(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像の各色成分を所定の比率で合成して単色のコントラスト画像を抽出するカラー画像の単色変換装置において、
前記カラー画像に含まれる識別すべき各色の領域間でコントラスト差を強調するように前記カラー画像の各色成分の比率を決定する変換ベクトルを算出する変換ベクトル算出手段と、
この変換ベクトル算出手段で算出された変換ベクトルを用いて前記カラー画像をコントラスト画像に変換するコントラスト画像変換手段と
を備えたことを特徴とするカラー画像の単色変換装置。
【請求項２】
前記変換ベクトル算出手段は、前記コントラスト画像の分散を最大にする変換ベクトルを算出するものである
ことを特徴とする請求項１記載のカラー画像の単色変換装置。
【請求項３】
前記変換ベクトル算出手段は、前記カラー画像の各色成分の平均値を算出し、これら各色成分の平均値と前記カラー画像を構成する各カラー画素データとから前記カラー画像の分散共分散行列を求め、この分散共分散行列の固有値のうち絶対値が最大の固有値に対応する固有ベクトルを前記変換ベクトルとして算出するものである
ことを特徴とする請求項２記載のカラー画像の単色変換装置。
【請求項４】
前記変換ベクトル算出手段は、事前情報として与えられた前記カラー画像に含まれる識別すべき各色の領域の代表色に基づいて、これら各色の領域間で前記代表色を各色成分毎に比較して各色成分にそのコントラストの大きさに応じた重みが付与されるように前記変換ベクトルを決定するものである
ことを特徴とする請求項１記載のカラー画像の単色変換装置。
【請求項５】
前記カラー画像の識別すべき各色の領域からそれぞれ部分領域を指定するための領域指定手段と、
この領域指定手段によってそれぞれ指定された各部分領域の色の平均値を前記各領域の代表色として算出する代表色算出手段とを備え、
この代表色算出手段で算出された各領域の代表色を前記変換ベクトル算出手段に供給するようにした
ことを特徴とする請求項４記載のカラー画像の単色変換装置。
【請求項６】
前記カラー画像の各色成分の平均値を算出し、これら各色成分の平均値と前記カラー画像を構成する各カラー画素データとから前記カラー画像の分散共分散行列を求め、この分散共分散行列の固有値のうち絶対値が最大の固有値に対応する固有ベクトルを算出し、三次元色空間上の前記固有ベクトルの方向に前記カラー画像の各色成分の平均値を境として前記各カラー画素データをグループ分けし、これら各グループに属するカラー画素データの平均色を前記各領域の代表色として算出する代表色算出手段を備え、
この代表色算出手段で算出された各領域の代表色を前記変換ベクトル算出手段に供給するようにした
ことを特徴とする請求項４記載のカラー画像の単色変換装置。
【請求項７】
前記カラー画像は、色度情報及び明度情報を含むものであることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項記載のカラー画像の単色変換装置。
【請求項８】
前記カラー画像は、明度情報が除去された色度画像であることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項記載のカラー画像の単色変換装置。
【請求項９】
被測定対象を撮像して得られたカラー画像から、請求項１〜８のいずれか１項に記載されたカラー画像の単色変換装置によりコントラスト画像を抽出し、この抽出されたコントラスト画像に対して前記被測定対象の境界を検出することにより前記被測定対象の寸法又は形状を計測することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
被認識対象を撮像して得られたカラー画像から、請求項１〜８のいずれか１項に記載されたカラー画像の単色変換装置によりコントラスト画像を抽出し、この抽出されたコントラスト画像に対して前記被認識対象の境界を検出することにより前記被認識対象を認識することを特徴とする画像処理装置。
【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ＣＣＤカメラ等の撮像手段で被測定対象を撮像して得られたカラー画像から測定すべきエッジを検出したり、必要な領域を認識するため、カラー画像からコントラスト画像を抽出するカラー画像の単色変換方式及び画像処理方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】
被測定対象物や被認識対象物のモノクロ画像から目的とする輪郭や形状を抽出する場合、通常は、多階調のモノクロ画像を所定のしきい値レベルで２値化することより、エッジ画像を抽出する。
一方、このような白黒画像に対してカラー画像では、対象物の光反射率等の表面物性と色彩の両方の情報を含んでいるため、画像信号の明るさの違いや色の違いを利用して、光反射率や色の異なる領域の境界線（対象物と背景領域との境界線）を検出したり、特定の色の領域を検出することができるという利点がある。これにより、寸法や形状を計測したり、存在の有無や位置を認識したりすることができる。
【０００３】
ところで、一般にカラー画像は、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、青（Ｂ）の３色の画像、即ちＲ，Ｇ，Ｂの３つの二次元配列データから構成される。計測処理や認識処理のためには、このカラー画像を単色変換して１つの二次元配列データであるコントラスト画像を得、このコントラスト画像の濃度の二次元的分布から対象物の寸法や形状等を検出したり、対象物の存在の有無を検出したりする。従って、コントラスト画像は、カラー画像における明るさの違いや色の違いを明確に表現したものでなければならない。
【０００４】
従来、カラー画像からコントラスト画像を抽出する方法としては、次の２つの方法が挙げられる。
（１）カラー画像の輝度をコントラスト画像とする方法
第１の方法は、ＮＴＳＣカラー方式の輝度信号Ｙをコントラスト画像Ｆとする方法であり、コントラスト画像Ｆは、
【０００５】
【数１】
Ｆ＝０．３０Ｒ＋０．５９Ｇ＋０．１１Ｂ
【０００６】
のように変換される。このコントラスト画像Ｆは、カラーテレビ放送を白黒テレビで受像して得られる白黒映像と等価である。
しかし、この変換は各色成分の比が固定的な変換であるため、色が異なっても輝度がたまたま同一となる場合には、コントラスト画像上で色の異なる領域が区別できなくなることが生じる。
例えば図８（ａ）に示すように、対象画像Ｓ中に認識すべき２つの領域Ａ，Ｂが含まれており、これらの領域Ａ，Ｂの画像データが（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の割合で表現してそれぞれ（１５０，０，０），（０，７６，０）であるとすると、対象画像Ｓ上の水平走査ラインＨに沿った各色の画像データは、図８（ｂ）のＲ，Ｇ，Ｂのようになり、領域Ａ，Ｂのコントラスト画像Ｆａ，Ｆｂは、
【０００７】
【数２】
0003752031.tif 000002
【０００８】
となるので、同図（ｂ）に示すように、コントラスト画像Ｆ上で領域Ａ，Ｂを区別することができない。
【０００９】
（２）特定の色の画像をコントラスト画像とする方法
第２の方法は、特定の色を持つ領域を検出する際に、その色の画像をカラー画像から分離してコントラスト画像Ｆとする方法である。その色を例えば赤として、色ベクトル（ＲＧＢの混合比）を（１，０，０）とすると、コントラスト画像Ｆは、
【００１０】
【数３】
0003752031.tif 000003
【００１１】
のように変換される。この方法は、（１）の方法に比べると、検出したい色を指定することができる分だけ柔軟性が高いと言える。しかし、検出したい色の領域の隣接領域の色を考慮していないため、（１）の方法と同様、色の異なる領域が区別できなくなることが生じる。
例えば図８（ａ）の領域Ａが赤（１５０，０，０）で、領域Ｂが黄色（１５０，１５０，０）である場合、水平走査ラインＨに沿った各色の画像データは、同図（ｃ）のＲ，Ｇ，Ｂのようになる。この場合、赤色領域を検出しようとすると、同図（ｃ）のようにコントラスト画像Ｆは、Ｒと等しくなるので、領域Ａ，Ｂを区別することができない。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
このように、従来のカラー画像の単色変換方式では、対象のカラー画像における具体的な色配置に拘わらず、常に同じ計算式でコントラスト画像を抽出したり、隣接領域や背景領域の色を考慮せずに抽出したい領域の色をコントラスト画像として抽出しているので、抽出されたコントラスト画像上で色の異なる領域を区別できないことがあるという問題がある。
【００１３】
本発明は、このような点に鑑みなされたもので、色の異なる領域間の差異がコントラスト画像上で最も顕著に現れるようにカラー画像からコントラスト画像を抽出することができるカラー画像の単色変換装置を提供することを目的とする。
本発明はまた、そのようなカラー画像の単色変換装置を用いてカラー画像から対象物の測定や認識処理を高精度に行うことを可能にする画像処理装置を提供することを他の目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明のカラー画像の単色変換装置は、カラー画像の各色成分を所定の比率で合成して単色のコントラスト画像を抽出するカラー画像の単色変換装置において、前記カラー画像に含まれる識別すべき各色の領域間でコントラスト差を強調するように前記カラー画像の各色成分の比率を決定する変換ベクトルを算出する変換ベクトル算出手段と、この変換ベクトル算出手段で算出された変換ベクトルを用いて前記カラー画像をコントラスト画像に変換するコントラスト画像変換手段とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
本発明によれば、カラー画像に含まれる識別すべき各色の領域間でコントラスト差を強調するようにカラー画像の各色成分の比率を決定するための変換ベクトルを使用してカラー画像からコントラスト画像を抽出する。このため、従来のように固定的な演算や特定の色を指定する方式とは異なり、隣接する領域間の色の違いがコントラスト画像において強調されることになり、異なる色の領域間を確実に区別することが可能になる。
【００１６】
なお、変換ベクトルとしては、例えばコントラスト画像の分散を最大にするものを用いることができ、好適には、前記カラー画像の各色成分の平均値を算出し、これら各色成分の平均値と前記カラー画像を構成する各カラー画素データとから前記カラー画像の分散共分散行列を求め、この分散共分散行列の固有値のうち絶対値が最大の固有値に対応する固有ベクトルを算出することにより求められる。
この方式によれば、対象とするカラー画像に関する事前情報（領域中の識別すべき色の特定等）が一切不要であるため、コントラスト画像生成のための操作が極めて簡単になるという利点がある。
【００１７】
また、前記変換ベクトルは、前記カラー画像に含まれる識別すべき各色の領域の代表色がそれぞれ事前情報として与えられる場合には、前記識別すべき各色の領域間で代表色を各色成分毎に比較して各色成分にそのコントラストの大きさに応じた重みが付与されるように決定されるものでもよい。
このように、事前情報として識別対象の各色の領域の代表色が与えられていると、変換ベクトルの算出のための演算処理量を非常に少なくすることができる。
【００１８】
識別すべき各色の代表色を算出する方法としては、例えば次の２つの方式が考えられる。
第１の方式は、前記カラー画像の識別すべき各色の領域からそれぞれ部分領域を指定するための領域指定手段を備え、前記領域指定手段によってそれぞれ指定された各部分領域の色の平均値を前記各領域の代表色として算出する。
この方式は、領域を指定する操作が必要になるが、代表色を算出するための算出演算の処理量を少なくすることができるという利点がある。
【００１９】
また、第２の方式は、前記カラー画像の各色成分の平均値を算出し、これら各色成分の平均値と前記カラー画像を構成する各カラー画素データとから前記カラー画像の分散共分散行列を求め、この分散共分散行列の固有値のうち絶対値が最大の固有値に対応する固有ベクトルを算出し、三次元色空間上の前記固有ベクトルの方向に前記カラー画像の各色成分の平均値を境として前記各カラー画素データをグループ分けし、これら各グループに属するカラー画素データの平均色を前記各領域の代表色とする。
この方式は、第１の方式よりも演算量が増えるが、識別すべき各色が含まれるようにカラー画像が得られれば、第１の方式のように領域の指定操作が不要になるので、操作は簡単になる。
【００２０】
これらの方式は、被測定対象を撮像して得られたカラー画像から、被測定対象の境界を検出してその寸法や形状を計測する画像処理方式、並びに被認識対象を撮像して得られたカラー画像から、被認識対象の境界を検出して被認識対象を認識する画像処理方式等において、境界検出のためのコントラスト画像を得るのに応用できる。そして、これらの画像処理方式によれば、白黒画像を対象としたものよりもより多くの情報を含むカラー画像から対象物を高精度に測定したり認識したりすることが可能になる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照してこの発明の好ましい実施の形態について説明する。
図１は、この発明の実施例に係るカラー画像の単色変換方式の原理を説明するための図である。
図１（ａ）は、カラー画像からなる対象画像Ｓを示したもので、この対象画像Ｓには、識別すべき２つの領域Ａ，Ｂが含まれている。ここでは、この対象画像Ｓにおける水平走査ラインＨに沿った画像データから領域Ａ，Ｂ間の差異が最も顕著に現れるようにコントラスト画像Ｆを抽出するための２つの方法を例示する。
【００２２】
（１）カラー画像からコントラスト画像を抽出する方法（その１）
対象画像Ｓに含まれる各画素の座標値をｉｊ、画素ｉｊのカラー画素データをベクトル表現でＣij＝（Ｒij，Ｇij，Ｂij）T、変換ベクトルをＶ＝（Ｖｒ，Ｖｇ，Ｖｂ）Tとすると、コントラスト画像Ｆの各画素データＦijは、下記数４のように求めることができる。
【００２３】
【数４】
0003752031.tif 000004
【００２４】
コントラスト画像Ｆ上でコントラストを最大にするには、コントラスト画像Ｆの分散Ｖｅｒを最大にすればよい。コントラスト画像Ｆの分散Ｖｅｒは、下記数５のように求められる。
【００２５】
【数５】
0003752031.tif 000005
【００２６】
ここで、Ｎは対象画像Ｓを構成する画素の数である。また、Ｆ（バー付き）は、コントラスト画像Ｆの平均画素レベルであり、Ｃ（バー付き）をカラー画像Ｃの平均画素レベルとすると、次のように表すことができる。
【００２７】
【数６】
0003752031.tif 000006
【００２８】
数４及び数６より、数５は数７のようになる。
【００２９】
【数７】
0003752031.tif 000007
【００３０】
ここで、Ａはカラー画像Ｃの分散共分散行列で、下記数８のように表される。
【００３１】
【数８】
0003752031.tif 000008
【００３２】
数７のＶｅｒを最大とする変換ベクトルＶは、分散共分散行列Ａの固有値λのうち、絶対値が最大の固有値λMAXに対応する固有ベクトルＶとなるので、周知の反復法を用いてこれを求めることができる。
【００３３】
即ち、まず分散供分散行列Ａを求めた後、Ｖの初期値として例えば（１，１，１）Tを与え、下記数９の演算を複数回数繰り返して収束した値が求める変換ベクトルＶとなる。演算の回数は、処理速度と精度との兼ね合いで適当に設定する。
【００３４】
【数９】
Ｖ＝ＡＶ
【００３５】
但し、この演算の過程でＶは、Ｖｒ2＋Ｖｇ2＋Ｖｂ2＝１となるように正規化されている必要がある。これにより、求められた変換ベクトルＶを用いて数４の演算を行い、目的とするコントラスト画像Ｆを求めることができる。
【００３６】
例えば図１（ａ）の例において、領域Ａの面積と領域Ｂの面積の比が１：８であるとし、図１（ｂ）のように、領域Ａの平均的なカラー画素データＣijが（１５０，０，０）T、領域Ｂの平均的なカラー画素データＣijが（０，７６，０）Tである場合について考えると、各色の平均値は、
【００３７】
【数１０】
0003752031.tif 000009
【００３８】
のようになるので、分散共分散行列Ａは、数１１のようになる。
【００３９】
【数１１】
0003752031.tif 000010
【００４０】
この場合、反復法における１回の演算で収束し、求められる変換ベクトルＶは、Ｖ＝（0.892，-0.452，0）Tとなる。そこで、コントラスト画像ＦをＦ＝0.892Ｒ−0.452Ｇとすると、図１の対象画像Ｓの水平走査ラインＨに沿ったコントラスト画像Ｆは、図１（ｂ）のようになり、隣接領域Ａ，Ｂ間でコントラストの差が強調されるようなコントラスト画像Ｆを得ることができる。このようにコントラストを強調するために変換ベクトルの一部の係数がマイナス値になることもこの方式の一つの特徴と言える。
【００４１】
また、図１（ｃ）のように、領域Ａの平均的なカラー画素データＣijが（１５０，０，０）T、領域Ｂの平均的なカラー画素データＣijが（１５０，１５０，０）Tである場合についても、上記と同様の計算を行うと、変換ベクトルＶ＝（０，−１，０）Tが求められ、コントラスト画像Ｆは、Ｆ＝−Ｇとなって、図１（ｃ）のように隣接領域Ａ，Ｂ間のコントラスト差が強調されることになる。
【００４２】
このように、コントラスト画像Ｆの分散の最大値が得られるような変換ベクトルＶを算出することにより、対象画像Ｓを与えるだけで、他の事前情報は全く必要とせずに対象画像Ｓ内の各色の領域間のコントラスト差を強調するようなコントラスト画像Ｆを抽出することができる。この方式は操作が簡単であるため、オートモードに適している。
【００４３】
（２）カラー画像からコントラスト画像を抽出する方法（その２）
上述した方法（その１）は、事前情報が不要である分、演算処理がやや複雑であるが、事前情報として対象画像Ｓに含まれる識別したい領域の色の情報が予め与えられている場合には、以下に述べる方法が、少ない演算量で済むという点で有利である。ここで必要となる事前情報とは、識別したい領域、例えば図１（ａ）における領域Ａ，Ｂの色の代表色（Ｒａ，Ｇａ，Ｂａ），（Ｒｂ，Ｇｂ，Ｂｂ）であり、この代表色としては、色の平均値や予測値を用いることができる。変換ベクトルＶ＝（Ｖｒ，Ｖｇ，Ｖｂ）Tは、下記数１２のように求めることができる。
【００４４】
【数１２】
0003752031.tif 000011
【００４５】
これにより、得られた変換ベクトルＶを用いて数４の演算を行い、目的とするコントラスト画像Ｆを求めることができる。
この方法は、２つの領域Ａ，Ｂで、コントラスト差の小さい色成分は小さい重み、コントラスト差の大きい色成分は大きい重みとなるように変換ベクトルＶの各係数を決定する方法であり、演算量は先の方法に比べて遥かに少ないため、例えば同種対象物の計測処理におけるリピートモード等に適している。
この方式で、図１（ｂ），（ｃ）の各場合の変換ベクトルを算出した場合でも、前記と同様、それぞれＶ＝（0.892，-0.452，0）T、Ｖ＝（０，−１，０）Tが求められる。
【００４６】
この方法では、領域Ａ，Ｂの代表色が予め事前情報として与えられている必要がある。そこで、次に領域Ａ，Ｂの代表色を求める２つの方法について説明する。
（２−１）領域Ａ，Ｂの代表色を求める方法（その１）
図２に示すように、オペレータがマンマシンインタフェースを使用して対象画像Ｓの識別したい領域Ａ，Ｂから部分領域Ｓａ，Ｓｂを指定する。
領域Ａ，Ｂの代表色（Ｒａ，Ｇａ，Ｂａ），（Ｒｂ，Ｇｂ，Ｂｂ）を下記数１３によって算出する。但し、Ｎａ，Ｎｂはそれぞれ部分領域Ｓａ，Ｓｂの画素数である。
【００４７】
【数１３】
0003752031.tif 000012
【００４８】
（２−２）領域Ａ，Ｂの代表色を求める方法（その２）
カラー画像からコントラスト画像を抽出する方法（その１）により、カラー画像の平均値Ｒ，Ｇ，Ｂ（バー付き）と、変換ベクトルＶとを算出する。次に、数１４のように、領域Ａの代表色（Ｒａ，Ｇａ，Ｂａ）を算出する。ＮａはＬij≧０の条件を満たす画素の数である。
【００４９】
【数１４】
0003752031.tif 000013
【００５０】
次に、数１５のように、領域Ｂの代表色（Ｒｂ，Ｇｂ，Ｂｂ）を算出する。ＮｂはＬij＜０の条件を満たす画素の数である。
【００５１】
【数１５】
0003752031.tif 000014
【００５２】
この処理の意味を説明すれば次のようになる。即ち、いま、図３に示すようなカラー画像を表現するＲＧＢ空間を定義する。このＲＧＢ空間に数８で求めたカラー画像の平均値（Ｒ，Ｇ，Ｂ）（バー付き）をプロットすると図示のようになる。この平均値を通り、変換ベクトルＶ＝（Ｖｒ，Ｖｇ，Ｖｂ）を法線ベクトルとする平面ＳＶをＲＧＢ空間上に配置すると、この平面ＳＶを境にして対象画像Ｓの画素データを２つのグループａ，ｂに分けることができる。即ち、平面ＳＶの変換ベクトルＶが指し示す方向の側に位置する画素は数１４におけるＬij≧０の条件を満たす画素であり、これをグループａとする。また、平面ＳＶの変換ベクトルＶが指し示す方向とは反対側に位置する画素は数１５におけるＬij＜０の条件を満たす画素であり、これをグループｂとする。このように、対象画像Ｓに含まれる各画素データを変換ベクトルＶの軸上に投影し、得られた２つの分布の平均値がそれぞれ領域Ａ，Ｂの代表色（Ｒａ，Ｇａ，Ｂａ），（Ｒｂ，Ｇｂ，Ｂｂ）である。
【００５３】
なお、以上の説明では、カラー画像に含まれる色度情報のみならず明度情報も利用することを前提としている。このため、色が同じで明度が異なる領域間の識別も可能になる。もし、カラー画像から明度情報を除去して色度情報のみの比較を行いたい場合には、各処理の前段で、各カラー画素データＣijを下記数１６のように正規化して色度画像の画素データｃijを求め、この色度画像の画素データｃijをカラー画素データとして上記の各処理を実行すればよい。
【００５４】
【数１６】
0003752031.tif 000015
【００５５】
この変換によって色度画像ｃは、ｒ＋ｇ＋ｂ＝１となるが、実際の処理では、ｒ＋ｇ＋ｂ＝１２６のように、所定の値を利用すれば良い。
このような変換を行うと次のような利点がある。一般に画像計測や画像認識の対象となるカラー画像は、対象物の形状や表面物性、更には照明むらの影響で同じ色であっても同じＲ，Ｇ，Ｂ値を持つことは少ない。しかし、一般に同じ色の領域において、明度のバラツキは大きくても色度のバラツキは比較的少ないことが知られている。即ち、カラー画像の色度情報は、光量変化や照明変化に比較的強い性質を持っていると言える。従って、色度情報を主とする処理を施すことにより、より安定な画像処理が可能になる。
【００５６】
次に、以上の方式を非接触画像計測システムに具体的に適用した例について説明する。
図４は、この非接触画像計測システムの全体構成を示す斜視図である。
このシステムは、非接触画像計測型の三次元測定機１と、この三次元測定機１を駆動制御すると共に、必要なデータ処理を実行するコンピュータシステム２と、計測結果をプリントアウトするプリンタ３とにより構成されている。
【００５７】
三次元測定機１は、次のように構成されている。即ち、架台１１上には、ワーク１２を載置する測定テーブル１３が装着されており、この測定テーブル１３は、図示しないＹ軸駆動機構によってＹ軸方向に駆動される。架台１１の両側縁中央部には上方に延びる支持アーム１４，１５が固定されており、この支持アーム１４，１５の両上端部を連結するようにＸ軸ガイド１６が固定されている。このＸ軸ガイド１６には、撮像ユニット１７が支持されている。撮像ユニット１７は、図示しないＸ軸駆動機構によってＸ軸ガイド１６に沿って駆動される。撮像ユニット１７の下端部には、カラーＣＣＤカメラ１８が測定テーブル１３と対向するように装着されている。また、撮像ユニット１７の内部には、図示しない照明装置及びフォーカシング機構の他、カラーＣＣＤカメラ１８のＺ軸方向の位置を移動させるＺ軸駆動機構が内蔵されている。
【００５８】
コンピュータシステム２は、コンピュータ本体２１、キーボード２２、ジョイスティックボックス２３、マウス２４及びＣＲＴディスプレイ２５を備えて構成されている。
コンピュータ本体２１は、例えば図５に示すように構成されている。即ち、カラーＣＣＤカメラ１８から入力されるカラー画像情報は、インタフェース（以下、Ｉ／Ｆと呼ぶ）３１を介してカラー画像メモリ３２に格納される。カラー画像メモリ３２に格納されたカラー画像情報は、表示制御部３３を介してＣＲＴディスプレイ２５に表示される。一方、キーボード２２とマウス２４からのオペレータの指令は、Ｉ／Ｆ３４を介してＣＰＵ３５に伝えられる。ＣＰＵ３５は、前記のオペレータからの指令、又はプログラムメモリ３６に格納されたプログラムに従って、指定領域の対象画像からコントラスト画像を抽出し、抽出されたコントラスト画像からエッジを検出すると共に、ワーク１２の寸法や形状を計測するといった一連の処理を順次実行する。つまり、ＣＰＵ３５と所定のプログラムとで本発明の変換ベクトル算出手段及びコントラスト画像抽出手段を構成する。また、ワークメモリ３７は、ＣＰＵ３５での各種処理のための作業領域を提供する。
【００５９】
この計測システムは、例えばオートモードとマニュアルモードとを備え、各モードにおいて、シングルモード、ティーチングモード及びリピートモードのうちのいずれか１つの動作を実行する。ＣＰＵ３５は、オートモードでは、対象画像から自動的にコントラスト画像を抽出し、マニュアルモードでは、オペレータによるキーボード２２とマウス２４の操作で指定された部分領域に基づいてコントラスト画像を抽出する。また、ＣＰＵ３５は、これらの各モードにおいて、シングルモードでは、与えられた対象画像から１回だけの計測を行い、ティーチングモードでは、繰り返しの計測に必要な事前情報（識別すべき領域の代表色等）と処理のシーケンスとを測定のプログラムとしてプログラムメモリ３６に記録し、リピートモードでは、ティーチングモードでプログラムメモリ３６に記録された事前情報やプログラムに従って同種のワーク１２を連続的に計測するための処理を実行する。
【００６０】
図６は、オートモード時のコントラスト画像抽出処理を示すフローチャートである。
ＣＰＵ３５は、まず、測定モードを判別し（Ｓ１）、測定モードがシングルモードである場合には、前述したカラー画像からコントラスト画像を抽出する方法（その１）の手法を使用してコントラスト画像Ｆを抽出する。即ち、対象画像Ｓのカラー画素データの平均値Ｒ，Ｇ，Ｂ（バー付き）を前述した数８に基づいて算出し（Ｓ２）、カラー画像の分散共分散行列Ａを数８に基づいて算出する（Ｓ３）。そして、数９に示した反復法により、行列Ａの絶対値最大の固有値に対する固有ベクトルを変換ベクトルＶとして求め（Ｓ４）、得られた変換ベクトルＶを使用してコントラスト画像Ｆを算出する（Ｓ５）。
【００６１】
測定モードがティーティングモードである場合には（Ｓ１）、上述したシングルモード時と同様の手法により行列Ａの絶対値最大の固有値に対する固有ベクトルを算出し（Ｓ６〜Ｓ８）、領域Ａ，Ｂの代表色を求める方法（その２）の手法を用いて、数１４に基づき領域Ａの代表色（Ｒａ，Ｇａ，Ｂａ）を求め（Ｓ９）、数１５に基づき領域Ｂの代表色（Ｒｂ，Ｇｂ，Ｂｂ）を求める（Ｓ１０）。そして、求めた領域Ａ，Ｂの代表色をプログラムメモリ３６に記録する（Ｓ１１）。
【００６２】
測定モードがリピートモードである場合には（Ｓ１）、ティーティングモードで予め記録されている領域Ａ，Ｂの代表色を読み込み（Ｓ１２）、カラー画像からコントラスト画像を抽出する方法（その２）の手法を用い、数１２に基づき変換ベクトルＶを算出し（Ｓ１３）、得られた変換ベクトルＶを使用してコントラスト画像Ｆを算出する（Ｓ１４）。
【００６３】
一方、マニュアルモード時には、図７のような処理が実行される。
まず、測定モードがシングルモードである場合（Ｓ２１）、オペレータの操作により、部分領域Ｓａ，Ｓｂを指定する（Ｓ２２）。続いて、領域Ｓａの平均色を領域Ａの代表色として算出し（Ｓ２３）、領域Ｓｂの平均色を領域Ｂの代表色として算出する（Ｓ２４）。そして、数１２に基づいて変換ベクトルＶを算出し（Ｓ２５）、得られた変換ベクトルＶを使用してコントラスト画像Ｆを算出する（Ｓ２６）。
【００６４】
測定モードがティーチングモードである場合には（Ｓ２１）、シングルモードと同様にオペレータの操作により、部分領域Ｓａ，Ｓｂを指定し（Ｓ２７）、領域Ｓａの平均色を領域Ａの代表色として算出すると共に（Ｓ２３）、領域Ｓｂの平均色を領域Ｂの代表色として算出する（Ｓ２４）。そして、求められた領域Ａ，Ｂの代表色をプログラムメモリ３６に記録する（Ｓ３０）。
【００６５】
リピートモードでは、ティーティングモードで予め記録された領域Ａ，Ｂの代表色を読み込み（Ｓ３１）、数１２に基づき変換ベクトルＶを算出し（Ｓ３２）、得られた変換ベクトルＶを使用してコントラスト画像Ｆを算出する（Ｓ３３）。
【００６６】
このように、各種の測定モードに適した算出方法でコントラスト画像を抽出することにより、カラー画像から識別したい各色の領域のコントラスト差が強調されたコントラスト画像Ｆを抽出することができ、ワーク１２の寸法や形状を精度良く測定することが可能となる。
【００６７】
なお、上記実施例では、非接触画像計測システムに本発明を適用した例について説明したが、本発明は、画像認識装置等、コントラスト画像から必要な情報を抽出するあるゆる画像処理システムに適用可能であることはいうまでもない。
【００６８】
【発明の効果】
以上述べたようにこの発明によれば、カラー画像に含まれる識別すべき各色の領域間でコントラスト差を強調するようにカラー画像の各色成分の比率を決定するための変換ベクトルを使用してカラー画像からコントラスト画像を抽出する。このため、従来のように固定的な演算や特定の色を指定する方式とは異なり、隣接する領域間の色の違いがコントラスト画像において強調されることになり、異なる色の領域間を確実に区別することが可能になるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の一実施例に係るカラー画像の単色変換方式を説明するための図である。
【図２】  同方式における２つの領域の代表値を求める第１の方法を説明するための図である。
【図３】  同方式における２つの領域の代表値を求める第２の方法を説明するための図である。
【図４】  同方式を適用した非接触画像計測システムの斜視図である。
【図５】  同システムにおけるコンピュータシステムの構成を示すブロック図である。
【図６】  同システムにおけるオートモードでのコントラスト画像の抽出手順を示すフローチャートである。
【図７】  同システムにおけるマニュアルモードでのコントラスト画像の抽出手順を示すフローチャートである。
【図８】  従来のカラー画像の単色変換方式を説明するための図である。
【符号の説明】
１…三次元測定機、２…コンピュータシステム、３…プリンタ、１１…架台、１２…ワーク、１３…測定テーブル、１４，１５…支持アーム、１６…Ｘ軸ガイド、１７…撮像ユニット、１８…カラーＣＣＤカメラ、２１…コンピュータ本体、２２…キーボード、２３…ジョイスティックボックス、２４…マウス、２５…ＣＲＴディスプレイ、３１，３４…インタフェース、３２…カラー画像メモリ、３３…表示制御部、３５…ＣＰＵ、３６…プログラムメモリ、３７…ワークメモリ。
【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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