(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の物体を含むカラー画像の画像領域を色に応じて前記複数の物体に対応する複数の領域に分割する方法であって、
（ａ）前記複数の物体のそれぞれについてそれぞれ１つの代表色を設定する工程と、
（ｂ）２次元以上の所定の色空間内において、前記カラー画像の各画素の色を表す個別色ベクトルと、前記複数の代表色を表す複数の代表色ベクトルとの間の角度に応じた角度指標値をそれぞれ算出する工程と、
（ｃ）前記所定の色空間内において、前記カラー画像の各画素の色と前記複数の代表色との間の距離に応じた距離指標値をそれぞれ算出する工程と、
（ｄ）明度の低い色範囲において互いに近い色を有する複数の物体を互いに区別可能な指標値として、前記カラー画像の各画素の色に関して、前記距離指標値と前記角度指標値とに基づいて前記複数の代表色に対する複合距離指標値をそれぞれ算出する工程と、
（ｅ）前記複合距離指標値に応じて前記カラー画像の各画素を前記複数の代表色に対応付けられた複数の代表色領域のいずれかに分類することによって、明度の低い色範囲において互いに近い色を有する複数の物体に属する画素が誤って分類されることを防止しつつ前記カラー画像の画像領域を前記複数の物体に対応する複数の領域に分割する工程と、
を備えることを特徴とするカラー画像の領域分割方法。
【請求項２】
複数の物体を含むカラー画像の画像領域を色に応じて前記複数の物体に対応する複数の領域に分割する方法であって、
（ａ）前記複数の物体のそれぞれについてそれぞれ１つの代表色を設定する工程と、
（ｂ）２次元以上の所定の色空間内において、任意の個別色を表す個別色ベクトルと、前記複数の代表色を表す複数の代表色ベクトルとの間の角度に応じた角度指標値をそれぞれ算出する工程と、
（ｃ）前記所定の色空間内において、前記任意の個別色と前記複数の代表色との間の距離に応じた距離指標値をそれぞれ算出する工程と、
（ｄ）前記任意の個別色に関して、前記距離指標値と前記角度指標値とに基づいて前記複数の代表色に対する複合距離指標値をそれぞれ算出する工程と、
（ｅ）前記複合距離指標値に応じて、前記任意の個別色を前記複数の代表色のいずれかに対応付けるとともに、前記任意の個別色と前記複数の代表色との対応関係を示すルックアップテーブルを作成する工程と、
（ｆ）前記ルックアップテーブルを用いて、前記カラー画像の各画素を、前記複数の代表色に対応付けられた複数の代表色領域のいずれかに分類することによって、明度の低い色範囲において互いに近い色を有する複数の代表色領域の画素が誤って分類されることを防止しつつ前記カラー画像の画像領域を前記複数の物体に対応する複数の領域に分割する工程と、
を備えることを特徴とするカラー画像の領域分割方法。
【請求項３】
請求項１又は２記載の方法であって、
前記カラー画像は、プリント基板の画像であり、
前記複数の物体は、前記プリント基板上の異なる部材で構成される部分である、方法。
【請求項４】
複数の物体を含むカラー画像の画像領域を色に応じて前記複数の物体に対応する複数の領域に分割する装置であって、
前記複数の物体のそれぞれについてそれぞれ１つの代表色を設定するための代表色設定部と、
２次元以上の所定の色空間内において、前記カラー画像の各画素の色を表す個別色ベクトルと、前記複数の代表色を表す複数の代表色ベクトルとの間の角度に応じた角度指標値をそれぞれ算出する角度指標値算出部と、
前記所定の色空間内において、前記カラー画像の各画素の色と前記複数の代表色との間の距離に応じた距離指標値をそれぞれ算出する距離指標値算出部と、
明度の低い色範囲において互いに近い色を有する複数の物体を互いに区別可能な指標値として、前記カラー画像の各画素の色に関して、前記距離指標値と前記角度指標値とに基づいて前記複数の代表色に対する複合距離指標値をそれぞれ算出する複合距離演算部と、
前記複合距離指標値に応じて前記カラー画像の各画素を前記複数の代表色に対応付けられた複数の代表色領域のいずれかに分類することによって、明度の低い色範囲において互いに近い色を有する複数の物体に属する画素が誤って分類されることを防止しつつ前記カラー画像の画像領域を前記複数の物体に対応する複数の領域に分割する色領域分割部と、
を備えることを特徴とするカラー画像の領域分割装置。
【請求項５】
複数の物体を含むカラー画像の画像領域を色に応じて前記複数の物体に対応する複数の領域に分割する装置であって、
任意の個別色を入力とし、前記複数の物体のそれぞれについてそれぞれ１つずつ予め設定された代表色を示す代表色番号を出力とするルックアップテーブルと、
前記ルックアップテーブルを用いて前記カラー画像の各画素の色に対応する代表色番号を取得し、前記代表色番号に従って前記カラー画像の各画素を前記複数の代表色に対応付けられた複数の代表色領域のいずれかに分類することによって、明度の低い色範囲において互いに近い色を有する複数の物体に属する画素が誤って分類されることを防止しつつ前記カラー画像の画像領域を前記複数の物体に対応する複数の領域に分割する色領域分割部と、
を備え、
前記ルックアップテーブルは、
（ａ）前記複数の物体のそれぞれについてそれぞれ１つの代表色を設定する工程と、
（ｂ）２次元以上の所定の色空間内において、任意の個別色を表す個別色ベクトルと、前記複数の代表色を表す複数の代表色ベクトルとの間の角度に応じた角度指標値をそれぞれ算出する工程と、
（ｃ）前記所定の色空間内において、前記任意の個別色と前記複数の代表色との間の距離に応じた距離指標値をそれぞれ算出する工程と、
（ｄ）明度の低い色範囲において互いに近い色を有する複数の物体を互いに区別可能な指標値として、前記任意の個別色に関して、前記距離指標値と前記角度指標値とに基づいて前記複数の代表色に対する複合距離指標値をそれぞれ算出する工程と、
（ｅ）前記複合距離指標値に応じて、前記任意の個別色を前記複数の代表色のいずれかに対応付けるとともに、前記任意の個別色と前記複数の代表色との対応関係を示すルックアップテーブルを作成する工程と、
を含む方法で作成されている、カラー画像の領域分割装置。
【請求項６】
請求項４又は５記載の装置であって、
前記カラー画像は、プリント基板の画像であり、
前記複数の物体は、前記プリント基板上の異なる部材で構成される部分である、装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、カラー画像の画像領域を色に応じて分割する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
カラー画像の所望の色の領域に関して選択的に処理を行うために、カラー画像の画像領域を色に応じて分割したい場合がある。図１０は、従来の領域分割（「領域分離」とも呼ぶ）を示す説明図である。この方法では、まず、カラー写真の中の各物体の色を、複数の代表色として指定する。次に、ＲＧＢ色空間内において、カラー画像内の各画素の色と、複数の代表色との間の距離を算出する。そして、この距離が最小となる代表色のクラスタに各画素を分類する。なお、「クラスタ」とは、１つの代表色に対応付けられた複数の色の集まりを意味する。本明細書において、任意の色を複数の代表色のいずれかに分類する処理を「クラスタリング」とも呼ぶ。
【０００３】
図１０（Ａ）は、適切なクラスタリングが行われた例を示している。ここで、横軸はＲ（レッド）成分、縦軸はＢ（ブルー）成分を示している。実際には、画素の色はＲＧＢの３次元色空間で表されるが、ここでは２次元空間に簡略化されている。黒点はカラー画像内の各画素の色（「個別色」とも呼ぶ）を表しており、やや大きな丸は各物体の代表色を表している。図１０（Ａ）の例では、各画素の色が、物体１〜４に適正に分類されていることが解る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、カラー画像内のある物体が、本来は均一な色を有するものであっても、その物体に対する光の当たり方に応じて、その物体を構成する画素の色の明度にはかなりのバラツキが生じることがある。具体的には、明度の高い色はＲＧＢ色空間の原点から離れた位置にプロットされ、明度の低い色はＲＧＢ色空間の原点に近い位置にプロットされる。このような場合には、その物体の各画素の色を表す点は、その物体の本来の色を表す色ベクトルの方向に沿って、かなり広い範囲に分布する。
【０００５】
図１０（Ｂ）は、物体１と物体２の画素の色が、それぞれの代表色と原点Ｏとを結ぶ方向に沿った広い範囲に拡がった場合のクラスタリングの結果を示している。ここで、破線は各画素点の適切な分類を示しており、実線は実際に行われた不適切な分類を示している。
【０００６】
このように、従来の領域分割の技術では、本来同じ色の物体に属する画素の色も、その明度によっては間違って他の物体の色と認識してしまう場合があった。このような問題は、実際の物体のカラー写真の領域分割において顕著であるが、カラー写真以外の他の種類のカラー画像に関する領域分割においても同様な問題があった。
【０００７】
本発明は、上述した従来の課題を解決するためになされたものであり、カラー画像を、色に応じてより確実に適切な色領域に分割することのできる技術を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段およびその作用・効果】
上記目的を達成するために、本発明の第１の方法は、複数の物体を含むカラー画像の画像領域を色に応じて前記複数の物体に対応する複数の領域に分割する方法であって、（ａ）前記複数の物体のそれぞれについてそれぞれ１つの代表色を設定する工程と、（ｂ）２次元以上の所定の色空間内において、前記カラー画像の各画素の色を表す個別色ベクトルと、前記複数の代表色を表す複数の代表色ベクトルとの間の角度に応じた角度指標値をそれぞれ算出する工程と、（ｃ）前記所定の色空間内において、前記カラー画像の各画素の色と前記複数の代表色との間の距離に応じた距離指標値をそれぞれ算出する工程と、（ｄ）明度の低い色範囲において互いに近い色を有する複数の物体を互いに区別可能な指標値として、前記カラー画像の各画素の色に関して、前記距離指標値と前記角度指標値とに基づいて前記複数の代表色に対する複合距離指標値をそれぞれ算出する工程と、（ｅ）前記複合距離指標値に応じて前記カラー画像の各画素を前記複数の代表色に対応付けられた複数の代表色領域のいずれかに分類することによって、明度の低い色範囲において互いに近い色を有する複数の物体に属する画素が誤って分類されることを防止しつつ前記カラー画像の画像領域を前記複数の物体に対応する複数の領域に分割する工程と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
この第１の方法によれば、各画素の色と代表色との距離のみでなく、それらの色ベクトルの角度も考慮した複合距離指標値を用いて領域分割を行っているので、カラー画像を、色に応じてより確実に適切な領域に分割することができる。
【００１０】
本発明の第２の方法は、複数の物体を含むカラー画像の画像領域を色に応じて前記複数の物体に対応する複数の領域に分割する方法であって、
（ａ）前記複数の物体のそれぞれについてそれぞれ１つの代表色を設定する工程と、（ｂ）２次元以上の所定の色空間内において、任意の個別色を表す個別色ベクトルと、前記複数の代表色を表す複数の代表色ベクトルとの間の角度に応じた角度指標値をそれぞれ算出する工程と、
（ｃ）前記所定の色空間内において、前記任意の個別色と前記複数の代表色との間の距離に応じた距離指標値をそれぞれ算出する工程と、（ｄ）明度の低い色範囲において互いに近い色を有する複数の物体を互いに区別可能な指標値として、前記任意の個別色に関して、前記距離指標値と前記角度指標値とに基づいて前記複数の代表色に対する複合距離指標値をそれぞれ算出する工程と、（ｅ）前記複合距離指標値に応じて、前記任意の個別色を前記複数の代表色のいずれかに対応付けるとともに、前記任意の個別色と前記複数の代表色との対応関係を示すルックアップテーブルを作成する工程と、（ｆ）前記ルックアップテーブルを用いて、前記カラー画像の各画素を、前記複数の代表色に対応付けられた複数の代表色領域のいずれかに分類することによって、明度の低い色範囲において互いに近い色を有する複数の物体に属する画素が誤って分類されることを防止しつつ前記カラー画像の画像領域を前記複数の物体に対応する複数の領域に分割する工程と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
この第２の方法によれば、ルックアップテーブルを用いて領域分割を行うので、大きな画像を処理する場合や、多数の画像を処理する場合に、全体としての処理時間を短縮することが可能である。
【００１２】
本発明の第１の装置は、複数の物体を含むカラー画像の画像領域を色に応じて前記複数の物体に対応する複数の領域に分割する装置であって、
前記複数の物体のそれぞれについてそれぞれ１つの代表色を設定するための代表色設定部と、２次元以上の所定の色空間内において、前記カラー画像の各画素の色を表す個別色ベクトルと、前記複数の代表色を表す複数の代表色ベクトルとの間の角度に応じた角度指標値をそれぞれ算出する角度指標値算出部と、前記所定の色空間内において、前記カラー画像の各画素の色と前記複数の代表色との間の距離に応じた距離指標値をそれぞれ算出する距離指標値算出部と、明度の低い色範囲において互いに近い色を有する複数の物体を互いに区別可能な指標値として、前記カラー画像の各画素の色に関して、前記距離指標値と前記角度指標値とに基づいて前記複数の代表色に対する複合距離指標値をそれぞれ算出する複合距離演算部と、前記複合距離指標値に応じて前記カラー画像の各画素を前記複数の代表色に対応付けられた複数の代表色領域のいずれかに分類することによって、明度の低い色範囲において互いに近い色を有する複数の物体に属する画素が誤って分類されることを防止しつつ前記カラー画像の画像領域を前記複数の物体に対応する複数の領域に分割する色領域分割部と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
また、第２の装置は、複数の物体を含むカラー画像の画像領域を色に応じて前記複数の物体に対応する複数の領域に分割する装置であって、任意の個別色を入力とし、前記複数の物体のそれぞれについてそれぞれ１つずつ予め設定された複数の代表色を示す代表色番号を出力とするルックアップテーブルと、前記ルップテーブルを用いて前記カラー画像の各画素の色に対応する代表色番号を取得し、前記代表色番号に従って前記カラー画像の各画素を前記複数の代表色に対応付けられた複数の代表色領域のいずれかに分類することによって、明度の低い色範囲において互いに近い色を有する複数の物体に属する画素が誤って分類されることを防止しつつ前記カラー画像の画像領域を前記複数の物体に対応する複数の領域に分割する色領域分割部と、を備えることを特徴とする。
【００１４】
上記方法又は装置において、前記カラー画像は、プリント基板の画像であり、前記複数の物体は、前記プリント基板上の異なる部材で構成される部分であるものとしてもよい。
なお、本発明は、種々の態様で実現することが可能であり、例えば、カラー画像の領域分割方法および装置、その領域分割結果を用いたマスクの作成方法および装置、カラー画像の領域分割に用いられるルックアップテーブルの作成方法および装置、それらの各種の方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体、そのコンピュータプログラムを含み搬送波内に具現化されたデータ信号、等の態様で実現することができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態を実施例に基づいて以下の順序で説明する。
Ａ．第１実施例：
Ｂ．第２実施例：
Ｃ．変形例：
【００１６】
Ａ．第１実施例：
図１は、本発明の一実施例としてのプリント基板検査装置の構成を示す説明図である。このプリント基板検査装置１００は、プリント基板ＰＣＢを照明するための光源２０と、プリント基板ＰＣＢの画像を撮影する撮像部３０と、装置全体の制御を行うコンピュータ４０とを備えている。コンピュータ４０には、各種のデータやコンピュータプログラムを格納する外部記憶装置５０が接続されている。
【００１７】
コンピュータ４０は、代表色設定部１１０と、前処理部１２０と、複合距離演算部１３０と、色領域分割部１４０と、後処理部１５０と、の機能を有している。これらの各部の機能は、外部記憶装置５０に格納されたコンピュータプログラムをコンピュータ４０が実行することによって実現される。なお、後述する説明から理解できるように、複合距離演算部１３０は、角度指標値算出部および距離指標値算出部としての機能も有している。
【００１８】
図２は、プリント基板ＰＣＢのカラー画像を示す説明図である。プリント基板ＰＣＢの表面は、基板ベース上にレジストが塗布された第１の緑色領域Ｇ１と、銅配線上にレジストが塗布された第２の緑色領域Ｇ２と、金メッキが施された金色領域ＧＬと、基板ベースの茶色領域ＢＲと、基板ベース上に白色の文字が印刷された白色領域ＷＨとを含んでいる。第１の緑色領域Ｇ１の下地である基板ベースは茶色であり、第２の緑色領域Ｇ２の下地である銅配線は銅色なので、これらの２つの領域Ｇ１，Ｇ２の色は若干異なっているが、両方とも緑色であることに変わりは無い。そこで、本実施例では、これらの２つの緑色領域Ｇ１，Ｇ２を併せて「緑色領域ＧＲ」とも呼ぶ。以下に説明する処理では、２つの緑色領域Ｇ１，Ｇ２が１つの緑色領域ＧＲとして取り扱われる。
【００１９】
図３は、第１実施例における領域分割の手順を示すフローチャートである。ステップＳ１では、撮像部３０がプリント基板ＰＣＢのカラー画像（図２）を撮像する。なお、予め撮像された画像に関してステップＳ２以降の処理を実行する場合には、ステップＳ１において、外部記憶装置５０から画像データが読み出される。
【００２０】
ステップＳ２では、ユーザが、コンピュータ４０の表示部に表示されたカラー画像を観察しながら、マウスなどのポインティングデバイスを用いて複数の代表色を設定する。この際、代表色設定部１１０は、代表色の設定処理のための所定のダイアローグボックスをコンピュータ４０の表示部に表示して、ユーザに代表色の設定を許容する。
【００２１】
図４は、代表色の設定の様子を示す説明図である。ユーザは、４種類の領域ＧＲ（Ｇ１＋Ｇ２），ＧＬ，ＢＲ，ＷＨの呼び名（例えば「レジスト領域」，「金メッキ領域」等）を画面上のダイアローグボックスに入力し、また、各領域の代表色を取得するためのサンプル点（星印で示す）をカラー画像上で指定する。サンプル点は、各領域内に少なくとも１つずつ指定される。なお、同じ領域において複数のサンプル点が指定されたときには、それらのサンプル点の平均的な色がその領域の代表色として採用される。
【００２２】
ユーザは、さらに、各領域が他の領域と合併すべきか否かを指定する。図４の例では、緑色領域ＧＲが単独で第１の分割領域ＤＲ１を構成することが指定されている。また、金色領域ＧＬと茶色領域ＢＲが合併して第２の分割領域ＤＲ２を構成し、白色領域ＷＨは単独で第３の分割領域ＤＲ３を構成することが指定されている。代表色設定部１１０は、４つの領域ＧＲ，ＧＬ，ＢＲ，ＷＨの代表色のＲＧＢの各色成分を、カラー画像の画像データから取得して登録する。なお、一般には、ｎ個（ｎは２以上の整数）の代表色が登録される。
【００２３】
ステップＳ３（図３）では、処理対象のカラー画像に対して、前処理部１２０（図１）が平滑化処理（ぼかし処理）を実行する。平滑化処理では、メディアンフィルタや、ガウスフィルタ、移動平均などの種々の平滑化フィルタを用いることができる。この平滑化処理を行うことによって、画像データ内に存在する特異な画素を除去することができるので、ゴミ（雑音成分）の少ない画像データを得ることができる。なお、前処理は省略することが可能である。
【００２４】
ステップＳ４では、複合距離演算部１３０が、カラー画像内の各画素の色（「個別色」と呼ぶ）に関して複数の代表色との複合距離指標値を算出するとともに、各個別色を代表色クラスタに分類する。図５は、ステップＳ４の詳細手順を示すフローチャートである。ステップＳ１１では、ｎ個（ｎは２以上の整数）の代表色を表す代表色ベクトルと、カラー画像内の各画素の個別色を表す個別色ベクトルが規格化される。代表色ベクトルの規格化は、次の（１ａ）〜（１ｄ）式に従って行われる。
【００２５】
【数１】
0004139571.tif 000002
【００２６】
ここで、Ｒref(i)はｉ番目（ｉ＝１〜ｎ）の代表色のＲ成分であり、Ｇref(i)はそのＧ成分、Ｂref(i)はそのＢ成分である。また、Ｒvref(i)，Ｇvref(i)，Ｂvref(i)は規格化後のＲＧＢ成分である。（１ａ）式では、３つの成分Ｒref(i)，Ｇref(i)，Ｂref(i)の算術和によって規格化に使用する値Ｌref(i)を求めており、（１ｂ）〜（１ｄ）ではこの規格化値Ｌref(i)を用いて各成分を規格化している。
【００２７】
図６は、（１ａ）〜（１ｄ）式に従った色の規格化方法を示す説明図である。ここでは図示の便宜上、Ｒ成分とＢ成分の２つの色成分で構成される２次元空間における代表色を表す点（白丸）と個別色を表す点（黒丸）がそれぞれ描かれている。上記（１ａ）〜（１ｄ）式は、Ｒ＋Ｇ＋Ｂ＝１で規定される平面ＰＬ上に代表色ベクトルを規格化することを意味している。但し、代表色が完全な黒の場合（Ｌref(i)＝０の場合）には、規格化後の各成分Ｒvref(i)，Ｇvref(i)，Ｂvref(i)の値がそれぞれ１／３に設定される。これは、（１ｂ）〜（１ｄ）式の右辺が無限大になるのを防ぐためである。
【００２８】
各画素の個別色ベクトルも、代表色と同様に次の（２ａ）〜（２ｄ）式に従って規格化される。
【００２９】
【数２】
0004139571.tif 000003
【００３０】
ここで、ｊはカラー画像内の各画素を識別するための番号である。
【００３１】
なお、図６（Ｂ）では個別色が規格化後も平面ＰＬの周辺に分散しているように見えるが、これは３次元空間の様子を２次元的に観察しているからであり、実際には、規格化後の個別色もすべて平面ＰＬ上に存在する。
【００３２】
図５のステップＳ１２では、ｎ個の代表色ベクトルと、各画素の個別色ベクトルとの角度指標値Ｖ（ｉ，ｊ）が、次の（３ａ）式または（３ｂ）式に従って算出される。
【００３３】
【数３】
0004139571.tif 000004
【００３４】
（３ａ）式の右辺の括弧内の第１項は、ｉ番目の代表色の規格化後のＲ成分Ｒvref(i)と、ｊ番目の画素の個別色の規格化後のＲ成分Ｒv(j)との差分の絶対値である。第２項と第３項は、これに対応するＧ成分とＢ成分の値である。また、ｋ１はゼロでない所定の係数である。従って、（３ａ）式の右辺は、平面ＰＬ上における規格化後の代表色と規格化後の個別色との間の距離と強い相関がある。また、（３ｂ）式は、差分の絶対値の代わりに、差分の２乗を用いたものであり、規格化後の代表色と規格化後の個別色との間の距離そのものを与える式である。ところで、一般に、平面ＰＬ上における代表色と個別色との間の距離が小さくなるほど、代表色ベクトルと個別色ベクトルの間の角度も小さくなる傾向にある。（３ａ）または（３ｂ）式で与えられる値Ｖ（ｉ，ｊ）は、平面ＰＬ上における代表色と個別色との間の距離に応じて決まる値であり、代表色ベクトルと個別色ベクトルの間の角度とは強い相関がある。そこで、本実施例では、（３ａ）式または（３ｂ）式で与えられる値Ｖ（ｉ，ｊ）を、代表色ベクトルと個別色ベクトルとの間の角度を実質的に表す角度指標値として使用している。
【００３５】
（３ａ），（３ｂ）式から理解できるように、角度指標値Ｖ（ｉ，ｊ）は、色空間内における代表色ベクトルと個別色ベクトルとの間の角度を実質的に表す値であればよく、（３ａ），（３ｂ）式以外の式で与えられる他の値を用いることも可能である。
【００３６】
なお、係数ｋ１が１の場合には、角度指標値Ｖ（ｉ，ｊ）は０〜２の範囲の値を取る。この、角度指標値Ｖ（ｉ，ｊ）は、各画素の個別色ベクトルと、ｎ個の代表色ベクトルとのすべての組合せに関して算出される。
【００３７】
ステップＳ１３では、ｎ個の代表色ベクトルと、各画素の個別色ベクトルとの距離指標値Ｄ（ｉ，ｊ）が、次の（４ａ）式または（４ｂ）式に従って算出される。
【００３８】
【数４】
0004139571.tif 000005
【００３９】
（４ａ）式の右辺の括弧内の第１項は、ｉ番目の代表色の規格化前のＲ成分Ｒref(i)と、ｊ番目の画素の個別色の規格化前のＲ成分Ｒ(j)との差分の絶対値である。第２項と第３項は、これに対応するＧ成分とＢ成分の値である。また、ｋ２はゼロでない所定の係数である。（４ｂ）式は、差分の絶対値の代わりに、差分の２乗和の平方根を用いたものである。（４ａ），（４ｂ）式では、上述した（３ａ），（３ｂ）式とは異なり、規格化されていない値Ｒref(i)，Ｒ（ｊ）が用いられている。従って、（４ａ），（４ｂ）式の右辺は、規格化されていない代表色と個別色との間の距離に応じた値を与える。そこで、本実施例では、（４ａ）式または（４ｂ）式で与えられる値Ｄ（ｉ，ｊ）を、代表色と個別色との間の距離を実質的に表す距離指標値として使用している。
【００４０】
（４ａ），（４ｂ）式から理解できるように、距離指標値Ｄ（ｉ，ｊ）は、色空間内における代表色と個別色との間の距離を実質的に表す値であればよく、（４ａ），（４ｂ）式以外の式で与えられる他の値を用いることも可能である。
【００４１】
なお、各色成分が８ビットのデータであって係数ｋ２が１である場合には、距離指標値Ｄ（ｉ，ｊ）は０〜７６５の範囲の値を取る。この距離指標値Ｄ（ｉ，ｊ）も、各画素の個別色ベクトルと、ｎ個の代表色ベクトルとのすべての組合せに関して算出される。
【００４２】
ステップＳ１４では、次の（５ａ）式または（５ｂ）式に従って、ｉ番目の代表色とｊ番目の画素の個別色とに関する複合距離指標値Ｃ（ｉ，ｊ）が算出される。
【００４３】
【数５】
0004139571.tif 000006
【００４４】
（５ａ）式では、角度指標値Ｖ（ｉ，ｊ）と距離指標値Ｄ（ｉ，ｊ）の和が、複合距離指標値Ｃ（ｉ，ｊ）として採用されている。また、（５ｂ）式では、角度指標値Ｖ（ｉ，ｊ）と距離指標値Ｄ（ｉ，ｊ）の積が、複合距離指標値Ｃ（ｉ，ｊ）として採用されている。従って、（５ａ）式または（５ｂ）式で与えられる複合距離指標値Ｃ（ｉ，ｊ）は、ｊ番目の画素の個別色ベクトルとｉ番目の代表色ベクトルとの角度が小さく、かつ、色空間内における個別色と代表色との距離が小さいほど小さな値となる。
【００４５】
こうして、各画素の色に関して、複数の代表色に関する複合距離指標値Ｃ（ｉ，ｊ）が算出されると、ステップＳ１５において、各画素の個別色が、複合距離指標値Ｃ（ｉ，ｊ）が最小となる代表色のクラスタに分類される。ここで、「クラスタ」とは、１つの代表色に対応付けられた色の集まりを意味する。なお、各画素に対しては、ｎ個の代表色に対応するｎ個の複合距離指標値Ｃ（ｉ，ｊ）が得られているので、これらのｎ個の複合距離指標値Ｃ（ｉ，ｊ）の中で最小値を与える代表色クラスタに、その画素の個別色が分類される。
【００４６】
図７は、４種類の代表色クラスタに分類された個別色の分布を示している。図４で説明したように、ステップＳ２（図２）では、緑色領域ＧＲと、金色領域ＧＬと、茶色領域ＢＲと、白色領域ＷＨと、の４種類の色領域に対応する４つの代表色が設定されていた。従って、図７においては、各画素の個別色が、これらの４つの代表色に対応する代表色クラスタＣＬGR，ＣＬGL，ＣＬBR，ＣＬWHに分類されている。ここで、金色クラスタＣＬGL内の個別色のうちの比較的暗い色（３次元色空間の原点Ｏに近い色）は、茶色クラスタＣＬBR内の比較的暗い色との距離が小さい。しかし、本実施例では、個別色の分類の際に上述した複合距離指標値Ｃ（ｉ，ｊ）を用いているので、個別色と代表色との距離が近く、かつ、それらのベクトル間の角度が小さくなるように、各画素の個別色が代表色クラスタに分類されている。従って、従来の技術において説明した図１０（Ｂ）に示したような不適切なクラスタリングが行われる可能性が低く、より適切なクラスタリングを行うことが可能である。
【００４７】
こうして、各画素の個別色が代表色クラスタのいずれかに分類されると、図３のステップＳ５において、色領域分割部１４０が、各画素が属する代表色クラスタに応じて画像領域を分割する。例えば、各クラスタに属する画素に、他のクラスタとは異なる固有の番号（代表色番号）を割り当てることによって、画像領域を分割する。具体的には、例えば、図７の各ＣＬGR，ＣＬGL，ＣＬBR，ＣＬWHに、画素値０，１，２，３がそれぞれ割り当てられる。なお、以下では、ステップＳ５において同一の代表色番号が割り当てられた領域を「代表色領域」と呼ぶ。
【００４８】
ステップＳ６では、色領域分割部１４０が、代表色領域を必要に応じて併合する。本実施例では、図４で説明したように、ステップＳ２において金色領域ＧＬと茶色領域ＢＲとが併合されることが指定されている。従って、ステップＳ５では、これらの領域ＧＬ，ＢＲが第２の分割領域ＤＲ２として併合される。
【００４９】
図８は、併合後の分割領域がコンピュータ４０の表示部上に表示された模様を示す説明図である。第１ないし第３の分割領域ＤＲ１〜ＤＲ３は、代表色番号に従って、それぞれ異なる色または模様で表示される。なお、各代表色番号と、表示の際に各分割領域を塗りつぶす色（表示色）との対応関係は、ユーザによって予め設定される。この代わりに、各代表色番号と表示色との関係を、色領域分割部１４０が自動的に決定するようにしてもよい。この例から理解できるように、第１実施例では、まず、カラー画像が複数の代表色領域に分類され、その後、必要に応じていくつかの代表色領域が併合される。このような処理を利用すれば、ユーザの要求に応じて、色の異なる複数の領域を、同じ種類の分割領域に分類することができるという利点がある。
【００５０】
こうしてカラー画像の画像領域が複数の分割領域に分類されると、図３のステップＳ７において、後処理部１５０が後処理を実行する。この後処理は、細らせ処理（収縮処理）と太らせ処理（膨張処理）とを含むノイズ除去処理である。このノイズ除去処理は、処理対象となる特定の分割領域の画素について、所定の画素幅の細らせ処理を実行した後に、同じ画素幅の太らせ処理を実行する。また、他の分割領域についても、同様に細らせ処理と太らせ処理を実行することができる。このような後処理を行うことにより、ピンホール状の細かな領域（ノイズ）が除去される。
【００５１】
以上のように、上記第１実施例では、各画素の個別色と代表色との間の距離を実質的に表す距離指標値と、個別色ベクトルと代表色ベクトルとの間の角度を実質的に表す角度指標値とに基づいて複合距離指標値Ｃ（ｉ，ｊ）を算出し、この値Ｃ（ｉ，ｊ）が最も小さくなるように各画素の個別色を代表色領域に分類している。従って、本来同じ色であるにも拘わらず明度が大幅に異なるような画素の色に関しても、同じ代表色領域に分類することが可能である。この結果、従来に比べてより適切な領域分割を行うことができる。
【００５２】
なお、図示していないが、プリント基板検査装置１００は、欠陥の無いプリント基板ＰＣＢを撮像した参照画像と、検査対象のプリント基板ＰＣＢを撮像した被検査画像とを入力し、両者間における特定の差異を検査対象プリント基板ＰＣＢの欠陥として検出する検査部を備えている。そして、分割した領域のうち、ユーザによって指定された領域（例えば、金メッキ領域）のみを検査対象としたり、逆に、ユーザによって指定された領域以外を検査対象とすることができる。
【００５３】
Ｂ．第２実施例：
第２実施例は、複合距離指標値Ｃ（ｉ，ｊ）の算出方法が第１実施例と異なるだけであり、他は第１実施例と同じである。
【００５４】
第２実施例では、上記（１ａ）〜（１ｄ）式および（２ａ）〜（２ｄ）の代わりに、次の（６ａ）〜（６ｄ）式および（７ａ）〜（７ｄ）式を用いて個別色と代表色の規格化が行われる。
【００５５】
【数６】
0004139571.tif 000007
【数７】
0004139571.tif 000008
【００５６】
図９は、第２実施例における色の規格化方法を示す説明図である。上記（６ａ）〜（６ｄ）式および（７ａ）〜（７ｄ）式は、半径が１の球面ＳＰ上の点に個別色や代表色を規格化することを意味している。但し、代表色が完全な黒の場合（Ｌref(i)＝０の場合）には、規格化後の各成分Ｒvref(i)，Ｇvref(i)，Ｂvref(i)の値がそれぞれ１／√３に設定される。
【００５７】
このように、代表色と個別色とを半径１の球面ＳＰ上の点に規格化することによっても、上記第１実施例とほぼ同じ効果が得られる。なお、色の規格化は、個別色ベクトルと代表色ベクトルとの間の角度を求める演算を簡易に行うことを目的として行われている。従って、例えばベクトル間の角度を求める方法として、ベクトルの内積を用いる方法などのような他の方法を採用した場合には、このような規格化を行う必要は無い。但し、上述したような色の規格化を行えば、演算速度を向上させることができるという利点がある。
【００５８】
Ｃ．変形例：
なお、この発明は上記の実施例や実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様において実施することが可能であり、例えば次のような変形も可能である。
【００５９】
Ｃ１．変形例１：
上記各実施例では、色空間としてＲＧＢの３次元色空間を用いていたが、色空間としてはこれ以外の種々のものを利用可能である。例えば、Ｌ*ａ*ｂ*空間などの他の３次元色空間や、２つの基本色のみで規定された２次元色空間などを利用可能である。すなわち、本発明は、一般に、２次元以上の色空間を用いた場合に適用可能である。
【００６０】
Ｃ２．変形例２：
領域分割処理の際に、各画素の個別色と代表色との複合距離指標値を実際に計算する代わりに、予め任意の色に関する複合距離指標値を算出して、その結果をルックアップテーブルＬＵＴ（図１）として作成しておいてもよい。あるいは、任意の色と複数の代表色との対応関係を、ルックアップテーブルＬＵＴとして作成しておいてもよい。これらの場合には、複合距離演算部１３０がルックアップテーブル作成部としての機能を実現する。実際の領域分割処理の際には、複合距離演算部１３０がそのルックアップテーブルＬＵＴを参照することによって、領域分割（領域分離）を高速に行うことが可能である。この利点は、特に大きなサイズのカラー画像や多数のカラー画像を処理する際に顕著である。例えば、プリント基板検査装置１００においてルックアップテーブルＬＵＴを採用すると、参照画像に対してのみルックアップテーブルＬＵＴを作成しておけば、このルックアップテーブルＬＵＴを参照することによって、参照画像だけでなく、被検査画像も領域分割することが可能である。
【００６１】
ルックアップテーブルＬＵＴは、色空間内のすべての任意の色を入力とし、複数の代表色のいずれかを示す代表色番号を出力とするものが好ましい。この代表色番号は、ＲＧＢの画素値のような色成分を表す値では無く、例えば０，１，２のように、互いに識別可能な識別番号である。
【００６２】
なお、ルックアップテーブルＬＵＴの容量を低減するためには、入力される色データ（画素値データ）の複数ビットのうちで、１つ以上の下位ビットを省略してもよい。この場合には、省略された下位ビットのみが異なる色は、同じ色であるとして代表色との対応付けが実行される。こうすれば、ルックアップテーブルＬＵＴの作成時間とデータ量を大幅に削減可能である。また、ＣＣＤカメラで撮像された画像などのように、ノイズ成分がかなりあると推定される画像に対しては、このようにビット数を低減したルックアップテーブルＬＵＴを用いた方が、色に応じた領域分割をより確実に行える可能性がある。
【００６３】
Ｃ３．変形例３：
画像データが８ビットである場合には、上記（１ｂ）〜（１ｄ）式や（２ｂ）〜（２ｄ）における規格化の項１／Ｌref(i)，１／Ｌ(j)を、それぞれ７６５／Ｌref(i)，７６５／Ｌ(j)に置き換えることが好ましい。このようにすれば、規格化後の各色成分の範囲が０〜２５５となるので、その後の演算を整数で実行することができ、ソフトウエアでの演算速度を向上させることが可能である。なお、この場合には、Ｌref(i)＝０，Ｌ(j)＝０の場合には、規格化後の各成分の値は２５５に設定される。
【００６４】
Ｃ４．変形例４：
領域分割結果は、画面や印刷上に出力することが可能であり、また、種々の用途に利用することが可能である。例えば、コンピュータ４０の画面上に図４のような元のカラー画像を表示しておき、この画面上においてユーザが任意の位置を指定したときに、図８に示す画像分割結果を参照して、その位置がどの分割領域に属するかを通知することも可能である。具体的には、ユーザがマウスを用いて緑色領域ＧＲ内の位置をクリックしたときに、「ここはレジストです」と表示するようにすることができる。このような利用方法によれば、例えば、画面に表示された写真画像上の任意の位置が、もともとどのような物体に属していたかをユーザに通知することが可能である。
【００６５】
また、領域分割で得られた１つ以上の代表色領域（または分割領域）を、画像処理の処理対象となる領域を表すマスクや、処理対象外となる領域を表すマスクとして利用することが可能である。例えば図８に示した第１の分割領域ＤＲ１をマスクとして用いて、このマスク領域に対して選択的に所定の画像処理を行うようにしても良い。
【００６６】
Ｃ５．変形例５：
上記実施例では、処理対象となるカラー画像の中からユーザが指定した位置の色を代表色として決定していたが、代表色を設定する方法としては、これ以外の種々の方法を採用することが可能である。例えば、本出願人による特許２８９６３１９号に開示されているように、画像のヒストグラムを作成し、その中の頻度の高い色を代表色として決定してもよい。また、特許２８９６３２０号に開示されているように、カラーパッチを表示して、その中から代表色をユーザが選択するようにしてもよい。
【００６７】
また、上記実施例では、ユーザが指定した位置の色から最終的な代表色が決定されていたが、この代わりに、個別色のクラスタ分類の結果（図７）に応じて、代表色を再計算するようにしても良い。この場合には、図７のような分類結果が得られたときに、各クラスタ（同一の代表色クラスタに属する色の集まり）内の複数の色の重心を新たな代表色として決定する。そして、この新たな代表色を用いて、クラスタ分類が再度実行される。但し、上記実施例のように、ユーザが指定した位置の色から最終的な代表色を決定して１回だけクラスタ分類を実行する方が、処理速度が速いという利点がある。
【００６８】
Ｃ６．変形例６：
上記各実施例では、色ベクトルの原点Ｏとして黒の基準点を採用していたが、この代わりに、白の基準点を原点として使用してもよい。例えば、インク単色のグラデーションを含む印刷物を、インクの種類毎に領域分割したい場合には、色ベクトルの原点を白の基準点とする方が好ましい場合がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例としてのプリント基板検査装置の構成を示す説明図。
【図２】プリント基板ＰＣＢのカラー画像を示す説明図。
【図３】実施例における領域分割の手順を示すフローチャート。
【図４】代表色の設定の様子を示す説明図。
【図５】図３のステップＳ４の詳細手順を示すフローチャート。
【図６】第１実施例における色の規格化方法を示す説明図。
【図７】４種類の代表色クラスタに分類された個別色の分布を示す説明図。
【図８】複数の分割領域を示す説明図。
【図９】第２実施例における色の規格化方法を示す説明図。
【図１０】従来の領域分割の結果を示す説明図。
【符号の説明】
２０…光源
３０…撮像部
４０…コンピュータ
５０…外部記憶装置
１００…プリント基板検査装置
１１０…代表色設定部
１２０…前処理部
１３０…複合距離演算部（距離指標値算出部，角度指標値算出部）
１４０…色領域分割部
１５０…後処理部
【図１】
0004139571.tif 000009
【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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