JPH0816931B2 - 輪郭線抽出方式 - Google Patents
輪郭線抽出方式Info
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- JPH0816931B2 JPH0816931B2 JP62025711A JP2571187A JPH0816931B2 JP H0816931 B2 JPH0816931 B2 JP H0816931B2 JP 62025711 A JP62025711 A JP 62025711A JP 2571187 A JP2571187 A JP 2571187A JP H0816931 B2 JPH0816931 B2 JP H0816931B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔概要〕 本発明は画像データ処理の方式に関し、特に入力画像
データの外形判断に必要な輪郭線を正確、且つ高速に抽
出処理する方式に関する。
データの外形判断に必要な輪郭線を正確、且つ高速に抽
出処理する方式に関する。
画像処理技術の進歩に伴ってその応用面も拡大し、TV
カメラにより読み取った画像入力よりその外形を判別
し、ハンドリング、検査等に使用し、あるいは文字の読
み取りを行う等の用途が拡大している。このような用途
に対して、画像の輪郭線の抽出をリアルタイムで実行す
る手段として、より高速で、ハードウエア化の容易な輪
郭線抽出方式が要求されている。
カメラにより読み取った画像入力よりその外形を判別
し、ハンドリング、検査等に使用し、あるいは文字の読
み取りを行う等の用途が拡大している。このような用途
に対して、画像の輪郭線の抽出をリアルタイムで実行す
る手段として、より高速で、ハードウエア化の容易な輪
郭線抽出方式が要求されている。
画像処理は公知のように画像を画素、或いはPIXEL等
と呼ばれる単位の点に分解し、これを直交座標アドレス
を持つ記憶装置の各語に対応して蓄積し、通常１語に対
応する画素単位でアドレスして処理を実行する。各画素
は通常多値の濃度（或いは輝度）レベルを示す３〜８ビ
ット、カラー画像においてはその構成原色を示すR,G,B
の各々についての情報が付加された１語により構成され
る。本発明は濃度についての処理の技術であるため白黒
の画像について説明する。また、濃度レベルとして２値
（白と黒のみ）だけの画像についての輪郭抽出は極めて
容易であるため言及せず、ここでは数10値以上の濃度レ
ベルを持つ画像を例にとる。
と呼ばれる単位の点に分解し、これを直交座標アドレス
を持つ記憶装置の各語に対応して蓄積し、通常１語に対
応する画素単位でアドレスして処理を実行する。各画素
は通常多値の濃度（或いは輝度）レベルを示す３〜８ビ
ット、カラー画像においてはその構成原色を示すR,G,B
の各々についての情報が付加された１語により構成され
る。本発明は濃度についての処理の技術であるため白黒
の画像について説明する。また、濃度レベルとして２値
（白と黒のみ）だけの画像についての輪郭抽出は極めて
容易であるため言及せず、ここでは数10値以上の濃度レ
ベルを持つ画像を例にとる。
従来、画像の輪郭線の抽出はそのアルゴリズムの複雑
さから、主としてソフトウエアによる処理方式が使用さ
れてきた。以下にその一例を示しその処理のアルゴリズ
ムについて簡単に説明する。
さから、主としてソフトウエアによる処理方式が使用さ
れてきた。以下にその一例を示しその処理のアルゴリズ
ムについて簡単に説明する。
第６図に記憶装置内の画素の分布の例を示す。
図において格子状の画素の分布は画像記憶装置の一部
を切り出し、拡大したもので、便宜上その座標位置をX1
〜X6、Y1〜Y5とし、各画素に記入してある数字がその画
素の濃度を示す。このように分布している画素からその
画像の輪郭を検出するには、従来、第７図にそのフロー
を示すような処理手順によっていた。これは微分により
濃度の勾配のベクトルを求め、その方向と大きさに従っ
て各画素毎にその近傍の画素との間に演算操作を行い、
濃度勾配の方向に沿って、濃度勾配が最大になる画素ア
ドレスを検出して輪郭線の判定を行う方法である。
を切り出し、拡大したもので、便宜上その座標位置をX1
〜X6、Y1〜Y5とし、各画素に記入してある数字がその画
素の濃度を示す。このように分布している画素からその
画像の輪郭を検出するには、従来、第７図にそのフロー
を示すような処理手順によっていた。これは微分により
濃度の勾配のベクトルを求め、その方向と大きさに従っ
て各画素毎にその近傍の画素との間に演算操作を行い、
濃度勾配の方向に沿って、濃度勾配が最大になる画素ア
ドレスを検出して輪郭線の判定を行う方法である。
ここで画像の微分について第８図により説明する。微
分係数を求める点をＰとすると、図上の点Ｐに隣接する
８個の画素00〜22に着目し、各点の濃度をL00〜L22の記
号により示し、Ｐ点におけるX,Y方向に対しての微分係
数をDx,Dyとし、以下のように定義する。
分係数を求める点をＰとすると、図上の点Ｐに隣接する
８個の画素00〜22に着目し、各点の濃度をL00〜L22の記
号により示し、Ｐ点におけるX,Y方向に対しての微分係
数をDx,Dyとし、以下のように定義する。
Dx＝（L22＋L12＋L02−L20−L10−L00）/3 Dy＝（L22＋L21＋L20−L02−L01−L00）/3 この演算は隣接する６画素についての平均値を使用し
て微分係数を求めることに相当し、第７図に示す微分演
算部（X,Y方向各部）において行われる。
て微分係数を求めることに相当し、第７図に示す微分演
算部（X,Y方向各部）において行われる。
次にその結果であるDx,Dyの値を使用し、濃度勾配計
算部において、濃度勾配の絶対値（以下Fpと略する）と
して Fp＝（Dx2＋Dy2)1/2 を求める。また、勾配方向計算部において、濃度勾配
の方向（以下Gpと略する）としてFpが所定値より大きい
画素に対して Gp＝COS-1（Dx/Fp） （Dy≧０） Gp＝−COS-1（Dx/Fp） （Dy＜０） を求める。また、濃度勾配の大きさが該所定の値以下
である時は999等の特別の値を出力する。
算部において、濃度勾配の絶対値（以下Fpと略する）と
して Fp＝（Dx2＋Dy2)1/2 を求める。また、勾配方向計算部において、濃度勾配
の方向（以下Gpと略する）としてFpが所定値より大きい
画素に対して Gp＝COS-1（Dx/Fp） （Dy≧０） Gp＝−COS-1（Dx/Fp） （Dy＜０） を求める。また、濃度勾配の大きさが該所定の値以下
である時は999等の特別の値を出力する。
以上の演算を第６図に示す画像記憶装置上の各画素に
ついて順次行い、その結果各画素毎にFp,Gpが求められ
る。
ついて順次行い、その結果各画素毎にFp,Gpが求められ
る。
次に各画素毎に求められたFp,Gpを基にして輪郭線抽
出部において輪郭の決定を行うには以下のようなアルゴ
リズムを使用する。
出部において輪郭の決定を行うには以下のようなアルゴ
リズムを使用する。
第９図に示すように円周を８個のセクターに等分
し、各々にａ〜ｄの記号を付ける。各セクターの範囲
は、Ｘ軸の正方向を０として次のようにとっておく。
し、各々にａ〜ｄの記号を付ける。各セクターの範囲
は、Ｘ軸の正方向を０として次のようにとっておく。
セクターa: π/8＞Gp≧−π/8および、これをπ丈回
転した方向 セクターb: ３π/8＞Gp≧π/8および、これをπ丈回転
した方向 セクターc: ５π/8＞Gp≧３π/8および、これをπ丈回
転した方向 セクターd: ７π/8＞Gp≧５π/8および、これをπ丈回
転した方向 Gpがどのセクターに含まれるかにより、以下のような
条件を満たす画素が輪郭を形成する画素であると判定す
る。
転した方向 セクターb: ３π/8＞Gp≧π/8および、これをπ丈回転
した方向 セクターc: ５π/8＞Gp≧３π/8および、これをπ丈回
転した方向 セクターd: ７π/8＞Gp≧５π/8および、これをπ丈回
転した方向 Gpがどのセクターに含まれるかにより、以下のような
条件を満たす画素が輪郭を形成する画素であると判定す
る。
Gpがセクターａに含まれる時 Fp（x,y）≧Fp（ｘ−1,y）であり、且つ Fp（x,y）≧Fp（ｘ＋1,y）である。
Gpがセクターｂに含まれる時 Fp（x,y）≧Fp（ｘ＋1,y＋１）であり、且つ Fp（x,y）≧Fp（ｘ−1,y−１）である。
Gpがセクターｃに含まれる時 Fp（x,y）≧Fp（x,y＋１）であり、且つ Fp（x,y）≧Fp（x,y−１）である。
Gpがセクターｄに含まれる時 Fp（x,y）≧Fp（ｘ＋1,y−１）であり、且つ Fp（x,y）≧Fp（ｘ−1,y＋１）である。
以上の操作はGpの方向をπ/4毎の８方向に区切り、第
８図に示す画素Ｐと、８方向に対応する00〜22の各画素
を比較し、Gpの方向でFpが最大になっている画素を抽出
する操作である。例えば、第５図において、X3,Y3の位
置の画素について求めたGpが図の矢印の方向であったと
すると、上記の論理よりこの画素は輪郭線を形成する画
素であると判定される。
８図に示す画素Ｐと、８方向に対応する00〜22の各画素
を比較し、Gpの方向でFpが最大になっている画素を抽出
する操作である。例えば、第５図において、X3,Y3の位
置の画素について求めたGpが図の矢印の方向であったと
すると、上記の論理よりこの画素は輪郭線を形成する画
素であると判定される。
このようにして輪郭を形成する画素が抽出されるが、
特に輪郭線抽出の演算は通常その複雑さのためプログラ
ム制御により実行される。
特に輪郭線抽出の演算は通常その複雑さのためプログラ
ム制御により実行される。
以上の如く従来方式による画像処理方式においては、
輪郭線抽出のため、画像を構成する全画素について前項
にて説明したアルゴリズムに従って演算を行う必要があ
り、通常プログラム制御により実行される。このため処
理時間が著しく大きくなり、リアルタイムで輪郭の抽出
を行うために、これをハードウエア化、高速化する手段
が要求されている。
輪郭線抽出のため、画像を構成する全画素について前項
にて説明したアルゴリズムに従って演算を行う必要があ
り、通常プログラム制御により実行される。このため処
理時間が著しく大きくなり、リアルタイムで輪郭の抽出
を行うために、これをハードウエア化、高速化する手段
が要求されている。
本発明は上記のような問題点を解決するために第１図
にその原理を示す輪郭線抽出方式を使用する。
にその原理を示す輪郭線抽出方式を使用する。
濃度勾配ベクトル計算部２は画素入力部１より入力す
る画像情報より、各画像アドレスにおけるFp3とGp4を求
め出力する。
る画像情報より、各画像アドレスにおけるFp3とGp4を求
め出力する。
このアドレスにおけるGp4がＸ軸の正負方向に対し正
負所定の角度（例えば±45°）の範囲に有る時はＸ方向
濃度勾配抽出部5Xが、Ｙ軸の正負方向に対し正負所定の
角度（例えば±45°）の範囲に有る時はＹ方向濃度勾配
抽出部5Yが、Fp3を出力する。上記条件に合致しない場
合はそれぞれ数値“0"を出力する。
負所定の角度（例えば±45°）の範囲に有る時はＸ方向
濃度勾配抽出部5Xが、Ｙ軸の正負方向に対し正負所定の
角度（例えば±45°）の範囲に有る時はＹ方向濃度勾配
抽出部5Yが、Fp3を出力する。上記条件に合致しない場
合はそれぞれ数値“0"を出力する。
最大値フイルタ6X,6YはX,Y方向濃度勾配抽出部算部5
X,5Yの出力の各画素のFpについて、X,Y軸方向の一定数
前後のアドレスに含まれる画素のFpの中の最大の値を代
替して出力する。
X,5Yの出力の各画素のFpについて、X,Y軸方向の一定数
前後のアドレスに含まれる画素のFpの中の最大の値を代
替して出力する。
最大値フイルタ6X,6Yの出力は、同一アドレスの画素
のFp3と比較演算部7X,7Yにおいて比較され、一致する場
合はその画素アドレスに論理“1"を、不一致の場合は論
理“0"を出力する。
のFp3と比較演算部7X,7Yにおいて比較され、一致する場
合はその画素アドレスに論理“1"を、不一致の場合は論
理“0"を出力する。
論理和部８において、２系統の比較演算部7X,7Yの出
力の論理和を作成し、これが輪郭線出力９として得られ
る。
力の論理和を作成し、これが輪郭線出力９として得られ
る。
輪郭線として濃度の微分ベクトルより、微分値の最大
になる画素を抽出するために、微分ベクトルの方向がX,
Yの各方向に近い２群に分類し、最大値フイルタにより
処理した画像と原画像の比較を行い、再び２群を論理和
により結合することにより輪郭線を抽出する。
になる画素を抽出するために、微分ベクトルの方向がX,
Yの各方向に近い２群に分類し、最大値フイルタにより
処理した画像と原画像の比較を行い、再び２群を論理和
により結合することにより輪郭線を抽出する。
第２図に本発明による輪郭線抽出方式の実施例を示
す。本図における画像入力部１、X,Y方向微分演算部21
X,21Y、その出力Dx,Dy、濃度勾配計算部22、勾配方向計
算部23の各部の動作については、従来例において説明し
たのと同一内容であるため説明は省略する。
す。本図における画像入力部１、X,Y方向微分演算部21
X,21Y、その出力Dx,Dy、濃度勾配計算部22、勾配方向計
算部23の各部の動作については、従来例において説明し
たのと同一内容であるため説明は省略する。
第３図Ａに示した円形の対象物を含む画像を処理して
Fp,Gpを求め、その結果として記憶装置の面上には第３
図B,Cに示すような分布が得られたものとする。第３図
Ｂで線の太さをFpの値と考えると、当然輪郭の場所では
Fpの値が大きくなっている。また、第３図ＣではGpの方
向を矢印で示すが、原画像が円形であるので中心から放
射状に分布することは明らかである。図では輪郭の部分
についてのみGpを概念的に示してある。
Fp,Gpを求め、その結果として記憶装置の面上には第３
図B,Cに示すような分布が得られたものとする。第３図
Ｂで線の太さをFpの値と考えると、当然輪郭の場所では
Fpの値が大きくなっている。また、第３図ＣではGpの方
向を矢印で示すが、原画像が円形であるので中心から放
射状に分布することは明らかである。図では輪郭の部分
についてのみGpを概念的に示してある。
Gpは先ず閾値処理部51X,51Yに入力し、Ｘ軸に近い方
向とＹ軸に近い方向に分類される。即ちＸ軸の正負方向
に対し±45°の範囲に有る時は閾値処理部51Xが、Ｙ軸
の正負方向に対し±45°の範囲に有る時は閾値処理部51
Yが“1"を出力する。
向とＹ軸に近い方向に分類される。即ちＸ軸の正負方向
に対し±45°の範囲に有る時は閾値処理部51Xが、Ｙ軸
の正負方向に対し±45°の範囲に有る時は閾値処理部51
Yが“1"を出力する。
ここで閾値処理部51X,51Yの出力は第３図D,Eに示すよ
うになる。
うになる。
閾値処理部51X,51Yの出力は何れか一方が論理“1"を
示すので、これを積演算部52X,52Yに入力しFpとの積を
とると、結果としてFpはGpの方向に従って分類される。
閾値処理部51Xの出力が“1"であるような領域にあるFp
は積演算部52Xより出力され（第３図Ｆ）、閾値処理部5
1Yの出力が“1"であるような領域にあるFpは積演算部52
Yより出力される（第３図Ｇ）。
示すので、これを積演算部52X,52Yに入力しFpとの積を
とると、結果としてFpはGpの方向に従って分類される。
閾値処理部51Xの出力が“1"であるような領域にあるFp
は積演算部52Xより出力され（第３図Ｆ）、閾値処理部5
1Yの出力が“1"であるような領域にあるFpは積演算部52
Yより出力される（第３図Ｇ）。
閾値処理部の意義は、次に行われる最大値フイルタリ
ングが有効に実行されるために、処理されるX,Yの各軸
方向に対して平行に近い方向のGpをもつ画素を選り分け
ることにある。また、X,Yの２軸方向に沿って処理する
のは、画像記憶装置のアドレスがX,Yアドレスであるた
め、走査するのが簡単でハードウエア化が容易であるこ
とにもよる。
ングが有効に実行されるために、処理されるX,Yの各軸
方向に対して平行に近い方向のGpをもつ画素を選り分け
ることにある。また、X,Yの２軸方向に沿って処理する
のは、画像記憶装置のアドレスがX,Yアドレスであるた
め、走査するのが簡単でハードウエア化が容易であるこ
とにもよる。
最大値フイルタ6Xの動作を第４図により説明する。図
の上段（Ａ）は処理が行われる前の記憶装置上のFpの分
布を示す。ここではＸ軸方向に図のように分布している
と仮定する。フイルタ演算のためＸ軸方向に、図のよう
に“ウインド”を設定する。これは処理する画素アドレ
スを中心としてＸ軸方向に５〜９程度連続したアドレス
で、このウインド内の画素を順次読み出し、その中で最
大のFpの値を出力とする。図ののウインドでは、ウイ
ンド内のFpで最大値は５であるので、中心であるのア
ドレスに、点線で示すように５を記入する。これは図の
下段（Ｂ）に処理後の画素の分布として示してある。次
にウインドを１アドレスずらして図ののウインドに移
動し、同様に最大値のFpを（Ｂ）ののアドレスに記入
する。こうして図では〜迄の処理を示してあり、最
大値フイルタリングの結果、（Ａ）の内容はフイルタ演
算により（Ｂ）のように変化する。
の上段（Ａ）は処理が行われる前の記憶装置上のFpの分
布を示す。ここではＸ軸方向に図のように分布している
と仮定する。フイルタ演算のためＸ軸方向に、図のよう
に“ウインド”を設定する。これは処理する画素アドレ
スを中心としてＸ軸方向に５〜９程度連続したアドレス
で、このウインド内の画素を順次読み出し、その中で最
大のFpの値を出力とする。図ののウインドでは、ウイ
ンド内のFpで最大値は５であるので、中心であるのア
ドレスに、点線で示すように５を記入する。これは図の
下段（Ｂ）に処理後の画素の分布として示してある。次
にウインドを１アドレスずらして図ののウインドに移
動し、同様に最大値のFpを（Ｂ）ののアドレスに記入
する。こうして図では〜迄の処理を示してあり、最
大値フイルタリングの結果、（Ａ）の内容はフイルタ演
算により（Ｂ）のように変化する。
この演算は最大値フイルタ6YについてはＹ軸方向にウ
インドを設定し、Ｙ軸方向に処理を進める以外は最大値
フイルタ6Xと全く同じ動作をする。この結果、処理前に
Fpの最大値を示す画素は１個であったのが、処理の結
果、５個の幅に広がり、この幅はウインドの幅に等しい
ことは容易に理解できる。第３図H,Iに最大値フイルタ6
X,6Yの出力の画素の分布を示す。図中黒線で幅があるの
部分がFpの最大値が分布している領域であり、他の部分
はFpの値が元の値と変わっていることを概念的に示して
ある。
インドを設定し、Ｙ軸方向に処理を進める以外は最大値
フイルタ6Xと全く同じ動作をする。この結果、処理前に
Fpの最大値を示す画素は１個であったのが、処理の結
果、５個の幅に広がり、この幅はウインドの幅に等しい
ことは容易に理解できる。第３図H,Iに最大値フイルタ6
X,6Yの出力の画素の分布を示す。図中黒線で幅があるの
部分がFpの最大値が分布している領域であり、他の部分
はFpの値が元の値と変わっていることを概念的に示して
ある。
この操作の意義は輪郭線の位置を決定するためにFpが
最大値をとる点を抽出する手段として、従来例のように
その周辺近傍の画素のFpとの間で比較、判定を繰り返す
代わりに、次に説明する比較演算のみでFpが最大値をと
る点を抽出するための前処理である。そのため、Fpの最
大値の分布を拡大強調する目的で行われる。
最大値をとる点を抽出する手段として、従来例のように
その周辺近傍の画素のFpとの間で比較、判定を繰り返す
代わりに、次に説明する比較演算のみでFpが最大値をと
る点を抽出するための前処理である。そのため、Fpの最
大値の分布を拡大強調する目的で行われる。
比較演算部7X,7Yは第５図に示すように、最大値フイ
ルタによる処理の前後のFpの値を画素単位で比較し、等
しい値を持つ部分に論理値“1"を記入し、これを輪郭線
として抽出する操作である。これは第５図より明らかな
ように最大値フイルタリングによりFpの最大値は元のま
まで、分布の幅をひろげることにより強調され、最大値
以外の部分はFpの値が変化しているので、簡単な比較に
より第３図J,Kのように輪郭線が抽出される。
ルタによる処理の前後のFpの値を画素単位で比較し、等
しい値を持つ部分に論理値“1"を記入し、これを輪郭線
として抽出する操作である。これは第５図より明らかな
ように最大値フイルタリングによりFpの最大値は元のま
まで、分布の幅をひろげることにより強調され、最大値
以外の部分はFpの値が変化しているので、簡単な比較に
より第３図J,Kのように輪郭線が抽出される。
閾値処理部51X,51Yより比較演算部7X,7Yの間の処理
は、Gpの方向別に実行され、且つ、各画素はX,Yの何れ
か一方の列で処理されているので、最後にこれを論理和
により加算し、纏めることにより第３図Ｌのように輪郭
線の出力として完成する。
は、Gpの方向別に実行され、且つ、各画素はX,Yの何れ
か一方の列で処理されているので、最後にこれを論理和
により加算し、纏めることにより第３図Ｌのように輪郭
線の出力として完成する。
以上の動作と従来例を比較すると、Fpが最大値をとる
点の検出を従来は当該画素と隣接画素のFpの間の大小関
係を演算して行っていたが、本発明の方式では最大値フ
イルタを利用したことにより画像記憶装置を走査する形
で単純な演算の繰り返しで実行可能である。また閾値処
理部51X,51Yより比較演算部7X,7Yの間の処理はX,Y軸の
みが異なり、他は全く同一の処理がおこなわれるので、
同一の回路が使用出来る。これはハードウエア化に適し
た方式であり、特にパイプライン方式等を適用すると高
速化も容易に実現出来る。
点の検出を従来は当該画素と隣接画素のFpの間の大小関
係を演算して行っていたが、本発明の方式では最大値フ
イルタを利用したことにより画像記憶装置を走査する形
で単純な演算の繰り返しで実行可能である。また閾値処
理部51X,51Yより比較演算部7X,7Yの間の処理はX,Y軸の
みが異なり、他は全く同一の処理がおこなわれるので、
同一の回路が使用出来る。これはハードウエア化に適し
た方式であり、特にパイプライン方式等を適用すると高
速化も容易に実現出来る。
本発明の実施により、単純なアルゴリズムによる輪郭
線の抽出が可能になり、そのハードウエア化、それに伴
う高速化が容易になる。
線の抽出が可能になり、そのハードウエア化、それに伴
う高速化が容易になる。
第１図は本発明による輪郭線抽出方式の原理図を、 第２図は本発明による輪郭線抽出方式の実施例を、 第３図（Ａ〜Ｌ）は本発明による処理の具体例、 第４図は最大値フイルタの説明、 第５図は比較演算の説明、 第６図は画像記憶装置内の画素の分布、 第７図は従来方式による輪郭抽出のフロー、 第８図は画像の微分方法の例、 第９図は輪郭線抽出の例を示す。 第１、２図において、 １は画像入力部、２は濃度勾配ベクトル計算部、21X,Y
はX,Y方向微分演算部、22は濃度勾配計算部、23は勾配
方向計算部、３は濃度勾配、４は勾配方向、5X,YはX,Y
方向濃度勾配抽出部、51X,Yは閾値処理部X,Y、52X,Yは
積演算部X,Y、6X,Yは最大値フイルタX,Y、7X,Yは比較演
算部X,Y、８は論理和部、９は輪郭線出力である。
はX,Y方向微分演算部、22は濃度勾配計算部、23は勾配
方向計算部、３は濃度勾配、４は勾配方向、5X,YはX,Y
方向濃度勾配抽出部、51X,Yは閾値処理部X,Y、52X,Yは
積演算部X,Y、6X,Yは最大値フイルタX,Y、7X,Yは比較演
算部X,Y、８は論理和部、９は輪郭線出力である。
Claims (1)
- 【請求項１】直交軸アドレスによりアドレス指定され、
多値の濃度レベルを有する画素の集合よりなる画像を処
理して該画像の輪郭線を抽出する画像処理装置であっ
て、 画像入力部（１）より入力する画素を処理して、各画素
アドレスにおける濃度勾配（３）と勾配方向（４）を出
力する濃度勾配ベクトル計算部（２）と、 該勾配方向（４）がＸ軸の正負方向より正負所定の角度
以内の方向を持つ画素に対しては該濃度勾配（３）を、
上記範囲以外の方向を持つ画素については数値“0"を出
力するＸ方向濃度勾配抽出部（5X）と、 該勾配方向（４）がＹ軸の正負方向より正負所定の角度
以内の方向を持つ画素に対しては該濃度勾配（３）を、
上記範囲以外の方向を持つ画素については数値“0"を出
力するＹ方向濃度勾配抽出部（5Y）と、 該Ｘ方向濃度勾配抽出部（5X）の出力についてはＸ軸方
向、該Ｙ方向濃度勾配抽出部（5Y）の出力についてはＹ
軸方向の、入力画素アドレスを中心とした所定の近傍区
間内に含まれる画素中での濃度勾配（３）の最大値を選
択出力する、最大値フイルタX,Y（6X,6Y）と、 該最大値フイルタX,Y（6X,6Y）の出力と、同一アドレス
の該濃度勾配（３）を比較し、一致する場合のみ論理値
“1"を出力する比較演算部X,Y（7X,7Y）と、 一対の該比較演算部X,Y（7X,7Y）の出力の論理和を輪郭
線出力（９）として生成する論理和部（８）よりなるこ
とを特徴とする輪郭線抽出方式。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62025711A JPH0816931B2 (ja) | 1987-02-06 | 1987-02-06 | 輪郭線抽出方式 |
| AU11276/88A AU583202B2 (en) | 1987-02-06 | 1988-02-04 | Method and apparatus for extracting pattern contours in image processing |
| US07/153,426 US4908872A (en) | 1987-02-06 | 1988-02-05 | Method and apparatus for extracting pattern contours in image processing |
| EP88101696A EP0279297B1 (en) | 1987-02-06 | 1988-02-05 | Pattern contours in image processing |
| DE88101696T DE3886560T2 (de) | 1987-02-06 | 1988-02-05 | Musterkonturen in Bildverarbeitung. |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62025711A JPH0816931B2 (ja) | 1987-02-06 | 1987-02-06 | 輪郭線抽出方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63193282A JPS63193282A (ja) | 1988-08-10 |
| JPH0816931B2 true JPH0816931B2 (ja) | 1996-02-21 |
Family
ID=12173375
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62025711A Expired - Lifetime JPH0816931B2 (ja) | 1987-02-06 | 1987-02-06 | 輪郭線抽出方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0816931B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| USRE42794E1 (en) | 1999-12-27 | 2011-10-04 | Smart Technologies Ulc | Information-inputting device inputting contact point of object on recording surfaces as information |
| USRE43084E1 (en) | 1999-10-29 | 2012-01-10 | Smart Technologies Ulc | Method and apparatus for inputting information including coordinate data |
| US8692768B2 (en) | 2009-07-10 | 2014-04-08 | Smart Technologies Ulc | Interactive input system |
| US8902193B2 (en) | 2008-05-09 | 2014-12-02 | Smart Technologies Ulc | Interactive input system and bezel therefor |
| US9442607B2 (en) | 2006-12-04 | 2016-09-13 | Smart Technologies Inc. | Interactive input system and method |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007018248A (ja) * | 2005-07-07 | 2007-01-25 | Sony Corp | 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム |
-
1987
- 1987-02-06 JP JP62025711A patent/JPH0816931B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| USRE43084E1 (en) | 1999-10-29 | 2012-01-10 | Smart Technologies Ulc | Method and apparatus for inputting information including coordinate data |
| USRE42794E1 (en) | 1999-12-27 | 2011-10-04 | Smart Technologies Ulc | Information-inputting device inputting contact point of object on recording surfaces as information |
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| US8902193B2 (en) | 2008-05-09 | 2014-12-02 | Smart Technologies Ulc | Interactive input system and bezel therefor |
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS63193282A (ja) | 1988-08-10 |
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