JPS60179883A - 略円形輪郭線の認識方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 本発明はテレビ画像中の略円形輪郭線を高速で認識する
略円形輪郭線の認識方法に関する。

従来の画像中の物体を認識する方法としては、物体の輪
郭線を追跡する方法が挙げられる。この方法は、物体を
構成する各面の線点（エツジ）Ｋ層目するもので、画像
中の明るさの急変している点を数点として抽出し、その
数点を連結することにより線画に変換（８画化）するも
のである。

例えば、上記方法による円・形物体の認識手順の一例を
第１図＜）〜（ｄ）を参照しながら説明すると、テレビ
カメラで撮影した原画像（第１図（ａ）を、まず走査線
に沿って微分処理し、明暗度が急変するｉつの輪郭候補
点を抽出する（第１図（ｂ））。次に、この点の近傍の
各画素について同様の微分処理な行ない、そのうちの最
大の微分値をもつ画素を上述の輪郭候補点に連続した点
とみなし、この操作を繰り返すことにより連続した輪郭
点（輪郭線候補）を得（第１図（Ｃ）　）　、更に、こ
の輪郭点が閉じると（第１図（ｄ））、１つの物体とみ
なすようにしている＠ しかし、かかる従来の輪郭嶺抽出方法忙おいては、輪郭
候補点の追跡を阻害する要因として、（１）金属光沢に
よるブルーミング（第２図＜−＞参照） （２）　物体の重なり（第２図（１））参照）（３１ｇ
ＩＪ体表面のさび、汚れ等による不鮮明な画像 （４１を気的ノイズによる画像の乱れ 等が挙げられ、その結果、本末存在すべき物体を見逃す
といった問題がある。また、これらの問題を解決するた
めには認識用のアルゴリズムが複雑になす、リアルタイ
ム処理がほとんど不可能であるＯ 本発明は上記実情に鑑みてなされたもので、所感の輪郭
線（略円形輪郭線）の有無を極めて高速に認識すること
ができる略円形輪郭線の認識方法を提供することを目的
とする。

この発明によれば、中心間距離が略円形輪郭線の直径相
当だけ離間しそれぞれ主走査方向に並ぶ第１の画素群と
第２の画素群とを１組として指定するためのフィルタ手
段を用いて、前記略円形輪郭線が存在する所定視野の入
力画像を走査するととにより、前記１ｍの各画素群内で
それぞれ明暗度が急変する輪郭候補点が同時に２つ存在
するフィルタ特徴点を探索し、探索した走査位置から副
走査方間にフィルタ特徴点を追跡走査し、この追跡長が
予設定長以上となる場合に１その追跡長の嵐心から略円
形輪郭線の中心位ｔＷ補点をめ、その後前記中心位置候
補点を中心に前記フィルタ手段な予設定角づつ旋回させ
ながら輪郭候補点の有無を検出し、この輪郭候補点の存
在する割合が予設定値以上となるとき略円形輪郭線が存
在すると認識するようにしている。

以下、本発明を添付図面を参照して詳細に説明するゆ 第３図は本発明による路内形輪４線の認識方法を実施す
るだめの装置の一例を示す概略構成図で、検出対象物体
として円形物体１を工ＴＶカメ２２が撮影している場合
に関して示している。工Ｔｖカメ２２は、前記円形物体
１を所定の視野で撮影し、その入力画像の明暗信号を含
むビデオ・コンポジット信号を同期分離回路３およびＡ
／Ｄ変換器４に出力する。同期分離回路３は入力するビ
デオ・コンポジット信号から同期信号を分離し、この同
期信号に基づいてランダム・アクセス・メモリ・アレイ
（ＲＡＭアレイ）５のアドレスを指定し、Ａ／Ｄ変換器
４は入力するビデオ・コンポジット信号の明暗信号な明
暗状態が１６階調の画像データに変換し、これを前記指
定したアドレス位置に書き込む・このようにしてＲＡＭ
アレイ５には、第５図に示す原画像の明暗度を示す一画
面分の画像データが保存される＠なお、ＲＡＭアレイ５
のＸおよびＹアドレスを指定することにより任意の画像
データを抽出することができる〇一方、メモリ６には、
本発明方法を実施するための主プログラム等が記憶され
ており、中央処理１ｆ（ＣＰＵ）７は、その主プログラ
ム内容に基づきＲＡＭアレイ５中の画像データの画像処
理を実行する〇 次に、このＣＰＵ７の処理手順を第６図および第７図に
示すフローチャートに従いながら説明する。

まフ、円形物体の中心位置候補点の探索を行なう・この
探索に啄し、円形物体の直径部分の輪郭線を検出するた
めに、第４図に示すように中心間距離が円形物体の直径
りだけ離間し、それぞれ主走査方向に並ぶ２つ画素群（
各画素群は数画素からなり、長さΔＬを有す）を１組と
して指定するためのフィルタを設定する。これをＬ−フ
ィルタといい、また各画素群の２等分位置をフィルタ位
置という。このＬ−フィルタによれば、フィルタ位置を
特定すれば、上記１組の画素群が一義的に特定される・
なお、Ｌ−フィルタの間隔りは、検出対象物体の幾何学
的形状によって定まり、テレビカメラの拡大率で一義的
に決定される。このため、フィルタ構造の決定に際し学
習等の煩雑な手続は不要である。また、長さΔＬは円形
物体の直径、ノイズ、ボケ成分、光学系の歪により決定
される。

さて、第４図に示すようにフィルタ位置（走査位置）を
開始点ｐＨτに移動し、この走査位置がフィルタ特徴点
であるか否かを調べる・ここで、フィルタ％徴点とは、
走査位置によって指定される１組の画素群内に、同時に
明暗度が急変する輪郭候補点が存在する場合をいう。し
たがって、明暗度が急変する２つの輪郭候補点間の間隔
がほぼ距離りのときフィルタ特徴点が検出される。

走査位置がフィルタ％徴点でない場合には、走査位置を
右方向（Ｘ方向）に数画素分移動する◎この移動量は、
Ｌ−フィルタのチェック範囲ΔＬにより定まる・ そして、走査位置が走査範囲の最右端か否かを判断し、
最右端でない場合には、その現在位置がフィルタ特徴点
であるか否かを判断し、フィルタ特徴点でない場合には
上記処理を繰り返す。

このようにして、フィルタ特徴点がないまま走査位置が
走査範囲の最右端にくると、その走査位置が走査範囲の
最下端か否かを判断する◎走査位置が走査範囲の最下端
（すなわち、第５図の位置Ｐｕｎ　）の場合には、この
画面には「頴出対象物体がない」と判断して画像処理が
終了する。

一方、走査位置が走査範囲の最下端でない場合には、走
査位置を走査範囲の最左端に戻し、かつある距＃（ΔＹ
）だけ下方向（Ｙ方向）に移動する（第５図参照）。そ
して、その走査位置より再び走査を冥行し、フィルタ特
徴点の有無を調べる・次に、フィルタ特徴点が検出され
た場合について説明する。

この場合は、第７図に示すフローチャートに進み、ここ
でまず第８図に示すようにフィルタ、特徴点が検出され
たときのフィルタ位置（走査位置）Ｐｌを、そのときの
２つの輪ＩＱＳｄ補点ＰａおよびＰｂの２等分点Ｐｓに
移動し、この点−ｐＢを副走査方向の追跡スタート位置
Ｐａｔとして記憶する。

すなわち、円形物体の円中心に対して対称位ｆＫある輪
郭像は、ある区間、はぼ平行にあるということに着目し
、フィルタ特徴点が副走査方向にある長さ以上連続する
かを調べるために、まず上記追跡スタート位置Ｐ８を記
憶する。

次に、走査位置をスタート位置Ｐ８の真上の点に移動し
、この点がフィルタ特徴点か否かを判断する。この走査
位置がフィルタ特徴点である場合には、その走査位置を
輪郭候補点の２等分点に移動するとともに、その走査位
置を記憶する。続いて、前記記憶位置のスタート位置Ｐ
８からの距離が基準以下か否かを判断し、基準以下の場
合には再び上方向の追跡を行なうフローに戻り、基準を
越えた場合には１１Ｍ７図にサプルーチ／から抜けて再
び！６図のフィルタ特徴点を探索する走査に移る・この
ようＫして、フィルタ特徴点が存在しなくなるまでフィ
ルタ特徴点の追跡を行なう。なお、上記基準は請求める
円の半径により例えば円の半径の２／３のように設定す
る。したがって、この基準を越える場合は、円の平行部
分としては長過ぎると判断する◎ 一方、走査位置の真上の点がフィルタ特徴点でない場合
、すなわち上方へのフィルタ特徴点の追跡が終了すると
、走査位置を追跡スタート位置Ｐ８に戻し、上記と同様
にして下方向にフィルタ％微点の追跡を行なう。

スタート位置Ｐ８から走査位置までの距離が１醜以下の
状態で下方のフィルタ特徴点の追跡が終了すると、上方
向および下方向の一全追跡長を追跡中に記憶した最上点
ＦＴと最下点Ｐ　Ｂ　（第８図）との差からめ、この追
跡長がある基準以上か否かを判断する。そして、追跡長
が基準未満の場合には、所望の輪ｇ１１１ではないかと
判断し、このフローから抜けて再び第６図のフィルタ特
徴点を探索する走査に移り、追跡長が基準以上の場合に
は円形物体の輪郭線が存在する可能性が高いとして、次
の円形輪郭線であるか否かをチェックするフローに移る
。

この場合、まず上記追跡の最上点ＦＴと最下点ＰＢとの
２等分点より円形物体の中心位置候補点Ｐｏ（第８図）
をめる。続いて、フィルタ位置を上記中心位ｆ候補点Ｐ
ＯＫ移動し、また、そのＬ−フィルタを所定角度づつ回
転させるための回転角０を設定する。次に、勾−フィル
タを回転角θだけ回転しく第９図参照）、その回転位置
がフィルタ特徴点であるか否かを調べる。このようにし
て、Ｌ−フィルタが１８０°回転するまで順次フィルタ
特徴点の有無を調べ、Ｌ−フィルタが１８０°回転した
後、フィルタ特徴点の存在する割合をめる。そして、こ
の割合が基準未満の場合には、このフローから抜けて再
び第６図のフィルタ特徴点を探索する走査の移り、この
割合が基準以上の場合には、回転角Ｏが充分小さいか否
かの判断を行なう＠ なお、回転角０は、どこまで詳細にチェックすればよい
かによって定まり、これは画像内にどの程度円としての
特徴が表われているかに依存する。

したがって、画像内に円としての特徴が少なければ回転
角を小さくする。また、基準となる割合は、画像中の輪
郭線の性質に依存し、その輪郭線の連続性が高ければ１
”により近い割合をとればよ−１゜ 回転角θが充分小さい場合には、「検出対象物体を検出
」と判定しく第６図）、この画像処理は終了する。また
、回転角θが充分小さくない場合には、回転角θを小さ
くシ、その回転角θによって再びフィルタ特徴点を真べ
る。

なお、本実施例ではフィルタ特徴点の割合によって検出
対象物体の有無を判別するようＫしているが、輪郭候補
点の総数の割合によって検出対象物体の有無を判別する
ようにしてもよい。また、検出対象物体は円形物体に限
らず、少な（とも円形あるいは略円形（円形に近い欄内
や多角形〕゛の輪郭線を有するものであれば如何なるも
のでもよい。

以上説明したように本発明によれば、輪郭線の全局の追
跡は行なわず、略円形輪郭線の中心のほぼ平行部分をＬ
−フィルタにより検出追跡してその中心位置候補点を探
索し、その後Ｌ−フィルタを所定角づつ旋回させて輪郭
候補点の存在率をめることにより略円形輪郭線の認識を
行なうため、略円形輪郭線の認識アルゴリズムが簡単と
なり、処理時間を短縮することができる。また、雑音に
対する感受性が低いため対象、物体を見い出す正解率が
高くなる。

【図面の簡単な説明】

第１図（ａ）〜（ｄ）は従来の輪郭線抽出方法による物
体認識の手順を説明するために用いた図、第２図（ａ）
お７′び（＋））はそれぞれ従来の輪郭線の追跡を阻害
する要因の一例を示す図、第３図は本発明にょる略円形
輪郭線の認識方法を実施するための装置の一例を示す概
略構成図、第４図は本発明に係るＬ−フィルタを説明す
るために用いた図、第５図は第３図のＲＡＭアＶイに保
存される画像データの明暗度を示す図、第６図および第
７図は第３図の中央処理装置の処理手順の一例を示すフ
ローチャート、第８図および第９図はそれぞれ第７図の
フローチャートを説明するために用いた図である０１・
・・円形物体、２・・・工ＴＶカメラ、３・・・ＰＩ　
Ｅ　分離回路、４・・・Ａ　／　Ｄ変侯器、５・・・Ｒ
Ａ　ＭアＶイ、６・・・メモリ、７・・・中央処理装ｆ
ｉｔ　（ＯＰ　Ｕ　）。 第５図 第６図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）　中心間距離が略円形輪郭線の直径相当だけ離間
   しそれぞれ主走査方向に並ぶ第１の画素群と第２の画素
   群とを１組として指定するためのフィルタ手段を用いて
   、前記略円形輪郭線が存在する所定視野の入力画像を走
   査するとともに、前記１組の各画素群内でそれぞれ明暗
   度が急変する輪郭候補点の有無を検出し、同時に２つの
   輪郭候補点が存在するフィルタ特徴点となる走査位置に
   達すると、その走査位置から副走査方向にフィルタ特徴
   点を追跡走査し、この追跡長が予設定長以上となる場合
   に前記フィルタ手段によって指定される第１、第２の画
   素群間の中心位置とｍＪ記追跡長の中心位置から略円形
   輪郭線の中心位置候補点をめ、その後前記中心位置候補
   点な中心に前記フィルタ手段を所定角づつ旋回させなが
   らフィルタ特徴点または輪郭候補点の有無を検出し、こ
   のフィルタ特徴点または輪郭候補点の存在する割合が予
   設定値以上となるとき略円形輪郭線が存在すると認識す
   るようにした略円形輪郭線の認識方法０
2. （２）　前記フィルタ特徴点の追跡走査は、前記フィル
   タ特徴点となる走査位置に達したときの２つの輪郭候補
   点の２等分点を追跡スタート位置とし、前記フィルタ手
   段の中心位置を前記スタート位置の真上位置に移動させ
   たときのフィルり特徴点の有無を検出し、フィルタ特徴
   点が存在する場合にはフィルタ手段の中心位置をそσ）
   ２つの輪郭候補点の２等分点の真上位置に再び移動させ
   てフィルタ特徴点の有無を検出し、これをフィルタ特徴
   点が検出されなくなるまで順次上方に走査し、同様にス
   タート位置から下方にも走査することによって追跡走査
   する特許請求の範囲第（１）項記載の略円形輪郭線の認
   識力法。