画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
【課題】検査対象の欠陥の検出精度を向上させること。
【解決手段】画像処理装置は、入力画像の一部である変換対象領域を、入力画像から順次選択する変換対象領域選択部と、複数の変換対象領域のそれぞれについて、変換対象領域を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する周辺領域抽出部と、複数の変換対象領域毎に、複数の周辺領域のそれぞれについて、周辺領域の画像を用いて変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する画像変換部と、複数の周辺領域の種類毎に、複数の変換対象領域に対応する複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の出力画像を生成する出力画像生成部とを備える。
【解決手段】画像処理装置は、入力画像の一部である変換対象領域を、入力画像から順次選択する変換対象領域選択部と、複数の変換対象領域のそれぞれについて、変換対象領域を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する周辺領域抽出部と、複数の変換対象領域毎に、複数の周辺領域のそれぞれについて、周辺領域の画像を用いて変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する画像変換部と、複数の周辺領域の種類毎に、複数の変換対象領域に対応する複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の出力画像を生成する出力画像生成部とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
検査対象の画像から、検査対象の欠陥を自動的に検出する技術が考案されている。たとえば、特許文献１には、検査対象の画像の明度を二値化して、二値化された明度が予め定めた閾値以下の場合、検査対象を欠陥として認識する技術が開示されている。
【特許文献１】特開平１１−９４７６３号公報
【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、従来技術では、欠陥が画像に写り込んでいる場合であっても、欠陥のコントラストが低い場合、欠陥を認識することができないので、検査対象の欠陥の検出精度を向上させることができない。このため、検査対象画像に含まれている欠陥のコントラストを高めることで、検査対象の欠陥の検出精度を向上させることが課題となっていた。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様における画像処理装置は、入力画像から出力画像を生成する画像処理装置であって、入力画像の一部である変換対象領域を、入力画像から順次選択する変換対象領域選択部と、複数の変換対象領域のそれぞれについて、変換対象領域を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する周辺領域抽出部と、複数の変換対象領域毎に、複数の周辺領域のそれぞれについて、周辺領域の画像を用いて変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する画像変換部と、複数の周辺領域の種類毎に、複数の変換対象領域に対応する複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の出力画像を生成する出力画像生成部とを備える。
【０００５】
また、本発明の第２の態様における画像処理方法は、入力画像から出力画像を生成する画像処理方法であって、入力画像の一部である変換対象領域を、入力画像から順次選択する変換対象領域選択段階と、複数の変換対象領域のそれぞれについて、変換対象領域を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する周辺領域抽出段階と、複数の変換対象領域毎に、複数の周辺領域のそれぞれについて、周辺領域の画像を用いて変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する画像変換段階と、複数の周辺領域の種類毎に、複数の変換対象領域に対応する複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の出力画像を生成する出力画像生成段階とを備える。
【０００６】
また、本発明の第３の態様におけるプログラムは、入力画像から出力画像を生成するためのプログラムであって、コンピュータに、入力画像の一部である変換対象領域を、入力画像から順次選択する変換対象領域選択手順と、複数の変換対象領域のそれぞれについて、変換対象領域を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する周辺領域抽出手順と、複数の変換対象領域毎に、複数の周辺領域のそれぞれについて、周辺領域の画像を用いて変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する画像変換手順と、複数の周辺領域の種類毎に、複数の変換対象領域に対応する複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の出力画像を生成する出力画像生成手順とを実行させる。
【０００７】
また、本発明の第４の態様における画像処理装置は、入力画像から出力画像を生成する画像処理装置であって、入力画像の一の画素を中心として、ｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を所定角度ずつ回転させる回転制御部と、矩形窓が所定角度ずつ回転される度に、矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する輝度算出部と、矩形窓の所定回転角度毎に、ｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する差分算出部と、差分が最大となる矩形窓の回転角度における差分を、一の画素の輝度値として決定する輝度決定部と、回転制御部、輝度算出部、差分算出部、および輝度決定部による処理を、入力画像が有する複数の画素のそれぞれに対して実行させることにより、複数の画素の輝度値を決定し、決定された輝度値を複数の画素の輝度値として有する出力画像を生成する画像生成部とを備える画像処理装置。
【０００８】
また、本発明の第５の態様における画像処理方法は、入力画像から出力画像を生成する画像処理方法であって、入力画像の一の画素を中心として、ｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を所定角度ずつ回転させる回転段階と、矩形窓が所定角度ずつ回転される度に、矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する輝度算出段階と、矩形窓の所定回転角度毎に、ｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する差分算出段階と、差分が最大となる矩形窓の回転角度における差分を、一の画素の輝度値として決定する輝度決定段階と、回転段階、輝度算出段階、差分算出段階、および輝度決定段階を、入力画像が有する複数の画素のそれぞれに対して実行することにより、複数の画素の輝度値を決定し、決定された輝度値を複数の画素の輝度値として有する出力画像を生成する画像生成段階とを備える。
【０００９】
また、本発明の第６の態様におけるプログラムは、入力画像から出力画像を生成するためのプログラムであって、コンピュータに、入力画像の一の画素を中心として、ｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を所定角度ずつ回転させる回転手順と、矩形窓が所定角度ずつ回転される度に、矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する輝度算出手順と、矩形窓の所定回転角度毎に、ｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する差分算出手順と、差分が最大となる矩形窓の回転角度における差分を、一の画素の輝度値として決定する輝度決定手順と、回転手順、輝度算出手順、差分算出手順、および輝度決定手順を、入力画像が有する複数の画素のそれぞれに対して実行することにより、複数の画素の輝度値を決定し、決定された輝度値を複数の画素の輝度値として有する出力画像を生成する画像生成手順とを実行させる。
【００１０】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１２】
図１は、実施形態に係る画像処理装置１００の機能構成の一例を示す。画像処理装置１００は、入力画像から出力画像を生成する。たとえば、画像処理装置１００は、金属部品、ガラスなどの検査対象の画像から、検査対象の欠陥が強調されている検査対象の画像を生成する。
【００１３】
画像処理装置１００は、画像格納部１０２、画像取得部１０４、変換対象領域選択部１０６、周辺領域抽出部１０８、および画像変換部１１０を備える。画像処理装置１００は、出力画像生成部１２２、類似度算出部１２４、周辺領域種類選択部１２６、周辺領域種類格納部１２８、脈理検出部１３０、表示部１３２、および出力画像選択部１３４をさらに備える。
【００１４】
画像格納部１０２は、画像処理装置１００による画像処理に用いられる画像を格納する。たとえば、画像格納部１０２は、入力画像を格納する。画像格納部１０２は、入力画像から生成された出力画像の目標となる目標画像を格納してもよい。また、画像格納部１０２は、検査対象を含む検査対象画像を格納してもよい。たとえば、画像格納部１０２は、脈理などの欠陥を含む可能性のある検査対象を含む検査対象画像を格納してもよい。
【００１５】
画像取得部１０４は、入力画像、目標画像、または検査対象画像を、画像格納部１０２から取得する。画像取得部１０４は、入力画像、目標画像、または検査対象画像を、外部の情報処理装置または外部の記録媒体から取得してもよい。
【００１６】
変換対象領域選択部１０６は、入力画像の一部である変換対象領域を、入力画像から順次選択する。たとえば、変換対象領域選択部１０６が、変換対象領域である画素を、入力画像から順次選択する。この場合、変換対象領域選択部１０６は、全画素を順次選択してもよく、一定間隔毎の画素を順次選択してもよい。
【００１７】
周辺領域抽出部１０８は、複数の変換対象領域のそれぞれについて、変換対象領域を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する。具体的には、周辺領域抽出部１０８は、複数の変換対象領域のそれぞれについて、変換対象領域を含む形状または大きさが異なる複数の周辺領域を抽出する。
【００１８】
たとえば、周辺領域抽出部１０８は、複数の変換対象領域のそれぞれについて、縦横比が異なる矩形の複数の周辺領域を抽出する。周辺領域抽出部１０８は、複数の変換対象領域のそれぞれについて、面積が異なる複数の周辺領域を抽出してもよい。周辺領域抽出部１０８は、予め設定されている複数の周辺領域を抽出してもよく、コンピュータがランダムに生成した複数の周辺領域を抽出してもよい。
【００１９】
画像変換部１１０は、複数の変換対象領域毎に、複数の周辺領域のそれぞれについて、周辺領域の画像を用いて変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する。出力画像生成部１２２は、複数の周辺領域の種類毎に、複数の変換対象領域に対応する複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の出力画像を生成する。
【００２０】
変換対象領域選択部１０６が、変換対象領域である画素を、入力画像から順次選択した場合、周辺領域抽出部１０８は、複数の画素のそれぞれについて、画素を含む矩形の複数の周辺領域を抽出する。画像変換部１１０は、複数の画素毎に、画素を含む矩形の複数の周辺領域のそれぞれについて、周辺領域の画像を用いて変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する。たとえば、画像変換部１１０は、複数の画素毎に、上記変換方法を用いて、当該画素の輝度値を決定する。
【００２１】
そして、出力画像生成部１２２は、矩形の複数の周辺領域毎に、複数の変換対象領域に対応する複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の出力画像を生成する。たとえば、輝度決定部１１８が画素の輝度値を決定した場合、出力画像生成部１２２は、前記複数の周辺領域毎に、輝度決定部１１８が決定した複数の画素の輝度値を組み合わせることにより、複数の出力画像を生成する。
【００２２】
類似度算出部１２４は、複数の出力画像のそれぞれを目標画像と比較することにより、複数の出力画像のそれぞれの目標画像に対する類似度を算出する。たとえば、類似度算出部１２４は、出力画像の各領域の値と目標画像の対応する各領域の値とを比較した比較値を算出する。そして、類似度算出部１２４は、領域毎の比較値を全領域について平均または合計した値を、出力画像と目標画像との類似度として算出する。
【００２３】
周辺領域種類選択部１２６は、算出された類似度に基づいて、複数の周辺領域の種類の中から、少なくとも１つの前記周辺領域の種類を選択する。たとえば、周辺領域種類選択部１２６は、複数の周辺領域の種類の中から、目標画像との類似度がより高い出力画像の生成に用いられた周辺領域の種類を選択する。周辺領域種類選択部１２６は、選択した周辺領域の種類を、周辺領域種類格納部１２８に格納させてもよい。また、周辺領域種類選択部１２６は、選択した周辺領域の種類を、外部の情報処理装置または外部の記録媒体へ出力してもよい。
【００２４】
脈理検出部１３０は、出力画像生成部によって生成された出力画像に基づいて、検査対象画像に含まれている所定のパターンを検出する。たとえば、脈理検出部１３０は、出力画像生成部によって生成された出力画像に基づいて、検査対象画像に含まれている脈理などの欠陥を検出する。脈理検出部１３０は、公知の技術を用いることにより、画像から検査対象の欠陥を検出してもよい。たとえば、脈理検出部１３０は、特開平１１−９４７６３号公報に記載されている欠陥検出方法を用いて、画像から検査対象の欠陥を検出してもよい。
【００２５】
たとえば、脈理検出部１３０は、撮像された画像から検出したエッジに基づいて、検査対象の欠陥を検出してもよい。また、脈理検出部１３０は、検出したエッジの位置、形状、大きさ、色、明るさなどに基づいて、検査対象の欠陥を検出してもよい。また、脈理検出部１３０は、撮像された画像の領域ごとの色または明るさに基づいて、検査対象の欠陥を検出してもよい。たとえば、脈理検出部１３０は、複数の領域の色または明るさの差または平均に基づいて、検査対象の欠陥を検出してもよい。
【００２６】
また、脈理検出部１３０は、撮像された画像と、予め撮像しておいた欠陥が生じていない検査対象の画像である目標画像または予め撮像しておいた欠陥が生じている検査対象の画像である目標画像とを比較することにより、検査対象の欠陥を検出してもよい。たとえば、脈理検出部１３０は、撮像された画像の画像ごとまたは領域ごとの色または明るさと、目標画像の画素ごとまたは領域ごとの色または明るさとの、差または比に基づいて検査対象の欠陥を検出してもよい。
【００２７】
画像取得部１０４が、複数の入力画像および複数の入力画像のそれぞれに対応する複数の目標画像を取得した場合、出力画像生成部１２２は、複数の入力画像のそれぞれについて、複数の出力画像を生成してもよい。また、類似度算出部１２４は、複数の入力画像のそれぞれについて生成された、複数の出力画像のそれぞれの、目標画像に対する類似度を算出してもよい。また、周辺領域種類選択部１２６は、複数の入力画像のそれぞれについて算出された、複数の出力画像のそれぞれの類似度に基づいて、複数の周辺領域の種類の中から、少なくとも１つの周辺領域の種類を選択してもよい。
【００２８】
周辺領域種類選択部１２６は、入力画像ごとに、少なくとも１つの周辺領域の種類を選択してもよい。たとえば、周辺領域種類選択部１２６は、入力画像ごとに、目標画像との類似度が最も高い出力画像を生成することができる周辺領域の種類を一つ選択してもよい。または、周辺領域種類選択部１２６は、入力画像ごとに、目標画像との類似度が所定の閾値よりも高い出力画像を生成することができる周辺領域の種類を一つまたは複数選択してもよい。
【００２９】
周辺領域種類選択部１２６は、複数の入力画像に共通する、少なくとも１つの周辺領域の種類を選択してもよい。たとえば、周辺領域種類選択部１２６は、たとえば、周辺領域種類選択部１２６は、複数の入力画像にいずれに対しても目標画像との類似度が最も高い出力画像を生成することができる周辺領域の種類を、複数の入力画像に共通する周辺領域の種類として選択してもよい。または、周辺領域種類選択部１２６は、複数の入力画像にいずれに対しても目標画像との類似度が所定の閾値よりも高い出力画像を生成することができる周辺領域の種類を選択してもよい。
【００３０】
周辺領域種類選択部１２６は、周辺領域の種類ごとに、当該周辺領域の種類を用いて複数の入力画像のそれぞれについて生成された、複数の出力画像の類似度の平均値を算出してもよい。そして、周辺領域種類選択部１２６は、算出された平均値に基づいて、少なくとも１つの周辺領域の種類を、複数の入力画像に共通する周辺領域の種類として選択してもよい。たとえば、周辺領域種類選択部１２６は、平均値が最も高くなる周辺領域の種類を、複数の入力画像に共通する周辺領域の種類として選択してもよい。また、周辺領域種類選択部１２６は、平均値が所定の閾値よりも高くなる周辺領域の種類を、複数の入力画像に共通する周辺領域の種類として選択してもよい。
【００３１】
画像処理装置１００は、出力画像生成部によって生成された複数の出力画像を表示部１３２に表示させてもよい。そして、画像処理装置１００は、ユーザの選択指示に基づいて、表示されている複数の出力画像の中から出力画像を、出力画像選択部１３４に選択させてもよい。この場合、周辺領域種類選択部１２６は、複数の周辺領域の種類の中から、出力画像選択部１３４によって選択された出力画像が生成されたときに用いられた周辺領域の種類を選択してもよい。
【００３２】
画像取得部１０４が検査対象画像を入力画像として取得した場合、画像変換部１１０は、複数の変換対象領域毎に、周辺領域種類選択部１２６が選択した種類の周辺領域を用いて、検査対象画像の変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成してもよい。この場合、出力画像生成部１２２は、生成された複数の変換画像を組み合わせることにより、検査対象画像に対応する出力画像を生成してもよい。そして、脈理検出部１３０は、出力画像生成部１２２によって生成された出力画像に基づいて、検査対象画像に含まれている脈理を検出してもよい。
【００３３】
図２は、画像変換部１１０の機能構成の一例を示す。画像変換部１１０は、回転制御部１１２、輝度算出部１１４、差分算出部１１６、および輝度決定部１１８を有する。
【００３４】
回転制御部１１２は、複数の画素毎に、複数の周辺領域のそれぞれについて、画素を中心として、周辺領域に対応するｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を所定角度ずつ回転させる。輝度算出部１１４は、矩形窓が所定角度ずつ回転される度に、矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する。
【００３５】
差分算出部１１６は、矩形窓の所定回転角度毎に、ｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する。輝度決定部１１８は、差分が最大となる矩形窓の回転角度における差分を、画素の輝度値として決定する。
【００３６】
図３は、画像変換部１１０による処理のフローの一例を示す。なお、画像変換部１１０は、周辺領域抽出部１０８によって抽出された複数の周辺領域のそれぞれについて、以下の処理をおこなう。
【００３７】
まず、画像変換部１１０が、入力画像から画素を一つ選択する（Ｓ３０２）。つぎに、画像変換部１１０が、Ｓ３０２で選択された画素を中心として、周辺領域に対応するｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を設定する（Ｓ３０３）。
【００３８】
つぎに、輝度算出部１１４が、矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する（Ｓ３０６）。つぎに、差分算出部１１６が、Ｓ３０６で算出されたｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する（Ｓ３０８）。
【００３９】
つぎに、画像変換部１１０が、予め定められている全ての角度について、Ｓ３０８によって差分が算出されたか否かを判断する（Ｓ３１０）。Ｓ３１０において、予め定められている全ての角度について、Ｓ３０８によって差分が算出されていないと判断した場合（Ｓ３１０：Ｎｏ）は、回転制御部１１２が、Ｓ３０２で選択された画素を中心として、Ｓ３０３で設定された矩形窓を所定角度回転させて（Ｓ３１２）、Ｓ３０６へ戻る。一方、Ｓ３１０において、予め定められている全ての角度について、Ｓ３０８によって差分が算出されたと判断した場合（Ｓ３１０：Ｙｅｓ）は、輝度決定部１１８が、差分が最大となる矩形窓の回転角度における差分を、Ｓ３０２で選択された画素の輝度値として決定する（Ｓ３１４）。
【００４０】
つぎに、画像変換部１１０が、入力画像に含まれている全ての画素について、Ｓ３１４によって輝度値が決定されたか否かを判断する（Ｓ３１６）。Ｓ３１６において、入力画像に含まれている全ての画素について、Ｓ３１４によって輝度値が決定されていないと判断した場合（Ｓ３１６：Ｎｏ）は、Ｓ３０２へ戻る。一方、Ｓ３１６において、入力画像に含まれている全ての画素について、Ｓ３１４によって輝度値が決定されたと判断した場合（Ｓ３１６：Ｙｅｓ）、画像変換部１１０は、一連の処理を終了する。
【００４１】
図４は、画像変換部１１０が用いる矩形窓の一例を示す。たとえば、画像変換部１１０は、入力画像４００から、画素４０１を選択する。そして、画像変換部１１０は、入力画像４００に含まれる画素４０１を中心として、ｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓４３０を、入力画像４００上に設定する。このとき、画像変換部１１０は、矩形窓４３０の回転角度を０°に設定する。入力画像４００には、脈理４２０が含まれている。
【００４２】
図５は、輝度算出部１１４によって算出された輝度値の一例を示す。図５は、矩形窓４３０の回転角度が０°のときに、輝度算出部１１４が算出した、矩形窓４３０のｎ個の列のそれぞれの輝度値を示す。差分算出部１１６は、輝度算出部１１４によって算出された輝度値の最大値５０１と最小値５０２との差分５０３を、矩形窓４３０の回転角度が０°のときの差分として算出する。矩形窓の回転角度が０°のとき、脈理４２０の直線方向と、矩形窓の列方向とが略直交しているので、矩形窓の複数の列のそれぞれの輝度値の値は、それぞれ平均値に近い値となる。したがって、最大値５０１と最小値５０２との差分５０３は小さくなる。
【００４３】
図６は、回転制御部１１２によって回転された矩形窓の一例を示す。矩形窓４３０は、図４に示した状態から、画素４０１を中心として、時計回りに７０°回転されている。
【００４４】
図７は、輝度算出部１１４によって算出された輝度値の他の一例を示す。図７は、矩形窓４３０の回転角度が７０°のときに、輝度算出部１１４が算出した、矩形窓４３０のｎ個の列のそれぞれの輝度値を示す。差分算出部１１６は、輝度算出部１１４によって算出された輝度値の最大値７０１と最小値７０２との差分７０３を、矩形窓４３０の回転角度が７０°のときの差分として算出する。
【００４５】
矩形窓４３０の回転角度が７０°のとき、脈理４２０の直線方向と、矩形窓の列方向とが略平行している。この場合、脈理４２０と重なる矩形窓の列は、脈理４２０と重ならない矩形窓の列と比べて輝度値の和が極めて低くなる。一方で、脈理４２０と重ならない矩形窓の列は、脈理４２０と重なる矩形窓の列と比べて輝度値の和が極めて高くなる。したがって、輝度値の和の最大値７０１と最小値７０２との差分７０３は大きくなる。
【００４６】
画像変換部１１０は、矩形窓４３０を予め定められている角度単位で回転させる毎に、矩形窓４３０のｎ個の列のそれぞれについて、当該列の輝度値、すなわち、ｍ個の部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する。そして、画像変換部１１０は、算出された輝度値の最大値と最小値との差分を算出する。さらに、画像変換部１１０は、算出された差分の最大値を、画素４０１の輝度値として決定する。画像処理装置１００は、入力画像に含まれる画素毎に、上記処理をおこなうことで、入力画像に含まれる全ての画素についての輝度値を決定する。そのうえで、画像処理装置１００は、決定された複数の画素の輝度値を用いて、出力画像を生成する。
【００４７】
図８は、画像処理装置１００による処理のフローの一例を示す。図８は、最適な周辺領域の種類を画像処理装置１００が自動的に選択する場合の、処理のフローの一例を示す。画像処理装置１００は、複数の入力画像および複数の目標画像を取得して、取得した入力画像ごとに、以下の処理をおこなうことにより、最適な周辺領域の種類を選択してもよい。
【００４８】
まず、画像取得部１０４が、入力画像および入力画像に対応する目標画像を取得する（Ｓ８０２）。つぎに、変換対象領域選択部１０６が、Ｓ８０２で取得された入力画像に含まれている画素を一つ選択する（Ｓ８０４）。
【００４９】
つぎに、周辺領域抽出部１０８が、Ｓ８０２で選択された画素を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する（Ｓ８０６）。つぎに、画像変換部１１０が、Ｓ８０６で抽出された複数の周辺領域の中から周辺領域を一つ選択する（Ｓ８０８）。つぎに、画像変換部１１０は、Ｓ８０８で選択された周辺領域について、当該周辺領域の画像を用いてＳ８０２で選択された画素の画像を変換することにより、変換画像を生成する（Ｓ８１０）。たとえば、画像変換部１１０は、図３から図７にかけて説明した方法を用いて、変換画像を生成する。
【００５０】
つぎに、画像変換部１１０が、Ｓ８０６で抽出された全ての周辺領域について、Ｓ８１０により変換画像が生成されたか否かを判断する（Ｓ８１２）。Ｓ８１２において、全ての周辺領域について、Ｓ８１０により変換画像が生成されていないと判断した場合（Ｓ８１２：Ｎｏ）、Ｓ８０８へ戻る。一方、Ｓ８１２において、全ての周辺領域について、Ｓ８１０により変換画像が生成されたと判断した場合（Ｓ８１２：Ｙｅｓ）、Ｓ８１０へ進む。
【００５１】
つぎに、画像変換部１１０が、Ｓ８０２で取得された入力画像に含まれる全ての画素について、Ｓ８１０により複数の変換画像が生成されたか否かを判断する（Ｓ８１４）。Ｓ８１４において、全ての画素について、Ｓ８１０により複数の変換画像が生成されていないと判断した場合（Ｓ８１４：Ｎｏ）、Ｓ８０４へ戻る。一方、Ｓ８１４において、全ての画素について、Ｓ８１０により複数の変換画像が生成されたと判断した場合（Ｓ８１４：Ｙｅｓ）、出力画像生成部１２２が、Ｓ８０６で抽出された複数の周辺領域の種類毎に、Ｓ８１０で生成された複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の出力画像を生成する（Ｓ８１６）。
【００５２】
つぎに、類似度算出部１２４が、Ｓ８１６で生成された複数の出力画像のそれぞれを、Ｓ８０２で取得された目標画像と比較することにより、Ｓ８１６で生成された複数の出力画像のそれぞれの、Ｓ８０２で取得された目標画像に対する類似度を算出する（Ｓ８１８）。つぎに、周辺領域種類選択部１２６が、Ｓ８１８で算出された類似度に基づいて、Ｓ８０６で抽出された複数の周辺領域の種類の中から、周辺領域の種類を選択する（Ｓ８２０）。そして、周辺領域種類選択部１２６が、Ｓ８２０で選択した周辺領域の種類を、周辺領域種類格納部１２８に格納させて（Ｓ８２２）、画像処理装置１００が、一連の処理を終了する。
【００５３】
画像処理装置１００は、最適な周辺領域の種類をユーザに選択させてもよい。たとえば、画像処理装置１００は、Ｓ８１８−Ｓ８２２の代わりに、以下の処理をおこなってもよい。この場合、画像取得部１０４は、Ｓ８０２において目標画像を取得しなくてもよい。
【００５４】
まず、表示部１３２が、Ｓ８１６で生成された複数の出力画像を表示する。つぎに、出力画像選択部１３４が、ユーザの選択指示に基づいて、表示部１３２が表示した複数の出力画像の中から出力画像を選択する。つぎに、周辺領域種類選択部１２６が、Ｓ８０６で抽出された複数の周辺領域の種類の中から、出力画像選択部１３４によって選択された出力画像が生成されたときに用いられた周辺領域の種類を選択する。そして、周辺領域種類選択部１２６が、選択した周辺領域の種類を、周辺領域種類格納部１２８に格納させる。
【００５５】
図９は、入力画像および目標画像の一例を示す。画像処理装置１００は、入力画像９００および入力画像９１０から、出力画像をそれぞれ生成する。画像処理装置１００は、目標画像９０２を、入力画像９００から生成する出力画像の目標とする。画像処理装置１００は、目標画像９１２を、入力画像９１０から生成する出力画像の目標とする。
【００５６】
画像処理装置１００は、検査対象が写り込んでいる検査対象画像を、入力画像として用いてもよい。画像処理装置１００は、ユーザが入力画像９００および入力画像９１０を参考にして作成した画像を、目標画像として用いてもよい。
【００５７】
図１０は、入力画像から生成された出力画像の一例を示す。画像処理装置１００は、複数の入力画像のそれぞれについて、予め定められている複数の矩形窓を用いて、複数の出力画像を生成する。
【００５８】
画像処理装置１００は、入力画像に設定された矩形窓内に含まれる複数の画素の画素値を用いて、矩形窓内に含まれる中心の画素の画素値を決定する。画像処理装置１００は、矩形窓の位置を移動させながら、矩形窓内に含まれる中心の画素の画素値を決定することにより、入力画像に含まれる全ての画素の画素値を決定する。そして、画像処理装置１００は、決定された複数の画素の画素値を用いて、出力画像を生成する。
【００５９】
たとえば、図１０に示す例では、画像処理装置１００は、矩形窓１０００，１０１０，１０２０を用いて、入力画像９００から、出力画像１０３０，１０４０，１０５０を生成する。また、画像処理装置１００は、矩形窓１０００，１０１０，１０２０を用いて、入力画像９１０から、出力画像１０６０，１０７０，１０８０を生成する。
【００６０】
画像処理装置１００は、出力画像１０３０，１０４０，１０５０のそれぞれを、目標画像９０２と比較することにより、出力画像１０３０，１０４０，１０５０のそれぞれの、目標画像９０２に対する類似度を算出する。たとえば、画像処理装置１００は、目標画像９０２に最も類似する出力画像１０５０について、他の出力画像よりも高い類似度を算出する。
【００６１】
また、画像処理装置１００は、出力画像１０６０，１０７０，１０８０のそれぞれを、目標画像９１２と比較することにより、出力画像１０６０，１０７０，１０８０のそれぞれの、目標画像９１２に対する類似度を算出する。たとえば、画像処理装置１００は、目標画像９１２に最も類似する出力画像１０８０について、他の出力画像よりも高い類似度を算出する。
【００６２】
画像処理装置１００は、算出された類似度に基づいて、検査対象画像の検査に最適な矩形窓を選択する。たとえば、画像処理装置１００は、入力画像９００および入力画像９１０のいずれからも、類似度が最も高い出力画像を生成することができる矩形窓１０２０を、検査対象画像の検査に最適な矩形窓として選択する。
【００６３】
画像処理装置１００は、類似度が最も高い出力画像を生成することができる矩形窓が、入力画像９００と入力画像９１０とで異なる場合、画像処理装置１００は、入力画像９００および入力画像９１０について、類似度が最も高い出力画像を生成することができる矩形窓をそれぞれ選択してもよい。
【００６４】
画像処理装置１００は、入力画像９００および入力画像９１０のいずれからも、類似度が所定の閾値よりも高い出力画像を生成することができる一つまたは複数の矩形窓を、検査対象画像の検査に最適な矩形窓として選択してもよい。
【００６５】
画像処理装置１００は、矩形窓ごとに、類似度の平均値を算出し、算出された平均値に基づいて、検査対象画像の検査に最適な矩形窓を選択してもよい。たとえば、画像処理装置１００は、矩形窓１０００について、出力画像１０３０の類似度と、出力画像１０６０の類似度との平均値を算出する。同様に、矩形窓１０１０について、出力画像１０４０の類似度と、出力画像１０７０の類似度との平均値を算出する。同様に、矩形窓１０２０について、出力画像１０５０の類似度と、出力画像１０８０の類似度との平均値を算出する。そして、画像処理装置１００は、最も高い平均値が算出された矩形窓、または、所定の閾値よりも高い平均値が算出された矩形窓を、検査対象画像の検査に最適な矩形窓として選択する。
【００６６】
画像処理装置１００は、選択した矩形窓に関する情報を、周辺領域種類格納部１２８に格納する。たとえば、画像処理装置１００は、選択した矩形窓の識別情報、形状、大きさなどを、周辺領域種類格納部１２８に格納する。
【００６７】
画像処理装置１００は、複数の出力画像をそれぞれ表示して、表示した出力画像の中から、目標画像に類似する出力画像をユーザに選択させてもよい。そして、画像処理装置１００は、ユーザに選択された出力画像が生成されたときに用いられた矩形窓を、検査対象画像の検査に最適な矩形窓として選択して、周辺領域種類格納部１２８に格納してもよい。
【００６８】
画像処理装置１００は、検査対象画像を検査する場合、周辺領域種類格納部１２８に格納されている情報から検査対象画像の検査に最適な矩形窓を特定し、特定された矩形窓を用いて、検査対象画像の検査に最適な出力画像を、検査対象画像から生成することができる。
【００６９】
図１１は、画像処理装置１００による処理のフローの他の一例を示す。図１１は、最適な周辺領域の種類を用いて、検査対象画像から出力画像を生成し、生成された出力画像から検査対象の脈理を検出する場合の、処理のフローの一例を示す。
【００７０】
まず、画像取得部１０４が、検査対象画像を取得する（Ｓ１１０２）。つぎに、画像変換部１１０が、周辺領域種類格納部１２８から、周辺領域の種類を取得する（Ｓ１１０４）。つぎに、変換対象領域選択部１０６が、Ｓ１１０２で取得された検査対象画像に含まれている画素を一つ選択する（Ｓ１１０６）。
【００７１】
つぎに、周辺領域抽出部１０８が、Ｓ１１０２で取得された検査対象画像から、Ｓ１１０６で選択された画素を含む、Ｓ１１０４で取得された種類の周辺領域の画像を抽出する（Ｓ１１０８）。つぎに、画像変換部１１０が、Ｓ１１０８で抽出された周辺領域の画像を用いてＳ１１０６で選択された画素の画像を変換することにより、Ｓ１１０６で選択された画素についての変換画像を生成する（Ｓ１１１０）。
【００７２】
つぎに、画像変換部１１０が、Ｓ１１０２で取得された検査対象画像に含まれる全ての画素について、Ｓ１１１０により変換画像が生成されたか否かを判断する（Ｓ１１１２）。Ｓ１１１２において、全ての画素について変換画像が生成されていないと判断した場合（Ｓ１１１２：Ｎｏ）、Ｓ１１０６へ戻る。一方、Ｓ１１１２において、全ての画素について変換画像が生成されたと判断した場合（Ｓ１１１２：Ｙｅｓ）、出力画像生成部１２２が、Ｓ１１１０で生成された複数の変換画像を組み合わせることにより、Ｓ１１０２で取得された検査対象画像に対応する出力画像を生成する（Ｓ１１１４）。そして、脈理検出部１３０が、Ｓ１１１４で生成された出力画像に基づいて、検査対象画像に含まれている脈理を検出する（Ｓ１１１６）。
【００７３】
このように、本実施形態に係る画像処理装置１００によれば、複数の周辺領域の種類をそれぞれ用いて、欠陥の画像がそれぞれ異なる複数の出力画像を入力画像から生成することができる。これにより、コンピュータあるいはユーザは、生成された複数の出力画像を参照することで、欠陥の検出に最適な画像を生成することができる周辺領域の種類を容易に特定することができる。そして、特定された周辺領域の種類を用いて検査対象画像を変換することにより、検査対象画像に含まれている欠陥のコントラストを高めることができる。これにより、検査対象の欠陥の検出精度を向上させることができる。
【００７４】
また、本実施形態に係る画像処理装置１００によれば、入力画像の変換対象領域ごとに、変換対象領域を回転させながら線状の欠陥を検出しているので、線状の欠陥の向きに関わらず、変換対象領域に含まれている線状の欠陥を検出することができる。さらに、変換対象領域の所定の角度ごとに、変換対象領域に設定した複数の列のそれぞれの輝度値を算出して、算出された複数の輝度値のうちの最大値と最小値の差分を、当該変換対象領域の輝度値とするので、線状の欠陥を含んでいる変換対象領域のコントラストを高めることができる。これにより、検査対象の欠陥の検出精度を向上させることができる。
【００７５】
図１２は、画像処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す。画像処理装置１００は、ホスト・コントローラ１５８２により相互に接続されるＣＰＵ１５０５、ＲＡＭ１５２０、グラフィック・コントローラ１５７５、および表示デバイス１５８０を有するＣＰＵ周辺部を備える。また、画像処理装置１００は、Ｉ／Ｏ（入出力）コントローラ１５８４によりホスト・コントローラ１５８２に接続される通信Ｉ／Ｆ１５３０、ハードディスクドライブ１５４０、およびＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０を有する入出力部を備える。さらに、画像処理装置１００は、Ｉ／Ｏコントローラ１５８４に接続されるＲＯＭ１５１０、ＦＤ（フレキシブルディスク）ドライブ１５５０、およびＩ／Ｏ（入出力）チップ１５７０を有するレガシー入出力部を備える。
【００７６】
ホスト・コントローラ１５８２は、ＲＡＭ１５２０と、高転送レートでＲＡＭ１５２０をアクセスするＣＰＵ１５０５およびグラフィック・コントローラ１５７５とを接続する。ＣＰＵ１５０５は、ＲＯＭ１５１０およびＲＡＭ１５２０に格納されたプログラムに基づいて動作して、各部を制御する。グラフィック・コントローラ１５７５は、ＣＰＵ１５０５等がＲＡＭ１５２０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得して、表示デバイス１５８０上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ１５７５は、ＣＰＵ１５０５等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。
【００７７】
Ｉ／Ｏコントローラ１５８４は、ホスト・コントローラ１５８２と、比較的高速な入出力装置である通信Ｉ／Ｆ１５３０、ハードディスクドライブ１５４０、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０を接続する。通信Ｉ／Ｆ１５３０は、ネットワークを介して外部と通信する。ハードディスクドライブ１５４０は、ＣＰＵ１５０５が使用するプログラムおよびデータを格納する。ＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０は、ＣＤ−ＲＯＭ１５９５からプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１５２０を介してハードディスクドライブ１５４０に提供する。
【００７８】
また、Ｉ／Ｏコントローラ１５８４には、ＲＯＭ１５１０と、ＦＤドライブ１５５０、およびＩ／Ｏチップ１５７０の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ１５１０は、画像処理装置１００の起動時にＣＰＵ１５０５が実行するブート・プログラム、画像処理装置１００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。ＦＤドライブ１５５０は、フレキシブルディスク１５９０からプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１５２０を介してハードディスクドライブ１５４０に提供する。Ｉ／Ｏチップ１５７０は、ＦＤドライブ１５５０、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を接続する。
【００７９】
ＲＡＭ１５２０を介してハードディスクドライブ１５４０に提供されるプログラムは、フレキシブルディスク１５９０、ＣＤ−ＲＯＭ１５９５、またはＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。プログラムは、記録媒体から読み出され、ＲＡＭ１５２０を介して画像処理装置１００内のハードディスクドライブ１５４０にインストールされ、ＣＰＵ１５０５において実行される。画像処理装置１００にインストールされて実行されるプログラムは、ＣＰＵ１５０５等に働きかけて、コンピュータを、図１から図１１にかけて説明した、画像処理装置１００が有する各機能部として機能させる。
【００８０】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】実施形態に係る画像処理装置１００の機能構成の一例を示す。
【図２】画像変換部１１０の機能構成の一例を示す。
【図３】画像変換部１１０による処理のフローの一例を示す。
【図４】画像変換部１１０が用いる矩形窓の一例を示す。
【図５】輝度算出部１１４によって算出された輝度値の一例を示す。
【図６】回転制御部１１２によって回転された矩形窓の一例を示す。
【図７】輝度算出部１１４によって算出された輝度値の他の一例を示す。
【図８】画像処理装置１００による処理のフローの一例を示す。
【図９】入力画像および目標画像の一例を示す。
【図１０】入力画像から生成された出力画像の一例を示す。
【図１１】画像処理装置１００による処理のフローの他の一例を示す。
【図１２】画像処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す。
【符号の説明】
【００８２】
１００ 画像処理装置
１０２ 画像格納部
１０４ 画像取得部
１０６ 変換対象領域選択部
１０８ 周辺領域抽出部
１１０ 画像変換部
１１２ 回転制御部
１１４ 輝度算出部
１１６ 差分算出部
１１８ 輝度決定部
１２２ 出力画像生成部
１２４ 類似度算出部
１２６ 周辺領域種類選択部
１２８ 周辺領域種類格納部
１３０ 脈理検出部
１３２ 表示部
１３４ 出力画像選択部
４００ 入力画像
４０１ 画素
４２０ 脈理
４３０ 矩形窓
５０１ 最大値
５０２ 最小値
５０３ 差分
７０１ 最大値
７０２ 最小値
７０３ 差分
９００ 入力画像
９０２ 目標画像
９１０ 入力画像
９１２ 目標画像
１０００ 矩形窓
１０１０ 矩形窓
１０２０ 矩形窓
１０３０ 出力画像
１０４０ 出力画像
１０５０ 出力画像
１０６０ 出力画像
１０７０ 出力画像
１０８０ 出力画像
１５０５ ＣＰＵ
１５１０ ＲＯＭ
１５２０ ＲＡＭ
１５３０ 通信Ｉ／Ｆ
１５４０ ハードディスクドライブ
１５５０ ＦＤドライブ
１５６０ ＣＤ−ＲＯＭドライブ
１５７０ Ｉ／Ｏチップ
１５７５ グラフィック・コントローラ
１５８０ 表示デバイス
１５８２ ホスト・コントローラ
１５８４ Ｉ／Ｏコントローラ
１５９０ フレキシブルディスク
１５９５ ＣＤ−ＲＯＭ
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
検査対象の画像から、検査対象の欠陥を自動的に検出する技術が考案されている。たとえば、特許文献１には、検査対象の画像の明度を二値化して、二値化された明度が予め定めた閾値以下の場合、検査対象を欠陥として認識する技術が開示されている。
【特許文献１】特開平１１−９４７６３号公報
【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、従来技術では、欠陥が画像に写り込んでいる場合であっても、欠陥のコントラストが低い場合、欠陥を認識することができないので、検査対象の欠陥の検出精度を向上させることができない。このため、検査対象画像に含まれている欠陥のコントラストを高めることで、検査対象の欠陥の検出精度を向上させることが課題となっていた。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するために、本発明の第１の態様における画像処理装置は、入力画像から出力画像を生成する画像処理装置であって、入力画像の一部である変換対象領域を、入力画像から順次選択する変換対象領域選択部と、複数の変換対象領域のそれぞれについて、変換対象領域を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する周辺領域抽出部と、複数の変換対象領域毎に、複数の周辺領域のそれぞれについて、周辺領域の画像を用いて変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する画像変換部と、複数の周辺領域の種類毎に、複数の変換対象領域に対応する複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の出力画像を生成する出力画像生成部とを備える。
【０００５】
また、本発明の第２の態様における画像処理方法は、入力画像から出力画像を生成する画像処理方法であって、入力画像の一部である変換対象領域を、入力画像から順次選択する変換対象領域選択段階と、複数の変換対象領域のそれぞれについて、変換対象領域を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する周辺領域抽出段階と、複数の変換対象領域毎に、複数の周辺領域のそれぞれについて、周辺領域の画像を用いて変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する画像変換段階と、複数の周辺領域の種類毎に、複数の変換対象領域に対応する複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の出力画像を生成する出力画像生成段階とを備える。
【０００６】
また、本発明の第３の態様におけるプログラムは、入力画像から出力画像を生成するためのプログラムであって、コンピュータに、入力画像の一部である変換対象領域を、入力画像から順次選択する変換対象領域選択手順と、複数の変換対象領域のそれぞれについて、変換対象領域を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する周辺領域抽出手順と、複数の変換対象領域毎に、複数の周辺領域のそれぞれについて、周辺領域の画像を用いて変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する画像変換手順と、複数の周辺領域の種類毎に、複数の変換対象領域に対応する複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の出力画像を生成する出力画像生成手順とを実行させる。
【０００７】
また、本発明の第４の態様における画像処理装置は、入力画像から出力画像を生成する画像処理装置であって、入力画像の一の画素を中心として、ｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を所定角度ずつ回転させる回転制御部と、矩形窓が所定角度ずつ回転される度に、矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する輝度算出部と、矩形窓の所定回転角度毎に、ｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する差分算出部と、差分が最大となる矩形窓の回転角度における差分を、一の画素の輝度値として決定する輝度決定部と、回転制御部、輝度算出部、差分算出部、および輝度決定部による処理を、入力画像が有する複数の画素のそれぞれに対して実行させることにより、複数の画素の輝度値を決定し、決定された輝度値を複数の画素の輝度値として有する出力画像を生成する画像生成部とを備える画像処理装置。
【０００８】
また、本発明の第５の態様における画像処理方法は、入力画像から出力画像を生成する画像処理方法であって、入力画像の一の画素を中心として、ｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を所定角度ずつ回転させる回転段階と、矩形窓が所定角度ずつ回転される度に、矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する輝度算出段階と、矩形窓の所定回転角度毎に、ｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する差分算出段階と、差分が最大となる矩形窓の回転角度における差分を、一の画素の輝度値として決定する輝度決定段階と、回転段階、輝度算出段階、差分算出段階、および輝度決定段階を、入力画像が有する複数の画素のそれぞれに対して実行することにより、複数の画素の輝度値を決定し、決定された輝度値を複数の画素の輝度値として有する出力画像を生成する画像生成段階とを備える。
【０００９】
また、本発明の第６の態様におけるプログラムは、入力画像から出力画像を生成するためのプログラムであって、コンピュータに、入力画像の一の画素を中心として、ｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を所定角度ずつ回転させる回転手順と、矩形窓が所定角度ずつ回転される度に、矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する輝度算出手順と、矩形窓の所定回転角度毎に、ｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する差分算出手順と、差分が最大となる矩形窓の回転角度における差分を、一の画素の輝度値として決定する輝度決定手順と、回転手順、輝度算出手順、差分算出手順、および輝度決定手順を、入力画像が有する複数の画素のそれぞれに対して実行することにより、複数の画素の輝度値を決定し、決定された輝度値を複数の画素の輝度値として有する出力画像を生成する画像生成手順とを実行させる。
【００１０】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１２】
図１は、実施形態に係る画像処理装置１００の機能構成の一例を示す。画像処理装置１００は、入力画像から出力画像を生成する。たとえば、画像処理装置１００は、金属部品、ガラスなどの検査対象の画像から、検査対象の欠陥が強調されている検査対象の画像を生成する。
【００１３】
画像処理装置１００は、画像格納部１０２、画像取得部１０４、変換対象領域選択部１０６、周辺領域抽出部１０８、および画像変換部１１０を備える。画像処理装置１００は、出力画像生成部１２２、類似度算出部１２４、周辺領域種類選択部１２６、周辺領域種類格納部１２８、脈理検出部１３０、表示部１３２、および出力画像選択部１３４をさらに備える。
【００１４】
画像格納部１０２は、画像処理装置１００による画像処理に用いられる画像を格納する。たとえば、画像格納部１０２は、入力画像を格納する。画像格納部１０２は、入力画像から生成された出力画像の目標となる目標画像を格納してもよい。また、画像格納部１０２は、検査対象を含む検査対象画像を格納してもよい。たとえば、画像格納部１０２は、脈理などの欠陥を含む可能性のある検査対象を含む検査対象画像を格納してもよい。
【００１５】
画像取得部１０４は、入力画像、目標画像、または検査対象画像を、画像格納部１０２から取得する。画像取得部１０４は、入力画像、目標画像、または検査対象画像を、外部の情報処理装置または外部の記録媒体から取得してもよい。
【００１６】
変換対象領域選択部１０６は、入力画像の一部である変換対象領域を、入力画像から順次選択する。たとえば、変換対象領域選択部１０６が、変換対象領域である画素を、入力画像から順次選択する。この場合、変換対象領域選択部１０６は、全画素を順次選択してもよく、一定間隔毎の画素を順次選択してもよい。
【００１７】
周辺領域抽出部１０８は、複数の変換対象領域のそれぞれについて、変換対象領域を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する。具体的には、周辺領域抽出部１０８は、複数の変換対象領域のそれぞれについて、変換対象領域を含む形状または大きさが異なる複数の周辺領域を抽出する。
【００１８】
たとえば、周辺領域抽出部１０８は、複数の変換対象領域のそれぞれについて、縦横比が異なる矩形の複数の周辺領域を抽出する。周辺領域抽出部１０８は、複数の変換対象領域のそれぞれについて、面積が異なる複数の周辺領域を抽出してもよい。周辺領域抽出部１０８は、予め設定されている複数の周辺領域を抽出してもよく、コンピュータがランダムに生成した複数の周辺領域を抽出してもよい。
【００１９】
画像変換部１１０は、複数の変換対象領域毎に、複数の周辺領域のそれぞれについて、周辺領域の画像を用いて変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する。出力画像生成部１２２は、複数の周辺領域の種類毎に、複数の変換対象領域に対応する複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の出力画像を生成する。
【００２０】
変換対象領域選択部１０６が、変換対象領域である画素を、入力画像から順次選択した場合、周辺領域抽出部１０８は、複数の画素のそれぞれについて、画素を含む矩形の複数の周辺領域を抽出する。画像変換部１１０は、複数の画素毎に、画素を含む矩形の複数の周辺領域のそれぞれについて、周辺領域の画像を用いて変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する。たとえば、画像変換部１１０は、複数の画素毎に、上記変換方法を用いて、当該画素の輝度値を決定する。
【００２１】
そして、出力画像生成部１２２は、矩形の複数の周辺領域毎に、複数の変換対象領域に対応する複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の出力画像を生成する。たとえば、輝度決定部１１８が画素の輝度値を決定した場合、出力画像生成部１２２は、前記複数の周辺領域毎に、輝度決定部１１８が決定した複数の画素の輝度値を組み合わせることにより、複数の出力画像を生成する。
【００２２】
類似度算出部１２４は、複数の出力画像のそれぞれを目標画像と比較することにより、複数の出力画像のそれぞれの目標画像に対する類似度を算出する。たとえば、類似度算出部１２４は、出力画像の各領域の値と目標画像の対応する各領域の値とを比較した比較値を算出する。そして、類似度算出部１２４は、領域毎の比較値を全領域について平均または合計した値を、出力画像と目標画像との類似度として算出する。
【００２３】
周辺領域種類選択部１２６は、算出された類似度に基づいて、複数の周辺領域の種類の中から、少なくとも１つの前記周辺領域の種類を選択する。たとえば、周辺領域種類選択部１２６は、複数の周辺領域の種類の中から、目標画像との類似度がより高い出力画像の生成に用いられた周辺領域の種類を選択する。周辺領域種類選択部１２６は、選択した周辺領域の種類を、周辺領域種類格納部１２８に格納させてもよい。また、周辺領域種類選択部１２６は、選択した周辺領域の種類を、外部の情報処理装置または外部の記録媒体へ出力してもよい。
【００２４】
脈理検出部１３０は、出力画像生成部によって生成された出力画像に基づいて、検査対象画像に含まれている所定のパターンを検出する。たとえば、脈理検出部１３０は、出力画像生成部によって生成された出力画像に基づいて、検査対象画像に含まれている脈理などの欠陥を検出する。脈理検出部１３０は、公知の技術を用いることにより、画像から検査対象の欠陥を検出してもよい。たとえば、脈理検出部１３０は、特開平１１−９４７６３号公報に記載されている欠陥検出方法を用いて、画像から検査対象の欠陥を検出してもよい。
【００２５】
たとえば、脈理検出部１３０は、撮像された画像から検出したエッジに基づいて、検査対象の欠陥を検出してもよい。また、脈理検出部１３０は、検出したエッジの位置、形状、大きさ、色、明るさなどに基づいて、検査対象の欠陥を検出してもよい。また、脈理検出部１３０は、撮像された画像の領域ごとの色または明るさに基づいて、検査対象の欠陥を検出してもよい。たとえば、脈理検出部１３０は、複数の領域の色または明るさの差または平均に基づいて、検査対象の欠陥を検出してもよい。
【００２６】
また、脈理検出部１３０は、撮像された画像と、予め撮像しておいた欠陥が生じていない検査対象の画像である目標画像または予め撮像しておいた欠陥が生じている検査対象の画像である目標画像とを比較することにより、検査対象の欠陥を検出してもよい。たとえば、脈理検出部１３０は、撮像された画像の画像ごとまたは領域ごとの色または明るさと、目標画像の画素ごとまたは領域ごとの色または明るさとの、差または比に基づいて検査対象の欠陥を検出してもよい。
【００２７】
画像取得部１０４が、複数の入力画像および複数の入力画像のそれぞれに対応する複数の目標画像を取得した場合、出力画像生成部１２２は、複数の入力画像のそれぞれについて、複数の出力画像を生成してもよい。また、類似度算出部１２４は、複数の入力画像のそれぞれについて生成された、複数の出力画像のそれぞれの、目標画像に対する類似度を算出してもよい。また、周辺領域種類選択部１２６は、複数の入力画像のそれぞれについて算出された、複数の出力画像のそれぞれの類似度に基づいて、複数の周辺領域の種類の中から、少なくとも１つの周辺領域の種類を選択してもよい。
【００２８】
周辺領域種類選択部１２６は、入力画像ごとに、少なくとも１つの周辺領域の種類を選択してもよい。たとえば、周辺領域種類選択部１２６は、入力画像ごとに、目標画像との類似度が最も高い出力画像を生成することができる周辺領域の種類を一つ選択してもよい。または、周辺領域種類選択部１２６は、入力画像ごとに、目標画像との類似度が所定の閾値よりも高い出力画像を生成することができる周辺領域の種類を一つまたは複数選択してもよい。
【００２９】
周辺領域種類選択部１２６は、複数の入力画像に共通する、少なくとも１つの周辺領域の種類を選択してもよい。たとえば、周辺領域種類選択部１２６は、たとえば、周辺領域種類選択部１２６は、複数の入力画像にいずれに対しても目標画像との類似度が最も高い出力画像を生成することができる周辺領域の種類を、複数の入力画像に共通する周辺領域の種類として選択してもよい。または、周辺領域種類選択部１２６は、複数の入力画像にいずれに対しても目標画像との類似度が所定の閾値よりも高い出力画像を生成することができる周辺領域の種類を選択してもよい。
【００３０】
周辺領域種類選択部１２６は、周辺領域の種類ごとに、当該周辺領域の種類を用いて複数の入力画像のそれぞれについて生成された、複数の出力画像の類似度の平均値を算出してもよい。そして、周辺領域種類選択部１２６は、算出された平均値に基づいて、少なくとも１つの周辺領域の種類を、複数の入力画像に共通する周辺領域の種類として選択してもよい。たとえば、周辺領域種類選択部１２６は、平均値が最も高くなる周辺領域の種類を、複数の入力画像に共通する周辺領域の種類として選択してもよい。また、周辺領域種類選択部１２６は、平均値が所定の閾値よりも高くなる周辺領域の種類を、複数の入力画像に共通する周辺領域の種類として選択してもよい。
【００３１】
画像処理装置１００は、出力画像生成部によって生成された複数の出力画像を表示部１３２に表示させてもよい。そして、画像処理装置１００は、ユーザの選択指示に基づいて、表示されている複数の出力画像の中から出力画像を、出力画像選択部１３４に選択させてもよい。この場合、周辺領域種類選択部１２６は、複数の周辺領域の種類の中から、出力画像選択部１３４によって選択された出力画像が生成されたときに用いられた周辺領域の種類を選択してもよい。
【００３２】
画像取得部１０４が検査対象画像を入力画像として取得した場合、画像変換部１１０は、複数の変換対象領域毎に、周辺領域種類選択部１２６が選択した種類の周辺領域を用いて、検査対象画像の変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成してもよい。この場合、出力画像生成部１２２は、生成された複数の変換画像を組み合わせることにより、検査対象画像に対応する出力画像を生成してもよい。そして、脈理検出部１３０は、出力画像生成部１２２によって生成された出力画像に基づいて、検査対象画像に含まれている脈理を検出してもよい。
【００３３】
図２は、画像変換部１１０の機能構成の一例を示す。画像変換部１１０は、回転制御部１１２、輝度算出部１１４、差分算出部１１６、および輝度決定部１１８を有する。
【００３４】
回転制御部１１２は、複数の画素毎に、複数の周辺領域のそれぞれについて、画素を中心として、周辺領域に対応するｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を所定角度ずつ回転させる。輝度算出部１１４は、矩形窓が所定角度ずつ回転される度に、矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する。
【００３５】
差分算出部１１６は、矩形窓の所定回転角度毎に、ｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する。輝度決定部１１８は、差分が最大となる矩形窓の回転角度における差分を、画素の輝度値として決定する。
【００３６】
図３は、画像変換部１１０による処理のフローの一例を示す。なお、画像変換部１１０は、周辺領域抽出部１０８によって抽出された複数の周辺領域のそれぞれについて、以下の処理をおこなう。
【００３７】
まず、画像変換部１１０が、入力画像から画素を一つ選択する（Ｓ３０２）。つぎに、画像変換部１１０が、Ｓ３０２で選択された画素を中心として、周辺領域に対応するｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を設定する（Ｓ３０３）。
【００３８】
つぎに、輝度算出部１１４が、矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する（Ｓ３０６）。つぎに、差分算出部１１６が、Ｓ３０６で算出されたｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する（Ｓ３０８）。
【００３９】
つぎに、画像変換部１１０が、予め定められている全ての角度について、Ｓ３０８によって差分が算出されたか否かを判断する（Ｓ３１０）。Ｓ３１０において、予め定められている全ての角度について、Ｓ３０８によって差分が算出されていないと判断した場合（Ｓ３１０：Ｎｏ）は、回転制御部１１２が、Ｓ３０２で選択された画素を中心として、Ｓ３０３で設定された矩形窓を所定角度回転させて（Ｓ３１２）、Ｓ３０６へ戻る。一方、Ｓ３１０において、予め定められている全ての角度について、Ｓ３０８によって差分が算出されたと判断した場合（Ｓ３１０：Ｙｅｓ）は、輝度決定部１１８が、差分が最大となる矩形窓の回転角度における差分を、Ｓ３０２で選択された画素の輝度値として決定する（Ｓ３１４）。
【００４０】
つぎに、画像変換部１１０が、入力画像に含まれている全ての画素について、Ｓ３１４によって輝度値が決定されたか否かを判断する（Ｓ３１６）。Ｓ３１６において、入力画像に含まれている全ての画素について、Ｓ３１４によって輝度値が決定されていないと判断した場合（Ｓ３１６：Ｎｏ）は、Ｓ３０２へ戻る。一方、Ｓ３１６において、入力画像に含まれている全ての画素について、Ｓ３１４によって輝度値が決定されたと判断した場合（Ｓ３１６：Ｙｅｓ）、画像変換部１１０は、一連の処理を終了する。
【００４１】
図４は、画像変換部１１０が用いる矩形窓の一例を示す。たとえば、画像変換部１１０は、入力画像４００から、画素４０１を選択する。そして、画像変換部１１０は、入力画像４００に含まれる画素４０１を中心として、ｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓４３０を、入力画像４００上に設定する。このとき、画像変換部１１０は、矩形窓４３０の回転角度を０°に設定する。入力画像４００には、脈理４２０が含まれている。
【００４２】
図５は、輝度算出部１１４によって算出された輝度値の一例を示す。図５は、矩形窓４３０の回転角度が０°のときに、輝度算出部１１４が算出した、矩形窓４３０のｎ個の列のそれぞれの輝度値を示す。差分算出部１１６は、輝度算出部１１４によって算出された輝度値の最大値５０１と最小値５０２との差分５０３を、矩形窓４３０の回転角度が０°のときの差分として算出する。矩形窓の回転角度が０°のとき、脈理４２０の直線方向と、矩形窓の列方向とが略直交しているので、矩形窓の複数の列のそれぞれの輝度値の値は、それぞれ平均値に近い値となる。したがって、最大値５０１と最小値５０２との差分５０３は小さくなる。
【００４３】
図６は、回転制御部１１２によって回転された矩形窓の一例を示す。矩形窓４３０は、図４に示した状態から、画素４０１を中心として、時計回りに７０°回転されている。
【００４４】
図７は、輝度算出部１１４によって算出された輝度値の他の一例を示す。図７は、矩形窓４３０の回転角度が７０°のときに、輝度算出部１１４が算出した、矩形窓４３０のｎ個の列のそれぞれの輝度値を示す。差分算出部１１６は、輝度算出部１１４によって算出された輝度値の最大値７０１と最小値７０２との差分７０３を、矩形窓４３０の回転角度が７０°のときの差分として算出する。
【００４５】
矩形窓４３０の回転角度が７０°のとき、脈理４２０の直線方向と、矩形窓の列方向とが略平行している。この場合、脈理４２０と重なる矩形窓の列は、脈理４２０と重ならない矩形窓の列と比べて輝度値の和が極めて低くなる。一方で、脈理４２０と重ならない矩形窓の列は、脈理４２０と重なる矩形窓の列と比べて輝度値の和が極めて高くなる。したがって、輝度値の和の最大値７０１と最小値７０２との差分７０３は大きくなる。
【００４６】
画像変換部１１０は、矩形窓４３０を予め定められている角度単位で回転させる毎に、矩形窓４３０のｎ個の列のそれぞれについて、当該列の輝度値、すなわち、ｍ個の部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する。そして、画像変換部１１０は、算出された輝度値の最大値と最小値との差分を算出する。さらに、画像変換部１１０は、算出された差分の最大値を、画素４０１の輝度値として決定する。画像処理装置１００は、入力画像に含まれる画素毎に、上記処理をおこなうことで、入力画像に含まれる全ての画素についての輝度値を決定する。そのうえで、画像処理装置１００は、決定された複数の画素の輝度値を用いて、出力画像を生成する。
【００４７】
図８は、画像処理装置１００による処理のフローの一例を示す。図８は、最適な周辺領域の種類を画像処理装置１００が自動的に選択する場合の、処理のフローの一例を示す。画像処理装置１００は、複数の入力画像および複数の目標画像を取得して、取得した入力画像ごとに、以下の処理をおこなうことにより、最適な周辺領域の種類を選択してもよい。
【００４８】
まず、画像取得部１０４が、入力画像および入力画像に対応する目標画像を取得する（Ｓ８０２）。つぎに、変換対象領域選択部１０６が、Ｓ８０２で取得された入力画像に含まれている画素を一つ選択する（Ｓ８０４）。
【００４９】
つぎに、周辺領域抽出部１０８が、Ｓ８０２で選択された画素を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する（Ｓ８０６）。つぎに、画像変換部１１０が、Ｓ８０６で抽出された複数の周辺領域の中から周辺領域を一つ選択する（Ｓ８０８）。つぎに、画像変換部１１０は、Ｓ８０８で選択された周辺領域について、当該周辺領域の画像を用いてＳ８０２で選択された画素の画像を変換することにより、変換画像を生成する（Ｓ８１０）。たとえば、画像変換部１１０は、図３から図７にかけて説明した方法を用いて、変換画像を生成する。
【００５０】
つぎに、画像変換部１１０が、Ｓ８０６で抽出された全ての周辺領域について、Ｓ８１０により変換画像が生成されたか否かを判断する（Ｓ８１２）。Ｓ８１２において、全ての周辺領域について、Ｓ８１０により変換画像が生成されていないと判断した場合（Ｓ８１２：Ｎｏ）、Ｓ８０８へ戻る。一方、Ｓ８１２において、全ての周辺領域について、Ｓ８１０により変換画像が生成されたと判断した場合（Ｓ８１２：Ｙｅｓ）、Ｓ８１０へ進む。
【００５１】
つぎに、画像変換部１１０が、Ｓ８０２で取得された入力画像に含まれる全ての画素について、Ｓ８１０により複数の変換画像が生成されたか否かを判断する（Ｓ８１４）。Ｓ８１４において、全ての画素について、Ｓ８１０により複数の変換画像が生成されていないと判断した場合（Ｓ８１４：Ｎｏ）、Ｓ８０４へ戻る。一方、Ｓ８１４において、全ての画素について、Ｓ８１０により複数の変換画像が生成されたと判断した場合（Ｓ８１４：Ｙｅｓ）、出力画像生成部１２２が、Ｓ８０６で抽出された複数の周辺領域の種類毎に、Ｓ８１０で生成された複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の出力画像を生成する（Ｓ８１６）。
【００５２】
つぎに、類似度算出部１２４が、Ｓ８１６で生成された複数の出力画像のそれぞれを、Ｓ８０２で取得された目標画像と比較することにより、Ｓ８１６で生成された複数の出力画像のそれぞれの、Ｓ８０２で取得された目標画像に対する類似度を算出する（Ｓ８１８）。つぎに、周辺領域種類選択部１２６が、Ｓ８１８で算出された類似度に基づいて、Ｓ８０６で抽出された複数の周辺領域の種類の中から、周辺領域の種類を選択する（Ｓ８２０）。そして、周辺領域種類選択部１２６が、Ｓ８２０で選択した周辺領域の種類を、周辺領域種類格納部１２８に格納させて（Ｓ８２２）、画像処理装置１００が、一連の処理を終了する。
【００５３】
画像処理装置１００は、最適な周辺領域の種類をユーザに選択させてもよい。たとえば、画像処理装置１００は、Ｓ８１８−Ｓ８２２の代わりに、以下の処理をおこなってもよい。この場合、画像取得部１０４は、Ｓ８０２において目標画像を取得しなくてもよい。
【００５４】
まず、表示部１３２が、Ｓ８１６で生成された複数の出力画像を表示する。つぎに、出力画像選択部１３４が、ユーザの選択指示に基づいて、表示部１３２が表示した複数の出力画像の中から出力画像を選択する。つぎに、周辺領域種類選択部１２６が、Ｓ８０６で抽出された複数の周辺領域の種類の中から、出力画像選択部１３４によって選択された出力画像が生成されたときに用いられた周辺領域の種類を選択する。そして、周辺領域種類選択部１２６が、選択した周辺領域の種類を、周辺領域種類格納部１２８に格納させる。
【００５５】
図９は、入力画像および目標画像の一例を示す。画像処理装置１００は、入力画像９００および入力画像９１０から、出力画像をそれぞれ生成する。画像処理装置１００は、目標画像９０２を、入力画像９００から生成する出力画像の目標とする。画像処理装置１００は、目標画像９１２を、入力画像９１０から生成する出力画像の目標とする。
【００５６】
画像処理装置１００は、検査対象が写り込んでいる検査対象画像を、入力画像として用いてもよい。画像処理装置１００は、ユーザが入力画像９００および入力画像９１０を参考にして作成した画像を、目標画像として用いてもよい。
【００５７】
図１０は、入力画像から生成された出力画像の一例を示す。画像処理装置１００は、複数の入力画像のそれぞれについて、予め定められている複数の矩形窓を用いて、複数の出力画像を生成する。
【００５８】
画像処理装置１００は、入力画像に設定された矩形窓内に含まれる複数の画素の画素値を用いて、矩形窓内に含まれる中心の画素の画素値を決定する。画像処理装置１００は、矩形窓の位置を移動させながら、矩形窓内に含まれる中心の画素の画素値を決定することにより、入力画像に含まれる全ての画素の画素値を決定する。そして、画像処理装置１００は、決定された複数の画素の画素値を用いて、出力画像を生成する。
【００５９】
たとえば、図１０に示す例では、画像処理装置１００は、矩形窓１０００，１０１０，１０２０を用いて、入力画像９００から、出力画像１０３０，１０４０，１０５０を生成する。また、画像処理装置１００は、矩形窓１０００，１０１０，１０２０を用いて、入力画像９１０から、出力画像１０６０，１０７０，１０８０を生成する。
【００６０】
画像処理装置１００は、出力画像１０３０，１０４０，１０５０のそれぞれを、目標画像９０２と比較することにより、出力画像１０３０，１０４０，１０５０のそれぞれの、目標画像９０２に対する類似度を算出する。たとえば、画像処理装置１００は、目標画像９０２に最も類似する出力画像１０５０について、他の出力画像よりも高い類似度を算出する。
【００６１】
また、画像処理装置１００は、出力画像１０６０，１０７０，１０８０のそれぞれを、目標画像９１２と比較することにより、出力画像１０６０，１０７０，１０８０のそれぞれの、目標画像９１２に対する類似度を算出する。たとえば、画像処理装置１００は、目標画像９１２に最も類似する出力画像１０８０について、他の出力画像よりも高い類似度を算出する。
【００６２】
画像処理装置１００は、算出された類似度に基づいて、検査対象画像の検査に最適な矩形窓を選択する。たとえば、画像処理装置１００は、入力画像９００および入力画像９１０のいずれからも、類似度が最も高い出力画像を生成することができる矩形窓１０２０を、検査対象画像の検査に最適な矩形窓として選択する。
【００６３】
画像処理装置１００は、類似度が最も高い出力画像を生成することができる矩形窓が、入力画像９００と入力画像９１０とで異なる場合、画像処理装置１００は、入力画像９００および入力画像９１０について、類似度が最も高い出力画像を生成することができる矩形窓をそれぞれ選択してもよい。
【００６４】
画像処理装置１００は、入力画像９００および入力画像９１０のいずれからも、類似度が所定の閾値よりも高い出力画像を生成することができる一つまたは複数の矩形窓を、検査対象画像の検査に最適な矩形窓として選択してもよい。
【００６５】
画像処理装置１００は、矩形窓ごとに、類似度の平均値を算出し、算出された平均値に基づいて、検査対象画像の検査に最適な矩形窓を選択してもよい。たとえば、画像処理装置１００は、矩形窓１０００について、出力画像１０３０の類似度と、出力画像１０６０の類似度との平均値を算出する。同様に、矩形窓１０１０について、出力画像１０４０の類似度と、出力画像１０７０の類似度との平均値を算出する。同様に、矩形窓１０２０について、出力画像１０５０の類似度と、出力画像１０８０の類似度との平均値を算出する。そして、画像処理装置１００は、最も高い平均値が算出された矩形窓、または、所定の閾値よりも高い平均値が算出された矩形窓を、検査対象画像の検査に最適な矩形窓として選択する。
【００６６】
画像処理装置１００は、選択した矩形窓に関する情報を、周辺領域種類格納部１２８に格納する。たとえば、画像処理装置１００は、選択した矩形窓の識別情報、形状、大きさなどを、周辺領域種類格納部１２８に格納する。
【００６７】
画像処理装置１００は、複数の出力画像をそれぞれ表示して、表示した出力画像の中から、目標画像に類似する出力画像をユーザに選択させてもよい。そして、画像処理装置１００は、ユーザに選択された出力画像が生成されたときに用いられた矩形窓を、検査対象画像の検査に最適な矩形窓として選択して、周辺領域種類格納部１２８に格納してもよい。
【００６８】
画像処理装置１００は、検査対象画像を検査する場合、周辺領域種類格納部１２８に格納されている情報から検査対象画像の検査に最適な矩形窓を特定し、特定された矩形窓を用いて、検査対象画像の検査に最適な出力画像を、検査対象画像から生成することができる。
【００６９】
図１１は、画像処理装置１００による処理のフローの他の一例を示す。図１１は、最適な周辺領域の種類を用いて、検査対象画像から出力画像を生成し、生成された出力画像から検査対象の脈理を検出する場合の、処理のフローの一例を示す。
【００７０】
まず、画像取得部１０４が、検査対象画像を取得する（Ｓ１１０２）。つぎに、画像変換部１１０が、周辺領域種類格納部１２８から、周辺領域の種類を取得する（Ｓ１１０４）。つぎに、変換対象領域選択部１０６が、Ｓ１１０２で取得された検査対象画像に含まれている画素を一つ選択する（Ｓ１１０６）。
【００７１】
つぎに、周辺領域抽出部１０８が、Ｓ１１０２で取得された検査対象画像から、Ｓ１１０６で選択された画素を含む、Ｓ１１０４で取得された種類の周辺領域の画像を抽出する（Ｓ１１０８）。つぎに、画像変換部１１０が、Ｓ１１０８で抽出された周辺領域の画像を用いてＳ１１０６で選択された画素の画像を変換することにより、Ｓ１１０６で選択された画素についての変換画像を生成する（Ｓ１１１０）。
【００７２】
つぎに、画像変換部１１０が、Ｓ１１０２で取得された検査対象画像に含まれる全ての画素について、Ｓ１１１０により変換画像が生成されたか否かを判断する（Ｓ１１１２）。Ｓ１１１２において、全ての画素について変換画像が生成されていないと判断した場合（Ｓ１１１２：Ｎｏ）、Ｓ１１０６へ戻る。一方、Ｓ１１１２において、全ての画素について変換画像が生成されたと判断した場合（Ｓ１１１２：Ｙｅｓ）、出力画像生成部１２２が、Ｓ１１１０で生成された複数の変換画像を組み合わせることにより、Ｓ１１０２で取得された検査対象画像に対応する出力画像を生成する（Ｓ１１１４）。そして、脈理検出部１３０が、Ｓ１１１４で生成された出力画像に基づいて、検査対象画像に含まれている脈理を検出する（Ｓ１１１６）。
【００７３】
このように、本実施形態に係る画像処理装置１００によれば、複数の周辺領域の種類をそれぞれ用いて、欠陥の画像がそれぞれ異なる複数の出力画像を入力画像から生成することができる。これにより、コンピュータあるいはユーザは、生成された複数の出力画像を参照することで、欠陥の検出に最適な画像を生成することができる周辺領域の種類を容易に特定することができる。そして、特定された周辺領域の種類を用いて検査対象画像を変換することにより、検査対象画像に含まれている欠陥のコントラストを高めることができる。これにより、検査対象の欠陥の検出精度を向上させることができる。
【００７４】
また、本実施形態に係る画像処理装置１００によれば、入力画像の変換対象領域ごとに、変換対象領域を回転させながら線状の欠陥を検出しているので、線状の欠陥の向きに関わらず、変換対象領域に含まれている線状の欠陥を検出することができる。さらに、変換対象領域の所定の角度ごとに、変換対象領域に設定した複数の列のそれぞれの輝度値を算出して、算出された複数の輝度値のうちの最大値と最小値の差分を、当該変換対象領域の輝度値とするので、線状の欠陥を含んでいる変換対象領域のコントラストを高めることができる。これにより、検査対象の欠陥の検出精度を向上させることができる。
【００７５】
図１２は、画像処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す。画像処理装置１００は、ホスト・コントローラ１５８２により相互に接続されるＣＰＵ１５０５、ＲＡＭ１５２０、グラフィック・コントローラ１５７５、および表示デバイス１５８０を有するＣＰＵ周辺部を備える。また、画像処理装置１００は、Ｉ／Ｏ（入出力）コントローラ１５８４によりホスト・コントローラ１５８２に接続される通信Ｉ／Ｆ１５３０、ハードディスクドライブ１５４０、およびＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０を有する入出力部を備える。さらに、画像処理装置１００は、Ｉ／Ｏコントローラ１５８４に接続されるＲＯＭ１５１０、ＦＤ（フレキシブルディスク）ドライブ１５５０、およびＩ／Ｏ（入出力）チップ１５７０を有するレガシー入出力部を備える。
【００７６】
ホスト・コントローラ１５８２は、ＲＡＭ１５２０と、高転送レートでＲＡＭ１５２０をアクセスするＣＰＵ１５０５およびグラフィック・コントローラ１５７５とを接続する。ＣＰＵ１５０５は、ＲＯＭ１５１０およびＲＡＭ１５２０に格納されたプログラムに基づいて動作して、各部を制御する。グラフィック・コントローラ１５７５は、ＣＰＵ１５０５等がＲＡＭ１５２０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得して、表示デバイス１５８０上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ１５７５は、ＣＰＵ１５０５等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。
【００７７】
Ｉ／Ｏコントローラ１５８４は、ホスト・コントローラ１５８２と、比較的高速な入出力装置である通信Ｉ／Ｆ１５３０、ハードディスクドライブ１５４０、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０を接続する。通信Ｉ／Ｆ１５３０は、ネットワークを介して外部と通信する。ハードディスクドライブ１５４０は、ＣＰＵ１５０５が使用するプログラムおよびデータを格納する。ＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０は、ＣＤ−ＲＯＭ１５９５からプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１５２０を介してハードディスクドライブ１５４０に提供する。
【００７８】
また、Ｉ／Ｏコントローラ１５８４には、ＲＯＭ１５１０と、ＦＤドライブ１５５０、およびＩ／Ｏチップ１５７０の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ１５１０は、画像処理装置１００の起動時にＣＰＵ１５０５が実行するブート・プログラム、画像処理装置１００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。ＦＤドライブ１５５０は、フレキシブルディスク１５９０からプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１５２０を介してハードディスクドライブ１５４０に提供する。Ｉ／Ｏチップ１５７０は、ＦＤドライブ１５５０、例えばパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を接続する。
【００７９】
ＲＡＭ１５２０を介してハードディスクドライブ１５４０に提供されるプログラムは、フレキシブルディスク１５９０、ＣＤ−ＲＯＭ１５９５、またはＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。プログラムは、記録媒体から読み出され、ＲＡＭ１５２０を介して画像処理装置１００内のハードディスクドライブ１５４０にインストールされ、ＣＰＵ１５０５において実行される。画像処理装置１００にインストールされて実行されるプログラムは、ＣＰＵ１５０５等に働きかけて、コンピュータを、図１から図１１にかけて説明した、画像処理装置１００が有する各機能部として機能させる。
【００８０】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】実施形態に係る画像処理装置１００の機能構成の一例を示す。
【図２】画像変換部１１０の機能構成の一例を示す。
【図３】画像変換部１１０による処理のフローの一例を示す。
【図４】画像変換部１１０が用いる矩形窓の一例を示す。
【図５】輝度算出部１１４によって算出された輝度値の一例を示す。
【図６】回転制御部１１２によって回転された矩形窓の一例を示す。
【図７】輝度算出部１１４によって算出された輝度値の他の一例を示す。
【図８】画像処理装置１００による処理のフローの一例を示す。
【図９】入力画像および目標画像の一例を示す。
【図１０】入力画像から生成された出力画像の一例を示す。
【図１１】画像処理装置１００による処理のフローの他の一例を示す。
【図１２】画像処理装置１００のハードウェア構成の一例を示す。
【符号の説明】
【００８２】
１００ 画像処理装置
１０２ 画像格納部
１０４ 画像取得部
１０６ 変換対象領域選択部
１０８ 周辺領域抽出部
１１０ 画像変換部
１１２ 回転制御部
１１４ 輝度算出部
１１６ 差分算出部
１１８ 輝度決定部
１２２ 出力画像生成部
１２４ 類似度算出部
１２６ 周辺領域種類選択部
１２８ 周辺領域種類格納部
１３０ 脈理検出部
１３２ 表示部
１３４ 出力画像選択部
４００ 入力画像
４０１ 画素
４２０ 脈理
４３０ 矩形窓
５０１ 最大値
５０２ 最小値
５０３ 差分
７０１ 最大値
７０２ 最小値
７０３ 差分
９００ 入力画像
９０２ 目標画像
９１０ 入力画像
９１２ 目標画像
１０００ 矩形窓
１０１０ 矩形窓
１０２０ 矩形窓
１０３０ 出力画像
１０４０ 出力画像
１０５０ 出力画像
１０６０ 出力画像
１０７０ 出力画像
１０８０ 出力画像
１５０５ ＣＰＵ
１５１０ ＲＯＭ
１５２０ ＲＡＭ
１５３０ 通信Ｉ／Ｆ
１５４０ ハードディスクドライブ
１５５０ ＦＤドライブ
１５６０ ＣＤ−ＲＯＭドライブ
１５７０ Ｉ／Ｏチップ
１５７５ グラフィック・コントローラ
１５８０ 表示デバイス
１５８２ ホスト・コントローラ
１５８４ Ｉ／Ｏコントローラ
１５９０ フレキシブルディスク
１５９５ ＣＤ−ＲＯＭ
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像から出力画像を生成する画像処理装置であって、
前記入力画像の一部である変換対象領域を、前記入力画像から順次選択する変換対象領域選択部と、
複数の前記変換対象領域のそれぞれについて、前記変換対象領域を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する周辺領域抽出部と、
前記複数の変換対象領域毎に、前記複数の周辺領域のそれぞれについて、前記周辺領域の画像を用いて前記変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する画像変換部と、
前記複数の周辺領域の種類毎に、前記複数の変換対象領域に対応する前記複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の前記出力画像を生成する出力画像生成部と
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記周辺領域抽出部は、前記複数の変換対象領域のそれぞれについて、縦横比が異なる矩形の前記複数の周辺領域を抽出する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記周辺領域抽出部は、前記複数の変換対象領域のそれぞれについて、面積が異なる前記複数の周辺領域を抽出する請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記変換対象領域選択部は、前記変換対象領域である画素を、前記入力画像から順次選択し、
前記周辺領域抽出部は、複数の前記画素のそれぞれについて、前記画素を含む矩形の前記複数の周辺領域を抽出する請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像変換部は、
前記複数の画素毎に、前記複数の周辺領域のそれぞれについて、前記画素を中心として、前記周辺領域に対応するｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を所定角度ずつ回転させる回転制御部と、
前記矩形窓が所定角度ずつ回転される度に、前記矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の前記部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する輝度算出部と、
前記矩形窓の所定回転角度毎に、前記ｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する差分算出部と、
前記差分が最大となる前記矩形窓の回転角度における前記差分を、前記画素の輝度値として決定する輝度決定部と
を有し、
前記出力画像生成部は、前記複数の周辺領域毎に、前記輝度決定部が決定した前記複数の画素の輝度値を組み合わせることにより、前記複数の出力画像を生成する請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記入力画像に対応する目標画像を取得する画像取得部と、
前記複数の出力画像のそれぞれを前記目標画像と比較することにより、前記複数の出力画像のそれぞれの前記目標画像に対する類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度に基づいて、前記複数の周辺領域の種類の中から、少なくとも１つの前記周辺領域の種類を選択する周辺領域種類選択部と
をさらに備える請求項１乃至５のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像取得部は、複数の前記入力画像および前記複数の入力画像のそれぞれに対応する複数の前記目標画像を取得し、
前記出力画像生成部は、前記複数の入力画像のそれぞれについて、前記複数の出力画像を生成し、
前記類似度算出部は、前記複数の入力画像のそれぞれについて生成された、前記複数の出力画像のそれぞれの、前記目標画像に対する類似度を算出し、
前記周辺領域種類選択部は、前記複数の入力画像のそれぞれについて算出された、前記複数の出力画像のそれぞれの前記類似度に基づいて、前記複数の周辺領域の種類の中から、少なくとも１つの前記周辺領域の種類を選択する請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像取得部は、検査対象を含む検査対象画像を前記入力画像として取得し、
前記画像変換部は、前記複数の変換対象領域毎に、前記周辺領域種類選択部が選択した前記周辺領域を用いて、前記検査対象画像の前記変換対象領域の画像を変換することにより、前記複数の変換画像を生成し、
前記出力画像生成部は、前記複数の変換画像を組み合わせることにより、前記検査対象画像に対応する前記出力画像を生成する請求項６または７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像取得部は、脈理を含む可能性のある前記検査対象を含む前記検査対象画像を取得し、
前記画像処理装置は、
前記出力画像生成部によって生成された前記出力画像に基づいて、前記検査対象画像に含まれている脈理を検出する脈理検出部
をさらに備える請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
入力画像から出力画像を生成する画像処理方法であって、
前記入力画像の一部である変換対象領域を、前記入力画像から順次選択する変換対象領域選択段階と、
複数の前記変換対象領域のそれぞれについて、前記変換対象領域を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する周辺領域抽出段階と、
前記複数の変換対象領域毎に、前記複数の周辺領域のそれぞれについて、前記周辺領域の画像を用いて前記変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する画像変換段階と、
前記複数の周辺領域の種類毎に、前記複数の変換対象領域に対応する前記複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の前記出力画像を生成する出力画像生成段階と
を備える画像処理方法。
【請求項１１】
入力画像から出力画像を生成するためのプログラムであって、コンピュータに、
前記入力画像の一部である変換対象領域を、前記入力画像から順次選択する変換対象領域選択手順と、
複数の前記変換対象領域のそれぞれについて、前記変換対象領域を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する周辺領域抽出手順と、
前記複数の変換対象領域毎に、前記複数の周辺領域のそれぞれについて、前記周辺領域の画像を用いて前記変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する画像変換手順と、
前記複数の周辺領域の種類毎に、前記複数の変換対象領域に対応する前記複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の前記出力画像を生成する出力画像生成手順と
を実行させるプログラム。
【請求項１２】
入力画像から出力画像を生成する画像処理装置であって、
前記入力画像の一の画素を中心として、ｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を所定角度ずつ回転させる回転制御部と、
前記矩形窓が所定角度ずつ回転される度に、前記矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の前記部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する輝度算出部と、
前記矩形窓の所定回転角度毎に、前記ｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する差分算出部と、
前記差分が最大となる前記矩形窓の回転角度における前記差分を、前記一の画素の輝度値として決定する輝度決定部と、
前記回転制御部、前記輝度算出部、前記差分算出部、および前記輝度決定部による処理を、前記入力画像が有する複数の前記画素のそれぞれに対して実行させることにより、前記複数の画素の輝度値を決定し、決定された輝度値を前記複数の画素の輝度値として有する前記出力画像を生成する画像生成部と
を備える画像処理装置。
【請求項１３】
入力画像から出力画像を生成する画像処理方法であって、
前記入力画像の一の画素を中心として、ｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を所定角度ずつ回転させる回転段階と、
前記矩形窓が所定角度ずつ回転される度に、前記矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の前記部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する輝度算出段階と、
前記矩形窓の所定回転角度毎に、前記ｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する差分算出段階と、
前記差分が最大となる前記矩形窓の回転角度における前記差分を、前記一の画素の輝度値として決定する輝度決定段階と、
前記回転段階、前記輝度算出段階、前記差分算出段階、および前記輝度決定段階を、前記入力画像が有する複数の画素のそれぞれに対して実行することにより、前記複数の画素の輝度値を決定し、決定された輝度値を前記複数の画素の輝度値として有する出力画像を生成する画像生成段階と
を備える画像処理方法。
【請求項１４】
入力画像から出力画像を生成するためのプログラムであって、コンピュータに、
前記入力画像の一の画素を中心として、ｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を所定角度ずつ回転させる回転手順と、
前記矩形窓が所定角度ずつ回転される度に、前記矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の前記部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する輝度算出手順と、
前記矩形窓の所定回転角度毎に、前記ｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する差分算出手順と、
前記差分が最大となる前記矩形窓の回転角度における前記差分を、前記一の画素の輝度値として決定する輝度決定手順と、
前記回転手順、前記輝度算出手順、前記差分算出手順、および前記輝度決定手順を、前記入力画像が有する複数の画素のそれぞれに対して実行することにより、前記複数の画素の輝度値を決定し、決定された輝度値を前記複数の画素の輝度値として有する出力画像を生成する画像生成手順と
を実行させるプログラム。
【請求項１】
入力画像から出力画像を生成する画像処理装置であって、
前記入力画像の一部である変換対象領域を、前記入力画像から順次選択する変換対象領域選択部と、
複数の前記変換対象領域のそれぞれについて、前記変換対象領域を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する周辺領域抽出部と、
前記複数の変換対象領域毎に、前記複数の周辺領域のそれぞれについて、前記周辺領域の画像を用いて前記変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する画像変換部と、
前記複数の周辺領域の種類毎に、前記複数の変換対象領域に対応する前記複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の前記出力画像を生成する出力画像生成部と
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記周辺領域抽出部は、前記複数の変換対象領域のそれぞれについて、縦横比が異なる矩形の前記複数の周辺領域を抽出する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記周辺領域抽出部は、前記複数の変換対象領域のそれぞれについて、面積が異なる前記複数の周辺領域を抽出する請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記変換対象領域選択部は、前記変換対象領域である画素を、前記入力画像から順次選択し、
前記周辺領域抽出部は、複数の前記画素のそれぞれについて、前記画素を含む矩形の前記複数の周辺領域を抽出する請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記画像変換部は、
前記複数の画素毎に、前記複数の周辺領域のそれぞれについて、前記画素を中心として、前記周辺領域に対応するｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を所定角度ずつ回転させる回転制御部と、
前記矩形窓が所定角度ずつ回転される度に、前記矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の前記部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する輝度算出部と、
前記矩形窓の所定回転角度毎に、前記ｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する差分算出部と、
前記差分が最大となる前記矩形窓の回転角度における前記差分を、前記画素の輝度値として決定する輝度決定部と
を有し、
前記出力画像生成部は、前記複数の周辺領域毎に、前記輝度決定部が決定した前記複数の画素の輝度値を組み合わせることにより、前記複数の出力画像を生成する請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記入力画像に対応する目標画像を取得する画像取得部と、
前記複数の出力画像のそれぞれを前記目標画像と比較することにより、前記複数の出力画像のそれぞれの前記目標画像に対する類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度に基づいて、前記複数の周辺領域の種類の中から、少なくとも１つの前記周辺領域の種類を選択する周辺領域種類選択部と
をさらに備える請求項１乃至５のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記画像取得部は、複数の前記入力画像および前記複数の入力画像のそれぞれに対応する複数の前記目標画像を取得し、
前記出力画像生成部は、前記複数の入力画像のそれぞれについて、前記複数の出力画像を生成し、
前記類似度算出部は、前記複数の入力画像のそれぞれについて生成された、前記複数の出力画像のそれぞれの、前記目標画像に対する類似度を算出し、
前記周辺領域種類選択部は、前記複数の入力画像のそれぞれについて算出された、前記複数の出力画像のそれぞれの前記類似度に基づいて、前記複数の周辺領域の種類の中から、少なくとも１つの前記周辺領域の種類を選択する請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記画像取得部は、検査対象を含む検査対象画像を前記入力画像として取得し、
前記画像変換部は、前記複数の変換対象領域毎に、前記周辺領域種類選択部が選択した前記周辺領域を用いて、前記検査対象画像の前記変換対象領域の画像を変換することにより、前記複数の変換画像を生成し、
前記出力画像生成部は、前記複数の変換画像を組み合わせることにより、前記検査対象画像に対応する前記出力画像を生成する請求項６または７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記画像取得部は、脈理を含む可能性のある前記検査対象を含む前記検査対象画像を取得し、
前記画像処理装置は、
前記出力画像生成部によって生成された前記出力画像に基づいて、前記検査対象画像に含まれている脈理を検出する脈理検出部
をさらに備える請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
入力画像から出力画像を生成する画像処理方法であって、
前記入力画像の一部である変換対象領域を、前記入力画像から順次選択する変換対象領域選択段階と、
複数の前記変換対象領域のそれぞれについて、前記変換対象領域を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する周辺領域抽出段階と、
前記複数の変換対象領域毎に、前記複数の周辺領域のそれぞれについて、前記周辺領域の画像を用いて前記変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する画像変換段階と、
前記複数の周辺領域の種類毎に、前記複数の変換対象領域に対応する前記複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の前記出力画像を生成する出力画像生成段階と
を備える画像処理方法。
【請求項１１】
入力画像から出力画像を生成するためのプログラムであって、コンピュータに、
前記入力画像の一部である変換対象領域を、前記入力画像から順次選択する変換対象領域選択手順と、
複数の前記変換対象領域のそれぞれについて、前記変換対象領域を含む種類が異なる複数の周辺領域を抽出する周辺領域抽出手順と、
前記複数の変換対象領域毎に、前記複数の周辺領域のそれぞれについて、前記周辺領域の画像を用いて前記変換対象領域の画像を変換することにより、複数の変換画像を生成する画像変換手順と、
前記複数の周辺領域の種類毎に、前記複数の変換対象領域に対応する前記複数の変換画像を組み合わせることにより、複数の前記出力画像を生成する出力画像生成手順と
を実行させるプログラム。
【請求項１２】
入力画像から出力画像を生成する画像処理装置であって、
前記入力画像の一の画素を中心として、ｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を所定角度ずつ回転させる回転制御部と、
前記矩形窓が所定角度ずつ回転される度に、前記矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の前記部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する輝度算出部と、
前記矩形窓の所定回転角度毎に、前記ｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する差分算出部と、
前記差分が最大となる前記矩形窓の回転角度における前記差分を、前記一の画素の輝度値として決定する輝度決定部と、
前記回転制御部、前記輝度算出部、前記差分算出部、および前記輝度決定部による処理を、前記入力画像が有する複数の前記画素のそれぞれに対して実行させることにより、前記複数の画素の輝度値を決定し、決定された輝度値を前記複数の画素の輝度値として有する前記出力画像を生成する画像生成部と
を備える画像処理装置。
【請求項１３】
入力画像から出力画像を生成する画像処理方法であって、
前記入力画像の一の画素を中心として、ｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を所定角度ずつ回転させる回転段階と、
前記矩形窓が所定角度ずつ回転される度に、前記矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の前記部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する輝度算出段階と、
前記矩形窓の所定回転角度毎に、前記ｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する差分算出段階と、
前記差分が最大となる前記矩形窓の回転角度における前記差分を、前記一の画素の輝度値として決定する輝度決定段階と、
前記回転段階、前記輝度算出段階、前記差分算出段階、および前記輝度決定段階を、前記入力画像が有する複数の画素のそれぞれに対して実行することにより、前記複数の画素の輝度値を決定し、決定された輝度値を前記複数の画素の輝度値として有する出力画像を生成する画像生成段階と
を備える画像処理方法。
【請求項１４】
入力画像から出力画像を生成するためのプログラムであって、コンピュータに、
前記入力画像の一の画素を中心として、ｍ行ｎ列の部分領域を有する矩形窓を所定角度ずつ回転させる回転手順と、
前記矩形窓が所定角度ずつ回転される度に、前記矩形窓のｎ個の列のそれぞれについてｍ個の前記部分領域の対応する画素の輝度値の和を算出する輝度算出手順と、
前記矩形窓の所定回転角度毎に、前記ｎ個の輝度値の和のうちの最大値と最小値との差分を算出する差分算出手順と、
前記差分が最大となる前記矩形窓の回転角度における前記差分を、前記一の画素の輝度値として決定する輝度決定手順と、
前記回転手順、前記輝度算出手順、前記差分算出手順、および前記輝度決定手順を、前記入力画像が有する複数の画素のそれぞれに対して実行することにより、前記複数の画素の輝度値を決定し、決定された輝度値を前記複数の画素の輝度値として有する出力画像を生成する画像生成手順と
を実行させるプログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【公開番号】特開２０１０−３８８８１（Ｐ２０１０−３８８８１Ａ）
【公開日】平成２２年２月１８日（２０１０．２．１８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−２０５７１７（Ｐ２００８−２０５７１７）
【出願日】平成２０年８月８日（２００８．８．８）
【出願人】（０００００４１１２）株式会社ニコン (12,601)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年２月１８日（２０１０．２．１８）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年８月８日（２００８．８．８）
【出願人】（０００００４１１２）株式会社ニコン (12,601)
【Ｆターム（参考）】
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