JPH0727568B2 - 円中心抽出方法 - Google Patents
円中心抽出方法Info
- Publication number
- JPH0727568B2 JPH0727568B2 JP61269688A JP26968886A JPH0727568B2 JP H0727568 B2 JPH0727568 B2 JP H0727568B2 JP 61269688 A JP61269688 A JP 61269688A JP 26968886 A JP26968886 A JP 26968886A JP H0727568 B2 JPH0727568 B2 JP H0727568B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本方式は、画像によるパタンおよび物体認識に係り、特
に、外界の明暗による影響を少なくした円抽出方式に関
する。
に、外界の明暗による影響を少なくした円抽出方式に関
する。
画像処理プロセツサにつき機能及び構成を規定した基本
特許であるが、濃淡を使用した円抽出についての応用に
ついては配慮されていなかつた。（関連公知例に特開昭
59−146366号などがある） 〔発明が解決しようとする問題点〕 従来技術は、取り込んだ画像より円を抽出する場合、ま
ず、ノイズ除去を行ない、次に画面の濃度状況のヒスト
グラム等の処理をし、適切な閾値により２値化を行なつ
ていた。この２値化の画像から、まず面積で該当するも
のを選択し、次に、周囲長や形状係数といつた特徴量に
より円形度を演算し、円を見つけ出していた。しかし、
この手法では、外界からかたよつた光が入つて来た時、
２値化された画像ではきれいな円として抽出しない事が
多く、半円や３ケ月形となつてしまい円の抽出率が低か
つた。又、特徴量処理の場合も種々の特徴をとらえて処
理する事になる為、非常に時間がかかるという問題があ
つた。
特許であるが、濃淡を使用した円抽出についての応用に
ついては配慮されていなかつた。（関連公知例に特開昭
59−146366号などがある） 〔発明が解決しようとする問題点〕 従来技術は、取り込んだ画像より円を抽出する場合、ま
ず、ノイズ除去を行ない、次に画面の濃度状況のヒスト
グラム等の処理をし、適切な閾値により２値化を行なつ
ていた。この２値化の画像から、まず面積で該当するも
のを選択し、次に、周囲長や形状係数といつた特徴量に
より円形度を演算し、円を見つけ出していた。しかし、
この手法では、外界からかたよつた光が入つて来た時、
２値化された画像ではきれいな円として抽出しない事が
多く、半円や３ケ月形となつてしまい円の抽出率が低か
つた。又、特徴量処理の場合も種々の特徴をとらえて処
理する事になる為、非常に時間がかかるという問題があ
つた。
この為、本発明では、取り込んだ原画像そのものから、
円の形を有する濃度差を持つ部分を切り出し、円を抽出
する方式とする事で、明暗の影響を排除し、高速にかつ
精度高く円を抽出する手法を提供するものである。
円の形を有する濃度差を持つ部分を切り出し、円を抽出
する方式とする事で、明暗の影響を排除し、高速にかつ
精度高く円を抽出する手法を提供するものである。
上記目的は、入力画像より円を抽出する場合、円の上
下，左右及び斜めのポイントに着目し、その部分の円の
外と内の濃度差がある所をそれぞれ全画像の中から抽出
し、円の上の場合は、下へ半径分移動し、そこを円の中
心の候補とし、次に、例えば斜め45°右上は、左下へと
次々に８方向分の中心候補点を求める。この中心候補点
を積算する事で、円の中心部は、他の部分に比較して候
補点が多く集まる。この性質を利用して、濃淡画像処理
を実行する事で、画像中より円を抽出する事が出来る。
円が大きくなつた場合は、この８方向を増加させる事
で、精度を上げることができる。
下，左右及び斜めのポイントに着目し、その部分の円の
外と内の濃度差がある所をそれぞれ全画像の中から抽出
し、円の上の場合は、下へ半径分移動し、そこを円の中
心の候補とし、次に、例えば斜め45°右上は、左下へと
次々に８方向分の中心候補点を求める。この中心候補点
を積算する事で、円の中心部は、他の部分に比較して候
補点が多く集まる。この性質を利用して、濃淡画像処理
を実行する事で、画像中より円を抽出する事が出来る。
円が大きくなつた場合は、この８方向を増加させる事
で、精度を上げることができる。
本発明による円の円周上の濃淡差による円の抽出方式
は、円の外と内の濃度差をもつて円を抽出する。この
為、円の外と中に濃度があればそれが、全体の明るさ、
偏りには関係なく、又円の一部が明るくなつても画像上
の円の有効な情報のみを効率よく使用して抽出する事が
出きるようにしている為、認識率が向上するとともに、
処理速度も向上する。
は、円の外と内の濃度差をもつて円を抽出する。この
為、円の外と中に濃度があればそれが、全体の明るさ、
偏りには関係なく、又円の一部が明るくなつても画像上
の円の有効な情報のみを効率よく使用して抽出する事が
出きるようにしている為、認識率が向上するとともに、
処理速度も向上する。
以下、本発明の一実施例を第１図から第８図により説明
する。尚、ここでは、特開昭59−146366号「画像処理プ
ロセツサ」を用い、３×３のフイルターを使用した場合
の実施例とする。尚、必要に応じ、画像処理プロセツサ
の個数を増やし、５×５他の処理を行なう事も可能であ
る。
する。尚、ここでは、特開昭59−146366号「画像処理プ
ロセツサ」を用い、３×３のフイルターを使用した場合
の実施例とする。尚、必要に応じ、画像処理プロセツサ
の個数を増やし、５×５他の処理を行なう事も可能であ
る。
第４図における入力画像よりＣの１つの大きさの円を見
つける場合、第２図の構成の通り、工業用カメラ１から
映像が取り込まれ、アナログ信号で出力される。これを
A/D変換器２により明るい所は大きな数値、暗い所は小
さな数値にデイジタル変換され、メモリコントローラー
を経由して、濃淡メモリ４の左上より、１行に256画素
ずつ（この画素数は、ITVカメラやセンサーの種類によ
り異なる。行数も同じ。ここでは一般的なITVカメラを
例とし、256×240画素を取り込んだものとして説明す
る。）240行に書き込まれる。この取り込んだ画像のＣ
の直径を有する円の一部を取り出したものが第３図
（Ａ）で、その水平方向の断面を見ると第３図（Ｂ）の
ヒストグラムとなつて表わされる。すなわち、通常ライ
ンにて使用される画像処理が取り込んだ映像は、目で見
ると、円の内と外ではそれぞれ一様に見えるが、細かく
見るとかなり明るさが異なつている。この円を抽出する
場合、第１図（Ａ），（Ｂ）に示す３×３のフイルター
を用いて、積和演算を行なう。
つける場合、第２図の構成の通り、工業用カメラ１から
映像が取り込まれ、アナログ信号で出力される。これを
A/D変換器２により明るい所は大きな数値、暗い所は小
さな数値にデイジタル変換され、メモリコントローラー
を経由して、濃淡メモリ４の左上より、１行に256画素
ずつ（この画素数は、ITVカメラやセンサーの種類によ
り異なる。行数も同じ。ここでは一般的なITVカメラを
例とし、256×240画素を取り込んだものとして説明す
る。）240行に書き込まれる。この取り込んだ画像のＣ
の直径を有する円の一部を取り出したものが第３図
（Ａ）で、その水平方向の断面を見ると第３図（Ｂ）の
ヒストグラムとなつて表わされる。すなわち、通常ライ
ンにて使用される画像処理が取り込んだ映像は、目で見
ると、円の内と外ではそれぞれ一様に見えるが、細かく
見るとかなり明るさが異なつている。この円を抽出する
場合、第１図（Ａ），（Ｂ）に示す３×３のフイルター
を用いて、積和演算を行なう。
Σ（FG×Ｗ）＝Ｘ ここで、FG：原画像の３×３画素のエリア X:格納場所を表わす W:フイルター（第１図（Ｂ）の〜） すなわち、第１図のフイルターに着目してみると、こ
のフイルターにて全画素に対し、積和演算すると、各円
の上部と一番一致する事となり、第５図の×印の所に高
い数値がセツトされた、情報が出来る。これを他の濃淡
メモリ第１図（Ｂ）にセツトする。これは、第１図
（Ａ）ののフイルターにて、全画面の中での相関をと
つている事になる。これを、Ｃの円の半径分だけ下方に
ずらし、濃淡メモリにセツトする。すると、第５図の△
印で示す所の一致度の値が一番大きい映像が得られる。
次に第１図のフイルターにて全画面を積和演算する
と、第５図の□印の所が一番相関が高くなるこれを濃淡
メモリにセツトする。これを、左下（この場合45度方
向）へＣの円の半径分ずらすと、円Ｃの直径と同じ円の
場合は、さきほどの△と重なる事になる。この結果を濃
淡メモリに加算する。この操作を第１図（Ａ）に示す８
ケのフイルター（〜）について繰り返すと、第４図
の円Ｃの場合は、相関の一致点がすべて円の中心もしく
は、その付近数画素の所に集中する。しかし、これ以外
の円A,Bの場合は、各々のフイルターに対する一致度が
高い所が分散し中心に集中しない為、円とみなされな
い。これにより、濃淡メモリを適当な閾値にて２値化等
をする事で円の中心点は容易に求める事が出来る。第６
図に、円の半径が大きくなつた時のフイルターの配置の
例を示す。このように、本方式によれば、円の半径にか
かわりなく、指定された直径の円について、円の周辺部
の濃淡差を有効に使用し、円のみを抽出する事が可能と
なる。尚、これらのフイルターを行なう事が画像シフ
ト、画像間の加算は、特開昭59−146366号にて出された
画像処理プロセツサを３ケ組み合せて、３×３画素分の
積和演算等を行なわせる事は可能である。
のフイルターにて全画素に対し、積和演算すると、各円
の上部と一番一致する事となり、第５図の×印の所に高
い数値がセツトされた、情報が出来る。これを他の濃淡
メモリ第１図（Ｂ）にセツトする。これは、第１図
（Ａ）ののフイルターにて、全画面の中での相関をと
つている事になる。これを、Ｃの円の半径分だけ下方に
ずらし、濃淡メモリにセツトする。すると、第５図の△
印で示す所の一致度の値が一番大きい映像が得られる。
次に第１図のフイルターにて全画面を積和演算する
と、第５図の□印の所が一番相関が高くなるこれを濃淡
メモリにセツトする。これを、左下（この場合45度方
向）へＣの円の半径分ずらすと、円Ｃの直径と同じ円の
場合は、さきほどの△と重なる事になる。この結果を濃
淡メモリに加算する。この操作を第１図（Ａ）に示す８
ケのフイルター（〜）について繰り返すと、第４図
の円Ｃの場合は、相関の一致点がすべて円の中心もしく
は、その付近数画素の所に集中する。しかし、これ以外
の円A,Bの場合は、各々のフイルターに対する一致度が
高い所が分散し中心に集中しない為、円とみなされな
い。これにより、濃淡メモリを適当な閾値にて２値化等
をする事で円の中心点は容易に求める事が出来る。第６
図に、円の半径が大きくなつた時のフイルターの配置の
例を示す。このように、本方式によれば、円の半径にか
かわりなく、指定された直径の円について、円の周辺部
の濃淡差を有効に使用し、円のみを抽出する事が可能と
なる。尚、これらのフイルターを行なう事が画像シフ
ト、画像間の加算は、特開昭59−146366号にて出された
画像処理プロセツサを３ケ組み合せて、３×３画素分の
積和演算等を行なわせる事は可能である。
又、実施例では、円の中が暗く、外が明るい例にて説明
したが、これが逆転している場合も、フイルターの向き
を逆にする事で同一の結果となる事は明白である。
したが、これが逆転している場合も、フイルターの向き
を逆にする事で同一の結果となる事は明白である。
本発明を使用すると第７図に示すような円に光が片よつ
て当つている場合にも十分対応可能である。すなわち、
第７図の（ａ）の原画像を中心線にて明るさのヒストグ
ラムをとると、第７図（ｂ）となる。この時円の右側が
明るくなつており、一般的な２値化の手法によりスライ
レベルを決定し、２値化すると同図（ｃ）のＣに示すよ
うに欠けた円となつてしまい、この２値画像から円と見
なす事、あるいは円を抽出することは困難である。
て当つている場合にも十分対応可能である。すなわち、
第７図の（ａ）の原画像を中心線にて明るさのヒストグ
ラムをとると、第７図（ｂ）となる。この時円の右側が
明るくなつており、一般的な２値化の手法によりスライ
レベルを決定し、２値化すると同図（ｃ）のＣに示すよ
うに欠けた円となつてしまい、この２値画像から円と見
なす事、あるいは円を抽出することは困難である。
しかし、円は光が片よつて当つていても、第７図の
（ｂ）に示されるように円の中と外では明るさの差が必
ず表われる。すなわち、第８図の（ｃ）に円の中心部分
の断面部における３ライン分（Ｓ１〜３）の明るさの例
を示す。これを基にまず第１図ののフイルターにて積
和演算を行なうと第８図（ｄ）に示すようにちようど濃
淡差のある部分が75という最高の相関がとれる事とな
り、円周の左側である事がわかる。同様に右側を見る
と、第１図ののフイルターにより計算すると、第８図
の（ｅ）の結果となる。すなわち円周の右側の部分が10
5となり、最高の相関がとれる事になる。この例では、
直径が５画素である為各々を３画素ずつ左右に移動して
やる事で、75＋105＝180の値となり、他により格段に高
い一致度評価値を示すことになる。これを、第１図の
〜の各フイルターについて繰り返し実施する事で、円
の中心点では、相関が一番高くなり、円の中心を求める
事が出来、円の抽出が可となる。すなわち、２値化手法
において、半円や三ケ月形となるような光が片寄つて当
つているような対象の場合でも、円の中と外すなわち円
周上において濃淡差さえあれば本発明を用いる事ができ
円の中心の抽出が可能となる。
（ｂ）に示されるように円の中と外では明るさの差が必
ず表われる。すなわち、第８図の（ｃ）に円の中心部分
の断面部における３ライン分（Ｓ１〜３）の明るさの例
を示す。これを基にまず第１図ののフイルターにて積
和演算を行なうと第８図（ｄ）に示すようにちようど濃
淡差のある部分が75という最高の相関がとれる事とな
り、円周の左側である事がわかる。同様に右側を見る
と、第１図ののフイルターにより計算すると、第８図
の（ｅ）の結果となる。すなわち円周の右側の部分が10
5となり、最高の相関がとれる事になる。この例では、
直径が５画素である為各々を３画素ずつ左右に移動して
やる事で、75＋105＝180の値となり、他により格段に高
い一致度評価値を示すことになる。これを、第１図の
〜の各フイルターについて繰り返し実施する事で、円
の中心点では、相関が一番高くなり、円の中心を求める
事が出来、円の抽出が可となる。すなわち、２値化手法
において、半円や三ケ月形となるような光が片寄つて当
つているような対象の場合でも、円の中と外すなわち円
周上において濃淡差さえあれば本発明を用いる事ができ
円の中心の抽出が可能となる。
本発明によれば、円の周辺部の濃淡差でもつて円の中心
を求める事となる為、対象物の明るさが一様でなくと
も、円を高精度に、かつ高速に抽出するこどができる。
を求める事となる為、対象物の明るさが一様でなくと
も、円を高精度に、かつ高速に抽出するこどができる。
第１図（Ａ）（Ｂ）は円抽出におけるフイルター配列
と、フイルターの例、第２図は一般的な画像取込部の構
成例、第３図（Ａ）（Ｂ）は入力画像の明るさの分布、
第４図は入力画像の例、第５図は上と右斜め上のフイル
ターにて積和演算を行なつた結果画像、第６図は円の面
積が大きい時の配列とフイルターの例、第７図（ａ）〜
（ｃ）は光が片寄つている場合の誤抽出の例、第８図
（ａ）〜（ｅ）は第７図（ａ）〜（ｃ）に本発明を適用
した場合をそれぞれ示す。 １…工業用カメラ（ITVカメラ）、２…A/D変換器、３…
メモリコントローラー、４…濃淡メモリ。
と、フイルターの例、第２図は一般的な画像取込部の構
成例、第３図（Ａ）（Ｂ）は入力画像の明るさの分布、
第４図は入力画像の例、第５図は上と右斜め上のフイル
ターにて積和演算を行なつた結果画像、第６図は円の面
積が大きい時の配列とフイルターの例、第７図（ａ）〜
（ｃ）は光が片寄つている場合の誤抽出の例、第８図
（ａ）〜（ｅ）は第７図（ａ）〜（ｃ）に本発明を適用
した場合をそれぞれ示す。 １…工業用カメラ（ITVカメラ）、２…A/D変換器、３…
メモリコントローラー、４…濃淡メモリ。
Claims (1)
- 【請求項１】濃淡画像データから半径が既知の場合の円
中心を抽出する方法において、３×３の単位空間フイル
タを複数個抽出すべき円の周上に対応して重み付けをし
て設定し、該設定されたフイルタを用いて該濃淡画像デ
ータを走査するとともに該フイルタの個々の画像につい
て対応する該濃淡画像データを用いて積和演算値を演算
し、該積和演算値のうち最も大きい値を求心方向に半径
長分だけシフトして濃淡画像メモリに記憶し、以下該複
数フイルタの各々について順次演算し、最も大きい値を
示す画素に対応する点を当該円の中心として抽出するこ
とを特徴とする円中心抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61269688A JPH0727568B2 (ja) | 1986-11-14 | 1986-11-14 | 円中心抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61269688A JPH0727568B2 (ja) | 1986-11-14 | 1986-11-14 | 円中心抽出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63124181A JPS63124181A (ja) | 1988-05-27 |
| JPH0727568B2 true JPH0727568B2 (ja) | 1995-03-29 |
Family
ID=17475803
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61269688A Expired - Fee Related JPH0727568B2 (ja) | 1986-11-14 | 1986-11-14 | 円中心抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0727568B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5024102B2 (ja) * | 2008-02-15 | 2012-09-12 | Ｊｆｅスチール株式会社 | ロールカリバー位置検出装置およびロールカリバー位置検出方法 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6053346B2 (ja) | 2012-06-22 | 2016-12-27 | 三菱鉛筆株式会社 | 液体塗布具 |
-
1986
- 1986-11-14 JP JP61269688A patent/JPH0727568B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP6053346B2 (ja) | 2012-06-22 | 2016-12-27 | 三菱鉛筆株式会社 | 液体塗布具 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63124181A (ja) | 1988-05-27 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |