画像工学

画像処理工学
2011年1月19日
担当教員北川輝彦
5章画像解析
Q:画像解析(image analysis)とは？
A：画像を理解すること
5章画像解析
5章画像解析
Q:画像解析(image analysis)とは？
A：画像を理解すること
画像は画素に割り振られた濃度情報の集合体
意味のある小さな集合体に分類
5章画像解析
5章画像解析
意味のある小さな集合体
文字、細胞、ボルト等々
• マシンビジョン分野において非常に重要
5章画像解析
5章画像解析
画像解析の大まかな手順：
ステップ１画像分類
ステップ２特徴抽出
ステップ３対象分類
5章画像解析
5章画像解析
画像解析の大まかな手順：
ステップ１画像分類
ステップ２特徴抽出
ステップ３対象分類
5章画像解析
5.1 画像領域分割
画像解析の第一ステップ
画像領域分割(image segmentation)：
対象に分割、画像の簡単化
5.1 画像領域分割
5.1 画像領域分割
画像解析の第一ステップ
画像領域分割…専ら3段階
1.前処理
2.対象大局的抽出
3.境界の明瞭化
5.1 画像領域分割
5.1 画像領域分割
画像解析の第一ステップ
画像領域分割…専ら3段階
1.前処理
2.対象大局的抽出
3.境界の明瞭化
5.1 画像領域分割
5.1.1 前処理
目的：無意味な情報を取り除く
画像強調処理
空間フィルタ処理が有効
5.1 画像領域分割
5.1.1 前処理
目的：無意味な情報を取り除く
ただし
本来必要な情報を除去したり、
劣化させることもあるので慎重に。
5.1 画像領域分割
5.1 画像領域分割
画像解析の第一ステップ
画像領域分割…専ら3段階
1.前処理
2.対象大局的抽出
3.境界の明瞭化
5.1 画像領域分割
5.1.2 対象の大局的抽出
目的：大まかに類似した特徴を持つ
画素集合に分割・抽出
画像強調機能が有効に作用
・2値コントラスト強調
・輝度スライシング
・エッジ強調処理
など
5.1 画像領域分割
5.1 画像領域分割
画像解析の第一ステップ
画像領域分割…専ら3段階
1.前処理
2.対象大局的抽出
3.境界の明瞭化
5.1 画像領域分割
5.1.3 2値モルフォロジー
目的：対象の構造を変成する
穴埋め、形状整形、
対象領域の融合・分割
単一画素の輪郭化
対象の骨格(スケルトン)化
etc…
5.1 画像領域分割
5.1.3 2値モルフォロジー
目的：対象の構造を変成する
対象とする画像：2値画像、
グレースケール(濃淡)画像で形式が異なる
5.1 画像領域分割
5.1.3 2値モルフォロジー
目的：対象の構造を変成する
モフォロジーや図形融合処理と称することも
5.1 画像領域分割
5.1.3 2値モルフォロジー
方法：マスクを利用
X3
X2
X1
X4
X
X0
X5
X6
X7
O(x, y) = 1 or 0
If
X = I(x, y)
X1 = I(x+1, y)
X2 = I(x+1, y-1)
X3 = I(x, y-1)
X4 = I(x-1, y)
X5 = I(x-1, y+1)
X6 = I(x, y+1)
X7 = I(x+1, y+1)
AND
AND
AND
AND
AND
AND
AND
O(x, y) = 0 or 1 : else
※各論理値：0 or 1 or ×(ドントケア)
5.1 画像領域分割
5.1.3 2値モルフォロジー
(1) 収縮と膨張
収縮(erosion)：背景に対して、
信号領域を均一に縮小処理
1
1
1
1
①
1
1
1
1
5.1 画像領域分割
5.1.3 2値モルフォロジー
(1) 収縮と膨張
膨張(dilation)：背景に対して、
信号領域を均一に膨張処理
0
0
0
0
0
0
0
0
0
5.1 画像領域分割
5.1.3 2値モルフォロジー
(2) 開口と閉口
開口(opening)：収縮 ⇒ 膨張処理
1
1
1
0
0
0
1
①
1
0
0
0
1
1
1
0
0
0
5.1 画像領域分割
5.1.3 2値モルフォロジー
(2) 開口と閉口
閉口(closing)：膨張 ⇒ 収縮処理
0
0
0
1
1
1
0
0
0
1
①
1
0
0
0
1
1
1
5.1 画像領域分割
5.1.3 2値モルフォロジー
(3) 輪郭
収縮 ⇒ 原画像との差分処理
5.1 画像領域分割
5.1.3 2値モルフォロジー
(4) 骨格化(skelton)
中央軸骨格処理
(medial axis skelton)
類似手法：
細線化処理、
距離変換処理など
状況によって使い分け
0
1
0
1
①
1
0
1
0
5.1 画像領域分割

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