(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データ中の物理量に基づいて形状を抽出し、抽出した形状に識別のためのラベルを付与するラベル付与手段を備え、
前記ラベル付与手段は、
画像データ中の物理量を複数の画像に配列し、各画素の物理量を複数の第１のしきい値と比較し、比較結果に基づいて当該各第１のしきい値に対応するラベル値を各画素に付与し、画素に付与されたラベル値に基づいて画像データから形状を抽出する第１の比較手段と、
前記第１の比較手段によって同一ラベル値が付され、かつ、互いに隣接する複数の画素により一つの形状を形成する画素群において、対象画素に隣接して存在する複数の画素群を同じ形状として結合するか、異なる形状として分離するかの連結処理を行う第2の比較手段とを備え、
前記第２の比較手段は、一つの形状として判定するための大きさを定める画素数を第２のしきい値として有し、
前記第１の比較手段によって一つの形状として抽出された画素群に含まれる総画素数と前記第2のしきい値とを比較し、
前記画像群の総画素数が第2のしきい値よりも小さいときは、前記対象画素に隣接する複数の画素群の画素のラベル値を全て同一ラベルに書き換えることによって隣接する複数の画素群を一つの形状として結合し、
前記画像群の総画素数が第２のしきい値よりも小さくないときは、前記対象画素のラベル値を形状無しのラベル値に書き換えることによって、前記対象画素に隣接する複数の画素群を別の形状として分離することを特徴とする、画像データ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像データを処理する処理装置に関し、特に、画像データから形状を分離し抽出する処理を行う画像データ処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
測定装置等によって得られる測定データは、通常２次元空間をマトリックス状に区分して形成される２次元配列の各要素に測定データの物理量を格納される。この２次元配列の各要素に格納された測定データは、画像データとして処理が行われる。この物理量は、被測定物の高さに限らず、測定対象が備える種々の物理特性を対象とすることができる。このような画像データから個々の測定対象を区別する形状を抽出するには、抽出した形状とバックグラウンドを区別する必要がある。
【０００３】
従来、抽出した形状とバックグラウンドとの区別を行うために、物理量のしきい値を設定し、画像データ中の物理量としきい値を比較することによって形状を抽出し、抽出した形状を他の形状と区別するためにラベルを付し、このレベルによって形状を確定するとともに、個々の測定対象の区別を行うことが知られている。
【０００４】
図２１，２２は従来の画像データの処理を説明するための図である。図２１に示すように、画像データ中に２つの測定対象物が隣接してある場合、一点鎖線で示す配列アレイ上の測定データの物理量は、一例として図２２（ａ）中の曲線で表される。なお、図２２中の破線はバックグラウンドを表している。図２２（ａ）で表されるような画像データにおいて、形状とバックグラウンドとの区別を行うために、図２２（ａ）中の鎖線で示されるしきい値で比較処理を行う。これによって、図２２（ｂ），（ｃ）に示すような形状の範囲を求めることができる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
従来の画像データ処理のように、画像データの形状を、抽出画像データ中の物理量としきい値との比較処理で行う場合には、形状の分離が不十分となるという問題がある。図２２において、しきい値を図２２（ａ）中の一点鎖線とする場合には図２２（ｂ）に示す形状となるのに対して、しきい値を図２２（ａ）中の二点鎖線とする場合には図２２（ｃ）に示す形状となり、しきい値によってその形状が異なることになる。
【０００６】
そこで、本発明は前記した従来の問題点を解決し、画像データからの形状抽出において、抽出する形状の良好な分離を可能とし、抽出する形状の分離の度合いを変更することができる画像データ処理装置を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像データ処理装置は、画像データから形状の抽出を行う装置であり、形状の有無を判断と、他の形状との識別判断を行うことによって、抽出する形状の良好な分離を行い、又、しきい値を変更することによって抽出する形状の分離の度合いを変更することができる。
【０００８】
そこで、本発明の画像データ処理装置は、上記画像データのデータ処理を行うために、画像データ中の物理量に基づいて形状を抽出し、抽出した形状に識別のためのラベルを付与するラベル付与手段を備え、このラベル付与手段は、物理量と複数の第１のしきい値とを比較して、画像データから形状を抽出する第１の比較手段と、隣接する抽出形状の各形状の大きさと第２のしきい値とを比較して、隣接する形状の分離，結合を判定を行う第２の比較手段を備えた構成とし、第１，第２の比較手段によって、連続する形状に同一のラベルを付与することによって、形状の抽出を行う。
【０００９】
ここで、画像データは、２次元空間をマトリックス状に区分して形成される２次元配列の各要素に格納されるデータによって形成することができ、このデータは画像データは原子間力顕微鏡を含む走査型プローブ顕微鏡等の測定装置等から得られる測定データ等の物理量とすることができる。本発明において、物理量は被測定物の表面の立体的形状の高さを表しているが、被測定物の高さに限らず、測定対象が備える種々の物理特性を対象とすることができ、本発明の画像データ処理装置は、この物理量を基にして、個々の測定対象を区別する形状の抽出を行う。
【００１０】
ラベルは抽出した形状を識別するための識別符号であり、数字、アルファベット、それらの組み合わせ等の任意の符号を用いることができる。
【００１１】
本発明において、第１のしきい値は画像データの物理量を用いて測定対象物の形状の有無を判断する比較値であり、段階的に異なる複数の比較値を含んでいる。この複数のしきい値を順に変更しながら、画像データの物理量と比較していくことによって、形状の抽出を行う。この第１のしきい値を変更することによって、抽出する形状の大きさを変更することができる。
【００１２】
又、本発明において、第２のしきい値は、第１のしきい値による形状抽出によって抽出された形状が隣接した場合に、該形状を分離して別個の形状とするか、あるいは結合して１つの連続する形状とするかを判定するための比較値である。この第２の比較値は基準となる形状の大きさとすることができ、抽出した形状の大きさが基準の大きさより小さい場合には、結合して１つの連続した形状として同一のラベルを付与し、抽出した形状の大きさが基準の大きさより大きい場合には、分離して別の形状として異なるラベルを付与する。この第２のしきい値を変更することによって、分離，結合の度合いを変更することができる。
【００１３】
画像データ及びラベルの格納は、２次元空間をマトリックス状に区分して形成される２次元配列の各要素に行うことができ、例えば、２次元配列の各要素を画素により構成し、この画素に対応して画像データ及びラベルを格納することができる。
【００１４】
本発明の実施の態様は、隣接する形状の分離，結合の判定において、判定を行う２次元配列の要素の最近接する４つの要素のラベル値によって行う。例えば、最近接する４つの要素のラベル値の内で、形状と判定されないラベル値の個数に応じたラベルの付与を行う。このとき、形状と判定されるラベル値の個数が０の場合にはその要素に新しいラベルを付与し、形状と判定されるラベル値の個数が１の場合にはその要素に近接する要素のラベルと同じラベルを付与する。又、形状と判定されるラベル値の個数が２以上の場合には、その要素に近接する形状のへの分離，結合を判定し、近接する形状のいずれかのラベル、あるいは形状と判定しないラベルを付与する。
【００１５】
したがって、本発明の構成によれば、抽出する形状を良好に分離，結合することができ、又、抽出する形状の分離の度合いを変更することができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図を参照しながら詳細に説明する。
図１は本発明の画像データ処理装置の構成を説明するための概略ブロック図である。図１において、測定装置等によって測定して得た画像データは画像データ配列１に格納され、この画像データはラベル付与手段３によって形状を抽出し、抽出した形状に識別のためのラベルを付与し、そのラベルをラベル配列２に格納する。
【００１７】
この画像データ配列１の各要素は、２次元空間をマトリックス状に区分して形成される２次元配列の要素であり、画素単位あるいは複数個の画素によって設定することができる。各要素内には測定データに基づく物理量をデータとして格納する。又、ラベル配列２の各要素は、２次元空間をマトリックス状に区分して形成される２次元配列の要素であり、画像データ配列１中の物理量に基づいて求めた形状を識別するラベル値を、画像データ配列１と同様に、画素単位あるいは複数個の画素によって設定することができる。画像データ配列とラベル配列の構成例を図３に示す。この構成例では、全配列数がＮ個の２次元配列によって構成する例を示しており、各要素に測定データの物理量やラベル値を配置する。なお、上記配列は、画像データ及びラベル値の配列を概略的に示したものであって、必ずしも現実の物理的配列を示すものではない。なお、この画像データ配列１及びラベル配列２は、ＲＡＭ等の記憶装置に格納することができる。
【００１８】
ラベル付与手段３は、画像データのデータ処理を行うために、画像データ中の物理量に基づいて形状を抽出し、抽出した形状に識別のためのラベルを付与する機能を備え、この機能手段は、物理量と複数の第１のしきい値とを比較して、画像データから形状を抽出する機能を備えた第１の比較手段４と、隣接する抽出形状の各形状の大きさと第２のしきい値とを比較して、隣接する形状の分離，結合を判定を行う機能を備えた第２の比較手段５によって構成することができ、この第１，第２の比較手段４，５によって、連続する形状に同一のラベルを付与することができる。第１，第２の比較手段４，５の比較において、第１，２のしきい値は、設定手段６で設定することができる。
【００１９】
なお、上記第１，第２の比較手段４，５を含むラベル付与手段３は、上記機能を実現する構成であれば、ソフトウエアあるいはハードウエアにかかわらずいずれの実現手段で構成することもできる。
【００２０】
次に、本発明の画像データ処理装置による形状抽出の動作について説明する。
【００２１】
図２は本発明の画像データ処理装置による形状抽出の動作を概略的に説明するためのフローチャートである。図２において、はじめに、画像データ用の配列１とラベル用の配列２を用意する。ここでは、全画素数がＮ個のサイズＮの２次元配列としているが、サイズは画像データの大きさに応じて任意とすることができる（ステップＳ１）。測定等によって選られた画像データを画像データ用配列１の各要素に読み込むとともに、ラベル配列２の各要素の値を０を設定して初期化を行う（ステップＳ２）。
【００２２】
初期化した後、画像データから形状の抽出を行う。この形状抽出は、画像データ中の物理量と第１のしきい値とを比較することによって行う。この比較処理において、第１のしきい値は画像データのすべてがバックグラウンドとなるような大きな物理量のしきい値Ｚstartから、最小の物理量のしきい値Ｚendまで段階的に順に変更させながら処理を行う。
【００２３】
この形状抽出処理に用いる設定値を設定手段６に入力する。この設定値として、画像データから形状を取り出すための最終しきい値として用いる、最小の物理量のしきい値Ｚend や、隣接する形状の分離，結合を判定するための第２のしきい値ＸＹthや（ステップＳ３）、第１のしきい値の最初の値として用いるＺstart（ステップＳ４）を設定する。最小の物理量のしきい値Ｚendは、バックグラウンドの値を用いることができる。
【００２４】
図４は、第１のしきい値による形状抽出のための処理において、物理量のしきい値Ｚthの変化を示している。しきい値Ｚthは、大きな物理量のしきい値Ｚstartからを最小の物理量のしきい値Ｚendに向かって順に段階的に変更させながら、図４中の曲線で示される画像データ中の物理量Ｚｉとの比較、及び隣接する形状との分離，結合の判定を行う（ステップＳ５，６，７）。なお、ｉは画像データ配列及びラベル配列の要素を表している。
【００２５】
以下、前記ステップＳ６に示す、第１，２のしきい値を用いた画像データの形状の取り出し処理、及び隣接するとの形状分離，結合を判定処理を行う画像データのサーチについて説明する。
【００２６】
図５は画像データのサーチを説明するためのフローチャートである。画像データのサーチ処理は、画像データ中の物理量Ｚｉと第１のしきい値Ｚthとの比較によって形状の有無を判定して取り出し（ステップＳ１２）、物理量Ｚｉが第１のしきい値Ｚthより大きい場合には、形状が存在するものと判定し、以下に説明するラベル付けによって、取り出した形状に対してラベル値を付与する（ステップＳ１３）。このラベル付けは、全要素（全画素）数Ｎに達するまで、ｉの値を１増やしながら行う（ステップＳ１４）。
【００２７】
図６はステップＳ１２，１３，１４の処理を概略的に説明するための図である。図６（ａ）は、第１のしきい値をＺth1からＺth2に変更させた状態を示しており、図６（ｂ）は、画像データの要素（画素）ｉ，ｉ＋１，・・・を示し、各要素の物理量はそれぞれＺｉ，Ｚi+1，・・・とする。
【００２８】
第１のしきい値Ｚth1 による比較によって、要素（画素）ｉ＋１，ｉ＋２について形状が抽出され、ラベル付けによって図６（ｃ）に示すように、要素（画素）ｉ＋１，ｉ＋２にラベル値１が付与される。
【００２９】
第１のしきい値をＺth1 からＺth2 に変更した後、第１のしきい値Ｚth2 による比較によって、要素（画素）ｉ，ｉ＋４，ｉ＋５について形状が抽出され、ラベル付けによって図６（ｄ）に示すように、要素（画素）ｉ，ｉ＋４，ｉ＋５にラベル値２が付与される。これによって、画像データに対して形状を識別するラベル１と２が付与される。
【００３０】
図６と同様のラベル付けの処理を画像データの全要素（画素）に対して行うことによって、画像データから形状を抽出し識別する処理が行われる。図７は、本発明の画像データ処理装置による処理結果の一例を表す図であり、図７（ｂ）は図７（ａ）の画像データに対するラベル配列を示しており、ラベル値１とラベル値２によって、画像データ中の異なる形状を抽出するとともに、両形状の識別を行っている。
【００３１】
次に、第１のしきい値によって取り出された形状に対して、各形状を識別するためのラベル値を付与するラベル付けの処理について、図８から図１６のフローチャート、及び図１７から図２０のラベル配列図を用いて説明する。
このラベル付けでは、取り出された形状が隣接する場合、両形状を分離して異なるラベル値を付与するか、あるいは結合して同一のラベル値を付与するかを判定する必要がある。
以下に示すラベル付けの例は、この判定において、判定を行う２次元配列の要素の最近接する４つの要素のラベル値によって行う例である。例えば、図１７から図２０に示すように、ラベル付けを行う要素Li（画素）（図中では斜線を付している）に対して、辺を介して隣接する４要素を最近接する４つの要素としている。なお、ラベル付けを行う要素に対して、角部を介して隣接する４要素を最近接する４つの要素とすることもできる。
【００３２】
そして、最近接する４つの要素のラベル値の内で、形状と判定されないラベル値の個数Linnに応じたラベルの付与を行う。なお、図１７から図２０では、形状と判定されないラベル値として０を付している。
【００３３】
このとき、形状と判定されるラベル値の個数Linnが０の場合には（ステップＳ２１）、その要素に新しいラベルを付与し（符号Ａ及び図９のフローチャート）、形状と判定されるラベル値の個数Linnが１の場合（ステップＳ２２）には、その要素に近接する要素のラベルと同じラベルを付与する（符号Ｂ及び図１０のフローチャート）。又、形状と判定されるラベル値の個数Linnが２以上の場合（ステップＳ２２，２３，２４）には、その要素に近接する形状のへの分離，結合を判定し、近接する形状のいずれかのラベル、あるいは形状と判定しないラベルを付与する（符号Ｃ，Ｄ，Ｅ及び図１１，１２，１０のフローチャート）。
【００３４】
以下、形状と判定されるラベル値の個数Linn毎の処理について詳細に説明する。
【００３５】
Linnが０の場合には、図９のフローチャート及び図１７（ａ）に示すように、ラベル付けを行う要素Liに新しいラベルを付与し、この付与したラベル値によって、形状を抽出するとともに他の形状と識別化する。図１７（ａ）ではラベル値１を付与している。
【００３６】
Linnが１の場合、図１０のフローチャート及び図１７（ｂ）に示すように、ラベル値が０でなく、形状と判定される最近接の要素のラベル値をａとし（ステップＳＢ１）、ラベル付けを行う要素Liに同じラベル値ａを付与する（ステップＳＢ２）。この同じラベル値ａを付与することによって、最近接の要素の形状と同一形状として判定される。
【００３７】
Linnが２の場合、図１１のフローチャート及び図１７（ｃ）に示すように、ラベル値が０でなく、形状と判定される最近接の要素のラベル値をａ，ｂとし（ステップＳＣ１）、ラベル値ａとｂを比較し（ステップＳＣ２）、ラベル値ａとｂが等しい場合には、ラベル付けを行う要素Liにラベル値ａを付与する（ステップＳＣ２、図１７（ｃ）の上段部分）。
【００３８】
又、ラベル値ａとｂが等しくない場合には、２つのラベル値（ａ，ｂ）の連結処理を行って（ステップＳＣ４）、両ラベル値（ａ，ｂ）が付された２つの形状を分離して異なるラベル値を付与するか、あるいは結合していずれか一方のラベル値と同じラベル値を付与するかを判定する（ステップＳＣ５，図１７（ｃ）の下段部分））。
【００３９】
図１４のフローチャート及び図１９は、２つのラベル値（ａ，ｂ）の連結処理を説明するものである。２つのラベル値（ａ，ｂ）の連結処理は、ラベル値ａを持つ要素（画素）の個数をＸＹａとし、ラベル値ｂを持つ要素（画素）の個数をＸＹｂとし、ＸＹａとＸＹｂのいずれか小さいほうをＸＹｓとすると、ラベル付けを行う要素Ｌi に近接する要素のラベル値がａ，ｂのいずれも０でない場合には（ステップＳ３１）、ＸＹｓと隣接する形状の分離，結合を判定するための第２のしきい値ＸＹthとを比較する（ステップＳ３２）。
【００４０】
第２のしきい値ＸＹthは形状の最大の大きさを定める面積に対応するしきい値であり、ＸＹｓがこの第２のしきい値ＸＹthよりも小さい場合には、隣接する形状と同じラベル値を付して、同一の形状として扱う。このとき、２つのラベル値（ａ，ｂ）の内、要素（画素）数の少ない方のラベル値をＬf とし、要素（画素）数の多い方のラベル値をＬm とすると、ラベル値Ｌf のラベルを全てＬm とし（ステップＳ３３）、このラベル値をラベル配列に返して設定することによって、大きな形状側に結合する処理を行う。図１９（ａ）は、第２のしきい値ＸＹthを５とした場合であり、このときのＸＹｓはラベル値ｂの２であるため、ラベル値Ｌf（＝ｂ）を全てＬm（＝ａ）に変える（ステップＳ３４）。
【００４１】
又、ステップＳ３１及びステップＳ３２において、ＸＹｓが第２のしきい値ＸＹthよりも小さくない場合や、２つのラベル値の一方もしくは両方が０の場合には、ラベル値０をラベル配列に返して設定することによって、分離処理を行う。図１９（ｂ）は、第２のしきい値を５とした場合であり、このときのＸＹｓはラベル値ｂが７であるため、要素Liを０に設定する（ステップＳ３５）。
【００４２】
Linnが３の場合、図１２のフローチャート及び図１８（ｄ）に示すように、ラベル値が０でなく、形状と判定される最近接の要素のラベル値をａ，ｂ，ｃとし（ステップＳＤ１）、ラベル値ａとｂとｃを比較し（ステップＳＤ２）、ラベル値ａとｂとｃが等しい場合には、ラベル付けを行う要素Liにラベル値ａを付与する。図１８（ｄ）の上段部分は、この状態を示している（ステップＳＤ３）。
【００４３】
又、ラベル値ａとｂとｃが等しくない場合には、３つのラベル値（ａ，ｂ，ｃ）の連結処理を行って（ステップＳＤ４）、ラベル値（ａ，ｂ，ｃ）が付された３つの形状を分離して異なるラベル値を付与するか、あるいは結合していずれか一方のラベル値と同じラベル値を付与するかを判定する（ステップＳＤ５、図１８（ｄ）の下段部分））。
【００４４】
図１５のフローチャート及び図２０は、３つのラベル値（ａ，ｂ，ｃ）の連結処理を説明するものである。３つのラベル値（ａ，ｂ，ｃ）の連結処理は、３つのラベル値ａ，ｂ，ｃの内の２つのラベル値（ａ，ｂ）について前記図１４に示すフローチャートと同様にして、２つのラベル値（ａ，ｂ）の連結処理を行い（ステップＳ４１）、この連結処理で得た結果を再び前回のａに対応させるとともに、残るｃを前回のｂに対応させて（ステップＳ４２）、再度２つのラベル値（ａ，ｂ）の連結処理を行う（ステップＳ４３）。
【００４５】
図２０において、３つのラベル値（ａ，ｂ，ｃ）に対し、はじめに２つのラベル値（ａ，ｂ）の連結処理を行う（図では丸形と矩形で示している）と、図２０（ａ），（ｂ），（ｃ）の左列のいずれかの状態となる。
図２０（ａ）では、ラベル値ｂがラベル値ａに変更した状態を示し、この後、ラベル値ａが付された２つの要素（画素）を１つとして扱い（図では丸形で示している）、ラベル値ｃ（図では矩形で示している）との連結処理を行う。これによって、図２０（ａ）の中央列及び右列に示す状態となる。
【００４６】
又、図２０（ｂ）では、ラベル値ａがラベル値ｂに変更した状態を示し、この後、ラベル値ｂが付された２つの要素（画素）を１つとして扱い（図では丸形で示している）、ラベル値ｃ（図では矩形で示している）との連結処理を行う。これによって、図２０（ｂ）の中央列及び右列に示す状態となる。
なお、図２０（ｃ）は要素Ｌiを０に設定する場合を示している。
【００４７】
Linnが４の場合、図１３のフローチャート及び図１８（ｅ）に示すように、ラベル値が０でなく、形状と判定される最近接の要素のラベル値をａ，ｂ，ｃ，ｄとし（ステップＳＥ１）、ラベル値ａとｂとｃとｄを比較し（ステップＳＥ２）、ラベル値ａとｂとｃとｄが等しい場合には、ラベル付けを行う要素Liにラベル値ａを付与する。図１８（ｅ）の上段部分は、この状態を示している（ステップＳＥ３）。
【００４８】
又、ラベル値ａとｂとｃとｄが等しくない場合には、４つのラベル値（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）の連結処理を行って（ステップＳＥ４）、ラベル値（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）が付された４つの形状を分離して異なるラベル値を付与するか、あるいは結合していずれか一方のラベル値と同じラベル値を付与するかを判定する（ステップＳＥ５、図１８（ｅ）の下段部分））。
【００４９】
図１６のフローチャートは、４つのラベル値（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）の連結処理を説明するものである。４つのラベル値（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）の連結処理は、４つのラベル値ａ，ｂ，ｃ，ｄの内の３つのラベル値（ａ，ｂ，ｃ）について前記図１５に示すフローチャートと同様にして、３つのラベル値（ａ，ｂ，ｃ）の連結処理を行い（ステップＳ５１）、この連結処理で得た結果を２つのラベル値（ａ，ｂ）の連結処理のａに対応させるとともに、残るｄを２つのラベル値（ａ，ｂ）の連結処理のｂに対応させて（ステップＳ５２）、２つのラベル値（ａ，ｂ）の連結処理を行う（ステップＳ５３）。なお、ここでは、３つのラベル値の連結処理、及び３つのラベル値の連結処理は前記したものと同様であるため、説明するを省略する。
【００５０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の画像データ処理装置によれば、抽出する形状を良好に分離，結合することができ、又、抽出する形状の分離の度合いを変更することができる。又、本発明の画像データ処理装置を原子間力顕微鏡を含む走査型プローブ顕微鏡に適用することによって、被測定物の形状の分離，結合を高精度に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像データ処理装置の構成を説明するための概略ブロック図である。
【図２】本発明の画像データ処理装置による形状抽出の動作を概略的に説明するためのフローチャートである。
【図３】画像データ配列とラベル配列の構成例を示すための図である。
【図４】第１のしきい値による形状抽出のための処理の物理量のしきい値Ｚthの変化を説明するための図である。
【図５】本発明の画像データのサーチを説明するためのフローチャートである。
【図６】本発明のラベル付けを説明するための図である。
【図７】本発明の画像データ処理装置による処理結果の一例を表す図である。
【図８】本発明のラベル付けの処理を説明するためのフローチャートである。
【図９】本発明のラベル付けの処理においてLinnが０の場合の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１０】本発明のラベル付けの処理においてLinnが１の場合の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】本発明のラベル付けの処理においてLinnが２の場合の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１２】本発明のラベル付けの処理においてLinnが３の場合の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１３】本発明のラベル付けの処理においてLinnが４の場合の処理を説明するためのフローチャートである。
【図１４】本発明の２つのラベル値（ａ，ｂ）の連結処理を説明するためのフローチャートである。
【図１５】本発明の３つのラベル値（ａ，ｂ，ｃ）の連結処理を説明するためのフローチャートである。
【図１６】本発明の４つのラベル値（ａ，ｂ，ｃ，ｄ）の連結処理を説明するためのフローチャートである。
【図１７】本発明のラベル付けの処理においてLinnが０，１，２の場合の処理を説明するための図である。
【図１８】本発明のラベル付けの処理においてLinnが３，４の場合の処理を説明するための図である。
【図１９】本発明の２つのラベル値（ａ，ｂ）の連結処理を説明するための図である。
【図２０】本発明の３つのラベル値（ａ，ｂ，ｃ）の連結処理を説明するための図である。
【図２１】従来の画像データの処理を説明するための図である。
【図２２】従来の画像データの処理を説明するための図である。
【符号の説明】
１…画像データ配列、２…ラベル配列、３…ラベル付与手段、４…第１比較手段、５…第２比較手段、６…設定手段。
【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６】
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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１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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