濃淡画像の等高線描画装置および濃淡画像の処理システム
【目的】 取り扱うことができる濃淡画像の範囲を大幅に拡大して、高度なパターン認識を行うことができるようにする。
【構成】 原画像のノイズ除去、階調数の調整、および領域の分割処理を行う前処理装置６１と、処理画像を等高線の集まりとして読み取ってそれに囲まれた領域を特徴づけるデータを記録した領域データリストを作成するデータ読み取り装置６２と、画像の中で意味のある対象物としての領域を選び出す特徴領域抽出装置６３と、選ばれた領域の等高線を表示しそれの大凡の形状を再現できる座標データを読み取る等高線の描画装置６４とを設け、画像を等高線で囲まれた領域のデータリストを作成するとともに、この中から特定の目的にそったものを選びだし、その等高線を表示装置に描き、その座標データを取得することにより、濃淡画像の評価を機械で行うことが可能な範囲を広げることができるようにする。
【構成】 原画像のノイズ除去、階調数の調整、および領域の分割処理を行う前処理装置６１と、処理画像を等高線の集まりとして読み取ってそれに囲まれた領域を特徴づけるデータを記録した領域データリストを作成するデータ読み取り装置６２と、画像の中で意味のある対象物としての領域を選び出す特徴領域抽出装置６３と、選ばれた領域の等高線を表示しそれの大凡の形状を再現できる座標データを読み取る等高線の描画装置６４とを設け、画像を等高線で囲まれた領域のデータリストを作成するとともに、この中から特定の目的にそったものを選びだし、その等高線を表示装置に描き、その座標データを取得することにより、濃淡画像の評価を機械で行うことが可能な範囲を広げることができるようにする。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、濃淡画像の等高線描画装置および濃淡画像の処理システムに関わる。
【０００２】
【従来の技術】材料組織画像あるいは粉体・粒子等の画像を機械によって定量解析を行うためには、入力画像を２値化あるいは細線化処理を行った後の処理画像の中に、対象となるイメージとしての欠陥がなく、また対象物以外のものが存在しないことが必要である。
【０００３】これを実現するためには、通常、幾何学的なパターン認識作業を行っている。パターン認識を含む画像処理および解析は、一般に、しきい値処理による２値画像を用いて行われている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記のようなしきい値処理による２値画像を用いて行う方法では、黒化度の勾配に関する情報が除かれているため、コントラストの関係する高度な認識を行うことはできなかった。このため、従来は機械が対象とすることのできる画像は、２値化処理になじむ濃淡画像に限られていた。
【０００５】本発明は上述の問題点にかんがみ、取り扱うことができる濃淡画像の範囲を大幅に拡大して、高度なパターン認識を行うことができるようにすることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記問題点を解決するために、本発明の濃淡画像の等高線描画装置は、濃淡画像の中の特徴的な形状の対象物を等高線で囲まれた領域として抽出する領域抽出手段と、上記領域抽出手段によって抽出された特徴的な形状の対象物を表す等高線とその分布を画像として表示する表示手段とを具備している。
【０００７】また、本発明の濃淡画像の処理システムは、前処理の終わった濃淡画像を、多数の２値画像の集まりと見なし、それぞれの領域の存在範囲と、上下に隣接する領域を記録した領域データファイルを作成し、そのデータを立体的に整理して、その中から着目する特徴を備えた等高線、またはその集団を表示装置に描画する。そして、この中の必要な等高線図を記録することにより、高度なパターン認識を必要とする各種の作業、例えば、材料組織の定量化、特徴領域の切り出し、重ね合わせなどを効率的に行うための環境を用意するようにしている。
【０００８】
【作用】図６は、濃淡画像の処理システムの構成とデータの流れを説明する図である。図６から明らかなように、本発明の濃淡画像の処理システムは、前処理装置６１、データ読み取り装置６２、特徴領域抽出装置６３および等高線の描画装置６４等によって構成されている。
【０００９】先ず、ＣＣＤやＩＰ、またはスキャナ等で作成された原イメージ信号Ｓ１が前処理装置６１に与えられる。前処理装置６１においては、等高線で囲まれた領域に量子ノイズ等に起因する孤立領域を除くための平滑化を行う。この場合、目的によっては、平滑化の後に次の処理の一方または両方を行う。すなわち、その一つは、ラプラシアン処理を施して、微分濃淡画像に変換する処理である。
【００１０】また、他の一つは、画像を表示して、対象像の上に切断線を描き、この線上の濃度値を最大値または“０”とする。その後、濃度の最大値と最小値との間を分割して、濃度の階調の調整を行う。
【００１１】前処理装置６１において前処理が施されたイメージデータＳ１は、次に、データ読み取り装置６２に入力され、それぞれの階調値をしきい値とする２値画像の境界（等高線）で囲まれた領域の大きさと、それの存在する範囲、および上下の隣接する高さの領域との重なり合いの関係のデータを記録した領域データファイルに変換される。上記領域データファイルの配列要素の記載内容と、各項目の意味を下記の表１に示す。
【００１２】
【表１】
【００１３】領域データファイルは、特徴領域抽出装置６３により、上下に１：１で重なり合う領域の集まりを枝としてまとめられる。そして、これらの接続関係を立体的に組み立てて、全ての領域を、高さが“０”で像の全体が一つの幹になる樹木構造として整理される。
【００１４】これにより、例えば、濃淡画像の写真の中で、意味のある対象物として作業者が着目する像は、特定の枝の断面の代表領域に対応させることができる。このようにして、領域を樹木構造の中に位置づけることにより、領域の性格を表すパラメータとしては、表１に示したデータリストのパラメータのほかに、その領域内の濃度の極大点の数、およびそれらの位置、標高差、お互いの接続関係を使うことができるようになる。
【００１５】等高線の描画装置６４では等高線の描画が行われる。等高線を描画する領域の指定は、領域データリストおよび領域の樹木構造から得られるパラメータの特定のものに、限界値を指定した条件式によって行う。
【００１６】領域名を指定して等高線表示装置を働かせると、領域データのしきい値（th）が指定されて、（iu, ju）を起点とし、イメージデータの等高線を一回りする。このときに通過した点を、表示装置の対応する位置に印をつけることにより、指定された領域の周辺を囲む等高線を描くことができる。
【００１７】等高線を一回りするときには、その幾何学的な詳細な形状を与える特徴点の座標を、数値データとして取得できる。例えば、等高線の外側に対して凸または凹の屈曲点の座標とその折れ曲がりの角度、くびれた部分の位置と幅、等高線の全長等を容易に数値データとすることができる。
【００１８】なお、この一連の座標データを用いれば、等高線の大凡の形状を、イメージデータを参照せずに描くことができる。このデータは、更に高度なパターン認識のための入力データとして利用できる。
【００１９】
【実施例】次に、本発明の濃淡画像の等高線描画装置および濃淡画像の処理システムの実施例を詳述する。先ず、図１および図２に従って本実施例の濃淡画像の等高線描画装置を説明する。図１は本実施例の濃淡画像の等高線描画装置の構成を示す図である。図１に示したように、本実施例の濃淡画像の等高線描画装置は領域名指定手段１、条件式作成手段２、等高線追尾手段３、表示手段４、特徴点の座標読み取り手段５および等高線形状のデータ作成手段６によって構成されている。
【００２０】図２は、図１に示した濃淡画像の等高線描画装置の動作を説明するためのフローチャートである。図２に示したように、ステップＰ１において領域名指定手段１により領域名を指定すると、領域データファイルから、その等高線の高さ(h)と、その領域に入った最初の点の座標(x,y) の値を読み取る。等高線追尾手段３では、イメージデータのその点を起点として（図２のステップＰ２）、等高線の上を時計回りの方向に移動する。
【００２１】本実施例では、イメージの周辺のピクセル値は“０”としてある。このため、等高線は全て閉じた閉曲線となる。濃淡画像の等高線の特徴は、他の等高線とは重なる部分はあっても、交差点がないことであり、一回りすると起点に戻る。
【００２２】図３は、ある点の回りの８近傍点の記号を示している。ステップＰ３の「近傍探索」では、先ず、カーソルの位置（現在点）の回りの８近傍点のピクセル値を読み取り、８個の要素を持つ配列に書き込む。
【００２３】図４は、等高線の高さを88と指定したときの、等高線上の点とその８近傍点のピクセル値の一例を示している。この図の中心に進入する前の点の方向は５である。この場合、カーソルが起点にいるときの進入方向は４とする。
【００２４】図４で、ここを起点として８近傍点を時計方向に移動して、ピクセル値ｄが、d＜h から、 d≧h となる点を、次に移動する点とする。図４では、「２」の位置の方向である。
【００２５】次に、ステップＰ４で行う屈曲点の判定方法を説明する。直前の屈曲点（または起点）を出るときの方向は、図３の数値drb として記憶してある。カーソルの存在する現時点に入るときの方向をdri とするとともに、出るときの方向をdroとする。
【００２６】このとき、 d = abs ( drb - dri + drb - dro ) …（１式）
とおくと、屈曲点である条件は、「以下に示す３つの不等式が同時に成り立つとき」、と記述することができる。
ｄ＞１ …（２式）
ｄ＜１５ …（３式）
ｄ≠７ …（４式）
【００２７】これを言い換えれば、直前の屈曲点を出る時の方向と、現在点に入る前の点と後の点を結ぶ線分の方向の間の変化が４５度、またはそれ以上になった点が新しい屈曲点である。そして、その屈曲点の(x,y) 座標が記録される。なお、起点は無条件で記録される。
【００２８】ステップＰ４における判定が屈曲点の場合は、ステップＰ５に進み、座標点を記録する。また、ステップＰ４における判定が屈曲点でない場合は、ステップＰ４からステップＰ６に進み、その点が中間点であるか否かを判定する。ところで、等高線を屈曲点だけで記録すると、緩やかにカーブした曲線部分が直線として近似される。これを除くために、直前の屈曲点（または中間点）からの距離（または移動ステップ数）を指定して、それを越えた点を中間点として、その点の(x,y) 座標を記録する。なお、本実施例では中間点を指示するステップ数を10としたが、これは解析の目的に応じて任意に選べばよい。
【００２９】記録される座標点を分類すると、内側に凸な屈曲点、外側に凸な屈曲点、および中間点の３種類がある。これらを区別するために、それぞれに「-1」、「+1」、「 0」、の印をつけておくと、等高線の形状の特徴（例えば、くびれ部の位置と幅、あるいは半島の長さ等）を量として表現するときの計算に便利である。
【００３０】ステップＰ５において必要な特徴点の記録が終わると、そのときの進行方向をdrbとして記録し、ステップＰ３の「近傍探索」で決めた次の点に移動し（ステップＰ７）、同じ作業を繰り返す。そして、等高線を一回りして起点に戻ったところ（ステップＰ８）で等高線形状データは完成する。
【００３１】したがって、表示装置のウインドーに、入力イメージに対応する空間を開いておき、上の作業の中で通過した点の座標に対応する場所に点を描けば、等高線図を描くことができる。図５は、このような方法で析出物としての特徴を備えた領域の等高線を、原イメージを１／２に縮尺した1024×768 のイメージとして表示したものである。
【００３２】等高線追尾手段３を働かせて得られた等高線の形状データを使えば、これとほとんど同じ等高線図を、原イメージのピクセルデータを使わずに描くことができる。そして、それに記録された各点の座標データを使えば、それぞれの線分の長さ、線分の間の角度等の幾何学的なデータを組み合わせて、高度なパターン認識を行うことが可能になる。
【００３３】次に、上記実施例の濃淡画像の等高線描画装置を用いた濃淡画像の処理システムを説明する。以下、作用で説明した順序に従って、具体的なデータの流れを説明する。先ず、前処理装置６１において行われる前処理について説明する。なお、本実施例においては、鉄鋼薄膜試料をイメージングプレートを組み込んだ透過電子顕微鏡で撮影し、これから作成した 2048x1536 の大きさの 4096 階調の濃淡画像を入力画像とした。ディジタルイメージの倍率を、ピクセル間隔の実寸法で表した数値は 5.0 nm であった。
【００３４】前処理装置６１では、先ず、平滑化処理により量子ノイズを除いた後、100 階調の濃淡画像に調整した。
(A）本実施例で解析の対象とした第１のものは球形の析出物であり、解析の目的は析出物の粒径に対する頻度分布図の作成である。ＣＲＴに表示した濃淡イメージの上で、複数の析出物が接触あるいは重なっている箇所には、操作者が指示した線による切断を入れ、この線上のピクセル値は 0、あるいは最大値 100とした。
【００３５】(B）本実施例で解析の対象とした第２のものは棒状の形をした析出物であり、解析の目的は、析出物の太さとアスペクト比に対する頻度分布図の作成、および整合度の判別である。ＣＲＴに表示した濃淡イメージの上で、棒状の析出物が干渉縞あるいは粒界と接触あるいは重なっていて、等高線として分離が困難な箇所には、操作者が指示した線による切断を入れ、この線上のピクセル値は 0、あるいは最大値 100 とした。
【００３６】次に、前処理の終わったデータをデータ読み取り装置６２に入力し、等高線で囲まれた全ての領域の、存在する範囲とその面積、および隣接する高さの領域との重なり合いを記録した領域データリストを作成する。
【００３７】その後、上記領域データリストを濃淡画像の特徴領域抽出装置６３に入力して、処理の対象とする候補領域のリストを作成する。この選考過程で用いられるパラメータは、領域の面積、円形度、線間隔、最大濃度との標高差のほか、その領域内の濃度の極大点の数、およびそれらの位置、標高差等であり、これらに所定の限界値を与えた条件式を組み合わせた選考基準を使って候補を選出する。
【００３８】(A) 対象が円形の析出物のときの実施例で用いた限界値は、面積の上限と下限、円形度の下限、線間隔の上限、および標高差の下限である。これらの限界値は、あるパラメータには複数とし、他のパラメータとの組合せのもとで使い分ければ抽出成績は向上する。領域の内部構造が複雑な場合には、領域内の極大点の数およびそれに付随するデータを使って、領域の分割を行った。
(B) 対象が棒状の形をした析出物のときには、(A) のときの円形度の下限を上限に置き換えた。
【００３９】次に、上述した等高線の描画装置６４において、指定した領域の描画および形状データの取得を行う。特徴領域抽出装置６３が作成した候補領域の等高線を、表示手段４（ＣＲＴ）に描いた等高線図のハードコピーが、図５である。この過程で等高線の概略の形状を、イメージデータを参照せずに描画するためのデータとして、各特徴点の座標を読み取って記録する。このデータは本実施例で有効に使用することはなかったが、高度なパターン認識を必要とするときに使うことができる。
【００４０】次に、上記データ読み取り装置６２および特徴領域抽出装置６３の一例を説明する。図７は、データ読み取り装置６２の一例を示す構成図である。上記データ読み取り装置６２は、ディジタルイメージとして得られる濃淡画像の全てのものを対象とする。
【００４１】入力された原イメージ信号Ｓ１は前処理装置６１に与えられ、ここで公知の平滑化処理が施されて量子ノイズが取り除かれる。その後、濃度の最大値と最小値の間を適切な階調数に調整され、入力イメージ信号Ｓ２としてイメージ読み取り装置６２に出力される。
【００４２】イメージ読み取り装置６２は、入力イメージ信号Ｓ２のある階調をしきい値とする２値像の一単位のデータＳ４を読み込むたびに、読み取りデータ処理装置７３に送るようにしている。
【００４３】読み取りデータ処理装置７３では、送られてきた一単位のデータＳ３とそれに関連するワークファイル７４の記載内容と領域データ記録装置５の内容に応じて、各種の判断を行い、その結果を領域データ記録装置５へ書き込み（上書きを含む）、後で必要になるデータをワークファイル７４に書き込む。この作業を最大濃度から始めて一つずつ濃度を下げて行き、これが０になったところで領域データリストＬ１は完成する。
【００４４】図８は、読み取り装置の働きを説明するためのフローチャートである。なお、濃淡画像はその階調の数だけの２値画像の集まりであり、等高線はそれぞれの階調をしきい値とする２値画像の境界線として定義する。
【００４５】図８に示したように、動作がスタートすると、ステップＰ１においてイメージの読み取りが始まる。このイメージの読み取りは、最高の高さの２値画像から始められる。そして、２値画像の高さをステップＰ２で判断し、ゼロになったら読み取り動作を終了する。
【００４６】ここでは、画面上の移動時の出発点をイメージの最上で、かつ左端とする。そして、画面上での移動はイメージの最上線から出発し（ステップＰ３）、各行では左端から右方向に移動する。そして、ステップＰ４にてその行の右端に到達したか否かを判定し、右端に到達していない場合にはステップＰ５に進み、線の左端を移動開始点とする。
【００４７】次に、ステップＰ６にて走査位置が線の右端に達したか否かを判定し、右端に達していない場合にはステップＰ７に移行して移動処理を行う。そして、次にステップＰ８にて走査位置を変更してから、上述したステップＰ６に戻る。そして、ステップＰ６の判定の結果、その線の右端に到達したらステップＰ９に移行して一行下の左端に跳び、再び右の方に移動するという方法を繰り返して最下行まで行く。
【００４８】そして、この２値画像の走査が全て終わると、ステップＰ４からステップＰ１０に進み、一つ下の高さの２値画像に移行して同じことを繰り返し、高さがゼロの画面で読み取りを終了する。
【００４９】次に、ステップＰ７における移動の内容を詳細に説明する。ここでは、イメージを走査しているとき、そのピクセル値を読み取る点をカーソルと呼ぶことにする。濃度高さが「ｈ」という値に指定されて、カーソルが（x, y）の座標点にいるときには、その点の黒化度「ｄ」の値によって、ｄ＜ｈ，ｄ＝ｈ，ｄ＞ｈ の３つの状態の何れかの状態にある。
【００５０】移動の一つの単位は、この状態が変化した点から、次に状態が変化する点までである。以下、図９を参照して、カーソルの走査に伴って行われる具体的な作業の内容を説明する。読み取り装置の動作が「移動」の中に入ったときには、その位置のピクセル値をステップＰ１にて検出する。そして、その位置のピクセル値で決まるカーソルの状態によって、次の３通りの作業を行う。
【００５１】すなわち、ステップＰ２における判定の結果、ｄ＞ｈのときにはステップＰ３に進み、ワークファイルのその位置に対応する欄に記載してある領域名と、その一つ右の位置に記入してあるその領域が終了する位置のｘ座標を読み取り、その位置まで跳び、ワークファイルの持つ一つの配列の中に、領域名とその終了位置を記入する。このとき、カーソルが移動した位置ではｄ≦ｈの状態になる。
【００５２】また、ステップＰ２における判定の結果が、ｄ＞ｈでない場合はステップＰ４に進み、ｄ＝ｈか否かを判定する。そして、ｄ＝ｈのときには、ステップＰ５に進んでピクセル値を読み取りながら、ｎ≠ｈの位置まで移動する。このとき、ＣＲＴ上に開いたイメージ空間の対応する位置を塗りつぶすことにより、読み取り作業の進行状況を表示することができる。
【００５３】一方、状態がｄ≧ｈの状態から、ｄ＜ｈに変化したときには、ステップＰ６に進み、各種のデータを読み取り、これを記録する（記録装置は後述する）。この後、カーソルは右に移動し、その状態がｄ＜ｈから、ｄ≧ｈに変化した点のｘ座標を、変数ｘs の値として記録しておく（ステップＰ７）。
【００５４】領域の重なり合いの関係と大凡の形は、表１に記録される。それに対して行われる帳簿処理の具体的な内容と、ワークファイルに記録されるデータの内容は、図１０を参照しながら説明する。
【００５５】記録装置には、現在行のｙ座標、およびｄ≧ｈになった点のｘ座標ｘs と、現在点のｘ座標が渡される（ステップＰ１）。次に、ステップＰ２に移行し、ワークファイルの一行上（ｙ−１）の記録を読んで、その行のｘs からｘの間にある領域名を記録し、その数ｎを数える。
【００５６】そして、次のステップＰ３の判定の結果、ｎ＝０のときは、ステップＰ４に進み、それを新しい領域と判断して、その名前（一連番号ｍ）を記録装置に登録し、それの座標欄に現在のデータを書き込む。ワークファイルの記録に、ｘs とｘの間に一つ上の高さ（ｈ＋１）の領域があるときには、その領域の（nn）の欄の内容を読む。
【００５７】次に、ステップＰ５において、上のｈの領域nnが０であるか否かを判定する。そして、それが０のときには、ステップＰ６においてその下の現在領域の名前をそこに記入し、現在領域の（nb）欄の数値には１を加算する。
【００５８】また、ステップＰ３における判定の結果、ｎ＝０でない場合にはステップＰ７に進んでｎ＞１か否かを判定する。そして、ｎ＝１のときは、ステップＰ８に進み、一行上の領域の拡大として処理し、それに応じて座標データの一部を書き換える（ステップＰ１０）。
【００５９】また、ステップＰ７における判定の結果、ｎ＞１のときは、一行上の２つの領域の合体を意味する。このときは、ステップＰ９に進み、右側の領域は消去し（stの変数の数値の符号を負にする）、そのデータは、吸収した左側の領域のデータとして引き継ぎ、吸収した領域の座標データの書き換えを行う（ステップＰ１０）。もし、ｎ＞２ のときは、この合体作業を繰り返す。
【００６０】記録装置にデータの記入および書換えの終わった後には、ステップＰ１１においてワークファイルのｘs の欄に現在領域の名前を記入し、その一つ右の欄にはｘの座標の値を記入する。以上の作業を全画面の走査が終わるまで繰り返すことにより、記録装置の中の等高線で囲まれた領域のデータファイルＬ１は完成する。完成した領域データファイルＬ１は、何等かの目的を持った解析に使われたときに意味を持つ。
【００６１】図１１は、入力イメージが領域リストに変換された後、それぞれの手段で加工されていき、最後に特徴領域リストＬ６として完成されていく過程のデータの流れを説明する図である。
【００６２】図１１に示したように、入力された濃淡画像ＩＮは、濃淡画像データ読み取り装置６２に与えられ、上記濃淡画像データ読み取り装置６２により領域データリストＬ１が作成される。この領域データリストＬ１は、等高線で囲まれた領域の大凡の形状と隣接する高さの領域との重なり合いを記録したデータの集まりである。
【００６３】上記濃淡画像データ読み取り装置６２によって作成された領域データリストＬ１は、領域整理手段８２に与えられて加工される。上記領域整理手段８２は、領域と領域が上下に１：１で重なり合う部分を枝と定義して枝リストＬ２を作成するために設けられている手段である。
【００６４】なお、上記枝の起点となる領域は、ある高さで発生し、別の枝と合体する直前の領域が終点となる。そして、次の枝の起点は、合体直後の領域である。枝リスト２には、その起点、終点、およびそれのつながる次の枝の起点の領域名が記載される。なお、枝リストＬ２には解析目的に応じて、枝の代表となる特徴を備えた領域名と、その特性値を記録する。
【００６５】上記枝リストＬ２は、枝整理手段８３に与えられて加工される。上記枝整理手段８３は、枝を接続関係によって立体的に組み立て、全ての領域を高さ０で像の全面が一つの幹になる樹木構造として整理する。そして、解析対象としての可能性を備えた領域を持つ枝で、重なり合うものの集まりをグループと定義してグループリストＬ３を作成する。
【００６６】上記グループリストＬ３は、候補領域選択手段８４に与えられて加工される。候補領域選択手段８４は、解析対象として取り上げる可能性のある候補領域を、特性値を使った条件式を用いて、各グループの枝メンバーの代表領域の中から選び、これを候補リストＬ４に記入する。さらに、特性値の組合せが特別の条件を満たした領域には、この段階で合格の印を付けておく。
【００６７】候補リストＬ４は、データ追加手段８５に与えられて加工される。データ追加手段８５は、イメージデータの等高線を一回りする装置を働かせて、候補リストＬ４に登録された領域の等高線をたどり、その全長、凹凸度、くびれ部の形状等、特徴領域を抽出するときの条件式に必要な幾何学的形状の特徴を、追加データとして読み取り、結果を候補リストＬ４の中に書き込む。
【００６８】データ追加手段８５の出力は、領域抽出手段８６に与えられて加工される。上記領域抽出手段８６は、専門家が写真から目視作業で解析の対象を拾い出すときの条件を、領域リストＬ４と、上記データ追加手段８５で追加したデータを組み合わせたパラメータで記述した抽出条件式として書き表し、これに合格した領域を抽出領域リストＬ５に転記する。
【００６９】抽出領域リストＬ５は、データ調整手段８７に与えられて加工される。上記データ調整手段８７は、抽出領域の中で重なり合う領域の小さいものが、候補領域選択手段８４で合格の判定をされていているときには、抽出領域リストＬ５に書かれているそれぞれの領域の座標データおよび面積を、決められた計算式による新しい数値に書き換える。これは、特殊な内部構造を持つ領域を、２つに分割する操作である。重なる２つの領域が対等の条件のときには、例えば，面積の小さい領域を対象から除く。
【００７０】以上の手段で抽出された特徴領域リストＬ６は、そのデータを直感的に表現する等高線図としてＣＲＴに描くことにより、専門家の目視抽出の結果と比較してその成績を評価することができる。
【００７１】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の濃淡画像の等高線描画装置によれば、像の中の特徴的な形状の対象物を、等高線で囲まれた領域として抽出し、それらの形状を表す等高線とその分布を画像として表示するようにしたので、上記機能を用いて操作者の判断により、または予め設定された判断基準による評価と選別を行うことにより、濃淡画像の中から特定の目的のため対象物を抽出するための基本データを作成ことができる。これにより、材料組織の定量解析のほか、特定の対象物のイメージからの切り出し、対象物の詳細な幾何学的な形状をもとにした各種の判断のためのイメージを提供することができる。
【００７２】また、本発明の濃淡画像の処理システムによれば、本発明により作成されるイメージデータから作成した等高線データリストにより、機械による材料組織の自動定量解析において、人が目視作業で行うときと同程度の成績を持つ結果を得ることができる。また、入力可能なイメージは、吸収コントラストによる濃淡画像だけでなく、透過電子顕微鏡像のように、着目する粒子が回折コントラストによって識別されるものにも、その対象を広げることができる。さらに、濃淡画像の解析のための有力な手段である２値化・細線化像のデータリストと並んで、本発明のデータリストはパターン認識のための一つの汎用的な手法として利用することができる。
【００７３】さらに、解析対象となる特徴を備えた領域を、領域データファイルの検索と比較の繰り返しにより抽出することができ、画像解析の専門家が写真から目視判定で特徴領域を抽出してそれを定量化する作業を機械に置き換えることができるとともに、画像解析の専門家が行う目視解析と同程度以上の成績が得られるようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の濃淡画像の等高線描画装置の一実施例を示すブロック図である。
【図２】図１の装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】実施例で用いた、８近傍点の位置の符号を定義する図である。
【図４】カーソルの移動方法を説明するための、８近傍点のピクセル値の一例を示す図である。
【図５】鉄鋼材料の透過電子顕微鏡像の中から、本装置により抽出された円形析出物と判定できる可能性のある領域の分布図である。
【図６】本発明の濃淡画像の処理システムの基本構成と、その中のデータの流れの説明図である。
【図７】本発明の濃淡画像の処理システムに用いられる濃淡画像データ読み取り装置の一実施例を示す構成図である。
【図８】濃淡画像データ読み取り装置がイメージデータを読み取るときの走査の方法を説明する図である。
【図９】濃淡画像データ読み取り装置において、カーソルの状態による走査過程の移動に関する動作を説明する図である。
【図１０】濃淡画像データ読み取り装置において、領域データファイルへの読み取りデータの記入方法、およびワークファイルへのデータの記入方法の説明図である。
【図１１】濃淡画像の処理システムに用いられる特徴領域抽出装置の概略構成およびイメージデータの流れを示す構成図である。
【符号の説明】
１ 領域名指定手段
２ 条件式作成手段
３ 等高線追尾手段
４ 表示手段
５ 特徴点の座標読み取り手段
６ 等高線形状のデータ作成手段
６１ 前処理装置
６２ データ読み取り装置
６３ 特徴領域抽出装置
６４ 等高線の描画装置
ＩＮ 濃淡画像
Ｌ１ 領域データリスト
Ｌ２ 枝リスト
Ｌ３ グループリスト
Ｌ４ 候補リスト
Ｌ５ 抽出領域リスト
Ｌ６ 特徴領域リスト
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、濃淡画像の等高線描画装置および濃淡画像の処理システムに関わる。
【０００２】
【従来の技術】材料組織画像あるいは粉体・粒子等の画像を機械によって定量解析を行うためには、入力画像を２値化あるいは細線化処理を行った後の処理画像の中に、対象となるイメージとしての欠陥がなく、また対象物以外のものが存在しないことが必要である。
【０００３】これを実現するためには、通常、幾何学的なパターン認識作業を行っている。パターン認識を含む画像処理および解析は、一般に、しきい値処理による２値画像を用いて行われている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上記のようなしきい値処理による２値画像を用いて行う方法では、黒化度の勾配に関する情報が除かれているため、コントラストの関係する高度な認識を行うことはできなかった。このため、従来は機械が対象とすることのできる画像は、２値化処理になじむ濃淡画像に限られていた。
【０００５】本発明は上述の問題点にかんがみ、取り扱うことができる濃淡画像の範囲を大幅に拡大して、高度なパターン認識を行うことができるようにすることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記問題点を解決するために、本発明の濃淡画像の等高線描画装置は、濃淡画像の中の特徴的な形状の対象物を等高線で囲まれた領域として抽出する領域抽出手段と、上記領域抽出手段によって抽出された特徴的な形状の対象物を表す等高線とその分布を画像として表示する表示手段とを具備している。
【０００７】また、本発明の濃淡画像の処理システムは、前処理の終わった濃淡画像を、多数の２値画像の集まりと見なし、それぞれの領域の存在範囲と、上下に隣接する領域を記録した領域データファイルを作成し、そのデータを立体的に整理して、その中から着目する特徴を備えた等高線、またはその集団を表示装置に描画する。そして、この中の必要な等高線図を記録することにより、高度なパターン認識を必要とする各種の作業、例えば、材料組織の定量化、特徴領域の切り出し、重ね合わせなどを効率的に行うための環境を用意するようにしている。
【０００８】
【作用】図６は、濃淡画像の処理システムの構成とデータの流れを説明する図である。図６から明らかなように、本発明の濃淡画像の処理システムは、前処理装置６１、データ読み取り装置６２、特徴領域抽出装置６３および等高線の描画装置６４等によって構成されている。
【０００９】先ず、ＣＣＤやＩＰ、またはスキャナ等で作成された原イメージ信号Ｓ１が前処理装置６１に与えられる。前処理装置６１においては、等高線で囲まれた領域に量子ノイズ等に起因する孤立領域を除くための平滑化を行う。この場合、目的によっては、平滑化の後に次の処理の一方または両方を行う。すなわち、その一つは、ラプラシアン処理を施して、微分濃淡画像に変換する処理である。
【００１０】また、他の一つは、画像を表示して、対象像の上に切断線を描き、この線上の濃度値を最大値または“０”とする。その後、濃度の最大値と最小値との間を分割して、濃度の階調の調整を行う。
【００１１】前処理装置６１において前処理が施されたイメージデータＳ１は、次に、データ読み取り装置６２に入力され、それぞれの階調値をしきい値とする２値画像の境界（等高線）で囲まれた領域の大きさと、それの存在する範囲、および上下の隣接する高さの領域との重なり合いの関係のデータを記録した領域データファイルに変換される。上記領域データファイルの配列要素の記載内容と、各項目の意味を下記の表１に示す。
【００１２】
【表１】
【００１３】領域データファイルは、特徴領域抽出装置６３により、上下に１：１で重なり合う領域の集まりを枝としてまとめられる。そして、これらの接続関係を立体的に組み立てて、全ての領域を、高さが“０”で像の全体が一つの幹になる樹木構造として整理される。
【００１４】これにより、例えば、濃淡画像の写真の中で、意味のある対象物として作業者が着目する像は、特定の枝の断面の代表領域に対応させることができる。このようにして、領域を樹木構造の中に位置づけることにより、領域の性格を表すパラメータとしては、表１に示したデータリストのパラメータのほかに、その領域内の濃度の極大点の数、およびそれらの位置、標高差、お互いの接続関係を使うことができるようになる。
【００１５】等高線の描画装置６４では等高線の描画が行われる。等高線を描画する領域の指定は、領域データリストおよび領域の樹木構造から得られるパラメータの特定のものに、限界値を指定した条件式によって行う。
【００１６】領域名を指定して等高線表示装置を働かせると、領域データのしきい値（th）が指定されて、（iu, ju）を起点とし、イメージデータの等高線を一回りする。このときに通過した点を、表示装置の対応する位置に印をつけることにより、指定された領域の周辺を囲む等高線を描くことができる。
【００１７】等高線を一回りするときには、その幾何学的な詳細な形状を与える特徴点の座標を、数値データとして取得できる。例えば、等高線の外側に対して凸または凹の屈曲点の座標とその折れ曲がりの角度、くびれた部分の位置と幅、等高線の全長等を容易に数値データとすることができる。
【００１８】なお、この一連の座標データを用いれば、等高線の大凡の形状を、イメージデータを参照せずに描くことができる。このデータは、更に高度なパターン認識のための入力データとして利用できる。
【００１９】
【実施例】次に、本発明の濃淡画像の等高線描画装置および濃淡画像の処理システムの実施例を詳述する。先ず、図１および図２に従って本実施例の濃淡画像の等高線描画装置を説明する。図１は本実施例の濃淡画像の等高線描画装置の構成を示す図である。図１に示したように、本実施例の濃淡画像の等高線描画装置は領域名指定手段１、条件式作成手段２、等高線追尾手段３、表示手段４、特徴点の座標読み取り手段５および等高線形状のデータ作成手段６によって構成されている。
【００２０】図２は、図１に示した濃淡画像の等高線描画装置の動作を説明するためのフローチャートである。図２に示したように、ステップＰ１において領域名指定手段１により領域名を指定すると、領域データファイルから、その等高線の高さ(h)と、その領域に入った最初の点の座標(x,y) の値を読み取る。等高線追尾手段３では、イメージデータのその点を起点として（図２のステップＰ２）、等高線の上を時計回りの方向に移動する。
【００２１】本実施例では、イメージの周辺のピクセル値は“０”としてある。このため、等高線は全て閉じた閉曲線となる。濃淡画像の等高線の特徴は、他の等高線とは重なる部分はあっても、交差点がないことであり、一回りすると起点に戻る。
【００２２】図３は、ある点の回りの８近傍点の記号を示している。ステップＰ３の「近傍探索」では、先ず、カーソルの位置（現在点）の回りの８近傍点のピクセル値を読み取り、８個の要素を持つ配列に書き込む。
【００２３】図４は、等高線の高さを88と指定したときの、等高線上の点とその８近傍点のピクセル値の一例を示している。この図の中心に進入する前の点の方向は５である。この場合、カーソルが起点にいるときの進入方向は４とする。
【００２４】図４で、ここを起点として８近傍点を時計方向に移動して、ピクセル値ｄが、d＜h から、 d≧h となる点を、次に移動する点とする。図４では、「２」の位置の方向である。
【００２５】次に、ステップＰ４で行う屈曲点の判定方法を説明する。直前の屈曲点（または起点）を出るときの方向は、図３の数値drb として記憶してある。カーソルの存在する現時点に入るときの方向をdri とするとともに、出るときの方向をdroとする。
【００２６】このとき、 d = abs ( drb - dri + drb - dro ) …（１式）
とおくと、屈曲点である条件は、「以下に示す３つの不等式が同時に成り立つとき」、と記述することができる。
ｄ＞１ …（２式）
ｄ＜１５ …（３式）
ｄ≠７ …（４式）
【００２７】これを言い換えれば、直前の屈曲点を出る時の方向と、現在点に入る前の点と後の点を結ぶ線分の方向の間の変化が４５度、またはそれ以上になった点が新しい屈曲点である。そして、その屈曲点の(x,y) 座標が記録される。なお、起点は無条件で記録される。
【００２８】ステップＰ４における判定が屈曲点の場合は、ステップＰ５に進み、座標点を記録する。また、ステップＰ４における判定が屈曲点でない場合は、ステップＰ４からステップＰ６に進み、その点が中間点であるか否かを判定する。ところで、等高線を屈曲点だけで記録すると、緩やかにカーブした曲線部分が直線として近似される。これを除くために、直前の屈曲点（または中間点）からの距離（または移動ステップ数）を指定して、それを越えた点を中間点として、その点の(x,y) 座標を記録する。なお、本実施例では中間点を指示するステップ数を10としたが、これは解析の目的に応じて任意に選べばよい。
【００２９】記録される座標点を分類すると、内側に凸な屈曲点、外側に凸な屈曲点、および中間点の３種類がある。これらを区別するために、それぞれに「-1」、「+1」、「 0」、の印をつけておくと、等高線の形状の特徴（例えば、くびれ部の位置と幅、あるいは半島の長さ等）を量として表現するときの計算に便利である。
【００３０】ステップＰ５において必要な特徴点の記録が終わると、そのときの進行方向をdrbとして記録し、ステップＰ３の「近傍探索」で決めた次の点に移動し（ステップＰ７）、同じ作業を繰り返す。そして、等高線を一回りして起点に戻ったところ（ステップＰ８）で等高線形状データは完成する。
【００３１】したがって、表示装置のウインドーに、入力イメージに対応する空間を開いておき、上の作業の中で通過した点の座標に対応する場所に点を描けば、等高線図を描くことができる。図５は、このような方法で析出物としての特徴を備えた領域の等高線を、原イメージを１／２に縮尺した1024×768 のイメージとして表示したものである。
【００３２】等高線追尾手段３を働かせて得られた等高線の形状データを使えば、これとほとんど同じ等高線図を、原イメージのピクセルデータを使わずに描くことができる。そして、それに記録された各点の座標データを使えば、それぞれの線分の長さ、線分の間の角度等の幾何学的なデータを組み合わせて、高度なパターン認識を行うことが可能になる。
【００３３】次に、上記実施例の濃淡画像の等高線描画装置を用いた濃淡画像の処理システムを説明する。以下、作用で説明した順序に従って、具体的なデータの流れを説明する。先ず、前処理装置６１において行われる前処理について説明する。なお、本実施例においては、鉄鋼薄膜試料をイメージングプレートを組み込んだ透過電子顕微鏡で撮影し、これから作成した 2048x1536 の大きさの 4096 階調の濃淡画像を入力画像とした。ディジタルイメージの倍率を、ピクセル間隔の実寸法で表した数値は 5.0 nm であった。
【００３４】前処理装置６１では、先ず、平滑化処理により量子ノイズを除いた後、100 階調の濃淡画像に調整した。
(A）本実施例で解析の対象とした第１のものは球形の析出物であり、解析の目的は析出物の粒径に対する頻度分布図の作成である。ＣＲＴに表示した濃淡イメージの上で、複数の析出物が接触あるいは重なっている箇所には、操作者が指示した線による切断を入れ、この線上のピクセル値は 0、あるいは最大値 100とした。
【００３５】(B）本実施例で解析の対象とした第２のものは棒状の形をした析出物であり、解析の目的は、析出物の太さとアスペクト比に対する頻度分布図の作成、および整合度の判別である。ＣＲＴに表示した濃淡イメージの上で、棒状の析出物が干渉縞あるいは粒界と接触あるいは重なっていて、等高線として分離が困難な箇所には、操作者が指示した線による切断を入れ、この線上のピクセル値は 0、あるいは最大値 100 とした。
【００３６】次に、前処理の終わったデータをデータ読み取り装置６２に入力し、等高線で囲まれた全ての領域の、存在する範囲とその面積、および隣接する高さの領域との重なり合いを記録した領域データリストを作成する。
【００３７】その後、上記領域データリストを濃淡画像の特徴領域抽出装置６３に入力して、処理の対象とする候補領域のリストを作成する。この選考過程で用いられるパラメータは、領域の面積、円形度、線間隔、最大濃度との標高差のほか、その領域内の濃度の極大点の数、およびそれらの位置、標高差等であり、これらに所定の限界値を与えた条件式を組み合わせた選考基準を使って候補を選出する。
【００３８】(A) 対象が円形の析出物のときの実施例で用いた限界値は、面積の上限と下限、円形度の下限、線間隔の上限、および標高差の下限である。これらの限界値は、あるパラメータには複数とし、他のパラメータとの組合せのもとで使い分ければ抽出成績は向上する。領域の内部構造が複雑な場合には、領域内の極大点の数およびそれに付随するデータを使って、領域の分割を行った。
(B) 対象が棒状の形をした析出物のときには、(A) のときの円形度の下限を上限に置き換えた。
【００３９】次に、上述した等高線の描画装置６４において、指定した領域の描画および形状データの取得を行う。特徴領域抽出装置６３が作成した候補領域の等高線を、表示手段４（ＣＲＴ）に描いた等高線図のハードコピーが、図５である。この過程で等高線の概略の形状を、イメージデータを参照せずに描画するためのデータとして、各特徴点の座標を読み取って記録する。このデータは本実施例で有効に使用することはなかったが、高度なパターン認識を必要とするときに使うことができる。
【００４０】次に、上記データ読み取り装置６２および特徴領域抽出装置６３の一例を説明する。図７は、データ読み取り装置６２の一例を示す構成図である。上記データ読み取り装置６２は、ディジタルイメージとして得られる濃淡画像の全てのものを対象とする。
【００４１】入力された原イメージ信号Ｓ１は前処理装置６１に与えられ、ここで公知の平滑化処理が施されて量子ノイズが取り除かれる。その後、濃度の最大値と最小値の間を適切な階調数に調整され、入力イメージ信号Ｓ２としてイメージ読み取り装置６２に出力される。
【００４２】イメージ読み取り装置６２は、入力イメージ信号Ｓ２のある階調をしきい値とする２値像の一単位のデータＳ４を読み込むたびに、読み取りデータ処理装置７３に送るようにしている。
【００４３】読み取りデータ処理装置７３では、送られてきた一単位のデータＳ３とそれに関連するワークファイル７４の記載内容と領域データ記録装置５の内容に応じて、各種の判断を行い、その結果を領域データ記録装置５へ書き込み（上書きを含む）、後で必要になるデータをワークファイル７４に書き込む。この作業を最大濃度から始めて一つずつ濃度を下げて行き、これが０になったところで領域データリストＬ１は完成する。
【００４４】図８は、読み取り装置の働きを説明するためのフローチャートである。なお、濃淡画像はその階調の数だけの２値画像の集まりであり、等高線はそれぞれの階調をしきい値とする２値画像の境界線として定義する。
【００４５】図８に示したように、動作がスタートすると、ステップＰ１においてイメージの読み取りが始まる。このイメージの読み取りは、最高の高さの２値画像から始められる。そして、２値画像の高さをステップＰ２で判断し、ゼロになったら読み取り動作を終了する。
【００４６】ここでは、画面上の移動時の出発点をイメージの最上で、かつ左端とする。そして、画面上での移動はイメージの最上線から出発し（ステップＰ３）、各行では左端から右方向に移動する。そして、ステップＰ４にてその行の右端に到達したか否かを判定し、右端に到達していない場合にはステップＰ５に進み、線の左端を移動開始点とする。
【００４７】次に、ステップＰ６にて走査位置が線の右端に達したか否かを判定し、右端に達していない場合にはステップＰ７に移行して移動処理を行う。そして、次にステップＰ８にて走査位置を変更してから、上述したステップＰ６に戻る。そして、ステップＰ６の判定の結果、その線の右端に到達したらステップＰ９に移行して一行下の左端に跳び、再び右の方に移動するという方法を繰り返して最下行まで行く。
【００４８】そして、この２値画像の走査が全て終わると、ステップＰ４からステップＰ１０に進み、一つ下の高さの２値画像に移行して同じことを繰り返し、高さがゼロの画面で読み取りを終了する。
【００４９】次に、ステップＰ７における移動の内容を詳細に説明する。ここでは、イメージを走査しているとき、そのピクセル値を読み取る点をカーソルと呼ぶことにする。濃度高さが「ｈ」という値に指定されて、カーソルが（x, y）の座標点にいるときには、その点の黒化度「ｄ」の値によって、ｄ＜ｈ，ｄ＝ｈ，ｄ＞ｈ の３つの状態の何れかの状態にある。
【００５０】移動の一つの単位は、この状態が変化した点から、次に状態が変化する点までである。以下、図９を参照して、カーソルの走査に伴って行われる具体的な作業の内容を説明する。読み取り装置の動作が「移動」の中に入ったときには、その位置のピクセル値をステップＰ１にて検出する。そして、その位置のピクセル値で決まるカーソルの状態によって、次の３通りの作業を行う。
【００５１】すなわち、ステップＰ２における判定の結果、ｄ＞ｈのときにはステップＰ３に進み、ワークファイルのその位置に対応する欄に記載してある領域名と、その一つ右の位置に記入してあるその領域が終了する位置のｘ座標を読み取り、その位置まで跳び、ワークファイルの持つ一つの配列の中に、領域名とその終了位置を記入する。このとき、カーソルが移動した位置ではｄ≦ｈの状態になる。
【００５２】また、ステップＰ２における判定の結果が、ｄ＞ｈでない場合はステップＰ４に進み、ｄ＝ｈか否かを判定する。そして、ｄ＝ｈのときには、ステップＰ５に進んでピクセル値を読み取りながら、ｎ≠ｈの位置まで移動する。このとき、ＣＲＴ上に開いたイメージ空間の対応する位置を塗りつぶすことにより、読み取り作業の進行状況を表示することができる。
【００５３】一方、状態がｄ≧ｈの状態から、ｄ＜ｈに変化したときには、ステップＰ６に進み、各種のデータを読み取り、これを記録する（記録装置は後述する）。この後、カーソルは右に移動し、その状態がｄ＜ｈから、ｄ≧ｈに変化した点のｘ座標を、変数ｘs の値として記録しておく（ステップＰ７）。
【００５４】領域の重なり合いの関係と大凡の形は、表１に記録される。それに対して行われる帳簿処理の具体的な内容と、ワークファイルに記録されるデータの内容は、図１０を参照しながら説明する。
【００５５】記録装置には、現在行のｙ座標、およびｄ≧ｈになった点のｘ座標ｘs と、現在点のｘ座標が渡される（ステップＰ１）。次に、ステップＰ２に移行し、ワークファイルの一行上（ｙ−１）の記録を読んで、その行のｘs からｘの間にある領域名を記録し、その数ｎを数える。
【００５６】そして、次のステップＰ３の判定の結果、ｎ＝０のときは、ステップＰ４に進み、それを新しい領域と判断して、その名前（一連番号ｍ）を記録装置に登録し、それの座標欄に現在のデータを書き込む。ワークファイルの記録に、ｘs とｘの間に一つ上の高さ（ｈ＋１）の領域があるときには、その領域の（nn）の欄の内容を読む。
【００５７】次に、ステップＰ５において、上のｈの領域nnが０であるか否かを判定する。そして、それが０のときには、ステップＰ６においてその下の現在領域の名前をそこに記入し、現在領域の（nb）欄の数値には１を加算する。
【００５８】また、ステップＰ３における判定の結果、ｎ＝０でない場合にはステップＰ７に進んでｎ＞１か否かを判定する。そして、ｎ＝１のときは、ステップＰ８に進み、一行上の領域の拡大として処理し、それに応じて座標データの一部を書き換える（ステップＰ１０）。
【００５９】また、ステップＰ７における判定の結果、ｎ＞１のときは、一行上の２つの領域の合体を意味する。このときは、ステップＰ９に進み、右側の領域は消去し（stの変数の数値の符号を負にする）、そのデータは、吸収した左側の領域のデータとして引き継ぎ、吸収した領域の座標データの書き換えを行う（ステップＰ１０）。もし、ｎ＞２ のときは、この合体作業を繰り返す。
【００６０】記録装置にデータの記入および書換えの終わった後には、ステップＰ１１においてワークファイルのｘs の欄に現在領域の名前を記入し、その一つ右の欄にはｘの座標の値を記入する。以上の作業を全画面の走査が終わるまで繰り返すことにより、記録装置の中の等高線で囲まれた領域のデータファイルＬ１は完成する。完成した領域データファイルＬ１は、何等かの目的を持った解析に使われたときに意味を持つ。
【００６１】図１１は、入力イメージが領域リストに変換された後、それぞれの手段で加工されていき、最後に特徴領域リストＬ６として完成されていく過程のデータの流れを説明する図である。
【００６２】図１１に示したように、入力された濃淡画像ＩＮは、濃淡画像データ読み取り装置６２に与えられ、上記濃淡画像データ読み取り装置６２により領域データリストＬ１が作成される。この領域データリストＬ１は、等高線で囲まれた領域の大凡の形状と隣接する高さの領域との重なり合いを記録したデータの集まりである。
【００６３】上記濃淡画像データ読み取り装置６２によって作成された領域データリストＬ１は、領域整理手段８２に与えられて加工される。上記領域整理手段８２は、領域と領域が上下に１：１で重なり合う部分を枝と定義して枝リストＬ２を作成するために設けられている手段である。
【００６４】なお、上記枝の起点となる領域は、ある高さで発生し、別の枝と合体する直前の領域が終点となる。そして、次の枝の起点は、合体直後の領域である。枝リスト２には、その起点、終点、およびそれのつながる次の枝の起点の領域名が記載される。なお、枝リストＬ２には解析目的に応じて、枝の代表となる特徴を備えた領域名と、その特性値を記録する。
【００６５】上記枝リストＬ２は、枝整理手段８３に与えられて加工される。上記枝整理手段８３は、枝を接続関係によって立体的に組み立て、全ての領域を高さ０で像の全面が一つの幹になる樹木構造として整理する。そして、解析対象としての可能性を備えた領域を持つ枝で、重なり合うものの集まりをグループと定義してグループリストＬ３を作成する。
【００６６】上記グループリストＬ３は、候補領域選択手段８４に与えられて加工される。候補領域選択手段８４は、解析対象として取り上げる可能性のある候補領域を、特性値を使った条件式を用いて、各グループの枝メンバーの代表領域の中から選び、これを候補リストＬ４に記入する。さらに、特性値の組合せが特別の条件を満たした領域には、この段階で合格の印を付けておく。
【００６７】候補リストＬ４は、データ追加手段８５に与えられて加工される。データ追加手段８５は、イメージデータの等高線を一回りする装置を働かせて、候補リストＬ４に登録された領域の等高線をたどり、その全長、凹凸度、くびれ部の形状等、特徴領域を抽出するときの条件式に必要な幾何学的形状の特徴を、追加データとして読み取り、結果を候補リストＬ４の中に書き込む。
【００６８】データ追加手段８５の出力は、領域抽出手段８６に与えられて加工される。上記領域抽出手段８６は、専門家が写真から目視作業で解析の対象を拾い出すときの条件を、領域リストＬ４と、上記データ追加手段８５で追加したデータを組み合わせたパラメータで記述した抽出条件式として書き表し、これに合格した領域を抽出領域リストＬ５に転記する。
【００６９】抽出領域リストＬ５は、データ調整手段８７に与えられて加工される。上記データ調整手段８７は、抽出領域の中で重なり合う領域の小さいものが、候補領域選択手段８４で合格の判定をされていているときには、抽出領域リストＬ５に書かれているそれぞれの領域の座標データおよび面積を、決められた計算式による新しい数値に書き換える。これは、特殊な内部構造を持つ領域を、２つに分割する操作である。重なる２つの領域が対等の条件のときには、例えば，面積の小さい領域を対象から除く。
【００７０】以上の手段で抽出された特徴領域リストＬ６は、そのデータを直感的に表現する等高線図としてＣＲＴに描くことにより、専門家の目視抽出の結果と比較してその成績を評価することができる。
【００７１】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の濃淡画像の等高線描画装置によれば、像の中の特徴的な形状の対象物を、等高線で囲まれた領域として抽出し、それらの形状を表す等高線とその分布を画像として表示するようにしたので、上記機能を用いて操作者の判断により、または予め設定された判断基準による評価と選別を行うことにより、濃淡画像の中から特定の目的のため対象物を抽出するための基本データを作成ことができる。これにより、材料組織の定量解析のほか、特定の対象物のイメージからの切り出し、対象物の詳細な幾何学的な形状をもとにした各種の判断のためのイメージを提供することができる。
【００７２】また、本発明の濃淡画像の処理システムによれば、本発明により作成されるイメージデータから作成した等高線データリストにより、機械による材料組織の自動定量解析において、人が目視作業で行うときと同程度の成績を持つ結果を得ることができる。また、入力可能なイメージは、吸収コントラストによる濃淡画像だけでなく、透過電子顕微鏡像のように、着目する粒子が回折コントラストによって識別されるものにも、その対象を広げることができる。さらに、濃淡画像の解析のための有力な手段である２値化・細線化像のデータリストと並んで、本発明のデータリストはパターン認識のための一つの汎用的な手法として利用することができる。
【００７３】さらに、解析対象となる特徴を備えた領域を、領域データファイルの検索と比較の繰り返しにより抽出することができ、画像解析の専門家が写真から目視判定で特徴領域を抽出してそれを定量化する作業を機械に置き換えることができるとともに、画像解析の専門家が行う目視解析と同程度以上の成績が得られるようにすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の濃淡画像の等高線描画装置の一実施例を示すブロック図である。
【図２】図１の装置の動作を説明するためのフローチャートである。
【図３】実施例で用いた、８近傍点の位置の符号を定義する図である。
【図４】カーソルの移動方法を説明するための、８近傍点のピクセル値の一例を示す図である。
【図５】鉄鋼材料の透過電子顕微鏡像の中から、本装置により抽出された円形析出物と判定できる可能性のある領域の分布図である。
【図６】本発明の濃淡画像の処理システムの基本構成と、その中のデータの流れの説明図である。
【図７】本発明の濃淡画像の処理システムに用いられる濃淡画像データ読み取り装置の一実施例を示す構成図である。
【図８】濃淡画像データ読み取り装置がイメージデータを読み取るときの走査の方法を説明する図である。
【図９】濃淡画像データ読み取り装置において、カーソルの状態による走査過程の移動に関する動作を説明する図である。
【図１０】濃淡画像データ読み取り装置において、領域データファイルへの読み取りデータの記入方法、およびワークファイルへのデータの記入方法の説明図である。
【図１１】濃淡画像の処理システムに用いられる特徴領域抽出装置の概略構成およびイメージデータの流れを示す構成図である。
【符号の説明】
１ 領域名指定手段
２ 条件式作成手段
３ 等高線追尾手段
４ 表示手段
５ 特徴点の座標読み取り手段
６ 等高線形状のデータ作成手段
６１ 前処理装置
６２ データ読み取り装置
６３ 特徴領域抽出装置
６４ 等高線の描画装置
ＩＮ 濃淡画像
Ｌ１ 領域データリスト
Ｌ２ 枝リスト
Ｌ３ グループリスト
Ｌ４ 候補リスト
Ｌ５ 抽出領域リスト
Ｌ６ 特徴領域リスト
【特許請求の範囲】
【請求項１】 濃淡画像の中の特徴的な形状の対象物を等高線で囲まれた領域として抽出する領域抽出手段と、上記領域抽出手段によって抽出された特徴的な形状の対象物を表す等高線とその分布を画像として表示する表示手段とを具備することを特徴とする濃淡画像の等高線描画装置。
【請求項２】 上記領域抽出手段は、領域を特徴づけるパラメータの限界値を指定した条件式を作成し、濃淡画像の中の特徴的な形状の対象物を等高線で囲まれた領域として抽出することを特徴とする請求項１記載の濃淡画像の等高線描画装置。
【請求項３】 上記表示装置に表示される等高線図の特徴点の座標を読み取る手段を具備することを特徴とする請求項１記載濃淡画像の等高線描画装置。
【請求項４】 濃淡画像の量子ノイズを除去して、濃度の最大値と最小値の間を任意の数に分割した多値画像に変換する濃淡画像前処理装置と、上記濃淡画像前処理装置によって処理された濃淡画像から、それぞれの濃度値の等高線で囲まれた領域の位置とその存在する範囲、および隣接する高さの領域との重なり合いの関係を記録した領域データリストを作成するデータ読み取り装置と、上記データ読み取り装置によって作成された濃淡画像の中で、意味のある対象物として着目する所定の特徴を備えた像を選び出す特徴領域抽出装置と、上記特徴領域抽出装置によって選び出された特徴領域を特徴づけるパラメータの限界値を指定した条件式を作成するとともに、上記条件式を満足する領域の等高線を表示装置に描画し、それの特徴点の座標を読み取る手段とを備えることを特徴とする濃淡画像の処理システム。
【請求項５】 濃淡画像の量子ノイズを除去して、濃度の最大値と最小値の間を任意の数に分割した多値画像に変換する濃淡画像前処理装置と、上記濃淡画像前処理装置によって前処理された画像を表示して、対象像の上に切断線を描くとともに、上記線上の濃度値を最大値または０とする手段と、上記濃淡画像前処理装置によって処理された濃淡画像から、それぞれの濃度値の等高線で囲まれた領域の位置とその存在する範囲、および隣接する高さの領域との重なり合いの関係を記録した領域データリストを作成するデータ読み取り装置と、上記データ読み取り装置によって作成された濃淡画像の中で、意味のある対象物として着目する所定の特徴を備えた像を選び出す特徴領域抽出装置と、上記特徴領域抽出装置によって選び出された特徴領域を特徴づけるパラメータの限界値を指定した条件式を作成するとともに、上記条件式を満足する領域の等高線を表示装置に描画し、それの特徴点の座標を読み取る手段とを備えることを特徴とする濃淡画像の処理システム。
【請求項１】 濃淡画像の中の特徴的な形状の対象物を等高線で囲まれた領域として抽出する領域抽出手段と、上記領域抽出手段によって抽出された特徴的な形状の対象物を表す等高線とその分布を画像として表示する表示手段とを具備することを特徴とする濃淡画像の等高線描画装置。
【請求項２】 上記領域抽出手段は、領域を特徴づけるパラメータの限界値を指定した条件式を作成し、濃淡画像の中の特徴的な形状の対象物を等高線で囲まれた領域として抽出することを特徴とする請求項１記載の濃淡画像の等高線描画装置。
【請求項３】 上記表示装置に表示される等高線図の特徴点の座標を読み取る手段を具備することを特徴とする請求項１記載濃淡画像の等高線描画装置。
【請求項４】 濃淡画像の量子ノイズを除去して、濃度の最大値と最小値の間を任意の数に分割した多値画像に変換する濃淡画像前処理装置と、上記濃淡画像前処理装置によって処理された濃淡画像から、それぞれの濃度値の等高線で囲まれた領域の位置とその存在する範囲、および隣接する高さの領域との重なり合いの関係を記録した領域データリストを作成するデータ読み取り装置と、上記データ読み取り装置によって作成された濃淡画像の中で、意味のある対象物として着目する所定の特徴を備えた像を選び出す特徴領域抽出装置と、上記特徴領域抽出装置によって選び出された特徴領域を特徴づけるパラメータの限界値を指定した条件式を作成するとともに、上記条件式を満足する領域の等高線を表示装置に描画し、それの特徴点の座標を読み取る手段とを備えることを特徴とする濃淡画像の処理システム。
【請求項５】 濃淡画像の量子ノイズを除去して、濃度の最大値と最小値の間を任意の数に分割した多値画像に変換する濃淡画像前処理装置と、上記濃淡画像前処理装置によって前処理された画像を表示して、対象像の上に切断線を描くとともに、上記線上の濃度値を最大値または０とする手段と、上記濃淡画像前処理装置によって処理された濃淡画像から、それぞれの濃度値の等高線で囲まれた領域の位置とその存在する範囲、および隣接する高さの領域との重なり合いの関係を記録した領域データリストを作成するデータ読み取り装置と、上記データ読み取り装置によって作成された濃淡画像の中で、意味のある対象物として着目する所定の特徴を備えた像を選び出す特徴領域抽出装置と、上記特徴領域抽出装置によって選び出された特徴領域を特徴づけるパラメータの限界値を指定した条件式を作成するとともに、上記条件式を満足する領域の等高線を表示装置に描画し、それの特徴点の座標を読み取る手段とを備えることを特徴とする濃淡画像の処理システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図６】
【図５】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図６】
【図５】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
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【公開番号】特開平７−１０５３７９
【公開日】平成７年（１９９５）４月２１日
【国際特許分類】
【出願番号】特願平５−２７３２１４
【出願日】平成５年（１９９３）１０月５日
【出願人】（０００００６６５５）新日本製鐵株式会社 (6,474)
【公開日】平成７年（１９９５）４月２１日
【国際特許分類】
【出願日】平成５年（１９９３）１０月５日
【出願人】（０００００６６５５）新日本製鐵株式会社 (6,474)
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