JPH1079019A - 画像解析方法 - Google Patents
画像解析方法Info
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- JPH1079019A JPH1079019A JP8234148A JP23414896A JPH1079019A JP H1079019 A JPH1079019 A JP H1079019A JP 8234148 A JP8234148 A JP 8234148A JP 23414896 A JP23414896 A JP 23414896A JP H1079019 A JPH1079019 A JP H1079019A
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- Japan
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- shading
- area
- shading area
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像の構造解析に際し、容易にシェイジング
領域を抽出できるようにし、また曲面形状の検出も可能
にする。 【解決手段】 原画像から微分法を用いた閾値処理によ
り物体のステップ状エッジを抽出する（Ｓ１）。また、
一定値以上の微分値を有し、その微分方向の変化が小さ
く、向きが同じである画像各点の連結領域のうち、一定
以上の大きさを有する領域を抽出する。そして、この領
域と上記ステップ状エッジを重ね合わせた結果からシェ
イジング領域を検出する（Ｓ１０）。
領域を抽出できるようにし、また曲面形状の検出も可能
にする。 【解決手段】 原画像から微分法を用いた閾値処理によ
り物体のステップ状エッジを抽出する（Ｓ１）。また、
一定値以上の微分値を有し、その微分方向の変化が小さ
く、向きが同じである画像各点の連結領域のうち、一定
以上の大きさを有する領域を抽出する。そして、この領
域と上記ステップ状エッジを重ね合わせた結果からシェ
イジング領域を検出する（Ｓ１０）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、原画像から物体の
シェイジング領域や曲面領域を検出する画像解析方法に
関するものである。
シェイジング領域や曲面領域を検出する画像解析方法に
関するものである。
【０００２】
【従来の技術】画像を構造的に解析する場合、画像の性
質が同じ領域を抽出したり、画像の性質が急変するエッ
ジを検出することが必要となる。すなわち、画像を明る
さの一様な部分ごとに領域分割して対象物の占める領域
を抽出したり、画像の明るさなどの特徴の変化点である
エッジを検出して対象物の輪郭線を抽出することが画像
内容の認識のためには必要となってくる。
質が同じ領域を抽出したり、画像の性質が急変するエッ
ジを検出することが必要となる。すなわち、画像を明る
さの一様な部分ごとに領域分割して対象物の占める領域
を抽出したり、画像の明るさなどの特徴の変化点である
エッジを検出して対象物の輪郭線を抽出することが画像
内容の認識のためには必要となってくる。
【０００３】従来では、このような画像の性質として画
像の明るさ／色の一様性とテクスチャー（ｔｅｘｔｕｒ
ｅ）性にのみ着目している。また、曲面体を対象とする
場合には、シェイジング（ｓｈａｄｉｎｇ）の有無も重
要な情報となってくる。
像の明るさ／色の一様性とテクスチャー（ｔｅｘｔｕｒ
ｅ）性にのみ着目している。また、曲面体を対象とする
場合には、シェイジング（ｓｈａｄｉｎｇ）の有無も重
要な情報となってくる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところで、従来の画像
解析に際しては、抽出手法が確立されていないことによ
り、シェイジング領域を抽出することが困難であり、曲
面形状の認識も難しいという問題点があった。
解析に際しては、抽出手法が確立されていないことによ
り、シェイジング領域を抽出することが困難であり、曲
面形状の認識も難しいという問題点があった。
【０００５】本発明は、上記のような問題点に着目して
なされたもので、容易にシェイジング領域を抽出するこ
とができ、曲面形状の認識も容易な画像解析方法を提供
することを目的としている。
なされたもので、容易にシェイジング領域を抽出するこ
とができ、曲面形状の認識も容易な画像解析方法を提供
することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明に係る画像解析方
法は、原画像から微分法を用いた閾値処理により物体の
ステップ状エッジを抽出する工程と、画像各点の微分方
向の変化から物体のシェイジング領域候補を抽出する工
程と、前記抽出したステップ状エッジとシェイジング領
域候補を比較して前記物体のシェイジング領域を抽出す
る工程を有するようにしたものである。
法は、原画像から微分法を用いた閾値処理により物体の
ステップ状エッジを抽出する工程と、画像各点の微分方
向の変化から物体のシェイジング領域候補を抽出する工
程と、前記抽出したステップ状エッジとシェイジング領
域候補を比較して前記物体のシェイジング領域を抽出す
る工程を有するようにしたものである。
【０００７】また、上記シェイジング領域候補を抽出す
る工程は、微分処理により画像各点の微分強度と微分方
向を計算し、その微分強度により画像を２値化した後、
微分強度が小さく且つ小さな領域の穴埋め処理を行うと
ともに、微分強度が大きく且つ小さな領域の除去処理を
行うようにしたものである。
る工程は、微分処理により画像各点の微分強度と微分方
向を計算し、その微分強度により画像を２値化した後、
微分強度が小さく且つ小さな領域の穴埋め処理を行うと
ともに、微分強度が大きく且つ小さな領域の除去処理を
行うようにしたものである。
【０００８】また、上記シェイジング領域を抽出する工
程は、シェイジング候補領域とステップ状エッジを重ね
合わせ、シェイジング候補領域に対してステップ状エッ
ジと重なっている画素を除く微分強度の大きな画素の削
除による縮小処理を行った後、一定値以下の面積の微分
強度の大きな領域を除去するとともに、残りの微分強度
の大きな領域に対して膨張処理を行うようにしたもので
ある。
程は、シェイジング候補領域とステップ状エッジを重ね
合わせ、シェイジング候補領域に対してステップ状エッ
ジと重なっている画素を除く微分強度の大きな画素の削
除による縮小処理を行った後、一定値以下の面積の微分
強度の大きな領域を除去するとともに、残りの微分強度
の大きな領域に対して膨張処理を行うようにしたもので
ある。
【０００９】また、上記抽出したシェイジング領域から
その領域の曲面形状を検出するようにしたものである。
その領域の曲面形状を検出するようにしたものである。
【００１０】
【発明の実施の形態】本発明に係る画像解析方法は、原
画像から微分法を用いた閾値処理により物体のステップ
状エッジを抽出する工程と、画像各点の微分方向の変化
から物体のシェイジング領域候補を抽出する工程と、前
記抽出したステップ状エッジとシェイジング領域候補を
比較して前記物体のシェイジング領域を抽出する工程を
有するようにしたものである。
画像から微分法を用いた閾値処理により物体のステップ
状エッジを抽出する工程と、画像各点の微分方向の変化
から物体のシェイジング領域候補を抽出する工程と、前
記抽出したステップ状エッジとシェイジング領域候補を
比較して前記物体のシェイジング領域を抽出する工程を
有するようにしたものである。
【００１１】ここで、シェイジング領域は、次のように
定義することができる。すなわち、従来の微分法により
求められるステップ状エッジを含まないが、一定値上の
微分値を有し、微分方向の変化が小さい点の連結領域の
うち、一定以上の大きさを有するもの、として定義する
ことができる。
定義することができる。すなわち、従来の微分法により
求められるステップ状エッジを含まないが、一定値上の
微分値を有し、微分方向の変化が小さい点の連結領域の
うち、一定以上の大きさを有するもの、として定義する
ことができる。
【００１２】図１は上記のシェイジング領域を抽出する
画像解析方法を示す工程図である。以下、図２〜図９の
各図とともにシェイジング領域の抽出過程について、順
を追って説明する。
画像解析方法を示す工程図である。以下、図２〜図９の
各図とともにシェイジング領域の抽出過程について、順
を追って説明する。
【００１３】（１）まず、ステップ状エッジの抽出（Ｓ
１） 図２に示す物体１，２を有した原画像に対し、一次微分
を行って非極大値を消去した後、閾値と比較した結果に
より延長の画像処理を施すことによって、図３に示すよ
うなステップ状エッジを抽出する。
１） 図２に示す物体１，２を有した原画像に対し、一次微分
を行って非極大値を消去した後、閾値と比較した結果に
より延長の画像処理を施すことによって、図３に示すよ
うなステップ状エッジを抽出する。
【００１４】（２）シェイジング領域候補の抽出（Ｓ２
〜Ｓ５） （２ａ）次に、上記ステップ状エッジの抽出時と同じ一
次微分処理によって、図４に示すような画像各点の微分
強度と微分方向を計算する。
〜Ｓ５） （２ａ）次に、上記ステップ状エッジの抽出時と同じ一
次微分処理によって、図４に示すような画像各点の微分
強度と微分方向を計算する。
【００１５】（２ｂ）微分強度が一定値以上の点を
“１”、それ以外の点を“０”として、図５に示すよう
に画像を２値化処理する。
“１”、それ以外の点を“０”として、図５に示すよう
に画像を２値化処理する。
【００１６】（２ｃ）小さな“０”の領域をシェイジン
グ領域の欠けとして、その穴埋め処理を行う。
グ領域の欠けとして、その穴埋め処理を行う。
【００１７】（２ｄ）また、小さな“１”の領域をノイ
ズとして、図６に示すように除去（“０”化）する。
ズとして、図６に示すように除去（“０”化）する。
【００１８】（３）シェイジング領域の抽出（Ｓ６〜Ｓ
１０） （３ａ）次に、上記抽出したシェイジング領域候補とス
テップ状エッジを重ね合わせる。
１０） （３ａ）次に、上記抽出したシェイジング領域候補とス
テップ状エッジを重ね合わせる。
【００１９】（３ｂ）シェイジング領域候補に対して、
図７に示すように縮小処理を複数回（ここでは４回）行
う。このとき“１”の画素を削除していくが、ステップ
状エッジと重なっている“１”の画素は削除しない。
図７に示すように縮小処理を複数回（ここでは４回）行
う。このとき“１”の画素を削除していくが、ステップ
状エッジと重なっている“１”の画素は削除しない。
【００２０】（３ｃ）一定値以下の面積を持つ“１”の
領域は、図８に示すように除去する。
領域は、図８に示すように除去する。
【００２１】（３ｄ）残りの“１”の領域に対し、膨張
処理を施して元に戻す。すなわち、この膨張処理で
“１”化される画素は上記（２）の処理以前の画素と一
致させる。
処理を施して元に戻す。すなわち、この膨張処理で
“１”化される画素は上記（２）の処理以前の画素と一
致させる。
【００２２】（４）最後に、ステップ状エッジを含むシ
ェイジング領域のうち、一定値以下のステップ状エッジ
はシェイジング領域の一部として削除するが、基本的に
は図９に示すようにシェイジング領域はステップ状エッ
ジで分離する。
ェイジング領域のうち、一定値以下のステップ状エッジ
はシェイジング領域の一部として削除するが、基本的に
は図９に示すようにシェイジング領域はステップ状エッ
ジで分離する。
【００２３】以上の（１）〜（４）の処理によって、シ
ェイジング領域は主に曲面上に現れ、平面上には余り検
出されない。したがって、シェイジング領域を検出する
ことにより曲面の存在の可能性も明らかになり、シェイ
ジング領域間のステレオ視などによって、その曲面形状
も知ることができる。
ェイジング領域は主に曲面上に現れ、平面上には余り検
出されない。したがって、シェイジング領域を検出する
ことにより曲面の存在の可能性も明らかになり、シェイ
ジング領域間のステレオ視などによって、その曲面形状
も知ることができる。
【００２４】このように、一定値以上の微分値を有し、
その微分方向の変化が小さく、向きも同じである点の連
結領域のうち、一定以上の大きさを有するものをシェイ
ジング領域として容易に抽出することができ、またその
曲面形状の認識も容易である。
その微分方向の変化が小さく、向きも同じである点の連
結領域のうち、一定以上の大きさを有するものをシェイ
ジング領域として容易に抽出することができ、またその
曲面形状の認識も容易である。
【００２５】本来、微分法は画像の明るさが急変するス
テップ状のエッジを微分値の大きな部分として検出する
ために利用されているが、本実施例のように微分方向の
変化を調べることにより、画像の明るさが緩やかに変化
するシェイジング領域の抽出も可能となる。
テップ状のエッジを微分値の大きな部分として検出する
ために利用されているが、本実施例のように微分方向の
変化を調べることにより、画像の明るさが緩やかに変化
するシェイジング領域の抽出も可能となる。
【００２６】ここで、上述の微分方向は、図１０に示す
近傍画素に対して、ＳＸ＝ｈ−ｂ，ＳＹ＝ｆ−ｄとした
とき、次式で表わされる明るさの勾配方向である。
近傍画素に対して、ＳＸ＝ｈ−ｂ，ＳＹ＝ｆ−ｄとした
とき、次式で表わされる明るさの勾配方向である。
【００２７】ｔａｎ-1（ＳＹ／ＳＸ） また、微分強度は、次式で表わされる。
【００２８】
【数１】
【００２９】穴埋め処理は、図１１に示すように、欠け
の部分を周囲と同じ状態にすることである。
の部分を周囲と同じ状態にすることである。
【００３０】縮小処理を４回行うのは、物によっては１
回でも５回以上でも良いが、１回で縮小できる画素は近
傍の１画素だけなので、複数回繰り返して行わないと図
７に示すような状態までノイズを減らすことができない
ためである。なお、図中の点線部分はステップ状エッジ
部分を示し、黒部分はシェイジング領域を示している。
回でも５回以上でも良いが、１回で縮小できる画素は近
傍の１画素だけなので、複数回繰り返して行わないと図
７に示すような状態までノイズを減らすことができない
ためである。なお、図中の点線部分はステップ状エッジ
部分を示し、黒部分はシェイジング領域を示している。
【００３１】また、膨張処理は、図１２に示すように縮
小されたものをノイズを除去しつつ元に戻すために行わ
れるものである。
小されたものをノイズを除去しつつ元に戻すために行わ
れるものである。
【００３２】なお、本発明は車載用カメラを初め、外界
を認識してそのデータを基に各種の作業を行う機器類に
適用することができ、また工場の生産ライン等で稼働す
るロボットの制御機器などにも応用することができる。
を認識してそのデータを基に各種の作業を行う機器類に
適用することができ、また工場の生産ライン等で稼働す
るロボットの制御機器などにも応用することができる。
【００３３】
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、微分方
向の変化を利用して画像分析を行うようにしたため、容
易にシェイジング領域を検出することができ、曲面形状
の認識も容易であるという効果がある。
向の変化を利用して画像分析を行うようにしたため、容
易にシェイジング領域を検出することができ、曲面形状
の認識も容易であるという効果がある。
【図１】 本発明に係る画像解析方法を示す工程図
【図２】 原画像を示す図
【図３】 ステップ状エッジを示す図
【図４】 微分方向を示す図
【図５】 微分強度による閾値処理後を示す図
【図６】 穴埋め及びノイズ除去処理後を示す図
【図７】 縮小処理後を示す図
【図８】 小領域削除処理後を示す図
【図９】 シェイジング領域を示す図
【図１０】 近傍画素を示す説明図
【図１１】 穴埋め処理の一例を示す説明図
【図１２】 ノイズ除去の一例を示す説明図
１ 物体 ２ 物体
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 富田 文明 茨城県つくば市梅園１丁目１番４ 工業技 術院電子技術総合研究所内 (72)発明者 高城 英誌 茨城県つくば市春日２−21−13 つくばプ ラザ503 (72)発明者 石山 豊 神奈川県横浜市青葉区荏田西１−３−１ スタンレー電気株式会社技術研究所内
Claims (4)
- 【請求項１】 原画像から微分法を用いた閾値処理によ
り物体のステップ状エッジを抽出する工程と、画像各点
の微分方向の変化から物体のシェイジング領域候補を抽
出する工程と、前記抽出したステップ状エッジとシェイ
ジング領域候補を比較して前記物体のシェイジング領域
を抽出する工程を有していることを特徴とする画像解析
方法。 - 【請求項２】 シェイジング領域候補を抽出する工程
は、微分処理により画像各点の微分強度と微分方向を計
算し、その微分強度により画像を２値化した後、微分強
度が小さく且つ小さな領域の穴埋め処理を行うととも
に、微分強度が大きく且つ小さな領域の除去処理を行う
ことを特徴とする請求項１記載の画像解析方法。 - 【請求項３】 シェイジング領域を抽出する工程は、シ
ェイジング候補領域とステップ状エッジを重ね合わせ、
シェイジング候補領域に対してステップ状エッジと重な
っている画素を除く微分強度の大きな画素の削除による
縮小処理を行った後、一定値以下の面積の微分強度の大
きな領域を除去するとともに、残りの微分強度の大きな
領域に対して膨張処理を行うことを特徴とする請求項１
または２記載の画像解析方法。 - 【請求項４】 シェイジング領域からその領域の曲面形
状を検出することを特徴とする請求項１ないし３何れか
記載の画像解析方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8234148A JP3051936B2 (ja) | 1996-09-04 | 1996-09-04 | 画像解析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8234148A JP3051936B2 (ja) | 1996-09-04 | 1996-09-04 | 画像解析方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1079019A true JPH1079019A (ja) | 1998-03-24 |
| JP3051936B2 JP3051936B2 (ja) | 2000-06-12 |
Family
ID=16966405
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8234148A Expired - Fee Related JP3051936B2 (ja) | 1996-09-04 | 1996-09-04 | 画像解析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3051936B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004533964A (ja) * | 2001-07-10 | 2004-11-11 | シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト | 車両ドアの開放状態の光学的識別方法および装置 |
-
1996
- 1996-09-04 JP JP8234148A patent/JP3051936B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004533964A (ja) * | 2001-07-10 | 2004-11-11 | シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト | 車両ドアの開放状態の光学的識別方法および装置 |
| US7457437B2 (en) | 2001-07-10 | 2008-11-25 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and device for optically detecting the open state of a vehicle door |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3051936B2 (ja) | 2000-06-12 |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
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