JP2002334301A - ２値イメージの特徴点抽出方法及び特徴点抽出プログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ２値イメージの同等性判定に用いる２値イメ
ージの特徴点を正確に検出し得る２値イメージの特徴点
抽出方法及び特徴点抽出プログラムの提供。 【解決手段】 細線化処理部１３はノイズ除去された２
値イメージを細線化し細線化イメージを得る。端点・交
点検出部１４は細線化イメージから端点及び交点を検出
する。端点決定部１５は検出された端点が２値イメージ
の先端の位置と一致するように細線化イメージの端点の
位置を決定し、抽出する。また、交点決定部１６は検出
された交点が２値イメージの交点位置と一致するように
細線化イメージの交点（代表点）の位置を決定し、抽出
する。極点検出部１７は２値イメージからカーブ又は屈
曲部分のピーク（極点）を検出する。また、極点が連続
する場合はそのうちの一つを代表点（極点）として決定
し、抽出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像認識技術に関
し、特に、読み取られた２値イメージの同等性を判定す
るために用いる特徴点の検出技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】文字認識において文字の同等性の判定を
行う際、読み取った２値イメージの輪郭から端点及び交
点を抽出し、それらの端点や交点を結ぶベクトルの特徴
量を得て、予め辞書等に登録した特徴量と比較して同等
性を判定する方法、例えば、テンプレートを用いた文字
認識方法がある。

【０００３】一方、読み取った２値イメージの端点や交
点の検出方法として、読み取られた２値イメージに対し
ノイズ除去や平滑化等の処理を行った上、細線化して細
線化イメージを取得し、その細線化イメージについて注
目画素を図２０に示すように左上から右下に移動（ラス
タ走査）しながら、その注目画素が黒画素の場合で且つ
注目画素に隣接する８画素のうち、１画素が黒画素の場
合にその注目画素を端点、３画素以上が黒画素の場合に
その注目画素を交点とする端点、交点の検出方法があ
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】画像の同等性の判定を
行う場合、読み取った２値イメージの輪郭自体の特徴、
例えば、端点、交点、後述する「極点」といった特徴点
の数や配置を基に画像の同等性を判定することができれ
ば、文字や図形だけでなく地形や指紋等のような画像の
同等性の判定を高い精度で行うことが期待できる。

【０００５】しかしながら、上記従来の端点、交点の検
出方法では図２１（ａ）に示すように読み取られた２値
イメージの先端部２１１が図２１（ｂ）に示す細線化イ
メージのように先端部２１１’の位置までない場合や、
読み取られた２値イメージの交差部２１２の近傍が細線
化イメージでは符号２１３、２１４で示すようにうまく
細線化できない場合がある。このような場合、抽出され
る端点（白抜きの○印で示す）は先端部２１１の位置の
部分とは異なる部分とされるといった問題点があり、ま
た、交点（白抜きの×印で表す）は交差部２１２の位置
に複数個抽出されたり、分離して抽出されるといった問
題点があった。

【０００６】また、輪郭抽出を行うような場合に湾曲部
分を直線近似する際に読み取られた２値イメージの輪郭
上の１点Ａと、点Ａを頂点として輪郭追跡ドット数分
（例えば３ドット）離れた輪郭線上の異なる２点Ｂ、Ｃ
との角度（∠ＢＡＣ）を求め、その角度が所定の角度以
下であれば、その点Ａを抽出し、点Ａを１ドットずつず
らしながら輪郭線上の全ての点に対して同様の動作を繰
り返す方法があるが、このような点を極点と定義しその
ような点が連続する部分がある場合はその連なった点の
中で最も鋭角な部分を代表点、つまり特徴点中の極点と
することができる。しかし、この場合、極点の抽出時に
端点や交点との関係を考慮していないので、図２１
（ａ）に示すように正しい極点（極点を△印で示す）２
１５−７、２１５−８、の他に端点や交点の近くに不要
な極点（２１５−１〜２１５−６）が抽出される場合が
あるといった問題点があった。

【０００７】本発明は、画像認識処理における２値イメ
ージの同等性判定に用いる２値イメージの特徴点を正し
く検出し得る２値イメージの特徴点抽出方法及び特徴点
抽出プログラムの提供を目的とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、第１の発明の２値イメージの特徴点抽出方法は、２
値イメージを得る工程と、２値イメージを細線化して細
線化イメージを得る工程と、細線化イメージから端点及
び交点を検出する工程と、検出された端点が２値イメー
ジの先端の位置と一致するように細線化イメージの端点
を決定する工程と、検出された交点が２値イメージの交
点位置と一致するように細線化イメージの交点を決定す
る工程と、２値イメージからカーブ又は屈曲部分のピー
クを極点として検出する工程と、検出された極点が連続
する場合はそのうちの一つを代表点として決定する工程
と、を含むことを特徴とする。

【０００９】また、第２の発明は上記第１の発明の２値
イメージの特徴点抽出方法において、端点を決定する工
程は、検出された各端点について、それぞれ、（１）細
線化イメージ上で検出した端点からの予測ストローク方
向を求める工程と、（２）予測ストローク方向から所定
数の端点移動方向を得て各端点移動方向の優先度を設定
する工程と、（３）端点移動方向の全てについて優先度
順に端点移動の可否を判定する工程と、（４）上記
（３）の工程で端点移動が可とされた場合に、検出され
た端点の位置を端点移動が可となった端点移動方向上の
端点移動可能な位置に置き換える工程と、（５）上記
（４）の工程の終了後に（３）の工程を繰り返す工程
と、を含むことを特徴とする。

【００１０】また、第３の発明は上記第１の発明の２値
イメージの特徴点抽出方法において、交点を決定する工
程は、検出された交点のうちの二つの交点間の距離が所
定距離以下であって、その二つの交点を結ぶ黒画素が存
在するとき、その黒画素を交点として補完する工程と、
検出された各交点及び補完された交点を含む複数の交点
がまとまった群をなしている場合に、その交点群のなか
の一つを交点の代表点として決定する工程と、を含むこ
とを特徴とする。

【００１１】また、第４の発明は上記第１の発明の２値
イメージの特徴点抽出方法において、極点の代表点を決
定する工程は、極点の代表点が決定された端点の付近に
ある場合は該代表点及びそれに連なる極点を消去する工
程と、極点の代表点が決定された交点の付近にある場合
は該代表点及びそれに連なる極点を消去する工程と、を
含むことを特徴とする。

【００１２】また、第５の発明の２値イメージの特徴点
抽出プログラムは、画像認識装置において、２値イメー
ジの同等性判定に用いる２値イメージの特徴点検出時に
実行するプログラムであって、２値イメージを得るステ
ップと、取得した２値イメージから所定ノイズ除去パタ
ーンを用いてノイズを除去するステップと、ノイズ除去
後の２値イメージを細線化し、細線化イメージを得るス
テップと、細線化イメージをラスタ走査して端点及び交
点を検出するステップと、検出された端点が取得した２
値イメージの先端の位置と一致するように細線化イメー
ジの端点を決定するステップと、検出された交点が取得
した２値イメージの交点位置と一致するように細線化イ
メージの交点を決定するステップと、ノイズ除去後の２
値イメージからカーブ又は屈曲部分のピークを極点とし
て検出するステップと、検出された極点が連続する場合
はそのうちの一つを代表点として決定するステップと、
極点の代表点が決定された端点又は交点の付近にある場
合は該代表点及びそれに連なる極点を消去するステップ
と、を含むことを特徴とする。

【００１３】

【発明の実施の形態】１．特徴点抽出部の構成 図１は本発明の２値イメージの特徴点抽出方法を適用し
た画像認識処理装置の特徴点抽出部の構成例を示すブロ
ック図であり、特徴点抽出部１００は制御部１０、２値
化処理部１１、ノイズ除去部１２、細線化処理部１３、
端点・交点検出部１４、端点決定部１５、交点決定部１
６、極点検出部１７、極点決定部１８及びハードディス
ク等の保存メモリ２０を備えている。

【００１４】図１で、制御部１０は、ＣＰＵ、プログラ
ム格納メモリおよびＲＡＭ等の周辺回路（図示せず）か
らなり、上述の各構成部分の動作（ノイズ除去部１２〜
極点決定部１８がプログラムで構成されている場合は２
値化処理部１１及びそれら各プログラムの動作）の制御
及び画像認識処理装置全体の動作を制御する。２値化処
理部１１は入力データを２値化する。例えば、画像認識
処理装置を文字認識処理装置とした場合は２値化処理部
１１として原稿を読み取ってイメージデータに変換する
文字読取り部が相当し、この場合の入力データは原稿で
ある。また、入力データが送信されるような場合は受信
したパケットデータを分解して２値化された画像データ
（イメージデータ）を取り出す受信処理部が２値化処理
部に相当する。

【００１５】ノイズ除去部１２はノイズ除去パターン
（図４）等ノイズ除去手段を用いて２値化処理部１１か
ら出力される２値イメージに含まれているノイズを除去
する。また、細線化処理部１３はノイズ除去された２値
イメージを細線化し細線化イメージを得る。

【００１６】端点・交点検出部１４は細線化イメージを
ラスタ走査して端点及び交点を検出する。端点決定部１
５は検出された端点が２値イメージの先端の位置と一致
するように細線化イメージの端点の位置を決定する。ま
た、交点決定部１６は検出された交点が２値イメージの
交点位置と一致するように細線化イメージの交点（代表
点）の位置を決定する。また、交点決定部１６は細線化
イメージで交点であるべき部分に交点が検出されない場
合に交点の補完検出を行う。

【００１７】極点検出部１７は２値イメージのカーブす
る部分を順次調べてカーブまたは屈曲部分のピーク（極
点）を検出する。また、極点決定部１８は極点が連続す
る場合はそのうちの一つを代表点（極点）とする。ま
た、代表点及びそれに連なる極点が端点又は交点の近傍
にある場合は端点又は交点とみなして代表点及びそれに
連なる極点を消去する。

【００１８】保存メモリ２０は、ノイズ除去部１２によ
るノイズ除去後の２値イメージと、端点決定部１５、交
点決定部１６及び極点決定部１８で決定され、上記２値
イメージと関連付けられた端点、交点、極点の位置デー
タを記憶する。

【００１９】なお、実施例では上記特徴点抽出部１００
のうちノイズ除去部１２〜極点決定部１８をプログラム
で構成し、上述したプログラム格納メモリ又は保存記憶
メモリ２０に格納し、制御部１０によって適時読み出し
て実行制御するように構成している。また、ノイズ除去
部１２〜極点決定部１８の全部又は一部をハードウエア
モジュールで構成するようにしてもよい。

【００２０】２．特徴点抽出部の動作例 図２は特徴点抽出部の動作例を示すフローチャートであ
る。また、図３はノイズ除去処理の前後の２値イメージ
及び細線化イメージの説明図、図４はノイズ除去パター
ンの一実施例を示す図、図５は細線化イメージでの端
点、交点の検出例の説明図である。

【００２１】ステップＳ１：（２値イメージ処理及びノ
イズ除去） 入力データは２値化処理部１１で２値化処理されるが、
２値イメージは通常ノイズを含んでいるので先ずノイズ
除去部１２で図４に示すようなノイズ除去パターンを用
いてノイズ除去を行う。図３の例で図３（ａ）は読み込
まれた２値イメージ３１を示し、図３（ｂ）は２値イメ
ージ３１からノイズを除去したノイズ除去イメージ３２
を示す。ノイズ除去は、例えば、２値イメージ３１の注
目画素を図２０に示したように左上から右下に移動させ
ながら、その注目画素及び注目画素に隣接する８画素か
らなる３×３局所領域と図４に示すようなノイズ除去パ
ターンとの照合を行い、一致するノイズ除去パターンの
形状により該注目画素を黒画素（白画素）から白画素
（黒画素）に変換する。図４（ａ）の例に示すように注
目画素だけが黒画素の場合（黒孤立点）はその注目画素
をノイズとみなして白画素に変換する。また、図４
（ｂ）の例に示すように注目画素だけが白画素の場合
（白孤立点）はその注目画素をノイズとみなして黒画素
に変換する。なお、ノイズ除去パターンは上述したよう
な３×３パターン以外に５×５パターン等を用いてもよ
い。

【００２２】ステップＳ２：（細線化処理） 細線化処理部１３は上記ステップＳ１でノイズ除去され
た２値イメージ３２（図３（ｂ））によく知られた細線
化処理を施し、図３（ｃ）に示すような細線化イメージ
３３を得る。

【００２３】ステップＳ３：（端点、交点の検出） 端点・交点検出部１４は上記ステップＳ２で得た細線化
イメージ３３についてその注目画素を図２０に示したよ
うに左上から右下に移動させながら、その注目画素が黒
画素の場合で且つ注目画素に隣接する８画素のうち、図
５（ａ）に示すように１画素が黒画素の場合にその注目
画素を端点として検出し、図５（ｂ）に示すように３画
素以上が黒画素の場合にその注目画素を交点として検出
する。

【００２４】図３（ｃ）の細線化イメージ３３について
上記方法で端点及び交点の検出を行うと、図６（ｂ）に
示すように、端点４１、４２、４３、４４及び交点５１
〜５３、５４〜５６が検出される。ここで、図６は端
点、交点検出部で検出された端点及び交点の説明図であ
り、図６（ａ）は読み取られた２値イメージ３１上で端
点及び交点の位置を示している。なお、図６（ｂ）で符
号５９は交点５３と交点５６を結ぶ黒画素である。

【００２５】ステップＳ４：（端点の決定・抽出） 端点決定部１５は上記ステップＳ３で検出された端点４
１、４２、４３、４４（図６（ｂ））を基に図７（ａ）
に示すように２値イメージ３１の先端６１、６２、６
３、６４の位置と一致するように細線化イメージ３３の
端点６１、６２、６３、６４の位置を決定する。端点の
位置決定方法としては、後述（図１６、図１８）するよ
うに細線化イメージから検出した端点からのストローク
方向を求め、そのストローク方向の反対方向に正しい端
点（２値イメージ３１の先端部にある端点）があるもの
と推定する方法がある。

【００２６】ステップＳ５：（交点の補完検出） 次に、交点決定部１６は上記ステップＳ３で検出した交
点の中で近距離の２交点がある場合で且つその交点を結
ぶ黒画素が存在し、その黒画素が交点として検出されて
いない場合にその黒画素を交点として補完し検出する。
図９に示すように２交点の８近傍距離が２以下であり、
且つ細線化イメージ３３でその２交点を結ぶ黒画素が存
在し且つその黒画素が交点として検出されていない場合
にその黒画素を交点として補完し検出するとした場合、
図６の例では交点５３、５６の８近傍距離が２であり、
且つ図６（ｂ）に示す細線化イメージ３３から明らかな
ように交点５３、５６を結ぶ黒画素５９が存在し、黒画
素５９は交点として上記ステップＳ３で検出されていな
いので、交点決定部１６は黒画素５９を図８に示すよう
に交点５９として補完し検出する。ここで、図８は交点
決定部１６で補完検出された交点の説明図であり、図９
は８近傍距離の説明図である。なお、実施例では２交点
の８近傍距離が２以下の場合を近距離として判定した
が、８近傍距離が３以下の場合等を近距離としてもよ
い。また、８近傍距離は主に画像処理で用いる距離であ
り、軸に沿った長さの最大値で定義される。

【００２７】ステップＳ６（交点（代表点）の決定、抽
出） 次に、交点決定部１６は上記ステップＳ３、Ｓ５で検出
した交点の中で交点が全体として１つの交点群としてま
とまっている場合はその交点群のなかの１つを交点とし
て代表させる。例えば、交点群の中心位置に最も近い交
点でその交点群を代表させる。図８（ｂ）の例で、検出
された交点５１、５２、５３、５４、５５、５６、５９
は１つの交点群としてまとまっているのでこの交点群の
中心位置にある交点５９を図１０に示すように代表点
（＝交点）として決定し、抽出する。

【００２８】ステップＳ７：（極点の検出） 極点検出部１７は２値イメージを調べ、カーブ部分又は
屈曲部分がない場合は特徴点抽出処理を終了する。ま
た、カーブ部分又は屈曲部分がある場合は極点の検出を
行う。極点の検出は、図１１（ａ）に示すようにノイズ
除去後の２値イメージ３２の輪郭線８１（＊印で図示）
を求め、輪郭線８１上の１点Ａと、点Ａを頂点として輪
郭追跡ドット数分（図の例では６ドット）離れた輪郭線
８１上の異なる２点Ｂ、Ｃとの角度（∠ＢＡＣ）を求
め、その角度が所定の角度（判定基準角度）以下であれ
ば、その点Ａを図１１（ｂ）に示すように極点（△印で
図示）として検出する。次に、点Ａを１ドットずつずら
しながら輪郭線８１上の全ての点に対して同様に３点の
なす角度を調べる動作を繰り返す。ここで、実施例では
図３（ａ）の２値イメージ３１の右側に示されているよ
うな黒孤立点等の面積の小さい、つまり、周囲の輪郭線
の長さが短い黒画素群については極点検出を行わないよ
うにしている。また、この例ではノイズ除去後の２値イ
メージ３２の輪郭線８１を求めるようにしたが読み取ら
れた２値イメージ３１の輪郭線を求めるようにしてもよ
い。また、点Ａを１ドットずつずらしながら輪郭線上の
全ての点について３点のなす角度を調べる動作を繰り返
すようにしたが、点Ａを数ドットずつずらすようにして
もよい。ここで、図１１は検出された極点の説明図であ
る。

【００２９】ステップＳ８：（極点（代表点）の決定、
抽出） 極点決定部１８は上記ステップＳ７で検出した極点が連
続しているか否かを調べ連続していない極点については
それぞれを代表点候補（＝極点）とし、連続している場
合はその連続している極点の中の一つを代表点候補とす
る。また、代表点候補を決定した後で代表点候補が上記
ステップＳ４で決定した端点の付近にある場合又はステ
ップＳ６で決定した交点の付近にある場合はその代表点
候補及びそれに連なる極点を所定の消去条件（第１及び
第２の消去条件）下で消去する。極点決定部１８は残っ
た代表点候補を代表点（＝極点）として決定する。

【００３０】第１の消去条件は、代表点候補（極点）と
上記ステップＳ４で得た端点との８近傍距離（図９）が
２以下であり、且つその代表点候補及びそれに連なる極
点が該端点付近の２値イメージの輪郭線上にある場合で
あり、この場合、代表点候補及びそれに連なる極点は消
去される。また、第２の消去条件は、代表点候補と上記
ステップＳ３、Ｓ５で検出した交点との８近傍距離が３
以下であり、且つその代表点候補からその代表点候補の
向き方向を中心とする３方向の範囲内にその交点がある
場合にその代表点候補およびそれに連なる極点を消去す
る。

【００３１】具体的には、上記ステップＳ７でノイズ除
去後の２値イメージ３２から検出した極点は図１１
（ｂ）に示すように連続する部分イ〜チがある。そこ
で、それぞれの連続する部分の中のピーク点を取り出し
て図１２（ａ）に示すように代表点候補９１〜９８とす
る。なお、ピーク点の代わりに連なった極点の中心にあ
る極点を代表点候補（極点）としてもよい。次に、それ
ぞれの代表点候補（極点）９１〜９８について第１の消
去条件との関係を調べると、代表点候補９１は端点６１
との８近傍距離が１であり、且つ図１１（ａ）、（ｂ）
から明らかなように代表点候補及びそれに連なる極点が
端点６１付近の２値イメージの輪郭線上にあるので、代
表点候補９１及びそれに連なる極点は消去される。同様
に、代表点候補９２、９４、９５も第１の消去条件を満
たしているので代表点候補９２、９４、９５及びそれら
に連なる極点は消去される。

【００３２】また、残った代表点候補９３、９６、９
７、９８について第２の消去条件との関係を調べると、
図１２（ａ）に示す代表点候補９３は図８に示す交点５
２（座標（１６，１８））との８近傍距離が２であり、
且つ図１３に示すように代表点候補９３からその極点
（代表点候補）の向き１番方向を中心とする３方向（０
番方向、１番方向、２番方向）のうち０番方向と１番方
向の範囲内に交点５２があるので代表点候補９３及びそ
れに連なる極点は消去される。同様に代表点候補９６も
交点５４との関係で第２の消去条件を満たすので代表点
候補９６及びそれに連なる極点は消去される。なお、こ
の例では代表点候補と交点との８近傍距離が３以下の場
合を条件としているが３以下に限定されない。従って、
極点決定部１８は上記消去条件を満たさなかった代表点
候補９７、９８（図１２（ｂ））を代表点（極点）とし
て決定する。なお、実施例では図１４に示すように極点
Ａの向きを極点Ａ検出時の輪郭線上の点Ｂ、Ｃを結ぶ線
分の中点から点Ａに向かう線分の方向として求めてい
る。ここで、図１２は代表点候補及び最終決定された代
表点（＝極点）の説明図、図１３は代表点候補（極点）
の向き方向を中心とする３方向の説明図、図１４は極点
の向きの説明図である。

【００３３】（端点の決定方法）図１６は、図２のフロ
ーチャートのステップＳ４における端点決定部１５の動
作を示すフローチャートである。また、図１７は注目画
素に隣接する８画素の方向の説明図であり、図１８は予
測ストローク方向の反対方向の説明図である。

【００３４】端点決定部１５は図１７に示すように注目
画素に隣接する８画素の方向を注目画素の左の画素から
反時計回りの方向に０番方向から７番方向まで設定し、
上記図２のステップＳ３で得た細線化イメージのそれぞ
れの端点について下記ステップＳ４−１〜Ｓ４−６の動
作を行い、細線化イメージの端点を決定する。

【００３５】ステップＳ４−１：（予測ストローク方向
の決定） 先ず、ステップＳ３での細線化イメージでのそれぞれの
端点の検出時における注目画素、つまり、その端点に隣
接する８画素の中の１つの黒画素のある方向をその細線
化イメージ３３でのその端点からのストローク方向と予
測し、予測ストローク方向を得る。図１８（ａ）の例で
は注目画素１８１に隣接する８画素の中の黒画素１８２
のある０番方向（中心から左水平方向）が予測ストロー
ク方向となる。

【００３６】ステップＳ４−２：（端点移動優先度の設
定） 次に、上記ステップＳ４−１で得た予測ストローク方向
の反対方向の内の３方向を端点移動方向とし、端点移動
方向の内での端点移動優先度を設定する。端点移動優先
度は、図１８の例では図１８（ｂ）に示すように予測ス
トローク方向（０番方向）の正対方向（４番方向）を１
位、１位の方向から反時計回りに一つ進んだ方向（５番
方向）を２位、１位の方向から時計回りに一つ進んだ方
向（３番方向）を３位として設定する。

【００３７】ステップＳ４−３：（移動優先度１位の場
合の端点の決定） ２値イメージ３１（図６（ａ））の端点に隣接する８画
素の内で端点移動優先度が１位の端点移動方向の画素が
黒画素か否かを調べ、白画素の場合はステップＳ４−４
に遷移し、黒画素の場合は元の端点に代えてその画素を
端点として、その位置と同じ位置の細線化イメージ３３
（図６（ｂ））の画素を黒画素に変換し、更に新たに端
点とした点についてこのステップの動作を繰り返す。

【００３８】ステップＳ４−４：（移動優先度２位の場
合の端点の決定） ２値イメージ３１の端点に隣接する８画素の内で端点移
動優先度が２位の端点移動方向の画素が黒画素か否かを
調べ、白画素の場合はステップＳ４−５に遷移し、黒画
素の場合は元の端点に代えてその画素を端点として、そ
の位置と同じ位置の細線化イメージ３３の画素を黒画素
に変換し、更に新たに端点とした点についてステップＳ
４−３の動作を繰り返すためにステップＳ４−３に遷移
する。

【００３９】ステップＳ４−５：（移動優先度３位の場
合の端点の決定） ２値イメージ３１の端点に隣接する８画素の内で端点移
動優先度が３位の端点移動方向の画素が黒画素か否かを
調べ、白画素の場合はステップＳ４−６に遷移し、黒画
素の場合は元の端点に代えてその画素を端点として、そ
の位置と同じ位置の細線化イメージ３３の画素を黒画素
に変換し、更に新たに端点とした点についてステップＳ
４−３の動作を繰り返すためにステップＳ４−３に遷移
する。

【００４０】ステップＳ４−６：（端点終了判定） 検出された全ての端点について端点決定処理が終わった
場合にはステップＳ５に遷移し、そうでない場合はステ
ップＳ４−１に戻る。

【００４１】具体例として、図１９の端点移動の拡大説
明図により図６（ａ）の２値イメージ３１の端点４２を
例として説明する。先ず、上記ステップＳ４−１により
図１９（ａ’）に示す細線化イメージから端点４２の予
想ストローク方向（１番方向）を得る。次に、上記ステ
ップＳ４−２により端点移動優先度１位を５番方向、２
位を６番方向、３位を４番方向に設定する。次に、上記
ステップＳ４−３で図１９（ａ）に示す２値イメージで
端点４２に隣接する８画素のうちで端点移動優先度１位
の５番方向の画素（座標（２３，６））が黒画素か否か
を調べると黒画素なので図１９（ｂ）に示すようにその
画素を端点４２とし、図１９（ｂ’）に示すように細線
化イメージの座標（２３，６）を黒画素に変換してステ
ップＳ４−３に遷移する。

【００４２】更に、新たな端点４２、つまり、図１９
（ｂ）に示す２値イメージの座標（２３，６）に隣接す
る８画素のうちで端点移動優先度１位の５番方向の画素
（座標（２４，５））が黒画素か否かを調べると白画素
であるから、上記ステップ４−４に遷移して新たな端点
４２に隣接する８画素のうちで端点移動優先度２位の６
番方向の画素（座標（２３，５））が黒画素か否かを調
べると黒画素なので図１９（ｃ）に示すようにその画素
を端点４２とし、図１９（ｃ’）に示すように細線化イ
メージの座標（２３，５）を黒画素に変換してステップ
Ｓ４−３に遷移する。

【００４３】更に、新たな端点４２、つまり、図１９
（ｃ）に示す２値イメージの座標（２３，５）に隣接す
る８画素のうちで端点移動優先度１位の５番方向の画素
（座標（２４，４））が黒画素か否かを調べると白画素
であり、端点移動優先度２位の６番方向の画素（座標
（２３，４））が黒画素か否かを調べると白画素であ
り、端点移動優先度３位の４番方向の画素（座標（２
４，５））が黒画素か否かを調べると白画素であるた
め、ステップＳ４−６に遷移する。これらの動作により
端点４２は検出された位置（座標（２２，７））から図
７に示すように２値イメージの先端の位置６２（座標
（２３，５））に決定され、抽出される。また、同様
に、図６（ａ）の２値イメージ３１の端点４１、４３、
４４についても端点決定処理を行うと図７に示すように
２値イメージの先端の位置６１、６３、６４が端点とし
て決定され、抽出される。

【００４４】上述したように、特徴点抽出部１００の動
作、つまり、上記図２のフローチャートのステップＳ１
〜Ｓ８の動作により、図１５に示すように正しい特徴点
（端点、交点、極点）を抽出することができる。

【００４５】具体的にはステップＳ３で検出した端点を
上記ステップＳ４で２値イメージの先端の位置に移動さ
せることでより正確な端点の抽出が可能となり、従来の
ように２値イメージの先端部位置の部分とは異なる部分
が端点として検出されることがない。また、上記ステッ
プＳ３で検出した交点や上記ステップＳ５で補完した交
点について、上記ステップＳ６で交点がまとまっている
場合や交点間の距離が短い場合に１つの交点を代表点と
することができる。これにより、従来のように交点が分
離して抽出されるようなことが生じない。

【００４６】また、上記ステップＳ７で検出した極点に
ついて上記ステップＳ８で端点付近や交点付近にある極
点を消去できるので、端点や交点の近くに不要な極点が
抽出されるようなことが生じない。

【００４７】なお、上記各実施例では手書き文字「４」
の２値イメージの特徴点の抽出を例としたが本発明の２
値イメージの特徴点抽出方法は文字ばかりでなく、図形
や地形、指紋、模様、人物等のような画像の特徴点を抽
出することもできる。

【００４８】以上、本発明の一実施例について説明した
が本発明は上記実施例に限定されるものではなく、種々
の変形実施が可能であることはいうまでもない。

【００４９】

【発明の効果】上記説明したように、第１の発明の２値
イメージの特徴点抽出方法及び第５の発明の特徴点抽出
プログラムによれば、検出された端点及び交点を２値イ
メージ上の正しい位置と一致するように細線化イメージ
上の端点及び交点の位置を決定するので正しい特徴点
（端点、交点、極点）を抽出することができる。

【００５０】また、第２の発明の２値イメージの特徴点
抽出方法によれば、端点を２値イメージの先端の位置に
移動させることでより正確な端点の抽出が可能となり、
従来のように２値イメージの先端部位置の部分とは異な
る部分が端点として検出されることがない。

【００５１】また、第３の発明の２値イメージの特徴点
抽出方法によれば、検出した交点及び補完した交点につ
いて、交点がまとまっている場合や交点間の距離が短い
場合に１つの交点を代表点とすることができる。これに
より、従来のように交点が分離して抽出されるようなこ
とが生じない。

【００５２】また、第４の発明の２値イメージの特徴点
抽出方法によれば、検出した極点について端点付近や交
点付近にある極点を消去できるので、端点や交点の近く
に不要な極点が抽出されるようなことが生じない。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の２値イメージの特徴点抽出方法を適用
した画像認識処理装置の特徴点抽出部の構成例を示すブ
ロック図である。

【図２】特徴点抽出部の動作例を示すフローチャートで
ある。

【図３】ノイズ除去処理の前後の２値イメージ及び細線
化イメージの説明図である。

【図４】ノイズ除去パターンの一実施例を示す図であ
る。

【図５】細線化イメージでの端点、交点の検出例の説明
図である。

【図６】端点、交点検出部で検出された端点及び交点の
説明図である。

【図７】端点決定部で決定された端点の説明図である。

【図８】交点決定部で補完検出された交点の説明図であ
る。

【図９】８近傍距離の説明図である。

【図１０】交点決定部で決定された交点の説明図であ
る。

【図１１】検出された極点の説明図である。

【図１２】代表点候補及び最終決定された代表点（＝極
点）の説明図である。

【図１３】代表点候補（極点）の向き方向を中心とする
３方向の説明図である。

【図１４】極点の向きの説明図である。

【図１５】特徴点抽出部によって抽出された特徴点を示
す図である。

【図１６】端点決定部の動作を示すフローチャートであ
る。

【図１７】注目画素に隣接する８画素の方向の説明図で
ある。

【図１８】予測ストローク方向の反対方向の説明図であ
る。

【図１９】端点移動の拡大説明図である。

【図２０】ラスタ走査の説明図である。

【図２１】従来の方法を適用した場合に抽出される端
点、交点、極点の例及び細線化の結果を示す図である。

【符号の説明】

１０ 制御部 １１ ２値化処理部 １２ ノイズ除去部 １３ 細線化処理部 １４ 端点・交点検出部 １５ 端点決定部 １６ 交点決定部 １７ 極点検出部 １８ 極点決定部 ２０ 保存メモリ ４１〜４４、６１〜６４ 端点 ５１〜５６、５９ 交点 ５９ 代表点（交点） ９１〜９８ 代表点候補（極点） ９７、９８ 代表点（極点） １００ 特徴点抽出部

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ２値イメージを得る工程と、 前記２値イメージを細線化して細線化イメージを得る工
   程と、 前記細線化イメージから端点及び交点を検出する工程
   と、 検出された端点が前記２値イメージの先端の位置と一致
   するように前記細線化イメージの端点を決定する工程
   と、 検出された交点が前記２値イメージの交点位置と一致す
   るように細線化イメージの交点を決定する工程と、 前記２値イメージからカーブ又は屈曲部分のピークを極
   点として検出する工程と、 検出された極点が連続する場合はそのうちの一つを代表
   点として決定する工程と、を含むことを特徴とする２値
   イメージの特徴点抽出方法。
2. 【請求項２】 前記端点を決定する工程は、前記検出さ
   れた各端点について、それぞれ、（１）前記細線化イメ
   ージ上で検出した端点からの予測ストローク方向を求め
   る工程と、（２）前記予測ストローク方向から所定数の
   端点移動方向を得て各端点移動方向の優先度を設定する
   工程と、（３）上記端点移動方向の全てについて上記優
   先度順に端点移動の可否を判定する工程と、（４）上記
   （３）の工程で端点移動が可とされた場合に、前記検出
   された端点の位置を端点移動が可となった端点移動方向
   上の端点移動可能な位置に置き換える工程と、（５）上
   記（４）の工程の終了後に（３）の工程を繰り返す工程
   と、を含むことを特徴とする請求項１記載の２値イメー
   ジの特徴点抽出方法。
3. 【請求項３】 前記交点を決定する工程は、前記検出さ
   れた交点のうちの二つの交点間の距離が所定距離以下で
   あって、その二つの交点を結ぶ黒画素が存在するとき、
   その黒画素を交点として補完する工程と、前記検出され
   た各交点及び前記補完された交点を含む複数の交点がま
   とまった群をなしている場合に、その交点群のなかの一
   つを交点の代表点として決定する工程と、を含むことを
   特徴とする請求項１記載の２値イメージの特徴点抽出方
   法。
4. 【請求項４】 前記極点の代表点を決定する工程は、前
   記極点の代表点が前記決定された端点の付近にある場合
   は該代表点及びそれに連なる極点を消去する工程と、前
   記極点の代表点が前記決定された交点の付近にある場合
   は該代表点及びそれに連なる極点を消去する工程と、を
   含むことを特徴とする請求項１記載の２値イメージの特
   徴点抽出方法。
5. 【請求項５】 画像認識装置において、２値イメージの
   同等性判定に用いる２値イメージの特徴点検出時に実行
   するプログラムであって、 ２値イメージを得るステップと、 前記取得した２値イメージから所定ノイズ除去パターン
   を用いてノイズを除去するステップと、 ノイズ除去後の２値イメージを細線化し、細線化イメー
   ジを得るステップと、 前記細線化イメージをラスタ走査して端点及び交点を検
   出するステップと、 検出された端点が前記取得した２値イメージの先端の位
   置と一致するように前記細線化イメージの端点を決定す
   るステップと、 前記検出された交点が前記取得した２値イメージの交点
   位置と一致するように細線化イメージの交点を決定する
   ステップと、 前記ノイズ除去後の２値イメージからカーブ又は屈曲部
   分のピークを極点として検出するステップと、 検出された極点が連続する場合はそのうちの一つを代表
   点として決定するステップと、 前記極点の代表点が前記決定された端点又は交点の付近
   にある場合は該代表点及びそれに連なる極点を消去する
   ステップと、を含むことを特徴とする２値イメージの特
   徴点抽出プログラム。