JPH03664B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明はテレビ画像中の略円形輪郭線を高速で
認識する略円形輪郭線の認識方法に関する。

従来の画像中の物体を認識する方法としては、
物体の輪郭線を追跡する方法が挙げられる。この
方法は、物体を構成する各面の縁点（エツジ）に
着目するもので、画像中の明るさの急変している
点を縁点として抽出し、その縁点を連結すること
により線画に変換（線画化）するものである。

例えば、上記方法による円形物体の認識手順の
一例を第１図ａ〜ｄを参照しながら説明すると、
テレビカメラで撮影した原画像（第１図ａを、ま
ず走査線に沿つて微分処理し、明暗度が急変する
１つの輪郭候補点を抽出する（第１図ｂ）。次に、
この点の近傍の各画素について同様の微分処理を
行ない、そのうちの最大の微分値をもつ画素を上
述の輪郭候補点に連続した点とみなし、この操作
を繰り返すことにより連続した輪郭点（輪郭線候
補）を得（第１図ｃ）、更にこの輪郭点が閉じる
と（第１図ｄ）、１つの物体とみなすようにして
いる。

しかし、かかる従来の輪郭線抽出方法において
は、輪郭候補点の追跡を阻害する要因として、 (1) 金属光沢によるブレーミング（第２図ａ参
照） (2) 物体の重なり（第２図ｂ参照） (3) 物体表面のさび、汚れ等による不鮮明な画像 (4) 電気的ノイズによる画像の乱れ 等が挙げられ、その結果、本来存在すべき物体を
見逃すといつた問題がある。また、これらの問題
を解決するためには認識用のアルゴリズムが複雑
になり、リアルタイム処理がほとんど不可能であ
る。

本発明は上記実情に鑑みてなされたもので、所
望の輪郭線（略円形輪郭線）の有無を極めて高速
に認識することができる略円形輪郭線の認識方法
を提供することを目的とする。

この発明によれば、中心間距離が略円形輪郭線
の直径相当だけ離間しそれぞれ主走査方向に並ぶ
第１の画素群と第２の画素群とを１組として指定
するためのフイルタ手段を用いて、前記略円形輪
郭線が存在する所定視野の入力画像を走査するこ
とにより、前記１組の各画素群内でそれぞれ明暗
度が急変する輪郭候補点が同時に２つ存在するフ
イルタ特徴点を探索し、探索した走査位置から副
走査方向にフイルタ特徴点を追跡走査し、この追
跡長が予設定長以上となる場合に、その追跡長の
重心から略円形輪郭線の中心位置候補点を求め、
その後前記中心位置候補点を中心に前記フイルタ
手段を予設定角づつ旋回させながら輪郭候補点の
有無を検出し、この輪郭候補点の存在する割合が
予設定値以上となるとき略円形輪郭線が存在する
と認識するようにしている。

以下、本発明を添付図面を参照して詳細に説明
する。

第３図は本発明による略円形輪郭線の認識方法
を実施するための装置の一例を示す概略構成図
で、検出対象物体として円形物体１をITVカメ
ラ２が撮影している場合に関して示している。
ITVカメラ２は、前記円形物体１を所定の視野
で撮影し、その入力画像の明暗信号を含むビデ
オ・コンポジツト信号を同期分離回路３および
Ａ／Ｄ変換器４に出力する。同期分離回路３は入
力するビデオ・コンポジツト信号から同期信号を
分離し、この同期信号に基づいてランダム・アク
セス・メモリ・アレイ（RAMアレイ）５のアド
レスを指定し、Ａ／Ｄ変換器４は入力するビデ
オ・コンポジツト信号の明暗信号を明暗状態が16
階調の画像データに変換し、これを前記指定した
アドレス位置に書き込む。このようにしてRAM
アレイ５には、第５図に示す原画像の明暗度を示
す一画面分の画像データが保存される。なお、
RAMアレイ５のＸおよびＹアドレスを指定する
ことにより任意の画像データを抽出することがで
きる。

一方、メモリ６には、本発明方法を実施するた
めの主プログラム等が記憶されており、中央処理
装置（CPU）７は、その主プログラム内容に基
づきRAMアレイ５中の画像データの画像処理を
実行する。

次に、このCPU７の処理手順を第６図および
第７図に示すフローチヤートに従いながら説明す
る。

まず、円形物体の中心位置候補点の探索を行な
う。この探索に際し、円形物体の直径部分の輪郭
線を検出するために、第４図に示すように中心間
距離が円形物体の直径Ｌだけ離間し、それぞれ主
走査方向に並ぶ２つ画素群（各画素群は数画素か
らなり、長さΔLを有す）を１組として指定する
ためのフイルタを設定する。これをＬ−フイルタ
といい、また各画素群の２等分位置をフイルタ位
置という。このＬ−フイルタによれば、フイルタ
位置を特定すれば、上記１組の画素群が一義的に
特定される。なお、Ｌ−フイルタの間隔Ｌは、検
出対象物体の幾何学的形状によつて定まり、テレ
ビカメラの拡大率で一義的に決定される。このた
め、フイルタ構造の決定に際し学習等の煩雑な手
続は不要である。また、長さΔLは円形物体の直
径、ノイズ、ボケ成分、光学系の歪により決定さ
れる。

さて、第４図に示すようにフイルタ位置（走査
位置）を開始点PSTに移動し、この走査位置が
フイルタ特徴点であるか否かを調べる。ここで、
フイルタ特徴点とは、走査位置によつて指定され
る１組の画素群内に、同時に明暗度が急変する輪
郭候補点が存在する場合をいう。したがつて、明
暗度が急変する２つの輪郭候補点間の間隔がほぼ
距離Ｌのときフイルタ特徴点が検出される。

走査位置がフイルタ特徴点でない場合には、走
査位置を右方向（Ｘ方向）に数画素分移動する。
この移動量は、Ｌ−フイルタのチエツク範囲ΔL
により定まる。

そして、走査位置が走査範囲の最右端か否かを
判断し、最右端でない場合には、その現在位置が
フイルタ特徴点であるか否かを判断し、フイルタ
特徴点でない場合には上記処理を繰り返す。

このようにして、フイルタ特徴点がないまま走
査位置が走査範囲の最右端にくると、その走査位
置が走査範囲の最下端か否かを判断する。

走査位置が走査範囲の最下端（すなわち、第５
図の位置PED）の場合には、この画面には「検
出対象物体がない」と判断して画像処理が終了す
る。一方、走査位置が走査範囲の最下端でない場
合には、走査位置を走査範囲の最左端に戻し、か
つある距離（ΔY）だけ下方向（Ｙ方向）に移動
する（第５図参照）。そして、その走査位置より
再び走査を実行し、フイルタ特徴点の有無を調べ
る。

次に、フイルタ特徴点が検出された場合につい
て説明する。

この場合は、第７図に示すフローチヤートに進
み、ここでまず第８図に示すようにフイルタ特徴
点が検出されたときのフイルタ位置（走査位置）
piを、そのときの２つの輪郭候補点paおよびpb
の２等分点PSに移動し、この点PSを副走査方向
の追跡スタート位置PSとして記憶する。すなわ
ち、円形物体の円中心に対して対称位置にある輪
郭線は、ある区間、ほぼ平行にあるということに
着目し、フイルタ特徴点が副走査方向にある長さ
以上連続するかを調べるために、まず上記追跡ス
タート位置PSを記憶する。

次に、走査位置をスタート位置PSの真上の点
に移動し、この点がフイルタ特徴点か否かを判断
する。この走査位置がフイルタ特徴点である場合
には、その走査位置を輪郭候補点の２等分点に移
動するとともに、その走査位置を記憶する。続い
て、前記記憶位置のスタート位置PSからの距離
が基準以下か否かを判断し、基準以下の場合には
再び上方向の追跡を行なうフローに戻り、基準を
越えた場合には第７図にサブルーチンから抜けて
再び第６図のフイルタ特徴点を探索する走査に移
る。このようにして、フイルタ特徴点が存在しな
くなるまでフイルタ特徴点の追跡を行なう。な
お、上記基準は、求める円の半径により例えば円
の半径の2/3のように設定する。したがつて、こ
の基準を越える場合は、円の平行部分としては長
過ぎると判断する。

一方、走査位置の真上の点がフイルタ特徴点で
ない場合、すなわち上方へのフイルタ特徴点の追
跡が終了すると、走査位置を追跡スタート位置
PSに戻し、上記と同様にして下方向にフイルタ
特徴点の追跡を行なう。

スタート位置PSから走査位置までの距離が基
準以下の状態で下方のフイルタ特徴点の追跡が終
了すると、上方向および下方向の全追跡長を追跡
中に記憶した最上点PTと最下点PB（第８図）と
の差から求め、この追跡長がある基準以上か否か
を判断する。そして、追跡長が基準未満の場合に
は、所望の輪郭線ではないかと判断し、このフロ
ーから抜けて再び第６図のフイルタ特徴点を探索
する走査に移り、追跡長が基準以上の場合には円
形物体の輪郭線が存在する可能性が高いとして、
次の円形輪郭線であるか否かをチエツクするフロ
ーに移る。

この場合、まず上記追跡の最上点PTと最下点
PSとの２等分点より円形物体の中心位置候補点
PO（第８図）を求める。続いて、フイルタ位置を
上記中心位置候補点POに移動し、また、そのLr
フイルタを所定角度づつ回転させるための回転角
θを設定する。次に、Ｌ−フイルタを回転角θだ
け回転し（第９図参照）、その回転位置がフイル
タ特徴点であるか否かを調べる。このようにし
て、Ｌ−フイルタが180゜回転するまで順次フイル
タ特徴点の有無を調べ、Ｌ−フイルタが180゜回転
した後、フイルタ特徴点の存在する割合を求め
る。そして、この割合が基準未満の場合には、こ
のフローから抜けて再び第６図のフイルタ特徴点
を探索する走査の移り、この割合が基準以上の場
合には、回転角θが充分小さいか否かの判断を行
なう。

なお、回転角θは、どこまで詳細にチエツクす
ればよいかによつて定まり、これは画像内にどの
程度円としての特徴が表われているかに依存す
る。したがつて、画像内の円としての特徴が少な
ければ回転角を小さくする。また、基準となる割
合は、画像中の輪郭線の性質に依存し、その輪郭
線の連続性が高ければ“１”により近い割合をと
ればよい。

回転角θが充分小さい場合には、「検出対象物
体を検出」と判定し（第６図）、この画像処理は
終了する。また、回転角θが充分小さくない場合
には、回転角θを小さくし、その回転角θによつ
て再びフイルタ特徴点を調べる。

なお、本実施例ではフイルタ特徴点の割合によ
つて検出対象物体の有無を判別するようにしてい
るが、輪郭候補点の総数の割合によつて検出対象
物体の有無を判別するようにしてもよい。また、
検出対象物体は円形物体に限らず、少なくとも円
形あるいは略円形（円形に近い橢円や多角形）の
輪郭線を有するものであれば如何なるものでもよ
い。

以上説明したように本発明によれば、輪郭線の
全周の追跡は行なわず、略円形輪郭線の中心のほ
ぼ平行部分をＬ−フイルタにより検出追跡してそ
の中心位置候補点を探索し、その後Ｌ−フイルタ
を所定角づつ旋回させて輪郭候補点の存在率を求
めることにより略円形輪郭線の認識を行なうた
め、略円形輪郭線の認識アルゴリズムが簡単とな
り、処理時間を短縮することができる。また、雑
音に対する感受性が低いため対象物体を見い出す
正解率が高くなる。

【図面の簡単な説明】

第１図ａ〜ｄは従来の輪郭線抽出法による物体
認識の手順を説明するために用いた図、第２図ａ
およびｂはそれぞれ従来の輪郭線の追跡を阻害す
る要因の一例を示す図、第３図は本発明による略
円形輪郭線の認識方法を実施するための装置の一
例を示す概略構成図、第４図は本発明に係るＬ−
フイルタを説明するために用いた図、第５図は第
３図のRAMアレイに保存される画像データの明
暗度を示す図、第６図および第７図は第３図の中
央処理装置の処理手順の一例を示すフローチヤー
ト、第８図および第９図はそれぞれ第７図のフロ
ーチヤートを説明するために用いた図である。 １……円形物体、２……ITVカメラ、３……
同期分離回路、４……Ａ／Ｄ変換器、５……
RAMアレイ、６……メモリ、７……中央処理装
置（CPU）。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 中心間距離が略円形輪郭線の直径相当だけ離
   間しそれぞれ主走査方向に並ぶ第１の画素群と第
   ２の画素群とを１組として指定するためのフイル
   タ手段を用いて、前記略円形輪郭線が存在する所
   定視野の入力画像を走査するとともに、前記１組
   の各画素群内でそれぞれ明暗度が急変する輪郭候
   補点の有無を検出し、同時に２つの輪郭候補点が
   存在するフイルタ特徴点となる走査位置に達する
   と、その走査位置から副走査方向にフイルタ特徴
   点を追跡走査し、この追跡長が予設定長以上とな
   る場合に前記フイルタ手段によつて指定される第
   １、第２の画素群間の中心位置と前記追跡長の中
   心位置から略円形輪郭線の中心位置候補点を求
   め、その後前記中心位置候補点を中心に前記フイ
   ルタ手段を所定角づつ旋回させながらフイルタ特
   徴点または輪郭候補点の有無を検出し、このフイ
   ルタ特徴点または輪郭候補点の存在する割合が予
   設定値以上となるとき略円形輪郭線が存在すると
   認識するようにした略円形輪郭線の認識方法。 ２ 前記フイルタ特徴点の追跡走査は、前記フイ
   ルタ特徴点となる走査位置に達したときの２つの
   輪郭候補点の２等分点を追跡スタート位置とし、
   前記フイルタ手段の中心位置を前記スタート位置
   の真上位置に移動させたときのフイルタ特徴点の
   有無を検出し、フイルタ特徴点が存在する場合に
   はフイルタ手段の中心位置をその２つの輪郭候補
   点の２等分点の真上位置に再び移動させてフイル
   タ特徴点の有無を検出し、これをフイルタ特徴点
   が検出されなくなるまで順次上方に走査し、同様
   にスタート位置から下方にも走査することによつ
   て追跡走査する特許請求の範囲第１項記載の略円
   形輪郭線の認識方法。