JPH0326876B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、読取部によつて読取られた画像デー
タの動径などの特徴を利用して、対象物を識別す
る画像データ処理方式の改良に関する。

画像データ処理システム、すなわち、読取部に
よつて、読み取られた画像データ中の対象物を識
別する処理システムにおいて、対象物の形状の特
徴を抽出し、これにより識別を行うが、この特徴
を抽出する際の処理効率の向上が求められてい
る。

〔従来の技術〕

画像データ中の対象物の識別をする処理システ
ムの従来例を図によつて説明する。第５図は従来
例を説明するブロツク図である。

第５図において、読取部１によつて、２で示さ
れる画像の画像データＩが読み取られる。読み取
られた画像データＩは、２値化部３で背景と対象
物Ｈにわけられた後、輪郭抽出部４へ送られる。
この輪郭抽出部４によつて対象物Ｈの輪郭点デー
タａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，……，ｚが、図示の如く
記憶部５に格納される。特徴抽出部６は、記憶部
５内の輪郭点データから、重心、面積、動径のピ
ーク距離即ち最長値や最短値などの特徴を抽出
し、これをメモリ７に格納する。識別部８は、こ
れらの特徴パラメタを用いて、読取られた対象物
を識別する。

第６図に第５図の記憶部５内から取り出された
輪郭点データを示す。つまり、第５図の対象物Ｈ
は第６図の輪郭点ａ〜ｚによつて表現されてい
る。

従来は、動径の最長値及び最短値を求める際、
第６図における輪郭点ａ〜ｚのすべてについて、
動径Ａ〜Ｚを求め、その中から最長値及び最短値
を決定する方法が採られていた。

〔発明が解決しようとする問題点〕 上記の如く、動径の最長値及び最短値を求める
際、従来方法では、輪郭点ａ〜ｚのすべてについ
て、その動径Ａ〜Ｚを求めるため、処理時間が大
となる問題点があつた。

〔問題点を解決するための手段〕

上記の問題点は、読取部と処理部とを有し、読
取部によつて読取られた画像の複数の輪郭点と重
心との間の動径長の内最長距離又は最短距離の少
くとも一方のピーク距離を算定する画像処理シス
テムにおいて、動径長を算定すべき輪郭点を選択
する選択手段と、重心と選択された輪郭点とを結
ぶ動径長を算出する手段と、算出された複数の動
径長からピーク距離を判別する手段とを備え、複
数点毎の輪郭点について動径長を算出し、第１の
動径長群を得、該算出された第１の動径長群の中
から仮のピーク距離を判定し、該仮のピーク距離
を示す輪郭点の周辺の輪郭点について動径長を算
出して第２の動径長を得、然る後、第２の動径長
群の中からピーク距離を判定して画像の動径長の
ピーク距離を得る本発明の画像データ処理方式に
よつて解決される。

〔作 用〕

上記のように本発明は、輪郭点データ数が所定
値を越えるときは、該輪部点データのうち、半数
程度の輪郭点について、その動径を求める演算を
行つて、動径の最長値及び最短値を決定する。従
つて、動径を求める演算が従来の方法に比べて少
なくて済むので処理効率が向上する。

〔実施例〕

以下、本発明を図面によつて説明する。第１図
は本発明の一実施例を説明するブロツク図、第２
図は本発明の一実施例を説明するデータ図、第３
図及び第４図はフローチヤートである。

第１図において、読取部１によつて２で示され
る画像の画像データＩが読み取られ２値化部３で
背景と対象物Ｈとにわけられた後、輪郭抽出部４
に送られる。この輪郭抽出部４において対象物Ｈ
の輪郭点データａ〜ｚが抽出されて、記憶部５内
に格納される。

この輪郭点データａ〜ｚから動径の最長値及び
最短値を求める本発明の概要は、次の通りであ
る。第２図は、画像データＩから抽出された輪郭
点を示すデータ図であり、第３図のフローチヤー
トに従つて、第１図における処理部９の処理概要
を説明する。

処理部９は、 輪郭点（ａ〜ｚ）の数を判定する。

その数が17個以下のときは、従来通り輪郭点
全部について動径の計算を行う（本発明の方法
では最小17個の動径を求める計算を必要とする
ため）。

これに対し輪郭点数が17個を越えるときは、
第２図ａに示す輪郭点ａ〜ｚのうち、例えば同
図ｂに示すように、奇数番目の輪郭点、即ち
ａ，ｃ，ｅ……ｙについてのみ、その動径Ａ，
Ｃ，Ｅ……Ｙを計算する。得られた動径の中か
ら最長値と、該最長値及び次長値を有する輪郭
点（最長点及び次長点）が求められる。同様
に、得られた動径の中から最短値と、該最短値
及び次短値を有する輪郭点（最短点及び次短
点）を知る。

上記項で得られた最長点及び次長点の両隣
の輪郭点の動径を計算する。

上記項で得られた動径（計算値）と、項
で得られた動径の最長値との比較を行う。

前記項で得られた最短点及び次短点の両隣
りの輪郭点の動径を計算する。

上記項で得られた動径（計算値）と、項
で得られた動径の最短値との比較を行う。

以上の処理により、動径の最長値及び最短値が
決定される。

第４図は上記〜項の処理を更に詳細に示す
フローチヤートである。第４図において、 輪郭点数を判定する。

輪郭点数が17以下のときは、従来方式の（全
部の輪郭点の動径を求める）計算を行う。

輪郭点数が17を越えるときは、 第２図ｂにおける輪郭点ａの動径Ａを計算
し、仮りの最長値、最短値として初期設定し、
最長点、次長点、最短点、次短点として、輪郭
点ａを設定する。

カウンタｉ（図示してない）に１をセツトす
る。

カウンタの値ｉに２を加算する。

上記のカウンタ値ｉによつて指示されるｉ番
目の輪郭点（ｉが増える毎にｃ，ｅ，ｇ，……
と変化する）の動径を計算する。

上記項での〔計算値〕と、今までに計算し
た動径中の〔最長値〕を比較して、〔最長値〕
が〔計算値〕より大きなとき、の処理へ移
る。

〔最長値〕が〔計算値〕より小さなとき、今
までの最長点を次長点とし、改めて、最長点に
はｉ番目の輪郭点を、〔最長値〕には、〔計算
値〕を設定し、の処理へ移る。

〔最長値〕と〔計算値〕が等しいとき、改め
て、次長点にｉ番目の輪郭点を設定し、の処
理へ移る。

前記項での〔計算値〕と、今までに計算し
た動径中の〔最短値〕を比較して、〔最短値〕
が〔計算値〕より小さなとき、の処理へ移
る。

〔最短値〕が〔計算値〕より大きなとき、今
までの最短点を次短点とし、改めて、最短点に
は、ｉ番目の輪郭点を、〔最短値〕には、〔計算
値〕を設定し、の処理へ移る。

〔最短値〕と〔計算値〕が等しいとき、改め
て、次短点ｉ番目の輪郭点を設定し、の処理
へ移る。

カウンタｉの値が全輪郭点数以下のとき、
〜の処理を繰返す。

上記の処理により例えば、第２図ｂに示すよう
に動径Ａが最長値、Ｖが最短値、最長点がａ、次
長点がｋ、最短点がｖ、次短点がｑとして求めら
れる。

第２図ｂにおける、最長点ａの両隣りの輪郭点
ｂ及びｚ、次長点ｋの両隣りの輪郭点ｊ及びｌ、
最短点ｖの両隣りの輪郭点ｕ及びｗ、次短点ｑの
両隣りの輪郭点ｐ及びｒについて、それぞれ動径
Ｂ，Ｚ，Ｊ，Ｌ，Ｕ，Ｗ，Ｐ及びＲを求める。そ
して動径Ａ，Ｂ，Ｚ，Ｊ，Ｌを比較することによ
つて最長値を、Ｖ，Ｕ，Ｗ，Ｐ，Ｒを比較するこ
とによつて、最短値を最終決定する。

再び第１図において、処理部９は、上記処理に
よつて得られた動径の最大値及び最小値をメモリ
７に格納する。

識別部８は、メモリ７内の面積や重心、上記の
方法で求められた動径の最長値や最短値などの特
徴パラメタを用いて、読取られた対象物Ｈの識別
を行う。

〔発明の効果〕

本発明は、図形データからの特徴パラメータの
抽出において、図形を構成するすべての輪郭点に
ついての動径の計算を不要とするので、図形処理
の際の処理効率を向上せしめる効果をもたらす。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を説明するブロツク
図、第２図は本発明の一実施例を説明するデータ
図、第３図及び第４図は本発明の一実施例を説明
するフローチヤート、第５図は従来例を説明する
ブロツク図、第６図は従来例を説明するデータ
図、 図において、１は読取部、２は画像、３は２値
化部、４は輪郭抽出部、５は記憶部、６は特徴抽
出部、７はメモリ、８は識別部、９は処理部、１
０は主記憶部、Ａ，Ｂ，Ｂ，Ｅ，Ｊ，Ｋ，Ｌ，
Ｐ，Ｑ，Ｒ，Ｕ，Ｖ，Ｗ，Ｙ，Ｚは動径、Ｇは重
心、Ｓは面積、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ，ｐ，
ｑ，ｒ，ｕ，ｖ，ｗ，ｙ，ｚは輪郭点を示す。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ 読取部と処理部とを有し、読取部によつて読
   取られた画像の複数の輪郭点と重心との間の動径
   長の内最長距離又は最短距離の少くとも一方のピ
   ーク距離を算定する画像処理システムにおいて、
   動径長を算定すべき輪郭点を選択する選択手段
   と、重心と選択された輪郭点とを結ぶ動径長を算
   出する手段と、算出された複数の動径長からピー
   ク距離を判別する手段とを備え、複数点毎の輪郭
   点について動径長を算出し、第１の動径長群を
   得、該算出された第１の動径長群の中から仮のピ
   ーク距離を判定し、該仮のピーク距離を示す輪郭
   点の周辺の輪郭点について動径長を算出して第２
   の動径長を得、然る後、第２の動径長群の中から
   ピーク距離を判定して画像の動径長のピーク距離
   を得ることを特徴とする画像データ処理方式。