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画像処理装置、画像処理方法およびプログラム

国内特許コード P100000495
整理番号 22596
掲載日 2010年1月22日
出願番号 特願2009-110683
公開番号 特開2010-262350
登録番号 特許第5284863号
出願日 平成21年4月30日(2009.4.30)
公開日 平成22年11月18日(2010.11.18)
登録日 平成25年6月7日(2013.6.7)
発明者
  • 竹本 智子
  • 横田 秀夫
出願人
  • 独立行政法人理化学研究所
発明の名称 画像処理装置、画像処理方法およびプログラム
発明の概要

【課題】多様な対象に対して汎用性に富んだ領域抽出を行うことができる、画像処理装置、画像処理方法、および、プログラムを提供することを目的とする。
【解決手段】本発明は、画像データの画像が表示部に表示されるよう制御し、表示された画像上で入力部を介して指定される注目領域を受け付け、注目領域の画像データを取得し、複数の領域抽出アルゴリズムを用いて、領域抽出アルゴリズム毎に画像データから抽出される抽出領域を生成し、抽出領域の画像データを取得し、抽出領域の画像データと注目領域の画像データとを比較して、当該画像データ間の類似度が最も高い領域抽出アルゴリズムを選択し、選択した領域抽出アルゴリズムを用いて抽出した領域の画像データを表示部に出力する。
【選択図】図1

従来技術、競合技術の概要


従来、画像をいくつかの構成要素に基づいて分割し、目的要素を他要素と区別する処理を行う領域抽出方法が開発されている。領域抽出の研究は、1970年代頃から活発に行われ、現在までに相当数の領域抽出アルゴリズムが発表されている。領域抽出は、画像理解や画像からの定量データ獲得の第一歩であることから、何十年にも渡りコンピュータビジョン分野における重要研究の一つである。



また、近年、医学や生物科学分野においても、領域抽出の重要性が高まっており、例えば細胞生物学では、顕微鏡の性能向上に伴い、高解像度・長時間の画像取得が容易になったことで、画像情報から細胞の微細な構造や時間変化挙動などを定量化し、新たな知見獲得を目指す研究が盛んに行われている。このような定量化の前処理として、大量画像からの領域抽出は欠かすことができない技術である。



ここで、特許文献1には、多様な画像や抽出タスクに対しても、より人間の感覚に近い領域抽出を計算機が自動で行うことができる画像処理方法が開示されている。この方法は、画像平面上で人間が知覚的に一様と感じる色領域をなす画素群は、均等色空間の中で稠密なクラスタを形成することを利用して、クラスタごとに領域を分割、対象の自動抽出を行うものである。



また、特許文献2には、抽出タスクに応じて処理アルゴリズムを構築し、汎用性の高い処理アルゴリズムを得ることができる画像処理方法が開示されている。この方法は、画像中から特定の対象を抽出することができる木構造状の処理プログラムを、遺伝的プログラミングの手法を用いて自動的に構築し最適化することにより、あらゆる抽出タスクに対する汎用性を獲得しようとしたものである。ここで、遺伝的プログラミングによって最適化された木構造状の処理プログラムによる抽出機能は、静止画像、すなわち空間画像に対してのみ有効であり、この方法では、それを動画像、すなわち時空間画像に対応させるためにオプティカルフローを導入している。そして、オプティカルフローの算出に関して、入力画像を疑似的に上空からみた状態に変換する処理を行うため、画像撮像装置を規定し、入力画像は撮像装置からの出力とする範囲を定めている。



また、非特許文献1には、汎用性獲得の解決策として、エンドユーザーが提示した抽出ターゲットと、計算機による自動抽出結果の類似度を評価することにより、抽出アルゴリズムを選択する方法が開示されている。

産業上の利用分野


本発明は、画像処理装置、画像処理方法およびプログラムに関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
記憶部と制御部と表示部と入力部を少なくとも備えた画像処理装置において、
前記記憶部は、
複数の特徴抽出法と複数の教師付き識別法との組み合わせからなる、複数の領域抽出アルゴリズムと、
画像データと、
を記憶し、
前記制御部は、
前記画像データの画像が前記表示部に表示されるよう制御する第一の画像出力手段と、
前記表示部に表示された前記画像上で前記入力部を介して指定される注目領域を受け付け、前記注目領域の前記画像データを取得する領域受付手段と、
前記記憶部に記憶された前記複数の前記領域抽出アルゴリズムを用いて、前記領域抽出アルゴリズム毎に前記画像データから抽出される抽出領域を生成し、前記抽出領域の前記画像データを取得する領域抽出手段と、
前記抽出領域の前記画像データと前記注目領域の前記画像データとを比較して、当該画像データ間の類似度が最も高い前記領域抽出アルゴリズムを選択する領域抽出アルゴリズム選択手段と、
前記選択された前記領域抽出アルゴリズムを用いて抽出した領域の前記画像データを前記表示部に出力する第二の画像出力手段と、
を備え、
前記領域抽出アルゴリズム選択手段は、
前記特徴抽出法と前記教師付き識別法との組み合わせからなる各領域抽出アルゴリズムについて、前記表示部に表示された前記画像の画像データから当該特徴抽出法にて特徴量を算出し、算出された特徴量の特徴空間において、前記注目領域を教師マスクとした当該教師付き識別法を用いて、当該注目領域とその他の領域がクラス分けされるようなクラスタリングを実行することによって前記抽出領域を抽出すること
を特徴とする画像処理装置。

【請求項2】
請求項1に記載の画像処理装置において、
前記入力部は、ポインティングデバイスであり、
前記領域受付手段は、
ユーザーに前記ポインティングデバイスを介して前記画像上で指定する領域の輪郭をトレースさせることにより、前記注目領域を受け付けること、
を特徴とする画像処理装置。

【請求項3】
請求項1または2に記載の画像処理装置において、
前記領域抽出アルゴリズム選択手段は、
前記抽出領域の前記画像データと前記注目領域の前記画像データのそれぞれを、形状とテクスチャという概念で数値化した特徴量間で前記類似度を算出すること、
を特徴とする画像処理装置。

【請求項4】
請求項3に記載の画像処理装置において、
前記領域抽出アルゴリズム選択手段は、
前記特徴量を、ベクトルで表現すること、
を特徴とする画像処理装置。

【請求項5】
請求項4に記載の画像処理装置において、
前記領域抽出アルゴリズム選択手段は、
前記ベクトルの各要素を、複素数または実数で表現すること、
を特徴とする画像処理装置。

【請求項6】
請求項4または5に記載の画像処理装置において、
前記領域抽出アルゴリズム選択手段は、
前記形状の前記特徴量を、多次元ベクトルで表現すること、
を特徴とする画像処理装置。

【請求項7】
請求項4または5に記載の画像処理装置において、
前記領域抽出アルゴリズム選択手段は、
前記テクスチャの前記特徴量を、多次元ベクトルで表現すること、
を特徴とする画像処理装置。

【請求項8】
記憶部と制御部と表示部と入力部を少なくとも備えた情報処理装置において実行される画像処理方法であって、
前記記憶部は、
複数の特徴抽出法と複数の教師付き識別法との組み合わせからなる、複数の領域抽出アルゴリズムと、
画像データと、
を記憶し、
前記制御部において実行される、
前記画像データの画像が前記表示部に表示されるよう制御する第一の画像出力ステップと、
前記表示部に表示された前記画像上で前記入力部を介して指定される注目領域を受け付け、前記注目領域の前記画像データを取得する領域受付ステップと、
前記記憶部に記憶された前記複数の前記領域抽出アルゴリズムを用いて、前記領域抽出アルゴリズム毎に前記画像データから抽出される抽出領域を生成し、前記抽出領域の前記画像データを取得する領域抽出ステップと、
前記抽出領域の前記画像データと前記注目領域の前記画像データとを比較して、当該画像データ間の類似度が最も高い前記領域抽出アルゴリズムを選択する領域抽出アルゴリズム選択ステップと、
前記選択された前記領域抽出アルゴリズムを用いて抽出した領域の前記画像データを前記表示部に出力する第二の画像出力ステップと、
を含み、
前記領域抽出アルゴリズム選択ステップは、
前記特徴抽出法と前記教師付き識別法との組み合わせからなる各領域抽出アルゴリズムについて、前記表示部に表示された前記画像の画像データから当該特徴抽出法にて特徴量を算出し、算出された特徴量の特徴空間において、前記注目領域を教師マスクとした当該教師付き識別法を用いて、当該注目領域とその他の領域がクラス分けされるようなクラスタリングを実行することによって前記抽出領域を抽出すること
を特徴とする画像処理方法。

【請求項9】
請求項8に記載の画像処理方法において、
前記入力部は、ポインティングデバイスであり、
前記領域受付ステップは、
ユーザーに前記ポインティングデバイスを介して前記画像上で指定する領域の輪郭をトレースさせることにより、前記注目領域を受け付けること、
を特徴とする画像処理方法。

【請求項10】
請求項8または9に記載の画像処理方法において、
前記領域抽出アルゴリズム選択ステップは、
前記抽出領域の前記画像データと前記注目領域の前記画像データのそれぞれを、形状とテクスチャという概念で数値化した特徴量間で前記類似度を算出すること、
を特徴とする画像処理方法。

【請求項11】
記憶部と制御部と表示部と入力部を少なくとも備えた情報処理装置に実行させるためのプログラムであって、
前記記憶部は、
複数の特徴抽出法と複数の教師付き識別法との組み合わせからなる、複数の領域抽出アルゴリズムと、
画像データと、
を記憶し、
前記制御部において、
前記画像データの画像が前記表示部に表示されるよう制御する第一の画像出力ステップと、
前記表示部に表示された前記画像上で前記入力部を介して指定される注目領域を受け付け、前記注目領域の前記画像データを取得する領域受付ステップと、
前記記憶部に記憶された前記複数の前記領域抽出アルゴリズムを用いて、前記領域抽出アルゴリズム毎に前記画像データから抽出される抽出領域を生成し、前記抽出領域の前記画像データを取得する領域抽出ステップと、
前記抽出領域の前記画像データと前記注目領域の前記画像データとを比較して、当該画像データ間の類似度が最も高い前記領域抽出アルゴリズムを選択する領域抽出アルゴリズム選択ステップと、
前記選択された前記領域抽出アルゴリズムを用いて抽出した領域の前記画像データを前記表示部に出力する第二の画像出力ステップと、
を実行させるためのプログラムであって、
前記領域抽出アルゴリズム選択ステップは、
前記特徴抽出法と前記教師付き識別法との組み合わせからなる各領域抽出アルゴリズムについて、前記表示部に表示された前記画像の画像データから当該特徴抽出法にて特徴量を算出し、算出された特徴量の特徴空間において、前記注目領域を教師マスクとした当該教師付き識別法を用いて、当該注目領域とその他の領域がクラス分けされるようなクラスタリングを実行することによって前記抽出領域を抽出すること
を特徴とするプログラム。

【請求項12】
請求項11に記載のプログラムにおいて、
前記入力部は、ポインティングデバイスであり、
前記領域受付ステップは、
ユーザーに前記ポインティングデバイスを介して前記画像上で指定する領域の輪郭をトレースさせることにより、前記注目領域を受け付けること、
を特徴とするプログラム。

【請求項13】
請求項11または12に記載のプログラムにおいて、
前記領域抽出アルゴリズム選択ステップは、
前記抽出領域の前記画像データと前記注目領域の前記画像データのそれぞれを、形状とテクスチャという概念で数値化した特徴量間で前記類似度を算出すること、
を特徴とするプログラム。
産業区分
  • 計算機応用
国際特許分類(IPC)
Fターム
画像

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出願権利状態 権利存続中
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