画像処理装置及び画像処理方法及び画像処理プログラム
【課題】従来１つの検出アルゴリズムを実行して画像データから特定の物体の画像データを検出していたため、特定の物体の画像データを検出できない場合があった。
【解決手段】画像処理装置３０は、特定の物体の画像データを検出する第１の検出手順を実行して、第１の画像データ３０１から上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データ３０４を生成する第１の検出実行部３７と、第１の検出手順とは異なる第２の検出手順を実行して、第１の画像データ３０１から上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第３の画像データ３０５を生成する第２の検出実行部３８と、第２の画像データ３０４が含む複数の画素と第３の画像データ３０５が含む複数の画素との対応する２つの画素から新たな画素を生成して新たな画素を有する特定画像データ３０２を生成する画像生成部３９とを備える。
【解決手段】画像処理装置３０は、特定の物体の画像データを検出する第１の検出手順を実行して、第１の画像データ３０１から上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データ３０４を生成する第１の検出実行部３７と、第１の検出手順とは異なる第２の検出手順を実行して、第１の画像データ３０１から上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第３の画像データ３０５を生成する第２の検出実行部３８と、第２の画像データ３０４が含む複数の画素と第３の画像データ３０５が含む複数の画素との対応する２つの画素から新たな画素を生成して新たな画素を有する特定画像データ３０２を生成する画像生成部３９とを備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像データに含まれた特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む特定画像データを生成する画像処理装置及び画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像データに含まれた特定の物体の画像データを検出する技術として、特定の物体の輪郭であるエッジを検出するものがある。エッジを検出する技術として、例えば、Ｓｏｂｅｌ（ゾーベル）フィルタやＬａｐｌａｃｉａｎ（ラプラシアン）フィルタやＣａｎｎｙ（キャニー）フィルタやＰｒｅｗｉｔｔ（プレヴィット）法がある。これらの方法は、閾値以上の画素値の勾配差を持つ場合に、その部分をエッジとみなすものである。Ｓｏｂｅｌフィルタ及びＰｒｅｗｉｔｔ法は、空間１次微分（差分）を計算し、輪郭を検出するフィルタである。また、Ｌａｐｌａｃｉａｎ（ラプラシアン）フィルタは、空間２次微分（差分）を計算し、輪郭を検出するフィルタである。また、Ｃａｎｎｙ（キャニー）フィルタは、２つの異なるスレッシュホールド（強いエッジと弱いエッジの検出）を使って、弱いエッジも、強いエッジに関連している場合に検出エッジとして出力する。このため、Ｃａｎｎｙ法では、雑音によりエッジと間違えて検出する画素を少なくし、真に弱いエッジを検出できるものである。
上記したこれらの方法に共通することは、閾値以上の画素値の勾配差を持つ場合に、その部分をエッジとみなすものである。Ｃａｎｎｙ法は、２つの閾値を用いるが、ＳｏｂｅｌフィルタやＬａｐｌａｃｉａｎフィルタやＰｒｅｗｉｔｔ法は、１つの閾値を用いる。
また、移動平均法による二値化画像を用いてエッジを検出する方法がある（非引用文献１）。
特開２００７−２６２５５号公報には、Ｃａｎｎｙ法、Ｓｏｂｅｌ法のいずれか１つを単独で使用して画像データに含まれた特定の物体のエッジを検出することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２６２５５号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】「日本放射線技術学会誌、Ｖｏｌ．６３（２００７），Ｎｏ．４ｐｐ．４２０−４２７」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記した従来の技術のうち、１つの閾値を使用するＳｏｂｅｌフィルタやＬａｐｌａｃｉａｎフィルタやＰｒｅｗｉｔｔ法を使用してエッジを検出した場合、画像データのコントラスト値（輝度の分布状態）が低い（輝度の差分が小さい）場合には、真のエッジが検出されないという問題がある。
また、２つの閾値を使用するＣａｎｎｙ法を使用してエッジを検出した場合、強いエッジ（閾値高）の周りだけに弱いエッジ（閾値低）を適用するが、閾値を適用するアルゴリズム（エッジを検出する検出手順）が、閾値高の場合も閾値低の場合も同じ検出手順を使用しているので、たまたま閾値低未満と判定された画素はたとえエッジの一部であってもエッジとして検出されないという問題がある。
また、上記した従来技術に共通して、閾値よりも大きいと判定されても、その閾値が相対的に低い値の場合は、エッジ過多の結果となり、検出したエッジにはノイズが乗りやすくなる問題がある。逆に、その閾値が相対的に大きい値の場合は、エッジとして検出されにくくなる問題がある。
【０００６】
この発明は、かかる問題点を解決する為になされたもので、この発明の目的は、従来の１つの検出手順を用いて画像データから物体のエッジを検出する検出方法では検出できなかったエッジを検出して、精度高く画像データから物体のエッジを検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係る画像処理装置は、第１の画像データを入力装置により入力する入力部と、所定の画像データから特定の物体の画像データを検出する第１の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データを処理装置により生成する第１の検出実行部と、上記第１の検出手順とは異なる第２の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第３の画像データを処理装置により生成する第２の検出実行部と、上記第１の検出実行部が生成した第２の画像データと、上記第２の検出実行部が生成した第３の画像データとを処理装置により入力して、入力した第２の画像データが含む複数の画素と入力した第３の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素を用いて新たな画素を生成して、生成した新たな画素を有する上記特定画像データを処理装置により生成する画像生成部とを備えることを特徴とする。
【０００８】
また、この発明に係る画像処理装置は、上記画像生成部が、入力した第２の画像データが含む複数の画素と入力した第３の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素の輝度を用いて新たな輝度を有する画素を生成することを特徴とする。
【０００９】
また、この発明に係る画像処理装置は、画像データから上記特定の物体の画像データを検出する検出手順であって検出識別情報により識別される検出手順を複数あらかじめ処理装置により記憶装置に記憶する検出手順記憶部と、画像データが含む複数の画素が有する輝度の分布状態を示す輝度分布情報と、上記検出手順記憶部が記憶した複数の検出手順のうち所定の検出手順を識別する第１の検出識別情報と、上記所定の検出手順とは異なる検出手順を識別する第２の検出識別情報とを有する情報を検出情報とし、上記検出情報を複数あらかじめ処理装置により記憶装置に記憶する検出情報記憶部と、上記入力部が入力した第１の画像データに含まれた複数の画素が有する輝度に基づいて、上記第１の画像データの輝度の分布状態を示す算出輝度情報を処理装置により算出する輝度算出部と、上記輝度算出部が算出した算出輝度情報と適合する輝度分布情報を有する検出情報を上記検出手順記憶部が記憶装置に記憶した複数の検出情報から処理装置により読み出し、読み出した検出情報が有する第１の検出識別情報により識別される検出手順を上記第１の検出手順として上記検出手順記憶部から処理装置により読み出し、上記検出情報が有する第２の検出識別情報により識別される検出手順を上記第２の検出手順として上記検出手順記憶部から処理装置により読み出す検出情報読み出し部とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、この発明に係る画像処理装置は、画像データから上記特定の物体の画像データを検出する検出手順であって検出識別情報により識別される検出手順を複数あらかじめ処理装置により記憶装置に記憶する検出手順記憶部と、画像データが含む複数の画素が有する輝度の分布状態を数値で示す輝度分布情報と、上記検出手順記憶部が記憶した複数の検出手順のうち所定の検出手順を識別する検出識別情報とを有する情報を検出情報とし、上記検出情報を複数、上記輝度分布情報を示す数値の大きい順にあらかじめ処理装置により記憶装置に記憶する検出情報記憶部と、上記入力部が入力した第１の画像データに含まれた複数の画素が有する輝度に基づいて、上記第１の画像データの輝度の分布状態を示す算出輝度情報を処理装置により算出する輝度算出部と、上記輝度算出部が算出した算出輝度情報と適合する輝度分布情報を有する検出情報を上記検出手順記憶部が記憶装置に記憶した複数の検出情報から処理装置により読み出し、読み出した検出情報が有する検出識別情報により識別される検出手順を上記第１の検出手順として上記検出手順記憶部から処理装置により読み出し、読み出した検出情報の次に記憶された検出情報を次検出情報として上記記憶装置から読み出し、読み出した次検出情報が有する検出識別情報により識別される検出手順を上記第２の検出手順として上記検出手順記憶部から処理装置により読み出す検出情報読み出し部とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、この発明に係る画像処理装置は、上記第１の検出実行部が実行する第１の検出手順が、上記第１の画像データに含まれた複数の全画素と複数の画素のうち一部の画素とのいずれかの画素の輝度の勾配を求め、求めた輝度の勾配があらかじめ設定された値よりも大きな値の画素を検出することを特徴とする。
【００１２】
また、この発明に係る画像処理装置は、上記第２の検出実行部が実行する第２の検出手順が、上記第１の画像データに含まれた複数の全画素と複数の画素のうち一部の画素とのいずれかの画素の輝度の勾配を求め、求めた輝度の勾配が上記あらかじめ設定された値よりも小さな値の画素を検出することを特徴とする。
【００１３】
また、この発明に係る画像処理装置は、上記第１の検出実行部が実行する第１の検出手順が、上記特定の物体の輪郭を示すエッジを検出して、上記第２の画像データとして上記検出した特定の物体のエッジを表す画像データを含む画像データを生成し、上記第２の検出実行部が実行する第２の検出手順は、上記特定の物体の輪郭を示すエッジを検出して、上記第３の画像データとして上記検出した特定の物体のエッジを表す画像データを含む画像データを生成することを特徴とする。
【００１４】
また、この発明に係る画像処理装置は、上記画像生成部が、上記第２の画像データが含む特定の物体のエッジを表す画像データに含まれた画素からあらかじめ設定された画素数分に対応する領域であって上記特定の物体のエッジを表す画像データの周囲の領域を補完領域とし、上記第３の画像データのうち上記補完領域に対応する領域に含まれる複数の画素が有する輝度と、上記第２の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素の輝度を用いて新たな輝度を有する画素を生成して、生成した新たな画素を有する上記特定画像データを処理装置により生成することを特徴とする。
【００１５】
また、この発明に係る画像処理装置は、上記第１の検出実行部が生成した第２の画像データを出力装置により表示装置に表示する表示部を備え、上記入力部は、上記表示部が表示した第２の画像データの少なくとも上記特定の物体の画像データを含む所定の領域を示す領域指定情報を入力させ、入力された上記領域指定情報を入力し、上記第２の検出実行部は、上記入力部が入力した領域指定情報が示す第２の画像データの所定の領域に対応する上記第１の画像データの領域内の画像データから上記第２の検出手順により少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む上記第３の画像データを処理装置により生成することを特徴とする。
【００１６】
また、この発明に係る画像処理装置は、上記検出情報記憶部が、複数の所定の画像データごとの画像のタイプを示す複数の画像タイプ情報の各画像タイプ情報に対応させて上記検出情報を処理装置により記憶装置に記憶し、上記入力部は、上記第１の画像データのタイプを示す第１のタイプ情報を入力装置により入力し、上記検出情報読み出し部は、上記入力部が入力した第１のタイプ情報と一致する画像タイプ情報に対応する検出情報であって、かつ、上記算出輝度情報と適合する輝度分布情報を有する検出情報を上記記憶装置から処理装置により読み出すことを特徴とする。
【００１７】
この発明に係る画像処理方法は、入力部により、第１の画像データを入力装置により入力する入力工程と、第１の検出実行部により、所定の画像データから特定の物体の画像データを検出する第１の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データを処理装置により生成する第１の検出実行工程と、第２の検出実行部により、上記第１の検出手順とは異なる第２の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第３の画像データを処理装置により生成する第２の検出実行工程と、画像生成部により、上記第１の検出実行工程により生成した第２の画像データと、上記第２の検出実行工程により生成した第３の画像データとを処理装置により入力して、入力した第２の画像データが含む複数の画素と入力した第３の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素を用いて新たな画素を生成して、生成した新たな画素を有する上記特定画像データを処理装置により生成する画像生成工程とを有することを特徴とする。
【００１８】
また、この発明に係る画像処理プログラムは、入力部により、第１の画像データを入力装置により入力する入力処理と、第１の検出実行部により、所定の画像データから特定の物体の画像データを検出する第１の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データを処理装置により生成する第１の検出実行処理と、第２の検出実行部により、上記第１の検出手順とは異なる第２の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第３の画像データを処理装置により生成する第２の検出実行処理と、画像生成部により、上記第１の検出実行処理により生成した第２の画像データと、上記第２の検出実行処理により生成した第３の画像データとを処理装置により入力して、入力した第２の画像データが含む複数の画素と入力した第３の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素を用いて新たな画素を生成して、生成した新たな画素を有する上記特定画像データを処理装置により生成する画像生成処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
この発明に係る画像処理装置は、異なる２つの検出手順によりそれぞれ検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データと第３の画像データとの２つの画像データの対応する２つの画素から新たな画素を生成して、新たな画素を有する特定画像データを生成する。第２の画像データと第３の画像データとは、異なる検出手順によりエッジ検出が行われた画像データであるため、例えば第２の画像データには示されていないエッジが第３の画像データに示されている場合がある。すなわち、１つの検出手順を使用して画像データに含まれた物体のエッジ画像データを検出する方法よりも、精度の高いエッジ検出を画像処理装置のユーザに提供できる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】この発明の画像処理装置を含む画像処理システムの構成図。
【図２】この発明の画像処理装置３０の機器構成を示す図。
【図３】この発明の画像処理装置３０のハードウェア構成図。
【図４】この発明の画像処理装置３０の構成を示すブロック図。
【図５】実施の形態１の画像処理方法の手順を示すフローチャート。
【図６】図５の検出方法選択処理を具体的に説明するフローチャート。
【図７】実施の形態１の検出情報ファイル３２１が記憶する情報の一例を示す図。
【図８】画像データ３０１の一例を示す図。
【図９】実施の形態１の第１の検出実行部３７が第１の検出手順を実行した結果生成した第２の画像データを示す図。
【図１０】実施の形態１の第２の検出実行部３８が第２の検出手順を実行した結果生成した第３の画像データを示す図。
【図１１】実施の形態１の画像生成部３９が生成した特定画像データ３０２の一例を示す図。
【図１２】図９の特定画像データ３０２を生成する画像生成部３９の動作のフローチャート。
【図１３】実施の形態２の画像処理装置３０の動作を示すフローチャート。
【図１４】図１３のＳ６の処理を画像データを用いてイメージで説明する図。
【図１５】補完領域の説明を示す図。
【図１６】図１４の特定画像データ３０２に対してセグメント除去処理を行った後の画像データを示す図。
【図１７】図１４の特定画像データ３０２に対して塗りつぶし処理を行った後の画像データを示す図。
【図１８】実施の形態４の検出情報ファイル３２１が記憶する検出情報を示す図。
【図１９】実施の形態４の検出方法選択処理を説明する図。
【図２０】実施の形態５の検出情報ファイル３２１を示す図。
【図２１】実施の形態５の別の検出情報ファイル３２１を示す図。
【図２２】実施の形態６の領域指定情報を入力させる画像処理装置３０のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
実施の形態１．
この実施の形態では、異なる２つの検出手順によって画像データに含まれた特定の物体の輪郭（以下「輪郭」を「エッジ」と称する）から物体のエッジを検出する画像処理装置の一例を説明する。
図１は、画像処理装置を含む画像処理システムの構成図である。
図１において、画像処理システムは、写真撮像装置１０、画像処理装置３０、エッジ画像処理装置５０をそなえる。これら３つの装置は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等の通信網により接続されている。
写真撮像装置１０は、特定の物体を含む所定の物体を写真撮影して、特定の物体の画像データを含む画像データ３０１を出力する。
画像処理装置３０は、写真撮像装置１０から通信網を介して画像データ３０１（第１の画像データの一例）を入力し、入力した画像データ３０１から異なる２つの検出手順によってそれぞれ第２の画像データと第３の画像データを生成して、第２の画像データと第３の画像データとから特定の物体の画像データを含む特定画像データ３０２（以下の説明において「特定画像データ」を「エッジ画像データ」とも称する）生成して出力する。写真撮像装置１０は、画像を記憶した記憶装置でもよく、写真撮像装置１０である記憶装置は画像処理装置３０とケーブルや信号線により接続され、画像処理装置３０は、ケーブルや信号線を介して記憶装置から画像を入力してもよい。
エッジ画像処理装置５０は、画像処理装置３０から通信網を介して特定画像データ３０２を入力し、特定画像データ３０２に含まれた特定の物体の画像データを編集して、編集した結果を出力する。例えば、編集とは、特定の物体の画像データを背景とは異なる色に着色して強調し、表示装置に表示したり、プリンタ装置により印刷したり、特定の物体の画像データを抽出して、拡大して表示装置に表示したり、プリンタ装置により印刷することである。
【００２２】
図２は、画像処理装置３０の機器構成を示す図である。
図３は、画像処理装置３０のハードウェア構成図である。
なお、エッジ画像処理装置５０は、図２、図３に示す構成と同じ構成であるものとする。
図２において、画像処理装置３０は、システムユニット９００、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）やＬＣＤ（液晶）の表示画面を有する表示装置９０１、キーボード９０２（Ｋ／Ｂ）、マウス９０３、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、コンパクトディスク装置であるＣＤＤ９０５、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７などのハードウェア資源を備え、これらはケーブルや信号線で接続されている。
システムユニット９００は、コンピュータであり、ファクシミリ機９３２、電話器９３１とケーブルで接続され、また、ローカルエリアネットワークであるＬＡＮ９４２、ゲートウェイ９４１を介してインターネット９４０に接続されている。
エッジ画像処理装置５０、写真撮像装置１０はそれぞれ、ＬＡＮ９４２や、ゲートウェイ９４１や、インターネット９４０を介して画像処理装置３０と接続されている。
【００２３】
図３において、画像処理装置３０は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置ともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、通信ボード９１５、表示装置９０１、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置９２０の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置あるいは記憶部の一例である。
通信ボード９１５、キーボード９０２、スキャナ装置９０７、ＦＤＤ９０４などは、入力部、入力装置の一例である。
また、通信ボード９１５、表示装置９０１、プリンタ装置９０６などは、出力部、出力装置の一例である。
【００２４】
通信ボード９１５は、ファクシミリ機９３２、電話器９３１、ＬＡＮ９４２等に接続されている。通信ボード９１５は、ＬＡＮ９４２に限らず、インターネット９４０、ＩＳＤＮ等のＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）などに接続されていても構わない。インターネット９４０或いはＩＳＤＮ等のＷＡＮに接続されている場合、ゲートウェイ９４１は不用となる。
磁気ディスク装置９２０には、オペレーティングシステムであるＯＳ９２１、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、ＯＳ９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。
【００２５】
上記プログラム群９２３には、画像処理装置３０の備える「〜部」として説明する動作を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
ファイル群９２４には、以下に述べる実施の形態の説明において、「〜の判定結果」、「〜の計算結果」、「〜の処理結果」、「〜検出結果」として説明するデータや信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」の各項目として記憶されている。
また、以下に述べる実施の形態の説明において説明するフローチャートの矢印の部分は主としてデータ（情報）や信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等の記録媒体に記録される。また、データ（情報）や信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
【００２６】
また、以下に述べる実施の形態の説明において画像処理装置３０の備える「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、ハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、プログラムは、画像処理装置３０の備える「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、画像処理装置３０の備える「〜部」の手順をコンピュータに実行させるものである。
【００２７】
次に、画像処理装置３０の構成の一例を説明する。
図４は、画像処理装置３０の構成を示すブロック図である。
画像処理装置３０は、入力部３１、記憶部３２、検出情報記憶部３３、検出方法選択部３４、第１の検出実行部３７、第２の検出実行部３８、画像生成部３９、検出手順記憶部４０、表示部４１を備える。
入力部３１は、写真撮像装置１０から画像データ３０１（第１の画像データの一例）をＬＡＮ９４２、インターネット９４０等の通信網を介して通信ボード９１５等の通信装置により入力する。画像データ３０１は、特定の物体の画像データを含む画像データである。画像データは、例えばカラー画像或いは白黒画像である。写真撮像装置１０は、例えば、カメラ、デジタルカメラ、Ｘ線撮影装置等である。
【００２８】
記憶部３２は、例えば磁気ディスク装置９２０、ＲＡＭ９１４、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５である。記憶部３２は、後述する複数の検出手順を記憶する検出手順ファイル３２０を備える。検出手順ファイル３２０は、例えばプログラム群９２３に備えられている。また、記憶部３２は、後述する検出手順を選択するための検出識別情報（以下、検出識別情報を識別情報と称する）と輝度分布情報とを有する検出情報を複数記憶する検出情報ファイル３２１を備える。検出情報ファイル３２１は、例えばファイル群９２４に備えられている。
検出情報記憶部３３は、キーボード９０２やマウス９０３等の入力装置を介してユーザに入力させた検出情報を、ＣＰＵ９１１により検出情報ファイル３２１に記憶する。或いは、検出情報を予め記憶したＦＤＤ９０４やＣＤＤ９０５からＣＰＵ９１１により検出情報を読み出して検出情報ファイル３２１に記憶する。
検出手順記憶部４０は、キーボード９０２やマウス９０３等の入力装置を介してユーザに入力させた検出手順を、ＣＰＵ９１１により検出手順ファイル３２０に記憶する。或いは、検出手順を予め記憶したＦＤＤ９０４やＣＤＤ９０５からＣＰＵ９１１により検出手順を読み出して検出手順ファイル３２０に記憶する。
【００２９】
検出方法選択部３４は、輝度算出部３５、検出情報読み出し部３６を備える。
輝度算出部３５は、入力部３１が入力した画像データ３０１を入力して、画像データ３０１が有する画素の輝度値に基づいて輝度分布状態を示すコントラスト値をＣＰＵ９１１により算出する。
検出情報読み出し部３６は、輝度算出部３５が算出したコントラスト値に基づいて検出情報ファイル３２１が記憶する検出情報をＣＰＵ９１１により検索して、コントラスト値と適合する輝度分布情報を有する検出情報をＣＰＵ９１１により読み出す。輝度分布情報は例えば下限の数値（下限値）と上限の数値（上限値）とを有する場合と、所定の数値である場合とがある。前者の場合、コントラスト値が下限値と上限値との範囲に入る場合をコントラスト値と輝度分布情報とが適合するとし、後者の場合、コントラスト値と所定の数値とが一致する場合をコントラスト値と輝度分布情報とが適合するとする。
検出情報読み出し部３６は、検出情報が有する識別情報に基づいて、検出手順ファイル３２０から検出手順をＣＰＵ９１１により読み出す。識別情報とは、検出手順ファイル３２０から所定の検出手順を読み出すための識別情報であり、例えば、ファイル名や、アドレスである。検出情報読み出し部３６は、第１の検出手順と第２の検出手順との２つの異なる検出手順を検出手順ファイル３２０から読み出す。検出手順ファイル３２０から２つの手順を読み出す方法は、検出情報ファイル３２１が記憶する検出情報の構成により異なるため、詳細は後で説明する。
【００３０】
第１の検出実行部３７は、検出情報読み出し部３６が読み出した第１の検出手順と画像データ３０１とを入力して（第１の検出手順と画像データ３０１とをデータ３０３ａと呼ぶ）、第１の検出手順をＣＰＵ９１１により実行して画像データ３０１から特定の物体の画像データを検出し、検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データ３０４をＣＰＵ９１１により生成する。
第２の検出実行部３８は、検出情報読み出し部３６が読み出した第２の検出手順と画像データ３０１とを入力して（第２の検出手順と画像データ３０１とをデータ３０３ｂと呼ぶ）、第２の検出手順をＣＰＵ９１１により実行して画像データ３０１から特定の物体の画像データを検出し、検出した特定の物体の画像データを含む第３の画像データ３０５をＣＰＵ９１１により生成する。
【００３１】
画像生成部３９は、第１の検出実行部３７が生成した第２の画像データ３０４と第２の検出実行部３８が生成した第３の画像データ３０５とをＣＰＵ９１１により入力して、第２の画像データ３０４が有する複数の画素と第３の画像データが有する複数の画素との対応する２つの画素から新たな画素をＣＰＵ９１１により生成して、複数の新たな画素を有する特定画像データ３０２をＣＰＵ９１１により生成する。特定画像データ３０２は、画像データ３０１に含まれた特定の物体の画像データに注目して特定の物体の画像データが目立つように表した画像である。
画像生成部３９は、特定画像データ３０２を、ＬＡＮ９４２、インターネット９４０等の通信網を介して通信ボード９１５等の通信装置によりエッジ画像処理装置５０に出力する。
【００３２】
表示部４１は、第１の検出実行部３７が生成した第２の画像データ３０４を表示装置９０１等の出力装置により表示画面に表示する。
入力部３１は、表示部４１が表示画面に表示した第２の画像データ３０４のうち特定の物体の画像データを含む所定の領域を示す領域指定情報４０２をユーザに入力させる。ユーザは、領域指定情報４０２を、マウス９０３やキーボード９０２等の入力装置を使用して入力する。領域指定情報４０２は、例えば第２の画像データ３０４の中の所定の領域の範囲を示す情報であり、第２の画像データ３０４のＸ座標とＹ座標との情報を有する。詳細は、他の実施の形態で説明する。
入力部３１は、入力された領域指定情報４０２を第２の検出実行部３８に出力する。
第２の検出実行部３８は、第２の検出手順をＣＰＵ９１１により実行して、領域指定情報４０２により示された領域に対応する第１の画像データ３０１の領域から特定の物体の画像データを検出して第３の画像データ３０５を生成する。
領域指定情報４０２に関する動作については、他の実施の形態で詳細を説明する。
【００３３】
また、入力部３１は、画像データ３０１のタイプを示す画像タイプ情報４０１（第１のタイプ情報の一例）をユーザからマウス９０３やキーボード９０２等の入力装置により入力する。
検出方法選択部３４は、画像タイプ情報４０１に基づき第１の検出手順と第２の検出手順とを選択する。
タイプ情報４０１に関する動作については、他の実施の形態で詳細を説明する。
【００３４】
図５は、この実施の形態の画像処理方法の手順を示すフローチャートである。
図５に従い、画像処理装置の画像処理方法、画像処理プログラムを説明する。
入力工程、入力処理
画像処理装置３０は、検出方法選択処理に先立ち、入力部３１により、画像データ３０１（第１の画像データの一例）を、写真撮像装置１０からＬＡＮ９４２、インターネット９４０等の通信網を介して通信ボード９１５等の通信装置により入力する。ここでは一例として写真撮像装置１０をＸ線撮影装置とし、図８のＸ線画像データを画像データ３０１の一例とする。すなわち、画像データ３０１は白黒画像データである。画像データ３０１は、複数の画素を含み、各画素は輝度値を有する。
【００３５】
Ｓ１、検出情報読み出し（検出方法選択）工程、検出情報読み出し（検出方法選択）処理
検出方法選択部３４は、第１の検出手順と第２の検出手順とを選択する。
第１の検出手順と第２の検出手順とを選択する方法の一例として、第１の検出手順と第２の検出手順とがそれぞれ１つである場合を説明する。第１の検出手順と第２の検出手順とはそれぞれあらかじめ検出手順ファイル３２０に記憶されている。検出方法選択部３４は、検出情報読み出し部３６により、検出手順ファイル３２０から第１の検出手順と、第２の検出手順とをＣＰＵ９１１により読み出す。このとき、第１の検出手順および第２の検出手順を検出手順ファイル３２０から読み出すためのファイル名やアドレスがあらかじめ記憶部３２の検出情報ファイル３２１に記憶されているものとする。検出情報読み出し部３６は、このあらかじめ検出情報ファイル３２１に記憶されたファイル名やアドレスを用いて検出手順ファイル３２０から第１の検出手順および第２の検出手順を読み出す。
【００３６】
次に、第１の検出手順と第２の検出手順とを選択する別の方法の一例を説明する。
別の方法では、第１の検出手順が複数あり、第２の検出手順も複数ある。検出方法選択部３４は、画像データ３０１を入力して、画像データ３０１に含まれた複数の画素がそれぞれ有する輝度に基づく輝度分布情報を輝度算出部３５により算出して（Ｓ２、輝度算出工程、輝度算出処理）、輝度分布情報に基づいて検出情報読み出し部３６により検出手順ファイル３２０から第１の検出手順と第２の検出手順を読み出す（Ｓ３、検出情報読み出し工程、検出情報読み出し処理）。
【００３７】
ここで、Ｓ２，Ｓ３の動作を詳細に説明する。
図６は、図５の検出方法選択処理を具体的に説明するフローチャートである。
図６において、輝度算出部３５は、画像データ３０１をＣＰＵ９１１により入力して、画像データ３０１に含まれた複数の画素の各画素が有する輝度値に基づいて輝度分布情報をＣＰＵ９１１により算出する。輝度分布情報の一例として、以下の式によりコントラスト値を算出する（Ｓ２１）。コントラスト値の算出式は「（画像データ３０１に含まれた画素が有する輝度値のうち最大の輝度値−画像データ３０１に含まれた画素が有する最小の輝度値）／画像データ３０１に含まれた画素が有する輝度値のうち最大の輝度値」とする。
検出情報読み出し部３６は、輝度算出部３５が算出したコントラスト値に基づいて、検出情報ファイル３２１をＣＰＵ９１１により検索する（Ｓ３１）。
検出情報ファイル３２１には、図７に示す情報があらかじめ記憶されている。
図７は、検出情報ファイル３２１が記憶する情報の一例を示す図である。
図７において、検出情報ファイル３２１は、輝度分布情報の一例であるコントラスト値を複数記憶し、各コントラスト値に対応して第１の検出情報の識別情報と第２の検出情報の識別情報とを記憶する。図７の例では、コントラスト値は、左側が大きく、右に行くほど小さくなるようにあらかじめ設定され記憶されている。また、図７の例では、識別情報として左側に第１の検出情報の識別情報を示し、右側に第２の検出情報の識別情報を示す。例えば、コントラスト値「１．０〜０．７５」に対応して第１の検出情報の識別情報「Ａ」と第２の検出情報の識別情報「Ｂ」とを記憶する。識別情報「Ａ」、「Ｂ」は、検出情報読み出し部３６が検出手順を検出手順ファイル３２０から読み出す際に使用するファイル名やアドレスである。
コントラスト値は、図７の例では範囲をもつ値であるが、１つの値、例えば「０．７５」としてもかまわない。
また、図７では、第２の検出手順の識別情報は、右隣の識別情報の第１の検出手順の識別情報と同じであるが、これに限らず、第１の検出手順と異なる検出手順の識別情報であればよい。
【００３８】
ここで、コントラスト値と第１の検出手順と第２の検出手順との関係について説明する。
入力した画像データ３０１のコントラスト値が高い（コントラスト値の値が大きい）ということは、画像データ３０１に示された画像の濃淡がはっきりしていることが予想でき、画像データに撮影（撮像）された特定の物体の輪郭がはっきりしていることが予想できる。このため、大きい値のコントラスト値に対応する第１の検出手順と第２の検出手順とはそれぞれ、輝度の勾配が大きな箇所を検出して物体のエッジ（輪郭）を検出する検出手順が有効である。
逆に、入力した画像データ３０１のコントラスト値が低い（コントラスト値の値が小さい）ということは、画像データ３０１に示された画像の濃淡がぼやけていてはっきりしていないことが予想でき、画像データに撮影（撮像）された特定の物体の輪郭がぼやけていることが予想できる。このため、小さい値のコントラスト値に対応する第１の検出手順と第２の検出手順とはそれぞれ、輝度の勾配が小さな箇所を検出して物体のエッジ（輪郭）を検出する検出手順が有効である。
輝度の勾配を求める対象とする画素は、画像データ３０１に含まれた全画素を対象とするか、或いは、画像データ３０１に含まれた複数の画素のうち一部の画素を対象とする。第１の検出手順及び第２の検出手順には、いずれの画素を対象とするかがあらかじめユーザにより設定されている。また、一部の画素を対象とする場合、その一部の画素が画像データ３０１に含まれたどの画素であるかが、あらかじめユーザにより第１の検出手順及び第２の検出手順に設定されている。また、第１の検出手順には、求めた輝度の勾配があらかじめ設定された値（あらかじめ設定された値を「値ａ」とする）よりも大きな値の画素を検出することをコンピュータに実行させる手順があらかじめユーザにより設定されている。第２の検出手順には、求めた輝度の勾配が値ａよりも小さな値（小さな値を値ｂとする。値ａ＞値ｂ）の画素を検出することをコンピュータに実行させる手順があらかじめユーザにより設定されている。
図６に示したＳ３１に記載した「エッジ検出度合い小（強いエッジを検出）」は、画像データ３０１に示された画像の濃淡がはっきりしている場合に検出情報読み出し部３６が選択する検出情報を示し、Ｓ３１に記載した「エッジ検出度合い大（弱いエッジを検出）」は、画像データ３０１に示された画像の濃淡がぼやけている場合に検出情報読み出し部３６が選択する検出情報を示している。
例えば、輝度算出部３５が算出したコントラスト値が「０．６」であると、検出情報読み出し部３６は図７に示した検出情報ファイル３２１から「０．６」をコントラスト値の範囲に含んでコントラスト値が適合する（コントラスト値の範囲に含むことを「適合する」と呼ぶ）識別情報「Ｂ，Ｃ」を読み出す。「Ｂ」は第１の検出手順の識別情報であり、「Ｃ」は第２の検出手順の識別情報である。検出情報読み出し部３６は、「Ｂ」の識別情報により識別される第１の検出手順を検出手順ファイル３２０から読み出す。さらに、検出情報読み出し部３６は、「Ｃ」の識別情報により識別される第２の検出手順を検出手順ファイル３２０から読み出す。
【００３９】
ここで、検出手順について説明する。検出手順とは、ＣＰＵ９１１により実行されるプログラムであり、画像データ３０１から特定の物体のエッジ（輪郭）を検出する手順（アルゴリズム）をコンピュータのＣＰＵ９１１に実行させるものである。検出手順はあらかじめユーザによりプログラミングされ、ＣＰＵ９１１により実行可能なデータ形式に変換され（例えばコンパイル）、検出手順ファイル３２０に検出手順として記憶される。検出手順ファイル３２０に記憶された検出手順は、ファイル名やアドレスにより識別され、このファイル名やアドレスが識別情報として検出情報ファイル３２１に記憶される。
検出手順はＣＰＵ９１１により実行することができるものであれば、プログラミング言語は問わない。例えば、Ｃ言語、Ｃ＋＋言語等のプログラミング言語により記述されたプログラムであってもよい。
第１の検出手順と第２の検出手順とは、異なる手順（アルゴリズム）により画像データ３０１から特定の物体のエッジ（輪郭）を検出する。異なる手順（アルゴリズム）とは、従来から物体のエッジ（輪郭）を画像データから検出する複数の方法（フィルタ）から異なる２つの方法（フィルタ）を採用する。例えばＳｏｂｅｌフィルタやＬａｐｌａｃｉａｎフィルタやＰｒｅｗｉｔｔ法やＣａｎｎｙ法や移動平均法等の従来からあるエッジ検出方法（フィルタ）のうち第１の検出手順として採用する方法（フィルタ）と第２の検出手順として採用する方法（フィルタ）とを互いに異なる方法とする。上記したそれぞれの方法（フィルタ）は、エッジ検出において異なる利点を持っている。例えば、ここでは、一般的な手法の一つであるＳｏｂｅｌフィルタを使用した検出手順を閾値を高くして使用することとする。このように閾値を高くすると、コントラスト値が大きい画像データからエッジを効率よく検出できる。従って、図７のコントラスト値が大きな検出手順の識別情報に、Ｓｏｂｅｌフィルタを使用した検出手順の識別情報をあらかじめ設定する。
また、コントラスト値が小さい画像データ３０１から特定の物体のエッジ（輪郭）を検出する手順として、ここでは移動平均法を用いるものとする。従って、図７のコントラスト値が小さい検出手順の識別情報に、移動平均法を使用した検出手順の識別情報をあらかじめ設定する。
検出手順に採用した検出方法によってコントラスト値が大きな画像データ３０１から特定の物体のエッジ（輪郭）を検出することに向いているか、コントラスト値が小さな画像データ３０１から特定の物体のエッジ（輪郭）を検出することに向いているかは、ユーザがあらかじめ判断する。そして、判断した結果からユーザが検出情報を作成する。作成した検出情報は、検出情報記憶部３３がキーボード９０２やマウス９０３等の入力装置を介してユーザに入力させ、検出情報記憶部３３は、入力された検出情報をＣＰＵ９１１により検出情報ファイル３２１に記憶する。
図７において、例えば「Ｂ」としてＳｏｂｅｌフィルタを使用した検出手順の識別情報を記憶し、「Ｃ」として移動平均法を使用した検出手順の識別情報を記憶する。
また、はじめに説明した第１の検出手順と第２の検出手順とが１つずつあらかじめ検出手順ファイル３２０に記憶されている例では、例えば第１の検出手順としてＳｏｂｅｌフィルタを使用した検出手順を記憶し、第２の検出手順として移動平均法を使用した検出手順を記憶する。そして、検出情報ファイル３２１は、Ｓｏｂｅｌフィルタを使用した検出手順の識別情報を第１の検出手順の識別情報として記憶し、移動平均法を使用した検出手順の識別情報を第２の検出手順の識別情報として記憶する。
【００４０】
図６の説明に戻る。
図６においてＳ３１で検出情報読み出し部３６が検出情報ファイル３２１から、例えば「Ｂ，Ｃ」との識別情報を有する検出情報を読み出した場合、検出情報読み出し部３６は、検出手順ファイル３２０からさらに、第１の検出手順として、「Ｂ」の識別情報により識別される検出手順を読み出し、第２の検出手順として、「Ｃ」の識別情報により識別される検出手順を読み出す。第１の検出実行部３７は、検出情報読み出し部３６が読み出した第１の検出手順（「Ｂ」の識別情報により識別される検出手順）をＣＰＵ９１１により実行する。また、第２の検出実行部３８は、検出情報読み出し部３６が読み出した第２の検出手順（「Ｃ」の識別情報により識別される検出手順）をＣＰＵ９１１により実行する。
【００４１】
ここで、図５に戻り、Ｓ１以降の処理を説明する。
Ｓ４、エッジ検出工程１、エッジ検出処理１（第１の検出実行処理）
第１の検出実行部３７は、検出情報読み出し部３６が読み出した第１の検出手順（「Ｂ」の識別情報により識別される検出手順）をＣＰＵ９１１により実行して、特定の物体のエッジ（輪郭）を検出し、検出した特定の物体のエッジ（輪郭）の画像データを含む第２の画像データ３０４を生成する。
図９は、第１の検出実行部３７が第１の検出手順を実行した結果生成した第２の画像データを示す図である。
第１の検出手順は、上記したように強いエッジを検出するため、特定の物体（ここでは右肺の近傍に埋め込まれたペースメーカとリード線を特定の物体とする）のエッジ（輪郭）を検出することになる。第１の検出実行部３７は、検出されたペースメーカとリード線とのエッジ（輪郭）と、検出したエッジの内側とを特定の物体の画像データとして図９に示すような第２の画像データ３０４を生成する。
【００４２】
Ｓ５、エッジ検出工程２、エッジ検出処理２（第２の検出実行処理）
第２の検出実行部３８は、検出情報読み出し部３６が読み出した第２の検出手順（「Ｃ」の識別情報により識別される検出手順）をＣＰＵ９１１により実行して、特定の物体のエッジ（輪郭）を検出し、検出した特定の物体のエッジ（輪郭）の画像データを含む第３の画像データ３０５を生成する。
図１０は、第２の検出実行部３８が第２の検出手順を実行した結果生成した第３の画像データを示す図である。
第２の検出手順は、上記したように弱いエッジを検出するため、特定の物体（ここでは右肺の近傍に埋め込まれたペースメーカとリード線を特定の物体とする）のエッジ（輪郭）の他に骨や筋等のエッジ（輪郭）を検出することになる。第２の検出実行部３８は、検出されたペースメーカとリード線とのエッジ（輪郭）と骨や筋等のエッジ（輪郭）と、検出したこれらのエッジの内側とを特定の物体の画像データとして図１０に示すような第３の画像データ３０５を生成する。
【００４３】
ここで、図５の説明に戻る。
Ｓ６、画像生成工程、画像生成処理
画像生成部３９は、第１の検出実行部３７が生成した第２の画像データ３０４と、第２の検出実行部３８が生成した第３の画像データ３０５とをＣＰＵ９１１により入力して、これら２つの画像データの対応する各画素から新たな画素を生成して、新たな画素を含む特定画像データ３０２を生成する。
例えば、第２の画像データ３０４と、第３の画像データ３０５とは、同じ数の画素を含み、縦横の画素数も同じであるとする。すなわち、第２の画像データ３０４と第３の画像データ３０５とが（ｎ（横、Ｘ座標）×ｍ（縦、Ｙ座標））であると、２つのそれぞれの画像データの対応する画素は、同じ座標（ｎ，ｍ）にある画素となる。
【００４４】
図１１は、画像生成部３９が生成した特定画像データ３０２の一例を示す図である。
図１２は、図１１の特定画像データ３０２を生成する画像生成部３９の動作のフローチャートである。
図１２において、画像生成部３９は、第２の画像データ３０４に含まれた複数の画素と第３の画像データ３０５に含まれた複数の画素とについて、対応する画素ごとに画素が有する輝度値をあらかじめ決められた条件に従いＣＰＵ９１１により論理和（ＯＲ）を求める。あらかじめ決められた条件は、ユーザによりマウス９０３やキーボード９０２の入力装置を使用して記憶部３２に記憶されている。
画像生成部３９は、第２の画像データ３０４と第３の画像データ３０５との（１，１）の座標の画素から順にそれぞれ画素の輝度値を入力してあらかじめ決められた条件に従い論理和を求め、求めた論理和に基づいてあらかじめ決められた条件との一致不一致を判定する。「あらかじめ決められた条件」とは、例えば、第２の画像データ３０４に含まれた複数の画素と第３の画像データ３０５に含まれた複数の画素とがそれぞれ１，０との２つの値に２値化されている場合には、対応する画素の輝度値を論理和する演算を行うというものである。また、２値化されていない場合には、対応する２つの画素を加算（ここでは加算することを「論理和」と称する）し、加算（論理和）した結果が所定の輝度値より大きい場合（所定の輝度値＜論理和の結果）に、加算（論理和）した結果を新たな画素の輝度値とする。「あらかじめ決められた条件」とは、加算（論理和）した結果がこの所定の輝度値と同じか小さい場合（所定の輝度値≧論理和の結果）に、第２の画像データの画素の輝度値を新たな画素の輝度値とするというものである。画像生成部３９は、第２の画像データ３０４と第３の画像データ３０５とのｎ×ｍ個の全画素について（（１，１）から（ｎ，ｍ）になるまで））、上記した新たな輝度値を有する画素を生成する処理を行う。
【００４５】
画像生成部３９は、図１１に示すような特定画像データ３０２を新たに生成した画素を用いて生成する。画像生成部３９が新たに生成する画素の数はｎ×ｍであり、特定画像データ３０２のＸ座標とＹ座標との画素の数は、第２の画像データ３０４及び第３の画像データ３０５と等しい。図１１の特定画像データ３０２を見ると、強いエッジの画素に対応する部分は、白色が強く、弱いエッジの画素に対応する部分は、まだらな白となっている。白い部分の画像データの周囲にまだらな白い部分があるということから、特定画像データ３０２を提供されたユーザは、特定の物体のより完全な形状を認識できる。また、特定画像データ３０２を提供されたユーザは、特定の物体が撮像されている白い領域の周囲にも特定の物体が撮像されている可能性があることを理解し、白い部分に加えてまだらに白い部分についても特定の物体の存在を確認できる。ユーザがまだらに白い部分について特定の物体があるかないかを確認することにより、特定の物体の見落としを防止できる。
【００４６】
従来からの１つの検出方法を採用して特定画像データ３０２を生成すると、第１の検出実行部３７が生成した図９の第２の画像データ３０４と、第２の検出実行部３８が生成した図１０の第３の画像データ３０５とのいずれか一方の画像データが特定画像データとなるため、第２の画像データ３０４を提供された場合は、ユーザは白い部分については特定の物体の存在を確認できるが、まだらに白い部分については確認できない。このため、特定の物体の形状を正しく認識できない危険性がある。また、特定の物体の存在を見落とす危険性がある。また、第３の画像データ３０５を提供された場合は、ユーザは全体的に弱いエッジが検出されているため、特定の物体の存在を確認する領域が広く、エッジがはっきりとしていない部分があるため、特定の物体でないものを誤って特定の物体と確認する危険性がある。
【００４７】
画像データ３０１は、Ｘ線画像データを一例とし、画素は輝度値を有すると説明した。しかし、画像データ３０１は、カラー画像であってもよい。この場合、各画素は色情報（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を有するので、輝度値とともに色情報をＳ１，Ｓ４，Ｓ５，Ｓ６の各処理に用いる（色情報をカラー画像とも称する）。カラー画像（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を使用する場合は、以下の式を使用してグレースケール画像に変換する。変換後のエッジ検出手順は、上記した説明と同様とする。ただし、グレースケール画像に変換するため、画素の値は２値化されていないので、画像生成部３９は、上記したようなあらかじめ決められた条件に従い論理和を演算する。
＜変換式＞ （変換後の画素値）＝０．２９９Ｒ ＋ ０．５８７Ｇ ＋ ０．１１４Ｂ
Ｒ：Ｒ成分の画素値、Ｇ：Ｇ成分の画素値、Ｂ：Ｂ成分の画素値
【００４８】
このように、実施の形態１の画像処理装置は、異なる２つの検出手順をそれぞれ実行して第１の画像データ（画像データ３０１）から生成した第２の画像データ３０４と第３の画像データ３０５とから特定画像データを生成するため、１つの検出手順を実行して特定画像データを生成するよりも、特定の物体の存在を見落としたり、特定の物体でないものを特定の物体であると誤ったりとの判断をすることを防止できる。
【００４９】
実施の形態２．
この実施の形態では、第３の画像データのうち補完領域に該当する領域の画素を画像生成処理に用いる画像処理装置３０の一例を説明する。
【００５０】
図１３は、この実施の形態の画像処理装置３０の動作を示すフローチャートである。
図１４は、図１３のＳ６の処理を画像データを用いてイメージで説明する図である。
図１３において、Ｓ５までの処理は、実施の形態１の図５と同じであるため、説明を省略する。
図１３のＳ６の画像生成処理（画像生成工程）は、実施の形態１と異なるため、以下に画像生成処理（画像生成工程）を説明する。
【００５１】
Ｓ７において、画像生成部３９は、まず補完領域を決定する。補完領域とは、第２の画像データ３０４に含まれた画素のうち、特定の物体のエッジ（輪郭）に相当する画素（エッジ画素）からなる領域である。画像生成部３９は、補完領域に含まれる画素の座標を求める。特定の物体のエッジ（輪郭）に相当するエッジ画素の抽出は、例えば、輝度値があらかじめユーザによって設定された輝度値よりも大きな輝度値である画素をエッジ画素として抽出し、抽出した画素の座標を求める。次に、画像生成部３９は、抽出したエッジ画素から複数の画素数分に該当する周囲の領域を補完領域として決定する。図１５に補完領域の説明を示す。図１５の内側の略三角形の輪郭はエッジ画素を示し、網がけ部分が補完領域である。図のａは、補完領域がエッジ画素で囲まれた領域の面積をさらに広げる方向にあることを示している。図１５の補完領域は、画像生成部３９が抽出したエッジ画素の座標からａの幅に相当する画素数分の複数の画素を含む領域を補完領域とすることを示している。画像生成部３９は、補完領域に含める複数の画素の座標を補完領域を示す情報として求める。例えば画素数があらかじめ「５」と設定されている場合、エッジ画素から距離５個分以内の画素を含む領域を補完領域とする。
【００５２】
図１４の補完領域の画像データ３０６は、エッジ画素により囲まれた領域の面積を広げる方向に補完領域を設けたイメージを示し（図１５）、図９の第２の画像データ３０４に対する補完領域を示している。
ここで、図１３に戻る。図１３のＳ８において、画像生成部３９は、第３の画像データの複数の画素の中から、補完領域に含まれた画素の座標と同じ座標を有する第３の画像データ３０５の画素を抽出して、抽出した第３の画像データの画素と第２の画像データ３０４の補完領域に含まれた画素とを座標毎に、あらかじめ決められた条件に従い論理積の算出を行う。あらかじめ決められた条件は、ユーザによりマウス９０３やキーボード９０２の入力装置を使用して記憶部３２に記憶されている。例えば、画像生成部３９は、図１４の補完領域の画像データ３０６に含まれる複数の画素の輝度値と、第３の画像データ３０５に含まれる複数の画素の輝度値との論理積（ＡＮＤ）を求める。この場合、論理積は、補完領域の画像データ３０６に含まれる複数の画素の輝度値と、第３の画像データ３０５に含まれる複数の画素の輝度値とのそれぞれが０，１との２つの値に２値化されているときは、補完領域の画像データ３０６に含まれる画素と、第３の画像データ３０５に含まれる画素との対応する画素の輝度値から論理積を求める。例えば、第３の画像データ３０５の補完領域内には、輝度値が１である画素と輝度値が０である画素とが含まれる。図１４の補完領域の画像データ３０６の白い部分は補完領域の画素を示し、輝度値は１とする。補完領域の画像データ３０６に含まれる画素とこの画素の座標と対応する第３の画像データ３０５の補完領域内の画素との論理積の結果は、対応する２つの画素の輝度値が互いに１である画素であれば１である。対応する２つの画素の輝度値の一方の画素の輝度値が０であると、論理積の結果は０である。ここでの「あらかじめ決められた条件」とは、対応する２つの画素の輝度値から論理積を求めるという条件である。画像生成部３９は、論理積の結果を新たな輝度値として有する画素を生成し、補完領域内の第３の画像データ３０７を生成する。
補完領域の画像データ３０６に含まれる複数の画素の輝度値と、第３の画像データ３０５に含まれる複数の画素の輝度値とのそれぞれが０，１との２つの値に２値化されていないときは、補完領域の画像データ３０６に含まれる画素と、第３の画像データ３０５に含まれる画素との対応する画素の輝度値とを掛ける。すなわち、２つの画素の輝度値との積を算出することを論理積という。そして、２つの画素の輝度値との積、すなわち、論理積の結果が、所定の閾値よりも大きい場合は補完領域の画像データ３０６に含まれる画素を新たな輝度値として有する画素を生成し、論理積の結果が所定の閾値以下の場合は第３の画像データ３０５に含まれる画素を新たな輝度値として有する画素を生成して、補完領域内の第３の画像データ３０７を生成する。ここでの「あらかじめ決められた条件」とは、対応する２つの画素の輝度値の積を論理積として算出し、算出した結果が所定の閾値よりも大きい場合は補完領域の画像データ３０６に含まれる画素を新たな輝度値として有する画素を生成し、論理積の結果が所定の閾値以下の場合は第３の画像データ３０５に含まれる画素を新たな輝度値として有する画素を生成するというものである。
補完領域外の第３の画像データの画素は不要であるため、画像生成部３９は、補完領域以外の領域の画素の輝度を０として、補完領域内の第３の画像データ３０７を生成する。
【００５３】
図１３に戻る。図１３のＳ９において、画像生成部３９は、第２の画像データ３０４に含まれた複数の画素の輝度値と、補完領域内の第３の画像データ３０７に含まれた複数の画素の輝度値との論理和（ＯＲ）を求める。Ｓ９での論理和は、実施の形態１の図５のＳ６と同様に、あらかじめ決められた条件に従い行う論理和とする。第２の画像データはｎ×ｍであり、補完領域内の第３の画像データ３０７はｎ×ｍである。画像生成部３９は、第２の画像データ３０４のうちの補完領域とエッジ画素により囲まれた領域とを合わせた領域に含まれた各座標の画素の輝度値と、補完領域内の第３の画像データ３０７のうちの補完領域とエッジ画素により囲まれた領域とを合わせた領域に含まれた各座標の画素の輝度値とからあらかじめ決められた条件に従い論理和を求める。例えば、座標（３０，１２）が補完領域内の画素の座標であった場合、座標（３０，１２）に対応する第２の画像データ３０４の画素の輝度値と、同じく座標（３０，１２）に対応する補完領域内の第３の画像データ３０７の画素の輝度値とをあらかじめ決められた条件に従い論理和を行う。
画像生成部３９は、求めた論理和の輝度値を有する新たな画素を生成して、図１４に示すような特定画像データ３０２を生成する。
図１４の特定画像データは、実施の形態１の図１１と同様に白い部分の画像データの周囲にまだらな白い部分がある。このことから、特定画像データ３０２を提供されたユーザは、白い部分とまだらに白い部分の両方でひとつの物体の存在を認識できる。また、特定画像データ３０２を提供されたユーザは、白い部分に加えてまだらに白い部分についても特定の物体の存在を確認する。
また、強いエッジの周囲の領域を補完領域として、第３の画像データの複数の画素のうち、補完領域と対応する領域内の画素を抽出するので、強いエッジの周囲に特定の物体の画像データがあることがあらかじめ分かっているような場合には、特定の物体の画像データの画素を範囲を絞りこんで検出できる。
また、論理和は、補完領域とエッジ画素により囲まれた領域とを合わせた領域に含まれた画素を対象にして算出するため、実施の形態１のように全画素を対象に論理和を行うよりも処理時間を短縮できる。
【００５４】
実施の形態３．
実施の形態２では、補完領域という概念を用いて強いエッジの周囲を弱いエッジ画像データにより補完した。この実施の形態では、特定の物体とは関係ない画像データが含まれてしまう可能性がある。このため、画像生成部３９は、特定画像データ３０２を表示部４１により表示装置９０１に表示して、特定画像データ３０２からユーザに不要な画像データを判断させ、不要と判断した画像データの領域を入力装置により入力させ、不要と判断された画像データの画素の座標に該当する座標の画素の輝度値を０に変更して新たな特定画像データ３０２を生成する。このような処理をセグメントの除去処理と呼ぶ。
図１６は、図１４の特定画像データ３０２に対してセグメント除去処理を行った後の画像データを示す図である。図１６と図１４の特定画像データ３０２とを比較すると、図１６のまだらに白い部分は、図１４のまだらに白い部分よりも少ない。図１４のまだらに白い部分の画素のうち、図１６では黒くなっている部分の画素が、セグメント除去処理の対象となった画素である。
【００５５】
画像生成部３９は、セグメントの除去処理のほかに塗りつぶし処理を行う。塗りつぶし処理とは、白い部分と他の白い部分との間にできた黒い閉曲面を白く埋めて、白い部分をはっきりさせる処理である。画像生成部３９は、特定画像データ３０２を表示部４１により表示装置９０１に表示して、特定画像データ３０２からユーザに塗りつぶしたい画像データを判断させ、塗りつぶすと判断した画像データの領域を入力装置により入力させ、塗りつぶすと判断された画像データの画素の座標に該当する座標の画素の輝度値を１に変更して新たな特定画像データ３０２を生成する。
図１７は、図１４の特定画像データ３０２に対して塗りつぶし処理を行った後の画像データを示す図である。図１７と図１４の特定画像データとを比較すると、図１７のまだらに白い部分は、図１４のまだらに白い部分よりも少なく、図１４の白い部分のなかのところどころ黒い部分が白く塗りつぶされている。
【００５６】
このように、実施の形態３の画像処理装置３０は、画像処理装置３０が自動で生成した特定画像データに対してユーザの判断を反映させ、ユーザの判断が反映された新たな特定画像データをユーザに提供できる。
【００５７】
実施の形態４．
この実施の形態では、実施の形態１とは異なるデータ形式で検出情報を記憶する例を説明する。
図１８は、この実施の形態の検出情報ファイル３２１が記憶する検出情報を示す図である。
図１８において、検出情報ファイル３２１は、複数のコントラスト値のそれぞれに１つの識別情報を記憶する。記憶された識別情報は、第１の検出手順に識別情報である。コントラスト値は図１８の左から右へ向かって小さくなる。すなわち、検出情報ファイル３２１は、コントラスト値の大きい順に識別情報を記憶する。第２の検出手順の識別情報は、次に記憶されたコントラスト値の識別情報により示された検出手順とする。
図１９は、この実施の形態の検出方法選択処理を説明する図である。
図１９において、Ｓ２１は実施の形態１の図６と同じである。図１９のＳ３１は、図６のＳ３１と異なる。図１９のＳ３１では、検出情報読み出し部３６は、Ｓ２１で算出したコントラスト値をコントラスト値の範囲に含む識別情報を第１の検出手順の識別情報として検出情報ファイル３２１から読み出す。さらに、検出情報読み出し部３６は、読み出した識別情報の次（隣）に記憶された識別情報を第２の検出情報の識別情報として読み出す。検出情報読み出し部３６は、読み出した２つの識別情報に基づいて、検出手順ファイル３２０からそれぞれの識別情報に対応する検出手順を読み出す。
例えば、Ｓ２１で求めたコントラスト値が「０．６」であると、検出情報読み出し部３６は、識別情報「Ｂ」を第１の検出手順の識別情報として検出情報ファイル３２１から読み出し、さらに、「Ｂ」の次に記憶された検出情報から第２の検出情報の識別情報「Ｃ」を読み出す。「Ｂ」「Ｃ」は、検出手順のファイル名や検出手順が記憶されているアドレスである。そして、検出情報読み出し部３６は、「Ｂ」に基づいて検出手順ファイル３２０から第１の検出手順を読み出し、「Ｃ」に基づいて検出手順ファイル３２０から第２の検出手順を読み出す。
第１の検出実行部３７は、第１の検出手順を実行し、第２の画像データ３０４を生成する。第２の検出実行部３８は、第２の検出手順を実行し、第３の画像データ３０５を生成する。
【００５８】
このように、検出情報の記憶順に従い第２の検出手順の識別情報を読み出すことにより、第２の検出手順を変更する場合に、識別情報の変更が容易になる。例えば検出手順Ｃを検出手順Ｇに変更する場合、図１８の検出情報ファイルでは、識別情報「Ｂ」を「Ｇ」に１回変更するが、図７の検出情報ファイルでは、識別情報「Ｂ，Ｃ」を「Ｂ，Ｇ」に変更し、さらに、「Ｃ，Ｄ」を「Ｇ，Ｄ」に変更するため、識別情報を２回変更する。
【００５９】
実施の形態５．
この実施の形態では、検出情報を画像データのタイプごとに記憶する検出情報ファイルを説明する。
図２０は、この実施の形態の検出情報ファイル３２１を示す図である。
図２０の検出情報ファイル３２１は、図７の検出情報ファイル３２１にさらに画像タイプを追加して記憶する。
画像タイプとは、画像データのタイプを示す情報である。例えば、画像データは、風景を撮影した画像データ、人物を撮影した画像データ、人工物を撮影した画像データ等のいろいろな被写体を撮影したものがある。撮影した被写体により画像データに含まれる特定の物体の特徴を特定できる。このため、画像データのタイプごとにコントラスト値と識別情報とを記憶する。
図４において、画像処理装置３０に入力する画像データのタイプはユーザが判断して、入力装置により画像タイプ情報４０１を入力し、入力部３１は、ユーザにより入力された画像タイプ情報４０１を入力して、画像タイプ情報４０１を検出方法選択部３４に出力する。検出方法選択部３４の検出情報読み出し部３６は、まず画像タイプ情報４０１と一致する画像タイプ情報を有する検出情報を検索し、検索した検出情報の中からコントラスト値が適合する検出情報を検出情報ファイル３２１から読み出す。記憶部３２にユーザがあらかじめ複数の画像データのタイプ情報を記憶し、検出情報読み出し部３６が記憶部３２に記憶された複数のタイプ情報を読み出して、読み出した複数のタイプ情報を表示部４１が表示装置９０１に表示して、ユーザに複数のタイプ情報から１つのタイプ情報を画像タイプ情報４０１として入力させてもかまわない。
例えば、画像タイプ情報４０１が「１」であり、コントラスト値が「０．６」であるとき、検出情報読み出し部３６は、まず画像タイプ情報が「１」である検出情報を検出情報ファイル３２１から読み出し（図２０の上から１つ目の検出情報）、さらに、読み出した検出情報の中から、コントラスト値が「０．７５〜０．５」である識別情報「Ｂ，Ｃ」を読み出す。第１の検出手順の識別情報は「Ｂ」であり、第２の検出手順の識別情報は、「Ｃ」である。
【００６０】
図２１は、この実施の形態の別の検出情報ファイル３２１を示す図である。
図２１の検出情報ファイル３２１は、図１８の検出情報ファイル３２１にさらに画像タイプ情報を追加して記憶する。
検出情報読み出し部３６は、まず画像タイプ情報４０１と一致するタイプ情報を有する検出情報を検索し、検索した検出情報の中からコントラスト値が適合する検出情報を検出情報ファイル３２１から読み出すとともに、読み出した検出情報の次の検出情報を読み出す。
例えば、画像タイプ情報４０１が「１」であり、コントラスト値が「０．６」であるとき、検出情報読み出し部３６は、まず画像タイプ情報が「１」である検出情報を検出情報ファイル３２１から読み出し（図２０の上から１つ目の検出情報）、さらに、読み出した検出情報の中から、コントラスト値が「０．７５〜０．５」である識別情報「Ｂ」と次に記憶されている識別情報「Ｃ」を読み出す。第１の検出手順の識別情報は「Ｂ」であり、第２の検出手順の識別情報は、「Ｃ」である。
【００６１】
このように、検出情報として画像タイプ情報を記憶し、入力する画像データのタイプを指定させると、画像データのタイプ毎に画像データに含まれた特定の物体の画像データの特徴が明確であるとき、特定の物体の画像データを検出する検出手順として有効な検出手順を選択で出来る。
【００６２】
実施の形態６．
この実施の形態では、領域指定情報をユーザに入力させる画像処理装置３０の一例を説明する。
図２２は、この実施の形態の領域指定情報を入力させる画像処理装置３０のフローチャートである。
図２２において、Ｓ１０において、図４の表示部４１は、第１の検出実行部３７が生成した第２の画像データ３０４を表示装置９０１により表示して、領域指定情報４０２をユーザに入力させる。
Ｓ１１おいて、ユーザはマウス９０３やキーボード９０２の入力装置により表示された第２の画像データ３０４に対して領域指定情報を入力する。図２２では、ユーザは四角形をマウス９０３により入力している。入力部３１は、入力された四角形の領域を第２の画像データ３０４のＸ座標とＹ座標に変換して、変換した座標を領域指定情報４０２として第２の検出実行部３８に出力する。変換された領域指定情報は、四角形の４つの頂点の座標、すなわち、左上のＸ，Ｙ座標と、右上のＸ，Ｙ座標と、左下のＸ，Ｙ座標と、右下のＸ，Ｙ座標とを示す。
Ｓ１２において、第２の検出実行部３８は、第１の画像データから領域指定情報が示す座標に対応する領域に含まれる複数の画素を抽出する。図２２のＳ１２の点線の四角内が領域指定情報に対応する領域である。そして、第２の検出実行部３８は、抽出した複数の画素を検出処理の対象にして第２の検出手順を実行する。この第２の検出手順を実行した結果第２の検出実行部３８により生成される第３の画像データは、領域指定情報に示された領域と対応する領域内にのみ第１の画像データから検出した画像を有し、領域指定情報に示された領域以外の領域は輝度値を０とする第３の画像データを生成する。
【００６３】
Ｓ１１では、領域指定情報として四角形の４つの頂点の入力する例を説明したが、四角形に限らず三角形、円、台形等の形状で領域指定を行ってもかまわない。指定された領域を座標に変換できれば、形状は限定されない。
【００６４】
このように領域指定情報は、ユーザに第２の画像データを参照させ、第２の検出実行部３８が検出の対象とする第１の画像データの領域を指定させる。第２の検出実行部３８は、第１の検出実行部３７よりも弱いエッジを検出する。すなわち、領域指定が無ければ、第２の検出実行部３８が検出する画素の数は、第１の検出実行部３７が検出する画素よりも多くの画素を検出する。このため、第２の検出実行部３８が画素を検出する領域を指定することにより、第２の検出実行部３８の処理時間が短縮できる。さらに、強いエッジ（第２の画像データ３０４）を検出した結果をユーザに確認させてから領域指定情報を入力させているため、特定の物体が存在するであろう領域に絞り込んで検出が行え、効率よく特定の物体の画像データを検出できる。
【符号の説明】
【００６５】
１０ 写真撮像装置、３０ 画像処理装置、３１ 入力部、３２ 記憶部、３３ 検出情報記憶部、３４ 検出方法選択部、３５ 輝度算出部、３６ 検出情報読み出し部、３７ 第１の検出実行部、３８ 第２の検出実行部、３９ 画像生成部、４０ 検出手順記憶部、４１ 表示部、５０ エッジ画像処理装置、３０１ 画像データ、３０２ 特定画像データ、３０３ａ，３０３ｂ データ、３０４ 第２の画像データ、３０５ 第３の画像データ、３０６ 補完領域の画像データ、３０７ 補完領域内の第３の画像データ、３２０ 検出手順ファイル、３２１ 検出情報ファイル、４０１ 画像タイプ情報、４０２ 領域指定情報、９００ システムユニット、９０１ 表示装置、９０２ キーボード、９０３ マウス、９０４ ＦＤＤ、９０５ ＣＤＤ、９０６ プリンタ装置、９０７ スキャナ装置、９１１ ＣＰＵ９１１ バス、９１３ ＲＯＭ、９１４ ＲＡＭ、９１５ 通信ボード、９２０ 磁気ディスク装置、９２１ ＯＳ、９２２ ウィンドウシステム、９２３ プログラム群、９２４ ファイル群、９３１ 電話器、９３２ ファクシミリ機、９４０ インターネット、９４１ ゲートウェイ、９４２ ＬＡＮ。
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像データに含まれた特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む特定画像データを生成する画像処理装置及び画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像データに含まれた特定の物体の画像データを検出する技術として、特定の物体の輪郭であるエッジを検出するものがある。エッジを検出する技術として、例えば、Ｓｏｂｅｌ（ゾーベル）フィルタやＬａｐｌａｃｉａｎ（ラプラシアン）フィルタやＣａｎｎｙ（キャニー）フィルタやＰｒｅｗｉｔｔ（プレヴィット）法がある。これらの方法は、閾値以上の画素値の勾配差を持つ場合に、その部分をエッジとみなすものである。Ｓｏｂｅｌフィルタ及びＰｒｅｗｉｔｔ法は、空間１次微分（差分）を計算し、輪郭を検出するフィルタである。また、Ｌａｐｌａｃｉａｎ（ラプラシアン）フィルタは、空間２次微分（差分）を計算し、輪郭を検出するフィルタである。また、Ｃａｎｎｙ（キャニー）フィルタは、２つの異なるスレッシュホールド（強いエッジと弱いエッジの検出）を使って、弱いエッジも、強いエッジに関連している場合に検出エッジとして出力する。このため、Ｃａｎｎｙ法では、雑音によりエッジと間違えて検出する画素を少なくし、真に弱いエッジを検出できるものである。
上記したこれらの方法に共通することは、閾値以上の画素値の勾配差を持つ場合に、その部分をエッジとみなすものである。Ｃａｎｎｙ法は、２つの閾値を用いるが、ＳｏｂｅｌフィルタやＬａｐｌａｃｉａｎフィルタやＰｒｅｗｉｔｔ法は、１つの閾値を用いる。
また、移動平均法による二値化画像を用いてエッジを検出する方法がある（非引用文献１）。
特開２００７−２６２５５号公報には、Ｃａｎｎｙ法、Ｓｏｂｅｌ法のいずれか１つを単独で使用して画像データに含まれた特定の物体のエッジを検出することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２６２５５号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】「日本放射線技術学会誌、Ｖｏｌ．６３（２００７），Ｎｏ．４ｐｐ．４２０−４２７」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記した従来の技術のうち、１つの閾値を使用するＳｏｂｅｌフィルタやＬａｐｌａｃｉａｎフィルタやＰｒｅｗｉｔｔ法を使用してエッジを検出した場合、画像データのコントラスト値（輝度の分布状態）が低い（輝度の差分が小さい）場合には、真のエッジが検出されないという問題がある。
また、２つの閾値を使用するＣａｎｎｙ法を使用してエッジを検出した場合、強いエッジ（閾値高）の周りだけに弱いエッジ（閾値低）を適用するが、閾値を適用するアルゴリズム（エッジを検出する検出手順）が、閾値高の場合も閾値低の場合も同じ検出手順を使用しているので、たまたま閾値低未満と判定された画素はたとえエッジの一部であってもエッジとして検出されないという問題がある。
また、上記した従来技術に共通して、閾値よりも大きいと判定されても、その閾値が相対的に低い値の場合は、エッジ過多の結果となり、検出したエッジにはノイズが乗りやすくなる問題がある。逆に、その閾値が相対的に大きい値の場合は、エッジとして検出されにくくなる問題がある。
【０００６】
この発明は、かかる問題点を解決する為になされたもので、この発明の目的は、従来の１つの検出手順を用いて画像データから物体のエッジを検出する検出方法では検出できなかったエッジを検出して、精度高く画像データから物体のエッジを検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明に係る画像処理装置は、第１の画像データを入力装置により入力する入力部と、所定の画像データから特定の物体の画像データを検出する第１の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データを処理装置により生成する第１の検出実行部と、上記第１の検出手順とは異なる第２の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第３の画像データを処理装置により生成する第２の検出実行部と、上記第１の検出実行部が生成した第２の画像データと、上記第２の検出実行部が生成した第３の画像データとを処理装置により入力して、入力した第２の画像データが含む複数の画素と入力した第３の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素を用いて新たな画素を生成して、生成した新たな画素を有する上記特定画像データを処理装置により生成する画像生成部とを備えることを特徴とする。
【０００８】
また、この発明に係る画像処理装置は、上記画像生成部が、入力した第２の画像データが含む複数の画素と入力した第３の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素の輝度を用いて新たな輝度を有する画素を生成することを特徴とする。
【０００９】
また、この発明に係る画像処理装置は、画像データから上記特定の物体の画像データを検出する検出手順であって検出識別情報により識別される検出手順を複数あらかじめ処理装置により記憶装置に記憶する検出手順記憶部と、画像データが含む複数の画素が有する輝度の分布状態を示す輝度分布情報と、上記検出手順記憶部が記憶した複数の検出手順のうち所定の検出手順を識別する第１の検出識別情報と、上記所定の検出手順とは異なる検出手順を識別する第２の検出識別情報とを有する情報を検出情報とし、上記検出情報を複数あらかじめ処理装置により記憶装置に記憶する検出情報記憶部と、上記入力部が入力した第１の画像データに含まれた複数の画素が有する輝度に基づいて、上記第１の画像データの輝度の分布状態を示す算出輝度情報を処理装置により算出する輝度算出部と、上記輝度算出部が算出した算出輝度情報と適合する輝度分布情報を有する検出情報を上記検出手順記憶部が記憶装置に記憶した複数の検出情報から処理装置により読み出し、読み出した検出情報が有する第１の検出識別情報により識別される検出手順を上記第１の検出手順として上記検出手順記憶部から処理装置により読み出し、上記検出情報が有する第２の検出識別情報により識別される検出手順を上記第２の検出手順として上記検出手順記憶部から処理装置により読み出す検出情報読み出し部とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、この発明に係る画像処理装置は、画像データから上記特定の物体の画像データを検出する検出手順であって検出識別情報により識別される検出手順を複数あらかじめ処理装置により記憶装置に記憶する検出手順記憶部と、画像データが含む複数の画素が有する輝度の分布状態を数値で示す輝度分布情報と、上記検出手順記憶部が記憶した複数の検出手順のうち所定の検出手順を識別する検出識別情報とを有する情報を検出情報とし、上記検出情報を複数、上記輝度分布情報を示す数値の大きい順にあらかじめ処理装置により記憶装置に記憶する検出情報記憶部と、上記入力部が入力した第１の画像データに含まれた複数の画素が有する輝度に基づいて、上記第１の画像データの輝度の分布状態を示す算出輝度情報を処理装置により算出する輝度算出部と、上記輝度算出部が算出した算出輝度情報と適合する輝度分布情報を有する検出情報を上記検出手順記憶部が記憶装置に記憶した複数の検出情報から処理装置により読み出し、読み出した検出情報が有する検出識別情報により識別される検出手順を上記第１の検出手順として上記検出手順記憶部から処理装置により読み出し、読み出した検出情報の次に記憶された検出情報を次検出情報として上記記憶装置から読み出し、読み出した次検出情報が有する検出識別情報により識別される検出手順を上記第２の検出手順として上記検出手順記憶部から処理装置により読み出す検出情報読み出し部とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、この発明に係る画像処理装置は、上記第１の検出実行部が実行する第１の検出手順が、上記第１の画像データに含まれた複数の全画素と複数の画素のうち一部の画素とのいずれかの画素の輝度の勾配を求め、求めた輝度の勾配があらかじめ設定された値よりも大きな値の画素を検出することを特徴とする。
【００１２】
また、この発明に係る画像処理装置は、上記第２の検出実行部が実行する第２の検出手順が、上記第１の画像データに含まれた複数の全画素と複数の画素のうち一部の画素とのいずれかの画素の輝度の勾配を求め、求めた輝度の勾配が上記あらかじめ設定された値よりも小さな値の画素を検出することを特徴とする。
【００１３】
また、この発明に係る画像処理装置は、上記第１の検出実行部が実行する第１の検出手順が、上記特定の物体の輪郭を示すエッジを検出して、上記第２の画像データとして上記検出した特定の物体のエッジを表す画像データを含む画像データを生成し、上記第２の検出実行部が実行する第２の検出手順は、上記特定の物体の輪郭を示すエッジを検出して、上記第３の画像データとして上記検出した特定の物体のエッジを表す画像データを含む画像データを生成することを特徴とする。
【００１４】
また、この発明に係る画像処理装置は、上記画像生成部が、上記第２の画像データが含む特定の物体のエッジを表す画像データに含まれた画素からあらかじめ設定された画素数分に対応する領域であって上記特定の物体のエッジを表す画像データの周囲の領域を補完領域とし、上記第３の画像データのうち上記補完領域に対応する領域に含まれる複数の画素が有する輝度と、上記第２の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素の輝度を用いて新たな輝度を有する画素を生成して、生成した新たな画素を有する上記特定画像データを処理装置により生成することを特徴とする。
【００１５】
また、この発明に係る画像処理装置は、上記第１の検出実行部が生成した第２の画像データを出力装置により表示装置に表示する表示部を備え、上記入力部は、上記表示部が表示した第２の画像データの少なくとも上記特定の物体の画像データを含む所定の領域を示す領域指定情報を入力させ、入力された上記領域指定情報を入力し、上記第２の検出実行部は、上記入力部が入力した領域指定情報が示す第２の画像データの所定の領域に対応する上記第１の画像データの領域内の画像データから上記第２の検出手順により少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む上記第３の画像データを処理装置により生成することを特徴とする。
【００１６】
また、この発明に係る画像処理装置は、上記検出情報記憶部が、複数の所定の画像データごとの画像のタイプを示す複数の画像タイプ情報の各画像タイプ情報に対応させて上記検出情報を処理装置により記憶装置に記憶し、上記入力部は、上記第１の画像データのタイプを示す第１のタイプ情報を入力装置により入力し、上記検出情報読み出し部は、上記入力部が入力した第１のタイプ情報と一致する画像タイプ情報に対応する検出情報であって、かつ、上記算出輝度情報と適合する輝度分布情報を有する検出情報を上記記憶装置から処理装置により読み出すことを特徴とする。
【００１７】
この発明に係る画像処理方法は、入力部により、第１の画像データを入力装置により入力する入力工程と、第１の検出実行部により、所定の画像データから特定の物体の画像データを検出する第１の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データを処理装置により生成する第１の検出実行工程と、第２の検出実行部により、上記第１の検出手順とは異なる第２の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第３の画像データを処理装置により生成する第２の検出実行工程と、画像生成部により、上記第１の検出実行工程により生成した第２の画像データと、上記第２の検出実行工程により生成した第３の画像データとを処理装置により入力して、入力した第２の画像データが含む複数の画素と入力した第３の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素を用いて新たな画素を生成して、生成した新たな画素を有する上記特定画像データを処理装置により生成する画像生成工程とを有することを特徴とする。
【００１８】
また、この発明に係る画像処理プログラムは、入力部により、第１の画像データを入力装置により入力する入力処理と、第１の検出実行部により、所定の画像データから特定の物体の画像データを検出する第１の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データを処理装置により生成する第１の検出実行処理と、第２の検出実行部により、上記第１の検出手順とは異なる第２の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第３の画像データを処理装置により生成する第２の検出実行処理と、画像生成部により、上記第１の検出実行処理により生成した第２の画像データと、上記第２の検出実行処理により生成した第３の画像データとを処理装置により入力して、入力した第２の画像データが含む複数の画素と入力した第３の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素を用いて新たな画素を生成して、生成した新たな画素を有する上記特定画像データを処理装置により生成する画像生成処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
この発明に係る画像処理装置は、異なる２つの検出手順によりそれぞれ検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データと第３の画像データとの２つの画像データの対応する２つの画素から新たな画素を生成して、新たな画素を有する特定画像データを生成する。第２の画像データと第３の画像データとは、異なる検出手順によりエッジ検出が行われた画像データであるため、例えば第２の画像データには示されていないエッジが第３の画像データに示されている場合がある。すなわち、１つの検出手順を使用して画像データに含まれた物体のエッジ画像データを検出する方法よりも、精度の高いエッジ検出を画像処理装置のユーザに提供できる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】この発明の画像処理装置を含む画像処理システムの構成図。
【図２】この発明の画像処理装置３０の機器構成を示す図。
【図３】この発明の画像処理装置３０のハードウェア構成図。
【図４】この発明の画像処理装置３０の構成を示すブロック図。
【図５】実施の形態１の画像処理方法の手順を示すフローチャート。
【図６】図５の検出方法選択処理を具体的に説明するフローチャート。
【図７】実施の形態１の検出情報ファイル３２１が記憶する情報の一例を示す図。
【図８】画像データ３０１の一例を示す図。
【図９】実施の形態１の第１の検出実行部３７が第１の検出手順を実行した結果生成した第２の画像データを示す図。
【図１０】実施の形態１の第２の検出実行部３８が第２の検出手順を実行した結果生成した第３の画像データを示す図。
【図１１】実施の形態１の画像生成部３９が生成した特定画像データ３０２の一例を示す図。
【図１２】図９の特定画像データ３０２を生成する画像生成部３９の動作のフローチャート。
【図１３】実施の形態２の画像処理装置３０の動作を示すフローチャート。
【図１４】図１３のＳ６の処理を画像データを用いてイメージで説明する図。
【図１５】補完領域の説明を示す図。
【図１６】図１４の特定画像データ３０２に対してセグメント除去処理を行った後の画像データを示す図。
【図１７】図１４の特定画像データ３０２に対して塗りつぶし処理を行った後の画像データを示す図。
【図１８】実施の形態４の検出情報ファイル３２１が記憶する検出情報を示す図。
【図１９】実施の形態４の検出方法選択処理を説明する図。
【図２０】実施の形態５の検出情報ファイル３２１を示す図。
【図２１】実施の形態５の別の検出情報ファイル３２１を示す図。
【図２２】実施の形態６の領域指定情報を入力させる画像処理装置３０のフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
実施の形態１．
この実施の形態では、異なる２つの検出手順によって画像データに含まれた特定の物体の輪郭（以下「輪郭」を「エッジ」と称する）から物体のエッジを検出する画像処理装置の一例を説明する。
図１は、画像処理装置を含む画像処理システムの構成図である。
図１において、画像処理システムは、写真撮像装置１０、画像処理装置３０、エッジ画像処理装置５０をそなえる。これら３つの装置は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等の通信網により接続されている。
写真撮像装置１０は、特定の物体を含む所定の物体を写真撮影して、特定の物体の画像データを含む画像データ３０１を出力する。
画像処理装置３０は、写真撮像装置１０から通信網を介して画像データ３０１（第１の画像データの一例）を入力し、入力した画像データ３０１から異なる２つの検出手順によってそれぞれ第２の画像データと第３の画像データを生成して、第２の画像データと第３の画像データとから特定の物体の画像データを含む特定画像データ３０２（以下の説明において「特定画像データ」を「エッジ画像データ」とも称する）生成して出力する。写真撮像装置１０は、画像を記憶した記憶装置でもよく、写真撮像装置１０である記憶装置は画像処理装置３０とケーブルや信号線により接続され、画像処理装置３０は、ケーブルや信号線を介して記憶装置から画像を入力してもよい。
エッジ画像処理装置５０は、画像処理装置３０から通信網を介して特定画像データ３０２を入力し、特定画像データ３０２に含まれた特定の物体の画像データを編集して、編集した結果を出力する。例えば、編集とは、特定の物体の画像データを背景とは異なる色に着色して強調し、表示装置に表示したり、プリンタ装置により印刷したり、特定の物体の画像データを抽出して、拡大して表示装置に表示したり、プリンタ装置により印刷することである。
【００２２】
図２は、画像処理装置３０の機器構成を示す図である。
図３は、画像処理装置３０のハードウェア構成図である。
なお、エッジ画像処理装置５０は、図２、図３に示す構成と同じ構成であるものとする。
図２において、画像処理装置３０は、システムユニット９００、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）やＬＣＤ（液晶）の表示画面を有する表示装置９０１、キーボード９０２（Ｋ／Ｂ）、マウス９０３、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、コンパクトディスク装置であるＣＤＤ９０５、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７などのハードウェア資源を備え、これらはケーブルや信号線で接続されている。
システムユニット９００は、コンピュータであり、ファクシミリ機９３２、電話器９３１とケーブルで接続され、また、ローカルエリアネットワークであるＬＡＮ９４２、ゲートウェイ９４１を介してインターネット９４０に接続されている。
エッジ画像処理装置５０、写真撮像装置１０はそれぞれ、ＬＡＮ９４２や、ゲートウェイ９４１や、インターネット９４０を介して画像処理装置３０と接続されている。
【００２３】
図３において、画像処理装置３０は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置ともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、通信ボード９１５、表示装置９０１、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置９２０の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置あるいは記憶部の一例である。
通信ボード９１５、キーボード９０２、スキャナ装置９０７、ＦＤＤ９０４などは、入力部、入力装置の一例である。
また、通信ボード９１５、表示装置９０１、プリンタ装置９０６などは、出力部、出力装置の一例である。
【００２４】
通信ボード９１５は、ファクシミリ機９３２、電話器９３１、ＬＡＮ９４２等に接続されている。通信ボード９１５は、ＬＡＮ９４２に限らず、インターネット９４０、ＩＳＤＮ等のＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）などに接続されていても構わない。インターネット９４０或いはＩＳＤＮ等のＷＡＮに接続されている場合、ゲートウェイ９４１は不用となる。
磁気ディスク装置９２０には、オペレーティングシステムであるＯＳ９２１、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、ＯＳ９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。
【００２５】
上記プログラム群９２３には、画像処理装置３０の備える「〜部」として説明する動作を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
ファイル群９２４には、以下に述べる実施の形態の説明において、「〜の判定結果」、「〜の計算結果」、「〜の処理結果」、「〜検出結果」として説明するデータや信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」の各項目として記憶されている。
また、以下に述べる実施の形態の説明において説明するフローチャートの矢印の部分は主としてデータ（情報）や信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等の記録媒体に記録される。また、データ（情報）や信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
【００２６】
また、以下に述べる実施の形態の説明において画像処理装置３０の備える「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、ハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、プログラムは、画像処理装置３０の備える「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、画像処理装置３０の備える「〜部」の手順をコンピュータに実行させるものである。
【００２７】
次に、画像処理装置３０の構成の一例を説明する。
図４は、画像処理装置３０の構成を示すブロック図である。
画像処理装置３０は、入力部３１、記憶部３２、検出情報記憶部３３、検出方法選択部３４、第１の検出実行部３７、第２の検出実行部３８、画像生成部３９、検出手順記憶部４０、表示部４１を備える。
入力部３１は、写真撮像装置１０から画像データ３０１（第１の画像データの一例）をＬＡＮ９４２、インターネット９４０等の通信網を介して通信ボード９１５等の通信装置により入力する。画像データ３０１は、特定の物体の画像データを含む画像データである。画像データは、例えばカラー画像或いは白黒画像である。写真撮像装置１０は、例えば、カメラ、デジタルカメラ、Ｘ線撮影装置等である。
【００２８】
記憶部３２は、例えば磁気ディスク装置９２０、ＲＡＭ９１４、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５である。記憶部３２は、後述する複数の検出手順を記憶する検出手順ファイル３２０を備える。検出手順ファイル３２０は、例えばプログラム群９２３に備えられている。また、記憶部３２は、後述する検出手順を選択するための検出識別情報（以下、検出識別情報を識別情報と称する）と輝度分布情報とを有する検出情報を複数記憶する検出情報ファイル３２１を備える。検出情報ファイル３２１は、例えばファイル群９２４に備えられている。
検出情報記憶部３３は、キーボード９０２やマウス９０３等の入力装置を介してユーザに入力させた検出情報を、ＣＰＵ９１１により検出情報ファイル３２１に記憶する。或いは、検出情報を予め記憶したＦＤＤ９０４やＣＤＤ９０５からＣＰＵ９１１により検出情報を読み出して検出情報ファイル３２１に記憶する。
検出手順記憶部４０は、キーボード９０２やマウス９０３等の入力装置を介してユーザに入力させた検出手順を、ＣＰＵ９１１により検出手順ファイル３２０に記憶する。或いは、検出手順を予め記憶したＦＤＤ９０４やＣＤＤ９０５からＣＰＵ９１１により検出手順を読み出して検出手順ファイル３２０に記憶する。
【００２９】
検出方法選択部３４は、輝度算出部３５、検出情報読み出し部３６を備える。
輝度算出部３５は、入力部３１が入力した画像データ３０１を入力して、画像データ３０１が有する画素の輝度値に基づいて輝度分布状態を示すコントラスト値をＣＰＵ９１１により算出する。
検出情報読み出し部３６は、輝度算出部３５が算出したコントラスト値に基づいて検出情報ファイル３２１が記憶する検出情報をＣＰＵ９１１により検索して、コントラスト値と適合する輝度分布情報を有する検出情報をＣＰＵ９１１により読み出す。輝度分布情報は例えば下限の数値（下限値）と上限の数値（上限値）とを有する場合と、所定の数値である場合とがある。前者の場合、コントラスト値が下限値と上限値との範囲に入る場合をコントラスト値と輝度分布情報とが適合するとし、後者の場合、コントラスト値と所定の数値とが一致する場合をコントラスト値と輝度分布情報とが適合するとする。
検出情報読み出し部３６は、検出情報が有する識別情報に基づいて、検出手順ファイル３２０から検出手順をＣＰＵ９１１により読み出す。識別情報とは、検出手順ファイル３２０から所定の検出手順を読み出すための識別情報であり、例えば、ファイル名や、アドレスである。検出情報読み出し部３６は、第１の検出手順と第２の検出手順との２つの異なる検出手順を検出手順ファイル３２０から読み出す。検出手順ファイル３２０から２つの手順を読み出す方法は、検出情報ファイル３２１が記憶する検出情報の構成により異なるため、詳細は後で説明する。
【００３０】
第１の検出実行部３７は、検出情報読み出し部３６が読み出した第１の検出手順と画像データ３０１とを入力して（第１の検出手順と画像データ３０１とをデータ３０３ａと呼ぶ）、第１の検出手順をＣＰＵ９１１により実行して画像データ３０１から特定の物体の画像データを検出し、検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データ３０４をＣＰＵ９１１により生成する。
第２の検出実行部３８は、検出情報読み出し部３６が読み出した第２の検出手順と画像データ３０１とを入力して（第２の検出手順と画像データ３０１とをデータ３０３ｂと呼ぶ）、第２の検出手順をＣＰＵ９１１により実行して画像データ３０１から特定の物体の画像データを検出し、検出した特定の物体の画像データを含む第３の画像データ３０５をＣＰＵ９１１により生成する。
【００３１】
画像生成部３９は、第１の検出実行部３７が生成した第２の画像データ３０４と第２の検出実行部３８が生成した第３の画像データ３０５とをＣＰＵ９１１により入力して、第２の画像データ３０４が有する複数の画素と第３の画像データが有する複数の画素との対応する２つの画素から新たな画素をＣＰＵ９１１により生成して、複数の新たな画素を有する特定画像データ３０２をＣＰＵ９１１により生成する。特定画像データ３０２は、画像データ３０１に含まれた特定の物体の画像データに注目して特定の物体の画像データが目立つように表した画像である。
画像生成部３９は、特定画像データ３０２を、ＬＡＮ９４２、インターネット９４０等の通信網を介して通信ボード９１５等の通信装置によりエッジ画像処理装置５０に出力する。
【００３２】
表示部４１は、第１の検出実行部３７が生成した第２の画像データ３０４を表示装置９０１等の出力装置により表示画面に表示する。
入力部３１は、表示部４１が表示画面に表示した第２の画像データ３０４のうち特定の物体の画像データを含む所定の領域を示す領域指定情報４０２をユーザに入力させる。ユーザは、領域指定情報４０２を、マウス９０３やキーボード９０２等の入力装置を使用して入力する。領域指定情報４０２は、例えば第２の画像データ３０４の中の所定の領域の範囲を示す情報であり、第２の画像データ３０４のＸ座標とＹ座標との情報を有する。詳細は、他の実施の形態で説明する。
入力部３１は、入力された領域指定情報４０２を第２の検出実行部３８に出力する。
第２の検出実行部３８は、第２の検出手順をＣＰＵ９１１により実行して、領域指定情報４０２により示された領域に対応する第１の画像データ３０１の領域から特定の物体の画像データを検出して第３の画像データ３０５を生成する。
領域指定情報４０２に関する動作については、他の実施の形態で詳細を説明する。
【００３３】
また、入力部３１は、画像データ３０１のタイプを示す画像タイプ情報４０１（第１のタイプ情報の一例）をユーザからマウス９０３やキーボード９０２等の入力装置により入力する。
検出方法選択部３４は、画像タイプ情報４０１に基づき第１の検出手順と第２の検出手順とを選択する。
タイプ情報４０１に関する動作については、他の実施の形態で詳細を説明する。
【００３４】
図５は、この実施の形態の画像処理方法の手順を示すフローチャートである。
図５に従い、画像処理装置の画像処理方法、画像処理プログラムを説明する。
入力工程、入力処理
画像処理装置３０は、検出方法選択処理に先立ち、入力部３１により、画像データ３０１（第１の画像データの一例）を、写真撮像装置１０からＬＡＮ９４２、インターネット９４０等の通信網を介して通信ボード９１５等の通信装置により入力する。ここでは一例として写真撮像装置１０をＸ線撮影装置とし、図８のＸ線画像データを画像データ３０１の一例とする。すなわち、画像データ３０１は白黒画像データである。画像データ３０１は、複数の画素を含み、各画素は輝度値を有する。
【００３５】
Ｓ１、検出情報読み出し（検出方法選択）工程、検出情報読み出し（検出方法選択）処理
検出方法選択部３４は、第１の検出手順と第２の検出手順とを選択する。
第１の検出手順と第２の検出手順とを選択する方法の一例として、第１の検出手順と第２の検出手順とがそれぞれ１つである場合を説明する。第１の検出手順と第２の検出手順とはそれぞれあらかじめ検出手順ファイル３２０に記憶されている。検出方法選択部３４は、検出情報読み出し部３６により、検出手順ファイル３２０から第１の検出手順と、第２の検出手順とをＣＰＵ９１１により読み出す。このとき、第１の検出手順および第２の検出手順を検出手順ファイル３２０から読み出すためのファイル名やアドレスがあらかじめ記憶部３２の検出情報ファイル３２１に記憶されているものとする。検出情報読み出し部３６は、このあらかじめ検出情報ファイル３２１に記憶されたファイル名やアドレスを用いて検出手順ファイル３２０から第１の検出手順および第２の検出手順を読み出す。
【００３６】
次に、第１の検出手順と第２の検出手順とを選択する別の方法の一例を説明する。
別の方法では、第１の検出手順が複数あり、第２の検出手順も複数ある。検出方法選択部３４は、画像データ３０１を入力して、画像データ３０１に含まれた複数の画素がそれぞれ有する輝度に基づく輝度分布情報を輝度算出部３５により算出して（Ｓ２、輝度算出工程、輝度算出処理）、輝度分布情報に基づいて検出情報読み出し部３６により検出手順ファイル３２０から第１の検出手順と第２の検出手順を読み出す（Ｓ３、検出情報読み出し工程、検出情報読み出し処理）。
【００３７】
ここで、Ｓ２，Ｓ３の動作を詳細に説明する。
図６は、図５の検出方法選択処理を具体的に説明するフローチャートである。
図６において、輝度算出部３５は、画像データ３０１をＣＰＵ９１１により入力して、画像データ３０１に含まれた複数の画素の各画素が有する輝度値に基づいて輝度分布情報をＣＰＵ９１１により算出する。輝度分布情報の一例として、以下の式によりコントラスト値を算出する（Ｓ２１）。コントラスト値の算出式は「（画像データ３０１に含まれた画素が有する輝度値のうち最大の輝度値−画像データ３０１に含まれた画素が有する最小の輝度値）／画像データ３０１に含まれた画素が有する輝度値のうち最大の輝度値」とする。
検出情報読み出し部３６は、輝度算出部３５が算出したコントラスト値に基づいて、検出情報ファイル３２１をＣＰＵ９１１により検索する（Ｓ３１）。
検出情報ファイル３２１には、図７に示す情報があらかじめ記憶されている。
図７は、検出情報ファイル３２１が記憶する情報の一例を示す図である。
図７において、検出情報ファイル３２１は、輝度分布情報の一例であるコントラスト値を複数記憶し、各コントラスト値に対応して第１の検出情報の識別情報と第２の検出情報の識別情報とを記憶する。図７の例では、コントラスト値は、左側が大きく、右に行くほど小さくなるようにあらかじめ設定され記憶されている。また、図７の例では、識別情報として左側に第１の検出情報の識別情報を示し、右側に第２の検出情報の識別情報を示す。例えば、コントラスト値「１．０〜０．７５」に対応して第１の検出情報の識別情報「Ａ」と第２の検出情報の識別情報「Ｂ」とを記憶する。識別情報「Ａ」、「Ｂ」は、検出情報読み出し部３６が検出手順を検出手順ファイル３２０から読み出す際に使用するファイル名やアドレスである。
コントラスト値は、図７の例では範囲をもつ値であるが、１つの値、例えば「０．７５」としてもかまわない。
また、図７では、第２の検出手順の識別情報は、右隣の識別情報の第１の検出手順の識別情報と同じであるが、これに限らず、第１の検出手順と異なる検出手順の識別情報であればよい。
【００３８】
ここで、コントラスト値と第１の検出手順と第２の検出手順との関係について説明する。
入力した画像データ３０１のコントラスト値が高い（コントラスト値の値が大きい）ということは、画像データ３０１に示された画像の濃淡がはっきりしていることが予想でき、画像データに撮影（撮像）された特定の物体の輪郭がはっきりしていることが予想できる。このため、大きい値のコントラスト値に対応する第１の検出手順と第２の検出手順とはそれぞれ、輝度の勾配が大きな箇所を検出して物体のエッジ（輪郭）を検出する検出手順が有効である。
逆に、入力した画像データ３０１のコントラスト値が低い（コントラスト値の値が小さい）ということは、画像データ３０１に示された画像の濃淡がぼやけていてはっきりしていないことが予想でき、画像データに撮影（撮像）された特定の物体の輪郭がぼやけていることが予想できる。このため、小さい値のコントラスト値に対応する第１の検出手順と第２の検出手順とはそれぞれ、輝度の勾配が小さな箇所を検出して物体のエッジ（輪郭）を検出する検出手順が有効である。
輝度の勾配を求める対象とする画素は、画像データ３０１に含まれた全画素を対象とするか、或いは、画像データ３０１に含まれた複数の画素のうち一部の画素を対象とする。第１の検出手順及び第２の検出手順には、いずれの画素を対象とするかがあらかじめユーザにより設定されている。また、一部の画素を対象とする場合、その一部の画素が画像データ３０１に含まれたどの画素であるかが、あらかじめユーザにより第１の検出手順及び第２の検出手順に設定されている。また、第１の検出手順には、求めた輝度の勾配があらかじめ設定された値（あらかじめ設定された値を「値ａ」とする）よりも大きな値の画素を検出することをコンピュータに実行させる手順があらかじめユーザにより設定されている。第２の検出手順には、求めた輝度の勾配が値ａよりも小さな値（小さな値を値ｂとする。値ａ＞値ｂ）の画素を検出することをコンピュータに実行させる手順があらかじめユーザにより設定されている。
図６に示したＳ３１に記載した「エッジ検出度合い小（強いエッジを検出）」は、画像データ３０１に示された画像の濃淡がはっきりしている場合に検出情報読み出し部３６が選択する検出情報を示し、Ｓ３１に記載した「エッジ検出度合い大（弱いエッジを検出）」は、画像データ３０１に示された画像の濃淡がぼやけている場合に検出情報読み出し部３６が選択する検出情報を示している。
例えば、輝度算出部３５が算出したコントラスト値が「０．６」であると、検出情報読み出し部３６は図７に示した検出情報ファイル３２１から「０．６」をコントラスト値の範囲に含んでコントラスト値が適合する（コントラスト値の範囲に含むことを「適合する」と呼ぶ）識別情報「Ｂ，Ｃ」を読み出す。「Ｂ」は第１の検出手順の識別情報であり、「Ｃ」は第２の検出手順の識別情報である。検出情報読み出し部３６は、「Ｂ」の識別情報により識別される第１の検出手順を検出手順ファイル３２０から読み出す。さらに、検出情報読み出し部３６は、「Ｃ」の識別情報により識別される第２の検出手順を検出手順ファイル３２０から読み出す。
【００３９】
ここで、検出手順について説明する。検出手順とは、ＣＰＵ９１１により実行されるプログラムであり、画像データ３０１から特定の物体のエッジ（輪郭）を検出する手順（アルゴリズム）をコンピュータのＣＰＵ９１１に実行させるものである。検出手順はあらかじめユーザによりプログラミングされ、ＣＰＵ９１１により実行可能なデータ形式に変換され（例えばコンパイル）、検出手順ファイル３２０に検出手順として記憶される。検出手順ファイル３２０に記憶された検出手順は、ファイル名やアドレスにより識別され、このファイル名やアドレスが識別情報として検出情報ファイル３２１に記憶される。
検出手順はＣＰＵ９１１により実行することができるものであれば、プログラミング言語は問わない。例えば、Ｃ言語、Ｃ＋＋言語等のプログラミング言語により記述されたプログラムであってもよい。
第１の検出手順と第２の検出手順とは、異なる手順（アルゴリズム）により画像データ３０１から特定の物体のエッジ（輪郭）を検出する。異なる手順（アルゴリズム）とは、従来から物体のエッジ（輪郭）を画像データから検出する複数の方法（フィルタ）から異なる２つの方法（フィルタ）を採用する。例えばＳｏｂｅｌフィルタやＬａｐｌａｃｉａｎフィルタやＰｒｅｗｉｔｔ法やＣａｎｎｙ法や移動平均法等の従来からあるエッジ検出方法（フィルタ）のうち第１の検出手順として採用する方法（フィルタ）と第２の検出手順として採用する方法（フィルタ）とを互いに異なる方法とする。上記したそれぞれの方法（フィルタ）は、エッジ検出において異なる利点を持っている。例えば、ここでは、一般的な手法の一つであるＳｏｂｅｌフィルタを使用した検出手順を閾値を高くして使用することとする。このように閾値を高くすると、コントラスト値が大きい画像データからエッジを効率よく検出できる。従って、図７のコントラスト値が大きな検出手順の識別情報に、Ｓｏｂｅｌフィルタを使用した検出手順の識別情報をあらかじめ設定する。
また、コントラスト値が小さい画像データ３０１から特定の物体のエッジ（輪郭）を検出する手順として、ここでは移動平均法を用いるものとする。従って、図７のコントラスト値が小さい検出手順の識別情報に、移動平均法を使用した検出手順の識別情報をあらかじめ設定する。
検出手順に採用した検出方法によってコントラスト値が大きな画像データ３０１から特定の物体のエッジ（輪郭）を検出することに向いているか、コントラスト値が小さな画像データ３０１から特定の物体のエッジ（輪郭）を検出することに向いているかは、ユーザがあらかじめ判断する。そして、判断した結果からユーザが検出情報を作成する。作成した検出情報は、検出情報記憶部３３がキーボード９０２やマウス９０３等の入力装置を介してユーザに入力させ、検出情報記憶部３３は、入力された検出情報をＣＰＵ９１１により検出情報ファイル３２１に記憶する。
図７において、例えば「Ｂ」としてＳｏｂｅｌフィルタを使用した検出手順の識別情報を記憶し、「Ｃ」として移動平均法を使用した検出手順の識別情報を記憶する。
また、はじめに説明した第１の検出手順と第２の検出手順とが１つずつあらかじめ検出手順ファイル３２０に記憶されている例では、例えば第１の検出手順としてＳｏｂｅｌフィルタを使用した検出手順を記憶し、第２の検出手順として移動平均法を使用した検出手順を記憶する。そして、検出情報ファイル３２１は、Ｓｏｂｅｌフィルタを使用した検出手順の識別情報を第１の検出手順の識別情報として記憶し、移動平均法を使用した検出手順の識別情報を第２の検出手順の識別情報として記憶する。
【００４０】
図６の説明に戻る。
図６においてＳ３１で検出情報読み出し部３６が検出情報ファイル３２１から、例えば「Ｂ，Ｃ」との識別情報を有する検出情報を読み出した場合、検出情報読み出し部３６は、検出手順ファイル３２０からさらに、第１の検出手順として、「Ｂ」の識別情報により識別される検出手順を読み出し、第２の検出手順として、「Ｃ」の識別情報により識別される検出手順を読み出す。第１の検出実行部３７は、検出情報読み出し部３６が読み出した第１の検出手順（「Ｂ」の識別情報により識別される検出手順）をＣＰＵ９１１により実行する。また、第２の検出実行部３８は、検出情報読み出し部３６が読み出した第２の検出手順（「Ｃ」の識別情報により識別される検出手順）をＣＰＵ９１１により実行する。
【００４１】
ここで、図５に戻り、Ｓ１以降の処理を説明する。
Ｓ４、エッジ検出工程１、エッジ検出処理１（第１の検出実行処理）
第１の検出実行部３７は、検出情報読み出し部３６が読み出した第１の検出手順（「Ｂ」の識別情報により識別される検出手順）をＣＰＵ９１１により実行して、特定の物体のエッジ（輪郭）を検出し、検出した特定の物体のエッジ（輪郭）の画像データを含む第２の画像データ３０４を生成する。
図９は、第１の検出実行部３７が第１の検出手順を実行した結果生成した第２の画像データを示す図である。
第１の検出手順は、上記したように強いエッジを検出するため、特定の物体（ここでは右肺の近傍に埋め込まれたペースメーカとリード線を特定の物体とする）のエッジ（輪郭）を検出することになる。第１の検出実行部３７は、検出されたペースメーカとリード線とのエッジ（輪郭）と、検出したエッジの内側とを特定の物体の画像データとして図９に示すような第２の画像データ３０４を生成する。
【００４２】
Ｓ５、エッジ検出工程２、エッジ検出処理２（第２の検出実行処理）
第２の検出実行部３８は、検出情報読み出し部３６が読み出した第２の検出手順（「Ｃ」の識別情報により識別される検出手順）をＣＰＵ９１１により実行して、特定の物体のエッジ（輪郭）を検出し、検出した特定の物体のエッジ（輪郭）の画像データを含む第３の画像データ３０５を生成する。
図１０は、第２の検出実行部３８が第２の検出手順を実行した結果生成した第３の画像データを示す図である。
第２の検出手順は、上記したように弱いエッジを検出するため、特定の物体（ここでは右肺の近傍に埋め込まれたペースメーカとリード線を特定の物体とする）のエッジ（輪郭）の他に骨や筋等のエッジ（輪郭）を検出することになる。第２の検出実行部３８は、検出されたペースメーカとリード線とのエッジ（輪郭）と骨や筋等のエッジ（輪郭）と、検出したこれらのエッジの内側とを特定の物体の画像データとして図１０に示すような第３の画像データ３０５を生成する。
【００４３】
ここで、図５の説明に戻る。
Ｓ６、画像生成工程、画像生成処理
画像生成部３９は、第１の検出実行部３７が生成した第２の画像データ３０４と、第２の検出実行部３８が生成した第３の画像データ３０５とをＣＰＵ９１１により入力して、これら２つの画像データの対応する各画素から新たな画素を生成して、新たな画素を含む特定画像データ３０２を生成する。
例えば、第２の画像データ３０４と、第３の画像データ３０５とは、同じ数の画素を含み、縦横の画素数も同じであるとする。すなわち、第２の画像データ３０４と第３の画像データ３０５とが（ｎ（横、Ｘ座標）×ｍ（縦、Ｙ座標））であると、２つのそれぞれの画像データの対応する画素は、同じ座標（ｎ，ｍ）にある画素となる。
【００４４】
図１１は、画像生成部３９が生成した特定画像データ３０２の一例を示す図である。
図１２は、図１１の特定画像データ３０２を生成する画像生成部３９の動作のフローチャートである。
図１２において、画像生成部３９は、第２の画像データ３０４に含まれた複数の画素と第３の画像データ３０５に含まれた複数の画素とについて、対応する画素ごとに画素が有する輝度値をあらかじめ決められた条件に従いＣＰＵ９１１により論理和（ＯＲ）を求める。あらかじめ決められた条件は、ユーザによりマウス９０３やキーボード９０２の入力装置を使用して記憶部３２に記憶されている。
画像生成部３９は、第２の画像データ３０４と第３の画像データ３０５との（１，１）の座標の画素から順にそれぞれ画素の輝度値を入力してあらかじめ決められた条件に従い論理和を求め、求めた論理和に基づいてあらかじめ決められた条件との一致不一致を判定する。「あらかじめ決められた条件」とは、例えば、第２の画像データ３０４に含まれた複数の画素と第３の画像データ３０５に含まれた複数の画素とがそれぞれ１，０との２つの値に２値化されている場合には、対応する画素の輝度値を論理和する演算を行うというものである。また、２値化されていない場合には、対応する２つの画素を加算（ここでは加算することを「論理和」と称する）し、加算（論理和）した結果が所定の輝度値より大きい場合（所定の輝度値＜論理和の結果）に、加算（論理和）した結果を新たな画素の輝度値とする。「あらかじめ決められた条件」とは、加算（論理和）した結果がこの所定の輝度値と同じか小さい場合（所定の輝度値≧論理和の結果）に、第２の画像データの画素の輝度値を新たな画素の輝度値とするというものである。画像生成部３９は、第２の画像データ３０４と第３の画像データ３０５とのｎ×ｍ個の全画素について（（１，１）から（ｎ，ｍ）になるまで））、上記した新たな輝度値を有する画素を生成する処理を行う。
【００４５】
画像生成部３９は、図１１に示すような特定画像データ３０２を新たに生成した画素を用いて生成する。画像生成部３９が新たに生成する画素の数はｎ×ｍであり、特定画像データ３０２のＸ座標とＹ座標との画素の数は、第２の画像データ３０４及び第３の画像データ３０５と等しい。図１１の特定画像データ３０２を見ると、強いエッジの画素に対応する部分は、白色が強く、弱いエッジの画素に対応する部分は、まだらな白となっている。白い部分の画像データの周囲にまだらな白い部分があるということから、特定画像データ３０２を提供されたユーザは、特定の物体のより完全な形状を認識できる。また、特定画像データ３０２を提供されたユーザは、特定の物体が撮像されている白い領域の周囲にも特定の物体が撮像されている可能性があることを理解し、白い部分に加えてまだらに白い部分についても特定の物体の存在を確認できる。ユーザがまだらに白い部分について特定の物体があるかないかを確認することにより、特定の物体の見落としを防止できる。
【００４６】
従来からの１つの検出方法を採用して特定画像データ３０２を生成すると、第１の検出実行部３７が生成した図９の第２の画像データ３０４と、第２の検出実行部３８が生成した図１０の第３の画像データ３０５とのいずれか一方の画像データが特定画像データとなるため、第２の画像データ３０４を提供された場合は、ユーザは白い部分については特定の物体の存在を確認できるが、まだらに白い部分については確認できない。このため、特定の物体の形状を正しく認識できない危険性がある。また、特定の物体の存在を見落とす危険性がある。また、第３の画像データ３０５を提供された場合は、ユーザは全体的に弱いエッジが検出されているため、特定の物体の存在を確認する領域が広く、エッジがはっきりとしていない部分があるため、特定の物体でないものを誤って特定の物体と確認する危険性がある。
【００４７】
画像データ３０１は、Ｘ線画像データを一例とし、画素は輝度値を有すると説明した。しかし、画像データ３０１は、カラー画像であってもよい。この場合、各画素は色情報（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を有するので、輝度値とともに色情報をＳ１，Ｓ４，Ｓ５，Ｓ６の各処理に用いる（色情報をカラー画像とも称する）。カラー画像（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を使用する場合は、以下の式を使用してグレースケール画像に変換する。変換後のエッジ検出手順は、上記した説明と同様とする。ただし、グレースケール画像に変換するため、画素の値は２値化されていないので、画像生成部３９は、上記したようなあらかじめ決められた条件に従い論理和を演算する。
＜変換式＞ （変換後の画素値）＝０．２９９Ｒ ＋ ０．５８７Ｇ ＋ ０．１１４Ｂ
Ｒ：Ｒ成分の画素値、Ｇ：Ｇ成分の画素値、Ｂ：Ｂ成分の画素値
【００４８】
このように、実施の形態１の画像処理装置は、異なる２つの検出手順をそれぞれ実行して第１の画像データ（画像データ３０１）から生成した第２の画像データ３０４と第３の画像データ３０５とから特定画像データを生成するため、１つの検出手順を実行して特定画像データを生成するよりも、特定の物体の存在を見落としたり、特定の物体でないものを特定の物体であると誤ったりとの判断をすることを防止できる。
【００４９】
実施の形態２．
この実施の形態では、第３の画像データのうち補完領域に該当する領域の画素を画像生成処理に用いる画像処理装置３０の一例を説明する。
【００５０】
図１３は、この実施の形態の画像処理装置３０の動作を示すフローチャートである。
図１４は、図１３のＳ６の処理を画像データを用いてイメージで説明する図である。
図１３において、Ｓ５までの処理は、実施の形態１の図５と同じであるため、説明を省略する。
図１３のＳ６の画像生成処理（画像生成工程）は、実施の形態１と異なるため、以下に画像生成処理（画像生成工程）を説明する。
【００５１】
Ｓ７において、画像生成部３９は、まず補完領域を決定する。補完領域とは、第２の画像データ３０４に含まれた画素のうち、特定の物体のエッジ（輪郭）に相当する画素（エッジ画素）からなる領域である。画像生成部３９は、補完領域に含まれる画素の座標を求める。特定の物体のエッジ（輪郭）に相当するエッジ画素の抽出は、例えば、輝度値があらかじめユーザによって設定された輝度値よりも大きな輝度値である画素をエッジ画素として抽出し、抽出した画素の座標を求める。次に、画像生成部３９は、抽出したエッジ画素から複数の画素数分に該当する周囲の領域を補完領域として決定する。図１５に補完領域の説明を示す。図１５の内側の略三角形の輪郭はエッジ画素を示し、網がけ部分が補完領域である。図のａは、補完領域がエッジ画素で囲まれた領域の面積をさらに広げる方向にあることを示している。図１５の補完領域は、画像生成部３９が抽出したエッジ画素の座標からａの幅に相当する画素数分の複数の画素を含む領域を補完領域とすることを示している。画像生成部３９は、補完領域に含める複数の画素の座標を補完領域を示す情報として求める。例えば画素数があらかじめ「５」と設定されている場合、エッジ画素から距離５個分以内の画素を含む領域を補完領域とする。
【００５２】
図１４の補完領域の画像データ３０６は、エッジ画素により囲まれた領域の面積を広げる方向に補完領域を設けたイメージを示し（図１５）、図９の第２の画像データ３０４に対する補完領域を示している。
ここで、図１３に戻る。図１３のＳ８において、画像生成部３９は、第３の画像データの複数の画素の中から、補完領域に含まれた画素の座標と同じ座標を有する第３の画像データ３０５の画素を抽出して、抽出した第３の画像データの画素と第２の画像データ３０４の補完領域に含まれた画素とを座標毎に、あらかじめ決められた条件に従い論理積の算出を行う。あらかじめ決められた条件は、ユーザによりマウス９０３やキーボード９０２の入力装置を使用して記憶部３２に記憶されている。例えば、画像生成部３９は、図１４の補完領域の画像データ３０６に含まれる複数の画素の輝度値と、第３の画像データ３０５に含まれる複数の画素の輝度値との論理積（ＡＮＤ）を求める。この場合、論理積は、補完領域の画像データ３０６に含まれる複数の画素の輝度値と、第３の画像データ３０５に含まれる複数の画素の輝度値とのそれぞれが０，１との２つの値に２値化されているときは、補完領域の画像データ３０６に含まれる画素と、第３の画像データ３０５に含まれる画素との対応する画素の輝度値から論理積を求める。例えば、第３の画像データ３０５の補完領域内には、輝度値が１である画素と輝度値が０である画素とが含まれる。図１４の補完領域の画像データ３０６の白い部分は補完領域の画素を示し、輝度値は１とする。補完領域の画像データ３０６に含まれる画素とこの画素の座標と対応する第３の画像データ３０５の補完領域内の画素との論理積の結果は、対応する２つの画素の輝度値が互いに１である画素であれば１である。対応する２つの画素の輝度値の一方の画素の輝度値が０であると、論理積の結果は０である。ここでの「あらかじめ決められた条件」とは、対応する２つの画素の輝度値から論理積を求めるという条件である。画像生成部３９は、論理積の結果を新たな輝度値として有する画素を生成し、補完領域内の第３の画像データ３０７を生成する。
補完領域の画像データ３０６に含まれる複数の画素の輝度値と、第３の画像データ３０５に含まれる複数の画素の輝度値とのそれぞれが０，１との２つの値に２値化されていないときは、補完領域の画像データ３０６に含まれる画素と、第３の画像データ３０５に含まれる画素との対応する画素の輝度値とを掛ける。すなわち、２つの画素の輝度値との積を算出することを論理積という。そして、２つの画素の輝度値との積、すなわち、論理積の結果が、所定の閾値よりも大きい場合は補完領域の画像データ３０６に含まれる画素を新たな輝度値として有する画素を生成し、論理積の結果が所定の閾値以下の場合は第３の画像データ３０５に含まれる画素を新たな輝度値として有する画素を生成して、補完領域内の第３の画像データ３０７を生成する。ここでの「あらかじめ決められた条件」とは、対応する２つの画素の輝度値の積を論理積として算出し、算出した結果が所定の閾値よりも大きい場合は補完領域の画像データ３０６に含まれる画素を新たな輝度値として有する画素を生成し、論理積の結果が所定の閾値以下の場合は第３の画像データ３０５に含まれる画素を新たな輝度値として有する画素を生成するというものである。
補完領域外の第３の画像データの画素は不要であるため、画像生成部３９は、補完領域以外の領域の画素の輝度を０として、補完領域内の第３の画像データ３０７を生成する。
【００５３】
図１３に戻る。図１３のＳ９において、画像生成部３９は、第２の画像データ３０４に含まれた複数の画素の輝度値と、補完領域内の第３の画像データ３０７に含まれた複数の画素の輝度値との論理和（ＯＲ）を求める。Ｓ９での論理和は、実施の形態１の図５のＳ６と同様に、あらかじめ決められた条件に従い行う論理和とする。第２の画像データはｎ×ｍであり、補完領域内の第３の画像データ３０７はｎ×ｍである。画像生成部３９は、第２の画像データ３０４のうちの補完領域とエッジ画素により囲まれた領域とを合わせた領域に含まれた各座標の画素の輝度値と、補完領域内の第３の画像データ３０７のうちの補完領域とエッジ画素により囲まれた領域とを合わせた領域に含まれた各座標の画素の輝度値とからあらかじめ決められた条件に従い論理和を求める。例えば、座標（３０，１２）が補完領域内の画素の座標であった場合、座標（３０，１２）に対応する第２の画像データ３０４の画素の輝度値と、同じく座標（３０，１２）に対応する補完領域内の第３の画像データ３０７の画素の輝度値とをあらかじめ決められた条件に従い論理和を行う。
画像生成部３９は、求めた論理和の輝度値を有する新たな画素を生成して、図１４に示すような特定画像データ３０２を生成する。
図１４の特定画像データは、実施の形態１の図１１と同様に白い部分の画像データの周囲にまだらな白い部分がある。このことから、特定画像データ３０２を提供されたユーザは、白い部分とまだらに白い部分の両方でひとつの物体の存在を認識できる。また、特定画像データ３０２を提供されたユーザは、白い部分に加えてまだらに白い部分についても特定の物体の存在を確認する。
また、強いエッジの周囲の領域を補完領域として、第３の画像データの複数の画素のうち、補完領域と対応する領域内の画素を抽出するので、強いエッジの周囲に特定の物体の画像データがあることがあらかじめ分かっているような場合には、特定の物体の画像データの画素を範囲を絞りこんで検出できる。
また、論理和は、補完領域とエッジ画素により囲まれた領域とを合わせた領域に含まれた画素を対象にして算出するため、実施の形態１のように全画素を対象に論理和を行うよりも処理時間を短縮できる。
【００５４】
実施の形態３．
実施の形態２では、補完領域という概念を用いて強いエッジの周囲を弱いエッジ画像データにより補完した。この実施の形態では、特定の物体とは関係ない画像データが含まれてしまう可能性がある。このため、画像生成部３９は、特定画像データ３０２を表示部４１により表示装置９０１に表示して、特定画像データ３０２からユーザに不要な画像データを判断させ、不要と判断した画像データの領域を入力装置により入力させ、不要と判断された画像データの画素の座標に該当する座標の画素の輝度値を０に変更して新たな特定画像データ３０２を生成する。このような処理をセグメントの除去処理と呼ぶ。
図１６は、図１４の特定画像データ３０２に対してセグメント除去処理を行った後の画像データを示す図である。図１６と図１４の特定画像データ３０２とを比較すると、図１６のまだらに白い部分は、図１４のまだらに白い部分よりも少ない。図１４のまだらに白い部分の画素のうち、図１６では黒くなっている部分の画素が、セグメント除去処理の対象となった画素である。
【００５５】
画像生成部３９は、セグメントの除去処理のほかに塗りつぶし処理を行う。塗りつぶし処理とは、白い部分と他の白い部分との間にできた黒い閉曲面を白く埋めて、白い部分をはっきりさせる処理である。画像生成部３９は、特定画像データ３０２を表示部４１により表示装置９０１に表示して、特定画像データ３０２からユーザに塗りつぶしたい画像データを判断させ、塗りつぶすと判断した画像データの領域を入力装置により入力させ、塗りつぶすと判断された画像データの画素の座標に該当する座標の画素の輝度値を１に変更して新たな特定画像データ３０２を生成する。
図１７は、図１４の特定画像データ３０２に対して塗りつぶし処理を行った後の画像データを示す図である。図１７と図１４の特定画像データとを比較すると、図１７のまだらに白い部分は、図１４のまだらに白い部分よりも少なく、図１４の白い部分のなかのところどころ黒い部分が白く塗りつぶされている。
【００５６】
このように、実施の形態３の画像処理装置３０は、画像処理装置３０が自動で生成した特定画像データに対してユーザの判断を反映させ、ユーザの判断が反映された新たな特定画像データをユーザに提供できる。
【００５７】
実施の形態４．
この実施の形態では、実施の形態１とは異なるデータ形式で検出情報を記憶する例を説明する。
図１８は、この実施の形態の検出情報ファイル３２１が記憶する検出情報を示す図である。
図１８において、検出情報ファイル３２１は、複数のコントラスト値のそれぞれに１つの識別情報を記憶する。記憶された識別情報は、第１の検出手順に識別情報である。コントラスト値は図１８の左から右へ向かって小さくなる。すなわち、検出情報ファイル３２１は、コントラスト値の大きい順に識別情報を記憶する。第２の検出手順の識別情報は、次に記憶されたコントラスト値の識別情報により示された検出手順とする。
図１９は、この実施の形態の検出方法選択処理を説明する図である。
図１９において、Ｓ２１は実施の形態１の図６と同じである。図１９のＳ３１は、図６のＳ３１と異なる。図１９のＳ３１では、検出情報読み出し部３６は、Ｓ２１で算出したコントラスト値をコントラスト値の範囲に含む識別情報を第１の検出手順の識別情報として検出情報ファイル３２１から読み出す。さらに、検出情報読み出し部３６は、読み出した識別情報の次（隣）に記憶された識別情報を第２の検出情報の識別情報として読み出す。検出情報読み出し部３６は、読み出した２つの識別情報に基づいて、検出手順ファイル３２０からそれぞれの識別情報に対応する検出手順を読み出す。
例えば、Ｓ２１で求めたコントラスト値が「０．６」であると、検出情報読み出し部３６は、識別情報「Ｂ」を第１の検出手順の識別情報として検出情報ファイル３２１から読み出し、さらに、「Ｂ」の次に記憶された検出情報から第２の検出情報の識別情報「Ｃ」を読み出す。「Ｂ」「Ｃ」は、検出手順のファイル名や検出手順が記憶されているアドレスである。そして、検出情報読み出し部３６は、「Ｂ」に基づいて検出手順ファイル３２０から第１の検出手順を読み出し、「Ｃ」に基づいて検出手順ファイル３２０から第２の検出手順を読み出す。
第１の検出実行部３７は、第１の検出手順を実行し、第２の画像データ３０４を生成する。第２の検出実行部３８は、第２の検出手順を実行し、第３の画像データ３０５を生成する。
【００５８】
このように、検出情報の記憶順に従い第２の検出手順の識別情報を読み出すことにより、第２の検出手順を変更する場合に、識別情報の変更が容易になる。例えば検出手順Ｃを検出手順Ｇに変更する場合、図１８の検出情報ファイルでは、識別情報「Ｂ」を「Ｇ」に１回変更するが、図７の検出情報ファイルでは、識別情報「Ｂ，Ｃ」を「Ｂ，Ｇ」に変更し、さらに、「Ｃ，Ｄ」を「Ｇ，Ｄ」に変更するため、識別情報を２回変更する。
【００５９】
実施の形態５．
この実施の形態では、検出情報を画像データのタイプごとに記憶する検出情報ファイルを説明する。
図２０は、この実施の形態の検出情報ファイル３２１を示す図である。
図２０の検出情報ファイル３２１は、図７の検出情報ファイル３２１にさらに画像タイプを追加して記憶する。
画像タイプとは、画像データのタイプを示す情報である。例えば、画像データは、風景を撮影した画像データ、人物を撮影した画像データ、人工物を撮影した画像データ等のいろいろな被写体を撮影したものがある。撮影した被写体により画像データに含まれる特定の物体の特徴を特定できる。このため、画像データのタイプごとにコントラスト値と識別情報とを記憶する。
図４において、画像処理装置３０に入力する画像データのタイプはユーザが判断して、入力装置により画像タイプ情報４０１を入力し、入力部３１は、ユーザにより入力された画像タイプ情報４０１を入力して、画像タイプ情報４０１を検出方法選択部３４に出力する。検出方法選択部３４の検出情報読み出し部３６は、まず画像タイプ情報４０１と一致する画像タイプ情報を有する検出情報を検索し、検索した検出情報の中からコントラスト値が適合する検出情報を検出情報ファイル３２１から読み出す。記憶部３２にユーザがあらかじめ複数の画像データのタイプ情報を記憶し、検出情報読み出し部３６が記憶部３２に記憶された複数のタイプ情報を読み出して、読み出した複数のタイプ情報を表示部４１が表示装置９０１に表示して、ユーザに複数のタイプ情報から１つのタイプ情報を画像タイプ情報４０１として入力させてもかまわない。
例えば、画像タイプ情報４０１が「１」であり、コントラスト値が「０．６」であるとき、検出情報読み出し部３６は、まず画像タイプ情報が「１」である検出情報を検出情報ファイル３２１から読み出し（図２０の上から１つ目の検出情報）、さらに、読み出した検出情報の中から、コントラスト値が「０．７５〜０．５」である識別情報「Ｂ，Ｃ」を読み出す。第１の検出手順の識別情報は「Ｂ」であり、第２の検出手順の識別情報は、「Ｃ」である。
【００６０】
図２１は、この実施の形態の別の検出情報ファイル３２１を示す図である。
図２１の検出情報ファイル３２１は、図１８の検出情報ファイル３２１にさらに画像タイプ情報を追加して記憶する。
検出情報読み出し部３６は、まず画像タイプ情報４０１と一致するタイプ情報を有する検出情報を検索し、検索した検出情報の中からコントラスト値が適合する検出情報を検出情報ファイル３２１から読み出すとともに、読み出した検出情報の次の検出情報を読み出す。
例えば、画像タイプ情報４０１が「１」であり、コントラスト値が「０．６」であるとき、検出情報読み出し部３６は、まず画像タイプ情報が「１」である検出情報を検出情報ファイル３２１から読み出し（図２０の上から１つ目の検出情報）、さらに、読み出した検出情報の中から、コントラスト値が「０．７５〜０．５」である識別情報「Ｂ」と次に記憶されている識別情報「Ｃ」を読み出す。第１の検出手順の識別情報は「Ｂ」であり、第２の検出手順の識別情報は、「Ｃ」である。
【００６１】
このように、検出情報として画像タイプ情報を記憶し、入力する画像データのタイプを指定させると、画像データのタイプ毎に画像データに含まれた特定の物体の画像データの特徴が明確であるとき、特定の物体の画像データを検出する検出手順として有効な検出手順を選択で出来る。
【００６２】
実施の形態６．
この実施の形態では、領域指定情報をユーザに入力させる画像処理装置３０の一例を説明する。
図２２は、この実施の形態の領域指定情報を入力させる画像処理装置３０のフローチャートである。
図２２において、Ｓ１０において、図４の表示部４１は、第１の検出実行部３７が生成した第２の画像データ３０４を表示装置９０１により表示して、領域指定情報４０２をユーザに入力させる。
Ｓ１１おいて、ユーザはマウス９０３やキーボード９０２の入力装置により表示された第２の画像データ３０４に対して領域指定情報を入力する。図２２では、ユーザは四角形をマウス９０３により入力している。入力部３１は、入力された四角形の領域を第２の画像データ３０４のＸ座標とＹ座標に変換して、変換した座標を領域指定情報４０２として第２の検出実行部３８に出力する。変換された領域指定情報は、四角形の４つの頂点の座標、すなわち、左上のＸ，Ｙ座標と、右上のＸ，Ｙ座標と、左下のＸ，Ｙ座標と、右下のＸ，Ｙ座標とを示す。
Ｓ１２において、第２の検出実行部３８は、第１の画像データから領域指定情報が示す座標に対応する領域に含まれる複数の画素を抽出する。図２２のＳ１２の点線の四角内が領域指定情報に対応する領域である。そして、第２の検出実行部３８は、抽出した複数の画素を検出処理の対象にして第２の検出手順を実行する。この第２の検出手順を実行した結果第２の検出実行部３８により生成される第３の画像データは、領域指定情報に示された領域と対応する領域内にのみ第１の画像データから検出した画像を有し、領域指定情報に示された領域以外の領域は輝度値を０とする第３の画像データを生成する。
【００６３】
Ｓ１１では、領域指定情報として四角形の４つの頂点の入力する例を説明したが、四角形に限らず三角形、円、台形等の形状で領域指定を行ってもかまわない。指定された領域を座標に変換できれば、形状は限定されない。
【００６４】
このように領域指定情報は、ユーザに第２の画像データを参照させ、第２の検出実行部３８が検出の対象とする第１の画像データの領域を指定させる。第２の検出実行部３８は、第１の検出実行部３７よりも弱いエッジを検出する。すなわち、領域指定が無ければ、第２の検出実行部３８が検出する画素の数は、第１の検出実行部３７が検出する画素よりも多くの画素を検出する。このため、第２の検出実行部３８が画素を検出する領域を指定することにより、第２の検出実行部３８の処理時間が短縮できる。さらに、強いエッジ（第２の画像データ３０４）を検出した結果をユーザに確認させてから領域指定情報を入力させているため、特定の物体が存在するであろう領域に絞り込んで検出が行え、効率よく特定の物体の画像データを検出できる。
【符号の説明】
【００６５】
１０ 写真撮像装置、３０ 画像処理装置、３１ 入力部、３２ 記憶部、３３ 検出情報記憶部、３４ 検出方法選択部、３５ 輝度算出部、３６ 検出情報読み出し部、３７ 第１の検出実行部、３８ 第２の検出実行部、３９ 画像生成部、４０ 検出手順記憶部、４１ 表示部、５０ エッジ画像処理装置、３０１ 画像データ、３０２ 特定画像データ、３０３ａ，３０３ｂ データ、３０４ 第２の画像データ、３０５ 第３の画像データ、３０６ 補完領域の画像データ、３０７ 補完領域内の第３の画像データ、３２０ 検出手順ファイル、３２１ 検出情報ファイル、４０１ 画像タイプ情報、４０２ 領域指定情報、９００ システムユニット、９０１ 表示装置、９０２ キーボード、９０３ マウス、９０４ ＦＤＤ、９０５ ＣＤＤ、９０６ プリンタ装置、９０７ スキャナ装置、９１１ ＣＰＵ９１１ バス、９１３ ＲＯＭ、９１４ ＲＡＭ、９１５ 通信ボード、９２０ 磁気ディスク装置、９２１ ＯＳ、９２２ ウィンドウシステム、９２３ プログラム群、９２４ ファイル群、９３１ 電話器、９３２ ファクシミリ機、９４０ インターネット、９４１ ゲートウェイ、９４２ ＬＡＮ。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の画像データを入力装置により入力する入力部と、
所定の画像データから特定の物体の画像データを検出する第１の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データを処理装置により生成する第１の検出実行部と、
上記第１の検出手順とは異なる第２の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第３の画像データを処理装置により生成する第２の検出実行部と、
上記第１の検出実行部が生成した第２の画像データと、上記第２の検出実行部が生成した第３の画像データとを処理装置により入力して、入力した第２の画像データが含む複数の画素と入力した第３の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素を用いて新たな画素を生成して、生成した新たな画素を有する上記特定画像データを処理装置により生成する画像生成部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記画像生成部は、入力した第２の画像データが含む複数の画素と入力した第３の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素の輝度を用いて新たな輝度を有する画素を生成することを特徴とする請求項１記載の画像生成処理。
【請求項３】
上記画像処理装置は、
画像データから上記特定の物体の画像データを検出する検出手順であって検出識別情報により識別される検出手順を複数あらかじめ処理装置により記憶装置に記憶する検出手順記憶部と、
画像データが含む複数の画素が有する輝度の分布状態を示す輝度分布情報と、上記検出手順記憶部が記憶した複数の検出手順のうち所定の検出手順を識別する第１の検出識別情報と、上記所定の検出手順とは異なる検出手順を識別する第２の検出識別情報とを有する情報を検出情報とし、上記検出情報を複数あらかじめ処理装置により記憶装置に記憶する検出情報記憶部と、
上記入力部が入力した第１の画像データに含まれた複数の画素が有する輝度に基づいて、上記第１の画像データの輝度の分布状態を示す算出輝度情報を処理装置により算出する輝度算出部と、
上記輝度算出部が算出した算出輝度情報と適合する輝度分布情報を有する検出情報を上記検出手順記憶部が記憶装置に記憶した複数の検出情報から処理装置により読み出し、読み出した検出情報が有する第１の検出識別情報により識別される検出手順を上記第１の検出手順として上記検出手順記憶部から処理装置により読み出し、上記検出情報が有する第２の検出識別情報により識別される検出手順を上記第２の検出手順として上記検出手順記憶部から処理装置により読み出す検出情報読み出し部と
を備えたことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記画像処理装置は、
画像データから上記特定の物体の画像データを検出する検出手順であって検出識別情報により識別される検出手順を複数あらかじめ処理装置により記憶装置に記憶する検出手順記憶部と、
画像データが含む複数の画素が有する輝度の分布状態を数値で示す輝度分布情報と、上記検出手順記憶部が記憶した複数の検出手順のうち所定の検出手順を識別する検出識別情報とを有する情報を検出情報とし、上記検出情報を複数、上記輝度分布情報を示す数値の大きい順にあらかじめ処理装置により記憶装置に記憶する検出情報記憶部と、
上記入力部が入力した第１の画像データに含まれた複数の画素が有する輝度に基づいて、上記第１の画像データの輝度の分布状態を示す算出輝度情報を処理装置により算出する輝度算出部と、
上記輝度算出部が算出した算出輝度情報と適合する輝度分布情報を有する検出情報を上記検出手順記憶部が記憶装置に記憶した複数の検出情報から処理装置により読み出し、読み出した検出情報が有する検出識別情報により識別される検出手順を上記第１の検出手順として上記検出手順記憶部から処理装置により読み出し、
読み出した検出情報の次に記憶された検出情報を次検出情報として上記記憶装置から読み出し、読み出した次検出情報が有する検出識別情報により識別される検出手順を上記第２の検出手順として上記検出手順記憶部から処理装置により読み出す検出情報読み出し部と
を備えたことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記第１の検出実行部が実行する第１の検出手順は、上記第１の画像データに含まれた複数の全画素と複数の画素のうち一部の画素とのいずれかの画素の輝度の勾配を求め、求めた輝度の勾配があらかじめ設定された値よりも大きな値の画素を検出することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
上記第２の検出実行部が実行する第２の検出手順は、上記第１の画像データに含まれた複数の全画素と複数の画素のうち一部の画素とのいずれかの画素の輝度の勾配を求め、求めた輝度の勾配が上記あらかじめ設定された値よりも小さな値の画素を検出することを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
【請求項７】
上記第１の検出実行部が実行する第１の検出手順は、上記特定の物体の輪郭を示すエッジを検出して、上記第２の画像データとして上記検出した特定の物体のエッジを表す画像データを含む画像データを生成し、
上記第２の検出実行部が実行する第２の検出手順は、上記特定の物体の輪郭示すエッジを検出して、上記第３の画像データとして上記検出した特定の物体のエッジを表す画像データを含む画像データを生成することを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項８】
上記画像生成部は、上記第２の画像データが含む特定の物体のエッジを表す画像データに含まれた画素からあらかじめ設定された画素数分に対応する領域であって上記特定の物体のエッジを表す画像データの周囲の領域を補完領域とし、上記第３の画像データのうち上記補完領域に対応する領域に含まれる複数の画素が有する輝度と、上記第２の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素の輝度を用いて新たな輝度を有する画素を生成して、生成した新たな画素を有する上記特定画像データを処理装置により生成することを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
【請求項９】
上記画像処理装置は、上記第１の検出実行部が生成した第２の画像データを出力装置により表示装置に表示する表示部を備え、
上記入力部は、上記表示部が表示した第２の画像データの少なくとも上記特定の物体の画像データを含む所定の領域を示す領域指定情報を入力させ、入力された上記領域指定情報を入力し、
上記第２の検出実行部は、上記入力部が入力した領域指定情報が示す第２の画像データの所定の領域に対応する上記第１の画像データの領域内の画像データから上記第２の検出手順により少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む上記第３の画像データを処理装置により生成することを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１０】
上記検出情報記憶部は、複数の所定の画像データごとの画像のタイプを示す複数の画像タイプ情報の各画像タイプ情報に対応させて上記検出情報を処理装置により記憶装置に記憶し、
上記入力部は、上記第１の画像データのタイプを示す第１のタイプ情報を入力装置により入力し、
上記検出情報読み出し部は、上記入力部が入力した第１のタイプ情報と一致する画像タイプ情報に対応する検出情報であって、かつ、上記算出輝度情報と適合する輝度分布情報を有する検出情報を上記記憶装置から処理装置により読み出すことを特徴とする請求項３または４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１１】
入力部により、第１の画像データを入力装置により入力する入力工程と、
第１の検出実行部により、所定の画像データから特定の物体の画像データを検出する第１の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データを処理装置により生成する第１の検出実行工程と、
第２の検出実行部により、上記第１の検出手順とは異なる第２の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第３の画像データを処理装置により生成する第２の検出実行工程と、
画像生成部により、上記第１の検出実行工程により生成した第２の画像データと、上記第２の検出実行工程により生成した第３の画像データとを処理装置により入力して、入力した第２の画像データが含む複数の画素と入力した第３の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素を用いて新たな画素を生成して、生成した新たな画素を有する上記特定画像データを処理装置により生成する画像生成工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
入力部により、第１の画像データを入力装置により入力する入力処理と、
第１の検出実行部により、所定の画像データから特定の物体の画像データを検出する第１の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データを処理装置により生成する第１の検出実行処理と、
第２の検出実行部により、上記第１の検出手順とは異なる第２の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第３の画像データを処理装置により生成する第２の検出実行処理と、
画像生成部により、上記第１の検出実行処理により生成した第２の画像データと、上記第２の検出実行処理により生成した第３の画像データとを処理装置により入力して、入力した第２の画像データが含む複数の画素と入力した第３の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素を用いて新たな画素を生成して、生成した新たな画素を有する上記特定画像データを処理装置により生成する画像生成処理と
をコンピュータに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】
第１の画像データを入力装置により入力する入力部と、
所定の画像データから特定の物体の画像データを検出する第１の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データを処理装置により生成する第１の検出実行部と、
上記第１の検出手順とは異なる第２の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第３の画像データを処理装置により生成する第２の検出実行部と、
上記第１の検出実行部が生成した第２の画像データと、上記第２の検出実行部が生成した第３の画像データとを処理装置により入力して、入力した第２の画像データが含む複数の画素と入力した第３の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素を用いて新たな画素を生成して、生成した新たな画素を有する上記特定画像データを処理装置により生成する画像生成部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
上記画像生成部は、入力した第２の画像データが含む複数の画素と入力した第３の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素の輝度を用いて新たな輝度を有する画素を生成することを特徴とする請求項１記載の画像生成処理。
【請求項３】
上記画像処理装置は、
画像データから上記特定の物体の画像データを検出する検出手順であって検出識別情報により識別される検出手順を複数あらかじめ処理装置により記憶装置に記憶する検出手順記憶部と、
画像データが含む複数の画素が有する輝度の分布状態を示す輝度分布情報と、上記検出手順記憶部が記憶した複数の検出手順のうち所定の検出手順を識別する第１の検出識別情報と、上記所定の検出手順とは異なる検出手順を識別する第２の検出識別情報とを有する情報を検出情報とし、上記検出情報を複数あらかじめ処理装置により記憶装置に記憶する検出情報記憶部と、
上記入力部が入力した第１の画像データに含まれた複数の画素が有する輝度に基づいて、上記第１の画像データの輝度の分布状態を示す算出輝度情報を処理装置により算出する輝度算出部と、
上記輝度算出部が算出した算出輝度情報と適合する輝度分布情報を有する検出情報を上記検出手順記憶部が記憶装置に記憶した複数の検出情報から処理装置により読み出し、読み出した検出情報が有する第１の検出識別情報により識別される検出手順を上記第１の検出手順として上記検出手順記憶部から処理装置により読み出し、上記検出情報が有する第２の検出識別情報により識別される検出手順を上記第２の検出手順として上記検出手順記憶部から処理装置により読み出す検出情報読み出し部と
を備えたことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】
上記画像処理装置は、
画像データから上記特定の物体の画像データを検出する検出手順であって検出識別情報により識別される検出手順を複数あらかじめ処理装置により記憶装置に記憶する検出手順記憶部と、
画像データが含む複数の画素が有する輝度の分布状態を数値で示す輝度分布情報と、上記検出手順記憶部が記憶した複数の検出手順のうち所定の検出手順を識別する検出識別情報とを有する情報を検出情報とし、上記検出情報を複数、上記輝度分布情報を示す数値の大きい順にあらかじめ処理装置により記憶装置に記憶する検出情報記憶部と、
上記入力部が入力した第１の画像データに含まれた複数の画素が有する輝度に基づいて、上記第１の画像データの輝度の分布状態を示す算出輝度情報を処理装置により算出する輝度算出部と、
上記輝度算出部が算出した算出輝度情報と適合する輝度分布情報を有する検出情報を上記検出手順記憶部が記憶装置に記憶した複数の検出情報から処理装置により読み出し、読み出した検出情報が有する検出識別情報により識別される検出手順を上記第１の検出手順として上記検出手順記憶部から処理装置により読み出し、
読み出した検出情報の次に記憶された検出情報を次検出情報として上記記憶装置から読み出し、読み出した次検出情報が有する検出識別情報により識別される検出手順を上記第２の検出手順として上記検出手順記憶部から処理装置により読み出す検出情報読み出し部と
を備えたことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】
上記第１の検出実行部が実行する第１の検出手順は、上記第１の画像データに含まれた複数の全画素と複数の画素のうち一部の画素とのいずれかの画素の輝度の勾配を求め、求めた輝度の勾配があらかじめ設定された値よりも大きな値の画素を検出することを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項６】
上記第２の検出実行部が実行する第２の検出手順は、上記第１の画像データに含まれた複数の全画素と複数の画素のうち一部の画素とのいずれかの画素の輝度の勾配を求め、求めた輝度の勾配が上記あらかじめ設定された値よりも小さな値の画素を検出することを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
【請求項７】
上記第１の検出実行部が実行する第１の検出手順は、上記特定の物体の輪郭を示すエッジを検出して、上記第２の画像データとして上記検出した特定の物体のエッジを表す画像データを含む画像データを生成し、
上記第２の検出実行部が実行する第２の検出手順は、上記特定の物体の輪郭示すエッジを検出して、上記第３の画像データとして上記検出した特定の物体のエッジを表す画像データを含む画像データを生成することを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項８】
上記画像生成部は、上記第２の画像データが含む特定の物体のエッジを表す画像データに含まれた画素からあらかじめ設定された画素数分に対応する領域であって上記特定の物体のエッジを表す画像データの周囲の領域を補完領域とし、上記第３の画像データのうち上記補完領域に対応する領域に含まれる複数の画素が有する輝度と、上記第２の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素の輝度を用いて新たな輝度を有する画素を生成して、生成した新たな画素を有する上記特定画像データを処理装置により生成することを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
【請求項９】
上記画像処理装置は、上記第１の検出実行部が生成した第２の画像データを出力装置により表示装置に表示する表示部を備え、
上記入力部は、上記表示部が表示した第２の画像データの少なくとも上記特定の物体の画像データを含む所定の領域を示す領域指定情報を入力させ、入力された上記領域指定情報を入力し、
上記第２の検出実行部は、上記入力部が入力した領域指定情報が示す第２の画像データの所定の領域に対応する上記第１の画像データの領域内の画像データから上記第２の検出手順により少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む上記第３の画像データを処理装置により生成することを特徴とする請求項１〜８のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１０】
上記検出情報記憶部は、複数の所定の画像データごとの画像のタイプを示す複数の画像タイプ情報の各画像タイプ情報に対応させて上記検出情報を処理装置により記憶装置に記憶し、
上記入力部は、上記第１の画像データのタイプを示す第１のタイプ情報を入力装置により入力し、
上記検出情報読み出し部は、上記入力部が入力した第１のタイプ情報と一致する画像タイプ情報に対応する検出情報であって、かつ、上記算出輝度情報と適合する輝度分布情報を有する検出情報を上記記憶装置から処理装置により読み出すことを特徴とする請求項３または４のいずれかに記載の画像処理装置。
【請求項１１】
入力部により、第１の画像データを入力装置により入力する入力工程と、
第１の検出実行部により、所定の画像データから特定の物体の画像データを検出する第１の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データを処理装置により生成する第１の検出実行工程と、
第２の検出実行部により、上記第１の検出手順とは異なる第２の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第３の画像データを処理装置により生成する第２の検出実行工程と、
画像生成部により、上記第１の検出実行工程により生成した第２の画像データと、上記第２の検出実行工程により生成した第３の画像データとを処理装置により入力して、入力した第２の画像データが含む複数の画素と入力した第３の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素を用いて新たな画素を生成して、生成した新たな画素を有する上記特定画像データを処理装置により生成する画像生成工程と
を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
入力部により、第１の画像データを入力装置により入力する入力処理と、
第１の検出実行部により、所定の画像データから特定の物体の画像データを検出する第１の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第２の画像データを処理装置により生成する第１の検出実行処理と、
第２の検出実行部により、上記第１の検出手順とは異なる第２の検出手順を処理装置により実行して、上記第１の画像データから少なくとも上記特定の物体の画像データを検出して、検出した特定の物体の画像データを含む第３の画像データを処理装置により生成する第２の検出実行処理と、
画像生成部により、上記第１の検出実行処理により生成した第２の画像データと、上記第２の検出実行処理により生成した第３の画像データとを処理装置により入力して、入力した第２の画像データが含む複数の画素と入力した第３の画像データが含む複数の画素との対応する２つの画素を用いて新たな画素を生成して、生成した新たな画素を有する上記特定画像データを処理装置により生成する画像生成処理と
をコンピュータに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４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図８】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図８】
【公開番号】特開２０１０−２３１７３８（Ｐ２０１０−２３１７３８Ａ）
【公開日】平成２２年１０月１４日（２０１０．１０．１４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−８１５９１（Ｐ２００９−８１５９１）
【出願日】平成２１年３月３０日（２００９．３．３０）
【出願人】（５９１１０２０９５）三菱スペース・ソフトウエア株式会社 (148)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１０月１４日（２０１０．１０．１４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年３月３０日（２００９．３．３０）
【出願人】（５９１１０２０９５）三菱スペース・ソフトウエア株式会社 (148)
【Ｆターム（参考）】
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