画像変換方法
【課題】 従来の画像変換法では濃淡画像で表現するのが難しいとされた微妙な特徴量の違いを表現する。
【解決手段】 各画素の輝度値は、式(1)に従って算出された当該画素の各偏差の総和ＤtColorgrayの値に基づいて決定される。
ＤtColorgray＝２５５−(ｋＲＤＲ＋ｋＧＤＧ＋ｋＢＤＢ
＋ｋＲＧＤＲＧ＋ｋＧＢＤＧＢ＋ｋＢＲＤＢＲ)
ここに、ＤＲＧはＲ値とＧ値との差分値に関する偏差であり、ＤＧＢはＧ値とＢ値との差分値に関する偏差であり、ＤＢＲはＢ値とＲ値との差分値に関する偏差である。重み付け係数ｋＲ、ｋＧ、ｋＢ、ｋＲＧ、ｋＧＢ、ｋＢＲの値をユーザが設定することにより所望の特徴量の輝度値を強調した濃淡画像を生成することができる。図４は、重み付け係数ｋＲＧ、ｋＢＲを相対的に大きな値に設定して画像処理した後の濃淡画像である。
【解決手段】 各画素の輝度値は、式(1)に従って算出された当該画素の各偏差の総和ＤtColorgrayの値に基づいて決定される。
ＤtColorgray＝２５５−(ｋＲＤＲ＋ｋＧＤＧ＋ｋＢＤＢ
＋ｋＲＧＤＲＧ＋ｋＧＢＤＧＢ＋ｋＢＲＤＢＲ)
ここに、ＤＲＧはＲ値とＧ値との差分値に関する偏差であり、ＤＧＢはＧ値とＢ値との差分値に関する偏差であり、ＤＢＲはＢ値とＲ値との差分値に関する偏差である。重み付け係数ｋＲ、ｋＧ、ｋＢ、ｋＲＧ、ｋＧＢ、ｋＢＲの値をユーザが設定することにより所望の特徴量の輝度値を強調した濃淡画像を生成することができる。図４は、重み付け係数ｋＲＧ、ｋＢＲを相対的に大きな値に設定して画像処理した後の濃淡画像である。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラー画像を濃淡画像の変換する画像変換方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
カラー画像内から対象物を抽出する処理を行う場合、カラー画像内の特定領域を識別することが重要であり、この特定領域を識別するのに、濃度、色などの特徴量が均一な部分画像として識別することが行われており、色を特徴量として領域を識別する方法を具体化したシステムは、例えば、工業製品、食品、薬品などの製品の識別や検査に応用されている。
【０００３】
この種の画像処理システムは、カラー撮影画像（原画像）を画素毎のＲ値（赤）、Ｇ値（緑）及びＢ値（青）を表すアナログ信号に分割した後に画像変換装置に取込まれ、画像変換装置はアナログのＲ値、Ｇ値及びＢ値をディジタルのＲ値、Ｇ値及びＢ値に変換して記憶装置に記憶して、この記憶情報に基づいてＣＲＴ等の表示装置に原画像を表示すると共に、原画像を表示した画面にポインタを重畳表示するようになっている。
【０００４】
ユーザは、(1)ポインタをマウス等の入力手段により操作して、画面上に表示されたカラーパレットの中から抽出対象とする色を選択する、(2)抽出対象の色をＲ値、Ｇ値及びＢ値の各数値で入力する、又は(3)原画像の画素から抽出対象の色の画素を直接的に選択することにより、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値の各値に関するしきい値を設定し、これにより、原画像中の各画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値をしきい値と比較して、各しきい値の範囲を越えない場合には抽出対象の色と同じ色であると判断して輝度値を「１」（又は「０」）に設定し、それ以外の輝度値を「０」（又は「１」）に設定することによりカラー画像を二値化し、二値化画像の輝度値が「０」の領域を抽出してＣＲＴ等の表示装置に表示する。
【０００５】
しかし、このような色抽出による二値化画像への変換は、例えば丸みを帯びたビンに貼着した色付きラベルのように、表面全体に均一に光を当てるのが難しい対象物の場合には、撮影画像中の照明による明暗により色付きラベルが均一な色領域であると認識されず、この結果、色付きラベル全体を抽出できないという問題を有していた。
【０００６】
特許文献１は、この問題を解消することのできる画像変換方法を提案している。すなわち、特許文献１は、同一色と判断するパラメータとして、Ｒ値、Ｇ値及びＢ値の他に、これらＲ値、Ｇ値、Ｂ値の差分値である例えば（Ｒ−Ｂ）値が加えられ、上記の従来例と同様にしきい値との対比で抽出したい色を規定する範囲（抽出色範囲）内の画素の輝度値が「０」に設定され、他方、抽出色範囲外の画素については、当該画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値、（Ｒ−Ｂ）値について、抽出色範囲の各値との差分値（偏差）の総和が輝度値として設定される。したがって、この総和の値は、抽出色範囲から逸脱した色の離れ度合い、つまり色差を表し、この色差に対応した輝度値が設定される。
【０００７】
この特許文献１に開示された画像変換方法によれば、照明による明暗部分のある撮影領域や照明むらによる不均一な輝度成分のある撮影領域が存在していても色抽出が可能になる。
【特許文献１】特開２００１−２０２５０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記特許文献１に開示の画像変換方法は、色差と輝度の双方を考慮した方法であり、色の識別が可能な画像の変換を主眼とするものであることから、例えば、カラーカメラで撮影した画像が全体的に暗い場合、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値、（Ｒ−Ｇ）値、（Ｇ−Ｂ）値及び（Ｂ−Ｒ）値が全て小さい値となってしまうため、上記偏差の総和が小さくなってしまう。したがって、例えば撮影画像が全体的に暗い場合には、抽出したい色と、その他の色との差異が曖昧となり易く、このため色抽出の精度が落ちるという問題が残る。
【０００９】
本発明の目的は、従来の画像変換法では濃淡画像で表現するのが難しいとされた微妙な特徴量の違いを表現することのできる画像変換方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
かかる技術的課題は、本発明の第１の観点によれば、
カラー画像を濃淡画像に変換する画像変換方法において、
ユーザが選択した抽出色範囲から逸脱した色の特徴量に重み付けして、該特徴量を強調した濃淡画像を生成することを特徴とする画像変換方法を提供することにより達成される。
【００１１】
すなわち、例えば色相に重み付けすることにより、色相の違いを強調した濃淡画像を生成することができる。
【００１２】
本発明の他の観点によれば、上述した技術的課題は、
カラー画像から抽出したい色範囲を規定するＲ値、Ｇ値、Ｂ値及びＲ値、Ｇ値、Ｂ値の少なくとも一つの差分値に対する各画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値及びＲ値、Ｇ値、Ｂ値の少なくとも一つの差分値の偏差の総和を輝度値に設定することによりカラー画像を濃淡画像に変換する画像変換方法であって、
前記各画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値及びＲ値、Ｇ値、Ｂ値の少なくとも一つの差分値の所望の偏差に重み付けして、該重み付けした偏差を強調した濃淡画像を生成することを特徴とする画像変換方法を提供することにより達成される。
【００１３】
この第２の観点による本発明によれば、例えば赤色を強調したいのであれば、Ｒ値に関するパラメータに重み付けすることにより、赤色を強調した濃淡画像を生成することができる。
【００１４】
本発明の第３の観点によれば、上述した技術的課題は、
カラー画像から抽出したい色範囲を規定する色相、彩度、明度に対する各画素の色相、彩度、明度の偏差の総和に基づいて輝度値を設定すると共に、前記色相、彩度、明度の偏差の少なくとも一つに重み付けして、該重み付けした偏差を強調した濃淡画像を生成することを特徴とする画像変換方法を提供することにより達成される。
【００１５】
この第３の観点の本発明によれば、明度を強調した濃淡画像を生成したいのであれば、明度の偏差に対して重み付けすることにより、明度の差を強調した濃淡画像を生成することができる。
【００１６】
本発明の第４の観点によれば、上述した技術的課題は、
カラー画像から抽出したい色範囲を選択すると共に、抽出したくない色を選択し、
前記抽出したい色範囲の色相、彩度、明度と、前記抽出したくない色の色相、彩度、明度との偏差に基づいて重み付け係数を設定し、
前記抽出したい色範囲の色相、彩度、明度に対する各画素の色相、彩度、明度の偏差に前記重み付け係数を乗算した総和に基づいて輝度値を設定することにより、前記重み付けした要素を強調した濃淡画像を生成することを特徴とする画像変換方法を提供することにより達成される。
【００１７】
この第４の観点の本発明によれば、ユーザは重み付けを意識することなく、単に抽出したい色範囲と、抽出したくない色を選択することにより、これらの間の特徴量を強調した濃淡画像を生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について詳細に説明する。図１を参照して、画像処理システム１は、検査対象（ワーク）Ｗを撮影するためのカラーカメラ２を有し、カラーカメラ２が撮影したカラー画像（原画像）は画像変換装置３で濃淡画像に変換される。画像変換装置３には、ＣＲＴ、液晶などのディスプレイ４が接続されており、このディスプレイ４によって原画像及び濃淡画像を表示することが可能である。
【００１９】
画像変換装置３は、カラーカメラ２で撮影された撮影領域の画像データ（アナログ）を画素毎にＲ値、Ｇ値、Ｂ値に分解して、これをデジタル値に変換し、この画素毎のデジタルのＲ値、Ｇ値、Ｂ値はメモリ５に格納される。
【００２０】
ユーザは、マウス６やキーボードを使って、従来と同様に、(1)ディスプレイ４に表示された原画像中の抽出対象の色をポインタで直接的に選択する、(2)画面上に表示されたカラーパレットの中から抽出する色を選択する、(3)抽出対象の色をＲ値、Ｇ値及びＢ値の各数値で入力するなどにより、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値の抽出する範囲を規定するしきい値を設定することができる。画像変換装置３は、選択された画素と実質的に同じ色の画素の輝度値を「０」に設定し、その他の色の画素の輝度値を１〜２５５階調の濃淡画像に変換して、この濃淡画像をディスプレイ４に表示させることが可能である。
【００２１】
画像変換装置３によるカラー画像から濃淡画像への画像変換について以下に説明する。
【００２２】
先ず、ユーザが選択した抽出色のＲ値を「Ｒ」で示し、抽出色のＲ値の範囲の最小値（最小しきい値）を「Ｒmin」で示し、Ｒ値の最大値（最大しきい値）を「Ｒmax」で示す。また、しきい値からの偏差をＤＲで示す。
【００２３】
Ｒmin≦Ｒ≦Ｒmaxのとき、ＤＲ＝０であり；
Ｒ＜Ｒminのとき、ＤＲ＝Ｒmin−Ｒであり；
Ｒmax＜Ｒのとき、ＤＲ＝Ｒ−Ｒmaxであると定義される。これを図示したのが図２である。
【００２４】
Ｇ値、Ｂ値についても同様であり、また、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値の夫々の差分値についても同様である。例えば、Ｒ値とＧ値との差分値では、（Ｒ値−Ｇ値）に基づいて計算が行われる。そして各画素の輝度値は、下記の式(1)に従って算出された当該画素の各偏差の総和ＤtColorgrayの値に基づいて決定される。
【００２５】
式(1)
ＤtColorgray＝２５５−(ｋＲＤＲ＋ｋＧＤＧ＋ｋＢＤＢ
＋ｋＲＧＤＲＧ＋ｋＧＢＤＧＢ＋ｋＢＲＤＢＲ)
【００２６】
ここに、ＤＲＧはＲ値とＧ値との差分値に関する偏差であり、ＤＧＢはＧ値とＢ値との差分値に関する偏差であり、ＤＢＲはＢ値とＲ値との差分値に関する偏差である。
【００２７】
これによりカラー画像を２５５階調の濃淡画像に変換することができる。ここに、各特徴量の偏差Ｄに関して重み付け係数ｋが乗算される。したがって、重み付け係数ｋＲ、ｋＧ、ｋＢ、ｋＲＧ、ｋＧＢ、ｋＢＲの値をユーザが設定することにより所望の特徴量の輝度値を強調した濃淡画像を生成することができる。
【００２８】
すなわち、例えば赤色との色差を強調したいが、他の色差は強調したくない場合では、赤に関連した重み付け係数ｋＲＧ、ｋＢＲを相対的に大きな値に設定すればよい。これにより、検査対象Ｗが微妙な色差を有していても、特定の特徴量を強調した濃淡画像を生成することができる。ちなみに、図３、図４は、ベース色が茶色のワークに赤色の異物が存在している検査対象の画像に関するものであり、図３は原画像であり、図４は、重み付け係数ｋＲＧ、ｋＢＲを相対的に大きな値に設定して画像処理した後の濃淡画像を示す。図４から、濃淡画像において赤色の異物がはっきりと認識できることが分かるであろう。
【００２９】
抽出色の範囲の決定にあたっては、ユーザが所望の色の画素を指示することにより、当該画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値、（Ｒ−Ｇ）値、（Ｇ−Ｂ）値及び（Ｂ−Ｒ）値にユーザが設定可能な所定の値をプラス・マイナスした値を、上限値及び下限値として割り付けるようにしてもよい。
【００３０】
画像変換装置３によるカラー画像から濃淡画像への画像変換に関し、上述したＲＧＢに基づく方法に限定されない。例えば、以下に説明する色相、彩度、明度のＨＳＶに基づいて濃淡画像に変換するようにしてもよい。
【００３１】
先ず、ユーザが選択した抽出色の色相を「Ｈ」で示し、抽出色のＨ値の範囲の最小値（最小しきい値）を「Ｈmin」で示し、Ｈ値の最大値（最大しきい値）を「Ｈmax」で示す。また、しきい値からの偏差をＤＨで示す。
【００３２】
Ｈmin≦Ｈ≦Ｈmaxのとき、ＤＨ＝０であり；
Ｈ＜Ｈminのとき、ＤＨ＝Ｈmin−Ｈであり；
Ｈmax＜Ｈのとき、ＤＨ＝Ｈ−Ｈmaxであると定義される。
【００３３】
彩度（Ｓ）、明度（Ｖ）についても同様である。そして各画素の輝度値は、下記の式(2)に従って算出された当該画素の各偏差の総和ＤtColorgrayの値に基づいて決定される。
【００３４】
式(2)
ＤtColorgray＝２５５−(ｋＨＤＨ+ｋＳＤＳ+ｋＶＤＶ)
【００３５】
各特徴量つまり色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）、明度（Ｖ）の夫々の偏差Ｄに関して係数ｋが乗算される。したがって、各偏差Ｄの重み付け係数ｋＨ、ｋＳ、ｋＶの値をユーザが設定することにより所望の特徴量を強調した濃淡画像を生成することができる。
【００３６】
すなわち、例えば色差を強調したいときには係数ｋＨを相対的に大きな値に設定すればよく、濃度差を強調したいときには係数ｋＶを相対的に大きな値に設定すればよい。明度（Ｖ）に関する係数ｋＶを大きな値に設定したときには、明暗を強調した濃淡画像を生成することができる。
【００３７】
上記(2)式による画像変換の変形例として、各特徴量の偏差の計算の際に、しきい値よりも小さな値と大きな値とを分けて、これらに独立した重み付け係数ｋを乗算するようにしてもよい。
【００３８】
すなわち、明度（Ｖ）に関し、
Ｖmin≦Ｖ≦Ｖmaxのとき、ＤＶ(−)＝０、ＤＶ(＋)＝０であり；
Ｖ＜Ｖminのとき、ＤＶ(−)＝Ｖmin−Ｖ、ＤＶ(＋)＝０であり；
Ｖmax＜Ｖのとき、ＤＶ(−)＝０、ＤＶ(＋)＝Ｖ−Ｖmaxであると定義される。
【００３９】
他の特徴量つまり色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）の偏差Ｄに関しも同様であり、各画素の輝度値は、下記の式(3)に従って算出された当該画素の各偏差の総和ＤtColorgrayの値に基づいて決定される。
【００４０】
式(3)
ＤtColorgray＝２５５−(ｋH(−)ＤH(−)＋ｋH(＋)ＤH(＋)＋ｋS(−)ＤS(−)
＋ｋS(＋)ＤS(＋)＋ｋV(−)ＤV(−)＋ｋV(＋)ＤV(＋)）
【００４１】
上記の式(3)から理解できるように、抽出色の範囲よりも値が小さい方向の偏差Ｄ(−)と、値が大きい方向の偏差ＤV(＋)とに個々独立した重み付け係数ｋを設定することで、より多様な画像変換の設定が可能であり、検出対象Ｗの原画像の状況に応じた色抽出が可能になる。例えば、Ｖmin＝１００、Ｖmax＝２００の場合に、単純にｋＶの値を大きくすると、前記式(2)による変換方法によれば、Ｖ＝５０の画素もＶ＝２５０の画素も同じように輝度値が小さい値として抽出されてしまう。これに対して、式(3)による変換方法によれば、係数ｋv(＋)に対してだけ大きな値を設定すれば、図３、図４に示すようにＶ＝50の画素に対しては輝度値を小さい値のままでＶ＝２５０の画素の輝度値を相対的に大きな値にして当該画素の色を強調した濃淡画像を生成することができる。
【００４２】
上述した式(2)及び式(3)では、抽出したい色を選択して、この抽出したい色に対する各画素の色の偏差に関して重み付けするようにしたが、抽出したい色（抽出色）及び抽出したくない色（非抽出色）の双方をユーザに選択させて、抽出色と非抽出色との違いを特徴付ける要素に関して重み付け係数ｋを自動的に割り付けるようにしてもよい。
【００４３】
このことについて、上記式(3)に関連して説明すると、先ず、ユーザが選択した抽出色の条件が以下の通りであったとする。
【００４４】
抽出色条件
Ｈmin ＜ Ｈ ＜ Ｈmax
Ｓmin ＜ Ｓ ＜ Ｓmax
Ｖmin ＜ Ｖ ＜ Ｖmax
【００４５】
非抽出色条件
また、ユーザが非抽出色として、Ｈ０、Ｓ０、Ｖ０を選択したとする。
【００４６】
色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）、明度（Ｖ）に関する偏差Ｄの計算は次の式に従って行われる。
色相（Ｈ）の偏差
Ｈmin≦Ｈ０≦Ｈmaxのとき、ＤＨ(−)＝０、ＤＨ(＋)＝０であり；
Ｈ０＜Ｈminのとき、ＤＨ(−)＝Ｈmin−Ｈ０、ＤＨ(＋)＝０であり；
Ｈmax＜Ｈ０のとき、ＤＨ(−)＝０、ＤＨ(＋)＝Ｈ０−Ｈmaxであると定義される。
【００４７】
彩度（Ｓ）の偏差
Ｓmin≦Ｓ０≦Ｓmaxのとき、ＤＳ(−)＝０、ＤＳ(＋)＝０であり；
Ｓ０＜Ｓminのとき、ＤＳ(−)＝Ｓmin−Ｓ０、ＤＳ(＋)＝０であり；
Ｓmax＜Ｓ０のとき、ＤＳ(−)＝０、ＤＳ(＋)＝Ｓ０−Ｓmaxであると定義される。
【００４８】
明度（Ｖ）の偏差
Ｖmin≦Ｖ０≦Ｖmaxのとき、ＤＶ(−)＝０、ＤＶ(＋)＝０であり；
Ｖ０＜Ｖminのとき、ＤＶ(−)＝Ｖmin−Ｖ０、ＤＶ(＋)＝０であり；
Ｖmax＜Ｖ０のとき、ＤＶ(−)＝０、ＤＶ(＋)＝Ｖ０−Ｖmaxであると定義される。
【００４９】
偏差Ｄの計算は次の式(4)に従う。
式(4)
ＤtColorgray
＝２５５−｛（ｋH(−)０＋ｋH(−)）ＤH(−)＋（ｋH(＋)０＋ｋH(＋)）ＤH(＋)
＋（ｋS(−)０＋ｋS(−)）ＤS(−)＋（ｋS(＋)０＋ｋS(＋)）ＤS(＋)
＋（ｋV(−)０＋ｋV(−)）ＤV(−)＋（ｋV(＋)０＋ｋV(＋)）ＤV(＋)｝
【００５０】
加重の重み付け係数ｋH(−)、ｋH(＋)、ｋS(−)、ｋS(＋)、ｋV(−)、ｋV(＋)は、次の条件式に従う。
ＤH(−)＞０のときには所定の値のｋH(−)を設定し、ＤH(−)＝０のときにはｋH(−)＝０を設定する。
ＤH(＋)＞０のときには所定の値のｋH(＋)を設定し、ＤH(＋)＝０のときにはｋH(＋)＝０を設定する。
ＤＳ(−)＞０のときには所定のｋＳ(−)を設定し、ＤＳ(−)＝０のときにはｋＳ(−)＝０を設定する。
ＤＳ(＋)＞０のときには所定のｋＳ(＋)を設定し、ＤＳ(＋)＝０のときにはｋＳ(＋)＝０を設定する。
ＤＶ(−)＞０のときには所定のｋＶ(−)を設定し、ＤＶ(−)＝０のときにはｋＶ(−)＝０を設定する。
ＤＶ(＋)＞０のときには所定のｋＶ(＋)を設定し、ＤＶ(＋)＝０のときにはｋＶ(＋)＝０を設定する。
【００５１】
これによれば抽出色と非抽出色との違いを特徴付ける要素を強調した濃淡画像を生成することができ、また、ユーザは、重み付け係数ｋの存在を認識していなくても、単に、抽出色と非抽出色とを選択することで検査対象Ｗの特徴に合致した重み付け係数ｋを自動的に設定することができる。
【００５２】
例えば、ユーザが選択した抽出色の条件が次の通りであったとする。
１００＜Ｈ＜１１０
２１０＜Ｓ＜２４０
５０＜Ｖ＜８０
【００５３】
また、ユーザが非抽出色として、Ｈ０＝１８０、Ｓ０＝２３０、Ｖ０＝１００を選択したとする。
【００５４】
非抽出色のＨ０、Ｓ０、Ｖ０の偏差は、ＤＨ(−)＝０、ＤＨ(＋)＝７０、ＤＳ(−)＝０、ＤＳ(＋)＝０、ＤＶ(−)＝０、ＤＶ(＋)＝３０となる。したがって、ＤＨ(＋)＝７０に関して加重の重み付け係数ｋH(＋)が設定され、ＤＶ(＋)＝３０に関して加重の重み付け係数ｋV(＋)が設定され、それ以外の重み付け係数ｋH(−)、ｋS(−)、ｋS(＋)などは「０」が設定される。下記の（ａ）〜（ｃ）は具体例を例示するものである。
【００５５】
先ず、ユーザが緑色を抽出色として選定したと仮定し、この選択した緑色のＨＳＶ値が、Ｈ（色相）＝３９；Ｓ（彩度）＝２１８；Ｖ（明度）＝１１９であったとし、抽出色の範囲は、ユーザが選択した抽出色のＨＳＶ値の各々に所定値（具体的には例えば「５」）をプラスマイナスすることにより自動設定したとすると、色抽出範囲は、３４＜Ｈ＜４４；２１３＜Ｓ＜２２３；１１４＜Ｖ＜１２４となる。
【００５６】
上記式(4)の重み付け係数の初期値、つまりｋH(−)０、ｋH(＋)０、ｋS(−)０、ｋS(＋)０、ｋV(−)０、ｋV(＋)０の全てに「0.5」を与えたとする。
【００５７】
(a)青色を非抽出色として選択した場合
非抽出色として選択した青色のＨＳＶ値がＨ０＝１５２；Ｓ０＝１９６；Ｖ０＝８７であるとすると、Ｈ０値は色抽出範囲よりも大であり、Ｓ０値、Ｖ０値は色抽出範囲よりも小であるから、ＤH(＋)＞０、ＤH(−)＞０、ＤＶ(−)＞０であるとして、加重の重み付け係数ｋH(＋)、ｋS(−)、ｋV(−)が付加される。このｋH(＋)、ｋS(−)、ｋV(−)の値として各々「0.5」が与えられているとすると、これらを式(4)に代入した次の式(5)に基づいて各画素の輝度が算出される。
【００５８】
式(5)：ＤtColorgray＝２５５−｛0.5ＤH(−)＋（0.5＋0.5）ＤH(＋)
＋(0.5＋0.5)ＤS(−)＋0.5ＤS(＋)
＋（0.5＋0.5）ＤV(−)＋0.5ＤV(＋)｝
【００５９】
(b)黄色を更なる非抽出色として選択した場合
非抽出色として選択した黄色のＨＳＶ値がＨ０＝２８；Ｓ０＝２３４；Ｖ０＝２１９であるとすると、Ｈ０値は色抽出範囲よりも小であり、Ｓ０値、Ｖ０値は色抽出範囲よりも大であるから、ＤH(−)＞０、ＤＳ(＋)＞０、ＤＶ(＋)＞０であるとして、加重の重み付け係数ｋH(−)、ｋＳ(＋)、ｋＶ(＋)が更に付加される。。このｋH(−)、ｋＳ(＋)、ｋＶ(＋)の値として各々「0.5」が与えられているとすると、これらを式(5)に代入した次の式(6)に基づいて各画素の輝度が算出される。
【００６０】
式(6)：ＤtColorgray＝２５５−｛（0.5＋0.5）ＤH(−)＋（0.5＋0.5）ＤH(＋)
＋(0.5＋0.5)ＤS(−)＋（0.5＋0.5）ＤS(＋)
＋（0.5＋0.5）ＤV(−)＋（0.5＋0.5）ＤV(＋)｝
【００６１】
(b)赤色を更なる非抽出色として選択した場合
非抽出色として選択した赤色のＨＳＶ値がＨ０＝２；Ｓ０＝２２６；Ｖ０＝１９７であるとすると、Ｈ０値は色抽出範囲よりも小であり、Ｓ０値、Ｖ０値は色抽出範囲よりも大であるから、ＤH(−)＞０、ＤＳ(＋)＞０、ＤＶ(＋)＞０であるとして、加重の重み付け係数ｋH(−)、ｋＳ(＋)、ｋＶ(＋)が更に付加される。。このｋH(−)、ｋＳ(＋)、ｋＶ(＋)の値として各々「0.5」が与えられているとすると、これらを式(6)に代入した次の式(7)に基づいて各画素の輝度が算出される。
【００６２】
式(7)：ＤtColorgray＝２５５−｛（0.5＋0.5＋0.5）ＤH(−)＋（0.5＋0.5）ＤH(＋)
＋(0.5＋0.5)ＤS(−)＋（0.5＋0.5＋0.5）ＤS(＋)
＋（0.5＋0.5）ＤV(−)＋（0.5＋0.5＋0.5）ＤV(＋)｝
【００６３】
叙上のようにして、ユーザが非抽出色を選択することで、抽出色に対して非抽出色の濃度差を強調することのできる加重の重み付け係数が自動的に付与された計算式に基づいて各画素の輝度値が算出されることになる。つまり、ユーザは重み付け係数を意識することなく、自動的に、非抽出色を抽出色に対して濃度差を付けた濃淡画像を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像処理システムの全体構成図である。
【図２】例示的にＲ値に関する偏差ＤＲに付与した重み付け係数ｋＲにより、この偏差ＤＲが強調されることを説明するための図である。
【図３】ベース色が茶色のワークに赤色の異物が存在している検査対象の原画像を示す。
【図４】図３の原画像に対して、赤色に関連した重み付け係数ｋＲＧ、ｋＢＲを相対的に大きな値に設定して画像処理した後の濃淡画像を示す。
【図５】式(3)に関連した重み付け係数の作用説明図である。
【図６】式(3)に関連した重み付け係数の作用説明図である。
【符号の説明】
【００６５】
Ｗ 検査対象（ワーク）
１ 画像処理システム
２ カラーカメラ
３ 画像変換装置
４ ディスプレイ
６ マウス
Ｄ 偏差
ｋ 重み付け係数
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラー画像を濃淡画像の変換する画像変換方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
カラー画像内から対象物を抽出する処理を行う場合、カラー画像内の特定領域を識別することが重要であり、この特定領域を識別するのに、濃度、色などの特徴量が均一な部分画像として識別することが行われており、色を特徴量として領域を識別する方法を具体化したシステムは、例えば、工業製品、食品、薬品などの製品の識別や検査に応用されている。
【０００３】
この種の画像処理システムは、カラー撮影画像（原画像）を画素毎のＲ値（赤）、Ｇ値（緑）及びＢ値（青）を表すアナログ信号に分割した後に画像変換装置に取込まれ、画像変換装置はアナログのＲ値、Ｇ値及びＢ値をディジタルのＲ値、Ｇ値及びＢ値に変換して記憶装置に記憶して、この記憶情報に基づいてＣＲＴ等の表示装置に原画像を表示すると共に、原画像を表示した画面にポインタを重畳表示するようになっている。
【０００４】
ユーザは、(1)ポインタをマウス等の入力手段により操作して、画面上に表示されたカラーパレットの中から抽出対象とする色を選択する、(2)抽出対象の色をＲ値、Ｇ値及びＢ値の各数値で入力する、又は(3)原画像の画素から抽出対象の色の画素を直接的に選択することにより、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値の各値に関するしきい値を設定し、これにより、原画像中の各画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値をしきい値と比較して、各しきい値の範囲を越えない場合には抽出対象の色と同じ色であると判断して輝度値を「１」（又は「０」）に設定し、それ以外の輝度値を「０」（又は「１」）に設定することによりカラー画像を二値化し、二値化画像の輝度値が「０」の領域を抽出してＣＲＴ等の表示装置に表示する。
【０００５】
しかし、このような色抽出による二値化画像への変換は、例えば丸みを帯びたビンに貼着した色付きラベルのように、表面全体に均一に光を当てるのが難しい対象物の場合には、撮影画像中の照明による明暗により色付きラベルが均一な色領域であると認識されず、この結果、色付きラベル全体を抽出できないという問題を有していた。
【０００６】
特許文献１は、この問題を解消することのできる画像変換方法を提案している。すなわち、特許文献１は、同一色と判断するパラメータとして、Ｒ値、Ｇ値及びＢ値の他に、これらＲ値、Ｇ値、Ｂ値の差分値である例えば（Ｒ−Ｂ）値が加えられ、上記の従来例と同様にしきい値との対比で抽出したい色を規定する範囲（抽出色範囲）内の画素の輝度値が「０」に設定され、他方、抽出色範囲外の画素については、当該画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値、（Ｒ−Ｂ）値について、抽出色範囲の各値との差分値（偏差）の総和が輝度値として設定される。したがって、この総和の値は、抽出色範囲から逸脱した色の離れ度合い、つまり色差を表し、この色差に対応した輝度値が設定される。
【０００７】
この特許文献１に開示された画像変換方法によれば、照明による明暗部分のある撮影領域や照明むらによる不均一な輝度成分のある撮影領域が存在していても色抽出が可能になる。
【特許文献１】特開２００１−２０２５０８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上記特許文献１に開示の画像変換方法は、色差と輝度の双方を考慮した方法であり、色の識別が可能な画像の変換を主眼とするものであることから、例えば、カラーカメラで撮影した画像が全体的に暗い場合、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値、（Ｒ−Ｇ）値、（Ｇ−Ｂ）値及び（Ｂ−Ｒ）値が全て小さい値となってしまうため、上記偏差の総和が小さくなってしまう。したがって、例えば撮影画像が全体的に暗い場合には、抽出したい色と、その他の色との差異が曖昧となり易く、このため色抽出の精度が落ちるという問題が残る。
【０００９】
本発明の目的は、従来の画像変換法では濃淡画像で表現するのが難しいとされた微妙な特徴量の違いを表現することのできる画像変換方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
かかる技術的課題は、本発明の第１の観点によれば、
カラー画像を濃淡画像に変換する画像変換方法において、
ユーザが選択した抽出色範囲から逸脱した色の特徴量に重み付けして、該特徴量を強調した濃淡画像を生成することを特徴とする画像変換方法を提供することにより達成される。
【００１１】
すなわち、例えば色相に重み付けすることにより、色相の違いを強調した濃淡画像を生成することができる。
【００１２】
本発明の他の観点によれば、上述した技術的課題は、
カラー画像から抽出したい色範囲を規定するＲ値、Ｇ値、Ｂ値及びＲ値、Ｇ値、Ｂ値の少なくとも一つの差分値に対する各画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値及びＲ値、Ｇ値、Ｂ値の少なくとも一つの差分値の偏差の総和を輝度値に設定することによりカラー画像を濃淡画像に変換する画像変換方法であって、
前記各画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値及びＲ値、Ｇ値、Ｂ値の少なくとも一つの差分値の所望の偏差に重み付けして、該重み付けした偏差を強調した濃淡画像を生成することを特徴とする画像変換方法を提供することにより達成される。
【００１３】
この第２の観点による本発明によれば、例えば赤色を強調したいのであれば、Ｒ値に関するパラメータに重み付けすることにより、赤色を強調した濃淡画像を生成することができる。
【００１４】
本発明の第３の観点によれば、上述した技術的課題は、
カラー画像から抽出したい色範囲を規定する色相、彩度、明度に対する各画素の色相、彩度、明度の偏差の総和に基づいて輝度値を設定すると共に、前記色相、彩度、明度の偏差の少なくとも一つに重み付けして、該重み付けした偏差を強調した濃淡画像を生成することを特徴とする画像変換方法を提供することにより達成される。
【００１５】
この第３の観点の本発明によれば、明度を強調した濃淡画像を生成したいのであれば、明度の偏差に対して重み付けすることにより、明度の差を強調した濃淡画像を生成することができる。
【００１６】
本発明の第４の観点によれば、上述した技術的課題は、
カラー画像から抽出したい色範囲を選択すると共に、抽出したくない色を選択し、
前記抽出したい色範囲の色相、彩度、明度と、前記抽出したくない色の色相、彩度、明度との偏差に基づいて重み付け係数を設定し、
前記抽出したい色範囲の色相、彩度、明度に対する各画素の色相、彩度、明度の偏差に前記重み付け係数を乗算した総和に基づいて輝度値を設定することにより、前記重み付けした要素を強調した濃淡画像を生成することを特徴とする画像変換方法を提供することにより達成される。
【００１７】
この第４の観点の本発明によれば、ユーザは重み付けを意識することなく、単に抽出したい色範囲と、抽出したくない色を選択することにより、これらの間の特徴量を強調した濃淡画像を生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について詳細に説明する。図１を参照して、画像処理システム１は、検査対象（ワーク）Ｗを撮影するためのカラーカメラ２を有し、カラーカメラ２が撮影したカラー画像（原画像）は画像変換装置３で濃淡画像に変換される。画像変換装置３には、ＣＲＴ、液晶などのディスプレイ４が接続されており、このディスプレイ４によって原画像及び濃淡画像を表示することが可能である。
【００１９】
画像変換装置３は、カラーカメラ２で撮影された撮影領域の画像データ（アナログ）を画素毎にＲ値、Ｇ値、Ｂ値に分解して、これをデジタル値に変換し、この画素毎のデジタルのＲ値、Ｇ値、Ｂ値はメモリ５に格納される。
【００２０】
ユーザは、マウス６やキーボードを使って、従来と同様に、(1)ディスプレイ４に表示された原画像中の抽出対象の色をポインタで直接的に選択する、(2)画面上に表示されたカラーパレットの中から抽出する色を選択する、(3)抽出対象の色をＲ値、Ｇ値及びＢ値の各数値で入力するなどにより、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値の抽出する範囲を規定するしきい値を設定することができる。画像変換装置３は、選択された画素と実質的に同じ色の画素の輝度値を「０」に設定し、その他の色の画素の輝度値を１〜２５５階調の濃淡画像に変換して、この濃淡画像をディスプレイ４に表示させることが可能である。
【００２１】
画像変換装置３によるカラー画像から濃淡画像への画像変換について以下に説明する。
【００２２】
先ず、ユーザが選択した抽出色のＲ値を「Ｒ」で示し、抽出色のＲ値の範囲の最小値（最小しきい値）を「Ｒmin」で示し、Ｒ値の最大値（最大しきい値）を「Ｒmax」で示す。また、しきい値からの偏差をＤＲで示す。
【００２３】
Ｒmin≦Ｒ≦Ｒmaxのとき、ＤＲ＝０であり；
Ｒ＜Ｒminのとき、ＤＲ＝Ｒmin−Ｒであり；
Ｒmax＜Ｒのとき、ＤＲ＝Ｒ−Ｒmaxであると定義される。これを図示したのが図２である。
【００２４】
Ｇ値、Ｂ値についても同様であり、また、Ｒ値、Ｇ値、Ｂ値の夫々の差分値についても同様である。例えば、Ｒ値とＧ値との差分値では、（Ｒ値−Ｇ値）に基づいて計算が行われる。そして各画素の輝度値は、下記の式(1)に従って算出された当該画素の各偏差の総和ＤtColorgrayの値に基づいて決定される。
【００２５】
式(1)
ＤtColorgray＝２５５−(ｋＲＤＲ＋ｋＧＤＧ＋ｋＢＤＢ
＋ｋＲＧＤＲＧ＋ｋＧＢＤＧＢ＋ｋＢＲＤＢＲ)
【００２６】
ここに、ＤＲＧはＲ値とＧ値との差分値に関する偏差であり、ＤＧＢはＧ値とＢ値との差分値に関する偏差であり、ＤＢＲはＢ値とＲ値との差分値に関する偏差である。
【００２７】
これによりカラー画像を２５５階調の濃淡画像に変換することができる。ここに、各特徴量の偏差Ｄに関して重み付け係数ｋが乗算される。したがって、重み付け係数ｋＲ、ｋＧ、ｋＢ、ｋＲＧ、ｋＧＢ、ｋＢＲの値をユーザが設定することにより所望の特徴量の輝度値を強調した濃淡画像を生成することができる。
【００２８】
すなわち、例えば赤色との色差を強調したいが、他の色差は強調したくない場合では、赤に関連した重み付け係数ｋＲＧ、ｋＢＲを相対的に大きな値に設定すればよい。これにより、検査対象Ｗが微妙な色差を有していても、特定の特徴量を強調した濃淡画像を生成することができる。ちなみに、図３、図４は、ベース色が茶色のワークに赤色の異物が存在している検査対象の画像に関するものであり、図３は原画像であり、図４は、重み付け係数ｋＲＧ、ｋＢＲを相対的に大きな値に設定して画像処理した後の濃淡画像を示す。図４から、濃淡画像において赤色の異物がはっきりと認識できることが分かるであろう。
【００２９】
抽出色の範囲の決定にあたっては、ユーザが所望の色の画素を指示することにより、当該画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値、（Ｒ−Ｇ）値、（Ｇ−Ｂ）値及び（Ｂ−Ｒ）値にユーザが設定可能な所定の値をプラス・マイナスした値を、上限値及び下限値として割り付けるようにしてもよい。
【００３０】
画像変換装置３によるカラー画像から濃淡画像への画像変換に関し、上述したＲＧＢに基づく方法に限定されない。例えば、以下に説明する色相、彩度、明度のＨＳＶに基づいて濃淡画像に変換するようにしてもよい。
【００３１】
先ず、ユーザが選択した抽出色の色相を「Ｈ」で示し、抽出色のＨ値の範囲の最小値（最小しきい値）を「Ｈmin」で示し、Ｈ値の最大値（最大しきい値）を「Ｈmax」で示す。また、しきい値からの偏差をＤＨで示す。
【００３２】
Ｈmin≦Ｈ≦Ｈmaxのとき、ＤＨ＝０であり；
Ｈ＜Ｈminのとき、ＤＨ＝Ｈmin−Ｈであり；
Ｈmax＜Ｈのとき、ＤＨ＝Ｈ−Ｈmaxであると定義される。
【００３３】
彩度（Ｓ）、明度（Ｖ）についても同様である。そして各画素の輝度値は、下記の式(2)に従って算出された当該画素の各偏差の総和ＤtColorgrayの値に基づいて決定される。
【００３４】
式(2)
ＤtColorgray＝２５５−(ｋＨＤＨ+ｋＳＤＳ+ｋＶＤＶ)
【００３５】
各特徴量つまり色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）、明度（Ｖ）の夫々の偏差Ｄに関して係数ｋが乗算される。したがって、各偏差Ｄの重み付け係数ｋＨ、ｋＳ、ｋＶの値をユーザが設定することにより所望の特徴量を強調した濃淡画像を生成することができる。
【００３６】
すなわち、例えば色差を強調したいときには係数ｋＨを相対的に大きな値に設定すればよく、濃度差を強調したいときには係数ｋＶを相対的に大きな値に設定すればよい。明度（Ｖ）に関する係数ｋＶを大きな値に設定したときには、明暗を強調した濃淡画像を生成することができる。
【００３７】
上記(2)式による画像変換の変形例として、各特徴量の偏差の計算の際に、しきい値よりも小さな値と大きな値とを分けて、これらに独立した重み付け係数ｋを乗算するようにしてもよい。
【００３８】
すなわち、明度（Ｖ）に関し、
Ｖmin≦Ｖ≦Ｖmaxのとき、ＤＶ(−)＝０、ＤＶ(＋)＝０であり；
Ｖ＜Ｖminのとき、ＤＶ(−)＝Ｖmin−Ｖ、ＤＶ(＋)＝０であり；
Ｖmax＜Ｖのとき、ＤＶ(−)＝０、ＤＶ(＋)＝Ｖ−Ｖmaxであると定義される。
【００３９】
他の特徴量つまり色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）の偏差Ｄに関しも同様であり、各画素の輝度値は、下記の式(3)に従って算出された当該画素の各偏差の総和ＤtColorgrayの値に基づいて決定される。
【００４０】
式(3)
ＤtColorgray＝２５５−(ｋH(−)ＤH(−)＋ｋH(＋)ＤH(＋)＋ｋS(−)ＤS(−)
＋ｋS(＋)ＤS(＋)＋ｋV(−)ＤV(−)＋ｋV(＋)ＤV(＋)）
【００４１】
上記の式(3)から理解できるように、抽出色の範囲よりも値が小さい方向の偏差Ｄ(−)と、値が大きい方向の偏差ＤV(＋)とに個々独立した重み付け係数ｋを設定することで、より多様な画像変換の設定が可能であり、検出対象Ｗの原画像の状況に応じた色抽出が可能になる。例えば、Ｖmin＝１００、Ｖmax＝２００の場合に、単純にｋＶの値を大きくすると、前記式(2)による変換方法によれば、Ｖ＝５０の画素もＶ＝２５０の画素も同じように輝度値が小さい値として抽出されてしまう。これに対して、式(3)による変換方法によれば、係数ｋv(＋)に対してだけ大きな値を設定すれば、図３、図４に示すようにＶ＝50の画素に対しては輝度値を小さい値のままでＶ＝２５０の画素の輝度値を相対的に大きな値にして当該画素の色を強調した濃淡画像を生成することができる。
【００４２】
上述した式(2)及び式(3)では、抽出したい色を選択して、この抽出したい色に対する各画素の色の偏差に関して重み付けするようにしたが、抽出したい色（抽出色）及び抽出したくない色（非抽出色）の双方をユーザに選択させて、抽出色と非抽出色との違いを特徴付ける要素に関して重み付け係数ｋを自動的に割り付けるようにしてもよい。
【００４３】
このことについて、上記式(3)に関連して説明すると、先ず、ユーザが選択した抽出色の条件が以下の通りであったとする。
【００４４】
抽出色条件
Ｈmin ＜ Ｈ ＜ Ｈmax
Ｓmin ＜ Ｓ ＜ Ｓmax
Ｖmin ＜ Ｖ ＜ Ｖmax
【００４５】
非抽出色条件
また、ユーザが非抽出色として、Ｈ０、Ｓ０、Ｖ０を選択したとする。
【００４６】
色相（Ｈ）、彩度（Ｓ）、明度（Ｖ）に関する偏差Ｄの計算は次の式に従って行われる。
色相（Ｈ）の偏差
Ｈmin≦Ｈ０≦Ｈmaxのとき、ＤＨ(−)＝０、ＤＨ(＋)＝０であり；
Ｈ０＜Ｈminのとき、ＤＨ(−)＝Ｈmin−Ｈ０、ＤＨ(＋)＝０であり；
Ｈmax＜Ｈ０のとき、ＤＨ(−)＝０、ＤＨ(＋)＝Ｈ０−Ｈmaxであると定義される。
【００４７】
彩度（Ｓ）の偏差
Ｓmin≦Ｓ０≦Ｓmaxのとき、ＤＳ(−)＝０、ＤＳ(＋)＝０であり；
Ｓ０＜Ｓminのとき、ＤＳ(−)＝Ｓmin−Ｓ０、ＤＳ(＋)＝０であり；
Ｓmax＜Ｓ０のとき、ＤＳ(−)＝０、ＤＳ(＋)＝Ｓ０−Ｓmaxであると定義される。
【００４８】
明度（Ｖ）の偏差
Ｖmin≦Ｖ０≦Ｖmaxのとき、ＤＶ(−)＝０、ＤＶ(＋)＝０であり；
Ｖ０＜Ｖminのとき、ＤＶ(−)＝Ｖmin−Ｖ０、ＤＶ(＋)＝０であり；
Ｖmax＜Ｖ０のとき、ＤＶ(−)＝０、ＤＶ(＋)＝Ｖ０−Ｖmaxであると定義される。
【００４９】
偏差Ｄの計算は次の式(4)に従う。
式(4)
ＤtColorgray
＝２５５−｛（ｋH(−)０＋ｋH(−)）ＤH(−)＋（ｋH(＋)０＋ｋH(＋)）ＤH(＋)
＋（ｋS(−)０＋ｋS(−)）ＤS(−)＋（ｋS(＋)０＋ｋS(＋)）ＤS(＋)
＋（ｋV(−)０＋ｋV(−)）ＤV(−)＋（ｋV(＋)０＋ｋV(＋)）ＤV(＋)｝
【００５０】
加重の重み付け係数ｋH(−)、ｋH(＋)、ｋS(−)、ｋS(＋)、ｋV(−)、ｋV(＋)は、次の条件式に従う。
ＤH(−)＞０のときには所定の値のｋH(−)を設定し、ＤH(−)＝０のときにはｋH(−)＝０を設定する。
ＤH(＋)＞０のときには所定の値のｋH(＋)を設定し、ＤH(＋)＝０のときにはｋH(＋)＝０を設定する。
ＤＳ(−)＞０のときには所定のｋＳ(−)を設定し、ＤＳ(−)＝０のときにはｋＳ(−)＝０を設定する。
ＤＳ(＋)＞０のときには所定のｋＳ(＋)を設定し、ＤＳ(＋)＝０のときにはｋＳ(＋)＝０を設定する。
ＤＶ(−)＞０のときには所定のｋＶ(−)を設定し、ＤＶ(−)＝０のときにはｋＶ(−)＝０を設定する。
ＤＶ(＋)＞０のときには所定のｋＶ(＋)を設定し、ＤＶ(＋)＝０のときにはｋＶ(＋)＝０を設定する。
【００５１】
これによれば抽出色と非抽出色との違いを特徴付ける要素を強調した濃淡画像を生成することができ、また、ユーザは、重み付け係数ｋの存在を認識していなくても、単に、抽出色と非抽出色とを選択することで検査対象Ｗの特徴に合致した重み付け係数ｋを自動的に設定することができる。
【００５２】
例えば、ユーザが選択した抽出色の条件が次の通りであったとする。
１００＜Ｈ＜１１０
２１０＜Ｓ＜２４０
５０＜Ｖ＜８０
【００５３】
また、ユーザが非抽出色として、Ｈ０＝１８０、Ｓ０＝２３０、Ｖ０＝１００を選択したとする。
【００５４】
非抽出色のＨ０、Ｓ０、Ｖ０の偏差は、ＤＨ(−)＝０、ＤＨ(＋)＝７０、ＤＳ(−)＝０、ＤＳ(＋)＝０、ＤＶ(−)＝０、ＤＶ(＋)＝３０となる。したがって、ＤＨ(＋)＝７０に関して加重の重み付け係数ｋH(＋)が設定され、ＤＶ(＋)＝３０に関して加重の重み付け係数ｋV(＋)が設定され、それ以外の重み付け係数ｋH(−)、ｋS(−)、ｋS(＋)などは「０」が設定される。下記の（ａ）〜（ｃ）は具体例を例示するものである。
【００５５】
先ず、ユーザが緑色を抽出色として選定したと仮定し、この選択した緑色のＨＳＶ値が、Ｈ（色相）＝３９；Ｓ（彩度）＝２１８；Ｖ（明度）＝１１９であったとし、抽出色の範囲は、ユーザが選択した抽出色のＨＳＶ値の各々に所定値（具体的には例えば「５」）をプラスマイナスすることにより自動設定したとすると、色抽出範囲は、３４＜Ｈ＜４４；２１３＜Ｓ＜２２３；１１４＜Ｖ＜１２４となる。
【００５６】
上記式(4)の重み付け係数の初期値、つまりｋH(−)０、ｋH(＋)０、ｋS(−)０、ｋS(＋)０、ｋV(−)０、ｋV(＋)０の全てに「0.5」を与えたとする。
【００５７】
(a)青色を非抽出色として選択した場合
非抽出色として選択した青色のＨＳＶ値がＨ０＝１５２；Ｓ０＝１９６；Ｖ０＝８７であるとすると、Ｈ０値は色抽出範囲よりも大であり、Ｓ０値、Ｖ０値は色抽出範囲よりも小であるから、ＤH(＋)＞０、ＤH(−)＞０、ＤＶ(−)＞０であるとして、加重の重み付け係数ｋH(＋)、ｋS(−)、ｋV(−)が付加される。このｋH(＋)、ｋS(−)、ｋV(−)の値として各々「0.5」が与えられているとすると、これらを式(4)に代入した次の式(5)に基づいて各画素の輝度が算出される。
【００５８】
式(5)：ＤtColorgray＝２５５−｛0.5ＤH(−)＋（0.5＋0.5）ＤH(＋)
＋(0.5＋0.5)ＤS(−)＋0.5ＤS(＋)
＋（0.5＋0.5）ＤV(−)＋0.5ＤV(＋)｝
【００５９】
(b)黄色を更なる非抽出色として選択した場合
非抽出色として選択した黄色のＨＳＶ値がＨ０＝２８；Ｓ０＝２３４；Ｖ０＝２１９であるとすると、Ｈ０値は色抽出範囲よりも小であり、Ｓ０値、Ｖ０値は色抽出範囲よりも大であるから、ＤH(−)＞０、ＤＳ(＋)＞０、ＤＶ(＋)＞０であるとして、加重の重み付け係数ｋH(−)、ｋＳ(＋)、ｋＶ(＋)が更に付加される。。このｋH(−)、ｋＳ(＋)、ｋＶ(＋)の値として各々「0.5」が与えられているとすると、これらを式(5)に代入した次の式(6)に基づいて各画素の輝度が算出される。
【００６０】
式(6)：ＤtColorgray＝２５５−｛（0.5＋0.5）ＤH(−)＋（0.5＋0.5）ＤH(＋)
＋(0.5＋0.5)ＤS(−)＋（0.5＋0.5）ＤS(＋)
＋（0.5＋0.5）ＤV(−)＋（0.5＋0.5）ＤV(＋)｝
【００６１】
(b)赤色を更なる非抽出色として選択した場合
非抽出色として選択した赤色のＨＳＶ値がＨ０＝２；Ｓ０＝２２６；Ｖ０＝１９７であるとすると、Ｈ０値は色抽出範囲よりも小であり、Ｓ０値、Ｖ０値は色抽出範囲よりも大であるから、ＤH(−)＞０、ＤＳ(＋)＞０、ＤＶ(＋)＞０であるとして、加重の重み付け係数ｋH(−)、ｋＳ(＋)、ｋＶ(＋)が更に付加される。。このｋH(−)、ｋＳ(＋)、ｋＶ(＋)の値として各々「0.5」が与えられているとすると、これらを式(6)に代入した次の式(7)に基づいて各画素の輝度が算出される。
【００６２】
式(7)：ＤtColorgray＝２５５−｛（0.5＋0.5＋0.5）ＤH(−)＋（0.5＋0.5）ＤH(＋)
＋(0.5＋0.5)ＤS(−)＋（0.5＋0.5＋0.5）ＤS(＋)
＋（0.5＋0.5）ＤV(−)＋（0.5＋0.5＋0.5）ＤV(＋)｝
【００６３】
叙上のようにして、ユーザが非抽出色を選択することで、抽出色に対して非抽出色の濃度差を強調することのできる加重の重み付け係数が自動的に付与された計算式に基づいて各画素の輝度値が算出されることになる。つまり、ユーザは重み付け係数を意識することなく、自動的に、非抽出色を抽出色に対して濃度差を付けた濃淡画像を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像処理システムの全体構成図である。
【図２】例示的にＲ値に関する偏差ＤＲに付与した重み付け係数ｋＲにより、この偏差ＤＲが強調されることを説明するための図である。
【図３】ベース色が茶色のワークに赤色の異物が存在している検査対象の原画像を示す。
【図４】図３の原画像に対して、赤色に関連した重み付け係数ｋＲＧ、ｋＢＲを相対的に大きな値に設定して画像処理した後の濃淡画像を示す。
【図５】式(3)に関連した重み付け係数の作用説明図である。
【図６】式(3)に関連した重み付け係数の作用説明図である。
【符号の説明】
【００６５】
Ｗ 検査対象（ワーク）
１ 画像処理システム
２ カラーカメラ
３ 画像変換装置
４ ディスプレイ
６ マウス
Ｄ 偏差
ｋ 重み付け係数
【特許請求の範囲】
【請求項１】
カラー画像を濃淡画像に変換する画像変換方法において、
ユーザが選択した抽出色範囲から逸脱した色の特徴量に重み付けして、該特徴量を強調した濃淡画像を生成することを特徴とする画像変換方法。
【請求項２】
カラー画像から抽出したい色範囲を規定するＲ値、Ｇ値、Ｂ値及びＲ値、Ｇ値、Ｂ値の少なくとも一つの差分値に対する各画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値及びＲ値、Ｇ値、Ｂ値の少なくとも一つの差分値の偏差の総和を輝度値に設定することによりカラー画像を濃淡画像に変換する画像変換方法であって、
前記各画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値及びＲ値、Ｇ値、Ｂ値の少なくとも一つの差分値の所望の偏差に重み付けして、該重み付けした偏差を強調した濃淡画像を生成することを特徴とする画像変換方法。
【請求項３】
カラー画像から抽出したい色範囲を規定する色相、彩度、明度に対する各画素の色相、彩度、明度の偏差の総和に基づいて輝度値を設定すると共に、前記色相、彩度、明度の偏差の少なくとも一つに重み付けして、該重み付けした偏差を強調した濃淡画像を生成することを特徴とする画像変換方法。
【請求項４】
前記各画素の色相、彩度、明度の偏差が前記抽出したい色範囲を規定する色相、彩度、明度よりも小さい領域と大きい領域とに細分化されている、請求項３に記載の画像変換方法。
【請求項５】
カラー画像から抽出したい色範囲を選択すると共に、抽出したくない色を選択し、
前記抽出したい色範囲の色相、彩度、明度と、前記抽出したくない色の色相、彩度、明度との偏差に基づいて重み付け係数を設定し、
前記抽出したい色範囲の色相、彩度、明度に対する各画素の色相、彩度、明度の偏差に前記重み付け係数を乗算した総和に基づいて輝度値を設定することにより、前記重み付けした要素を強調した濃淡画像を生成することを特徴とする画像変換方法。
【請求項６】
前記各画素の色相、彩度、明度の偏差が前記抽出したい色範囲を規定する色相、彩度、明度よりも小さい領域と大きい領域とに細分化されている、請求項５に記載の画像変換方法。
【請求項１】
カラー画像を濃淡画像に変換する画像変換方法において、
ユーザが選択した抽出色範囲から逸脱した色の特徴量に重み付けして、該特徴量を強調した濃淡画像を生成することを特徴とする画像変換方法。
【請求項２】
カラー画像から抽出したい色範囲を規定するＲ値、Ｇ値、Ｂ値及びＲ値、Ｇ値、Ｂ値の少なくとも一つの差分値に対する各画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値及びＲ値、Ｇ値、Ｂ値の少なくとも一つの差分値の偏差の総和を輝度値に設定することによりカラー画像を濃淡画像に変換する画像変換方法であって、
前記各画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値及びＲ値、Ｇ値、Ｂ値の少なくとも一つの差分値の所望の偏差に重み付けして、該重み付けした偏差を強調した濃淡画像を生成することを特徴とする画像変換方法。
【請求項３】
カラー画像から抽出したい色範囲を規定する色相、彩度、明度に対する各画素の色相、彩度、明度の偏差の総和に基づいて輝度値を設定すると共に、前記色相、彩度、明度の偏差の少なくとも一つに重み付けして、該重み付けした偏差を強調した濃淡画像を生成することを特徴とする画像変換方法。
【請求項４】
前記各画素の色相、彩度、明度の偏差が前記抽出したい色範囲を規定する色相、彩度、明度よりも小さい領域と大きい領域とに細分化されている、請求項３に記載の画像変換方法。
【請求項５】
カラー画像から抽出したい色範囲を選択すると共に、抽出したくない色を選択し、
前記抽出したい色範囲の色相、彩度、明度と、前記抽出したくない色の色相、彩度、明度との偏差に基づいて重み付け係数を設定し、
前記抽出したい色範囲の色相、彩度、明度に対する各画素の色相、彩度、明度の偏差に前記重み付け係数を乗算した総和に基づいて輝度値を設定することにより、前記重み付けした要素を強調した濃淡画像を生成することを特徴とする画像変換方法。
【請求項６】
前記各画素の色相、彩度、明度の偏差が前記抽出したい色範囲を規定する色相、彩度、明度よりも小さい領域と大きい領域とに細分化されている、請求項５に記載の画像変換方法。
【図１】
【図２】
【図５】
【図６】
【図３】
【図４】
【図２】
【図５】
【図６】
【図３】
【図４】
【公開番号】特開２００６−３１３４０（Ｐ２００６−３１３４０Ａ）
【公開日】平成１８年２月２日（２００６．２．２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００４−２０８４４１（Ｐ２００４−２０８４４１）
【出願日】平成１６年７月１５日（２００４．７．１５）
【出願人】（０００１２９２５３）株式会社キーエンス (681)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年２月２日（２００６．２．２）
【国際特許分類】
【出願日】平成１６年７月１５日（２００４．７．１５）
【出願人】（０００１２９２５３）株式会社キーエンス (681)
【Ｆターム（参考）】
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