JPH06309463A - 実時間形状認識装置 - Google Patents
実時間形状認識装置Info
- Publication number
- JPH06309463A JPH06309463A JP9420093A JP9420093A JPH06309463A JP H06309463 A JPH06309463 A JP H06309463A JP 9420093 A JP9420093 A JP 9420093A JP 9420093 A JP9420093 A JP 9420093A JP H06309463 A JPH06309463 A JP H06309463A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- edge
- unit
- real
- time
- shape
- 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.)
- Pending
Links
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 処理時間を短くして実時間形状認識が可能な
実時間形状認識装置を提供する。 【構成】 前処理部７の特徴抽出部１で２値画像信号ｓ
１から大局的な特徴を抽出し、アフィン変換部２でアフ
ィン変換画像を作成し、ラン・レングス符号化部３でラ
ン・レングス符号化画像を作成する。エッジ解析部８の
エッジ検出部４でエッジを検出すると同時に、群化処理
部５によってエッジの群化処理を行ない、形状認識部６
で局所的な特徴データとエッジ部のデータとを用いて形
状を認識する。
実時間形状認識装置を提供する。 【構成】 前処理部７の特徴抽出部１で２値画像信号ｓ
１から大局的な特徴を抽出し、アフィン変換部２でアフ
ィン変換画像を作成し、ラン・レングス符号化部３でラ
ン・レングス符号化画像を作成する。エッジ解析部８の
エッジ検出部４でエッジを検出すると同時に、群化処理
部５によってエッジの群化処理を行ない、形状認識部６
で局所的な特徴データとエッジ部のデータとを用いて形
状を認識する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は実時間形状認識装置に
関し、特に映像中の対象被写体の２値画像を用いて、そ
の被写体の形状を認識し、ユーザーインタフェースに利
用することができ、実時間形状認識が必要な画像処理分
野に利用できるような実時間形状認識装置に関する。
関し、特に映像中の対象被写体の２値画像を用いて、そ
の被写体の形状を認識し、ユーザーインタフェースに利
用することができ、実時間形状認識が必要な画像処理分
野に利用できるような実時間形状認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】画像
処理の分野では、映像信号の中の対象被写体を２値化
し、その被写体の計測あるいは認識を行ない、様々な分
野に応用しようとする試みがある。従来、２値画像を用
いた形状認識には、対象被写体のエッジをすべて検出し
た後、検出されたエッジを解析し、対象被写体の形状を
認識する方法がとられているが、計算時間がかかり、実
時間処理が必要な分野への応用は難しいという欠点があ
った。
処理の分野では、映像信号の中の対象被写体を２値化
し、その被写体の計測あるいは認識を行ない、様々な分
野に応用しようとする試みがある。従来、２値画像を用
いた形状認識には、対象被写体のエッジをすべて検出し
た後、検出されたエッジを解析し、対象被写体の形状を
認識する方法がとられているが、計算時間がかかり、実
時間処理が必要な分野への応用は難しいという欠点があ
った。
【０００３】それゆえに、この発明の主たる目的は、処
理時間を短くでき、実時間処理が必要な分野への応用が
容易な実時間形状認識装置を提供することである。
理時間を短くでき、実時間処理が必要な分野への応用が
容易な実時間形状認識装置を提供することである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】請求項１に係る発明は、
対象被写体の２値画像を一定方向に走査し、対象被写体
のエッジを構成する画素の位置を検出する位置検出手段
と、検出された画素の位置からエッジを検出するエッジ
検出手段と、検出されたエッジをエッジ群へ群化処理す
る群化手段と、エッジ群および局所的特徴を用い、対象
被写体の形状を認識する認識手段を備えて構成される。
対象被写体の２値画像を一定方向に走査し、対象被写体
のエッジを構成する画素の位置を検出する位置検出手段
と、検出された画素の位置からエッジを検出するエッジ
検出手段と、検出されたエッジをエッジ群へ群化処理す
る群化手段と、エッジ群および局所的特徴を用い、対象
被写体の形状を認識する認識手段を備えて構成される。
【０００５】請求項２に係る発明は、請求項１に係る実
時間形状認識装置に、対象被写体を撮像した２値画像か
ら対象被写体の向きを抽出する抽出手段と、抽出された
向きを用いて、対象被写体の２値画像を回転する回転手
段とを備えて構成される。
時間形状認識装置に、対象被写体を撮像した２値画像か
ら対象被写体の向きを抽出する抽出手段と、抽出された
向きを用いて、対象被写体の２値画像を回転する回転手
段とを備えて構成される。
【０００６】
【作用】この発明における実時間形状認識装置では、対
象被写体の２値画像を一定方向に走査し、被写体のエッ
ジを構成する画素の位置を基準に、画素の位置からエッ
ジを検出し、検出されたエッジをエッジ群へ群化処理
し、エッジ群および局所的特徴を用い、対象被写体の形
状を認識する。この処理は走査方向に対してシーケンシ
ャルに行なうことができるため、パイプライン化でき、
実時間処理が可能となる。しかも、一定方向のエッジ群
検出とその群化を同時に行なうことにより、実時間処理
が可能となる。
象被写体の２値画像を一定方向に走査し、被写体のエッ
ジを構成する画素の位置を基準に、画素の位置からエッ
ジを検出し、検出されたエッジをエッジ群へ群化処理
し、エッジ群および局所的特徴を用い、対象被写体の形
状を認識する。この処理は走査方向に対してシーケンシ
ャルに行なうことができるため、パイプライン化でき、
実時間処理が可能となる。しかも、一定方向のエッジ群
検出とその群化を同時に行なうことにより、実時間処理
が可能となる。
【０００７】請求項２に係る発明では、対象被写体を撮
像した２値画像から対象被写体の画像上での向きを抽出
し、その向きに応じて対象被写体を回転した２値画像を
作成する。これらの処理は、局所画像領域に対して独立
に行なう処理であるため、パイプライン化でき、実時間
処理が可能となる。
像した２値画像から対象被写体の画像上での向きを抽出
し、その向きに応じて対象被写体を回転した２値画像を
作成する。これらの処理は、局所画像領域に対して独立
に行なう処理であるため、パイプライン化でき、実時間
処理が可能となる。
【０００８】
【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、実時間形状認識装置は、形状
の大局的な特徴を利用し、局所的形状を認識するための
エッジを検出する前処理部７と、エッジ検出後形状認識
を行なうエッジ解析部８とからなる。
である。図１を参照して、実時間形状認識装置は、形状
の大局的な特徴を利用し、局所的形状を認識するための
エッジを検出する前処理部７と、エッジ検出後形状認識
を行なうエッジ解析部８とからなる。
【０００９】エッジ検出の前処理部７では、２値画像信
号ｓ１を受け、特徴抽出部１により形状の大局的な特徴
が抽出され、アフィン変換に必要な検出すべきエッジの
方向および形状の画像重心位置を示すデータｇ１が決定
される。アフィン変換部２では、データｇ１を用いて２
値画像信号ｓ１を変換し、アフィン変換画像信号ｓ２を
作成してラン・レングス符号化部３に与える。ラン・レ
ングス符号化部３では、アフィン変換画像信号ｓ２を受
け、ラン・レングス符号化画像信号ｓ３を作成する。
号ｓ１を受け、特徴抽出部１により形状の大局的な特徴
が抽出され、アフィン変換に必要な検出すべきエッジの
方向および形状の画像重心位置を示すデータｇ１が決定
される。アフィン変換部２では、データｇ１を用いて２
値画像信号ｓ１を変換し、アフィン変換画像信号ｓ２を
作成してラン・レングス符号化部３に与える。ラン・レ
ングス符号化部３では、アフィン変換画像信号ｓ２を受
け、ラン・レングス符号化画像信号ｓ３を作成する。
【００１０】次に、エッジ解析部８では、ラン・レング
ス符号化画像信号ｓ３を受け、エッジ検出部４でエッジ
を検出すると同時に、群化処理部５によってエッジの群
化処理を行ない、エッジ群のデータｇ２を作成して形状
認識部６に与える。形状認識部６では、局所的な特徴デ
ータｇ１およびエッジ群のデータｇ２を用い、形状を認
識する。
ス符号化画像信号ｓ３を受け、エッジ検出部４でエッジ
を検出すると同時に、群化処理部５によってエッジの群
化処理を行ない、エッジ群のデータｇ２を作成して形状
認識部６に与える。形状認識部６では、局所的な特徴デ
ータｇ１およびエッジ群のデータｇ２を用い、形状を認
識する。
【００１１】図２は入力２値画像から抽出された特徴お
よび抽出された特徴を用いたアフィン変換の例を示す図
であり、図３はδｘ，δｙの検出フィルタ例を示す図で
あり、図４はラン・レングス符号化の例を示す図であ
り、図５は群化処理の一例を示す図である。
よび抽出された特徴を用いたアフィン変換の例を示す図
であり、図３はδｘ，δｙの検出フィルタ例を示す図で
あり、図４はラン・レングス符号化の例を示す図であ
り、図５は群化処理の一例を示す図である。
【００１２】次に、図１ないし図５を参照して、認識対
象を定形状としたときの実時間形状認識装置の具体的な
動作について説明する。まず、図２（ａ）に示す２値画
像が入力されると、特徴抽出部１は、手領域を構成する
画素位置の加重平均により、図２（ｂ）に示すような手
の画像重心位置を決定する。同時に、図３に示す５×５
のフィルタを用いて、各画素値でのｘおよびｙ方向の傾
きδｘ，δｙを求める。指がほぼ同一方向を向いている
と仮定すると、指の平均エッジ方向θはこれらを用いて
次式のように計算される。
象を定形状としたときの実時間形状認識装置の具体的な
動作について説明する。まず、図２（ａ）に示す２値画
像が入力されると、特徴抽出部１は、手領域を構成する
画素位置の加重平均により、図２（ｂ）に示すような手
の画像重心位置を決定する。同時に、図３に示す５×５
のフィルタを用いて、各画素値でのｘおよびｙ方向の傾
きδｘ，δｙを求める。指がほぼ同一方向を向いている
と仮定すると、指の平均エッジ方向θはこれらを用いて
次式のように計算される。
【００１３】
【数１】
【００１４】アフィン変換部２は、特徴抽出部１によっ
て抽出された手の画像重心座標および指の平均エッジ方
向θを用い、図２（ｃ）に示すように、平均エッジ方向
が画像に対して垂直になるように、２値画像信号ｓ１を
アフィン変換する。ラン・レングス符号化部３では、こ
の画像に対して図４に示すような符号化を行ない、ラン
・レングス符号化画像信号ｓ３を作成する。図４では、
２値画像ＡＢ上を符号化した例を示している。ここまで
の処理は、各５×５の分割画像に対して独立に行なえる
ため、ハードウエアを用いたパイプライン化が可能であ
り、実時間処理が容易である。
て抽出された手の画像重心座標および指の平均エッジ方
向θを用い、図２（ｃ）に示すように、平均エッジ方向
が画像に対して垂直になるように、２値画像信号ｓ１を
アフィン変換する。ラン・レングス符号化部３では、こ
の画像に対して図４に示すような符号化を行ない、ラン
・レングス符号化画像信号ｓ３を作成する。図４では、
２値画像ＡＢ上を符号化した例を示している。ここまで
の処理は、各５×５の分割画像に対して独立に行なえる
ため、ハードウエアを用いたパイプライン化が可能であ
り、実時間処理が容易である。
【００１５】次に、エッジ検出部４は、前述のラン・レ
ングス符号化画像信号ｓ３を用いて、上から下へ、１行
ごとにエッジを検出する。ラン・レングス符号化画像信
号ｓ３は、行方向に符号化されているため、すべてのピ
クセルを調べることなく、領域の変化点を高速に得るこ
とができる。また、エッジ検出と同時に１行ごとに群化
処理部５にて群化処理を行ない、形状認識部６で必要な
データｇ２を作成する。群化処理は、図５に示すような
エッジに対して、以下に述べるステップを繰返すことに
よって行なわれる。
ングス符号化画像信号ｓ３を用いて、上から下へ、１行
ごとにエッジを検出する。ラン・レングス符号化画像信
号ｓ３は、行方向に符号化されているため、すべてのピ
クセルを調べることなく、領域の変化点を高速に得るこ
とができる。また、エッジ検出と同時に１行ごとに群化
処理部５にて群化処理を行ない、形状認識部６で必要な
データｇ２を作成する。群化処理は、図５に示すような
エッジに対して、以下に述べるステップを繰返すことに
よって行なわれる。
【００１６】ステップ１において、新しいエッジ点ｐが
存在するｉ個のどのグループにも属さなければ、そのエ
ッジをｉ＋１番目のグループの始点とする。
存在するｉ個のどのグループにも属さなければ、そのエ
ッジをｉ＋１番目のグループの始点とする。
【００１７】ステップ２において、点ｐがｉ番目のグル
ープに属する場合、その点をｉ番目のグループの終点と
し、その点を含めたｉ番目のグループの平均の傾きを求
める。ただし、ｉ番目に属するかどうかの判断は、グル
ープｉの平均傾きを用い予測した点ｐ（ｉ）と、ｐとの
距離をｄ（ｉ）とし、グループｉの終点と点ｐとの距離
をｌ（ｉ）とするとき、ｄ（ｉ）とｌ（ｉ）の積が設定
したしきい値より小さく、かつ他のグループのｄ（ｉ−
１）とｌ（ｉ−１）の積より小さい場合、グループｉに
属することとする。
ープに属する場合、その点をｉ番目のグループの終点と
し、その点を含めたｉ番目のグループの平均の傾きを求
める。ただし、ｉ番目に属するかどうかの判断は、グル
ープｉの平均傾きを用い予測した点ｐ（ｉ）と、ｐとの
距離をｄ（ｉ）とし、グループｉの終点と点ｐとの距離
をｌ（ｉ）とするとき、ｄ（ｉ）とｌ（ｉ）の積が設定
したしきい値より小さく、かつ他のグループのｄ（ｉ−
１）とｌ（ｉ−１）の積より小さい場合、グループｉに
属することとする。
【００１８】これらの処理によって得られた群化処理デ
ータｇ２（各グループの長さ，始点）と、特徴データｇ
１とを用いて、形状認識部６は、手形状を認識する。こ
の認識の手法としては、認識レベルによって様々な処理
が考えられるが、たとえば指の本数のみを認識する場合
は、グループの長さがあるしきい値の範囲内で、かつそ
のグループの始点と手の画像重心との距離があるしきい
値の範囲内であるとき、そのグループのエッジ群を指の
形状であるとし、そのグループの数によって指本数が認
識される。
ータｇ２（各グループの長さ，始点）と、特徴データｇ
１とを用いて、形状認識部６は、手形状を認識する。こ
の認識の手法としては、認識レベルによって様々な処理
が考えられるが、たとえば指の本数のみを認識する場合
は、グループの長さがあるしきい値の範囲内で、かつそ
のグループの始点と手の画像重心との距離があるしきい
値の範囲内であるとき、そのグループのエッジ群を指の
形状であるとし、そのグループの数によって指本数が認
識される。
【００１９】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、対象
被写体を撮像した２値画像から対象被写体の画像上での
向きが抽出され、その向きが画像に対して垂直となるよ
うに対象被写体を回転した２値画像が作成される。これ
らの処理は局所画像領域に対して独立に行なう処理であ
るため、パイプライン化でき、実時間処理が可能とな
る。この２値画像を画像に対して水平方向に走査し、被
写体のエッジを構成する画素の位置を基準に、ラン・レ
ングスで符号化することにより、符号化画像が作成され
る。この処理は画像に対してシーケンシャルに行なう処
理であるため、同様にパイプライン化が可能である。ま
た、作成した符号化画像を画像に対して水平方向にラン
・レングス情報を用いてアクセスすることにより、対象
物体のエッジが検出される。同時に、エッジの群化を行
ない、複数のエッジ群が得られる。最終的にはこれら複
数のエッジ群を用いて局所的形状が認識される。このよ
うに、この手法では、パイプライン化が可能な処理と不
可能な処理を完全に分離し、不可能な一定方向のエッジ
検出とその群化を並列に処理することで、実時間処理が
可能となる。
被写体を撮像した２値画像から対象被写体の画像上での
向きが抽出され、その向きが画像に対して垂直となるよ
うに対象被写体を回転した２値画像が作成される。これ
らの処理は局所画像領域に対して独立に行なう処理であ
るため、パイプライン化でき、実時間処理が可能とな
る。この２値画像を画像に対して水平方向に走査し、被
写体のエッジを構成する画素の位置を基準に、ラン・レ
ングスで符号化することにより、符号化画像が作成され
る。この処理は画像に対してシーケンシャルに行なう処
理であるため、同様にパイプライン化が可能である。ま
た、作成した符号化画像を画像に対して水平方向にラン
・レングス情報を用いてアクセスすることにより、対象
物体のエッジが検出される。同時に、エッジの群化を行
ない、複数のエッジ群が得られる。最終的にはこれら複
数のエッジ群を用いて局所的形状が認識される。このよ
うに、この手法では、パイプライン化が可能な処理と不
可能な処理を完全に分離し、不可能な一定方向のエッジ
検出とその群化を並列に処理することで、実時間処理が
可能となる。
【図１】この発明の一実施例の概略ブロック図である。
【図２】入力２値画像から抽出された特徴および抽出さ
れた特徴を用いたアフィン変換例を示す図である。
れた特徴を用いたアフィン変換例を示す図である。
【図３】δｘ，δｙの検出フィルタ例を示す図である。
【図４】ラン・レングス符号化の例を示す図である。
【図５】群化処理の一例を示す図である。
１ 特徴抽出部 ２ アフィン変換部 ３ ラン・レングス符号化部 ４ エッジ検出部 ５ 群化処理部 ６ 形状認識部 ７ エッジ検出の前処理部 ８ エッジ解析部
Claims (2)
- 【請求項１】 対象被写体を撮像した２値画像から、前
記対象被写体の形状を実時間で認識するための実時間形
状認識装置であって、 前記２値画像を一定方向に走査し、前記対象被写体のエ
ッジを構成する画素の位置を検出する位置検出手段と、 前記位置検出手段によって検出された画素の位置からエ
ッジを検出するエッジ検出手段と、 前記エッジ検出手段によって検出されたエッジをエッジ
群へ群化処理する群化手段と、 前記エッジ群および局所的特徴を用い、前記対象被写体
の形状を認識する認識手段を備えた、実時間形状認識装
置。 - 【請求項２】 さらに、前記対象被写体を撮像した２値
画像から前記対象被写体の向きを抽出する抽出手段と、 前記抽出手段によって抽出された向きを用いて、前記対
象被写体の２値画像を回転する回転手段を備えた、請求
項１の実時間形状認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9420093A JPH06309463A (ja) | 1993-04-21 | 1993-04-21 | 実時間形状認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9420093A JPH06309463A (ja) | 1993-04-21 | 1993-04-21 | 実時間形状認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06309463A true JPH06309463A (ja) | 1994-11-04 |
Family
ID=14103661
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9420093A Pending JPH06309463A (ja) | 1993-04-21 | 1993-04-21 | 実時間形状認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06309463A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001246161A (ja) * | 1999-12-31 | 2001-09-11 | Square Co Ltd | ジェスチャー認識技術を用いたゲーム装置およびその方法ならびにその方法を実現するプログラムを記憶した記録媒体 |
| CN103837105A (zh) * | 2012-11-23 | 2014-06-04 | 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 | 关键尺寸的测量方法 |
-
1993
- 1993-04-21 JP JP9420093A patent/JPH06309463A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001246161A (ja) * | 1999-12-31 | 2001-09-11 | Square Co Ltd | ジェスチャー認識技術を用いたゲーム装置およびその方法ならびにその方法を実現するプログラムを記憶した記録媒体 |
| CN103837105A (zh) * | 2012-11-23 | 2014-06-04 | 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 | 关键尺寸的测量方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108564579B (zh) | 一种基于时空相关的混凝土裂缝检测方法及检测装置 | |
| JPH0351968A (ja) | 直線化判別方式 | |
| CN110084781B (zh) | 基于特征点的监控视频篡改检测的被动取证方法及系统 | |
| CN108615058A (zh) | 一种字符识别的方法、装置、设备及可读存储介质 | |
| CN111027637A (zh) | 一种文字检测方法及计算机可读存储介质 | |
| CN110516731A (zh) | 一种基于深度学习的视觉里程计特征点检测方法及系统 | |
| JP4224328B2 (ja) | 車番認識装置 | |
| CN106951831B (zh) | 一种基于深度摄像机的行人检测跟踪方法 | |
| KR100295360B1 (ko) | 쉐이딩알고리즘을이용한영상처리방법 | |
| JPH06309463A (ja) | 実時間形状認識装置 | |
| CN118229568B (zh) | 图像边缘去伪降噪方法及装置、设备、存储介质 | |
| CN116863463B (zh) | 一种鸡蛋流水线快速识别计数方法 | |
| CN112364835A (zh) | 视频信息取帧方法、装置、设备及存储介质 | |
| JP3627249B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| JP3679958B2 (ja) | ナンバープレート認識装置 | |
| JP3164835B2 (ja) | 人物画像認識における前処理方法および後処理方法 | |
| CN1711560A (zh) | 通过图像中固有的时变信息来分类对象 | |
| JPH09178427A (ja) | 画像位置計測方法 | |
| CN112927373A (zh) | 一种增强现实的文字图像识别注册方法 | |
| CN119832285B (zh) | 基于图像识别的车辆匹配方法及系统 | |
| CN120726576B (zh) | 一种智能安防的异常识别方法及装置 | |
| JPH07296166A (ja) | 混雑度検出装置 | |
| CN115686212B (zh) | 一种显示屏的人机交互通信方法及其系统 | |
| JP4054158B2 (ja) | 動き物体オブジェクトの形状抽出装置 | |
| JP2564736Y2 (ja) | 濃淡画像処理装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19970909 |