JPH027111B2 - - Google Patents
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- JPH027111B2 JPH027111B2 JP59109665A JP10966584A JPH027111B2 JP H027111 B2 JPH027111 B2 JP H027111B2 JP 59109665 A JP59109665 A JP 59109665A JP 10966584 A JP10966584 A JP 10966584A JP H027111 B2 JPH027111 B2 JP H027111B2
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- Japan
- Prior art keywords
- binarization
- determining
- threshold
- histogram
- binarization threshold
- Prior art date
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/28—Quantising the image, e.g. histogram thresholding for discrimination between background and foreground patterns
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Input (AREA)
- Manipulation Of Pulses (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の属する技術分野〕
本発明は、テレビカメラなどにより物体を撮像
して得られる映像信号（ビデオ信号）を２値化し
て２値化画像を作成する際の該２値化しきい値の
決定方法に関するものである。
して得られる映像信号（ビデオ信号）を２値化し
て２値化画像を作成する際の該２値化しきい値の
決定方法に関するものである。
更に詳しく述べれば、対象とする特定画像に対
する２値化しきい値の決定のための学習段階と、
その後、前記特定画像が繰り返し現れるのに対し
てその都度、適切な２値化しきい値を決定する時
系列的な複数の決定段階とから成る２値化しきい
値の決定方法に関するものである。
する２値化しきい値の決定のための学習段階と、
その後、前記特定画像が繰り返し現れるのに対し
てその都度、適切な２値化しきい値を決定する時
系列的な複数の決定段階とから成る２値化しきい
値の決定方法に関するものである。
従来、２値化方式としては、しきい値を固定し
て用いる固定２値化方式、しきい値を変動させる
浮動２値化方式が知られている。前者の固定２値
化方式では、ビデオ信号が外乱光や被写体の反射
率のバラツキなどにより変動した場合、得られる
２値化画像が太くなつたり、細くなつたりして画
質が一定しないという欠点がある。
て用いる固定２値化方式、しきい値を変動させる
浮動２値化方式が知られている。前者の固定２値
化方式では、ビデオ信号が外乱光や被写体の反射
率のバラツキなどにより変動した場合、得られる
２値化画像が太くなつたり、細くなつたりして画
質が一定しないという欠点がある。
また後者の浮動２値化方式では、全体的なビデ
オ信号の変動に対しては、それに応じてしきい値
を変動させるので強いが、被写体のコントラスト
が走査位置によつて種々に変化している場合に
は、しきい値に一定の浮動をかけるだけでは、得
られるビデオ信号の変化に対して、２値化画像が
適切な画像とはならない。
オ信号の変動に対しては、それに応じてしきい値
を変動させるので強いが、被写体のコントラスト
が走査位置によつて種々に変化している場合に
は、しきい値に一定の浮動をかけるだけでは、得
られるビデオ信号の変化に対して、２値化画像が
適切な画像とはならない。
以下、このことを若干、補足説明する。
第２図はキーボードの一例を示した平面図であ
る。同図において、左側の一群のキートツプ１ａ
には、白つぽい背景に対して黒い文字（数字）が
記載されており、右側の一群のキートツプ１ｂに
は、黒つぽい背景に対して白い文字（矢印）が記
載されている。
る。同図において、左側の一群のキートツプ１ａ
には、白つぽい背景に対して黒い文字（数字）が
記載されており、右側の一群のキートツプ１ｂに
は、黒つぽい背景に対して白い文字（矢印）が記
載されている。
このようなキーボード面を対象として２値化画
像を作成しようとする場合、左側の一群のキート
ツプと右側の一群のキートツプでは、被写体とし
てのコントラストが相違するわけであるから、単
純な浮動２値化方式では、良好な２値化画像が得
られないことは容易に理解できるであろう。
像を作成しようとする場合、左側の一群のキート
ツプと右側の一群のキートツプでは、被写体とし
てのコントラストが相違するわけであるから、単
純な浮動２値化方式では、良好な２値化画像が得
られないことは容易に理解できるであろう。
本発明は、上述のような従来技術における問題
点を解決するためになされたものであり、従つて
本発明の目的は、被写体としてのコントラストが
場所によつて種々変化している如き物体を対象と
した場合でも、また外乱光や被写体の反射率のバ
ラツキなどによつてビデオ信号が変動する場合で
も、画質の良好な２値化画像の作成を可能とする
２値化しきい値の決定方法を提供することにあ
る。
点を解決するためになされたものであり、従つて
本発明の目的は、被写体としてのコントラストが
場所によつて種々変化している如き物体を対象と
した場合でも、また外乱光や被写体の反射率のバ
ラツキなどによつてビデオ信号が変動する場合で
も、画質の良好な２値化画像の作成を可能とする
２値化しきい値の決定方法を提供することにあ
る。
この発明は、規則的順序のパターン（第２図に
示したキーボード面の如きパターン）についてそ
れらの２値化特性を抽出して予め学習しておき、
さらに、学習した２値化特性によつて、その後、
繰り返し現れてくる各パターンごとのレベル変動
を推定し、次の回にその推定変動に従つて２値化
しきい値を制御するようにした点を要点としてい
る。
示したキーボード面の如きパターン）についてそ
れらの２値化特性を抽出して予め学習しておき、
さらに、学習した２値化特性によつて、その後、
繰り返し現れてくる各パターンごとのレベル変動
を推定し、次の回にその推定変動に従つて２値化
しきい値を制御するようにした点を要点としてい
る。
以下、図を参照して本発明の実施例を説明す
る。
る。
第３図は本発明を実施するためのハードウエア
の構成を示すブロツク図である。同図において、
１は被写体、２はTVカメラ、３は増幅回路、４
はD/A変換器、５は比較器、６は特徴抽出回路、
７は画像メモリ、８は画像処理プロセツサ、９は
システム内部バス、１０は２値化特性メモリ、１
１はモニタTV、１２は画像データ入力回路、１
３は外部インターフエース回路、である。
の構成を示すブロツク図である。同図において、
１は被写体、２はTVカメラ、３は増幅回路、４
はD/A変換器、５は比較器、６は特徴抽出回路、
７は画像メモリ、８は画像処理プロセツサ、９は
システム内部バス、１０は２値化特性メモリ、１
１はモニタTV、１２は画像データ入力回路、１
３は外部インターフエース回路、である。
動作の概要は次の如くである。被写体１をTV
カメラ２で撮像して、そのビデオ信号２ａを増幅
回路３で増幅する。画像処理プロセツサ８がバス
９を介して指定する２値化しきい値４ｂ（デイジ
タル値）に従つて、D/A変換器４からアナログ
量の可変２値化しきい値４ａが出力される。比較
器５は、増幅ビデオ信号３ａと２値化しきい値４
ａをコンパレートして、２値化信号５ａをモニタ
TV１１と特徴抽出回路６に供給する。
カメラ２で撮像して、そのビデオ信号２ａを増幅
回路３で増幅する。画像処理プロセツサ８がバス
９を介して指定する２値化しきい値４ｂ（デイジ
タル値）に従つて、D/A変換器４からアナログ
量の可変２値化しきい値４ａが出力される。比較
器５は、増幅ビデオ信号３ａと２値化しきい値４
ａをコンパレートして、２値化信号５ａをモニタ
TV１１と特徴抽出回路６に供給する。
特徴抽出回路６は画像の特徴量６ａを抽出し
て、画像メモリ７にDMA（ダイレクトメモリア
クセス）モードで書き込む。
て、画像メモリ７にDMA（ダイレクトメモリア
クセス）モードで書き込む。
この書き込みは画像処理プロセツサ８からの画
像入力指令１２ｂで、画像入力回路１２が画像メ
モリ７へ指令１２ａを与えることによつて行なわ
れる。画像処理プロセツサ８は外部インタフエー
ス１３を通じて、被写体１がTVカメラ２の視野
内にあることを知り、被写体の２値化特性を学習
して、被写体番号（Nk）１３ａとともに、２値
化特性メモリ１０へ記憶する。２値化画像５ａは
モニタTV１１で作業者が観察することができ
る。
像入力指令１２ｂで、画像入力回路１２が画像メ
モリ７へ指令１２ａを与えることによつて行なわ
れる。画像処理プロセツサ８は外部インタフエー
ス１３を通じて、被写体１がTVカメラ２の視野
内にあることを知り、被写体の２値化特性を学習
して、被写体番号（Nk）１３ａとともに、２値
化特性メモリ１０へ記憶する。２値化画像５ａは
モニタTV１１で作業者が観察することができ
る。
学習した２値化特性に従つて、２値化指令１３
ｂがインターフエース１３を介して来るごとに、
対象（被写体）や周囲の外乱に追従した適切な２
値化しきい値４ｂを画像処理プロセツサ８が選択
して出力する。
ｂがインターフエース１３を介して来るごとに、
対象（被写体）や周囲の外乱に追従した適切な２
値化しきい値４ｂを画像処理プロセツサ８が選択
して出力する。
第４図に、ビデオ信号と２値化信号の例を示
す。
す。
増幅したビデオ信号３ａ（これは１水平走査線
区間だけを示している）は、２値化しきい値ti
（ｉ＝０〜255）１４により２値化信号１５にな
る。ここで２値化しきい値は256階調となつてい
て、画像処理プロセツサ８で任意のものを選択す
ることができるようになつている。
区間だけを示している）は、２値化しきい値ti
（ｉ＝０〜255）１４により２値化信号１５にな
る。ここで２値化しきい値は256階調となつてい
て、画像処理プロセツサ８で任意のものを選択す
ることができるようになつている。
以下、本発明のポイントをなす学習の手法につ
いて順次説明する。
いて順次説明する。
第５図ａは、暗背景１６内に存在する明るい被
写体（以下、明物体という）１７を示す説明図で
ある。
写体（以下、明物体という）１７を示す説明図で
ある。
第５図ｂは、第５図ａに示す明物体１７の２値
化画像における面積を、２値化しきい値を０とし
たときの値を100％として、面積パーセントで示
したヒストグラムである。
化画像における面積を、２値化しきい値を０とし
たときの値を100％として、面積パーセントで示
したヒストグラムである。
すなわち、横軸に２値化しきい値ｔの階調（０
〜255）をとり、縦軸に上述の面積パーセントPA
をとつている。しきい値を高くとれば、明物体１
７の２値化画像の面積はそれに応じて減少するか
ら図示の如きヒストグラム特性２２がえられる。
〜255）をとり、縦軸に上述の面積パーセントPA
をとつている。しきい値を高くとれば、明物体１
７の２値化画像の面積はそれに応じて減少するか
ら図示の如きヒストグラム特性２２がえられる。
ヒストグラム２２を見れば逆に、対象物体が明
物体であるか、暗物体（明背景に位置する暗い被
写体）であるかが識別できるが、このことは後述
する。
物体であるか、暗物体（明背景に位置する暗い被
写体）であるかが識別できるが、このことは後述
する。
第６図ａは、明背景２０内に位置する暗物体２
１を示す説明図である。
１を示す説明図である。
第６図ｂは、同物体２１に対するヒストグラム
２３を示している。ヒストグラム２４は、ヒスト
グラム２３を反転させたもの、つまり面積パーセ
ントPAのとり方を逆にした場合のヒストグラム
で、２３を正ヒストグラムとすれば、２４は逆ヒ
ストグラムである。
２３を示している。ヒストグラム２４は、ヒスト
グラム２３を反転させたもの、つまり面積パーセ
ントPAのとり方を逆にした場合のヒストグラム
で、２３を正ヒストグラムとすれば、２４は逆ヒ
ストグラムである。
第５図ｂに示すヒストグラム２２と第６図ｂに
示すヒストグラム２３を対比してみると、直線で
近似できる傾斜部Ｌが、明物体では比較的低い位
置にあるのに対し、暗物体では比較的高い位置に
あることが認められるであろう。
示すヒストグラム２３を対比してみると、直線で
近似できる傾斜部Ｌが、明物体では比較的低い位
置にあるのに対し、暗物体では比較的高い位置に
あることが認められるであろう。
このことを利用してヒストグラムから逆に被写
体が明物体であるか、暗物体であるかを識別する
ことができる。すなわち、与えられたヒストグラ
ムにおいて、比較的低位置にある傾斜部Ｌの長さ
が、比較的高位置にあるそれよりも充分長けれ
ば、被写体は明物体と判定し、逆であれば、暗物
体と判定するのである。
体が明物体であるか、暗物体であるかを識別する
ことができる。すなわち、与えられたヒストグラ
ムにおいて、比較的低位置にある傾斜部Ｌの長さ
が、比較的高位置にあるそれよりも充分長けれ
ば、被写体は明物体と判定し、逆であれば、暗物
体と判定するのである。
そこで、本発明では２値化対象物体が明物体で
あるか暗物体であるか未知として２値化特性を学
習する。
あるか暗物体であるか未知として２値化特性を学
習する。
この場合、一般的には、第７図に示すようなヒ
ストグラムが得られこのヒストグラムから次の手
順で対象物体が明物体であるか暗物体であるかを
判断する。ただし、ここでは被写体は線図形であ
るとして、判定を行う。
ストグラムが得られこのヒストグラムから次の手
順で対象物体が明物体であるか暗物体であるかを
判断する。ただし、ここでは被写体は線図形であ
るとして、判定を行う。
すなわち明暗判定用の面積パーセントPW1，
PW2，PB1，PB2、を次式の関係が成立するように
決定する。
PW2，PB1，PB2、を次式の関係が成立するように
決定する。
０＜PW1＜PW2≦50≦PB2＜PB1＜100〔％〕
……(1) たとえば、PW1＝0.5％、PW2＝40％、PB1＝99.5
％、PB2＝60％とする。
……(1) たとえば、PW1＝0.5％、PW2＝40％、PB1＝99.5
％、PB2＝60％とする。
これは線図形の面積率は通常50％以下であるこ
とから決定している。
とから決定している。
次にヒストグラムから、面積パーセントが上述
のPW1，PW2，PB1，PB2となる４つの２値化しき
い値を決定する。それをそれぞれtW1，tW2，TB1，
tB2とする（なお、添字としてのＷはホワイトの
意であり、Ｂはブラツクの意味である）。これら
より次の値を求める。
のPW1，PW2，PB1，PB2となる４つの２値化しき
い値を決定する。それをそれぞれtW1，tW2，TB1，
tB2とする（なお、添字としてのＷはホワイトの
意であり、Ｂはブラツクの意味である）。これら
より次の値を求める。
ΔtW＝tW1−tW2 ……(2)
ΔtB＝tB2−tB1 ……(3)
このしきい値幅ΔtW，ΔtBの大小関係で対象物
体の明・暗を決定する。
体の明・暗を決定する。
つまり、ΔtW＞ΔtBのとき対象物体は明物体、
ΔtB＞ΔtWのとき対象物体は暗物体として以下説
明する２値化特性を決定してゆく。上述の判定方
法で、第５図ｂのヒストグラム２２は明物体を対
象としたものと判定でき、第６図ｂのヒストグラ
ム２３は暗物体を対象としたものと判定できる。
ΔtB＞ΔtWのとき対象物体は暗物体として以下説
明する２値化特性を決定してゆく。上述の判定方
法で、第５図ｂのヒストグラム２２は明物体を対
象としたものと判定でき、第６図ｂのヒストグラ
ム２３は暗物体を対象としたものと判定できる。
対象物体が明物体である場合の最適しきい値t0
は次式で求める。
は次式で求める。
t0＝nW・tW2＋mW・tW1／mW＋nW ……(4)
これは、前述の二つの２値化しきい値tW2とtW1
とをMW：nWの比で内分した点に相当するもので
ある。ここではmW：nW＝４：３（この値の選び
方は適宜である）とする。
とをMW：nWの比で内分した点に相当するもので
ある。ここではmW：nW＝４：３（この値の選び
方は適宜である）とする。
対象物体が暗物体である場合の最適しきい値t0
は次式で求める。
は次式で求める。
t0＝nB・tB1＋mB・tB2／mB＋nB ……(5)
これは、二つの２値化しきい値tB1とtB2とを
mB：nBの比で内分した点に相当するものである。
ここでは、MB：nB＝３：４とする。
mB：nBの比で内分した点に相当するものである。
ここでは、MB：nB＝３：４とする。
次に明物体の場合の２値化特性を求める手順を
第８図を参照して説明する。
第８図を参照して説明する。
第８図は明物体に対するヒストグラムを改めて
示した説明図である。同図に示すヒストグラムか
ら最適しきい値t0に対する面積パーセントR0を求
める。
示した説明図である。同図に示すヒストグラムか
ら最適しきい値t0に対する面積パーセントR0を求
める。
次に、次式によりP1，P2を求める。
P1＝α1・P0（但しα1＝1.1〜1.9） ……(6)
P2＝α2・P0（但しα2＝0.1〜0.9） ……(7)
これらP1，P2に対する各２値化しきい値をヒ
ストグラムから求めそれらをt1，t2とする。同様
に、暗物体の場合に対しても、第９図に見られる
ように最適しきい値t0に対する面積パーセントP0
を求め、このP0に関して次式でP1′，P2′を求め
る。
ストグラムから求めそれらをt1，t2とする。同様
に、暗物体の場合に対しても、第９図に見られる
ように最適しきい値t0に対する面積パーセントP0
を求め、このP0に関して次式でP1′，P2′を求め
る。
なお、暗物体の場合には第９図から分かるよう
に、逆ヒストグラムを用いる。
に、逆ヒストグラムを用いる。
P1′＝β1・P0′（但しβ1＝0.1〜0.9） ……(8)
P2′＝β2・P0′（但しβ2＝1.1〜1.9） ……(9)
これらP1′，P2′に対するしきい値をそれぞれ
t1′，t2′とする。
t1′，t2′とする。
次に、直線近似される斜線部Ｌに沿つた任意の
点（対応する面積パーセントがＰ）における２値
化しきい値ｔを上述のようにして求めた定数を用
いて次式の形で表す。
点（対応する面積パーセントがＰ）における２値
化しきい値ｔを上述のようにして求めた定数を用
いて次式の形で表す。
ｔ＝t0＋γ0・（Ｐ−P0） ……(10)
但し明物体の場合
γ0＝t1−t2／P1−P2であり、
暗物体の場合
γ0＝t1′−t2′／P1′−P2′である。
つまりγ0は、斜線部Ｌの勾配を示しているわけ
である。ここで、２値化特性定数として最適しき
い値t0、それに対応する面積パーセントP0、勾配
γ0の３つを対象とする各物体ごとに求めてメモリ
に記憶する。
である。ここで、２値化特性定数として最適しき
い値t0、それに対応する面積パーセントP0、勾配
γ0の３つを対象とする各物体ごとに求めてメモリ
に記憶する。
２値化特性の中で勾配γ0の値を最適値に決定す
る手法として次の手法を用いる。すなわち前述の
２値化しきい値t1とt2（t1′とt2′）の値の決定に関
与するα1，α2（β1，β2）と勾配γ（変数なのでγ0
で
なくγと記す）の値の間には、第１０図（第１１
図）に示すような依存関係があるので、これを利
用して適切値を決定する。
る手法として次の手法を用いる。すなわち前述の
２値化しきい値t1とt2（t1′とt2′）の値の決定に関
与するα1，α2（β1，β2）と勾配γ（変数なのでγ0
で
なくγと記す）の値の間には、第１０図（第１１
図）に示すような依存関係があるので、これを利
用して適切値を決定する。
つまり、（α1−１）または（１−α2）を0.1、
0.2、0.3……と定め、それぞれに対応した勾配の
値γ1，γ2，γ3……γo-1，γoを求める。そして｜γo
−γo-1｜＞Δγが成立するとき、そのγo-1の値を２
値化特性の値γ0とする。但しΔγの値の選択の仕
方は任意適宜とする。暗物体の場合も全く同様の
手順で決定する。
0.2、0.3……と定め、それぞれに対応した勾配の
値γ1，γ2，γ3……γo-1，γoを求める。そして｜γo
−γo-1｜＞Δγが成立するとき、そのγo-1の値を２
値化特性の値γ0とする。但しΔγの値の選択の仕
方は任意適宜とする。暗物体の場合も全く同様の
手順で決定する。
以上で対象とする各物体について、２値化特性
（t0，p0，γ0）を求め物体番号と一緒にメモリ上
に記憶することができる。
（t0，p0，γ0）を求め物体番号と一緒にメモリ上
に記憶することができる。
以上が学習の動作であり、第１図にその処理フ
ローを示す。
ローを示す。
次に実際の２値化に際して行なわれる２値化し
きい値の決定方法を述べる。
きい値の決定方法を述べる。
物体番号Ｎの２値化特性を今、P0 N，t0 N，γ0 N
と表わす。ここで、面積パーセントP0 Nに代えて
実際の面積値A0 Nを用いても良いがそのとき、γ0
は次式で求めることになる。
と表わす。ここで、面積パーセントP0 Nに代えて
実際の面積値A0 Nを用いても良いがそのとき、γ0
は次式で求めることになる。
γ＝t1−t2／a1−a2またはt1′−t2′／a1′−a2′
但し、a1，a2（a1′，a2′）は前述のP1，P2（P1′，
P2′）に対応する面積値である。ここでは、面積
値を使う場合で説明する。
P2′）に対応する面積値である。ここでは、面積
値を使う場合で説明する。
今、ｎ回目に現れた物体番号Ｎの対象物体につ
いて求めた面積がAo Nであるとき、次の回に使う
２値化しきい値to Nを次式で求める。
いて求めた面積がAo Nであるとき、次の回に使う
２値化しきい値to Nを次式で求める。
to N＝to-1 N−γ0 N（o N−A0 N） ……(11)
ここで、o N＝ｌ・Ａ／―o-1 N＋ｍ・Ao N／ｌ＋ｍ
ｌ、ｍは整数値でここでは、10、１とした。な
お、o Nなる量は、ここでは仮に合成面積と呼ぶ
が、この合成面積は、上記式からも分るように、
それ以前に求められた面積値を含む動的平均値と
も云うべき荷重平均値である。すなわち、この合
成面積によつて定まる量だけ前回用いた２値化し
きい値を第８図の傾斜部Ｌに沿つてシフトさせる
ことにより、次回用いる２値化しきい値を得てい
るわけである。ここで、毎回のo Nと２値化特性
（A0 N，t0 N，γ0 N）とをメモリに記憶しながら次回
のしきい値を制御する。
お、o Nなる量は、ここでは仮に合成面積と呼ぶ
が、この合成面積は、上記式からも分るように、
それ以前に求められた面積値を含む動的平均値と
も云うべき荷重平均値である。すなわち、この合
成面積によつて定まる量だけ前回用いた２値化し
きい値を第８図の傾斜部Ｌに沿つてシフトさせる
ことにより、次回用いる２値化しきい値を得てい
るわけである。ここで、毎回のo Nと２値化特性
（A0 N，t0 N，γ0 N）とをメモリに記憶しながら次回
のしきい値を制御する。
第１２図は、上述の如き、実行段階における２
値化しきい値決定の手順を示す説明図である。同
図において、毎回、求めた面積から合成面積を算
出し、それにより次回の２値化しきい値を決定し
ていることが理解されるであろう。
値化しきい値決定の手順を示す説明図である。同
図において、毎回、求めた面積から合成面積を算
出し、それにより次回の２値化しきい値を決定し
ていることが理解されるであろう。
本発明では、画像処理プロセツサが２値化しき
い値を256階調の中からいずれでも任意に選択で
きるようにしており、しかも、その２値画像の特
徴量（特にここでは面積値）を抽出して画像メモ
リに記憶できるようにしているために、各物体ご
とに、面積ヒストグラム（または面積パーセント
ヒストグラム）を容易に計測でき、しかも画像処
理プロセツサは、t0，A0（またはP0）、γ0の３つの
特性値を２値化特性定数として算出できる。
い値を256階調の中からいずれでも任意に選択で
きるようにしており、しかも、その２値画像の特
徴量（特にここでは面積値）を抽出して画像メモ
リに記憶できるようにしているために、各物体ご
とに、面積ヒストグラム（または面積パーセント
ヒストグラム）を容易に計測でき、しかも画像処
理プロセツサは、t0，A0（またはP0）、γ0の３つの
特性値を２値化特性定数として算出できる。
これらの２値化特性定数を学習時、各物体につ
いて計測し、外部からの２値化指令に対して、そ
の２値化特性定数とその合成面積o（または合
成面積パーセントo）とをそれぞれの物体ごと
に記憶して、外乱光などに起因するビデオレベル
の変動を計測して、次の回の変動値をこの合成面
積より推定して、次回の２値化しきい値を決定す
る。
いて計測し、外部からの２値化指令に対して、そ
の２値化特性定数とその合成面積o（または合
成面積パーセントo）とをそれぞれの物体ごと
に記憶して、外乱光などに起因するビデオレベル
の変動を計測して、次の回の変動値をこの合成面
積より推定して、次回の２値化しきい値を決定す
る。
これにより、外乱光、温度変化、被写体である
物体の反射特性などに起因するビデオレベルの時
間的変化に追従した２値化しきい値の決定が可能
となり、安定した２値画像を得ることができた。
物体の反射特性などに起因するビデオレベルの時
間的変化に追従した２値化しきい値の決定が可能
となり、安定した２値画像を得ることができた。
第１図は本発明における学習動作の流れを示す
流れ図、第２図はキーボードの平面図、第３図は
本発明を実施するためのハードウエアの構成を示
すブロツク図、第４図はビデオ信号と２値化信号
の例を示す説明図、第５図ａは被写体の一例を示
す説明図、第５図ｂは同被写体から得られた特徴
量により作成したヒストグラム、第６図ａは同じ
く被写体の他の例を示す説明図、第６図ｂは同被
写体に対するヒストグラム、第７図は一般的なヒ
ストグラムを示すグラフ、第８図は明物体の場合
の２値化特性を求める手順を示すための説明図、
第９図は暗物体の場合の同様な説明図、第１０図
は２値化特性におけるγとα1（α2）の関係を示す
グラフ、第１１図は同じく、γとβ1（β2）の関係
を示すグラフ、第１２図は実行段階における２値
化しきい値の決定手順を示す説明図、である。 符号説明 １…被写体、２…TVカメラ、３…
増幅回路、４…D/A変換器、５…比較器、６…
特徴抽出回路、７…画像メモリ、８…画像処理プ
ロセツサ、９…システム内部バス、１０…２値化
特性メセリ、１１…モニタTV、１２…画像デー
タ入力回路、１３…外部インターフエース回路、
１４…２値化しきい値、１５…２値化信号、１６
…暗背景、１７…明物体、２２…明背景、２１…
暗物体、２２…正ヒストグラム、２３…正ヒスト
グラム、２４…逆ヒストグラム。
流れ図、第２図はキーボードの平面図、第３図は
本発明を実施するためのハードウエアの構成を示
すブロツク図、第４図はビデオ信号と２値化信号
の例を示す説明図、第５図ａは被写体の一例を示
す説明図、第５図ｂは同被写体から得られた特徴
量により作成したヒストグラム、第６図ａは同じ
く被写体の他の例を示す説明図、第６図ｂは同被
写体に対するヒストグラム、第７図は一般的なヒ
ストグラムを示すグラフ、第８図は明物体の場合
の２値化特性を求める手順を示すための説明図、
第９図は暗物体の場合の同様な説明図、第１０図
は２値化特性におけるγとα1（α2）の関係を示す
グラフ、第１１図は同じく、γとβ1（β2）の関係
を示すグラフ、第１２図は実行段階における２値
化しきい値の決定手順を示す説明図、である。 符号説明 １…被写体、２…TVカメラ、３…
増幅回路、４…D/A変換器、５…比較器、６…
特徴抽出回路、７…画像メモリ、８…画像処理プ
ロセツサ、９…システム内部バス、１０…２値化
特性メセリ、１１…モニタTV、１２…画像デー
タ入力回路、１３…外部インターフエース回路、
１４…２値化しきい値、１５…２値化信号、１６
…暗背景、１７…明物体、２２…明背景、２１…
暗物体、２２…正ヒストグラム、２３…正ヒスト
グラム、２４…逆ヒストグラム。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １ 特定画像に対する２値化しきい値の決定のた
めの学習段階と、その後、前記特定画像が繰り返
し現れるのに対してその都度２値化しきい値を決
定する時系列的な複数の決定段階とから成る２値
化しきい値の決定方法において、 前記学習段階は、前記特定画像を対象として設
定される２値化しきい値の階調とそれに応じて該
画像から抽出される特徴量との関係を用いてヒス
トグラムを作成する第１のステツプと、作成され
た該ヒストグラムから最適しきい値を含む所定の
２値化特性パラメータを決定して記憶する第２の
ステツプと、を含み、 前記決定段階は、それぞれ、それに先立つ段階
において前記特定画像から抽出された特徴量に対
する動的平均値としての所定の荷重平均値を算出
する第３のステツプと、該荷重平均値と前記最適
しきい値を含む所定の２値化特性パラメータとか
ら新たな２値化しきい値を決定する第４のステツ
プと、を含むようにしたことを特徴とする２値化
しきい値の決定方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59109665A JPS60254279A (ja) | 1984-05-31 | 1984-05-31 | ２値化しきい値の決定方法 |
| US07/125,813 US4959869A (en) | 1984-05-31 | 1987-11-25 | Method for determining binary coding threshold value |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59109665A JPS60254279A (ja) | 1984-05-31 | 1984-05-31 | ２値化しきい値の決定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60254279A JPS60254279A (ja) | 1985-12-14 |
| JPH027111B2 true JPH027111B2 (ja) | 1990-02-15 |
Family
ID=14516057
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59109665A Granted JPS60254279A (ja) | 1984-05-31 | 1984-05-31 | ２値化しきい値の決定方法 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US4959869A (ja) |
| JP (1) | JPS60254279A (ja) |
Families Citing this family (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5097520A (en) * | 1989-01-20 | 1992-03-17 | Ricoh Company, Ltd. | Method of obtaining optimum threshold values |
| US5073857A (en) * | 1989-06-01 | 1991-12-17 | Accuron Corporation | Method and apparatus for cell analysis |
| US5077806A (en) * | 1989-06-01 | 1991-12-31 | Accuron Corporation | Machine vision analysis apparatus |
| JPH04227581A (ja) * | 1990-06-08 | 1992-08-17 | Omron Corp | 画像の２値化閾値算出装置 |
| FR2670979A1 (fr) * | 1990-12-21 | 1992-06-26 | Philips Electronique Lab | Procede de segmentation binaire locale d'images numerisees, par seuillage d'histogramme. |
| US5481620A (en) * | 1991-09-27 | 1996-01-02 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Adaptive vision system |
| US5982944A (en) * | 1991-09-27 | 1999-11-09 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Adaptive vision system using dual thresholding |
| US5579409A (en) * | 1991-09-27 | 1996-11-26 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Methods for determining the exterior points of an object in a background |
| US6058209A (en) * | 1991-09-27 | 2000-05-02 | E. I. Du Pont De Nemours And Company | Method for resolving redundant identifications of an object |
| US5339368A (en) * | 1991-11-21 | 1994-08-16 | Unisys Corporation | Document image compression system and method |
| US5822468A (en) * | 1992-03-10 | 1998-10-13 | Ivp Integrated Vision Products Ab | Method of carrying out picture processing operations upon a two-dimensional picture and a device for carrying out said method |
| US5335293A (en) * | 1992-06-16 | 1994-08-02 | Key Technology, Inc. | Product inspection method and apparatus |
| US9945905B2 (en) | 2015-08-13 | 2018-04-17 | Advantest Corporation | Test apparatus determining threshold signal using history of judgment value |
Family Cites Families (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3715724A (en) * | 1969-12-24 | 1973-02-06 | Olivetti & Co Spa | Apparatus for recognizing graphic symbols |
| US3665326A (en) * | 1970-03-30 | 1972-05-23 | Us Navy | Automatic threshold detector with selectable percentage of threshold crossings |
| JPS5218132A (en) * | 1975-08-01 | 1977-02-10 | Hitachi Ltd | Binary circuit |
| JPS57105088A (en) * | 1980-12-22 | 1982-06-30 | Toshiba Corp | Character reader |
| US4554593A (en) * | 1981-01-02 | 1985-11-19 | International Business Machines Corporation | Universal thresholder/discriminator |
| US4430748A (en) * | 1981-09-21 | 1984-02-07 | Xerox Corporation | Image thresholding system |
| JPS5876899A (ja) * | 1981-10-31 | 1983-05-10 | 株式会社東芝 | 音声区間検出装置 |
| US4493106A (en) * | 1981-12-24 | 1985-01-08 | International Computers Limited | Image digitizing systems |
| JPS58202666A (ja) * | 1982-05-21 | 1983-11-25 | Ricoh Co Ltd | ２値化方式 |
| US4567610A (en) * | 1982-07-22 | 1986-01-28 | Wayland Research Inc. | Method of and apparatus for pattern recognition |
| JPS59106079A (ja) * | 1982-12-10 | 1984-06-19 | Omron Tateisi Electronics Co | 図形照合装置の二値化装置 |
| US4593325A (en) * | 1984-08-20 | 1986-06-03 | The Mead Corporation | Adaptive threshold document duplication |
| US4611347A (en) * | 1984-09-24 | 1986-09-09 | At&T Bell Laboratories | Video recognition system |
| US4656665A (en) * | 1985-01-15 | 1987-04-07 | International Business Machines Corporation | Thresholding technique for graphics images using histogram analysis |
-
1984
- 1984-05-31 JP JP59109665A patent/JPS60254279A/ja active Granted
-
1987
- 1987-11-25 US US07/125,813 patent/US4959869A/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US4959869A (en) | 1990-09-25 |
| JPS60254279A (ja) | 1985-12-14 |
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