(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮影の対象物の赤、緑、青の３色の各画像から比較的濃淡レベルの差の大きな画像の色と比較的差の小さな画像の色とを求め、差の小さな色の画像のスムージングを行った濃淡画像と、差の大きな色の画像との差の濃淡画像を求め、この差の濃淡画像をしきい値により２値化することを特徴とするカラー画像の２値化方法。
【請求項２】
前記しきい値は、前記差の濃淡画像の濃度分布より求めることを特徴とする請求項１記載のカラー画像の２値化方法。
【請求項３】
撮影の対象物の赤、緑、青の３色の各画像から比較的濃淡レベルの差の大きな画像の色と比較的差の小さな画像の色とを求め、差の小さな色の画像のスムージングを行った濃淡画像と、差の大きな色の画像との差の濃淡画像を求め、この差の濃淡画像の濃度分布曲線の山の裾野がほぼ水平になる位置の濃度をしきい値として差の濃淡画像を２値化することを特徴とするカラー画像の２値化方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はカラーカメラ等で撮影された赤Ｒ、緑Ｇ、青Ｂの３色のカラー画像を２値化する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像解析を応用した各種の測定、例えば染色体や細胞の解析、金属中の不純物の測定において成分や組織の定量分析等を行なう場合、カラー画像より２値化画像を生成することが多い。カラー画像から２値化画像を得る場合、従来、３色よりなるカラー画像（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を直接カラー処理していた。例えば、３色より色相（Ｈ）、明るさ（Ｂ）、彩度（Ｓ）を演算し色の抽出をして２値化している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
このようにカラー画像から直接２値化画像を得る場合、無彩色（白黒の部分）の部分の２値化処理が複雑で難しく、処理に時間がかかっていた。
【０００４】
本発明は上述の問題点に鑑みてなされたもので、カラー画像を比較的簡単に２値化する方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達するため、請求項１の発明は、撮影の対象物の赤、緑、青の３色の各画像から比較的濃淡レベルの差の大きな画像の色と比較的差の小さな画像の色とを求め、差の小さな色の画像のスムージングを行った濃淡画像と、差の大きな色の画像との差の濃淡画像を求め、この差の濃淡画像をしきい値により２値化する。
【０００６】
撮影の対象物に多く含まれている色の画像は濃淡レベルの差が比較的大きく、あまり含まれていない色の画像は濃淡レベルの差が比較的小さい。しかし両画像にはほぼ同じシェーディング（影などの明るさのむら）が表れている。濃淡レベルの差の小さい色の画像をスムージングするとさらに濃淡レベルの差は小さくなるがシェーデイングの傾向はあまり変わらない。濃淡レベルの差の小さな色の画像のスムージングを行った濃淡画像と、差の大きな色の画像との差の濃淡画像は、シェーディングがほぼ除去され、濃淡レベルの差の小さい画像を引いても差の大きな画像にあまり影響を与えないので、全体としてかなり濃淡レベルの差の大きな画像が得られる。これをしきい値により２値化して２値化画像が得られる。
【０００７】
請求項２の発明では、前記しきい値は、前記差の濃淡画像の濃度分布より求める。
【０００８】
濃淡レベルの差の小さな色の画像のスムージングを行った濃淡画像と、差の大きな色の画像との差の濃淡画像の濃度の分布曲線を描くと比較的大きな谷となるところが表れる。この谷の位置の濃度をしきい値とすることにより適切な２値化画像が得られる。
【０００９】
請求項３の発明では、撮影の対象物の赤、緑、青の３色の各画像から比較的濃淡レベルの差の大きな画像の色と比較的差の小さな画像の色とを求め、差の小さな色の画像のスムージングを行った濃淡画像と、差の大きな色の画像との差の濃淡画像を求め、この差の濃淡画像の濃度分布曲線の山の裾野がほぼ水平になる位置の濃度をしきい値として差の濃淡画像を２値化する。
【００１０】
撮影の対象物に多く含まれている色の画像は濃淡レベルの差が比較的大きく、あまり含まれていない色の画像は濃淡レベルの差が比較的小さい。しかし両画像にはほぼ同じシェーディング（影などの明るさのむら）が表れている。濃淡レベルの差の小さい色の画像をスムージングするとさらに濃淡レベルの差は小さくなるがシェーデイングの傾向はあまり変わらない。濃淡レベルの差の小さな色の画像のスムージングを行った濃淡画像と、差の大きな色の画像との差の濃淡画像は、シェーディングがほぼ除去され、濃淡レベルの差の小さい画像を引いても差の大きな画像にあまり影響を与えないので、全体としてかなり濃淡レベルの差の大きな画像が得られる。この差の濃淡画像の濃度分布曲線を求める。青果物のきずは表面より大きな濃度を持つ場合、または小さな濃度を持つ場合が多い。このようなきずは濃度分布曲線の山の裾野がほぼ水平となる位置を境に現れる。そこで、そのほぼ水平になる位置の濃度をしきい値とするときずを表す２値化画像が得られる。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
図１は本発明の実施形態の全体構成を示す図である。先ずスイカを撮影の対象とした第１実施形態について説明する。スイカ１はトレイの上に載せられている。スイカ１の周囲にはできるだけ均一な光が当たるよう照明２が設けられている。照明２はスイカ１からの反射を避けるため間接照明等が用いられる。テレビカメラ３はスイカ１の周囲に設けられ、カラー画像を出力する。図１ではスイカ１の上側のテレビカメラ３を示すが側面にも設けられており出力を切換て取り出す。Ａ／Ｄ変換器４はテレビカメラ３のアナログデータをデジタルデータに変換する。入力バッファ５は入力する画像データを一旦格納する。画像処理装置６は入力バッファ５から３色よりなるカラー画像を取り出し、このうち２色の画像から２値化画像を生成し、モニタ７に表示する。
【００１２】
図２は画像処理装置６の画像処理を説明する図である。図２Ａは、赤または緑の画像を示し、図２Ｂは青の画像を示す。スイカ１の地肌１０は黄緑から緑、縞１１は深緑であり、影等による明るさのむらを表すシェーディング１２は暗い灰色である。赤または緑の画像は図２Ａに示すように地肌１０と縞１１の境の濃淡レベルの差が大きく表れる。これに対して、図２Ｂに示す青の画像は地肌１０と縞１１が黒ずんで、両者の境の濃淡レベルの差が小さく表れる。これはスイカ１の表面には青の要素が少ないためである。
【００１３】
図２Ｃは図２Ｂに示す青の画像をスムージングした濃淡画像である。スムージングとは画像の平均化とも言い、一つの画素をその周囲の画素の平均濃度とする処理である。このスムージングにより画像はさらに濃淡レベルの差は小さくなる。なお、シェーディグ１２の濃度は、赤、緑、青の３色の画像において殆ど同じである。スムージングにより地肌１０と縞１１の境の濃淡レベルの差が小さくなり、一様な画像に近づくが、シェーディング１２の濃淡レベルの差はあまり変わらない。
【００１４】
スイカの場合、赤と緑の画像はほぼ同じ程度の濃淡レベルの差の大きい画像が得られるので、以降赤の画像を用いて説明する。青の画像をスムージングした濃淡画像と赤の画像との差の濃淡画像を生成する。両画像のシェーディング１２はほぼ同じ濃度であるので、差をとることによりシェーディング１２を除去することができる。また地肌１０と縞１１の部分は、スムージングした画像はかなり濃淡レベルの差の少ない濃淡画像になっているので、赤の画像との差をとっても赤の画像の地肌１０と縞１１の部分の濃淡レベルの差は小さくならない。これにより差の濃淡画像は赤の画像からほぼシェーディング１２を除去した濃淡画像となる。図２Ｄはこの差の濃淡画像を示す。
【００１５】
次に青の画像をスムージングした濃淡画像と赤の画像との差の濃淡画像の濃度分布曲線を求める。図３はこの差の濃淡画像の濃度分布曲線を示し、横軸に濃度、縦軸に頻度を示す。頻度は同じ濃度の画素数で表すことができる。２つの山が表れ濃度の低い方の山は暗い縞１１の濃度を示し、高い山は明るい地肌１０の濃度を示す。両山の谷底の濃度をしきい値とする。このしきい値により青の画像をスムージングした濃淡画像と赤の画像との差の濃淡画像の２値化を行なう。この２値化画像は図２Ｄとほぼ同じ画像となる。このようにカラー画像の３色の内、２色を取り出し、それぞれの画像を用いることにより、カラー画像の２値化画像を得ることができる。
【００１６】
次に第２実施形態について説明する。第２実施形態は青果物について、外観の色と異なる色のきずを有する場合、きずを表す２値化画像を得る方法を示したものである。対象物として黒スイカの場合を説明する。黒スイカのカラー画像の赤の画像は図４Ａに示すように比較的地肌１３の濃淡レベルが大きな画像となる。また青の画像は図４Ｂに示すように比較的地肌１３の濃淡レベルが小さい画像となる。緑の画像は両者の中間ぐらいなので、赤と青の画像を用いる。
【００１７】
青の画像にスムージング処理を行い、更に濃淡レベルの差を少くする。図４Ｃはスムージング処理をした青の濃淡画像を示す。この青のスムージングした濃淡画像と赤の画像との差の濃淡画像をとると図４Ｄに示すように図４Ａの画像からシェーディングの部分を排除した画像が得られる。
【００１８】
次にこの差の濃淡画像の濃度分布曲線を求める。図５は濃度分布曲線を示す。横軸は濃度、縦軸は頻度を表す。頻度は同じ濃度の画素数で表すことができる。濃度分布は大きな一つの山で、濃度の高い（明るい）方の裾野にほぼ平行な部分がある。このほぼ平行な部分にかかる位置の濃度をしきい値とする。
【００１９】
図６はしきい値を求める方法を説明する図である。
濃度分布曲線を濃度幅ｂの平均濃度Ｅi の棒グラフで近似し、Ｅi とＥi+1 の差を求め、この差の絶対値がある値未満となるＥi の値をしきい値とする。ある値として０または０に近い値をとる。
【００２０】
このしきい値で、青のスムージングした濃淡画像と赤の画像の差の濃淡画像を２値化すると、図７に示すように地肌１３に生じた明るいきず１５を表す２値化画像が得られる。黒いスイカの表面は全体的に暗く、きず１５は茶色系の色なので明るくなる。なお、トマトのように表面が明るく、きず等が暗いときは、図５に示す水平となる裾野は山の左側に表れ、２値化画像ではきず等は暗い部分として表れる。なお、第２実施形態は外観がほぼ同じ色で濃度分布曲線の山が１つになる場合を説明したが、第１実施形態の濃度分布曲線のように山が２つの場合でも裾野は濃度分布曲線の両端に表れるので、同様にきず等を表す２値化画像を得ることができる。
【００２１】
【発明の効果】
以上の説明より明らかなように、本発明は、カラー画像の３色の内から比較的濃淡レベルの差が大きい画像の色と差の小さい画像の色とを定め、濃淡レベルの差の小さい色の画像をスムージングした濃淡画像と濃淡レベルの差の大きい色の画像との差の濃淡画像を２値化することによりシェーディングの影響を除いた２値化画像を得ることができる。また、濃淡レベルの差の小さい色の画像をスムージングした濃淡画像と濃淡レベルの差の大きい色の画像との差の濃淡画像の濃度分布曲線の裾野の形状からきず等を表す２値化画像を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態の全体構成図である。
【図２】スイカのシェーディングを除去する処理を示す図である。
【図３】スイカの濃度分布曲線を示す図である。
【図４】黒スイカのシェーディングを除去する処理を示す図である。
【図５】黒スイカの濃度分布曲線を示す図である。
【図６】濃度分布曲線よりしきい値を求める方法を示す図である。
【図７】黒スイカのきずを表す２値化画像である。
【符号の説明】
１  スイカ
２  照明
３  テレビカメラ
４  Ａ／Ｄ変換器
５  入力バッファ
６  画像処理装置
７  モニタ
１０，１３  地肌
１１  縞
１２，１４  シェーディング
１５  きず
【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６】
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【図７】
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