画像処理・実習第一回：

画像処理・実習
第十回：２値化画像（線図形化処理）
東海大学
情報理工学部情報メディア学科
濱本和彦
今回の内容
４. ２値化画像

4.4 線図形化処理

境界線追跡（理論解説と実習）
境界線追跡
２値画像の境界線（輪郭線）を1-画素，線
幅1で抽出します。
4-連結を抽出する方法と，8-連結を抽出す
る方法があります。
パターンマッチング，チェーンコード表現に
よる情報圧縮などに利用されます。
境界線追跡
4-連結のアルゴリズム
ラスタ走査しながら始点を探します。
1-画素かつ左隣が0-画素の場所が外側境界の
始点となります。
左隣は既に0-画素と分かっている（既調査）ので，
それ以外の3箇所の4-連結画素について，反時計
周りに画素値を調査します。
まず，下の画素を調査します。
1-画素なので連結しています。境界線の一部と
判断してチェックします。
チェックした画素を対象画素として調査を続けます。
上の画素は既調査なので，残りの4-連結画素を
左隣から反時計回りに調査します。
まず左隣を調査します。
0-画素なので，次に下の画素を調査します。
1-画素なので境界線の一部と判断してチェック
します。
境界線追跡
4-連結のアルゴリズム
この処理を繰り返します。
この画素について考えましょう。
上の画素が既調査なので，左，下，右，の順で
画素を調査します。
右の画素が1-画素であり連結していると分かる
ので，この画素を境界線としてチェックします。
次に，この画素について考えます。
左側が既調査なので，下，右，上，の順で画素を
調査します。
右の画素が1-画素であり連結していると分かる
ので，この画素を境界線としてチェックします。
この処理を繰り返します。
チェックした画素が始点と一致したら終了です。
チェックしていない点の中から，次の始点を探しま
す（未チェックの1-画素，左右どちらかが0-画素）。
右が0-画素の場合，内側境界の始点になります。
境界線追跡
プログラム解説
code 0 の場合
左側が既調査
[ i, j ]
既調査点から反時計方向，つまり
下の画素を調査
下の画素が0-画素の場合
「下は既調査，右を調査」→code 2へ
境界線追跡
プログラム解説
code 0 の場合
左側が既調査
[ i, j ]
既調査点から反時計方向，つまり
下の画素を調査
下の画素が1-画素の場合
下の画素は境界線上の点としてチェック
その画素を着目点として次の連結を調査
「上は既調査，左を調査」→code 6へ
境界線追跡
プログラム解説
code 0
code 2
code 4
code 6
[ i, j ]
[ i, j ]
[ i, j ]
[ i, j ]
既調査：左側
調査点：下側
既調査：下側
調査点：右側
既調査：右側
調査点：上側
既調査：上側
調査点：左側
0-画素の時
code 2へ
1-画素の時
境界としてチェック
着目点を変更
code 6へ
0-画素の時
0-画素の時
0-画素の時
code 4へ
code 6へ
code 0へ
1-画素の時
1-画素の時
1-画素の時
境界としてチェック
着目点を変更
code 0へ
境界としてチェック
着目点を変更
code 2へ
境界としてチェック
着目点を変更
code 4へ
境界線追跡
実習
void Boundary_tracking(void)を利用しま
す。この関数の中で，境界線追跡そのもの
は，void chase(int i, int j, int code) で行っ
ています。( i, j )は始点です。
関数chase()において，codeが4と6の場合
についてコーディングしてください。
これを利用して，characters.rawの２値化
画像について境界線追跡を行いなさい。
境界線追跡
実習：結果
境界線追跡
演習4.4 8-連結境界線追跡
code 0
code 1
code 2
code 3
code 1
code 5
code 4
code 2
code 6
code 5
code 3
code 7
code 6
code 4
code 0
code 7
code 5
code 1
code 6
code 2
code 7
code 3
code 0
code 4
既調査
調査点
調査点が0-画素の時
調査点が1-画素の時
既調査
調査点
調査点が0-画素の時
調査点が1-画素の時
境界線追跡
実習：8-連結境界線追跡
void Boundary_tracking8(void)と，void
chase8(int i, int j, int code) を利用します。
関数chase8()において，codeが4～7の場
合についてコーディングしてください。
これを利用して，characters.rawの２値化
画像について境界線追跡を行いなさい。
4-連結による結果と比較しなさい。
境界線追跡
実習：結果（4-連結境界と8-連結境界の比較）
4-連結境界線
8-連結境界線
境界線追跡
実習：結果（4-連結境界と8-連結境界の比較）
4-連結境界線
8-連結境界線
境界線追跡
実習：プログラムの改善
このアルゴリズムでは，着目点の周りが全て0画素だった場合（つまり着目点が孤立点の場合），
1-画素を永久に探し続ける無限ループに陥り処
理が終了しません。
（特に，Lenaの様な自然画像でそうなります。）
chase8c()はこれを改善したものです。リストを完
成しなさい。
Boundary_tracking8c()を利用して実行し，
lena.rawの境界線追跡を行いなさい。
境界線追跡
実習：lena.rawの結果
Fixed_threshold() (しきい値128)で２値化して
境界線追跡した結果
境界線追跡
実習：他の方法で境界線抽出を実現する
微分処理をして輪郭を抽出し，その結果を２値化
し，細線化をすることにより，線幅１の境界線を
抽出することが出来ます。
微分にSobel()，２値化にFixed_threshold()，細
線化にThinning()を用いて，characters.rawの
境界線を求め，Boundary_tracking8()と比較し
なさい。
境界線追跡
実習：2つの方法の比較
Boundary_tracking()
の結果
Sobel()
↓
Fixed_threshold()
↓
Thinning()

Download Report