JPH06100448B2 - 画像パタ−ンマツチング方法及び装置 - Google Patents
画像パタ−ンマツチング方法及び装置Info
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- JPH06100448B2 JPH06100448B2 JP60018600A JP1860085A JPH06100448B2 JP H06100448 B2 JPH06100448 B2 JP H06100448B2 JP 60018600 A JP60018600 A JP 60018600A JP 1860085 A JP1860085 A JP 1860085A JP H06100448 B2 JPH06100448 B2 JP H06100448B2
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Description
【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、工業製品の自動組立て装置や点検・保守作業
等の自動化ロボットにおいて、部品の判別等の視覚認識
を行うための画像パターンマッチング方法及び装置に関
するものである。
等の自動化ロボットにおいて、部品の判別等の視覚認識
を行うための画像パターンマッチング方法及び装置に関
するものである。
（従来の技術） 従来、この種の画像パターンマッチング方法としては、
マスクパターンマッチング法があった。マスクパターン
マッチング法は、第９図に示すように、テレビカメラ等
で撮像した入力画像(a)の上にマスクパターン(b)を重ね
合せ、入力画像とマスクパターンの形状が一致する場合
には重なりの度合が高く、形状が異なる場合には重なり
の度合が低くなることを利用して、入力画像中の物体の
判別又は位置決めを行なう方法である。
マスクパターンマッチング法があった。マスクパターン
マッチング法は、第９図に示すように、テレビカメラ等
で撮像した入力画像(a)の上にマスクパターン(b)を重ね
合せ、入力画像とマスクパターンの形状が一致する場合
には重なりの度合が高く、形状が異なる場合には重なり
の度合が低くなることを利用して、入力画像中の物体の
判別又は位置決めを行なう方法である。
（発明が解決しようとする問題点） しかしながらテレビカメラ等の光学的撮像手段によって
得られる入力画像では、照明などの撮影条件によって、
ノイズの混入や画像の変形を受けることが多く、入力画
像とマスクパターンとの重なりの度合は入力画像の変形
やノイズの量に応じて低下する。このため第10図に示す
ようにノイズや変形を含んだ入力画像に対し、形状の類
似したA,B2つのマスクパターンとの重ね合せ照合を行
い、どちらのマスクパターンと入力画像が一致するかを
判別する時、２つのマスクパターンに対する入力画像の
重なりの差が少なく、正しい判別が困難となる欠点があ
った。
得られる入力画像では、照明などの撮影条件によって、
ノイズの混入や画像の変形を受けることが多く、入力画
像とマスクパターンとの重なりの度合は入力画像の変形
やノイズの量に応じて低下する。このため第10図に示す
ようにノイズや変形を含んだ入力画像に対し、形状の類
似したA,B2つのマスクパターンとの重ね合せ照合を行
い、どちらのマスクパターンと入力画像が一致するかを
判別する時、２つのマスクパターンに対する入力画像の
重なりの差が少なく、正しい判別が困難となる欠点があ
った。
本発明はこの欠点を改善することを目的とする。
（問題点を解決するための手段） 本発明は、これら問題点を解決するために、入力画像及
び入力画像から作成されたエッジ画像の上で画像を分割
する小領域を定め、分割された小領域ごとに平均明るさ
特徴、エッジ特徴、エッジ距離特徴を算出し、これら特
徴を組合せてマッチング処理を行う。
び入力画像から作成されたエッジ画像の上で画像を分割
する小領域を定め、分割された小領域ごとに平均明るさ
特徴、エッジ特徴、エッジ距離特徴を算出し、これら特
徴を組合せてマッチング処理を行う。
（作用） 上記のごとき処理を行なうことにより、各特徴の相補的
性質により正しいマッチングをとることが出来、入力画
像にノイズや変形がふくまれる場合や形状が類似する場
合にも物体の正しい判別が可能である。
性質により正しいマッチングをとることが出来、入力画
像にノイズや変形がふくまれる場合や形状が類似する場
合にも物体の正しい判別が可能である。
（実施例） 以下本発明を第１図〜第８図にもとずいて説明する。第
１図は本発明を実施するための装置の一例を示すブロッ
ク構成図であり、１はテレビカメラ、２はAD変換部、３
は入力画像記憶部、４はエッジ画像抽出部、５はエッジ
画像記憶部、６は入力画像分割アドレス発生部、７はエ
ッジ画像分割アドレス発生部、８は平均明るさ特徴抽出
部、９はエッジ特徴抽出部、10はエッジ距離特徴抽出
部、11は画像特徴記憶部、12はマスク画像特徴記憶部、
13はマッチング処理部、14は出力端子である。
１図は本発明を実施するための装置の一例を示すブロッ
ク構成図であり、１はテレビカメラ、２はAD変換部、３
は入力画像記憶部、４はエッジ画像抽出部、５はエッジ
画像記憶部、６は入力画像分割アドレス発生部、７はエ
ッジ画像分割アドレス発生部、８は平均明るさ特徴抽出
部、９はエッジ特徴抽出部、10はエッジ距離特徴抽出
部、11は画像特徴記憶部、12はマスク画像特徴記憶部、
13はマッチング処理部、14は出力端子である。
テレビカメラ１は物体像を撮影し、その明るさに応じた
値を持つ電気信号をラスタ走査信号として出力する。AD
変換部２はラスタ走査信号をデジタル信号に変換し、入
力画像記憶部３に画像データを書き込む。
値を持つ電気信号をラスタ走査信号として出力する。AD
変換部２はラスタ走査信号をデジタル信号に変換し、入
力画像記憶部３に画像データを書き込む。
以下、第２図に示すような画像が画像記憶部３に記憶さ
れている場合について説明する。４はエッジ画像抽出部
であり、入力画像に対し画像処理技術の一つとして公知
のエッジ抽出処理によって、第３図に示すようなエッジ
画像を作成し、結果をエッジ画像記憶部５に出力する。
れている場合について説明する。４はエッジ画像抽出部
であり、入力画像に対し画像処理技術の一つとして公知
のエッジ抽出処理によって、第３図に示すようなエッジ
画像を作成し、結果をエッジ画像記憶部５に出力する。
入力画像分割アドレス発生部６は、入力画像を複数個に
分割してできる小領域のアドレスを計算して入力画像記
憶部３にアドレス信号を供給し、各小領域内の画像デー
タを平均明るさ特徴抽出部８へ順次読み出す。小領域
は、隣接する小領域が相互に少しずつ重なり合うように
定めることが適当であるが、ここでは簡単のため、第４
図に示すように小領域が互いに重なり合わず、かつ４×
４の分割によってC11,C21,…C44の16個の小領域を定め
た場合について説明する。エッジ画像分割アドレス発生
部７は、入力画像分割アドレス発生部６と同様にしてエ
ッジ画像を分割する小領域のアドレスを計算して、エッ
ジ画像記憶部５にアドレス信号を供給し、小領域内のエ
ッジ画像をエッジ特徴抽出部９へ順次読み出す。ここで
は第５図に示すようなＣ′11,C′21,…,C′44の16個の
小領域が定められる。なお小領域の設定が入力画像とエ
ッジ画像について同一であれば、6,7の画像分割アドレ
ス発生部は共通にできる。８は平均明るさ特徴抽出部で
あり、入力画像を分割する小領域の各々について画像の
明るさの平均値を求め、結果を画像特徴記憶部11に出力
する。すなわち１つの小領域Cijの明るさ分布をIij（x,
y）で表わし小領域Cijの画素数がたてｎ画素、よこｍ画
素であるとすると、小領域Cijに対する画素の平均明る
さMijを により算出する。同様の処理をすべての小領域C11,C21,
…,C44について行なうことにより、M11,M21,…,M44から
成る平均明るさ特徴が計算される。
分割してできる小領域のアドレスを計算して入力画像記
憶部３にアドレス信号を供給し、各小領域内の画像デー
タを平均明るさ特徴抽出部８へ順次読み出す。小領域
は、隣接する小領域が相互に少しずつ重なり合うように
定めることが適当であるが、ここでは簡単のため、第４
図に示すように小領域が互いに重なり合わず、かつ４×
４の分割によってC11,C21,…C44の16個の小領域を定め
た場合について説明する。エッジ画像分割アドレス発生
部７は、入力画像分割アドレス発生部６と同様にしてエ
ッジ画像を分割する小領域のアドレスを計算して、エッ
ジ画像記憶部５にアドレス信号を供給し、小領域内のエ
ッジ画像をエッジ特徴抽出部９へ順次読み出す。ここで
は第５図に示すようなＣ′11,C′21,…,C′44の16個の
小領域が定められる。なお小領域の設定が入力画像とエ
ッジ画像について同一であれば、6,7の画像分割アドレ
ス発生部は共通にできる。８は平均明るさ特徴抽出部で
あり、入力画像を分割する小領域の各々について画像の
明るさの平均値を求め、結果を画像特徴記憶部11に出力
する。すなわち１つの小領域Cijの明るさ分布をIij（x,
y）で表わし小領域Cijの画素数がたてｎ画素、よこｍ画
素であるとすると、小領域Cijに対する画素の平均明る
さMijを により算出する。同様の処理をすべての小領域C11,C21,
…,C44について行なうことにより、M11,M21,…,M44から
成る平均明るさ特徴が計算される。
９はエッジ特徴抽出部であり、分割されたエッジ画像の
小領域に含まれる定められた閾値T1以上のエッジ強度を
有する画素の総数又は小領域内の全画素に対する割合を
エッジ特徴として求め、結果を画像特徴記憶部11に出力
する。今、エッジ画像の１つの小領域Ｃ′ijのエッジ強
度分布をＩ′ij（x,y）で表わすと、画素数がたてｎ画
素、よこｍ画素の小領域Ｃ′ijに対するエッジ特徴Eij
を 又は により求める。同様の処理をすべての小領域Ｃ′11,C′
21,…,C′44について行うことにより、エッジ特徴E11,E
21,…,E44を算出する。エッジ特徴は物体の輪郭形状の
複雑さを表現した特徴量である。
小領域に含まれる定められた閾値T1以上のエッジ強度を
有する画素の総数又は小領域内の全画素に対する割合を
エッジ特徴として求め、結果を画像特徴記憶部11に出力
する。今、エッジ画像の１つの小領域Ｃ′ijのエッジ強
度分布をＩ′ij（x,y）で表わすと、画素数がたてｎ画
素、よこｍ画素の小領域Ｃ′ijに対するエッジ特徴Eij
を 又は により求める。同様の処理をすべての小領域Ｃ′11,C′
21,…,C′44について行うことにより、エッジ特徴E11,E
21,…,E44を算出する。エッジ特徴は物体の輪郭形状の
複雑さを表現した特徴量である。
10はエッジ距離特徴抽出部で、画像特徴記憶部11より各
小領域のエッジ特徴を読み出し、各小領域について、そ
の周囲８方向に存在し、かつエッジ特徴が閾値T2以上で
ある小領域の中で最も近い小領域までの距離を算出し、
エッジ距離特徴として画像特徴記憶部11に出力する。た
とえば第６図において小領域Ｃ′22に着目し周囲８方向
においてＥ′ijT2となる小領域がＣ′21,C′31,
C′42,C′44であったとする。今２つの小領域Ｃ′ijと
Ｃ′klの間の距離ｌを により定めると、Ｃ′21,C′31,C′42,C′44中で最も近
い小領域Ｃ′21までの距離ｌ（Ｃ′22,C′21）＝１を
Ｃ′22におけるエッジ距離特徴L22として算出する。同
様の処理をすべてのＣ′ijに行なうことにより、エッジ
距離特徴L11,L21,…,L44が求まる。エッジ距離特徴は、
小領域の近傍にエッジが存在するか否かを表現した特徴
量である。
小領域のエッジ特徴を読み出し、各小領域について、そ
の周囲８方向に存在し、かつエッジ特徴が閾値T2以上で
ある小領域の中で最も近い小領域までの距離を算出し、
エッジ距離特徴として画像特徴記憶部11に出力する。た
とえば第６図において小領域Ｃ′22に着目し周囲８方向
においてＥ′ijT2となる小領域がＣ′21,C′31,
C′42,C′44であったとする。今２つの小領域Ｃ′ijと
Ｃ′klの間の距離ｌを により定めると、Ｃ′21,C′31,C′42,C′44中で最も近
い小領域Ｃ′21までの距離ｌ（Ｃ′22,C′21）＝１を
Ｃ′22におけるエッジ距離特徴L22として算出する。同
様の処理をすべてのＣ′ijに行なうことにより、エッジ
距離特徴L11,L21,…,L44が求まる。エッジ距離特徴は、
小領域の近傍にエッジが存在するか否かを表現した特徴
量である。
なお本実施例では、エッジ距離特徴を周囲８方向に存在
する小領域から求めているが、さらに一般的に、着目し
た小領域Ｃ′ijの周囲Ｎ方向に存在する小領域の中か
ら、エッジ特徴がT2以上であり、かつ最も近い小領域を
求めてもよい。また最も近い小領域までの距離をエッジ
距離特徴とする代りに、最も遠い小領域までの距離、又
はＮ方向についてエッジ特徴がT2以上である小領域まで
の距離の和又は平均をエッジ距離特徴として用いること
も可能である。
する小領域から求めているが、さらに一般的に、着目し
た小領域Ｃ′ijの周囲Ｎ方向に存在する小領域の中か
ら、エッジ特徴がT2以上であり、かつ最も近い小領域を
求めてもよい。また最も近い小領域までの距離をエッジ
距離特徴とする代りに、最も遠い小領域までの距離、又
はＮ方向についてエッジ特徴がT2以上である小領域まで
の距離の和又は平均をエッジ距離特徴として用いること
も可能である。
11は画像特徴記憶部であり、平均明るさ特徴抽出部８に
より算出された平均明るさ特徴M11,M21,…,M44、エッジ
特徴抽出部９により算出されたエッジ特徴E11,E21,…,E
44及びエッジ距離特徴抽出部10により算出されたエッジ
距離特徴L11,L21,…L44を記憶する。以後平均明るさ特
徴、エッジ特徴、エッジ距離特徴を総称して画像特徴と
呼ぶ。
より算出された平均明るさ特徴M11,M21,…,M44、エッジ
特徴抽出部９により算出されたエッジ特徴E11,E21,…,E
44及びエッジ距離特徴抽出部10により算出されたエッジ
距離特徴L11,L21,…L44を記憶する。以後平均明るさ特
徴、エッジ特徴、エッジ距離特徴を総称して画像特徴と
呼ぶ。
12はマスク画像特徴記憶部であり、入力画像中の物体に
対応し、判別の基準として設定した物体のマスク画像
（従来の手法におけるマスクパターンに相当する）から
算出される画像特徴をマスク画像特徴として記憶する。
マスク画像特徴は入力画像中の物体を判別するための辞
書でありあらかじめ作成されてあるものとする。
対応し、判別の基準として設定した物体のマスク画像
（従来の手法におけるマスクパターンに相当する）から
算出される画像特徴をマスク画像特徴として記憶する。
マスク画像特徴は入力画像中の物体を判別するための辞
書でありあらかじめ作成されてあるものとする。
13はマッチング処理部であり、入力画像から得られた画
像特徴とマスク画像特徴との間でマッチング処理を行な
い、入力画像特徴とマスク画像特徴とが一致するか否か
を判定する。マッチング処理の方法としてはいくつかの
手法が考えられるが、例えば入力画像特徴をMij,Eij,Li
j、マスク画像特徴をＭ′ij,E′ij,L′ijとして で表わされる差の絶対値和を計算する。あらかじめ定め
た閾値ＴＭ,TＥ,TＬに対しｄＭ≦＝ＴＭ,dＥ≦ＴＥ,dＬ
≦ＴＬを同時に満足するとき入力画像特徴とマスク画像
特徴は一致していると判断し、それ以外では不一致であ
ると判断することが可能である。
像特徴とマスク画像特徴との間でマッチング処理を行な
い、入力画像特徴とマスク画像特徴とが一致するか否か
を判定する。マッチング処理の方法としてはいくつかの
手法が考えられるが、例えば入力画像特徴をMij,Eij,Li
j、マスク画像特徴をＭ′ij,E′ij,L′ijとして で表わされる差の絶対値和を計算する。あらかじめ定め
た閾値ＴＭ,TＥ,TＬに対しｄＭ≦＝ＴＭ,dＥ≦ＴＥ,dＬ
≦ＴＬを同時に満足するとき入力画像特徴とマスク画像
特徴は一致していると判断し、それ以外では不一致であ
ると判断することが可能である。
なお本実施例では、入力画像とマスク画像の大きさが等
しく、ともに４×４の小領域で画像特徴を算出する場合
について説明したが、入力画像が大きく、入力画像中の
判別すべき物体及び対応するマスク画像が小さい場合で
も本発明を適用できる。この場合第７図に示すように入
力画像の分割によって定まる小領域の大きさとマスク画
像の分割によって定まる小領域の大きさが等しくなるよ
うに小領域の分割数を定め、入力画像上でマスク画像の
位置を順次ずらせながら画像特徴のマッチング処理を行
なうことにより、入力画像とマスク画像の最もよく重な
る位置を判別すべき物体の位置として見つけることが可
能となる。
しく、ともに４×４の小領域で画像特徴を算出する場合
について説明したが、入力画像が大きく、入力画像中の
判別すべき物体及び対応するマスク画像が小さい場合で
も本発明を適用できる。この場合第７図に示すように入
力画像の分割によって定まる小領域の大きさとマスク画
像の分割によって定まる小領域の大きさが等しくなるよ
うに小領域の分割数を定め、入力画像上でマスク画像の
位置を順次ずらせながら画像特徴のマッチング処理を行
なうことにより、入力画像とマスク画像の最もよく重な
る位置を判別すべき物体の位置として見つけることが可
能となる。
また本実施例では、入力画像とマスク画像が一致するか
否かを判断するために、平均明るさ特徴、エッジ特徴、
エッジ距離特徴の全てを用いてマッチング処理を行って
いるが、判別すべき物体の形状によっては、平均明るさ
特徴、エッジ特徴、エッジ距離特徴の適当な２つの特徴
だけを用いてマッチング処理を行うことも可能である。
この場合、マッチング処理に伴なう計算量を軽減するこ
とができる。第８図に処理の流れ図の一例を示す。第８
図の表現では、入力画像の記憶とエッジ画像の抽出・記
憶、及び平均明るさ特徴の抽出とエッジ特徴の抽出が、
それぞれ順次に行なわれるように示されているが、並列
に行うことも可能である。
否かを判断するために、平均明るさ特徴、エッジ特徴、
エッジ距離特徴の全てを用いてマッチング処理を行って
いるが、判別すべき物体の形状によっては、平均明るさ
特徴、エッジ特徴、エッジ距離特徴の適当な２つの特徴
だけを用いてマッチング処理を行うことも可能である。
この場合、マッチング処理に伴なう計算量を軽減するこ
とができる。第８図に処理の流れ図の一例を示す。第８
図の表現では、入力画像の記憶とエッジ画像の抽出・記
憶、及び平均明るさ特徴の抽出とエッジ特徴の抽出が、
それぞれ順次に行なわれるように示されているが、並列
に行うことも可能である。
（発明の効果） 以上説明したように、本発明では、入力画像を小領域に
分割し、各小領域ごとに物体の明るさを表現した平均明
るさ特徴、物体の輪郭形状の複雑さを表現したエッジ特
徴、及び小領域の近傍に存在するエッジ領域までの距離
によって、画像特徴の空間的な拡がりを表現したエッジ
距離特徴を画像特徴として算出し、あらかじめ記憶して
ある上記特徴から構成されるマスク画像特徴とマッチン
グ処理を行なう。平均明るさ特徴、エッジ特徴、距離特
徴はそれぞれ物体の形状を異った角度から表現している
ため、物体の明るさだけでは判別できない物体も、エッ
ジ特徴、エッジ距離特徴によって判別可能となり、逆に
エッジ特徴、エッジ距離特徴だけでは判別できない場合
でも平均明るさ特徴を併用することにより判別可能とな
るなど、各特徴の相補的性質によって高精度の画像パタ
ーンマッチング処理が可能である。
分割し、各小領域ごとに物体の明るさを表現した平均明
るさ特徴、物体の輪郭形状の複雑さを表現したエッジ特
徴、及び小領域の近傍に存在するエッジ領域までの距離
によって、画像特徴の空間的な拡がりを表現したエッジ
距離特徴を画像特徴として算出し、あらかじめ記憶して
ある上記特徴から構成されるマスク画像特徴とマッチン
グ処理を行なう。平均明るさ特徴、エッジ特徴、距離特
徴はそれぞれ物体の形状を異った角度から表現している
ため、物体の明るさだけでは判別できない物体も、エッ
ジ特徴、エッジ距離特徴によって判別可能となり、逆に
エッジ特徴、エッジ距離特徴だけでは判別できない場合
でも平均明るさ特徴を併用することにより判別可能とな
るなど、各特徴の相補的性質によって高精度の画像パタ
ーンマッチング処理が可能である。
物体の高精度の判別を実現するためには、入力画像にノ
イズや変形が含まれる場合でも、形状の類似した物体の
判別を正しく行なう能力が要求される。第10図の例は変
形を含んだ入力画像がA,B二つのマスク画像（マスクパ
ターン）のいずれと一致するかを判別する問題である。
マスク画像A,Bの相違は、画像中央部分の穴の有無であ
るが、穴の面積に比べ入力画像に含まれるノイズ及び変
形が大きいため、従来手法、特に平均明るさ特徴だけを
用いたマッチング処理では、正しい判別は困難である。
しかしながら本発明においては、マスク画像Ａが小領域
C22（及びＣ′22）内に穴を持っていることにより、
Ｃ′22に対するエッジ特徴E22は大きな値となる。この
ことによりＣ′22の周囲の小領域Ｃ′21,C′12,C′23,
C′32においてエッジ距離特徴はすべて１となる。すな
わちエッジ距離特徴は近くにエッジを持つ小領域が有る
か否かによって、周囲の小領域の同特徴の値が大きく変
化するため、マスク画像A,Bのように全体的な形で同一
で、穴の有無によって一つの領域内の形状が異なる場合
でもマスク画像Ａとマスク画像Ｂのエッジ距離特徴は大
きく違ったものとなり、入力画像にノイズや変形が含ま
れても正しい判別が可能となる。
イズや変形が含まれる場合でも、形状の類似した物体の
判別を正しく行なう能力が要求される。第10図の例は変
形を含んだ入力画像がA,B二つのマスク画像（マスクパ
ターン）のいずれと一致するかを判別する問題である。
マスク画像A,Bの相違は、画像中央部分の穴の有無であ
るが、穴の面積に比べ入力画像に含まれるノイズ及び変
形が大きいため、従来手法、特に平均明るさ特徴だけを
用いたマッチング処理では、正しい判別は困難である。
しかしながら本発明においては、マスク画像Ａが小領域
C22（及びＣ′22）内に穴を持っていることにより、
Ｃ′22に対するエッジ特徴E22は大きな値となる。この
ことによりＣ′22の周囲の小領域Ｃ′21,C′12,C′23,
C′32においてエッジ距離特徴はすべて１となる。すな
わちエッジ距離特徴は近くにエッジを持つ小領域が有る
か否かによって、周囲の小領域の同特徴の値が大きく変
化するため、マスク画像A,Bのように全体的な形で同一
で、穴の有無によって一つの領域内の形状が異なる場合
でもマスク画像Ａとマスク画像Ｂのエッジ距離特徴は大
きく違ったものとなり、入力画像にノイズや変形が含ま
れても正しい判別が可能となる。
判別すべき物体の形状が複雑である場合においては、入
力画像及びマスク画像をより細かく分割する小領域を定
め、対象物体の形状に応じた画像特徴を算出することに
より、高精度の判別能力を実現することができる。
力画像及びマスク画像をより細かく分割する小領域を定
め、対象物体の形状に応じた画像特徴を算出することに
より、高精度の判別能力を実現することができる。
なお本発明によれば、画像特徴を画像の分割によって定
まる小領域に対して算出することにより、その容量は画
像をそのままのデータとして記憶する場合と比べ、極め
て少ない。このため入力画像特徴、マスク画像特徴を記
憶するためのメモリは小容量であり、またマッチング処
理に必要な演算量も少なくなるなどの利点もある。
まる小領域に対して算出することにより、その容量は画
像をそのままのデータとして記憶する場合と比べ、極め
て少ない。このため入力画像特徴、マスク画像特徴を記
憶するためのメモリは小容量であり、またマッチング処
理に必要な演算量も少なくなるなどの利点もある。
第１図は本発明の装置ブロック構成図の例、第２図は本
発明を説明するための入力画像例、第３図はエッジ画像
例、第４図は入力画像に対する小領域の例、第５図はエ
ッジ画像に対する小領域の例、第６図はエッジ距離特徴
算出の説明図、第７図はマスク画像の走査によるマッチ
ング処理の例、第８図は処理の流れを示すフローチャー
ト図、第９図は従来のマスクパターンマッチング法を示
す図、第10図はノイズ・変形を含んだ入力画像とのマス
クパターンマッチング例である。 １……テレビカメラ、２……AD変換部、３……入力画像
記憶部、４……エッジ画像抽出部、５……エッジ画像記
憶部、６……入力画像分割アドレス発生部、７……エッ
ジ画像分割アドレス発生部、８……平均明るさ特徴抽出
部、９……エッジ特徴抽出部、10……エッジ距離特徴抽
出部、11……画像特徴記憶部、12……マスク画像特徴記
憶部、13……マッチング処理部、14……出力端子。
発明を説明するための入力画像例、第３図はエッジ画像
例、第４図は入力画像に対する小領域の例、第５図はエ
ッジ画像に対する小領域の例、第６図はエッジ距離特徴
算出の説明図、第７図はマスク画像の走査によるマッチ
ング処理の例、第８図は処理の流れを示すフローチャー
ト図、第９図は従来のマスクパターンマッチング法を示
す図、第10図はノイズ・変形を含んだ入力画像とのマス
クパターンマッチング例である。 １……テレビカメラ、２……AD変換部、３……入力画像
記憶部、４……エッジ画像抽出部、５……エッジ画像記
憶部、６……入力画像分割アドレス発生部、７……エッ
ジ画像分割アドレス発生部、８……平均明るさ特徴抽出
部、９……エッジ特徴抽出部、10……エッジ距離特徴抽
出部、11……画像特徴記憶部、12……マスク画像特徴記
憶部、13……マッチング処理部、14……出力端子。
Claims (2)
- 【請求項１】撮像装置により得られる物体の画像データ
と標準パターンをマッチングさせる方法において、該画
像データと該画像データをエッジ抽出処理することによ
り得られるエッジ画像をそれぞれ分割することにより小
領域を定め、画像データを分割して定められた小領域か
らは各小領域に含まれる画像の明るさの平均値である平
均明るさ特徴を算出し、エッジ画像を分割して定められ
た小領域からは各小領域に含まれるエッジ画像の画素で
エッジ強度があらかじめ定めた閾値以上である画素の総
数又は割合であるエッジ特徴と、該小領域からエッジ特
徴が定められた閾値以上である他の小領域までの距離で
あるエッジ距離特徴を算出し、該平均明るさ特徴、エッ
ジ特徴及びエッジ距離特徴を組合せて、あらかじめ定め
た標準パターンとの間でマッチング処理を行うことを特
徴とする画像パターンマッチング方法。 - 【請求項２】物体像を入力するための撮像装置、該撮像
装置より出力される画像信号をデジタル信号の画像デー
タに変換するAD変換部、画像データを記憶する入力画像
記憶部、入力画像からエッジ画像を作成するためのエッ
ジ画像抽出部、エッジ画像を記憶するためのエッジ画像
記憶部、入力画像及びエッジ画像を分割する小領域のア
ドレスを発生する画像分割アドレス発生部、小領域ごと
の平均明るさ特徴を算出するための平均明るさ特徴抽出
部、エッジ画像から小領域ごとのエッジ特徴を算出する
エッジ特徴抽出部、エッジ特徴から小領域ごとのエッジ
距離特徴を算出するためのエッジ距離特徴抽出部、入力
画像に対する平均明るさ特徴、エッジ特徴、エッジ距離
特徴を記憶するための画像特徴記憶部、あらかじめ標準
パターンとして定めたマスク画像に対する特徴量を記憶
するためのマスク画像特徴記憶部、マスク画像特徴と入
力画像から算出された画像特徴とのマッチング処理を行
なうマッチング処理部を有することを特徴とする画像パ
ターンマッチング装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60018600A JPH06100448B2 (ja) | 1985-02-04 | 1985-02-04 | 画像パタ−ンマツチング方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60018600A JPH06100448B2 (ja) | 1985-02-04 | 1985-02-04 | 画像パタ−ンマツチング方法及び装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61178602A JPS61178602A (ja) | 1986-08-11 |
| JPH06100448B2 true JPH06100448B2 (ja) | 1994-12-12 |
Family
ID=11976133
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60018600A Expired - Lifetime JPH06100448B2 (ja) | 1985-02-04 | 1985-02-04 | 画像パタ−ンマツチング方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06100448B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005043235A (ja) * | 2003-07-23 | 2005-02-17 | Fuji Xerox Co Ltd | 印刷物検査装置、及び印刷物検査プログラム |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5842441B2 (ja) * | 2011-07-29 | 2016-01-13 | ブラザー工業株式会社 | 画像処理装置およびプログラム |
-
1985
- 1985-02-04 JP JP60018600A patent/JPH06100448B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005043235A (ja) * | 2003-07-23 | 2005-02-17 | Fuji Xerox Co Ltd | 印刷物検査装置、及び印刷物検査プログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS61178602A (ja) | 1986-08-11 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |