JP2003532213A - デジタル画像のセグメンテーション方法および用具の制御方法 - Google Patents
デジタル画像のセグメンテーション方法および用具の制御方法Info
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Abstract
Description
、小要素(ピクセル)に分割されるとともに、数個のカラーチャネルを有するカ
メラで捕らえられる。これにより、物体を背景から識別することができ、カメラ
の昼光軌跡および色軌跡は、理論的に、物体のボディ反射率特性に従ってモデル
化される。
り、少なくとも、これが可能になることは、明らかに望まれることである。ここ
では、コンピュータが、画像を処理するとともに、用具に対して制御信号を供給
する。例えば、US−A−5 442 552は、植物の列の中央線に対して、
この植物の列のデジタル画像により、自動的に位置決めされた耕耘機について、
記載している。画像は、デジタル化されるが、そこでは、適当な色度図が作成さ
れ、この画像のピクセルからの色ベクトルが、この図に関連して評価される。次
に、ピクセルは、色ベクトルが図の中に入るか、あるいは、外れるかによって、
植物/非植物に分類される。しかし、この方法の問題は、色が照度により変化す
ることであり、照度は、屋外(昼光)では、一定ではないのである。従って、こ
のような方法は、時には正確な結果をもたらすであろうが、別の時には、不正確
かつ使用できない結果をもたらすことになるであろう。
て認識するシステムについて、記載している。
よって走査された画像のセグメンテーション、および、画像に基づき、農具に制
御信号を提供することについて、記載している。
、および、その白色の車線分離線の画像による、車両の制御について、記述して
いる。
壌の表面から、分離可能にすることを目指している。しかし、本発明は、植物性
材料と関連して使用することに限られるものではない。
ル画像のセグメンテーション方法が、例として、記載されている。
は、カメラ感度、「緑」の植物の反射率特性、国際照明委員会(CIE)(測色
法 技術報告第2版、国際照明委員会(CIE)、1986)の昼光基準の使用
をモデル化することが、含まれる。また、植物からの反射は、ニュートラル・イ
ンタフェース想定の下で、2色性反射モデルに従うという想定をモデル化するこ
とも、これに含まれる。
統合は、所定の相関色温度(CCT)を有する光源により照射される、画像平面
内の、所定の空間位置(x、y)に対して、次のように記載される。
fの分光感度を含む。このベクトルは、画像平面における軌跡(x、y)の「色
ベクトル」と呼ばれる。標準的なカラーカメラでは、ベクトルは、カメラの赤、
緑、および、青のチャネルの反応に対応する3次元を有する。
は、その相関色温度CCTを用いて記載されるとともに、昼光の国際照明委員会
(CIE)基準(上記参照)に記述される方法により、モデル化される。
の感度に対応して、3つのチャネルがあると考えられる)つまり、カメラ特性の
、チャネルfの分光感度である。
の測光角度(θ)は、入射光i、反射jの出射角、および、iとj間の位相角g
である。
ルでは、反射は、植物の、表面およびボディ反射の和として、与えられる。これ
は、画像平面における空間位置(x、y)の所定の色ベクトルCf(CCT、x
、y)が、
、2つの成分に分割される。
射は、式(1)に記述されるスペクトル統合に起因する。反射率ρ(x、y、λ
)は、「H.J.アンダーセン、C.M.オンヤンゴ、および、E.グラナムに
よる、モデルに基づく昼光および色順応のセグメンテーション方法、産業検査に
おける偏光およびカラー技術に関するEOS/SPIE会議にて、1999年6
月」に記述される特徴に従い、モデル化され、これに参照される。ボディ反射へ
のカメラの反応は、この刊行物では、「色軌跡」と呼ばれる。ボディ反射は、一
般に、所定の物体の表面下でおこる反射を指す。それにより、入射光の一部は、
物体により吸収される。こうして、ボディ反射は、物体にその色を与える。
(1)に記述されるスペクトル統合に起因する。ニュートラル・インタフェース
想定下では、表面反射の反射率は、一定(すなわち、1)に固定されても良い。
次に、表面反射へのカメラの反応が、カメラの光源への反応と一致するであろう
。このカメラの光源への反応は、カメラの昼光軌跡と呼ばれる。物体表面部分は
、観察者の方向に、表面反射を「イールド」する。そのため、物体表面部分は、
もし光源の光が白色と考えられるならば、観察者にとって「白色」に見える。
ヤンゴ、および、E.グラナムによる、モデルに基づく昼光および色順応のセグ
メンテーション方法、産業検査における偏光およびカラー技術に関するEOS/
SPIE会議にて、1999年6月」から周知であり、これに参照される。この
引例によると、画像は、セグメント化され、昼光軌跡および色軌跡は、空間に変
形される。この空間は、3つのカラークロマチブのうちの2つ、および、その強
度により、定義される。次に、各々のピクセルの色ベクトルは、画像のセグメン
テーションの間に、正規化、つまり、単位長に減じられる。これは、算出という
観点では、非常に面倒な過程であり、結果的には、長引く過程となる。
法を提供することである。本発明の、更なる目的は、デジタル信号プロセッサ(
DSP)における実施に適した方法を、提供することである。
される。この方法の特徴は、理論的に、昼光軌跡へのノーマルベクトル(ns)
が決定され、そして、各小要素に対して、カメラのカラーチャネルからの反応形
式の色ベクトル(Cf)と、昼光軌跡へのノーマルベクトル(ns)との間のス
カラー積が、算出されることにある。そして、次に、要素は、算出結果に基づき
、物体あるいは背景が表現されているとみなされる。なお、物体とみなされた要
素には、第1の値が割り当てられ、背景とみなされた要素には、第2の値が割り
当てられる。
により、物体とみなされた要素には、色軌跡からの色ベクトル(Cf)の距離に
従い、第1および第2の値間の値が、割り当てられる。
る、改善された可能性を提供することである。
。
グメント化されている。
、純粋な表面反射からのベクトル、つまり、式(2)の第一および第二項、との
間に置かれる。
に、分割される。式(3)の各2項(ボディおよび表面反射)は、300nmから
830nm、および、4000ケルビンから25000ケルビンの相関色温度に
モデル化される。これは、「測色法、技術報告第2版、国際照明委員会(CIE
)、1986」に記述される、58インターバルに従っている。この中に、E(
CCT、λ)の値が、見受けられる。モデル化によって、マトリックスΓおよび
Yは、各項に集められ、このマトリックスは、第一および第二項、つまり、植物
のボディ反射、および、表面反射の和を含む。その結果、ΓおよびYは、58×
f次元を得る。ここで、fは、カメラのチャネル数に対応する。こうして、Γは
、58のモデル化された色ベクトルを、純粋なボディ反射に対して含むとともに
、Yは、58のモデル化された昼光ベクトルを含む。
により、正規化、つまり、単位長に減じられる。というのは、ms(θ)および
mB(θ)からの寄与は、取り除かれるからである。従って、これら2つの因数
は、2つのマトリックスにおいて項を算出すると、1に等しく設定される。ρs は、上述のように、1に等しい。ρB(λ)は、実験的に、物体の実際のタイプ
に関して、決定される。τf(λ)は、カメラの特性であり、その情報は、当該
カメラの製造元から得ることができる。
2つの条件は、以下に詳述される。
ネルに対応する軸を持つ座標の2次元システムにおけるものだが、原点から離れ
る2つのマトリックスにおけるベクトルで表されるであろう。2つのマトリック
スからのベクトルは、2つの直線の各々に、おおよそ位置付けられる。この2つ
の直線とは、ボディ反射に対しては、「カラー線」、表面反射に対しては、「昼
光線」である。カラー線は、色軌跡を表すとともに、昼光線は、昼光軌跡を表す
。2つの軌跡(線)は、平均算出、あるいは、類似で周知の算出方法により、決
定される。この算出方法は、各々のベクトルの誤差を最小限にするものである。
ネル(通常、赤、緑、青感度に対するチャネル)に対応する軸を持つ座標の3次
元システムにおけるものだが、原点から離れる2つのマトリックスのベクトルで
表される。2つのマトリックスからのベクトルは、2つの平面の各々に、おおよ
そ位置する。この2つの平面とは、ボディ反射に対しては、「カラー平面」、表
面反射に対しては、「昼光平面」である。カラー平面は、色軌跡を表すとともに
、昼光平面は、昼光軌跡を表す。2つの軌跡(平面)は、適切で周知の算出方法
により、決定される。この算出方法は、各々のベクトルの誤差を最小限にするも
のである。
ベクトルCfを有することになる。この色ベクトルCfは、色軌跡および昼光軌
跡に関係するどこかに、位置付けられる。
置する色ベクトルCfを、持つことができないという理解/認識にある。従って
、昼光軌跡、あるいは、色軌跡から遠く離れて位置する、色ベクトルCfを有す
るピクセルは、非植物、あるいは、背景とみなされる。一方、「緑色側」、ある
いは、昼光軌跡の色軌跡側に位置する色ベクトルCfを有するピクセルは、植物
とみなされる。これは、算出され、それにより、色軌跡志向の昼光軌跡へのノー
マルベクトルnsが、決定される。そして、ノーマルベクトルnsと、色ベクト
ルCf間の、スカラー積あるいはドット積が、算出される。もしドット積が、ゼ
ロに等しい、あるいは、ゼロより小さい場合、ピクセルには、背景に対して値ゼ
ロが割り当てられ、もしドット積が、ゼロより大きい場合は、ピクセルには、植
物に対して値1が割り当てられる。
否か、という点に関して、不確実な点がいくつかある(畑にある石も、同様の表
面反射になることもある)。従って、セグメント化された画像は、重みをかけら
れ、それにより、「植物」とみなされた、ピクセルの色ベクトルCfの、色軌跡
に対する距離が、決定される。そして、ピクセルには、この距離に相当する値が
割り当てられる。こうして、ピクセルには、もし色ベクトルCfが色軌跡に位置
すれば、値1が割り当てられる。もし、色ベクトルCfがその中に位置しなけれ
ば、ピクセルには、色軌跡への距離に比例して、1より小さい値が割り当てられ
る。
めに、ΓおよびYを、各行に対して、第二ノルムをもとに正規化することにより
、セグメント化される。こうして、すべての行ベクトルが、単位ベクトルを構成
することになる。このようにして、mB(θ)およびmS(θ)からの寄与は、
取り除かれる。そのために、これらの因数は、要素ΓおよびY=1の計算となる
。
もし、nSのドット積がゼロより大きい場合、植物として分類される。もし、そ
のnSのドット積がゼロより小さい、あるいは、ゼロに等しい場合、非植物に分
類される。
像を表す。
行に対して、第二ノルムをもとに正規化することにより、セグメント化される。
こうして、すべての行ベクトルが、単位ベクトルを構成することになる。そして
、Yのこれら2つの行ベクトルは、3倍のスカラー積を最小限にすることが分か
る。この3倍のスカラー積は、
つの行ベクトルである。Mmeanは、Yの、残りの行ベクトルの、平均ベクト
ルである。
き、nSが、この2つの行ベクトル間のクロス乗積として算出される。
の正の値を得る。このドット積とは、nsと所定の色ベクトルCとの間で、空間
位置(x、y)が、画像平面にあるものである。
しnsのドット積がゼロより大きければ、植物と分類され、もしnsのドット積
がゼロより小さい、あるいは、ゼロに等しい場合、非植物と分類される。
)への距離に関して、重みをかけられる。
される。このピクセルポイントは、モデル化された植物軌跡(色軌跡)への距離
に対して、植物と分類されるものである。
れる。これは、行ベクトルすべての絶対的なエラーを最小限にするものであり、
この行ベクトルは、Γに含まれる単位ベクトルに正規化されている。
ベクトルが、単位ベクトルを構成することになる。そして、Γのこれら2つの行
ベクトルは、3倍のスカラー積を最小限にすることが分かる。この3倍のスカラ
ー積は、
つの行ベクトルである。Hmeanは、Γの残りの行ベクトルの、平均ベクトル
である。
き、nBが、この2つの行ベクトル間のクロス乗積として算出される。
される。このピクセルポイントは、モデル化された平面への距離から、植物と分
類されており、このモデル化された平面は、植物のボディ反射(色軌跡)から引
き出される。
をセグメント化することが可能になる。そして、次に、その残りのピクセルポイ
ントに、モデル化された軌跡(色軌跡)からの距離に基づき、「緑の」植物の反
射率特性に従い、重みをかけることができる。
はトラクターに載置されたカメラにより、取得されたものである。この図は、カ
ラー画像の黒/白表示であり、緑の植物は、土壌の茶色の背景からは、カラーか
ら黒/白画像への変換によって、事実上、「見えなく」なっている。
ここで、若木は、明瞭で、大小の黒点1として、白色の背景に現れている。中央
線2が、植物1の列に対して、記されており、この中央線2は、それ自体、セグ
メント化された画像に基づき、周知の方法により、算出される。更に、画面の中
央線3は、カメラ、結果的には、農具あるいはトラクターに対する中央線2の、
望ましい位置に一致して、記されている。従って、農具あるいはトラクターの2
本の矢印4で示される植物の列に対する位置間には、差異がある。この差異を取
り除くために、制御信号が、図示されない手段によって、それ自体、周知の方法
で確立される。この制御信号は、従来の方法では、制御手段(図示せず)に送ら
れ、トラクターあるいは農具を制御して、トラクターおよび/または農具を、植
物の列に対して、望まれる位置に導く。また、例えば、画像の各植物に霧を吹く
噴霧装置を、制御することもできる。これは、それ自体、従来技術、例えば、W
O−A−95/26622に記載されている。
限られるものではない。他の背景の、畑にある植物以外の物体の画像が、本発明
によって、セグメント化されてもよい。
。
グメント化されている。
Claims (3)
- 【請求項1】 小要素(ピクセル)に分割されるとともに、数個のカラーチャネルを有するカ
メラで捕らえられるデジタル画像をセグメント化し、これにより、物体を背景か
ら識別することができ、理論的に、カメラの昼光軌跡および色軌跡は、物体のボ
ディ反射率特性に従ってモデル化される方法であって、 理論的に、前記昼光軌跡へのノーマルベクトル(ns)を決定し、 各小要素に対して、カメラのカラーチャネルからの反応形式である前記要素の
色ベクトル(Cf)と、前記昼光軌跡のノーマルベクトルとの間のスカラー積を
、算出し、 次に、前記要素は、算出結果に基づいて、物体あるいは背景を表現していると
みなされるとともに、物体とみなされた要素には、第1の値が割り当てられ、背
景とみなされた要素には、第2の値が割り当てられる、 ことを特徴とする方法。 - 【請求項2】 請求項1に記載の方法において、物体とみなされる前記要素には、第1および
第2の値の間の値が、前記色軌跡からの、前記色ベクトル(Cf)の距離に従い
、割り当てられることを特徴とする方法。 - 【請求項3】 用具、特に、農具を制御し、前記用具への制御信号を、セグメント化されたデ
ジタル画像から得るための方法であって、 前記画像は、請求項1または2の方法により、セグメント化されていることを
特徴とする方法。
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