(57)【要約】【課題】光の影響でグラデーションができているような単色画像の画像領域抽出精度の低下をなくする。【解決手段】画像処理装置が画像領域抽出手段として機能するときの画像領域抽出装置１０は、コンピュータ本体１及び２次記憶装置２を備える。画像領域抽出装置１０の領域抽出部１ａは、スキャナ４等から入力され、２次記憶装置２に記憶された画像データを格子状のブロックに分割し、分割された入力画像の一端部から他端部に向って走査し、順番に各ブロックの特徴量を抽出する。そして当該ブロックの特徴量及び該ブロックに隣接するブロックの特徴量に基いて、当該ブロックの特徴量と該ブロックに隣接するブロックの特徴量の類似度を算出し、算出された類似度を比較判断し、その結果により、当該ブロックの特徴量を隣接ブロックの特徴量に置換し、前記当該ブロックと隣接ブロックを統合する。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を格子状のブロックに分割し、該入力画像を走査して順次ブロックの特徴量を抽出する手段を備えた画像領域抽出装置において、
当該ブロックの特徴量及び該ブロックに隣接するブロックの特徴量に基いて、当該ブロックの特徴量と該ブロックに隣接するブロックの特徴量の類似度を算出する手段と、
算出された類似度の差を検出する手段と、
類似度の差が所定の閾値を越えるとき、当該ブロックの特徴量を隣接ブロックの特徴量に置換する手段と、
前記当該ブロックと隣接ブロックを統合する手段と、
を備えたことを特徴とする画像領域抽出装置。
【請求項２】
請求項１記載の画像領域抽出装置において、前記当該ブロック及び該ブロックに隣接するブロックの特徴量に基いて、前記特徴量の類似度を算出する手段は、当該ブロックの特徴量と、該ブロックに隣接するブロックの特徴量及び前記当該ブロックと隣接ブロックとが統合されたブロックの特徴量とに基いて、当該ブロックと隣接ブロックの特徴量の類似度を算出することを特徴とする画像領域抽出装置。
【請求項３】
請求項１又は２記載の画像領域抽出装置を備えた画像処理装置。
【請求項４】
画像処理装置のコンピュータを、
入力画像を格子状のブロックに分割する手段、
分割された入力画像の一端部から他端部に向って走査させる手段、
走査により順次ブロックの特徴量を抽出する手段、
当該ブロックの特徴量及び該ブロックに隣接するブロックの特徴量に基いて、当該ブロックの特徴量と該ブロックに隣接するブロックの特徴量の類似度を算出する手段、
算出された類似度の差を検出する手段、
類似度の差が所定の閾値を越えるとき、当該ブロックの特徴量を隣接ブロックの特徴量に置換する手段、
前記当該ブロックと隣接ブロックを統合する手段、
として機能させるためのプログラム。
【請求項５】
請求項４記載のプログラムをコンピュータ読取り可能に記録した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力画像を格子状のブロックに分割してブロック毎の特徴量を抽出し、ブロックの特徴量の類似度に基いて、当該ブロックの特徴量を隣接ブロックの特徴量に置換し、当該ブロックと隣接ブロックを統合する手段を備えた画像領域抽出装置、該画像領域抽出装置を備えた画像処理装置及びプログラム並びに記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、キー画像に基いて、キー画像に同一又は類似する画像を検索する画像検索装置として、コンピュータと多数の検索対象画像が蓄積された画像データベースを有する画像検索装置がある。
【０００３】
この画像検索装置は、入力されたカラーの静止画像であるキー画像を、画像特徴量の抽出に好適な分割領域に分割するとともに、画像データベースの検索対象画像を分割する画像領域分割手段と、分割された分割領域毎に特徴量を抽出してキー画像と対象画像との分割領域の類似度を算出する類似度算出手段と、算出した類似度に基いて同一又は最も類似する目的の画像を画像データベースから取り出す検索手段を備えている。
【０００４】
前記画像領域分割手段は、キー画像として、例えば２００×２００画素の画像が与えられたとすると、この画像を例えば１０×１０画素の複数の小領域に分割する。そして、この小領域毎に、減色処理を行って平均色を抽出する、減色処理を行って代表色を抽出するなど４種類の抽出処理パターンにより色の特徴量抽出を行うものである（特許文献１参照）。
【０００５】
【特許文献１】特開平１１−１６７６３４号公報（段落（００３２）、（００３５）、（００３６）、（００３８））
【０００６】
この画像検索装置によれば、画像を小領域に分割し、分割した小領域の特徴量を抽出し、抽出した特徴量が共通する特徴量の小領域を統合するので、画像領域が抽出でき、抽出された画像領域に基いてキー画像に合致する画像を検索することができる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の画像検索装置において画像領域を抽出するとき特徴量が共通する小領域を統合するので、入力画像が、単色の物体であって物体に当たる光のあたり具合で表面にグラデーションができているような画像の場合には、抽出される画像領域が複数の画像領域に分割され、画像領域抽出の精度が低下していた。また統合された小領域の境界（エッジ）が明瞭でないということがあった。
【０００８】
そこで本発明の第１の目的は、単色の物体の画像であって、光の影響でグラデーションができているような画像の場合、画像領域抽出の精度が低下しないようにすることであり、第２の目的は、抽出された画像領域が明確に区別して抽出されるようにすることである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、入力画像を格子状のブロックに分割し、該入力画像を走査して順次ブロックの特徴量を抽出する手段を備えた画像領域抽出装置において、当該ブロックの特徴量及び該ブロックに隣接するブロックの特徴量に基いて、当該ブロックの特徴量と該ブロックに隣接するブロックの特徴量の類似度を算出する手段と、  算出された類似度の差を検出する手段と、類似度の差が所定の閾値を越えるとき、当該ブロックの特徴量を隣接ブロックの特徴量に置換する手段と、
前記当該ブロックと隣接ブロックを統合する手段と、を備えたことを特徴とする画像領域抽出装置である。
【００１０】
請求項２の発明は、請求項１記載の画像領域抽出装置において、前記当該ブロック及び該ブロックに隣接するブロックの特徴量に基いて、前記特徴量の類似度を算出する手段は、当該ブロックの特徴量と、該ブロックに隣接するブロックの特徴量及び前記当該ブロックと隣接ブロックとが統合されたブロックの特徴量とに基いて、当該ブロックと隣接ブロックの特徴量の類似度を算出することを特徴とする画像領域抽出装置である。
【００１１】
請求項３の発明は、請求項１又は２記載の画像領域抽出装置を備えた画像処理装置である。
【００１２】
請求項４の発明は、画像処理装置のコンピュータを、入力画像を格子状のブロックに分割する手段、分割された入力画像の一端部から他端部に向って走査させる手段、走査により順次ブロックの特徴量を抽出する手段、当該ブロックの特徴量及び該ブロックに隣接するブロックの特徴量に基いて、当該ブロックの特徴量と該ブロックに隣接するブロックの特徴量の類似度を算出する手段、算出された類似度の差を検出する手段、類似度の差が所定の閾値を越えるとき、当該ブロックの特徴量を隣接ブロックの特徴量に置換する手段、前記当該ブロックと隣接ブロックを統合する手段、として機能させるためのプログラムである。
【００１３】
請求項５の発明は、請求項４記載のプログラムをコンピュータ読取り可能に記録した記憶媒体である。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。はじめに、本発明の実施形態に係る画像領域抽出装置の全体構成について説明する。
【００１５】
図１は、画像処理装置を画像領域抽出手段として機能させるときの画像領域抽出装置の構成説明図であり、図中、画像領域抽出装置１０は、コンピュータ本体１とメモリカードやハードディスクのような２次記憶装置２を備えている。またこの画像領域抽出装置１０には、デジタルカメラ３又はスキャナ４のような画像読取り装置が接続される。更に、図１には図示が省略されているが、ユーザーとのインターフェースを構成する例えば液晶型の操作表示装置が接続され、２次記憶装置２は画像領域を抽出するためのアプリケーション、抽出された画像領域を利用するためのアプリケーションを記憶している。
【００１６】
コンピュータ本体１は、不図示のＣＰＵ、ＲＡＭ（１次記憶装置）、ＲＯＭ等からなり、ユーザーから画像抽出の指示がなされたとき、２次記憶装置２に搭載された画像領域抽出アプリケーションが起動することにより構成される画像領域抽出部１ａを備える。
【００１７】
図１の画像領域抽出装置において、デジタルカメラ３又はスキャナ４により文書の読取りが行われると、読取られた文書の画像データは２次記憶装置２に記憶される。いま、ユーザーにより画像領域の抽出が指示されると、画像領域抽出部１ａは、２次記憶装置２に記憶されている画像データを読み出し、この画像データを読取り画像単位でＲＡＭに展開し格子状のブロックに分割する。そして分割された各ブロックについてブロックの特徴量の抽出を行う。
【００１８】
ここで、特徴量とは画像の特徴を表すデータ量であり、ブロックの特徴量には、ブロック内画像の色データ（カラーヒストグラム、平均色、代表色など）、テクスチャデータ、濃度分布データ、形状データ、レイアウトデータなどがある。
【００１９】
続いて、この特徴量に基いて画像領域の抽出を行う。抽出された画像領域は、領域データとして２次記憶装置２の画像領域記憶部（不図示）に記憶される。領域データを利用する場合、２次記憶装置２の画像領域利用アプリケーションを起動し、記憶された領域データを読み出して利用する。なお、画像領域利用アプリケーションと画像領域抽出アプリケーションは、同じ記憶装置内に搭載されているので、抽出された領域データは、２次記憶装置２に記憶することなく利用することができる。
【００２０】
次に、画像領域の抽出について詳細に説明する。
画像領域抽出の指示がなされると、まず、画像抽出装置１は、デジタルカメラ３又はスキャナ４で読取られ、２次記憶装置２に記憶された画像データ（入力画像）を、画像領域抽出のためにＲＡＭに格子状のブロックに分割展開し、各ブロックについて特徴量の抽出を行う。
【００２１】
図２は、特徴量抽出の順番を説明するための図であり、図中、入力画像２０は、格子状のブロックに分割され、左上端のブロックａから右側のブロックへ順番に、ブロック毎に特徴量の抽出がなされ、右上端に到達すると（図２の矢印ｓ）、一段下に移動し、以後同じ順番で抽出を行い、右下端のブロックｂまで特徴量を抽出する。なお、特徴量抽出の手順は、上述の順番の逆順でもよく、特に順番の方向が指定されるものではない。
【００２２】
図３は、このような順番で抽出した特徴量を示す図である。特徴量は、本実施形態においては、平均色を使用する。ここで、平均色は、ブロックの全画素についてＲ，Ｇ，Ｂ値をそれぞれ合計し、各合計値をブロックの全画素数でそれぞれ割って得られるＲ，Ｇ，Ｂ値である。
【００２３】
図３はカラー表示の記載ではないので、正確な表現は困難であるが、視覚的には概ね、左上端のブロックから右側ブロックへ、赤、黄、青、淡い赤、黄のような特徴量（色）になっている。２段目のブロックは、淡い赤、黄、淡い緑等になっており、以下の全ブロックについて特徴量が抽出されている。
【００２４】
続いて、抽出された特徴量に基いて画像領域の抽出を行う。
【００２５】
（実施形態１）本発明の一実施形態に係る画像領域抽出装置は、画像領域を抽出しようとするブロックの特徴量とそのブロックに隣接する上側及び左側のセグメントの特徴量を比較し、その類似の度合いに基いて画像領域を抽出しようとするブロックを、特徴量を置換して上側又は左側のセグメントに統合、或いは新規なセグメントを構成する。ここで、セグメントとは、所定値範囲の特徴量（平均色）を有するブロックの統合体（ブロックが１個の場合もある）である。
【００２６】
図４は、本発明に係る画像領域抽出処理の説明図であり、図中、×印が付されたブロックＢｔは、画像領域として抽出しようとするブロック（以下、ターゲットブロックと略称）である。また３１及び３２は、既に画像領域の抽出処理が行われ、構成されたセグメントである。
【００２７】
図５は、図４のターゲットブロックＢｔに隣接するセグメントを示す図であり、図中、ＳｕはターゲットブロックＢｔの上側に隣接するセグメント、ＳｌはターゲットブロックＢｔの左側に隣接するセグメントである。
【００２８】
図４及び図５において、画像領域を抽出するために、ターゲットブロックＢｔについてその特徴量（平均色）とその上側のセグメントＳｕ及び左側のセグメントＳｌの特徴量（平均色）との類似度を算出し、ターゲットブロックＢｔを各セグメントと統合するか否かを決定する。セグメントの特徴量は、例えばセグメントに属する全ブロックの平均色とすることができる。
【００２９】
平均色を特徴量とした場合、類似度は色差で表され、例えばＲＧＢ空間ではＲＧＢの３次元空間でのユークリッド距離を色差とすることができる。
【００３０】
色Ｃａと色Ｃｂの色差をＤ（Ｃａ，Ｃｂ）とし、ブロックＢの平均色をＣ（Ｂ）とすると、ターゲットブロックＢｔセグメントＳｕの色差（類似度）は、Ｄ（Ｃ（Ｂｔ），Ｃ（Ｓｕ））で表される。よって、各セグメントとターゲットブロックの類似度により以下のように処理する。
【００３１】
１）ターゲットブロックＢｔがセグメントＳｕ，Ｓｌのいずれとも類似しない（色差が所定の閾値より大きい）場合：ターゲットブロックＢｔを新規のセグメントとし、ターゲットブロックＢｔの特徴量をセグメントの特徴量とする。
【００３２】
２）セグメントＳｕとのみ類似する（色差が所定の閾値より小さい）場合：セグメントＳｕにターゲットブロックＢｔを属させ、セグメントＳｕの特徴量を更新する。例えば、ターゲットブロックＢｔを含めた上でのセグメントＳｕの平均色をセグメントＳｕの特徴量とする。
【００３３】
３）セグメントＳｌとのみ類似する（色差が所定の閾値より小さい）場合：セグメントＳｌにターゲットブロックＢｔを属させ、セグメントＳｌの特徴量を更新する。例えば、ターゲットブロックＢｔを含めた上でのセグメントＳｌの平均色をセグメントＳｌの特徴量とする。
【００３４】
４）セグメントＳｕ，Ｓｌのいずれとも類似する（色差が所定の閾値より小さい）場合：セグメントＳｌをセグメントＳｕにマージし、且つターゲットブロックＢｔをセグメントＳｕに含めセグメントＳｕの新たな平均値で特徴量を更新する。従って、セグメントＳｌもターゲットブロックＢｔもセグメントＳｕの特徴量となる。
【００３５】
図５の例では、ターゲットブロックＢｔをセグメントＳｕに統合することになる。なお、セグメントＳｕは、グラデーションのある複数のブロックが１つのセグメントに構成されていると見ることができる。
【００３６】
図６は、以上の処理を画像抽出部１ａが行うときの手順を示す図であり、図６を参照してこの手順を説明する。
領域抽出の処理がスタートすると、領域抽出部１ａのＣＰＵは、ターゲットブロックＢｔ、セグメントＳｕ，Ｓｌの特徴量を取得し（Ｓ１）、ターゲットブロックＢｔがセグメントＳｕ，Ｓｌのいずれとも類似するか否かを判断する（Ｓ２）。いずれとも類似する場合（Ｓ２，ＹＥＳ）、セグメントＳｌをセグメントＳｕにマージしターゲットブロックＢｔをセグメントＳｕの特徴量としてセグメントＳｕに統合する（Ｓ３）。そして、ターゲットブロックＢｔが最終ブロックか否か判断し（Ｓ４）、最終ブロックのときはこの処理を終了し、最終ブロックでなければ、次のターゲットブロックについての領域抽出処理に移行し（Ｓ５）、領域抽出の処理に戻る。
【００３７】
ステップＳ２において、いずれとも類似しない場合（Ｓ２，ＮＯ）、セグメントＳｕと類似するか否かを判断し（Ｓ６）、セグメントＳｕと類似する場合（Ｓ６，ＹＥＳ）、セグメントＳｕにターゲットブロックＢｔを属させ、セグメントＳｕの特徴量を更新する（Ｓ７）。そして、ターゲットブロックＢｔが最終ブロックか否か判断し（Ｓ４）、最終ブロックのときはこの処理を終了し、最終ブロックでなければ、次のターゲットブロックについての領域抽出の処理に移行し（Ｓ５）、領域抽出の処理に戻る。
【００３８】
ステップＳ６において、セグメントＳｕと類似しない場合（Ｓ６，ＮＯ）、セグメントＳｌと類似するか否かを判断し（Ｓ８）、セグメントＳｌと類似する場合（Ｓ８，ＹＥＳ）、セグメントＳｌにターゲットブロックＢｔを属させ、セグメントＳｌの特徴量を更新する。そしてターゲットブロックＢｔが最終ブロックか否か判断し（Ｓ４）、最終ブロックのときはこの処理を終了し、最終ブロックでなければ、次のターゲットブロックについての領域抽出の処理に移行し（Ｓ５）、領域抽出の処理に戻る。
【００３９】
ステップＳ８において、セグメントＳｌと類似しない場合（Ｓ８，ＮＯ）、ターゲットブロックＢｔを新規のセグメントとし、ターゲットブロックＢｔの特徴量をセグメントの特徴量とする（Ｓ１０）。そしてターゲットブロックＢｔが最終ブロックか否か判断し（Ｓ４）、最終ブロックのときはこの処理を終了し、最終ブロックでなければ、次のターゲットブロックについての領域抽出の処理に移行し（Ｓ５）、領域抽出の処理に戻る。
【００４０】
末端のブロックでは、左又は右のセグメントがないが、この場合は、処理対象となるセグメントが減るだけで処理の形態は同じである。また、領域抽出の開始時において、左上端部のブロックがターゲットブロックとなる場合、左右にセグメントが存在しないので、ターゲットブロックを直ちに新規のセグメントとする。
【００４１】
このようにして右下端部のブロックｂまで処理し終えると特徴量が類似するブロックを統合し画像領域を抽出することができる。
【００４２】
本実施形態によれば、セグメントの特徴量は、ブロックが統合される毎に更新されるので、単色の物体が光の影響によりグラデーションができてしまっているような場合でも、単一の物体が同一領域に分割され、画像領域抽出の精度が向上する。
【００４３】
（実施形態２）本発明の他の実施形態に係る画像領域抽出装置は、画像領域を抽出しようとするブロックの特徴量とそのブロックに隣接する上側及び左側のセグメントの特徴量及びこれらセグメントのブロックの特徴量とを比較し、その類似の度合いに基いて画像領域を抽出しようとするブロックを、特徴量を置換して上側又は左側のセグメントに統合、或いは新規なセグメントを構成する。
【００４４】
図５に示したターゲットブロックＢｔに隣接するセグメントの特徴量の図においては、ターゲットブロックＢｔとセグメントＳｕの特徴量は類似している（共に淡い黄色）が、隣接するセグメントＳｕのブロックの特徴量とは類似していない場合がある。
【００４５】
図７は、ターゲットブロックＢｔの特徴量が、該ブロックＢｔに隣接するセグメントに属するブロック（隣接ブロック）の特徴量と類似していない状態を示す図であり、図中、ターゲットブロックＢｔは淡い黄色、該ブロックＢｔに隣接するセグメントの属するブロックは濃い黄色である。
【００４６】
そこで、セグメントの特徴量だけでなく隣接セグメントに属する隣接ブロックの特徴量も類似性判定の要素に加え画像領域の抽出を行う。類似性の判定に実施形態１で述べた色差を用いると、例えばターゲットブロックＢｔとセグメントＳｕの特徴量の類似度、色差Ｄ（Ｂｔ，Ｓｕ）は、次のように表される。
【００４７】
Ｄ（Ｂｔ，Ｓｕ）＝ａ・Ｄ（Ｃ（Ｂｔ），Ｃ（Ｓｕ）＋ｂ・Ｄ（Ｃ（Ｂｔ），Ｃ（Ｂｕ））
但し、ａ及びｂは、重み付け係数であり、画像領域に抽出に適当な値を予め設定する。
【００４８】
よって、ターゲットブロックと、隣接セグメント及び隣接ブロックの特徴量の類似度により以下のように処理する。
【００４９】
１）ターゲットブロックＢｔがセグメントＳｕ，Ｓｌのいずれとも類似しない（色差が所定の閾値より大きい）場合：ターゲットブロックＢｔを新規のセグメントとし、ターゲットブロックＢｔの特徴量をセグメントの特徴量とする。
【００５０】
２）セグメントＳｕとのみ類似する（色差が所定の閾値より小さい）場合：セグメントＳｕにターゲットブロックＢｔを属させ、セグメントＳｕの特徴量を更新する。例えば、ターゲットブロックＢｔを含めた上でのセグメントＳｕの平均色を新たにセグメントＳｕの特徴量とする。
【００５１】
３）セグメントＳｌとのみ類似する（色差が所定の閾値より小さい）場合：セグメントＳｌにターゲットブロックＢｔを属させ、セグメントＳｌの特徴量を更新する。例えば、ターゲットブロックＢｔを含めた上でのセグメントＳｌの平均色を新たなセグメントＳｌの特徴量とする。
【００５２】
４）セグメントＳｕ，Ｓｌのいずれとも類似する（色差が所定の閾値より小さい）場合：セグメントＳｌをセグメントＳｕにマージし、且つターゲットブロックＢｔをセグメントＳｕに含めセグメントＳｕの新たな平均値で特徴量を更新する。従って、セグメントＳｌもターゲットブロックＢｔもセグメントＳｕの特徴量となる。
【００５３】
図７の例では、ターゲットブロックＢｔはセグメントＳｕに統合されないことになる。
【００５４】
この処理を画像抽出部１ａで行うときは、図６で示した手順と同じ手順で行うことができる。
【００５５】
また、例えばターゲットブロックＢｔとセグメントＳｕの特徴量の類似度、色差Ｄ（Ｂｔ，Ｓｕ）は、次のような手順で判定することもできる。
１）Ｄ（Ｃ（Ｂｔ），Ｃ（Ｓｕ）が所定の閾値ｔ１より大きいとき、類似しない。２）Ｄ（Ｃ（Ｂｔ），Ｃ（Ｓｕ）が所定の閾値ｔ１より小さく、且つＤ（Ｃ（Ｂｔ），Ｃ（Ｂｕ）が所定の閾値ｔ２より大きいとき、類似する。３）Ｄ（Ｃ（Ｂｔ），Ｃ（Ｓｕ）が所定の閾値ｔ１より小さく、且つＤ（Ｃ（Ｂｔ），Ｃ（Ｂｕ）が所定の閾値ｔ２より小さいとき、類似する。
【００５６】
本実施形態によれば、ターゲットブロックＢｔとセグメントＳｕの特徴量が類似していても、その間に明らかに境界（エッジ）が存在するとき、ターゲットブロックＢｔとセグメントＳｕとを分離された画像領域として認識することができる。
【００５７】
以上、本発明の実施形態に係る画像領域抽出の手順について説明したが、この手順を画像処理装置又は画像領域抽出装置のコンピュータに実行させるために、汎用のプログラム言語で記述してプログラム化する。このプログラムをＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＭＯ等の任意の記録媒体に記録し、これを前記コンピュータに読み取らせる。これにより容易に画像処理装置を画像領域抽出装置として機能させることができる。
【００５８】
【発明の効果】
請求項１に対応する効果：単色の物体が光の影響によりグラデーションができてしまっているような場合でも、単一の物体が同一領域に分割され、画像領域抽出の精度が向上する。
請求項２に対応する効果：似通った画像領域が隣接している場合においても、その間に境界（エッジ）が存在するとき、分離された画像領域として認識することができる。
請求項３に対応する効果：画像処理装置を画像領域抽出装置として使用することができる。
請求項４，５に対応する効果：画像処理装置のコンピュータを容易に画像領域抽出装置として機能させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像処理装置を画像領域抽出手段として機能させるときの画像領域抽出装置の構成説明図である。
【図２】特徴量抽出の順番を説明するための図である。
【図３】図２の順番で抽出した特徴量を示す図である。
【図４】本発明に係る画像領域抽出処理の説明図である。
【図５】図４のターゲットブロックに隣接するセグメントを示す図である。
【図６】画像抽出部による画像領域抽出処理の手順を示す図である。
【図７】ターゲットブロックの特徴量が隣接するセグメント中の隣接ブロックの特徴量と類似していない状態を示す図である。
【符号の説明】
１…コンピュータ本体      ２…２次記憶装置
３…デジタルカメラ        ４…スキャナ
１０…画像領域抽出装置    ３１…ターゲットブロック
３２…セグメント          ３３…セグメント
【図１】
2004272510.tif 000003
【図２】
2004272510.tif 000004
【図３】
2004272510.tif 000005
【図４】
2004272510.tif 000006
【図５】
2004272510.tif 000007
【図６】
2004272510.tif 000008
【図７】
2004272510.tif 000009