DE68919888T2 - Bildverarbeitungsmethode. - Google Patents

Bildverarbeitungsmethode.

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DE68919888T2
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Ryohei C O Ezel Inc Kumagai
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Ezel Inc
Sharp Corp
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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/60Analysis of geometric attributes
    • G06T7/66Analysis of geometric attributes of image moments or centre of gravity

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  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
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  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

    Gebiet der Erfindung
  • Die vorliegende Erfindung betrifft ein Bildverarbeitungsverfahren zur Berechnung der minimalen Distanz zwischen Schwerpunkten (centroids) von Gruppen in einem Bild, das heißt die Berechnung der Distanz zwischen nächstgelegenen Schwerpunkten.
  • Die Berechnung von Schwerpunkten wird in PROCEEDINGS of the IEEE 1987 CUSTOM INTEGRATED CIRCUITS CONFERENCE 4. Mai 1987, Seiten 299 bis 302, The Portland Hilton, Portland Oregon, US; D.D. SHUGARD et al. "A CMOS VLSI Chip for Real-Time Centroid Calculation", diskutiert.
  • Hintergrund der Erfindung
  • Bei Bildern von Metall passiert es beispielsweise öfter, daß die minimalen Abstände zwischen Schwerpunkten von Gruppen in unterschiedlichen Ansammlungen sich voneinander unterscheiden. Daher ist es wichtig, die minimale Distanz zu berechnen, um dadurch eine Grenze zwischen unterschiedlichen Ansammlungen (organizations) zu finden.
  • Soweit bekannt, wurde bisher noch kein Verfahren zur effektiven Berechnung der minimalen Distanz veröffentlicht. Bei der am nächstliegenden Methode zur Minimaldistanzberechnung ist es notwendig, für jedes Paar aus Gruppen die Schwerpunktdistanz zu berechnen und anschließend von Distanzen die minimale Distanz zu finden. Die Anzahl für die Distanzberechnung und die numerischen Berechnungen, um das Minimum zu finden, beträgt:
  • N·N(N-1) 2N³
  • (wobei N die Anzahl der Gruppen bedeutet).
  • Je größer die Anzahl der Gruppen wird, desto höher wird die Berechnungszeit.
  • Ein allgemeines Verfahren zur Berechnung von minimalen Distanzen in Bildern ist in US-A-4 223 387 beschrieben.
  • Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein Bildverarbeitungsverfahren zur effektiven Berechnung der minimalen Distanz zwischen Schwerpunkten anzugeben.
  • Das Bildverarbeitungsverfahren gemäß der vorliegenden Erfindung, wie es in Anspruch 1 beansprucht wird, basiert auf der Erkenntnis, daß das Paar von Schwerpunkten mit der minimalen Distanz (a) die engsten x-Koordinaten- und/oder y-Koordinaten- Werte miteinander haben. Für jeden Schwerpunkt in jeder Gruppe in einem Bild wird ein entsprechender Index in einem Frame- Speicher gespeichert. Es werden die x- und y-Koordinaten des Schwerpunkts in Tabellen oder Rasterreihenfolge gespeichert, Schwerpunktabstände werden für Paare in dieser Tabelle in Reihenfolge von näher benachbarten zu weiter entfernten Paaren berechnet, und es werden keine Abstandsberechnungen für Paare, die keine geringen Differenzen zwischen den x- und y-Koordinaten aufweisen, durchgeführt.
  • Kurze Beschreibung der Zeichnungen
  • Fig. 1 zeigt ein zu verarbeitendes Bild;
  • Fig. 2 bis 4 zeigen eine Ausführungsform des Bildverarbeitungsverfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung, wobei
  • Fig. 2 Schwerpunkte in einem Bild wiedergibt;
  • Fig. 3 eine Tabelle von x- und y-Koordinaten der Schwerpunkte zeigt;
  • Fig. 4 die Tabelle aus Fig. 3 in detaillierterer Weise zeigt.
  • Detaillierte Beschreibung einer bevorzugten Ausführungsform
  • Bevorzugte Ausführungsformen des vorliegenden Bildverarbeitungsverfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung werden im folgenden beschrieben.
  • Wenn Schwerpunkte von Gruppen berechnet werden (in Fig. 1 sind Gruppen 1 bis 6 dargestellt, wobei x den Schwerpunkt der jeweiligen Gruppe angibt), wird ein Bild mit Indizes für die Schwerpunkte erzeugt. Der Index kann jeweils die Beschriftung der Gruppe sein. Fig. 2 zeigt die entsprechend extrahierten Schwerpunkte der Fig. 1. Das Bild wird in einem Bild (Halbbild; Frame)-Speicher gespeichert und die Daten des Speichers werden mit hoher Geschwindigkeit rasterförmig ausgelesen.
  • Gleichzeitig mit dem Auslesen werden x- und y-Koordinaten der indizierten Pixel in eine Tabelle in der Reihenfolge der gefundenen Indizes geschrieben, das heißt entsprechend einer Rasterordnung.
  • Die erzeugte Tabelle ist in Fig. 3 gezeigt, wobei jeweils Paare von x- und y-Koordinaten seriell registriert sind.
  • Wie in den Fig. 1 und 2 gezeigt, verläuft, wenn der Ursprung der Koordinatenachsen oben links angenommen wird, die x-Achse nach unten und die y-Achse nach rechts. Die y-Koordinaten werden in eine solche Reihenfolge gebracht, daß sie monoton zunehmen und die x-Koordinaten derart, daß bei gleichen y-Koordinaten die x-Werte für jede Gruppe monoton zunehmen.
  • Da die Abstände zwischen den nächsten Schwerpunkten für jede Gruppe definiert werden können, können die Schwerpunktdistanzen mit anderen Gruppen nacheinander berechnet werden. Die Schwerpunktdistanz wird sequentiell zwischen einer Referenzgruppe und anderen Gruppen in der Reihenfolge von der nächstliegenden zur weitest entfernten Gruppe berechnet. "Nächstliegend" bedeutet dabei in der Reihenfolge der Tabelle am nächsten liegend, so daß der Schwerpunktabstand zunächst zwischen der Referenzgruppe und dem Schwerpunkt berechnet wird, dessen y-Koordinate dieselbe ist oder die am engsten benachbarte.
  • Wie in Fig. 4 gezeigt ist, werden im Fall, daß die Referenzgruppe die mit den Koordinaten (xk, yk) ist, die Schwerpunktdistanzen zu anderen Gruppen in aufsteigender oder abnehmender Reihenfolge berechnet. Vorliegend wird die aufsteigende Reihenfolge angewandt. Zunächst wird die Schwerpunktdistanz dk, k+1 zwischen der Referenzgruppe und der nächsten Gruppe wie folgt berechnet:
  • dk, k+1=(xk-xk+1)²+(yk-yk+1)² (1)
  • Danach werden die Schwerpunktkoordinaten (xk+2, yk+2) der nächsten Gruppe berechnet und der Wert der Koordinaten xk, xk+1, Xk+2 miteinander verglichen. Dann werden, für den Fall, daß gilt
  • xk> =xk+1> =xk+2 (2)
  • oder
  • xk< =xk+1< =xk+2 (3)
  • die Werte von dk, k+1 und dk, k+2 stets in folgendem Verhältnis stehen
  • dk, k+1< =dk, k+2
  • Daher kann die Berechnung von dk, k+2 unterlassen werden und der Wert der nächsten Gruppe berechnet werden.
  • Durch das so weit wie mögliche Unterlassen aufwendiger Berechnungen wird das Verfahren effizient.
  • Falls die Bedingungen 2 und 3 beide nicht erfüllt sind, wird die dk, k+2 berechnet und der jeweils kleinere Wert von dk, k+1 und dk, k+2 registriert.
  • Danach werden (xk+3, yk+3), (xk+4, yk+4), . . . in gleicher Weise berechnet, das heißt die Bedingungen 2 und 3 werden getestet und die minimale Distanz ermittelt; schließlich wird die minimale Distanz registriert.
  • Nach der Bewertung in aufsteigender Reihenfolge wird die Bewertung in absteigender Reihenfolge durchgeführt. Bei der Bewertung in absteigender Reihenfolge werden die Bedingungen 4 und 5 statt der Bedingungen 2 und 3 angewendet, wobei diese Bedingungen lauten:
  • xk> =xk-1> =xk-2 (4)
  • xk< =xk-1< =xk-2 (5)
  • Wenn die Bewertung in absteigender Reihenfolge begonnen wird, wird die minimale Distanz (im folgenden als du, min berechnet), die bei der Bewertung in aufsteigender Reihenfolge erhalten wurde, als Referenzdistanz verwendet. Wenn die Distanz dk, k+1
  • dk. k-1> =du, min
  • beträgt, werden die Gruppen, die der Bedingung 4 oder 5 nicht genügen, dadurch bewertet, daß ihre Distanzen mit du, min verglichen werden, und anschließend wird die minimale Distanz registriert.
  • In diesem Fall wird die Bewertung von aufsteigender Reihenfolge zu absteigender Reihenfolge durchgeführt, jedoch wird eine Berechnung in umgekehrter Reihenfolge-zum gleichen Ergebnis führen.
  • Bei obigem Verfahren wird, wenn die Anzahl der Gruppe N beträgt, die Anzahl der Distanzberechnungen kleiner sein als (N-1), und es sind nur die Bewertungen mit den obigen Bedingungen (N-1) durchzuführen. Dadurch wird die Anzahl der Berechnungen im Unterschied zu herkömmlichen Verfahren stark abnehmen und, je größer die Anzahl der Gruppen wird, desto effektiver erweist sich die vorliegende Erfindung.
  • Die x- und y-Koordinaten können beliebig gesetzt werden. Die Tabelle kann entsprechend beliebigen Datenreihenfolgen erzeugt werden, solange die Ordnung auf einer Rasterordnung basiert.
  • Obwohl die vorliegende Erfindung nur anhand beispielhafter Ausführungsformen beschrieben wurde, dürfte für den Fachmann klar sein, daß vielfältige Modifikationen möglich sind, ohne damit vom Wesen der Erfindung abzuweichen.
  • Dementsprechend sollen derartige Modifikationen vom Schutzumfang der Ansprüche mit erfaßt sein.

Claims (4)

1. Bildverarbeitungsverfahren zum Bestimmen innerhalb einer Gruppe von Schwerpunkten den nächsten Nachbar-Schwerpunkt zu einem vorgegebenen Referenzschwerpunkt aus der Gruppe, wobei das Verfahren folgende Schritte aufweist:
Bestimmen von Koordinatenpaaren (x, y) der Schwerpunkte entsprechend ihrer Positionen in bezug auf eine erste Koordinatenrichtung x und eine zweite Koordinatenrichtung y,
Speichern der Koordinatenpaare in einer Tabelle entsprechend auf steigender Reihenfolge bezüglich den y-Koordinatenwerten und, falls bezüglich der y-Koordianten Gleichheit besteht, entsprechend einer aufsteigenden/absteigenden Reihenfolge im Hinblick auf die x-Koordinatenwerte,
Berechnen des nächsten Nachbarschwerpunktes zum Referenzschwerpunkt, indem die Distanzen zu anderen Nachbarschwerpunkten der Tabelle entweder in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge vom Referenzschwerpunkt-Koordinatenpaar aus berechnet werden,
wobei ein Abstand zu einem weiteren Schwerpunkt der Tabelle nur dann berechnet wird, falls der weitere Schwerpunkt eine x-Koordinate aufweist, die sich innerhalb eines absoluten Bereichs zwischen der x-Koordinate des Referenzschwerpunktes und der x-Koordinate des Nachbarschwerpunktes befindet, für den die Distanz bereits berechnet wurde und für die festgestellt wurde, daß sie momentan die kürzeste Nachbardistanz darstellt, Vergleichen der detektierten kürzesten Distanz mit der kürzesten Distanz, die bei einer ähnlichen Suche in der entsprechend umgekehrten Reihenfolge, das heißt in abnehmender/auf steigender Reihenfolge der Tabelle gefunden wurde.
2. Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 1, weiterhin aufweisend einen Schritt zum Registrieren eines Index anstelle eines Schwerpunktes in einem Frame-Speicher zum Erzeugen der Tabelle.
3. Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 1, wobei die Daten in der Tabelle in Rasterreihenfolge angeordnet sind.
4. Bildverarbeitungsverfahren nach Anspruch 1, wobei die Berechnung in bezug auf das Referenzkoordinatenpaar in der Tabelle vom nächstliegenden zum weitest entfernten Koordinatenpaar durchgeführt wird.
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