(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像入力手段と、
該画像入力手段によって入力された画像から画素の状態値を更新すべき画素を選択する画素選択手段と、
該画素選択手段によって選択された画素の状態値を更新すべきか否かを当該画素の状態値から計算される選択確率に基づいて判定する判定手段と、
該判定手段によって更新すべきと判定された画素の状態値を更新する更新手段と、
該更新手段による更新後の画像を出力する画像出力手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記更新手段による画素の状態値の更新がなされない場合に、当該状態値から計算される選択確率を予め定められた規則に従って増加させ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】
前記画素選択手段は、画素の状態値を更新すべき画素をランダムに選択す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４】
前記判定手段は、前記選択確率が判定ごとに決定される閾値以上であれば、前記選択された画素の状態値を更新すべきと判定す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５】
前記更新手段は、前記更新すべきと判定された画素の更新後の状態値を、当該画素に隣接する画素の状態値に基づいて決定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
領域分割は、画像の定義域である２次元実空間を分割することを言う。以下、議論を正確にするために、画像が定義されている２次元空間を実空間、実空間上に定義されている関数としての画像及びそれを変換したもの全てを表現する空間を特微量空間と区別する。
【０００３】
ところで、領域分割は、領域の境界の不連続性に基づく方法と領域の一様性に基づく方法とに大別される。前者は、領域の境界における不連続性を明示的（explicit）に定義する方法である。最も単純な方法は、不連続性を一階微係数の絶対値で定義し、予め設定した閾値を超える点を不連読点とする方法である。これは、画像に線形フィルタを作用させることによって達成されるため、画素数と同じ次元を持つベクトルに対する線形演算１回で処理が終了する。しかも、フィルタ核のサポートは限定された近傍系で十分であるため、計算複雑性は非常に小さくなる。各種微分フィルタを用いる方法は、この方式に属する。
【０００４】
他方、後者は、領域を構成する要素の属性値に関する一様性に着目し、対象となる要素の属性値が一様性を満足するか否かによって、その要素が領域に属するか否かを決定する。この意味で、不連続性を暗示的（implicit）に定義している。例えば、コスト関数として領域の一様性を採用し、或い予め与えられた要素の集合に基づいて領域を成長させていく過程において、コスト関数の値が或る値を超える要素に到達した時点で成長を終了するという方法がある。
【０００５】
しかし、不遷続性が実空間上の狭い領域内での特微量解析で評価できるのに対して、連続性は、実空間上の広い領域に渡る解析が必要であり、計算量が大きくなる。領域成長方法、特微量空間でのクラスタリングに基づく方法、確率過程に基づく方法がこの方法に含まれる。
【０００６】
上記２つの方法を以下に詳述する．
［エッジに基づく方式］
最も単純で最も自然な領域分割方法は、エッジに基づくものである。この方法は、領域と領域の境界は連続性が壊れるという仮定に基づいている。エッジは、基本的に一階微係数の極値と定義されるため、コンパクトサポートを持つカーネルによる積分変換によって検出できる。これは、デジタル画像では、３×３，５×５のように、タップ数の少ないマスクとして実装される。このような方式は、計算複雑性が小さいという利点がある一方、微係数を用いることから、高周波雑音の影響を受ける。画像に低域濾過フィルタを作用させれば、このような影響を軽減することができるが、同時に、元々画像に存在する高周波数成分も除去してしまうという欠点があり、必ずしも有効な方法とは言えない。
【０００７】
エッジ検出に基づく領域分割には、もう１つ大きな問題がある。何らかの理由でエッジが閉領域を形成しない場合が生じるのである。これには以下の２つの原因が考えられる。
【０００８】
１．元画像に存在したエッジが雑音によって消滅する。
【０００９】
２．照明等の条件によって、元の画像そのものにエッジが観測されない。
【００１０】
後者の場合は、エッジの消滅が連続している可能性が十分に考えられる。このような場合は、対象とする状況を可成り限定しない限り、エッジを復元することは困難である。
【００１１】
一方、前者は、雑音の種類にもよるが、連続してエッジが消滅することは考えにくいため、エッジ復元が可能である。
【００１２】
［領域成長方式］
リージョン・グローイングとは、種となる小領域の特微量を調べ、その小領域の周囲の画素のうち、小領域の特徴に近い特微量を持つ画素を取り込んでいくことによって領域を拡張するものである。領域の連続性に着目する方式は、全ての画素が処理の対象となり得るため、一般に計算コストが非常に高く、処理に時間が掛かり過ぎるいう欠点を持つ。
【００１３】
［マルコフ確率場に基づく方式］
マルコフ確率場と事後確率最大推定にライン過程を組み合わせた方法は、エッジ復元のための確率論的手法として、Ｇｅｍａｎ等によって提案された。確率過程に属するマルコフ確率場は、１次元信号に対するマルコフ過程の２次元への拡張であり、事前知識として持っている画業の局所的パターンの確率分布を用いて雑音パターンを除去するという機能を持っている。これは、雑音によって消滅したエッジを復元する機能も有している。マルコフ確率場は、エネルギ関数を適当に定義することによって、様々な局所パターンを表現することができる。従来の方法は、エネルギ関数の定義によってマルコフ確率場に組み込むことができる。
【００１４】
しかし、マルコフ確率場は、系の状態を確率論的に更新する手法であるため、領域成長方式よりも計算時間が掛かる。
【００１５】
そこで、状態更新を決定論的に行うことによって、計算量の軽減を達成する方式が提案された。この方式では、両業の状態を更新する際に、更新の対象としている画素とその近傍系から局所的なエネルギ関数を計算し、その最小値を取る状態を画素の状態として選択するものである。
【００１６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、マルコフ確率場（ＭＲＦ）を用いる限り、計算量の問題は避けられない。たとえ、決定論的緩和法を用いたとしても、画素数のオーダーの計算量が必要となってしまう。
【００１７】
本発明は上記問題に鑑みてなされたもので、その目的とする処は、画像の修復や領域分割等に応用されている基板技術としてのマルコフ確率場を高速で実行することができる画像処理装置を提供することにある。
【００１８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明の画像処理装置は、画像入力手段と、該画像入力手段によって入力された画像から画素の状態値を更新すべき画素を選択する画素選択手段と、該画素選択手段によって選択された画素の状態値を更新すべきか否かを当該画素の状態値から計算される選択確率に基づいて判定する判定手段と、該判定手段によって更新すべきと判定された画素の状態値を更新する更新手段と、該更新手段による更新後の画像を出力する画像出力手段とを備える。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下に本発明の実施の形態を添付図面に基づいて説明する。
【００２０】
本発明は、画素数に依存しない状態更新方法を提供する。そのために、状態更新するセルを選択する際、状態更新のための計算を実際に実施するか否かを判定する手段を導入し、実施するセルと判定されたもののみに対して、セルの状態更新処理を実施する。このような処理によって、実際に更新処理を計算する回数が少なくなり、結果として計算量の軽減が期待できる。
【００２１】
原理は次の通りである。
【００２２】
即ち、或るセルが、確率Ｐ（Ｘ＝ｊ）でｊという状態値を取っているとする。すると、このセルが現在の状態値以外の状態値を取る確率は、１−Ｐ（Ｘ＝ｊ）である。他のセルの状態が変化しないと仮定すると、このセルの状態値に対する確率分布は変化しないため、セルの状態更新の機会を１−Ｐ（Ｘ＝ｊ）という確率で選び、状態更新の処理を行う。
【００２３】
１回のタイミングでは１個のセルの状態更新しか行わないが、状態更新の回数が増加するに従って、“確率分布が変化しない”という仮定は信頼性が低下していく。
【００２４】
そこで、確率Ｐ（Ｘ＝ｊ）を次式に基づいて変化（減少）させる。
0003890219.tif 000002
【００２５】
上式の解は、時刻ｔ＝０での確率ををＰt=0 （Ｘ＝ｊ）とすると、次式で与えられる。
0003890219.tif 000003
【００２６】
状態がｊである確率を時間と共に減少させることによって、セルが状態更新の対象として選択される確率が増加する。
【００２７】
＜実施の形態１＞
本実施の形態は、本発明の劣化画像の修復方法である。本実施の形態は、図６に示す構成の通常のコンピュータ上のソフトウェアとして実現できる。
【００２８】
（システムの構成）
図６において、入力装置２００１、ＲＡＭ２００３、ＨＤＤ２００４、キーボード２００５、ディスプレイ２００６には、それぞれを制御するコントローラが内蔵されており、ＣＰＵ２００２から送信されるコマンドに対して適当な処理を行うことができる。入力装置２００１は、例えばスキャナ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラであり、ＣＰＵ２００２から画像入力のコマンドが与えられると、レンズに代表されるような光学系と、ＣＣＤセンサに代表されるような視覚センサを用いて像をサンプリングしてデジタル画像を構成し、白黒センサの場合は、グレー値として０〜２５５の正整数を各面素毎に１個、カラーセンサの場合は、Ｒ、Ｇ、Ｂそれぞれの色成分値として０〜２５５の正整数を各画素毎に３個、左上に位置する画素から右下に向かって順次ＣＰＵ２００２に送信する。
【００２９】
ＣＰＵ２００２は、電源投入後、ＲＯＭ２００７に記憶されているＢＩＯＳ（Basic I/O System）と呼ばれるプログラムを起動する。その際、必要な変数はＲＡＭ２００３に確保する。
【００３０】
ＢＩＯＳは、システムを構成する要素に対する初期設定を実行する。その後、ＲＯＭ２００７或はＨＤＤ２００４に記憶されているオペレーティング・システム（ＯＳ）を起動する。ＯＳがＲＯＭ２００７に記憶されている場合は、ＣＰＵ２００２はＲＯＭ２００７の番地に直接アクセスして実行文を読み取って対応する演算処理を実行する。
【００３１】
ＯＳがＨＤＤ２００４に記憶されている場合は、ＯＳをＲＡＭ２００３の適当な領域に複写した後、ＲＡＭ２００３の番地にアクセスして実行文を読み取り、対応する演算処理を実行する。ＯＳでは、例えば、ファイルシステムの初期化のように、ユーザーインターフェースに関する処理の初期化を行う。ＯＳの初期化処理が終了した後、ＣＰＵ２００２は、ＲＯＭ２００７或はＨＤＤ２００４に記憶されているコマンドインタープリタを起動する。
【００３２】
コマンドインタープリタがＲＯＭ２００７に記憶されている場合は、ＣＰＵ２００２は、ＲＯＭ２００７の番地に直接アクセスして実行文を読み取り、対応する演算処理を実行する。コマンドインタープリタがＨＤＤ２００４に記憶されている場合は、コマンドインタープリタをＲＡＭ２００３の適当な領域に複写した後、ＲＡＭ２００３の番地にアクセスして実行文を読み取り、対応する演算処理を実行する。コマンドインタープリタは、コマンドプロンプトをディスプレイ２００６に表示し、キーボード２００５からのコマンド入力を待つ。以下で説明する本発明の実施の形態１は、このような状態でコマンドを入力することによって起動される。
【００３３】
ＲＡＭ２００３は、ＣＰＵ２００２が実行する演算処理における１次記憶装置として用いられる。ＣＰＵ２００２は、プログラムの実行文に従ってＲＡＭ２００３上に変数領域を確保する。ＲＡＭ２００３にコントローラが内蔵されており、ＣＰＵ２００２から領域のバイト数を引数として変数領域を確保するという命令が送信されたとき、ＲＡＭ２００３コントローラは、未使用領域を検出してＣＰＵ２００２からの要求を満たす大きさの領域を確保する。この領域は不連続な複数の領域から確保されていても良く、その場合は、これら複数の領域を連結させるためにリスト構造で表現しておく。ＲＡＭ２００３は、要求された領域が確保できなかった場合、ＣＰＵ２００２にエラーコードを返すが、以下の説明では、本発明を実施するために十分な領域があり、ＲＡＭ２００３がエラーコードを返す場合がないとしている。
【００３４】
ＨＤＤ２００４は、ＯＳや外部コマンドとして起動されるアプリケーションプログラム、アプリケーションプログラムで使用されるデータファイルが記憶される２次記憶装置である。ＨＤＤ２００４は前記ＲＡＭ２００３に比べて、一般に記憶容量が大きいが、アクセス速度が遅いため、プログラムで頻繁にアクセスする変数領域の記憶領域、即ち短期記憶装置として用いるよりも、長期記憶装置として用いることが多い。
【００３５】
キーボード２００５は、ユーザからの信号の入力手段を提供する装置である。コマンドインタープリタがコマンド入力待ちになったとき、ユーザは、キーボード２００５を用いて、起動したいプログラムの名称を入力する。勿論、ポインティングデバイスが付属していれば、ユーザインターフェースは更に向上する。
【００３６】
ディスプレイ２００６は、ＣＰＵ２００２の処理状況をユーザが確認する際に用いられる。例えば、キーボード２００５から入力されたコマンドをディスプレイ２００６に表示する（エコーバックと言う）ことによって、入力が正しく行われたか否かを確認することができる。又、アプリケーションプログラムの途中結果を逐次表示することによって、プログラムがユーザの要求通りに進行しているか否かを確認することができる。
【００３７】
ＲＯＭ２００７は、ＢＩＯＳ、ＯＳのように、システムに最低限必要で、処理が固定的なプログラムを記憶する装置である。従って、システムが特別な用途のために構成されたものであれば、そのアプリケーションプログラムをＲＯＭ２００７に記憶しておくのも有効である。
【００３８】
以下はコマンドインタープリタの入力待ちになっている状態からの処理である。
【００３９】
（処理の流れ）
以下に処理のステップを示す（図１参照）。
【００４０】
（Ｓ１）：キーボード２００５から、本発明を実現するプログラムの実行をＣＰＵ２００２に指示するための文字列を入力する。
【００４１】
（Ｓ２）：ＣＰＵ２００２は、ＨＤＤ２００４から所定のプログラムをＲＡＭ２００３の適当な領域に複写する。ＣＰＵ２００２は、ＲＡＭ２００３に複写されたプログラムから順次命令を読み出しながら、以下の処理を実行する。
【００４２】
（Ｓ３）：ＣＰＵ２００２は、入力装置２００１に対して画像を読み取り、その結果得られたデータをＣＰＵ２００２に送信するという命令信号を送信する。入力装置２００１）としては、スキャナー、デジタルカメラ、デジタルビデオ等が利用できる。
【００４３】
（Ｓ４）：入力装置２００１は、ＣＰＵ２００２から送信された命令信号に基づいて画像を入力する。画像データは、異なる位置においてサンプルされた画素の輝度値、或は青、緑、赤の３原色の強度値の集合として与えられる。これらの値は、ＣＣＤセンサによって得ることができる。以下、画像データの画素数を縦Ｍ個、横Ｎ個とし、縦ｍ番目、横ｎ番目の画素の状態をＸm,n と書く。
【００４４】
（Ｓ５）：ＣＰＵ２００２は、入力装置２００１から送信されてきた画像データをＲＡＭ２００３の適当な領域に記憶する。画像が白黒画像の場合は画素の状態は、例えば０〜２５５の１個の整数値を取る。画像がカラーの場合は、例えば０〜２５５の整数の３つ組を取る。現時点で、Ｘm,n に対応するＲＡＭ２００３の番地には、入力装置２００１で読み込まれた値が格納されている。
【００４５】
（Ｓ６）：状態更新手続きを実行する画素を選択する画素の選択処理（図２を用いて後述）を実行する。
【００４６】
（Ｓ７）：選択された画素について、状態更新処理（図３を用いて後述）を実行する。
【００４７】
（Ｓ８）：（Ｓ６）〜（Ｓ７）の処理を状態値が安定するまで繰り返す。即ち、過去Ｍ×Ｎの更新処理において、状態が更新された画素の数を数え、それが予め設定された値より小さければ、状態が安定したと判断することができる。
【００４８】
（Ｓ９）：安定した画素の状態Ｘm,n をＨＤＤ２００４に記憶し、必要であれば、ディスプレイ２００６に画像として表示する。
【００４９】
（Ｓ６）で実行される画素選択処理を以下に説明する（図２参照）。但し、以下の処理は、ＨＤＤ２００４からＲＡＭ２００３に複写されたプログラムに従ってＣＰＵ２００２が演算を行う。又、下記の変数はＲＡＭ２００３の適当な領域に確保される。
【００５０】
（Ｓ２０１）：０以上１以下の実数を一様な確率で生成する乱数発生手段を用いて、画素の番号（ｋ，ｌ）を得る。
【００５１】
（Ｓ２０２）：画素（ｋ，ｌ）の現在の状態値Ｘk,l がｊであるとする。現在の状態値に対応する確率ｐ（Ｘk,l ＝ｊ）を用いて、次式で定義される選択確率ｑを計算する。
0003890219.tif 000004
【００５２】
但し、ｔは前回状態を更新した時刻からの時間である。
【００５３】
（Ｓ２０３）：前述の乱数発生手段を用いて乱数を１個生成し、それがｑ以下ならば、画素（ｋ，ｌ）を状態更新の対象として選択し、処理を終了する。そうでなければ（Ｓ２０１）に進む。
【００５４】
（Ｓ７）で実行される画素状態更新手続きを以下に説明する（図３参照）。但し、以下の処理は、ＨＤＤ２００４からＲＡＭ２００３に複写されたプログラムに従ってＣＰＵ２００２が演算を行う。又、下記の変数は、ＲＡＭ２００３の適当な領域に確保される。
【００５５】
（Ｓ３０１）：画素の各状態値ｊについて、次式で定義されるエネルギ関数の
0003890219.tif 000005
ここで、Ｎk,l は画素（ｋ，ｌ）の近傍系であり、例えば、
0003890219.tif 000006
のような４近傍で良い。又、δ（ｘ）はｒ＝０のとき１、それ以外で０を取る関数である。Ｙk,l は入力データである。上式の左辺第１項は、周りの画素と同じ状態を取るときにはエネルギが低く、そうでないとき高くなる。第２項は、入力データと異なったとき高くなる。
【００５６】
（Ｓ３０２）：各状態値ｊに対するエネルギ関数Ｅ（Ｘk,l ＝ｊ）から、それぞれの確率ｐ（Ｘk,l ＝ｊ）を計算する。：
0003890219.tif 000007
但し、θは温度パラメータと呼ばれる変数であり、次式で計算される。:
0003890219.tif 000008
ここで、Ｃは３程度の値を取る正定数、ｔは処理の反復回数である。
【００５７】
（Ｓ３０３）：確率分布を基に画素の状態値を決定する。
【００５８】
（Ｓ３０３）で実行される処理は、例えば以下の方法で実現できる。
【００５９】
・確率分布から累積分布を計算する。累積分布によって０〜１の区間が各状態値毎に割り当てられる。例えば、画素が取り得る状態値を１０個とすると、
０≦ｂ1 ＜ｂ2 ＜…＜ｂ9 ＜１                      （９）
なる９個のｂj が得られる。状態値ｊに対応する区間は［ｂj-1 ，ｂj ］である。
【００６０】
・（０，１）の範囲の一様乱数ｓを１個生成し、累積分布との対応によって状態値を決定する。即ち、乱数がらｂj-1 ≦ｓ＜ｂj なる式を満足するとき、状態値としてｊを選択することにする。
【００６１】
別の方法として、出現確率が最大となる状態を採用するという方法がある。
【００６２】
（実験による検証）
高速化によって得られた解の評価関数値が通常の方法による評価関数値（エネルギ関数値）と変わらないことを確認するために、次の３通りの方式に対してシミュレーション実験を行った：
方式１：全ての画素について確率分布に従って状態を確率的に更新する方法
方式２：更新画素選択方式を用いて選択した画素に対して確率的に状態更新を行う方法
方式３：更新画素選択法式を用いて選択した画素に対して最大の出現確率を取る状態を選択する方法
実験は、コンピュータで元画像を生成し、全画素の２０％に当たる数の画素の状態を一様乱数で変更することによって劣化画像を作った。このような劣化画像１０枚に対する平均性能を示したのが図４である。図４中、横軸は状態更新処理を施した画素の述べ数、縦軸は最終的に達成されたエネルギ関数である。従って、左下に位置する点に対応する方式程、性能が良いことになる。
【００６３】
菱形が方式１、実線の楕円で囲まれている点が方式２、一点鎮線の楕円に含まれる点が方式３である。方式２及び３では、式（３）のγの値を１０通り変化させて性能を評価している。グラフより、方式３が優れていることが分かる。
【００６４】
＜実施の形態２＞
本実施の形態では、画像領域分割への応用として、ガウスマルコフ確率場（ＧＭＲＦ）を用いた応用事例を示す。実施の形態１との差違は、モデルの構造とエネルギ関数の定義である。従って、構成図は実施の形態１と同じ図６に示されるものである。
【００６５】
図６において、ＣＰＵ２００２の処理と、ＲＡＭ２００３に確保される変数が異なる。本実施の形態では、ＨＤＤ２００４に記憶された処理対象画像から以下の処理結果を計算し、ＨＤＤ２００４の別の適当な領域に記憶する。：
１．与えられた元の画像
２. 画素に領域番号を格納することによって領域のマップを表現するラベル画像
ラベル画像を用いれば、各領域に属する画素を知ることができる。従って、次のような情報を生成することができる。：
｛領域番号、領域に属する画素のヒストグラム｝        （１０）
或は次のような情報も領域の特徴量として有効である。：
｛色の平均ベクトル、色の共分散行列｝                （１１）
ＧＭＲＦは結合ＭＲＦの一種である。結合ＭＲＦは、観測過程Ｙと領域過程Ｘという２種類の確率空間から構成される。観測過程Ｙは、観測される画像に対応する確率空間、領域過程Ｘは、領域番号を画素値として持つ画像に対応する確率空間である。これらの確率空間は、領域過程が情報源で、それを観測した結果として観測過程が存在する。
【００６６】
ＸからＹへの条件付き確率が与えられているとき、画像の領域分割は次のように数学的に定式化される。：
画像Ｙ＝ｙ，｛ｙm,n ｝，ｍ＝１，…，Ｍ，ｎ＝１，…，Ｎが与えられたとき、その情報源としての領域画像Ｘ＝ｘ，｛ｘm,n ｝を次式で与えられる事後確率を最大にするｘとして推定する。：
0003890219.tif 000009
但し、ｘm,n は、観測過程、即ち与えられた画像の（ｍ，ｎ）画素が属する領域の番号であり、領域数をＲとしたときに、Ｄ＝｛１，…，Ｒ｝の集合に属する。
【００６７】
上記事後確率の式に、ＭＲＦと、或る仮定を導入することによって、上式と同じ関係が局所的に成立するようにできる。：
0003890219.tif 000010
ここで、Ｘm,n 及びＹm,n は、それぞれ領域過程及び観測過程の（ｍ，ｎ）番目の画素に対する確率変数を表している。又、Ｎm,n は、Ｘm,n の近傍系である。
【００６８】
ＧＭＲＦでは、上式の左辺に現れるｐ（Ｙm,n ＝ｙ｜Ｘm,n ＝ｘ）が正規分布をしていると仮定する。即ち、Ｘm,n ＝ｘなる領域に属する画素の色ベクトルＹm,n がｙm,n である確率は、次式のように多次元正規分布で表されると仮定する。:
0003890219.tif 000011
但し、θ-1  は前述した温度パラメータ、μx 、Σx は、領域ｘに属する画素の色ベクトル集合Ａx における平均ベクトルと共分散行列である。：
0003890219.tif 000012
又、ＺYXは分配関数であり、次式で与えられる。：
0003890219.tif 000013
ｐ（Ｘc ）は領域過程Ｘ上のＸm,n を含むクリークＸc の配意空間上での確率分布である。この確率分布は、画素Ｘm,n とその近傍系Ｎm,n とで次式のように書き直すことができる、：
0003890219.tif 000014
但し、θ-1は前述した温度パラメータ、ｐ（Ｎm,n ＝ｚ）のｚは近傍系に属する画素の状態値の組で構成されるベクトルである。
【００６９】
上式右辺のｐ（Ｎm,n ＝ｎ）は、近傍系の画素に対する先験的知識が与えられない場合等の原理に従って可能な状態値の数の逆数を代入する。
【００７０】
クリークに対する確率分布は、或る画素が属する領域は、その近傍に位置する画素が属する領域と同じであることが望ましいという仮定に基づいてモデル化する。これを式で表現すると以下のようになる。：
0003890219.tif 000015
ここで、ｈ（ｙm,n ，ｙk,l ）は、画素値の連続性を表現する関数であり、次式で定義される。：
0003890219.tif 000016
但し、ｔｈｒは０に近い正整数である。又、δ（ａ）はａ＝０のとき１、それ以外で０を取るデルタ関数、ηは正整数である。
【００７１】
図５に実施の形態２を自然画像に適用した例を示す。図中（ａ）が元画像、（ｂ）が通常の処理による結果、（ｃ）が本発明による結果である。（ｃ）は（ｂ）に比べて半分以下のＣＰＵ時間で処理を終えている。どちらも、例えば顔の領域が１つの領域として得られているように、人間にとって不自然でない領域分割結果が得られている。このように、同様な結果をより短時間で計算できることから、本発明が良好な結果を提供することが分かる。
【００７２】
【発明の効果】
以上の説明で明らかなように、本発明によれば、画像処理装置に、画像入力手段と、該画像入力手段によって入力された画像から画素の状態値を更新すべき画素を選択する画素選択手段と、該画素選択手段によって選択された画素の状態値を更新すべきか否かを当該画素の状態値から計算される選択確率に基づいて判定する判定手段と、該判定手段によって更新すべきと判定された画素の状態値を更新する更新手段と、該更新手段による更新後の画像を出力する画像出力手段とを備えたため、画像の修復や領域分割等に応用されている基板技術としてのマルコフ確率場を高速で実行することができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る画像処理装置における全体の処理手順を示すフローチャートである。
【図２】本発明の実施の形態１に係る画像処理装置におけるセル選択処理手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態１に係る画像処理装置における画素の状態値更新処理手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態１における効果の検証図である。
【図５】本発明の実施の形態２における結果の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態２に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
２００１    入力装置
２００２    ＣＰＵ
２００３    ＲＡＭ
２００４    ＨＤＤ
２００５    キーボード
２００６    ディスプレイ
２００７    ＲＯＭ
【図１】
0003890219.tif 000017
【図２】
0003890219.tif 000018
【図３】
0003890219.tif 000019
【図４】
0003890219.tif 000020
【図５】
0003890219.tif 000021
【図６】
0003890219.tif 000022