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特徴抽出・ブロッブ解析

Imaging Managerの「特徴抽出・ブロッブ解析」は、対象を個別のブロッブ(かたまり)に分離し、その面積や重心、フェレ径などを求めることができます。求められる特徴量は48種類以上あります。

ブロッブの解析は、入力画像を2値化処理し、画像内のブロッブの数、位置、形状、重心、フェレ径などを解析します。サイズ、形状、位置によらず解析対象物を探し出すことが可能です。

 

ブロッブ解析 機能一覧

ナンバリング

「親ブロッブの番号」

例.ブロッブ番号1:親ブロッブなし
    ブロッブ番号2,3,4:親ブロッブ番号1

 

「子ブロッブの数と番号」

例.ブロッブ番号1:子ブロッブ3個、ブロッブ番号2,3,4
    ブロッブ番号2,3,4:子ブロッブなし

00blob.jpg

 

重心

基礎特徴量

「面積」

面積

 

「重心」

重心

「周囲長」

周囲長

 

面積

慣性主軸

「慣性主軸の傾き」

図形の慣性主軸の方向がX軸となす角度:θ

慣性主軸の傾き

 

「慣性主軸に平行な外接矩形の頂点座標」

4頂点座標:A( xa, ya ) B( xb, yb ) C( xc, yc ) D( xd, yd )

慣性主軸に平行な外接矩形の頂点座標

 

「慣性主軸に平行な外接矩形の面積」

慣性主軸に平行な外接矩形の面積

「ブロッブ面積が慣性主軸に平行な外接矩形の面積に占める割合」

[計算式] S1/(S1+S2)

ブロッブ面積が慣性主軸に平行な外接矩形の面積に占める割合

 

慣性主軸の傾き

フェレ径

「水平・垂直フェレ径」

水平・垂直フェレ径

 

「外接矩形の頂点座標」

外接矩形の頂点座標

「外接矩形の接点座標」

4接点座標:A( x, y ) B( x, y ) C( x, y ) D( x, y )

外接矩形の接点座標

「外接矩形の面積」

外接矩形の面積

「ブロッブ面積が外接矩形の面積に占める割合」

[計算式] S1/(S1+S2)

ブロッブ面積が外接矩形の面積に占める割合

「垂直フェレ径と水平フェレ径の比」

[計算式] ly/lx

水平・垂直フェレ径の比

 

「垂直フェレ径と水平フェレ径の対角線長」

対角線長:L

垂直フェレ径と水平フェレ径の対角線長

 

「垂直フェレ径と水平フェレ径のなす角度(フェレ径角)」

図形の対角線長がX軸となす角度:θ

フェレ径角

「最小フェレ径をもつ外接矩形とX軸とのなす角度」

最小フェレ径:L、X軸とのなす角度:θ

最小フェレ径をもつ外接矩形とX軸とのなす角度

ブロッブ径

「水平最大径の長さと端点座標」

「水平方向切片の最大長と端点座標および平均長」

X軸方向に最も距離が離れている2点間距離:L

水平最大径の長さと端点座標

 

「垂直最大径の長さと端点座標」

「垂直方向切片の最大長と端点座標および平均長」

Y軸方向に最も距離が離れている2点間距離:L

垂直最大径の長さと端点座標

 

「2軸平均径」

「最大径に直角な方向での平均幅」

最大径:L1、平均幅:L2

2軸平均径

 

「水平方向面積等分径と端点座標」

Y軸方向に面積を2等分したときの水平弦長:L

水平方向面積等分径と端点座標

 

「垂直方向面積等分径と端点座標」

X軸方向に面積を2等分したときの垂直弦長:L

垂直方向面積等分径と端点座標

 

「最大径と端点座標およびX軸とのなす角度」

最大径:L、X軸とのなす角度:θ

最大径と端点座標およびX軸とのなす角度

 

「重心からの最小・最大・平均径、
最小・最大半径角、最小・最大半径の端点座標」

重心からの最小・最大・平均径、最小・最大半径角、最小・最大半径の端点座標

重心Gからの図形外側輪郭点までの
 最小距離:Lm
 最大距離:LM
 平均距離
 最大半径がX軸と成す角度:θM
 最小半径がX軸と成す角度:θm

 

重心からの最小・最大・平均径、最小・最大半径角、最小・最大半径の端点座標

針状の度合い

「針状の度合い」

針状の度合い

円率

「円形度」

真円を1とし、それより小さいほど円から遠ざかる。

円形度

 

「丸さの度合い」

真円を1とし、それより大きいほど円から遠ざかる。

丸さの度合い

 

「円らしさ」

真円を1とし、それより小さいほど円から遠ざかる。

円らしさ

 

「円相当径」

図形の面積と等しい面積を持つ円の直径:L

円相当径

 

「凹凸の度合い」

真円を1とし、それより大きいほど凹凸の度合いが大きくなる。

凹凸の度合い

 

凹凸の度合い

等価楕円

「慣性等価楕円の長軸長と短軸長」

長軸長:la、短軸長:lb

 

「慣性等価楕円の長軸長と短軸長の比」

[計算式] lb/la

00blob.jpg

包絡周囲長

「包絡周囲長と面積」

図形の凸部を結んだときの周囲長:L、面積:S

包絡周囲長と面積

 

「包絡円形度」

図形の凸部を結んだ円形度

1を真円とし、それより小さいほど円から遠ざかる。

包絡円形度

 

「周囲長と包絡周囲長の比」

[計算式] L2/L1

周囲長と包絡周囲長の比

隣接ブロッブ

「隣接するブロッブの数」

同じ親を持つ他の図形数

隣接するブロッブの数

 

「隣接するブロッブとの重心距離」

同じ親を持つ他の図形との重心間の最大距離:LM、
最小距離:Lm、平均距離

隣接するブロッブとの重心距離

「隣接するブロッブとの最小距離」

同じ親を持つ他の図形との最小幅:L

隣接するブロッブとの最小距離

 

隣接するブロッブとの重心距離

ブロッブ穴

「ブロッブの穴数」

図形の穴の個数

ブロッブの穴数

 

「ブロッブと穴の重心距離」

図形の重心と穴の重心の最大距離:LM、
最小距離:Lm、平均距離

ブロッブと穴の重心距離

 

「最小厚」

図形の外側輪郭線と穴との最小距離:L

最小厚

「穴面積比」

[計算式] S2/S1

穴面積比

面積比

「周囲長と面積の比」

[計算式] L/S

 

「周囲長と面積の比(NCI比)」

[計算式] L/√S

周囲長と面積の比

「ブロッブ面積がウィンドウ面積に占める割合」

[計算式] S1/S2

ブロッブ面積がウィンドウ面積に占める割合

モーメント 「モーメント(0次、1次、2次、慣性乗積)」
ブロッブ解析設定ダイアログ

解析パラメータ設定ダイアログ ↑クリックで拡大

→ブロッブ解析 詳細機能一覧トップへ

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2値化

2値化とは、濃淡画像を黒と白(0と1)の2種類の濃度値からなる画像に変換する方法です。このとき、黒画素と白画素の境となる値をしきい値(または閾値)と言います。しきい値の設定方法には、ユーザーが直接指定する場合と計算式から自動で求める方法があります。

 

例えば、ユーザーがしきい値を128に設定した場合、濃淡画像における0〜127の階調の画素を黒、128〜255の階調の画素を白で表示します。(反転時には逆になります)

 

また、画像の階調から適切なしきい値を自動で求める方法には「判別識別法」、「モード法」、「Kittler法」、「3σ法」、「pーtile法」の5種類をご用意しております。それぞれの特徴および計算式を以下でご紹介します。

 

判別識別法

 

画像の輝度ヒストグラムをあるしきい値 t で2つのクラスに分割したとき、クラス間分散が最も大きくなる t の値を決定する方法です。

判別識別法

 

モード法

 

輝度ヒストグラムが2つの山(極大値 T1、T2 )をもつ形状(双峰性)のとき、ヒストグラムの谷の底値をしきい値 t として選ぶ方法です。各画素はしきい値 t で2つのクラス C1 と C2 に分類されます。 モード法ではヒストグラム上で明確な谷ができることが必須であり、そのため対象と背景との間で十分なコントラスト差があることが望ましいです。

モード法

求めたしきい値の信頼性を評価するために、

モード法

C1:クラス1の画素数  C2:クラス2の画素数

のような評価基準が用いられます。

→2値化トップへ

 

kittler法

 

判別識別法の1種で、対象領域の濃淡値と背景の濃淡値が共に正規分布に従うという仮定のもとで、平均誤識別率に関する基準を最小とするしきい値選定法です。各画素はしきい値 t で2つのクラス C1 と C2 に分類されます。

kittler法

 

3σ(シグマ)法

 

ヒストグラムが正規分布するときに有効な手法です。異物検出、傷検出などの局所的なデータを求める場合に利用します。

 

データから、平均値 u および標準偏差値 σ を求めて、u + nσ となるしきい値を求めます。

ヒストグラムが正規分布するとき、

3σ法

u + 1σ では84.135% 、 u + 2σ では97.725% 、 u + 3σでは99.865%

のヒストグラムが含まれるしきい値が設定されます。

 

u は平均値 3σ法 と等しく、ヒストグラムが正規分布しているときはヒストグラムの極大値を取る輝度値 i に等しくなります。

標準偏差値 σ は、

: 全画素数  ni : 輝度値 i を持つ画素数

とすると、

3σ法

で定義されます。

→2値化トップへ

 

p-タイル法

 

2値化した結果画像の白(または黒)の画素の割合が p となるしきい値 t を決定する方法です。画像内における対象物の占める面積比率 p がおおむね既知である場合に有効です。

p-タイル法

p-タイル法

: 全画素数  ni : 輝度値 i を持つ画素数

 

この方法は、抽出したい物体が、全体の中で占める割合がわかっている場合に適用できます。このような特徴のある画像を対象とする場合には、コントラストなどの影響があっても安定した結果が得られると考えられます。

→2値化トップへ

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