JPS6286468A - 線画像の折線近似回路 - Google Patents

線画像の折線近似回路

Info

Publication number
JPS6286468A
JPS6286468A JP22725985A JP22725985A JPS6286468A JP S6286468 A JPS6286468 A JP S6286468A JP 22725985 A JP22725985 A JP 22725985A JP 22725985 A JP22725985 A JP 22725985A JP S6286468 A JPS6286468 A JP S6286468A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
line
register
point
approximation
value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP22725985A
Other languages
English (en)
Inventor
Takumi Asaina
巧 朝夷名
Kunio Koshiro
小城 邦雄
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sumitomo Electric Industries Ltd
Original Assignee
Sumitomo Electric Industries Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sumitomo Electric Industries Ltd filed Critical Sumitomo Electric Industries Ltd
Priority to JP22725985A priority Critical patent/JPS6286468A/ja
Publication of JPS6286468A publication Critical patent/JPS6286468A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Image Processing (AREA)

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】 (支)産業上の利用分野 この発明は、空間上に表わされた濃淡画像を線画にする
画像処理装置に関する。特に、線画像から、有効な情報
を損わずにデータを圧縮する折線近似回路に関する。
(社)従来技術とその問題点 文字や図形、物体などをTVカメラで撮像し、これを画
素に分け、明暗について、ある閾値と比較して二値化し
、細線化処理をすると、輪郭線を現わす線画像が得られ
る。
細線化処理というのは、連続する細い輪郭線を得るため
に、不要な黒画素を消去する処理である。
細線化処理の内容については、いくつかの方法があって
、ここでは説明しない。細線化の方法によって、残る黒
画素が異なってくる。線画像というのは連続する黒画素
の集合である。
線画像には、始点と終点とがある。始点と終点との間は
、画素によって連続的に、接続されている。
線画像のデータは、全画素のx%y座標を指定すること
によって完全に記述される。しかし、このようにすると
、データの数が多すぎて、以後の画像処理や、データ記
憶が容易でない。
そこでデータを圧縮するという事が考えられる。
第1図に線画像の例を示す。
始点と終点の間が画素によって連続的に接続されておシ
、連続線は1本しかない。したがって、黒画素そのもの
のかわりに、変化の方向、つまシ線の傾きをデータして
採用することができる。
第2図に、ある画素を中心として、8つの変化の方向を
示す。画素から次の画素への変化は、周囲の8つのいず
れかの画素への変化である。これを0〜7の番号を付け
て、チェインコードと呼ぶ。
直上への動きが01左上斜めへの動きが1で、以後反時
計廻りにチェインコードが対応づけられている。
チェインコードは3ビツトのデータである。ある画素を
指定するには、XSy座標を与えなければならない。こ
れらがmビット(例えば8ビツト又は16ビツト)であ
るとすれば、2mビットのデータ量が必要である。とこ
ろが、チェインコードは3ビツトであるから、ひとつの
点を指定するためのデータ量は(2m−8)ビット減少
する。
そこで、線画像を指定するため、始点の座標(xo s
3’o )と、これに続く変化の方向についてチェイン
コードの系列を用いる、という事が一般に行なわれる。
第8図は第1図の線画像をチェインコードの系列によっ
て表現したものである。
始点から第2点への変化は右上斜めであるから、チェイ
ンコードは7である。第2点から第3点への変化は真上
方向であるから、チェインコードは0である。第3点か
ら第4点への変化は真上方向であるから、チェインコー
ドはOである。以下同様にして、チェインコードを並べ
てゆき、終点に至る。始点とチェインコード列によシ、
線画像を一意的に指定できる。
このようにしても、未だ線画像のデータが多すぎるので
、もつとデータを圧縮する事が望まれる。
このため、折線近似という事がなされる。
これは、線画像を直線とみなしうる部分毎に分割し、各
部分を線分で近似するものである。
曲線ではなく線分で近似するから、近似後の画像は折線
になる。このため、折線近似と呼んでいる。
折線近似すると、データは折線の交差点を指定するもの
だけに減少する。従って、データの数は大幅に減少する
事になる。
従来の折線近似法は、線画像を始点から追跡し、変化の
方向が変わる点(換向点と呼ぶ)を検出し、換向点の間
を線分で結ぶ方法が主流であった。
変化方向は8つのチェインコードによって表わされてい
るから、変化方向の変化は、チェインコードの変化をみ
ることによって分る。従って換向点を順次検出するのは
容易である。
この方法は、いわば微分法であるから、局所的なノイズ
に弱いという難点がある。
線画像を得るには、対象物に照明を当て、反射光をTV
カメラで撮像し、縦横の画素に分け、画素の明暗を二値
化する処理が必要である。このため、照明の状態によっ
て、ノイズが生ずることもある。また、細線化処理によ
ってノイズが発生することもある。
従来法は、換向点を全て検出するから、ノイズをそのま
ま含んでしまう。局所的なノイズは落してしまう方がよ
いのである。
さらに、前記の微分法は、データの圧縮はできるが、線
画像の形状はそのまま残るので、画像的には近似とはい
えない。
近似というのは、データを圧縮する事が、大きな目的で
あるが、それだけではなく、ノイズを落す、という事も
あるのである。
(+7)    目     的 線画像のデータ量を圧縮するために、局所的なノイズに
対して強く、任意の近似度で折線近似できるような線画
像の折線近似回路を与える事が本発明の第1の目的であ
る。
比較的簡単な回路によって、折れ目となる画素の座標を
高速で見い出すことのできる折線近似回路を与える事が
本発明の第2の目的である。
比較的簡単な素子の組合わせからなる回路であって、容
易にLSI化することのできる折線近似回路を与えるこ
とが本発明の第3の目的である。
に)折線近似の原理 従来の微分的な折線近似に対し、本発明者は、いわば積
分的な折線近似法を確立した。これは、チェインコード
で記憶された線画像に対して、極めて有効に使用できる
方法である。
まず、本発明者の創意になる折線近似法を説明する。
まず、始点A(Xolyo)と終点B(xl、yl)と
を結ぶ。線分ABが得られる。線分ABがこの線画像の
第0近似を与える。
直線ABは、線分ABを両側へ無限に延長した直線のこ
とである。ある点と直線の距離というのは、その点から
直線に下した垂線の長さの事である。垂線の足が線分の
外にあっても同じように距離を一義的に定義できる。
線画像を構成する任意の1番目の画素と、直線ABとの
距離をdiとする。
第4図にこれらの関係を示す。
全ての画素について距離dt f求め、この内の最大値
をdjとする。最大値を与える画素をjとする。
これを0点(Xj、Yj)とする。0点を最大距離点と
呼ぶ。
予め近似の度合を決定する距離lを与えておく。
これを近似長lと呼ぶ。
djと4とを比較する。djがlよシ小さければ、近似
操作を打ち切る。djがlよシ大きければ、始点A1終
点Bと、最大距離点C(Xj、Yj)とを結ぶ。
第5図にこれを示す。線画像は2本の線分AC10Hに
よって近似されている。これが第1近似である。
次に、直線ACと、端点A、Cで挾まれる全ての画素と
の距離を計算し、その最大値を求める。
最大値を与える点も求める。これがD点であるとする。
D点と直線ACの距離と近似長lとを比較する。lの方
が長かったとする。この場合、もはや近似を進めない。
つまfi、A、0点とD点とを結ばず、線分ACのまま
にしておく。
線分CBについても同様のことをする。
直線CBと、C,B点で挾まれる線画像1全ての画素と
の距離を求める。距離の最大値をdoとし、最大値を与
える点をEとする。最大距離deと近似長lとを比較す
る。deO方が6.1大きいとする。この場合、端点C
,Bと最大距離点Eとを結ぶ。線分GE、EBに関して
は第2近似である。
さらに、CE間及びEB間について、最大距離をそれぞ
れ求め、これと近似長lとを比較する。
いずれの最大距離も近似長lよシ短いとする。ここで近
似を打ち切る。第6図にこれを示す。
このように、最大距離を与える点を検出し、これが4よ
シ長ければ、この点と両端点とを線分で結合する。新た
な線分はよフ高い近似を与える。
この線分を含む直線と、線分の端点て挾まれる全ての画
素との最大距離を求め、これがlよシ長ければ、同じよ
うにして線分を引いて近似を高める。
以下、最大距離が近似長lより短くなるまで、このよう
な操作を繰り返す。
最大距離がlよシ短くなれば、近似操作を終了する。
このようにして、任意の線画像を折線近似する事ができ
る。
近似長lが長ければ、粗い近似になるが、近似操作に要
する時間は短い。
近似長lが短いと、よシ細い近似になるが、近似に要す
る時間は長くなる。また、lがあまシに短いと、ノイズ
が落ちない、という欠点もあられれる。ノイズや必要な
時間、要求される図形などによシ、適当な近似長lを決
定する。
団 必要な計算式 次に、画素jと、距離djの算出方法について説明する
画素面はxy座標で指定されている。
始点(X8% yo )と終点(Xl、yl)を通る直
線をax −1−by 十〇 = Qによって表わす。
この直線と画素1(xi、yt)との距離diは次式で
与えられる。
パラメータa%b、cは、始点終点の座標を上記の直線
の式に入れて求めることができる。
パラメータの比の値は決まるが、絶対値は決まらない。
そこで、簡単・に、 a = yl−yo         (2)b”’ 
 Xo  Xt          (8)C”  X
13’OXO3’l        (4’とする事が
できる。もちろんこれらに定数を乗じたものであっても
よい。
dlが最大となる画素jを求める時は、分母d’i  
== l aXi 十byi + CI   (51を
定義し、これが最大となる画素jを求める。
線画像の任意の連結において、ある画素(xi % y
i )と、直前の画素(xi−1、yi−1)との変化
分がmi。
niで表わされるとする。ml、niは01+1、−1
のいずれかの値をとシ、チェインコードト一対−の対応
がある。いずれもOであることはない。
これらの値に関して、 xt  =  Xl−1+mt        (61
yi  =  yi−1−1−ni        (
7)が成り立つ。mはX方向への増分、nはy方向の増
分であるから、第2図で定義されるチェインコードに対
し、次の関係がある。
これを第1表に示す。右欄のマルチプレクサ出力につい
ては後に述べる。
第1表 チェインコードとm、 nの値、マルチプレク
サ出力axi−1−byi +c  = aXo+1)
3’o +Cとなる。始点(aoSyo)は直線ax 
+by −t−c = 00上にあるから、(8)式の
右辺第1項は0である。
従って、dlの値は、 となる。同じ式は、次のようにも表現できる。
Δに= amh  +  bnst       (1
0)Σk = ΣΔh          (11)h
=1 ここで、Σ1−1の絶対値がd’i−iである。
チェインコードによって、2つの整数mk、nkが与え
られ、Δにはこれによって決まる。Δk はm、nを0
1+1として与えられるが、次の8つの値a、 −b、
 −a、  b、  a+b、 −a十す、  a−b
−a−b′ff:とる。
結局、代数的距離Σiは、前のΣ1−1に、a、−b。
−a 、・・などを加える事によって求められる。
つまシ、チェインコード列を追跡してゆく際、前の値Σ
ilを保持してゆけば、Δにの足し算のみで、Σiを求
めることができる。
また、この際に、xlyの値を平行に計算し、d’iが
最大になる時の値(Xj S’fj)を保存すると(1
■ とにすれば、簡単な方法で高速にd’tを求め、その画
素の座標が分る。最大距離点の座標が分っていれば、始
点、終点と最大距離点とを結ぶ線分をすぐに確定できる
。次の段階への近似へ迅速に進むことができる。
□□□)発明の構成 本発明は以上に述べた計算を迅速に行なう回路構成に関
するので、第7図によってこれを説明する。
定数レジスタ1〜8は、始点(xo s yo )と、
終点(Xl、’/x )の座標の値から計算されるa、
b。
−a、 −b、 a−b、−a+b、Ia十す、 −a
−b  (7)値を演算に先立ってあらかじめ格納して
おくレジスタ群である。
定数レジスタ1〜8の出力は、マルチプレクサ9に入力
される。これは8人力1出力のマルチプレクサであって
、チェインコードが入力され、第1表に従ってチェイン
コードの値に対応する定数レジスタのひとつの内容(a
lbl−al−bl・・・・の内のひとつ)を選択して
出力する。
マルチプレクサ9の出力は、加算器10に入力される。
マルチプレクサの出力は、前述のΔkに当る値であシ、
これとレジスタ11に保持されている直前の画素までの
代数和Σk−1とが加算されて、Σkが求められる。
この値は、レジスタ11に入力されてここで一時的に保
持される。
結局、加算器10とレジスタ11は、加算器10に入力
されるΣΔにの値を求めるアキュームレータとなってい
る。つまシ、k番目のチェインコードが入力された後、
Σkの値が加算器の出力に現われる。
絶対値算出回路12は加算器出力の絶対値Σkを計算す
る回路である。これは距離d’kに等しい。
絶対値算出回路12の出力は、レジスタ14と比較器1
5に与えられる。
比較器15は5番目の距離d’iが入力された時、レジ
スタ14に保持された値とこれを比較し d/iの方が
大きいか又は等しければ、レジスタ14にd’iをロー
ドする制御信号を出す。レジスタ14にd’tが格納さ
れる。d’tの方が小さい時は制御信号は出ない。レジ
スタ14の内容は不変に保たれる。
従って、レジスタ14が最初0にセットされていれば、
この中には、i番目までの距離の最大値が常に格納され
ていることになる。つまり、レジスタ14と比較器15
は最大値検出回路として機能しているのである。
カウンタ13はチェインコードの数を数えるカウンタで
あシ、チェインコードが入力されるごとに内容を+1す
る。チェインコード計数カウンタ13の出力が入力され
るレジスタ16は比較器15の制御信号によって、カウ
ンタ13の値をロードする。つまシ、レジスタ16には
、i番目までの画素の内、最大距離を与える画素の番号
が一時的に保持されることになる。
デコーダ17はチェインコードの値(θ〜7)に対して
、x1y方向の変化量m、nを、第1表に従って、出力
する。この内mの値は、X方向カウンタ18に与えられ
る。X方向カウンタ18は、アップダウンカウンタであ
って、mの値を積算する。mはO1+1、−1  であ
るからカウンタで積算できる。
nの値は、X方向のカウンタ19に与えられる。
X方向カウンタ19はnの値を積算する。
これらカウンタ18.19はプログラマプ/L/(ブリ
セラタブ/L/)カウンタであって、初期値を設定でき
る。初期値として、始点(xo s 3’o )の座標
Xo s 7oを与える。これ以後、X方向、X方向の
変化mk、nkを順に加えてゆくから、1番目のチェイ
ンコードが入力された時、カウンタ1gハXtO値、カ
ウンタ19はYiO値を保持している事になる。つまシ
、1番目の画素の座標(Xi、 Yi)がこれによって
分る。
X方向レジスタ20、X方向レジスタ21は、比較器1
5が制御信号を発した時に、X方向カウンタ18、X方
向カウンタ19の出力をそれぞれロードする。比較器1
5は、d′iの方が、レジスタ14に保持される値よシ
大きい時に、つまシ、d’1が1番目までで最大値であ
る時に、制御信号を発するから、X方向レジスタ20、
X方向レジスタ21は、最大距離を与える画素のX座標
、Y座標を保持することになる。
従って、終点まで全てのチェインコードが読み出された
時、X方向レジスタ20、X方向レジスタ21には、d
’1の最大値d/jを与える画素jのX1y座標である
xjlYjが保持されている。jの値は、レジスタ16
に保持されている。d′jの値はレジスタ14に保持さ
れている。
d′jの値から、(1)式に従ってdjを求め、これと
近似長lとを比較する。
djO方がlよシ大きければ、始点、終点と、最大距離
点(XIYj)とを線分で接続する。djO方がlよシ
小さければ、これで近似操作を打ち切る。
始点、終点と最大距離点を線分で連結すると、一本の線
分が2本の線分になったわけで、よシ高次の近似になっ
たことになる。
次に、新しい線分の始点、終点が決まるので、これによ
って、a、bの値を決定する。a、bの値が決まれば、
定数レジスタ1〜8の値も決まるので、前回の保持値、
a% 5%  ’1−b%・・・・のかわシに、新しく
計算された保持値を定数レジスタに入力させる。そして
、同様にチェインコードをマルチプレクサ9、デコーダ
17に入力してユキ、新たに最大値を求める。
ただし、後半の部分については、(j+1)番目の画素
がチェインコードの1番目になる。5番目の画素が始点
になるからである。
いずれの回の演算に於ても、演算に先立って、レジスタ
11.14、カウンタ16はクリヤしておき、カウンタ
18.19にはその回の始点の座標Xos’10をロー
ドしておく。
(至) 発明の効果 (1)  チェインコードで表現された線画像を折線で
近似するから、データ量を大幅に圧縮する事ができる。
(2)換向点を見つけるのではなく、長い線分と画素と
の距離が一定値以下になるように折線近似するので、ノ
イズに対して強い。lがノイズのゆらぎよシ大きければ
、ノイズは落ちてしまう。
(3)近似長lがパラメータになっている。これが制御
可能なパラメータであるから、任意の精度で、折線近似
する事ができる。
近似の程度を指定する事ができる。lが近似の程度を表
現すると考えることもできる。
(4)比較的簡単な回路で、折れ目となる画素の番号j
と、座標Xj1Yjとが高速で見出される。
(5)簡単な機能の素子を組合わせればこの回路を作る
ととができるので、回路の全体をLSI化する事は容易
である。
【図面の簡単な説明】
第1図は2次元線画像の一例を示す図。 第2図は画素から次の画素への変化の方向とチェインコ
ードの対応説明図。 第3図は第1図の線画像をチェインコードで表示した例
。 第4図は本発明で用いる折線近似原理の説明図であって
、第O近似を示す線図。 第5図は第1近似を示す線図。 第6図は第2近似以後の最終的な近似線図。 第7図は本発明の折線近似回路構成図。 1〜8・・定数レジスタ 9 ・・・・マルチプレクサ 10・・・・加 算 器 11・・・・レジスタ 12・・・・絶対値算出回路 13・・・・カウンタ 14・・・・レジスタ 15・・・・比 較 器 16・・・・レジスタ 17・・・・デコーダ 18・・・・ X方向カウンタ 19・・・・ X方向カウンタ 20・・・・ n方向レジスタ 21・・・・ y方向レジスタ 発明者   朝夷名  巧 小  城  邦  雄

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. チェインコードで表現された線画像を直線とみなしうる
    部分毎に分割し、各部分を線分で近似するため、線画像
    の始点と終点とを線分で結びこれを含む直線と画素との
    距離の最大値d_jと最大値を与える画素jと座標X_
    j、Y_jとを求め、d_jが予め定められた近似長l
    より大きい場合は始点、終点と最大距離点jとを線分で
    結んで近似を高め、さらにこれら線分を含む直線と線分
    の端点で挾まれる画素との距離の最大値と、最大値を与
    える画素とその座標とを求め、最大距離がlより大きけ
    れば、該線分の端点と最大距離点とを線分で結び近似を
    高める操作を繰り返して、直線と画素の最大距離がl以
    下になるまで線画像を折線近似することとし、始点、終
    点の座標の差a、bから計算されるところの8つの定数
    a、b、−a、−b、a+b、−a−b、−a+b、a
    −bを保持する8つの定数レジスタ1〜8と、線画像を
    表現するチェインコードを入力する事により前記定数レ
    ジスタ1〜8のひとつを選択するマルチプレクサ9と、
    前記マルチプレクサ9の出力Δ_kを加算累積するアキ
    ュームレータと、アキュームレータの出力Σ_kの絶対
    値d_k′を求める絶対値算出回路12と、絶対値算出
    回路12の出力の(k−1)番目までの最大値を保持す
    るレジスタ14と、絶対値算出回路12の出力d_k′
    と、レジスタ14の保持値とを比較しd_k′の方が大
    きいか又は等しい時にd_k′の値をレジスタ14にロ
    ードする制御信号を発する比較器15と、チェインコー
    ドの数を計数するカウンタ13と、比較器15からの制
    御信号によつて前記カウンタ13の値をロードするレジ
    スタ16と、チェインコードから線画像のx方向の変化
    m_kとy方向の変化n_kとを求めるデコーダ17と
    、始点の座標x_0、y_0を予め入力しておきこれら
    にx方向変化m_k、y方向変化n_kを加算しk番目
    の画素の座標X_k、Y_kを求めるx方向カウンタ1
    8、y方向カウンタ19と、比較器15からの制御信号
    によつてx方向カウンタ18、y方向カウンタ19の値
    をロードするx方向レジスタ20、y方向レジスタ21
    とよりなる事を特徴とする線画像の折線近似回路。
JP22725985A 1985-10-12 1985-10-12 線画像の折線近似回路 Pending JPS6286468A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP22725985A JPS6286468A (ja) 1985-10-12 1985-10-12 線画像の折線近似回路

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP22725985A JPS6286468A (ja) 1985-10-12 1985-10-12 線画像の折線近似回路

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPS6286468A true JPS6286468A (ja) 1987-04-20

Family

ID=16858016

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP22725985A Pending JPS6286468A (ja) 1985-10-12 1985-10-12 線画像の折線近似回路

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPS6286468A (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01134682A (ja) * 1987-11-20 1989-05-26 Hitachi Software Eng Co Ltd 折線化処理方法
JPH0210476A (ja) * 1988-06-29 1990-01-16 Fujitsu Ltd 曲線の折線近似装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01134682A (ja) * 1987-11-20 1989-05-26 Hitachi Software Eng Co Ltd 折線化処理方法
JPH0210476A (ja) * 1988-06-29 1990-01-16 Fujitsu Ltd 曲線の折線近似装置

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Mohamed et al. Illumination-robust optical flow using a local directional pattern
EP3779768B1 (en) Event data stream processing method and computing device
Cladera et al. On-device event filtering with binary neural networks for pedestrian detection using neuromorphic vision sensors
Zhang et al. FPGA implementation of eight-direction Sobel edge detection algorithm based on adaptive threshold
CN112200004A (zh) 图像检测模型的训练方法、装置及终端设备
JPS6286468A (ja) 線画像の折線近似回路
CN114419103B (zh) 一种骨架检测跟踪方法、装置及电子设备
JP2003178312A (ja) 運動する物体に付された光学信号マークの重心を写真測量により決定する方法及び装置
WO2023103792A1 (zh) 一种图像处理方法、装置及设备
Yang et al. Real-Time Stereo Vision Hardware Accelerator: Fusion of SAD and Adaptive Census Algorithm
CN115546702A (zh) 一种基于深度学习的检测小目标的方法及系统
Yang et al. Reliable image matching via modified hausdorff distance with normalized gradient consistency measure
JPS6290785A (ja) 線画像の折線近似追跡回路
KR960014195B1 (ko) 윤곽선특징점검출장치
JPH0561975A (ja) 信号マツチング装置
JPS61120002A (ja) 画像のコ−ナ点検出方法及びその装置
CN112183560B (zh) 图像识别方法及装置
KR100851055B1 (ko) 에지투영을 이용한 스테레오 매칭방법
Hagara et al. Histogram memory reduction in FPGA gradient edge detectors
Deshpande et al. Use of horizontal and vertical edge processing technique to improve number plate detection
Khai et al. A Road Self-Guided Hardware-Based Demo System
Yan et al. Research on the Harris algorithm of feature extraction for moving targets In the video
Zhi et al. Applied research of convolution and correlation in digital image processing
Haga et al. The detection of lane boundary markings using the modified spoke filter
JPS58158761A (ja) パタ−ン位置検出方法