JPH08161508A - Pattern detecting method - Google Patents
Pattern detecting methodInfo
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- JPH08161508A JPH08161508A JP6306032A JP30603294A JPH08161508A JP H08161508 A JPH08161508 A JP H08161508A JP 6306032 A JP6306032 A JP 6306032A JP 30603294 A JP30603294 A JP 30603294A JP H08161508 A JPH08161508 A JP H08161508A
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- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、撮像された画像中の所
定パターンの形状または重心を検出するパターン検出方
法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a pattern detecting method for detecting the shape or center of gravity of a predetermined pattern in a picked-up image.
【０００２】[0002]
【従来の技術】カメラで撮像した画像を処理して物体の
位置を計測する場合、カメラのキャリブレーション（校
正）が必要不可欠である。カメラキャリブレーションと
は、世界座標系（絶対座標系）に対するカメラの位置と
向き、カメラの焦点距離・画像中心を求めることである
（特開平６−１３７８４０号公報参照）。2. Description of the Related Art When processing an image picked up by a camera to measure the position of an object, calibration of the camera is indispensable. The camera calibration is to obtain the position and orientation of the camera with respect to the world coordinate system (absolute coordinate system), the focal length of the camera, and the image center (see Japanese Patent Laid-Open No. 6-137840).
【０００３】三次元空間中の点Ｐi をカメラで撮像した
とき、画面中の点ｐi に投影されるものとする。そし
て、例えば図１１に示すような、整列した複数の円パタ
ーン１５が描かれているキャリブレーションプレート１
０を用いてカメラキャリブレーションを行なう場合、図
１２に示すように、点Ｐi の座標（Ｘi ，Ｙi ，Ｚi ）
と点ｐi の座標（ｘi ，ｙi ）が既知である必要があ
る。点Ｐi として、例えばキャリブレーションプレート
１０に描かれている円パターン１５の中心を用い、この
キャリブレーションプレート１０を距離ｄずつ正確に移
動させることにより、座標が既知である点Ｐi （Ｘi ，
Ｙi ，Ｚi ）を用意できる。そして、このキャリブレー
ションプレート１０をカメラで撮像し、画像を処理して
円パターン１５の中心を算出することにより、画面２０
中の点ｐi の座標（ｘi ，ｙi ）を求めることができ
る。When a point P i in the three-dimensional space is imaged by a camera, it is projected on the point p i on the screen. Then, for example, the calibration plate 1 in which a plurality of aligned circular patterns 15 are drawn as shown in FIG.
When camera calibration is performed using 0, as shown in FIG. 12, the coordinates (X i , Y i , Z i ) of the point P i are set.
And the coordinates (x i , y i ) of the point p i need to be known. As the point P i , for example, the center of the circular pattern 15 drawn on the calibration plate 10 is used, and the calibration plate 10 is accurately moved by the distance d to obtain a point P i (X i) whose coordinates are known. ，
Y i , Z i ) can be prepared. Then, the calibration plate 10 is imaged by a camera, the image is processed, and the center of the circular pattern 15 is calculated.
The coordinates (x i , y i ) of the inside point p i can be obtained.
【０００４】円パターン１５の中心を算出する一般的な
方法として、入力画像を２値化し、円パターン１５の重
心（＝中心）を求めることが行われているが（特開昭６
３−１９０８７号公報参照）、円パターン１５の中心を
求めることの他に、正方形パターンの中心や頂点を用い
ることもできる。As a general method for calculating the center of the circle pattern 15, the input image is binarized and the center of gravity (= center) of the circle pattern 15 is obtained (Japanese Patent Laid-Open No. 6-58242).
In addition to obtaining the center of the circular pattern 15, the center or the vertex of the square pattern can be used.
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】ところで、画像処理に
より物体の位置をより正確に計測するためには、カメラ
キャリブレーションをより正確に行うことが必要であ
り、そのために、画面２０中での点ｐi の座標（ｘi ，
ｙi ）を正確に算出することが必要となる。しかしなが
ら、従来の円パターン１５の重心（＝中心）を求める方
法では、画像を２値化することによってパターン境界付
近での濃度情報が失われてしまうため、画素の分解能以
上の精度で円パターン１５の重心を求めるのは不可能で
あった。By the way, in order to more accurately measure the position of an object by image processing, it is necessary to perform more accurate camera calibration. coordinates of p i (x i ,
It is necessary to accurately calculate y i ). However, in the conventional method of obtaining the center of gravity (= center) of the circular pattern 15, since the density information near the pattern boundary is lost by binarizing the image, the circular pattern 15 is more accurate than the pixel resolution. It was impossible to find his center of gravity.
【０００６】また、カメラキャリブレーションに正方形
のキャリブレーションパターンの頂点を用いる場合であ
っても、該正方形パターンの４辺を構成する直線を正確
に検出することが必要となるが、従来の正方形パターン
の４辺を検出する方法では、画像を２値化することによ
ってパターン境界付近での濃度情報が失われてしまうた
め、画素の分解能以上の精度で正方形の辺を求めるのは
不可能であった。Even when the vertices of a square calibration pattern are used for camera calibration, it is necessary to accurately detect the straight lines forming the four sides of the square pattern. In the method of detecting the four sides, the density information near the pattern boundary is lost by binarizing the image, and thus it is impossible to obtain the side of the square with an accuracy higher than the resolution of the pixel. .
【０００７】そこで、本発明は、パターンの形状または
重心を画素の分解能以上の精度で検出することができる
パターン検出方法を提供することを目的とする。Therefore, an object of the present invention is to provide a pattern detection method capable of detecting the shape or center of gravity of a pattern with an accuracy higher than the resolution of pixels.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】本発明は、請求項１に記
載されているように、撮像された画像中の所定パターン
の形状を検出するパターン検出方法であって、上記パタ
ーンの境界部分に位置する中間輝度値を有する領域の濃
度情報を加味して上記パターンの形状を検出することを
特徴とするものである。According to a first aspect of the present invention, there is provided a pattern detecting method for detecting the shape of a predetermined pattern in a picked-up image, the method comprising: It is characterized in that the shape of the pattern is detected in consideration of the density information of the area having the intermediate brightness value.
【０００９】上記パターンの境界部分に位置する中間輝
度値を有する領域の濃度情報を求める１つの態様におい
ては、請求項２に記載されているように、上記パターン
を含む所定領域中の画素の輝度値分布を算出し、該輝度
値分布に対して第１のしきい値と該第１のしきい値より
も高輝度の第２のしきい値とをそれぞれ設定し、上記第
１のしきい値以下の輝度値を有する画素の輝度値を上記
輝度値分布の最小輝度値に変換し、かつ上記第２のしき
い値以上の輝度値を有する画素の輝度値を上記輝度値分
布の最大輝度値に変換するとともに、上記第１および第
２のしきい値の間の中間輝度値を有する画素に対して、
上記最小輝度値と上記最大輝度値との間に分布する輝度
値を割り当てて正規化することに基づいて、上記パター
ンの境界部分に位置する中間輝度値を有する領域の濃度
情報を得ることができる。In one aspect of obtaining the density information of an area having an intermediate brightness value located at the boundary portion of the pattern, as described in claim 2, the brightness of the pixel in the predetermined area including the pattern. A value distribution is calculated, and a first threshold value and a second threshold value having a higher brightness than the first threshold value are set for the brightness value distribution, and the first threshold value is set. A luminance value of a pixel having a luminance value less than or equal to a value is converted into a minimum luminance value of the luminance value distribution, and a luminance value of a pixel having a luminance value of the second threshold value or more is converted to the maximum luminance value of the luminance value distribution. A pixel having an intermediate luminance value between the first and second threshold values,
Based on allocating and normalizing the brightness values distributed between the minimum brightness value and the maximum brightness value, it is possible to obtain the density information of the region having the intermediate brightness value located at the boundary portion of the pattern. .
【００１０】上記パターンの境界の検出に際しては、請
求項３に記載されているように、上記パターンの大略の
境界線を求め、該境界線に対してほぼ直交する方向に延
長されたパターン境界検出用ウインドウを上記大略の境
界線に沿って走査させて、該ウインドウの各走査位置に
おいて該ウインドウの延長方向に整列する中間輝度値を
有する画素を含む複数の画素の該ウインドウの延長方向
の輝度値の変化を曲線で近似させ、該曲線が所定の輝度
しきい値を横切る点から、上記パターンの真の境界位置
を推定することができる。When detecting the boundary of the pattern, as described in claim 3, a general boundary line of the pattern is obtained, and a pattern boundary detection extended in a direction substantially orthogonal to the boundary line is detected. Brightness of the plurality of pixels in the extension direction of the window including a pixel having an intermediate brightness value aligned in the extension direction of the window at each scanning position of the window Can be approximated by a curve, and the true boundary position of the pattern can be estimated from the point where the curve crosses a predetermined brightness threshold value.
【００１１】上記パターンの大略の境界線が直線状をな
す場合に、請求項４に記載されているように、上記ウイ
ンドウを上記大略の境界線に沿って直線的に走査させて
上記パターンの真の境界線を検出することができる。When the boundary line of the pattern has a straight line shape, the window is linearly scanned along the boundary line so that the true pattern of the pattern is obtained. The boundary line of can be detected.
【００１２】また本発明は、請求項５に記載されている
ように、撮像された画像中の所定パターンの重心を検出
するパターン検出方法であって、上記パターンの境界部
分に位置する中間輝度値を有する領域の輝度情報を加味
して上記パターンの重心を検出することを特徴とする。According to a fifth aspect of the present invention, there is provided a pattern detecting method for detecting the center of gravity of a predetermined pattern in a picked-up image, wherein the intermediate luminance value is located at the boundary portion of the pattern. It is characterized in that the center of gravity of the pattern is detected by taking into consideration the luminance information of the region having.
【００１３】上記パターンの境界部分に位置する中間輝
度値を有する領域の濃度情報を求める１つの態様におい
ては、請求項６に記載されているように、上記パターン
を含む所定領域中の画素の輝度値分布を算出し、該輝度
値分布に対して第１のしきい値と該第１のしきい値より
も高輝度の第２のしきい値とをそれぞれ設定し、上記第
１のしきい値以下の輝度値を有する画素の輝度値を上記
輝度値分布の最小輝度値に変換し、かつ上記第２のしき
い値以上の輝度値を有する画素の輝度値を上記輝度値分
布の最大輝度値に変換するとともに、上記第１および第
２のしきい値の間の中間輝度値を有する画素に対して、
上記最小輝度値と上記最大輝度値との間に分布する輝度
値を割り当てて正規化することに基づいて、上記パター
ンの境界部分に位置する中間輝度値を有する領域の濃度
情報を得ることができる。In one aspect of obtaining the density information of the area having the intermediate brightness value located at the boundary portion of the pattern, as described in claim 6, the brightness of the pixel in the predetermined area including the pattern. A value distribution is calculated, and a first threshold value and a second threshold value having a higher brightness than the first threshold value are set for the brightness value distribution, and the first threshold value is set. A luminance value of a pixel having a luminance value less than or equal to a value is converted into a minimum luminance value of the luminance value distribution, and a luminance value of a pixel having a luminance value of the second threshold value or more is converted to the maximum luminance value of the luminance value distribution. A pixel having an intermediate luminance value between the first and second threshold values,
Based on allocating and normalizing the brightness values distributed between the minimum brightness value and the maximum brightness value, it is possible to obtain the density information of the region having the intermediate brightness value located at the boundary portion of the pattern. .
【００１４】上記画像パターンが円または矩形である場
合、請求項７に記載されているように、上記画像パター
ンの両端の境界に跨がるように延長された重心検出用ウ
インドウをその延長方向とほぼ垂直な方向に走査させ
て、該ウインドウの各走査位置において該ウインドウの
延長方向に整列する中間輝度値を有する画素を含む複数
の画素からなる細長いパターン部分の重心をそれぞれ求
め、次いで、該重心の点列に近似する直線を算出する処
理を、上記ウインドウの互いに異なる方向への複数回の
走査毎に行なって、得られた複数本の上記直線の交点ま
たは該複数本の上記直線に対して最も近い点を上記パタ
ーンの重心と定めることができる。When the image pattern is a circle or a rectangle, as described in claim 7, the barycenter detection window extended so as to extend over the boundaries of both ends of the image pattern is defined as the extension direction. Scanning is performed in a substantially vertical direction to determine the centroids of elongated pattern portions each including a plurality of pixels including pixels having an intermediate luminance value aligned in the extension direction of the window at each scanning position of the window, and then the centroids. The process of calculating a straight line that approximates the point sequence is performed for each of a plurality of scans in different directions of the window, and the obtained intersection points of the straight lines or the straight lines are obtained. The closest point can be defined as the center of gravity of the pattern.
【００１５】その場合の好ましい実施例は、上記ウイン
ドウの走査を互いに垂直な２方向について行なうことに
より２本の直線を算出し、該２本の直線の交点を上記画
像パターンの重心と定めるようにすることである。In a preferred embodiment in that case, two straight lines are calculated by scanning the window in two directions perpendicular to each other, and an intersection of the two straight lines is determined as the center of gravity of the image pattern. It is to be.
【００１６】[0016]
【作用および発明の効果】請求項１または５に記載され
た発明によれば、画像中のパターンの境界部分に位置す
る中間輝度値を有する領域の濃度情報を加味して上記パ
ターンの形状または重心を検出しているから、パターン
の物体の形状または重心を高精度をもって検出すること
ができる。According to the invention described in claim 1 or 5, the shape or the center of gravity of the pattern is added in consideration of the density information of the region having the intermediate luminance value located at the boundary portion of the pattern in the image. Is detected, the shape or the center of gravity of the pattern object can be detected with high accuracy.
【００１７】特に、請求項２または６に記載された発明
によれば、上記パターンの境界部分に位置する中間輝度
値を有する画素の濃度情報を正規化して多値化している
ことにより、パターンの形状または重心を画素の分解能
以上の精度で正確に算出することが可能になり、円また
は矩形（正方形を含む）パターンを用いたカメラキャリ
ブレーションを行なうのに好適である。In particular, according to the invention described in claim 2 or 6, the density information of the pixel having the intermediate luminance value located at the boundary portion of the pattern is normalized and multivalued. It is possible to accurately calculate the shape or the center of gravity with a resolution equal to or higher than the resolution of pixels, and this is suitable for performing camera calibration using a circular or rectangular (including square) pattern.
【００１８】また、請求項３または７に記載された発明
によれば、パターン境界検出用ウインドウまたは重心検
出用ウインドウを走査させて、該ウインドウの各走査位
置におけるパターンの境界位置または部分重心を検出
し、これに基づいて、上記パターンの境界線または重心
を求めているから、パターンの形状または重心を容易に
検出することができる。According to the invention described in claim 3 or 7, the pattern boundary detection window or the center of gravity detection window is scanned to detect the boundary position or partial center of gravity of the pattern at each scanning position of the window. However, since the boundary line or center of gravity of the pattern is obtained based on this, the shape or center of gravity of the pattern can be easily detected.
【００１９】[0019]
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例につい
て説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００２０】（実施例１）先ず初めに、画像中の所定パ
ターンの形状検出および重心検出の双方に適用し得る、
パターンの境界部分に位置する中間輝度値を有する領域
の濃度情報を得る方法の実施例について説明する。(Embodiment 1) First, it can be applied to both the shape detection and the center of gravity detection of a predetermined pattern in an image.
An embodiment of a method of obtaining the density information of the area having the intermediate luminance value located at the boundary portion of the pattern will be described.
【００２１】カメラキャリブレーションのために撮影す
るパターンを、図１１に示すような、背景が白色、パタ
ーンが黒色の円である場合として、図１に示すように、
少数の円パターン１５を含む視野（撮像画面）の面積を
Ｓ，視野中で円パターン１５が占める面積をＣとすると
き、全撮像画面に占める円パターン領域の割合Ｐは、Ｐ
＝Ｃ／Ｓとなる。As shown in FIG. 1, assuming that the pattern to be photographed for camera calibration is a circle with a white background and a black pattern, as shown in FIG.
When the area of the visual field (imaging screen) including a small number of circular patterns 15 is S and the area occupied by the circular pattern 15 in the visual field is C, the ratio P of the circular pattern area to the entire imaging screen is P.
= C / S.
【００２２】ここで、視野の縦寸法をＨ、横寸法をＷと
すると、Ｓ＝Ｈ×Ｗであり、かつ円パターン１５の１つ
の面積をＳｐ、視野中の円パターン１５の数をｎとする
と、Ｃ＝ｎ×Ｓｐであるから、Ｐは次式で計算できる。Assuming that the vertical dimension of the visual field is H and the horizontal dimension is W, S = H × W, one area of the circular pattern 15 is Sp, and the number of circular patterns 15 in the visual field is n. Then, since C = n × Sp, P can be calculated by the following equation.
【００２３】Ｐ＝Ｃ／Ｓ＝（ｎ×Ｓｐ）／（Ｈ×Ｗ） いま、撮像画面における図２に示すような面積Ｓｐを有
する１つの円パターン１５のパターン領域（黒領域）１
５ａの面積をＳａ、周辺部の境界領域（黒領域と白領域
との中間値領域）１５ｂの面積をＳｂとして、境界領域
１５ｂが円パターン１５全体（境界領域１５ｂを含む）
に占める割合をＴとすると、 Ｔ＝Ｓｂ／Ｓｐ＝Ｓｂ／（Ｓａ＋Ｓｂ） 上記Ｔは経験的に決定され、例えば、Ｔ＝０．１とな
る。P = C / S = (n × Sp) / (H × W) Now, the pattern area (black area) 1 of one circular pattern 15 having an area Sp as shown in FIG.
The area of 5a is Sa, the area of the peripheral boundary area (the intermediate value area between the black area and the white area) 15b is Sb, and the boundary area 15b is the entire circular pattern 15 (including the boundary area 15b).
The ratio of T to T is: T = Sb / Sp = Sb / (Sa + Sb) The above T is empirically determined, for example, T = 0.1.
【００２４】次に、図３に示すように、全画面の濃度ヒ
ストグラムを作成し、画面の全画素数をＮとすると、各
領域の画素数は下記のようになる。Next, as shown in FIG. 3, if a density histogram of the entire screen is created and the total number of pixels of the screen is N, the number of pixels in each area is as follows.
【００２５】 パターン領域（黒領域）１５ａ：Ｎ×Ｐ×（１−Ｔ） 境界領域（中間値領域）１５ｂ：Ｎ×Ｐ×Ｔ 背景領域（白領域） ：Ｎ×（１−Ｐ） そこで、輝度の低い方からの累積画素数の全画面に対す
る割合がＰ×（１−Ｔ）になる輝度値ＸL を第１のしき
い値として、それ以下の輝度を有する画素をパターン領
域（黒領域）とみなし、その輝度値を０とする。同様に
輝度の高い方から（１−Ｐ）となる輝度値ＸH を第２の
しきい値として、それ以上の輝度を有する画素を背景領
域（白領域）とみなし、その輝度値を例えば輝度値を８
ビットの数で表す場合２５５とする。そして、図４に示
すように、この間の輝度値を有する境界領域（中間値領
域）の画素の輝度値を１から２５４に正規化すると、入
力画像の輝度値は図５に示すようになる。そして、この
入力画像を反転することにより、図６に示すように、背
景領域が０、パターン領域が２５５、境界領域が２４４
〜１の濃度値をとるようになる。すなわち、反転画像に
おける濃度値が１以上の領域がパターン領域１５ａと境
界領域１５ｂとを含む円パターン１５の領域であるか
ら、この濃度値１以上の領域をラベル付けして、同一ラ
ベルが付いた領域Ａk の重心Ｇk （ｘk ，ｙk ），ｋ＝
１，２，…，ｎを下式から求めることによって、円パタ
ーン１５の重心を高分解能をもって算出することができ
る。Pattern area (black area) 15a: N × P × (1-T) Border area (intermediate value area) 15b: N × P × T Background area (white area): N × (1-P) The first threshold value is a brightness value XL at which the ratio of the cumulative number of pixels from the lower brightness side to the entire screen is P * (1-T), and pixels having brightness lower than that are used as pattern areas (black areas). ), And the brightness value is set to 0. Similarly, a luminance value X H that becomes (1-P) from the higher luminance is used as a second threshold value, and a pixel having a luminance higher than that is regarded as a background region (white region), and the luminance value is, for example, the luminance. Value 8
When expressed in the number of bits, it is set to 255. Then, as shown in FIG. 4, when the brightness values of the pixels in the boundary area (intermediate value area) having the brightness values in between are normalized from 1 to 254, the brightness value of the input image becomes as shown in FIG. Then, by inverting this input image, as shown in FIG. 6, the background area is 0, the pattern area is 255, and the boundary area is 244.
It takes a density value of ˜1. That is, since the area having the density value of 1 or more in the reverse image is the area of the circular pattern 15 including the pattern area 15a and the boundary area 15b, the area having the density value of 1 or more is labeled and given the same label. Center of gravity of region A k G k (x k , y k ), k =
By obtaining 1, 2, ..., N from the following equation, the center of gravity of the circular pattern 15 can be calculated with high resolution.
【００２６】[0026]
【数１】 [Equation 1]
【００２７】ただし、Ｎは領域Ａk 内に含まれる画素の
数、ｘi ，ｙi は画面中での画素の座標値、Ｉ（ｘi ，
ｙi ）は（ｘi ，ｙi ）の位置の画像の濃度値を表わ
す。Here, N is the number of pixels included in the area A k , x i and y i are the coordinate values of the pixels on the screen, and I (x i ,
y i ) represents the density value of the image at the position of (x i , y i ).
【００２８】したがって、従来のように単純に単一しき
い値で２値化するよりも高精度に、重心位置を算出する
ことができる。Therefore, it is possible to calculate the position of the center of gravity with higher accuracy than in the conventional case where binarization is simply performed with a single threshold value.
【００２９】なお、上記実施例では、中間の輝度値を有
する領域の輝度値を１から２５４までの段階に正規化し
ているが、これよりも少ない段階の正規化であっても、
高精度化が可能であり、どの程度の多段階化が適当であ
るかは、画像のダイナミックレンジに依存する。In the above embodiment, the luminance value of the area having the intermediate luminance value is normalized to the stage of 1 to 254, but even if the number of stages is smaller than this,
It is possible to achieve high precision, and to what extent multiple steps are appropriate depends on the dynamic range of the image.
【００３０】また上記処理を領域分割して行なうことに
より、撮像時の照明にムラがある場合でも、正確にパタ
ーンの重心Ｇ（ｘ，ｙ）を求めることができる。さら
に、１つの円パターン１５を含む複数の領域に自動的に
分割することにより、パターンの撮像された大きさによ
らない検出が可能となる。実際の円パターン１５の半径
をＲ、円パターンの間隔をＤとすると、円パターン１５
を含むＤ×Ｄの正方形の中に占める円パターン１５の割
合は、２πＲ2 ／Ｄ2 である。そして、上記分割に際し
ては、画面上で、円パターン１５の中心間を２等分する
ように領域を分割し、それぞれの領域で上記の処理を行
なえば良い。Further, by performing the above-described processing by dividing the area into regions, the center of gravity G (x, y) of the pattern can be accurately obtained even if the illumination at the time of image pickup is uneven. Furthermore, by automatically dividing into a plurality of regions including one circular pattern 15, it is possible to detect the pattern regardless of the imaged size. Assuming that the radius of the actual circle pattern 15 is R and the space between the circle patterns is D, the circle pattern 15
The ratio of the circular pattern 15 in the D × D square including is 2πR 2 / D 2 . Then, at the time of the above division, the area may be divided on the screen so as to divide the center of the circular pattern 15 into two equal parts, and the above processing may be performed for each area.
【００３１】（実施例２）本実施例は、キャリブレーシ
ョンパターン３０が図７（ａ）に示すように正方形であ
る場合に、正方形の辺を検出し、これら辺の交点を算出
することにより、正方形の４つの頂点をキャリブレーシ
ョンの特徴点として検出する方法である。(Embodiment 2) In this embodiment, when the calibration pattern 30 is a square as shown in FIG. 7A, the sides of the square are detected and the intersections of these sides are calculated. This is a method of detecting four vertices of a square as calibration feature points.
【００３２】正方形のキャリブレーションパターン３０
の各辺は、画像の走査線方向に対してほぼ水平あるいは
垂直に配置しておく。これにより、画面上でほぼ水平あ
るいは垂直の線分として、正方形の辺を抽出することが
できる。Square calibration pattern 30
The respective sides of are arranged substantially horizontally or vertically with respect to the scanning line direction of the image. As a result, the sides of the square can be extracted as line segments that are almost horizontal or vertical on the screen.
【００３３】先ず、図７（ａ）の画像を微分して、図７
（ｂ）に示すように水平方向のエッジを検出した後、ハ
フ（Ｈｏｕｇｈ）変換により、図７（ｃ）に示すような
直線４０を検出する。First, the image of FIG. 7A is differentiated to obtain the image of FIG.
After detecting the horizontal edge as shown in (b), the straight line 40 as shown in FIG. 7 (c) is detected by Hough transform.
【００３４】次に、図８にパターン境界部分の拡大図で
示すように、ハフ変換で求めた、パターン３０の大略の
境界線を表す直線４０に対してほぼ直交する方向に延長
された境界検出用ウインドウ５０を用意し、該ウインド
ウ５０をその延長方向と垂直な方向に直線４０に沿って
走査させる。このウインドウ５０は、例えば５画素分の
長さと１画素分の幅を有する。正方形パターン３０を構
成する画素については、上記実施例１で述べたように、
例えば黒領域の輝度を０、白領域の輝度を２５５として
予め白、黒、中間値の輝度の多値正規化が行われている
ものとし、ウインドウ５０内の画素の輝度値をＩで表し
たとき、該ウインドウ５０の各走査位置においてこのウ
インドウ５０の延長方向に整列する中間輝度値を有する
画素を含む５個の画素の輝度値の変化を２次曲線で近似
させ、この近似曲線５５が所定のしきい値（例えば１２
７）を横切る点を算出することにより、正方形パターン
３０の境界位置を推定する。そして、ウインドウ５０の
各走査位置において推定した境界位置の点列を例えば最
小二乗法により直線化することにより、正方形パターン
３０の真の境界線、すなわちパターン３０の水平方向の
辺を検出することができる。なお、ウインドウは５画素
分の長さを有しているが、この長さは画像に応じて変更
も可能である。Next, as shown in the enlarged view of the pattern boundary portion in FIG. 8, the boundary detection extended in a direction substantially orthogonal to the straight line 40 representing the approximate boundary line of the pattern 30 obtained by the Hough transform is detected. A window 50 for use is prepared, and the window 50 is scanned along the straight line 40 in a direction perpendicular to the extension direction thereof. The window 50 has a length of 5 pixels and a width of 1 pixel, for example. Regarding the pixels forming the square pattern 30, as described in the first embodiment,
For example, assuming that the brightness of the black area is 0 and the brightness of the white area is 255, multi-value normalization of the brightness of white, black, and intermediate values is performed in advance, and the brightness value of the pixel in the window 50 is represented by I. At this time, at each scanning position of the window 50, the change in the brightness value of five pixels including the pixels having the intermediate brightness value aligned in the extension direction of the window 50 is approximated by a quadratic curve, and the approximate curve 55 is predetermined. Threshold (eg 12
The boundary position of the square pattern 30 is estimated by calculating the points that cross 7). Then, the true boundary line of the square pattern 30, that is, the horizontal side of the pattern 30 can be detected by linearizing the point sequence of the boundary position estimated at each scanning position of the window 50 by, for example, the least square method. it can. The window has a length of 5 pixels, but this length can be changed according to the image.
【００３５】このようにして、パターン３０の水平方向
の辺が検出できたが、垂直方向の辺に関しても同様の走
査で検出できる。そして、水平・垂直の辺の交点を算出
することにより、正方形（矩形も同様）の４つの頂点を
キャリブレーションの特徴点として検出することができ
る。また、これに代わり、それぞれ対向する水平・垂直
の辺の中間点を通る直線の交点を特徴点として用いても
良い。In this way, the horizontal side of the pattern 30 can be detected, but the vertical side can also be detected by the same scanning. Then, by calculating the intersections of the horizontal and vertical sides, it is possible to detect the four vertices of the square (the same applies to the rectangle) as the characteristic points of the calibration. Instead of this, the intersections of straight lines passing through the midpoints of the horizontal and vertical sides facing each other may be used as the feature points.
【００３６】（実施例３）本実施例は、キャリブレーシ
ョンパターンの両端の境界に跨がるように延長された重
心検出用ウインドウをその延長方向とほぼ垂直に走査さ
せて、該ウインドウの各走査位置において該ウインドウ
の延長方向に整列する中間輝度値を有する画素を含む複
数の画素からなる細長いパターン部分の重心をそれぞれ
求め、次いで、該重心の点列に近似する直線を算出する
処理を、上記ウインドウの水平方向と垂直方向の走査に
おいてそれぞれ行って、得られた２本の直線の交点を上
記パターンの重心と定める方法である。(Embodiment 3) In this embodiment, a barycenter detection window extended so as to straddle the boundaries of both ends of the calibration pattern is scanned substantially perpendicularly to its extension direction, and each scanning of the window is performed. At the position, the center of gravity of each elongated pattern portion including a plurality of pixels including pixels having an intermediate luminance value aligned in the extension direction of the window is obtained, and then the straight line approximate to the point sequence of the center of gravity is calculated. This is a method of performing the scanning in the horizontal direction and the scanning in the vertical direction of the window and determining the intersection of two obtained straight lines as the center of gravity of the pattern.
【００３７】キャリブレーションパターンは正方形であ
る場合とし、正方形のパターン３０の各辺は、画像の走
査線方向に対してほぼ水平あるいは垂直に配置しておく
ことが好ましい。そして、図９に示すように、それぞれ
パターン３０の両端の境界に跨がる長さと１画素分の幅
を有して垂直方向および水平方向に延長された２つの重
心検出用ウインドウ６０Ｈ，６０Ｖを用意し、垂直方向
のウインドウ６０Ｈを水平方向に、水平方向のウインド
ウ６０Ｖを垂直方向にそれぞれ走査させる。ウインドウ
内に含まれる画素については、上記実施例１で述べたよ
うに、例えばパターン領域の輝度を０、背景領域の輝度
を２５５として白、黒、中間値の輝度の多値正規化を行
ない、ウインドウ６０Ｈ，６０Ｖの各走査位置において
該ウインドウ６０Ｈ，６０Ｖ内に含まれる矩形のパター
ン部分（１画素分の幅を有する）毎の重心（部分重心）
７０を次式から求め、図８に示すような、互いにほぼ交
差する部分重心の点列８０Ｈ，８０Ｖを得る。When the calibration pattern is a square, it is preferable that each side of the square pattern 30 is arranged substantially horizontally or vertically with respect to the scanning line direction of the image. Then, as shown in FIG. 9, two center-of-gravity detection windows 60H and 60V that extend in the vertical direction and the horizontal direction, respectively, each having a length that spans the boundaries of both ends of the pattern 30 and a width of one pixel, are provided. First, the vertical window 60H is scanned in the horizontal direction, and the horizontal window 60V is scanned in the vertical direction. As for the pixels included in the window, as described in the first embodiment, for example, the brightness of the pattern area is set to 0 and the brightness of the background area is set to 255, and multivalue normalization of the brightness of white, black, and intermediate values is performed, Center of gravity (partial center of gravity) of each rectangular pattern portion (having a width of one pixel) included in the windows 60H and 60V at each scanning position of the windows 60H and 60V.
70 is obtained from the following equation to obtain point sequences 80H and 80V of partial centers of gravity that substantially intersect each other as shown in FIG.
【００３８】[0038]
【数２】 [Equation 2]
【００３９】ただし、Ｉ（ｘ）は画素の濃度、ｘはウイ
ンドウ上での位置である。However, I (x) is the pixel density, and x is the position on the window.
【００４０】次に、上記部分重心７０の点列８０Ｈ，８
０Ｖに対して、例えば最小二乗法を適用して上記２列の
点列８０Ｈ，８０Ｖにそれぞれ近似する２本の直線９０
Ｈ，９０Ｖを算出し、これら２本の直線９０Ｈ，９０Ｖ
の交点１００を上記キャリブレーションパターン３０の
重心として、これを特徴点として用いる。Next, the point sequence 80H, 8 of the partial center of gravity 70
Two straight lines 90 that are applied to the 0V, for example, the least squares method and are approximated to the above-mentioned two point sequences 80H and 80V, respectively.
H, 90V is calculated and these two straight lines 90H, 90V
The intersection point 100 of is the center of gravity of the calibration pattern 30 and is used as the feature point.
【００４１】本実施例によれば、上述のような処理を行
なうことにより、画像中の正方形パターン３０の重心１
００を画素の分解能以上の精度で正確に算出することが
可能になり、正方形パターン３０の重心１００を用いた
カメラキャリブレーションを正確に行なうことができ
る。According to this embodiment, the center of gravity 1 of the square pattern 30 in the image is obtained by performing the above-mentioned processing.
00 can be accurately calculated with a precision higher than the resolution of pixels, and camera calibration using the center of gravity 100 of the square pattern 30 can be accurately performed.
【００４２】なお、本実施例では、ウインドウ６０Ｈ，
６０Ｖの走査方向を水平方向および垂直方向としている
が、この走査方向は、パターンの形状に応じて適当に選
択すれば良い。例えば、上記ウインドウの互いに異なる
方向への３回以上の走査を行って、得られた３本以上の
直線に対して最も近い点をパターンの重心と定めるよう
にしても良い。また、この重心検出方法は、パターンが
円の場合にも、走査範囲を直径の１／２程度に限定する
ことにより適用可能である。In this embodiment, the window 60H,
Although the scanning direction of 60 V is the horizontal direction and the vertical direction, this scanning direction may be appropriately selected according to the shape of the pattern. For example, the window may be scanned three or more times in different directions, and the closest point to the obtained three or more straight lines may be determined as the center of gravity of the pattern. Further, this method of detecting the center of gravity can be applied by limiting the scanning range to about ½ of the diameter even when the pattern is a circle.
【００４３】さらに、上述した実施例は、カメラキャリ
ブレーションのためのキャリブレーションパターンの形
状または重心を検出する方法であるが、これに限らず、
一般に撮像された画像パターンの形状または重心を求め
る方法として有用である。Further, although the above-described embodiment is a method for detecting the shape or the center of gravity of the calibration pattern for camera calibration, the present invention is not limited to this.
Generally, it is useful as a method for obtaining the shape or the center of gravity of an imaged image pattern.
【図１】本発明の実施例１における視野と画面との関係
を示す説明図FIG. 1 is an explanatory diagram showing a relationship between a field of view and a screen according to a first embodiment of the present invention.
【図２】同 境界領域を含むパターンの説明図FIG. 2 is an explanatory diagram of a pattern including the boundary area.
【図３】同 ヒストグラムを用いた輝度しきい値の決定
方法の説明図FIG. 3 is an explanatory diagram of a method of determining a brightness threshold value using the histogram.
【図４】同 中間値領域の正規化方法の説明図FIG. 4 is an explanatory diagram of a normalization method for the intermediate value region.
【図５】同 入力画像の各領域の正規化された輝度値を
示す特性図FIG. 5 is a characteristic diagram showing a normalized luminance value of each area of the input image.
【図６】同 反転画像の各領域の正規化された輝度値を
示す特性図FIG. 6 is a characteristic diagram showing normalized luminance values of respective regions of the reverse image.
【図７】本発明の実施例２におけるウインドウ走査のた
めの直線検出方法の説明図FIG. 7 is an explanatory diagram of a straight line detection method for window scanning according to the second embodiment of the present invention.
【図８】同 ウインドウによる境界位置の検出方法の説
明図FIG. 8 is an explanatory diagram of a boundary position detection method using the same window.
【図９】本発明の実施例３における正規化画像の走査方
法の説明図FIG. 9 is an explanatory diagram of a normalized image scanning method according to the third embodiment of the present invention.
【図１０】同 重心位置の算出方法の説明図FIG. 10 is an explanatory diagram of a method of calculating the same center of gravity position.
【図１１】キャリブレーションプレートの正面図FIG. 11 is a front view of a calibration plate.
【図１２】カメラキャリブレーションの説明図FIG. 12 is an explanatory diagram of camera calibration.
１０ キャリブレーションプレート １５ キャリブレーションパターン（円） ２０ 画面 ３０ キャリブレーションパターン（正方形） ４０ 直線 ５０ 境界検出用ウインドウ ５５ 近似曲線 ６０Ｈ，６０Ｖ 重心検出用ウインドウ ７０ 部分重心 ８０Ｈ，８０Ｖ 部分重心の点列 ９０Ｈ，９０Ｖ 直線 １００ 重心 10 calibration plate 15 calibration pattern (circle) 20 screen 30 calibration pattern (square) 40 straight line 50 boundary detection window 55 approximate curve 60H, 60V centroid detection window 70 partial centroid 80H, 80V partial centroid point sequence 90H, 90V straight line 100 center of gravity
フロントページの続き (72)発明者 吉田 博行 広島県安芸郡府中町新地３番１号 マツダ 株式会社内 (72)発明者 高橋 弘行 広島県安芸郡府中町新地３番１号 マツダ 株式会社内Front page continuation (72) Inventor Hiroyuki Yoshida 3-1, Fuchu-cho Shinchi, Aki-gun, Hiroshima Mazda Co., Ltd. (72) Inventor Hiroyuki Takahashi 3-1-1 Shinchu, Fuchu-cho, Aki-gun, Hiroshima Mazda Co., Ltd.
Claims (8)
を検出するパターン検出方法であって、 上記パターンの境界部分に位置する中間輝度値を有する
領域の濃度情報を加味して上記パターンの形状を検出す
ることを特徴とするパターン検出方法。1. A pattern detection method for detecting a shape of a predetermined pattern in a captured image, the shape of the pattern taking into account density information of an area having an intermediate luminance value located at a boundary portion of the pattern. A method for detecting a pattern, which comprises detecting
輝度値分布を算出し、該輝度値分布に対して第１のしき
い値と該第１のしきい値よりも高輝度の第２のしきい値
とをそれぞれ設定し、上記第１のしきい値以下の輝度値
を有する画素の輝度値を上記輝度値分布の最小輝度値に
変換し、かつ上記第２のしきい値以上の輝度値を有する
画素の輝度値を上記輝度値分布の最大輝度値に変換する
とともに、上記第１および第２のしきい値の間の中間輝
度値を有する画素に対して、上記最小輝度値と上記最大
輝度値との間に分布する輝度値を割り当てて正規化する
ことにより、上記パターンの境界部分に位置する中間輝
度値を有する領域の濃度情報を得ることを特徴とする請
求項１に記載のパターン検出方法。2. A brightness value distribution of pixels in a predetermined area including the pattern is calculated, and a first threshold value and a second brightness value higher than the first threshold value are calculated with respect to the brightness value distribution. And a threshold value of the first threshold value are converted to the minimum brightness value of the brightness value distribution of the pixel having a brightness value less than or equal to the first threshold value, and The luminance value of the pixel having the luminance value is converted into the maximum luminance value of the luminance value distribution, and the pixel having the intermediate luminance value between the first and second threshold values is set to the minimum luminance value. The density information of an area having an intermediate brightness value located at a boundary portion of the pattern is obtained by allocating and normalizing a brightness value distributed between the maximum brightness value and the maximum brightness value. Pattern detection method.
境界線に対してほぼ直交する方向に延長されたパターン
境界検出用ウインドウを上記大略の境界線に沿って走査
させて、該ウインドウの各走査位置において該ウインド
ウの延長方向に整列する中間輝度値を有する画素を含む
複数の画素の該ウインドウの延長方向の輝度値の変化を
曲線で近似させ、該曲線が所定の輝度しきい値を横切る
点から、上記パターンの真の境界位置を推定することを
特徴とする請求項１または２に記載のパターン検出方
法。3. An outline boundary line of the pattern is obtained, and a pattern boundary detection window extending in a direction substantially orthogonal to the boundary line is scanned along the outline boundary line to detect the pattern boundary detection window. At each scanning position, a change in the brightness value in the extension direction of the window of a plurality of pixels including pixels having an intermediate brightness value aligned in the extension direction of the window is approximated by a curve, and the curve sets a predetermined brightness threshold value. 3. The pattern detecting method according to claim 1, wherein the true boundary position of the pattern is estimated from a crossing point.
なす場合に、上記ウインドウを上記大略の境界線に沿っ
て直線的に走査させて上記パターンの真の境界線を検出
することを特徴とする請求項３に記載のパターン検出方
法。4. The true boundary line of the pattern is detected by linearly scanning the window along the rough boundary line when the rough boundary line of the pattern has a straight line shape. The pattern detection method according to claim 3.
出するパターン検出方法であって、 上記パターンの境界部分に位置する中間輝度値を有する
領域の濃度情報を加味して上記パターンの重心を検出す
ることを特徴とするパターン検出方法。5. A pattern detecting method for detecting the center of gravity of a pattern in a captured image, wherein the center of gravity of the pattern is determined by adding density information of a region having an intermediate luminance value located at a boundary portion of the pattern. A pattern detection method characterized by detecting.
輝度値分布を算出し、該輝度値分布に対して第１のしき
い値と該第１のしきい値よりも高輝度の第２のしきい値
とをそれぞれ設定し、上記第１のしきい値以下の輝度値
を有する画素の輝度値を上記輝度値分布の最小輝度値に
変換し、かつ上記第２のしきい値以上の輝度値を有する
画素の輝度値を上記輝度値分布の最大輝度値に変換する
とともに、上記第１および第２のしきい値の間の中間輝
度値を有する画素に対して、上記最小輝度値と上記最大
輝度値との間に分布する輝度値を割り当てて正規化する
ことにより、上記パターンの境界部分に位置する中間輝
度値を有する領域の濃度情報を得ることを特徴とする請
求項５に記載のパターン検出方法。6. A brightness value distribution of pixels in a predetermined area including the pattern is calculated, and a first threshold value and a second brightness value higher than the first threshold value are calculated with respect to the brightness value distribution. And a threshold value of the first threshold value are converted to the minimum brightness value of the brightness value distribution of the pixel having a brightness value less than or equal to the first threshold value, and The luminance value of the pixel having the luminance value is converted into the maximum luminance value of the luminance value distribution, and the pixel having the intermediate luminance value between the first and second threshold values is set to the minimum luminance value. 6. The density information of a region having an intermediate brightness value located at a boundary portion of the pattern is obtained by allocating and normalizing a brightness value distributed between the maximum brightness value and the maximum brightness value. Pattern detection method.
ように延長された重心検出用ウインドウをその延長方向
とほぼ垂直な方向に走査させて、該ウインドウの各走査
位置において該ウインドウの延長方向に整列する中間輝
度値を有する画素を含む複数の画素からなる細長いパタ
ーン部分の重心をそれぞれ求め、次いで、該重心の点列
に近似する直線を算出する処理を、上記ウインドウの互
いに異なる方向への複数回の走査毎に行なって、得られ
た複数本の上記直線の交点または該複数本の上記直線に
対して最も近い点を上記パターンの重心と定めることを
特徴とする請求項５または６に記載のパターン検出方
法。7. A barycenter detection window extended so as to straddle the boundary portions at both ends of the pattern is scanned in a direction substantially perpendicular to the extension direction, and the window is extended at each scanning position of the window. The process of calculating the center of gravity of each elongated pattern portion composed of a plurality of pixels including pixels having intermediate luminance values aligned in the respective directions, and then calculating a straight line approximate to the point sequence of the center of gravity is performed in different directions of the windows. 7. The intersection of the plurality of straight lines obtained or the point closest to the plurality of straight lines is determined as the center of gravity of the pattern by performing the scanning for each of the plurality of scans. The pattern detection method described in.
方向について行なうことにより２本の直線を算出し、該
２本の直線の交点を上記画像パターンの重心と定めるこ
とを特徴とする請求項７に記載のパターン検出方法。8. The scan of the window is perpendicular to each other.
8. The pattern detection method according to claim 7, wherein two straight lines are calculated by performing the calculation in the direction, and an intersection point of the two straight lines is determined as a center of gravity of the image pattern.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6306032A JPH08161508A (en) | 1994-12-09 | 1994-12-09 | Pattern detecting method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6306032A JPH08161508A (en) | 1994-12-09 | 1994-12-09 | Pattern detecting method |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08161508A true JPH08161508A (en) | 1996-06-21 |
Family
ID=17952256
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6306032A Pending JPH08161508A (en) | 1994-12-09 | 1994-12-09 | Pattern detecting method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08161508A (en) |
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-
1994
- 1994-12-09 JP JP6306032A patent/JPH08161508A/en active Pending
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