JPH03665B2 - - Google Patents
Info
- Publication number
- JPH03665B2 JPH03665B2 JP59031043A JP3104384A JPH03665B2 JP H03665 B2 JPH03665 B2 JP H03665B2 JP 59031043 A JP59031043 A JP 59031043A JP 3104384 A JP3104384 A JP 3104384A JP H03665 B2 JPH03665 B2 JP H03665B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- detected
- filter
- contour
- scanning
- outline
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 18
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 10
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 3
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N iron(III) oxide Inorganic materials O=[Fe]O[Fe]=O JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000002932 luster Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
本発明はテレビ画像中の輪郭線から物体を認識
する物体認識方法に関する。
する物体認識方法に関する。
従来のこの種の物体認識方法は、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。
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。
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) 金属光沢によるブルーミング（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。
は、輪郭候補点の追跡を阻害する要因として、 (1) 金属光沢によるブルーミング（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
望の物体の輪郭線を極めて高速に認識することが
できる物体認識方法を提供することを目的とす
る。
望の物体の輪郭線を極めて高速に認識することが
できる物体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、検出対象物体の輪郭線は既
知であり、その輪郭線を特定できる数箇所の輪郭
部分の位置関係も既知であることに着目し、各画
素群が検出対象物体の輪郭線に対応する位置関係
にある少なくとも３つ以上の画素群を１組として
指定するためのフイルタ手段を用いて、前記検出
対象物体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、１組の
各画素群内でそれぞれ同時に輪郭候補点を検出し
たとき検出対象物体の輪郭線が存在すると認識す
るようにしている。
知であり、その輪郭線を特定できる数箇所の輪郭
部分の位置関係も既知であることに着目し、各画
素群が検出対象物体の輪郭線に対応する位置関係
にある少なくとも３つ以上の画素群を１組として
指定するためのフイルタ手段を用いて、前記検出
対象物体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、１組の
各画素群内でそれぞれ同時に輪郭候補点を検出し
たとき検出対象物体の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。
する。
第３図は本発明による物体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４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。
ための装置の一例を示す概略構成図で、検出対象
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４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。
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の画像処理手順を説明する
前に、本発明に係る物体認識方法を原理的に説明
する。
前に、本発明に係る物体認識方法を原理的に説明
する。
本発明方法は、設定された３つ以上のある範囲
内に同時に輪郭としての特徴があるか否かによつ
て所望の輪郭線の有無を調べるものである。すな
わち、第５図に示すように基準位置Ｐからその中
心位置が距離L1だけ離間したΔL1の範囲A1、基
準位置Ｐからその中心位置が距離L2だけ離間し
たΔL2の範囲A2、……基準位置Ｐからその中心
位置が距離Lnだけ離間したΔLnの範囲Anを１組
として指定するための検出対象物体の輪郭線に対
応したフイルタを設定し、上記基準位置Ｐを走査
位置として入力画面を走査し、各範囲A1，A2，
…An内にそれぞれ同時に明暗度が急変する輪郭
候補点が存在する点（フイルタ特徴点）の有無を
調べる。例えば本実施例における検出対象物体１
に対しては、第６図に示すようにｎ＝３のそれぞ
れある範囲A1，A2，A3を特定するフイルタ（以
下、Ｌ−フイルタという）を設定し、このＬ−フ
イルタのフイルタ位置（黒丸で示した位置）を移
動させながら範囲A1，A2，A3内において同時に
輪郭候補点が存在するフイルタ特徴点の有無を調
べる。なお、Ｌ−フイルタの間隔L1，L2，……
Ln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、ΔL1，
ΔL2，……ΔLnはノイズ、ボケ成分、光学系の歪
等により決定される。
内に同時に輪郭としての特徴があるか否かによつ
て所望の輪郭線の有無を調べるものである。すな
わち、第５図に示すように基準位置Ｐからその中
心位置が距離L1だけ離間したΔL1の範囲A1、基
準位置Ｐからその中心位置が距離L2だけ離間し
たΔL2の範囲A2、……基準位置Ｐからその中心
位置が距離Lnだけ離間したΔLnの範囲Anを１組
として指定するための検出対象物体の輪郭線に対
応したフイルタを設定し、上記基準位置Ｐを走査
位置として入力画面を走査し、各範囲A1，A2，
…An内にそれぞれ同時に明暗度が急変する輪郭
候補点が存在する点（フイルタ特徴点）の有無を
調べる。例えば本実施例における検出対象物体１
に対しては、第６図に示すようにｎ＝３のそれぞ
れある範囲A1，A2，A3を特定するフイルタ（以
下、Ｌ−フイルタという）を設定し、このＬ−フ
イルタのフイルタ位置（黒丸で示した位置）を移
動させながら範囲A1，A2，A3内において同時に
輪郭候補点が存在するフイルタ特徴点の有無を調
べる。なお、Ｌ−フイルタの間隔L1，L2，……
Ln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、ΔL1，
ΔL2，……ΔLnはノイズ、ボケ成分、光学系の歪
等により決定される。
次に、上記内容を実行するCPU７の処理手順
を第７図に示すフローチヤートに従いながら具体
的に説明する。まず、上述したＬ−フイルタのフ
イルタ位置（走査位置）を第４図に示すように開
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。
を第７図に示すフローチヤートに従いながら具体
的に説明する。まず、上述したＬ−フイルタのフ
イルタ位置（走査位置）を第４図に示すように開
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。
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
ΔL1，ΔL2，ΔL3により定まる。
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
ΔL1，ΔL2，ΔL3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。
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。
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４
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４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。
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４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。
以上のようにしてＬ−フイルタで画面を走査
し、フイルタ特徴点が検出されると、その走査位
置において「検出対象物体１を検出」と判断す
る。
し、フイルタ特徴点が検出されると、その走査位
置において「検出対象物体１を検出」と判断す
る。
なお、このＬ−フイルタでは第６図に示すよう
に検出対象物体１のほぼ中央部の区間ｌを横断す
るときにフイルタ特徴点が現われるため、検出対
象物体１の正確な位置を特定することができな
い。したがつて、この場合には、Ｌ−フイルタを
上下方向（副走査方向）に移動してフイルタ特徴
点が存在する範囲を調べるようにすれば、検出対
象物体１の正確な位置を特定することができる。
また、フイルタ特徴点の副走査方向への追跡長が
ある基準長以上となる場合のみ検出対象物体１が
存在するという判断を加えるようにすれば、より
正解率の高い物体認識ができる。
に検出対象物体１のほぼ中央部の区間ｌを横断す
るときにフイルタ特徴点が現われるため、検出対
象物体１の正確な位置を特定することができな
い。したがつて、この場合には、Ｌ−フイルタを
上下方向（副走査方向）に移動してフイルタ特徴
点が存在する範囲を調べるようにすれば、検出対
象物体１の正確な位置を特定することができる。
また、フイルタ特徴点の副走査方向への追跡長が
ある基準長以上となる場合のみ検出対象物体１が
存在するという判断を加えるようにすれば、より
正解率の高い物体認識ができる。
また、Ｌ−フイルタは、ある範囲A1，A2…An
が同じ走査線上に並ぶ上記実施例に限らず、第８
図から第１１図に示すように種々の方向に、かつ
個々の範囲における数画素はフイルタ位置（黒丸
で示す位置）に向つて並ぶように設定することが
できる。
が同じ走査線上に並ぶ上記実施例に限らず、第８
図から第１１図に示すように種々の方向に、かつ
個々の範囲における数画素はフイルタ位置（黒丸
で示す位置）に向つて並ぶように設定することが
できる。
また、Ｌ−フイルタには方向性が存在するた
め、例えば検出対象物体に応じて設定されたＬ−
フイルタにより画面を走査し、「検出対象物体が
ない」と判断した場合にはそのＬ−フイルタを所
定角だけ旋回させてなるＬ−フイルタによつて再
び走査し、これを「検出対象物体を検出」と判断
するまで繰り返し実行し、検出対象物体が検出さ
れたときのＬ−フイルタの旋回角によりその検出
対象物体がどの方向に存在するかを類推すること
もできる。
め、例えば検出対象物体に応じて設定されたＬ−
フイルタにより画面を走査し、「検出対象物体が
ない」と判断した場合にはそのＬ−フイルタを所
定角だけ旋回させてなるＬ−フイルタによつて再
び走査し、これを「検出対象物体を検出」と判断
するまで繰り返し実行し、検出対象物体が検出さ
れたときのＬ−フイルタの旋回角によりその検出
対象物体がどの方向に存在するかを類推すること
もできる。
以上説明したように本発明によれば、輪郭線全
周の追跡は行なわず、Ｌ−フイルタにより輪郭線
を特定できる数個所における画素群を抜粋し、各
画素群内でそれぞれ同時に輪郭候補点を検出した
ときに検出対象物体の輪郭線が存在すると認識す
るようにしたため、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。
周の追跡は行なわず、Ｌ−フイルタにより輪郭線
を特定できる数個所における画素群を抜粋し、各
画素群内でそれぞれ同時に輪郭候補点を検出した
ときに検出対象物体の輪郭線が存在すると認識す
るようにしたため、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。
第１図ａ〜ｄは従来の輪郭線抽出方法による物
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
物体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５図お
よび第６図はそれぞれ本発明に係るＬ−フイルタ
を説明するために用いた図、第７図は中央処理装
置の処理手順の一例を示すフローチヤート、第８
図から第１１図はそれぞれ他のＬ−フイルタの実
施例を示す図である。 １……検出対象物体、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）。
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
物体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５図お
よび第６図はそれぞれ本発明に係るＬ−フイルタ
を説明するために用いた図、第７図は中央処理装
置の処理手順の一例を示すフローチヤート、第８
図から第１１図はそれぞれ他のＬ−フイルタの実
施例を示す図である。 １……検出対象物体、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 各画素群が検出対象物体の輪郭線に対応する
位置関係にある少なくとも３つ以上の画素群を１
組として指定するためのフイルタ手段を用いて、
前記検出対象物体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、１組の各画素群内でそれぞれ同時に輪郭候補
点を検出したとき検出対象物体の輪郭線が存在す
ると認識する物体認識方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59031043A JPS60179882A (ja) | 1984-02-21 | 1984-02-21 | 物体認識方法 |
| DE19853505793 DE3505793A1 (de) | 1984-02-21 | 1985-02-20 | Objektidentifikationsverfahren |
| SE8500799A SE8500799L (sv) | 1984-02-21 | 1985-02-20 | Sett att identifiera foremal |
| US07/271,405 US4876729A (en) | 1984-02-21 | 1988-11-14 | Method of identifying objects |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59031043A JPS60179882A (ja) | 1984-02-21 | 1984-02-21 | 物体認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60179882A JPS60179882A (ja) | 1985-09-13 |
| JPH03665B2 true JPH03665B2 (ja) | 1991-01-08 |
Family
ID=12320451
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59031043A Granted JPS60179882A (ja) | 1984-02-21 | 1984-02-21 | 物体認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS60179882A (ja) |
-
1984
- 1984-02-21 JP JP59031043A patent/JPS60179882A/ja active Granted
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS60179882A (ja) | 1985-09-13 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US4272756A (en) | Method of pattern recognition and apparatus thereof | |
| US5231678A (en) | Configuration recognition system calculating a three-dimensional distance to an object by detecting cross points projected on the object | |
| JP2003304561A (ja) | ステレオ画像処理装置 | |
| JPS60179881A (ja) | 輪郭線の認識方法 | |
| JPH0146002B2 (ja) | ||
| JPH03665B2 (ja) | ||
| JP3627249B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JPH10283482A (ja) | 移動目標検出装置及び検出方法 | |
| JPH0354385B2 (ja) | ||
| JPH10283478A (ja) | 特徴抽出方法およびその方法を用いた物体認識装置 | |
| JPH03666B2 (ja) | ||
| JPH03664B2 (ja) | ||
| JPH11102442A (ja) | エッジ検出方法及びその装置 | |
| JPH0514892A (ja) | 画像監視装置 | |
| JP3552419B2 (ja) | 物体の認識方法 | |
| JPH0351027B2 (ja) | ||
| JP2959017B2 (ja) | 円形画像判別方法 | |
| EP0428082A2 (en) | A 3-dimensional configuration recognition system | |
| JPH0549927B2 (ja) | ||
| JPH04259081A (ja) | 線材認識方法及びその装置 | |
| CN114897966A (zh) | 一种大元件的视觉识别方法 | |
| SU761829A1 (ru) | Способ распознавания линий и краев изображений 1 | |
| JPH03113678A (ja) | 走行路認識方法 | |
| JPH0954823A (ja) | ２値画像用ノイズ除去フィルタ装置 | |
| JPH0916779A (ja) | 微小形状検出装置 |