(57)【要約】【課題】計算結果の高い再現性を実現しかつ計算速度を短縮することができる動的画像領域分割方法、動的画像領域分割装置、およびプログラムを提供することを課題とする。【解決手段】本発明は、入力画像の各画素に対応した複数の振動子と、全振動子の活動状態を一時的に抑制する大域的抑制性素子とから構成される振動子ネットワークを、離散時刻における差分方程式を用いて形成し、形成された振動子ネットワークの振動子の振動応答に基づいて、入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割し、分割された画像領域を、出力画像列として時系列で出力部に表示する。【選択図】        図３
2009211439.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御部と出力部とを少なくとも備えた動的画像領域分割装置において実行される動的画像領域分割方法であって、
上記制御部において実行される、
入力画像の各画素に対応した複数の振動子と、全振動子の活動状態を一時的に抑制する大域的抑制性素子とから構成される振動子ネットワークを、離散時刻における差分方程式を用いて形成する振動子ネットワーク形成ステップと、
上記振動子ネットワーク形成ステップにて形成された上記振動子ネットワークの上記振動子の上記振動応答に基づいて、上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割する動的画像領域分割ステップと、
上記動的画像領域分割ステップにて分割された上記画像領域を、出力画像列として時系列で上記出力部に表示する出力画像列表示ステップと、
を含むことを特徴とする、動的画像領域分割方法。
【請求項２】
請求項１に記載の動的画像領域分割方法において、
上記制御部において実行される、
上記入力画像を所定の濃度値に基づいて２値化し２値化画像として抽出する２値化ステップ
を更に含み、
上記振動子ネットワーク形成ステップは、
上記２値化画像を上記入力画像として用いることにより、上記振動子ネットワークを形成することを特徴とする、動的画像領域分割方法。
【請求項３】
請求項１に記載の動的画像領域分割方法において、
上記振動子ネットワークは、
上記複数の振動子が網目状に配置されており、各振動子が、自己フィードバック結合を有し、４近傍内の上記振動子と上記大域的抑制性素子とに結合されて構成され、上記入力画像の画素値および上記４近傍内の上記振動子からの入力に基づいて上記振動応答し、
上記動的画像領域分割ステップは、
当該振動応答に基づいて上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割することを特徴とする、動的画像領域分割方法。
【請求項４】
請求項１に記載の動的画像領域分割方法において、
上記大域的抑制性素子は、上記振動子の全てと相互結合しており、上記ネットワーク形成ステップにおいて、当該全振動子からの出力を受け、興奮している振動子が少なくとも１つ存在する場合は、全振動子の活動状態を一時的に抑制することを特徴とする、動的画像領域分割方法。
【請求項５】
請求項１に記載の動的画像領域分割方法において、
上記振動子は、
内部に２つの状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を有し、閾値θｘｙを有するシグモイド関数ｇ（ｘｉ＋ｙｉ，θｘｙ）を用いて出力し、当該出力に基づいて上記振動応答し（ここで、ｘｉとｙｉは、上記振動子の内部状態変数である）、
上記動的画像領域分割ステップは、
当該振動応答に基づいて上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割することを特徴とする、動的画像領域分割方法。
【請求項６】
請求項２に記載の動的画像領域分割方法において、
上記振動子は、外部入力と自己フィードバック入力を有し、
上記外部入力は、
４近傍内において白色画素に対応する上記振動子の出力ｇ（ｘｋ＋ｙｋ，θｘｙ）、上記大域的抑制性素子の出力ｇ（ｚ，θｚ）、上記入力画像の上記画素値に対応した値Ｉｉ、および、バイアス項ａであり（ここで、ｋ∈Ｌ（ｉ）であり、「Ｌ（ｉ）」は、第ｉ番目の振動子の上記４近傍内において上記白色画素に対応する上記振動子の集合を表す）、
上記自己フィードバック入力は、
正結合（上記集合Ｌ（ｉ）に含まれる）と負結合の２つの入力であり、
上記外部入力および上記自己フィードバック入力に、係数Ｗｘ／Ｍ（ｉ）、係数α、または、係数Ｗｚ（ここで、「Ｍ（ｉ）」は、上記集合Ｌ（ｉ）の要素数であり、「Ｗｘ／Ｍ（ｉ）」は、上記４近傍内の上記振動子の係数であり、「α」は、上記自己フィードバック入力の係数であり、「Ｗｚ」は、上記大域抑制性素子の係数である）を乗算し、
上記振動子は、上記外部入力および上記自己フィードバック入力に基づいて出力し、当該出力に基づいて上記振動応答し、
上記動的画像領域分割ステップは、
当該振動応答に基づいて上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割することを特徴とする、動的画像領域分割方法。
【請求項７】
請求項１に記載の動的画像領域分割方法において、
上記離散時刻における上記差分方程式は、
第ｉ番目の振動子の内部の状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を、下記の数式（１）に示すよう定義することを特徴とする、動的画像領域分割方法。
【数１】
2009211439.tif 000017
（ここで、「ｔ」は、離散時刻を表し、「Ｃｉ」は、４近傍内の上記振動子（上記第ｉ番目の上記振動子も含む）からの入力および上記大域的抑制性素子からの入力に関する項であり、ｇ（ｘｉ（ｔ）＋ｙｉ（ｔ），θｘｙ）は、上記離散時刻「ｔ」における上記振動子の出力であり、「ｋｆ，Ｉｉ，ｋｒ，α，θｘｙ，ａ」は、パラメータである）
【請求項８】
請求項７に記載の動的画像領域分割方法において、
上記数式１の上記「Ｃｉ」は、下記の数式２に示すよう定義することを特徴とする、動的画像領域分割方法。
【数２】
2009211439.tif 000018
（ここで、「Ｗｘ，Ｗｚ，θｘｙ，θｚ」は、パラメータである）
【請求項９】
請求項８に記載の動的画像領域分割方法において、
状態変数を「ｚ」として上記大域的抑制性素子のダイナミクスを、下記の数式３に示すよう定義し、上記全振動子の出力の総和をシグモイド関数に代入することにより上記振動応答している上記振動子を検知することを特徴とする、動的画像領域分割方法。
【数３】
2009211439.tif 000019
（ここで、「φ，Ｗｘ，θｘｙｚ」は、パラメータである）
【請求項１０】
請求項５、６、または９に記載の動的画像領域分割方法において、
上記シグモイド関数「ｇ（ｕ，θ）」は、「ｕ」を入力変数（ここで、ｕは、ｘ＋ｙまたはｚである）、「θ」を閾値として、上記振動子および上記大域的抑制性素子の出力関数を下記の数式４に示すよう定義することを特徴とする、動的画像領域分割方法。
【数４】
2009211439.tif 000020
（ここで、「θ，ε」は、パラメータである）
【請求項１１】
制御部と出力部とを少なくとも備えた動的画像領域分割装置であって、
上記制御部は、
入力画像の各画素に対応した複数の振動子と、全振動子の活動状態を一時的に抑制する大域的抑制性素子とから構成される振動子ネットワークを、離散時刻における差分方程式を用いて形成する振動子ネットワーク形成手段と、
上記振動子ネットワーク形成手段により形成された上記振動子ネットワークの上記振動子の上記振動応答に基づいて、上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割する動的画像領域分割手段と、
上記動的画像領域分割手段により分割された上記画像領域を、出力画像列として時系列で上記出力部に表示する出力画像列表示手段と、
を備えたことを特徴とする、動的画像領域分割装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の動的画像領域分割装置において、
上記制御部は、
上記入力画像を所定の濃度値に基づいて２値化し２値化画像として抽出する２値化手段
を更に備え、
上記振動子ネットワーク形成手段は、
上記２値化画像を上記入力画像として用いることにより、上記振動子ネットワークを形成することを特徴とする、動的画像領域分割装置。
【請求項１３】
請求項１１に記載の動的画像領域分割装置において、
上記振動子ネットワークは、
上記複数の振動子が網目状に配置されており、各振動子が、自己フィードバック結合を有し、４近傍内の上記振動子と上記大域的抑制性素子とに結合されて構成され、上記入力画像の画素値および上記４近傍内の上記振動子からの入力に基づいて上記振動応答し、
上記動的画像領域分割手段は、
当該振動応答に基づいて上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割することを特徴とする、動的画像領域分割装置。
【請求項１４】
請求項１１に記載の動的画像領域分割装置において、
上記大域的抑制性素子は、上記振動子の全てと相互結合しており、上記ネットワーク形成手段において、当該全振動子からの出力を受け、興奮している振動子が少なくとも１つ存在する場合は、全振動子の活動状態を一時的に抑制することを特徴とする、動的画像領域分割装置。
【請求項１５】
請求項１１に記載の動的画像領域分割装置において、
上記振動子は、
内部に２つの状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を有し、閾値θｘｙを有するシグモイド関数ｇ（ｘｉ＋ｙｉ，θｘｙ）を用いて出力し、当該出力に基づいて上記振動応答し（ここで、ｘｉとｙｉは、上記振動子の内部状態変数である）、
上記動的画像領域分割手段は、
当該振動応答に基づいて上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割することを特徴とする、動的画像領域分割装置。
【請求項１６】
請求項１２に記載の動的画像領域分割装置において、
上記振動子は、外部入力と自己フィードバック入力を有し、
上記外部入力は、
４近傍内において白色画素に対応する上記振動子の出力ｇ（ｘｋ＋ｙｋ，θｘｙ）、上記大域的抑制性素子の出力ｇ（ｚ，θｚ）、上記入力画像の上記画素値に対応した値Ｉｉ、および、バイアス項ａであり（ここで、ｋ∈Ｌ（ｉ）であり、「Ｌ（ｉ）」は、第ｉ番目の振動子の上記４近傍内において上記白色画素に対応する上記振動子の集合を表す）、
上記自己フィードバック入力は、
正結合（上記集合Ｌ（ｉ）に含まれる）と負結合の２つの入力であり、
上記外部入力および上記自己フィードバック入力に、係数Ｗｘ／Ｍ（ｉ）、係数α、または、係数Ｗｚ（ここで、「Ｍ（ｉ）」は、上記集合Ｌ（ｉ）の要素数であり、「Ｗｘ／Ｍ（ｉ）」は、上記４近傍内の上記振動子の係数であり、「α」は、上記自己フィードバック入力の係数であり、「Ｗｚ」は、上記大域抑制性素子の係数である）を乗算し、
上記振動子は、上記外部入力および上記自己フィードバック入力に基づいて出力し、当該出力に基づいて上記振動応答し、
上記動的画像領域分割手段は、
当該振動応答に基づいて上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割することを特徴とする、動的画像領域分割装置。
【請求項１７】
請求項１１に記載の動的画像領域分割装置において、
上記離散時刻における上記差分方程式は、
第ｉ番目の振動子の内部の状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を、下記の数式（１）に示すよう定義することを特徴とする、動的画像領域分割装置。
【数５】
2009211439.tif 000021
（ここで、「ｔ」は、離散時刻を表し、「Ｃｉ」は、４近傍内の上記振動子（上記第ｉ番目の上記振動子も含む）からの入力および上記大域的抑制性素子からの入力に関する項であり、ｇ（ｘｉ（ｔ）＋ｙｉ（ｔ），θｘｙ）は、上記離散時刻「ｔ」における上記振動子の出力であり、「ｋｆ，Ｉｉ，ｋｒ，α，θｘｙ，ａ」は、パラメータである）
【請求項１８】
請求項１７に記載の動的画像領域分割装置において、
上記数式１の上記「Ｃｉ」は、下記の数式２に示すよう定義することを特徴とする、動的画像領域分割装置。
【数６】
2009211439.tif 000022
（ここで、「Ｗｘ，Ｗｚ，θｘｙ，θｚ」は、パラメータである）
【請求項１９】
請求項１８に記載の動的画像領域分割装置において、
状態変数を「ｚ」として上記大域的抑制性素子のダイナミクスを、下記の数式３に示すよう定義し、上記全振動子の出力の総和をシグモイド関数に代入することにより上記振動応答している上記振動子を検知することを特徴とする、動的画像領域分割装置。
【数７】
2009211439.tif 000023
（ここで、「φ，Ｗｘ，θｘｙｚ」は、パラメータである）
【請求項２０】
請求項１５、１６、または１９に記載の動的画像領域分割装置において、
上記シグモイド関数「ｇ（ｕ，θ）」は、「ｕ」を入力変数（ここで、ｕは、ｘ＋ｙまたはｚである）、「θ」を閾値として、上記振動子および上記大域的抑制性素子の出力関数を下記の数式４に示すよう定義することを特徴とする、動的画像領域分割装置。
【数８】
2009211439.tif 000024
（ここで、「θ，ε」は、パラメータである）
【請求項２１】
制御部と出力部とを少なくとも備えた動的画像領域分割装置に実行させるためのプログラムであって、
上記制御部において、
入力画像の各画素に対応した複数の振動子と、全振動子の活動状態を一時的に抑制する大域的抑制性素子とから構成される振動子ネットワークを、離散時刻における差分方程式を用いて形成する振動子ネットワーク形成ステップと、
上記振動子ネットワーク形成ステップにて形成された上記振動子ネットワークの上記振動子の上記振動応答に基づいて、上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割する動的画像領域分割ステップと、
上記動的画像領域分割ステップにて分割された上記画像領域を、出力画像列として時系列で上記出力部に表示する出力画像列表示ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動的画像領域分割方法、動的画像領域分割装置、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、大量のデータを生成する医用画像診断装置、例えば、核磁気共鳴画像装置やマルチ・スライスＸ線ＣＴ装置などの三次元データを収集して生体の微細構造を検出できる医用画像診断装置が普及し、膨大な情報量を適切に理解することの重要性が益々高くなっている。このとき発生するデータ量は膨大であり、情報をいかに適切かつ効率的に表現するかが問題となっている。画像に含まれる多量な情報を最大限に活用できるようになれば画像診断の精度向上に大きく貢献できると考えられている。そのため、自然画像から対象物を認識することを目的として、種々の画像分割処理手法が提案されている。
【０００３】
例えば、非特許文献１に記載のＬＥＧＩＯＮ（Ｌｏｃａｌｌｙ−Ｅｘｃｉｔａｔｏｒｙ，Ｇｌｏｂａｌｌｙ−Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒｙ  Ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）は、非線形ダイナミクスを利用することにより、画像の分割処理および得られた分割領域の時分割表現を同時に表現することができる手法として知られている。この系は、画像の各画素に振動子を対応させ、画素値に応じて係数を決定することで振動子ネットワークを構成する。具体的には、ＬＥＧＩＯＮによる画像領域分割処理は、空間的に分割された領域を時分割シーンとして出現させることで領域分割結果を表現していることに特徴があり、可視化技術と組み合わせることで、複雑な医用画像の特徴量を自動抽出しかつ効果的に表現することが可能となる。
【０００４】
【非特許文献１】Ｄ．ＷａｎｇおよびＤ．Ｔｅｒｍａｎ著、「Ｌｏｃａｌｌｙ−Ｅｘｃｉｔａｔｏｒｙ，Ｇｌｏｂａｌｌｙ−Ｉｎｈｉｂｉｔｏｒｙ  Ｏｓｃｉｌｌａｔｏｒ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｎｅｒｕａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｓ、１９９５年、第６巻、第１号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、非特許文献１の、連続時刻における常微分方程式で構成されたＬＥＧＩＯＮ（以下、連続ＬＥＧＩＯＮとよぶ）においては、挙動を数値的に計算するためには数値積分法が必要となる。ここで、現在までに多くの数値積分法が開発されているが、解く対象（常微分方程式）の特性によって適切な数値積分法をユーザが選択する必要があるという問題点があった。また、各種数値積分法には、ステップ幅やその他多くのパラメータが存在し、それらもユーザ自身が決定しなければならないという問題点を有していた。
【０００６】
また、一般に、状態（解）が急峻に変化する挙動を精度良く計算するためには、ステップ幅を充分に小さくする、または、高計算コストの数値積分法を採用する必要がある。すなわち、従来技術（連続ＬＥＧＩＯＮ）において、多数の数値積分法から適したものをユーザが選択し、パラメータを調整しなければならかったため、結果の再現性が低いという問題点があった。また、従来技術（連続ＬＥＧＩＯＮ）では、数値積分法のステップ幅を充分に小さくするか、または、高計算コストの数値積分法を採用することにより、計算精度を高めることができるが、計算コストが高くなることで計算速度が落ちるという問題点があった。
【０００７】
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、計算結果の高い再現性を実現しかつ計算速度を短縮することができる動的画像領域分割方法、動的画像領域分割装置、およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
このような目的を達成するため、本発明の動的画像領域分割方法、動的画像領域分割装置、およびプログラムは、離散時刻における常差分方程式で構成されたことを特徴とする。つまり、動的画像領域分割において、計算コストの高い数値積分法が必要となる連続時刻における常微分方程式で構成された従来技術（連続ＬＥＧＩＯＮ）に対して、本発明は、動的画像領域分割の処理計算をする方法が一意に定まりかつ計算コストが低い、離散時刻における常差分方程式で構成されたことを特徴とする。
【０００９】
すなわち、請求項１に記載の動的画像領域分割方法は、制御部と出力部とを少なくとも備えた動的画像領域分割装置において実行される動的画像領域分割方法であって、上記制御部において実行される、入力画像の各画素に対応した複数の振動子と、全振動子の活動状態を一時的に抑制する大域的抑制性素子とから構成される振動子ネットワークを、離散時刻における差分方程式を用いて形成する振動子ネットワーク形成ステップと、上記振動子ネットワーク形成ステップにて形成された上記振動子ネットワークの上記振動子の上記振動応答に基づいて、上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割する動的画像領域分割ステップと、上記動的画像領域分割ステップにて分割された上記画像領域を、出力画像列として時系列で上記出力部に表示する出力画像列表示ステップと、を含むことを特徴とする。
【００１０】
また、請求項２に記載の動的画像領域分割方法は、請求項１に記載の動的画像領域分割方法において、上記制御部において実行される、上記入力画像を所定の濃度値に基づいて２値化し２値化画像として抽出する２値化ステップを更に含み、上記振動子ネットワーク形成ステップは、上記２値化画像を上記入力画像として用いることにより、上記振動子ネットワークを形成することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項３に記載の動的画像領域分割方法は、請求項１に記載の動的画像領域分割方法において、上記振動子ネットワークは、上記複数の振動子が網目状に配置されており、各振動子が、自己フィードバック結合を有し、４近傍内の上記振動子と上記大域的抑制性素子とに結合されて構成され、上記入力画像の画素値および上記４近傍内の上記振動子からの入力に基づいて上記振動応答し、上記動的画像領域分割ステップは、当該振動応答に基づいて上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項４に記載の動的画像領域分割方法は、請求項１に記載の動的画像領域分割方法において、上記大域的抑制性素子は、上記振動子の全てと相互結合しており、上記ネットワーク形成ステップにおいて、当該全振動子からの出力を受け、興奮している振動子が少なくとも１つ存在する場合は、全振動子の活動状態を一時的に抑制することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項５に記載の動的画像領域分割方法は、請求項１に記載の動的画像領域分割方法において、上記振動子は、内部に２つの状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を有し、閾値θｘｙを有するシグモイド関数ｇ（ｘｉ＋ｙｉ，θｘｙ）を用いて出力し、当該出力に基づいて上記振動応答し（ここで、ｘｉとｙｉは、上記振動子の内部状態変数である）、上記動的画像領域分割ステップは、当該振動応答に基づいて上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割することを特徴とする。
【００１４】
また、請求項６に記載の動的画像領域分割方法は、請求項２に記載の動的画像領域分割方法において、上記振動子は、外部入力と自己フィードバック入力を有し、上記外部入力は、４近傍内において白色画素に対応する上記振動子の出力ｇ（ｘｋ＋ｙｋ，θｘｙ）、上記大域的抑制性素子の出力ｇ（ｚ，θｚ）、上記入力画像の上記画素値に対応した値Ｉｉ、および、バイアス項ａであり（ここで、ｋ∈Ｌ（ｉ）であり、「Ｌ（ｉ）」は、第ｉ番目の振動子の上記４近傍内において上記白色画素に対応する上記振動子の集合を表す）、上記自己フィードバック入力は、正結合（上記集合Ｌ（ｉ）に含まれる）と負結合の２つの入力であり、上記外部入力および上記自己フィードバック入力に、係数Ｗｘ／Ｍ（ｉ）、係数α、または、係数Ｗｚ（ここで、「Ｍ（ｉ）」は、上記集合Ｌ（ｉ）の要素数であり、「Ｗｘ／Ｍ（ｉ）」は、上記４近傍内の上記振動子の係数であり、「α」は、上記自己フィードバック入力の係数であり、「Ｗｚ」は、上記大域抑制性素子の係数である）を乗算し、上記振動子は、上記外部入力および上記自己フィードバック入力に基づいて出力し、当該出力に基づいて上記振動応答し、上記動的画像領域分割ステップは、当該振動応答に基づいて上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項７に記載の動的画像領域分割方法は、請求項１に記載の動的画像領域分割方法において、上記離散時刻における上記差分方程式は、第ｉ番目の振動子の内部の状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を、下記の数式（１）に示すよう定義することを特徴とする。
【数１】
2009211439.tif 000003
（ここで、「ｔ」は、離散時刻を表し、「Ｃｉ」は、４近傍内の上記振動子（上記第ｉ番目の上記振動子も含む）からの入力および上記大域的抑制性素子からの入力に関する項であり、ｇ（ｘｉ（ｔ）＋ｙｉ（ｔ），θｘｙ）は、上記離散時刻「ｔ」における上記振動子の出力であり、「ｋｆ，Ｉｉ，ｋｒ，α，θｘｙ，ａ」は、パラメータである）
【００１６】
また、請求項８に記載の動的画像領域分割方法は、請求項７に記載の動的画像領域分割方法において、上記数式１の上記「Ｃｉ」は、下記の数式２に示すよう定義することを特徴とする。
【数２】
2009211439.tif 000004
（ここで、「Ｗｘ，Ｗｚ，θｘｙ，θｚ」は、パラメータである）
【００１７】
また、請求項９に記載の動的画像領域分割方法は、請求項８に記載の動的画像領域分割方法において、状態変数を「ｚ」として上記大域的抑制性素子のダイナミクスを、下記の数式３に示すよう定義し、上記全振動子の出力の総和をシグモイド関数に代入することにより上記振動応答している上記振動子を検知することを特徴とする。
【数３】
2009211439.tif 000005
（ここで、「φ，Ｗｘ，θｘｙｚ」は、パラメータである）
【００１８】
また、請求項１０に記載の動的画像領域分割方法は、請求項５、６、または９に記載の動的画像領域分割方法において、上記シグモイド関数「ｇ（ｕ，θ）」は、「ｕ」を入力変数（ここで、ｕは、ｘ＋ｙまたはｚである）、「θ」を閾値として、上記振動子および上記大域的抑制性素子の出力関数を下記の数式４に示すよう定義することを特徴とする。
【数４】
2009211439.tif 000006
（ここで、「θ，ε」は、パラメータである）
【００１９】
また、請求項１１に記載の動的画像領域分割装置は、制御部と出力部とを少なくとも備えた動的画像領域分割装置であって、上記制御部は、入力画像の各画素に対応した複数の振動子と、全振動子の活動状態を一時的に抑制する大域的抑制性素子とから構成される振動子ネットワークを、離散時刻における差分方程式を用いて形成する振動子ネットワーク形成手段と、上記振動子ネットワーク形成手段により形成された上記振動子ネットワークの上記振動子の上記振動応答に基づいて、上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割する動的画像領域分割手段と、上記動的画像領域分割手段により分割された上記画像領域を、出力画像列として時系列で上記出力部に表示する出力画像列表示手段と、を備えたことを特徴とする。
【００２０】
また、請求項１２に記載の動的画像領域分割装置は、請求項１１に記載の動的画像領域分割装置において、上記制御部は、上記入力画像を所定の濃度値に基づいて２値化し２値化画像として抽出する２値化手段を更に備え、上記振動子ネットワーク形成手段は、上記２値化画像を上記入力画像として用いることにより、上記振動子ネットワークを形成することを特徴とする。
【００２１】
また、請求項１３に記載の動的画像領域分割装置は、請求項１１に記載の動的画像領域分割装置において、上記振動子ネットワークは、上記複数の振動子が網目状に配置されており、各振動子が、自己フィードバック結合を有し、４近傍内の上記振動子と上記大域的抑制性素子とに結合されて構成され、上記入力画像の画素値および上記４近傍内の上記振動子からの入力に基づいて上記振動応答し、上記動的画像領域分割手段は、当該振動応答に基づいて上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割することを特徴とする。
【００２２】
また、請求項１４に記載の動的画像領域分割装置は、請求項１１に記載の動的画像領域分割装置において、上記大域的抑制性素子は、上記振動子の全てと相互結合しており、上記ネットワーク形成手段において、当該全振動子からの出力を受け、興奮している振動子が少なくとも１つ存在する場合は、全振動子の活動状態を一時的に抑制することを特徴とする。
【００２３】
また、請求項１５に記載の動的画像領域分割装置は、請求項１１に記載の動的画像領域分割装置において、上記振動子は、内部に２つの状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を有し、閾値θｘｙを有するシグモイド関数ｇ（ｘｉ＋ｙｉ，θｘｙ）を用いて出力し、当該出力に基づいて上記振動応答し（ここで、ｘｉとｙｉは、上記振動子の内部状態変数である）、上記動的画像領域分割手段は、当該振動応答に基づいて上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割することを特徴とする。
【００２４】
また、請求項１６に記載の動的画像領域分割装置は、請求項１２に記載の動的画像領域分割装置において、上記振動子は、外部入力と自己フィードバック入力を有し、上記外部入力は、４近傍内において白色画素に対応する上記振動子の出力ｇ（ｘｋ＋ｙｋ，θｘｙ）、上記大域的抑制性素子の出力ｇ（ｚ，θｚ）、上記入力画像の上記画素値に対応した値Ｉｉ、および、バイアス項ａであり（ここで、ｋ∈Ｌ（ｉ）であり、「Ｌ（ｉ）」は、第ｉ番目の振動子の上記４近傍内において上記白色画素に対応する上記振動子の集合を表す）、上記自己フィードバック入力は、正結合（上記集合Ｌ（ｉ）に含まれる）と負結合の２つの入力であり、上記外部入力および上記自己フィードバック入力に、係数Ｗｘ／Ｍ（ｉ）、係数α、または、係数Ｗｚ（ここで、「Ｍ（ｉ）」は、上記集合Ｌ（ｉ）の要素数であり、「Ｗｘ／Ｍ（ｉ）」は、上記４近傍内の上記振動子の係数であり、「α」は、上記自己フィードバック入力の係数であり、「Ｗｚ」は、上記大域抑制性素子の係数である）を乗算し、上記振動子は、上記外部入力および上記自己フィードバック入力に基づいて出力し、当該出力に基づいて上記振動応答し、上記動的画像領域分割手段は、当該振動応答に基づいて上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割することを特徴とする。
【００２５】
また、請求項１７に記載の動的画像領域分割装置は、請求項１１に記載の動的画像領域分割装置において、上記離散時刻における上記差分方程式は、第ｉ番目の振動子の内部の状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を、下記の数式（１）に示すよう定義することを特徴とする。
【数５】
2009211439.tif 000007
（ここで、「ｔ」は、離散時刻を表し、「Ｃｉ」は、４近傍内の上記振動子（上記第ｉ番目の上記振動子も含む）からの入力および上記大域的抑制性素子からの入力に関する項であり、ｇ（ｘｉ（ｔ）＋ｙｉ（ｔ），θｘｙ）は、上記離散時刻「ｔ」における上記振動子の出力であり、「ｋｆ，Ｉｉ，ｋｒ，α，θｘｙ，ａ」は、パラメータである）
【００２６】
また、請求項１８に記載の動的画像領域分割装置は、請求項１７に記載の動的画像領域分割装置において、上記数式１の上記「Ｃｉ」は、下記の数式２に示すよう定義することを特徴とする。
【数６】
2009211439.tif 000008
（ここで、「Ｗｘ，Ｗｚ，θｘｙ，θｚ」は、パラメータである）
【００２７】
また、請求項１９に記載の動的画像領域分割装置は、請求項１８に記載の動的画像領域分割装置において、状態変数を「ｚ」として上記大域的抑制性素子のダイナミクスを、下記の数式３に示すよう定義し、上記全振動子の出力の総和をシグモイド関数に代入することにより上記振動応答している上記振動子を検知することを特徴とする。
【数７】
2009211439.tif 000009
（ここで、「φ，Ｗｘ，θｘｙｚ」は、パラメータである）
【００２８】
また、請求項２０に記載の動的画像領域分割装置は、請求項１５、１６、または１９に記載の動的画像領域分割装置において、上記シグモイド関数「ｇ（ｕ，θ）」は、「ｕ」を入力変数（ここで、ｕは、ｘ＋ｙまたはｚである）、「θ」を閾値として、上記振動子および上記大域的抑制性素子の出力関数を下記の数式４に示すよう定義することを特徴とする。
【数８】
2009211439.tif 000010
（ここで、「θ，ε」は、パラメータである）
【００２９】
また、請求項２１に記載のプログラムは、制御部と出力部とを少なくとも備えた動的画像領域分割装置に実行させるためのプログラムであって、上記制御部において、入力画像の各画素に対応した複数の振動子と、全振動子の活動状態を一時的に抑制する大域的抑制性素子とから構成される振動子ネットワークを、離散時刻における差分方程式を用いて形成する振動子ネットワーク形成ステップと、上記振動子ネットワーク形成ステップにて形成された上記振動子ネットワークの上記振動子の上記振動応答に基づいて、上記入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割する動的画像領域分割ステップと、上記動的画像領域分割ステップにて分割された上記画像領域を、出力画像列として時系列で上記出力部に表示する出力画像列表示ステップと、を実行させることを特徴とする。
【００３０】
また、本発明は記録媒体に関するものであり、上記請求項２１に記載のプログラムを記録したことを特徴とする。
【００３１】
この記録媒体によれば、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータに読み取らせて実行することによって、請求項２１に記載されたプログラムをコンピュータを利用して実現することができ、これら各方法と同様の効果を得ることができる。
【発明の効果】
【００３２】
この発明によれば、入力画像の各画素に対応した複数の振動子と、全振動子の活動状態を一時的に抑制する大域的抑制性素子とから構成される振動子ネットワークを、離散時刻における差分方程式を用いて形成し、振動子ネットワーク形成ステップにて形成された振動子ネットワークの振動子の振動応答に基づいて、入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割し、分割された画像領域を、出力画像列として時系列で出力部に表示するので、離散時刻における差分方程式の挙動を計算する方法は一意に定まり、かつ、その計算方法に関するパラメータは存在しないため、シミュレーション結果の再現性を保証することができ、また、一般的に、差分方程式の計算コストは数値積分法に比べて低いことから、従来技術（連続ＬＥＧＩＯＮ）よりも計算速度と結果の再現性において高い優位性を有することができるという効果を奏する。
【００３３】
また、この発明によれば、入力画像を所定の濃度値に基づいて２値化し２値化画像として抽出し、振動子ネットワーク形成において、２値化画像を入力画像として用いることにより、振動子ネットワークを形成するので、画素数の高い入力画像を画素数の少なくすることができ、その結果、計算結果の高い再現性を実現しかつ計算速度を短縮することができる。
【００３４】
また、この発明によれば、振動子ネットワークは、複数の振動子が網目状に配置されており、各振動子が、自己フィードバック結合を有し、４近傍内の振動子と大域的抑制性素子とに結合されて構成され、入力画像の画素値および４近傍内の振動子からの入力に基づいて振動応答し、画像領域分割において、当該振動応答に基づいて入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割するので、振動応答に基づいて入力画像を動的な画像領域に分割することができ、その結果、計算結果の高い再現性を実現しかつ計算速度を短縮することができる。
【００３５】
また、この発明によれば、大域的抑制性素子は、振動子の全てと相互結合しており、ネットワーク形成において、当該全振動子からの出力を受け、興奮している振動子が少なくとも１つ存在する場合は、全振動子の活動状態を一時的に抑制するので、他の振動子が同時に振動応答することを防ぐことができ、その結果、計算結果の高い再現性を実現しかつ計算速度を短縮することができる。
【００３６】
また、この発明によれば、振動子は、内部に２つの状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を有し、閾値θｘｙを有するシグモイド関数ｇ（ｘｉ＋ｙｉ，θｘｙ）を用いて出力し、当該出力に基づいて振動応答し（ここで、ｘｉとｙｉは、振動子の内部状態変数である）、画像領域分割において、当該振動応答に基づいて入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割するので、離散時刻における差分方程式を用いて振動子ネットワークを形成することができ、その結果、計算結果の高い再現性を実現しかつ計算速度を短縮することができる。
【００３７】
また、この発明によれば、振動子は、外部入力と自己フィードバック入力を有し、外部入力は、４近傍内において白色画素に対応する振動子の出力ｇ（ｘｋ＋ｙｋ，θｘｙ）、大域的抑制性素子の出力ｇ（ｚ，θｚ）、入力画像の画素値に対応した値Ｉｉ、および、バイアス項ａであり（ここで、ｋ∈Ｌ（ｉ）であり、「Ｌ（ｉ）」は、第ｉ番目の振動子の４近傍内において白色画素に対応する振動子（第ｉ番目の振動子も含む）の集合を表す）、自己フィードバック入力は、正結合（集合Ｌ（ｉ）に含まれる）と負結合の２つの入力であり、外部入力および自己フィードバック入力に、係数Ｗｘ／Ｍ（ｉ）、係数α、または、係数Ｗｚ（ここで、「Ｍ（ｉ）」は、集合Ｌ（ｉ）の要素数であり、「Ｗｘ／Ｍ（ｉ）」は、４近傍内の振動子の係数であり、「α」は、自己フィードバック入力の係数であり、「Ｗｚ」は、大域抑制性素子の係数である）を乗算し、振動子は、外部入力および自己フィードバック入力に基づいて出力し、当該出力に基づいて振動応答し、画像領域分割において、当該振動応答に基づいて入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割するので、離散時刻における差分方程式を用いて振動子ネットワークを形成することができ、その結果、計算結果の高い再現性を実現しかつ計算速度を短縮することができる。
【００３８】
また、この発明によれば、離散時刻における差分方程式は、第ｉ番目の振動子の内部の状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を、上記数式（１）に示すよう定義するので、離散時刻における差分方程式を用いて振動子ネットワークを形成することができ、その結果、計算結果の高い再現性を実現しかつ計算速度を短縮することができる。
【００３９】
また、この発明によれば、上記数式１の「Ｃｉ」は、上記数式２に示すよう定義するので、離散時刻における差分方程式を用いて振動子ネットワークを形成することができ、その結果、計算結果の高い再現性を実現しかつ計算速度を短縮することができる。
【００４０】
また、この発明によれば、状態変数を「ｚ」として大域的抑制性素子のダイナミクスを、上記数式３に示すよう定義し、全振動子の出力の総和をシグモイド関数に代入することにより振動応答している振動子を検知するので、離散時刻における差分方程式を用いて振動子ネットワークを形成することができ、その結果、計算結果の高い再現性を実現しかつ計算速度を短縮することができる。
【００４１】
また、この発明によれば、上記シグモイド関数「ｇ（ｕ，θ）」は、「ｕ」を入力変数（ここで、ｕは、ｘ＋ｙまたはｚである）、「θ」を閾値として、振動子および大域的抑制性素子の出力関数を上記数式４に示すよう定義するので、離散時刻における差分方程式を用いて振動子ネットワークを形成することができ、その結果、計算結果の高い再現性を実現しかつ計算速度を短縮することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
以下に、本発明にかかる動的画像領域分割装置および動的画像領域分割方法の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００４３】
［本発明の離散時刻における振動子ネットワークの原理］
まず、本発明の離散時刻における振動子ネットワークの原理について、図１〜図６を参照し、以下に説明する。
【００４４】
ここで、画素数の少ない２値化画像に対する数値シミュレーションにおける、離散時間カオスニューラルネットワークを一例として、離散時間における振動子ネットワークに発生するいくつかの振動応答と画像領域分割結果との関係を示し、動的画像領域分割システムの機能について説明する。
【００４５】
図１は、本発明の振動子ネットワークの構造を示す図である。図１に示すように、動的画像領域分割のための離散時間カオスニューラルネットワークは、１個の大域的抑制性素子と網目状に配列された振動子（カオスニューロン）で構成される。なお、カオスニューロンの数は入力画像の画素数と一致する。カオスニューロンは振動子としての機能を有しており、大域的抑制性素子は、全カオスニューロンの活動レベルを抑制する機能を担っている。これらカオスニューロンは、入力画像の画素値と４近傍内のカオスニューロンからの結合入力などに基づいて興奮する。そして、そのダイナミクスに基づいて一つの画像における異なった対象（非連結領域）を分割し、同時に、分割した個々の領域を時系列で表示する。
【００４６】
図２は、本発明の振動子の構造を示す図である。図２に示すように、カオスニューロンは、内部に二つの状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を有し、閾値θｘｙを有するシグモイド関数ｇ（ｘｉ＋ｙｉ，θｘｙ）により出力値を決定する。カオスニューロンへの入力には、外部入力と自己フィードバック入力がある。外部入力としては、４近傍内で白色画素に対応するカオスニューロンの出力ｇ（ｘｋ＋ｙｋ，θｘｙ）、大域的抑制性素子の出力ｇ（ｚ，θｚ）、入力画像の画素値に対応した値Ｉｉ、および、バイアス項ａがある。ここで、ｋ∈Ｌ（ｉ）であり、Ｌ（ｉ）は、第ｉ番目のカオスニューロンの４近傍内において白色画素に対応するカオスニューロンの集合を表す。Ｍ（ｉ）は、集合Ｌ（ｉ）の要素数である。４近傍内のカオスニューロンの係数は、Ｗｘ／Ｍ（ｉ）であり、大域的抑制性素子の係数は、Ｗｚである。なお、矢印の先にある白丸は正結合、黒丸は負結合を意味する。一方、自己フィードバック入力としては正結合（集合Ｌ（ｉ）に含まれる）と負結合の二つの入力があり、それぞれに係数Ｗｘ／Ｍ（ｉ）または係数αがかかる。大域的抑制性素子は、図１に示したとおり全カオスニューロンと相互結合しており、全カオスニューロンからの出力を受け付け、興奮しているカオスニューロンが一つでもあると抑制性信号を全カオスニューロンに対して出力する。
【００４７】
以下、図１および図２に示した、離散時間カオスニューラルネットワークおよびカオスニューロンを、下記に示す数式１〜数式４の差分方程式で表現する。
【００４８】
振動子ネットワークを記述する差分方程式は、第ｉ番目の振動子の内部の状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を、下記の数式（１）に示すよう定義する。
【数９】
2009211439.tif 000011
（ここで、「ｔ」は、離散時刻を表し、「Ｃｉ」は、４近傍内の振動子（第ｉ番目の振動子も含む）からの入力および大域的抑制性素子からの入力に関する項であり、ｇ（ｘｉ（ｔ）＋ｙｉ（ｔ），θｘｙ）は、離散時刻「ｔ」における振動子の出力値であり、「ａ」は、バイアス項である。なお、数式１において「ｋｆ，Ｉｉ，ｋｒ，α，θｘｙ，ａ」は、パラメータである）
【００４９】
ここで、数式１中の「Ｉｉ」は、入力画像（２値化画像）の第ｉ番目の画素値に対応し、一例として、黒色のとき「０」、白色のとき「２」の値をとる。
【００５０】
上記数式１の「Ｃｉ」は、下記の数式２に示すよう定義する。
【数１０】
2009211439.tif 000012
（ここで、「Ｗｘ，Ｗｚ，θｘｙ，θｚ」は、パラメータである）
【００５１】
振動応答している振動子の存在は、全振動子の出力の総和をシグモイド関数に通すことで検知し、状態変数を「ｚ」として大域的抑制性素子のダイナミクスを、下記の数式３に示すよう定義する。
【数１１】
2009211439.tif 000013
（ここで、数式３において「φ，Ｗｘ，θｘｙｚ」は、パラメータである）
【００５２】
上記シグモイド関数「ｇ（ｕ，θ）」は、「ｕ」を入力変数（ここで、ｕは、ｘ＋ｙまたはｚである）、「θ」を閾値として、振動子および大域的抑制性素子の出力関数を下記の数式４に示すよう定義する。
【数１２】
2009211439.tif 000014
（ここで、数式４において「θ，ε」は、パラメータである）
【００５３】
ここで、このカオスニューラルネットワークが、以下に示す数値シミュレーションにおいて振動応答を発生できるように、一例として、上記数式中のパラメータを、「ｋｆ＝０．５，ｋｒ＝０．９，α＝４，ａ＝０．５，φ＝０．８，Ｗｘ＝Ｗｚ＝１５，ε＝０．１」に決定した。
【００５４】
図３は、本発明の振動子の振る舞いと動的画像分割の概念図である。図３に示すように、白色画素に対応したカオスニューロンは周期的に興奮する。ある一つのカオスニューロンが興奮したとき、大域的抑制性素子も興奮する。従って、上記数式（２）に基づいて、大域的抑制性素子は全カオスニューロンの活動レベルを抑制する。このメカニズムにより、非連結領域の白色領域に対応したカオスニューロンが同時に興奮するのを抑止する。なお、任意の離散時刻におけるカオスニューロンの出力レベルを画素値に対応させることで、１枚の出力画像が得られる。
【００５５】
続いて、数値シミュレーションにおける振動応答の一例について以下に説明する。図４は、３×３画素の入力２値化画像とその画素番号の一例を示す図である。図４の（ａ）に示した３×３画素の２値化画像を入力画像として、カオスニューラルネットワークに生じる振動応答を例示する。画素番号は図４の（ｂ）に示したとおりである。第１，２，７，９画素が白色であることから、この画像は三つの非連結領域を有する（ここで、三つの非連結領域は、図４の（ａ）のそれぞれＡ，Ｂ，Ｃに対応し、Ａは、図４の（ｂ）の第１，２画素に対応し、Ｂは、第７画素に対応し、Ｃは、第９画素に対応する）。従って、これら白色画素に対応したカオスニューロンには振動応答が生じるが、その他のカオスニューロンは、振動しない。
【００５６】
上述したパラメータ設定値に固定し、状態変数の初期値を変化させることにより得られた振動応答の一例を図５に示す。図５は、本発明の画像領域分割が可能となる振動応答の一例を示す図である。図５の（ａ）に示すように、ａの点線は、第１，２番目のカオスニューロンの振動応答を示しており、これらは同相で同期しているといえる。このことは、図５の（ｂ）に示す出力画像列からも確認できる。また、ｂの点線、ｃの点線、および、ｄの点線は、それぞれ第７番目のカオスニューロン、第９番目のカオスニューロン、大域的抑制性素子の応答を示している。なお、大域的抑制性素子の振動応答（振幅）は、他のカオスニューロンの振動応答（振幅）に比べて小さいため、グラフの見やすさを考慮して、１０倍の出力を表示してある。この図５の（ａ）の波形グラフにおいて、大域的抑制性素子によるカオスニューロンの抑制効果を確認することができる。例えば、ｃの点線で示された第９番目のカオスニューロンは、ｔ＝２０で興奮しており（図５（ａ）において（１）で示した箇所を参照）、同時にｄの点線で示した大域的抑制性素子の活動レベルも高くなっている（図５（ａ）において（２）で示した箇所を参照）。その結果、その次の時刻では、すべてのカオスニューロンの活動レベルは低下している。また、三つの非連結領域に対応したカオスニューロンが、それぞれ別々の時刻に興奮していることも確認できる。その結果、図５の（ｂ）に示したとおり、上述の三つの非連結領域が分割された出力画像列を得た。このように、この振動応答は、正しい画像領域分割結果をもたらしている。
【００５７】
より具体的に、図６に示した２値化画像を用いてカオスニューラルネットワークの機能を以下に説明する。図６は、１２７×１２７画素の２値化画像に対して行った動的画像領域分割の結果の一例を示す図である。なお、図６の（ｂ）に示した２値化画像は、図６の（ａ）の白黒濃淡画像を２値化することにより得たものである。図６の（ａ）に示した画像のサイズは、１２７×１２７画素であり、図６の（ａ）の白黒濃淡画像をある閾値を用いて２値化することによって生成した。この２値化画像は、図６の（ｂ）のそれぞれＡ，Ｂ，Ｃに対応する三つの白色非連結領域を持ち、Ａは、左上部の白色領域は肝臓、Ｂは、右上部の白色領域は大腸内の固形物、Ｃは、下部の大きな白色領域は骨盤である。図６の（ｃ）は、適切な初期値を与えた場合の出力画像列であり、三つの非連結領域が分割されていることが分かる。
【００５８】
以上のように、本発明の動的画像領域分割のための離散時間カオスニューラルネットワークは、上述の数値シミュレーションの一例に示すように、動的画像領域分割としての機能を有する。以上で、本発明の離散時刻における振動子ネットワークの原理の説明を終える。
【００５９】
［本発明の動的画像領域分割の概要］
以下、本発明の動的画像領域分割の概要について説明し、その後、本発明の構成および処理等について詳細に説明する。図７は、本発明の基本動作処理を示すフローチャートである。
【００６０】
本発明は、概略的に、以下の基本的特徴を有する。すなわち、本発明は、制御部と出力部とを少なくとも備えて構成される。
【００６１】
まず、本発明は、ステップＳＡ−２にて振動子ネットワークを形成する前に、上記図４および図５に示したように、入力画像を所定の濃度値に基づいて２値化し２値化画像としてもよい（ステップＳＡ−１）。
【００６２】
そして、本発明は、上記図１に示したように、入力画像の各画素に対応した複数の振動子と、全振動子の活動状態を一時的に抑制する大域的抑制性素子とから構成される振動子ネットワークを、上述の離散時刻における差分方程式を用いて形成する（ステップＳＡ−２）。
【００６３】
ここで、上記図１に示したように、「振動子ネットワーク」は、複数の振動子が網目状に配置されてもよい。また、上記図２に示したように、「振動子」の各々が、自己フィードバック結合を有し、４近傍内の振動子と大域的抑制性素子とに結合されて構成され、入力画像の画素値および４近傍内の振動子からの結合入力に基づいて振動応答してもよい。
【００６４】
ここで、上記図２に示したように、「振動子」は、内部に２つの状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を有し、閾値θｘｙを有するシグモイド関数ｇ（ｘｉ＋ｙｉ，θｘｙ）用いて出力してもよく、当該出力に基づいて振動応答してもよい（ここで、ｘｉとｙｉは、振動子（カオスニューロン）の内部状態変数である）。
【００６５】
ここで、上記図２に示したように、「振動子」は、外部入力と自己フィードバック入力を有していてもよい。ここで、「外部入力」は、４近傍内において白色画素に対応する振動子の出力ｇ（ｘｋ＋ｙｋ，θｘｙ）、大域的抑制性素子の出力ｇ（ｚ，θｚ）、入力画像の画素値に対応した値Ｉｉ、および、バイアス項ａであってもよい（ここで、ｋ∈Ｌ（ｉ）であり、「Ｌ（ｉ）」は、第ｉ番目の振動子の４近傍内において白色画素に対応する振動子の集合を表す）。ここで、「自己フィードバック入力」は、正結合（集合Ｌ（ｉ）に含まれる）と負結合の２つの入力であってもよく、外部入力および自己フィードバック入力に、係数Ｗｘ／Ｍ（ｉ）、係数α、または、係数Ｗｚ（ここで、「Ｍ（ｉ）」は、集合Ｌ（ｉ）の要素数であり、「Ｗｘ／Ｍ（ｉ）」は、４近傍内の振動子の係数であり、「α」は、自己フィードバック入力の係数であり、「Ｗｚ」は、大域抑制性素子の係数である）を乗算してもよく、「振動子」は、外部入力および自己フィードバック入力に基づいて出力してもよく、当該出力に基づいて振動応答してもよい。
【００６６】
ここで、上記図１に示したように、「大域的抑制性素子」は、振動子の全てと相互結合してもよく、当該全振動子からの出力を受け、上記図５に示したように、興奮している振動子が少なくとも１つある場合は、全振動子の活動状態を一時的に抑制してもよい。
【００６７】
ここで、「離散時刻における差分方程式」は、第ｉ番目の振動子の内部の状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を、上記数式（１）に示すよう定義してもよい。また、上記数式１の「Ｃｉ」は、上記数式２に示すよう定義してもよい。また、状態変数を「ｚ」として大域的抑制性素子のダイナミクスを、上記数式３に示すよう定義してもよく、全振動子の出力の総和をシグモイド関数に代入することにより振動応答している振動子を検知してもよい。また、上記シグモイド関数「ｇ（ｕ，θ）」は、「ｕ」を入力変数（ここで、ｕは、ｘ＋ｙまたはｚである）、「θ」を閾値として、振動子および大域的抑制性素子の出力関数を上記数式４に示すよう定義してもよい。
【００６８】
そして、本発明は、上記図３に示したように、形成された振動子ネットワークの振動子の振動応答に基づいて、入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割する（ステップＳＡ−３）。
【００６９】
そして、本発明は、上記図５に示したように、分割された画像領域を、出力画像列として時系列で出力部に表示する（ステップＳＡ−４）。以上で、本発明の動的画像領域分割の概要の説明を終える。
【００７０】
［動的画像領域分割装置の構成］
まず、本動的画像領域分割装置の構成について説明する。図８は、本発明が適用される本動的画像領域分割装置１００の構成の一例を示すブロック図であり、該構成のうち本発明に関係する部分のみを概念的に示している。
【００７１】
図８において動的画像領域分割装置１００は、概略的に、動的画像領域分割装置１００の全体を統括的に制御するＣＰＵ等の１０２、通信回線等に接続されるルータ等の通信装置（図示せず）に接続される通信制御インターフェース部（図示せず）、入力部（図示せず）や出力部１１４に接続される入出力制御インターフェース部１０８、および、各種のデータベースやテーブルなどを格納する記憶部１０６を備えて構成されており、これら各部は任意の通信路を介して通信可能に接続されている。
【００７２】
記憶部１０６に格納される各種のデータベースやテーブル（入力画像ファイル１０６ａおよび出力画像ファイル１０６ｂ）は、固定ディスク装置等のストレージ手段であり、各種処理に用いる各種のプログラムやテーブルやファイルやデータベースや画像データ等を格納する。
【００７３】
これら記憶部１０６の各構成要素のうち、入力画像ファイル１０６ａは、画像分割領域処理される入力画像を記憶する入力画像記憶手段である。ここで、入力画像は、２値化された２値化画像であってもよい。
【００７４】
また、出力画像ファイル１０６ｂは、分割された画像領域の出力画像を記憶する出力画像記憶手段である。ここで、出力画像は、出力画像列として時系列で出力部に表示されてもよい。
【００７５】
また、図８において、入出力制御インターフェース部１０８は、入力部（図示せず）や出力部１１４の制御を行う。ここで、出力部１１４としては、モニタ（家庭用テレビを含む）の他、スピーカを用いることができる（なお、以下においては出力部１１４をモニタとして記載する場合がある）。また、入力部としては、キーボード、マウス、およびマイク等を用いることができる。
【００７６】
また、図８において、制御部１０２は、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）等の制御プログラム、各種の処理手順等を規定したプログラム、および所要データを格納するための内部メモリを有し、これらのプログラム等により、種々の処理を実行するための情報処理を行う。制御部１０２は、機能概念的に、振動子ネットワーク形成部１０２ａ、動的画像領域分割部１０２ｂ、出力画像列表示部１０２ｃ、および、２値化部１０２ｄを備えて構成されている。
【００７７】
このうち、振動子ネットワーク形成部１０２ａは、入力画像ファイル１０６ａに記憶された入力画像の各画素に対応した複数の振動子と、全振動子の活動状態を一時的に抑制する大域的抑制性素子とから構成される振動子ネットワークを、上述の離散時刻における差分方程式を用いて形成する振動子ネットワーク形成手段である。ここで、振動子ネットワーク形成部１０２ａは、後述の２値化部１０２ｄにより２値化された２値化画像を入力画像として用いることにより、振動子ネットワークを形成してもよい。
【００７８】
ここで、「振動子ネットワーク」は、複数の振動子が網目状に配置されてもよい。ここで、「振動子」の各々が、自己フィードバック結合を有し、４近傍内の振動子と大域的抑制性素子とに結合されて構成され、入力画像の画素値および４近傍内の振動子からの結合入力に基づいて振動応答してもよい。また、「振動子」は、内部に２つの状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を有し、閾値θｘｙを有するシグモイド関数ｇ（ｘｉ＋ｙｉ，θｘｙ）用いて出力してもよく、当該出力に基づいて振動応答してもよい（ここで、ｘｉとｙｉは、振動子の内部状態変数である）。また、「振動子」は、外部入力と自己フィードバック入力を有していてもよい。ここで、「外部入力」は、４近傍内において白色画素に対応する振動子の出力ｇ（ｘｋ＋ｙｋ，θｘｙ）、大域的抑制性素子の出力ｇ（ｚ，θｚ）、入力画像の画素値に対応した値Ｉｉ、および、バイアス項ａであってもよい（ここで、ｋ∈Ｌ（ｉ）であり、「Ｌ（ｉ）」は、第ｉ番目の振動子の４近傍内において白色画素に対応する振動子の集合を表す）。ここで、「自己フィードバック入力」は、正結合（集合Ｌ（ｉ）に含まれる）と負結合の２つの入力であってもよく、外部入力および自己フィードバック入力に、係数Ｗｘ／Ｍ（ｉ）、係数α、または、係数Ｗｚ（ここで、「Ｍ（ｉ）」は、集合Ｌ（ｉ）の要素数であり、「Ｗｘ／Ｍ（ｉ）」は、４近傍内の振動子の係数であり、「α」は、自己フィードバック入力の係数であり、「Ｗｚ」は、大域抑制性素子の係数である）を乗算してもよく、「振動子」は、外部入力および自己フィードバック入力に基づいて出力してもよく、当該出力に基づいて振動応答してもよい。また、「大域的抑制性素子」は、振動子の全てと相互結合してもよく、当該全振動子からの出力を受け、興奮している振動子が少なくとも１つある場合は、全振動子の活動状態を一時的に抑制してもよい。
【００７９】
ここで、「離散時刻における差分方程式」は、第ｉ番目の振動子の内部の状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を、上記数式（１）に示すよう定義してもよい。また、上記数式１の「Ｃｉ」は、上記数式２に示すよう定義してもよい。また、状態変数を「ｚ」として大域的抑制性素子のダイナミクスを、上記数式３に示すよう定義してもよく、全振動子の出力の総和をシグモイド関数に代入することにより振動応答している振動子を検知してもよい。また、上記シグモイド関数「ｇ（ｕ，θ）」は、「ｕ」を入力変数（ここで、ｕは、ｘ＋ｙまたはｚである）、「θ」を閾値として、振動子および大域的抑制性素子の出力関数を上記数式４に示すよう定義してもよい。
【００８０】
また、動的画像領域分割部１０２ｂは、形成された振動子ネットワークの振動子の振動応答に基づいて、入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割する動的画像領域分割手段である。
手段である。
【００８１】
また、出力画像列表示部１０２ｃは、分割された画像領域を出力画像ファイル１０６ｂに格納し、格納された出力画像を出力画像列として時系列で出力部１１４に表示する出力画像列表示手段である。
【００８２】
また、２値化部１０２ｄは、入力画像ファイル１０６ａに記憶された入力画像を所定の濃度値に基づいて２値化し２値化画像として抽出する２値化手段である。
【００８３】
また、図８において、本動的画像領域分割装置１００は、ルータ等の通信装置および専用線等の有線または無線の通信回線を介して、ネットワークに通信可能に接続されていてもよい。ここで、通信制御インターフェース部（図示せず）は、動的画像領域分割装置１００とネットワーク（またはルータ等の通信装置）との間における通信制御を行ってもよい。すなわち、通信制御インターフェース部は、他の端末と通信回線を介してデータを通信する機能を有していてもよい。ここで、ネットワークは、動的画像領域分割装置１００と外部装置（図示せず）とを相互に接続する機能を有し、例えば、インターネット等である。ここで、外部装置は、ネットワークを介して、動的画像領域分割装置１００と相互に接続され、利用者に対して入力画像や出力画像等を記憶する外部データベース等や外部プログラム等を実行するウェブサイト等を提供する機能を有していてもよい。また、外部装置は、ＷＥＢサーバやＡＳＰサーバ等として構成していてもよく、そのハードウェア構成は、一般に市販されるワークステーション、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置およびその付属装置により構成していてもよい。また、外部装置の各機能は、外部装置のハードウェア構成中のＣＰＵ、ディスク装置、メモリ装置、入力装置、出力装置、通信制御装置等およびそれらを制御するプログラム等により実現されてもよい。本動的画像領域分割装置の構成の説明を終える。
【００８４】
［動的画像領域分割処理］
次に、このように構成された本実施の形態における本動的画像領域分割装置１００の処理の一例について、以下に再度図７を参照して詳細に説明する。
【００８５】
図７に示すように、２値化部１０２ｄは、振動子ネットワーク形成部１０２ａの処理によって振動子ネットワークが形成される前に、例えば、上記図６に示したように、入力画像を所定の濃度値に基づいて２値化し２値化画像としてもよい（ステップＳＡ−１）。
【００８６】
そして、振動子ネットワーク形成部１０２ａは、入力画像ファイル１０６ａに記憶された入力画像の各画素に対応した複数の振動子と、全振動子の活動状態を一時的に抑制する大域的抑制性素子とから構成される振動子ネットワークを、上述の離散時刻における差分方程式を用いて形成する（ステップＳＡ−２）。ここで、振動子ネットワーク形成部１０２ａは、２値化部１０２ｄの処理によって２値化された２値化画像を、入力画像として用いることにより、振動子ネットワークを形成してもよい。
【００８７】
ここで、「振動子ネットワーク」は、複数の振動子が網目状に配置されてもよい。ここで、「振動子」の各々が、自己フィードバック結合を有し、４近傍内の振動子と大域的抑制性素子とに結合されて構成され、入力画像の画素値および４近傍内の振動子からの結合入力に基づいて振動応答してもよい。また、「振動子」は、内部に２つの状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を有し、閾値θｘｙを有するシグモイド関数ｇ（ｘｉ＋ｙｉ，θｘｙ）用いて出力してもよく、当該出力に基づいて振動応答してもよい（ここで、ｘｉとｙｉは、振動子の内部状態変数である）。また、「振動子」は、外部入力と自己フィードバック入力を有していてもよい。ここで、「外部入力」は、４近傍内において白色画素に対応する振動子の出力ｇ（ｘｋ＋ｙｋ，θｘｙ）、大域的抑制性素子の出力ｇ（ｚ，θｚ）、入力画像の画素値に対応した値Ｉｉ、および、バイアス項ａであってもよい（ここで、ｋ∈Ｌ（ｉ）であり、「Ｌ（ｉ）」は、第ｉ番目の振動子の４近傍内において白色画素に対応する振動子の集合を表す）。ここで、「自己フィードバック入力」は、正結合（集合Ｌ（ｉ）に含まれる）と負結合の２つの入力であってもよく、外部入力および自己フィードバック入力に、係数Ｗｘ／Ｍ（ｉ）、係数α、または、係数Ｗｚ（ここで、「Ｍ（ｉ）」は、集合Ｌ（ｉ）の要素数であり、「Ｗｘ／Ｍ（ｉ）」は、４近傍内の振動子の係数であり、「α」は、自己フィードバック入力の係数であり、「Ｗｚ」は、大域抑制性素子の係数である）を乗算してもよく、「振動子」は、外部入力および自己フィードバック入力に基づいて出力してもよく、当該出力に基づいて振動応答してもよい。また、「大域的抑制性素子」は、振動子の全てと相互結合してもよく、当該全振動子からの出力を受け、興奮している振動子が少なくとも１つある場合は、全振動子の活動状態を一時的に抑制してもよい。
【００８８】
ここで、「離散時刻における差分方程式」は、第ｉ番目の振動子の内部の状態変数（ｘｉ，ｙｉ）を、上記数式（１）に示すよう定義してもよい。また、上記数式１の「Ｃｉ」は、上記数式２に示すよう定義してもよい。また、状態変数を「ｚ」として大域的抑制性素子のダイナミクスを、上記数式３に示すよう定義してもよく、全振動子の出力の総和をシグモイド関数に代入することにより振動応答している振動子を検知してもよい。また、上記シグモイド関数「ｇ（ｕ，θ）」は、「ｕ」を入力変数（ここで、ｕは、ｘ＋ｙまたはｚである）、「θ」を閾値として、振動子および大域的抑制性素子の出力関数を上記数式４に示すよう定義してもよい。
【００８９】
そして、動的画像領域分割部１０２ｂは、振動子ネットワーク形成部１０２ａの処理によって形成された振動子ネットワークの振動子の振動応答に基づいて、入力画像から非連結領域を時系列で分割することにより、動的に画像領域を分割する（ステップＳＡ−３）。
【００９０】
また、出力画像列表示部１０２ｃは、動的画像領域分割部１０２ｂの処理によって分割された画像領域を出力画像ファイル１０６ｂに格納し、格納された出力画像を出力画像列として時系列で出力部１１４に表示する（ステップＳＡ−４）。以上で、動的画像領域分割処理の説明を終える。
【００９１】
［実施例］
続いて、数種の数値積分法を用いる従来技術（連続ＬＥＧＩＯＮ）の計算速度と結果の再現性について、本発明の離散時間のおける動的画像領域分割方法と比較実験を行い、本発明の優位性を検証した結果について、図９〜図１５を参照して以下に詳細に説明する。
【００９２】
（従来技術の方程式）
まず、従来技術の連続ＬＥＧＩＯＮに用いられる微分方程式について説明する。１個の振動子と大域的抑制性素子からなる従来技術の連続ＬＥＧＩＯＮは、下記の数式５に示すように記述される。
【数１３】
2009211439.tif 000015
（ここで、シグモイド関数ｇ（ｕ，θ）は、上記数式４で定義したとおりである）
【００９３】
ここで、本実施例において、上記数式５中のパラメータを、「Ｉ＝０．１，Ｗｚ＝２．０，η＝０．０２，γ＝４．０，β＝０．１，φ＝３．０，θｘｚ＝θｚｘ＝０．１」として、ｇ（ｕ，θ）のパラメータは、「ε＝０．０２」に固定した。
【００９４】
（本発明の方程式）
一方、本発明の離散時刻における動的画像領域分割方法は、差分方程式で記述される。従来技術と同様に１個の振動子と大域的抑制性素子から構成されるが、本発明の動的画像領域分割方法は、下記の数式６に示すように記述される。なお、数式６は、上述の数式１および数式４に対応するものである。
【数１４】
2009211439.tif 000016
（ここで、シグモイド関数ｇ（ｕ，θ）は、上記数式４で定義したとおりである）
【００９５】
ここで、本実施例において、上記数式６中のパラメータを、「ｋｆ＝０．５，Ｉ＝２，Ｗｘ＝Ｗｚ＝１５，ｋｒ＝０．８８，α＝４，ａ＝０．５，φ＝０．８」とし、ｇ（ｕ，θ）のパラメータは、「ε＝０．１」に固定した。
【００９６】
（計算速度とシミュレーション結果の再現性の検証実験）
上述したとおり、連続ＬＥＧＩＯＮ（従来技術）を解くために様々な数値積分法が存在する。ここでは、単純オイラー法、４次のルンゲクッタ法及び４次のアダムス・バシュフォース法（いずれも固定ステップ幅）を用いて、挙動を数値的に計算するための所要時間を測定する。これら数値積分法の計算誤差はステップ幅ｈ（一般的に、０＜ｈ＜１に設定）に依存し、単純オイラー法の計算誤差は、Ｏ（ｈ）、４次のルンゲクッタ法と４次のアダムス・バシュフォース法は、Ｏ（ｈ４）となる。つまり、同じステップ幅で計算した場合、ルンゲクッタ法とアダムス・バシュフォース法は単純オイラー法に比して連続ＬＥＧＩＯＮの挙動を高精度に計算することができる。しかしながら、ルンゲクッタ法とアダムス・バシュフォース法の計算コスト（上記数式（５）の、ｄｘ／ｄｔ，ｄｙ／ｄｔ，ｄｚ／ｄｔの値を求める回数）は、単純オイラー法に対して４倍にもなる。
【００９７】
また、ＬＥＧＩＯＮの出力画像（濃度値）はＬＥＧＩＯＮの振動応答に応じて変化するため、本実施例における比較実験のシミュレーション時間は連続ＬＥＧＩＯＮ（従来技術）、離散時刻における動的画像領域分割方法（本発明）ともに同じ発火回数（５回）の時間幅に設定した。また、実験に用いた計算機環境は  ＣＰＵ：  Ｉｎｔｅｌ  Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）４  ３．８ＧＨｚ，  Ｍｅｍｏｒｙ：  ３ＧＢ，  ＯＳ：  Ｒｅｄ  Ｈａｔ  Ｌｉｎｕｘ，  Ｓｏｆｔｗａｒｅ：  Ｏｃｔａｖｅ２．１．７３（商品名）である。
【００９８】
上述の条件で計算速度とシミュレーション結果の再現性の比較を行った。図１０は、数値積分法におけるステップ幅を、ｈ＝０．０３１２５としたときの連続ＬＥＧＩＯＮ（従来技術）の挙動（シミュレーション結果）を示す。また、図１１は、離散時刻における動的画像領域分割方法（本発明）の挙動を示す。なお、図１１の横軸は離散時刻ｋであることに注意されたい。また、図９は、所要計算時間（秒）の比較結果を示す図である。ここで、図９中の括弧内の数字は、差分方程式の計算時間を１とした場合の比を示す。図９に示すように、ステップ幅をｈ＝０．０３１２５，０．１，０．１５とした場合の所要計算時間（ＣＰＵ時間）をまとめている。図９において、例えば、連続ＬＥＧＩＯＮのハードウェア化に関して一般的に採用されている数値積分法（オイラー法、ステップ幅ｈ＝０．１５）に対して、本発明の差分方程式との所要計算時間を比較してみる。図９に示すように、オイラー法の０．９９秒に対し、差分方程式は０．０９秒である。これは、差分方程式がオイラー法に対して１１倍も高速に計算できることを示している（図９中の括弧内数字を参照のこと）。この他、同じステップ幅において、ルンゲクッタ法は３．７５秒、アダムス・バシュフォース法は３．８７秒（図示せず）であり、本発明の差分方程式がこれら従来技術の数値積分法に対して約４０倍も高速に計算できることが示された。
【００９９】
また、図９から、ステップ幅ｈを大きくすれば所要計算時間を短くできることが分かる。しかしながら、ステップ幅ｈを大きくすることにより、シミュレーション結果の再現性（計算誤差）に大きな問題が生じることを、様々なステップ幅ｈの値を用いておこなった。従来技術の挙動結果の一例を示す図である図１２〜図１５を参照して、以下に示す。図１２〜図１５において、それぞれ、ステップ幅ｈ＝０．１，０．１５，０．４３５，０．６６８３６１６１２８を用いた。
【０１００】
従来技術において、数値積分法のステップ幅ｈを変化させたときの連続ＬＥＧＩＯＮの挙動を観察する。このとき、式（５）に与える初期値「ｘ（０），ｙ（０），ｚ（０）」は、上記図１０のシミュレーション時と同じ値に設定した。図１２は、ステップ幅をｈ＝０．１に設定した場合のシミュレーション結果である。このステップ幅において、アダムス・バシュフォース法では連続ＬＥＧＩＯＮの発振特性を再現できなくなってしまっており、図１３も同様である。このことは、他の二つの数値積分法と比較して、アダムス・バシュフォース法の安定性が低い（つまり、常微分方程式を解くためのステップ幅ｈを設定できる範囲が狭い）ことに起因している。ステップ幅をさらに、ｈ＝０．４３５まで大きくすると、図１４の（ａ）に示したオイラー法においても、連続ＬＥＧＩＯＮの発振特性を再現できなくなる。さらに、図１５に示すように、ｈ＝０．６６８３６１６１２８まで大きくすると、ついに、これら３種類の数値積分法では連続ＬＥＧＩＯＮの発振特性を全く再現できなくなってしまう。
【０１０１】
これに対し、本発明の離散時間における差分方程式の解法には、従来技術の数値積分方法に用いられるような時間パラメータが存在しないためシミュレーション結果の再現性が必ず保証される。すなわち、上記図１１に示したように、シミュレーション時に設定した初期値「ｘ（０），ｙ（０），ｚ（０）」を離散時刻ｋにおける、動的画像領域分割方法（本発明）に与えれば、必ず上記図１１に示したものと同じ挙動が得られる。
【０１０２】
以上のように、従来技術の常微分方程式に対する、本発明の差分方程式の数値計算の優位性について検証したところ、一般的に用いられる数値積分法に対して、本発明の離散時間における差分方程式を採用した動的画像領域分割方法では、約１１倍も高速に計算できることを示した。なお、本実施例で示した実験結果は１画素に対応した連続ＬＥＧＩＯＮについてのものであり、ｎ×ｎ画素に対応する連続ＬＥＧＩＯＮではその差（所要計算時間）は格段に広がると推測できる。また、連続ＬＥＧＩＯＮの素子数（常微分方程式の数）が増えればその挙動もより複雑になるため、数値積分法のステップ幅ｈを大きくすることは、シミュレーション結果の再現性を低くする可能性がある。従って、本発明（離散時刻における動的画像領域分割方法）は、従来技術（連続ＬＥＧＩＯＮ）に比して、計算速度及び結果の再現性における優位性は非常に高いといえる。
【０１０３】
このように、本発明の動的分割画像処理において、その挙動を計算する方法は一意に定まり、かつ、その計算方法に関する時間パラメータは存在せず、シミュレーション結果の再現性が保証されるという効果を奏する。また、一般に、差分方程式の計算コストは数値積分法に比して低いことから、本発明の離散時刻における動的画像領域分割方法は、従来技術の連続ＬＥＧＩＯＮよりも計算速度が速いという効果も奏する。
【０１０４】
［他の実施の形態］
さて、これまで本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施の形態にて実施されてよいものである。
【０１０５】
例えば、動的画像領域分割装置１００がスタンドアローンの形態で処理を行う場合を一例に説明したが、動的画像領域分割装置１００とは別筐体で構成されるクライアント端末からの要求に応じて処理を行い、その処理結果を当該クライアント端末に返却するように構成してもよい。
【０１０６】
また、実施の形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【０１０７】
このほか、上記文献中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各処理の登録データや検索条件等のパラメータを含む情報、画面例、データベース構成については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。
【０１０８】
また、動的画像領域分割装置１００に関して、図示の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。
【０１０９】
例えば、動的画像領域分割装置１００の各装置が備える処理機能、特に制御部１０２にて行われる各処理機能については、その全部または任意の一部を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）および当該ＣＰＵにて解釈実行されるプログラムにて実現することができ、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現することも可能である。尚、プログラムは、後述する記録媒体に記録されており、必要に応じて動的画像領域分割装置１００に機械的に読み取られる。すなわち、ＲＯＭまたはＨＤなどの記憶部１０６などは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）として協働してＣＰＵに命令を与え、各種処理を行うためのコンピュータプログラムが記録されている。このコンピュータプログラムは、ＲＡＭにロードされることによって実行され、ＣＰＵと協働して制御部を構成する。
【０１１０】
また、このコンピュータプログラムは、動的画像領域分割装置１００に対して任意のネットワークを介して接続されたアプリケーションプログラムサーバに記憶されていてもよく、必要に応じてその全部または一部をダウンロードすることも可能である。
【０１１１】
また、本発明に係るプログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することもできる。ここで、この「記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等の任意の「可搬用の物理媒体」、あるいは、ＬＡＮ、ＷＡＮ、インターネットに代表されるネットワークを介してプログラムを送信する場合の通信回線や搬送波のように、短期にプログラムを保持する「通信媒体」を含むものとする。
【０１１２】
また、「プログラム」とは、任意の言語や記述方法にて記述されたデータ処理方法であり、ソースコードやバイナリコード等の形式を問わない。なお、「プログラム」は必ずしも単一的に構成されるものに限られず、複数のモジュールやライブラリとして分散構成されるものや、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）に代表される別個のプログラムと協働してその機能を達成するものをも含む。なお、実施の形態に示した各装置において記録媒体を読み取るための具体的な構成、読み取り手順、あるいは、読み取り後のインストール手順等については、周知の構成や手順を用いることができる。
【０１１３】
記憶部１０６に格納される各種のデータベース等（入力画像ファイル１０６ａおよび出力画像ファイル１０６ｂ）は、ＲＡＭ、ＲＯＭ等のメモリ装置、ハードディスク等の固定ディスク装置、フレキシブルディスク、光ディスク等のストレージ手段であり、各種処理やウェブサイト提供に用いる各種のプログラムやテーブルやデータベースや画像データ等を格納する。
【０１１４】
また、動的画像領域分割装置１００は、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーション等の情報処理装置を接続し、該情報処理装置に本発明の方法を実現させるソフトウェア（プログラム、データ等を含む）を実装することにより実現してもよい。
【０１１５】
更に、装置の分散・統合の具体的形態は図示するものに限られず、その全部または一部を、各種の付加等に応じて、または、機能負荷に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【産業上の利用可能性】
【０１１６】
以上詳述に説明したように、本発明によれば、計算結果の高い再現性を実現しかつ計算速度を短縮することができる動的画像領域分割方法、動的画像領域分割装置、およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１１７】
【図１】本発明の振動子ネットワークの構造を示す図である。
【図２】本発明の振動子の構造を示す図である。
【図３】本発明の振動子の振る舞いと動的画像領域分割の概念図である。
【図４】３×３画素の入力２値化画像とその画素番号の一例を示す図である。
【図５】本発明の画像領域分割が可能となる振動応答の一例を示す図である。
【図６】１２７×１２７画素の２値化画像に対して行った動的画像領域分割の結果の一例を示す図である。
【図７】本発明の基本動作処理を示すフローチャートである。
【図８】本発明が適用される本動的画像領域分割装置１００の構成の一例を示すブロック図である。
【図９】本実施形態における所要計算時間の比較結果の一例を示す図である。
【図１０】本実施形態における従来技術の挙動結果の一例を示す図である。
【図１１】本実施形態における本発明の挙動結果の一例を示す図である。
【図１２】本実施形態における従来技術の挙動結果の一例を示す図である。
【図１３】本実施形態における従来技術の挙動結果の一例を示す図である。
【図１４】本実施形態における従来技術の挙動結果の一例を示す図である。
【図１５】本実施形態における従来技術の挙動結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１１８】
１００  動的画像領域分割装置
１０２  制御部
１０２ａ  振動子ネットワーク形成部
１０２ｂ  動的画像領域分割部
１０２ｃ  出力画像列表示部
１０２ｄ  ２値化部
１０６  記憶部
１０６ａ  入力画像ファイル
１０６ｂ  出力画像ファイル
１０８  入出力制御インターフェース部
１１４  出力部
【図１】
2009211439.tif 000025
【図２】
2009211439.tif 000026
【図３】
2009211439.tif 000027
【図４】
2009211439.tif 000028
【図５】
2009211439.tif 000029
【図６】
2009211439.tif 000030
【図７】
2009211439.tif 000031
【図８】
2009211439.tif 000032
【図９】
2009211439.tif 000033
【図１０】
2009211439.tif 000034
【図１１】
2009211439.tif 000035
【図１２】
2009211439.tif 000036
【図１３】
2009211439.tif 000037
【図１４】
2009211439.tif 000038
【図１５】
2009211439.tif 000039