(57)【要約】【課題】  検査対象物の表面の傷を効果的に抽出する。【解決手段】  ボケ画像作成手段１０は、原画像Ｓ０に基づいて周波数応答特性が異なる複数のボケ画像Ｓｍ（ｍ＝１〜ｎ，ｎ≧２）を作成する。帯域制限画像作成手段２０は、原画像Ｓ０および各ボケ画像Ｓｍを用いて、隣接する周波数帯域の画像の減算を行ってｎ個の帯域制限画像Ｔｍを作成する。傷成分抽出手段３０は、各帯域制限画像Ｔｍに対して非線形変換を施して複数の変換画像を得ると共に、これらの変換画像における相対応する画素の画素値を夫々加算して原画像Ｓ０の傷成分Ｑを得る。【選択図】          図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物を撮像して得た対象物画像に基づいて、該対象物画像の複数の周波数帯域ごとの成分を表す複数の帯域制限画像を作成し、
出力値の絶対値を入力値の絶対値以下にする処理であって、かつ絶対値が所定の閾値以下である入力値に対しては、該入力値の絶対値が大きいほど出力値の絶対値が大きくなる一方、絶対値が前記所定の閾値より大きい入力値に対しては、出力値の絶対値が前記所定の閾値に対応する出力値の絶対値以下となる非線形変換処理を各前記帯域制限画像の夫々の画素値に対して施して複数の変換画像を得、
該複数の変換画像の相対応する画素の画素値を加算して得た加算画素値を前記検査対象物の表面の傷成分を表す傷成分画像の画素の画素値として取得することを特徴とする表面傷検出方法。
【請求項２】
前記対象物画像の画素の画素値に応じて決められた係数を該画素に対応する前記加算画素値に乗算して得た値を前記傷成分画像の画素の画素値として取得することを特徴とする請求項１記載の表面傷検出方法。
【請求項３】
検査対象物を撮像して得た対象物画像に基づいて、該対象物画像の複数の周波数帯域ごとの成分を表す複数の帯域制限画像を作成する帯域制限画像作成手段と、
出力値の絶対値を入力値の絶対値以下にする処理であって、かつ絶対値が所定の閾値以下である入力値に対しては、該入力値の絶対値が大きいほど出力値の絶対値が大きくなる一方、絶対値が前記所定の閾値より大きい入力値に対しては、出力値の絶対値が前記所定の閾値に対応する出力値の絶対値以下となる非線形変換処理を各前記帯域制限画像の夫々の画素値に対して施して複数の変換画像を得る非線形変換手段と、
該複数の変換画像の相対応する画素の画素値を加算して得た加算画素値を前記検査対象物の表面の傷成分を表す傷成分画像の画素の画素値として取得する傷成分取得手段とを有してなることを特徴とする表面傷検出装置。
【請求項４】
前記傷成分取得手段が、前記対象物画像の画素の画素値に応じて決められた係数を該画素に対応する前記加算画素値に乗算して得た値を前記傷成分画像の画素の画素値として取得するものであることを特徴とする請求項３記載の表面傷検出装置。
【請求項５】
検査対象物を撮像して得た対象物画像に基づいて、該対象物画像の複数の周波数帯域ごとの成分を表す複数の帯域制限画像を作成する処理と、
出力値の絶対値を入力値の絶対値以下にする処理であって、かつ絶対値が所定の閾値以下である入力値に対しては、該入力値の絶対値が大きいほど出力値の絶対値が大きくなる一方、絶対値が前記所定の閾値より大きい入力値に対しては、出力値の絶対値が前記所定の閾値に対応する出力値の絶対値以下となる非線形変換処理を各前記帯域制限画像の夫々の画素値に対して施して複数の変換画像を得る処理と、
該複数の変換画像の相対応する画素の画素値を加算して得た加算画素値を前記検査対象物の表面の傷成分を表す傷成分画像の画素の画素値として取得する処理とをコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は検査対象物の表面傷の検出、具体的には検査対象物を撮像して得た対象物画像を用いて検査対象物の表面の傷を検出する表面傷検出方法および装置並びにそのためのプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
検査対象物の表面傷の検出は、様々な分野で必要とされている。例えば、金属切削加工製品の表面の小さな傷の検出や、自動車などの表面の細かい塗装むらの検出や、農産物例えば柑橘類の表皮損傷の検出などが行われている。また、写真画像の分野においては、顔などの部分にある小さな傷、またはいわゆる傷ではないが、顔などに部分におけるシミ、シワ成分を検出して修復することも行われている。人間の視覚による目視検査が、個人差が生じやすく、また同じ検査員であっても目の疲れ度合いなどによって検査結果に差が生じることが多いなどの理由から、検査対象物を撮像して得た対象物画像に対して画像処理を行って自動的に検査対象物の表面傷を検出する方法が提案されている。
【０００３】
特許文献１には、柑橘などの表皮油胞部分の損傷部分に紫外線を照射すると、損傷部分が励起発光することを利用し、柑橘などの農産物の表面に紫外線を照射し、その油胞の損傷部分を励起発光させ、この光をフィルタを通してカメラや光検出センサーで捕捉して得た対象物画像に対して画像処理を施すことによって損傷部分を検出する方法が提案されている。
【０００４】
また、検査対象物表面の細かい傷は、対象物画像において、高周波成分における濃淡レベルの小さい信号として現れるため、ノイズ除去の技術を表面傷の検出に適用することが考得られる。例えば、ノイズ除去に従来通常用いられるローパスフィルタ（ＬＰＦ）を対象物画像に適用し、細かい傷成分や、ノイズを抑制した抑制画像を得、元の対象物画像から抑制画像を減算することによって傷成分を得ることができる。しかし、ＬＰＦは、画像から傷成分などを抑制することができる一方、エッジ部分もボケさせてしまうため、元の対象物から抑制画像を減算して得た傷成分にはエッジ成分が残留してしまい、検出精度が良くないという問題がある。
【０００５】
ノイズ成分を除去すると共に、エッジ成分を劣化させないノイズ除去技術としては、ε−フィルタ（非特許文献１参照）を用いた方法を挙げることができる。ε−フィルタは、基本的に、高周波成分における振幅のレベルの変化量に対して非線形関数を適用して得た値を元の画像信号から減算するように作用するものである。この非線形関数は、信号の振幅が所定の閾値（ここでε０とする）より大きいとき、出力を０とする関数である。すなわち、ε−フィルタを適用した場合、画像中の、振幅が前述閾値より大きい部位では、非線形関数の出力が０であり、処理後の画像においては、その部位の元の信号が保持される一方、振幅が前述閾値以下の部位では、処理後の画像においては、その部位の信号値が元の信号値から非線形関数の出力（その絶対値が０より大きい）を引いた値になる。このε―フィルタを表面傷の検出に適用すると、エッジ成分が傷成分として残留することを防ぎ、傷成分の検出の精度を上げることができる。
【特許文献１】特開平０６−１２９９８７号公報
【非特許文献１】原島ほか、「ε−分離非線形デジタルフィルタとその応用」電子通信学会１９８２．４，Ｊ６５−Ａ，Ｎｏ．４，ｐｐ２９７−３０４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１記載の方法は、検査対象物に紫外線を照射する装置や、励起発光の光を捕捉する特殊の撮像装置（カメラや光センサなど）を必要とすると共に、人間の顔など紫外線の照射を避けたい検査対象物の場合には適用することができない。
【０００７】
また、検査対象物表面の細かい傷成分は、高周波数帯域に多く存在するものの、高い周波数帯域から低い周波数帯域までの各々の周波数帯域に亘って存在するものである。上述したε−フィルタを利用した検出方法は、１つの周波数帯域のみにおいて傷成分を抽出しているため、傷成分を完全に検出することができないという問題がある。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑み、特殊な装置を必要とせずに、検査対象物表面の傷成分を効果的に検出することができる方法および装置並びにそのためのプログラムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の表面傷検出方法は、検査対象物を撮像して得た対象物画像に基づいて、該対象物画像の複数の周波数帯域ごとの成分を表す複数の帯域制限画像を作成し、
出力値の絶対値を入力値の絶対値以下にする処理であって、かつ絶対値が所定の閾値以下である入力値に対しては、該入力値の絶対値が大きいほど出力値の絶対値が大きくなる一方、絶対値が前記所定の閾値より大きい入力値に対しては、出力値の絶対値が前記所定の閾値に対応する出力値の絶対値以下となる非線形変換処理を各前記帯域制限画像の夫々の画素値に対して施して複数の変換画像を得、
該複数の変換画像の相対応する画素の画素値を加算して得た加算画素値を前記検査対象物の表面の傷成分を表す傷成分画像の画素の画素値として取得することを特徴とするものである。
【００１０】
ここで、「対象物画像」とは、デジタルカメラなどで被写体を撮像した得たデジタル画像は勿論、スキャナなどの読取装置で銀塩写真フィルムや、印刷物（例えばプリント）などにある画像を読み取って得たデジタル画像も含むものである。以下、説明上の便宜のため、単に画像というものも、本発明における対象物画像を意味するものとする。
【００１１】
また、「複数の変換画像の相対応する画素の画素値を加算して得た加算画素値を前記検査対象物の表面の傷成分画像の画素の画素値として取得すること」とは、結果的に前記加算画素値を前記傷成分画像の画素の画素値として取得することを意味し、前記加算画素値としては、前記複数の変換画像の相対応する画素の画素値を直接加算して得るようにしてもよいし、例えば前記対象物画像の前記傷成分を除去した画像（補修済画像とする）を取得する工程を有するシステムにおいて、対象物画像の画素の画素値から、前記複数の変換画像の対応する画素の画素値を減算することによって得られた補修済み画像の画素の画素値を、対象物画像の画素の画素値から減算することによって得るようにしても勿論よい。
【００１２】
また、本発明の表面傷検出方法は、前記対象物画像の画素の画素値に応じて決められた係数を該画素に対応する前記加算画素値に乗算して得た値を前記傷成分画像の画素の画素値として取得することが好ましく、前記係数の具体的な決め方は、検出する対象物の種類、傷成分の検出程度などに基づいた方法を用いればよい。
【００１３】
例えば、画像中の傷成分は、通常、画像中の暗い部分（すなわち輝度値などの画素値が小さい部分）として現れることが多いため、対象物画像の画素値が大きいほど小さい（逆に画像値が小さいほど大きい）係数を用いるようにすれば、エッジ成分を傷成分として検出されることを防ぐことができると共に、より多くの傷成分を検出することができる。
【００１４】
また、本発明において、通常意味でのシワ、シミなどの成分も、顔などの肌表面の傷成分として捉え、本発明の表面傷検出方法を顔写真画像などにおけるシワ、シミ成分の検出に適用することができる。写真画像において、シワ、シミ成分は、髪の毛などより明るい肌部分に存在するので、前記係数として、画素値、例えば輝度値が大きいほど大きい（逆に画素値が小さいほど小さい）ものを用いるようにすると、シワ、シミ成分を検出することができると共に、毛髪などをシワ、シミ成分として誤検出してしまうことを防ぐことができる。
【００１５】
また、前記非線形変換処理は、絶対値が前記所定の閾値より大きい入力値に対して、出力値の絶対値がほぼ一定となる処理であることが好ましい。ここで、前記所定の閾値より大きい入力値は、傷成分ではない部位の信号値であると考えることができ、その出力値がほぼ一定となるように前記非線形変換処理を行うようにすると、演算時間を節約することができ、効率良く傷成分の抽出を行うことができる。また、絶対値が前記所定の閾値より大きい入力値の出力値の絶対値はゼロから最大出力値（前記閾値に対応する出力値）までの範囲内の値となり、大きいほど多くの傷成分を抽出することができ、小さいほどエッジ成分の残留を防ぐことができる。
【００１６】
また、前記所定の閾値は、傷成分とエッジ成分とを区別するための閾値の性質を有し、各前記帯域制限画像に対して同じ値を用いてもよいが、処理する前記帯域制限画像の周波数帯域に応じて決められたものであることが好ましい。
【００１７】
本発明の表面傷検出方法により得られた傷成分画像の画素の画素値が前記傷成分画像を表すものであり、この傷成分画像には、傷成分以外に、ＣＣＤなどの撮像素子に起因するノイズなどが含まれているため、本発明の表面傷成分検出方法としては、前記傷成分画像に対してメディアンフィルタなどの平滑化フィルタをさらに適用することが望ましく、こうすることによって最終的に得られた傷成分画像は、傷成分以外のノイズ成分が除去されたものとなる。
【００１８】
本発明の表面傷検出装置は、検査対象物を撮像して得た対象物画像に基づいて、該対象物画像の複数の周波数帯域ごとの成分を表す複数の帯域制限画像を作成する帯域制限画像作成手段と、
出力値の絶対値を入力値の絶対値以下にする処理であって、かつ絶対値が所定の閾値以下である入力値に対しては、該入力値の絶対値が大きいほど出力値の絶対値が大きくなる一方、絶対値が前記所定の閾値より大きい入力値に対しては、出力値の絶対値が前記所定の閾値に対応する出力値の絶対値以下となる非線形変換処理を各前記帯域制限画像の夫々の画素値に対して施して複数の変換画像を得る非線形変換手段と、
該複数の変換画像の相対応する画素の画素値を加算して得た加算画素値を前記検査対象物の表面の傷成分を表す傷成分画像の画素の画素値として取得する傷成分取得手段とを有してなることを特徴とするものである。
【００１９】
前記傷成分取得手段は、前記対象物画像の画素の画素値に応じて決められた係数を該画素に対応する前記加算画素値に乗算して得た値を前記傷成分画像の画素の画素値として取得するものであることが好ましい。
【００２０】
本発明のプログラムは、本発明の表面傷検出方法をコンピュータに実行させるものである。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の表面傷検出方法および装置並びにそのためのプログラムは、対象物画像に基づいて作成されたこの画像の複数の異なる周波数帯域ごとの成分を表す複数の帯域制限画像に対して非線形変換処理を施して複数の変換画像を得る。この非線形変換処理は、出力値の絶対値を入力値の絶対値以下にする処理であって、かつ絶対値が所定の閾値以下の入力値に対しては、入力値の絶対値が大きいほど出力値の絶対値が大きくなる一方、絶対値が所定の閾値より大きい入力値に対しては、出力値の絶対値がこの所定の閾値に対応する出力値の絶対値以下となる処理である。この非線形変換処理により得られた変換画像が、当該変換画像が対応する周波数帯域における傷乃至ノイズなどの振幅の小さい成分を表すものである。本発明は、この複数の変換画像の相対応する画素の画素値を加算して得た加算画素値を検査対象物の傷成分画像の画素値として取得するようにしているので、対象物画像から複数の周波数帯域における傷成分を効果的に検出することができる。
【００２２】
また、紫外線の照射や、特殊な撮像装置を必要とせず、あらゆる種類の検査対象物に適用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
【００２４】
図１は、本発明の実施形態となる画像処理装置の構成を示すブロック図である。なお、本実施形態の画像処理装置は、入力された検査物画像から傷成分を抽出する処理を行うものであり、補助記憶装置に読み込まれた処理プログラムをコンピュータ（たとえばパーソナルコンピュータ等）上で実行することにより実現される。また、この処理プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の情報記憶媒体に記憶され、もしくはインターネット等のネットワークを介して配布され、コンピュータにインストールされることになる。
【００２５】
また、画像データは画像を表すものであるため、以下、特に画像と画像データの区別をせずに説明を行う。
【００２６】
図１に示すように、本実施形態の画像処理装置は、原画像Ｓ０の互いに周波数応答特性が異なる複数のボケ画像Ｓ１、Ｓ２、・・・Ｓｎ（ｎ：２以上の整数）を作成するボケ画像作成手段１０と、原画像Ｓ０およびボケ画像Ｓ１、Ｓ２、・・・Ｓｎを用いて複数の帯域制限画像Ｔ１、Ｔ２、・・・Ｔｎを作成する帯域制限画像作成手段２０と、帯域制限画像Ｔ１、Ｔ２、・・・Ｔｎを用いて傷成分Ｑを抽出する傷成分抽出手段３０と、原画像Ｓ０から傷成分Ｑを除去して傷補修済み画像Ｓ´０（Ｙ１）を得る傷補修手段４０と、傷成分Ｑに対して平滑化処理を行ってノイズ除去された傷成分Ｑ’を得る平滑化手段５０と、傷成分Ｑ’を出力する出力手段６０とを有し、これらの手段が輝度空間において処理を行うものであり、本実施形態の画像処理装置は、入力された画像Ｄ０（Ｒ０，Ｇ０，Ｂ０）に対してＹＣＣ変換を行って画像Ｄ０の輝度Ｙ０（これらの輝度成分Ｙ０により前述した原画像Ｓ０が構成される）、色差Ｃｂ０、Ｃｒ０を得るＹＣＣ変換手段１と、傷補修手段４０により得られた傷補修済み画像Ｓ´０の画素値Ｙ１、およびＹＣＣ変換手段１により得られた色差Ｃｂ０、Ｃｒ０とを合成して処理済み画像Ｄ１（Ｙ１，Ｃｂ０，Ｃｒ０）を得る合成手段４４と、処理済み画像Ｄ１を表示する表示手段４８とも備える。以下、本実施形態の各構成の詳細について説明する。
【００２７】
ＹＣＣ変換手段１は、下記の式（１）に従って、画像データＤ０のＲ、Ｇ、Ｂ値を輝度値Ｙ、色差値Ｃｂ、Ｃｒに変換する。
【００２８】
Ｙ＝０．２９９０×Ｒ＋０．５８７０×Ｇ＋０．１１４０×Ｂ
Ｃｂ＝−０．１６８７×Ｒ−０．３３１３×Ｇ＋０．５０００×Ｂ＋１２８    （１）
Ｃｒ＝０．５０００×Ｒ−０．４１８７×Ｇ−０．０８１３×Ｂ＋１２８
ボケ画像作成手段１０は、ＹＣＣ変換手段１により得られた輝度値Ｙ０を用いて、複数のボケ画像を作成する。図２は、ボケ画像作成手段１０の構成を示すブロック図である。図示のように、ボケ画像作成手段１０は、フィルタリング処理を行ってフィルタリング画像Ｂ１、Ｂ２、・・・Ｂｎを得るフィルタリング手段１２と、各フィルタリング画像に対して補間処理を行う補間手段１４と、フィルタリング手段１２および補間手段１４を制御する制御手段１６とを有してなるものである。フィルタリング手段１２は、ローパスフィルタを用いてフィルタリング処理を行うものであり、このローパスフィルタとしては、例えば図３に示すような５×１のグリッド状の１次元ガウス分布に略対応したフィルタＦを用いることができる。このフィルタＦは下記の式（２）において、σ＝１としたものである。
【数１】
2005351645.tif 000003
【００２９】
フィルタリング手段１２は、このようなフィルタＦを用いて処理対象となる画像に対して画素のｘ方向およびｙ方向に対してフィルタリング処理を施すことにより処理対象の画像の全体のフィルタリング処理を行う。
【００３０】
図４は、ボケ画像作成手段１０の制御手段１６が、フィルタリング手段１２と補間手段１４に行わせる処理の詳細を示している。図示のように、フィルタリング手段１２は、まず、原画像Ｓ０（Ｙ０）に対して、図３に示すフィルタＦを用いて１画素おきにフィルタリング処理を行う。このフィルタリング処理によってフィルタリング画像Ｂ１（Ｙ１）が得られる。フィルタリング画像Ｂ１のサイズは、原画像Ｓ０のサイズの１／４（ｘ方向、ｙ方向に夫々１／２）となっている。次いで、フィルタリング手段１２は、フィルタリング画像Ｂ１（Ｙ１）に対しても１画素おきにフィルタＦによるフィルタリング処理を施し、フィルタリング画像Ｂ２（Ｙ２）を得る。フィルタリング手段１２は、このようなフィルタＦによるフィルタリング処理を繰り返し、ｎ個のフィルタリング画像Ｂｋ（ｋ＝１〜ｎ）を得る。フィルタリング画像Ｂｋのサイズは、原画像Ｓ０のサイズの１／２２Ｋとなっている。図５は、例としてｎ＝３としたときに、フィルタリング手段１２により得られた各フィルタリング画像Ｂｋの周波数特性を示している。図示のように、フィルタリング画像Ｂｋのレスポンスはｋが大きいほど高周波成分が除去されたものとなっている。
【００３１】
なお、本実施形態の画像処理装置において、フィルタリング手段１２は、図３に示すフィルタＦにより画像のｘ方向およびｙ方向に対してフィルタリング処理を施すようにしているが、図６に示すような５×５の２次元フィルタにより原画像Ｓ０およびフィルタリング画像Ｂｋに対して一度にフィルタリング処理を施すようにしてもよい。
【００３２】
補間手段１４は、フィルタリング手段１２により得られた各フィルタリング画像Ｂｋに対して補間処理を行って、夫々のフィルタリング画像Ｂｋのサイズを原画像Ｓ０と同じようにする。補間処理の方法は、Ｂスプラインによる方法など種々挙げられるが、本実施形態においては、フィルタリング手段１２は、ローパスフィルタとしてガウス信号に基づくフィルタＦを用いているため、補間手段１４は、補間処理の補間演算を行うための補間係数としてもガウス信号を用いるものであり、この補間係数は、下記の式（３）において、σ＝２Ｋ−１と近似したものである。
【数２】
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【００３３】
フィルタリング画像Ｂ１を補間する際に、ｋ＝１であるため、σ＝１となる。上記式（３）においてσ＝１としたときの補間を行うためのフィルタは、図７に示すような５×１の１次元フィルタＦ１となる。補間手段１４は、まず、フィルタリング画像Ｂ１に対して１画素おきに値が０の画素を１ずつ補間することによりフィルタリング画像Ｂ１を原画像Ｓ０と同じサイズに拡大し、次いで拡大された画像に対して図７に示すフィルタＦ１によりフィルタリング処理を施してボケ画像Ｓ１を得る。このボケ画像Ｓ１は、原画像Ｓ０と同じ画素数、すなわち原画像Ｓ０と同じサイズを有する。
【００３４】
ここで、図７に示すフィルタＦ１は５×１のフィルタであるが、フィルタＦ１を適用する前にフィルタリング画像Ｂ１に対して１画素おきに値が０である画素を補間しているので、補間手段１４による補間処理は、実質的には２×１のフィルタ（０．５，０．５）および３×１のフィルタ（０．１，０．８，０．１）の２種類のフィルタによるフィルタ処理と等価である。
【００３５】
補間手段１４は、フィルタリング画像Ｂ２に対して補間を行う際に、ｋ＝２であるため、σ＝２である。上記の式（３）において、σ＝２に対応するフィルタは、図８に示す１１×１の１次元フィルタＦ２となる。補間手段１４は、まず、フィルタリング画像Ｂ２に対して１画素おきに値が０である画素を３つずつ補間することによりフィルタリング画像Ｂ２を原画像Ｓ０と同じサイズに拡大し、次いで拡大された画像に対して図８に示すフィルタＦ２によりフィルタリング処理を施してボケ画像Ｓ２を得る。ボケ画像Ｓ２は、原画像Ｓ０と同じ画素数、すなわち原画像Ｓ０と同じサイズを有する。
【００３６】
同じように、図８に示すフィルタＦ２は１１×１のフィルタであるが、フィルタＦ２を適用する前にフィルタリング画像Ｂ２に対して１画素おきに値が０である画素を３つずつ補間しているので、補間手段１４による補間処理は、実質的には２×１のフィルタ（０．５，０．５）および３×１のフィルタ（０．３，０．６５，０．０５）、（０．３，０．７４，０．１３）、（０．０５，０．６５，０．３）の４種類のフィルタによるフィルタ処理と等価である。
【００３７】
補間手段１４は、このように各フィルタリング画像Ｂｋに対して夫々、１画素おきに値が０である画素を（２Ｋ−１）個ずつ補間することにより、フィルタリング画像Ｂｋを原画像Ｓ０と同じサイズに拡大し、そして値が０である画素が補間されたフィルタリング画像Ｂｋに対して、上記の式（３）に基づいて作成された長さが（３×２Ｋ−１）であるフィルタによるフィルタリング処理を施してボケ画像Ｓｋを得る。
【００３８】
図９は、例としてｎ＝３としたときに、ボケ画像作成手段１０により得られた各ボケ画像Ｓｋの周波数特性を示している。図示のように、ボケ画像Ｓｋは、ｋが大きいほど、原画像Ｓ０の高周波成分が除去されたものとなっている。
【００３９】
帯域制限画像作成手段２０は、ボケ画像作成手段１０により得られた各ボケ画像Ｓ１，Ｓ２，・・・Ｓｎを用いて、下記の式（４）に従って原画像Ｓ０の複数の周波数帯域毎の成分を表す帯域制限画像Ｔ１，Ｔ２，・・・Ｔｎを作成する。
【００４０】
Ｔｍ＝Ｓ（ｍ−１）−Ｓｍ                  （４）
但し，ｍ：１以上ｎ以下の整数
図１０は、例としてｎ＝３としたときに、帯域制限画像作成手段２０により得られた各帯域制限画像Ｔｍの周波数特性を示している。図示のように、帯域制限画像Ｔｍは、ｍが大きいほど、原画像Ｓ０の低周波数領域における成分を表すものとなっている。
【００４１】
傷成分抽出手段３０は、帯域制限画像作成手段２０により得られた各帯域制限画像Ｔｍ（ｍ＝１〜ｎ）を用いて、傷成分Ｑを抽出するものであり、図１１に示すように、各帯域制限画像Ｔｍ（ｍ＝１〜ｎ）に対して非線形変換を行って夫々の帯域制限画像Ｔｍの変換画像、すなわち夫々の帯域制限画像Ｔｍが対応する周波数帯域における傷乃至ノイズ成分（以下総して傷成分という）Ｑ１，Ｑ２，・・・，Ｑｎを得る非線形変換手段３２と、各周波数帯域の傷成分Ｑ１，Ｑ２，・・・Ｑｎを加算して原画像Ｓ０における傷成分Ｑを得るものである。非線形変換手段３２により行われる非線形変換は、出力値を入力値以下にする処理であって、かつ所定の閾値以下の入力値に対しては、該入力値が大きいほど出力値が大きくなる一方、前記所定の閾値より大きい入力値に対しては、出力値が前記所定の閾値に対応する出力値以下となる処理であって、本実施形態においては、図１２に示すような関数ｆにより行われるものである。なお、図中破線は、出力値＝入力値、すなわち傾きが１となる関数を示すものである。図示のように、本実施形態の傷成分抽出手段３０における非線形変換手段３２に用いられる非線形変換の関数ｆは、入力値の絶対値が第１の閾値Ｔｈ１より小さいときは傾きが１であり、入力値の絶対値が第１の閾値以上かつ第２の閾値Ｔｈ２以下であるときは傾きが１より小さくなり、入力値の絶対値が第２の閾値Ｔｈ２より大きいときは、出力値がその絶対値が入力値の絶対値より小さい一定の値Ｍとなる関数である。なお、この関数ｆは、各帯域制限画像に対して同じものであってもよいが、各帯域制限画像に対して異なるものであってもよい。
【００４２】
非線形変換手段３２は、各帯域制限画像の輝度値を入力値とし、図１２に示す非線形変換の関数ｆを用いて各帯域制限画像に対して非線形変換を行って、出力値の輝度値により構成された、各帯域制限画像が対応する周波数帯域における傷成分Ｑｍ（ｍ＝１〜ｎ）を取得する。
【００４３】
加算手段３４は、下記の式（５）に従って非線形変換手段３２により得られた各周波数帯域における傷成分Ｑｍ（ｍ＝１〜ｎ）を加算して原画像Ｓ０の傷成分Ｑを得る。
【数３】
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【００４４】
ここで、係数βは、β（Ｓ０）であり、すなわち、原画像Ｓ０の画素の輝度値Ｙ０に応じて決められたものである。この係数βは、傷成分を検出しようとする程度、検出対象物の種類などに基づいて、画素値、ここでは輝度値Ｙ０に応じて決められる。例えば、輝度値Ｙ０が大きい画素ほど値が小さい係数βを用いるようにすることによって、傷成分を効果的に検出することができる。また、検査対象物が人物の顔である場合、輝度値が大きい画素ほど、値が大きい係数βを用いるようにすることによって、髪の毛の部分を傷成分として検出することを防ぐことができる。
【００４５】
平滑化手段５０は、傷成分抽出手段３０により得られた傷成分Ｑに対して、例えば積分フィルタや、メディアフィルタなどの平滑化フィルタを適用して平滑化することによってノイズが除去された傷成分Ｑ’を得る。
【００４６】
出力手段６０は、傷成分Ｑ’を出力する（データのままの出力や、画像としての表示などを含む）ものである。ここで、出力手段６０は、傷成分Ｑ’をそのまま出力するものであってもよいし、抽出された傷成分の用途に基づいて例えば傷成分Ｑ’において、画素値（ここでは輝度値）が０ではない画素の位置を傷の位置として求めて出力したりするなどの処理を行って出力するものであってもよい。
【００４７】
傷補修手段４０は、傷成分抽出手段３０により抽出された傷成分Ｑを、原画像Ｓ０（Ｙ０）から減算して傷補修済み画像Ｓ´０（Ｙ１）を得る。
【００４８】
合成手段４４は、傷補修手段４０により得られた輝度値Ｙ１と、ＹＣＣ変換手段１により得られた画像Ｄ０の色差値Ｃｂ０、Ｃｒ０とを合成して処理済み画像Ｄ１（Ｙ１，Ｃｒ０，Ｃｂ０）を得る。
【００４９】
表示手段４８は、傷成分を除去して得られた処理済み画像Ｄ１を表示して操作者に確認させるものであり、例えばモニタなどを用いることができる。
【００５０】
このように、本実施形態の画像処理装置は、原画像Ｓ０（Ｙ０）の複数の異なる周波数帯域ごとの成分を表す複数の帯域制限画像Ｔｍ（ｍ＝１〜ｎ，ｎ≧２）を作成し、これらの帯域制限画像に対して非線形変換処理を施して複数の変換画像（傷成分）を得る。そして、これらの複数の変換画像の画素値に対して、原画像Ｓ０の輝度値に応じて決められた係数βを乗算して加算して原画像Ｓ０の傷成分を得るようにすることによって、複数の周波数帯域における傷成分を効果的に抽出することができる。
【００５１】
また、本実施形態の画像処理装置は、例えば図１２に示す非線形変換関数ｆを決める閾値Ｔｈ１、Ｔｈ２や、非線形変換関数ｆの曲線の傾きや、出力値Ｍの大きさや、式（５）〜式（９）における係数βなどを変えるだけで、傷成分を検出しようとする程度を変えることができると共に、異なる種類の検査対象物にも対応することができ、便利である。
【００５２】
以上、本発明の望ましい実施形態について説明したが、本発明の表面傷検出方法および装置並びにそのためのプログラムは、上述した実施形態に限られることがなく、本発明の主旨を逸脱しない限り、様々な増減、変化を加えることができる。
【００５３】
例えば、本実施形態の画像処理装置において、帯域制限画像作成手段２０は、原画像Ｓ０およびボケ画像Ｓｋ（ｋ＝１〜ｎ，ｎ≧２）を用いて上記式（４）に従って帯域制限画像を得るようにするものであり、帯域制限画像作成手段２０、傷成分抽出手段３０において行われる処理を下記の式（６）により表すことができるが、例えば、下記の式（７）または式（８）または式（９）により、帯域制限画像作成手段２０および傷成分抽出手段３０の処理を行うようにしてもよい。すなわち、式（６）により表される本実施形態の画像処理装置における処理のように、原画像および各ボケ画像を用いて、互いに隣接する周波数帯域の画像（原画像Ｓ０はボケ画像Ｓ１と周波数帯域が隣接するものとする）の減算を行って帯域制限画像を得るようにしてもよいが、式（７）に示すように、全てのボケ画像と、原画像との減算により帯域制限画像を得るようにしてもよく、または式（８）に示すように、原画像を用いず互いに隣接する周波数帯域のボケ画像の減算を行って帯域制限画像を得るようにしてもよく、または式（９）に示すように、原画像を用いず、ボケ画像Ｓ１と、ボケ画像Ｓ１を除いた全てのボケ画像Ｓｍ（ｍ＝２〜ｎ，ｎ≧３）との減算により帯域制限画像を得るようにしてもよい。
【００５４】
【数４】
2005351645.tif 000006
【数５】
2005351645.tif 000007
【数６】
2005351645.tif 000008
【数７】
2005351645.tif 000009
【００５５】
また、帯域制限画像を作成する方法も、上述した式（４）、式（６）〜（９）により表される方法のように、原画像のボケ画像を作成し、原画像および／またはボケ画像を用いて作成する方法に限らず、原画像の複数の異なる周波数帯域の成分を表す画像を作成することができれば、いかなる方法を用いてもよい。
【００５６】
また、本実施形態の画像処理装置において、各周波数帯域における傷成分Ｑｍを直接加算して傷成分Ｑを得ると共に、原画像Ｓ０（Ｙ０）から傷成分Ｑを減算して傷補修済み画像Ｓ’０（Ｙ１）を得るようにしているが、原画像Ｓ０から各周波数帯域における傷成分Ｑｍを逐一減算して傷補修済み画像Ｓ’０を得た後、原画像Ｓ０から傷補修済み画像Ｓ’０を減算するようにして傷成分Ｑを得るようにしてもよい。
【００５７】
また、本実施形態の画像処理装置において、抽出された傷成分Ｑに基づいて画像を補修した結果を表示することによって操作者に確認させるようにしているが、目的が傷成分の抽出のみである場合においては、画像を補修する処理を行わなくてもよい。
【００５８】
また、本実施形態の画像処理装置は、輝度空間において傷成分の抽出を行うようにしているが、例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分の全てに対して行うようにしてよい。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明の実施形態となる画像処理装置の構成を示すブロック図
【図２】図１に示す画像処理装置におけるボケ画像作成手段１０の構成を示すブロック図
【図３】図２に示すボケ画像作成手段１０におけるフィルタリング手段１２が用いる１次元フィルタＦの例を示す図
【図４】図２に示すボケ画像作成手段１０において行われる処理を示す図
【図５】図２に示すボケ画像作成手段１０におけるフィルタリング手段１２により作成されたフィルタリング画像Ｂｋの周波数特性を示す図
【図６】図２に示すボケ画像作成手段１０におけるフィルタリング手段１２が用いる２次元フィルタの例を示す図
【図７】図２に示すボケ画像作成手段１０における補間手段１４がフィルタリング画像Ｂ１の補間に用いるフィルタＦ１の例を示す図
【図８】図２に示すボケ画像作成手段１０における補間手段１４がフィルタリング画像Ｂ２の補間に用いるフィルタＦ２の例を示す図
【図９】図２に示すボケ画像作成手段１０により作成されたボケ画像Ｓｋの周波数特性を示す図
【図１０】図１に示す本発明の実施形態の画像処理装置における帯域制限画像作成手段２０により作成された帯域制限画像Ｔｋの周波数特性を示す図
【図１１】図１に示す本発明の実施形態の画像処理装置における傷成分抽出手段３０の構成を示すブロック図
【図１２】図１１に示す傷成分抽出手段３０における非線形変換手段３２が用いる非線形関数ｆの例を示す図
【符号の説明】
【００６０】
１    ＹＣＣ変換手段
１０    ボケ画像作成手段
１２    フィルタリング手段
１４    補間手段
１６    制御手段
２０    帯域制限画像作成手段
３０    傷成分成分抽出手段
３２    非線形変換手段
３４    加算手段
４０    傷補修手段
４４    合成手段
４８    表示手段
５０    平滑化手段
６０    出力手段
Ｙ    輝度値
Ｃｂ，Ｃｒ    色差値
【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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