JPH0896145A - 曲線検出装置 - Google Patents

曲線検出装置

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JPH0896145A
JPH0896145A JP6226405A JP22640594A JPH0896145A JP H0896145 A JPH0896145 A JP H0896145A JP 6226405 A JP6226405 A JP 6226405A JP 22640594 A JP22640594 A JP 22640594A JP H0896145 A JPH0896145 A JP H0896145A
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Hisashi Shiba
尚志 斯波
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Abstract

(57)【要約】 【目的】画像の濃淡値のピーク位置をより正確に求め、
形状についての情報がなくともノイズや他の曲線等の影
響による歪みの少ない曲線を検出できる曲線検出装置の
提供。 【構成】外部の画像入力手段１０１から入力された入力
画像から曲線要素検出手段１０２により濃淡値のピーク
位置を検出し、曲線要素ラベリング手段１０３により曲
線要素検出手段１０２で得られたピークについて入力画
像における各ピーク近傍のパターンの類似性に基づいて
ピークをラベリングし同じラベルを持つピーク群を１つ
の曲線とみなし処理した結果を外部の画像出力装置１０
４に出力する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は曲線検出装置に関し、特
に低品質な画像において曲線およびエッジを検出する曲
線検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像処理によって曲線を検出する方法
は、一般的に、曲線の構成要素を検出する段階と、その
要素を連結して曲線を形成する段階との２つの段階から
なる。
【０００３】曲線の要素を検出する方法として、微分オ
ペレータを使う方法と、Ｐｒｅｗｉｔｔのオペレータ等
テンプレートを用いる方法とがある。
【０００４】微分オペレータを使う方法では、微分の前
の平滑化の段階において、曲線の形状が歪められる。例
えば濃度分布が図８で示される曲線を１１画素に渡って
平均する移動平均により平滑化すると、図９に示すよう
に、曲線のピークの位置が真の位置より大きくずれる。
【０００５】テンプレートを用いる方法では、低Ｓ／Ｎ
に対応するためテンプレートを大きくすると、マッチン
グの計算量が多くなる。また、様々な形状の曲線を検出
するため、曲線の形状の種類の数だけテンプレートを用
意する必要があり、計算量が大きくなってしまう。
【０００６】検出された曲線の要素を連結する方法の
内、ノイズに強いものとして、ハフ変換、Ｍｏｎｔａｎ
ａｒｉによる動的計画法の適用（「モンタナリ、Ｕ．
（Ｍｏｎｔａｎａｒｉ，Ｕ．）コミュニケーションＡＣ
Ｍ（Ｃｏｍｍｕｎ，ＡＣＭ）、ｖｏｌ．１４、Ｎｏ．
５、ｐｐ．３３５−３４５、１９７１」）、弛緩法等が
ある。
【０００７】しかし、ハフ変換は、例えば検出対象が直
線ならば、ｘ，ｙ座標系で、ｙ＝ｍｘ＋ｃと記述される
直線に対して、（傾きｍ），（切片ｃ）の座標系で表現
されるパラメータ空間を用いるというように、検出対象
の曲線の関数形が解っていないと、曲線をパラメータ空
間で記述できない。
【０００８】Ｍｏｎｔａｎａｒｉの方法は点の集合を、
連結して曲線を形成する際、曲線の局所的な曲率が小さ
い程好ましいとする評価関数を用いている。
【０００９】弛緩法の場合は、曲線の要素と要素とを連
結して曲線を形成する場合、例えば要素同士の成す角度
が小さい程、適合係数が大きくなるというように、適合
係数を設定する必要がある。
【００１０】このように曲線の要素を連結する従来のど
の方法も、予め曲線の形状を与えなければならない。さ
らに、どの手法も検出された曲線の要素周辺の濃淡値変
化を参照していないため、近傍にある別の曲線に属する
曲線要素を連結したり、ノイズを連結したりする可能性
がある。例えば図１１（ａ）で示されるノイズを、曲線
Ｅと接続し図１１（ｂ）の太い曲線で示される曲線Ｆを
形成してしまう、というように、ノイズを曲線の要素と
誤解して接続したり、図１２（ａ）で示される別の曲線
であるＧ、Ｈを接続し、図１２（ｂ）の太い曲線で示さ
れる曲線Ｉを形成してしまう、というように全く別の曲
線同士を接続する可能性がある。
【００１１】以上のように、従来の方法はどれも、品質
の悪い画像から、予めおおよその方向は分かっているも
のの、形状の分っていない曲線を抽出するのには有効で
はない場合があった。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の曲線検
出装置は、以下のような問題点が存在する。 (1) 曲線の要素を検出する際、平滑化により曲線のピー
ク位置がずれ、たとえ曲線を検出できても、形状が歪め
られてしまっている。 (2) 曲線の要素を連結する際、予め曲線の形状が分かっ
ていないといけない。 (3) 曲線の要素を連結する際、ノイズや別の曲線を同一
の曲線の要素だと誤って解釈し、連結してしまい、曲線
の形状が歪められることがある。
【００１３】本発明の目的は、画像の濃淡値のピーク位
置をより正確に求め、形状についての情報がなくともノ
イズや他の曲線等の影響による歪みの少ない曲線を検出
できる曲線検出装置を提供することにある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】第１の発明の曲線検出装
置は、外部の画像入力装置から入力された入力画像から
濃淡値のピーク位置を検出する曲線要素検出手段と、前
記曲線要素検出手段で得られたピークについて前記入力
画像における各ピーク近傍のパターンの類似性に基づい
てピークをラベリングし同じラベルを持つピーク群を１
つの曲線とみなし処理した結果を外部の画像出力装置に
出力する曲線要素ラベリング手段とを含んで構成されて
いる。
【００１５】第２の発明の曲線検出装置は、第１の発明
の曲線検出装置において、曲線要素検出手段は画像微分
手段と関数フイット手段と曲線要素判定手段とを含んで
構成され、前記画像微分手段は外部より与えられた曲線
の方向とほぼ垂直な方向に入力画像を一次微分して微分
画像を生成し、前記関数フイット手段は前記微分画像上
に微分の方向と同じ方向に画素単位で小領域を設定し各
領域内で濃淡値に対して多項式のフイッテイングを行な
いゼロクロス点の座標とゼロクロス点の座標における多
項式の一次微係数を求め、前記曲線要素判定手段は前記
関数フイット手段で得られたゼロクロス点の内前記入力
画像における濃淡値が外部より与えられたしきい値より
大きくかつ前記多項式のゼロクロス点における一次微係
数が負であるもののみに指標を書き込んだ要素画像を生
成することを特徴としている。
【００１６】第３の発明の曲線検出装置は、第１の発明
の曲線検出装置において、曲線要素ラベリング手段は類
似度計算手段とラベリンク判定手段とを含んで構成さ
れ、前記類似度計算手段はお互いの距離が外部より与え
られたしきい値以下である任意の２つのピークについて
各ピーク近傍の入力画像における濃淡値パターン間の類
似性を計算し、前記ラベリング判定手段は前記パターン
の類似性とピーク間の距離とより算出される評価値に応
じて同じラベル値を与えるか否かの決定を行なって曲線
要素のラベリングを行ない各同一ラベルに属する曲線要
素群をそれぞれ曲線とみなし得られた全曲線のうちピー
ク数と濃淡値とから計算される信頼度が外部より与えら
れた制限を超えていない曲線のみに指標を書き込んだ曲
線画像を生成することを特徴としている。
【００１７】第４の発明の曲線検出装置は、第２の発明
の曲線検出装置において、曲線要素ラベリング手段は類
似度計算手段とラベリンク判定手段とを含んで構成さ
れ、前記類似度計算手段はお互いの距離が外部より与え
られたしきい値以下である任意の２つのピークについて
各ピーク近傍の入力画像における濃淡値パターン間の類
似性を計算し、前記ラベリング判定手段は前記パターン
の類似性とピーク間の距離とより算出される評価値に応
じて同じラベル値を与えるか否かの決定を行なって曲線
要素のラベリングを行ない各同一ラベルに属する曲線要
素群をそれぞれ曲線とみなし得られた全曲線のうちピー
ク数と濃淡値とから計算される信頼度が外部より与えら
れた制限を超えていない曲線のみに指標を書き込んだ曲
線画像を生成することを特徴としている。
【００１８】第５の発明の曲線検出装置は、入力画像を
外部より与えられた方向に一次微分し微分画像を生成す
る画像微分手段と、前記微分画像から濃淡値のピーク位
置を検出する曲線要素検出手段と、前記曲線要素検出手
段で得られたピークについて前記微分画像における各ピ
ーク近傍のパターンの類似性に基づいてピークをラベリ
ングし同じラベルを持つピーク群を１つの曲線とみなし
処理した結果を外部の画像出力装置に出力する曲線要素
ラベリング手段とを含み、微分画像における曲線を検出
することにより入力画像におけるエッジを検出すること
を特徴としている。
【００１９】第６の発明の曲線検出装置は、外部より与
えられた曲線の方向とカメラの走査線の方向がほぼ垂直
になるように回転した画像を入力画像として入力する回
転画像入力手段と、前記入力画像から濃淡値のピーク位
置を検出する曲線要素検出手段と、前記曲線要素検出手
段で得られたピークについて前記入力画像における各ピ
ーク近傍のパターンの類似性に基づいてピークをラベリ
ングし同じラベルを持つピーク群を１つの曲線とみなし
処理した結果を外部の画像出力装置に出力する曲線要素
ラベリング手段とを含むことを特徴としている。
【００２０】第７の発明の曲線検出装置は、外部より与
えられた曲線の方向とカメラの走査線の方向がほぼ垂直
になるように回転した画像を入力画像として入力する回
転画像入力手段と、前記回転画像入力手段により得られ
た入力画像を外部より与えられた方向に一次微分し微分
画像を生成する画像微分手段と、前記微分画像から濃淡
値のピーク位置を検出する曲線要素検出手段と、前記曲
線要素検出手段で得られたピークについて前記微分画像
における各ピーク近傍のパターンの類似性に基づいてピ
ークをラベリングし同じラベルを持つピーク群を１つの
曲線とみなし処理した結果を外部の画像出力装置に出力
する曲線要素ラベリング手段とを含み、微分画像におけ
る曲線を検出することにより入力画像におけるエッジを
検出することを特徴としている。
【００２１】
【実施例】次に、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。
【００２２】図１に第１の発明の曲線検出装置の一実施
例のブロック図を示す。
【００２３】図１において、第１の発明の実施例の曲線
検出装置１００は、テレビカメラ等で構成される外部の
画像入力手段１０１から入力画像を得、その入力画像か
ら濃淡値のピーク位置を検出する曲線要素検出手段１０
２と、この曲線要素検出手段１０２で得られたピークに
ついて、入力画像における各ピーク近傍のパターンの類
似性に基づいて、各ピークをラベリングして、同じラベ
ルを与えられたピーク群をそれぞれ１つの曲線とみな
し、処理した結果を画像出力手段１０４に渡す曲線要素
ラベリング手段１０３とを有する。
【００２４】画像入力手段１０１はカメラで入力された
画像をデイジタル画像信号として、曲線要素検出手段１
０２と曲線要素ラベリング手段１０３に送出する。曲線
要素検出手段１０２は、画像入力手段１０１から与えら
れた入力画像を平滑化し、濃度の極大値となる点をピー
クとして検出し、極大値点の座標を曲線要素ラベリング
手段１０３に送出する。曲線要素ラベリング手段１０３
は、これらのピーク各々について、近傍に他のピークを
探し、例えばピーク近傍の微小領域について画像のマッ
チングをとることにより、ピーク近傍のパターンの類似
性を算出し、この類似性を利用して、ピーク同士に同じ
ラベルを与えるかどうかを決定し、ラベリングして曲線
を形成し、この曲線を出力画像に記入し、この出力画像
を画像出力手段１０４に送出する。画像出力手段１０４
は、デイスプレー等で構成され、出力画像を表示する。
【００２５】図２に第２の発明の曲線検出装置の一実施
例のブロック図を示す。
【００２６】図２において、第２の発明の一実施例の曲
線検出装置２００は、テレビカメラ等で構成される外部
の画像入力手段２０２から入力画像を得、その入力画像
から濃淡値のピーク位置を検出する曲線要素検出手段２
０１と、曲線要素検出手段２０１で得られたピークにつ
いて、入力画像における各ピーク近傍のパターンの類似
性に基づいて各ピークをラベリングして、同じラベルを
与えられたピーク群をそれぞれ１つの曲線とみなし、処
理した結果を画像出力手段２０７に渡す曲線要素ラベリ
ング手段２０６とを有する。
【００２７】曲線要素検出手段２０１は外部より与えら
れた曲線の方向とほぼ垂直な方向に外部の画像入力手段
２０２により得られた入力画像を一次微分し微分画像を
生成する画像微分手段２０３と、この微分画像上に画像
微分手段２０３における微分と同じ方向に画素単位で小
領域を設定し、各領域内で濃淡値に対して多項式のフイ
ッテイングを行ない、ゼロクロス点の座標とゼロクロス
点における多項式の一次微係数を求める関数フイット手
段２０４と、関数フイット手段２０４で得られたゼロク
ロス点の内、入力画像における濃淡値が外部より与えら
れたしきい値より大きくかつ、ゼロクロス点における多
項式の一次微係数が負であるピーク点のみに指標を書き
込んだ要素画像を生成する曲線要素判定手段２０５とを
有する。
【００２８】画像微分手段２０３は、図１４で示される
ように、外部から与えられた入力画像（図１３）におけ
る曲線の方向とほぼ垂直な方向に（図１４）、入力画像
を例えば着目点の濃淡値から左隣の画素の濃淡値を引く
ことにより微分し、微分画像を生成し、この微分画像を
関数フイット手段２０４に送出する。図１７のような濃
淡値分布を示す入力画像のピーク近傍領域は微分するこ
とにより、図１８のようになる。
【００２９】関数フイット手段２０４は、微分画像にお
いて、図１５の長方形のように、微分を行なった方向に
沿って１つずつ画素を切り出し、図１６の領域ｉ、領域
ｉ＋１、領域ｉ＋２のように、例えば９画素ずつ、お互
いに５画素ずつ重なり合うというように、この画素で構
成された行を数画素ずつ、お互いに重なるように微小領
域に分割し、各微小領域において各画素の濃淡値に対
し、多項式の一例として一次関数を最小二乗法によりフ
イットし、この一次関数のゼロクロス点の位置と傾きと
を求め、このゼロクロス点の座標と傾きとを曲線要素判
定手段２０５に送出する。ピーク近傍では、微分画像の
濃度分布は図１８のようになっており、図１９のように
一次関数をフイットすると、ゼロクロス点がピーク点の
候補として求まる。
【００３０】曲線要素判定手段２０５は、ゼロクロス点
における入力画像の濃淡値が例えば図１７で示されてい
るように、外部より与えられたしきい値より大きくか
つ、多項式のゼロクロス点における一次微係数が負の場
合、このゼロクロス点はピークであると確定し、このピ
ークの座標にピークが存在することを示す指標を記入し
た要素画像を生成する。
【００３１】関数フイット手段２０４において、多項式
の一例として４次関数を使うと、それは微分する前の入
力画像において５次関数をフイットすることと等しくな
り、図１０で示されるようにピークの位置が求まる。こ
れは単純移動平均で平滑化の後ピーク検出を行なった場
合（図９）に比べ、明かにピーク位置がより正確に求ま
る。
【００３２】図３に第３の発明の曲線検出装置の一実施
例のブロック図を示す。
【００３３】図３において、第３の発明の一実施例の曲
線検出装置３００は、テレビカメラ等で構成される外部
の画像入力手段３０２から入力画像を得、その入力画像
から濃淡値のピーク位置を検出しピーク位置を示した要
素画像を生成する曲線要素検出手段３０３と、この曲線
要素検出手段３０３で得られたピークについて、入力画
像における各ピーク近傍のパターンの類似性に基づい
て、ラベリングし、同じラベルを与えられたピーク群を
１つの曲線とみなし、処理した結果を画像出力手段３０
６に渡す曲線要素ラベリング手段３０１とを有する。
【００３４】曲線要素ラベリング手段３０１は、要素画
像上でお互いの距離が外部より与えられたしきい値内で
ある任意の２つのピークについて、入力画像における各
ピーク近傍の濃淡値パターン間の類似度を計算する類似
度計算手段３０４と、パターンの類似度とピーク間の距
離とより評価値を算出し、この評価値が外部より与えら
れたしきい値を超えるならば同じラベルを与えることに
よりラベリングし、同じラベルを持つピーク群を１つの
曲線とみなし、得られた曲線各々について、そのピーク
数と濃淡値とより信頼度を計算し、この信頼度が外部よ
り与えられたしきい値を超える曲線のみに指標を書き込
んだ曲線画像を生成するラベリング判定手段３０５とを
有する。
【００３５】類似度計算手段３０４は、要素画像から、
お互いの距離が外部より与えられたしきい値内である２
つのピークを選び出し、入力画像からピーク近傍、例え
ば５画素＊５画素の微小領域を図２０の領域Ａ、Ｂ、
Ｃ、Ｄのように切り出し、その微小領域間で例えば領域
Ａをテンプレートとして、ＡとＢ、ＡとＣ、ＡとＤでテ
ンプレートマッチングを行ない、マッチングの度合を類
似度としてラベリング判定手段３０５に渡す。
【００３６】ラベリング判定手段３０５は、要素画像上
でお互いの距離が外部より与えられたしきい値以下であ
る任意の２つのピークについて、類似度をｘ、ピーク間
の距離をｙとすると、例えば評価値をｘ／ｙと定義した
評価関数から算出し、その評価値が外部より与えられた
しきい値より大きい場合のみ、例えば同じラベルを与
え、同じラベルの与えられているピーク群をそれぞれ１
つの曲線とみなし、最終的に得られたそれぞれの曲線に
ついて、ピークの数Ｌ、ピーク点の濃淡値Ｉより、例え
ばＬ・Ｉで定義される信頼度を算出し、この信頼度が外
部より与えられたしきい値を超える曲線のみに、曲線確
定の指標を書き込んだ曲線画像を生成する。
【００３７】図４に第４の発明の曲線検出装置の一実施
例のブロック図を示す。
【００３８】図４において、第４の発明の一実施例の曲
線検出装置４００は、テレビカメラ等で構成される外部
の画像入力手段４０３から入力画像を得、その入力画像
から濃淡値のピーク位置を検出し、ピーク位置を示した
要素画像を生成する曲線要素検出手段４０１と、この曲
線要素検出手段４０１で得られたピークについて、入力
画像における各ピーク近傍のパターンの類似性に基づい
て、ラベリングし、同じラベルを与えられたピーク群を
１つの曲線とみなし、処理した結果を画像出力手段４０
９に渡す曲線要素ラベリング手段４０２とを有する。
【００３９】曲線要素検出手段４０１は外部より与えら
れた曲線の方向とほぼ垂直な方向に外部の画像入力手段
４０３により得られた入力画像を一次微分し微分画像を
生成する画像微分手段４０４と、この微分画像上に画像
微分手段４０４における微分と同じ方向に画素単位で小
領域を設定し、各領域内で濃淡値に対して多項式のフイ
ッテイングを行ない、ゼロクロス点の座標とゼロクロス
点における多項式の一次微係数を求める関数フイット手
段４０５と、関数フイット手段４０５で得られたゼロク
ロス点の内、入力画像における濃淡値が外部より与えら
れたしきい値より大きくかつ、ゼロクロス点における多
項式の一次微係数が負であるピーク点のみに指標を書き
込んだ要素画像を生成する曲線要素判定手段４０６とを
有する。
【００４０】曲線要素ラベリング手段４０２は、要素画
像上でお互いの距離が外部より与えられたしきい値内で
ある任意の２つのピークについて、入力画像における各
ピーク近傍の濃淡値パターン間の類似度を計算する類似
度計算手段４０７と、パターンの類似度とピーク間の距
離とより評価値を算出し、この評価値が外部より与えら
れたしきい値を超えるならば同じラベルを与えることに
よりラベリングし、同じラベルを持つピーク群を１つの
曲線とみなし、得られた曲線各々について、そのピーク
数と濃淡値とより信頼度を計算し、この信頼度が外部よ
り与えられたしきい値を超える曲線のみに指標を書き込
んだ曲線画像を生成するラベリング判定手段４０８とを
有する。
【００４１】図５に第５の発明の曲線検出装置の一実施
例のブロック図を示す。
【００４２】図５において、第５の発明の一実施例の曲
線検出装置５００は、テレビカメラ等で構成される外部
の画像入力手段５０２から入力画像を得、外部より与え
られた方向にこの画像を一次微分した微分画像を生成す
る画像微分手段５０３と、この微分画像から曲線を検出
する曲線検出部５０１とから構成される。
【００４３】曲線検出部５０１は、画像微分手段５０３
から微分画像を得、この微分画像から濃淡値のピーク位
置を検出する曲線要素検出手段５０４と、曲線要素検出
手段５０４で得られたピークについて、微分画像におけ
る各ピーク近傍のパターンの類似性に基づいて、ラベリ
ングし、同じラベルを与えられたピーク群を１つの曲線
とみなし、処理した結果を画像出力手段５０６に渡す曲
線要素ラベリング手段５０５とを有する。
【００４４】このようにして第５の発明の曲線検出装置
は、微分画像における曲線を検出することにより、入力
画像におけるエッジの検出をすることができる。
【００４５】図６に第６の発明の曲線検出装置の一実施
例のブロック図を示す。
【００４６】図６において、第６の発明の一実施例の曲
線検出装置６００は、外部より与えられた検出すべき曲
線の方向とカメラの走査の方向がほぼ垂直になる角度だ
け、回転した画像を入力画像として得る回転画像入力手
段６０２と、この入力画像から曲線を検出する曲線検出
部６０１とから構成される。
【００４７】回転画像入力手段６０２は例えば、テレビ
カメラにおいて、受光素子が、受光面に垂直な軸のまわ
りを外部より与えられた検出すべき曲線の方向と、カメ
ラの走査の方向がほぼ垂直になる角度だけ回転する可動
部分を備える。
【００４８】曲線検出部６０１は、回転画像入力手段６
０２から入力画像を得、この入力画像から濃淡値のピー
ク位置を検出する曲線要素検出手段６０３と、曲線要素
検出手段６０３で得られたピークについて、入力画像に
おける各ピーク近傍のパターンの類似性に基づいて各ピ
ークをラベリングして、同じラベルを与えられたピーク
群をそれぞれ１つの曲線とみなし、処理した結果を画像
出力手段６０５に渡す曲線要素ラベリング手段６０４と
を有する。
【００４９】図７に第７の発明の曲線検出装置の一実施
例のブロック図を示す。
【００５０】図７において、第７の発明の一実施例の曲
線検出装置７００は、外部より与えられた検出すべき曲
線の方向と、カメラの走査の方向がほぼ垂直になる角度
だけ、回転した画像を入力画像として得る回転画像入力
手段７０３と、その入力画像からエッジを検出するエッ
ジ検出部７０１とから構成される。
【００５１】エッジ検出部７０１は、カメラの走査の方
向に入力画像を一次微分した微分画像を生成する画像微
分手段７０４と、微分画像から曲線を検出する曲線検出
部７０２とから構成される。
【００５２】曲線検出部７０２は、画像微分手段７０４
から微分画像を得、この微分画像から濃淡値のピーク位
置を検出する曲線要素検出手段７０５と、曲線要素検出
手段７０５で得られたピークについて、微分画像におけ
る各ピーク近傍のパターンの類似性に基づいて各ピーク
をラベリングして、同じラベルを与えられたピーク群を
それぞれ１つの曲線とみなし、処理した結果を画像出力
手段７０７に渡す曲線要素ラベリング手段７０６とを有
する。
【００５３】このようにして第７の発明の曲線検出装置
は、微分画像における曲線を検出することにより、入力
画像におけるエッジの検出をすることができる。
【００５４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の曲線検出
装置には次の効果を有する。 (1) 従来はピーク検出の際の平滑化処理として単純移動
平均法が用いられてきたが、この装置はピークの形状を
考慮せず、一様に平滑化してしまうため、例えば図８で
示すような左右非対称なピークは単純移動平均による平
滑化後、図９となるというように、ピークの形状を崩
し、ピークの位置が正しく求められないことがあった。
しかし、ピークの濃淡値分布は、ピーク近傍では有限の
次数を持つ多項式で近似でき、例えば図１０で示すよう
に、５次の多項式により、左右非対称のピークに対し
て、より形状に忠実にフイットすることができ、ピーク
の位置をより正確に求めることができる。 (2) 微分画像に対してＮ次関数をフイッテングすること
は、入力画像に対してＮ＋１次関数を直接フイッテング
することに等しい。入力画像に対して直接Ｎ＋１次関数
をフイッテングするより、微分画像に対してＮ次関数を
フイッテングする方が高速に計算できる。 (3) 従来の手法では曲線の形状を表す関数形を与える必
要があったが、本発明では、曲線の要素同士の位置関係
に制限を与える以外に、形状に対する知識が予め必要な
い。 (4) 各ピークにラベルを与え、曲線を形成する際、従来
の手法では入力画像のピーク近傍の濃淡値分布を参照し
ないため、検出した曲線を濃淡値分布が明かに違うノイ
ズや別の曲線と接続してしまうことがあった。例えば図
１１（ａ）で示されるノイズを、曲線Ｅと接続し図１１
（ｂ）の太い曲線で示される曲線Ｆを形成してしまう、
というように、ノイズを曲線の要素と誤解して接続した
り、図１２（ａ）で示される別の曲線であるＧ、Ｈを接
続し、図１２（ｂ）の太い曲線で示される曲線Ｉを形成
してしまう、というように全く別の曲線同士を接続する
可能性があった。本発明ではピーク近傍の画像の濃淡値
分布の類似性を考慮しているため間違った接続が起りに
くく、本来接続されるべき曲線を検出できる。 (5) 画像を画素単位で処理するので、第６および第７の
発明の曲線検出装置の場合、走査線の方向を曲線の方向
とほぼ垂直に取っており、ビデオカメラ等１行ずつ画像
を取り込む装置に高速に対応できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の発明の曲線検出装置の一実施例を示すブ
ロック図である。
【図２】第２の発明の曲線検出装置の一実施例を示すブ
ロック図である。
【図３】第３の発明の曲線検出装置の一実施例を示すブ
ロック図である。
【図４】第４の発明の曲線検出装置の一実施例を示すブ
ロック図である。
【図５】第５の発明の曲線検出装置の一実施例を示すブ
ロック図である。
【図６】第６の発明の曲線検出装置の一実施例を示すブ
ロック図である。
【図７】第７の発明の曲線検出装置の一実施例を示すブ
ロック図である。
【図８】入力画像の曲線近傍の濃淡値分布の一例を示す
濃淡値分布図である。
【図９】図８の濃淡値分布の従来手法による平滑化の結
果を示す濃淡値分布図である。
【図１０】多項式フイッテングによる平滑化の結果を示
す濃淡値分布図である。
【図１１】（ａ）は本発明により検出された曲線図、
（ｂ）は従来手法により検出された曲線図である。
【図１２】（ａ）は本発明により検出された曲線図、
（ｂ）は従来手法により検出された曲線図である。
【図１３】入力画像の一例を示す画像図である。
【図１４】図１３の入力画像に対する微分の方向を示す
図である。
【図１５】図１３の入力画像に対する画像の切り出しを
示す図である。
【図１６】画像の微小領域の設定例を示す図である。
【図１７】入力画像の濃度分布例を示す濃度分布図であ
る。
【図１８】図１７の微分画像を示す微分画像図である。
【図１９】図１８に対する関数フイットの例を示す図で
ある。
【図２０】ピーク近傍の画像の切り出し、および類似度
計算の組合せの例を示す図である。
【符号の説明】
１００、２００、３００、４００、５００、６００、７
００ 曲線検出装置 １０１、２０２、３０２、４０３、５０２ 画像入力
手段 １０２、２０１、３０３、４０１、５０４、６０３、７
０５ 曲線要素検出手段 １０３、２０６、３０１、４０２、５０５、６０４、７
０６ 曲線要素ラベリング手段 １０４、２０７、３０６、４０９、５０６、６０５、７
０７ 画像出力手段 ２０３、４０４、５０３、７０４ 画像微分手段 ２０４、４０５ 関数フイット手段 ２０５、４０６ 曲線要素判定手段 ３０４、４０７ 類似度計算手段 ３０５、４０８ ラベリング判定手段 ５０１、６０１、７０２ 曲線検出部 ６０２、７０３ 回転画像入力手段 ７０１ エッジ検出部

Claims (7)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 外部の画像入力装置から入力された入力
    画像から濃淡値のピーク位置を検出する曲線要素検出手
    段と、前記曲線要素検出手段で得られたピークについて
    前記入力画像における各ピーク近傍のパターンの類似性
    に基づいてピークをラベリングし同じラベルを持つピー
    ク群を１つの曲線とみなし処理した結果を外部の画像出
    力装置に出力する曲線要素ラベリング手段とを含むこと
    を特徴とする曲線検出装置。
  2. 【請求項２】 請求項１記載の曲線検出装置において、
    曲線要素検出手段は画像微分手段と関数フイット手段と
    曲線要素判定手段とを含んで構成され、前記画像微分手
    段は外部より与えられた曲線の方向とほぼ垂直な方向に
    入力画像を一次微分して微分画像を生成し、前記関数フ
    イット手段は前記微分画像上に微分の方向と同じ方向に
    画素単位で小領域を設定し各領域内で濃淡値に対して多
    項式のフイッテイングを行ないゼロクロス点の座標とゼ
    ロクロス点の座標における多項式の一次微係数を求め、
    前記曲線要素判定手段は前記関数フイット手段で得られ
    たゼロクロス点の内前記入力画像における濃淡値が外部
    より与えられたしきい値より大きくかつ前記多項式のゼ
    ロクロス点における一次微係数が負であるもののみに指
    標を書き込んだ要素画像を生成することを特徴とする曲
    線検出装置。
  3. 【請求項３】 請求項１記載の曲線検出装置において、
    曲線要素ラベリング手段は類似度計算手段とラベリンク
    判定手段とを含んで構成され、前記類似度計算手段はお
    互いの距離が外部より与えられたしきい値以下である任
    意の２つのピークについて各ピーク近傍の入力画像にお
    ける濃淡値パターン間の類似性を計算し、前記ラベリン
    グ判定手段は前記パターンの類似性とピーク間の距離と
    より算出される評価値に応じて同じラベル値を与えるか
    否かの決定を行なって曲線要素のラベリングを行ない各
    同一ラベルに属する曲線要素群をそれぞれ曲線とみなし
    得られた全曲線のうちピーク数と濃淡値とから計算され
    る信頼度が外部より与えられた制限を超えていない曲線
    のみに指標を書き込んだ曲線画像を生成することを特徴
    とする曲線検出装置。
  4. 【請求項４】 請求項２記載の曲線検出装置において、
    曲線要素ラベリング手段は類似度計算手段とラベリンク
    判定手段とを含んで構成され、前記類似度計算手段はお
    互いの距離が外部より与えられたしきい値以下である任
    意の２つのピークについて各ピーク近傍の入力画像にお
    ける濃淡値パターン間の類似性を計算し、前記ラベリン
    グ判定手段は前記パターンの類似性とピーク間の距離と
    より算出される評価値に応じて同じラベル値を与えるか
    否かの決定を行なって曲線要素のラベリングを行ない各
    同一ラベルに属する曲線要素群をそれぞれ曲線とみなし
    得られた全曲線のうちピーク数と濃淡値とから計算され
    る信頼度が外部より与えられた制限を超えていない曲線
    のみに指標を書き込んだ曲線画像を生成することを特徴
    とする曲線検出装置。
  5. 【請求項５】 入力画像を外部より与えられた方向に一
    次微分し微分画像を生成する画像微分手段と、前記微分
    画像から濃淡値のピーク位置を検出する曲線要素検出手
    段と、前記曲線要素検出手段で得られたピークについて
    前記微分画像における各ピーク近傍のパターンの類似性
    に基づいてピークをラベリングし同じラベルを持つピー
    ク群を１つの曲線とみなし処理した結果を外部の画像出
    力装置に出力する曲線要素ラベリング手段とを含み、微
    分画像における曲線を検出することにより入力画像にお
    けるエッジを検出することを特徴とする曲線検出装置。
  6. 【請求項６】 外部より与えられた曲線の方向とカメラ
    の走査線の方向がほぼ垂直になるように回転した画像を
    入力画像として入力する回転画像入力手段と、前記入力
    画像から濃淡値のピーク位置を検出する曲線要素検出手
    段と、前記曲線要素検出手段で得られたピークについて
    前記入力画像における各ピーク近傍のパターンの類似性
    に基づいてピークをラベリングし同じラベルを持つピー
    ク群を１つの曲線とみなし処理した結果を外部の画像出
    力装置に出力する曲線要素ラベリング手段とを含むこと
    を特徴とする曲線検出装置。
  7. 【請求項７】 外部より与えられた曲線の方向とカメラ
    の走査線の方向がほぼ垂直になるように回転した画像を
    入力画像として入力する回転画像入力手段と、前記回転
    画像入力手段により得られた入力画像を外部より与えら
    れた方向に一次微分し微分画像を生成する画像微分手段
    と、前記微分画像から濃淡値のピーク位置を検出する曲
    線要素検出手段と、前記曲線要素検出手段で得られたピ
    ークについて前記微分画像における各ピーク近傍のパタ
    ーンの類似性に基づいてピークをラベリングし同じラベ
    ルを持つピーク群を１つの曲線とみなし処理した結果を
    外部の画像出力装置に出力する曲線要素ラベリング手段
    とを含み、微分画像における曲線を検出することにより
    入力画像におけるエッジを検出することを特徴とする曲
    線検出装置。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2004077352A1 (ja) * 2003-02-25 2004-09-10 Sony Corporation 画像処理装置および方法、並びにプログラム
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