JP2000148984A - パターン認識方法およびパターン認識プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 撮影時の影、特定パターンの穴や模様、色や
汚れなどの影響を受けることなく、ループ状の縁領域と
その中心領域とから構成される特定パターンを認識する
ことができるパターン認識方法を提供する。 【解決手段】 予め認識すべき特定パターンの中心領域
に接する外郭凸領域の大きさを蓄積しておき、入力画像
を同じ色または濃度値を持つ領域に分離し、当該分離さ
れた画像に対して、領域ごとにラベル付けし、当該ラベ
ル付けされた領域で、特定パターンの縁領域の幅より短
い距離間隔にある同じ色または濃度値を持つ領域同士を
連結し、当該連結された領域に接する外郭凸領域を作成
してその大きさを求め、当該求められた外郭凸領域の大
きさと、予め蓄積されている特定パターンの中心領域に
接する外郭凸領域との大きさとの類似度を求め、当該求
められた類似度に基づいて特定パターンを認識する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、パターン認識方法
およびパターン認識プログラムを記録した記録媒体に係
わり、特に、画像データから、ループ状の縁領域とその
中心領域とから構成される特定パターンを認識・抽出す
るための画像処理に適用して有効な技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】入力画像から、ループ状の縁領域とその
中心領域とから構成される特定パターンの認識に関する
技術として、例えば、下記文献（イ）、（ロ）に記載の
ものが知られている。 （イ）「特徴的部分に着目した車両の認識」、１９９１
年電子情報通信学会春季全国大会） （ロ）特願平９−３１７０１３号（「物体有無判定方法
および物体移動判定方法ならびにその実施装置」） 前記文献（イ）、（ロ）では、ループ状の縁領域とその
中心領域とから構成される特定パターンを自動車の車輪
とし、文献（イ）では画像中から車輪のホイール枠とし
て円を抽出して車輪を認識する方法、文献（ロ）では予
め特定の車輪のパターンを用意しテンプレートマッチン
グによって車輪を認識する方法が記載されている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】従来、ループ状の縁領
域とその中心領域とから構成される特定パターンを認識
する認識方法は、自動車の車輪を抽出することを目的と
しており、従来の自動車の車輪抽出方法は、車輪のホイ
ール領域が正確に抽出できることを前提としたものであ
った。しかしながら、撮影時の影、車輪のホイールの模
様や穴、車輪の色や汚れなどの影響により、入力画像中
の認識すべき領域の一部が縁領域と同じ色、または濃淡
値を持つ場合、前記文献（イ）に記載されている円抽
出、あるいは、前記文献（ロ）に記載されているテンプ
レートマッチングによる車輪の認識は非常に困難である
という問題点があった。本発明は、前記従来技術の問題
点を解決するためになされたものであり、本発明の目的
は、撮影時の影、特定パターンの穴や模様、色や汚れな
どの影響を受けることなく、ループ状の縁領域とその中
心領域とから構成される特定パターンを認識することが
できるパターン認識方法を提供することにある。また、
本発明の他の目的は、前記パターン認識方法をコンピュ
ータに実行させるためのパターン認識プログラムを記録
した記録媒体を提供することにある。本発明の前記なら
びにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述及び
添付図面によって明らかにする。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本願において開示される
発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、
下記の通りである。

【０００５】即ち、本発明は、入力画像から、ループ状
の縁領域とその中心領域とから構成される特定パターン
であって、前記ループ状の縁領域と中心領域との色また
は濃度値が異なる特定パターンを認識する方法におい
て、予め認識すべき特定パターンの中心領域に接する外
郭凸領域の大きさを蓄積する第１のステップと、前記入
力画像を同じ色または濃度値を持つ領域に分離する第２
のステップと、前記第２のステップで分離された画像に
対して、領域ごとにラベル付けする第３のステップと、
前記第３のステップでラベル付けされた領域であって、
前記特定パターンの縁領域の幅より短い距離間隔にある
同じ色または濃度値を持つ領域同士を連結する第４のス
テップと、前記第４のステップで連結された領域に接す
る外郭凸領域を作成し、その大きさを求める第５のステ
ップと、前記第５のステップで求められた外郭凸領域の
大きさと、前記第１のステップで予め蓄積されている特
定パターンの中心領域に接する外郭凸領域との大きさと
の類似度を求める第６のステップと、前記第６のステッ
プで求められた類似度に基づいて特定パターンを認識す
る第７のステップとを有することを特徴とする。また、
本発明は、入力画像から、ループ状の縁領域とその中心
領域とから構成される特定パターンであって、前記ルー
プ状の縁領域と中心領域との色または濃度値が異なる特
定パターンを認識する方法において、前記入力画像を同
じ色または濃度値を持つ領域に分離する第１のステップ
と、前記第１のステップで分離された画像に対して、領
域ごとにラベル付けする第２のステップと、前記第２の
ステップでラベル付けされた領域であって、同じ色また
は濃度値を持つ領域同士を連結する第３のステップと、
前記第３のステップで連結された領域に接する外郭凸領
域を作成し、その大きさを求める第４のステップと、前
記第４のステップで求められた外郭凸領域の大きさが、
連結する領域間の幅の増加に対して一定となるまで、領
域同士を連結する際の連結する領域間の幅を増加させて
前記第３のステップと第４のステップとを繰り返す第５
のステップと、前記第５のステップで求められた連結す
る領域間の幅の増加に対して一定となる外郭凸領域の大
きさに基づいて特定パターンを認識する第６のステップ
とを有することを特徴とする。また、本発明は、入力画
像から、ループ状の縁領域とその中心領域とから構成さ
れる特定パターンであって、前記ループ状の縁領域と中
心領域との色または濃度値が異なる特定パターンを認識
する方法において、予め認識すべき特定パターンの中心
領域に接する外郭凸領域の大きさを蓄積する第１のステ
ップと、前記入力画像を同じ色または濃度値を持つ領域
に分離する第２のステップと、前記第２のステップで分
離された画像に対して、領域ごとにラベル付けする第３
のステップと、前記第３のステップでラベル付けされた
領域であって、同じ色または濃度値を持つ領域同士を連
結する第４のステップと、前記第４のステップで連結さ
れた領域に接する外郭凸領域を作成し、その大きさを求
める第５のステップと、前記第５のステップで求められ
た外郭凸領域の大きさが、連結する領域間の幅の増加に
対して一定となるまで、領域同士を連結する際の連結す
る領域間の幅を増加させて前記第４のステップと第５の
ステップとを繰り返す第６のステップと、前記第６のス
テップで求められた連結する領域間の幅の増加に対して
一定となる外郭凸領域の大きさと、前記第１のステップ
で予め蓄積されている特定パターンの中心領域に接する
外郭凸領域との大きさとの類似度を求める第７のステッ
プと、前記第７のステップで求められた類似度に基づい
て特定パターンを認識する第８のステップとを有するこ
とを特徴とする。

【０００６】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を詳細に説明する。なお、実施の形態を説明す
るための全図において、同一機能を有するものは同一符
号を付け、その繰り返しの説明は省略する。また、以下
の実施の形態では、入力画像を濃淡画像、濃淡値の分離
処理を２値化処理、ループ状の縁領域とその中心領域と
から構成される特定パターンを自動車の車輪、中心領域
であるホイール部に接する外郭凸領域を外郭矩形領域と
する場合を例に挙げて説明する。 ［実施の形態１］本発明の実施の形態１のパターン認識
方法は、例えば、図１１に示すパーソナルコンピュー
タ、またはワークステーション上での画像処理により、
ループ状の縁領域とその中心領域とから構成される特定
パターンを抽出するパターン認識方法であり、このパタ
ーン認識方法は、主メモリに読み込まれたパターン認識
プログラムにより実行される。なお、このパターン認識
プログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体によ
り提供される。また、図１１において、９０１はＣＰ
Ｕ、９０２は主メモリ、９０３はディスプレイ装置、９
０４は入力装置、９０５は補助記憶装置、９０６はバス
ラインである。

【０００７】図１は、本発明の実施の形態１のパターン
認識方法を説明するためのフローチャートであり、図１
に示すステップ２０１ないしステップ２０６の処理は、
パーソナルコンピュータ、またはワークステーションの
ＣＰＵ（例えば、図１１の９０１）により実行される処
理である。以下、本実施の形態のパターン認識方法を、
図１のフローチャートを用いて説明する。

【０００８】本実施の形態では、初めに、記憶装置（例
えば、図１１の９０５）内の画像ファイル２１１に格納
されている入力画像に対して２値化処理を施す（ステッ
プ２０１）。図２は、本実施の形態における入力画像の
一例を示す、ディスプレイ上に表示した中間調画像を示
す写真図であり、同図において、１０１は車両濃淡画
像、白点線枠で囲まれた１０２は車輪である。この図２
の車輪１０２に示すように、影の影響によりタイヤ部と
ホイール部との本来の境界が消滅し、または、ホイール
の模様や穴、車輪の色や汚れなどの影響によって、ホイ
ール部の一部がタイヤと同じように黒く映ることがあ
る。このような場合、従来のホイールエッジに基づく円
抽出やテンプレートマッチングによる車輪の抽出は困難
である。図２の車輪濃淡画像１０２に示すように、ホイ
ール部はタイヤ部より一般に明るく映る。従って、ステ
ップ２０１において、タイヤ部の輝度値とホイール部の
輝度値の間に閾値を設けるように２値化処理を行うこと
により、ホイール部は白、タイヤ部は黒のように分離で
きる。なお、２値化処理については、「画像解析ハンド
ブック」（東京大学出版；文献（ハ））を参照された
い。また、入力画像を３値以上に分離する場合は、クラ
スタリング（前記文献（ハ）参照））により、多値化す
ることができ、さらに、入力画像がカラー画像の場合
は、例えば、ＲＧＢの値に対して、２値化あるいは多値
化処理を施すことにより同様な結果を得ることができ
る。

【０００９】図３は、図１の入力画像に対して２値化処
理を行った結果の一例を示す図であり、同図において、
３０１は車両２値画像、白点線枠で囲まれた３０２は車
輪２値画像である。図３の車輪２値画像３０２に示すよ
うに、ステップ２０１の２値化処理を行ったとしても、
影の影響により、ホイール部にと切れや抜けが存在す
る。そこで、抽出できたホイール部の一部、即ち、車輪
２値画像３０２の白領域を繋ぎ合わせることにより、と
切れや抜けの部分を補正する。そのため、本実施の形態
では、図１に示すように、ステップ２０２において、車
両２値画像３０１に対してラベリング処理（前記文献
（ハ）参照）を施して領域のラベル付けを行い、次に、
ステップ２０３において、ステップ２０２でラベル付け
された領域に対して領域連結処理を施す。なお、領域連
結をする手法としては、例えば、穴埋め処理を行うため
のモルフォロジー（文献（ニ）「モルフォロジー」、コ
ロナ社）が知られている。但し、連結させる領域間の幅
は、それが大きくなりすぎるとホイール部と他の領域を
結合させてしまう場合があるため、画像中に映るタイヤ
幅より短く設定すべきである。

【００１０】図４は、領域連結処理後の車輪画像の一例
を示す図であり、同図において、４０１は領域連結処理
後の車輪画像である。図５は、理想的な車輪パターンの
一例を示す図であり、同図において、５０１は理想車輪
パターンである。図４の領域連結処理後の車輪画像４０
１に示すように、穴埋めによる領域連結を行ったとして
も、完全にホイール部のと切れや抜けを補正することは
不可能である。従って、理想車輪パターン５０１とのテ
ンプレートマッチングでは領域連結処理後の車輪画像４
０１を車輪として抽出することは困難である。そこで、
本実施の形態では、図１に示すように、ステップ２０３
において、領域連結処理が施された画像の各領域の外郭
矩形領域を作成し（ステップ２０４）、ステップ２０４
で作成された外郭矩形領域の大きさと、理想車輪パター
ンのホイール部に接する外郭矩形領域の大きさとの類似
度を計算する（ステップ２０５）。そして、ステップ２
０５での類似度計算処理により求められた類似度に基づ
き自動車の車輪を認識し（ステップ２０６）、その認識
結果を記憶装置（例えば、図１１の９０５）内のファイ
ル２１３に格納する。図６は、領域連結処理後の車輪画
像のホイール部に接する外郭矩形領域、および理想車輪
パターンのホイール部に接する外郭矩形領域の一例を示
す図であり、同図（ａ）に示す白点線枠で囲まれた６０
１は車輪画像中のホイール部に接する外郭矩形領域、同
図（ｂ）に示す白点線枠で囲まれた６０２は、理想車輪
パターンのホイール部に接する外郭矩形領域である。こ
こで、同図（ａ）に示す車輪画像中のホイール部に接す
る外郭矩形領域６０１は、各領域に対する外郭矩形領域
の一例であり、領域連結処理後の車輪画像４０１に対す
る外郭矩形領域である。また、同図（ｂ）に示す認識す
べき車輪の大きさに対するホイール部の外郭矩形領域
は、記憶装置（例えば、図１１の９０５）内のファイル
２１２に予め蓄積されており、理想車輪パターンのホイ
ール部に接する外郭矩形領域６０２はその一例である。

【００１１】図６に示すように、両外郭矩形領域の大き
さはほぼ一致する。従って、ステップ２０５の類似度計
算処理において、以下に定義する類似度を求め、ステッ
プ２０６の類似度に基づく認識処理により車輪を認識す
る。

【００１２】

【数１】 Ｒ＝｜［領域に接する外郭矩形領域の面積］− ［理想車輪パターンのホイール部に接する外郭矩形領域の面積］｜／ ［理想車輪パターンのホイール部に接する外郭矩形領域の面積］ ・・・・・・・・・・・・・・・・・ （１） ここで、類似度Ｒの値が０に近づくほど類似度は大きく
なる。したがって、類似度Ｒの閾値処理により、入力画
像から車輪の有無及び位置を認識することが可能とな
る。なお、この類似度（Ｒ）は一例であり、辺や周囲長
に基づく類似度でも構わない。さらに、領域連結処理後
の車輪画像のホイール部に接する外郭矩形領域は、任意
の多角形状の凸状形状であってもよい。

【００１３】このように、本実施の形態によれば、２値
化処理により入力画像を同じ色または濃度値をもつ領域
に分離し、当該分離された画像に対し領域ごとにラベル
付けを行い、当該ラベル付けされた領域に対して前記特
定パターンの縁領域の幅より短い距離間隔にある同じ色
または濃度値を持つ領域同士を連結し、さらに、当該連
結された領域に接する外郭矩形領域を作成し、当該外郭
矩形領域の大きさと予め蓄積されている認識すべき特定
パターンの中心領域に接する外郭矩形領域の大きさとの
類似度を求め、当該類似度に基づいて特定パターンを認
識するようにしたので、撮影時の影、特定パターンの模
様や穴、色や汚れなどの影響により入力画像中で特定パ
ターンの中心領域の一部が縁領域と同じ色または濃淡値
を持つ場合でも、ループ状の縁領域とその中心領域とか
ら構成される特定パターンを認識することが可能とな
る。

【００１４】［実施の形態２］図７は、本発明の実施の
形態２のパターン認識方法を説明するためのフローチャ
ートであり、図７に示すステップ７０１ないしステップ
７０７の処理は、パーソナルコンピュータ、またはワー
クステーションのＣＰＵ（例えば、図１１の９０１）に
より実行される処理である。以下、本実施の形態のパタ
ーン認識方法を、図７のフローチャートを用いて説明す
る。本実施の形態においても、入力画像を車輪濃淡画像
とし、前記実施の形態１と同様、２値化処理（ステップ
７０１）とラベリング処理（ステップ７０２）とを行
う。なお、図７に示すステップ７０１、ステップ７０２
の処理は、図１のステップ２０１、ステップ２０２と同
じであるのでその詳細な説明は省略する。本実施の形態
では、連結する領域間の幅（連結幅）と、当該領域連結
処理後の領域に接する外形矩形面積との相関関係に基づ
いて特定パターン（自動車の車輪）を認識する。そのた
め、図７に示すように、ステップ７０２において、ラベ
ル付けされた領域に対して領域連結処理を施し（ステッ
プ７０３）、当該領域連結処理が施された画像の各領域
の外郭矩形領域を作成し（ステップ７０４）、さらに、
ｘ，ｙ平面上に、連結幅とその連結領域に接する外形矩
形面積とをプロットして、ステップ７０３での領域連結
処理における連結する領域間の幅（連結幅）と、ステッ
プ７０４で作成された外郭矩形領域の外郭矩形面積との
相関関係を求める（ステップ７０５）。さらに、ステッ
プ７０３ないしステップ７０５の処理を、連結する領域
間の幅（連結幅）を可変して実行し、当該領域連結処理
後の領域に接する外郭矩形領域の面積が、連結幅につい
てある区間値を越えて一定値となるまで実行する（ステ
ップ７０６）。

【００１５】図８は、連結する領域間の幅（連結幅）
と、その連結領域に接する外郭矩形領域の面積との相関
関係を示すグラフである。また、図９は、図８の相関関
係を具体的に説明するための図であり、各連結幅を可変
して領域連結処理してできる画像と、その画像に対して
外郭矩形領域の作成処理を行って得た外郭矩形領域を、
その画像内に白ぬきの破線の矩形で表している。なお、
図９の数字０，２，４，８，１０，１２は、連結幅を示
す。図８、図９に示すように、連結する領域間の幅（連
結幅）を、徐々に大きくしていくと、その連結領域に接
する外郭矩形領域の面積は大きくなるが、連結幅がタイ
ヤ幅に近づくに連れて一定値をとるようになる。但し、
自動車のボディや道路の濃淡値が大きい場合には、２値
化処理後、その領域はホイール部と同様に白になるの
で、この場合には、図８の（ａ）に示すように、連結幅
がタイヤ幅の１０画素を越えるとホイール部が、例え
ば、道路の白線と連結し外郭矩形領域の面積が急激に増
加する場合がある。一方、自動車のボディや道路の濃淡
値が小さい場合には、２値化処理後、その領域はタイヤ
部と同様に黒くなるので、この場合には、図８の（ｂ）
に示すように、連結幅がタイヤ幅を越えたとしても、外
郭矩形領域の面積は一定値のままである。

【００１６】そのため、本実施の形態では、ステップ７
０６において、ステップ７０３ないしステップ７０５の
処理を、連結する領域間の幅（連結幅）を可変して実行
し、当該領域連結処理後の領域に接する外郭矩形領域の
面積が、連結幅についてある区間値を越えて一定値とな
るまで実行する。そして、ステップ７０６により求めら
れた一定値の面積を有する外郭矩形領域内に内接して車
輪ホイール部があると認識する（ステップ７０７）。こ
れにより、入力画像から車輪の有無及び位置を認識する
ことが可能となり、また、その認識結果は記憶装置（例
えば、図１１の９０５）内のファイル７１２に格納され
る。なお、前記ステップ７０６において、領域連結処理
後の領域に接する外郭矩形領域の面積が、連結幅につい
てある区間値を越えて一定値となるまで、ステップ７０
３ないしステップ７０５の処理を、連結する領域間の幅
（連結幅）を可変して実行する代わりに、ステップ７０
３ないしステップ７０５の処理を、連結する領域間の幅
（連結幅）を可変して、所定回数実行するようにしても
よい。しかしながら、領域連結処理後の領域に接する外
郭矩形領域の面積が、連結幅についてある区間値を越え
て一定値となるまで、ステップ７０３ないしステップ７
０５の処理を、連結する領域間の幅（連結幅）を可変し
て実行する方が、処理時間が早くなる利点を有する。ま
た、本実施の形態では、外郭矩形領域の面積が一定とな
るところを検出して、当該外郭矩形領域内に車輪ホイー
ル部があると認識したが、外郭矩形領域の辺や周囲長が
一定となるところを検出して、当該外郭矩形領域内に車
輪ホイール部があると認識するようにしてもよい。さら
に、領域連結処理後の車輪画像のホイール部に接する外
郭矩形領域は、任意の多角形状の凸状形状であってもよ
い。

【００１７】このように、本実施の形態では、２値化処
理により入力画像を同じ色または濃度値をもつ領域に分
離し、当該分離された画像に対し領域ごとにラベル付け
を行い、当該ラベル付けされた領域で、同じ色または濃
度値を持つ領域同士を連結し、さらに、当該連結された
領域に接する外郭矩形領域を作成し、当該外郭矩形領域
の大きさと領域連結する幅との相関関係に基づいて特定
パターンを認識するようにしたので、撮影時の影、特定
パターンの模様や穴、色や汚れなどの影響により入力画
像中で特定パターンの中心領域の一部が縁領域と同じ色
または濃淡値を持つ場合でも、ループ状の縁領域とその
中心領域とから構成される特定パターンを認識すること
が可能となる。

【００１８】［実施の形態３］図１０は、本発明の実施
の形態２のパターン認識方法を説明するためのフローチ
ャートであり、図１０に示すステップ８０１ないしステ
ップ８０８の処理は、パーソナルコンピュータ、または
ワークステーションのＣＰＵ（例えば、図１１の９０
１）により実行される処理である。以下、本実施の形態
のパターン認識方法を、図１０のフローチャートを用い
て説明する。本実施の形態のパターン認識方法は、前記
実施の形態２に、前記実施の形態１に示す外郭矩形領域
の類似度により車輪を認識する手法を組み合わせたもの
であり、両者を組み合わせることにより、より認識精度
を向上させることができる。本実施の形態では、図１０
に示すように、前記実施の形態２と同様、ステップ８０
１ないしステップ８０７により、連結する領域間の幅
（連結幅）と、当該領域連結処理後の領域に接する外形
矩形面積との相関関係に基づいて車輪ホイール部を認識
する。なお、図１０に示すステップ８０１ないしステッ
プ８０７の処理は、図７に示すステップ７０１ないしス
テップ７０７の処理と同じであるので、その詳細な説明
は省略する。

【００１９】その後、ステップ８０８、ステップ８０９
により、外郭矩形領域の類似度に基づく認識処理を行
う。なお、図１０に示すステップ８０８、ステップ８０
９の処理は、図１に示すステップ２０５、ステップ２０
６の処理と同じであるので、その詳細な説明は省略す
る。仮に、ステップ８０８、ステップ８０９で行う外郭
矩形領域の類似度に基づく認識処理において、類似度Ｒ
が閾値よりも大きく、類似度が低い場合には、外郭矩形
領域に内接しているものは車輪ホイール部でないと判定
する。なお、本実施の形態では、特定パターンとして、
縁領域がその中心領域より低い濃淡値を持つパターンを
例に挙げて説明したが、縁領域がその中心領域より高い
濃淡値を持つパターンの場合は、濃淡値を反転させるこ
とにより、前記各実施の形態と同様に処理可能である。

【００２０】以上、本発明者によってなされた発明を、
前記実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明
は、前記実施の形態に限定されるものではなく、その要
旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは
勿論である。

【００２１】

【発明の効果】本願において開示される発明のうち代表
的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、下
記の通りである。

【００２２】本発明によれば、撮影時の影、特定パター
ンの模様や穴、色や汚れなどの影響により入力画像中で
特定パターンの中心領域の一部が縁領域と同じ色または
濃淡値を持つ場合でも、ループ状の縁領域とその中心領
域とから構成される特定パターンを認識することが可能
となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１のパターン認識方法を説
明するためのフローチャートである。

【図２】本実施の形態における入力画像の一例を示す、
ディスプレイ上に表示した中間調画像を示す写真図であ
る。

【図３】図１の入力画像に対して２値化処理を行った結
果の一例を示す図である。

【図４】図１のステップ２０３で領域連結処理された後
の車輪画像の一例を示す図である。

【図５】理想的な車輪パターンの一例を示す図である。

【図６】図１のステップ２０３で領域連結処理された後
の車輪画像のホイール部に接する外郭矩形領域、および
理想車輪パターンのホイール部に接する外郭矩形領域の
一例を示す図である。

【図７】本発明の実施の形態２のパターン認識方法を説
明するためのフローチャートである。

【図８】連結する領域間の幅（連結幅）と、その連結領
域に接する外郭矩形領域の面積との相関関係を示すグラ
フである。

【図９】図８の相関関係を具体的に説明するための図で
ある。

【図１０】本発明の実施の形態３のパターン認識方法を
説明するためのフローチャートである。

【図１１】パーソナルコンピュータ、またはワークステ
ーションの概略構成を示すブロック図である。

【符号の説明】

１０１…車両濃淡画像、１０２…車輪、２１１，２１
２，２１３，７１１，７１２，８１１，８１２，８１
３，…ファイル、３０１…車両２値画像、３０２…車輪
２値画像、４０１…領域連結処理後の車輪画像、５０１
…理想車輪パターン、６０１…車輪画像中のホイール部
に接する外郭矩形領域、６０２…理想車輪パターンのホ
イール部に接する外郭矩形領域、９０１…ＣＰＵ、９０
２…主メモリ、９０３…ディスプレイ装置、９０４…入
力装置、９０５…記憶装置、９０６…バスライン。

フロントページの続き (72)発明者 塩 昭夫 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日本 電信電話株式会社内 (72)発明者 大塚 作一 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日本 電信電話株式会社内 Ｆターム(参考） 5B057 AA16 DA06 DB02 DB06 DC09 DC14 DC22 DC25 DC36 5L096 AA02 BA04 FA04 FA14 FA15 FA18 GA34 JA03 JA11 9A001 HH21 HH23

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力画像から、ループ状の縁領域とその
   中心領域とから構成される特定パターンであって、前記
   ループ状の縁領域と中心領域との色または濃度値が異な
   る特定パターンを認識する方法において、 予め認識すべき特定パターンの中心領域に接する外郭凸
   領域の大きさを蓄積する第１のステップと、 前記入力画像を同じ色または濃度値を持つ領域に分離す
   る第２のステップと、 前記第２のステップで分離された画像に対して、領域ご
   とにラベル付けする第３のステップと、 前記第３のステップでラベル付けされた領域であって、
   前記特定パターンの縁領域の幅より短い距離間隔にある
   同じ色または濃度値を持つ領域同士を連結する第４のス
   テップと、 前記第４のステップで連結された領域に接する外郭凸領
   域を作成し、その大きさを求める第５のステップと、 前記第５のステップで求められた外郭凸領域の大きさ
   と、前記第１のステップで予め蓄積されている特定パタ
   ーンの中心領域に接する外郭凸領域との大きさとの類似
   度を求める第６のステップと、 前記第６のステップで求められた類似度に基づいて特定
   パターンを認識する第７のステップとを有することを特
   徴とするパターン認識方法。
2. 【請求項２】 入力画像から、ループ状の縁領域とその
   中心領域とから構成される特定パターンであって、前記
   ループ状の縁領域と中心領域との色または濃度値が異な
   る特定パターンを認識する方法において、 前記入力画像を同じ色または濃度値を持つ領域に分離す
   る第１のステップと、 前記第１のステップで分離された画像に対して、領域ご
   とにラベル付けする第２のステップと、 前記第２のステップでラベル付けされた領域であって、
   同じ色または濃度値を持つ領域同士を連結する第３のス
   テップと、 前記第３のステップで連結された領域に接する外郭凸領
   域を作成し、その大きさを求める第４のステップと、 前記第４のステップで求められた外郭凸領域の大きさ
   が、連結する領域間の幅の増加に対して一定となるま
   で、領域同士を連結する際の連結する領域間の幅を増加
   させて前記第３のステップと第４のステップとを繰り返
   す第５のステップと、 前記第５のステップで求められた連結する領域間の幅の
   増加に対して一定となる外郭凸領域の大きさに基づいて
   特定パターンを認識する第６のステップとを有すること
   を特徴とするパターン認識方法。
3. 【請求項３】 入力画像から、ループ状の縁領域とその
   中心領域とから構成される特定パターンであって、前記
   ループ状の縁領域と中心領域との色または濃度値が異な
   る特定パターンを認識する方法において、 予め認識すべき特定パターンの中心領域に接する外郭凸
   領域の大きさを蓄積する第１のステップと、 前記入力画像を同じ色または濃度値を持つ領域に分離す
   る第２のステップと、 前記第２のステップで分離された画像に対して、領域ご
   とにラベル付けする第３のステップと、 前記第３のステップでラベル付けされた領域であって、
   同じ色または濃度値を持つ領域同士を連結する第４のス
   テップと、 前記第４のステップで連結された領域に接する外郭凸領
   域を作成し、その大きさを求める第５のステップと、 前記第５のステップで求められた外郭凸領域の大きさ
   が、連結する領域間の幅の増加に対して一定となるま
   で、領域同士を連結する際の連結する領域間の幅を増加
   させて前記第４のステップと第５のステップとを繰り返
   す第６のステップと、 前記第６のステップで求められた連結する領域間の幅の
   増加に対して一定となる外郭凸領域の大きさと、前記第
   １のステップで予め蓄積されている特定パターンの中心
   領域に接する外郭凸領域との大きさとの類似度を求める
   第７のステップと、 前記第７のステップで求められた類似度に基づいて特定
   パターンを認識する第８のステップとを有することを特
   徴とするパターン認識方法。
4. 【請求項４】 前記特定パターンは、自動車の車輪であ
   ることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか
   １項に記載のパターン認識方法。
5. 【請求項５】 コンピュータによって、入力画像からル
   ープ状の縁領域とその中心領域とから構成される特定パ
   ターンであって、前記ループ状の縁領域と中心領域との
   色または濃度値が異なる特定パターンを認識するための
   パターン認識プログラムが記録された記録媒体であっ
   て、 当該パターン認識プログラムは、予め認識すべき特定パ
   ターンの中心領域に接する外郭凸領域の大きさを蓄積さ
   せる第１の手順と、 前記入力画像を同じ色または濃度値を持つ領域に分離さ
   せる第２の手順と、 前記第２の手順で分離させた画像に対して、領域ごとに
   ラベル付けさせる第３の手順と、 前記第３の手順でラベル付けさせた領域であって、前記
   特定パターンの縁領域の幅より短い距離間隔にある同じ
   色または濃度値を持つ領域同士を連結させる第４の手順
   と、 前記第４の手順で連結させた領域に接する外郭凸領域を
   作成させ、その大きさを求めさせる第５の手順と、 前記第５の手順で求めさせた外郭凸領域の大きさと、前
   記第１の手順で予め蓄積させた特定パターンの中心領域
   に接する外郭凸領域との大きさとの類似度を求めさせる
   第６の手順と、 前記第６の手順で求めさせた類似度に基づいて特定パタ
   ーンを認識させる第７の手順とを、コンピュータに実行
   させることを特徴とするパターン認識プログラムが記録
   された記録媒体。
6. 【請求項６】 コンピュータによって、入力画像からル
   ープ状の縁領域とその中心領域とから構成される特定パ
   ターンであって、前記ループ状の縁領域と中心領域との
   色または濃度値が異なる特定パターンを認識するための
   パターン認識プログラムが記録された記録媒体であっ
   て、 当該パターン認識プログラムは、前記入力画像を同じ色
   または濃度値を持つ領域に分離させる第１の手順と、 前記第１の手順で分離させた画像に対して、領域ごとに
   ラベル付けさせる第２の手順と、 前記第２の手順でラベル付けさせた領域であって、同じ
   色または濃度値を持つ領域同士を連結させる第３の手順
   と、 前記第３の手順で連結させた領域に接する外郭凸領域を
   作成させ、その大きさを求めさせる第４の手順と、 前記第４の手順で求めさせた外郭凸領域の大きさが、連
   結する領域間の幅の増加に対して一定となるまで、領域
   同士を連結する際の連結する領域間の幅を増加させて前
   記第３の手順と第４の手順とを繰り返させる第５の手順
   と、 前記第５の手順で求めさせた連結する領域間の幅の増加
   に対して一定となる外郭凸領域の大きさに基づいて特定
   パターンを認識させる第６の手順とを、コンピュータに
   実行させることを特徴とするパターン認識プログラムが
   記録された記録媒体。
7. 【請求項７】 コンピュータによって、入力画像からル
   ープ状の縁領域とその中心領域とから構成される特定パ
   ターンであって、前記ループ状の縁領域と中心領域との
   色または濃度値が異なる特定パターンを認識するための
   パターン認識プログラムが記録された記録媒体であっ
   て、 当該パターン認識プログラムは、予め認識すべき特定パ
   ターンの中心領域に接する外郭凸領域の大きさを蓄積さ
   せる第１の手順と、 前記入力画像を同じ色または濃度値を持つ領域に分離さ
   せる第２の手順と、 前記第２の手順で分離させた画像に対して、領域ごとに
   ラベル付けさせる第３の手順と、 前記第３の手順でラベル付けさせた領域であって、同じ
   色または濃度値を持つ領域同士を連結させる第４の手順
   と、 前記第４の手順で連結させた領域に接する外郭凸領域を
   作成させ、その大きさを求めさせる第５の手順と、 前記第５の手順で求めさせた外郭凸領域の大きさが、連
   結する領域間の幅の増加に対して一定となるまで、領域
   同士を連結する際の連結する領域間の幅を増加させて前
   記第４の手順と第５の手順とを繰り返させる第６の手順
   と、 前記第６の手順で求めさせた連結する領域間の幅の増加
   に対して一定となる外郭凸領域の大きさと、前記第１の
   手順で予め蓄積させた特定パターンの中心領域に接する
   外郭凸領域との大きさとの類似度を求めさせる第７の手
   順と、 前記第７の手順で求めさせた類似度に基づいて特定パタ
   ーンを認識させる第８の手順とを、コンピュータに実行
   させることを特徴とするパターン認識プログラムが記録
   された記録媒体。