(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像上に閉曲線を配置し、曲線の滑らかさを示す内部エネルギーと、前記画像の濃度勾配を示す画像エネルギーと、外部からの外部エネルギーとを用いて、前記閉曲線の縮小処理あるいは膨張処理を行い、前記画像に含まれる認識対象物の輪郭を抽出する動的輪郭抽出方法において、
前記画像は認識対象物と背景部とを含む２値画像であり、
初期閉曲線を認識対象物と交差するように設定し、
前記認識対象物における前記外部エネルギーを前記閉曲線が膨張する方向へ、前記背景部における前記外部エネルギーを前記閉曲線が縮小する方向へ、前記画像の濃度値に応じて動的に変化させることを特徴とする画像認識方法。
【請求項２】
画像上に閉曲線を配置し、曲線の滑らかさを示す内部エネルギーと、前記画像の濃度勾配を示す画像エネルギーと、外部からの外部エネルギーとを用いて、前記閉曲線の縮小処理あるいは膨張処理を行い、前記画像に含まれる認識対象物の輪郭を抽出する動的輪郭抽出方法において、
前記画像は認識対象物と背景部とを含む２値画像であり、
初期閉曲線を、複数のタイル状に分割してなる各分割領域の周縁に一致するように配置し、
前記認識対象物における前記外部エネルギーを前記閉曲線が膨張する方向へ、前記背景部における前記外部エネルギーを前記閉曲線が縮小する方向へ、前記画像の濃度値に応じて動的に変化させることを特徴とする画像認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像認識方法に関するものであり、特に、動的輪郭抽出方法におけるエネルギー制御方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
画像に含まれる特定の認識対象物の輪郭を抽出する方法として、動的輪郭抽出方法（Snakes: “active contour model” ,International Journal of Computer Vision ,Vol.1, No.4, pp.321-331, 1988）が知られている。
【０００３】
この方法は、画像に含まれる特定の認識対象物に対して変形可能な閉曲線を設定し、その閉曲線のエネルギーを定義することにより、その閉曲線の状態を定量的に評価するものである。閉曲線のエネルギーは閉曲線が認識対象物の輪郭に一致した場合に最も小さくなるように定義されるものであり、このことから閉曲線をそのエネルギーが最小となるように変形させることで認識対象物の輪郭を抽出することができる。なお、閉曲線はその閉曲線を形成する離散的に配置された制御点を連結したものである。従って、上述の閉曲線を変形させる処理とは、閉曲線のエネルギーが最小となるように閉曲線上の各制御点を移動させることを意味する。具体的には、閉曲線の状態に対応して定義される、内部エネルギー（内部スプラインエネルギー）、画像エネルギー、および外部エネルギー、の３つのエネルギーの和が最小になるように閉曲線上の制御点v(s)を移動させることにより、認識対象物の輪郭を抽出する。この時の閉曲線のエネルギーは［数１］に示すような式で表せられる。
【数１】
0004578638.tif 000002
【０００４】
なお、内部スプラインエネルギーは、制御点の１次微分および２次微分からなり、閉曲線を収縮させ、さらに滑らかにする力を作用させるエネルギーで、［数２］に示す式で表せられる。
【数２】
0004578638.tif 000003
【０００５】
また、画像エネルギーは、制御点座標における画像の微分により与えられ、閉曲線を画像のエッジに張り付かせる力を作用させるエネルギーで、［数３］に示すような式で表せられる。
【数３】
0004578638.tif 000004
【０００６】
また、外部エネルギーは、外部から閉曲線に対しエネルギーを与え、閉曲線を収縮あるいは膨張させる力を作用させるエネルギーで、［数４］に示す式で表せられる。
【数４】
0004578638.tif 000005
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
従来の動的輪郭抽出方法において、閉曲線は、縮小方向への変形か、あるいは膨張方向への変形のどちらか一方向の変形しか行うことができない。よって、画像認識処理を開始する際、閉曲線を縮小方向へ変形する制御を行う場合は、認識対象物を囲むように閉曲線を配置する必要がある。また、閉曲線を膨張方向へ変形する制御を行う場合は、認識対象物の中に全ての線分が含まれるように閉曲線を初期設定する必要がある。仮に閉曲線の初期設定を認識対象領域と交差するように設定してしまうと、閉曲線は認識対象物の全周におけるエッジに貼りつかず認識に失敗する。すなわち、図３に示すように、制御点３３０〜３４３を連結して形成した初期閉曲線３２０を認識対象物３１０と交差するように設定した場合、縮小制御を行うと初期閉曲線３２０は閉曲線３３０へと変形することから、閉曲線３３０は認識対象物３１０の全周におけるエッジに貼りつかず、認識対象物３１０を正確に認識することができない。つまり、従来の動的輪郭抽出方法において画像中の認識対象物を認識する精度は、閉曲線の初期座標に大きく依存した結果となり、閉曲線の初期設定の状態によっては認識対象物の認識を行うことができない可能性が生じる。
【０００８】
また、従来の動的輪郭抽出方法を適用したコンピュータシステムによる画像認識処理において、その処理速度を高速化する場合に生じる問題点について以下に述べる。図４に、一般的なコンピュータシステムにより画像処理を行う場合のデータフロ−を示す。コンピュータシステム４００において各種画像処理を行う場合、画像処理に必要なデータは、ハードディスク４４０やCCDカメラ等のセンサから、メインメモリ４３０に読み込まれ、そのデータはCPU４２０に転送され、その後キャッシュメモリ４１０に格納される。キャッシュメモリ４１０に既に必要なデータが転送されている場合は、CPU４２０がキャッシュメモリ４１０からそのデータの読み込みを行う。この時、一般にキャッシュメモリ４１０へのアクセス速度は高速であり、これに対しメインメモリ４３０へのアクセス速度は低速である。しかしキャッシュメモリ４１０は高価であるためコンピュータシステムにおいては少量サイズしか搭載しておらず、これに対し安価なメインメモリ４３０は大容量搭載されているのが一般的である。
【０００９】
上記コンピュータ構造から、画像処理の処理速度を高速化させるためには、高速なデータアクセスが可能なキャッシュメモリ４１０を有効活用することが重要となる。CPU４２０の必要なデータがキャッシュメモリ４１０に存在することを現す比率をヒット率と総称するが、このヒット率を向上させることが高速化に直結する。動的輪郭抽出方法を適用したコンピュータシステムにおいてヒット率を向上させる方法としては、画像データを小領域に分割して閉曲線を決定し、その領域毎に対象を認識することにより、処理対象データの容量を少量に抑える方法が考えられる。しかし上述のように、従来の動的輪郭抽出方法においては、閉曲線を配置する際に、その閉曲線を認識対象領域と交差しないように初期設定する必要がある。しかしながら、図５のように画像５００上に認識対象物５２０が配置されていると、画像５００を分割する分割線５１０は複雑な配置となり、閉曲線を容易に決定することができないという問題が生じる。また分割線５１０により画像を分割し、閉曲線を決定できた場合においても、この分割線の配置問題を解決するための処理時間がオーバーヘッドとなる。
【００１０】
よって、本発明では、画像に含まれる特定の認識対象物の輪郭を抽出する動的輪郭抽出方法において、認識対象物に対して配置する閉曲線の初期設定条件を求めることなく、認識対象物を正確に認識することのできる画像認識方法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の画像認識方法は、画像上に閉曲線を配置し、曲線の滑らかさを示す内部エネルギーと、前記画像の濃度勾配を示す画像エネルギーと、外部からの外部エネルギーとを用いて、前記閉曲線の縮小処理あるいは膨張処理を行い、前記画像に含まれる認識対象物の輪郭を抽出する動的輪郭抽出方法において、前記画像は認識対象物と背景部とを含む２値画像であり、初期閉曲線を認識対象物と交差するように設定し、前記認識対象物における前記外部エネルギーを前記閉曲線が膨張する方向へ、前記背景部における前記外部エネルギーを前記閉曲線が縮小する方向へ、前記画像の濃度値に応じて動的に変化させることを特徴とする。
【００１２】
請求項２に記載の画像認識方法は、画像上に閉曲線を配置し、曲線の滑らかさを示す内部エネルギーと、前記画像の濃度勾配を示す画像エネルギーと、外部からの外部エネルギーとを用いて、前記閉曲線の縮小処理あるいは膨張処理を行い、前記画像に含まれる認識対象物の輪郭を抽出する動的輪郭抽出方法において、前記画像は認識対象物と背景部とを含む２値画像であり、初期閉曲線を、複数のタイル状に分割してなる各分割領域の周縁に一致するように配置し、前記認識対象物における前記外部エネルギーを前記閉曲線が膨張する方向へ、前記背景部における前記外部エネルギーを前記閉曲線が縮小する方向へ、前記画像の濃度値に応じて動的に変化させることを特徴とする
【００１４】
【発明の実施の形態】
（実施の形態１）
以下、実施の形態１に係る画像認識方法について図１を用いて説明する。
図１において、２値画像１００は認識処理対象となる認識対象物１１０と認識対象物の外部（背景部）１６０からなり、認識対象物１１０の濃度値（画素値）を１の値に、また背景部１６０の画素値を０の値に設定したものである。
【００１５】
以下、図１に示す２値画像１００中の認識対象物１１０を閉曲線１２０により認識する方法について説明する。
まず、図１に示すように、初期閉曲線１２０を認識対象物１１０と交差するように設定する。ここで閉曲線とは、その閉曲線上に離散的に配置した制御点（１３０〜１３７，１４０，１４１）を連結したもののことを指す。この各制御点を連結する処理においては、方向性を有するものとし、半時計周りを正とする。閉曲線１２０の基本制御は、［数１］に示す閉曲線のエネルギーESNAKE(v)が最小となるように各制御点を移動制御することによって行う。
【００１６】
次に、閉曲線１２０上の各制御点が、認識対象物１１０の内側に位置するか、または外側に位置するかの判定を行う。この判定は各制御点座標における２値画像１００の画素値により行い、制御点座標における画素値が１の場合には認識対象物１１０の内側に位置すると判定し、一方、制御点座標における画素値が０の場合には認識対象物１１０の外側、すなわち背景部１６０に位置すると判定する。なお、図１においては、認識対象物１１０の外側にある制御点を黒丸（１３０〜１３７）で示し、内側にある制御点を白丸（１４０，１４１）で示している。
【００１７】
次に、外部エネルギーを動的に変化させ、閉曲線１２０上の各制御点の移動方向を決定する。認識対象物１１０の外側にある制御点に対しては、対象とする制御点の前後の制御点を結ぶことで得られるベクトルを９０度回転させたベクトルを外部エネルギーとして作用させる。また、認識対象物１１０の内側にある制御点に対しては、対象とする制御点の前後の制御点を結ぶことで得られるベクトルをマイナス９０度回転させたベクトルを外部エネルギーとして作用させる。なお、ベクトルの絶対値は正規化した値を用いてもよい。
【００１８】
具体的には、例えば、移動制御対象の制御点を図１に示す制御点１３１とした場合、制御点１３１は認識対象物１１０の外側に存在するため、制御点１３１の前後に位置する制御点１３０と制御点１３２とを結ぶことで得られるベクトル１４５を９０度回転させ、外部エネルギー１４６を生成する。この生成した外部エネルギー１４６は制御点１３１に対して認識対象物１１０の外側から内側へ作用する。そして、制御点１３１は、外部エネルギー１４６に従って認識対象物１１０の外側から内側、すなわち閉曲線１２０が縮小する方向へ移動する。以上のようにして、認識対象物１１０の外側に位置する制御点（１３０〜１３７）に対しては認識対象物１１０の外側から内側に外部エネルギーを作用させ、これにより制御点（１３０〜１３７）を閉曲線１２０が縮小する方向に移動させるようにする。また、認識対象物１１０の内側に位置する制御点（１４０，１４１）に対しては、認識対象物１１０の内側から外側に外部エネルギーを作用させ、これにより制御点（１４０，１４１）を閉曲線１２０が膨張する方向へ移動させるようにする。その結果、初期閉曲線１２０は、閉曲線１５０へと変形して認識対象物３１０の全周におけるエッジに貼りつき、認識対象物１１０の輪郭が認識される。
【００１９】
以上のように、実施の形態１の画像認識方法によれば、２値画像１００に含まれる認識対象物１１０の輪郭を認識する際に、２値画像１００の画像値に応じて外部エネルギーを動的に変化させ、閉曲線１２０上の各制御点を、この外部エネルギーに従って閉曲線１２０が縮小・膨張する方向に移動させるようにしたことから、閉曲線１２０を認識対象物１１０と交差するように初期設定した場合においても認識対象物１１０の輪郭を正確に認識することができる。
【００２０】
（実施の形態２）
以下、実施の形態２に係る画像認識方法について図２を用いて説明する。
本実施の形態２に係る画像認識方法は、画像に含まれる特定の認識対象物を認識する際に、その処理速度を高速化するために、画像を小領域に分割し、領域分割毎に認識対象物を認識することを特徴とする。
【００２１】
具体的には、まず、画像２００を分割線２１０により小領域に分割し、閉曲線（２３１〜２３８）を決定する。このような処理を行うことにより、図２に示すように、画像２００に対して複数の閉曲線がタイル状に配置された状態になる。
【００２２】
次に、各分割領域毎に実施の形態１の画像認識方法を用いて認識対象物２２０の認識を行う。なお、本実施の形態２では、各分割領域毎に実施の形態１の画像認識方法を用いて認識対象物２２０の認識を行うことから、画像２００に対して複数の閉曲線をタイル状に配置する際に、認識対象物２２０が閉曲線（２３１〜２３８）と交差しないように初期設定する必要がない。
【００２３】
以上のように本実施の形態２の画像認識方法によれば、画像２００に複数の閉曲線（２３１〜２３８）をタイル状に配置し、その領域毎に認識対象物２２０を実施の形態１の画像認識方法を用いて認識していることから、認識対象物２２０に対する閉曲線の初期設定条件を求めることなく、画像２００を単純にタイル状に分割して、その領域毎に認識対象物２２０を認識することができ、認識対象物２２０の認識処理速度を向上させることが可能となる。
【００２４】
【発明の効果】
以上のように請求項１に記載の画像認識方法によれば、画像上に閉曲線を配置し、曲線の滑らかさを示す内部エネルギーと、前記画像の濃度勾配を示す画像エネルギーと、外部からの外部エネルギーとを用いて、前記閉曲線の縮小処理あるいは膨張処理を行い、前記画像に含まれる認識対象物の輪郭を抽出する動的輪郭抽出方法において、前記画像は認識対象物と背景部とを含む２値画像であり、初期閉曲線を認識対象物と交差するように設定し、前記認識対象物における前記外部エネルギーを前記閉曲線が膨張する方向へ、前記背景部における前記外部エネルギーを前記閉曲線が縮小する方向へ、前記画像の濃度値に応じて動的に変化させるようにしたことから、前記閉曲線の縮小及び膨張制御を前記画像の画素値に応じて行うことができ、認識対象物に対して配置する閉曲線の初期設定条件を求めることなく、正確に画像中に含まれる認識対象物の輪郭を認識することが可能となる。
【００２５】
また、請求項２に記載の画像認識方法によれば、画像上に閉曲線を配置し、曲線の滑らかさを示す内部エネルギーと、前記画像の濃度勾配を示す画像エネルギーと、外部からの外部エネルギーとを用いて、前記閉曲線の縮小処理あるいは膨張処理を行い、前記画像に含まれる認識対象物の輪郭を抽出する動的輪郭抽出方法において、前記画像は認識対象物と背景部とを含む２値画像であり、初期閉曲線を、複数のタイル状に分割してなる各分割領域の周縁に一致するように配置し、前記認識対象物における前記外部エネルギーを前記閉曲線が膨張する方向へ、前記背景部における前記外部エネルギーを前記閉曲線が縮小する方向へ、前記画像の濃度値に応じて動的に変化させるようにしたことから、認識対象物に対して配置する閉曲線の初期設定条件を求めることなく、画像を単純に分割線で小領域に分割し、その領域毎に認識対象物を正確に認識することができ、画像に含まれる認識対象物の認識処理速度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施の形態１に係る画像認識方法の動作概要を説明するための図である
【図２】本実施の形態２に係る画像認識方法の動作概要を説明するための図である。
【図３】従来の動的輪郭抽出方法の動作制御を説明するための図である。
【図４】一般的なコンピュータにより画像処理を行う場合のデータフローを示す図である。
【図５】従来の動的輪郭抽出方法において、画像認識処理の処理速度を高速化する際の問題点を説明するための図である。
【符号の説明】
１００  ２値画像
１１０，２２０，３１０  認識対象物
１２０，１５０，３２０，３３０  閉曲線
１３０，１３１，１３２，１３３，１３４，１３５，１３６，１３７，１４０，１４１，３３０，３３１，３３２，３３３，３３４，３３５，３３６，３３７，３３８，３３９，３４０，３４１，３４２，３４３  制御点
１４５  ベクトル
１４６  外部エネルギー
１６０  背景部
２００，５００  画像
２１０，５１０  分割線
４００  コンピュータシステム
４１０  キャッシュメモリ
４２０  ＣＰＵ
４３０  メインメモリ
４４０  ハードディスク
【図１】
0004578638.tif 000006
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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