JPH03130883A

JPH03130883A - 画像探索方法

Info

Publication number: JPH03130883A
Application number: JP1268071A
Authority: JP
Inventors: Yoshio Shiratori; 白鳥　嘉勇
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: NTT Inc
Priority date: 1989-10-17
Filing date: 1989-10-17
Publication date: 1991-06-04
Anticipated expiration: 2010-10-09
Also published as: JPH0792835B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕この発明は、カメラ等から得た画像をもとに、画面内の
物体を自動的に探索する産業用機械、並びに移動ロボッ
トの視覚機構等に用いられる画像探索方法に関するもの
である。

〔従来の技術〕

画像の認識技術は、主として文字を対象に行なわれてき
た。この場合、画像を構成する全画素を対象にして画像
の端から端まですべて処理している。すなわち、アナロ
グ画像を一定のしきい値を設けてディジタル画像（２値
化ＩＡ理）に変換すること、フィルタ処理により白黒の
境界線を抽出し、細線化処理により骨格線を抽出するこ
と、各線分の特徴パラメータを抽出し、あらかじめ作成
しておいた認識辞書とのマツチングを行い文字を判別す
ること等からなる。

〔発明が解決しようとする課題〕

このような従来の画像処理は画像を構成する全画素につ
いて、画像の端から端までをすべて逐次処理するため、
次のような問題点があった。

１、全画素について一様に処理するため画像処埋速度が
遅い。

２１画像内のシミ等による微小なノイズの影響を受は易
く、高い精度での認識が困難である。

３、画像のおおまかな特徴をとらえることが、難しい。

４、画像とスキャナーの位置ずれはよって、識別の精度
が低下する。

ところで、画像処理すべき位置（特徴点）が特定できれ
ば、これらの問題を解決することができる。一方、人間
の目は、画像から大局的な情報を瞬時に読みとることが
できる。これは、眼球の網膜の周辺視機能によって、物
体のおおまかな形状を把握できることによる。

この発明は、人間のような画像処理機能を参考に複数の
画素からなるブロックを中心のブロックの周囲に複数個
有するマスクを用いて、おおまかな形状が把握できるよ
うにした画像探索方法を提供することを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

この発明にかかる画像探索方法は、マスクを画像上の任
意の場所に置き、マスクの中心を基準点として各方向に
微小移動することによって、各ブロックの画像特徴量の
変化を検出し、その変化の大きいブロックにマスクを自
動的に移動することによって、マスクの中心の移動軌跡
を得、この移動軌跡パターンから画像の特徴点を得るも
のである。

〔作用〕

この発明においては、複数の画素からなるブロックを中
心のブロックの周囲に複数個有するマスクを使用するこ
とによって、人間の眼球の網膜と同様に画像を大まかに
見る機能を持つことから、任意の画像の特徴点を効率よ
く探索することができる。

〔実施例〕

第１図は、この発明の一実施例を示す構成国である。以
下に、各部の構成と機能を説明する。

１は画像収集部で、カメラ等で被写体の画像を収集する
。例えば、縦横１０２４ｘ１０２４ドツトの画像領域Ｃ
ついて、各画素（ここでは、１ドツト×１ドツトとする
）の画像情報を蓄積する。

画像情報は、例えば、２値化処理した後の黒白（ｉ、ｏ
）情報等である。２は中央制御部で、この装置で使用す
る各部信号間の情報を構成・制御する。３はマスクで、
中央制御部２内で構成する。４は画像特徴量検出部で、
マスク３内の各ブロック３−２の画像特徴量を求める。

画像特徴量として選ぶ物理量は種々考えられるが、ここ
では各ブロック内の黒情報″１″のビット数の和をとる
。５は画像特徴超変化検出部で、マスク３を上下、左右
、（斜め）に微小に移動した際、各ブロックの画像特徴
量を検出する。６は特徴点抽出部で、種々の物体の画像
におけるマスク３の移動軌跡パターンからの画像の特徴
点をあらかじめ求めておき、記憶部７におけるマスク３
の移動軌跡パターンから得られる画像の特徴点との比較
を行う。記憶部７は、マスク３の中心の位置座標を順次
保存する。８はマスク微小駆動部で、上記マスク３を上
下、左右、（斜め）方向に一定量（例えば１ドツト）移
動する。９はマスク移動部、１０はマスク位置設定部で
、対象とする画像の任意の位置にマスク３を設定する。

１１はブロック判定部で、マスク３を各方向に微小移動
する際、各ブロックの画像特徴量の変化が最大のブロッ
クを判別し、これを選択する。

第２図は、マスク３のパターンの一例を示す。

同図において、マスク３は複数の画素からなる周囲のブ
ロック３−２を中心のブロック３−１の周囲に複数個有
する。中心のブロック３−１は、１ブロツクが縦横９ド
ツトの画素８１個からなる。

周囲のブロック３−２は、１ブロツクが縦横９ドツト（
計８１ドツト）のブロック８個からなる。

このマスク３全体の大きさは、縦および横方向の長さが
各２７ドツト（計７２９ドツト）からなる。中心のブロ
ック３−１をこのマスク３の中心とする。なお、周囲の
ブロック３−２の升目は省略しである。

なお、マスク３の形状は、この実施例以外にも種々考え
られる。すなわち、周囲のブロック３−２の外側にさら
に大きな画素からなるブロック３−３を構成してもよい
、この場合、１ブロツクは、縦横各２７ドツトの大きさ
（７２９画素）となる。また、周囲のブロック３−２の
大きさを対象とする画像に合せて、相対的に変更するこ
とも可能である。

次に、この発明による画像探索処理手順の概要を以下に
示す。

■　マスク位置設定部１０は、マスク３を画像収集部１
から得た画像内の任意の位置に設定する。

第３図は、画像（文字Ａを示している）にマスク３を重
ねた状態を示す（マスク３の中心は、Ｘ＝１５．Ｙ＝１
５）。

■　画像特徴量検出部４は、マスク３の周囲のブロック
３−２の各々について画像特徴量（各ブロック内の黒の
ビット数の和）を検出する。マスク微小駆動部８は、マ
スク３の中心を１ドツト分、上・下・左・右（斜め）方
向に移動する。マスク３の周囲部のブロック３−２の１
個は、縦横各９ドツトからなるから、１ドツト分の移動
は、１ブロツクあたり最大約１割（＝１／９）の画像パ
ターンの変動を起こすころになる。例えば、ブロック内
を同じ太さの線部が垂直方向にある場合、マスク３を上
下に１ドツト動かしても、画像特徴量は変化しない。し
かし、直線上の線部がブロックの境界にある場合、マス
ク３を境界と垂直方向に移動することによって、画像特
徴量は、最大約１割（＝１／９）変動する。

■　画像特徴量変化検出部５は、マスク３の各周囲のブ
ロック３−２についても、もとの画像特徴量とマスク３
を微小移動した場合の画像特徴量の変化を各移動方向に
ついて検出する。

第１表は、第３図において上下左右（斜め）マスク３を
移動した時の各周囲のブロック３−２内の黒情報の個数
を表す。

また、周囲のブロック３−２の大きさを対象とする画像
に合わせて相対的に変更することも可能である。さらに
、各ブロックの形状は、正方形だけでなく、矩形および
六角形状として、マスク３の移動方向に均質な特性を得
るようにしても良いことは明らかである。

■　ブロック判定部１１は、各周囲ブロック３−２を上
・下・左・右（斜め）の各方向に１ドツト（中心のブロ
ック３−１の１ブロツク分）移動した際、画像特徴量の
変化が最も大きいブロックを、次に移動すべきブロック
として選択する。

第　　１　　表第１表はマスク３の中心をＸ−１５，Ｙ−１５に置いた
時、各移動方向における各ブロック内の黒情報を示す。

第２表は、第１表から各周囲のブロック３−２における
黒情報の変化量を示す。変化量が最も大きいブロックは
、マスクを右方向に動かした時のＮ００８のブロックで
あるから、このブロックの中心（Ｘ＝２５．Ｙ＝２４）
が、マスク３の中心の次に移動すべき点となる。なお、
マスク３の次の中心位置は、画像特徴量を求める際にマ
スク３を移動した際の周囲のブロック３−２の中心とす
る。

第　　２　　表マスク３を次に移動すべき周囲のブロック３−２を８個
の中から選択する手順は、以下の条件（順位〉をもとに
行なう。

・１　画像特徴量（黒情報）の変化が最大のブロツク。

ただし、変化は正の値とする。

もし、画像特徴量の変化が同じとなる周囲のブロック３
−２が複数個ある場合、マスク３を微小移動しない時の
ブロックの画像特徴量が小さい方のブロックを選択する
。

・２　選択したブロックが、以前に選択したブロックの
中心と一致する場合、画像特徴量の変化が次に大きいブ
ロック（第２候補）とする。

・３　もし、第１および第２候補とも、以前に選択した
マスク３の中心位置と同じになる場合、ブロック３−３
の８ブロツクについて周囲のブロック３−２と同様の上
記処理・１゜・２を行なう。さらに、周囲のブロック３
−２においても第２候補が前と同じになる場合には周囲
のブロック３−２に戻って同様の処理を繰り返す。画像
探索に必要な一定回数以上のマスクパターンの軌跡が得
られた時をプログラムの終了時点とする。

■　記憶部６は、マスク３の中心位置を次々と記憶する
。

マスク３の初期位置が異なっても、上記の探索を順次繰
り返すことによって、画像に固有の一定パターンが得ら
れる。マスク３の移動回数が一定回数以上の場合、探索
の終了とする。

第４図は第３図におけるマスク３の中心の移動軌跡パタ
ーンを示す。また、第５図は、第３図と同様の図形につ
いて、マスクの初期位置を変えた場合のマスク３の中心
の移動軌跡パターンを示す。これらの図で■〜０は移動
の順序を示す。第４．５図から、移動軌跡パターンがよ
く一致していることが分かる。なお、第４図、第５図と
も周囲のブロック３−２の場合についてのみ示す。

■　特徴点抽出部７は、マスク３の移動軌跡から得られ
るパターンをもとに、画像の特徴点を抽出する０画像は
、文字１図形０画像のいずれであってもよい。

■　特徴点における中心のブロック３−１は画像情報を
収集する。

以上述べたように、マスク３をある位置で微小移動する
ことによって、各周囲のブロック３−２の画像特徴量の
変化が最も大きなブロックの中心にマスク３の中心を次
々に移動し、マスク３の移動軌跡パターンから画像の特
徴点を得る。

また、上述したように、使用する周囲のブロック３−２
．３−３等を画像探索状況に合わせて、自動的に切り替
えることによって、より正しい特徴点を得、物体形状を
正確に、かつ効率よく識別することができる。マスク３
の移動量も、微小（１ドツト）とは限らず、画像を効率
的に探索できるように、最初は粗く、順次細かくしても
よい。

第６図はこの発明の他の実施例を示すものである。第６
図は縦横基７０ドツトの画素中にパターンＡを示す。

なお、マスク３の移動方向は、前記縦横４方向の他に斜
め方向を加えた８方向について、各ブロックの画素数の
変化を求めて軌跡を得た。

４角内の数字は軌跡の集合してくる入口の番号を示し、
変形内の数字は同軌跡の終了点を示す。

同図は代表的な５つの軌跡を示す。同図じ示す５個の軌
跡の合計は約３２００個であり、全点（４９００個）の
約６割がこれらの軌跡を通ることが分かる。

第７図はこの発明のさらに他の実施例を示すもので、縦
横基７０ドツトの画素中にヨツトの図形を示す。同図中
に示す軌跡は、第６図の場合と同様にマスク３を８方向
に移動して得たものである。第６図の場合と同様に、数
個のパターンに軌跡が集中していることが分かる。

画像特徴量は、画像の白黒の濃度情報だけでなく、特定
の色等を採用することも可能である。例えば、画像を３
原色に分解し、赤色の変化に敏感なマスク３の移動軌跡
を得る。さらに、画像特徴量変化検出部５は、各システ
ムに応じて、画像特徴量の変化だけでなく、変化率等を
用いてもよい。

さらに、マスク３の特徴点からは識別が困難な場合、中
心のブロック３−１の画像情報を参考に正確な分類を行
なうことも可能である。

この発明によれば、人間が画像を見る際の注視移動軌跡
と、マスク３との移動軌跡が一致するようにアルゴリズ
ムを構成し、人間と同様の見方で画面を見ることができ
る装置を開発することも可能である。

また、画像特徴量変化検出部５は、各システムに応じて
、画像特徴量の変化（増分だけでなく、減少分、絶対値
等）だけでなく、変化率等を用いてもよい。

〔発明の効果〕

この発明は、複数の画素で構成した周囲のブロックを複
数個中心のブロックの周囲に有するマスクを用い、この
マスクを画像の任意の場所に設定し、マスクの各ブロッ
クに対応する画像の特徴量をそれぞれ検出し、マスクを
その中心位置から各方向に一定量だけ微小移動させた後
、この微小移動によって、マスクの各ブロックに対応す
る画像特徴量を検出し、次いで、先に検出した画像特徴
量との差を検出し、この画像特徴量の差の変化が最も大
なるブロックを選択してマスクの中心を選択したブロッ
クの中心の位置に移動することによりマスクの中心の移
動軌跡を得、この移動軌跡から画像を自動的に探索する
ようにしたので、次の効果がある。

■　大きな画像領域を短時間に効率よく、探索できる。

■　マスクの初期位置によらず、特徴点を自動的に見い
だすことができる。

■　あらかじめ、物体の探索パターンデータから特徴点
を記憶しておくことによって、対象とする画像内の物体
を容易に判定することができる。

■　不鮮明な画像であっても、マスクの移動軌跡を知る
ことによって、画像の特徴点を正確に探索することがで
きる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例を示す構成国、第２図はこ
の発明によるマスクの一例を示す図、第３図は画像とマ
スクを重ねた場合の一例を示す図、第４図は、第３図に
おけるマスクの軌跡の一例を示す図、第５図は、第３図
においてマスクの初期位置を変えた場合の軌跡の一例を
示す図、第６図、第７図はこの発明の他の実施例をそれ
ぞれ示すマスクの軌跡を示す図である。図中、１は画像収集部、２は中央制御部、３はマスク、
４は画像特徴量検出部、５は画像特徴量変化検出部、６
は記憶部、７は特徴点抽出部、８はマスク微小駆動部、
９はマスク移動部、１０はマスク位置設定部、１１はブ
ロック判定部である。第図第図

Claims

【特許請求の範囲】

複数の画素で構成した周囲のブロックを中心のブロック
の周囲に複数個有するマスクを用い、このマスクを画像
の任意の場所に設定し、前記マスクの各ブロックに対応
する前記画像の特徴量をそれぞれ検出し、前記マスクを
その中心位置から各方向に一定量だけ微小移動させた後
、前記マスクの微小移動によって、前記マスクの各ブロ
ックに対応する画像特徴量を検出し、次いで、先に検出
した画像特徴量との差を検出し、この画像特徴量の差の
変化が最も大なるブロックを選択して前記マスクの中心
を前記選択したブロックの中心の位置に移動することに
より前記マスクの中心の移動軌跡を得、この移動軌跡か
ら前記画像の特徴点を抽出することを特徴とする画像探
索方法。