(57)【要約】【課題】本発明は、画像のコントラストや線の幅、ノイズ等の影響を受けずに画像の中の線情報を抽出する線抽出のための画像処理方法と、プログラム、線集中度画像フィルタを提供することを目的とする。【解決手段】本発明は、画像上の複数の測定点Ｐに対して、各Ｐを通る探索線Ｓの両翼に計測用の狭幅固定形状の近傍領域ｒ１，ｒ２を用意して、この領域内の複数の近傍点Ｑで画像の輝度勾配ベクトルの向きを計測し、各Ｑでベクトルの向きとＳの方向の差から集中度を計算し、全集中度からＰに対する線集中度を計算し、極大になったときＳの方向に沿って線情報がある旨の判定を行う線抽出のための画像処理方法であって、予め集中度を基に各Ｐで共用できる基礎加算値を計算しておき、ベクトルの向きを計測したときに、Ｓの方向ごとに基礎加算値から１つを選んで加算して各Ｐの線集中度を計算し、これが極大となったとき線情報を推定することを特徴とする。【選択図】図３
2005284697.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像上の複数の測定点に対して、各測定点を通る探索線の両翼に計測用の一定形状の近傍領域を用意するとともに、該近傍領域内に含まれる複数の近傍点で画像の輝度勾配ベクトルの向きを計測し、前記近傍点のそれぞれで前記輝度勾配ベクトルの向きと前記探索線の方向の差を評価する集中度を計算し、前記近傍領域内のすべての集中度から前記測定点に対する線集中度を計算し、該線集中度が極大になったとき前記探索線に沿って線情報がある旨の判定を行う線抽出のための画像処理方法であって、前記輝度勾配ベクトルの向きと前記探索線の方向をそれぞれ離散化するとともに、予め前記集中度を基に各測定点で共用できる基礎加算値を計算しておき、前記輝度勾配ベクトルの向きを計測したときに、前記探索線の方向ごとに前記基礎加算値の候補の中から１つを選んで前記近傍領域内で加算することにより各測定点の前記線集中度を計算し、該線集中度が極大となったとき前記探索線の方向に沿って線情報が存在すると推定することを特徴とする線抽出のための画像処理方法。
【請求項２】
前記近傍領域が、探索線の両翼に沿って所定幅で長尺の固定化された矩形領域であることを特徴とする請求項１記載の線抽出のための画像処理方法。
【請求項３】
前記近傍領域が、前記探索線の両翼でそれぞれ分離された２つの領域から構成されることを特徴とする請求項１または２に記載の線抽出のための画像処理方法。
【請求項４】
前記集中度ｃ(ｔ)が、ｃ(ｔ)＝ｃ（−ｔ）、ｃ（ｔ＋π）＝−ｃ（ｔ）、ｃ（０）＝１、ｃ（π／２）＝０を満たし、０≦ｔ≦πにおいて単調減少を示す関数によって計算されることを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の線抽出のための画像処理方法。
【請求項５】
前記線集中度が０．５より大きい場合に、線情報がある旨の判定を行うことを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の線抽出のための画像処理方法。
【請求項６】
コンピュータを、画像上の複数の測定点に対して、各測定点を通る探索線の両翼に計測用の一定の形状の近傍領域を設け、該近傍領域内に含まれる複数の近傍点の輝度勾配ベクトルの向きと前記探索線の方向をそれぞれ離散化し、前記輝度勾配ベクトルの向きと前記探索線の方向の差を評価する集中度に基づいて各測定点で共用できる基礎加算値を計算し格納する基礎加算値演算手段、前記探索線の方向が設定されたとき、各測定点において前記近傍点のそれぞれで画像の輝度勾配ベクトルの向きを計測し、前記基礎加算値の候補の中から前記向きに対応する基礎加算値を取り出し、前記近傍領域内で加算することにより線集中度を計算し、各測定点において極大値を示した線集中度の中で線情報と判定できる線集中度及び／またはそのときの探索線の方向を出力する線集中度演算手段、前記線集中度演算手段が演算した線集中度が所定のノイズ耐性値より大きい場合に線情報と判定する線抽出手段、として機能するためのプログラム。
【請求項７】
前記ノイズ耐性値が０．５であることを特徴とする請求項７のプログラム。
【請求項８】
前記基礎加算値演算手段手段が、計測に伴って変化しない固定化された計測用の一定形状の近傍領域を設定することを特徴とする請求項６または７に記載のプログラム。
【請求項９】
画像上の複数の測定点に対して、各測定点を通る探索線の両翼に計測用の一定形状の近傍領域を設け、該近傍領域内に含まれる複数の近傍点の輝度勾配ベクトルの向きと前記探索線の方向をそれぞれ離散化し、前記輝度勾配ベクトルの向きと前記探索線の方向の差を評価する集中度に基づいて各測定点で共用できる基礎加算値を計算し格納する基礎加算値演算手段と、前記探索線の方向が設定されたとき、各測定点において前記近傍点のそれぞれで画像の輝度勾配ベクトルの向きを計測し、前記基礎加算値の候補の中から前記向きに対応する基礎加算値を取り出し、前記近傍領域内で加算することにより線集中度を計算し、各測定点において極大値を示した線集中度の中で線情報と判定できる線集中度及び／またはそのときの探索線の方向を出力する線集中度演算手段と、前記線集中度演算手段が演算した線集中度が所定のノイズ耐性値より大きい場合に線情報と判定する線抽出手段と、を備えたことを特徴とする線集中度画像フィルタ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の中から線情報だけを高速に取り出すことができる線抽出のための画像処理方法と、これを実行するプログラム、及びこれをコンピュータに搭載して線抽出の画像処理を行う線集中度画像フィルタに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像の中の物体を分析するとき、画像の形状を特定づける線が重要である。このような線の１つは物体と背景の間を分ける境界であり、もう１つは画像上細長い幅をもった通常の意味の線、すなわち線分である。後者は多くの場合かまぼこ状に盛り上がった細長い物体の画像を示し、場合によっては凹んだ溝等を示す画像である。
【０００３】
ところで画像上の境界は、線に本来幅がなく、物体と背景の陰影にコントラストがあるため、微分や差分をとることにより輝度の大きな変化が出現する箇所を検出することで検出することができる。また、盛り上がった細長い物体を示す線（線状凸領域）は、画像上で幅を持って出現するため、コントラストと線の幅を考慮し、平面の２次微分を利用する方法（ガウシアンラプラシアン）や曲率から尾根を推定する方法などを使って、輝度的な尾根線情報を抽出することで認識することが行われている。しかし、これらの方法はコントラストや線の幅、ノイズの影響を受けるため、解析対象の画像に大きく依存することになる。
【０００４】
例えば、Ｘ線写真やＣＴ画像などの医療用画像は多くの医療情報を有しているが、対象部位と周囲の部位、背景との間のコントラストは全般的に黒っぽく多様な形態を有しており、しかも３次元的な形状、血管、繊維、神経等の構造が２次元的に表示されるため、陰影から病変部分を抽出するのは難しい。一例を挙げると、腫瘍の医療画像がある。画像に腫瘤影があったとき、悪性腫瘍と良性腫瘍の判別をする必要があるが、悪性腫瘍の場合は、多くの場合、腫瘤中央から放射状に延びる多様なコントラストと幅、パターンをもつスピキュラという白い線が発生している。しかし、このスピキュラを認識するには経験が必要であり、これを医療用画像から抽出するには、不必要な陰影の影響を断つ必要があった。上述の２次微分を使ってスピキュラを抽出しようとすると、コントラストの影響を取り除くために前処理や閾値の設定が必要になる。このような処理を行うための演算は複雑で時間がかかり、結果はノイズが多いものであった。
【０００５】
そこで、線集中ベクトル場モデルに基づく手法が提案された（例えば、非特許文献１、２参照）。これは線集中ベクトル場（Line-convergence vector field）として、線状領域のモデルを使ってコントラスト、線の幅等の影響を受けずに線情報を検出するものである。このモデルでは１次微分ベクトル（以下、輝度勾配ベクトル）の強度を無視し、ベクトルの方向分布のみに着目する。理想的な線状凸領域の場合、尾根線は輝度の最大値をもつ。このとき、輝度勾配ベクトルはこの尾根線と直交する向きを持ち、この尾根線の両側で対向して分布し、尾根線に向って線集中する。以下、このような輝度勾配ベクトルが集中する尾根線をベクトル集中線（Vector convergence line）という。図１２（ａ）は線集中度の定義の説明図、図１２（ｂ）は無限長の線集中ベクトル場での線集中度の説明図である。ベクトル集中線ＶＣ近傍の点Ｐの輝度勾配ベクトルが線集中しているときは、輝度勾配ベクトルはベクトル集中線ＶＣに直交し、図１２（ａ）の点線のベクトルになる。しかし、実際の輝度勾配ベクトルｇＰは傾いていることが多く、両者の角度θＰとすると、この角度θＰが線集中する程度を表している。そこで、このベクトル集中線ＶＣに対する線集中ベクトル場の評価値として線集中度ＣＰを次のように定義する。すなわちＣＰ＝ｃｏｓθＰ（ｇＰ≠０）、ＣＰ＝０（ｇＰ＝０）である。また、近傍点Ｐを含む線状領域Ａにおいて、線集中度ＣＡを領域内のすべての点Ｐの線集中度ＣＰの平均値と定義する。従って、このベクトル集中線ＶＣが真の線であれば、ＣＡ＝１となる。
【０００６】
非特許文献１においては、線集中ベクトル場の位置、方向、スケールの推定は次のように行われる。注目点Ｐ（ｘ，ｙ）を通り所定の傾きφをもつベクトル集中線ＶＣを仮定し、このベクトル集中線ＶＣと平行で距離ｗ離れた直線を探索線Ｓｗとして仮定する。探索線Ｓｗ上の各点Ｑの線集中度の平均値、集中度ＣＳ（ｗ）を求める。このとき、ＣＳ（ｗ）＝Ｅ［ｃｏｓθＱ］（Ｑ∈Ｓｗ）となる。ここにＥ［］は平均を示す。線集中ベクトル場はベクトル集中線ＶＣの両側に広がった領域となるので、この領域をＡと仮定し、最大探索幅Ｗ、探査線Ｓｗから両側の領域端までの仮定の距離をＷｒ、Ｗｌとすると、領域Ａのベクトル集中線ＶＣに対する線集中度ＣＡは領域内の探索線Ｓｗの線集中度の平均として、ＣＡ＝Ｅ［ＣＳ（ｗ）］（Ｓｗ∈Ａ）と表される。注目点Ｐ（ｘ，ｙ）が真のベクトル集中線ＶＣを通り、傾きφ、距離Ｗｒ、Ｗｌが真の値に一致したときにＣＡは最大値となる。従って、ＣＡの値が最大となるような角度φ、距離Ｗｒ、Ｗｌを探索し、注目点Ｐ（ｘ，ｙ）におけるベクトル集中線ＶＣを求め、このＣＡの最大値を線集中度Ｃ（ｘ，ｙ）とすればよい。この線集中度Ｃ（ｘ，ｙ）を全幅適応領域線集中度(Full width adaptive region line convergence degree)（以下、ＦＡ線集中度）という。これはＣ（ｘ，ｙ）＝maxφ[maxＷｒ｛maxＷｌＣＡ｝]（Ｗｒ＞０、Ｗｌ＞０）と表される。このようにして線集中ベクトル場が決定される。
【０００７】
ところで、図１２（ｂ）に示す線集中ベクトルモデルでは、注目点Ｐ（ｘ，ｙ）上にベクトル集中線ＶＣを仮定し、その周囲に仮定される領域Ａの線集中ベクトル場を適応的に変化させ、ＦＡ集中度Ｃ（ｘ，ｙ）＝maxφ[｛maxＷｒＣＡｒ＋maxＷｌＣＡｌ｝／２]を求め、線の幅Ｗｒ、Ｗｌを推定する。ここに、ＣＡｒ、ＣＡｌはｒ方向、ｌ方向で推定された領域内の輝度勾配ベクトルの集中度の平均である。線集中ベクトル場は、盛り上がった細長い物体を示す線状凸領域に対して、ベクトル集中線ＶＣが中央に存在し、幅２Ｗで無限長のものとなる。
【０００８】
このベクトル集中線ＶＣから距離ｗにある測定点Ｑ（ｘ、ｙ）の集中度を計算すると、測定点Ｑが存在する探索線Ｓｗからｌ方向（図面上左方向）でＶＣよりｌ方向の境界までの領域では、勾配ベクトルはすべてｒ向き（図面上右向き）で、ＶＣに対する方向と同一であり、集中度ＣＳ（ｗ）＝１となる。探索線ＳｗからＶＣまでの領域では、ｌ向きでＶＣに対する方向と反対方向であるから、線集中度ＣＳ（ｗ）＝−１となり、探索線Ｓｗからｒ方向ではＶＣに対する方向と同一であり、集中度ＣＳ（ｗ）＝１となる。
【０００９】
従って、探索線Ｓｗから距離Ｗｒの領域ではＣＡｒ＝１となる。これに対し、ｌ方向ではＷｌの幅が異なるとＣＡｌは変化する。すなわち０＜Ｗｌ＜ｗのときはＣＡｌ＝−１、ｗ＜Ｗｌ＜ｗ＋ＷのときはＣＡｌ＝（Ｗｌ−２ｗ）／Ｗｌ、ｗ＋Ｗ＜ＷｌのときはＣＡｌ＝（Ｗ−２ｗ）／Ｗｌとなる。Ｗｌが境界と一致したときにはＷｌ＝ｗ＋Ｗであるから、ＣＡｌ＝（Ｗ−ｗ）／（Ｗ＋ｗ）となって最大となるので、測定点Ｑの位置によらず領域の推定ができる。また、領域全体では線集中度Ｃ（ｘ，ｙ）＝｛１＋（Ｗ−２ｗ）／Ｗ｝／２＝１／２＋（Ｗ−２ｗ）／２Ｗ＝１−ｗ／Ｗである。ベクトル集中線ＶＣ上で線集中度Ｃ（ｘ，ｙ）＝１であり、また線集中ベクトル場内部でＣ（ｘ，ｙ）は０．５以上となることが分る。
【００１０】
しかし、以上の説明はノイズがない場合のことであり、実際の画像処理のようにノイズがあると、従来のＦＡ域線集中度による方法ではベクトル集中線ＶＣの検出は難しくなる。図１３はＧＡＷＨＴ法（Gradient-Angle-Weighted Hough Transform）に基づくＦＡ集中度による画像処理の線集中度算出のフローチャートである。図１３に示すように、まず、探索領域を決定するための最大探索幅Ｗ、長さｌ、探索線の方向φ、φと輝度勾配ベクトルの方向θを離散化するための分割数ｎ、原画像の輝度Ｉ（ｘ，ｙ）を入力し（ｓｔｅｐ１０１）、測定点Ｑ（ｘ、ｙ）の位置の初期化を行う(ｓｔｅｐ１０２)。次に、入力された輝度Ｉ（ｘ，ｙ）から輝度勾配ベクトルを計算し(ｓｔｅｐ１０３)、探索領域の中で近傍域を設定する（ｉ，ｊ）を仮定して、（ｉ，ｊ）の範囲を計算する（ｓｔｅｐ１０４）。
【００１１】
続いて、この近傍の（ｉ，ｊ）の範囲内の評価線上の線集中度を計算する（ｓｔｅｐ１０５）。ρは評価線線までの離散化された距離を示している。このｈｃｒ（ρ）、ｈｃｌ（ρ）は、（ｉ，ｊ）の範囲内だけの部分直線をHough変換したものである。このようにして計算されたｈｃｒ（ρ）、ｈｃｌ（ρ）に対して、ｒ方向ではρ＝０〜Ｗｒ、ｌ方向ではρ＝０〜Ｗｌと変化させて、ｈｃｒ（ρ）、ｈｃｌ（ρ）の総和をとり、これによってこのＣＨ（ｘ、ｙ）の最大値と、そのときのＷｒ、Ｗｌを求める（ｓｔｅｐ１０６）。さらに、測定点Ｑ（ｘ、ｙ）の位置を移動して画面上の線情報を抽出するものである(ｓｔｅｐ１０７)。
【００１２】
以上の説明からも分るように、ＦＡ域線集中度による方法は、コントラストにむらがあっても線集中ベクトル場の幅にも影響を受けないが、膨大な計算時間を要し、ノイズが混入し易く、その影響は方向φにも線の幅にも出現するものであった。
【００１３】
なお、非特許文献１，２と同様に、濃度勾配ベクトルを使った数値化（ｓｉｎθＰを使用）を行い、そのヒストグラムの確率密度Ｐｉからエントロピーを計算し、エントロピーの最小値をもつ基準候補線を探索して輪郭を決定する放射線画像の照射野認識方法も提案されている（特許文献１参照）。しかし、この技術は面の境界を抽出するもので、線状凸領域の線情報だけを抽出するものではないし、線情報を高速に抽出する高速化を課題とするものでもない。
【００１４】
【特許文献１】特開平１０−２７５２１３号公報
【非特許文献１】電子情報通信学会論文誌、Ｊ８１−Ｄ−II巻、１１号、１９９８年１１月、電子情報通信学会、吉永幸靖外１名「輝度勾配ベクトルを用いたコントラストや幅に影響されない線領域の検出法」、ｐ．２５４７−ｐ．２５５５
【非特許文献２】電子情報通信学会論文誌、Ｊ８７−Ｄ−II巻、１号、２００４年１月、電子情報通信学会、吉永幸靖外４名「輝度勾配ベクトル場モデルによる線の特徴抽出を用いたスピキュラ判別法」、ｐ．１４６−ｐ．１５３
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
以上説明したように、従来の２次微分や曲率から尾根を推定する方法などを使って、画像の中で盛り上がった細長い物体を示す線（線状凸領域）の尾根に相当する輝度のベクトル集中線ＶＣを抽出する方法は、コントラストや線の幅、ノイズの影響を受けるため、解析対象の画像の画質に解析結果が大きく依存する。
【００１６】
また、非特許文献１，２の線集中ベクトル場モデルに基づく線状領域の分析は、コントラストにも線集中ベクトル場の幅にも影響を受けない。しかし、ノイズの影響を受け、画質にむらの生じるものである。これは特許文献１の技術でも同様である。そして、非特許文献１，２の演算を行う場合、従来ＧＡＷＨＴ法に基づく計測方法を利用しているが、上述したような膨大な計算を行ってＦＡ線集中度と線の幅を計算する必要があり、実用上の大きな課題となっていた。従ってノイズが混入した場合には、せっかく膨大な計算を行ったにもかかわらず、画質が悪く、解析結果の信頼性に問題を残す場合もあった。
【００１７】
そこで、このような課題を解決するために本発明は、画像のコントラストや線の幅、ノイズ等の影響を受けずに画像の中の線情報を抽出する線抽出のための画像処理方法と、それを実行するプログラム、及び線集中度画像フィルタを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明は、画像上の複数の測定点に対して、各測定点を通る探索線の両翼に計測用の一定形状の近傍領域を用意するとともに、該近傍領域内に含まれる複数の近傍点で画像の輝度勾配ベクトルの向きを計測し、近傍点のそれぞれで輝度勾配ベクトルの向きと探索線の方向の差を評価する集中度を計算し、近傍領域内のすべての集中度から測定点に対する線集中度を計算し、該線集中度が極大になったとき探索線に沿って線情報がある旨の判定を行う線抽出のための画像処理方法であって、輝度勾配ベクトルの向きと探索線の方向をそれぞれ離散化するとともに、予め集中度を基に各測定点で共用できる基礎加算値を計算しておき、輝度勾配ベクトルの向きを計測したときに、探索線の方向ごとに基礎加算値の候補の中から１つを選んで近傍領域内で加算することにより各測定点の線集中度を計算し、該線集中度が極大となったとき探索線の方向に沿って線情報が存在すると推定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の線集中度画像フィルタとプログラム、線抽出のための画像処理方法によれば、画像のコントラストや線の幅、ノイズ等の影響を受けずに画像の中の線情報を抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以上の課題を解決するために本発明の第１の形態は、画像上の複数の測定点に対して、各測定点を通る探索線の両翼に計測用の一定形状の近傍領域を用意するとともに、該近傍領域内に含まれる複数の近傍点で画像の輝度勾配ベクトルの向きを計測し、近傍点のそれぞれで輝度勾配ベクトルの向きと探索線の方向の差を評価する集中度を計算し、近傍領域内のすべての集中度から測定点に対する線集中度を計算し、該線集中度が極大になったとき探索線に沿って線情報がある旨の判定を行う線抽出のための画像処理方法であって、輝度勾配ベクトルの向きと探索線の方向をそれぞれ離散化するとともに、予め集中度を基に各測定点で共用できる基礎加算値を計算しておき、輝度勾配ベクトルの向きを計測したときに、探索線の方向ごとに基礎加算値の候補の中から１つを選んで近傍領域内で加算することにより各測定点の線集中度を計算し、該線集中度が極大となったとき探索線の方向に沿って線情報が存在すると推定することを特徴とする線抽出のための画像処理方法であり、離散化と一定の形状を有する近傍領域での計算、さらには共用可能な基礎加算値の分離とその予備的な演算結果の蓄積により、各測定点での演算が高速化し、輝度勾配ベクトルの向きで計測するとともに一定の形状を有する近傍領域であるために、画像のコントラストや線の幅、ノイズ等の影響を受けずに画像の中の線情報を抽出することができる。
【００２１】
本発明の第２の形態は、第１の形態に従属する形態であって、近傍領域が、探索線の両翼に沿って所定幅で長尺の固定化された矩形領域であることを特徴とする線抽出のための画像処理方法であり、計算量が少なく、演算が高速化できる。
【００２２】
本発明の第３の形態は、第１または２の形態に従属する形態であって、近傍領域が、探索線の両翼でそれぞれ分離された２つの領域から構成されることを特徴とする線抽出のための画像処理方法であり、ノイズに対する耐性がきわめて強くなる。
【００２３】
本発明の第４の形態は、第１〜３のいずれかの形態に従属する形態であって、集中度ｃ(ｔ)が、ｃ(ｔ)＝ｃ（−ｔ）、ｃ（ｔ＋π）＝−ｃ（ｔ）、ｃ（０）＝１、ｃ（π／２）＝０を満たし、０≦ｔ≦πにおいて単調減少を示す関数によって計算されることを特徴とする線抽出のための画像処理方法であり、共用可能な基礎加算値を予め演算できるようにすることができる。
【００２４】
本発明の第５の形態は、第１〜４のいずれかの形態に従属する形態であって、線集中度が０．５より大きい場合に、線情報がある旨の判定を行うことを特徴とする線抽出のための画像処理方法であり、線集中度が０．５以下の場合、面領域の境界の情報が含まれるが、他のノイズとともにこれを除去することができる。
【００２５】
本発明の第６の形態は、コンピュータを、画像上の複数の測定点に対して、各測定点を通る探索線の両翼に計測用の所定形状の近傍領域を設け、該近傍領域内に含まれる複数の近傍点の輝度勾配ベクトルの向きと探索線の方向をそれぞれ離散化し、輝度勾配ベクトルの向きと探索線の方向の差を評価する集中度に基づいて各測定点で共用できる基礎加算値を計算し格納する基礎加算値演算手段、探索線の方向が設定されたとき、各測定点において近傍点のそれぞれで画像の輝度勾配ベクトルの向きを計測し、基礎加算値の候補の中から向きに対応する基礎加算値を取り出し、近傍領域内で加算することにより線集中度を計算し、各測定点において極大値を示した線集中度の中で線情報と判定できる線集中度及び／またはそのときの探索線の方向を出力する線集中度演算手段、線集中度演算手段が演算した線集中度が所定のノイズ耐性値より大きい場合に線情報と判定する線抽出手段、として機能するためのプログラムであり、離散化と一定の形状を有する近傍領域での計算、さらには共用可能な基礎加算値の分離とその予備的な演算結果の蓄積により、各測定点での演算が高速化し、輝度勾配ベクトルの向きで計測するとともに一定の形状を有する近傍領域であるために、画像のコントラストや線の幅、ノイズ等の影響を受けずに画像の中の線情報を抽出することができる。
【００２６】
本発明の第７の形態は、第６の形態に従属する形態であって、ノイズ耐性値が０．５であることを特徴とするプログラムであり、線集中度が０．５以下の場合、面領域の境界の情報が含まれるが、他のノイズとともにこれを除去することができる。
【００２７】
本発明の第８の形態は、第６または７の形態に従属する形態であって、基礎加算値演算手段手段が、計測に伴って変化しない固定化された計測用の一定形状の近傍領域を設定することを特徴とするプログラムであり、計算量が少なく、演算が高速化できる。
【００２８】
本発明の第９の形態は、画像上の複数の測定点に対して、各測定点を通る探索線の両翼に計測用の所定形状の近傍領域を設け、該近傍領域内に含まれる複数の近傍点の輝度勾配ベクトルの向きと探索線の方向をそれぞれ離散化し、輝度勾配ベクトルの向きと探索線の方向の差を評価する集中度に基づいて各測定点で共用できる基礎加算値を計算し格納する基礎加算値演算手段と、探索線の方向が設定されたとき、各測定点において近傍点のそれぞれで画像の輝度勾配ベクトルの向きを計測し、基礎加算値の候補の中から向きに対応する基礎加算値を取り出し、近傍領域内で加算することにより線集中度を計算し、各測定点において極大値を示した線集中度の中で線情報と判定できる線集中度及び／またはそのときの探索線の方向を出力する線集中度演算手段と、線集中度演算手段が演算した線集中度が所定のノイズ耐性値より大きい場合に線情報と判定する線抽出手段と、を備えたことを特徴とする線集中度画像フィルタであり、離散化と一定の形状を有する近傍領域での計算、さらには共用可能な基礎加算値の分離とその予備的な演算結果の蓄積により、各測定点での演算が高速化し、輝度勾配ベクトルの向きで計測するとともに一定の形状を有する近傍領域であるために、画像のコントラストや線の幅、ノイズ等の影響を受けずに画像の中の線情報を抽出することができる。
【実施例１】
【００２９】
本発明の実施例1の線抽出の画像処理について図１に基づいて説明をする。図1（ａ）は本発明の実施例1における実画像の実際の線の説明図、図１（ｂ）は（ａ）の実際の線の輝度ベクトルの分布説明図、図２（ａ）は本発明の実施例1における線に対する理想的な輝度ベクトルの分布説明図、図２（ｂ）は（ａ）の線領域の輝度ベクトル説明図である。
【００３０】
まず、本実施例1の線抽出は、探索線周りの狭幅固定の近傍領域を使い、探索線に対する集中度を計算してベクトル集中線を求めるものであり、この線抽出の原理について説明する。
【００３１】
図１（ａ）に示すような画像から線情報を抽出する場合、通常、画像中に出現した線状凸領域の尾根線に沿って線の存在を認識する。図１（ａ）の画像の中で注目点Ｐを移動し、尾根線が抽出できれば、画像から線分が抽出できたことになる。図２（ａ）の右図は、このような線状凸領域の輝度と輝度勾配ベクトルの状態を示し、画像上に現れる理想的な線状凸領域のベクトルの状態を示している。これによれば、理想状態で、線状凸領域のエッジ付近から中央に向って一様な濃度変化が形成され、輝度勾配ベクトルは中央の尾根線に向ってすべて垂直に並んでいる。そこで本発明においては、輝度勾配ベクトルの方向が尾根線の両側から尾根線に直交するとき、線分の尾根線（以下、ベクトル集中線Ｖという）と判断する。
【００３２】
図２（ａ）の左図は、線状凸領域であると判断するための理想的な輝度勾配ベクトルのモデル分布である。注目点Ｐ（ｘ，ｙ）がベクトル集中線Ｖ上に存在する場合、ベクトル集中線Ｖの一方側の近傍領域ｒ（近傍領域ｒ１）、他方側の近傍領域ｒ（近傍領域ｒ２）のそれぞれで、輝度勾配ベクトルがベクトル集中線Ｖに向って垂直に集中する。ただ、このような理想的な近傍領域ｒが実際の画像に現れることは少なく、実際には、図１（ｂ）のような近傍領域ｒとして出現し、輝度勾配ベクトルは近傍領域ｒ１内と近傍領域ｒ２内で概ね対向する方向であるが、ベクトル集中線Ｖに向ってそれぞれバラバラに線集中する。さらに、注目点Ｐ（ｘ，ｙ）がベクトル集中線Ｖ上にない場合は輝度勾配ベクトルはまったく別の方向に向い、これにノイズ等の不規則性が加わった方向を向く。
【００３３】
そこで本発明においては、ベクトル集中線Ｖを求めるため、注目点Ｐ（ｘ，ｙ）を通る仮定のベクトル集中線Ｖ（以下、探索線Ｓ）を想定し、この探索線Ｓに対する近傍領域ｒ１と近傍領域ｒ２内のそれぞれの近傍点Ｑ（ｘ，ｙ）のすべてで注目点Ｐ（ｘ，ｙ）に対する評価値、すなわち以下説明する線集中度ＣＮ（ｘ，ｙ）を計算し、この線集中度ＣＮ（ｘ，ｙ）がベクトル集中線Ｖを示す所定の値、１もしくは最大値を示したときに、この方向を線の方向とするものである。本発明のこの狭幅固定の近傍領域による線集中度ＣＮ（ｘ，ｙ）を狭幅固定領域線集中度（Narrow width fixed line convergence degree）（以下、ＮＦ線集中度）という。
【００３４】
さて図２（ｂ）に示すように、ベクトル集中線Ｖと探索線の方向をφ、理想的な輝度勾配ベクトルの向きをψ、実際の輝度勾配ベクトルの方向をθとすると、近傍領域ｒ１に属する近傍点Ｑ１、近傍領域ｒ２に属するＱ２における輝度勾配ベクトルのψは、ベクトル集中線Ｖと直交し、近傍領域ｒ１ではψはψ＝φ＋π／２、近傍領域ｒ２ではψはψ＝φ−π／２となる。ところでＱ（ｘ，ｙ）における実際の輝度勾配ベクトルは、ベクトルの流れに不規則性が加わり、理想的な輝度勾配ベクトルの方向ψと角度（θ−ψ）だけ傾斜する。そこで、個々の輝度勾配ベクトルの評価指標として（θ−ψ）、評価値として集中度ｃ（θ-ψ）を使って実際の輝度勾配ベクトルを上記モデルとの関係で評価する。なお、θ，ψはｘ，ｙの関数である。集中度を表す関数ｃ（ｔ）はｔをラジアン値とした場合、ｃ（ｔ）＝ｃ（−ｔ）、ｃ（ｔ＋π）＝−ｃ（ｔ）、ｃ（０）＝１、ｃ（π／２）＝０であり、０≦ｔ≦πで単調減少関数であればよい。実施例１においては、集中度ｃ（θ-ψ）としてｃ（θ-ψ）＝ｃｏｓ（θ-ψ）を採用している。なお、集中度ｃ（θ-ψ）は上述の説明からも分るようにｃｏｓ（θ-ψ）に限られるものではない。
【００３５】
真のベクトル集中線Ｖが線分の方向φを向いている場合、Ｐ（ｘ，ｙ）を通る方向φの探索線Ｓの両翼の近傍領域ｒ１，ｒ２内では、Ｑ（ｘ，ｙ）の輝度勾配ベクトルの方向θはθ＝ψとなり、各点の集中度ｃ（θ-ψ）は最大で、ベクトル集中線Ｖ上でｃ（０）＝１となる。逆に集中度ｃ（θ-ψ）が近傍領域ｒ１，ｒ２内で最大値を示すときは、そのφの方向がベクトル集中線Ｖの方向であり、このとき近傍領域ｒ１，ｒ２内の近傍点Ｑ（ｘ，ｙ）の輝度勾配ベクトルは方向φと直交するベクトルとなる。そして、この集中度ｃ（θ-ψ）が近傍領域ｒ１，ｒ２内のすべてで最大値１となったとき、注目点Ｐ（ｘ，ｙ）はベクトル集中線Ｖ上にあり、ベクトル集中線Ｖは方向φを向いていることを示す。実用上は正確に1でなくとも、1近傍であれば概ねφの方向を向いている。
【００３６】
そこで、仮定の注目点Ｐ（ｘ，ｙ）に対して近傍点Ｑ（ｘｄ，ｙｄ）、ベクトル集中線Ｖと探索線Ｓまでの幅ｗ、ベクトル集中線Ｖ，探索線Ｓの方向φとし、またＰ（ｘ，ｙ）近傍に各幅ｗｍａｘ，長さｌの狭幅固定の近傍領域ｒ１，ｒ２を想定し、探索線Ｓに対する線集中度ＣＮ（ｘ，ｙ）の計算を行う。狭幅固定の近傍領域ｒ１，ｒ２の面積の和をＡ（ｒ）とすると、（数１）で線集中度ＣＮ（ｘ，ｙ）が表すことができる。図３は本発明の実施例１の狭幅固定の近傍領域での線集中の説明図である。Ｗは線の幅であり、Ｗ≧２ｗｍａｘである。しかし、幅ｗｍａｘは線の幅が影響しないようにＷより十分小さい値を選ぶのがよく、実画像ではｗｍａｘ＝２〜５程度をとれば十分である。
【００３７】
【数１】
2005284697.tif 000003
図３によれば、近傍領域ｒ２内における輝度勾配ベクトルの集中度ｃ（θ-ψ）は１、近傍領域ｒ１内におけるベクトル集中線Ｖと探索線Ｓ間の輝度勾配ベクトルの集中度ｃ（θ-ψ）は−１、近傍領域ｒ１内の残りの領域の輝度勾配ベクトルの集中度ｃ（θ-ψ）は１であるから、ＣＮ（ｘ，ｙ）＝｛（ｗｍａｘ−ｗ）×１＋（−１）×ｗ＋１×ｗｍａｘ｝／２ｗｍａｘ＝１−ｗ／ｗｍａｘとなる。ベクトル集中線Ｖと探索線Ｓが一致したときは、注目点Ｐ（ｘ，ｙ）はベクトル集中線Ｖ上に存在し、ＣＮ（ｘ，ｙ）＝１となることが分る。
【００３８】
このように実施例1の画像処理は、処理の画像に対して仮定の注目点Ｐ（ｘ，ｙ）を次々と移動し、それぞれで狭幅固定の近傍領域ｒ１，ｒ２を想定して（数１）を計算し、ＣＮ（ｘ，ｙ）＝１となる探索線Ｓを求めれば、この線が画像上の尾根であるベクトル集中線Ｖということが分る。
【００３９】
ところで、（数１）の第２項の「ｃｏｓ（θ-φ+π/２）」は「−ｃｏｓ（θ-φ-π/２）」と書き換えることができので、第１項、第２項は共に「ｃｏｓ（θ-φ-π/２）」という同一の計算式を使用し、ＣＮ（ｘ，ｙ）は近傍領域ｒ１，ｒ２内で同じ計算値「ｃｏｓ（θ-φ-π/２）／Ａ（ｒ）」の加算か減算を行ったものであることを示している。本発明はこの性質を利用し、方向φと輝度勾配ベクトルの方向θをｎ個に分割して、複数の計算値「ｃｏｓ（θ-φ-π/２）／Ａ（ｒ）」を基礎加算値として予め蓄積しておくものである。従って、第1段階として（数１）の基礎加算値を計算しておき、第２段階として狭幅固定の近傍領域ｒ１，ｒ２内の輝度勾配ベクトルの方向θを実測して方向φとの組合せから、予め蓄積してある候補の中から、対応する１つの基礎加算値を取り出して加算、減算することで高速化を実現するものである。
【００４０】
これに対し従来のＦＡ線集中度法では、近傍領域ｒ１，ｒ２の長さｌと最大探索幅Ｗから近傍点（ｉ，ｊ）の範囲を計算し、この近傍点（ｉ，ｊ）の探索線Ｓに対する線集中度測定と、これに加えてＷｒ、Ｗｌの幅推定を実行しなければならず、膨大な計算量を必要とするが、本発明においては既知の計算値の加算、減算にすることができ、計算量を極端に減らすことができるものである。
【００４１】
さらに、本発明においては、線を示す線状凸領域でなく、面を示すエッジ部分の場合を除くことができ、線状凸領域だけを抽出することができる。図３に示す線状凸領域を示す場合、ｗ＞Ｗでは輝度勾配ベクトルの集中度ｃ（θ-ψ）は０となる。これに対し、これが面を示すベクトル場であった場合、ベクトル集中線Ｖの右半面はｗ＞Ｗで集中度ｃ（θ-ψ）は１となる。このとき、ＣＮ（ｘ，ｙ）＝｛（ｗｍａｘ−Ｗ）×１＋（−１）×Ｗ｝／２ｗｍａｘ＝１／２−Ｗ／ｗｍａｘとなり、ＣＮ（ｘ，ｙ）は０・５を越えない。すなわち、線集中度ＣＮ（ｘ，ｙ）に０．５の閾値を設け、ＣＮ（ｘ，ｙ）＞０．５を抽出すればこのようなエッジ部分等を抽出したデータから排除できるものである。
【００４２】
そこで、以下、本発明の実施例１の線抽出のための画像処理の手順について図４、図５のフローチャートに基づいて説明する。図４は本発明の実施例１における線抽出のための画像処理の基礎加算値算出のフローチャート、図５は本発明の実施例１における線抽出のための画像処理の線集中度算出のフローチャート、図６は本発明の実施例1における狭幅固定の近傍領域の画素配列説明図、図７は本発明の実施例１における線抽出のための画像処理の線抽出処理のフローチャート、図８は本発明の実施例１における線集中フィルタのブロック構成図、図９はＦＡ法、実施例１の狭幅固定の近傍領域、実施例２の分離分割した狭幅固定の近傍領域による線集中度の分布図である。本実施例１の画像処理の手順は、（１）基礎加算値演算ステップと、（２）線集中度演算ステップ、（３）線抽出ステップから構成される。
【００４３】
まず、（１）基礎加算値演算ステップについて説明する。画像の点Ｐ（ｘ，ｙ）を通る探索線Ｓの両翼にそれぞれ幅ｗｍａｘ，長さｌの狭幅固定の近傍領域ｒ１，ｒ２を想定するとともに、探索線Ｓの方向φと輝度勾配ベクトルの方向を離散化するための分割数ｎを設定する(ｓｔｅｐ１)。このＰ（ｘ，ｙ）を原点としたローカル座標を用意し、幅ｗｍａｘ，長さｌの近傍領域ｒ１，ｒ２を構成する各画素の位置を設定する（ｓｔｅｐ２）。近傍領域ｒ１，ｒ２に含まれる画素の画素数をカウントし、それぞれＭ１，Ｍ２を得る(ｓｔｅｐ３)。
【００４４】
続いて、近傍領域ｒ１，ｒ２の画素に図６に示すように連番ｍを割り当て、近傍領域ｒ１内の近傍点Ｑ（ｘｄ，ｙｄ）をこのｍの関数として表したローカル座標の位置座標（ｄ１ｘ（ｍ），ｄ１ｙ（ｍ））、近傍領域ｒ２内の近傍点Ｑをこのｍの関数として表した位置座標（ｄ２ｘ（ｍ），ｄ２ｙ（ｍ））を計算する（ｓｔｅｐ４）。次いでｔ＝（ｎ/２π）θとおき、φをｎで離散化し、近傍領域ｒ１，ｒ２で（数２）（数３）を演算する（ｓｔｅｐ５）。すなわち、近傍領域ｒ１で（数２）、ｍ＝０〜Ｍ１、ｔ＝０〜（ｎ−１）である。なお、φは［（ｎ/２π）Δφ＋０．５］で示す整数のパラメータである。
【００４５】
【数２】
2005284697.tif 000004
同様に、近傍領域ｒ２で（数３）、ｍ＝０〜Ｍ２、ｔ＝０〜（ｎ−１）となる。
【００４６】
【数３】
2005284697.tif 000005
続いて、近傍領域ｒ１，ｒ２の画素の連番を結合する（ｓｔｅｐ６）。すなわち、近傍領域ｒ１においてＣ（ｔ，ｍ）＝Ｃ１（ｔ，ｍ）、ｄｘ（ｍ）＝ｄ１ｘ（ｍ）、ｄｙ（ｍ）＝ｄ１ｙ（ｍ）とし、ｍ＝０〜Ｍ１、ｔ＝０〜（ｎ−１）である。また、近傍領域ｒ２において、Ｃ（ｔ，ｍ＋Ｍ１）＝Ｃ２（ｔ，ｍ）、ｄｘ（ｍ＋Ｍ１）＝ｄ２ｘ（ｍ）、ｄｙ（ｍ＋Ｍ１）＝ｄ２ｙ（ｍ）とし、ｍ＝０〜Ｍ２、ｔ＝０〜（ｎ−１）とするものである。
【００４７】
このように実施例１の基礎加算値演算ステップによって、各画素の位置を特定するｍ（ｍ＝０〜Ｍ）、全画素数Ｍ＝Ｍ１＋Ｍ２、探索線Ｓの方向φ及び輝度勾配ベクトルの方向を離散化する分割数ｎを予め設定することにより、（２）線集中演算ステップの演算で使用する各画素の集中度の候補となる基礎加算値Ｃ１（ｔ，ｍ）、Ｃ２（ｔ，ｍ）を１つの基礎加算値Ｃ（ｔ，ｍ）、ここでｍ＝０〜Ｍ、ｔ＝０〜（ｎ−１）として表現し、予め演算して記憶手段に格納しておくことができる。同様に、ｄｘ（ｍ）、ｄｙ（ｍ）をｍ＝０〜Ｍで特定することができる。なお、パラメータφもφ＝０〜（ｎ−１）で変化させ、それぞれのφで基礎加算値Ｃ（ｔ，ｍ）を計算する。
【００４８】
ところで、集中度ｃ（ｘ）は、φ方向にｙ軸をとったとき、ｃ（ｘ）＝ｃ（−ｘ）、ｃ（ｘ+π）＝−ｃ（ｘ）、ｃ（０）＝１、ｃ（π／２）＝０であって、０≦ｘ≦πで単調減少関数であればよく、（数１）の「ｃｏｓ（θ-φ-π/２）」「ｃｏｓ（θ-φ+π/２）」に代えて、この条件を満たす他の関数ｆ（θ-φ-π/２）、ｆ（θ-φ+π/２）を使うことができる。このような関数としてｃｏｓｋ（θ-φ-π/２）、但しｋは奇数、のような余弦関数の冪乗関数がある。このときｆ（θ-φ+π/２）＝−ｆ（θ-φ-π/２）であるから、ｓｔｅｐ５の演算は、近傍領域ｒ１において、Ｃ１（ｔ，ｍ）＝ｆ（ｔ-φ，ｄ１ｘ（ｍ），ｄ１ｙ（ｍ））、ｍ＝０〜Ｍ１、ｔ＝０〜（ｎ−１）とし、近傍領域ｒ２において、Ｃ２（ｔ，ｍ）＝ｆ（ｔ-φ，ｄ２ｘ（ｍ），ｄ２ｙ（ｍ））、ｍ＝０〜Ｍ２、ｔ＝０〜（ｎ−１）とすればよい。このｃｏｓｋ（θ-φ-π/２）ような場合、θ＝φ＋π/２を満たす付近で急激な減少をするため高感度の線フィルタとすることができる。
【００４９】
続いて、実際の画像の線集中度を演算するときに実行する（２）線集中度演算ステップの説明を行う。（１）基礎加算値演算ステップで予め次のステップで使用する各画素の集中度の候補となる基礎加算値が計算してあるため、線の方向φと輝度勾配ベクトルの方向θを分割する分割数ｎ、原画像の輝度Ｉ（ｘ，ｙ）を入力すれば、線集中度ＣＮ（ｘ，ｙ）は、（数１）によって各画素における上記基礎加算値Ｃ（ｔ，ｍ）の総和として得られるものである。
【００５０】
図５において、φ（言い換えると分割数ｎ）、輝度Ｉ（ｘ，ｙ）を入力し（ｓｔｅｐ１１）、画像中の注目点Ｐ（ｘ，ｙ）を原点とした座標系を選び、近傍点Ｑ（ｘｄ，ｙｄ）の位置座標と線集中度ＣＮ（ｘｄ，ｙｄ）を初期化する（ｓｔｅｐ１２）。これにより探索線の方向φ、近傍領域ｒ１，ｒ２の座標（ｄｘ（ｍ），ｄｙ（ｍ））はｎ、ｍ（ｍ＝０〜Ｍ）で表現可能になる。
【００５１】
続いて、近傍点Ｑの輝度勾配ベクトルの方向θを求め（ｓｔｅｐ１３）、ｔ＝（ｎ/２π）θを演算し、整数化する（ｓｔｅｐ１４）。さらにφの入力の有無がチェックされ（ｓｔｅｐ１５）、φの指定がない場合はφ＝０としてφを初期化する（ｓｔｅｐ１６）。場合によりφの指定があるときはφ＝φ０と設定する（ｓｔｅｐ１７）。ｍ＝０としてｍを初期化する（ｓｔｅｐ１８）。次に、ｘｄ＝ｘｄ＋ｄｘ（ｍ）、ｙｄ＝ｙｄ＋ｄｙ（ｍ）の計算を行い、近傍点Ｑ（ｘｄ，ｙｄ）の座標を計算する（ｓｔｅｐ１９）。そして基礎加算値Ｃ（ｔ，ｍ）の候補の中から1つを選びＣＮ（ｘ，ｙ）＝ＣＮ（ｘ，ｙ）＋Ｃ（ｔ，ｍ）を計算し（ｓｔｅｐ２０）、この位置の線集中度ＣＮ（ｘ，ｙ）を求める。
【００５２】
次いで、ｍ＝ｍ＋１を計算し（ｓｔｅｐ２１）、ｍがＭと一致するか否かを判断し（ｓｔｅｐ２２）、ｍがＭと一致しない場合はｓｔｅｐ１９に戻って座標の計算を繰り返す。ｓｔｅｐ２２でｍがＭと一致したら、φの指定の有無が再度チェックされ（ｓｔｅｐ２３）、φの指定がない場合φ＝φ＋１を計算し（ｓｔｅｐ２４）、さらにφが（ｎ−１）と一致するか否かを判断するとともに、φの指定の指定があってφ＝φ０の場合は（φ０＋１）と一致するかを判断し（ｓｔｅｐ２５）、いずれも一致しない場合はｓｔｅｐ１８へ戻って計算を繰り返す。ｓｔｅｐ２３でφ＝φ０の指定があった場合、またはｓｔｅｐ２５でφが（ｎ−１）と一致した場合は、近傍点Ｑ（ｘｄ，ｙｄ）の移動が必要か否かが判定され（ｓｔｅｐ２６）、移動の必要がなければＱ（ｘｄ，ｙｄ）の測定は終了し、移動の必要があれば新たなＱ（ｘｄ，ｙｄ）に移動してｓｔｅｐ１４に戻って繰り返す。
【００５３】
さらに（３）線抽出ステップについて説明すると、このステップでは線集中度ＣＮ（ｘ，ｙ）がノイズ耐性値０．５より大きい場合に線状凸領域と判断し、ＣＮ（ｘ，ｙ）の値に従って現画像で線と評価できる部分を抽出して線情報として出力するものである。なお、以下の線抽出ステップでは、さらに線画像を明確に出力するために強調処理を行っている。線抽出処理は、図６に示すように線集中度ＣＮ（ｘ，ｙ）が入力されると（ｓｔｅｐ３１）、画像中の注目点Ｐ（ｘ，ｙ）を原点とした座標系を選び、近傍点Ｑ（ｘｄ，ｙｄ）の位置座標を初期化する（ｓｔｅｐ３２）。入力されたφごとの線集中度ＣＮ（ｘ，ｙ）の中で最大値を求め、この最大値のＣＮ（ｘ，ｙ）がＣＮ（ｘ，ｙ）＞０．５か否かを判定し（ｓｔｅｐ３３）、ＣＮ（ｘ，ｙ）＞０．５の場合はＣＬ（ｘ，ｙ）＝１を出力する（ｓｔｅｐ３４）。φの指定がない場合は、同時に最大値を示したφを線の方向を示すφとして出力する。ｓｔｅｐ３３において、ＣＮ（ｘ，ｙ）≦０．５の場合はＣＬ（ｘ，ｙ）＝０を出力し（ｓｔｅｐ３５）、近傍点Ｑ（ｘｄ，ｙｄ）の移動が必要か否かが判定され（ｓｔｅｐ３６）、移動の必要がなければＱ（ｘｄ，ｙｄ）の測定は終了し、移動の必要があれば新たなＱ（ｘｄ，ｙｄ）に対いてｓｔｅｐ３３に戻って繰り返す。
【００５４】
ところで、以上説明したノイズ耐性値０．５は、上述したように、面領域のエッジ部分の示す線に対してはＣＮ（ｘ，ｙ）が０・５を越えないことに基づくものである。このエッジ部分を示すデータは（３）線抽出ステップの処理によって線画像出力から除去できる。そして、その他のノイズがあっても、本実施例１においては尾根線の非常に狭い小さな領域だけでＣＮ（ｘ，ｙ）を検出するから、ノイズの影響はほぼ除去され、線画像だけを確実に出力することができる。
【００５５】
このように本発明の実施例１においては、（１）基礎加算値演算ステップで、予めφ，ｍ，ｔごとにその後の（２）線集中演算ステップの演算で使用する各画素の基礎加算値Ｃ（ｔ，ｍ）を演算しておき、（２）線集中演算ステップにおいては、近傍点Ｑの輝度勾配ベクトルの方向θを求めることによりｔを計算し、基礎加算値Ｃ（ｔ，ｍ）を使って既知のφ０もしくは各φごとに線集中度ＣＮ（ｘ，ｙ）を算出し、（３）線抽出ステップでこの集合の中から線状凸領域と評価できるＣＮ（ｘ，ｙ）を計算するので、従来のＧＡＷＨＴ法のように線集中度ＣＮ（ｘ，ｙ）と線の幅Ｗｒ、Ｗｌの計算を同時に進めるような膨大な計算を必要とせず、予備的演算で得た基礎加算値Ｃ（ｔ，ｍ）を選んで単純な加算を繰り返すだけで、きわめて短時間のうちに画像の中の線状凸領域、とくにその尾根線だけを抽出することができる。
【００５６】
また、（ｘ，ｙ，φ）から構成されるオブジェクト空間で、特定のφ０を指定してスライスした場合、このφ０方向の情報が抽出され、さらに詳細な解析が可能になる。例えば、φ＝φＡ，φＢのようにφを指定して、このときのＣＮ（ｘ，ｙ，φＡ）、ＣＮ（ｘ，ｙ，φＢ）を求め、それぞれで０．５より大きい場合を抽出すれば、φＡ方向を向いた線情報とφＢ方向を向いた線情報の分離が可能になる。φＡでスライスした空間と、φＢでスライスした空間においては、φを指定せずにＣＮ（ｘ，ｙ，φ）が最大値となる線情報で脱落した情報が、それぞれの空間で抽出可能になる。
【００５７】
例えば、φＡ，φＢ方向の２つの線が交叉している場合、交叉部分では一方のスライス空間にカメラ側の物体が示す線が抽出され、もう一方のスライス空間に下側の物体を示す線が抽出される。多くの場合下側の線には交叉部分に欠損があるように抽出される。この欠損部分の輪郭は明確でないから、この出力画像を縮小などして不鮮明な部分の情報量を低下させ、再度φを変化させてＣＮ（ｘ，ｙ，φ）空間で線画像を出力させるなどすればより明瞭に立体構造を明確化できる。
【００５８】
さらに、ＣＮ（ｘ，ｙ，φ）が０．５より大きい線情報を抽出するという２値画像抽出だけでなく、０．５〜０．６、０．６〜０．７、０．７〜０．８、０．８以上といった多値画像を抽出することもでき、画像にグラデーションをつけることでさらに見易い画像にすることができる。
【００５９】
このように本発明の実施例１の線抽出のための画像処理は、方向φを変化させるだけでなく、φを指定して処理することにより画像の立体的な解析が可能になる。そして（ｘ，ｙ，φ）のオブジェクト空間として出力することにより、多様な画像解析が可能になる。
【００６０】
続いて、以上説明した画像処理を実行する実施例１のプログラムと線集中フィルタのブロック構成について説明する。図８において、１は上述の（１）基礎加算値演算ステップの手順を実行する基礎加算値演算手段、２は同様に（２）線集中度演算ステップの手順を実行する線集中度演算手段、３は（３）線抽出ステップの手順を実行する線抽出手段である。
【００６１】
基礎加算値演算手段３は、近傍領域ｒ１，ｒ２を構成する各画素の画素数をカウントし、近傍領域ｒ１，ｒ２内の近傍点Ｑの位置を計算し、θ，φを離散化し、θ，φのあらゆる変化に対応した基礎加算値（数２）（数３）を演算する。近傍領域ｒ１，ｒ２のそれぞれの基礎加算値は、（θ−φ）が同じであれば近傍領域ｒ１，ｒ２で同一になる性質を利用するものであり、近傍領域ｒ１，ｒ２の画素の連番を結合することにより、通番で演算ができるようにするものである。また、線集中度演算手段２は、輝度勾配ベクトルの方向θを計算し、すべての近傍点Ｑに対してφが既知の場合、θ，φの値から基礎加算値を単純に加算してＣＮ（ｘ，ｙ）を演算する。また、φが未定の場合は離散化したφを変化させ、各φごとに基礎加算値を加算して最大値となるＣＮ（ｘ，ｙ）を演算する。これによりφとＣＮ（ｘ，ｙ）が求められる。さらに線抽出手段３は、線集中度演算手段２が演算したＣＮ（ｘ，ｙ）がノイズ耐性値０．５より大きい値だけを出力し、ＣＮ（ｘ，ｙ）＞０．５の場合、ＣＮ（ｘ，ｙ）をＣＬ（ｘ，ｙ）＝１、ＣＮ（ｘ，ｙ）≦０．５の場合、ＣＮ（ｘ，ｙ）をＣＬ（ｘ，ｙ）＝０として、線画像を鮮明にすることができる。これは２値に限らず、多値で実行できる。
【００６２】
この実施例１のプログラムは、コンピュータ（図示しない）の中央処理演算装置（ＣＰＵ）に読み込まれ、（１）基礎加算値演算ステップ、２）線集中度演算ステップ、（３）線抽出ステップの各演算ステップがその手順に従って実行されるものである。また、実施例１の線画像フィルタは、このプログラムがコンピュータに搭載されてその手順に従って処理されるもので、コンピュータとプログラムによって機能実現手段として構成される。
【００６３】
そこで以上説明した狭幅固定の近傍領域による線抽出のための画像処理と他の処理との比較を行う。図９の（ａ）は従来のＦＡ線集中度を示し、（ｂ）に示すＮＦ線集中度は実施例１の狭幅固定の近傍領域による線集中度を示している。ＦＡ線集中度は尾根線のところで１を示し、線幅の境界で０．５の線集中度となっている。輝度の微分を使うのではなく、ベクトルの向く方向で線集中度を計算するのでコントラストの影響は受けにくいが、広い領域で線の幅推定とともに線集中度を計算するので、ノイズの影響を受け易い。これに対し、実施例１の狭幅固定の近傍領域による線集中度は、単位幅程度の非常に狭い小さな領域、さらにＣＮ（ｘ，ｙ）が０．５を越える領域だけで線集中度が検出されるから、ノイズの影響をほとんど受けず、尾根線だけをシャープに抽出することができることが分る。
【００６４】
そこで、医療用画像に対して実際に実施例１の画像処理と他の処理を行った結果について説明する。図１０は本発明の実施例１の線集中度画像フィルタと他のフィルタで乳癌の腫瘤影を解析した写真である。図１０の（ａ）は原画像のＸ線写真、（ｂ）は実施例１の線画像フィルタで処理した２値画像、（ｃ）は実施例１の線集中度画像フィルタで処理した多値画像、（ｄ）はＦＡ線集中度フィルタで処理した２値画像、（ｅ）はＦＡ線集中度フィルタで処理した多値画像、（ｆ）は従来の微分フィルタで処理した２値画像である。
【００６５】
（ａ）の原画像となるＸ線写真は腫瘤影がぼんやりとした状態で写っており、専門家でなければ情報を読み取ることは難しい。従来はこの情報を微分フィルタで微分し、（ｆ）のような画像として診て判断していた。（ｆ）によれば、中央の白いリングが多くのノイズの中に浮き出て、周囲に血管やスピキュラとみられる放射状の線が伸びているのが分るが、きわめて不明確ではある。しかし、コントラストで雑情報が多く、また白いリングは微分による腫瘤影の境界を示すもので、スピキュラを見難くしている。
【００６６】
これに対し、（ｂ）の実施例１の線集中度画像フィルタで処理した２値画像は、線だけが検出され、境界を示すリング状の部分は取り除かれており、長く放射状に伸びるスピキュラと多数の血管等の線状の部分が明瞭に抽出されている。（ｃ）の多値画像によればさらに鮮明且つ立体的な腫瘤影の線構造が抽出されており、悪性腫瘍と良性腫瘍の判別が容易である。悪性腫瘍の診断のためには線の抽出が重要で、ノイズの影響を断つ必要があるが、実施例１の線集中度画像フィルタはこの目的に適ったフィルタということができる。次に、（ｄ）のＦＡ線集中度フィルタで処理した２値画像は、線が正しい太さで抽出されるとともに、実施例１の線集中度画像フィルタとほぼ同様の優れた結果を示しているが、雑然として交錯する線が目立つ。これは、ＦＡ線集中度フィルタが実施例１の線集中度画像フィルタと比較してノイズの影響を受け易いからであり、計算量、計算時間が実施例１の線集中度画像フィルタより２〜４桁程度高くなる。これは、実施例１の線集中度画像フィルタが狭幅固定の近傍領域を用い、φ、θの離散化、集中度を評価する余弦関数の特性を利用し、輝度勾配ベクトルのθの演算と基礎加算値の演算を分離することに成功したからであり、予め基礎加算値を蓄積しておくため、輝度勾配ベクトルのθの測定回数が少なくとも１／Ｍ（Ｍは総画素数）以下になるからである。
【００６７】
このように実施例１の線集中度画像フィルタとプログラム、線抽出のための画像処理方法は、画像のコントラストや線の幅、ノイズ等の影響を受けずに画像の中の線情報を抽出することができる。また、実施例１は線情報だけを画像から抽出することができるため、１つの画像から、実施例１の線情報を抽出した線画像と一般的な微分による線画像を出力し、両者の差を求めることにより、面領域の境界部分のみの画像を抽出することも可能になる。
【実施例２】
【００６８】
本発明の実施例２の線抽出の画像処理方法とプログラム、線集中度画像フィルタについて図１１に基づいて説明をする。図1１は本発明の実施例２における狭幅固定の近傍領域での線集中の説明図である。実施例２の画像処理は、探索線Ｓの両翼の近傍領域ｒ１，ｒ２を分離して、探索線Ｓからそれぞれ幅ｗｍｉｎだけ離れた位置から各方向へ近傍領域ｒ１，ｒ２を設けるものである。従って、実施例１と基本的に構成が同一であり、詳細な説明は実施例１に譲って、相違点についてのみ説明する。図１，図２，図４〜図１０は実施例２においても参照する。
【００６９】
実施例２においては、図１１に示すように、探索線Ｓ状の注目点Ｐ（ｘ，ｙ）に対して近傍点Ｑ（ｘｄ，ｙｄ）、ベクトル集中線Ｖと探索線Ｓまでの幅ｗ、ベクトル集中線Ｖ，探索線Ｓの方向φとし、またＰ（ｘ，ｙ）の近傍でそれぞれ幅ｗｍｉｎ離れた位置から各幅ｗｍａｘ，長さｌの分離された狭幅固定の近傍領域ｒ１，ｒ２を想定して、探索線Ｓに対する線集中度ＣＮ（ｘ，ｙ）の計算を行うものである。狭幅固定の近傍領域ｒ１，ｒ２のＶ方向単位長の面積をＡ１（ｒ）、Ａ２（ｒ）とすると、Ａ（ｒ）＝Ａ１（ｒ）＋Ａ２（ｒ）であるから、（数１）で線集中度ＣＮ（ｘ，ｙ）を表すことができる。このｗｍｉｎは、実画像の場合、ｗｍｉｎ＝１程度、ｗｍａｘ≧２とすればよい。ｗｍａｘ＝２〜５程度で十分である。この場合、実施例２の線抽出の画像処理により、実施例１に比べてさらにノイズ耐性が向上する。
【００７０】
実施例２の線抽出のための画像処理の手順は、実施例１と同様に、（１）基礎加算値演算ステップと、（２）線集中度演算ステップ、（３）線抽出ステップから構成される。実施例２は実施例１と基本的に変わらない。但し、ｍ＝Ｍ１のときに座標（ｄｘ（ｍ），ｄｙ（ｍ））が大きく変化する。
【００７１】
実施例２のプログラムと線集中度画像フィルタも、図８に示すように、（１）基礎加算値演算ステップの手順を実行する基礎加算値演算手段１、（２）線集中度演算ステップの手順を実行する線集中度演算手段２、（３）線抽出ステップの手順を実行する線抽出手段３から構成される。
【００７２】
基礎加算値演算手段３は、近傍領域ｒ１，ｒ２を構成する各画素の画素数をカウントし、近傍領域ｒ１，ｒ２内の近傍点Ｑの位置を計算し、θ，φを離散化し、θ，φのあらゆる変化に対応した基礎加算値（数２）（数３）を演算する。また、線集中度演算手段２は、輝度勾配ベクトルの方向θを計算し、近傍領域ｒ１，ｒ２のそれぞれで全近傍点Ｑに対してφが既知の場合、θ，φの値から基礎加算値を単純に加算してＣＮ（ｘ，ｙ）を演算する。また、φが未定の場合は離散化したφを変化させ、各φごとに基礎加算値を加算して最大値となるＣＮ（ｘ，ｙ）を演算する。これによりφとＣＮ（ｘ，ｙ）が求められる。さらに線抽出手段３は、線集中度演算手段２が演算したＣＮ（ｘ，ｙ）がノイズ耐性値０．５より大きい値だけを出力し、ＣＮ（ｘ，ｙ）＞０．５の場合、ＣＮ（ｘ，ｙ）をＣＬ（ｘ，ｙ）＝１、ＣＮ（ｘ，ｙ）≦０．５の場合、ＣＮ（ｘ，ｙ）をＣＬ（ｘ，ｙ）＝０として、線画像を鮮明にする。
【００７３】
このようにして演算した実施例２の狭幅固定の近傍領域による線抽出のための画像処理の線集中度の説明を行う。図９の（ｃ）に示す２分割ＮＦ線集中度は実施例２の狭幅固定の近傍領域による線集中度を示している。実施例２の狭幅固定の近傍領域による線集中度は、非常に狭い小さな領域（ｗｍａｘ−ｗｍｉｎ）、さらにその０．５を越える（ｗｍｉｎ＋ｗｍａｘ）／２〜ｗｍｉｎの僅かな領域だけにノイズの影響があるだけで、影響をほとんど受けず、尾根線だけをシャープに抽出することができることが分る。
【００７４】
実施例１の場合の演算では、近傍領域ｒ１，ｒ２の端部で他の部分より精度が低下するが、実施例２の場合は近傍領域ｒ１，ｒ２の端部であまり精度が低下しないという優れた特性がある。また画像上線が交叉しているときに、実施例２の線集中フィルタはこれを高感度に検出することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７５】
本発明は、画像の中の線情報を抽出することができる画像フィルタ、画像処理に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】（ａ）本発明の実施例1における実画像の実際の線の説明図、（ｂ）（ａ）の実際の線の輝度ベクトルの分布説明図
【図２】（ａ）本発明の実施例1における線に対する理想的な輝度ベクトルの分布説明図、（ｂ）（ａ）の線領域の輝度ベクトル説明図
【図３】本発明の実施例１の狭幅固定の近傍領域での線集中の説明図
【図４】本発明の実施例１における線抽出のための画像処理の基礎加算値算出のフローチャート
【図５】本発明の実施例１における線抽出のための画像処理の線集中度算出のフローチャート
【図６】本発明の実施例1における狭幅固定の近傍領域の画素配列説明図
【図７】本発明の実施例１における線抽出のための画像処理の線抽出処理のフローチャート
【図８】本発明の実施例１における線集中フィルタのブロック構成図
【図９】ＦＡ法、実施例１の狭幅固定の近傍領域、実施例２の分離分割した狭幅固定の近傍領域による線集中度の分布図
【図１０】本発明の実施例１の線集中度画像フィルタと他のフィルタで乳癌の腫瘤影を解析した写真
【図１１】本発明の実施例２における狭幅固定の近傍領域での線集中の説明図
【図１２】（ａ）線集中度の定義の説明図（ｂ）無限長の線集中ベクトル場での線集中度の説明図
【図１３】ＧＡＷＨＴ法に基づくＦＡ集中度による画像処理の線集中度算出のフローチャート
【符号の説明】
【００７７】
１  基礎加算値演算手段
２  線集中度演算手段
３  線抽出手段
Ｐ（ｘ，ｙ）  注目点
近傍点Ｑ（ｘｄ，ｙｄ）  近傍点
Ｓ  探索線
Ｖ  集中線
θ，φ  方向
ｒ１，ｒ２，ｒ  近傍領域
ｗ，ｗｍａｘ，ｗｍｉｎ  幅
Ｗ  最大探索幅
ＣＮ（ｘ，ｙ）  線集中度
ｃ（θ-ψ）  集中度
【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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