JPH0520457A - 多重解像度処理組込型ハフ変換法 - Google Patents

多重解像度処理組込型ハフ変換法

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JPH0520457A
JPH0520457A JP3172167A JP17216791A JPH0520457A JP H0520457 A JPH0520457 A JP H0520457A JP 3172167 A JP3172167 A JP 3172167A JP 17216791 A JP17216791 A JP 17216791A JP H0520457 A JPH0520457 A JP H0520457A
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Hiroshi Kamata
洋 鎌田
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 この発明は多重解像度処理で用いられる手法
をセルの定義に組込むことにより、画素の近傍セルを画
像情報に応じて適応的に定義してハフ変換を算出するよ
うな多重解像度処理組込型ハフ変換法を提供することを
主要な特徴とする。 【構成】 セル内の画像濃度dが1に近い場合、または
セル内で選ばれた線分の候補数が設定した抽出すべき線
分の数よりも多くなったとき、解像度が元の格子の1/
2である格子を定義し、この1/2格子上の画像gを所
定の演算式で算出し、1/2格子上で、Bの近傍セルを
再び定義し、セル内の画像gから直線候補群(ρ1 ,θ
1 )を算出することにより、重複度の多い順に対応の直
線を抽出する。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】この発明は、多重解像度処理組込
型ハフ変換法に関し、特に、画像処理において、ハフ変
換を用いて画像の線分情報を抽出するような多重解像度
処理組込型ハフ変換法に関する。
【0002】
【従来の技術】2次元,3次元画像を認識し、理解する
ためには、その前処理および特徴抽出方法が最も重要な
課題であり、多くの方法が提案され、使われてきた。そ
の中でも、ハフ変換は画像の中から有効に直線,曲線を
抽出する方法であり、コンピュータビジョンなどの分野
で広く使われている。
【0003】一方、文字認識の分野でも、前処理と特徴
抽出法が最も重要な課題であり、種々の方法が試みられ
ており、ハフ変換を用いる方法も提案されている。従来
のハフ変換の基本的原理は、画像点(X,Y)と検出し
たい線分の方向θを与え、次の第(2)式および第
(3)式によりハフ変換値H(ρ,θ)をすべての画像
点で加算することにある。
【0004】 ρ=xcosθ+ysinθ …(2) H(ρ,θ)=H(ρ,θ)+1 …(3)
【0005】
【発明が解決しようとする課題】上述のハフ変換を用い
る方法では、本来存在しない線分まで検出してしまうお
それがある。これを解決するために、本願発明者は黒画
素の近傍のセルを定義し、セル内で画像の直線性を評価
し、加算値を重み付けする修正セグメント化ハフ変換法
を提案した(特願平3−165669)。
【0006】図6は修正セグメント化ハフ変換法の処理
方法を説明するためのフロー図である。この方法は、画
像上の画素近傍を含むセルを定義し、セルの画像情報f
から予め直線の角度成分θ1 を決定し、次の第(4)式
および第(5)式によりハフ変換値に加算する方法であ
る。
【0007】 ρ1 =xcosθ1 +ysinθ1 …(4) H(ρ1 ,θ1 )=H(ρ1 ,θ1 )+m1 …(5) ただし、m1 は重み付けされた加算値である。この方法
は、ゴースト成分の除去に著しい効果があり、また、耐
ノイズ性にも優れているが、セルがすべて黒画素から成
立つときは、直線性が評価できないため、結果として加
算値が線幅に依存するという問題点があった。
【0008】それゆえに、この発明の主たる目的は、多
重解像度処理で用いられる手法をセルの定義に組込むこ
とにより、画素の近傍のセルを画像情報に応じて適応的
に定義するようにした多重解像度処理組込型ハフ変換法
を提供することである。
【0009】
【課題を解決するための手段】請求項1に係る発明は、
画像上の格子点P(x,y)において、格子点Pを通り
座標軸と角度θで交わり、原点から下ろした垂線との交
点までの距離がρである直線(ρ,θ)を対応させ、画
像上の格子点Pを中心とする近傍のセルを定義し、格子
点Pを通りセル内のすべての画像点に最も一致する直線
を複数本予め算出し、それぞれの直線に対応するρ,θ
を算出し、予め算出した直線をすべての画像点上で加算
することにより(ρ,θ)に対し、重複度を算出し、重
複度の多い順に対応の直線を抽出するハフ変換法におい
て、セルの画像濃度dが1に近い場合、またはセル内で
選ばれた線分の候補数が設定した抽出すべき線分の数よ
りも多くなったとき、解像度が元の格子1/2である1
/2格子を定義し、この1/2格子上の画像gを
【0010】
【数2】
【0011】で算出し、1/2格子上で格子点Pの近傍
のセルを再定義し、セル内の画像gから直線候補群(ρ
1 ,θ1 )を算出する。
【0012】請求項2に係る発明は、請求項1に係る発
明のセルの解像度に対し、ハフ変換の加算値m1 を反比
例させる。
【0013】請求項3に係る発明は、ハフ変換法におい
て、セルの画像濃度dが1に比べ十分小さい条件を満足
し、セルの画像が隣接するセルと連結せず孤立している
条件を満足するとき、解像度が元の格子の2倍である2
倍格子を定義し、予め測定した2倍解像度の画像fでセ
ルを再定義し、セル内の画像fから直線候補群(ρ1
θ1 )を算出する。
【0014】
【作用】セルの画像濃度dが1に近い場合、またはセル
内で選ばれた線分の候補数が設定した抽出すべき線分の
数よりも多くなったとき、解像度が元の格子の1/2で
ある1/2格子を定義し、1/2格子上の画像gを
【0015】
【数3】
【0016】で算出し、1/2格子上で格子点Pの近傍
のセルを再定義し、セル内の画像gから直線候補群(ρ
1 ,θ1 )を算出する。
【0017】請求項2に係る発明は、請求項1に係る発
明のセルの解像度に対して、ハフ変換の加算値m1 を反
比例させる。
【0018】請求項3に係る発明は、セルの画像濃度d
が1に比べ十分小さい条件を満足し、セルの画像が隣接
するセルと連結せず孤立している条件を満足するとき、
解像度が元の格子の2倍である2倍格子を定義し、予め
測定した2倍解像度の画像fでセルを再定義し、セル内
の画像fから直線候補群(ρ1 ,θ1 )を算出する。
【0019】
【発明の実施例】図1はこの発明の一実施例の概略ブロ
ック図である。図1を参照して、画像読取装置1は線分
を抽出すべき画像を読取り、その画像の二値化出力をメ
モリ2に与える。メモリ2は二値化された画像データを
記憶する。ハフ変換演算部3はメモリ2に記憶されてい
る画像データをハフ変換し、メモリ4に記憶するととも
に、表示部5に表示させる。
【0020】前述の修正セグメント化ハフ変換法は、角
度分解能がセルサイズに依存するためセルサイズを変え
られないという困難な問題点を含んでいたのに対して、
本願発明は画素の近傍のセルを画像情報に応じて適応的
に定義する。このために、まずセルの大きさを変える判
定条件を以下のように設定する。
【0021】判定条件1:セル内の画像濃度dが極めて
高濃度なとき、すなわち、この条件はdを数4で求めた
とき、
【0022】
【数4】
【0023】dが設定値dm に対して、以下の条件を満
たすときと定義する。 d≧dm …(7) dm は1に十分近い数とする。
【0024】判定条件2:セル内で選ばれた線分の候補
数が、予め設定した抽出すべき線分の総数よりも多いこ
と。
【0025】以上の判定条件の1つでも満足するとき
は、図2に示すように、点線の原画像から実線で示す解
像度が1/2の格子でセルを再定義し(以下、1/2セ
ルと称する)、次の数5により1/2セルの画像濃度g
を求める。
【0026】
【数5】
【0027】ただし、Lは結合が及ぶ範囲であり通常2
である。また、w(i,j)は結合係数であり、たとえ
ば、1次元格子でガウス型のピラミッド画像を構成する
ときは図3に示す値を用いる。なお、より詳細な値につ
いては、(A.Rosenfeld (ed.):Multiresolution Image
Processing and Analysis, Springer-Verlag (1984)
)に詳細に説明されている。
【0028】図2から明らかなように、解像度を1/2
にすることにより、セルがカバーする画像域は4倍とな
るが、セルの格子点の数は元の格子点と変わらない。こ
のため、元の格子に対して角度分解能を不変に保つこと
ができる。
【0029】図4はこの発明の一実施例の具体的な動作
を説明するためのフロー図である。まず、黒画素(x,
y)を抽出し、前述の数1によりセル内の画素数が元の
セルと同じである解像度が1/2のセルと画像濃度を定
義する。1/2セルにおいて、再度判定条件1と2を調
べ、その1つでも満たすときはさらに解像度を1/2に
することにより、1/4セルを定義する。同様の手順で
セルが判定条件を満たさなくなったとき、以下のステッ
プでハフ変換値H(ρ,θ)を計算する。すなわち、セ
ル内で種々の傾きの直線を当てはめ、最もよく一致する
方向θ1 に対し、加算値m1 に対し1を加える。ただ
し、それが複数個あるときは全部のθ1 について加算す
る。
【0030】次に、次式によりρ1 を計算する。 ρ1 =xcosθ1 +ysinθ1 …(8) ハフ変換として次式を計算する。
【0031】 H(ρ1 ,θ1 )=H(ρ1 ,θ1 )+m1 0 …(9) ただし、m0 はウェイトであり、修正セグメント化ハフ
変換法では1である。上述の計算をすべての画像全体に
対して行なうことにより、H(ρ,θ)を求めることが
できる。
【0032】前述の実施例では、線分の太さに依存せ
ず、その候補を絞り込めることができるが、セルの解像
度を変化させたとき、それに寄与する画素数を比較した
とき、解像度kが低くなるほど、その数は1/kの自乗
に比例して大きくなり、ウェイトm0 の値を固定するこ
とは不自然である。また、m0 の値を固定すると、判定
条件を満たすときに比較してそうでない場合の方が圧倒
的に多い画像に対してはセルの大きさを可変にする効果
が現われにくくなる問題を生じる。
【0033】このため、解像度がk(k=1,1/2,
1/4…)のときのウェイトをm0 (k)で表わすと、 m0 (k/2)=4m0 (k) …(10) とすれば、セルの解像度に反比例してウェイトを増加で
きる。ただし、係数4はセルの解像度が元の格子の1/
2になったとき、セルが含む領域が元のセルに対して4
倍となるように対応させた値であり、その値は用途に応
じて変えることが可能である。上述の処理は、図4の点
線で示すステップで行なわれる。
【0034】図5はこの発明のさらに他の実施例を示す
フロー図である。この実施例は、セルの解像度を逆に高
くするようにしたものである。すなわち、画像を処理す
るとき、最初から高い解像度で処理するより、数1で求
めた低い解像度の画像gで大部分の画像部を処理し、そ
れで対応できない部分のみ、高い解像度で処理した方が
効率がよい場合がある。低い解像度で対応できない例と
して、ダッシュや句読点などの孤立点がある。このよう
な場合に対応するため、以下の判定条件とセルの定義を
用いる。すなわち、判定条件3:セル内の画像濃度dが
1よりも十分小さくかつセル画像が隣接するいずれのセ
ルの画像とも連結していないこと。
【0035】上述の判定条件3が成立したとき、予め測
定した2倍の高い解像度でセルを再定義し、修正セグメ
ント化ハフ変換法の手順でハフ変換値H(ρ,θ)を計
算すれば、このような場合にも対応可能となる。
【0036】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、元の
画像の解像度に依存しない線分の抽出が可能であるた
め、文書画像から文字領域と画像領域を分離したり、文
字や記号からストロークを抽出することなどの広範囲な
分野に適用することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】この発明の一実施例の概略ブロック図である。
【図2】この発明の一実施例における1/2セル格子の
定義を説明するための図である。
【図3】ガウス型1次元ピラミッドの構成を示す図であ
る。
【図4】この発明の一実施例の動作を説明するためのフ
ロー図である。
【図5】この発明のさらに他の実施例を示すフロー図で
ある。
【図6】従来の修正セグメント化ハフ変換法の処理手順
を説明するためのフロー図である。
【符号の説明】 1 画像読取装置 2,4 メモリ 3 ハフ変換演算部 5 表示部

Claims (3)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 画像上の格子点P(x,y)において、
    前記格子点Pを通り座標軸と角度θで交わり、原点から
    下ろした垂線との交点までの距離がρである直線(ρ,
    θ)を対応させ、画像上の格子点Pを中心とする近傍の
    セルを定義し、該格子点Pを通りセル内のすべての画像
    点に最も一致する直線を複数本予め算出し、それぞれの
    直線に対応するρ,θを算出し、予め算出した直線をす
    べての画像点上で加算することにより、(ρ,θ)に対
    して重複度を算出し、重複度の多い順に対応の直線を抽
    出するハフ変換法において、 前記セルの解像濃度dが1に近い場合、または前記セル
    内で選ばれた線分の候補数が設定した抽出すべき線分の
    数よりも多くなったとき、解像度が元の格子の1/2で
    ある1/2格子を定義し、前記1/2格子上の画像gを 【数1】 で算出し、1/2格子上で格子点Pの近傍のセルを再定
    義し、前記セル内の画像gから直線候補群(ρ1
    θ1 )を算出するようにしたことを特徴とする、多重解
    像度処理組込型ハフ変換法。
  2. 【請求項2】 前記セルの解像度に対して、ハフ変換の
    加算値m1 を反比例させることを特徴とする、請求項1
    の多重解像度処理組込型ハフ変換法。
  3. 【請求項3】 画像上の格子点P(x,y)において、
    格子点Pを通り座標軸と角度θで交わり、原点から下ろ
    した垂線との交点までの距離がρである直線(ρ,θ)
    を対応させ、画像上の格子点Pを中心とする近傍のセル
    を定義し、格子点Pを通りセル内のすべての画像点に最
    も一致する直線を複数本予め算出し、それぞれの直線に
    対応するρ,θを算出し、予め算出した直線をすべての
    画像点上で加算することにより(ρ,θ)に対して重複
    度を算出し、重複度の多い順に対応の直線を抽出するハ
    フ変換法において、 前記セルの画像濃度dが1に比べ十分小さい条件を満足
    し、前記セルの画像が隣接するセルと連結せず孤立して
    いる条件を満足するとき、解像度が元の格子の2倍であ
    る2倍格子を定義し、予め測定した2倍解像度の画像f
    でセルを再定義し、セル内の画像fから直線候補群(ρ
    1 ,θ1 )を算出することを特徴とする、多重解像度処
    理組込型ハフ変換法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO1995033241A1 (en) * 1994-05-27 1995-12-07 Hitachi, Ltd. High-speed arithmetic unit for discrete cosine transform and associated operation

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WO1995033241A1 (en) * 1994-05-27 1995-12-07 Hitachi, Ltd. High-speed arithmetic unit for discrete cosine transform and associated operation
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Legal Events

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Effective date: 19950725