(57)【要約】【課題】オブジェクトと周囲との差異が小さい場合でも、動的輪郭法のパラメータを画像の特徴に応じて設定することにより、高精度にオブジェクトの輪郭を抽出する。【解決手段】特徴量算出部１０４は、輪郭設定部１０２により設定された輪郭内部の平均輝度と輝度の標準偏差を算出し、エネルギー関数計算部１０５は、エッジ成分の重み係数に、平均輝度と輝度の標準偏差を設定してエネルギー関数を計算する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の制御点から構成される輪郭のエネルギー関数が最小化されるように、前記複数の制御点を移動して画像の輪郭を求める動的輪郭法を用いて、画像中から所定領域の輪郭を抽出する画像処理装置であって、前記所定領域に輪郭を設定する設定手段と、前記設定された輪郭の特徴量を算出する算出手段と、前記特徴量に応じた所定のパラメータを設定して前記エネルギー関数を計算する計算手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記特徴量に応じた所定のパラメータは、前記エネルギー関数の画像エッジ成分を重み付けるパラメータであることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記特徴量は、前記設定された輪郭内部の平均輝度と輝度の標準偏差であることを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記特徴量は、前記設定された輪郭の外接矩形内部の平均輝度と輝度の標準偏差であることを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記特徴量は、前記設定された輪郭の曲率であることを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記特徴量は、前記設定された輪郭の長さであることを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記所定領域の輪郭は、平滑度が高い輪郭を含むことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記平滑度が高い輪郭は、周囲の領域との差異の小さい画像領域の輪郭であることを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
【請求項９】
複数の制御点から構成される輪郭のエネルギー関数が最小化されるように、前記複数の制御点を移動して画像の輪郭を求める動的輪郭法を用いて、画像中から所定領域の輪郭を抽出する画像処理方法であって、前記所定領域に輪郭を設定する設定工程と、前記設定された輪郭の特徴量を算出する算出工程と、前記特徴量に応じた所定のパラメータを設定して前記エネルギー関数を計算する計算工程を備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
請求項１乃至８のいずれか１項に記載の画像処理装置により出力される所定領域の輪郭に、透明トナーを載せて画像を形成する形成手段を備えたことを特徴とする画像形成装置。
【請求項１１】
請求項９記載の画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラム。
【請求項１２】
請求項９記載の画像処理方法をコンピュータに実現させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像中から特定領域の輪郭を抽出する画像処理装置、画像処理方法、画像形成装置、プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像中から物体（以下、オブジェクト）を抽出する方法として動的輪郭モデル（Ａｃｔｉｖｅ  Ｃｏｎｔｏｕｒ  Ｍｏｄｅｌ：ＡＣＭ）があり、このＡＣＭは、輪郭上の制御点により構成され、制御点間をスプライン法などで補間して実際の輪郭にする。
【０００３】
図５は、動的輪郭法を説明する図である。図５（ａ）に示すように、画像に含まれる特定のオブジェクトに対して変形可能な閉曲線Ｌを設定する。閉曲線Ｌは離散的に配置された制御点Ｐを連結して形成され、閉曲線Ｌのエネルギーは、閉曲線Ｌがオブジェクトの輪郭に一致したときに最小となるように定義され、図５（ｂ）に示すように、閉曲線Ｌをそのエネルギーが最小となるように変形させることにより、オブジェクトの輪郭を抽出する。
【０００４】
図５（ｃ）は、動的輪郭法の処理フローチャートを示す。適当な方法により初期輪郭とその上の制御点群ｐｔ（ｓ）＝ｐ０（ｓ）を設定する（ステップ３０１）。ここで、ｔは時間を表す。初期輪郭はユーザーに設定させてもよい。制御点は、例えば、予め定められた間隔で等間隔に輪郭をサンプリングすることにより得られる。ｓは制御点番号を示す。次に、各制御点の近傍領域で、予め定められたエネルギー関数Ｅを計算する（ステップ３０２）。このエネルギー関数としては、例えば式（１）に示す関数を用いることができる。各制御点の近傍領域で最もＥを小さくする位置ｐ１（ｓ）を見つけ、各制御点をｐ１（ｓ）に移し（ステップ３０３）、ｐ０（ｓ）とｐ１（ｓ）の間の合計移動量ｄを計算する（ステップ３０４）。ｄは例えば以下のような（数１）で計算することができる。
【０００５】
【数１】
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【０００６】
ｄが予め定められた閾値ＴＨ１よりも大きいときは、収束していないと判定し（ステップ３０５でＮｏ）、ステップ３０２に戻り、再度Ｅを用いた輪郭の移動を行う。上記した閾値処理で収束判定されるまで、上記した処理を繰り返すことにより輪郭を決定する（ステップ３０６）。
【０００７】
ＡＣＭでは、上記したように、制御点を制御し、制御点の位置を決めるためのコスト関数がＡＣＭ法の根幹であり、制御点とコスト関数は事前の実験などにより対象となる画像に適したものを構成することになるが、一般に制御点の初期位置（初期輪郭）は、ＡＣＭの計算収束までの時間と、最終的に得られる輪郭の精度の両方に大きな影響を与える。
【０００８】
そこで、抽出するオブジェクトが画面中央に存在すると仮定し、画像周辺部や画像中央に中心を持つ円を初期輪郭として利用する方法（例えば、特許文献１を参照）や画像中のＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ  Ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ：注目領域）の候補を求め、その周囲に初期輪郭を構成する方法（例えば、特許文献２を参照）、ユーザーとのインタラクションにより初期輪郭を構成する方法（例えば、特許文献３を参照）などがある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、上記した従来の動的輪郭法では、予め定められたエネルギー関数を用いて画像からオブジェクトを抽出するため、オブジェクトと周囲との差異が小さい場合、高精度にオブジェクトの輪郭を抽出することが難しい。例えば、オブジェクトの輪郭の平滑度が高く、エッジ成分が少ない場合には、収束するまでの計算に時間がかかり、輪郭抽出の精度も悪いという問題がある。
【００１０】
本発明は、上記した課題に鑑みてなされたもので、
本発明の目的は、オブジェクトと周囲との差異が小さい場合でも、動的輪郭法のパラメータを画像の特徴に応じて設定することにより、高精度にオブジェクトの輪郭を抽出する画像処理装置、画像処理方法、画像形成装置、プログラムおよび記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、複数の制御点から構成される輪郭のエネルギー関数が最小化されるように、前記複数の制御点を移動して画像の輪郭を求める動的輪郭法を用いて、画像中から所定領域の輪郭を抽出する画像処理装置であって、前記所定領域に輪郭を設定する設定手段と、前記設定された輪郭の特徴量を算出する算出手段と、前記特徴量に応じた所定のパラメータを設定して前記エネルギー関数を計算する計算手段を備えたことを最も主要な特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、動的輪郭法のパラメータを、画像の特徴に応じて設定しているので、例えばガラス面上の水滴のような、周囲の領域との差異の小さい画像領域の輪郭を精度よく抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施例に係る画像処理装置の構成を示す。
【図２】本発明の実施例の処理フローチャートを示す。
【図３】輪郭と制御点の関係と、近傍領域の設定例を示す。
【図４】エネルギー関数を構成する各項目を説明する図である。
【図５】動的輪郭法を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、発明の実施の形態について図面により詳細に説明する。本発明の基本的な考え方を説明する。動的輪郭法を用いて画像から特定のオブジェクトとして、例えば水滴領域を抽出するものとする。水滴領域は表面張力により、多くの場合、その表面がなだらかな曲線となり、その二次元射影である画像も、境界（輪郭）が滑らかであり、また水滴領域は閉領域であり、その内部の画素値の変動も少ない。従って、動的輪郭法の境界に関する条件が好適に当てはまる。ただし、画像中での水滴領域とそれ以外の領域との色成分などの差異が少ないので、前述したように、画像中のエッジなどに基づいた動的輪郭法では、良好な収束が得られない。これは、予め定められたエッジ抽出のための閾値が、ノイズレベルに近いことが問題である。
【００１５】
これを解決するためには、動的輪郭法のエッジ抽出の閾値を、画像の特徴量に応じて動的に設定することが有効であることから、本発明では、画像から例えば水滴領域を抽出するために、動的輪郭法のパラメータを、画像の特徴量に応じて適応的に設定する。
【００１６】
動的輪郭法の一つであるＳｎａｋｅ（非特許文献１を参照）は以下のようなエネルギー関数を用いて、制御点ｖにより構成される輪郭を、画像中のオブジェクトの境界に沿う形で収束させる方法である。
【００１７】
【数２】
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【００１８】
Ｓｎａｋｅ（動的輪郭法）は、画像をエネルギー場とみなし、エネルギー関数の谷を見つけてくる方法である。本発明では、式（１）のように、最小化するべきエネルギーをＥｓｎａｋｅとする。Ｅｓｎａｋｅは、輪郭上に設定された制御点ｖ（ｓ）の持つエネルギーの総和（この場合は積分）で表される。ここで、ｓは制御点の番号である。Ｅｓｎａｋｅは更に詳細には、輪郭形状に依存する内部エネルギーＥｉｎｔ、画像エネルギーＥｉｍａｇｅ、予め定められた拘束条件によるペナルティ項Ｅｃｏｎからなる。Ｅｃｏｎは特別な拘束条件がある場合にのみ利用する項である。
【００１９】
Ｅｉｎｔは、更に式（２）のように位置の一次微分（ｖｓ（ｓ））と二次微分（ｖｓｓ（ｓ））の加重平均として表すことができる。輪郭の形状に関するエネルギーであればこれ以外の形式でもよい。
【００２０】
Ｅｉｍａｇｅは、更に式（３）のように画像中の線、エッジ、端点に関するエネルギーの加重和として表すことができる。これも画像エネルギーを表す式であれば、必ずしもこの形式でなくてもよい。
【００２１】
エネルギー関数中の重み付け係数Ｗが大きいほど、細かい変動に対して感度が強くなる。本発明では、目的とする平面状の水滴などの、平滑性の高い領域での輪郭抽出のためには、細かい変動に対して感度を強くする必要があるので、標準偏差が小さいときにＷｅｄｇｅを大きくする必要がある。標準偏差計算のための範囲として、抽出対象の外接矩形の場合は、境界部分の変化分も標準偏差計算に含まれるが、内接矩形の場合には境界部分の変化分が含まれないので、より正確になる。ただし画素数を多くとれない。
【００２２】
線に対する感度であるＷｌｉｎｅは、高解像度画像に起因するモスキートノイズやブロックノイズを拾わないようにするために、低く設定する。線分先端／点線の検出であるＷｔｅｒｍは、本発明では関係しないため削除してもよい。
【００２３】
境界の形状に関しては、１次項の係数αと２次項の係数βを決める必要がある。境界平滑性が高いことが予想されるので、滑らかな境界ほど１次項に対する感度を高めることが妥当である。つまり、αを大きくすることが妥当である。同じ理由によりコーナーに対する感度である２次項は小さくするのが妥当である。水滴の場合、輪郭形状は閉曲線で、かつ円形に近いことが多いので、ｓに対する依存性は考慮しない、つまり輪郭全体を線積分した方がよい。
【００２４】
以上のように、エネルギー関数を構成する各項目をまとめると図４のようになる。このように、エネルギー関数を変更することで、平滑度の高い領域における周囲との差異の小さいオブジェクトの輪郭の抽出に適した、動的輪郭法による画像領域の分割が可能となる。
【実施例１】
【００２５】
本発明の処理は、大きく分けると初期輪郭の設定と、その輪郭の修正という２段の処理からなる。この内、初期輪郭に関しては、最も単純にはユーザーによる指定に基づく方法がある。例えば、表示画面上でフリーハンドにより初期輪郭を設定する。より高度な方法としては、前述した画像中のＲＯＩを抽出してその周囲に初期輪郭を設定する方法がある。これはＲＯＩの抽出と人間の知覚のずれなどが問題となるが、自動化できる利点がある。この場合には例えばＳＵＲＦ（http://en.wikipedia.org/wiki/SURF）などを用いて画像中から特徴点を抽出し、その密度の高い領域をＲＯＩとして利用するなどの方法を用いることができる。
【００２６】
次に、輪郭修正に関しては、輪郭を操作するための制御点の設定と、その制御点の移動という２つのステップに分割することができる。制御点は、最も単純には、予め定められたサンプリング間隔で輪郭をサンプリングすることで得られる。制御点の数を多くすれば輪郭の追従性は向上するが、計算量が多くなる。逆に制御点の数を減らせば、計算量が減少し輪郭の追従性は低下する。そのため輪郭の複雑さに応じて適応的に制御点を設定する方法も存在する。
【００２７】
制御点が設定された後、画像に従って制御点を移動することで、輪郭を修正していく。この場合、前述したように、各輪郭点の周囲の領域で予め定められたエネルギー関数Ｅを計算し、各制御点をＥの最も小さくなる位置に移動させる。このとき、各制御点の移動量を計算し、その総計をｄとし、ｄが予め定められた閾値ＴＨ１よりも小さくなれば、輪郭抽出処理が収束したとみなし、処理を終了する。
【００２８】
本発明の特徴は、上記した処理で用いられるエネルギー関数Ｅの設定の仕方にあり、エネルギー関数Ｅの設定に、その時点での輪郭ｃの内部領域の平均輝度μと輝度の標準偏差σを用いる。
【００２９】
図１は、本発明の実施例に係る画像処理装置の構成を示す。本発明の画像処理装置は、画像を取得する画像入力部１０１、初期輪郭を設定する輪郭設定部１０２、初期輪郭に制御点を設定する制御点設定部１０３、設定された輪郭内部の特徴量を算出する特徴量算出部１０４、エネルギー関数Ｅを計算するエネルギー関数計算部１０５、ＨＤＤからなる記憶装置１０６、全体を制御する制御部１０７から構成されている。
【００３０】
図２は、本発明の実施例の処理フローチャートを示す。画像入力部１０１は、記憶装置１０６に蓄積されている画像を取得し、輪郭設定部１０２は、取得した画像の特定領域（オブジェクト）に、前記した何れかの方法で初期輪郭を設定する（ステップ２０１）。なお、画像の取得は、スキャナやネットワークを介した他の機器（ＭＦＰなど）より取得してもよい。
【００３１】
次に、制御点設定部１０３は、初期輪郭上に制御点を設定する（ステップ２０２）。これは、例えば予め定められた間隔によるサンプリングを行うことで設定することができる。このとき、制御点の個数をｎ、設定される制御点をｓ０〜ｓｎとする。
【００３２】
次に、特徴量算出部１０４は、設定された初期輪郭を利用して、輪郭内部の画像領域の平均輝度μと輝度の標準偏差σを計算することにより輪郭内部の特徴量を算出する（ステップ２０３）。一般に、カラー画像の場合、ＲＧＢなどの情報として表されるが、ここでは簡単のためグレースケールに変換してから処理を行うものとする。グレースケールへの変換は、例えば以下のように行うことができる。ある画素ｑ（ｉ）の画素値を（ｑ（ｉ）ｒ、ｑ（ｉ）ｇ、ｑ（ｉ）ｂ）とすると、グレーレベル値ｑ（ｉ）ｇｒａｙは以下のように表される。ここでｉは画素を識別する番号とする。
【００３３】
【数３】
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【００３４】
次に、このｑ（ｉ）ｇｒａｙを用いて、輪郭ｃの内部領域の平均輝度μｃと輝度の標準偏差σｃを以下のように計算する。
【００３５】
【数４】
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ここでＮｃは、輪郭ｃの内部に含まれる画素数とする。
【００３６】
これらを用いて、エネルギー関数Ｅが以下（数５）のようにエネルギー計算部１０５に設定される（ステップ２０４）。ここでｓは、制御点の識別に用いられる番号であり、ν（ｓ）はｓ番目の制御点の位置を表すものとする。
【００３７】
図３（ａ）は、輪郭ｃと制御点ｓの関係を示す。図３（ａ）では、２３個の制御点ｓが輪郭ｃ上に設定されている。
【００３８】
【数５】
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【００３９】
ここで、κとλは、それぞれ平均輝度と輝度の標準偏差の逆数に対する重み付けのため
の係数である。これらの係数は入力画像の解像度と一画素当たりのビット数により正規化
されるものとする。
【００４０】
Ｗｅｄｇｅは、画像中のエッジに対する感度を示しているため、例えばλを大きく取ることで、輪郭内部の画素値のばらつきに対する感度を高く取り、Ｗｅｄｇｅが大きくなることで、制御点のエネルギー関数Ｅを、エッジに対する感度が高くなるように設定することができる。また、特に明るい領域を抽出したい場合には、平均輝度に対する感度であるμを大きく取ることで、上記した例と同じように、制御点のエネルギー関数Ｅを、明るい領域の抽出に適した形にすることができる。
【００４１】
式（１）、（３）、（５）におけるＥｉｎｔとＥｉｍａｇは、それぞれ輪郭ｃ線上の全制御点位置、制御点位置ν（ｓ）の近傍領域Ｌにおいて、エネルギー計算部１０５により計算される（ステップ２０５〜２０９）。
【００４２】
図３（ｂ）は、Ｅｉｍａｇ計算用の近傍領域Ｌの設定例を示す。エネルギー関数Ｅを構成する項の一つであるＥｉｍｇは、画像中の特徴（上記した例では、線分、エッジ、終端点）を用いて計算される。この計算には各制御点に対する局所窓の定義が必要である。この例を図３（ｂ）に示し、輪郭線（黒の実線）、制御点（輪郭線上の点）、その周囲の近傍領域Ｌを示す。
【００４３】
近傍領域Ｌは、幅Ｌｘ、高さＬｙの矩形であり、これを局所窓としてＥｉｍｇを計算する。近傍領域Ｌのサイズを大きくすることで、局所最適な解に落ち込む確率を低減できるが、Ｌに含まれる画素の数に比例して計算量が大きくなり、また収束までの時間も大きくなる傾向がある。逆にＬのサイズを小さくすると、計算量は低減できるが、大域に最適な解が得られない確率が高くなる。これらの理由により、一般的に、Ｌのサイズは、対象画像を絞った上での予備実験により決定する。
【００４４】
エネルギー計算部１０５は、ある制御点ｓの近傍領域Ｌの各点におけるエネルギーＥを計算し（ステップ２０６）、その中で最小のエネルギーを持つ点をｓの新たな位置ｓ’とする（ステップ２０７）。関数ａｒｇｍｉｎを用いて表すと以下のようになる。
【００４５】
【数６】
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【００４６】
制御点ｓの移動量ｄはｓとｓ’の距離（｜ｓ’−ｓ｜）として計算する（ステップ２０８）。全ての制御点ｓについて処理していなければ（ステップ２０９でｎｏ）、ステップ２１０で次の制御点に処理を移し、以下、ステップ２０６以下の処理を行う。図３（ａ）の例では、２３個の制御点について処理を行う。
【００４７】
動的輪郭法の多くでは、輪郭全体の移動量ｄが一定以下になった場合に収束とみなす。本発明の方法でも、上記の制御点ｓの移動量の輪郭全体の総和を取り（数１）、ｄと所定の閾値ＴＨ１と比較し、ｄが閾値ＴＨ１未満のとき、収束していると判定し（ステップ２１１でｙｅｓ）、ｄが閾値ＴＨ１よりも大きいときは、収束していないと判定し（ステップ２１１でｎｏ）、ステップ２０５に進み、新たな制御点ｓ’（２３個）について、前述したと同様にステップ２０６〜２１０の処理を繰り返す。
【００４８】
上記した実施例では、その時点での輪郭の内部の画素を対象に平均輝度と輝度の標準偏差を計算し、特徴量を算出したが、この方法では、平滑に近い領域を対象とした場合、現在の輪郭が縮小する方向に制御点が移動するときには、多くの場合σが小さくなり（１／σが大きくなり）エッジに対する感度であるＷｅｄｇｅも増大し、画素値のわずかな差異にも反応しやすくなる。逆に、輪郭が拡大する方向に制御点が移動するときは、σは小さくなることも、大きくなることもありうる。そのため全体の傾向としては、輪郭は縮小し難い性質を持つため、初期輪郭の設定が適当であれば、正解から大きく外れることなく輪郭が収束する性質が得られる。
【実施例２】
【００４９】
実施例２は、輪郭設定部１０２で設定された輪郭の外接矩形内部の平均輝度と輝度の標準偏差を特徴量として利用する実施例である。抽出対象の領域を含む可能性が高い外接矩形領域の画素情報を、特徴量算出部１０４により算出して用いることで、より正確な輪郭を抽出することができる。抽出対象の領域形状は種々あるが、本発明では、特に水滴などの円形に近い形状を持つ領域を対象としている。そのため、現在の輪郭の外接矩形と真の領域形状との差異は制御点位置の推移によらず、比較的安定していると考えられる。なお、その時点での輪郭の外接矩形内部の平均輝度と標準偏差を利用する方法として、Ｖｉｏｌａ  Ｊｏｎｅｓの提案したｉｎｔｅｇｒａｌ  ｉｍａｇｅ（非特許文献２を参照）を利用した計算方法を用いることで、大幅に計算量を低減できる利点もある。
【実施例３】
【００５０】
実施例３は、画像の特徴量として、輪郭設定部１０２で設定された輪郭の曲率を利用する実施例である。Ｗｅｄｇｅの設定に、周囲の輪郭の曲率を利用する場合を説明する。
【００５１】
前述したように、式（２）で輪郭の形状変化に関する項が取り入れられている。これはエネルギー関数を直接操作するものであり、形状が滑らかな輪郭ほどエネルギーが小さくなるように設定されている。これに加え、前記したように、エッジ抽出のための感度の操作として、曲率が低いものほど感度を高くする（曲率が高いものほど感度が低くなるため、孤立点やコーナーなどに引きずられることが少なくなる）ことで、エネルギーＥをノイズからの影響を受け難くすることができる。例えば、Ｗｅｄｇｅを、以下の式（６）を用いることで実現できる。
【００５２】
【数７】
2012185774.tif 000009
ここで、Ｓは制御点個数、ｓ０は開始点、ｖｓは制御点ｓにおける輪郭の変化（ｄ／ｄｓ）を示す。実際の計算では、ｖｓは隣接する制御点の間の位置の差分として計算することができる。ここで、式（６）の右辺第３項は、輪郭全周の局所変化率の平均の逆数に係数φを掛けたものとなっている。この第３項により、輪郭形状の平均変化率をエッジ感度の係数に組み込むことができる。係数φは予備実験を行うことで決めるか、ユーザーに選択させてもよい。
【実施例４】
【００５３】
実施例４は、画像の特徴量として、輪郭設定部１０２で設定された輪郭の長さを利用する実施例である。Ｗｅｄｇｅの設定に、周囲の輪郭の長さを利用する場合を説明する。
【００５４】
【数８】
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式（７）の右辺第３項は、制御点ｓにおける変化率ｄ／ｄｓを用いて算出した全周長に係数ψをかけたものである。実際の計算では、境界を近似する充分な数の制御点がある場合には、右辺第３項は
【００５５】
【数９】
2012185774.tif 000011
とすることができる。制御点の数が少ない場合には、適当な補間法を用いて制御点を補間することで、上記した定義により輪郭の全周長を計算することができる。孤立点などの影響を受け難くするために、輪郭長が短くなったときに、エッジ感度Ｗｅｄｇｅが小さくなるようになっている。係数ψは予備実験を行うことで決めるか、ユーザーに選択させてもよい。
【００５６】
以上により抽出された特定領域の輪郭に対して、電子写真プロセスの画像形成装置により透明トナーを載せることにより、前述した水滴などの円形に近い形状の表面に、光沢を持たせた画像が表現される。
【００５７】
本発明は、前述した実施例の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（ＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読出し実行することによっても達成される。この場合、記憶媒体から読出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになる。プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。また、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施例の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施例の機能が実現される場合も含まれる。さらに、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施例の機能が実現される場合も含まれる。また、本発明の実施例の機能等を実現するためのプログラムは、ネットワークを介した通信によってサーバから提供されるものでも良い。
【符号の説明】
【００５８】
１０１  画像入力部
１０２  輪郭設定部
１０３  制御点設定部
１０４  特徴量算出部
１０５  エネルギー関数計算部
１０６  記憶装置
１０７  制御部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００５９】
【特許文献１】特開２００２−４９９２２号公報
【特許文献２】特許第３０７０５４１号公報
【特許文献３】特開平９−３２７０３７号公報
【非特許文献】
【００６０】
【非特許文献１】Active  Contour  Model:Michael  Kass，Andrew  Witkin  and  Demetri  Terzopoulos（1987）．“Snakes：active  contour  models”．International  Journal  of  Computer  Vision：259-268．
【非特許文献２】Integral  Image：Viola，Paul；Jones，Michael（2002）．“Robust  Real-time  Object  Detection”．International  Journal  of  Computer  Vision
【図１】
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【図２】
2012185774.tif 000013
【図３】
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【図４】
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【図５】
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