(57)【要約】  【課題】  画像のシーンが建築物等を撮影した人工物画像であるか否かについて、オペレータを介さずに自動で判定することが可能な画像判定装置及びその方法を提供する。  【解決手段】  画像のシーンを判定する画像判定装置であって、判定対象となる画像をグレースケール画像に変換する画像変換手段１２と、変換されたグレースケール画像の各画素の勾配強度及び勾配方向を算出する勾配強度算出手段１３と、算出された勾配強度に基づいて前記グレースケール画像を二値化したエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段１４と、生成されたエッジ画像に含まれる所定範囲の連続画素で構成される線分を抽出し、その特徴量を導出する特徴量導出手段１５と、導出された特徴量から画像のシーンを判定するシーン判定手段１６とを備える。【選択図】  図１
2007011939.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像のシーンを判定する画像判定装置であって、
判定対象となる画像をグレースケール画像に変換する画像変換手段と、変換されたグレースケール画像の各画素の勾配強度及び勾配方向を算出する勾配強度算出手段と、算出された勾配強度に基づいて前記画像を二値化したエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段と、生成されたエッジ画像に含まれる所定範囲の連続画素で構成される線分を抽出し、その特徴量を導出する特徴量導出手段と、導出された特徴量から画像のシーンを判定するシーン判定手段とを備えてなる画像判定装置。
【請求項２】
前記勾配強度算出手段は、前記グレースケール画像の画素における勾配強度と、縦方向、横方向、及び４５度傾斜方向の４方向に勾配方向を算出する請求項１記載の画像判定装置。
【請求項３】
前記エッジ画像生成手段は、生成したエッジ画像に含まれる線分を前記勾配方向及び前記勾配強度に基づいて選択する細線化処理手段を備えている請求項１または２記載の画像判定装置。
【請求項４】
前記特徴量導出手段は、抽出された線分の平均長さと標準偏差を特徴量として導出する請求項１から３の何れかに記載の画像判定装置。
【請求項５】
前記特徴量導出手段は、各方向について線分を構成する画素数が所定の最大画素数よりも少ない線分であって画素数の多い順に所定数の線分を抽出し、抽出された線分の各方向の平均値の平均を前記平均長さとして導出する請求項４記載の画像判定装置。
【請求項６】
前記シーン判定手段は、前記特徴量を変量とするマハラノビス汎距離に基づく判別分析により前記画像のシーンを判定する請求項１から５の何れかに記載の画像判定装置。
【請求項７】
前記シーン判定手段は、判別対象となる画像が、自然物が撮影された自然画像であるか、建築物が撮影された人工物画像であるかを判定する請求項１から６の何れかに記載の画像判定装置。
【請求項８】
画像のシーンを判定する画像判定方法であって、
判定対象となる画像をグレースケール画像に変換する画像変換ステップと、変換されたグレースケール画像の各画素の勾配強度及び勾配方向を算出する勾配強度算出ステップと、算出された勾配強度に基づいて前記画像を二値化したエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップと、生成されたエッジ画像に含まれる所定範囲の連続画素で構成される線分を抽出し、その特徴量を導出する特徴量導出ステップと、導出された特徴量から画像のシーンを判定するシーン判定ステップとからなる画像判定方法。
【請求項９】
前記勾配強度算出ステップにおいて、前記グレースケール画像の画素における勾配強度と、縦方向、横方向、及び４５度傾斜方向の４方向の勾配方向を算出する請求項７記載の画像判定方法。
【請求項１０】
前記エッジ画像生成ステップにおいて、生成したエッジ画像に含まれる線分を前記勾配方向及び前記勾配強度に基づいて選択する細線化処理を実施する請求項８または９記載の画像判定方法。
【請求項１１】
前記特徴量導出ステップにおいて、抽出された線分の平均長さと標準偏差を特徴量として導出する請求項８から１０の何れかに記載の画像判定方法。
【請求項１２】
前記特徴量導出ステップにおいて、各方向について線分を構成する画素数が所定の最大画素数よりも少ない線分であって画素数の多い順に所定数の線分を抽出し、抽出された線分の各方向の平均値の平均を前記平均長さとして導出する請求項１１記載の画像判定方法。
【請求項１３】
前記シーン判定ステップにおいて、前記特徴量を変量とするマハラノビス汎距離に基づく判別分析により前記画像のシーンを判定する請求項８から１２の何れかに記載の画像判定方法。
【請求項１４】
前記シーン判定ステップにおいて、判別対象となる画像が、自然物が撮影された自然画像であるか、建築物が撮影された人工物画像であるかを判定する請求項８から１３の何れかに記載の画像判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像のシーンを判定する画像判定装置及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、写真画像処理装置においては、写真画像のシーンに応じた補正処理が行なわれていた。例えば、建築物が撮影されたような人工物画像の場合には、一般的に、エッジやコントラストが強調されたシャープな画像が好まれるため、鮮鋭化処理等の補正処理が施され、また、自然物が撮影されたような自然画像の場合には、一般的に、鮮鋭化処理等は行なわれない。
【特許文献１】特開２０００−２７０２２２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、これまで、写真画像のシーンの判定は、一部に人物の検出等のアルゴリズムが提案されてはいるが、建築物等が撮影された人工物画像であるか否かを判定するような場合には、オペレータの確認作業により写真画像毎に判定する必要があり、写真画像のシーンに応じた補正処理に多くの時間を費やすことが問題となっていた。
【０００４】
本発明は、上述した従来の問題点に鑑み、画像のシーンが建築物等を撮影した人工物画像であるか否かについて、オペレータを介さずに自動で判定することが可能な画像判定装置及びその方法を提供する点にある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述の目的を達成するため、本発明による画像判定装置の第一の特徴構成は、特許請求の範囲の書類の請求項１に記載した通り、画像のシーンを判定する画像判定装置であって、判定対象となる画像をグレースケール画像に変換する画像変換手段と、変換されたグレースケール画像の各画素の勾配強度及び勾配方向を算出する勾配強度算出手段と、算出された勾配強度に基づいて前記画像を二値化したエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段と、生成されたエッジ画像に含まれる所定範囲の連続画素で構成される線分を抽出し、その特徴量を導出する特徴量導出手段と、導出された特徴量から画像のシーンを判定するシーン判定手段とを備えてなる点にある。
【０００６】
画像における種々のシーンにおいて、例えば、建築物等が撮影された人工物画像に代表されるように、長く直線的な線分を多く含むシーンがある。このような場合に、上述の構成によれば、シーン判定手段が、グレースケール画像における勾配強度に基づいたエッジ画像に含まれる所定範囲の連続画素で構成される線分の特徴量から画像のシーンを判定するため、長く直線的な線分を多く含むシーンであるか否かの判定を行なうことが可能となるのである。
【０００７】
同第二の特徴構成は、同請求項２に記載した通り、上述の第一の特徴構成に加えて、前記勾配強度算出手段は、前記グレースケール画像の画素における勾配強度と、縦方向、横方向、及び４５度傾斜方向の４方向に勾配方向を算出する点にある。
【０００８】
上述の構成とすることにより、エッジ画像に含まれる所定範囲の連続画素で構成される線分を、エッジ画像の画素の縦方向、横方向、及び４５度傾斜方向の４方向の線分として特定することができるため、長く直線的な線分を多く含むシーンの中から、特に人工物に特有の幾何学的な線分を含むシーンであるか否かの判定を効率的に行なうことが可能となるのである。
【０００９】
同第三の特徴構成は、同請求項３に記載した通り、上述の第一または第二の特徴構成に加えて、前記エッジ画像生成手段は、生成したエッジ画像に含まれる線分を前記勾配方向及び前記勾配強度に基づいて選択する細線化処理手段を備えている点にある。
【００１０】
上述の構成によれば、細線化処理手段が生成したエッジ画像に含まれる線分を前記勾配方向及び前記勾配強度に基づいて選択するため、例えば、前記エッジ画像において同一方向に数列隣接した直線的な線分を、一列の線分となるように細線化処理することができるのである。また、若干太く緩やかに湾曲したような画像におけるグレースケール画像の勾配強度に基づいたエッジ画像では、線分の長さの異なる二列の線分が隣接しているエッジ画像となることがあるが、上述の構成によれば、このような場合には、前記二列の線分のそれぞれを短く分断するとともに、前記分断された線分毎に一列とすることができるのである。つまり、自然物に特有の若干太く緩やかに湾曲したような画像におけるグレースケール画像の勾配強度に基づいたエッジ画像が、長く直線的な線分となることを防止することができるのである。
【００１１】
同第四の特徴構成は、同請求項４に記載した通り、上述の第一から第三の何れかの特徴構成に加えて、前記特徴量導出手段は、抽出された線分の平均長さと標準偏差を特徴量として導出する点にある。
【００１２】
上述の構成とすることにより、前記シーン判定手段は、人工物に特有の長く直線的な線分であるか否かの指標としての線分の平均長さや、前記長く直線的な線分が幾何学的な線分であるか否かの指標としての標準偏差に基づいて画像のシーンを判定することが可能となるのである。つまり、前記シーン判定手段は、長く直線的な線分を多く含むシーンであるか否か、そして、それが幾何学的な線分からなるシーンであるか否かの判定を行なうことが可能となるのである。
【００１３】
同第五の特徴構成は、同請求項５に記載した通り、上述の第四の特徴構成に加えて、前記特徴量導出手段は、各方向について線分を構成する画素数が所定の最大画素数よりも少ない線分であって画素数の多い順に所定数の線分を抽出し、抽出された線分の各方向の平均値の平均を前記平均長さとして導出する点にある。
【００１４】
上述の構成によれば、前記特徴量導出手段は、各方向について線分を構成する画素数が所定の最大画素数よりも少ない線分を抽出するため、例えば、地平線等の自然物に基づいた線分を省くことができ、更に、前記特徴量導出手段は、各方向について線分を構成する画素数の多い順に所定数の線分を抽出し、抽出された線分の各方向の平均値の平均を前記平均長さとして導出するため、前記平均長さを人工物に基づいた線分の特徴量としての平均長さとすることができるのである。
【００１５】
同第六の特徴構成は、同請求項６に記載した通り、上述の第一から第五の何れかの特徴構成に加えて、前記シーン判定手段は、前記特徴量を変量とするマハラノビス汎距離に基づく判別分析により前記画像のシーンを判定する点にあり、予め設定される標本に基づいて確実に画像のシーンを判定することが可能となるのである。
【００１６】
同第七の特徴構成は、同請求項７に記載した通り、上述の第一から第六の何れかの特徴構成に加えて、前記シーン判定手段は、判別対象となる画像が、自然物が撮影された自然画像であるか、建築物が撮影された人工物画像であるかを判定する点にあり、長く直線的な線分を多く含むシーンであるか否か、そして、それが幾何学的な線分からなるシーンであるか否かの判定を、建築物が撮影された人工物画像であるか否かとして判定することができるのである。
【００１７】
上述の目的を達成するため、本発明による画像判定方法の第一の特徴構成は、同請求項８に記載した通り、画像のシーンを判定する画像判定方法であって、判定対象となる画像をグレースケール画像に変換する画像変換ステップと、変換されたグレースケール画像の各画素の勾配強度及び勾配方向を算出する勾配強度算出ステップと、算出された勾配強度に基づいて前記画像を二値化したエッジ画像を生成するエッジ画像生成ステップと、生成されたエッジ画像に含まれる所定範囲の連続画素で構成される線分を抽出し、その特徴量を導出する特徴量導出ステップと、導出された特徴量から画像のシーンを判定するシーン判定ステップとからなる点にある。
【００１８】
同第二の特徴構成は、同請求項９に記載した通り、上述の第一の特徴構成に加えて、前記勾配強度算出ステップにおいて、前記グレースケール画像の画素における勾配強度と、縦方向、横方向、及び４５度傾斜方向の４方向の勾配方向を算出する点にある。
【００１９】
同第三の特徴構成は、同請求項１０に記載した通り、上述の第一または第二の特徴構成に加えて、前記エッジ画像生成ステップにおいて、生成したエッジ画像に含まれる線分を前記勾配方向及び前記勾配強度に基づいて選択する細線化処理を実施する点にある。
【００２０】
同第四の特徴構成は、同請求項１１に記載した通り、上述の第一から第三の何れかの特徴構成に加えて、前記特徴量導出ステップにおいて、抽出された線分の平均長さと標準偏差を特徴量として導出する点にある。
【００２１】
同第五の特徴構成は、同請求項１２に記載した通り、上述の第四の特徴構成に加えて、前記特徴量導出ステップにおいて、各方向について線分を構成する画素数が所定の最大画素数よりも少ない線分であって画素数の多い順に所定数の線分を抽出し、抽出された線分の各方向の平均値の平均を前記平均長さとして導出する点にある。
【００２２】
同第六の特徴構成は、同請求項１３に記載した通り、上述の第一から第五の何れかの特徴構成に加えて、前記シーン判定ステップにおいて、前記特徴量を変量とするマハラノビス汎距離に基づく判別分析により前記画像のシーンを判定する点にある。
【００２３】
同第七の特徴構成は、同請求項１４に記載した通り、上述の第一から第六の何れか特徴構成に加えて、前記シーン判定ステップにおいて、判別対象となる画像が、自然物が撮影された自然画像であるか、建築物が撮影された人工物画像であるかを判定する点にある。
【発明の効果】
【００２４】
以上説明した通り、本発明によれば、画像のシーンが建築物等を撮影した人工物画像であるか否かについて、オペレータを介さずに自動で判定することが可能な画像判定装置及びその方法を提供することができるようになった。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下に本発明による画像判定装置が組み込まれた写真画像処理装置の実施の形態を説明する。図２に示すように、写真画像処理装置１は、印画紙Ｐに対して出力画像データに基づいた露光処理を行ない露光された印画紙を現像処理する写真プリンタ２と、現像済みの写真フィルムＦから画像を読み込むフィルムスキャナ３１やデジタルスチルカメラ等で撮影された画像データが格納されたメモリカード等の画像データ記憶メディアＭから画像データを読み取るメディアドライバ３２や、コントローラ３３としての汎用コンピュータ等を備え、入力された元画像としての写真画像に対するプリントオーダ情報を設定入力するとともに、各種の画像補正処理を行なう操作ステーション３を備えて構成され、前記操作ステーション３で元画像から編集処理されたプリントデータが前記写真プリンタ２に出力されて所望の写真プリントが生成される。
【００２６】
前記写真プリンタ２は、図２及び図３に示すように、ロール状の印画紙Ｐを収容した二系統の印画紙マガジン２１と、前記印画紙マガジン２１から引き出された印画紙Ｐを所定のプリントサイズに切断するシートカッター２２と、切断後の印画紙Ｐの背面にコマ番号等のプリント情報を印字するバックプリント部２３と、前記プリントデータに基づいて印画紙Ｐを露光する露光部２４と、露光後の印画紙Ｐを現像、漂白、定着するための各処理液が充填された複数の処理槽２５ａ、２５ｂ、２５ｃを備えた現像処理部２５が印画紙Ｐの搬送経路に沿って配置され、現像処理後に乾燥処理された印画紙Ｐが排出される横送りコンベア２６と、横送りコンベア２６に集積された複数枚の印画紙（写真プリント）Ｐがオーダー単位で仕分けられるソータ２７を備えて構成される。
【００２７】
前記露光部２４には、搬送機構２８によって副走査方向に搬送される印画紙Ｐに対して、搬送方向に直交する主走査方向に前記プリントデータに基づき変調されたＲＧＢ三色のレーザ光線束を出力して露光する露光ヘッド２４ａが収容されている。
【００２８】
前記搬送経路に沿って配置された前記露光部２４や現像処理部２５に応じたプロセス速度で印画紙Ｐを搬送する複数のローラ対でなる搬送機構２８が配置され、前記露光部２４の前後には印画紙Ｐを複列に搬送可能なチャッカー式搬送機構２８ａが設けられている。
【００２９】
前記操作ステーション３に設けられたコントローラ３３には、汎用のオペレーティングシステムの管理下で動作し、前記写真処理装置１の各種制御が実行されるアプリケーションプログラムがインストールされ、オペレータとの操作インターフェースとしてモニタ３４、キーボード３５、マウス３６等が接続されている。
【００３０】
前記コントローラ３３のハードウェア及びソフトウェアの協働により実行される写真処理プロセスを機能ブロックで説明すると、図４に示すように、前記フィルムスキャナ３１やメディアドライバ３２によって読み取られた写真画像データを受け取り、所定の前処理を行なって後述のメモリ４１に転送する画像入力部４０と、前記モニタ３４の画面にプリントオーダ情報や画像編集情報を表示するとともに、それらに対して必要なデータ入力のための操作用アイコンを表示するグラフィック操作画面を生成し、或いは表示されたグラフィック操作画面に対する前記キーボード３５やマウス３６からの入力操作に基づいて各種の制御コマンドを生成するグラフィックユーザーインターフェース部（ＧＵＩ）４２と、前記画像入力部４０から転送される写真画像データ及び後述の画像処理部４７による補正処理後の写真画像データやそのときの補正パラメータ、更には設定されたプリントオーダ情報等が所定領域に区画されて格納されるメモリ４１と、プリントオーダ情報を生成するオーダー処理部４３と、前記メモリ４１に格納された各写真画像データに対して濃度補正処理やコントラスト補正処理等を行なう画像処理部４７と、前記グラフィックユーザーインターフェース部４２からの表示コマンドに基づいて前記メモリ４１に展開された画像データや各種の入出力用グラフィックデータ等を前記モニタ３４に表示処理するビデオＲＡＭ等を備えた表示制御部４６と、各種の補正処理が終了した最終の補正画像を前記写真プリンタ２に出力するためのプリントデータを生成するプリントデータ生成部４４と、顧客のオーダーに応じて最終の補正画像をＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に書き込むためのファイル形式に変換するフォーマッタ部４５等で構成される。
【００３１】
前記フィルムスキャナ３１は、フィルムＦに記録された画像を低解像度ではあるものの高速で読み取るプレスキャンモードと、低速ではあるものの高解像度で読み取る本スキャンモードの二モードで作動するように構成され、プレスキャンモードで読み込まれた低解像度の画像に対してプレジャッジモードで各種の補正処理が行なわれ、その際に前記メモリ４１に記憶された補正パラメータに基づいて本スキャンモードで読み込まれた高解像度の画像に対する最終の補正処理が実行されて前記プリンタ２に出力される。
【００３２】
同様に、前記メディアドライバ３２から読み込まれた画像ファイルには高解像度の撮影画像とそのサムネイル画像が含まれ、サムネイル画像に対して後述の各種の補正処理が行なわれ、その際に前記メモリ４１に記憶された補正パラメータに基づいて高解像度の撮影画像に対する最終の補正処理が実行される。尚、画像ファイルにサムネイル画像が含まれないときには、前記画像入力部４０で高解像度の撮影画像からサムネイル画像が生成されて前記メモリ４１に転送される。このように、低解像度の画像に対して頻繁に試行錯誤される各種の編集処理が実行されることによりコントローラ３３の演算負荷が低減されるように構成されている。
【００３３】
前記画像処理部４７は、図１に示すように、入力された画像のシーンを判定する本発明の主要部となる入力画像判定手段１０と、前記入力画像判定手段１０によりシーン判定された画像に対してその判定結果に基づいて、または、前記ＧＵＩ４２を介して前記キーボード３５やマウス３６からのオペレータによる操作指示に基づいて、画像の濃度補正処理や、画像のコントラスト補正処理、画像のエッジを強調しノイズを低減する鮮鋭化処理等の補正処理を行なう補正処理手段１１を備えて構成されている。
【００３４】
前記入力画像判定手段１０は、判定対象となる画像をグレースケール画像に変換する画像変換手段１２と、前記画像変換手段１２により変換されたグレースケール画像の各画素の勾配強度及び勾配方向を算出する勾配強度算出手段１３と、前記勾配強度算出手段１３により算出された勾配強度に基づいて前記画像を二値化したエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段１４と、前記エッジ画像生成手段１４により生成されたエッジ画像に含まれる所定範囲の連続画素で構成される線分を抽出しその特徴量を導出する特徴量導出手段１５と、前記特徴量導出手段１５により導出された特徴量から画像のシーンを判定するシーン判定手段１６を備えて構成されている。
【００３５】
前記画像変換手段１２は、例えば、前記判定対象となる画像の各画素データを〔数１〕に基づいてＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分のそれぞれに対して重み付けをして加算した値に変換することにより、前記判定対象となる画像をグレースケール画像に変換するように構成されている。
【００３６】
【数１】
2007011939.tif 000003
【００３７】
尚、Ｙ（ｉ）は、整数に丸め処理され、また、ｉは各画素番号を示す。
【００３８】
前記勾配強度算出手段１３は、前記画像変換手段１２により変換されたグレースケール画像の各画素の勾配強度及び勾配方向を算出するもので、例えば、図５（ａ）に示すような、勾配強度の縦方向成分を抽出するソーベルフィルタを前記グレースケール画像の各画素データに乗算することにより前記グレースケール画像の各画素にける勾配強度の縦方向成分Ｐ１（ｉ）を算出し、また、図５（ｂ）に示すような、勾配強度の横方向成分を抽出するソーベルフィルタを前記グレースケール画像の各画素データに乗算することにより前記グレースケール画像の各画素における勾配強度の横方向成分Ｐ２（ｉ）を算出し、更に、〔数２〕に基づいて前記グレースケール画像の各画素における勾配強度Ｐａ（ｉ）を算出するとともに、〔数３〕に基づいて前記グレースケール画像の各画素における勾配方向Ｓａ（ｉ）を算出するように構成されている。
【００３９】
【数２】
2007011939.tif 000004
【００４０】
【数３】
2007011939.tif 000005
【００４１】
尚、前記勾配方向Ｓａ（ｉ）は、前記グレースケール画像の画素の縦方向、横方向、及び互いに交差する４５度傾斜方向の４方向に分類処理されるように構成されている。例えば、−９０．０≦Ｓａ（ｉ）＜−６７．５及び６７．５＜Ｓａ（ｉ）≦９０．０のときには前記グレースケール画像の画素の縦方向、−２２．５≦Ｓａ（ｉ）≦２２．５のときには前記グレースケール画像の画素の横方向、−６７．５≦Ｓａ（ｉ）＜−２２．５のときには前記グレースケール画像の画素の一方の４５度傾斜方向、２２．５≦Ｓａ（ｉ）＜６７．５のときには前記グレースケール画像の画素の他方の４５度傾斜方向として分類処理することができる。
【００４２】
つまり、前記勾配強度算出手段１３は、前記グレースケール画像の各画素に対して、前記勾配強度Ｐａ（ｉ）を、前記グレースケール画像の画素の縦方向、横方向、または、互いに交差する４５度傾斜方向の計４方向の何れかの勾配方向に対する勾配強度として算出するように構成されている。
【００４３】
前記エッジ画像生成手段１４は、前記勾配強度算出手段１３により算出された勾配強度Ｐａ（ｉ）が所定の勾配強度閾値Ｐｔｈ以上となっている前記画像の画素をエッジ画素として検出し、例えば、図６（ａ）に示すような前記画像から、前記検出したエッジ画素とその他の画素とに区分けすることで二値化した図６（ｂ）に示すような二値化エッジ画像を生成するように構成されている。
【００４４】
前記勾配強度閾値Ｐｔｈは、前記勾配強度算出手段１３により算出された勾配強度Ｐａ（ｉ）から得られる図７に示すような勾配強度ヒストグラムに基づいて、前記画像の画素数に対してエッジ画素として検出される画素数の割合が所定の割合となるように適宜設定することができる。尚、前記勾配強度閾値Ｐｔｈは、所定の勾配強度の範囲にあることが望ましく、例えば、前記グレースケール画像が８ビットデータであった場合には、前記勾配強度閾値Ｐｔｈを少なくとも１００から３２０の範囲内に設定すれば、ノイズ等の影響を小さくすることができ好ましい。
【００４５】
また、前記エッジ画像生成手段１４は、その内部に備えた細線化処理手段１７により、前記生成した二値化エッジ画像に含まれる線分を前記勾配方向及び前記勾配強度に基づいて選択するように構成されている。
【００４６】
詳述すると、前記細線化処理手段１７は、前記二値化エッジ画像における隣接画素に前記エッジ画素が配置されていたときに、前記二つのエッジ画素における勾配方向を比較し、図８（ａ）、図８（ｂ）、図８（ｃ）、図８（ｄ）に示すように、前記勾配方向が同一方向で、且つ、前記二つのエッジ画素が前記勾配方向と平行な方向に並んでいるようなときに、前記二つのエッジ画素のうち勾配強度の小さい方のエッジ画素をエッジ画素から省くことで、図９（ａ）に示すような二値化エッジ画像から、図９（ｂ）に示すような細線化処理された二値化エッジ画像を生成するように構成されている。
【００４７】
つまり、前記細線化処理手段１７は、同一方向に連なるエッジ画素からなる連続エッジ画素としての線分が隣接しているときに、より勾配強度の大きいエッジ画素からなる線分を選択するように構成されている。
【００４８】
ここで、前記二値化エッジ画像は、上述したように、前記勾配強度に基づいて生成されている。よって、前記連続エッジ画素としての線分における各エッジ画素の勾配方向は、大半が同一方向となっているため、上述のように、前記勾配方向が同一方向で、且つ、前記二つのエッジ画素が前記勾配方向と平行な方向に並んでいるようなときにのみ、所定のエッジ画素を省けば十分に細線化処理することが可能となる。
【００４９】
また、前記細線化処理手段１７は、例えば、若干太く緩やかに湾曲したような画像に基づいて生成された図１０に示すような長さの異なる二列の線分が隣接しているエッジ画像に対して、前記細線化処理を施すことで、前記二列の線分のそれぞれを短くまたは分断し、更には、前記短くまたは分断された線分を線分毎に一列とすることで、自然物に特有の若干太く緩やかに湾曲したような画像におけるグレースケール画像の勾配強度に基づいたエッジ画像が、長く直線的な線分となることを防止するように構成されている。
【００５０】
前記特徴量導出手段１５は、前記エッジ画像生成手段１４により最終的に生成された二値化エッジ画像、つまり、細線化処理された二値化エッジ画像に含まれる所定範囲の連続エッジ画素で構成される線分を抽出しその特徴量を導出するもので、前記二値化エッジ画像の画素の縦方向、横方向、及び、互いに交差する４５度傾斜方向の計４方向に対してそれぞれランレングス行列を求めることで、前記４方向における、図１１に示すような、各線分の長さとその長さになっている線分の本数との関係を示す線分長ヒストグラム（連続エッジ画素数ヒストグラム）をそれぞれ生成し、最大の線分長となっている線分から、所定の順位の線分長になっている線分までのそれぞれの平均線分長を算出し、前記算出した各平均線分長の平均値である判別平均値と、前記算出した各平均線分長の標準偏差である判別標準偏差とを特徴量として導出するように構成されている。
【００５１】
つまり、前記特徴量導出手段１５は、画像に人工物に特有の長く直線的な線分が含まれているか否かの指標としての判別平均値と、前記長く直線的な線分が幾何学的な線分であるか否かの指標としての標判別準偏差とを特徴量として導出するように構成されている。
【００５２】
尚、前記平均線分長を、所定の線分長閾値Ｃｔｈよりも長い線分長を省いて、前記所定の線分長閾値Ｃｔｈ以下における最大の線分長となっている線分から、所定の順位の線分長になっている線分までの平均線分長とすれば、例えば、地平線等の自然物に基づいた線分を省くことができ、前記平均線分長をより人工物に基づいた線分の特徴量としての平均線分長とすることができ好ましい。前記線分長閾値Ｃｔｈは、例えば、前記画像が２５６×３８４画素であった場合には、凡そ５０程度に設定すれば、地平線等の自然物に基づいた線分を省くことができ好ましく、またこのとき、前記平均線分長は、上位３０位程度の線分長の平均値とすれば、画像に人工物特有の長く直線的な線分が含まれているか否かの指標として適用する場合に適したものとなり好ましい。
【００５３】
前記シーン判定手段１６は、前記特徴量導出手段１５により導出された特徴量としての前記判別平均値と判別標準偏差とから画像のシーンを判定するもので、予め種々のシーン毎の標本値としてのいくつかの母集団が設定され、例えば、マハラノビスの汎距離に基づいて前記導出された判別平均値と判別標準偏差が前記母集団の何れに属するかを判定し、前記判別平均値と判別標準偏差が属すると判定した母集団に対応するシーンを、前記判別対象画像におけるシーンとして判定するように構成されている。
【００５４】
具体的には、前記シーン判定手段１６には、予め前記母集団の一つが種々の建築物に対して撮影した人工物画像における複数の標本値としての判別平均値と判別標準偏差からなる母集団として設定され、他の母集団が建築物以外に対して撮影した画像における複数の標本値としての判別平均値と判別標準偏差からなる母集団として設定され、前記シーン判定手段１６がマハラノビスの汎距離に基づいて前記特徴量の属する母集団を判定することで前記判別対象画像が建築物を撮影した人工物画像か否かを判定するように構成されている。
【００５５】
以下、画像のシーン判定の動作について図１２のフローチャートに基づいて説明する。前記メモリ４１に画像が記憶されると（ＳＡ１）、前記画像変換手段１２は、前記画像の各画素データを前記〔数１〕に基づいてＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分のそれぞれに対して重み付けをした値の加算値に変換することにより、前記画像をグレースケール画像に変換する（ＳＡ２）。
【００５６】
前記メモリ４１に記憶された画像が前記画像変換手段１２によりグレースケール画像に変換されると、前記勾配強度算出手段１３は、勾配強度の縦方向成分を抽出するソーベルフィルタを前記グレースケール画像の各画素データに乗算することにより前記グレースケール画像の各画素にける勾配強度の縦方向成分Ｐ１（ｉ）を算出する（ＳＡ３）。また、勾配強度の横方向成分を抽出するソーベルフィルタを前記グレースケール画像の各画素データに乗算することにより前記グレースケール画像の各画素における勾配強度の横方向成分Ｐ２（ｉ）を算出する（ＳＡ４）。更に、前記〔数２〕に基づいて前記グレースケール画像の各画素における勾配強度Ｐａ（ｉ）を算出するとともに（ＳＡ５）、前記〔数３〕に基づいて前記グレースケール画像の各画素における勾配方向Ｓａ（ｉ）を算出する（ＳＡ６）。このとき、前記勾配方向Ｓａ（ｉ）は、前記グレースケール画像の画素の縦方向、横方向、及び４５度傾斜方向の４方向に分類処理される。
【００５７】
前記勾配強度算出手段１３により前記グレースケール画像における勾配強度Ｐａ（ｉ）と勾配方向Ｓａ（ｉ）が算出されると、前記エッジ画像生成手段１４は、前記算出された各画素の勾配強度Ｐａ（ｉ）に基づいて前記勾配強度ヒストグラムを生成し（ＳＡ７）、前記勾配強度ヒストグラムから前記画像の画素数に対してエッジ画素として検出される画素数の割合が所定の割合となる勾配強度閾値Ｐｔｈを算出する（ＳＡ８）。そして、前記画像における前記勾配強度閾値Ｐｔｈ以上となっている画素をエッジ画素として検出し、前記検出したエッジ画素とその他の画素とを区分けすることで前記画像を二値化した二値化エッジ画像を生成する（ＳＡ９）。
【００５８】
また、前記エッジ画像生成手段１４は、前記細線化処理手段１７により、前記二値化エッジ画像における隣接画素に前記エッジ画素が配置されていたときに、前記二つのエッジ画素における勾配方向を比較し、前記勾配方向が同一方向で、且つ、前記二つのエッジ画素が前記勾配方向と平行な方向に並んでいるようなときに、前記二つのエッジ画素のうち勾配強度の小さい方のエッジ画素をエッジ画素から省くことで、前記二値化エッジ画像を細線化処理する（ＳＡ１０）。
【００５９】
前記特徴量導出手段１５は、前記エッジ画像生成手段１４により最終的に生成された二値化エッジ画像の画素の縦方向、横方向、及び、互いに交差する４５度傾斜方向の計４方向に対してそれぞれランレングス行列を求めることで、前記４方向における線分長ヒストグラム（連続エッジ画素数ヒストグラム）をそれぞれ生成し（ＳＡ１１）、前記所定の線分長閾値Ｃｔｈ以下における最大の線分長となっている線分から、所定の順位の線分長になっている線分までのそれぞれの平均線分長を算出し（ＳＡ１２）、前記算出した各平均線分長の平均値である判別平均値と、前記算出した各平均線分長の標準偏差である判別標準偏差とを特徴量として導出する（ＳＡ１３）。
【００６０】
前記特徴量導出手段１５により特徴量としての前記判別平均値と判別標準偏差とが導出されると、前記シーン判定手段１６は、予め設定されている種々の建築物に対して撮影した人工物画像における複数の標本値としての判別平均値と判別標準偏差からなる母集団と、建築物以外に対して撮影した画像における複数の標本値としての判別平均値と判別標準偏差からなる母集団とに対して、マハラノビスの汎距離に基づいて前記導出された特徴量としての前記判別平均値と判別標準偏差の判定を行うことで、前記メモリ４１に記憶された画像が建築物に対して撮影した人工物画像か否かの判定を行なう（ＳＡ１４）。
【００６１】
尚、前記補正処理手段１１は、前記判定対象となった画像に対して、前記判定結果に基づいた補正処理を行なう。
【００６２】
本発明による画像判定装置または画像判定方法により、建築物が撮影された人工物画像として判定された画像を図１３に示し、それ以外の画像として判定された画像を図１４に示す。建築物が多く含まれているような画像に対しては、建築物が撮影された人工物画像として判定されていることが分かる。また、画像の大半に自然物が撮影されているような画像に対しては、それ以外の画像として判定されていることがわかる。
【００６３】
以下、別の実施形態について説明する。上述では、前記画像変換手段１２は、判定対象となる画像の各画素データを〔数１〕に基づいてＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分のそれぞれに対して重み付けをして加算した値に変換することにより、前記判定対象となる画像をグレースケール画像に変換する場合について説明したが、グレースケール画像への変換はこれに限定するものではなく、例えば、判定対象となる画像の各画素データにおけるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分を単純平均する単純平均化法や、中央値法によりグレースケール画像へ変換してもよいし、特定の色成分のみを抽出することでグレースケール画像へ変換する構成としてもよい。適宜、判定対象となる画像の性質に応じた変換方法を適用することが可能である。
【００６４】
上述の実施形態では、前記勾配方向Ｓａ（ｉ）を、前記グレースケール画像の画素の縦方向、横方向、及び互いに交差する４５度傾斜方向の４方向に分類処理した場合について説明したが、これに限定するものではなく、適宜、判定対象となる画像の性質に応じた方向に分類処理することが可能である。また、前記分類処理は４方向に限定するものではなく、適宜、判定対象となる画像の性質に応じた方向数に分類処理することが可能である。
【００６５】
上述の実施形態では、前記細線化処理手段１７により二値化エッジ画像を細線化処理した場合について説明したが、判定処理速度を重視するようなときには、前記細線化処理を省くことも可能である。
【００６６】
尚、本発明の画像判定装置及び画像判定方法は、コンピュータ上での単なる画像の分類や、インターネットでの画像検索等にも適用することも可能である。
【００６７】
また、上述した実施形態は、本発明の一例に過ぎず、本発明の作用効果を奏する範囲において各ブロックの具体的構成等を適宜変更設計できることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００６８】
【図１】画像処理部における機能ブロック構成の説明図
【図２】写真画像処理装置の外観構成の説明図
【図３】写真プリンタの説明図
【図４】写真画像処理装置の機能ブロック構成の説明図
【図５】ソーベルフィルタの説明図であり、（ａ）は勾配強度の縦方向成分を抽出するソーベルフィルタ、（ｂ）は勾配強度の横方向成分を抽出するソーベルフィルタ
【図６】二値化エッジ画像の生成についての説明図であり、（ａ）は二値化エッジ画像生成前のグレースケール画像、（ｂ）はグレースケール画像を二値化した二値化エッジ画像
【図７】勾配強度ヒストグラムの説明図
【図８】細線化処理の説明図であり、（ａ）は勾配方向が二値化エッジ画像の画素の縦方向であった場合の説明図、（ｂ）は勾配方向が二値化エッジ画像の画素の横方向であった場合の説明図、（ｃ）は勾配方向が二値化エッジ画像の画素の一方の４５度傾斜方向であった場合の説明図、（ｄ）は勾配方向が二値化エッジ画像の画素の他方の４５度傾斜方向であった場合の説明図
【図９】細線化処理の説明図であり、（ａ）は細線化処理前の二値化エッジ画像、（ｂ）は細線化処理後の二値化エッジ画像
【図１０】細線化処理の説明図
【図１１】線分長ヒストグラムの説明図
【図１２】画像のシーン判定の動作について説明するためのフローチャート
【図１３】建築物が撮影された人工物画像として判定された画像の例
【図１４】建築物が撮影された人工物画像以外の画像として判定された画像の例
【符号の説明】
【００６９】
１：写真画像処理装置
１０：入力画像判定手段
１１：補正処理部
１２：画像変換手段
１３：勾配強度算出手段
１４：エッジ画像生成手段
１５：特徴量導出手段
１６：シーン判定手段
１７：細線化処理手段
【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６】
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【図１３】
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【図１４】
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