記第２のステップでは、前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定し、各探索基準ブロックと中心位置を同じくする検査ブロックについて、前記シェイプデータ上における検査ブロックに対応する領域のパターンを調べ、検査ブロックのパターンが、所定のパターンであるものについては探索基準ブロックの設定を解除することを特徴としても良い。
【００３４】
本発明の物体画像抽出プログラムは、コンピュータに、抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受ける第１のステップと、前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定する第２のステップと、前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きくて、前記画像データ上におけるそのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似した相似ブロックを探索するとともに、前記シェイプデータ上の対応する領域のパターンが所定のパターンである相似ブロックとこれに対応する探索基準ブロックの設定を解除する第３のステップと、前記シェイプデータにおいて前記各探索基準ブロックに対応する領域のデータをそれぞれの相似ブロックに対応する領域のデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを実行させる。
【００３５】
本発明の物体画像抽出プログラムは、コンピュータに、抽出すべき対象物体を含む画像データと、前記画像データ中の対象物体の概略形状の領域を表すシェイプデータとを受け、前記画像データと前記シェイプデータの両方の上下左右の少なくとも一辺を所定の幅だけ拡張する第１のステップと、前記シェイプデータによって表される概略形状の輪郭に沿って、複数の探索基準ブロックを互いの位置をずらして設定する第２のステップと、前記探索基準ブロック毎に、前記探索基準ブロックより大きくて、前記画像データ上におけるそのブロックに対応する領域の図柄が前記探索基準ブロックに対応する領域の図柄と最も相似した相似ブロックを探索する第３のステップと、前記シェイプデータにおいて前記各探索基準ブロックに対応する領域のデータをそれぞれの相似ブロックに対応する領域のデータを縮小したもので置き換える処理を、所定の条件を満たすまで繰り返し行う第４のステップとを実行させる。
【００３６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の複数の実施形態についてそれぞれ説明する。
【００３７】
（各実施形態に共通な事項）図４０は本発明の各実施形態で用いるＰＣ（パーソナルコンピュータ）やＷＳ（ワークステーション）等の図である。各実施形態で用いるＰＣやＷＳは、マウス等のポインティングデバイスやキーボードやその他の外部機器（例えばデジタルカメラ）等の入力装置４００７と、入力装置４００７からの入力を受け付ける入力受付部４００４、ＣＲＴやＬＣＤ等の画像表示装置４００８とこれに画像信号を出力する画像出力部４００６を備える。
【００３８】
また、各実施形態で用いるＰＣやＷＳは、ハードディスク等の磁気ディスクドライブ４００２、メモリ４００５、中央演算装置４００１、光ディスクドライブ４００３を備える。
【００３９】
本発明の各実施形態はいずれも、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）あるいはＷＳ（ワークステーション）上で動作させる物体画像抽出プログラムである。利用者は予め磁気ディスクドライブ４００２に格納しておいたプログラムをメモリ４００５に読み出してＰＣやＷＳに実行させる。
【００４０】
利用者は物体画像抽出プログラムを実行する前に、予め物体形状の抽出処理対象の画像データを取得して磁気ディスクドライブ４００２に格納しておく。物体画像抽出プログラムは、実行時に、この画像データを磁気ディスクドライブ４００２から読み出してメモリ４００５に記憶させる。
【００４１】
そして、表示装置４００８に画像データを表示し、物体の概略形状を指定した概略形状のアルファマスクのデータを利用者にマウスを用いて入力してもらう。入力されたアルファマスクのデータもメモリ４００５に記憶させておく。
【００４２】
さらに、物体画像抽出プログラムは、画像データと概略形状のアルファマスクのデータをもとにして物体形状の抽出を行う。物体形状の抽出によって正確な形状のアルファマスクが生成され、これを抽出結果として出力する。
【００４３】
輪郭抽出結果のアルファマスクは、ＰＣやＷＳが備える磁気ディスクドライブ４００２やメモリ４００５に記憶させておく。そして、例えば画像中から物体の画像を切り出す他のプログラムや装置で用いる。
【００４４】
尚、ＰＣやＷＳにカメラを接続して利用者が任意のタイミングで画像を取得できるようにしておいても良い。また、概略形状のアルファマスクのデータを背景差分法等を用いて自動的に生成するようにしても構わない。
【００４５】
尚、以下の説明では探索基準ブロックをチャイルドブロックと呼び、探索基準ブロックより大きく（例えば縦横２倍）て、かつ、図柄が相似なブロックである相似ブロックをペアレントブロックと呼ぶ。
【００４６】
（第１の実施形態）本実施形態は、輪郭抽出対象物体の近くに他の物体輪郭などのエッジがある場合に、物体形状の抽出が正確に行えないことがあるのを改善するものである。
【００４７】
以下、図１のフローチャートを用いて本実施形態の処理を説明する。
【００４８】
（ステップ０１０）画像データと、概略形状のアルファマスクと、ラベルデータをメモリ上に準備する。
【００４９】
画像データは、例えば利用者が予めデジタルカメラ等で撮影してハードディスクに記憶させておいた画像データを読み出す。
【００５０】
アルファマスクは、例えば利用者が画像表示装置に表示された画像データを見ながらマウスで指定して作成する物体の形状を表すデータである。アルファマスクは画像データと同じ画素数のデータで、物体が存在する場所は画素値１、存在しない場所は画素値０となっている。
【００５１】
ラベルデータはアルファマスクとは別の物体領域や背景領域に関する情報を表すデータであり、利用者が画像データを見ながらマウスを利用して指定して作成するものである。画素毎に、例えば、予め必ず背景や対象物以外の物体だと分かっている領域は非対象物体確定領域（背景確定領域）として各画素の画素値を０とし、予め物体だと分かっている領域は対象物体確定領域（物体確定領域）として各画素の画素値を１とし、背景か物体か未定の領域は未定領域として各画素の画素値を２とする。尚、ラベルデータの生成は、例えばアルファマスクを参照して、自動的に行っても良い。
【００５２】
（ステップ０１１）アルファマスクの輪郭部分にチャイルドブロックＣを設定する。本実施形態ではチャイルドブロックＣは図７のように互いに重なり合うように設定するが、重ねずに接するように設定しても良い。設定したチャイルドブロックＣの位置情報（例えば、左上角の座標と右下角の座標）をメモリに記憶しておく。
【００５３】
（ステップ０１２）各々のチャイルドブロックと相似なブロックであるペアレントブロックＰをラベルデータと画像データを参照しながら見つける。
【００５４】
まず、チャイルドブロックの近傍にペアレントブロック候補となる候補ブロックを設定する。そして、画像データ上で、チャイルドブロックの領域のパターンと候補ブロックとの領域のパターンとのラベルデータを参照して誤差を求める。
複数の候補ブロックについて誤差を計算し、誤差が最小となるものをペアレントブロックとする。候補ブロックはペアレントブロックと同じ画素数のブロックであるので、チャイルドブロックと候補ブロックとの誤差を求める際には、候補ブロックを縮小してチャイルドブロックと同じ画素数にして行う。
【００５５】
ラベルデータを参照した誤差計算は次のようにして行う。例えば、利用者が図１５の領域１５１の内側の物体を抽出しない領域として指定した場合、ラベルデータは、この内部が０の画素値（背景確定領域）、それ以外が２の画素値（未定領域）とする。そして、チャイルドブロックのある画素をＸｃ、それに対応する縮小ブロックの画素をＸｐと表すとして、ＸｃとＸｐの誤差を以下のように定義する。（１）ＸｃとＸｐの両方が背景確定領域内の時は「ＸｃとＸｐの誤差」を無視して「０」とする。
（２）ＸｃとＸｐの両方が物体確定領域内の時も「ＸｃとＸｐの誤差」を無視して「０」とする。
（３）前記（１）でも（２）でもないときは、「ＸｃとＸｐの誤差」＝「ＸｃとＸｐの画素値の差の絶対値」とする。
【００５６】
このようにして求めたＸｃとＸｐの誤差をブロック内で加算し、その候補ブロックとチャイルドブロックの誤差とする。そして、最も小さい誤差が得られた候補ブロックをペアレントブロックとして決定する。そして、決定したペアレントブロックの位置情報をチャイルドブロックと対応付けてメモリに記憶しておく。
【００５７】
（ステップ０１３）全てのチャイルドブロックに対するペアレントブロックが決定するまで、前記ステップ０１２を繰り返す。
（ステップ０１４）アルファマスク上において、各々のチャイルドブロックに対応する領域のデータを、それに対応するペアレントブロックのデータをチャイルドブロックと同じ画素数に縮小したもので置き換える。
（ステップ０１５）全てのチャイルドブロックに対して、前記ステップ０１４を行う。これにより、アルファマスクの全てのチャイルドブロックが一度置き換えられたことになる。
（ステップ０１６）ステップ０１４とステップ０１５を再帰的に所定の回数繰り返す。これにより、アルファマスクの輪郭が物体の輪郭に漸近する。
【００５８】
尚、ステップ１２で誤差計算にあたっては、（１）と（２）のケースでは誤差を無視して０としたが、誤差を軽視、すなわち、０より大きくて１より小さい所定の係数を乗じても良い。あるいは、（１）と（２）のケースでは、誤差を無視して計算そのもの省略しても良い。
【００５９】
以下、従来のフラクタル法による物体形状の抽出例と本実施形態の物体形状の抽出例を比較を行う。
【００６０】
他の物体が近くにある場合に、従来のフラクタル法を用いて物体形状の抽出を行った例を説明する。図９に示したチャイルドブロック０９１には、右下の船０３１の領域に加えて左上の船０３２の領域も含まれている。この場合、チャイルドブロック０９１と完全に相似な、つまり絶対値誤差が０となる候補ブロックは見つからない可能性が高いが、誤差が最小となる候補ブロックがペアレントブロックとして選ばれることになる。
【００６１】
船０３１を抽出するためには、ペアレントブロックには船０３１の領域に関して相似になるようなブロック０９３が選ばれるのが都合がよい。このようになれば、アルファマスクの輪郭は置き換え変換によって船０３１の輪郭に収束するからである。しかし、必ずしもブロック０９３が選ばれるとは限らない。
【００６２】
図１１（ａ）はチャイルドブロック０９１の周囲を拡大した図であり、ペアレントブロック候補のブロック０９３、船０３２の輪郭１１４、船０３１の輪郭１１５が示されている。尚、図１１（ａ）では、ペアレントブロック候補のブロック０９３は、船０３１の輪郭１１５に関して相似になるように設定されている。
【００６３】
図１１（ｂ）には、チャイルドブロック０９１の画像パターン１１１、ブロック０９３を縮小した画像パターン１１２、および画像パターン１１１と画像パターン１１２の差分パターン１１３が示されている。
【００６４】
ここで、横線で塗った船０３２の領域及び船０３１の領域の画素値は同じ値とし、それら以外の領域は別の画素値で一定とする。差分パターン１１３では、画像パターン１１１と画像パターン１１２で画素値の誤差が生じる部分を黒く塗ってある。絶対値誤差はこの黒い領域の面積に比例する。
【００６５】
一方、図１２（ａ）及び図１２（ｂ）は、ペアレントブロック候補であるブロック１２１が輪郭１１４に関して相似になるように設定した場合である。この場合の差分パターン１２２の黒領域の面積は図１１（ｂ）の差分パターン１１３よりも小さくなってしまう。この結果、図１０のようにブロック１２１がペアレントブロックとして選ばれ、船０３１のアルファマスクの輪郭はこの部分については置き換え変換によって船０３２に近づいてしまうため、正しい輪郭が求まらない。
【００６６】
これに対し、ステップ０１２のようにラベルデータを用いて処理することにより、物体抽出に都合のよいペアレントブロックが選択される。このことを図３の原画像から図４のようなアルファマスクを生成する場合を例に説明する。
【００６７】
図５は物体の概略形状が与えられた状態であり、この概略形状のアルファマスクが図６である。そして、チャイルドブロックが配置された結果が図７である。
【００６８】
図１３（ａ）はチャイルドブロック０９１の周辺を拡大した図である。輪郭１１４は船０３２の輪郭であり、輪郭１１５は船０３１の輪郭である。また、ペアレントブロック０９３は船０３１輪郭１１５に関して相似になるように配置されている。背景確定領域の境界線である背景確定領域ライン１３１の左上側が前述の図１５で示した背景確定領域１５１である。
【００６９】
図１３（ｂ）はチャイルドブロック０９１の画像パターン１３２と、ペアレントブロック０９３の画像パターン１３３（チャイルドブロックと同じ大きさに縮小したもの）と、画像パターン１３２と画像パターン１３３の差分パターン１３４とを示した図である。
【００７０】
尚、図１３（ｂ）では、画像パターン１３２及び画像パターン１３３には背景確定領域ライン１３１も示し、差分パターン１３４には、画像パターン１３２における背景確定領域と画像パターン１３３における背景確定領域の共通領域の境界ライン１３５も示した。
【００７１】
図１１（ａ）及び図１１（ｂ）で説明したように、従来、このようなペアレントブロックの配置では、左上側に多くの誤差が発生していた。しかし、本実施形態では、画像パターン１３２と画像パターン１３３においてどちらも背景確定領域である画素の誤差はゼロとしているため、差分パターン１３４の境界ライン１３５よりも左上側の領域には誤差が現れない。そのため、従来に比べて差分パターン１３４のようにブロック全体での誤差が小さくなる。
【００７２】
図１４（ａ）及び図１４（ｂ）は、ペアレントブロックを図１２（ａ）及び図１２（ｂ）と同様に、船０３２の輪郭１１４に関して相似になるように配置した場合の図である。この場合も図１３のケースと同様にライン１３５の左上側の誤差がキャンセルされるが、元々ライン１３５の左上側には誤差がないので、全体としては図１２のケースと同様に右下側の誤差が生じる。
【００７３】
図１３と図１４とを比較すると、本実施形態では図１３のケースの方が図１４のケースよりも誤差が小さくなり、図１３のケース、すなわち、輪郭１１５に関して自己相似になるようにペアレントブロックが選ばれるので、船０３１の輪郭が正しく抽出される。
【００７４】
本実施形態では、ラベルデータは利用者がマウスを利用して予め指定しておくとしたが、以下に説明するラベルデータを自動的に求める方法を利用してラベルデータを求めても良い。
【００７５】
また本実施形態では、ステップ０１４とステップ０１５を所定の回数繰り返すとしたが、繰り返しの条件は「回数」に限られない。例えば、ステップ０１５で置き換えを行う際にチャイルドブロックのアルファマスクとペアレントブロックのアルファマスクを縮小したものとの絶対値差分の和を計算し、絶対値差分の和が所定の閾値以下になるまで繰り返すようにしても良い。
【００７６】
（第１のラベルデータ生成方法）例えば、予め、物体の色や背景の色が分かっている場合には、その色の領域をそれぞれ物体確定領域、背景確定領域とする方法もある。
【００７７】
この方法について、上述のように概略形状０５１が与えられた場合を例に説明する。
【００７８】
（１）図３７に示すように概略形状０５１を一定の幅Ｗで膨張させて形状３７１を求める。同様にして２Ｗの幅で膨張させて形状３７２を求める。
【００７９】
ここで、膨張とはモルフォロジーフィルタによる処理の一種であり、処理対象領域（ここでは物体領域）以外の画素を走査しながら、注目画素から一定の距離以内に処理対象領域がある場合にはその画素を処理対象領域に加える処理である。
【００８０】
（２）概略形状０５１をＷと２Ｗの幅で収縮させてそれぞれ形状３７３と形状３７４を求める。
【００８１】
ここで、収縮もモルフォロジーフィルタによる処理の一種であり、処理対象領域の画素を走査しながら、注目画素から一定の距離以内に処理対象領域以外がある場合にはその画素を処理対象領域から除く処理である。
【００８２】
（３）形状３７１と形状３７２に挟まれた領域３８１（図３８の斜線で示した領域）を背景色サンプリング領域とする。また、形状３７３と形状３７４にはさまれた領域３８２（図３８の横線で示した領域）を前景色サンプリング領域とする。ここで、概略形状０５１から一定距離離れた部分から色をサンプリングするのは、概略形状が正しい形状とずれていることを考慮しているためである。
【００８３】
（４）元画像において背景色サンプリング領域にある画素の色をすべて取り出すことで背景色テーブルを作成する。また、同様にして前景色テーブルを作成する。
【００８４】
尚、全ての色を取り出すのではなく、一定数以上の画素が同じ色であった場合にその色を登録しても良い。
【００８５】
（５）背景色テーブルと前景色テーブルとを比較して、同じ色が登録されていたら、その色を両テーブルから除く。
【００８６】
（６）このようにして得られた２つの色テーブルを用いて元画像の各画素を走査する。そして、背景色テーブルにある色の画素を背景確定領域とし、前景色テーブルにある色の画素は物体確定領域とし、いずれのテーブルにない色の画素は未定領域としてラベルデータを作成する。
【００８７】
上記（１）〜（６）のようにすることで色の観点で背景や物体と推定できる領域をそれぞれの確定領域とすることができる。
【００８８】
尚、似た色を個別に登録するのではなく、予め元画像の色レベルを量子化してから色テーブルの作成、ラベルデータの作成を行うと扱う色数が減るので処理量を減らすことができ、処理の高速化に資する。
【００８９】
（第２のラベルデータ生成方法）画面内で局所的に色テーブルを作成し、それぞれ切換えながらラベルデータを作成すれば、局所的に最適化された情報が得られる。
【００９０】
局所的に色テーブルを作成する例としては、次のような方法が考えられる。例えば、図３９に示したように、概略形状０５１に沿ってブロック３９１、３９２などを配置し、各ブロックの内部だけで前述した色テーブルを作成する。そして、ラベルデータを作成する際には各画素が属するブロックの色テーブルを用いて、背景確定、物体確定、未定のいずれかに決定する。その際、ブロック３９１と３９２とが重なっている部分では、まず、どちらかのブロックの色テーブルでラベルを決め、そのラベルが未定であったときには、他方の色テーブルでラベルを付け直す。
【００９１】
（第３のラベルデータ生成方法）背景色テーブルや物体色テーブルの生成にあたっては、モルフォロジーフィルタを用いる代わりに、利用者が背景あるいは物体として画面を指示した画素の色を登録して生成する方法もある。
【００９２】
（第３のラベルデータ生成方法）予め輪郭抽出対象の物体が写っていない背景画像が取得できている場合には、背景画像と現在の画像の差を求め、差が一定値以上の画素を物体確定とする方法もある。
【００９３】
（第４のラベルデータ生成方法）概略形状の輪郭から一定の範囲内に正しい輪郭があると仮定できる場合には、概略形状の背景領域を収縮した結果を背景確定領域としたり、概略形状の物体領域を収縮した結果を物体確定領域とすることもできる。この方法ならば、処理対象領域の周囲が縮められる。
【００９４】
（第５のラベルデータ生成方法）概略形状の物体領域が必ず物体の全体を含むことが分かっている場合には、概略形状の背景領域をそのまま、あるいは、１〜２画素収縮したものを背景確定領域とする。一方、概略形状の物体領域を数画素、例えば、チャイルドブロックの１辺の画素数の１／２程度収縮した領域を物体確定領域とする。
【００９５】
さらに、このようにして決めた物体確定領域や背景確定領域を領域成長法を用いて、広げても良い。逆に、概略形状の物体領域の全体が必ず物体に含まれる場合も同様である。
【００９６】
ここで、領域成長法とは、成長対象の領域の境界部分において領域内部と外部の画素値を比較し、画素値の差が一定値以下である場合には、外部の画素を領域内にとりこんでいくというものである。この処理を繰り返すことにより、画素値が近い部分が領域に取り込まれる。
【００９７】
（第６のラベルデータ生成方法）利用者によって物体上の１点が入力されたときに、その点を起点として領域成長法により物体領域を求め、それを物体確定領域としてもよい。背景についても同様に領域成長法を用いて背景確定領域を設定できる。
【００９８】
（ラベルデータの段階数）ここまでのラベルデータ生成方法では、背景確定、物体確定、未定の３段階のデータを生成する例を述べたが、段階数を増やしてもよい。例えば、背景である確率が高いほどラベルデータの画素値を０に近づけ、物体である確率が高いほど画素値を２５５に近づけ、未定領域は画素値１２８に対応させるような段階付けが考えられる。
【００９９】
何らかの方法で（例えば上述第１のラベルデータ生成方法における背景色サンプリングと物体色サンプリングの方法などにより）背景と物体の色を調べておく。そして、各画素が背景と物体の色のどちらに近いかに応じてラベルデータの画素値を決めてラベルデータを生成する。
【０１００】
このようにして生成したラベルデータを用いたペアレントブロック探索は、チャイルドブロックのある画素の画素値をＸｃ、ペアレントブロック候補の縮小ブロックの画素の画素値をＸｐ、「ＸｃとＸｐの画素値の差の絶対値」をＥ、誤差計算用の重み係数をＷとして、
「ＸｃとＸｐの誤差」＝Ｗ×Ｅ
を各画素毎に計算して和を求め、「ＸｃとＸｐの誤差」が最小となるものをペアレントブロックとして採用する。
【０１０１】
ここで重み係数Ｗは、
（Ａ）ＸｃとＸｐの両方のラベルデータの画素値が０にも２５５にも近くない場合には常に１に保つ。
（Ｂ）ＸｃかＸｐのいずれか一方のラベルデータの画素値が０に近い場合には、他方のラベルが小さいほど重み係数Ｗを１より小さくする。
（Ｃ）ＸｃかＸｐのいずれか一方のラベルデータの画素値が２５５に近い場合には、他方のラベルが大きいほど重み係数Ｗを１より小さくする。
【０１０２】
このようにＷを制御することで、物体である確率が高い画素同士や背景である確率が高い画素同士の誤差の影響を多段階で軽減できる。
【０１０３】
以上、本実施形態では、物体の輪郭抽出にあたってラベルデータというマスキング情報を用いることにより、複数の物体が近接している場合でも正確に輪郭を抽出できる。
【０１０４】
（第２の実施形態）以下、本発明の第２の実施形態について図３と図２６を用いて説明する。本実施形態は、複数の物体を個別に順次抽出するときに有効な実施形態である。尚、ここでは第１の実施形態と異なる部分を中心に説明する。
【０１０５】
図３に示した画像には船０３２と船０３１とが存在し、本実施形態ではこれらの輪郭を順次抽出する。ここではまず、船０３２は第１の実施形態で説明した方法で抽出し、それから船０３１を抽出する。
【０１０６】
図２６は、第１の実施形態で説明した方法で抽出した船０３２の物体領域２６１を黒く塗りつぶした図である。この状況に対して、第１の実施形態と同様にして、図５のように概略形状を設定し、チャイルドブロックを図７のように配置する。
【０１０７】
そして、チャイルドブロックのある画素の画素値をＸｃ、それに対応する縮小ブロックの画素の画素値をＸｐとして、ＸｃとＸｐの誤差の計算式を、
（１）ＸｃあるいはＸｐのいずれか一方が領域２６１内のときは、「ＸｃとＸｐとの誤差」＝「０」
（２）前記（１）に該当しない時は、「ＸｃとＸｐとの誤差」＝「ＸｃとＸｐとの画素値の差の絶対値」
のように定義する。
【０１０８】
このように定義することで、図１１における画像パターン１１２の左上の横線領域内では誤差がカウントされなくなり、ブロック０９３の誤差がゼロとなりこれがペアレントブロックとして選択される。すなわち、図９のチャイルドブロック０９１に対して船０３１の輪郭に関して相似なペアレントブロック０９３が求まるような誤差の計算式になる。
【０１０９】
以上、本実施形態によれば複数の物体の輪郭を順次抽出する際に、既に検出済みの物体の輪郭の情報を利用して検出済み物体をマスキングするので、複数の物体が近接している場合でも正確に物体の輪郭を抽出可能である。
【０１１０】
（第３の実施形態）本発明の第３の実施形態について図面を参照して説明する。本実施形態は、従来、物体領域が細い場合に輪郭の検出が困難な場合があったが、これを解決するためのものである。尚、ここでは第１の実施形態と異なる部分を中心に説明する。
【０１１１】
従来のフラクタル法では、図１６のチャイルドブロック１６１周辺のような物体形状が細い場合の物体抽出を行うことが困難である。
【０１１２】
細い部分に配置されたチャイルドブロック１６１に対しては、完全に相似なペアレントブロックは存在しない。チャイルドブロック１６１に対しては、例えば、ブロック１６２がペアレントブロックとして選ばれる。
【０１１３】
このチャイルドブロック１６１とペアレントブロック１６２を用いて、概略形状０５１のアルファマスクに対してペアレントブロック１６２からチャイルドブロック１６１への置き換え変換を行うと、その度にこの部分の物体領域の幅が１／２になり、置き換え変換を繰り返し行うといずれ物体領域は消滅してしまう。
【０１１４】
本実施形態は上述の問題に対応することができるものである。以下、図２のフローチャートを用いて本実施形態における処理の流れを説明する。
【０１１５】
（ステップ０２０）第１の実施形態のステップ０１０と同じ処理を行う。
【０１１６】
（ステップ０２１）概略形状のアルファマスクの輪郭部分に沿って、図７のようにチャイルドブロックを配置する。
（ステップ０２２）ステップ０２１で配置されたチャイルドブロックのうち、物体の細い部分に配置されていると判定されたものを除去する。細い部分であるか否かの判定方法については後述する。
【０１１７】
（ステップ０２３）ステップ０２２でキャンセルされなかったチャイルドブロックと相似なペアレントブロックを画像データを参照しながら見つける。本実施形態では、第１の実施例のようにラベルデータも参照しながら相似ブロックを求める。
（ステップ０２４）全てのチャイルドブロックに対するペアレントブロックを決定するまで、前記ステップ０２３を繰り返す。
【０１１８】
（ステップ０２５）アルファマスク上で、各々のチャイルドブロックに対応する領域のデータを、それに対応するペアレントブロックの領域のデータをチャイルドブロックと同じ画素数に縮小したもので置き換える。
（ステップ０２６）全てのチャイルドブロックに対して、ステップ０２５を行う。これにより、アルファマスクの全てのチャイルドブロック内部が一度置き換えられたことになる。
（ステップ０２７）ステップ０２５と０２６を再帰的に所定の回数繰り返す。これにより、アルファマスクの輪郭が物体の輪郭に漸近する。
【０１１９】
尚、本実施形態ではラベルデータを用いるとしたが必須ではない。従来と同じくラベルデータを用いなくても良い。
【０１２０】
このように処理することにより、細い物体部分ではチャイルドブロックが配置されないため、その部分が消滅するという不具合を多くの場合に回避できる。
【０１２１】
上記ステップ０２２における、物体の細い部分であるか否かの判定は、判定対象のチャイルドブロックのアルファマスクでの画素値を用いて行う。以下、具体的な処理方法を図１８、図１９、図２０、図２１、図２２を用いて説明する。
【０１２２】
図１８は１６×１６画素のチャイルドブロックのアルファマスクを拡大したものである。白い画素は物体を表し、黒い画素は背景を表す。
【０１２３】
このチャイルドブロックのアルファマスクに対して、左上端の画素から右上端の画素まで順に１画素ずつ走査して、画素値の変化の回数を数える。さらに、右上端の画素から右下端の画素、右下端の画素から左下端の画素、左下端の画素から左上端の画素と４辺を走査し、変化の回数を全て数え上げる。
【０１２４】
このようにして求める変化回数は必ず偶数になる。そして、変化回数が４回以上である場合には、そこは物体の細い部分であると判定する。
【０１２５】
図１８の場合、左上端の画素から右上端の画素までの走査と、右下端の画素から左下端の画素までの走査でそれぞれ黒から白、白から黒の２回ずつ変化し、変化回数は合計で４回となるので、細い部分であると判定される。
【０１２６】
チャイルドブロックは概略形状の輪郭に沿って配置されているため、このようにブロックの周囲を走査すると、細い部分でなければ通常は図２１に示したような変化回数が２回のケースとなる。変化回数が２回の場合にはフラクタル法により抽出可能である。
【０１２７】
変化回数が２回よりも多い場合は、複雑な形状をしていたり細い部分であると推定される。複雑な形状の場合、フラクタル法では対応できないことが多い。
【０１２８】
図１９に変化回数が６回、図２０に変化回数が４回の例を示す。このようなケースでは、自己相似性がないため無理にフラクタル法を適用せずに、チャイルドブロックをキャンセルして概略形状をそのまま残すことにより、物体領域の消滅を回避した方が良いと考えられる。
【０１２９】
図２２に示したケースでは変化回数が０回となり、この場合は置き換え変換によりこの白い物体領域は消滅する。この小さい物体がノイズなどであり、消滅して構わない場合にはチャイルドブロックはこのまま残して構わないが、これが小さな物体であることが分かっている場合には、利用者がマウスで指定する等の手法で情報を与えてこのチャイルドブロックをキャンセルする。
【０１３０】
上述の例では、ステップ０２２でチャイルドブロックの４辺を走査した。この方法は簡便でよいのだが、細い物体部分の消滅を完全には回避できない。
【０１３１】
例えば、チャイルドブロックのパターンは、図２１（ａ）であっても、そのペアレントブロックが図２０（ａ）であるような場合には、１回の置き換え変換でそのチャイルドブロックが上書きされ、置き換え変換の繰り返しによって物体領域は消滅してしまう。
【０１３２】
このような状況を避けるには、とりあえずペアレントブロックを求め、そのペアレントブロックの４辺を走査してアルファマスクの画素値の変化回数を数える。そして、変化回数が２より大きい場合にはそのペアレントブロックとチャイルドブロックをキャンセルする。
【０１３３】
この場合のフローチャートを図２３に示す。チャイルドブロックとペアレントブロックを除去するステップ２３４以外は図２と同じなので他のステップの説明は省略する。
【０１３４】
図１７は、チャイルドブロック１６１とペアレントブロック１６２の位置関係の一例を表す図である。これまでに、チャイルドブロック１６１の４辺を走査する例とペアレントブロック１６２を走査する例を述べた。
【０１３５】
この他に、チャイルドブロックと中心を共有しペアレントブロック１６２と同じ大きさのブロック１６３の４辺を走査して、同様に変化回数によって細い部分であるか否かの判定を行ってもよい。ブロック１６３であれば、ペアレントブロックの探索前に判定できるので処理量を削減できる。また、チャイルドブロック１６１を用いるよりもペアレントブロック１６２を用いた判定に近い結果が得られる。
【０１３６】
以上、本実施形態ではペアレントブロックの４辺の画素を走査して、ペアレントブロック内に含まれている物体の形状を推定した上で置き換え処理を行うか否かを決定しているので、物体の細い部分や複雑な形状の部分等の輪郭を残すことができる。
【０１３７】
（第４の実施形態）置き換え変換の繰り返しによって消滅する物体領域は、ペアレントブロックの幅よりも細い形状の物体領域である。従って、物体領域の消滅を回避するには、概略形状の許容誤差は小さくなるが、ペアレントブロックとチャイルドブロックを小さくすれば良いと考えられる。
【０１３８】
しかし、もともと、チャイルドブロックが例えば４×４画素というような小さなブロックの場合、これ以上小さくすると、解像度が粗くなり、自己相似性を利用するのに十分な画像パターンが得られなくなってしまう。
【０１３９】
そこで本実施形態では、ペアレントブロックのサイズを変えずに原画像と概略形状を拡大し、物体領域をペアレントブロックの幅よりも太くすることで消滅を回避する。そして、必要であれば、抽出結果のアルファマスクを元のサイズに縮小する。
【０１４０】
本実施形態のフローチャートを図２７に示す。これまでの実施形態と異なるのは、処理の一番最初に原画像と概略形状を拡大するステップ２７１を行う点である。ステップ２７１における原画像の拡大は、例えば０次内挿、線形（１次）内挿、あるいは、もっと高次の画素内挿法を用いて行う。アルファマスクである概略形状の拡大には、例えば０次内挿を用いる。以降のステップは、これまでの実施形態と同様なので説明を省略する。
【０１４１】
以上、本実施形態では元画像を拡大して輪郭抽出を行うので、従来の輪郭抽出処理法では形状が消滅してしまう可能性が高い、物体の細い部分の輪郭であっても正確に抽出できるようになる。
【０１４２】
（第５の実施形態）本実施形態は画像の端にある物体の輪郭を抽出するのに好適な輪郭抽出処理に関する実施形態である。
【０１４３】
フラクタル法においては、原画像の外側に一定の幅をパディングした方が高い抽出精度が得られる場合がある。例えば、図２４に示すように原画像２４１の中に斜線で示した部分に物体２４２があり、物体２４２の輪郭と多少ずれた概略形状２４３が与えられたとする。
【０１４４】
図２４のように配置されたチャイルドブロック２４４の場合、概略形状２４３を物体２４２の輪郭に近づけるためには、ペアレントブロックは、その内部の画像パターンがチャイルドブロックと相似になるように、図示した位置のブロック２４５に配置するのが望ましい。
【０１４５】
ペアレントブロックの探索はチャイルドブロックを中心とした一定の範囲で行われるので、その範囲にブロック２４５があればよい。しかし、図２４の場合はブロック２４５の右側が画像からはみ出してしまうため、ブロック２４５はたとえ探索範囲内であっても誤差評価が行われず、ペアレントブロックの候補から除かれる。そのため、チャイルドブロック２４４の部分ではペアレントブロックとして、図示したものとは別のブロックが選ばれ、輪郭が正確に求まらなくなってしまう。
【０１４６】
そこで、本実施形態では図２５に横線で示した領域２５３のように、探索範囲となる可能性がある分だけ予め画像を外側に拡張しておく。これをパディングと呼ぶ。
【０１４７】
本実施形態では、パディングの画素値は画像の最も外側の画素値で外挿し、パディングを行う位置と幅は以下のように決める。
【０１４８】
概略形状の輪郭上にチャイルドブロックを配置することが予め分かっている場合、物体抽出に先立って、まず、概略形状２４３に外接する矩形２５１を求める。矩形２５１が求まれば、この内部を中心にチャイルドブロックが配置された場合に、ペアレントブロックの探索範囲となりうる部分の外枠２５２が決まる。
【０１４９】
外枠２５２の内部は、ペアレントブロックの探索時に候補ブロックとして誤差を計算する可能性がある。そこで、外枠２５２が画像２４１からはみでた幅だけパディングを行う。その際、画像２４１の左上側や右下側のように外枠２５２がはみだしていない部分のパディングは必要ないが、画像データを記憶させるためのメモリの容量に特に制限がない場合には、上下左右の全ての側に十分な幅のパディングを行ってもよい。このように画像の外側をパディングすることで、画像の端の近くの輪郭線を正確に抽出できない問題を回避できる。
【０１５０】
図２８は本実施形態の物体抽出処理のフローチャートである。いわゆるフラクタル法による物体抽出の最初にステップ２８１を実行してパディングを行う。他のステップは、これまでの実施形態と同様である。
【０１５１】
以上、本実施形態では原画像の外側に所定の幅でパディングを設けることにより、画像の端に存在する輪郭の抽出を正確に行えるようになる。
【０１５２】
（第６の実施形態）本実施形態は概略形状と正しい形状のズレが大きい場合の輪郭抽出処理に関する実施形態である。
【０１５３】
図３０は、従来のフラクタル法では正しく物体輪郭を抽出できないケースの一例である。図３０は、物体の輪郭３０１とその概略形状３０２と、概略形状３０２の輪郭上に中心がくるように配置したチャイルドブロックの一つであるチャイルドブロック３０３を示した図である。
【０１５４】
チャイルドブロック３０３には物体輪郭３０１が含まれていないので、ペアレントブロックの探索ではチャイルドブロック３０３と相似なブロックとして、例えば、図３１に示したブロック３１１が選ばれてしまう。このように、概略形状と正しい形状のズレが大きい場合には、物体の自己相似構造を抽出できず、その結果、物体の輪郭が正しく抽出されないことがある。
【０１５５】
そこで、本実施形態ではペアレントブロックを先に配置する。これを図３２と図３３に示す。まず、図３２のブロック３２１のように概略形状３０２の輪郭上に中心がくるようにペアレントブロックを配置する。そして、このペアレントブロックと相似な縦横１／２のブロックを探索する。
【０１５６】
この場合、ブロック３２１の左下に物体輪郭３０１が含まれるので、このブロック３２１と相似な縦横１／２のブロックを探索すると図３３ようにブロック３３１がチャイルドブロックとして選ばれる。
【０１５７】
図２９は本実施形態の輪郭抽出処理のフローチャートである。ステップ２９１〜ステップ２９３までがペアレントブロックを先に配置して相似なチャイルドブロックを探索する処理である。これ以降の置き換え処理は、先の実施形態のものと同様である。
【０１５８】
（ステップ２９１）アルファマスクの輪郭部分にペアレントブロックＰを配置する。チャイルドブロックを配置する例を示した図７と同様、ペアレントブロックＰの各々の中心を概略形状の輪郭が通り、隣り合うペアレントブロックは重なり合うよう配置する。
（ステップ２９２）ペアレントブロックＰと相似なチャイルドブロックＣを見つける。
（ステップ２９３）全てのペアレントブロックに対して前記ステップ２９２を行い、それぞれチャイルドブロックを決定する。
以下は、これまでと同様な置き換え処理なので説明を省略する。
【０１５９】
以上本実施形態では、ペアレントブロックを先に概略形状の輪郭に配置し、後でチャイルドブロックを探索することので、チャイルドブロックを先に配置した場合よりも概略形状と正しい形状との間の許容誤差が大きくなるので、従来よりも物体の自己相似構造を抽出しやすくなる。その結果、物体が正しく抽出しやすくなる。
【０１６０】
（第７の実施形態）本実施形態は物体領域と背景領域の中間状態も表すアルファマスクを得るのに好適な輪郭抽出処理に関する実施形態である。以下、本実施形態について説明する。
【０１６１】
図３６は本実施形態による輪郭抽出処理のフローチャートである。
（ステップ３６１）図３４に示すように、画像データ３４２及び概略形状のアルファマスク３４１を所定の倍率で拡大して、拡大画像データ３４４及び拡大アルファマスク３４３を生成する。本実施形態では拡大率は縦横２倍とする。
（ステップ３６２）拡大画像データ３４４および拡大アルファマスク３４３に対し前述したフラクタル法の処理を行って、正確なアルファマスクを抽出する。ここで、アルファマスクの各画素の画素値は背景を０、物体を２５５とする。
（ステップ３６３）フラクタル法により得られたアルファマスクを元のサイズに縮小して、画像データ３４２に対するアルファマスクを得る。
【０１６２】
図３５はステップ３６３の拡大アルファマスクの元サイズへの縮小処理を説明する図である。本実施形態では元サイズの画像を縦横２倍に拡大してフラクタル法の処理を行っているので、拡大アルファマスクの４つの画素３５３が縮小して得られるアルファマスクの画素３５２に対応する。本実施形態では、縮小して得られるアルファマスクの画素３５２の画素値には画素３５３の画素値の平均値を用いることとする。従って、縮小して得られるアルファマスクの各画素の画素値は４個の画素の平均値となる。
【０１６３】
本実施形態では、拡大アルファマスクの各画素は、背景の場合は画素値０を与え、物体の場合は画素値２５５を与えておく。従って、縮小して得られるアルファマスクの各画素に対応する４個の拡大アルファマスクの画素のうち、物体画素が０個、１個、２個、３個、４個の場合、平均値はそれぞれ、０、６４、１２８、１９２、２５５となる。
【０１６４】
図３５では、画素３５２には物体画素が２個含まれるので画素３５２の画素値は１２８となる。また、画素３５４のように対応画素の値がすべて同じであれば、それらに対応する画素３５１はその値と同じになる。
【０１６５】
このようにして得られたアルファマスクの各画素の画素値を抽出物体を別の画像に合成するときの画素混合比率として用いることにより、輪郭線が与えるギザギザ感が改善された、より自然な合成画像を得ることができる。
【０１６６】
合成画像の画素値の計算式は、抽出物体が写っている画像の画素の画素値をＸ、その画素に対応するアルファマスクの値をＡ、合成相手となる別の画像による同じ位置の画素の画素値をＹとすると、
「合成画像の画素値」＝（Ａ×Ｘ＋（２５５−Ａ）×Ｙ）／２５５
のようなる。このように、アルファマスクの各画素の画素値は０を完全な透明、２５５を完全な不透明とした透明度を表したものと見なせる。
【０１６７】
なお、前述した拡大処理においては、画像データに対しては、例えば１次内挿、アルファマスクに対しては例えば０次内挿によって画素内挿を行う。また、例えばサムネイル画像と呼ばれる縮小画像のためのアルファマスクを生成するような場合には、元画像を拡大する必要は無く、元のサイズで０と２５５の値を持つアルファマスクを生成した後に前述した要領で縮小すれば良い。
また、画像データと生成したアルファマスクとを用いて、例えば画像圧縮規格ＰＮＧやＧＩＦなど、透明度に対応した画像を生成して保存しておけば汎用の物体画像となり、再利用が可能となる。
【０１６８】
以上、本実施形態では元画像を拡大して輪郭抽出を行って得られる拡大アルファマスクを縮小してアルファマスクを生成する際に、拡大アルファマスクの複数の画素値を参照して求めた多段階の値をアルファマスクの各画素値として用いている。よって、物体を抽出する際にアルファマスクの画素値を透明度として用いることで、滑らかな物体の輪郭線を得ることが可能である。
【０１６９】
【発明の効果】
以上、本発明によれば、フラクタル法において、他の物体輪郭などのエッジが近くにある場合や物体領域が細い場合でも、物体の輪郭を正確に求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明第１の実施形態の輪郭抽出処理のフローチャート。
【図２】本発明第３の実施形態の輪郭抽出処理のフローチャート。
【図３】抽出対象画像の例。
【図４】図３の画像に関するアルファマスクの例。
【図５】概略形状を設定した様子。
【図６】概略形状のアルファマスク。
【図７】チャイルドブロックを配置した様子。
【図８】あるチャイルドブロックとそのペアレントブロックの例。
【図９】別のチャイルドブロックとそのペアレントブロックの例。
【図１０】図９において別のペアレントブロックが選ばれた例。
【図１１】図９において誤差が計算される様子。
【図１２】図１０において誤差が計算される様子。
【図１３】本発明によって誤差が計算される例。
【図１４】本発明によって誤差が計算される別の例。
【図１５】ラベルデータを入力した例。
【図１６】細い部分にチャイルドブロックが配置された例。
【図１７】細い部分に配置されたチャイルドブロックとその周囲のペアレントブロックなどの例。
【図１８】チャイルドブロックにおけるアルファマスク。
【図１９】アルファマスクのパターンの例：変化回数が６。
【図２０】アルファマスクのパターンの例：変化回数が４。
【図２１】アルファマスクのパターンの例：変化回数が２。
【図２２】アルファマスクのパターンの例：変化回数が０。
【図２３】本発明第３の実施形態の輪郭抽出処理の変形例のフローチャート。
【図２４】画像の端に物体がある例。
【図２５】画像の端にパディングを設けて拡張した例。
【図２６】一つ目の物体の領域を抽出して、マスクが設定された例。
【図２７】本発明第４の実施形態の輪郭抽出処理のフローチャート。
【図２８】本発明第５の実施形態の輪郭抽出処理のフローチャート。
【図２９】本発明第６の実施形態の輪郭抽出処理のフローチャート。
【図３０】チャイルドブロックを配置した例。
【図３１】ペアレントブロックを求めた例。
【図３２】ペアレントブロックを配置した例。
【図３３】チャイルドブロックを求めた例。
【図３４】画像データとアルファマスクを拡大する処理の概念を説明する図。
【図３５】アルファマスクの縮小処理の概念を説明する図。
【図３６】本発明第７の実施形態の輪郭抽出処理のフローチャート。
【図３７】概略形状に膨張と収縮を行った例。
【図３８】色テーブルを作成する際のサンプリング領域を示した図。
【図３９】局所的に色テーブルを作成する例。
【図４０】本発明の各実施形態で用いるコンピュータの概略構成を説明する図。
【符号の説明】
０３１　輪郭抽出対象である船
０３２　船０３１の近くに写っている別の船
０５１　船０３１の概略形状
０８１、０９１、１６１、２４４、３０３、３３１　チャイルドブロック
０８２、０９３、１２１、１６２、２４５、３１１、３２１　ペアレントブロック
１１４　船０３２の輪郭の一部
１１５　船０３１の輪郭の一部
１１１、１３２　チャイルドブロック
１１２、１３３　縮小したペアレントブロック
１１３、１２２、１３４　差分
１３１、１３５　ラベルデータの境界線の一部
１５１　ラベルデータの境界
２４１　画像
２４２　物体
２４３　物体２４２の概略形状
２５３　パディング処理による拡張領域
３０１　物体輪郭の一部
３０２　概略形状の一部
【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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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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