(57)【要約】【課題】効率的な画像比較が可能な画像処理方法を提供する。【解決手段】処理対象となる画像データの各画素近傍でのきめの粗さをそれぞれ求め、このきめの粗さが所定の閾値以上であるか否かを評価する。次いで、評価したきめの粗さが所定の閾値以上である場合はテクスチャ勾配を求め、一方、このきめの粗さが所定の閾値未満である場合は色勾配を求める。そして、求めたテクスチャ勾配または色勾配に基づいて拡散パラメータを決定し、この拡散パラメータにより拡散処理率を制御して、きめの粗い部分では境界を保存したまま画素を拡散してテクスチャを除去する。その後、処理領域の拡大と併合を適用して特徴的なオブジェクト領域を抽出する。【選択図】    図１
2004362381.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のオブジェクトを含む画像中の所定領域及びその近傍領域を抽出する領域抽出手段と、
抽出された各領域のテクスチャ特徴から画素におけるエッジのアングルを検出するアングル検出手段と、
上記各領域ごとのアングルヒストグラムを生成する第１のヒストグラム生成手段と、
アングルヒストグラムの差分に応じたヒストグラムの類似度を記憶する類似度記憶手段と、
上記類似度記憶手段を参照して、生成された各領域のヒストグラムの差分から各領域間のアングルの類似度を算出する第１の類似度算出手段と、
上記抽出された所定領域及びその近傍領域の色を検出する色検出手段と、
予め所定数に分けられた色の区分に基づいて上記検出された各領域の色ヒストグラムを作成する第２のヒストグラム作成手段と、
上記第２のヒストグラム作成手段により作成した各領域の色ヒストグラムの差分から各領域間の色の類似度を算出する第２の類似度算出手段と、
上記第１及び第２の類似度算出手段により算出された類似度を加算して、上記各領域の類似度を算出する第３の類似度算出手段と、
上記算出された各領域の類似度に基づいて、所定の拡散関数により拡散処理パラメータ値を算出する拡散処理パラメータ算出手段と、
算出したパラメータ値に基づいて、上記各領域の拡散処理を行ってオブジェクトの領域境界を抽出する拡散処理手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記色検出手段は、各領域中の画素をＨＳＶ色空間に基づいて検出し、
上記第２のヒストグラム作成手段は、ＨＳＶ色空間により検出された各画素の色に基づいて、上記各領域中の色ヒストグラムを作成し、
上記第２の類似度算出手段は、上記作成した各領域の色ヒストグラムの差分から各領域の色類似度を算出する、
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
上記画像のきめの粗さを検出するきめ検出手段と、
検出したきめの粗さが予め定められている閾値以上か否か判別することによりきめの粗さを判別するきめ粗さ判別手段とを更に有し、
上記きめの粗さが上記閾値よりきめが粗くないと判別された場合に、上記各手段が処理を実行する、
請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
画像中の所定の画素及びその近傍の画素の色を検出する色検出手段と、
検出した各画素の色の色相、彩度、明度の各パラメータの差分を算出することにより、各画素の類似度を算出する第４の類似度算出手段と、
上記算出された各画素の類似度に基づいて、所定の拡散関数により拡散処理パラメータ値を算出する拡散処理パラメータ算出手段と、
算出したパラメータ値に基づいて、上記各領域の拡散処理を行ってオブジェクトの領域境界を抽出する拡散処理手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
上記画像のきめの粗さを検出するきめ検出手段と、
検出したきめの粗さが予め定められている閾値以上か否か判別することによりきめの粗さを判別するきめ粗さ判別手段と、を更に有し、
上記きめの粗さが上記閾値よりきめが粗いと判別された場合に、上記各手段が処理を実行する、
請求項４記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像中のテクスチャ特徴から画素におけるエッジのアングルのヒストグラムの差分に応じたヒストグラムの類似度を記憶する類似度記憶手段を有するコンピュータにより実行される方法であって、
コンピュータが、
所定のオブジェクトを含む画像中の所定領域及びその近傍領域を抽出する処理と、
抽出された各領域のテクスチャ特徴から画素におけるエッジのアングルを検出する処理と、
上記各領域ごとのアングルヒストグラムを生成する処理と、
上記類似度記憶手段を参照して、生成された各領域のヒストグラムの差分から各領域間のアングルの類似度を算出する処理と、
上記画像中の所定領域及びその近傍領域の色を検出する処理と、
予め所定数に分けられた色の区分に基づいて上記検出された各領域の色ヒストグラムを作成する処理と、
上記作成された各領域の色ヒストグラムの差分から各領域間の色の類似度を算出する処理と、
上記アングルヒストグラムの類似度と色ヒストグラム類似度を加算して、上記各領域の類似度を算出する処理と、
上記算出された各領域の類似度に基づいて、所定の拡散関数により拡散処理パラメータ値を算出する処理と、
算出したパラメータ値に基づいて、上記各領域の拡散処理を行ってオブジェクトの領域境界を抽出する処理と、
を有することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像処理技術に関するものであって、特に、画像成分から所定領域を抽出する技術として好適なものに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から画像成分からオブジェクト領域などの所定の領域を抽出する画像処理の技術が数多く提案されている。その一例として、例えば、画像を色情報に基づいて複数の領域に分割する工程と、分割された複数の領域をその隣接関係に基づいて統合する工程と、画像に関する所定の分類情報に基づいて画像の背景情報を生成する工程と、背景情報に基づいて統合された領域から背景領域を検出する工程と、統合領域から背景領域を除去することによってオブジェクトを抽出する工程を有し、抽出されたオブジェクトから輪郭情報を抽出する技術が知られている（参考文献１）。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−１１７４０９号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来画像からオブジェクトなどの所定領域を抽出する場合、多くは画像の明るさに基づいてオブジェクト領域を抽出していた。そのため、画像における明るさの違いにより、異なる領域同士であっても区分が出来ず同一領域と判断してしまうという問題があった。具体的には、画像に影がかかった場合には、この影により異なる領域と認識してしまったり、また画像が明る過ぎる場合には領域の輪郭がとんでしまったり、画像が暗過ぎる場合は領域の輪郭が潰れてしまうといった問題があった。このようなことから、オブジェクトの輪郭部分がかすれたものとなったり、また、輪郭が歪んだものとなったりする問題があった。
【０００５】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、画像成分の領域境界を正確に抽出することができる画像処理方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記目的を達成するため、本発明の第１の観点にかかる画像処理装置は、所定のオブジェクトを含む画像中の所定領域及びその近傍領域を抽出する領域抽出手段と、抽出された各領域のテクスチャ特徴から画素におけるエッジのアングルを検出するアングル検出手段と、上記各領域ごとのアングルヒストグラムを生成する第１のヒストグラム生成手段と、アングルヒストグラムの差分に応じたヒストグラムの類似度を記憶する類似度記憶手段と、上記類似度記憶手段を参照して、生成された各領域のヒストグラムの差分から各領域間のアングルの類似度を算出する第１の類似度算出手段と、上記抽出された所定領域及びその近傍領域の色を検出する色検出手段と、予め所定数に分けられた色の区分に基づいて上記検出された各領域の色ヒストグラムを作成する第２のヒストグラム作成手段と、上記第２のヒストグラム作成手段により作成した各領域の色ヒストグラムの差分から各領域間の色の類似度を算出する第２の類似度算出手段と、上記第１及び第２の類似度算出手段により算出された類似度を加算して、上記各領域の類似度を算出する第３の類似度算出手段と、上記算出された各領域の類似度に基づいて、所定の拡散関数により拡散処理パラメータ値を算出する拡散処理パラメータ算出手段と、算出したパラメータ値に基づいて、上記各領域の拡散処理を行ってオブジェクトの領域境界を抽出する拡散処理手段とを有することを特徴とする。
【０００７】
上記色検出手段は、各領域中の各画素の色をＨＳＶ色空間に基づいて検出し、上記第２のヒストグラム作成手段は、ＨＳＶ色空間により検出された各画素の色に基づいて、上記各領域中の色ヒストグラムを作成し、上記第２の類似度算出手段は、上記作成した各領域の色ヒストグラムの差分から各領域の色類似度を算出するようにしてもよい。
【０００８】
また、上記画像中の処理対象領域内のきめの粗さ（ｔｅｘｔｕｒｅｄｎｅｓｓ）を検出するきめ検出手段と、検出したきめの粗さが予め定められている閾値以上か否か判別することによりきめの粗さを判別するきめ粗さ判別手段とを更に有し、上記きめの粗さが閾値以上にきめが粗くないと判別された場合に上記画像中の処理対象領域内について上記各手段が処理を実行するようにしてもよい。
【０００９】
本発明の第２の観点にかかる画像処理装置は、画像中の所定の画素及びその近傍の画素の色を検出する色検出手段と、検出した各画素の色の色相、彩度、明度の各パラメータの差分を算出することにより、各画素の類似度を算出する第４の類似度算出手段と、上記算出された各画素の類似度に基づいて、所定の拡散関数により拡散処理パラメータ値を算出する拡散処理パラメータ算出手段と、算出したパラメータ値に基づいて、上記各領域の拡散処理を行ってオブジェクトの領域境界を抽出する拡散処理手段とを有することを特徴とする。
【００１０】
また、上記画像中の処理対象領域内のきめの粗さを検出するきめ検出手段と、検出したきめの粗さが予め定められている閾値以上か否か判別することによりきめの粗さを判別するきめ粗さ判別手段とを更に有し、上記きめの粗さが所定の閾値よりもきめが粗いと判別された場合に、上記画像中の処理対象領域内について上記各手段が処理を実行するようにしてもよい。
【００１１】
また、上記抽出した領域境界に基づいて画像中のオブジェクトを抽出するオブジェクト抽出手段を更に有するようにしてもよい。
【００１２】
本発明にかかる第１の観点にかかる画像処理方法は、画像中のテクスチャ特徴から画素におけるエッジのアングルのヒストグラムの差分に応じたヒストグラムの類似度を記憶する類似度記憶手段を有するコンピュータにより実行される方法であって、コンピュータが、所定のオブジェクトを含む画像中の所定領域及びその近傍領域を抽出する処理と、抽出された各領域のテクスチャ特徴から画素におけるエッジのアングルを検出する処理と、上記各領域ごとのアングルヒストグラムを生成する処理と、上記類似度記憶手段を参照して、生成された各領域のヒストグラムの差分から各領域間のアングルの類似度を算出する処理と、上記画像中の所定領域及びその近傍領域の色を検出する処理と、予め所定数に分けられた色の区分に基づいて上記検出された各領域の色ヒストグラムを作成する処理と、上記作成された各領域の色ヒストグラムの差分から各領域間の色の類似度を算出する処理と、上記アングルヒストグラムの類似度と色ヒストグラム類似度を加算して、上記各領域の類似度を算出する処理と、上記算出された各領域の類似度に基づいて、所定の拡散関数により拡散処理パラメータ値を算出する処理と、算出したパラメータ値に基づいて、上記各領域の拡散処理を行ってオブジェクトの領域境界を抽出する処理とを有することを特徴とする。
【００１３】
また、コンピュータが、画像中の所定の画素及びその近傍の画素の色を検出する処理と、検出した各画素の色の色相、彩度、明度の各パラメータの差分を算出することにより各画素の類似度を算出する処理と、上記算出された各画素の類似度に基づいて、所定の拡散関数により拡散処理パラメータ値を算出する処理と、算出したパラメータ値に基づいて、上記各領域の拡散処理を行ってオブジェクトの領域境界を抽出する処理とを行うようにしてもよい。
【００１４】
また、画像中のテクスチャ特徴から画素におけるエッジのアングルのヒストグラムの差分に応じたヒストグラムの類似度を記憶する類似度記憶手段を有するコンピュータにより実行される方法であって、コンピュータが、画像中の処理対象領域内についてきめの粗さを検出する処理と、検出したきめの粗さが予め定められた閾値以上か否か判別することによりきめの粗さを判別する処理と、上記きめ粗さ判別手段によりきめが粗くないと判別された場合に、所定のオブジェクトを含む画像中の所定領域及びその近傍領域を抽出する処理と、抽出された各領域のテクスチャ特徴から画素におけるエッジのアングルを検出する処理と、上記各領域ごとのアングルヒストグラムを生成する処理と、上記類似度記憶手段を参照して、生成された各領域のヒストグラムの差分から各領域間のアングルの類似度を算出する処理と、上記画像中の所定領域及びその近傍領域の色を検出する処理と、予め所定数に分けられた色の区分に基づいて上記検出された各領域の色ヒストグラムを作成する処理と、上記作成された各領域の色ヒストグラムの差分から各領域間の色の類似度を算出する処理と、上記アングルヒストグラムの類似度と色ヒストグラム類似度を加算して、上記各領域の類似度を算出する処理と、上記算出された各領域の類似度に基づいて、所定の拡散関数により拡散処理パラメータ値を算出する処理と、算出したパラメータ値に基づいて、上記各領域の拡散処理を行ってオブジェクトの領域境界を抽出する処理とを行い、上記きめ粗さ判別手段によりきめが粗いと判別された場合に、画像中の処理対象領域内にある所定の画素及びその近傍の画素の色をＨＳＶ色空間に基づいて検出する処理と、検出した各画素のＨＳＶ空間に基づく色の色相、彩度、明度の各パラメータの差分を算出することにより各画素の類似度を算出する処理と、上記算出された各画素の類似度に基づいて、所定の拡散関数により拡散処理パラメータ値を算出する処理と、算出したパラメータ値に基づいて、上記各領域の拡散処理を行ってオブジェクトの領域境界を抽出する処理とを行うようにしてもよい。
【００１５】
また、上記画像処理方法の各処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムとしてもよい。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
図１は、本発明にかかる画像処理装置を適用した画像処理装置の一実施形態を示した図である。
図１において、本発明の画像処理装置１は、コンピュータにより構成されており、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、ＣＰＵが実行するコンピュータプログラムと、コンピュータプログラムやその他のデータを記憶することができるＲＡＭ、ＲＯＭなどの内部メモリ及びハードディスクドライブなどの外部記憶装置により図１に示した機能ブロックを構成することができる。
図１に示した機能ブロックは、画像データベース（ＤＢ）２、アングルヒストグラム類似度テーブル３、画像データ入力部１１、きめ検出部１２、粗さ判定部１３、領域抽出部１４、アングル検出部１５、アングルヒストグラム作成部１６、アングル差検出部１７、色変換部１８、色ヒストグラム作成部１９、色検出部２０、類似度算出部２１、拡散パラメータ算出部２２、色差判別部２３、色拡散パラメータ算出部２４、拡散処理部２５、オブジェクト領域抽出部２６から構成されている。
【００１７】
画像データベース２は、所定のオブジェクトを含む画像をデータベース化したものである。オブジェクトは、画像中の特徴的な構造や一つのまとまりをもったものである。なお、この画像データベース２は、画像処理装置１が保持していなくともよく、ＬＡＮなどの所定のネットワークを介して接続可能に構成されたコンピュータが保持するようにしてもよく任意である。
【００１８】
アングルヒストグラム類似度テーブル３は、アングルヒストグラム値が類似するか否かの基準を記憶したテーブルである。アングルヒストグラム値が類似するか否かは、予め実験により求めておき定義したものである。
【００１９】
画像データ入力部１１は、ユーザからの指示等により、画像データベース２から対象画像データを抽出する処理を行う。
【００２０】
きめ検出部１２は、画像データ入力部１１より入力された画像データ中の処理対処領域内におけるきめの粗さ（ｔｅｘｔｕｒｅｄｎｅｓｓ）を検出する処理を行う。このきめの粗さは、例えば、きめ検出部１２が、一次微分法、ｚｅｒｏ−ｃｒｏｓｓ法、スーベル法、キャニー法などのアルゴリズムを用いて輪郭抽出した画像データ上の処理対象領域内における輪郭となる画素の比率を算出することにより求めることができる。
【００２１】
粗さ判定部１３は、算出された画像データ中の処理対象領域内におけるきめの粗さが所定の閾値以上であるか否か判別する処理を行う。この閾値は予め実験的結果などに基づいて設定することができ、本実施形態では２０％の閾値を設定している。
【００２２】
領域抽出部１４は、画像中の処理対象領域及びその近傍領域を抽出する処理を行う。近傍領域としては、例えば、処理対象領域の４近傍周辺領域でもよいし、８近傍領域でもよく任意である。
【００２３】
アングル検出部１５は、処理対象領域とそれに対する近傍領域を抽出し、処理対象領域及び近傍領域内のテクスチャ特徴を構成する画素のアングル検出処理を行うようになっている。このアングルとは、テクスチャ特徴から画素におけるエッジ（輪郭）の角度に関するものであり、このテクスチャ特徴は、ウェーブレット・フィルターやガボールフィルターにより求めることができる。
【００２４】
アングルヒストグラム作成部１６は、アングル検出部１５で検出された各領域のアングル値のヒストグラム（度数分布）データを作成する。また、このアングルヒストグラムは、例えば、アングルを１０°刻みに３６に分割し、それぞれ分割した範囲内に入る度数をヒストグラムとして算出する。
【００２５】
アングル差検出部１７は、アングルヒストグラム値に基づいて、処理対象領域内とその近傍領域とのアングルのヒストグラム値に基づく類似度を判定する処理を行う。この判定は、それぞれの領域のアングルヒストグラム値の差分を取って、その差分がアングルヒストグラム類似度テーブル３を参照して、類似しているか否か判定することにより行うことができる。
【００２６】
色変換部１８は、対象領域内の画素の色値を検出処理する。例えば、本実施形態では、色変換部１８がＲＧＢにより表現されている値を非線形の変換処理を施し、ＨＳＶチャネル値を求め、適当な係数を掛けて０〜２５５の範囲内に納まるように変換処理することができる。このＨＳＶ色空間は、色を色相（Ｈ：ｈｕｅ）、彩  度（Ｓ：ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）、明  度（Ｖ：ｖａｌｕｅ）の３パラメータで示したもので、色相（Ｈ）を角度、彩度（Ｓ）を直径、明度（Ｖ）を高さとして円筒座標系の空間で表現することができる。
【００２７】
色ヒストグラム作成部１９は、所定領域内の画素の色のヒストグラム（度数分布）データを作成する。この色ヒストグラムは、ＨＳＶ色空間を所定の区分、例えば７２に分類して、分類ごとの度数分布を求めることができる。
【００２８】
色差検出部２０は、色ヒストグラム作成部１９で作成された色ヒストグラムに基づいて、一の検索対象領域内から近傍領域内に対する色ヒストグラムと、近傍領域内から検索対象領域内に対する色ヒストグラムとの差分を検出する処理を行う。これにより、処理対象領域と近傍領域との差分、即ち色の類似度合いを算定することができる。
【００２９】
類似度算出部２１は、アングル差検出部１７及び色差検出部２０により算出された類似度を加算して、各領域の類似度を算出する処理を行う。
なお、この類似度を算出する場合、アングル差検出部１７及び色差検出部２０により算出された類似度のそれぞれに対して、人間の視覚を考慮した所定の重み付けを行って計算処理をしてもよい。この重み付けの値は、例えば、実験により得られた結果を参照して設定することができる。
【００３０】
拡散パラメータ算出部２２は、求めたアングルと色の類似度から当該画素の拡散量（ぼかし速度）を決定する処理を行う。
この拡散パラメータを求めるには、拡散パラメータ算出部２２が、各対象領域及び近傍領域間でのテクスチャ特性を構成する画素間のアングル差、色差に基づいて適応型拡散パラメータ値Ｋを求めることができる。
また、拡散パラメータ検出部２１は、求めた適応型拡散パラメータ値Ｋを用いて拡散率ｃを求める処理を行う。
【００３１】
色差判別部２３は、処理対象画像内の画素及びその近傍画素を抽出し、当該画素と近傍画素との色差、即ち画素間の類似度を求める処理を行う。
【００３２】
色拡散パラメータ算出部２４は、求められた画素間の色差に基づいて適応型伝導パラメータＫを算出する処理を行う。
【００３３】
拡散処理部２５は、拡散パラメータ算出部２２又は色拡散パラメータ算出部２４により求めた拡散率ｃを用いて画像データの拡散処理を行う。
【００３４】
オブジェクト領域抽出部２６は、拡散処理された画像データにおける特徴的なオブジェクト領域を抽出する処理を行う。オブジェクト領域抽出部２６は、拡散処理された画像から境界領域を抽出して当該境界領域に基づいてオブジェクトを抽出する処理を行うことができる。
【００３５】
次に、本発明の画像処理方法の一実施形態を図２に基づき説明する。
図２において、まず、ユーザによる選択入力要求等に基づいて、画像データ入力部１１が画像データベース２から所定の画像を処理対象画像として受け付ける（Ｓ１）。なお、画像データ入力部１１は、量子化されていない画像に対して量子化処理を行うようにしてもよい。
【００３６】
画像が入力されると、きめ検出部１２が画像の処理対象領域内についてきめの粗さ（ｔｅｘｔｕｒｅｄｎｅｓｓ）を検出する（Ｓ２）。この処理は、例えば、きめ検出部１２が、入力された画像を輪郭抽出して得た画像データ上の処理対象領域内において輪郭をなしている画素の比率を検出する。なお輪郭抽出は、きめ検出部１２が、一次微分法、ｚｅｒｏ−ｃｒｏｓｓ法、スーベル法、キャニー法などのアルゴリズムを用いて処理することができる。
【００３７】
きめの粗さが検出されると、粗さ判定部１３が、求めたきめの粗さが設定されている閾値以上か否か判別する（Ｓ３）。この閾値自体は、予め実験などにより設定することができ、本実施形態では２０％としている。これによりきめが細かい画像と粗い画像との処理を振り分けることができる。
【００３８】
きめの粗さが閾値以上である場合、領域抽出部１４が、画像中から所定の処理対象領域およびその近傍周辺領域を抽出しメモリ等に記憶する（Ｓ４）。この処理は、例えば、領域抽出部１４が、図４に示すように、処理対象領域（Ｉ領域）３２と、これに対する４近傍周辺領域（Ｊ領域）３３（５×５、７×７、ｎ×ｎといったある領域）を抽出する。
【００３９】
アングル検出部１５が、抽出された処理対象領域内及び近傍領域内のアングルの抽出を行う（Ｓ５）。
この処理は、例えば、ウェーブレット・フィルターやガボールフィルターなどにより当該処理対象領域３２及び４近傍領域３３内のテクスチャ特徴から画素におけるエッジのアングルを検出することにより行う。
【００４０】
アングルが抽出されると、アングルヒストグラム作成部１６が処理対象領域及び近傍領域ごとに、抽出したアングル値のヒストグラム（度数分布）データを作成してメモリに記憶する（Ｓ６）。
このヒストグラムは、例えば、図５に示すように横軸に７２に分割したＨＳＶ色空間上の色の区分を、縦軸にそれぞれの区間の度数を表すことができる。
【００４１】
そして、アングル差検出部１７が、アングルのヒストグラム値に基づいて、処理対象領域内のアングルヒストグラム値と近傍領域のアングルのヒストグラム値との差分から、アングルヒストグラム類似度テーブル３を参照してＩ領域３２、Ｊ領域３３間の類似度を計算する（Ｓ７）。
このアングルヒストグラムの類似度の計算は、例えば、アングル差検出部１７が以下の数式１に基づいて計算することができる。なお、この数式１でＪｉが処理対象領域内のアングルのヒストグラム値、Ｉｊが近傍領域内のアングルヒストグラム値をそれぞれ示しており、Ｎはアングルヒストグラムの分割総数（本例では３６分割）を表している。またＡはアングルヒストグラム類似を表した行列であって、アングルヒストグラム類似度テーブル３に定義されている値である。
【００４２】
【数１】
2004362381.tif 000003
【００４３】
また、アングルヒストグラムの差分検出処理と同時に、色変換部１８が、画像を構成する画素の色値をＨＳＶ色空間に変換してこれをメモリ等に記憶する（Ｓ８）。これにより、例えば、ＲＧＢにより表現されていた画像の色が、Ｈ、Ｓ、Ｖの  ＨＳＶ色空間に基づいて表される。
【００４４】
ＨＳＶ色空間に変換した色値に基づいて、色ヒストグラム作成部１９が、各領域内の画素の色ヒストグラム（度数分布）データを作成してメモリに記憶する（Ｓ９）。
この色ヒストグラムは、ＨＳＶ色空間を７２に分割して、それぞれ分割された区分ごとに入る度数（画素数）に基づいて色ヒストグラムを作成する。
【００４５】
色ヒストグラムが作成されると、色差検出部２０が処理対象領域の色ヒストグラムと近傍領域の色ヒストグラムとの差分を求め、処理対象領域と近傍領域との色の類似度を算出する（Ｓ１０）。
この差分は、例えば、色差検出部２０が以下の式に基づいて計算することができる。なお、以下の数式２において、ｇは図４の一の検索対象領域３２内の色ヒストグラムを示し、ｈが近傍領域３３内の色ヒストグラムをそれぞれ示しており、この式によりｈとｇの共通部分ｄ１の検出ができる。
【００４６】
【数２】
2004362381.tif 000004
【００４７】
アングル及び色の類似度が検出されると、類似度算出部２１が、求めたアングルの差分（類似度）と色の差分（類似度）から適応型伝導パラメータ値Ｋを算出する（Ｓ１１）。
この適応型伝導パラメータ値Ｋは、処理対象領域ごとに求めたアングル差、色差に基づいて以下の数式３により求めることができる。
【００４８】
【数式３】
2004362381.tif 000005
【００４９】
ここで、ＧＴｅｘｔｕｒｅはテクスチャ勾配を表しており、この式中Ｗ１、Ｗ２は重み定数であり、これらは実験により予め求めることができる。Ｄはアングル差検出部１７により求めたアングル差、ｄ１は色差検出部２０により求めた色差である。また、関数ｆ１は実験により求めることができる。またパラメータＫは減少関数となる。
【００５０】
そして、拡散パラメータ算出部２２は、求めた適応型拡散パラメータ値Ｋを用いて拡散率ｃを求める（Ｓ１２）。
この拡散率ｃは、拡散パラメータ算出部２２が以下の数式４により計算することにより求めることができる。
【００５１】
【数式４】
2004362381.tif 000006
【００５２】
なお、数式４でｘ，ｙは処理対象領域内の画素の位置を表し、ｔは拡散回数（計算の繰り返し数）であり、その設定値は画像の種類等に応じて実験的に求めて設定しておくことができる。また、Ｉは色特徴ベクトルであり、たとえば、色相（Ｈ：ｈｕｅ  ）、彩度（Ｓ：ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ）、明度（Ｖ：ｖａｌｕｅ  ）で表現されるＨＳＶ色データのベクトルを表すことができる。ｇｒａｄはガウス関数との畳み込みによる平滑化演算子を表す。
【００５３】
拡散率ｃが求められると、拡散処理部２５は、求められた拡散率ｃを用いて画像の対象領域及び近傍領域の拡散処理を行い、領域の拡大と併合を行い、そのデータをメモリ等に記憶する（Ｓ１３）。
この拡散処理により、きめの粗い部分を「不要な（ｎｏｉｓｙ）」領域とみなし、境界を保存したまま拡散させることにより、不要なテクスチャを除去して領域の拡大と併合を行うことができる。
拡散処理は、拡散処理部２５が、拡散アルゴリズムの数式（５）を用いて、求められた拡散率ｃ、色特徴ベクトルＩに基づいて拡散処理を行う。なお、ｔは拡散回数（計算の繰り返し数）を表しており、予め実験等により定められた値である。
【００５４】
【数５】
2004362381.tif 000007
【００５５】
そして、拡散処理部２５は、拡散処理回数がｔ回になるまで拡散処理を繰り返して行う（Ｓ１４）。この際拡散処理回数は、拡散処理部２５がメモリに一時的に記憶しておき、処理回数に達したか否か判別することができる。
これにより、図７に示すように、拡散処理回数を行っていない画像から、拡散処理回数を多くする毎に図８となり、さらに拡散処理を行うことにより図９のように画像内の特徴オブジェクトの境界が現れるようになる。
【００５６】
そして、拡散処理回数がｔ回となったところで、オブジェクト領域抽出部２６が抽出された境界に基づいて画像内の特徴オブジェクトを抽出して（Ｓ１５）、処理を終了する。
【００５７】
また、上述のＳ３の処理で、きめの粗さが所定閾値以上ではないと判別された場合の処理を図３を参照して説明する。
きめの粗さが所定閾値以上ではないと判別された場合には、色変換部１８が画像内の一の画素と、その近傍の画素を抽出してその色値の検出を行う（Ｓ２１）。本実施形態では、図６に示すように、色変換部１８が、画像内のある１画素と、当該画素の上下左右の４近傍連続画素を抽出し、各画素の色をＨＳＶ空間に基づいて検出処理する。
【００５８】
色差検出部２０は、処理対象画素に対する４近傍画素との色差、即ち画素間の色の類似度に基づいく類似度を算出する（Ｓ２２）。
この算出は、例えば、隣接する画素ｉ、ｊ間では、ＨＳＶ色空間を構成する各構成要素Ｈ、Ｓ、Ｖごとに独立であるとして、その差分、即ちＨｉ，ｊ−Ｈｉ＋ｎ，ｊ＋ｎ，  Ｓｉ，ｊ−Ｓｉ＋ｎ，ｊ＋ｎ，  Ｖｉ，ｊ−Ｖｉ＋ｎ，ｊ＋ｎ，に基づいて、以下の数式６により計算することができる。なお、添え字のｍ、ｎは４方向の隣接画素を表し、また、関数ｆ２は実験により求められる関数である。また、ω１  、ω２  、ω３  は各々の特徴ベクトル情報（色特徴量）の類似度の算出に用いられる重み定数であり、これにより人間が感じる色の違いを精度よく反映できるよう設定されている。
【００５９】
【数６】
2004362381.tif 000008
【００６０】
色拡散パラメータ算出部２４は、求めた色差に基づいて適応型伝導性パラメータＫを算出する（Ｓ２３）。この処理は、（ｄ）に基づいて、拡散パラメータ算出部２２が以下の数式７によりを算出することができる。なお、関数ｆ２は実験により求めることができる。
【００６１】
【数７】
2004362381.tif 000009
【００６２】
色拡散パラメータ算出部２４は、求めた適応型伝導性パラメータＫから上述の拡散パラメータ算出部２２と同様にｃ（ｘ，ｙ，ｔ）＝１／｛１＋（‖ｇｒａｄ｛Ｉ｝‖／Ｋ）２  ｝により拡散率ｃを求める（Ｓ２４）。
そして、拡散処理部２５により上述のＳ１１以下の処理と同様な処理を行い、処理を終了する。
【００６３】
このように、本実施形態によれば、アングル検出部１５により処理対象領域及び近傍領域のテクスチャ特徴から画素におけるエッジのアングルを検出し、アングルヒストグラム作成部１６により各領域ごとに作成したアングルヒストグラムの差分から、アングル差分検出部１７が各領域間のアングルの類似度を算出すると共に、色検出手段により処理対象領域及びその近傍領域の色を検出して、色ヒストグラム作成部１９が予め所定数に分けられた色の区分に基づいて作成した各領域の色ヒストグラム差分から、色差検出部２０が各領域間の色の類似度を算出し、類似度算出部２１がアングル類似度及び色類似度を加算して算出した各領域の類似度に基づいて、拡散パラメータ算出部２２が所定の拡散関数により拡散処理パラメータ値を算出し、算出したパラメータ値に基づいて拡散処理部２５が各領域の拡散処理を行ってオブジェクトの領域境界を抽出するようにしたことから、画像中のオブジェクト領域境界を正確に抽出できる。
これにより、画像における明るさが違っていても、異なる領域同士を区分したり、また、画像に影がかかった場合であってもその境界を認識することが可能となり、オブジェクトの輪郭を正確に抽出できる。
【００６４】
また、色検出部１８がＨＳＶ色空間に基づいて処理を行うことにより、人間の視覚を基準とするほぼ一様な色表現が可能となる。
【００６５】
また、アングルヒストグラム作成部１６により、検出したアングルに基づいて各領域のアングルヒストグラムを作成し、アングルヒストグラム類似度テーブル３に、アングルヒストグラムの差分に応じたアングルヒストグラムの類似度を記憶しておき、アングル差検出部１７が、これを参照して作成された各領域のアングルヒストグラムの差分に基づいて各領域のアングル類似度を算出するようにしたことから、各領域間のアングルの類似を定量化して算定することができる。
また、例えば、アングルヒストグラム類似度テーブル３に実験的に求めたアングルヒストグラムの類似度を記憶しておくことで、人間の視覚に応じた類似度を設定しておき、これに基づいて類似度を算定することができる。
【００６６】
また、色ヒストグラム作成部１９が各画素の色に基づいて処理対象領域及び近傍領域の中の色ヒストグラムを作成し、色差検出部２０が作成した各領域の色ヒストグラムの差分から各領域の色類似度を算出するようにしたことから、領域間での色の差分、即ち色勾配を定量化して表すことができる。
【００６７】
また、きめ検出部１２により画像の処理対象領域についてきめの粗さを検出し、粗さ判定部１３により検出したきめの粗さが予め定められている閾値以上か否か判別することによりきめの粗さを判別するようにし、きめが粗くないと判別された画像に対してアングル検出部１５及び色ヒストグラム作成部１９による処理を施すようにすれば、特にきめが細かい領域であっても正確に画像境界を抽出することができる。
【００６８】
また、きめが粗いと判別された場合には、色差判別部２３により、上述の数式６により各画素のＨＳＶ空間に基づく色の色相、彩度、明度の各パラメータの差分を算出し、色拡散パラメータ算出部２４により各画素の類似度を算出するようにしたことから、きめが粗い領域に対しても過度に画像が細分化されることなく正確にオブジェクト境界を抽出することができる。
【００６９】
なお、上述した実施形態においては、画像データのきめの粗さを処理条件とし、このきめの粗さに関係してテクスチャの特徴量を利用して処理する場合について説明したが、本実施形態のように入力された画像データのきめの粗さに関係なく、テクスチャの特徴量として検索対象画素領域のアングル値及び色値を検出するようにしてもよい。したがって、その場合は、きめ検出部１２及び粗さ判定部１３、色差検出部２０、色拡散パラメータ算出部２４は不要である。
【００７０】
本実施形態にかかる画像処理装置１用のコンピュータプログラムは、それだけで取引することも可能である。その場合、当該コンピュータプログラムをネットワークを介して配信したり、又ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯなどの所定の媒体にコンピュータ読取可能に記憶して取引してもよい。
【００７１】
【発明の効果】
本発明によれば、画像成分の領域境界を正確に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態における画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態における画像処理の流れの一例を示すフローチャート図である。
【図３】図２に引き続き本実施形態における画像処理の流れの一例を示すフローチャート図である。
【図４】本実施形態においてテクスチャ勾配の角差及び色差を求める対象画素領域の四方向周辺画素領域を説明する概念図である。
【図５】本実施形態におけるアングルヒストグラムを説明する概念図。
【図６】本実施形態において色勾配の色差を求める対象画素の四方向連接画素を説明する概念図である。
【図７】本実施形態における処理前の画像の状態を説明した図。
【図８】本実施形態における拡散処理中の画像の状態を説明した図。
【図９】本実施形態における拡散処理後の画像の状態を説明した図。
【符号の説明】
１      画像処理装置
２      画像データベース
３      アングルヒストグラム類似度テーブル
１１    画像データ入力部
１２    きめ検出部
１３    粗さ判定部
１４    領域抽出部
１５    アングル検出部
１６    アングルヒストグラム作成部
１７    アングル差検出部
１８    色変換部
１９    色ヒストグラム作成部
２０    色差検出部
２１    類似度算出部
２２    拡散パラメータ算出部
２３    色差判別部
２４    色拡散パラメータ算出部
２５    拡散処理部
２６    オブジェクト領域抽出部
【図１】
2004362381.tif 000010
【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】
2004362381.tif 000015
【図７】
2004362381.tif 000016
【図８】
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【図９】
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