JPH0410177A - 図形検出装置 - Google Patents

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］ 本発明は、画像中から所望する直線成分を抽出する図形
検出装置に関する。

〔従来の技術］ 画像を用いた受動的な静止剛体の３次元形状計測手法と
して、エピポーラ画像を用いた３次元形状計測手法があ
げられる（Ｙａｍａｍｏｔｏ、　　“連続ステレオ画像
からの３次元情報の抽出”、信学論り。

Ｖｏｌ、Ｊ６９−Ｄ、　Ｎｏ、１１．　ｐｐ、１６３１
４６３８．１９８６．）。エピポーラ画像とは、視軸に
垂直な方向に等速直進運動するカメラから連続的に静止
剛体を撮影して得られる画像群を時間軸方向に積み重ね
、これをエピポーラ線にそって切断した画像である。こ
のエピポーラ画像には通常はぼ平行に近い直線群が見ら
れる。この直線群は撮影された静止剛体の特徴点の見か
けの動きを表しており、この各直線の傾きを求めること
で、各特徴点までの距離を求めることができる。すなわ
ち撮影した静止剛体の３次元形状を計測することが可能
となる。

このエピポーラ画像中から直線を検出する手法として、
従来、　　ＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒやＲａ＋ｕ＋ｅｒ
法などの直線追跡手法を用いていたが、直線追跡法はノ
イズや切れなどに弱いという欠点を有していた。

一方、ノイズや切れに強い大局的な直線検出手法として
、　　Ｈｏｕｇｈ変換があげられる。Ｈｏｕｇｈ変換に
よる直線検出手順は次の様なものである（Ｂ、Ｂｒｏｗ
ｎ、“コンピュータビジョン”３日本コンピュータ協会
、　１９８７．）。

■°画像Ｅを構成する各画素の輝度値をＦ（ｘ、ｙ）（
ｘ＝Ｏ，、、、、Ｍ−１，ｙ＝ｏ、　、、、、Ｎ−１）
とする。図形成分は画像Ｅ中の輝度変化が激しい画素や
等輝度の画素が連結して構成されるから９画像Ｅを一次
微分して輝度変化が大きい画素を「１」小さい画素を「
０」とする二値画像ｅ°や、あるいは画像ＥにＬａｐｌ
ａｃｉａｎ−Ｇａｕｓｓｉａｎフィルタを通用して、零
交差点となる画素は「ＩＪをそれ以外の画素は「０」と
する二値画像ｅ”を求め、これらの二値画像にＨｏｕｇ
ｈ変換を施していた。以後、これらの二値画像ｅ”、ｅ
”を総称して二値画像ｅと呼ぶことにする。二値画像ｅ
の各画素をｆ　（ｘ、ｙ）、（ｘ＝ｏ、、、、、Ｍ−１
，ｙ＝ｏ、、、、、Ｎ−１）とする。

■°直線を方程式ｙ＝ｍｘ＋ｃで表し、パラメータｍ、
ｃで構成されるパラメータ空間を適当に量子化して配列
Ａ　（ｃ、ｍ）を構成し、その初期値を「０」とする。

この配列Ａをパラメータ配列と呼ぶことにする。

■゛二値画像ｅの画素値ｆ　（ｘ、ｙ）が「１」なら点
（ｘ、ｙ）を通る全ての直線のパラメータＣ１ｍについ
て、パラメータ配列Ａ（ｃ、ｍ）の内容を「１」だけ加
算する。すなわちｙ＝ｍｘ十〇を満たす全てのｍとＣと
について。

Ａ　（ｃ、ｍ）：＝Ａ　（ｃ、ｍ）＋１とする。これを
すべてのｆ　（ｘ、ｙ）、（ｘ＝Ｏ，、、、、Ｍ−１ｙ
・帆、、、、Ｎ−１）について実行する。

■゛パラメータ配列Ａ　（ｃ、ｍ）上の極大点は二値画
像ｅ上で一直線上にあるｆ　（ｘ、ｙ）　＝　１である
画素の群れに対応するから、これを該画像における直線
として抽出する。

ただしｙ＝ｍｘ＋ｃの形で直線をパラメータ表現すると
ｍが無限大となり得るから５通常はＸ　ＣＯ５θ＋ｙ　
ｓｉｎθ８ρ の形で直線をパラメータ表現し、パラメータ配列Ａ　（
ｃ、　ｍ）の代わりにＡ（θ、ρ）を用いるのが一般的
である。この場合、Ｘとｙとを固定するとρ−θ空間で
は正弦波曲線が得られるが、その他の点では上記手順と
変わらない。

〔発明が解決しようとする課題］ 上記手順からも明らかな様に、　　Ｈｏｕｇｈ変換では
二値画像の上に直線をあてはめ、その直線に画素値が「
１ｊである点が何個台まれるかをパラメータ配列Ａ（θ
、ρ）上で数えることで、直線検出を行っていた。した
がって、ノイズや切れの影響を受けにくり、大局的な直
線検出が可能である。

しかし第５図に示すように１画像中にほとんど平行に近
い密な直線群が存在する場合１点線で示す様な該直線群
を横切る直線が偽直線として抽出されてしまうという欠
点ををしていた。これは該直線群を偽直線 ｘ　ｃｏｓθ　＋ｙ　ｓｉｎθ１８ρゝが横切る回数が
Ａ（θ°、ρ“）に加算されるためρ−θ空間上に偽の
極大点が発生するためである。

エピポーラ画像中に現れる直線成分は、被写体の形状や
表面の模様が複雑になり、特徴点が増えれば増えるほど
きわめて密な直線群となる。したがって従来の）ｔｏｕ
ｇｈ変換をそのまま該エピポーラ画像に適用すると、偽
の直線群を検出してしまい正確な３次元形状の計測は不
可能になるといった欠点を有していた。

本発明は上記の点を解決し、エピポーラ画像中からＨｏ
ｕｇｈ変換によって直線成分を検出し、３次元情報を抽
出することを目的としている。

（課題を解決するための手段） 本発明では９次のような手順で直線抽出を行う。

■　二値画像ｅの各画素ｆ　（ｘ、ｙ）、　（Ｘ＝０．
、、、、Ｍ１□ｙ・Ｏ，、、、、Ｎ−１）に対して次の
ような三値化処理Ｔ　：　ｆ　（ｘ、ｙ）　−’　ｇ　
（ｘ＋ｙ）を行い、三値画像Ｇに変換する。

Ａ（θ、ρ）：＝Ａ（θ、ρ）　＋　ｇ　（ｘ、ｙ）と
する。

■　パラメータ配列Ａ（θ、ρ）上の累積値の高い極大
点を直線として抽出する。

上記手順からも明らかな様に１本発明では二値画像ｅを
三値画像Ｇに変換し、その画素＋［ｇ（ｘ、ｙ）をパラ
メータ配列Ａ（θ、ρ）上に累加することを主な特徴と
している。

・−−ｍ−・−−−−ｍ−−−−−・−・−・（１）た
だしｇ　（ｘ、ｙ）＋　（ｘ＝ｏ、、、、、Ｍ−１，ｙ
＝ｏ、、、、、Ｎ−１）は三値画像Ｇの画素である。

■　パラメータ配列Ａ（θ、ρ）を用意し、その初期値
を「０」とする。

■　三値画像Ｇの画素値ｇ（ｘ、ｙ）≠０ならば１点（
ｘ、ｙ）を通る全ての直線のパラメータθ。

ρについて、パラメータ配列Ａ（θ、ρ）に画素値ｇ（
ｘ、ｙ）を加算する。すなわちｘ　ｃｏｓθ＋ｙ　ｓｉ
ｎθ＝ρ　−−−−−−−−・−・・−・・・−（２）
を満たす全てのρとθとについて 〔作用〕 二値画像ｅに即ち、第１図（Ａ）図示の如き二値画像ｅ
に代えて■の様な三値化処理を行うと。

得られる三値画像Ｇは第１図（Ｂ）に示すような三値の
パターンをもつものとなる。したがって。

直線群を横切るような偽の直線に沿って画素値ｇ（ｘ、
ｙ）を累加すると、必ずｇ（ｘ＋ｙ）＝１の画素を横切
るとｇ（ｘ＋ｙ）　＝　　１の画素を横切ることになる
から、偽の直線に対応する累積値は「０」か負になる。

一方、真の直線に沿って画素値ｇ（ｘ、ｙ）を累加する
と、　　ｇ（ｘ、ｙ）　＝１の画素だけを横切るから、
累積値は大きな極大値となる。すなわち偽の直線に対応
する累積値は「０」近くに抑制され、一方、真の直線に
対応する累積値は大きな極大値となるから、真の直線だ
けが検出される。三値化処理Ｔによる三値化は、　　ｆ
（ｘ、ｙ）　＝１である画素の隣接画素に「−１」の値
を与えているが。

これによって二値画像ｅ上でのｆ　（ｘ、ｙ）　＝　１
である画素の連続性を、　　Ｒｏｕｇｈ変換実施時のパ
ラメータ配列Ａ（θ、ρ）上での累積値に反映すること
が可能になっている。

従来の技術では、二値画像ｅに直接Ｒｏｕｇｈ変換を実
施するため、二値画像ｅ上での画素の連続性をパラメー
タ配列Ａ（θ、ρ）上での累積値に反映することができ
ず、したがって偽の直線を検出してしまうものであった
。

（実施例〕 第２図は第１図（Ｂ）図示の場合において真の直線に対
応する累積値が大であり、かつ偽の直線に対応する累積
値が小であることを示す。第３図は本発明の実施例を示
す。同図において、１は入力部、２は三値化処理部、２
−１は二値画像蓄積部、２−２は三値化部、３はＨｏｕ
ｇｈ変換処理部。

３−１は三値画像蓄積部、３−２はＨｏｕｇｈ変換部。

３−３は加算部、３−４はパラメータ配列蓄積部。

３−５は極大値抽出部、４は出力部である。

パラメータ配列蓄積部３−４はＢｏｕｇｈ変換実施時の
パラメータ配列Ａ（θ、ρ）を蓄積する部分であり、初
期状態ではすべてのパラメータ配列の要素値は「ＯＪで
ある。

本装置を動作するには、まず直線成分を抽出したい二値
画像を入力部１に入力する。入力部１に入力された該二
値画像は二値画像蓄積部２−１に蓄積される。三値化部
２−２は該二値画像蓄積部２−１に蓄積された該二値画
像を（１）式で表される変換Ｔに従って画素毎に読みだ
して三値化し、結果を三値画像蓄積部３−１に蓄積する
。Ｈｏｕｇｈ変換部３−２は三値画像蓄積部３−１に蓄
積された三値画像を画素毎に読みだし２　もし該画素値
が「０」でなければ、（２）式を満足するすべてのパラ
メータの組（θ、ρ）と該画素の座標値（χｙ）とを順
次、加算部３−３に出力する。該加算部３−３では入力
された座標値（ｘ、ｙ）に対応する三値画像蓄積部３−
１中の画素値を読みだし。

該画素値に、入力されたパラメータの＆Ｕ（θρ）に対
応するパラメータ配列蓄積部３−４のパラメータ配列要
素を読みだして加算し、結果を該パラメータ配列蓄積部
３−４に蓄積する。Ｈｏｕｇｈ変換部３−２と加算部３
−３とが上記の動作を該三値画像蓄積部３−１内のすべ
ての画素について実行すると、極大値抽出部３−５は５
該パラメ一タ配列蓄積部３−４に蓄積されたパラメータ
配列要素の極大値を抽出し、該パラメータ配列要素に対
応するパラメータの組（θ、ρ）を出力部４に出力する
。

この様な構成となっているから、二値画像中にほぼ平行
な密な直線群が存在しても、偽の直線を検出することな
く、真の直線群だけを検出することが可能である。

本実施例は直線を抽出する場合のものであるがこれは一
例であって、実際にはパラメータ表現されるすべての曲
線図形（たとえば第４図図示の様な曲線群）について同
様の処理構成で該曲線抽出が可能なことは明らかである
。

〔発明の効果〕

本発明によれば、密な直線群が存在するエピポーラ画像
に対してもＨｏｕｇｈ変換の導入が可能となり、ノイズ
や切れなどの影響を受けにくい直線抽出、３次元形状計
測が可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図（Ａ）（Ｂ　）は本発明の原理説明図、第２図は
本発明の場合の利点を説明する説明図、第３図は本発明
の実施例、第４図は蜜な曲線群を表す図、第５図は従来
の問題点を説明する図を示す。 図中、１は入力部、２は三値化処理部、２−１は二値画
像蓄積部、２−２は三値化部、３はＨｏｕｇｈ変換処理
部、３−１は三値画像蓄積部、３−２はＨｏｕｇｈ変換
部、３−３は加算部、３−４はパラメータ配列蓄積部、
３−５は極大値抽出部４は出力部を表す。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 入力された「０」と「１」との二値から構成される二値
   画像に対して、該二値画像中の「１」の画素を正値に、
   「１」の画素に隣接する「０」の画素を負値に、それ以
   外の画素を「０」とする三値画像を出力する三値化処理
   部と、 該三値化処理部から出力された三値画像に Ｈｏｕｇｈ変換を行い線成分を抽出するＨｏｕｇｈ変換
   処理部とから構成され、 該二値画像中に存在する密な線群についての各画素の累
   積値を抽出して、真の線成分だけを検出するようにした ことを特徴とする図形検出装置。