(57)【要約】エッジ検出処理によってディジタル画像中のハード境界フラグメントを決定し、各ハード境界フラグメントの夫々のサイドを決定し、各画素に対して最も近いサイドを決定すること及びディジタル画像の各画素に夫々の画素に対する決定された最も近いサイドに対応する単一のセグメントを一意に割り当てることによりセグメントを形成する、画素からなるディジタル画像にセグメンテーションを行う方法である。
2004508641.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画素からなるディジタル画像に対してセグメンテーションを行なう方法であって、
エッジ検出処理により上記ディジタル画像中のハード境界フラグメントを決定する段階と、
上記各ハード境界フラグメントの夫々のサイドを決定する段階と、
各画素に対して最も近いサイドを決定し、上記各画素に対する決定された最も近いサイドに対応するセグメントに対して上記ディジタル画像の各画素を割り当てることによってセグメントを形成する段階とを含む方法。
【請求項２】
少なくとも部分的に各セグメントを境界付ける各ハード境界フラグメントをとることにより各セグメントに対する境界を決定することにより上記形成されたセグメントの境界を決定する段階と、
最も近いハードセグメント境界フラグメントまでの距離を決定することにより、各セグメントに対して、上記ハード境界フラグメントに本質的に連続的であり、少なくとも部分的に各セグメントを境界付けるソフト境界フラグメントを決定する段階と、
各決定されたハード境界フラグメント及び上記ソフト境界フラグメントによって境界付けられたディジタル画像セグメントを決定する段階とを更に含む、請求項１記載の方法。
【請求項３】
シード点からなる個々のシードを上記決定されたサイドの夫々に関連付け、各シードに一意の識別子を割り当てる段階と、
各画素について、距離決定規則を用いて最も近いシード点までの距離を決定し、
各画素についての上記距離を距離マップに格納する段階と、
各画素について、上記決定された最も近いシード点への距離に基づいて上記最も近いシードを決定し、各画素についての上記決定された最も近いシードの識別子をアイテムバッファに格納する段階とを含む、請求項１記載の方法。
【請求項４】
シードの上記シード点は、夫々の決定されたサイドに最も近い画像の画素として決定される、請求項３記載の方法。
【請求項５】
上記形成されたセグメントが過剰にセグメンテーションされていないか確かめる段階と、
冗長なセグメントをマージにより除去する段階とを更に含む、請求項１記載の方法。
【請求項６】
上記エッジ検出処理は、コントラストの高い境界セクションを検出することに基づく、請求項１記載の方法。
【請求項７】
プロセッサが請求項１による方法を実行することを可能とするコンピュータプログラム。
【請求項８】
請求項７によるコンピュータプログラムを担持する有体の媒体。
【請求項９】
請求項７によるコンピュータプログラムを搬送する信号。
【請求項１０】
ディジタル画像に対してセグメンテーションを行う装置であって、
ディジタル画像を受信する入力部と、
エッジ検出処理により上記ディジタル画像中のハード境界フラグメントを決定する手段と、
上記各ハード境界フラグメントの夫々のサイドを決定する手段と、
各画素に対して最も近いサイドを決定し、上記各画素に対する決定された最も近いサイドに対応するセグメントに対して上記ディジタル画像の各画素を割り当てることによってセグメントを形成する手段と、
セグメンテーションされた画像を与える出力部とを含む装置。
【請求項１１】
請求項１０記載の装置を含むディスプレイ装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、画素からなるディジタル画像を分割（セグメンテーション）する方法に係り、エッジ検出処理によってディジタル画像中の境界フラグメントを決定する方法に関する。
【０００２】
画像セグメンテーションは、画像を別個の部分又はセグメントへ分割する画像処理において用いられる。セグメンテーションは、画像解析のための殆どの処理において重要な段階である。
【０００３】
Ｍ． Ｓｏｎｋａ， Ｖ．Ｈｌａｖａｃ及びＲ．Ｂｏｙｌｅによる１９９８年の「Ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｍａｃｈｉｎｅ ｖｉｓｉｏｎ」第２版の第１２３頁によれば、画像セグメンテーションは処理された画像データの解析の前に最も重要な段階のうちの１つであり、その主な目的は、画像を画像に含まれる実世界の対象又は領域と強い相関関係を有する部分へ分割することである。完全なセグメンテーションを行うと、入力画像中の対象と一意に対応する一組のばらばらの領域が得られる。部分セグメンテーションでは、領域は画像の対象とは直接的には対応しない。部分セグメンテーションを目標とするのであれば、画像は例えば輝度、色、反射率、テクスチャ等の選択された性質について同じような別個の領域へ分割される。セグメンテーション方法は、それらが使用する主な特徴により３つのグループへ分けることができる。第１のグループは、画像又はその部分についての大局的な知識であり、知識は通常は画像特徴のヒストグラムによって表わされる。エッジを用いたセグメンテーションは第２のグループを構成し、領域を用いたセグメンテーションは第３のグループを構成する。エッジ検出又は領域成長において、例えば輝度、テクスチャ、速度フィールド等の多くの異なる特徴が使用されうる。第２のグループ及び第３のグループは、２重の問題を解決する。各領域は、閉じた境界線によって表わすことができ、各閉じた境界線は領域を表わす。
【０００４】
本発明は、画像の有利なセグメンテーション方法を提供することを目的とする。この目的を解決するため、本発明は、独立項に記載されるような画像をセグメンテーションするための方法及び装置、コンピュータプログラム、有体物である媒体、信号、及び表示装置を提供する。
【０００５】
本発明の第１の実施例では、画素からなるディジタル画像は、エッジ検出処理によりディジタル画像中のハード境界フラグメントを決定し、各境界フラグメントの夫々のサイドを決定し、各画素に対して最も近いサイドを決定することによりセグメントを形成し、ディジタル画像の各画素を各画素の決定された最も近いサイドに対応するセグメントに割り当てることによって、セグメンテーションされる。方法は、このようなセグメンテーションが比較的限られた計算資源によって達成されうるよう実施されうる。
【０００６】
しかしながら、一般的な画像処理に適した公知の方法は、ロバストではないという問題点があり、即ち、例えば数値的な不安定性により高い信頼性で結果を与えることができないという問題がある。他の公知の方法は、特定の適用のために最適化されており、特定の適用については高いレベルのロバストさを達成するが、一般的な用途には適していない。
【０００７】
本発明によるセグメンテーションは、例えばＭＰＥＧ符号化及び復号化やテレビジョン走査速度変換のために使用されるユニバーサル画像処理ハードウエアにおいて実施されうる。
【０００８】
本発明の望ましい実施例によれば、画像は、検出されたハード境界フラグメントがセグメントの少なくとも一部を境界付けるようなセグメントを連続的に形成することによってセグメントへ分割される。検出されたエッジセクションによって形成されたものではない境界部分は、各画素に対して最も近い検出されたエッジを検出することによって形成される。これらの境界セクションは、ソフト境界フラグメントと称される。
【０００９】
本発明の特に有利な実施例は、従属項に記載されている。本発明の更なる目的、実施例、変更、効果、及び詳細については、図面を参照して以下の説明から明らかとなろう。
【００１０】
以下の本発明の実施例の例では、ディジタル画像は別々の領域へセグメンテーションされる。ディジタル画像は画素から構成される。画像中で形成されるべきセグメントは、境界又は境界線によって境界づけられ、セグメントの境界の内側にある画素はそのセグメントに属する。従って、境界を決定することにより、セグメントが決定される。境界又は少なくとも境界のフラグメントを得るために、ディジタル画像は、画像特徴が解析されるエッジ検出処理を用いて画像中のエッジを見つけるべく処理される。検出されるエッジは画像特徴から得られ、従って画像対象間の境界である可能性が高い。本発明によれば、エッジ検出処理によって検出されるエッジは、検出されるべきセグメント間の境界のフラグメントとして使用される。これらの画像情報から直接得られる境界のフラグメントは、ハード境界フラグメント又は高確率境界フラグメントと称される。
【００１１】
図１中、ディジタル画像と同じ寸法の画像１０中に、エッジ検出方法を用いて画像中で検出されるハード境界フラグメントが示される。３つのハード境界フラグメント、即ち、フラグメントａ，ｂ，ｃが検出されている。尚、境界フラグメントｂは境界フラグメントａに付随しており、この形態は分岐として知られている。
【００１２】
エッジ検出方法は、それ自体として周知である。本例では、ハード境界フラグメントは、画像要素の間に境界があるということを良く示す高いコントラストの境界によって決定される。本発明は、高いコントラストによって決定されるエッジに限られるものではなく、画像要素の間の境界フラグメントのための他の基準、例えば色、輝度、又はテクスチャと共に使用されうる。本発明によれば、エッジ検出を行うための任意の適当な方法によってエッジが検出されうる。
【００１３】
ハード境界フラグメントａ，ｂ，ｃは、セグメントの部分を境界づける。しかしながらセグメントの境界は完全ではない。境界の他のセクションが確定されねばならない。本発明によれば、他の境界セクションは、最も近いハード境界セクションまでの距離によって決定される。他の境界セクションを得るために、境界フラグメントａ，ｂ，ｃのサイド（側）が定義され、一意にラベル付けされる。図２に示すように、境界セクションｂは第１のサイドＩＶと第２のサイドＶとを有し、従って境界セクションｃは第１のサイドＶＩと第２のサイドＶＩＩとを有する。境界セクションａは第１のサイドＩＩＩを有し、境界セクションａの他のサイドは境界ｂが境界セクションａと交わる位置で境界セクションｂによって２つのセクションに分割される。夫々のセクションは、境界セクションａのサイドＩ及びＩＩである。
【００１４】
他の境界を得るために、サイドＩ−ＶＩＩはそれらが始まった境界フラグメントから遠ざかる方向に広げられ、夫々の広げられる方向は図３中に矢印Ｉ’−ＶＩＩ’で示される。望ましくは、広げられる方向は前のフロントに対して略垂直である。図３中、夫々がＩａ／ｂ／ｃ／−ＶＩＩａ／ｂ／ｃとして示される多数の広がるフロントが示されており、添え字−ａは元のエッジに近いフロントを示し、添え字−ｂ及び−ｃは、元の境界フラグメントから遠い続くフロントを示す。実際、各フロントは最も近い境界フラグメントに対して同じ距離を有する点の軌跡である。広がるフロントが近傍の広がるフロントにぶつかるとき、図４の斜線部によって示されるように、境界フラグメントが形成される。これらの境界フラグメントは、画像の情報から直接派生したものではないため、ソフト境界フラグメントと称される。ソフト境界セクションは、本質的にはハード境界セクションの終端セクションと連続的である。しかしながら連続的でないソフト境界セクションも生じうる。例えばハード境界セクションが画像のエッジへ上へ延びるときである。ソフト境界がセグメントの境界の一部である確率は、上述のハード境界の場合よりも低い。フロントが画像のエッジまで完全に広げられた後、セグメントは図４に示すように決まり、大文字のＡ−Ｅで示される。ソフト境界は、分割している２つのセグメントによってラベル付けされる。結果として、画像全体はセグメントＡ−Ｅへ分割され、各セグメントは少なくとも部分的にハード境界によって囲まれ、更にソフト境界又は画像のエッジによって囲まれる。続いて、得られたセグメンテーションは、論理的には単一のセグメントを形成する過剰にセグメンテーションされた領域について走査される。本例では、境界ａ及びｂの分岐によって生ずる過剰なセグメンテーションによりセグメントＢ１−Ｂ２とＣ１−Ｃ２との間の境界は冗長である。かかる過剰なセグメンテーションを検出した後、セグメントＢ１、Ｂ２及びＣ１、Ｃ２はマージされる。
【００１５】
従って、画素は、上述のように確定したハード境界セクション及びソフト境界セクションによって囲まれたセグメントに一意に割り当てられうる。尚、セグメントは、ハード境界フラグメントの同じ最も近いサイドを共有する画素の群からなる。
【００１６】
本発明による方法によって得られるセグメンテーションは、準セグメンテーションと称され、セグメントの境界の幾つかのセクションはあまり厳しく決められておらず、確実性の度合いが低い（上述のソフト境界セクション）。この準セグメンテーションは、セグメンテーションが容易に決定されうる境界のセクションでは正確なセグメンテーションを生じさせ、決定が困難なセクションではあまり正確はないセグメンテーションを生じさせるという利点を有する。これにより、計算費用がかなり減少し、計算速度が増加する結果となる。準セグメントは、例えば続く画像中のセグメントのマッチングを行うために使用されうる。例えば図７において、左側のセグメント１００は、ハード境界セクション１１０及びソフト境界セクション１２０により準セグメンテーションによって決まる。続く画像では、セグメント２００へのセグメント１００の投影は、ハード境界セクション２１０及びソフト境界セクション２２０を有する。ハード境界セクション２１０は境界セクション１１０の投影である。本例では、境界セクション２１０と１１０は形状が似ているが、かならずしもそうである必要はない。ハード境界セクション１１０及び２１０は、続く画像中では同じに保たれ、従って、セグメント１００及び２００は、高い確実性の境界セクションを比較することによってうまくマッチングされる。ソフト境界セクション１２０及び２２０は、続く画像中は異なる。しかしながら、マッチング手順においてはこれらの低い確実性の境界に対しては低い重要性が与えられる。
【００１７】
以下、本発明の実施例について説明する。本例においてセグメンテーションされるべきディジタル画像は、Ｎ及びＭを整数とすると、解像度Ｎ×Ｍの画素（ｘ，ｙ）を有する別々の画像ＩＭ（ｘ，ｙ）である。解像度Ｎ×Ｍの画素（ｘ，ｙ）を有する二値画像Ｉ（ｘ，ｙ）が決められる。以下説明するように、二値画像Ｉ（ｘ，ｙ）は画像ＩＭのセグメントの決定のために使用される。また、サイズＮ×Ｍの距離配列と称される配列ｄ（ｘ，ｙ）とやはりサイズＮ×Ｍのアイテムバッファと称される配列ｂ（ｘ，ｙ）が定義される。距離配列ｄ（ｘ，ｙ）には、各画素（ｘ，ｙ）に対して最も高いシード（以下定義する）までの距離が格納される。この距離の決定について以下説明する。アイテムバッファ配列ｂ（ｘ，ｙ）には、各画素（ｘ，ｙ）に対して最も近いシードまたは境界フラグメントの識別情報が格納される。以下、最も近いシード又は境界の決定について説明する。
【００１８】
まず、ディジタル画像ＩＭは、良く画成されたエッジを決めるためにエッジ検出器を用いて処理される。この段階は、第１の実施例のハード境界フラグメントの検出と同様である。例えば、本実施例において公知のＭａｒｒ−Ｈｉｌｄｒｅｔｈ方法が用いられ、これについては１９８３年に発表されたＥ．Ｃ．Ｈｉｌｄｒｅｔｈ、”Ｔｈｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｃｈａｎｇｅｓ ｂｙ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｎｄ ｂｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｖｉｓｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｓ， Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｖｉｓｉｏｎ， ｇｒａｐｈｉｃｓ ａｎｄ Ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， ｐａｇ． ２２：１−２７に記載されている。Ｍａｒｒ−Ｈｉｌｄｒｅｔｈアルゴリズムは、境界フラグメントを検出するためにＬａｐｌａｃｉａｎ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ （ＬｏＧ）オペレータのゼロ交差を用いる。
【００１９】
Ｍａｒｒ−Ｈｉｌｄｒｅｔｈ方法は、第１の実施例と同様ハード境界フラグメントであると考えられる別個の画像ＩＭの２つの画素の間のＬｏＧのゼロ交差を検出する。図６において、画像マトリックスのセクションが示され、格子の交点は画素の位置を示す。ライン３００は、ＬｏＧオペレータによって検出されるアスタリスク（＊）３１０によって示されるゼロ交差を示す。ＬｏＧゼロ交差検出によって画像中にみつかるハード境界は、画素間位置の最も広がった連続的なシーケンスである。２つの画素の間にある各ゼロ交差により、交差のいずれかの側で２つのシード画素が関連付けられる。境界３００は、２つのシード画素の間を通過する。本実施例では、シードは、画像の画素のうちハード境界セクションに最も近い画素であるシード画素からなる。シードは、ディジタル画像画素配列中の境界セクションを近似するものであり、シードが画素配列によく当てはまるほど続く計算は容易に実行されうる。本発明によれば、見つけられたハード境界セクションに基づきシードを決定する他の方法が使用されうる。図６に示すように、境界３１０の反対側のシード画素の対は円３２０及び黒い点３３０によって示される。
【００２０】
シード画素は、検出されたハード境界３００全体に沿って決められ、２画素幅の二重鎖を生じさせる。境界のサイド（即ち二重鎖の１画素幅の各半分）はシードとしてみなされ、従って一意の（ユニークな）識別子によって示される。本例のハード境界はＬｏＧオペレータのゼロ交差によって決められるため、ＬｏＧの値は境界の一方の側では正であり、他方の側では負である。境界の異なる側の識別は、本発明の実施例によればＬｏＧオペレータの符号を用いることによって達成される。これは、ＬｏＧオペレータは方法においてすでに計算されているため、有利である。
【００２１】
ＬｏＧに基づくエッジ検出の結果として、シード画素は本質的に鎖を形成する。しかしながら、本発明は鎖状のシードに限られない。本発明によれば、シードはエッジ画素の任意の形状の特に１画素以上の幅を有するシードであるクラスタでありうる。
【００２２】
アイテムバッファｂ（ｘ，ｙ）において、シード点の位置に対応する値に対して一意のシード識別子の値が与えられる。最初は、シード点ではない全ての他の画素はアイテムバッファｂ（ｘ，ｙ）中のシード識別番号と同じ番号を有さず、シード識別子番号に対応しない値が与えられる。
【００２３】
画像ＩＭ（ｘ，ｙ）のうちのシード画素であることが分かった各画素について、二値画像Ｉ中で対応する座標（ｘ，ｙ）を有する画素には値１が与えられる。画像Ｉ中の全ての他の画素には、値０が与えられる。
【００２４】
例えばＬｏＧフィルタリングされた画像の値の線形補間により、実際のゼロ交差３１０とシード画素３２０、３３０の各対との間のサブ画素距離の推定が行われる。図６中、最も右のサイドの画素の対について、夫々の距離はｄ１及びｄ２であり、ただしｄ１＋ｄ２＝１であり、画素距離に対する格子のサイズは単位距離１である。ｄ１及びｄ２についての夫々の値は、夫々のシード画素に対するｄ（ｘ，ｙ）に割り当てられる。距離配列ｄは、使用されている距離系においてシード上にない画素位置に対して無限大に対応する距離を割り当てることにより更に初期化される。
【００２５】
距離変換は、各画素（ｘ，ｙ）に対して、最も近いシード点への最短距離ｄ（ｘ，ｙ）を与える。本発明の実施例によれば、ユークリッド、「シティーブロック」又は「チェスボード」距離といった距離についての任意の定義が使用されうる。各画素についての最も近いシード点への距離を計算する方法は周知であり、本発明を実施する際には任意の適当な方法が使用されうる。例えば、距離変換の計算のために使用されうるアルゴリズムは、１９８４年にＧ．Ｂｏｒｇｅｆｏｒｓによって発表された”Ｄｉｓｔａｎｃｅ ｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ ｉｎ ａｒｂｉｔｒａｒｙ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ”， Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｖｉｓｉｏｎ， ｇｒａｐｈｉｃｓ ａｎｄ Ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ， ｐａｇ．２７：３２１−３４５に記載されており、特に２次元の場合についての方法が開示されている。
【００２６】
このアルゴリズムは、画像Ｉ（ｘ，ｙ）中の全ての画素に亘って２回のパスを行うことによって行われ、最も近いシードへの距離を示すｄ（ｘ，ｙ）の値を生じさせる。ｄ（ｘ，ｙ）の値は、上述のように初期化される。最初の１回のパスでは、画像Ｉの左上から右下へ、値ｄ（ｘ，ｙ）はそれ自体とその各近傍に当該近傍までの距離を足したものの最小値に設定される。２回めのパスでは、画像Ｉの右下から左上へ画素を走査しつつ、同じ手順がとられる。これらの２回のパスの後、全てのｄ（ｘ，ｙ）は正しい値を有し、最も近いシード点への最も近い距離を表す。
【００２７】
ｄ（ｘ，ｙ）距離配列が正しい値で満たされる２回のパスの間、アイテムバッファｂ（ｘ，ｙ）は各画素（ｘ，ｙ）に対する最も近いシードの識別子によって更新される。距離変換の後、アイテムバッファｂ（ｘ，ｙ）は、各画素（ｘ，ｙ）に対して最も近いシードに関連する値を有する。これによりディジタル画像はセグメンテーションされ、セグメントは同一の値ｂ（ｘ，ｙ）を有する画素（ｘ，ｙ）によって形成される。
【００２８】
第２の例では、距離変換アルゴリズムにおいて更に計算される距離は、ｄ（ｘ，ｙ）の開始値を線形補間したことにより、例えば実数である非整数値である。画素（ｘ，ｙ）について２つの異なるシードまでの最短の距離を表わす実数値を有するｄ（ｘ，ｙ）を比較したとき、両方の距離が異なる可能性は非常に高い。これは、単一のセグメントに属する各画素の一意の識別を可能とする。距離が整数値で測定される場合、２つのシードへ同じ距離を有する多くの画素の夫々に対して任意の選択がなされねばならない。これは、境界の望ましくないでこぼこさを増加させる。しかしながら、本発明は整数の距離値で使用されうる。この実施例では計算パワーについての要件は低いが、あまり正確でない境界を生じさせうる。
【００２９】
図示される例では、検出されるハード境界フラグメントは、閉じた輪郭を形成していなかった。しかしながら、閉じた輪郭が検出される場合、本発明による方法を適用することにより、閉じたハード境界フラグメント輪郭によって囲まれた単一のセグメントが生ずる。
【００３０】
図示される例では、各画素は単一のセグメントに一意に割り当てられる。本発明によれば、例えば、セグメントは他の画像特徴によって部分的に又は完全に曖昧とされる又は重ね合わされる画像特徴から生ずるものでありうることを考慮して、多数のセグメントに割り当てられうる。
【００３１】
本発明は、更に、本発明は、コンピュータ上で実行されたときに本発明の方法の段階を実行するためのコンピュータプログラムコード部を含むコンピュータプログラム製品に関連する。本発明のコンピュータプログラム製品は、ハードディスク又はフロッピー（Ｒ）ディスク又はＣＤ−ＲＯＭといった適切な情報担体に格納されるか、又は、コンピュータのメモリ部に格納されうる。
【００３２】
本発明は、更に、図８に示すディジタル画像に対してセグメンテーションを行う装置４００に関する。装置４００は、上述の方法によりディジタル画像に対してセグメンテーションを行う処理ユニット４１０を有する。処理ユニット４１０は、ディジタル画像を受信しユニット４１０へ渡す入力部４２０に接続される。ユニット４１０は、処理されセグメンテーションされた画像が出力される出力部４３０に更に接続される。装置４００は、例えば（３次元）テレビジョン製品といった表示装置５００に含まれうる。
【００３３】
尚、上述の実施例は本発明を制限するものではなく、当業者は請求の範囲を逸脱することなく多くの他の実施例を割り当てることが可能となるであろう。請求の範囲において、括弧内に示される参照符号は、請求の範囲を制限することを意図するものではない。「含む」という用語は、請求の範囲に記載された要素又は段階以外の要素又は段階の存在を排除するものではない。本発明は、幾つかの別個の要素を含むハードウエア、及び、適切にプログラムされたコンピュータによって実施されうる。幾つかの手段を含む装置に関する請求項では、これらの手段のうちの幾つかはハードウエアの同一のアイテムとして実施されうる。幾つかの構成要素が互いに異なる従属項に記載されていることは、これらの構成要素の組合せが使用されてはならないことを示すものではない。
【００３４】
概して、本発明は、エッジ検出処理によってディジタル画像中のハード境界フラグメントを決定し、各ハード境界フラグメントの夫々のサイドを決定し、各画素に対して最も近いサイドを決定すること及びディジタル画像の各画素に夫々の画素に対する決定された最も近いサイドに対応する単一のセグメントを一意に割り当てることによりセグメントを形成する、画素からなるディジタル画像にセグメンテーションを行う方法を提供する。
【図面の簡単な説明】
【図１】
画像中のハードエッジを示す図である。
【図２】
図１のハードエッジに関連するシードを示す図である。
【図３】
図２のシードから広がるフロントを示す図である。
【図４】
本発明によるセグメンテーションによって決定される画像セグメントを示す図である。
【図５】
後処理の後の図４の画像セグメントを示す図である。
【図６】
セグメント境界をシード点と共に示す図である。
【図７】
準セグメントのマッチングについて示す図である。
【図８】
ディジタル画像のセグメンテーションのための装置を概略的に示す図である。
【国際公開パンフレット】
2004508641.tif 000003
2004508641.tif 000004
2004508641.tif 000005
2004508641.tif 000006
2004508641.tif 000007
2004508641.tif 000008
2004508641.tif 000009
2004508641.tif 000010
2004508641.tif 000011
2004508641.tif 000012
2004508641.tif 000013
2004508641.tif 000014
2004508641.tif 000015
2004508641.tif 000016
2004508641.tif 000017
2004508641.tif 000018
【国際調査報告】
2004508641.tif 000019
2004508641.tif 000020
2004508641.tif 000021