(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像の画素間の色差を求めるステップと、
上記画素間の色差に基づいて色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップと、
上記各軸方向の分割幅に従って分割された上記色空間の色空間分割領域毎に色分類番号を設定するステップと、
上記色空間領域毎に設定された上記色分類番号に基づいて上記カラー画像の各画素をラベリングするステップと、
上記ラベリングされた各画素において、同一色分類番号の画素が連続する領域を同色領域と判定して、その同色領域毎に上記カラー画像を分割するステップとを有し、
上記色空間はＨＬＳ値で表される色空間であって、
上記色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップにおいて、上記画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に基づいて、上記ＨＬＳ値で表される色空間の各軸方向の分割幅を決定す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】
請求項１に記載のカラー画像の領域分割方法において、
上記色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップにおいて、上記画素間の色相差の平均値,標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の色相軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の明度差の平均値,標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の明度軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の彩度差の平均値,標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の彩度軸方向の分割幅を決定す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】
カラー画像の画素間の色差を求めるステップと、
上記画素間の色差に基づいて色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップと、
上記各軸方向の分割幅に従って分割された上記色空間の色空間分割領域毎に色分類番号を設定するステップと、
上記色空間分割領域毎に設定された上記色分類番号に基づいて上記カラー画像の各画素をラベリングするステップと、
上記ラベリングされた各画素において、同一色分類番号の画素が連続する領域を同色領域と判定して、その同色領域毎に上記カラー画像を分割するステップとをコンピュータに実行させる情報処理プログラムであって、
上記色空間はＨＬＳ値で表される色空間であって、
上記色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップにおいて、上記画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に基づいて、上記ＨＬＳ値で表される色空間の各軸方向の分割幅を決定する情報処理プログラムを記憶したことを特徴とするプログラム記憶媒体。
【請求項４】
請求項３に記載のプログラム記憶媒体において、
上記情報処理プログラムは、上記色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップにおいて、上記画素間の色相差の平均値,標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の色相軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の明度差の平均値,標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の明度軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の彩度差の平均値,標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の彩度軸方向の分割幅を決定することを特徴とするプログラム記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、画像検索等の形状抽出において用いられるカラー画像の領域分割方法およびプログラム記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】
従来より、カラー画像の検索において、検索条件とする画像の物体形状を抽出する前処理として領域分割処理が行われている。ところが、デジタルカメラやスキャナから取り込まれたカラー画像は、背景が一見すると単色であっても、画素値レベルでは単色でない場合や、背景と物体の色が似ている場合がある。このようなカラー画像の領域分割処理では、単純な固定の色分類で精度よく背景を除去したり、画像を複数領域に分割したりするためには、細かく色を分類して領域を細分化した後、何らかの判定計算により細分化された領域を再び統合する必要があるため、処理時間が長くなるという問題がある。
【０００３】
そこで、この発明の目的は、処理時間を短縮できると共に、画像の色変化の大小に関わらず精度よく領域分割ができるカラー画像の領域分割方法およびプログラム記憶媒体を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１のカラー画像の領域分割方法は、カラー画像の画素間の色差を求めるステップと、上記画素間の色差に基づいて色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップと、上記各軸方向の分割幅に従って分割された上記色空間の色空間分割領域毎に色分類番号を設定するステップと、上記色空間分割領域毎に設定された上記色分類番号に基づいて上記カラー画像の各画素をラベリングするステップと、上記ラベリングされた各画素において、同一色分類番号の画素が連続する領域を同色領域と判定して、その同色領域毎に上記カラー画像を分割するステップとを有し、上記色空間はＨＬＳ値で表される色空間であって、上記色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップにおいて、上記画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に基づいて、上記ＨＬＳ値で表される色空間の各軸方向の分割幅を決定することを特徴としている。
【０００５】
上記請求項１のカラー画像の領域分割方法によれば、カラー画像の画素間の色差を求め、その求めた画素間の色差に基づいて色空間の各軸方向の分割幅を決定する。次に、上記各軸方向の分割幅により分割された色空間の色空間分割領域毎に色分類番号を設定する。そうして設定された色分類番号に基づいて上記カラー画像の各画素をラベリングして、同一色分類番号の画素が連続する領域を同色領域と判定して、上記同色領域毎にカラー画像を分割する。このように、上記色空間の色空間分割領域に対応する同色領域毎にカラー画像が分割されるので、細かく色を分類して領域を細分化したり、細分化した領域を再び統合したりする必要がない。したがって、領域分割の処理回数を減らすと共に、領域統合を行う必要がなくなり、処理時間を短縮できる。また、カラー画像の画素間の色差に基づいて、色空間の各軸方向の分割幅を決定し、カラー画像の色変化の大小に応じて色空間の各軸方向の分割幅が大小になるようにすることによって、カラー画像の色変化の大小に関わらず、精度よく領域分割ができる。
【０００６】
【０００７】
また、上記カラー画像の画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に基づいて、ＨＬＳ値で表される色空間の各軸方向の分割幅を決定することによって、カラー画像全体の色変化に応じて色空間の各軸方向の分割幅を的確に決定できる。
【０００８】
また、請求項２のカラー画像の領域分割方法は、請求項１のカラー画像の領域分割方法において、上記色空間はＨＬＳ値で表される色空間であって、上記色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップにおいて、上記画素間の色相差の平均値,標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の色相軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の明度差の平均値,標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の明度軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の彩度差の平均値,標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の彩度軸方向の分割幅を決定することを特徴としている。
【０００９】
上記請求項２のカラー画像の領域分割方法によれば、上記画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値がほぼ同じカラー画像であっても、色相,明度および彩度のばらつき具合が異なる場合がある。このような場合、画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に画素間の色相差,明度差および彩度差の各標準偏差値を加えることによって、色相,明度および彩度のばらつきが大きいときは、色空間の各軸方向の分割幅を大きくして、カラー画像全体の色変化をより的確に捉えることができる。この場合、画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に標準偏差値を単に加算した値を各軸方向の分割幅としてもよいし、色相差,明度差および彩度差の標準偏差値毎に異なる重み係数を掛けた値を各平均値に加算した値を各軸方向の分割幅としてもよい。
【００１０】
また、請求項３のプログラム記憶媒体は、カラー画像の画素間の色差を求めるステップと、上記画素間の色差に基づいて色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップと、上記各軸方向の分割幅に従って分割された上記色空間の色空間分割領域毎に色分類番号を設定するステップと、上記色空間分割領域毎に設定された上記色分類番号に基づいて上記カラー画像の各画素をラベリングするステップと、上記ラベリングされた各画素において、同一色分類番号の画素が連続する領域を同色領域と判定して、その同色領域毎に上記カラー画像を分割するステップとをコンピュータに実行させる情報処理プログラムであって、上記色空間はＨＬＳ値で表される色空間であって、上記色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップにおいて、上記画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に基づいて、上記ＨＬＳ値で表される色空間の各軸方向の分割幅を決定する情報処理プログラムを記憶したことを特徴としている。
【００１１】
上記請求項３のプログラム記憶媒体によれば、カラー画像の画素間の色差を求め、その求めた画素間の色差に基づいて色空間の各軸方向の分割幅を決定する。次に、上記各軸方向の分割幅により分割された色空間の色空間分割領域毎に色分類番号を設定する。そうして設定された色分類番号に基づいて上記カラー画像の各画素をラベリングして、同一色分類番号の画素が連続する領域を同色領域と判定して、上記同色領域毎にカラー画像を分割する。このように、上記色空間の色空間分割領域に対応する同色領域毎にカラー画像が分割されるので、細かく色を分類して領域を細分化したり、細分化した領域を再び統合したりする必要がない。したがって、領域分割の処理回数を減らすと共に、領域統合を行う必要がなくなり、処理時間を短縮できる。また、カラー画像の画素間の色差に基づいて、色空間の各軸方向の分割幅を決定し、カラー画像の色変化の大小に応じて色空間の各軸方向の分割幅が大小になるようにすることによって、カラー画像の色変化の大小に関わらず、精度よく領域分割ができる。
また、請求項４のプログラム記憶媒体は、請求項３のプログラム記憶媒体において、上記情報処理プログラムは、上記色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップにおいて、上記画素間の色相差の平均値,標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の色相軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の明度差の平均値,標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の明度軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の彩度差の平均値,標準偏差値に基づいて上記ＨＬＳ値で表される色空間の彩度軸方向の分割幅を決定することを特徴としている。
上記請求項４のプログラム記憶媒体によれば、上記画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値がほぼ同じカラー画像であっても、色相,明度および彩度のばらつき具合が異なる場合がある。このような場合、画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に画素間の色相差,明度差および彩度差の各標準偏差値を加えることによって、色相,明度および彩度のばらつきが大きいときは、色空間の各軸方向の分割幅を大きくして、カラー画像全体の色変化をより的確に捉えることができる。この場合、画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に標準偏差値を単に加算した値を各軸方向の分割幅としてもよいし、色相差,明度差および彩度差の標準偏差値毎に異なる重み係数を掛けた値を各平均値に加算した値を各軸方向の分割幅としてもよい。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、この発明のカラー画像の領域分割方法およびプログラム記憶媒体を図示の実施の形態により詳細に説明する。
【００１３】
図１はこの発明の実施の一形態のカラー画像の領域分割方法を用いた特徴領域抽出装置の機能ブロック図であり、１は画像データや各種指示等が入力される入力部、２はカラー画像の領域分割を行う領域分割部、３は上記領域分割部２により領域分割された画像データの特徴量を抽出する特徴量抽出部である。上記領域分割部２は、色分類番号作成手段２aと、画像領域分割手段２bとを有している。
【００１４】
また、図２は図１の機能を実現するためのハードウェア構成を示す図である。
上記特徴領域抽出装置は、図２に示すように、装置全体の動作を制御する制御装置１１と、画像,文字等を表示すると共に、操作のための各種表示等を行うＣＲＴ(カソード・レイ・チューブ)１２と、各種入力操作,指示操作等を行うためのキーボード１３およびマウス１４と、上記制御装置１１に内蔵され、データ保管媒体であるフロッピーディスク１５aの記録再生を行うフロッピーディスクドライブ１５bと、ハードディスク装置１６と、画像データあるいは画像編成により作成した図面等を出力するためのプリンタ１７と、画像データを取り込むためのスキャナ１８と、上記制御装置１１に内蔵され、ＣＤ(コンパクト・ディスク)１９aの再生を行うＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bと、音声出力のためのスピーカ２０と、音声入力のためのマイクロフォン２１とによって構成されている。上記ＣＲＴ１２,キーボード１３,マウス１４,ハードディスク装置１６,プリンタ１７,スキャナ１８,スピーカ２０およびマイクロフォン２１を制御装置１１に接続している。
【００１５】
図３は図２の制御装置１１に搭載されたＣＰＵ(中央処理装置)２５を中心としたブロック図である。
【００１６】
図３に示すように、上記ＣＰＵ２５には、たとえばインテル社製の品番ｉ８０４８６ＤＸ等を用いている。そして、上記ＣＰＵ２５は、装置全体を制御するプログラムが格納されるＲＯＭ(リード・オンリー・メモリー)２８と、各種データおよびプログラムが格納されるＲＡＭ(ランダム・アクセス・メモリー)２９と、画像あるいは文字等をＣＲＴ１２に表示させる表示制御回路３０と、上記キーボード１３からの入力を転送制御するキーボード制御回路３１と、上記マウス１４からの入力を転送制御するマウス制御回路３２と、上記フロッピーディスクドライブ１５bを制御するフロッピーディスクドライブ制御回路３３と、上記ハードディスク装置１６を制御するハードディスク制御回路３４と、上記プリンタ１７への出力を制御するプリンタ制御回路３５と、上記スキャナ１８を制御するスキャナ制御回路３６と、上記ＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bを制御するＣＤ−ＲＯＭドライブ制御回路３７と、上記スピーカ２０を制御するスピーカ制御回路３８と、上記マイクロフォン２１を制御するマイクロフォン制御回路３９とをデータバス２６を介して接続している。
【００１７】
また、上記ＣＰＵ２５に、装置全体を動作させるために必要な基準クロックを発生するクロック２７を接続し、さらにデータバス２６を介して各種拡張ボードを接続するための拡張スロット４０を接続している。なお、上記拡張スロット４０にＳＣＳＩＩボードを接続して、フロッピーディスクドライブ１５b,ハードディスク装置１６,スキャナ１８およびＣＤ−ＲＯＭドライブ１９b等を接続してもよい。
【００１８】
上記特徴領域抽出装置では、上記キーボード１３,マウス１４,スキャナ１８およびＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bで入力部１を構成すると共に、ＣＰＵ２５で図１に示す領域分割部２および特徴量抽出部３を構成している。
【００１９】
上記構成の特徴領域抽出装置は、図４,図５,図６,図７および図８のフローチャートに従って動作する。
【００２０】
図４は上記特徴領域抽出装置のプログラムのメインルーチンを示すフローチャートである。
図４において、まず、プログラムが起動されると、ステップＳ１で後述する処理に必要なフラグの初期化や初期画面表示等が行われる。
次に、ステップＳ２に進み、ＣＲＴ１２に表示された初期画面からジョブメニューの「領域分割」が選択されたか否かを判定して、「領域分割」が選択されたと判定すると、ステップＳ３に進み、領域分割部２により領域分割処理を行って、ステップＳ９に進む。一方、ステップＳ２で「領域分割」が選択されていないと判定すると、ステップＳ４に進む。
次に、ステップＳ４で「特徴量抽出」が選択されたか否かを判定して、「特徴量抽出」が選択されたと判定すると、ステップＳ５に進み、特徴量抽出部３により特徴量抽出処理を行って、ステップＳ９に進む。一方、ステップＳ４で「特徴量抽出」が選択されていないと判定すると、ステップＳ６に進む。
次に、ステップＳ６で「その他のメニュー」が選択されたか否かを判定して、「その他のメニュー」が選択されたと判定すると、ステップＳ７に進み、その他のメニュー処理を行って、ステップＳ９に進む。一方、「その他のメニュー」が選択されていないと判定すると、ステップＳ８に進む。
そして、ステップＳ８で「終了」が選択されたか否かを判定して、「終了」が選択されたと判定すると、この処理を終了する。一方、ステップＳ８で「終了」が選択されていないと判定すると、ステップＳ９に進み、ステップＳ９でその他の処理を行った後、ステップＳ２に戻る。
【００２１】
以下、上記ステップＳ３の領域分割処理およびステップＳ５の特徴量抽出処理について説明する。なお、その他のステップについては、この発明に直接関係しないので、詳細な説明は省略する。
【００２２】
［領域分割処理］
図５は上記メインルーチンにおけるステップＳ３の領域分割処理サブルーチンを示すフローチャートである。
まず、ステップＳ３１で領域分割処理を行うＲＧＢ値で表された画像データの読み込みを行う。
次に、ステップＳ３２に進み、画像データの色情報から色空間分割を行い、色分類番号を作成する。
次に、ステップＳ３３に進み、分類した色毎に画像データの各画素値のラベリングを行い、画像を領域分割する。
そして、ステップＳ３４に進み、分割された各分割領域のデータを表す領域分割データを保存した後、上位の処理すなわち図４に示すメインルーチンに戻る。ここで保存された領域分割データは、後述する特徴量抽出処理で利用する。
【００２３】
図６は、上記領域分割部２の色分類番号作成手段２aによる色分類番号作成処理(図５のステップＳ３２)を示すフローチャートである。
ステップＳ３２１で、ＲＧＢ値で表された画像データの各画素の色相値(Ｈ),明度値(Ｌ)および彩度値(Ｓ)を求め、隣り合う画素間の色差(色相差,明度差および彩度差)を計算する。
次に、ステップＳ３２２に進み、ＨＬＳ色空間上で画像の色特徴を分類するために、ステップＳ３２１で求めた色差に基づいてＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅を計算する。
そして、ステップＳ３２３に進み、求めた分割幅でＨＬＳ色空間を分割し、分割されたＨＬＳ色空間の色空間分割領域に色分類番号を付けた後、上位の処理に戻る。
【００２４】
上記ステップＳ３２１,Ｓ３２２において隣り合う画素間の色差からＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅を決定する方法としては、次の(１)〜(５)等がある。
(１)  １画素毎に右画素,下画素との色相差,明度差および彩度差を夫々求め、全画素における色相差,明度差および彩度差の各平均値を求めて、その平均値をＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅とする方法。
【数１】
0004207256.tif 000002
(２)  １画素毎に右画素,下画素との色相差,明度差および彩度差を夫々求め、全画素における色相差,明度差および彩度差の各平均値と色相差,明度差および彩度差の各標準偏差値とを求めて、その各平均値に標準偏差値を夫々加えた値をＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅とする方法。
(３)  上記(２)において、色相,明度および彩度の性質を考慮してＨＬＳ色空間の軸方向毎に別基準で計算した値(例えば標準偏差値に軸方向毎に異なる重み係数を掛けた値を平均値に加える)をＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅とする方法。
(４)  上記(１)〜(３)において、１画素毎に右画素,下画素との色相差,明度差および彩度差を夫々求めるだけでなく、１画素毎に右上画素,右下画素との色相差,明度差および彩度差も求めて、全画素における色相差,明度差および彩度差に基づいて計算した結果をＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅とする方法。
(５)  上記(１)〜(４)において、隣接する画素間だけでなく、ある指定距離内にある画素について色相差,明度差および彩度差を求めて、全画素における色相差,明度差および彩度差に基づいて計算した結果をＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅とする方法。
【００２５】
また、図７は、上記領域分割部２の画像領域分割手段２bによる図５のステップＳ３３の画像領域分割処理を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ３３１で各画素の色に合わせて色分類番号で各画素をラベリングする。
次に、ステップＳ３３２に進み、連続して同じ色分類番号を有する画素群を一つの領域として判定した後、上位の処理に戻る。
【００２６】
［特徴量抽出処理］
図８は、図４のメインルーチンにおけるステップＳ５の特徴量抽出処理を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ５１で特徴量抽出処理を行う画像データを読み込む。
次に、ステップＳ５２に進み、画像データに対応する領域分割データを読み込む。
次に、ステップＳ５３に進み、画像データおよび領域分割データから画像の特徴量を抽出する。
そして、ステップＳ５４に進み、抽出された特徴量を保存した後、上位の処理に戻る。
【００２７】
上記ステップＳ５３の画像データおよび領域分割データから抽出される特徴量としては、例えば、次の(ｉ),(ii)等がある。
(ｉ)  画像全体の色情報、テクスチャ情報
(ii)  分割領域の大きさ、色情報、輪郭線の形状、テクスチャ情報
このようにして得られた特徴量は、画像認識,画像検索等に利用される。
【００２８】
このように、分割されたＨＬＳ色空間の色空間分割領域に対応する同色領域毎にカラー画像が分割されるので、細かく色を分類して領域を細分化したり、細分化した領域を再び統合したりする必要がなくなり、領域分割の処理時間を短縮することができる。また、カラー画像の画素間の色差(色相差,明度差および彩度差)に基づいて、ＨＬＳ色空間の分割幅を決定し、カラー画像の色変化の大小に応じて色空間の分割幅が大小になるようにすることによって、カラー画像の色変化の大小に関わらず、精度よく領域分割を行うことができる。
【００２９】
また、カラー画像の画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に基づいて、ＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅を決定することによって、画素間のＨＬＳ色空間上における色差(色相差,明度差および彩度差)によりカラー画像全体の色変化を的確に捉えて、カラー画像の色変化に応じた色空間の各軸方向の分割幅を決定することができる。
【００３０】
また、カラー画像の画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値,標準偏差値に基づいて、ＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅を決定することによって、色相,明度および彩度のばらつきが大きいときは、ＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅を大きくして、カラー画像全体の色変化をより的確に捉えることができる。
【００３１】
上記実施の形態では、画像データ保管媒体としてフロッピーディスク１５aおよびハードディスク装置１６で構成しているが、光磁気ディスク装置等の他の情報記憶装置であってもよい。また、上記入力部１としては、スキャナ１８,ＣＤ−ＲＯＭドライブ１９bを用いているが、スチルカメラやデジタルカメラ等の他の入力装置を用いてもよい。また、出力装置としてプリンタ１７を用いているが、デジタル複写機等の他の出力装置を用いてもよい。
【００３２】
上記実施の形態では、ＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅を決定し、その分割幅に基づいてＨＬＳ色空間を分割したが、色空間はこれに限らず、Ｌ＊ａ＊ｂ＊色空間(ＪＩＳ  Ｚ８７２９−(１９８０))等でもよいのは勿論である。
【００３３】
また、上記実施の形態では、制御装置１１全体を制御するプログラムがＲＯＭ２８に記憶されている特徴領域抽出装置について説明しているが、この発明によるプログラムの一部または全部をフロッピーディスク等のプログラム記憶媒体に保管して、必要に応じて上記プログラムをパーソナルコンピュータ等の情報処理装置に読み込んで、実行させてもよい。
【００３４】
【発明の効果】
以上より明らかなように、請求項１の発明のカラー画像の領域分割方法は、カラー画像の画素間の色差に基づいて決定された色空間の各軸方向の分割幅に従って上記色空間を分割した後、その分割された色空間の色空間分割領域毎に設定された色分類番号に基づいてカラー画像の各画素をラベリングして、上記ラベリングされた各画素において、同一色分類番号の画素が連続する領域を同色領域として、その同色領域毎にカラー画像を分割するものであって、画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に基づいて、上記ＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅を決定するものである。
【００３５】
したがって、請求項１の発明のカラー画像の領域分割方法によれば、上記色空間の色空間分割領域に対応する同色領域毎にカラー画像が分割され、細かく色を分類して領域を細分化したり、細分化した領域を再び統合したりする必要がないので、領域分割の処理時間を短縮することができると共に、カラー画像の画素間の色差に基づいて、色空間の各軸方向の分割幅を決定することによって、カラー画像の色変化の大小に関わらず、精度よく領域分割を行うことができる。
【００３６】
また、上記画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に基づいて、上記ＨＬＳ色空間の各軸方向の分割幅を決定するので、カラー画像全体の色変化に応じて色空間の各軸方向の分割幅を決定することができる。
【００３７】
また、請求項２の発明のカラー画像の領域分割方法は、請求項１のカラー画像の領域分割方法において、上記画素間の色相差の平均値,標準偏差値に基づいてＨＬＳ色空間の色相軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の明度差の平均値,標準偏差値に基づいてＨＬＳ色空間の明度軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の彩度差の平均値,標準偏差値に基づいてＨＬＳ色空間の彩度軸方向の分割幅を決定するので、画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値が同じカラー画像において色相,明度および彩度のばらつき具合が異なる場合であっても、カラー画像全体の色変化をより的確に捉えることができる。
【００３８】
また、請求項３の発明のプログラム記憶媒体は、カラー画像の画素間の色差を求めるステップと、上記画素間の色差に基づいて色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップと、上記各軸方向の分割幅に従って色空間を分割して、その分割された色空間分割領域毎に色分類番号を設定するステップと、上記色空間分割領域毎に設定された色分類番号に基づいてカラー画像の各画素をラベリングするステップと、上記ラベリングされた各画素において、同一色分類番号の画素が連続する領域を同色領域と判定して、その同色領域毎にカラー画像を分割するステップとをコンピュータに実行させる情報処理プログラムであって、上記色空間はＨＬＳ値で表される色空間であって、色空間の各軸方向の分割幅を決定するステップにおいて、画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値に基づいて、ＨＬＳ値で表される色空間の各軸方向の分割幅を決定する情報処理プログラムを記憶したものである。
【００３９】
したがって、請求項３の発明のプログラム記憶媒体に記憶された上記情報処理プログラムをパーソナルコンピュータ等の情報処理装置に読み込んで実行することによって、上記色空間の色空間分割領域に対応する同色領域毎にカラー画像が分割され、細かく色を分類して領域を細分化したり、細分化した領域を再び統合したりする必要がなくなるので、領域分割の処理時間を短縮することができると共に、カラー画像の画素間の色差に基づいて、色空間の各軸方向の分割幅を決定することによって、カラー画像の色変化の大小に関わらず、精度よく領域分割を行うことができる。
また、請求項４の発明のプログラム記憶媒体は、請求項３のプログラム記憶媒体において、上記画素間の色相差の平均値,標準偏差値に基づいてＨＬＳ色空間の色相軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の明度差の平均値,標準偏差値に基づいてＨＬＳ色空間の明度軸方向の分割幅を決定し、上記画素間の彩度差の平均値,標準偏差値に基づいてＨＬＳ色空間の彩度軸方向の分割幅を決定するので、画素間の色相差,明度差および彩度差の各平均値が同じカラー画像において色相,明度および彩度のばらつき具合が異なる場合であっても、カラー画像全体の色変化をより的確に捉えることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  図１はこの発明の実施の一形態のカラー画像の領域分割方法を用いた特徴領域抽出装置の機能ブロック図である。
【図２】  図２は図１の機能を実現するハードウェア構成を示す図である。
【図３】  図３は図２に示す制御装置に搭載されたＣＰＵを中心としたブロック図である。
【図４】  図４は図３のＣＰＵの基本処理動作を説明するフローチャートである。
【図５】  図５は図４の領域分割処理を示すフローチャートである。
【図６】  図６は図５の色分類番号作成処理を示すフローチャートである。
【図７】  図７は図５の画像領域分割処理を示すフローチャートである。
【図８】  図８は図４の特徴量抽出処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１…入力部、
２…領域分割部、
２a…色分類番号作成手段、
２b…画像領域分割手段、
３…特徴量抽出部。
【図１】
0004207256.tif 000003
【図２】
0004207256.tif 000004
【図３】
0004207256.tif 000005
【図４】
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【図５】
0004207256.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
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