(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
濃淡画像の注目画素の周辺の局所領域の画素の濃度値に所定の係数行列を用いて積和演算を行って第１のフィルタ出力値を算出する第１のフィルタ演算手段（２）と、
前記第１のフィルタ出力値を受けて、該第１のフィルタ出力値とあらかじめ定められた第１の判定基準値とを比較して、前記注目画素が前記濃淡画像において近傍より濃度が高く孤立した領域である孤立領域であるか否かを判定する第１の判定手段（５）と、
前記第１のフィルタ出力値を受けて、該第１のフィルタ出力値と前記第１の判定基準値より小さい値にあらかじめ定められた第２の判定基準値とを比較して、前記注目画素が前記濃淡画像において近傍より濃度が高い領域である孤立領域候補であるか否かを判定する第２の判定手段（６）と、
該第２の判定手段からの判定結果と前記濃淡画像の各画素のデータを受けて、前記各画素のうち、孤立領域候補と判定された画素については、当該画素の周辺の局所領域の画素の濃度値を用いてフィルタ演算を行って第２のフィルタ出力値を算出する第２のフィルタ演算手段（７）と、
前記第２のフィルタ出力値を受けて、該第２のフィルタ出力値とあらかじめ定められた第３の判定基準値とを比較して、前記注目画素が孤立領域であるか否かを判定する第３の判定手段（８）と、
前記第１の判定手段と判定結果と前記第３の判定手段の判定結果との論理和を算出する論理和算出手段（９）とを有し、該論理和算出手段の算出結果を、前記注目画素が孤立領域であるか否かの最終判定結果とする孤立領域判定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、濃淡画像中の各画素が、近傍より濃度が高く孤立した領域である孤立領域であるか否かを判定する孤立領域判定装置に関するものであり、より詳細には、Ｘ線透過画像を用いて食品などの被測定物に混入する金属、石、ガラス等の微小異物を検出する異物検出機等に使用する、リアルタイムな画像のディジタル信号処理を行う孤立領域判定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
Ｘ線透過画像を用いて、被測定物への異物の混入の有無を判定する方法には、種々の画像処理手法が提案されている。Ｘ線透過画像中において異物は孤立領域とみなせる。そのため、ほとんどの手法は前記Ｘ線透過画像と、前記Ｘ線透過画像の各画素に平滑化フィルタ処理を行い平滑化した画像との差分値を算出し、前記差分値とあらかじめ定められた判定基準値とを比較し孤立領域であるか否かを判定する方法である。
【０００３】
ここで、図１０に平滑化フィルタに移動平均フィルタを用いた孤立領域判定装置の構成を示す。移動平均フィルタとは濃淡画像の各画素について注目画素を中心とした局所領域の領域平均値を前記注目画素の出力値とする処理であり、低域通過フィルタの一つである。移動平均フィルタは高速に処理を行えるため、リアルタイム処理が要求される場合によく使用される。
【０００４】
移動平均フィルタを用いた孤立領域判定装置の動作を以下に示す。
入力端子１に入力されたＸ線透過画像は、平均値算出手段３で各画素について当該画素周辺の局所領域の領域平均値が計算される。この操作により平均値算出手段３から出力される画像は高周波成分が除去され、滑らかな画像になる。次に前記Ｘ線透過画像の各画素の濃度値と当該画素の前記領域平均値との差分値が差分値算出手段４により計算される。この操作により前記平均値算出手段３で除去された前記透過画像の高周波成分が抽出され、急峻な濃度変化をする孤立領域などが強調される。最後に、判定手段５で前記差分値とあらかじめ定められた判定基準値との比較を行い孤立領域であるか否かを判定し、判定結果が出力端子１０から出力される。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、移動平均フィルタを用いた孤立領域判定装置は平均値を求める局所領域の大きさを大きくすると、孤立領域だけでなく、背景に含まれる被測定物のエッジなども強調してしまい、これが誤判定の要因となる。エッジなどを孤立領域と判定しないような判定基準値を設定して孤立領域の有無を判定すると、孤立領域である異物の検出感度が低下してしまうという問題がある。
【０００６】
例えばエッジを強調することなく、孤立領域のみを強調するためには、孤立領域判定装置の平滑化フィルタに、注目画素を中心とした局所領域の領域中央値を前記注目画素の出力値とするメディアンフィルタ、あるいは、注目画素の周囲でエッジを含まない局所領域を探し、前記局所領域の領域平均値を前記注目画素の出力値とする選択的局所平均化、などの非線形フィルタを使用すれば良い。しかし、非線形フィルタは移動平均フィルタなどの線形フィルタに比べ処理が複雑になり、処理時間が長くなることが多い。
【０００７】
本発明は、以上のような問題点を解決するためになされたもので、移動平均フィルタを用いた孤立領域判定装置とほぼ同等の処理時間で、エッジなどの影響による誤判定のない孤立領域判定が行える、高感度な孤立領域判定装置を提供することを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の孤立領域判定装置は、濃淡画像の注目画素の周辺の局所領域の画素の濃度値に所定の係数行列を用いて積和演算を行って第１のフィルタ出力値を算出する第１のフィルタ演算手段と、前記第１のフィルタ出力値を受けて、該第１のフィルタ出力値とあらかじめ定められた第１の判定基準値とを比較して、前記注目画素が前記濃淡画像において近傍より濃度が高く孤立した領域である孤立領域であるか否かを判定する第１の判定手段と、前記第１のフィルタ出力値を受けて、該第１のフィルタ出力値と前記第１の判定基準値より小さい値にあらかじめ定められた第２の判定基準値とを比較して、前記注目画素が前記濃淡画像において近傍より濃度が高い領域である孤立領域候補であるか否かを判定する第２の判定手段と、該第２の判定手段からの判定結果と前記濃淡画像の各画素のデータを受けて、前記各画素のうち、孤立領域候補と判定された画素については、当該画素の周辺の局所領域の画素の濃度値を用いてフィルタ演算を行って第２のフィルタ出力値を算出する第２のフィルタ演算手段と、前記第２のフィルタ出力値を受けて、該第２のフィルタ出力値とあらかじめ定められた第３の判定基準値とを比較して、前記注目画素が孤立領域であるか否かを判定する第３の判定手段と、前記第１の判定手段と判定結果と前記第３の判定手段の判定結果との論理和を算出する論理和算出手段とを備え、該論理和算出手段の算出結果を、前記注目画素が孤立領域であるか否かの最終判定結果とする。
【０００９】
【作用】
本発明の孤立領域判定装置は、濃淡画像の注目画素の周辺の局所領域の画素の濃度値に所定の係数行列を用いて積和演算を行って第１のフィルタ出力値を算出し、前記第１のフィルタ出力値と前記第１の判定基準値とを比較して前記注目画素が孤立領域であるか否かを判定するとともに、前記第１のフィルタ出力値と前記第２の判定基準値とを比較して前記注目画素が孤立領域候補であるか否かを高速に判定することができる。その後、孤立領域候補と判定された画素についてのみ前記注目画素の周辺の局所領域の濃度値を用いてフィルタ演算を行って第２のフィルタ出力値を算出し、孤立領域候補と判定されなかった画素については所定の値を第２のフィルタ出力値として出力する。前記第２のフィルタ出力値と前記第３の判定基準値とを比較して前記注目画素が孤立領域であるか否かを判定し、その判定結果と第１の判定基準値による判定結果との論理和を求めることにより、前記第１の判定基準値で孤立領域と判定されなかった検出すべき孤立領域を孤立領域と判定することができる。
【００１０】
処理時間については、例として１フレームの濃淡画像のうちの１％の画素が孤立領域候補であったとし、前記第２のフィルタ演算手段が前記第１のフィルタ演算手段の５倍の処理時間であり、前記第１のフィルタ演算手段が従来の移動平均フィルタを用いたフィルタである場合について考える。このとき、本発明の孤立領域判定装置の１フレームの処理時間は判定処理などの時間を無視できるとすると，従来の移動平均フィルタを用いた孤立領域判定装置の、
１＋１／１００×５＝１．０５（倍）
となり、従来の移動平均フィルタを用いた孤立領域判定装置の処理時間とほとんど変わらず、高速である。
【００１１】
【発明の実施の形態】
本発明の第１の実施の形態を図１を用いて説明する。
入力端子１に入力された濃淡画像は、第１のフィルタ演算手段２で各画素について当該画素周辺の局所領域の画素の濃度値に所定の係数行列を用いて積和演算を行って第１のフィルタ出力値が算出される。
【００１２】
ここで移動平均フィルタを使用した第１のフィルタ演算手段２について説明する。
入力端子１に入力された濃淡画像は、平均値算出手段３で各画素について当該画素周辺の局所領域の領域平均値が計算される。次に前記濃淡画像の当該画素の濃度値と当該画素の前記領域平均値との差分値が差分値算出手段４により計算され、第１のフィルタ出力値として出力される。
【００１３】
処理の例として図４に食品に異物が混入したＸ線透過画像を示す。図４（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は異物、図４（ｄ）は食品の重なり、図４（ｅ）は食品のエッジである。図５に前記第１のフィルタ出力値により得られる濃淡画像を示す。ただし、負の値は０とし、前記濃淡画像中の最大値を２５５に規格化し、２５５を黒、０を白で表している。前記第１のフィルタ出力値は高域通過フィルタの出力値となり、図５（ａ）、（ｂ）、（ｃ）の異物、図５（ｄ）の食品の重なり、図５（ｅ）の食品のエッジなどのように急峻な濃度変化をする画素が強調されている。
【００１４】
次に、第１の判定手段５で前記各画素について前記第１のフィルタ出力値とあらかじめ定められた第１の判定基準値とを比較して、当該画素が孤立領域であるか否かが判定され、出力される。第１の判定基準値はエッジなどが誤判定されないように設定する。また、第２の判定手段６で前記各画素について前記第１のフィルタ出力値とあらかじめ定められた第２の判定基準値とを比較して、当該画素が孤立領域候補であるか否かが判定され、出力される。第２の判定基準値によりエッジなどが誤判定されても構わない。
【００１５】
第１の判定基準値の設定は、例えば異物検出機では異物の存在しない被判定画像を第１のフィルタ演算手段３で処理し、全ての画素の処理結果の値の中で最大の値に余裕をもたせた値を判定基準値に設定する方法等がある。また、第２の判定基準値の設定は、異物のみ存在する被判定画像を第１のフィルタ演算手段で処理し、異物画素の処理結果の値の中で最小の値に余裕をもたせた値を判定基準値に設定する方法等がある。
【００１６】
処理の例として図６に図５の濃淡画像を第１の判定手段で孤立領域判定した画像を示す。本来は孤立領域であるか否かを判定するだけでよいが、視覚的にわかりやすいように孤立領域と判定された画素を黒とし、判定されなかった画素のうち、前記第１のフィルタ出力値が正のものを灰色とし、負のものを白とした。第１の判定基準値は誤判定されないように設定してあるため、図６（ｂ）のように検出できない異物がある。また、図７に図５の濃淡画像を第２の判定手段で孤立領域候補判定した結果の画像を示す。図５と同様に孤立領域候補と判定された画素を黒とし、判定されなかった画素のうち、前記第１のフィルタ出力値が正のものを灰色とし、負のものを白とした。図６では検出できなかった図６（ｂ）のような異物が図７では図７（ｂ）のようにすべて検出できている。しかし、図７（ｄ）のような食品の重なりや、図７（ｅ）のような食品のエッジなどが誤判定されている。
【００１７】
次に、入力端子１に入力された濃淡画像は、第２のフィルタ演算手段７で各画素について前記第２の判定手段６で孤立領域候補と判定された画素については当該画素周辺の局所領域の画素の濃度値を用いてフィルタ演算を行って第２のフィルタ出力値が算出され、第２の判定手段６で孤立領域候補と判定されなかった画素については、次に説明する第３の判定手段８で孤立領域であると判定されないような所定値が第２のフィルタ出力値として出力される。
【００１８】
ここで、第２のフィルタ演算手段７の一例としてメディアンフィルタを使用したフィルタの構成を図２に示す。
入力端子１１に入力された濃淡画像は、各画素について入力端子１２に入力される第２の判定手段６で判定された孤立領域候補の判定結果を受けて、前記第２の判定手段６で孤立領域候補と判定された画素については選択手段１３で１３ａの経路に送られ、中央値算出手段１４で当該画素周辺の局所領域の領域中央値が計算される。次に前記濃淡画像の当該画素の濃度値と当該画素の前記領域中央値との差分値が差分値算出手段１５で計算され、第２のフィルタ出力値として出力端子１７に出力される。前記第２の判定手段で孤立領域と判定されなかった画素については選択手段１３で１３ｂの経路に送られ、零値出力手段１６で０が出力され、出力端子１７に出力される。０は次で説明する第３の判定手段８で孤立領域と判定されないような値の具体例である。
【００１９】
処理の例として図８に図４のＸ線透過画像をフィルタ入力端子１１に入力し、図７の異物候補判定結果を入力端子１２に入力したときの前記第２のフィルタ出力値により得られる濃淡画像を示す。ただし、負の値は０とし、前記濃淡画像中の最大値を２５５に規格化し、２５５を黒、０を白で表している。前記第２のフィルタ出力値は図５の第１のフィルタ出力値による濃淡画像と比較すると、図８（ａ）、（ｂ）のような異物は同じように強調されているが、図８（ｅ）のような食品のエッジなどは強調されていないことがわかる。
【００２０】
次に第３の判定手段８で前記第２のフィルタ出力値とあらかじめ定められた第３の判定基準値とを比較して、当該画素が孤立領域であるか否かが判定され、出力される。
第３の判定基準値は、例えば異物検出機では異物の存在しない被判定画像を第２のフィルタ演算手段７で処理し、全ての画素の処理結果の値の中で最大の値に余裕をもたせた値を判定基準値に設定する方法等がある。
【００２１】
処理の例として図９に図８の濃淡画像を第３の判定手段８で孤立領域判定した結果の画像を示す。孤立領域と判定された画素を黒とし、判定されなかった画素のうち、前記第２のフィルタ出力値が正のものを灰色とし、負のものを白とした。図６の第１の判定手段５で検出することのできなかった図６（ｂ）の異物が図９（ｂ）のように検出できている。しかし、第１の判定手段５で検出できた図６（ｃ）の異物は図９（ｃ）のように検出できなくなっている。
【００２２】
最後に論理和算出手段９で各画素について前記第１の判定手段５の孤立領域判定結果と前記第３の判定手段８の孤立領域判定結果の論理和が算出され、出力端子１０に出力される。第１の判定手段５と第３の判定手段８のどちらか一方でも孤立領域と判定された画素が孤立領域と判定されるため、一つの判定手段で孤立領域判定を行うのに比べ、孤立領域の判定感度が向上する。
【００２３】
本発明の第２の実施の形態を図３を用いて説明する。
第１の実施の形態との相違点は第２の判定手段６の孤立領域候補の判定結果が第２のフィルタ演算部７だけでなく、第３の判定手段８および論理和算出手段９にも送られることである。前記第２の判定手段６で孤立領域候補と判定された画素については当該画素の周辺の局所領域の画素の濃度値を用いてフィルタ演算を行って第２のフィルタ出力値が算出され、第３の判定手段８で前記第２のフィルタ出力値とあらかじめ定められた第３の判定基準値とを比較して、当該画素が孤立領域であるか否かが判定され、論理和算出手段９で前記第１の判定手段５の孤立領域判定結果と前記第３の孤立領域判定結果との論理和が算出され、出力端子１０に出力される。前記第２の判定手段６で孤立領域と判定されなかった画素については第２のフィルタ演算部および第３の判定手段８では処理を行う必要はなく、論理和算出部９で前記第１の判定手段５での判定結果がそのまま出力され、出力端子１０に出力される。
【００２４】
上記の説明では移動平均フィルタを使用した第１のフィルタ演算手段について説明したが、すべての孤立領域を強調し、高速に演算を行うことができるフィルタであれば同様に実現できる。単純な移動平均フィルタは平均値算出を高速に行うアルゴリズムが知られているため、畳み込み演算を行う通常の線形フィルタよりも高速に演算を行うことができる。
【００２５】
また、上記の説明ではメディアンフィルタを使用した第２のフィルタ演算手段について説明したが、孤立領域を強調するようなフィルタであれば同様に実現できる。例えば、モルフォロジー演算による孤立領域抽出フィルタとして、トップハット変換や輪なげフィルタ（Ｑｕｏｉｔフィルタ）などがある。第１のフィルタ演算手段のフィルタ演算を行う係数行列を変えたフィルタでも第１のフィルタ演算手段とフィルタ特性が異なるため、該フィルタを第２のフィルタ演算手段に使用しても、孤立領域の判定感度を向上させることができる。
【００２６】
【発明の効果】
本発明によれば、濃淡画像の各画素について、高速な第１のフィルタ演算手段により算出される第１のフィルタ出力値とあらかじめ定められた第１の判定基準値とを比較して、孤立領域であるか否かを判定するとともに、前記第１のフィルタ出力値とあらかじめ定められた第２の判定基準値とを比較して孤立領域候補であるか否かを判定し、孤立領域候補と判定された画素についてのみ第２のフィルタ演算手段により第２のフィルタ出力値を算出し、前記第２のフィルタ出力値とあらかじめ定められた第３の判定基準値とを比較して、孤立領域であるか否かを判定し、第１の判定基準値と第３の判定基準値のどちらか一方でも孤立領域と判定された画素を孤立領域と判定することとしたから、従来の移動平均フィルタを用いた孤立領域判定装置と同様に処理が高速で、感度についてはより高感度な孤立領域判定装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態の構成を示す図である。
【図２】第２のフィルタ演算手段７の構成を示す図である。
【図３】本発明の第２の実施の形態の構成を示す図である。
【図４】異物を含んだ被測定物のＸ線透過画像を示す図である。
【図５】第１のフィルタ演算手段２の出力結果を示す図である。
【図６】第１の判定手段５の孤立領域の判定結果を示す図である。
【図７】第２の判定手段６の孤立領域候補の判定結果を示す図である。
【図８】第２のフィルタ演算手段７の出力結果を示す図である。
【図９】第３の判定手段８の孤立領域の判定結果を示す図である。
【図１０】従来の孤立領域判定装置の概略構成図である。
【符号の説明】
１  入力端子
２  第１のフィルタ演算手段
３  平均値算出手段
４  差分値算出手段
５  第１の判定手段
６  第２の判定手段
７  第２のフィルタ演算手段
８  第３の判定手段
９  論理和算出手段
１０  出力端子
１１  入力端子
１２  入力端子
１３  選択手段
１４  中央値算出手段
１５  差分値算出手段
１６  零値出力手段
１７  出力端子
【図１】
0004008093.tif 000002
【図２】
0004008093.tif 000003
【図３】
0004008093.tif 000004
【図４】
0004008093.tif 000005
【図５】
0004008093.tif 000006
【図６】
0004008093.tif 000007
【図７】
0004008093.tif 000008
【図８】
0004008093.tif 000009
【図９】
0004008093.tif 000010
【図１０】
0004008093.tif 000011