(57)【要約】【課題】解析用画像に対して対象物体像の輪郭強調やノイズ除去などの前処理を行い、解析に適した画像を生成する。【解決手段】入力濃淡画像に対して、２値化処理及び小領域除去処理を行った画像、並びにエッジのポスタリゼーション処理及び２値化処理を行った画像それぞれの連結成分に対してＡＮＤ処理を行い、入力濃淡画像に基づく所定のフィルタ処理を行って、出力２値画像を得る。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の２値化処理部、小領域除去処理部、エッジのポスタリゼーション処理部、ＡＮＤ処理部を含む画像処理システムにおいて、
前記２値化処理部により入力濃淡画像に対して２値化処理を行い、前記小領域除去処理部により前記２値化した画像の小領域除去処理を行って第１の処理画像を生成し、
前記エッジのポスタリゼーション処理部により入力濃淡画像に対してエッジのポスタリゼーション処理を行い、前記２値化処理部により前記ポスタリゼーションを施した画像に対して２値化処理を行って第２の処理画像を生成し、
前記ＡＮＤ処理部により前記第１の処理画像と第２の処理画像とをＡＮＤ処理して、出力画像を得ることを特徴とする画像処理システム。
【請求項２】
前記ＡＮＤ処理部は、前記第１の処理画像及び第２の処理画像それぞれの連結成分のみをＡＮＤ処理することを特徴とする請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項３】
前記ＡＮＤ処理部によりＡＮＤ処理部した画像に対して、当該画像中の連結成分であって、面積が所定の閾値以上であり、かつ、前記入力濃淡画像において平均濃度が所定の閾値以下である成分のみを取り出すフィルタ処理を行うフィルタ処理部をさらに含んでいることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理システム。
【請求項４】
前記フィルタ処理部は、前記入力濃淡画像において所定の割合の明るい濃度の画素を除外して、残りの画素について計算した平均濃度が所定の閾値以下である成分のみを取り出すことを特徴とする請求項３に記載の画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、解析用画像に対して対象物体像の輪郭強調やノイズ除去などの前処理を行う画像処理システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
食品を扱う工場や販売店では、常時、衛生管理のために害虫の調査を行っている。従来は、接着剤を塗った捕虫紙を所定の場所に一定時間配置し、この捕虫紙に捕らえられた虫を人手で調査・分類していた。この虫を調査・分類する作業は時間がかかる上に、個人の経験や能力によるところが大きいために調査・分類結果にばらつきがあることが問題となっていた。そこで、コンピュータを用いて捕虫紙を撮像した画像を解析することにより、捕獲された虫の像からその虫の分類を自動的に行うシステムが提案されている。
【０００３】
一般に、オブジェクトを分類するには幾何特徴量を用いる手法が良く使われている。幾何特徴量というのは、オブジェクトの面積・周囲長・円形度・縦横比など図形の形状に関する測度である。この手法では、複数のオブジェクトが撮影された濃淡画像を２値化して２値画像を生成し、ラベリングの処理により連結成分を取り出し、各連結成分の幾何特徴量を計算し、幾何特徴量に閾値処理を行うことにより、オブジェクトの分類をする。例えば、非特許文献１では、バナナ・りんご・みかんなどの果物を対象として円形度の違いから長い形状のバナナを取り出した例が記述されている。
【０００４】
幾何特徴量を用いる手法では、２値化によってオブジェクトの良好な輪郭が得られることが前提条件となる。このために、２値化の処理に工夫を凝らしたり、前処理としてフィルタを適用したりするのが一般的である。２値化の処理に関しては、例えば、濃度ヒストグラムにおいて極小値をとる濃度を閾値にする方法や、濃度ヒストグラムを二つの正規分布の和で近似し、平均２乗誤差を最小にする方法などが考案されている（非特許文献２参照）。また、ランダムノイズに対して平滑化フィルタやメディアン・フィルタが有効であることが知られている（非特許文献１参照）。
【０００５】
【非特許文献１】八木伸行・他７名：C言語で学ぶ実践画像処理：オーム社（平成４年）
【非特許文献２】齋藤正男：ディジタル画像処理：東海大学出版会（１９８６）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
捕虫紙を撮像した画像を解析するにあたっては、２値化した画像における虫の輪郭は歪んでいることが多く、ノイズも比較的大きいため、従来のフィルタを利用する方法では、良好な解析用画像を得ることができないという問題点がある。
【０００７】
画像中の対象物体像の輪郭を強調する手法としては、Adobe社の画像処理ソフトウェアPhotoshop 7.0の一機能であるエッジのポスタリゼーションが知られている。捕虫紙を撮像した濃淡画像に対してエッジのポスタリゼーションを行った後、通常の２値化を行って生成された２値画像は、虫の像の輪郭が強調された比較的良好な解析用画像となっている。しかしながら、エッジのポスタリゼーションは、対象物体像の輪郭ばかりではなくノイズをも強調してしまうという欠点がある。この強調されたノイズが画像解析において多大な影響を及ぼすことにより、良好な画像分析結果を得ることができないという問題が生じている。
【０００８】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、解析用画像に対して対象物体像の輪郭強調やノイズ除去などの前処理を行い、解析に適した画像を生成することができる画像処理システムを提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記した課題を解決するための手段として、本発明者は、図１に示すような画像処理を行うシステムを提案する。
【００１０】
まず、対象物体像を含む入力濃淡画像（１０１）に対して、２値化処理を行い（１０２）、さらに小領域除去処理を行う（１０３）。一方で、入力濃淡画像（１０１）に対して、エッジのポスタリゼーション処理を行い（１０４）、さらに２値化処理を行う（１０５）。これら２系統の処理で得られた２つの画像それぞれの連結成分に対してＡＮＤ処理を行い（１０６）、得られた画像に対して、入力濃淡画像（１０１）に基づく所定のフィルタ処理（１０７）を行って、出力２値画像（１０８）を得る。
【００１１】
入力濃淡画像に２値化処理をした２値画像は、細かいノイズに強いという長所を持ち、一方で、入力濃淡画像にエッジのポスタリゼーション処理をしてから２値化処理をした２値画像は、虫の正確な輪郭を含むという長所を持っている。そこで、これらの画像をＡＮＤ処理することにより、それぞれの長所を併せ持った２値画像を生成することができることになる。
【００１２】
さらに、処理対象が捕虫紙に捉えられた虫の像を含む画像である場合には、次のようなフィルタ処理を行うことにより、さらに良好な２値画像を得ることができる。入力濃淡画像において、虫の像が占める領域は捕虫紙の領域に対して比較的面積が広いという特徴がある。この特徴を考慮して、ＡＮＤ処理をして得られた２値画像から面積の狭い連結成分をノイズとして除去するフィルタ処理を行う。また、入力濃淡画像のうち虫の像が占める領域は、他の部分に比べて濃度が低いという特徴があり、一方で、エッジのポスタリゼーション処理をした画像は、明るい領域を多く含む傾向がある。これらの特徴を考慮して、入力濃淡画像において一定の濃度が高い画素を除外した上で平均濃度の低い連結成分を特定し、ＡＮＤ処理をして得られた２値画像からその連結成分を抽出するフィルタ処理を行う。
【００１３】
以上のような着想に基づく技術的思想として、本発明は、画像の２値化処理部、小領域除去処理部、エッジのポスタリゼーション処理部、ＡＮＤ処理部を含む画像処理システムにおいて、前記２値化処理部により入力濃淡画像に対して２値化処理を行い、前記小領域除去処理部により前記２値化した画像の小領域除去処理を行って第１の処理画像を生成し、前記エッジのポスタリゼーション処理部により入力濃淡画像に対してエッジのポスタリゼーション処理を行い、前記２値化処理部により前記ポスタリゼーションを施した画像に対して２値化処理を行って第２の処理画像を生成し、前記ＡＮＤ処理部により前記第１の処理画像と第２の処理画像とをＡＮＤ処理して、出力画像を得ることを特徴とする画像処理システムを提供するものである。
【００１４】
本発明の画像処理システムにおいて、前記ＡＮＤ処理部は、前記第１の処理画像及び第２の処理画像それぞれの連結成分のみをＡＮＤ処理することを特徴とする。
【００１５】
本発明の画像処理システムにおいて、前記ＡＮＤ処理部によりＡＮＤ処理部した画像に対して、当該画像中の連結成分であって、面積が所定の閾値以上であり、かつ、前記入力濃淡画像において平均濃度が所定の閾値以下である成分のみを取り出すフィルタ処理を行うフィルタ処理部をさらに含んでいることを特徴とする。
【００１６】
本発明の画像処理システムにおいて、前記フィルタ処理部は、前記入力濃淡画像において所定の割合の明るい濃度の画素を除外して、残りの画素について計算した平均濃度が所定の閾値以下である成分のみを取り出すことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
以上、説明したように、本発明によれば、解析用画像に対して対象物体像の輪郭強調やノイズ除去などの前処理を行い、解析に適した画像を生成することができる画像処理システムが提供される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、添付図面の図２〜図１０を参照しながら、本発明の画像処理システムを実施するための最良の形態を詳細に説明する。ここでは、本発明の実施の形態として、虫の像を含む画像に対して画像処理を行う例を挙げている。一般的に、虫の体は羽、足、触角など微細な部位が多く、これを撮像した画像では、微細な部位の像とノイズとの区別がつきにくく、虫の象を正確に捉えることが困難である。本発明の画像処理システムでは、このような困難性を克服して、虫の像の輪郭を正確に捉え、適切なノイズ除去を行うことが可能である。
【００１９】
図２は、本発明の画像処理システムを実施するためのハードウェアシステムの内部構成を示すブロック図である。このハードウェアシステムは、入力装置、出力装置、処理装置および記憶装置から構成されている。入力装置として、スキャナなどの画像入力装置２０１とキーボード２０２がシステムに結合している。キーボードはパラメータの入力やコマンドの起動などに使われる。出力装置として、ディスプレイ２１２がシステムに結合している。ディスプレイは各種の画像の表示などに使われる。処理装置２０３は、２値化モジュール２０４、小領域除去モジュール２０５、エッジのポスタリゼーションモジュール２０６、ＡＮＤ処理モジュール２０７、フィルタ処理モジュール２０８の五つのモジュールを含む。記憶装置２０９は濃淡画像２１０と２値画像２１１を含む。
【００２０】
本発明の画像処理システムによる処理の全体的な流れは、図１に示す通りである。図２に示す２値化モジュール２０４、小領域除去モジュール２０５、エッジのポスタリゼーションモジュール２０６、ＡＮＤ処理モジュール２０７、フィルタ処理モジュール２０８は、それぞれ、図１における２値化処理（１０２，１０５）、小領域除去処理（１０３）、エッジのポスタリゼーション処理（１０４）、２つの処理画像のＡＮＤ処理（１０６）、フィルタ処理（１０７）を実行する。
【００２１】
図３は、図２に示す２値化モジュール２０４による２値化処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。ステップ３０１からステップ３０６までで変数xと変数yについての二重のループになっている。このループで、変数xは0からWまで、変数yは0からHまで変わる。ここで、Wは画像の幅であり、Hは画像の高さである。ループの中のステップ３０７で、入力濃淡画像imgInの画素の濃度imgIn[y][x]が閾値T1より小さいか判定する。小さければ、ステップ３０８で出力２値画像imgOutの画素の濃度imgOut[y][x]に値WHITEを代入し、小さくなければ、ステップ３０９で値BLACKを代入する。
【００２２】
図４は、図２に示す小領域除去モジュール２０５による小領域除去処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。ステップ４０１で、入力２値画像の連結成分iの面積R[i].sを算出する。ステップ４０２からステップ４０７までで変数xと変数yについての二重のループになっている。このループで、変数xは0からWまで、変数yは0からHまで変わる。ループの中のステップ４０８で、画素(x, y)の属する連結成分label[y][x]の面積R[label[y][x]].sが閾値T2より大きいか判定する。大きければ、ステップ４０９で出力２値画像imgOutの画素の濃度imgOut[y][x]に値WHITEを代入し、大きくなければ、ステップ４１０で値BLACKを代入する。
【００２３】
図５は、図４のステップ４０１における連結成分の面積を算出する手続きの詳細を示すフローチャートである。ステップ５０１で入力２値画像imgInについて、ラベリングする関数labelingを呼ぶ。その結果、配列の要素label[y][x]に画素(x, y)が属する連結成分のラベルが代入される。また、連結成分の個数が関数値として戻され、変数nRegionに代入される。ラベリングについては非特許文献１に記述がある。ステップ５０２からステップ５０４までで連結成分のラベルiについてのループになっている。ラベルiは0からnRegionまで変わる。ただし、0は背景の領域を意味する。ステップ５０５からステップ５０９までで、ラベルiの連結成分R[i]のメンバxmin、xmax、ymin、ymax、sの初期値を設定する。ここで、xminは連結成分の画素のx座標の最小値を、xmaxは最大値をそれぞれ示す。同様に、yminは連結成分の画素のy座標の最小値を、ymaxは最大値をそれぞれ示す。sは連結成分の面積を意味する。ラベルiについてのループを抜けると、ステップ５１０からステップ５１５までで変数xと変数yについての二重のループになっている。このループで、変数xは0からWまで、変数yは0からHまで変わる。ループの中のステップ５１６で画素(x, y)のラベルlabel[y][x]を変数iに代入する。ステップ５１７とステップ５１８で、R[i].xminがxより大きいか判定し、そうであれば、R[i].xminにxを代入する。ステップ５１９とステップ５２０で、R[i].xmaxがxより小さいか判定し、そうであれば、R[i].xmaxにxを代入する。ステップ５２１とステップ５２２で、R[i].yminがyより大きいか判定し、そうであれば、R[i].yminにyを代入する。ステップ５２３とステップ５２４で、R[i].ymaxがyより小さいか判定し、そうであれば、R[i].ymaxにyを代入する。最後にステップ５２５で、R[i].sの値を一つ増やす。結局、この手続きは各連結成分ついてそれを囲むウィンドウの情報と面積を算出する。
【００２４】
図６は、図２に示すＡＮＤ処理モジュール２０７によるＡＮＤ処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。ステップ６０１で入力２値画像imgIn1について、ラベリングする関数labelingを呼ぶ。その結果、配列の要素label[y][x]に画素(x, y)が属する連結成分のラベルが代入される。また、連結成分の個数が関数値として戻され、変数nRegionに代入される。ステップ６０２からステップ６０４までで連結成分のラベルiについてのループになっている。ラベルiは0からnRegionまで変わる。ただし、0は背景の領域を意味する。ループの中のステップ６０５で配列valueの要素が値0に初期化される。ラベルiについてのループを抜けると、ステップ６０６からステップ６１１までで変数xと変数yについての二重のループになっている。このループで、変数xは0からWまで、変数yは0からHまで変わる。ループの中のステップ６１２で、入力濃淡画像imgIn1の画素の濃度imgIn1[y][x]がWHITEであり、かつ、入力濃淡画像imgIn2の画素の濃度imgIn2[y][x]がWHITEであるか判定し、そうであれば、ステップ６１３で、画素(x, y)の属する連結成分に対応する配列valueの要素に1を代入する。このループを抜けると、ステップ６１４からステップ６１９までで変数xと変数yについての二重のループになっている。このループで、変数xは0からWまで、変数yは0からHまで変わる。ループの中のステップ６２０で、画素(x, y)の属する連結成分に対応する配列valueの要素が1であるか判定する。そうであれば、ステップ６２１で出力２値画像imgOutの画素の濃度imgOut[y][x]にWHITEを代入し、そうでなければ、ステップ６２２でBLACKを代入する。この結果、入力２値画像imgIn1の連結成分と入力２値画像imgIn2の連結成分の間に共通部分があるならば、入力２値画像imgIn1の連結成分が出力２値画像に複写される。
【００２５】
図７は、図２に示すフィルタ処理モジュール２０８によるフィルタ処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。ステップ７０１で、入力２値画像の連結成分iの面積R[i].sを算出する。このステップの詳細は図５に示すとおりである。ステップ７０２で、後述の方法により連結成分iの「平均濃度」R[i].gを算出する。ステップ７０３からステップ７０８までで変数xと変数yについての二重のループになっている。このループで、変数xは0からWまで、変数yは0からHまで変わる。ループの中で、label[y][x]をiと書くことにすると、iが連結成分のラベルであり（ステップ７０９）、かつ、面積R[i].sが閾値Tsより大きく（ステップ７１０）、かつ、「平均濃度」R[i].gが閾値Tgより小さい（ステップ７１１）という三つの条件を満足するか判定する。満足すれば、ステップ７１２で出力２値画像imgOutの画素の濃度imgOut[y][x]にWHITEを代入し、満足しなければ、ステップ７１３でBLACKを代入する。この結果、入力２値画像imgInの連結成分の内、面積の条件と「平均濃度」の条件を満足するものだけが出力２値画像imgOutに複写される。
【００２６】
図８は、図７のステップ７０２の連結成分の「平均濃度」を算出する手続きの詳細を示すフローチャートである。全体は連結成分のラベルiに関するループになっている。ステップ８０１でラベルiに値1が初期設定される。ステップ８０２でラベルiが連結成分の数nRegion以下か判定する。以下でなければ、処理を終了してリターンする。以下であれば、ステップ８０３からステップ８０６までで濃度ヒストグラムの配列histの要素を全て値0に初期設定する。ステップ８０３中のgminは濃度の最小値であり、ステップ８０４中のgmaxは濃度の最大値である。次に、ステップ８０７からステップ８１４まででラベルiの連結成分の濃度ヒストグラムを生成する。図５の手続きで求めた連結成分を囲むウィンドウの情報をもちいて、連結成分を効率的に走査し、ステップ８１４で、ラベルiの連結成分の画素(x, y)ごとに、入力濃淡画像gImgの濃度gImg[y][x]に対応する濃度ヒストグラムhist[gimg[y][x]]の値を一つ増やす。次に、ステップ８１５でラベルiの連結成分の面積R[i].sのrateパーセントの値を変数Highに設定し、ステップ８１６で変数tを値0に初期設定する。ステップ８１７からステップ８２０までで変数nをgmaxから始めて値を一つずつ減らしながら、変数tが変数Highの値未満の間、変数tに濃度ヒストグラムの要素hist[n]を加える。次に、ステップ８２１で変数sに値0を初期設定し、ステップ８２２で変数gに値0を初期設定する。ステップ８２３からステップ８２６までで変数nの値を一つずつ減らしながら、変数nがgmin以上である間、変数sに濃度ヒストグラムの要素hist[n]を加え、変数gにn×hist[n]を加える。このループを抜けて、ステップ８２７でg / sをR[i].gに代入して、変数iについてのループを続ける。ステップ８２１の時点の変数nの値をg0とすると、sは濃度がgminからg0のラベルiの連結成分の画素の数であり、gは濃度がgminからg0の間の濃度と濃度ヒストグラムの要素を乗算したものの総和であるから、g / sは一種の「平均濃度」である。
【００２７】
尚、図２に示すエッジのポスタリゼーションモジュール２０６によるエッジのポスタリゼーション処理については、Adobe社の画像処理ソフトウェアPhotoshop 7.0等の市販のソフトウェアの機能をそのまま用いればよい。
【実施例】
【００２８】
上記した本発明の画像処理システムを用いて、捕虫紙に捕らえられた虫を撮像した画像を処理した実施例を示す。画像には、対象となる虫の像の他、接着剤が固まってできた水泡状の塊などの像が散在しているので、これらを除去して、対象である虫の象を抽出するのが目的となる。尚、使用したパラメータの値はT1 = 115、T2 = 10、Ts = 200、Tg = 97、rate = 60である。
【００２９】
図９では、２匹の虫の写った画像を解析する例を示している。図９（ａ）は入力濃淡画像を示す。図９（ｂ）は図９（ａ）の画像にエッジのポスタリゼーションを作用させた画像を示す。図９（ｂ）の画像は濃度の変化が強調されているため、虫の足や羽の構造が明確になっているが、一方で、水泡や背景のノイズが目立っている。図９（ｃ）は図９（ｂ）の画像に２値化を行って生成された２値画像を示す。２値化により、ノイズの影響が一層強くなっている。図９（ｄ）は図９（ａ）の画像に２値化を行って生成された２値画像を示す。図９（ｄ）の画像では虫の足や触角が千切れており羽が分離しているものがあるが、背景のノイズは全く消えている。図９（ｅ）は図９（ｃ）と図９（ｄ）の画像にＡＮＤ処理を適用した結果を示す。図９（ｅ）の画像は図９（ｃ）と図９（ｄ）のの画像それぞれの長所を併せ持つ２値画像となっている。すなわち、虫の構造をしっかり捉えている上に、背景のノイズがほとんど除去されている。図９（ｆ）は図９（ｅ）と図９（ａ）の画像に対してフィルタ処理を適用した結果を示す。
【００３０】
図１０（ａ）では、三つの水泡（うち左上の水泡は虫を含んでいる）が写った画像を解析する例を示している。一番上の水泡の中には虫がいる。図１０（ｂ）は図１０（ａ）の画像にエッジのポスタリゼーションを作用させた結果を示す。図１０（ｂ）の画像は濃度の変化が強調されているため、水泡の輪郭とハイライトの部分が強調されている。図１０（ｃ）は図１０（ｂ）の画像に２値化を行って生成された２値画像である。２値化により、ノイズの影響が一層強くなっている。図１０（ｄ）は図１０（ａ）の画像に２値化を行って生成された２値画像を示す。ハイライトの部分や背景のノイズはないが、水泡の輪郭の一部が存在している。図１０（ｅ）は図１０（ｃ）と図１０（ｄ）の画像にＡＮＤ処理を適用した結果を示す。図１０（f）は図１０（e）と図１０（a）の画像にフィルタ処理を適用した結果である。このフィルタ処理によって、虫を含まない水泡の輪郭が消え、虫を含んだ水泡の像だけが残ることとなった。
【００３１】
以上、本発明の画像処理システムについて、具体的な実施の形態を示して説明したが、本発明はこれらに限定されるものではない。当業者であれば、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、上記各実施形態又は他の実施形態にかかる発明の構成及び機能に様々な変更・改良を加えることが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００３２】
本発明の画像処理システムは、図２に示すように、コンピュータのＣＰＵ、メモリ、補助記憶装置、ディスプレイ、入力デバイス等を含むハードウェア資源上に構築されたＯＳ、アプリケーション、データベース、ネットワークシステム等によって実現されるものであり、解析用画像に対して対象物体像の輪郭強調やノイズ除去などの前処理を行うという情報処理が上記のハードウェア資源を用いて具体的に実現されるものであるから、自然法則を利用した技術的思想に該当するものであり、画像に含まれる対象物体の解析が必要となる検査、計測等の場面において産業的に利用することができるものである。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の画像処理システムの処理手順を概略的に示す図である。
【図２】本発明の画像処理システムを実施するためのハードウェアシステムの内部構成を示すブロック図である。
【図３】図２に示す２値化モジュール２０４による２値化処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図４】図２に示す小領域除去モジュール２０５による小領域除去処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図５】図４のステップ４０１における連結成分の面積を算出する手続きの詳細を示すフローチャートである。
【図６】図２に示すＡＮＤ処理モジュール２０７によるＡＮＤ処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図７】図２に示すフィルタ処理モジュール２０８によるフィルタ処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図８】図７のステップ７０２の連結成分の「平均濃度」を算出する手続きの詳細を示すフローチャートである。
【図９】本発明の画像処理システムを用いて、捕虫紙に捕らえられた虫を撮像した画像を処理した実施例を示す図である。
【図１０】本発明の画像処理システムを用いて、捕虫紙に捕らえられた虫を撮像した画像を処理した実施例を示す図である。
【符号の説明】
【００３４】
２１０…画像入力装置、２０２…キーボード、２０３…処理装置、２０４…２値化モジュール、２０５…小領域除去モジュール、２０６…エッジのポスタリゼーションモジュール、２０７…ＡＮＤ処理モジュール、２０８…フィルタ処理モジュール、２０９…記憶装置、２１０…濃淡画像、２１１…２値画像、２１２…ディスプレイ
【図１】
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【図２】
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【図３】
2007193601.tif 000005
【図４】
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【図５】
2007193601.tif 000007
【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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