画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム
【課題】 所定の方向に延在する線状体が撮像された画像から線状体の像をサンプルとして精度良く抽出することができる画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムを提供する。
【解決手段】 画像処理装置１は、互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、線状体に対応する領域の領域相対長さを閾値毎に算出し、相対長さプロット群における上に凸の曲状部から所定の明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出する。
【解決手段】 画像処理装置１は、互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、線状体に対応する領域の領域相対長さを閾値毎に算出し、相対長さプロット群における上に凸の曲状部から所定の明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の方向に延在する線状体が撮像された画像を処理する画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
所定の方向に延在する線状体（磁気記録メディア用の針状粒子、液晶分子、ディジタル記録メディア用の記録マーク、層状構造物等）が撮像された画像を対象として線状体に関する情報（所定の方向に沿った線状体の長さ、所定の方向と直交する方向に沿った線状体の長さ等）を取得する画像処理方法においては、線状体に該当する画素を特定するための閾値を設定する場合、モード法が用いられるのが従来一般的である（例えば、非特許文献１参照）。
【非特許文献１】“２値化”、［online］、［平成２０年２月２５日検索］、インターネット＜URL:http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/person/shuto/research/0605/two-level.html＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、モード法による閾値の設定にあっては、所定の方向に延在する線状体が撮像された画像の明度ヒストグラムが双峰性に乏しいものとなることが多いため、画像から線状体の像を適正なサンプルとして抽出することが困難であった。
【０００４】
そこで、本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、所定の方向に延在する線状体が撮像された画像から線状体の像をサンプルとして精度良く抽出することができる画像処理方法、画像処理装置及び画像処理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】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明に係る画像処理方法は、所定の方向に延在する線状体が撮像された画像を処理する画像処理方法であって、所定の明度範囲において互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、線状体の平均明度値が画像の平均明度値よりも高いと判断される線状体高明度画像の場合には、閾値以上の明度を有する画素を閾値毎に特定し、線状体の平均明度値が画像の平均明度値よりも低いと判断される線状体低明度画像の場合には、閾値以下の明度を有する画素を閾値毎に特定する特定工程と、特定工程において特定された画素によって形成された領域の領域相対長さを閾値毎に算出する算出工程と、線状体高明度画像の場合には、閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも高い明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出し、線状体低明度画像の場合には、領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも低い明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出する抽出工程と、を含むことを特徴とする。
【０００６】
この画像処理方法では、互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、線状体に対応する領域の領域相対長さを閾値毎に算出し、相対長さプロット群における上に凸の曲状部から所定の明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出する。閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群においては、明度ヒストグラムが双峰性に乏しいものとなるような場合でも、上に凸の曲状部が比較的顕著に現れる。従って、線状体に該当する画素を特定するために、領域相対長さプロット群における上に凸の曲状部から所定の明度を最適閾値とすることで、所定の方向に沿って延在する線状体が撮像された画像から線状体の像をサンプルとして精度良く抽出することが可能となる。なお、領域相対長さとは、「所定の方向に延在する画素列のうち領域を形成する画素が存在する画素列を構成する画素の総数」に対する「領域を形成する画素の総数」の割合に相当するものである。
【０００７】
本発明に係る画像処理方法においては、抽出工程では、領域相対長さプロット群において曲状部の前後に連続する直状部によって形成される２本の近似直線のうち一方の近似直線から所定の距離以上離れ且つ一方の近似直線に最も近いプロットの明度を最適閾値としてもよい。或いは、抽出工程では、領域相対長さプロット群において曲状部の前後に連続する直状部によって形成される２本の近似直線の交点に対応する明度を最適閾値としてもよい。これらの場合、領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも高い明度を簡便に且つ正確に算出することができる。
【０００８】
本発明に係る画像処理方法においては、所定の明度範囲は、線状体高明度画像の場合には、所定の方向に沿った画素列毎に画素列の平均明度値をプロットして得られる平均明度値プロット群における極小値の平均値と極大値の平均値との中央値から画像の最高明度値までの明度範囲であり、線状体低明度画像の場合には、中央値から画像の最低明度値までの明度範囲であることが好ましい。この場合、サンプルとしての線状体の抽出の高精度化を維持しつつ、処理の負荷を軽減して処理速度を向上させることができる。
【０００９】
本発明に係る画像処理方法は、抽出工程において線状体のサンプルとして抽出された領域を対象として、所定の方向に沿った領域の長さ、所定の方向と直交する方向に沿った領域の長さ、及び所定の方向と直交する方向において隣り合う領域間の距離の少なくとも１つを取得する取得工程を含むことが好ましい。これにより、線状体に関する情報を精度良く取得することができる。
【００１０】
また、本発明に係る画像処理装置は、所定の方向に延在する線状体が撮像された画像を処理する画像処理装置であって、所定の明度範囲において互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、線状体の平均明度値が画像の平均明度値よりも高いと判断される線状体高明度画像の場合には、閾値以上の明度を有する画素を閾値毎に特定し、線状体の平均明度値が画像の平均明度値よりも低いと判断される線状体低明度画像の場合には、閾値以下の明度を有する画素を閾値毎に特定する特定手段と、特定手段によって特定された画素によって形成された領域の領域相対長さを閾値毎に算出する算出手段と、線状体高明度画像の場合には、閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも高い明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出し、線状体低明度画像の場合には、領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも低い明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出する抽出手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
更に、本発明に係る画像処理プログラムは、所定の方向に延在する線状体が撮像された画像を処理する画像処理装置のコンピュータに対し、所定の明度範囲において互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、線状体の平均明度値が画像の平均明度値よりも高いと判断される線状体高明度画像の場合には、閾値以上の明度を有する画素を閾値毎に特定し、線状体の平均明度値が画像の平均明度値よりも低いと判断される線状体低明度画像の場合には、閾値以下の明度を有する画素を閾値毎に特定する特定処理と、特定処理によって特定された画素によって形成された領域の領域相対長さを閾値毎に算出する算出処理と、線状体高明度画像の場合には、閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも高い明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出し、線状体低明度画像の場合には、領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも低い明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出する抽出処理と、を実行させることを特徴とする。
【００１２】
これらの画像処理装置及び画像処理プログラムによれば、上述した画像処理方法と同様に、所定の方向に沿って延在する線状体が撮像された画像から線状体の像をサンプルとして精度良く抽出することが可能となる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、所定の方向に沿って延在する線状体が撮像された画像から線状体の像をサンプルとして精度良く抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、各図において同一又は相当部分には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１５】
図１は、本発明に係る画像処理装置の一実施形態の構成図である。図１に示されるように、画像処理装置１は、各種の演算を実行するコンピュータ等の演算部２と、演算部２による演算結果等を表示するディスプレイ等の表示部３と、を備えている。この画像処理装置１は、水平方向に延在する線状体が多数撮像された画像（ここでは、線状体の平均明度値が画像の平均明度値よりも高いと判断される線状体高明度画像）を処理して、線状体に関する情報を取得する装置である。なお、線状体の平均明度値とは、画像において線状体に対応する領域に含まれる全画素の明度の平均値であり、画像の平均明度値とは、画像を構成する全画素の明度の平均値である。また、画素の明度は、例えば２５６階調で示される。
【００１６】
演算部２は、所定の明度範囲において互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、閾値以上の明度を有する画素を閾値毎に特定する画素特定部（特定手段）５と、画素特定部５によって特定された画素が形成する領域の領域相対長さを閾値毎に算出する領域相対長さ算出部（算出手段）６と、を有している。更に、演算部２は、閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部（２点のプロット間のプロットがその２点のプロット間を結ぶ線分の上側となる部分）に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも高い明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出するサンプル抽出部７と、サンプル抽出部７によって線状体のサンプルとして抽出された領域を対象として、線状体に関する情報を取得する情報取得部８と、演算部２に対して各種の処理を実行させる画像処理プログラムを格納する記録媒体９と、を有している。
【００１７】
図２は、図１の演算部の記録媒体に格納された画像処理プログラムの構成図である。図２に示されるように、画像処理プログラム１０は、画素特定部５の機能を実現する画素特定モジュール１２と、領域相対長さ算出部６の機能を実現する領域相対長さ算出モジュール１３と、を含んでいる。更に、画像処理プログラム１０は、サンプル抽出部７の機能を実現するサンプル抽出モジュール１４と、情報取得部８の機能を実現する情報取得モジュール１５と、プログラム全体の動作を制御するメインモジュール１６と、を含んでいる。この画像処理プログラム１０は、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等の記録媒体９に格納された態様で流通可能である。
【００１８】
次に、本発明に係る画像処理方法の一実施形態として、上述した画像処理装置１による画像の処理手順について、図３のフローチャートを参照しつつ説明する。なお、以下の説明は、積層型電子部品の切断面、すなわち線状体として導体が絶縁体を挟んで多数撮像された線状体高明度画像を処理する場合であって、より具体的には、図４（ａ）に示される実施例１の元画像、及び図４（ｂ）に示される実施例２の元画像を処理する場合である。
【００１９】
まず、画素特定部５が、水平方向に延在する画素列毎に平均明度値Ｌ（ｙ）を算出する（ステップＳ３１）。図５は、水平方向に延在する画素列毎に平均明度値Ｌ（ｙ）をプロットして得られる平均明度値プロット群を示すグラフである。そして、画素特定部５が、図５の平均明度値プロット群が元画像の平均明度値を横切った回数に基づいて、導体の層数を算出する（ステップＳ３２）。続いて、画素特定部５が、図５の平均明度値プロット群における極小値の平均値と極大値の平均値との中央値Ｌcen（＝（極小値の平均値＋極大値の平均値）／２）を算出すると共に（ステップＳ３３）、元画像の最高明度値Ｌmaxを算出する（ステップＳ３４）。実施例１の場合は、中央値Ｌcenが１５３、最高明度値Ｌmaxが２５２であり（図１２（ａ）参照）、実施例２の場合は、中央値Ｌcenが１８４、最高明度値Ｌmaxが２５５であった（図１３（ａ）参照）。なお、平均明度値Ｌ（ｙ）とは、水平方向に延在する各画素列を構成する全画素の明度の平均値であり、画像の最高明度値Ｌmaxとは、画像を構成する全画素の明度の最高値である。
【００２０】
更に、画素特定部５が、中央値Ｌcenから最高明度値Ｌmaxまでを所定の明度範囲として、その明度範囲内の各明度を閾値として設定し（ステップＳ３５）、閾値以上の明度を有する画素が黒となり且つ閾値未満の明度を有する画素が白となるように元画像を２値化することで、閾値以上の明度を有する画素を特定する（ステップＳ３６）。続いて、領域相対長さ算出部６が、画素特定部５によって特定された画素が形成する複数の領域の領域相対長さを算出する（ステップＳ３７）。これらのステップＳ３５〜Ｓ３７の閾値の設定、画素の特定、及び領域相対長さの算出は、中央値Ｌcenから最高明度値Ｌmaxまでの所定の明度範囲内に含まれる全ての明度のそれぞれを閾値として閾値毎に実施される。なお、領域相対長さは、「水平方向に延在する画素列のうち領域を形成する画素が存在する画素列を構成する画素の総数」に対する「領域を形成する画素の総数」の割合に相当するものであって、ここでは次の式により算出される。
【数１】
【００２１】
続いて、サンプル抽出部７が、閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも高い明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出する（ステップＳ３８）。図６は、実施例１について閾値毎に領域相対長さを示す表であり、図７は、実施例２について閾値毎に領域相対長さを示す表である。また、図８（ａ）は、実施例１について閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群を示すグラフであり、図８（ｂ）は、実施例２について閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群を示すグラフである。
【００２２】
ここで、サンプル抽出部７による最適閾値の設定について、実施例１の場合と実施例２の場合とに分けてより詳細に説明する。以下の最適閾値の設定方法によれば、領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも高い明度を簡便に且つ正確に算出することができる。
【００２３】
実施例１の場合、図８（ａ）の領域相対長さプロット群において曲状部ＣＰの前後に連続する直状部ＳＰ１，ＳＰ２によって形成される２本の近似直線Ｌ１，Ｌ２（例えば最小２乗法によるもの）は、横軸をＸ軸とし縦軸をＹ軸とすると、Ｌ１：Ｙ＝−０．０８０Ｘ＋９８．３１８，Ｌ２：Ｙ＝−２．３８３Ｘ＋５８６．４７７となる。サンプル抽出部７は、２本の近似直線Ｌ１，Ｌ２の交点ＬＰ（Ｘ＝２１２，Ｙ＝８１．３）に対応する明度として、Ｙ＝８１．３を与える閾値２０１を最適閾値として設定する。
【００２４】
また、実施例２の場合、図８（ｂ）の領域相対長さプロット群において曲状部ＣＰの前後に連続する直状部ＳＰ１，ＳＰ２によって形成される２本の近似直線Ｌ１，Ｌ２（例えば最小２乗法によるもの）は、横軸をＸ軸とし縦軸をＹ軸とすると、Ｌ１：Ｙ＝−０．１２４Ｘ＋１１１．０１２，Ｌ２：Ｙ＝−２．５０９Ｘ＋６４６．７８５となる。サンプル抽出部７は、２本の近似直線Ｌ１，Ｌ２の交点ＬＰ（Ｘ＝２２５，Ｙ＝８３．２）に対応する明度として、Ｙ＝８３．２を与える閾値２１２を最適閾値として設定する。
【００２５】
なお、サンプル抽出部７は、２本の近似直線Ｌ１，Ｌ２のうち一方の近似直線から所定の距離以上離れ且つ一方の近似直線に最も近いプロットの明度を最適閾値としてもよい。実施例１の場合、一方の近似直線を近似直線Ｌ１とし所定の距離を０．２とすると、閾値１９０が最適閾値となり、一方の近似直線を近似直線Ｌ１とし所定の距離を１．０とすると、閾値２０２が最適閾値となる。また、実施例２の場合、一方の近似直線を近似直線Ｌ１とし所定の距離を０．２とすると、閾値２０２が最適閾値となり、一方の近似直線を近似直線Ｌ１とし所定の距離を１．０とすると、閾値２１１が最適閾値となる。
【００２６】
最後に、ステップＳ３８に続いて、情報取得部８が、サンプル抽出部７によって線状体のサンプルとして抽出された領域を対象として、線状体に関する情報を取得する（ステップＳ３９）。ここでは、図９に示されるサンプル抽出画像の破線上の画素列（垂直方向の画素列）において、線状体に関する情報が取得される。なお、線状体に関する情報としては、水平方向に沿った各領域の長さ（すなわち導体の長さ）、水平方向と直交する方向に沿った各領域の長さ（すなわち導体の厚さ）、及び水平方向と直交する方向において隣り合う領域間の距離（すなわち絶縁体の厚さ）がある。
【００２７】
図１０は、実施例１の元画像を対象として閾値を最適閾値２０１とした場合の絶縁体及び導体の厚さヒストグラムであり、このとき平均厚さは、絶縁体が５．２７μｍ、導体が０．９８μｍであった。一方、図１１（ａ）は、実施例１の元画像を対象として閾値を元画像の平均明度値１２２とした場合の絶縁体及び導体の厚さヒストグラムであり、このとき平均厚さは、絶縁体が４．５３μｍ、導体が１．６１μｍであった。また、図１１（ｂ）は、実施例１の元画像を対象として閾値を中央値Ｌcen１５３とした場合の絶縁体及び導体の厚さヒストグラムであり、このとき平均厚さは、絶縁体が４．８２μｍ、導体が１．３６μｍであった。これらの結果から、元画像の平均明度値や中央値Ｌcenを閾値として設定すると、絶縁体は過小評価され、導体は過大評価されることが分かる。
【００２８】
以上説明したように、画像処理装置１は、互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、線状体に対応する領域の領域相対長さを閾値毎に算出し、相対長さプロット群における上に凸の曲状部から所定の明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出する。図１２（ａ）及び図１３（ａ）に示されように、所定の方向に延在する線状体が撮像された画像の明度ヒストグラムは双峰性に乏しいものとなることが多く、画像から線状体の像をサンプルとして精度良く抽出し得る明度に対応する高明度側の山の立上がり部ＲＰは極めて判別し難い。しかしながら、図１２（ｂ）及び図１３（ｂ）に示されように、閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群においては、立上がり部ＲＰに対応する上に凸の曲状部ＣＰが比較的顕著に現れる。従って、線状体に該当する画素を特定するために、領域相対長さプロット群における上に凸の曲状部ＣＰから所定の明度を最適閾値（図１２，１３における一点鎖線）とすることで、所定の方向に沿って延在する線状体が撮像された画像から線状体の像をサンプルとして精度良く抽出することができ、延いては種々の線状体に関する情報を精度良く取得することが可能となる。ちなみに、図１２（ｃ）及び図１３（ｃ）に示されように、閾値毎に領域相対面積（「画像を構成する画素の総数」に対する「領域を形成する画素の総数」の割合に相当するもの）をプロットして得られる領域相対面積プロット群においては、立上がり部ＲＰに対応する上に凸の曲状部が顕著に現れない。なお、図１２は、実施例１についての明度ヒストグラム、領域相対長さプロット群及び領域相対面積プロット群を示すグラフであり、図１３は、実施例２についての明度ヒストグラム、領域相対長さプロット群及び領域相対面積プロット群を示すグラフである。
【００２９】
また、画像処理装置１は、平均明度値プロット群における極小値の平均値と極大値の平均値との中央値Ｌcenから元画像の最高明度値Ｌmaxまでを所定の明度範囲として、その明度範囲内の各明度を閾値として設定する。これにより、サンプルとしての線状体の抽出の高精度化を維持しつつ、処理の負荷を軽減して処理速度を向上させることができる。
【００３０】
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。
【００３１】
例えば、画像処理装置１は、水平方向に延在する線状体が撮像された画像を処理するものであったが、水平方向に限定されず、所定の方向に延在する線状体が撮像された画像を処理することが可能である。その場合、「所定の方向に延在する画素列のうち領域を形成する画素が存在する画素列を構成する画素の総数」に対する「領域を形成する画素の総数」の割合に相当するものを領域相対長さとすればよい。
【００３２】
また、線状体の平均明度値が画像の平均明度値よりも低いと判断される線状体低明度画像を画像処理装置１が処理する場合には、平均明度値プロット群における極小値の平均値と極大値の平均値との中央値Ｌcenから元画像の最低明度値Ｌminまでの所定の明度範囲において互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、閾値以下の明度を有する画素を閾値毎に特定すればよい。なお、画像の最低明度値Ｌminとは、画像を構成する全画素の明度の最低値である。
【００３３】
また、画像処理装置１は、所定の明度範囲内の各明度を閾値として設定したが、これに限定されない。一例として、複数階調置きの明度を閾値として設定してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明に係る画像処理装置の一実施形態の構成図である。
【図２】図１の演算部の記録媒体に格納された画像処理プログラムの構成図である。
【図３】図１の画像処理装置による画像の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】図１の画像処理装置の処理対象となる元画像の一例を示す図である。
【図５】水平方向に延在する画素列毎に平均明度値Ｌ（ｙ）をプロットして得られる平均明度値プロット群を示すグラフである。
【図６】実施例１について閾値毎に領域相対長さを示す表である。
【図７】実施例２について閾値毎に領域相対長さを示す表である。
【図８】閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群を示すグラフである。
【図９】図１の画像処理装置によるサンプル抽出画像を示す図である。
【図１０】実施例１の元画像を対象として閾値を最適閾値とした場合の絶縁体及び導体の厚さヒストグラムである。
【図１１】実施例１の元画像を対象として閾値を元画像の平均明度値又は中央値Ｌcenとした場合の絶縁体及び導体の厚さヒストグラムである。
【図１２】実施例１についての明度ヒストグラム、領域相対長さプロット群及び領域相対面積プロット群を示すグラフである。
【図１３】実施例２についての明度ヒストグラム、領域相対長さプロット群及び領域相対面積プロット群を示すグラフである。
【符号の説明】
【００３５】
１…画像処理装置、５…画素特定部（特定手段）、６…領域相対長さ算出部（算出手段）、７…サンプル抽出部（抽出手段）、１０…画像処理プログラム。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定の方向に延在する線状体が撮像された画像を処理する画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
所定の方向に延在する線状体（磁気記録メディア用の針状粒子、液晶分子、ディジタル記録メディア用の記録マーク、層状構造物等）が撮像された画像を対象として線状体に関する情報（所定の方向に沿った線状体の長さ、所定の方向と直交する方向に沿った線状体の長さ等）を取得する画像処理方法においては、線状体に該当する画素を特定するための閾値を設定する場合、モード法が用いられるのが従来一般的である（例えば、非特許文献１参照）。
【非特許文献１】“２値化”、［online］、［平成２０年２月２５日検索］、インターネット＜URL:http://mikilab.doshisha.ac.jp/dia/research/person/shuto/research/0605/two-level.html＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、モード法による閾値の設定にあっては、所定の方向に延在する線状体が撮像された画像の明度ヒストグラムが双峰性に乏しいものとなることが多いため、画像から線状体の像を適正なサンプルとして抽出することが困難であった。
【０００４】
そこで、本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、所定の方向に延在する線状体が撮像された画像から線状体の像をサンプルとして精度良く抽出することができる画像処理方法、画像処理装置及び画像処理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】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明に係る画像処理方法は、所定の方向に延在する線状体が撮像された画像を処理する画像処理方法であって、所定の明度範囲において互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、線状体の平均明度値が画像の平均明度値よりも高いと判断される線状体高明度画像の場合には、閾値以上の明度を有する画素を閾値毎に特定し、線状体の平均明度値が画像の平均明度値よりも低いと判断される線状体低明度画像の場合には、閾値以下の明度を有する画素を閾値毎に特定する特定工程と、特定工程において特定された画素によって形成された領域の領域相対長さを閾値毎に算出する算出工程と、線状体高明度画像の場合には、閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも高い明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出し、線状体低明度画像の場合には、領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも低い明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出する抽出工程と、を含むことを特徴とする。
【０００６】
この画像処理方法では、互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、線状体に対応する領域の領域相対長さを閾値毎に算出し、相対長さプロット群における上に凸の曲状部から所定の明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出する。閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群においては、明度ヒストグラムが双峰性に乏しいものとなるような場合でも、上に凸の曲状部が比較的顕著に現れる。従って、線状体に該当する画素を特定するために、領域相対長さプロット群における上に凸の曲状部から所定の明度を最適閾値とすることで、所定の方向に沿って延在する線状体が撮像された画像から線状体の像をサンプルとして精度良く抽出することが可能となる。なお、領域相対長さとは、「所定の方向に延在する画素列のうち領域を形成する画素が存在する画素列を構成する画素の総数」に対する「領域を形成する画素の総数」の割合に相当するものである。
【０００７】
本発明に係る画像処理方法においては、抽出工程では、領域相対長さプロット群において曲状部の前後に連続する直状部によって形成される２本の近似直線のうち一方の近似直線から所定の距離以上離れ且つ一方の近似直線に最も近いプロットの明度を最適閾値としてもよい。或いは、抽出工程では、領域相対長さプロット群において曲状部の前後に連続する直状部によって形成される２本の近似直線の交点に対応する明度を最適閾値としてもよい。これらの場合、領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも高い明度を簡便に且つ正確に算出することができる。
【０００８】
本発明に係る画像処理方法においては、所定の明度範囲は、線状体高明度画像の場合には、所定の方向に沿った画素列毎に画素列の平均明度値をプロットして得られる平均明度値プロット群における極小値の平均値と極大値の平均値との中央値から画像の最高明度値までの明度範囲であり、線状体低明度画像の場合には、中央値から画像の最低明度値までの明度範囲であることが好ましい。この場合、サンプルとしての線状体の抽出の高精度化を維持しつつ、処理の負荷を軽減して処理速度を向上させることができる。
【０００９】
本発明に係る画像処理方法は、抽出工程において線状体のサンプルとして抽出された領域を対象として、所定の方向に沿った領域の長さ、所定の方向と直交する方向に沿った領域の長さ、及び所定の方向と直交する方向において隣り合う領域間の距離の少なくとも１つを取得する取得工程を含むことが好ましい。これにより、線状体に関する情報を精度良く取得することができる。
【００１０】
また、本発明に係る画像処理装置は、所定の方向に延在する線状体が撮像された画像を処理する画像処理装置であって、所定の明度範囲において互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、線状体の平均明度値が画像の平均明度値よりも高いと判断される線状体高明度画像の場合には、閾値以上の明度を有する画素を閾値毎に特定し、線状体の平均明度値が画像の平均明度値よりも低いと判断される線状体低明度画像の場合には、閾値以下の明度を有する画素を閾値毎に特定する特定手段と、特定手段によって特定された画素によって形成された領域の領域相対長さを閾値毎に算出する算出手段と、線状体高明度画像の場合には、閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも高い明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出し、線状体低明度画像の場合には、領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも低い明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出する抽出手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
更に、本発明に係る画像処理プログラムは、所定の方向に延在する線状体が撮像された画像を処理する画像処理装置のコンピュータに対し、所定の明度範囲において互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、線状体の平均明度値が画像の平均明度値よりも高いと判断される線状体高明度画像の場合には、閾値以上の明度を有する画素を閾値毎に特定し、線状体の平均明度値が画像の平均明度値よりも低いと判断される線状体低明度画像の場合には、閾値以下の明度を有する画素を閾値毎に特定する特定処理と、特定処理によって特定された画素によって形成された領域の領域相対長さを閾値毎に算出する算出処理と、線状体高明度画像の場合には、閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも高い明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出し、線状体低明度画像の場合には、領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも低い明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出する抽出処理と、を実行させることを特徴とする。
【００１２】
これらの画像処理装置及び画像処理プログラムによれば、上述した画像処理方法と同様に、所定の方向に沿って延在する線状体が撮像された画像から線状体の像をサンプルとして精度良く抽出することが可能となる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、所定の方向に沿って延在する線状体が撮像された画像から線状体の像をサンプルとして精度良く抽出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、各図において同一又は相当部分には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１５】
図１は、本発明に係る画像処理装置の一実施形態の構成図である。図１に示されるように、画像処理装置１は、各種の演算を実行するコンピュータ等の演算部２と、演算部２による演算結果等を表示するディスプレイ等の表示部３と、を備えている。この画像処理装置１は、水平方向に延在する線状体が多数撮像された画像（ここでは、線状体の平均明度値が画像の平均明度値よりも高いと判断される線状体高明度画像）を処理して、線状体に関する情報を取得する装置である。なお、線状体の平均明度値とは、画像において線状体に対応する領域に含まれる全画素の明度の平均値であり、画像の平均明度値とは、画像を構成する全画素の明度の平均値である。また、画素の明度は、例えば２５６階調で示される。
【００１６】
演算部２は、所定の明度範囲において互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、閾値以上の明度を有する画素を閾値毎に特定する画素特定部（特定手段）５と、画素特定部５によって特定された画素が形成する領域の領域相対長さを閾値毎に算出する領域相対長さ算出部（算出手段）６と、を有している。更に、演算部２は、閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部（２点のプロット間のプロットがその２点のプロット間を結ぶ線分の上側となる部分）に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも高い明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出するサンプル抽出部７と、サンプル抽出部７によって線状体のサンプルとして抽出された領域を対象として、線状体に関する情報を取得する情報取得部８と、演算部２に対して各種の処理を実行させる画像処理プログラムを格納する記録媒体９と、を有している。
【００１７】
図２は、図１の演算部の記録媒体に格納された画像処理プログラムの構成図である。図２に示されるように、画像処理プログラム１０は、画素特定部５の機能を実現する画素特定モジュール１２と、領域相対長さ算出部６の機能を実現する領域相対長さ算出モジュール１３と、を含んでいる。更に、画像処理プログラム１０は、サンプル抽出部７の機能を実現するサンプル抽出モジュール１４と、情報取得部８の機能を実現する情報取得モジュール１５と、プログラム全体の動作を制御するメインモジュール１６と、を含んでいる。この画像処理プログラム１０は、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＵＳＢメモリ等の記録媒体９に格納された態様で流通可能である。
【００１８】
次に、本発明に係る画像処理方法の一実施形態として、上述した画像処理装置１による画像の処理手順について、図３のフローチャートを参照しつつ説明する。なお、以下の説明は、積層型電子部品の切断面、すなわち線状体として導体が絶縁体を挟んで多数撮像された線状体高明度画像を処理する場合であって、より具体的には、図４（ａ）に示される実施例１の元画像、及び図４（ｂ）に示される実施例２の元画像を処理する場合である。
【００１９】
まず、画素特定部５が、水平方向に延在する画素列毎に平均明度値Ｌ（ｙ）を算出する（ステップＳ３１）。図５は、水平方向に延在する画素列毎に平均明度値Ｌ（ｙ）をプロットして得られる平均明度値プロット群を示すグラフである。そして、画素特定部５が、図５の平均明度値プロット群が元画像の平均明度値を横切った回数に基づいて、導体の層数を算出する（ステップＳ３２）。続いて、画素特定部５が、図５の平均明度値プロット群における極小値の平均値と極大値の平均値との中央値Ｌcen（＝（極小値の平均値＋極大値の平均値）／２）を算出すると共に（ステップＳ３３）、元画像の最高明度値Ｌmaxを算出する（ステップＳ３４）。実施例１の場合は、中央値Ｌcenが１５３、最高明度値Ｌmaxが２５２であり（図１２（ａ）参照）、実施例２の場合は、中央値Ｌcenが１８４、最高明度値Ｌmaxが２５５であった（図１３（ａ）参照）。なお、平均明度値Ｌ（ｙ）とは、水平方向に延在する各画素列を構成する全画素の明度の平均値であり、画像の最高明度値Ｌmaxとは、画像を構成する全画素の明度の最高値である。
【００２０】
更に、画素特定部５が、中央値Ｌcenから最高明度値Ｌmaxまでを所定の明度範囲として、その明度範囲内の各明度を閾値として設定し（ステップＳ３５）、閾値以上の明度を有する画素が黒となり且つ閾値未満の明度を有する画素が白となるように元画像を２値化することで、閾値以上の明度を有する画素を特定する（ステップＳ３６）。続いて、領域相対長さ算出部６が、画素特定部５によって特定された画素が形成する複数の領域の領域相対長さを算出する（ステップＳ３７）。これらのステップＳ３５〜Ｓ３７の閾値の設定、画素の特定、及び領域相対長さの算出は、中央値Ｌcenから最高明度値Ｌmaxまでの所定の明度範囲内に含まれる全ての明度のそれぞれを閾値として閾値毎に実施される。なお、領域相対長さは、「水平方向に延在する画素列のうち領域を形成する画素が存在する画素列を構成する画素の総数」に対する「領域を形成する画素の総数」の割合に相当するものであって、ここでは次の式により算出される。
【数１】
【００２１】
続いて、サンプル抽出部７が、閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも高い明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出する（ステップＳ３８）。図６は、実施例１について閾値毎に領域相対長さを示す表であり、図７は、実施例２について閾値毎に領域相対長さを示す表である。また、図８（ａ）は、実施例１について閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群を示すグラフであり、図８（ｂ）は、実施例２について閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群を示すグラフである。
【００２２】
ここで、サンプル抽出部７による最適閾値の設定について、実施例１の場合と実施例２の場合とに分けてより詳細に説明する。以下の最適閾値の設定方法によれば、領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ画像の平均明度値よりも高い明度を簡便に且つ正確に算出することができる。
【００２３】
実施例１の場合、図８（ａ）の領域相対長さプロット群において曲状部ＣＰの前後に連続する直状部ＳＰ１，ＳＰ２によって形成される２本の近似直線Ｌ１，Ｌ２（例えば最小２乗法によるもの）は、横軸をＸ軸とし縦軸をＹ軸とすると、Ｌ１：Ｙ＝−０．０８０Ｘ＋９８．３１８，Ｌ２：Ｙ＝−２．３８３Ｘ＋５８６．４７７となる。サンプル抽出部７は、２本の近似直線Ｌ１，Ｌ２の交点ＬＰ（Ｘ＝２１２，Ｙ＝８１．３）に対応する明度として、Ｙ＝８１．３を与える閾値２０１を最適閾値として設定する。
【００２４】
また、実施例２の場合、図８（ｂ）の領域相対長さプロット群において曲状部ＣＰの前後に連続する直状部ＳＰ１，ＳＰ２によって形成される２本の近似直線Ｌ１，Ｌ２（例えば最小２乗法によるもの）は、横軸をＸ軸とし縦軸をＹ軸とすると、Ｌ１：Ｙ＝−０．１２４Ｘ＋１１１．０１２，Ｌ２：Ｙ＝−２．５０９Ｘ＋６４６．７８５となる。サンプル抽出部７は、２本の近似直線Ｌ１，Ｌ２の交点ＬＰ（Ｘ＝２２５，Ｙ＝８３．２）に対応する明度として、Ｙ＝８３．２を与える閾値２１２を最適閾値として設定する。
【００２５】
なお、サンプル抽出部７は、２本の近似直線Ｌ１，Ｌ２のうち一方の近似直線から所定の距離以上離れ且つ一方の近似直線に最も近いプロットの明度を最適閾値としてもよい。実施例１の場合、一方の近似直線を近似直線Ｌ１とし所定の距離を０．２とすると、閾値１９０が最適閾値となり、一方の近似直線を近似直線Ｌ１とし所定の距離を１．０とすると、閾値２０２が最適閾値となる。また、実施例２の場合、一方の近似直線を近似直線Ｌ１とし所定の距離を０．２とすると、閾値２０２が最適閾値となり、一方の近似直線を近似直線Ｌ１とし所定の距離を１．０とすると、閾値２１１が最適閾値となる。
【００２６】
最後に、ステップＳ３８に続いて、情報取得部８が、サンプル抽出部７によって線状体のサンプルとして抽出された領域を対象として、線状体に関する情報を取得する（ステップＳ３９）。ここでは、図９に示されるサンプル抽出画像の破線上の画素列（垂直方向の画素列）において、線状体に関する情報が取得される。なお、線状体に関する情報としては、水平方向に沿った各領域の長さ（すなわち導体の長さ）、水平方向と直交する方向に沿った各領域の長さ（すなわち導体の厚さ）、及び水平方向と直交する方向において隣り合う領域間の距離（すなわち絶縁体の厚さ）がある。
【００２７】
図１０は、実施例１の元画像を対象として閾値を最適閾値２０１とした場合の絶縁体及び導体の厚さヒストグラムであり、このとき平均厚さは、絶縁体が５．２７μｍ、導体が０．９８μｍであった。一方、図１１（ａ）は、実施例１の元画像を対象として閾値を元画像の平均明度値１２２とした場合の絶縁体及び導体の厚さヒストグラムであり、このとき平均厚さは、絶縁体が４．５３μｍ、導体が１．６１μｍであった。また、図１１（ｂ）は、実施例１の元画像を対象として閾値を中央値Ｌcen１５３とした場合の絶縁体及び導体の厚さヒストグラムであり、このとき平均厚さは、絶縁体が４．８２μｍ、導体が１．３６μｍであった。これらの結果から、元画像の平均明度値や中央値Ｌcenを閾値として設定すると、絶縁体は過小評価され、導体は過大評価されることが分かる。
【００２８】
以上説明したように、画像処理装置１は、互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、線状体に対応する領域の領域相対長さを閾値毎に算出し、相対長さプロット群における上に凸の曲状部から所定の明度を最適閾値として、そのときに形成された領域を線状体のサンプルとして抽出する。図１２（ａ）及び図１３（ａ）に示されように、所定の方向に延在する線状体が撮像された画像の明度ヒストグラムは双峰性に乏しいものとなることが多く、画像から線状体の像をサンプルとして精度良く抽出し得る明度に対応する高明度側の山の立上がり部ＲＰは極めて判別し難い。しかしながら、図１２（ｂ）及び図１３（ｂ）に示されように、閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群においては、立上がり部ＲＰに対応する上に凸の曲状部ＣＰが比較的顕著に現れる。従って、線状体に該当する画素を特定するために、領域相対長さプロット群における上に凸の曲状部ＣＰから所定の明度を最適閾値（図１２，１３における一点鎖線）とすることで、所定の方向に沿って延在する線状体が撮像された画像から線状体の像をサンプルとして精度良く抽出することができ、延いては種々の線状体に関する情報を精度良く取得することが可能となる。ちなみに、図１２（ｃ）及び図１３（ｃ）に示されように、閾値毎に領域相対面積（「画像を構成する画素の総数」に対する「領域を形成する画素の総数」の割合に相当するもの）をプロットして得られる領域相対面積プロット群においては、立上がり部ＲＰに対応する上に凸の曲状部が顕著に現れない。なお、図１２は、実施例１についての明度ヒストグラム、領域相対長さプロット群及び領域相対面積プロット群を示すグラフであり、図１３は、実施例２についての明度ヒストグラム、領域相対長さプロット群及び領域相対面積プロット群を示すグラフである。
【００２９】
また、画像処理装置１は、平均明度値プロット群における極小値の平均値と極大値の平均値との中央値Ｌcenから元画像の最高明度値Ｌmaxまでを所定の明度範囲として、その明度範囲内の各明度を閾値として設定する。これにより、サンプルとしての線状体の抽出の高精度化を維持しつつ、処理の負荷を軽減して処理速度を向上させることができる。
【００３０】
本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。
【００３１】
例えば、画像処理装置１は、水平方向に延在する線状体が撮像された画像を処理するものであったが、水平方向に限定されず、所定の方向に延在する線状体が撮像された画像を処理することが可能である。その場合、「所定の方向に延在する画素列のうち領域を形成する画素が存在する画素列を構成する画素の総数」に対する「領域を形成する画素の総数」の割合に相当するものを領域相対長さとすればよい。
【００３２】
また、線状体の平均明度値が画像の平均明度値よりも低いと判断される線状体低明度画像を画像処理装置１が処理する場合には、平均明度値プロット群における極小値の平均値と極大値の平均値との中央値Ｌcenから元画像の最低明度値Ｌminまでの所定の明度範囲において互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、閾値以下の明度を有する画素を閾値毎に特定すればよい。なお、画像の最低明度値Ｌminとは、画像を構成する全画素の明度の最低値である。
【００３３】
また、画像処理装置１は、所定の明度範囲内の各明度を閾値として設定したが、これに限定されない。一例として、複数階調置きの明度を閾値として設定してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明に係る画像処理装置の一実施形態の構成図である。
【図２】図１の演算部の記録媒体に格納された画像処理プログラムの構成図である。
【図３】図１の画像処理装置による画像の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】図１の画像処理装置の処理対象となる元画像の一例を示す図である。
【図５】水平方向に延在する画素列毎に平均明度値Ｌ（ｙ）をプロットして得られる平均明度値プロット群を示すグラフである。
【図６】実施例１について閾値毎に領域相対長さを示す表である。
【図７】実施例２について閾値毎に領域相対長さを示す表である。
【図８】閾値毎に領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群を示すグラフである。
【図９】図１の画像処理装置によるサンプル抽出画像を示す図である。
【図１０】実施例１の元画像を対象として閾値を最適閾値とした場合の絶縁体及び導体の厚さヒストグラムである。
【図１１】実施例１の元画像を対象として閾値を元画像の平均明度値又は中央値Ｌcenとした場合の絶縁体及び導体の厚さヒストグラムである。
【図１２】実施例１についての明度ヒストグラム、領域相対長さプロット群及び領域相対面積プロット群を示すグラフである。
【図１３】実施例２についての明度ヒストグラム、領域相対長さプロット群及び領域相対面積プロット群を示すグラフである。
【符号の説明】
【００３５】
１…画像処理装置、５…画素特定部（特定手段）、６…領域相対長さ算出部（算出手段）、７…サンプル抽出部（抽出手段）、１０…画像処理プログラム。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の方向に延在する線状体が撮像された画像を処理する画像処理方法であって、
所定の明度範囲において互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、前記線状体の平均明度値が前記画像の平均明度値よりも高いと判断される線状体高明度画像の場合には、前記閾値以上の明度を有する画素を前記閾値毎に特定し、前記線状体の平均明度値が前記画像の平均明度値よりも低いと判断される線状体低明度画像の場合には、前記閾値以下の明度を有する画素を前記閾値毎に特定する特定工程と、
前記特定工程において特定された前記画素によって形成された領域の領域相対長さを前記閾値毎に算出する算出工程と、
前記線状体高明度画像の場合には、前記閾値毎に前記領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ前記画像の平均明度値よりも高い明度を最適閾値として、そのときに形成された前記領域を前記線状体のサンプルとして抽出し、前記線状体低明度画像の場合には、前記領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ前記画像の平均明度値よりも低い明度を最適閾値として、そのときに形成された前記領域を前記線状体のサンプルとして抽出する抽出工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記抽出工程では、前記領域相対長さプロット群において前記曲状部の前後に連続する直状部によって形成される２本の近似直線のうち一方の前記近似直線から所定の距離以上離れ且つ一方の前記近似直線に最も近いプロットの明度を前記最適閾値とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記抽出工程では、前記領域相対長さプロット群において前記曲状部の前後に連続する直状部によって形成される２本の近似直線の交点に対応する明度を前記最適閾値とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記所定の明度範囲は、前記線状体高明度画像の場合には、前記所定の方向に沿った画素列毎に前記画素列の平均明度値をプロットして得られる平均明度値プロット群における極小値の平均値と極大値の平均値との中央値から前記画像の最高明度値までの明度範囲であり、前記線状体低明度画像の場合には、前記中央値から前記画像の最低明度値までの明度範囲であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記抽出工程において前記線状体のサンプルとして抽出された前記領域を対象として、前記所定の方向に沿った前記領域の長さ、前記所定の方向と直交する方向に沿った前記領域の長さ、及び前記所定の方向と直交する方向において隣り合う前記領域間の距離の少なくとも１つを取得する取得工程を含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項記載の画像処理方法。
【請求項６】
所定の方向に延在する線状体が撮像された画像を処理する画像処理装置であって、
所定の明度範囲において互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、前記線状体の平均明度値が前記画像の平均明度値よりも高いと判断される線状体高明度画像の場合には、前記閾値以上の明度を有する画素を前記閾値毎に特定し、前記線状体の平均明度値が前記画像の平均明度値よりも低いと判断される線状体低明度画像の場合には、前記閾値以下の明度を有する画素を前記閾値毎に特定する特定手段と、
前記特定手段によって特定された前記画素によって形成された領域の領域相対長さを前記閾値毎に算出する算出手段と、
前記線状体高明度画像の場合には、前記閾値毎に前記領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ前記画像の平均明度値よりも高い明度を最適閾値として、そのときに形成された前記領域を前記線状体のサンプルとして抽出し、前記線状体低明度画像の場合には、前記領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ前記画像の平均明度値よりも低い明度を最適閾値として、そのときに形成された前記領域を前記線状体のサンプルとして抽出する抽出手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
所定の方向に延在する線状体が撮像された画像を処理する画像処理装置のコンピュータに対し、
所定の明度範囲において互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、前記線状体の平均明度値が前記画像の平均明度値よりも高いと判断される線状体高明度画像の場合には、前記閾値以上の明度を有する画素を前記閾値毎に特定し、前記線状体の平均明度値が前記画像の平均明度値よりも低いと判断される線状体低明度画像の場合には、前記閾値以下の明度を有する画素を前記閾値毎に特定する特定処理と、
前記特定処理によって特定された前記画素によって形成された領域の領域相対長さを前記閾値毎に算出する算出処理と、
前記線状体高明度画像の場合には、前記閾値毎に前記領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ前記画像の平均明度値よりも高い明度を最適閾値として、そのときに形成された前記領域を前記線状体のサンプルとして抽出し、前記線状体低明度画像の場合には、前記領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ前記画像の平均明度値よりも低い明度を最適閾値として、そのときに形成された前記領域を前記線状体のサンプルとして抽出する抽出処理と、を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１】
所定の方向に延在する線状体が撮像された画像を処理する画像処理方法であって、
所定の明度範囲において互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、前記線状体の平均明度値が前記画像の平均明度値よりも高いと判断される線状体高明度画像の場合には、前記閾値以上の明度を有する画素を前記閾値毎に特定し、前記線状体の平均明度値が前記画像の平均明度値よりも低いと判断される線状体低明度画像の場合には、前記閾値以下の明度を有する画素を前記閾値毎に特定する特定工程と、
前記特定工程において特定された前記画素によって形成された領域の領域相対長さを前記閾値毎に算出する算出工程と、
前記線状体高明度画像の場合には、前記閾値毎に前記領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ前記画像の平均明度値よりも高い明度を最適閾値として、そのときに形成された前記領域を前記線状体のサンプルとして抽出し、前記線状体低明度画像の場合には、前記領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ前記画像の平均明度値よりも低い明度を最適閾値として、そのときに形成された前記領域を前記線状体のサンプルとして抽出する抽出工程と、を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記抽出工程では、前記領域相対長さプロット群において前記曲状部の前後に連続する直状部によって形成される２本の近似直線のうち一方の前記近似直線から所定の距離以上離れ且つ一方の前記近似直線に最も近いプロットの明度を前記最適閾値とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記抽出工程では、前記領域相対長さプロット群において前記曲状部の前後に連続する直状部によって形成される２本の近似直線の交点に対応する明度を前記最適閾値とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記所定の明度範囲は、前記線状体高明度画像の場合には、前記所定の方向に沿った画素列毎に前記画素列の平均明度値をプロットして得られる平均明度値プロット群における極小値の平均値と極大値の平均値との中央値から前記画像の最高明度値までの明度範囲であり、前記線状体低明度画像の場合には、前記中央値から前記画像の最低明度値までの明度範囲であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記抽出工程において前記線状体のサンプルとして抽出された前記領域を対象として、前記所定の方向に沿った前記領域の長さ、前記所定の方向と直交する方向に沿った前記領域の長さ、及び前記所定の方向と直交する方向において隣り合う前記領域間の距離の少なくとも１つを取得する取得工程を含むことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項記載の画像処理方法。
【請求項６】
所定の方向に延在する線状体が撮像された画像を処理する画像処理装置であって、
所定の明度範囲において互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、前記線状体の平均明度値が前記画像の平均明度値よりも高いと判断される線状体高明度画像の場合には、前記閾値以上の明度を有する画素を前記閾値毎に特定し、前記線状体の平均明度値が前記画像の平均明度値よりも低いと判断される線状体低明度画像の場合には、前記閾値以下の明度を有する画素を前記閾値毎に特定する特定手段と、
前記特定手段によって特定された前記画素によって形成された領域の領域相対長さを前記閾値毎に算出する算出手段と、
前記線状体高明度画像の場合には、前記閾値毎に前記領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ前記画像の平均明度値よりも高い明度を最適閾値として、そのときに形成された前記領域を前記線状体のサンプルとして抽出し、前記線状体低明度画像の場合には、前記領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ前記画像の平均明度値よりも低い明度を最適閾値として、そのときに形成された前記領域を前記線状体のサンプルとして抽出する抽出手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
所定の方向に延在する線状体が撮像された画像を処理する画像処理装置のコンピュータに対し、
所定の明度範囲において互いに異なる複数の明度のそれぞれを閾値として、前記線状体の平均明度値が前記画像の平均明度値よりも高いと判断される線状体高明度画像の場合には、前記閾値以上の明度を有する画素を前記閾値毎に特定し、前記線状体の平均明度値が前記画像の平均明度値よりも低いと判断される線状体低明度画像の場合には、前記閾値以下の明度を有する画素を前記閾値毎に特定する特定処理と、
前記特定処理によって特定された前記画素によって形成された領域の領域相対長さを前記閾値毎に算出する算出処理と、
前記線状体高明度画像の場合には、前記閾値毎に前記領域相対長さをプロットして得られる領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ前記画像の平均明度値よりも高い明度を最適閾値として、そのときに形成された前記領域を前記線状体のサンプルとして抽出し、前記線状体低明度画像の場合には、前記領域相対長さプロット群において上に凸の曲状部に対応する明度であり且つ前記画像の平均明度値よりも低い明度を最適閾値として、そのときに形成された前記領域を前記線状体のサンプルとして抽出する抽出処理と、を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図４】
【図９】
【図２】
【図３】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図４】
【図９】
【公開番号】特開２００９−２２３６６５（Ｐ２００９−２２３６６５Ａ）
【公開日】平成２１年１０月１日（２００９．１０．１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−６８０９５（Ｐ２００８−６８０９５）
【出願日】平成２０年３月１７日（２００８．３．１７）
【出願人】（０００００３０６７）ＴＤＫ株式会社 (7,238)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年１０月１日（２００９．１０．１）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年３月１７日（２００８．３．１７）
【出願人】（０００００３０６７）ＴＤＫ株式会社 (7,238)
【Ｆターム（参考）】
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