(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
各々がグレイレベル値で表示される複数の画素を有する、テクスチャ映像を分類するテクスチャ映像分類装置であって、
前記テクスチャ映像からＮ個の量子化値のうちのいずれか一つで表現される複数の画素を有する量子化済みの映像を求める量子化手段（Ｎは１より大きい正の整数）と、
前記量子化済みの映像をＭ個の方向へ走査することによって、Ｍ個の走査済みの映像を発生する走査手段（Ｍは１より大きい正の整数）と、
前記Ｍ個の走査済みの映像の各々と前記Ｎ個の量子化値の各々とに対して、同一の量子化値を有する画素のランレングスをカウントしてランレングスの組を発生することによって、Ｍ×Ｎ組のランレングスを発生するランレングス発生手段と、
前記各組のランレングスを平均することによって、Ｍ×Ｎ個の平均ランレングスを発生する平均ランレングス発生手段と、
前記平均ランレングスをその構成要素とするＭ×Ｎのマトリックスを構成するマトリックス構成手段と、
前記マトリックスを用いて、前記テクスチャ映像の粗さを決定する粗さ決定手段と、
前記マトリックスを用いて、テクスチャ映像の方向性を決定する方向性決定手段と、前記粗さと前記方向性とに従って、前記テクスチャ映像を分類するテクスチャ分類手段とを含み、
前記量子化手段が、前記テクスチャ映像における画素の頻度をグレイレベルの関数としてプロッティングしてヒストグラムを求めるヒストグラム取出手段と、前記ヒストグラムを平坦化する平坦化手段と、前記ヒストグラム上で、頻度が１画素以上のグレイレベルの中の最小値と最大値との間の領域を表す動的領域を検出する動的領域検出手段と、前記ヒストグラム上の前記動的領域で、ピークを検出すると共に、その位置及び幅を求める位置幅検出手段と、前記求められた各ピークの幅と、定められたピーク幅閾値とを比較する比較手段と、前記ピーク幅閾値より小さい幅を有するピークに対して１つの量子化区間として割り当てると共に、残りの動的領域を（Ｎ−Ｐ）個の量子化区間に分ける量子化区間割り当て手段であって、前記Ｐは０〜Ｎの範囲を有する正の整数で、前記ピークに割り当てられた量子化区間の個数を表す、当該量子化区間割り当て手段とを含み、
前記テクスチャ映像の粗さが、次式の通り求められ、
【数１】
0004000380.tif 000006
ここで、Ｌijは、前記Ｍ×Ｎ個のマトリックスの要素、ｊはＮ個の量子化値、ｉはＭ個の走査方向を各々表し、Ｎ及びＭは正の整数であり、Ｋは前記Ｍ×Ｎ個のマトリックス内で０値を有する要素の個数を表し、
前記テクスチャ映像の方向性が、次式の通り定義され、
方向性＝ＭＡＸ（ＤＨ，ＤＶ，ＤＤ１，ＤＤ２）
ここで、
【数２】
0004000380.tif 000007
ＤＨ：水平向き性
ＤＶ：垂直向き性
ＤＤ１：右上げ向き性（第１対角線方向）
ＤＤ２：右下り向き性（第２対角線方向）
であることを特徴とするテクスチャ映像分類装置。
【請求項２】
ローパスフィルタをさらに含み、前記テクスチャ映像が前記量子化手段に供給される前に、前記ローパスフィルタへ入力されることを特徴とする請求項１に記載のテクスチャ映像分類装置。
【請求項３】
前記ローパスフィルタが、メディアンフィルタから成ることを特徴とする請求項２に記載のテクスチャ映像分類装置。
【請求項４】
前記ローパスフィルタが、十字状のメディアンフィルタであることを特徴とする請求項３に記載のテクスチャ映像分類装置。
【請求項５】
前記ピーク検出手段が、前記ヒストグラム上で局所最大値を有し、頻度が前記ヒストグラムの平均頻度より大きいピーク点を検出するピーク点検出手段と、頻度が平均頻度より小さく、前記ピーク点に近接して置かれる、左右側点を検出する隣接点検出手段と、前記ピーク点と前記左側点、前記ピーク点と前記右側点とを結ぶ線を延ばして前記ヒストグラム上の水平軸と合うことによって、２つの交点を決定する交点決定手段と、前記ピーク幅として前記両交点間の長さを決定するピーク幅決定手段とを含むことを特徴とする請求項１に記載のテクスチャ映像分類装置。
【請求項６】
前記ピーク幅閾値が、前記動的領域をＮに分けて求められることを特徴とする請求項１に記載のテクスチャ映像分類装置。
【請求項７】
前記Ｍが４であり、前記４方向の走査が水平向き、垂直向き、右上げ向き（第１対角線方向）及び右下り向き（第２対角線方向）であることを特徴とする請求項１に記載のテクスチャ映像分類装置。
【請求項８】
前記テクスチャ分類手段が、前記テクスチャ映像を前記粗さに従ってＭ１個のクラスのうちのいずれか１つに、前記方向性に従ってＭ２個のクラスのうちのいずれか１つに各々分類することによって（Ｍ１及びＭ２は正の整数）、前記テクスチャ映像をＭ１×Ｍ２個のクラスのうちのいずれか１つに分類することを特徴とする請求項１に記載のテクスチャ映像分類装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はテクスチャ映像分類装置に関し、特に、テクスチャのパターンの方向及び粗さに基づいてテクスチャ映像を分類するテクスチャ映像分類装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
テクスチャ認識は人間視覚において重要な部分である。物体は、その色や形状が類似であるとしても、それらの固有の特徴的なテクスチャにより区分され得る。テクスチャ情報は物体表面の相対的距離及び方向性を感知するにも重要に用いられる。テクスチャの定義は正確に下しにくいが、一般に、各々として見ることができ、且つ全体的に稠密に均等に分布されて、空間的に特徴的な反復性を表す複数の構成要素を含むこととして定義され得る。
【０００３】
一般に、入力映像のテクスチャパターンを分類する装置は、各入力パターンが予め定められたクラスのうちのいずれかのクラスに属するかを決定し、このような分類された結果に基づいて入力映像の認識ができる。
【０００４】
そのような装置において、テクスチャパターンを分類するために主に用いられる方法は、統計的方法と構造的方法または構文方法がある。
【０００５】
統計的方法は、テクスチャの全体的特性を用いることで、画素値の空間的分布の統計的特性がテクスチャ特定因子として用いられる。この方法の特徴は、構成要素やサブ領域を用いず、各画素の性質のみを用いたもので、構造的方法より効率的でない場合が多い。
【０００６】
一方、構造的方法においては、テクスチャをある配置規則によってサブパターンを配列したこととして認識する。テクスチャパターンは直線や曲線のような単純なパターン基本単位から形成される。しかし、パターン基本単位の選択は、一般的な方法がないため困難な作業である。特に、そのような選択はユーザの自己の学習、経験及び性向などに依存する。
【０００７】
物体表面のテクスチャは、微細性、粗さ、なめらかさ、粒状、ランダム化のような特性によって特徴付けられる。そのような特性のうち、粗さと方向性は、テクスチャのパターンを特徴付けるにも重要な因子として用いられ得る。粗さはパターン基本単位の大きさ及び発生頻度に関連した特性であり、方向性はパターン基本単位が一方向に沿って置かれるかまたは種々の方向に沿って分布されているかの程度や傾向を表す特性である。もし、粗さ及び方向性が効果的に量子化されるならば、それらはテクスチャ映像を分類する効率的な規準として用いられ得る。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
従って、本発明の主な目的は、パターンの方向性及び粗さに基づいて、テクスチャ映像を効果的に分類し得るテクスチャ映像分類装置を提供することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明によれば、各々がグレイレベル値で表示される複数の画素を有する、テクスチャ映像を分類するテクスチャ映像分類装置であって、
前記テクスチャ映像からＮ個の量子化値のうちのいずれか一つで表現される複数の画素を有する量子化済みの映像を求める量子化手段（Ｎは１より大きい正の整数）と、
前記量子化済みの映像をＭ個の方向へ走査することによって、Ｍ個の走査済みの映像を発生する走査手段（Ｍは１より大きい正の整数）と、
前記Ｍ個の走査済みの映像の各々と前記Ｎ個の量子化値の各々とに対して、同一の量子化値を有する画素のランレングスをカウントしてランレングスの組を発生することによって、Ｍ×Ｎ組のランレングスを発生するランレングス発生手段と、
前記各組のランレングスを平均することによって、Ｍ×Ｎ個の平均ランレングスを発生する平均ランレングス発生手段と、
前記平均ランレングスをその構成要素とするＭ×Ｎのマトリックスを構成するマトリックス構成手段と、
前記マトリックスを用いて、前記テクスチャ映像の粗さを決定する粗さ決定手段と、
前記マトリックスを用いて、テクスチャ映像の方向性を決定する方向性決定手段と、前記粗さと前記方向性とに従って、前記テクスチャ映像を分類するテクスチャ分類手段とを含み、
前記量子化手段が、前記テクスチャ映像における画素の頻度をグレイレベルの関数としてプロッティングしてヒストグラムを求めるヒストグラム取出手段と、前記ヒストグラムを平坦化する平坦化手段と、前記ヒストグラム上で、頻度が１画素以上のグレイレベルの中の最小値と最大値との間の領域を表す動的領域を検出する動的領域検出手段と、前記ヒストグラム上の前記動的領域で、ピークを検出すると共に、その位置及び幅を求める位置幅検出手段と、前記求められた各ピークの幅と、定められたピーク幅閾値とを比較する比較手段と、前記ピーク幅閾値より小さい幅を有するピークに対して１つの量子化区間として割り当てると共に、残りの動的領域を（Ｎ−Ｐ）個の量子化区間に分ける量子化区間割り当て手段であって、前記Ｐは０〜Ｎの範囲を有する正の整数で、前記ピークに割り当てられた量子化区間の個数を表す、当該量子化区間割り当て手段とを含み、
前記テクスチャ映像の粗さが、次式の通り求められ、
【数１】
0004000380.tif 000002
ここで、Ｌijは、前記Ｍ×Ｎ個のマトリックスの要素、ｊはＮ個の量子化値、ｉはＭ個の走査方向を各々表し、Ｎ及びＭは正の整数であり、Ｋは前記Ｍ×Ｎ個のマトリックス内で０値を有する要素の個数を表し、
前記テクスチャ映像の方向性が、次式の通り定義され、
方向性＝ＭＡＸ（ＤＨ，ＤＶ，ＤＤ１，ＤＤ２）
ここで、
【数２】
0004000380.tif 000003
ＤＨ：水平向き性
ＤＶ：垂直向き性
ＤＤ１：右上げ向き性（第１対角線方向）
ＤＤ２：右下り向き性（第２対角線方向）
であることを特徴とするテクスチャ映像分類装置が提供される。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適実施例について図面を参照しながらより詳しく説明する。図１には、本発明によるテクスチャ映像分類装置の概略的なブロック図が示されている。この装置は、前処理ブロック１００、スキャニングブロック２００、グレイレベル・ランレングス・マトリックス（ＧＬＲＬＭ）構成ブロック３００、パターンの粗さ決定ブロック４１０、パターンの方向性決定ブロック４２０、テクスチャ分類ブロック６００から構成されている。
【００１１】
本発明は、主に砂漠や農地のように反復的なパターンを有するテクスチャ映像に関することである。まず、図面において、入力映像（テクスチャ映像）は前処理ブロック１００に入力される。
【００１２】
この前処理ブロック１００では、テクスチャ入力映像が後続過程のために前処理される。詳述すれば、テクスチャ映像は各画素が幾つかの量子化値のうちのいずれか１つを有する量子化された映像に変換される。
【００１３】
図２は、図１に示した前処理ブロック１００の詳細なブロック図であって、フィルタ１１０、ヒストグラム取出器１１５、動的領域検出ブロック１２０、ピーク検出ブロック１３０及び適応的量子化ブロック１４０を含む。
【００１４】
フィルタ１１０は、入力映像内に含有された雑音、例えば、インパルス雑音を除去して、フィルタリングされた映像を得るに用いられる。そのようなフィルタには、エッジ保存能力の良好なものとして知られており、小さい大きさのテクスチャパターンを保存するために入力信号内に含有された雑音を取り除く十字状のメディアンフィルタ（cross-shaped mediam filter) が、用いられ得る。そのようなメディアンフィルタを用いるフィルタリング過程は画素単位で行われる。その他のフィルタとして、当技術分野に公知されたローパスフィルタが用いられ得る。
【００１５】
フィルタ１１０からのフィルタリング済みの映像は、ヒストグラム取出器１１５へ伝達される。このヒストグラム取出器１１５は、フィルタリング済みのグレイレベルの関数としてプロッティングされるヒストグラムを求める。ここで、入力映像が大きいかまたは種々のテクスチャを含んでいる場合には、映像全体を一挙に取り扱うことが適切でない場合もある。そのような場合、入力映像はヒストグラム取出器１１５に入力される前に、複数のサブ映像または処理ブロックに分けられる。このヒストグラム取出器１１５においては、映像またはサブ映像で０から２５５までのグレイレベル値を有する画素の個数を数えて、各グレイレベル値に対する頻度を決定する。
【００１６】
図３〜図５には、例示的なヒストグラムが各々示されている。各図において、水平軸はグレイレベル値、垂直軸は入力映像またはサブ映像の各グレイレベル値を有する画素の頻度を、各々表す。
【００１７】
その後、ヒストグラム取出器１１５によって求められたヒストグラムは動的領域検出ブロック１２０に供給される。ここで、入力映像に対するグレイレベルの動的領域（ＤＲ）が決定される。このＤＲはヒストグラム上で頻度が１以上であるグレイレベルのうち、最少値と最大値との間のグレイレベルの領域として定義される。即ち、各図中で、ＤＲはＭＩＮとＭＡＸとの間の区間で決定される。
【００１８】
動的領域検出ブロック１２０からのＤＲとヒストグラム取出ブロック１１５からのヒストグラムとは、ピーク検出ブロック１３０に入力される。ここで、ピーク点、例えば、図３でのＰ１を取り囲むピーク点が動的領域ＤＲ内で検出される。ピークを検出する前にヒストグラムは平坦化される。つまり、ヒストグラム内における小さい変動は各グレイレベル値を平均することによって無視される。ヒストグラムでのピークは、ピーク点（例えば、Ｐ１）を取り囲む一群のグレイレベルとして定義され得、且つヒストグラム上で局所最大値であり、それに対応する頻度は、次のようにして定まる閾値より大きい点である。閾値は、ヒストグラム上で図３乃至図５で“ＭＥＡＮ”として表示されている平均頻度として決定される。ヒストグラム上でのピークの存在は、入力映像において、或る一群のグレイレベル値が他のグレイレベル値より非常に頻繁に発生することを意味する。
【００１９】
ピーク点が決定された後、ピークの幅は、例えば、Ｆｕｍｉａｋｉ  Ｔｏｍｉｔａらによる論文「ディスクリプション  オブ  テクスチャ  バイ  ストラクチャラル  アナリシス」（「Description of Texture  by Structural Analysis」,ＩＥＥＥ Transactions on Pattern analysis and machine intelligence，Ｖｏｌ．ＰＡＭ１−４，ＮＯ．２，（１９８２年３月）で提案された方法を用いて決定される。
【００２０】
詳述すれば、図３に示すように、ピーク点Ｐ1 周囲のピークを三角形に近似化して、ピーク幅Ｗ1 を決定する。図３中で、Ｄ1 及びＥ1 はピーク点Ｐ1 を中心に左右側に置かれた点で、各点は平均頻度ＭＥＡＮより小さい値を有し、ピーク点Ｐ1 に最も近接した点である。点Ｂ1 はピーク点Ｐ1 と点Ｄ1 との間の連結線を延ばしてヒストグラムのベースライン（即ち、水平軸）と合う交点を、同様に点Ｃ1 はピーク点Ｐ1 と点Ｅ1 とによって形成された線を延ばして水平軸と合う交点を、各々表す。かくして、ピークの幅Ｗ1 は区間Ｂ1 Ｃ1 間の長さにより決定される。ピークの位置も左側点と右側点とで表示される。
【００２１】
その後、ピーク検出ブロック１３０からのＤＲ及びピーク情報と共にフィルタ１１０からのフィルタリング済みの映像は、適応的量子化ブロック１４０へ供給される。ここで、ピーク情報は例えば、ピークの幅及びその位置を含む。
【００２２】
この適応的量子化ブロック１４０においては、入力映像の動的領域ＤＲが、予め定められた数であるＮ個の量子化区間に分けられる。即ち、（Ｎー１）個の量子化閾値が決定される。図４〜図５に示した例で、Ｎは４である。しかる後、１つの量子化区間に属するグレイレベルを有する全画素を１つの対応する量子化値で代表することによって、量子化済みの映像が形成される。ここで、量子化済みの映像の各画素はＮ個の量子化値のうちのいずれか１つで表示される。
【００２３】
入力映像の量子化、即ち、動的領域ＤＲの分割はピーク情報を用いて行われる。詳述すれば、図４及び図５に示したように、Ｎ個の量子化区間（例えば、Ｑ1 〜Ｑ4 ）を決定する方法は、検出された全てのピークの幅が予め定められたピーク幅閾値より大きい場合には、動的領域ＤＲをＮ個の同一大きさの量子化区間に分け、ピーク幅がピーク幅閾値より小さい場合は、そのピーク幅は１つの量子化区間に設定され、残る量子化区間は残りの動的領域に均等に割り当てられる、というような方法による。
【００２４】
即ち、もし、図４のピークの幅Ｗ2 がピーク幅閾値より大きい場合は、量子化区間Ｑ1 〜Ｑ4 は同じ幅を有するように決定される。幅Ｗ2 がピーク幅閾値より小さい場合は、量子化区間Ｑ1 はピーク点Ｐ2 周囲のピークに割り当てられ、残りの動的領域は、Ｑ2 ，Ｑ3 ，Ｑ4 の３つの区間に均等に分けられる。ピーク幅閾値は、動的領域ＤＲを量子化区間の数Ｎ（図４及び図５の場合は、４）で分けた値である。ここで、量子化区間Ｑ1 がＭＩＮまで延ばされたことに注意されたい。これは、ＭＩＮと水平軸上の交点Ｂ2 との間の区間が１つの量子化区間に割り当てるにはあまりに狭いためである。
【００２５】
同様に、図５に示したように、もし、動的領域ＤＲ上でピークが２つ生じた場合、まず、両ピーク点Ｐ3 及びＰ4 に対する幅Ｗ3 及び幅Ｗ4 が決定される。両幅Ｗ3 及びＷ4 が共にピーク幅閾値より小さい場合、量子化区間Ｑ1 及びＱ4 が各々ピーク点Ｐ３及びＰ４に対して割り当てられ、残りの動的領域は同じ幅の２つの量子化区間Ｑ2 及びＱ3 に分けられる。
【００２６】
その後、量子化済みの映像は図１のスキャニングブロック２００へ送られる。このスキャニングブロック２０では、量子化済みの映像に対して、複数方向に走査を行う。図６には、スキャニングブロック２００によって行われる複数の走査方向が図解されている。本発明において、走査方向は、水平向きＨ、垂直向きＶ、右上げ向き（第１対角線向き（Ｄ1 ））及び右下り向き（第２対角線方向（Ｄ2 ））からなる。本実施例においては、量子化済みの映像に対して、４つの方向に走査された映像が求められる。
【００２７】
スキャニングブロック２００によって走査済みの映像は、ＧＬＲＬＭ構成ブロック３００に入力される。ここで、走査済みの映像で同一の量子化区間に属する連続した画素の個数、即ち、ランレングスが各走査方向と各量子化区間とに対してカウントされる。４つの走査方向と４つの量子化区間があるため、１６セットのランレングスが決定される。しかる後、各組に含まれたランレングスを平均することによって平均ランレングスが求められる。
【００２８】
図７に示すように、ＧＬＲＬＭ構成ブロック３００においては、平均ランレングスＬｉｊから構成されるグレイレベル・ランレングス・マトリックス（ＧＬＲＬＭ）が形成される。ここで、ｉは４つの走査方向（例えば、Ｈ，Ｖ，Ｄ1 ，Ｄ2 ）を表し、ｊは４つの量子化区間または量子化値を表す。例えば、図７中、Ｌ11〜Ｌ14は、水平向きに走査済みの映像に対して、量子化区間Ｑ1 〜Ｑ4 に対応する平均ランレングスを各々表す。
【００２９】
ＧＬＲＬＭは、パターン粗さ決定ブロック４１０及びパターン方向性決定ブロック４２０に各々入力されて、予め定められた規準を用いてＧＬＲＬＭから入力テクスチャパターンの粗さと方向性とが各々決定される。詳述すれば、テクスチャパターンの粗さは、次式のように決定される。
【数３】
0004000380.tif 000004
【００３０】
ここで、Ｌijはｉ番目の走査方向とｊ番目の量子化区間または量子化値と対する平均ランレングスを表し、ｉは１からＭまで、ｊは１からＮまでの正の整数で、Ｍは走査方向、Ｎは量子化区間の個数を各々表し、そして、ＫはＧＬＲＬＭで０値を有する要素の個数を表す。
【００３１】
一方、テクスチャパターンの方向性は次式のように決定される。
【数４】
方向性＝ＭＡＸ（ＤH ，ＤV ，ＤD1，ＤD2）            （２）
【数５】
0004000380.tif 000005
【００３２】
ここで、ＤH ，ＤV ，ＤD1及びＤD2は、各々水平向きＨ、垂直向きＶ、第１対角線向きＤ1 及び第２対角線向きＤ2 に対する方向性の程度を表す。ここで、方向性の値が大きくなるほど、テクスチャ映像が他の方向に比べ多分に一方向へ線状のパターンに置かれている（線あるいは線状のパターンを示す傾向にある）ことを意味することに注目されたい。
【００３３】
その後、パターン粗さ決定ブロック４１０とパターン方向性ブロック４２０とからの出力は、テクスチャ分類ブロック６００に入力される。ここで、入力映像は求められた粗さ及び方向性の値により複数のクラスに分類される。例えば、テクスチャ映像を粗さに従ってＭ１個のクラスに分類し、方向性に従ってＭ２個のクラスに分類すれば、映像はＭ１×Ｍ２個のクラスのうちのいずれか１つに分類される。
【００３４】
上記において、本発明の特定の実施例について説明したが、本明細書に記載した特許請求の範囲を逸脱することなく、当業者は種々の変更を加え得ることは勿論である。
【００３５】
【発明の効果】
従って、本発明のテクスチャ映像分類装置によれば、入力パターンの粗さ及び方向性を用いて元のテクスチャ映像をより正確に認識することができ、コンピュータービジョンのようなシステムで好適に用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によるテクスチャ映像分類装置の概略ブロック図である。
【図２】図１の装置に組み込まれた前処理ブロックの詳細なブロック図である。
【図３】動的領域ＤＲでピークが一つであり、その幅が閾値より大きい場合を示した模式図である。
【図４】同じく、ＤＲでピークが一つであり、その幅が閾値より小さい場合を示した模式図である。
【図５】動的領域ＤＲでピークが２つであり、各々の幅が閾値より小さい場合を示した模式図である。
【図６】（Ａ）〜（Ｄ）よりなり、（Ａ）は水平向き、（Ｂ）は垂直向き、（Ｃ）は第右上げ向き及び（Ｄ）は右下り向きの走査方向を、各々表す。
【図７】各量子化区間と各走査方向とに対して計算された平均ランレングスを用いて形成された例示的なマトリックスを示した図である。
【符号の説明】
１００  前処理ブロック
１１０  フィルタ
１１５  ヒストグラム取出器
１２０  動的領域検出ブロック
１３０  ピーク検出ブロック
１４０  適応的量子化ブロック
２００  スキャニングブロック
３００  グレイレベル・ランレングス・マトリックス構成ブロック
４１０  パターン粗さ決定ブロック
４２０  パターン方向性決定ブロック
６００  テクスチャ分類ブロック
【図１】
0004000380.tif 000008
【図２】
0004000380.tif 000009
【図３】
0004000380.tif 000010
【図４】
0004000380.tif 000011
【図５】
0004000380.tif 000012
【図６】
0004000380.tif 000013
【図７】
0004000380.tif 000014