(57)【要約】【課題】画像の濃度推移に基づくテクスチャパターン検出方法において、対象にとって最適なマトリクス要素の部分集合を適応的に獲得することによって、従来のように濃度推移マトリクスの全体または固定範囲を用いるよりも高精度なテクスチャパターン検出が可能となる。【解決手段】濃度推移マトリクスの全体または一定範囲を用いたテクスチャ特徴抽出において、特徴を安定させ、かつ、異なるカテゴリとの分離能力を向上させることを目的とし、対象に適応して最適な範囲を決定する一手段を提供するものである。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の濃度推移によりテクスチャパターンを検出する検出方法において、
濃度推移マトリクス内に種々のブロブを定め、対象カテゴリの複数サンプルからブロブごとに分散指数と大きさ指数を算出し、分散指数と大きさ指数とから評価基準の値を算出し、最も大きな評価基準の値を示すブロブを選択し、それをもとに以降のテクスチャパターン検出処理を行うことを特徴とするテクスチャパターンの検出方法。
【請求項２】
画像の濃度推移によりテクスチャパターンを検出する検出装置において、
画像の各画素単位の濃度値に基づいて濃度推移マトリクスを生成する生成手段と、
この生成手段により生成された濃度推移マトリクス内に種々のブロブを定め、対象カテゴリの複数サンプルからブロブごとに分散指数と大きさ指数を算出する第１の算出手段と、
この第１の算出手段により算出した分散指数と大きさ指数とから評価基準の値を算出する第２の算出手段と、
この第２の算出手段により算出した最も大きな評価基準の値を示すブロブを選択する選択手段と、
この選択手段により選択されたブロブに対応する範囲の濃度推移マトリクスによりテクスチャパターンを検出する検出手段と、
を具備したことを特徴とするテクスチャパターンの検出装置。
【請求項３】
画像の濃度推移によりテクスチャパターンを検出する検出方法において、
画像の各画素単位の濃度値に基づいて濃度推移マトリクスを生成し、
この生成された濃度推移マトリクス内に種々のブロブを定め、対象カテゴリの複数サンプルからブロブごとに分散指数と大きさ指数を算出し、
この算出した分散指数と大きさ指数とから評価基準の値を算出し、
この算出した最も大きな評価基準の値を示すブロブを選択し、
この選択されたブロブに対応する範囲の濃度推移マトリクスによりテクスチャパターンを検出する、
ことを特徴とするテクスチャパターンの検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像の濃度推移によりテクスチャパターンを検出するテクスチャパターンの検出方法とテクスチャパターンの検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像の濃度推移に基づくテクスチャパターンの検出方法として、特許文献１に示す技術が提案されている。
【０００３】
すなわち、画像の中に存在する対象を同定する際、重要な特徴の１つとなるのがテクスチャである。テクスチャ解析には、統計的手法や構造解析的手法があるが、Ｈａｒａｌｉｃｋらの提案した手法は、統計的手法の一種として位置付けられる。Ｈａｒａｌｉｃｋらは、テクスチャ特徴が画像全体の濃度推移によって表されるとの仮説に基づき、濃度推移マトリクス（Ｇｒａｙ−Ｔｏｎｅ  Ｓｐａｔｉａｌ−Ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ  Ｍａｔｒｉｘ）を提案した。また、濃度推移マトリクスの全体または対角方向・逆対角方向など一定範囲を用いた特徴抽出（計１４種類）を提案し、顕微鏡写真・航空写真・衛星写真それぞれの分類問題に実際に適用して効果を示した。
【０００４】
以下、従来技術の処理の流れについて説明する。図１４は、従来技術の処理の流れを図示したものである。
【０００５】
まず、画像を入力する。ここで画像とは、座標と濃度とを属性として持つ画素の平面的な並びのことである。図１５は、画像の例を示したものである。この例では、１６個の画素が左上座標（１，１）から右下座標（４，４）までの４×４の格子状に並べられており、各画素の濃度が０〜３（整数）の４段階で表現されている。また、画像の他の例として、図１６に挙げるような六方格子状のものもある。六方格子は、全方向の画素間隔が等しく、画像処理にとっては理想的であるが、実装面ではやや複雑となる。以下、説明を分かりやすくするために、画像が４×４の格子状・４段階濃度であるものとして説明を進める。
【０００６】
次に、濃度推移マトリクスを作成する。画像の中に存在する対象を同定する際、重要な特徴の１つとなるのがテクスチャである。テクスチャ解析には、統計的手法や構造解析的手法があるが、Ｈａｒａｌｉｃｋらの提案した手法は、統計的手法の一種として位置付けられる。Ｈａｒａｌｉｃｋらは、テクスチャ特徴が画像全体の濃度推移によって表されるとの仮説に基づき、濃度推移マトリクス（Ｇｒａｙ−Ｔｏｎｅ  Ｓｐａｔｉａｌ−Ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ  Ｍａｔｒｉｘ）を提案した。
【０００７】
ここで、濃度推移マトリクス作成の際に用いる８近傍画素について説明する。図１７は、注目画素（●）とその８近傍画素（１〜８）を図示したものである。また、画素１と５を０°（水平）近傍画素、画素２と６を１３５°近傍画素、画素３と７を９０°（垂直）近傍画素、画素４と８を４５°近傍画素と呼ぶ。
【０００８】
Ｈａｒａｌｉｃｋらの提案した濃度推移マトリクスは、画像内の注目画素の濃度（ｉ）とその近傍画素の濃度（ｊ）との組み合わせの頻度を表したものである。つまり、濃度推移マトリクスの要素（ｉ，ｊ）は、注目画素の濃度がｉでその近傍画素の濃度がｊである場合が何回あったかを示している。濃度推移マトリクスの大きさは、濃度の段階数をｎとすれば、ｎ×ｎである。ここでは、画像を４段階濃度としているので、濃度推移マトリクスの大きさは４×４となる。図１８〜図２２は、図１５の画像から得られる濃度推移マトリクスを図示したものである。図１８に示すＰＨは０°近傍画素について、図１９に示すＰＶは９０°近傍画素について、図２０に示すＰＬＤは１３５°近傍画素について、図２１に示すＰＲＤは４５°近傍画素についてそれぞれ作成したものである。
【０００９】
さらに、濃度推移マトリクスからテクスチャ特徴を抽出する。従来、テクスチャ特徴抽出には、マトリクスの全体または対角方向・逆対角方向など一定範囲を用いるものがあった。例えば、マトリクス全体を用いるものとしては、Ｈａｒａｌｉｃｋ第１特徴ｆ１が挙げられる。
【００１０】
ｆ１  ＝  ΣｉΣｊ｛Ｐ（ｉ，ｊ）／Ｒ｝２
ただし、Ｒは正規化定数であり、通常、濃度推移マトリクス要素の総和が用いられる。すなわち、
Ｒ  ＝  ΣｉΣｊＰ（ｉ，ｊ）
である。また、対角方向の一定範囲を用いるものの例としては、Ｈａｒａｌｉｃｋ第２特徴ｆ２が挙げられる。
【００１１】
ｆ２  ＝  Σｎ  ｎ２｛Σ｜ｉ−ｊ｜＝ｎ（Ｐ（ｉ，ｊ）／Ｒ）｝
以上のような濃度推移マトリクスとテクスチャ特徴抽出により、Ｈａｒａｌｉｃｋらは、テクスチャ解析におけるいくつかの問題を解決した。１つは、位置ずれに強いことである。濃度推移マトリクスは、局所的な近傍画素間の濃度関係によってのみ定まるので、対象全体が平行移動しても濃度推移マトリクスがほぼ不変であることは、上記の説明より明らかである。また、濃度推移マトリクスは、特徴の次元数を削減する。上記の例では説明の都合上、画像の大きさを４×４としたが、画像処理の分野ではより大きな画像を扱う場合もある。濃度推移マトリクスを用いれば、いかなる大きさの画像もｎ×ｎ（ｎは濃度の段階数）の大きさのマトリクスに変換される。さらに、Ｈａｒａｌｉｃｋ第１特徴ｆ１が濃度のオフセット変動に不変であることは、上記の定義より明らかである。このように、Ｈａｒａｌｉｃｋらの手法は、テクスチャ解析の分野において大変有用である。
【００１２】
しかしながら、従来手法には問題点があった。まず、濃度推移マトリクスの全体を用いた特徴抽出の場合、全ての要素を対等に扱うことや、情報量の多い要素と少ない要素とが平均化されることで、異なるカテゴリに対し十分な分離能力が得られなくなるおそれがあった。仮に、異なるカテゴリに属する対象を含む画像から９０°近傍画素について濃度推移マトリクスを作成したところ、図２２のＱＶのようになったとする。図１９のＰＶと図２２のＱＶとでは要素の値が明らかに異なる。ところが、両者のＨａｒａｌｉｃｋ第１特徴ｆ１を算出すると等しくなる。これは、Ｈａｒａｌｉｃｋ第１特徴ｆ１の定義式から明らかなように、濃度推移マトリクス要素がその並びによらず対等に扱われていたためである。
【００１３】
また、濃度推移マトリクスの対角方向や逆対角方向などの一定範囲を用いた特徴抽出の場合、その範囲が対象に最適であるとは限らないことや、範囲を経験によって決めざるを得ないことが問題であった。例えば、Ｈａｒａｌｉｃｋ第２特徴ｆ２では、｜ｉ−ｊ｜＝ｎという対角方向の一定範囲を定めているが、ｎの具体的な決め方は示されていない。言い換えれば、対象に適応して最適な範囲を決定するための評価基準やアルゴリズムが存在しなかった。
【特許文献１】Ｒｏｂｅｒｔ  Ｍ．  Ｈａｒａｌｉｃｋ，  Ｋ．  Ｓｈａｎｍｕｇａｍ，  ａｎｄ  Ｉｔｓ’ｈａｋ  Ｄｉｎｓｔｅｉｎ，  “Ｔｅｘｔｕｒａｌ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ  ｆｏｒ  Ｉｍａｇｅ  Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ”，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，  Ｍａｎ，  ａｎｄ  Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ，  ｖｏｌ．  ＳＭＣ−３，  Ｎｏ．  ６，  ｐｐ．  ６１０−６２１，  Ｎｏｖ．  １９７３．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
この発明は、濃度推移マトリクスの全体または一定範囲を用いたテクスチャ特徴抽出において、特徴を安定させ、かつ、異なるカテゴリとの分離能力を向上させることを目的とし、対象に適応して最適な範囲を決定する一手段を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
この発明は、画像の濃度推移によりテクスチャパターンを検出する検出方法において、
濃度推移マトリクス内に種々のブロブを定め、対象カテゴリの複数サンプルからブロブごとに分散指数と大きさ指数を算出し、分散指数と大きさ指数とから評価基準の値を算出し、最も大きな評価基準の値を示すブロブを選択し、それをもとに以降のテクスチャパターン検出処理を行うものである。
【００１６】
この発明は、画像の濃度推移によりテクスチャパターンを検出する検出装置において、画像の各画素単位の濃度値に基づいて濃度推移マトリクスを生成する生成手段と、この生成手段により生成された濃度推移マトリクス内に種々のブロブを定め、対象カテゴリの複数サンプルからブロブごとに分散指数と大きさ指数を算出する第１の算出手段と、この第１の算出手段により算出した分散指数と大きさ指数とから評価基準の値を算出する第２の算出手段と、この第２の算出手段により算出した最も大きな評価基準の値を示すブロブを選択する選択手段と、この選択手段により選択されたブロブに対応する範囲の濃度推移マトリクスによりテクスチャパターンを検出する検出手段とを有する。
【発明の効果】
【００１７】
この発明は、画像の濃度推移に基づくテクスチャパターン検出方法において、濃度推移マトリクス内に存在し、ある特定の形状・位置・大きさを持つ閉領域（ブロブ）を定め、特徴の安定化と異なるカテゴリとの分離度向上を目的とし、対象にとって最適なマトリクス要素の部分集合を適応的に獲得することによって、従来のように濃度推移マトリクスの全体または固定範囲を用いるよりも高精度なテクスチャパターン検出が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本実施形態の処理の流れについて説明する。図１は、本実施形態の範囲決定（学習）時の処理の流れを図示したものである。また、図２は、本実施形態の運用時の処理の流れを図示したものである。
【００１９】
まず、ブロブ（ｂｌｏｂ）について説明する。本提案におけるブロブとは、濃度推移マトリクス内に存在し、ある特定の形状・位置・大きさを持つ閉領域のことである。形状は、ブロブの位置と大きさが濃度推移マトリクス内に収まり、かつ、閉領域であれば任意であるが、基本的には四角形・円形・ライン状等が当てはまる。図３、図４、図５、図６は、矩形ブロブ・菱形ブロブ・円形ブロブ・ライン状ブロブについて、いくつかの位置・大きさを模式的に図示したものである。なお、図３のみ、ブロブの概念を分かりやすく示すために、図７に示すように、濃度推移マトリクスの大きさが比較的大きいことを仮定している。（図８から図１２で濃度推移マトリクスの大きさが４×４の場合の矩形ブロブの具体例を示す。）
ここで、図３、図４、図５、図６ではいずれのブロブも濃度推移マトリクスの対角方向に沿って位置しているが、これは、通常の画像の場合、濃度推移マトリクスが主に対角要素を中心として情報量（頻度）を持つことが先験的に分かっているためであり、本提案を限定するものではない。通常の画像においては、濃度が急激に変化する部分（エッジ等）の全体に占める割合は低い。言い換えれば、注目画素の濃度をｉ、その近傍画素の濃度をｊとすると、ｊ＝ｉ±ε（εは小さな値）となる部分がほとんである。このことは、濃度推移マトリクスの対角要素を中心に情報が集まることを意味する。
【００２０】
以降、矩形ブロブと９０°近傍画素についての濃度推移マトリクスＰＶを用いて説明する。まず、４×４の大きさの濃度推移マトリクス対する矩形ブロブｓ（１）〜ｓ（５）を、図７に示すように定める。また、以下の特徴量ｆ１’（ｃ）を定義する。
【００２１】
ｆ１’（ｃ）  ＝  ΣｉΣｊ｛Ｐ（ｉ，ｊ）／Ｒ’｝２
ただし、上式の要素（ｉ，ｊ）は、ブロブｓ（ｃ）に含まれる要素のみとする。また、Ｒ’は、ブロブｓ（ｃ）に含まれる要素の総和である。例えば、ＰＶとＱＶに対しブロブｓ（１）でｆ１’（１）を算出すると、
ＰＶ：  ｆ１’（１）  ＝  （６／１０）２＋（０／１０）２＋（０／１０）２＋（４／１０）２  ＝  ０．５２
ＱＶ：  ｆ１’（１）  ＝  （０／６）２＋（２／６）２＋（２／６）２＋（２／６）２  ＝  ０．３３
となり、両者に差が見られる。これは、濃度推移マトリクス全体から算出されるＨａｒａｌｉｃｋ第１特徴ｆ１では得られなかったカテゴリごとのテクスチャ特徴が表れていることを意味する。
【００２２】
次に、対象ごとに最適なブロブを獲得するための評価基準を設ける。理想的な特徴量とは、まず第一に、対象カテゴリに対して安定して得られるものである。安定した特徴量を得るには、ブロブに含まれる各要素の値が安定していることが望ましい。そこで、対象カテゴリのサンプルをＫ個用意し（ＳＴ１）、ブロブごとに分散指数Ｘ（ｃ）を算出する（ＳＴ１０）。Ｘ（ｃ）は、ブロブｓ（ｃ）内要素の値のばらつきを示すものであれば何でも良いが、例えば、以下のような定義が考えられる。
【００２３】
Ｘ（ｃ）  ＝  Σｋ‖ｐ（ｋ，ｃ）−μ（ｃ）‖２／Ｋ
ただし、ｐ（ｋ，ｃ）はｋ番目サンプルのブロブｓ（ｃ）内要素をベクトル表現したものであり、μ（ｃ）はｐ（ｋ，ｃ）の平均ベクトルである。なお、Ｘ（ｃ）の定義は、これに限定されたものではなく、例えば、上式に適当な係数をかけても良い。
【００２４】
次に、ブロブ選択の第二の評価基準としては、異なるカテゴリの画像が入力されたときに、できる限りそれを排除し得るものであることが望ましい。ここで、説明を簡単にするために、濃度推移マトリクス特徴空間（４×４＝１６次元）内で、対象カテゴリの分布する範囲内に異なるカテゴリが出現する確率を一様（等確率）であると仮定する。また、濃度推移マトリクス各要素（１６次元特徴の各次元）の値に相関がないと仮定する。このとき、異なるカテゴリが出現する確率はΠｍＥｍ（Ｅｍはｍ番目の次元において異なるカテゴリが出現する確率、０≦Ｅｍ≦１）と表されるが、各次元でＥｍが一定値Ｅｃであるとみなすと、その確率はＥｃｍとなる。つまり、ブロブがなるべく大きい（次元数が多い）方が異なるカテゴリの出現する確率が低いといえる。そこで、ブロブの大きさ指数を求め、Ｙ（ｃ）とする（ＳＴ１１）。Ｙ（ｃ）は、ブロブｓ（ｃ）の大きさを示すものであれば何でも良いが、例えば、以下のような定義が考えられる。
【００２５】
Ｙ（ｃ）  ＝  ブロブｓ（ｃ）の一辺の長さ・直径・含まれる要素の数など
なお、Ｙ（ｃ）の定義は、これに限定されたものではなく、例えば、上式に適当な係数をかけても良い。
【００２６】
以上のようなことから、Ｘ（ｃ）とＹ（ｃ）を用いた以下のような評価基準を定義する（ＳＴ１２）。
【００２７】
Ｆ（ｃ）  ＝  α／［１＋ｅｘｐ｛−Ｙ（ｃ）／Ｘ（ｃ）｝］-β
ただし、αとβは適当な係数である。例えば、α＝２、β＝１とすると、０≦Ｆ（ｃ）≦１となる。Ｆ（ｃ）は、Ｘ（ｃ）が小さいほど、また、Ｙ（ｃ）が大きいほど大きな値をとる。非線形関数の形をとっているのは、Ｘ（ｃ）＝０の場合を含む全ての定義域においてＦ（ｃ）の値を０〜１の範囲としたかったためであり、本提案は、これに限定されたものではない。例えば、単に、
Ｆ（ｃ）  ＝  Ｙ（ｃ）／Ｘ（ｃ），  ただしＸ（ｃ）≠０
としても良い。こうして、全てのブロブｓ（１）〜ｓ（５）についてＦ（ｃ）を求め、最も大きなＦ（ｃ）の値を示すブロブを対象に最適なブロブと決定する（ＳＴ７〜ＳＴ１４）。以上で、範囲決定時の処理は終了となる。
【００２８】
運用時の処理については、従来手法と類似している。ただし、テクスチャ特徴抽出の際、濃度推移マトリクスの全体を用いるのではなく、対象に適応して決定された最適な範囲を用いて行う点が異なる。
【００２９】
まず、画像を入力する（ＳＴ２１）。
【００３０】
次に、その入力画像から濃度推移マトリクスを作成する（ＳＴ２２）。
【００３１】
さらに、濃度推移マトリクスの最適ブロブ内の要素のみ対象としてテクスチャ特徴を抽出する（ＳＴ２３）。
【００３２】
この抽出したテクスチャ特徴からテクスチャの有無を判定する（ＳＴ２４）。
【００３３】
上記運用時の処理装置としては図１３に示すように、画像入力部１、濃度推移マトリクス作成部２、テクスチャ特徴抽出部３、判定部４により構成されている。
【００３４】
上記したように、画像の濃度推移に基づくテクスチャパターン検出方法において、濃度推移マトリクス内に存在し、ある特定の形状・位置・大きさを持つ閉領域（ブロブ）を定め、特徴の安定化と異なるカテゴリとの分離度向上を目的とし、対象にとって最適なマトリクス要素の部分集合を適応的に獲得することによって、従来のように濃度推移マトリクスの全体または固定範囲を用いるよりも高精度なテクスチャパターン検出が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本実施形態の範囲決定（学習）時の処理を示すフローチャート。
【図２】本実施形態の運用時の処理を示すフローチャート。
【図３】矩形ブロブを示す図。
【図４】菱形ブロブを示す図。
【図５】円形ブロブを示す図。
【図６】ライン状ブロブを示す図。
【図７】矩形ブロブを示す図。
【図８】矩形ブロブの具体例を示す図。
【図９】矩形ブロブの具体例を示す図。
【図１０】矩形ブロブの具体例を示す図。
【図１１】矩形ブロブの具体例を示す図。
【図１２】矩形ブロブの具体例を示す図。
【図１３】運用時の処理装置の構成を示す図。
【図１４】従来技術の処理の流れを示す図。
【図１５】画像の例を示す図。
【図１６】画像の例を示す図。
【図１７】濃度推移マトリクス作成の際に用いる注目画素と８近傍画素を示す図。
【図１８】図１５の画像から得られる濃度推移マトリクスを示す図。
【図１９】図１５の画像から得られる濃度推移マトリクスを示す図。
【図２０】図１５の画像から得られる濃度推移マトリクスを示す図。
【図２１】図１５の画像から得られる濃度推移マトリクスを示す図。
【図２２】図１５の画像から得られる濃度推移マトリクスを示す図。
【符号の説明】
【００３６】
１…画像入力部、２…濃度推移マトリクス作成部、３…テクスチャ特徴抽出部、４…判定部。
【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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