JPS628688A - 画像認識方法及び装置 - Google Patents
画像認識方法及び装置Info
- Publication number
- JPS628688A JPS628688A JP60148113A JP14811385A JPS628688A JP S628688 A JPS628688 A JP S628688A JP 60148113 A JP60148113 A JP 60148113A JP 14811385 A JP14811385 A JP 14811385A JP S628688 A JPS628688 A JP S628688A
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- feature
- feature points
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- G—PHYSICS
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- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/42—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation
- G06V10/421—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation by analysing segments intersecting the pattern
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
（分 野）
従来１画像追尾装置等における画像認識、方法は撮像装
置から出力される画像信号の最大振幅を与える点及び画
像信号振幅が所定の閾値と交差する点を求める方法があ
るが、画像ノイズに弱く、誤動作の恐れが非常に高い欠
点があった。
置から出力される画像信号の最大振幅を与える点及び画
像信号振幅が所定の閾値と交差する点を求める方法があ
るが、画像ノイズに弱く、誤動作の恐れが非常に高い欠
点があった。
また、他の従来方法としては、所定の領域内において明
るさの改心を求める方法及び予めメモリ内に記憶された
参照画像と新たに撮像装置から出力される画像との相関
を求めて相関係数最大となる点を検出する方法があるが
、これらは情報量が非常に多く、処理に長時間を費やし
、装置構成も複雑となる欠点があった。
るさの改心を求める方法及び予めメモリ内に記憶された
参照画像と新たに撮像装置から出力される画像との相関
を求めて相関係数最大となる点を検出する方法があるが
、これらは情報量が非常に多く、処理に長時間を費やし
、装置構成も複雑となる欠点があった。
（目 的）
本発明は、以上の欠点に鑑み、画像の認識に際し情報の
がを減少することなく、正確で安定な認識を高速に行う
ことができ、且つ容易にハード構成ができる画像認識方
式を提供する。
がを減少することなく、正確で安定な認識を高速に行う
ことができ、且つ容易にハード構成ができる画像認識方
式を提供する。
（概 要）
開示のものは、撮像装置から出力される画像信号によっ
て形成される画面内の全部又は所定の領域内の画像の特
徴点の数の分布を計測することにより、前記領域内の特
徴抽出を行い、前記画像の認識を行うものである。
て形成される画面内の全部又は所定の領域内の画像の特
徴点の数の分布を計測することにより、前記領域内の特
徴抽出を行い、前記画像の認識を行うものである。
（実施例）
ｆｆｉ１図は本発明の方式を実施するための一実施例で
あり、ｌは撮像装置、２は撮像装置ｌｌから出力される
画像信号によって構成される画面内に所定の大きさの領
域を設定する領域設定部、３及び５は領域設定部？で設
定された所定の大きさの領域に相当する画像信号を入力
し、画像の特徴を抽出する特徴抽出部であり、４及び６
は各々特徴抽出部３及び５から出力される画像の特徴点
の数と分布を計測する特徴点数の分布計測部である。
あり、ｌは撮像装置、２は撮像装置ｌｌから出力される
画像信号によって構成される画面内に所定の大きさの領
域を設定する領域設定部、３及び５は領域設定部？で設
定された所定の大きさの領域に相当する画像信号を入力
し、画像の特徴を抽出する特徴抽出部であり、４及び６
は各々特徴抽出部３及び５から出力される画像の特徴点
の数と分布を計測する特徴点数の分布計測部である。
第２図は本発明における認識方式の説明図であり、第２
図（ａ）の１０は撮像装置１から出力される画像信号に
よって構成される画面、１１は画面１０内に領域設定部
２によって設定される所定の大きさの領域であり、１２
は領域ｌｌ内の画像パターンの一例である。また画面１
０内に示したＸｋで代表される横線は、特徴点数の分布
計測部４で特徴点の数の分布を計数する時の基準線及び
Ｙｋで代表される縦線は、特徴点数の分布計測部５で特
徴点の数の分布を計測する時の基準線である。第２図（
ｂ）は第２図（ａ）の横方向の特徴点数を計数し、縦方
向に分布を計測した図で、Ｐｋ点は一例として、Ｘｋの
基準線上に存在する画像１２の特徴点数を示す、第２図
（Ｃ）は第２図（ａ）の縦方向の特徴点を計数し、横方
向に分子ｌｊを、ＨＡｌｌ Ｌだ図で、Ｑｋ点は一例と
してＹｋの基準線−Ｌに存在する画像１２の特徴点数を
示す。
図（ａ）の１０は撮像装置１から出力される画像信号に
よって構成される画面、１１は画面１０内に領域設定部
２によって設定される所定の大きさの領域であり、１２
は領域ｌｌ内の画像パターンの一例である。また画面１
０内に示したＸｋで代表される横線は、特徴点数の分布
計測部４で特徴点の数の分布を計数する時の基準線及び
Ｙｋで代表される縦線は、特徴点数の分布計測部５で特
徴点の数の分布を計測する時の基準線である。第２図（
ｂ）は第２図（ａ）の横方向の特徴点数を計数し、縦方
向に分布を計測した図で、Ｐｋ点は一例として、Ｘｋの
基準線上に存在する画像１２の特徴点数を示す、第２図
（Ｃ）は第２図（ａ）の縦方向の特徴点を計数し、横方
向に分子ｌｊを、ＨＡｌｌ Ｌだ図で、Ｑｋ点は一例と
してＹｋの基準線−Ｌに存在する画像１２の特徴点数を
示す。
次に第１図により実施例の詳細を説明する。
領域設定部２は画面ｌＯ内において、所定の大きさの画
像認識領域１１を設定する０例えば、撮像装置ｌから出
力される画像信号Ｖｉに含まれる、図示しない水平同期
信号ＨＳＹＮＣの数を画面の始めを設定する垂ｉα同期
信号ＶＳＹＮＣに同期して計数して画像認識領域１１の
上辺ｘＯ及びド辺Ｘｎを設定する。同時に水平走査方向
を水モ同期信号）ＩＳＹＮＣに同期する基準クロックＣ
ＬＫによって、所望の時間間隔に分割し、同時に該クロ
ックＣＬＫを計数することにより画像認識領域１１の右
辺ＹＯ及び左辺Ｙｎを設定する。
像認識領域１１を設定する０例えば、撮像装置ｌから出
力される画像信号Ｖｉに含まれる、図示しない水平同期
信号ＨＳＹＮＣの数を画面の始めを設定する垂ｉα同期
信号ＶＳＹＮＣに同期して計数して画像認識領域１１の
上辺ｘＯ及びド辺Ｘｎを設定する。同時に水平走査方向
を水モ同期信号）ＩＳＹＮＣに同期する基準クロックＣ
ＬＫによって、所望の時間間隔に分割し、同時に該クロ
ックＣＬＫを計数することにより画像認識領域１１の右
辺ＹＯ及び左辺Ｙｎを設定する。
本実施例においては、領域設定部２は画像認識領域１１
に相当する画像信号のみを特徴抽出部３及び５に対して
出力する。
に相当する画像信号のみを特徴抽出部３及び５に対して
出力する。
領域設定部２の詳細を第３図に示し、ＣＬＫ。
ＶＳＹＮＣ、ＨＳＹＮＣのタイムｆ−Ｗ−）を第２図に
示す、第４図（ａ）を参照して説明する。第３図中４０
は撮像による８ビツトの深み（階調）をもった読取信号
Ｖｉの１ライン分を蓄積するラインメモリで、ＣＣＤ等
の読取ラインセンサの１ライン分データ（Ｙ方向）が格
納される。４１は所望領域に相当するデータのみをＶＩ
ＤＥＯとしてブロック３，５に出力せしめるアンドゲー
ト、４２はゲート４１を制御するアンドゲートで、制御
信号はスタートビットカウンタ４３．エンドビットカウ
ンタ４４やスタートラインカウンタ４６、エンドライン
カウンタ４７により形成される。即ち、カウンタ４３，
４４に各々ラインのＹ方向の領域境界のＹｏ、Ｙｎアド
レス（第４図）をセットすると、カウンタ４３，４４は
クロックＣＬＫをＹＯ迄カウントしたときＦ／Ｆ ４５
をセットしてゲート４２にビデオ信号出力のための制御
信号を出力し、更にＹｎ迄カウントしたときＦ／Ｆ４５
をリセットしてその制御信号を停止せしめる。その場合
Ｘ方向の領域境界Ｘ ｏ 、 Ｘ ｎをカウンタ４Ｂ
、４７にセットしていると、カウンタはＨＳＹＮＣをＸ
ｏ迄カウントしてＦ／Ｆ４８をセットし、Ｘｎ迄カウン
トしてリセットするので、ＸｏとＸｎの間だけゲート４
２に制御信号を出力し、結局Ｘ ｏ −Ｘ ｎ 、 Ｙ
ｏ −Ｙ ｎ間のみのデータがゲート４１から出力さ
れる。ｘＯｌＸ ｎ 、 Ｙ Ｏ、Ｙ ｎはデジタイザ
やテンキー等により予め座標指定することによりメモリ
に記憶し、所望人力セットすることができる。カウンタ
４３．４４はＨＳＹＮＣでリセットされ、カウンタ４６
．４７はｖＳＹＮＣでリセットされる。
示す、第４図（ａ）を参照して説明する。第３図中４０
は撮像による８ビツトの深み（階調）をもった読取信号
Ｖｉの１ライン分を蓄積するラインメモリで、ＣＣＤ等
の読取ラインセンサの１ライン分データ（Ｙ方向）が格
納される。４１は所望領域に相当するデータのみをＶＩ
ＤＥＯとしてブロック３，５に出力せしめるアンドゲー
ト、４２はゲート４１を制御するアンドゲートで、制御
信号はスタートビットカウンタ４３．エンドビットカウ
ンタ４４やスタートラインカウンタ４６、エンドライン
カウンタ４７により形成される。即ち、カウンタ４３，
４４に各々ラインのＹ方向の領域境界のＹｏ、Ｙｎアド
レス（第４図）をセットすると、カウンタ４３，４４は
クロックＣＬＫをＹＯ迄カウントしたときＦ／Ｆ ４５
をセットしてゲート４２にビデオ信号出力のための制御
信号を出力し、更にＹｎ迄カウントしたときＦ／Ｆ４５
をリセットしてその制御信号を停止せしめる。その場合
Ｘ方向の領域境界Ｘ ｏ 、 Ｘ ｎをカウンタ４Ｂ
、４７にセットしていると、カウンタはＨＳＹＮＣをＸ
ｏ迄カウントしてＦ／Ｆ４８をセットし、Ｘｎ迄カウン
トしてリセットするので、ＸｏとＸｎの間だけゲート４
２に制御信号を出力し、結局Ｘ ｏ −Ｘ ｎ 、 Ｙ
ｏ −Ｙ ｎ間のみのデータがゲート４１から出力さ
れる。ｘＯｌＸ ｎ 、 Ｙ Ｏ、Ｙ ｎはデジタイザ
やテンキー等により予め座標指定することによりメモリ
に記憶し、所望人力セットすることができる。カウンタ
４３．４４はＨＳＹＮＣでリセットされ、カウンタ４６
．４７はｖＳＹＮＣでリセットされる。
特徴抽出部３及び５は、第４図の如く画像認識領域ｌｌ
内の画像１２の特徴点を抽出する。−例としてコントラ
スト差のエツジを抽出する例について説明する。
内の画像１２の特徴点を抽出する。−例としてコントラ
スト差のエツジを抽出する例について説明する。
特徴抽出部３及び５は 例えば第５図に示す如く、画像
認識領域１１内に相当する画像信号ＶＩＤＥＯを比較器
Ｃ，，Ｃ，により所定の二値化レベルＬ、、Ｌ、で振幅
弁別し１画像１２と背景とのコントラスト差を強調する
、即ち二値化画像を生成する。該二値化画像の立上り立
下りエツジ、即ち画像１２の特徴点に対応するパルスを
発生して後段の特徴点数の分布計測部４及び６に対して
出力する。尚４は二値化したデータを一度フレームメモ
リに格納し、Ｙｋを１ラインとしてＸ、〜Ｘｎに方向に
ライン読出しを行って６に出力する。
認識領域１１内に相当する画像信号ＶＩＤＥＯを比較器
Ｃ，，Ｃ，により所定の二値化レベルＬ、、Ｌ、で振幅
弁別し１画像１２と背景とのコントラスト差を強調する
、即ち二値化画像を生成する。該二値化画像の立上り立
下りエツジ、即ち画像１２の特徴点に対応するパルスを
発生して後段の特徴点数の分布計測部４及び６に対して
出力する。尚４は二値化したデータを一度フレームメモ
リに格納し、Ｙｋを１ラインとしてＸ、〜Ｘｎに方向に
ライン読出しを行って６に出力する。
特徴点数の分布計測部４は、画像認識領域１１の所定の
分解能で走査される基準線ＸＩ−Ｘｎの各ライン毎に画
＠１２の特徴点の数をカウンタデコーダＣ／Ｄにより計
数し、Ｙｋの基準線で代表される縦方向に特徴点数の分
布を計測し、ｘｌ 。
分解能で走査される基準線ＸＩ−Ｘｎの各ライン毎に画
＠１２の特徴点の数をカウンタデコーダＣ／Ｄにより計
数し、Ｙｋの基準線で代表される縦方向に特徴点数の分
布を計測し、ｘｌ 。
Ｘ２−−−一毎にその数データを出力する。−例として
画像１２と背景とのコントラスト差が著しい線画の場合
、特徴抽出部３で生成する二値化画像と画像１２は等価
である。従って特徴抽出部３から出力される画像１２の
特徴点に対応するパルスの数は、画像１２と基準線ｘ１
の交点の数で表わされる。即ち、特徴点数の分布計測部
４では初めに基準線ｘＩと画像１２の交点数、この例で
はゼロを第４図（ｂ）に示すように、点Ｐ、として引き
続き、基べζ線Ｘｋと画像１２の交点数、この場合２点
をＰｋとして順次計測し、特徴点数の分布Ｐ、−Ｐｎを
求める。Ｐ１〜ＰｎをメモリにＸＩ〜Ｘｎと対応させて
格納し、以後の画像処理により用いたり、表示したりす
ることができる。第１図のディスプレイは二値像を表示
するとともに、ＰＨ−Ｐｎを表示することができる。プ
リンタは二値像のプリントをするものである。
画像１２と背景とのコントラスト差が著しい線画の場合
、特徴抽出部３で生成する二値化画像と画像１２は等価
である。従って特徴抽出部３から出力される画像１２の
特徴点に対応するパルスの数は、画像１２と基準線ｘ１
の交点の数で表わされる。即ち、特徴点数の分布計測部
４では初めに基準線ｘＩと画像１２の交点数、この例で
はゼロを第４図（ｂ）に示すように、点Ｐ、として引き
続き、基べζ線Ｘｋと画像１２の交点数、この場合２点
をＰｋとして順次計測し、特徴点数の分布Ｐ、−Ｐｎを
求める。Ｐ１〜ＰｎをメモリにＸＩ〜Ｘｎと対応させて
格納し、以後の画像処理により用いたり、表示したりす
ることができる。第１図のディスプレイは二値像を表示
するとともに、ＰＨ−Ｐｎを表示することができる。プ
リンタは二値像のプリントをするものである。
同様に、特徴点数の分布計測部６は、画像認識領域１１
の所定の分解能で走査される基準線Ｙ。
の所定の分解能で走査される基準線Ｙ。
〜Ｙｎ毎に１２の特徴点の数をカウンタデコーダＣ／Ｄ
２により計数し、Ｘｋの基準線で代表される横方向に
第４図（ｃ）で表わす特徴点数の分布Ｑ１〜Ｑｎを計測
する。尚Ｇ＋ 、ｃ２ 、Ｇ５’ｌ 。
２により計数し、Ｘｋの基準線で代表される横方向に
第４図（ｃ）で表わす特徴点数の分布Ｑ１〜Ｑｎを計測
する。尚Ｇ＋ 、ｃ２ 、Ｇ５’ｌ 。
ＧＹ７はＰ Ｌ” Ｐ ｎ 、 Ｑ ｒ 〜Ｑ ｎ毎に
カウントデータを出力するためのゲートで、Ｘｌ−Ｘｎ
。
カウントデータを出力するためのゲートで、Ｘｌ−Ｘｎ
。
Ｙ１〜Ｙｎのライン毎にデータを分配するものである。
本発明方式によれば、上記説明により求めた画像１２の
特徴点数の分布データＰ、−Ｐｎ及びＱ１〜Ｑｎを用い
て、特徴抽出方法後の異なる時刻に撮像装置ｌから出力
される画面ｌＯ内に特徴抽出時と同じ所定の大きさの画
像認識領域１１を設定し、新たな画像の特徴点数の分布
Ｐ′１〜Ｐ’ｎ及びＱ′８〜（ｒｎを求め、例えば両者
の相関をとることにより画像１２の画面ｌＯ内での移動
方向。
特徴点数の分布データＰ、−Ｐｎ及びＱ１〜Ｑｎを用い
て、特徴抽出方法後の異なる時刻に撮像装置ｌから出力
される画面ｌＯ内に特徴抽出時と同じ所定の大きさの画
像認識領域１１を設定し、新たな画像の特徴点数の分布
Ｐ′１〜Ｐ’ｎ及びＱ′８〜（ｒｎを求め、例えば両者
の相関をとることにより画像１２の画面ｌＯ内での移動
方向。
移動距離を検出することが可能となる。
前記実施例は、本発明方式の一実施例であり、特徴抽出
部３及び５は同じ画像信号に対して、後述の特徴抽出方
法のうち各々異なる方法で構成しても良く、また同一方
法で特徴抽出を行う場合、１つの特徴抽出部でも良い。
部３及び５は同じ画像信号に対して、後述の特徴抽出方
法のうち各々異なる方法で構成しても良く、また同一方
法で特徴抽出を行う場合、１つの特徴抽出部でも良い。
また、画像認識領域１１は必ずしも方形でなくても良く
、特徴点数の分布の計測は、画像に対して第６図に例を
示すように、少なくとも所望の一方向からでも良く１曲
線でも良い。
、特徴点数の分布の計測は、画像に対して第６図に例を
示すように、少なくとも所望の一方向からでも良く１曲
線でも良い。
特徴抽出部３及び５で抽出する特徴点は、前記実施例の
ように、撮像装置から出力される画像性、 号が所定の
閾値と交差する点、あるいは画像信号の極値をとる点等
のコントラスト差を特徴点としても良く、また同様に色
差を特徴点とすることも、又、画像信号を微分した信号
の極値である点、あるいは画像微分信号が所定の閾値に
達する点等の画像信号を加工したことにより得られる特
徴点であっても良い。
ように、撮像装置から出力される画像性、 号が所定の
閾値と交差する点、あるいは画像信号の極値をとる点等
のコントラスト差を特徴点としても良く、また同様に色
差を特徴点とすることも、又、画像信号を微分した信号
の極値である点、あるいは画像微分信号が所定の閾値に
達する点等の画像信号を加工したことにより得られる特
徴点であっても良い。
（効 果）
以を実施例で説明したように１本発明方式では、画像の
特徴点の数の分布を計測しているので、認識の確度が非
常に高く、画像ノイズに対しても強い画像認識を達成す
ることができ、且つ画像相関のように二次元多値の情報
で画像認識を行う場合に比較して、処理速度が速く且つ
ハード化が容易である。
特徴点の数の分布を計測しているので、認識の確度が非
常に高く、画像ノイズに対しても強い画像認識を達成す
ることができ、且つ画像相関のように二次元多値の情報
で画像認識を行う場合に比較して、処理速度が速く且つ
ハード化が容易である。
第１図は本発明方式を実施するための簡単な構成ブロッ
ク図、第２図は水平、垂直同期信号図、第３図は領域設
定部の回路図、第４図（ａ）は本発明方式を説明するた
めの画面模式図、第４図（ｂ）、（ｃ）は本発明方式の
画像特徴点の数の分布を示す図、第５図は特徴抽出部、
計測部の回路図、第６図は第２図（ａ）、（ｂ）、（ｃ
）を−膜化した図であり、ｌは撮像装置、３，５は特徴
抽出部である。
ク図、第２図は水平、垂直同期信号図、第３図は領域設
定部の回路図、第４図（ａ）は本発明方式を説明するた
めの画面模式図、第４図（ｂ）、（ｃ）は本発明方式の
画像特徴点の数の分布を示す図、第５図は特徴抽出部、
計測部の回路図、第６図は第２図（ａ）、（ｂ）、（ｃ
）を−膜化した図であり、ｌは撮像装置、３，５は特徴
抽出部である。
Claims (1)
- １、画面内の全部又は所定の領域内の画像の特徴点の数
の分布を計測することにより、前記領域内の画像のパタ
ーンを認識することを特徴とする画像認識方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60148113A JP2603215B2 (ja) | 1985-07-04 | 1985-07-04 | 画像認識方法及び装置 |
| US08/231,783 US5450503A (en) | 1985-07-04 | 1994-04-25 | Image recognition method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60148113A JP2603215B2 (ja) | 1985-07-04 | 1985-07-04 | 画像認識方法及び装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS628688A true JPS628688A (ja) | 1987-01-16 |
| JP2603215B2 JP2603215B2 (ja) | 1997-04-23 |
Family
ID=15445540
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60148113A Expired - Lifetime JP2603215B2 (ja) | 1985-07-04 | 1985-07-04 | 画像認識方法及び装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5450503A (ja) |
| JP (1) | JP2603215B2 (ja) |
Families Citing this family (9)
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