JPH0143348B2 - - Google Patents
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- JPH0143348B2 JPH0143348B2 JP57233915A JP23391582A JPH0143348B2 JP H0143348 B2 JPH0143348 B2 JP H0143348B2 JP 57233915 A JP57233915 A JP 57233915A JP 23391582 A JP23391582 A JP 23391582A JP H0143348 B2 JPH0143348 B2 JP H0143348B2
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- image
- pixels
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Description
【発明の詳細な説明】
(1) 発明の技術分野
本発明は、画像処理方法に係り、特に、濃淡画
像の極点を抽出する上で有効な画像処理方法の改
良に関する。
像の極点を抽出する上で有効な画像処理方法の改
良に関する。
(2) 技術の背景
一般に、TVカメラ等より得られた画像では、
明るさの急変している部分が物体の面の縁点に対
応して重要な点であると考えられており、それら
の点を一連のつながりとして抽出することは物体
のパターン認識を行う上で重要な処理である。
明るさの急変している部分が物体の面の縁点に対
応して重要な点であると考えられており、それら
の点を一連のつながりとして抽出することは物体
のパターン認識を行う上で重要な処理である。
(3) 従来技術と問題点
上述した考え方から、本件出願人は、先に、次
のような画像処理方法を提案している（特願昭57
−104714号）。これは、例えば、前処理によつて
得た多値レベルの濃淡画像を画素単位に細分し、
注目画素とこれに水平及び垂直方向において隣接
する画素との濃淡レベルを夫々比較した後、いず
れか一方の方向に並ぶ三画素のうち注目画素が高
レベルであるときに当該注目画素を極点として抽
出するというものである。この方法によれば、上
記極点を一連のつながりとして求めることによ
り、物体の輪郭を認識することが可能になる。
のような画像処理方法を提案している（特願昭57
−104714号）。これは、例えば、前処理によつて
得た多値レベルの濃淡画像を画素単位に細分し、
注目画素とこれに水平及び垂直方向において隣接
する画素との濃淡レベルを夫々比較した後、いず
れか一方の方向に並ぶ三画素のうち注目画素が高
レベルであるときに当該注目画素を極点として抽
出するというものである。この方法によれば、上
記極点を一連のつながりとして求めることによ
り、物体の輪郭を認識することが可能になる。
然しながら、このような画像処理方法にあつて
は、例えば、重なつた物体の輪郭を認識する場合
や角部を備えた物体の輪郭を認識する場合に、輪
郭の分岐点に対応した画素は二つの輪郭線上に位
置することから、仮に、当該画素部分近傍におい
て夫々の輪郭線が水平及び垂直方向に延びるもの
とすれば、当該輪郭の分岐点に対応した画素が極
点として抽出され得ない事態を生じ、これに伴つ
て、物体の輪郭が途切れてしまい、その分、物体
の認識が不正確なものになつてしまう。
は、例えば、重なつた物体の輪郭を認識する場合
や角部を備えた物体の輪郭を認識する場合に、輪
郭の分岐点に対応した画素は二つの輪郭線上に位
置することから、仮に、当該画素部分近傍におい
て夫々の輪郭線が水平及び垂直方向に延びるもの
とすれば、当該輪郭の分岐点に対応した画素が極
点として抽出され得ない事態を生じ、これに伴つ
て、物体の輪郭が途切れてしまい、その分、物体
の認識が不正確なものになつてしまう。
(4) 発明の目的
本発明は以上の観点に立つて為されたものであ
つて、その目的とするところは、物体の輪郭の途
切れをなくし、もつて、正確な物体の認識を可能
とした画像処理方法を提供することにある。
つて、その目的とするところは、物体の輪郭の途
切れをなくし、もつて、正確な物体の認識を可能
とした画像処理方法を提供することにある。
(5) 本発明の構成
本発明の基本的構成は、受像機等より得られた
画像をマトリツクス状に整列した複数の画素に分
割し、該複数の画素のうち、隣接する周囲の水
平、垂直及び左右対角方向に並ぶいずれか二つの
画素よりも濃淡レベルの差が大きい画素を極点と
して抽出するようにした画像処理方法にある。
画像をマトリツクス状に整列した複数の画素に分
割し、該複数の画素のうち、隣接する周囲の水
平、垂直及び左右対角方向に並ぶいずれか二つの
画素よりも濃淡レベルの差が大きい画素を極点と
して抽出するようにした画像処理方法にある。
(6) 発明の実施例
以下、添付図面に示す実施例に基づいて本発明
を詳細に説明する。
を詳細に説明する。
先ず、第１図に基づいて本発明に係る極点抽出
処理の基本原理を説明する。今、説明を単純化す
るために、原画像の一次元方向の濃度分布が第１
図ａに示すようにＰである場合において、その極
点Ｒを求める。先ず、第１図ｂに示すように、原
画像Ｐを左方向に一画素△だけシフトした画像パ
ターンをPLとし、第１図ｃに示すように、この
左シフト画像パターンPLと原画像Ｐとを比較し
て原画像Ｐの濃度が大きいか等しい（以下これを
Ｐ≧PLとする）部分QLを抽出し、また、第１図
ｄに示すように、原画像Ｐを右方向に一画素△だ
けシフトした画像パターンをPRとし、第１図ｅ
に示すように、この右シフト画像パターンPRと
原画像Ｐとを比較して原画像Ｐの濃度が大きいか
等しい（以下これをＰ≧PRとする）部分QRを抽
出する。次いで、求める極点Ｒは少くとも両隣り
の画素よりも大きいか等しいレベルであると考え
られることから、第１図ｆに示ように、上記抽出
部分QLとQRとのラツプ部分（以下QL QRとす
る）を抽出することにより極点Ｒを得ることがで
きるのである。ただし、Ｐ＝PL＝PRのときは極
点Ｒは存在しないため除外する。
処理の基本原理を説明する。今、説明を単純化す
るために、原画像の一次元方向の濃度分布が第１
図ａに示すようにＰである場合において、その極
点Ｒを求める。先ず、第１図ｂに示すように、原
画像Ｐを左方向に一画素△だけシフトした画像パ
ターンをPLとし、第１図ｃに示すように、この
左シフト画像パターンPLと原画像Ｐとを比較し
て原画像Ｐの濃度が大きいか等しい（以下これを
Ｐ≧PLとする）部分QLを抽出し、また、第１図
ｄに示すように、原画像Ｐを右方向に一画素△だ
けシフトした画像パターンをPRとし、第１図ｅ
に示すように、この右シフト画像パターンPRと
原画像Ｐとを比較して原画像Ｐの濃度が大きいか
等しい（以下これをＰ≧PRとする）部分QRを抽
出する。次いで、求める極点Ｒは少くとも両隣り
の画素よりも大きいか等しいレベルであると考え
られることから、第１図ｆに示ように、上記抽出
部分QLとQRとのラツプ部分（以下QL QRとす
る）を抽出することにより極点Ｒを得ることがで
きるのである。ただし、Ｐ＝PL＝PRのときは極
点Ｒは存在しないため除外する。
今、二次元画像をマトリツクス状、即ち水平方
向及び垂直方向に整列した画素単位に細分して把
握すると、上述した基本原理を用いてこの二次元
画像の注目画素が水平方向、垂直方向、左対角方
向（水平方向に対して左上り方向）若しくは右対
角方向（水平方向に対して右上り方向）において
夫々極点であるか否かを個別に判断することが可
能である。この場合、注目画素Ｅが夫々の方向に
おいて極点であるか否かを判断するために、第２
図に示すように、注目画素Ｅとこれを囲繞する八
画素Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉとでウイン
ドウＷが設定されている。
向及び垂直方向に整列した画素単位に細分して把
握すると、上述した基本原理を用いてこの二次元
画像の注目画素が水平方向、垂直方向、左対角方
向（水平方向に対して左上り方向）若しくは右対
角方向（水平方向に対して右上り方向）において
夫々極点であるか否かを個別に判断することが可
能である。この場合、注目画素Ｅが夫々の方向に
おいて極点であるか否かを判断するために、第２
図に示すように、注目画素Ｅとこれを囲繞する八
画素Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、Ｉとでウイン
ドウＷが設定されている。
第３図は上述したウインドウＷを用いて極点を
抽出するための具体的なアルゴリズムを示すもの
である。
抽出するための具体的なアルゴリズムを示すもの
である。
先ず、二次元画像の注目画素Ｅが水平方向にお
いて極点であるか否かを判断する場合について説
明すると、注目画素Ｅとこの注目画素Ｅの両隣り
の画素Ｄ及びＦとの濃淡レベルを比較し、Ｅ≧Ｄ
（画素Ｅの濃度が画素Ｄの濃度より大きいか等し
いこと、以下同様である）ならばSL＝１、そうで
なければSL＝０とし、またＥ≧ＦならばSR＝１、
そうでなければSR＝０とし、ただし、Ｅ＝Ｄ＝Ｆ
ならば濃淡レベルが変化しないことからSN＝０、
そうでないときはSN＝１とする。そして、上記
注目画素Ｅが水平方向において極点であるか否か
の指標Ｓは、SL、SR及びSNの論理積演算、即ち
Ｓ＝SL×SR×SNによつて得られ、Ｓ＝１のとき
画素Ｅが極点であることを示し、Ｓ＝０のとき画
素Ｅが極点でないことを示している。
いて極点であるか否かを判断する場合について説
明すると、注目画素Ｅとこの注目画素Ｅの両隣り
の画素Ｄ及びＦとの濃淡レベルを比較し、Ｅ≧Ｄ
（画素Ｅの濃度が画素Ｄの濃度より大きいか等し
いこと、以下同様である）ならばSL＝１、そうで
なければSL＝０とし、またＥ≧ＦならばSR＝１、
そうでなければSR＝０とし、ただし、Ｅ＝Ｄ＝Ｆ
ならば濃淡レベルが変化しないことからSN＝０、
そうでないときはSN＝１とする。そして、上記
注目画素Ｅが水平方向において極点であるか否か
の指標Ｓは、SL、SR及びSNの論理積演算、即ち
Ｓ＝SL×SR×SNによつて得られ、Ｓ＝１のとき
画素Ｅが極点であることを示し、Ｓ＝０のとき画
素Ｅが極点でないことを示している。
次に、二次元画像の注目画素Ｅが垂直方向にお
いて極点であるか否かを判断する場合について説
明すると、上述したのと略同様に、注目画素Ｅと
この注目画素Ｅの上下の画素Ｂ及びＨとの濃淡レ
ベルを比較し、Ｅ≧ＢならばTL＝１、そうでな
ければTL＝０とし、またＥ≧ＨならばTR＝１、
そうでなければTR＝０とし、ただし、Ｅ＝Ｂ＝
ＨならばTN＝０、そうでなければTN＝１とす
る。そして、上記注目画素Ｅが垂直方向において
極点であるか否かの指標Ｔは、TL、TR及びTNの
論理積演算、即ちＴ＝TL×TR×TNで得られ、Ｔ
＝１のとき画素Ｅが極点であることを示し、Ｔ＝
０のとき画素Ｅが極点でないことを示している。
いて極点であるか否かを判断する場合について説
明すると、上述したのと略同様に、注目画素Ｅと
この注目画素Ｅの上下の画素Ｂ及びＨとの濃淡レ
ベルを比較し、Ｅ≧ＢならばTL＝１、そうでな
ければTL＝０とし、またＥ≧ＨならばTR＝１、
そうでなければTR＝０とし、ただし、Ｅ＝Ｂ＝
ＨならばTN＝０、そうでなければTN＝１とす
る。そして、上記注目画素Ｅが垂直方向において
極点であるか否かの指標Ｔは、TL、TR及びTNの
論理積演算、即ちＴ＝TL×TR×TNで得られ、Ｔ
＝１のとき画素Ｅが極点であることを示し、Ｔ＝
０のとき画素Ｅが極点でないことを示している。
また、二次元画素Ｅが右対角方向において極点
であるか否かを判断する場合について説明する
（尚、左対角方向についても同様であるので、以
下カツコ書きで示すことにする。）と、上述した
のと略同様に、注目画素Ｅとこの注目画素Ｅに右
対角方向（左対角方向）において隣接する画素Ｃ
及びＧ（Ａ及びＩ）との濃淡レベルを比較し、Ｅ
≧Ｃ（Ｅ≧Ａ）ならばUL＝１（VL＝１）、そうでな
ければUL＝０（VL＝０）とし、またはＥ≧Ｇ（Ｅ
≧１）ならばUL＝１（VL＝１）、そうでなければ
UL＝０（VL＝０）とし、ただし、Ｅ＝Ｃ＝Ｇ（Ｅ
＝Ａ＝Ｉ）ならばUN＝０（VN＝０）、そうでなけ
ればUN＝１（VN＝１）とする。そして、上記注
目画素Ｅが右対角方向（左対角方向）において極
点であるか否かの指標Ｕ（Ｖ）は、UL、UR及び
UN（VL、VR及びVN）の論理積演算、即ちＵ＝UL
×UR×UN（Ｖ＝VL×VR×VN）によつて得られ、
Ｕ（Ｖ）＝１若しくは０のとき画素Ｅが極点若しく
は極点でないことを示している。
であるか否かを判断する場合について説明する
（尚、左対角方向についても同様であるので、以
下カツコ書きで示すことにする。）と、上述した
のと略同様に、注目画素Ｅとこの注目画素Ｅに右
対角方向（左対角方向）において隣接する画素Ｃ
及びＧ（Ａ及びＩ）との濃淡レベルを比較し、Ｅ
≧Ｃ（Ｅ≧Ａ）ならばUL＝１（VL＝１）、そうでな
ければUL＝０（VL＝０）とし、またはＥ≧Ｇ（Ｅ
≧１）ならばUL＝１（VL＝１）、そうでなければ
UL＝０（VL＝０）とし、ただし、Ｅ＝Ｃ＝Ｇ（Ｅ
＝Ａ＝Ｉ）ならばUN＝０（VN＝０）、そうでなけ
ればUN＝１（VN＝１）とする。そして、上記注
目画素Ｅが右対角方向（左対角方向）において極
点であるか否かの指標Ｕ（Ｖ）は、UL、UR及び
UN（VL、VR及びVN）の論理積演算、即ちＵ＝UL
×UR×UN（Ｖ＝VL×VR×VN）によつて得られ、
Ｕ（Ｖ）＝１若しくは０のとき画素Ｅが極点若しく
は極点でないことを示している。
更に、上記注目画素Ｅが画面上でいずれかの方
向において極点であるか否かの指標Ｘは、Ｓ、
Ｔ、Ｕ及びＶの論理和演算、即ちＸ＝Ｓ＋Ｔ＋Ｕ
＋Ｖによつて得られ、Ｘ＝１のとき画素Ｅがいず
れかの方向において極点であることを示し、Ｘ＝
０のとき画素Ｅがいずれの方向においても極点で
ないことを示しており、Ｘ＝１のときの値をハイ
レベルにすると共に、Ｘ＝０のときの値をローレ
ベルにして極点が抽出されるのである。そして、
このようなアルゴリズムを利用して上記ウインド
ウＷを画面上で移動させると、二次元画像上のす
べての極点が抽出されることになる。
向において極点であるか否かの指標Ｘは、Ｓ、
Ｔ、Ｕ及びＶの論理和演算、即ちＸ＝Ｓ＋Ｔ＋Ｕ
＋Ｖによつて得られ、Ｘ＝１のとき画素Ｅがいず
れかの方向において極点であることを示し、Ｘ＝
０のとき画素Ｅがいずれの方向においても極点で
ないことを示しており、Ｘ＝１のときの値をハイ
レベルにすると共に、Ｘ＝０のときの値をローレ
ベルにして極点が抽出されるのである。そして、
このようなアルゴリズムを利用して上記ウインド
ウＷを画面上で移動させると、二次元画像上のす
べての極点が抽出されることになる。
上述したような画像処理方法を物体認識装置に
適用した一例を以下に示す。
適用した一例を以下に示す。
この物体認識装置の基本的構成は、第４図に示
すように、視覚センサとしてのテレビジヨンカメ
ラ（以下TVカメラという）１と、このTVカメ
ラ１からの濃淡画像信号をデイジタル化するAD
コンバータ２と、このADコンバータ２からのデ
イジタル画像データ信号を一次微分若しくは二次
微分演算する空間フイルタ３と、この空間フイル
タ３からのデイジタル画像データ信号のうち極点
抽出処理に必要なデータ信号を記憶格納し且つ
TVカメラ１の水平走査信号に同期してデータ信
号をシフトさせるデータシフト回路４と、このデ
ータシフト回路４に記憶格納したデータ信号に基
づいて極点抽出処理のための演算を行うデータ処
理回路５とから成る。
すように、視覚センサとしてのテレビジヨンカメ
ラ（以下TVカメラという）１と、このTVカメ
ラ１からの濃淡画像信号をデイジタル化するAD
コンバータ２と、このADコンバータ２からのデ
イジタル画像データ信号を一次微分若しくは二次
微分演算する空間フイルタ３と、この空間フイル
タ３からのデイジタル画像データ信号のうち極点
抽出処理に必要なデータ信号を記憶格納し且つ
TVカメラ１の水平走査信号に同期してデータ信
号をシフトさせるデータシフト回路４と、このデ
ータシフト回路４に記憶格納したデータ信号に基
づいて極点抽出処理のための演算を行うデータ処
理回路５とから成る。
今、第５図に示すように、テーブル６上に円形
状の物体７ａと三角形状の物体７ｂを重なり合わ
せて載置し、これらの物体７ａ，７ｂをTVカメ
ラ１で撮影すると、このTVカメラ１からは濃淡
画像信号がTVカメラ１の水平走査信号に同期し
て出力され、多値レベルの濃淡画像が画素単位に
細分化された状態で得られる。そして、上記TV
カメラ１からの出力信号はADコンバータ２を介
して例えば８ビツトのデイジタル画像データ信号
に変換される。この場合において、第６図に示す
ように、TVカメラ１の撮影画像のうち特に物体
７ａ，７ｂの輪郭の分岐部分（一点鎖線で囲む部
分）に着目すると、上記デイジタル画像データ信
号に基づくデイジタル濃淡画像は、第７図に示す
ように表われ、各データ値は各画素における濃淡
レベルを示している。そして、上記ADコンバー
タ２からの出力信号は空間フイルタ３を通過して
濃淡レベルを強調したデイジタル画像データ信号
に変換され、この場合のデイジタル濃淡画像は、
例えば第８図に示すように表わされる。尚、第８
図中の各データ値は各画素における濃淡レベルを
示している。
状の物体７ａと三角形状の物体７ｂを重なり合わ
せて載置し、これらの物体７ａ，７ｂをTVカメ
ラ１で撮影すると、このTVカメラ１からは濃淡
画像信号がTVカメラ１の水平走査信号に同期し
て出力され、多値レベルの濃淡画像が画素単位に
細分化された状態で得られる。そして、上記TV
カメラ１からの出力信号はADコンバータ２を介
して例えば８ビツトのデイジタル画像データ信号
に変換される。この場合において、第６図に示す
ように、TVカメラ１の撮影画像のうち特に物体
７ａ，７ｂの輪郭の分岐部分（一点鎖線で囲む部
分）に着目すると、上記デイジタル画像データ信
号に基づくデイジタル濃淡画像は、第７図に示す
ように表われ、各データ値は各画素における濃淡
レベルを示している。そして、上記ADコンバー
タ２からの出力信号は空間フイルタ３を通過して
濃淡レベルを強調したデイジタル画像データ信号
に変換され、この場合のデイジタル濃淡画像は、
例えば第８図に示すように表わされる。尚、第８
図中の各データ値は各画素における濃淡レベルを
示している。
上記データシフト回路４は、第４図及び第９図
に示すように、TVカメラ１の撮影画像画面の水
平方向に並ぶ画素数をＮと仮定すれば、2N＋３
個の画素に対応したデータを記憶格納するもので
あつて、例えば、８ビツトデータ幅のレジスタ
Re1乃至Re9と、Ｎ−３個の画素に対応したデー
タを記憶格納する同じく８ビツトデータ幅のシフ
トレジスタS1，S2とで構成されており、レジスタ
Re1乃至Re9内に記憶格納されたデータが第２図
のウインドウＷで示す画素Ｉ乃至Ａに対応したも
のになつている。即ち、第１０図に示すように、
TVカメラ１の撮影画像画面を上方から下方に向
けて水平走査線h1，h2，h3……で順次走査してい
くと、走査線h1，h2による走査が終り、走査線h3
による初めの三画素までの走査が終つた段階にお
いて、データシフト回路４には2N−３個の画素
データが記憶格納されることになり、レジスタ
Re1乃至Re9には夫々画素ｇ３３（撮影画像画面
上第３行第３列目に位置する画素、以下同様であ
る）、ｇ３２，ｇ３１，ｇ２３……ｇ１１に対応
したデータが記憶格納され、各データがウインド
ウＷの画素Ｉ乃至Ａのデータとして用いられるの
である。そして、走査線h3による画素ｇ３４の走
査が終ると、画素ｇ３４に対応したデータが新た
にレジスタRe1に記憶格納されると共に、各レジ
スタ内のデータが全体的にシフトすることにな
り、この段階において、レジスタRe1乃至Re9に
は夫々画素ｇ３４，ｇ３３，ｇ３２，ｇ２４……
ｇ１２に対応したデータが記憶格納されることに
なり、ウインドウＷが一列右に移動した状態にな
る。更に、走査線h3による走査が進むと、上記ウ
インドウＷは走査信号に同期して順次右方へシフ
トしていき、走査線h4による走査に移ると、上記
ウインドウＷは一行下に下がつた後、左方から右
方へと順次移動していく。このように、走査線に
よる走査に伴つて上記ウインドウＷは順次移動し
ていき、走査線ｍによる走査が終了した段階にお
いて、上記ウインドウＷは撮影画像の全範囲を画
素単位で移動することになり、これにより、極点
抽出処理に必要なデータはすべて読み込まれるこ
とになり、夫々のデータは順次データ処理回路５
に送出される。
に示すように、TVカメラ１の撮影画像画面の水
平方向に並ぶ画素数をＮと仮定すれば、2N＋３
個の画素に対応したデータを記憶格納するもので
あつて、例えば、８ビツトデータ幅のレジスタ
Re1乃至Re9と、Ｎ−３個の画素に対応したデー
タを記憶格納する同じく８ビツトデータ幅のシフ
トレジスタS1，S2とで構成されており、レジスタ
Re1乃至Re9内に記憶格納されたデータが第２図
のウインドウＷで示す画素Ｉ乃至Ａに対応したも
のになつている。即ち、第１０図に示すように、
TVカメラ１の撮影画像画面を上方から下方に向
けて水平走査線h1，h2，h3……で順次走査してい
くと、走査線h1，h2による走査が終り、走査線h3
による初めの三画素までの走査が終つた段階にお
いて、データシフト回路４には2N−３個の画素
データが記憶格納されることになり、レジスタ
Re1乃至Re9には夫々画素ｇ３３（撮影画像画面
上第３行第３列目に位置する画素、以下同様であ
る）、ｇ３２，ｇ３１，ｇ２３……ｇ１１に対応
したデータが記憶格納され、各データがウインド
ウＷの画素Ｉ乃至Ａのデータとして用いられるの
である。そして、走査線h3による画素ｇ３４の走
査が終ると、画素ｇ３４に対応したデータが新た
にレジスタRe1に記憶格納されると共に、各レジ
スタ内のデータが全体的にシフトすることにな
り、この段階において、レジスタRe1乃至Re9に
は夫々画素ｇ３４，ｇ３３，ｇ３２，ｇ２４……
ｇ１２に対応したデータが記憶格納されることに
なり、ウインドウＷが一列右に移動した状態にな
る。更に、走査線h3による走査が進むと、上記ウ
インドウＷは走査信号に同期して順次右方へシフ
トしていき、走査線h4による走査に移ると、上記
ウインドウＷは一行下に下がつた後、左方から右
方へと順次移動していく。このように、走査線に
よる走査に伴つて上記ウインドウＷは順次移動し
ていき、走査線ｍによる走査が終了した段階にお
いて、上記ウインドウＷは撮影画像の全範囲を画
素単位で移動することになり、これにより、極点
抽出処理に必要なデータはすべて読み込まれるこ
とになり、夫々のデータは順次データ処理回路５
に送出される。
また、データ処理回路５は、第４図及び第１１
図に示すように、注目画素Ｅとこの注目画素Ｅに
水平方向において隣接する画素Ｄ及びＦとのデー
タを比較する水平方向比較部５ａと、注目画素Ｅ
とこの注目画素Ｅに垂直方向において隣接する画
素Ｂ及びＨとのデータを比較する垂直方向比較部
５ｂと、注目画素Ｅとこの注目画素Ｅに右対角方
向において隣接する画素Ｃ及びＧとのデータを比
較する右対角方向比較部５ｃと、注目画素Ｅとこ
の注目画素Ｅに左対角方向において隣接する画素
Ａ及びＩとのデータを比較する左対角方向比較部
５ｄと、比較結果を出力する出力部５ｅにより構
成されており、比較器Cp1……Cp8、アンド・ゲー
トAN1、AN2、オアゲートOR1……OR9ナンドゲ
ートNA1……NA4及び注目画素Ｅのデータがセ
ツトされ該注目画素Ｅが極点であるとき前記デー
タを出力するピークレジスタPMを備えていて、
第３図に示すアルゴリズムを実行するように回路
構成されている。即ち、比較器Cp1は画素ＥとＤ
とのデータを比較してＥ≧Ｄのとき「１」を出力
するものであり、比較器Cp2は画素ＥとＦとのデ
ータを比較してＥ≧Ｆのとき「１」を出力するも
のであり、比較器Cp3は画素ＥとＢとのデータを
比較してＥ≧Ｂのとき「１」を出力するものであ
り、比較器Cp4は画素ＥとＨとのデータを比較し
てＥ≧Ｈのとき「１」を出力するものであり、比
較器Cp5は画素ＥとＣとのデータを比較してＥ≧
Ｃのとき「１」を出力するものであり、比較器
Cp6は画素ＥとＧとのデータを比較してＥ≧Ｇの
とき「１」を出力するものであり、比較器Cp7は
画素ＥとＡとのデータを比較してＥ≧Ａのとき
「１」を出力するものであり、比較器Cp8は画素Ｅ
とＩとのデータを比較してＥ≧Ｉのとき「１」を
出力するものである。そして、比較器Cp1，Cp2が
いずれも「１」を出力し且つＥ＝Ｄ＝Ｆでない場
合、言い換えれば、画素Ｅが水平方向の極点であ
る場合アンドゲートAN1は「１」を出力し、他
も同様に、画素Ｅが垂直方向の極点である場合に
はアンドゲートAN2は「１」を出力し、画素Ｅ
が右対角方向の極点である場合にはアンドゲート
AN3は「１」を出力し、画素Ｅが左対角方向の
極点である場合にはアンドゲートAN4は「１」
を出力する。従つて、オアゲートOR9は、画素Ｅ
が水平方向、垂直方向若しくは左右対角方向のい
ずれかで極点であるとき「１」を出力することに
なり、この出力信号を指標Ｘとして極点の抽出が
行なわれるのである。また同時にオアゲートOR9
が「１」を出力したときにはピークレジスタPM
から極点のデータがそのまま得られることにな
る。この場合、この例における物体認識装置にお
いては、TVカメラ１の水平走査信号に同期させ
てデイジタル濃淡画像データをシフトさせている
ので、リアルタイムで極点を抽出することが可能
になつている。
図に示すように、注目画素Ｅとこの注目画素Ｅに
水平方向において隣接する画素Ｄ及びＦとのデー
タを比較する水平方向比較部５ａと、注目画素Ｅ
とこの注目画素Ｅに垂直方向において隣接する画
素Ｂ及びＨとのデータを比較する垂直方向比較部
５ｂと、注目画素Ｅとこの注目画素Ｅに右対角方
向において隣接する画素Ｃ及びＧとのデータを比
較する右対角方向比較部５ｃと、注目画素Ｅとこ
の注目画素Ｅに左対角方向において隣接する画素
Ａ及びＩとのデータを比較する左対角方向比較部
５ｄと、比較結果を出力する出力部５ｅにより構
成されており、比較器Cp1……Cp8、アンド・ゲー
トAN1、AN2、オアゲートOR1……OR9ナンドゲ
ートNA1……NA4及び注目画素Ｅのデータがセ
ツトされ該注目画素Ｅが極点であるとき前記デー
タを出力するピークレジスタPMを備えていて、
第３図に示すアルゴリズムを実行するように回路
構成されている。即ち、比較器Cp1は画素ＥとＤ
とのデータを比較してＥ≧Ｄのとき「１」を出力
するものであり、比較器Cp2は画素ＥとＦとのデ
ータを比較してＥ≧Ｆのとき「１」を出力するも
のであり、比較器Cp3は画素ＥとＢとのデータを
比較してＥ≧Ｂのとき「１」を出力するものであ
り、比較器Cp4は画素ＥとＨとのデータを比較し
てＥ≧Ｈのとき「１」を出力するものであり、比
較器Cp5は画素ＥとＣとのデータを比較してＥ≧
Ｃのとき「１」を出力するものであり、比較器
Cp6は画素ＥとＧとのデータを比較してＥ≧Ｇの
とき「１」を出力するものであり、比較器Cp7は
画素ＥとＡとのデータを比較してＥ≧Ａのとき
「１」を出力するものであり、比較器Cp8は画素Ｅ
とＩとのデータを比較してＥ≧Ｉのとき「１」を
出力するものである。そして、比較器Cp1，Cp2が
いずれも「１」を出力し且つＥ＝Ｄ＝Ｆでない場
合、言い換えれば、画素Ｅが水平方向の極点であ
る場合アンドゲートAN1は「１」を出力し、他
も同様に、画素Ｅが垂直方向の極点である場合に
はアンドゲートAN2は「１」を出力し、画素Ｅ
が右対角方向の極点である場合にはアンドゲート
AN3は「１」を出力し、画素Ｅが左対角方向の
極点である場合にはアンドゲートAN4は「１」
を出力する。従つて、オアゲートOR9は、画素Ｅ
が水平方向、垂直方向若しくは左右対角方向のい
ずれかで極点であるとき「１」を出力することに
なり、この出力信号を指標Ｘとして極点の抽出が
行なわれるのである。また同時にオアゲートOR9
が「１」を出力したときにはピークレジスタPM
から極点のデータがそのまま得られることにな
る。この場合、この例における物体認識装置にお
いては、TVカメラ１の水平走査信号に同期させ
てデイジタル濃淡画像データをシフトさせている
ので、リアルタイムで極点を抽出することが可能
になつている。
このようにして、濃淡画像の極点は抽出される
が、第８図に示すデイジタル濃淡画像において実
際に極点を抽出してみると、図中丸印及び四角印
で囲んだ点が極点になつている。この場合におい
て、丸印で囲んだ極点は水平若しくは垂直方向に
おける極点として抽出されるのに対し、四角印で
囲んだ極点は水平、垂直方向における極点として
は抽出されず、左若しくは右対角方向における極
点として始めて抽出されるものになつている。上
記四角印で囲んだ極点部分は、例えば、重なつた
物体７ａ，７ｂの輪郭分岐点に対応した部分であ
り、この部分の極点が抽出されることにより、従
前の画像処理方法において生じていた物体７ａ，
７ｂの輪郭分岐点での途切れｄ（第１２図参照）
を確実になくすことができ、その分、重なつた物
体の輪郭等を正確に認識することができる。
が、第８図に示すデイジタル濃淡画像において実
際に極点を抽出してみると、図中丸印及び四角印
で囲んだ点が極点になつている。この場合におい
て、丸印で囲んだ極点は水平若しくは垂直方向に
おける極点として抽出されるのに対し、四角印で
囲んだ極点は水平、垂直方向における極点として
は抽出されず、左若しくは右対角方向における極
点として始めて抽出されるものになつている。上
記四角印で囲んだ極点部分は、例えば、重なつた
物体７ａ，７ｂの輪郭分岐点に対応した部分であ
り、この部分の極点が抽出されることにより、従
前の画像処理方法において生じていた物体７ａ，
７ｂの輪郭分岐点での途切れｄ（第１２図参照）
を確実になくすことができ、その分、重なつた物
体の輪郭等を正確に認識することができる。
尚、上記実施例では、空間フイルタ３を通過し
たデイジタル濃淡画像について本発明を適用して
いるが、TVカメラ１からの直接的なデイジタル
濃淡画像について本発明を適用しても差支えな
い。又、本発明に係る画像処理方法を用いた具体
的手段については、上記実施例に限られるもので
はなく、適宜設計変更してよいことは勿論であ
る。
たデイジタル濃淡画像について本発明を適用して
いるが、TVカメラ１からの直接的なデイジタル
濃淡画像について本発明を適用しても差支えな
い。又、本発明に係る画像処理方法を用いた具体
的手段については、上記実施例に限られるもので
はなく、適宜設計変更してよいことは勿論であ
る。
(7) 発明の効果
以上説明してきたように、本発明に係る画像処
理方法によれば、受像機等より得られた画像をマ
トリツクス状に整列した複数の画素に分割し、該
複数の画素のうち、隣接する周囲の水平、垂直及
び左右対角方向に並ぶいずれか二つの画素よりも
濃淡レベルの差が大きい画素を極点として抽出す
るようにしたので、極点の抽出が確実になり、重
なつた物体等の輪郭を認識する場合においても、
物体の輪郭が途中で途切れる虞れはなくなり、そ
の分、物体を正確に認識することができる。
理方法によれば、受像機等より得られた画像をマ
トリツクス状に整列した複数の画素に分割し、該
複数の画素のうち、隣接する周囲の水平、垂直及
び左右対角方向に並ぶいずれか二つの画素よりも
濃淡レベルの差が大きい画素を極点として抽出す
るようにしたので、極点の抽出が確実になり、重
なつた物体等の輪郭を認識する場合においても、
物体の輪郭が途中で途切れる虞れはなくなり、そ
の分、物体を正確に認識することができる。
第１図ａ乃至ｆは一次元画像の極点を抽出する
基本原理を示す説明図、第２図は二次元画像の極
点を抽出する際に用いられるウインドウの一例を
示す説明図、第３図は本発明に係る画像処理方法
のアルゴリズムを示す説明図、第４図は本発明に
係る画像処理方法を適用した物体認識装置の一例
を示す模式図、第５図はTVカメラで撮影する物
体の状態を示す斜視図、第６図はTVカメラの撮
影画像を表わす図、第７図はTVカメラの撮影画
像をデイジタル化したデイジタル画像データの一
例を示す図、第８図は空間フイルタを通過したデ
イジタル画像データの一例を示す図、第９図は第
４図に示すデータシフト回路の具体例を示す回路
図、第１０図はTVカメラの撮影画像画面上の走
査方式の一例を示す説明図、第１１図は第４図に
示すデータ処理回路の具体例を示す回路図、第１
２図は従来における画像処理方法を用いて極点を
抽出した際に得られる画像状態を示す参考説明図
である。 Ｗ……ウインドウ、Ａ乃至Ｉ……画素、１……
TVカメラ、２……ADコンバータ、４……デー
タシフト回路、５……データ処理回路。
基本原理を示す説明図、第２図は二次元画像の極
点を抽出する際に用いられるウインドウの一例を
示す説明図、第３図は本発明に係る画像処理方法
のアルゴリズムを示す説明図、第４図は本発明に
係る画像処理方法を適用した物体認識装置の一例
を示す模式図、第５図はTVカメラで撮影する物
体の状態を示す斜視図、第６図はTVカメラの撮
影画像を表わす図、第７図はTVカメラの撮影画
像をデイジタル化したデイジタル画像データの一
例を示す図、第８図は空間フイルタを通過したデ
イジタル画像データの一例を示す図、第９図は第
４図に示すデータシフト回路の具体例を示す回路
図、第１０図はTVカメラの撮影画像画面上の走
査方式の一例を示す説明図、第１１図は第４図に
示すデータ処理回路の具体例を示す回路図、第１
２図は従来における画像処理方法を用いて極点を
抽出した際に得られる画像状態を示す参考説明図
である。 Ｗ……ウインドウ、Ａ乃至Ｉ……画素、１……
TVカメラ、２……ADコンバータ、４……デー
タシフト回路、５……データ処理回路。
Claims (1)
- １ 受像機等より得られた画像をマトリツクス状
に整列した複数の画素に分割し、該複数の画素の
うち、隣接する周囲の水平、垂直、及び左右対角
方向に並ぶいずれか二つの画素よりも濃淡レベル
の差が大きい画素を極点として抽出する事を特徴
とする画像処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57233915A JPS59125474A (ja) | 1982-12-29 | 1982-12-29 | 画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57233915A JPS59125474A (ja) | 1982-12-29 | 1982-12-29 | 画像処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS59125474A JPS59125474A (ja) | 1984-07-19 |
| JPH0143348B2 true JPH0143348B2 (ja) | 1989-09-20 |
Family
ID=16962583
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57233915A Granted JPS59125474A (ja) | 1982-12-29 | 1982-12-29 | 画像処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS59125474A (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6288075A (ja) * | 1985-10-15 | 1987-04-22 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像処理装置 |
-
1982
- 1982-12-29 JP JP57233915A patent/JPS59125474A/ja active Granted
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| COMPUTER GRAPHICS AND IMAGE PROCESSING=1980 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS59125474A (ja) | 1984-07-19 |
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