JP2004272734A - 画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】必要な設定項目が少なく、簡易な構成で、エッジ画像内から複数の直線を高速に抽出できる画像処理方法を得る。
【解決手段】エッジ画像を入力するステップS1と、方向の初期値を設定するステップS2と、エッジ画像に対して指定された方向αの投影データを計算するステップS3と、前記投影データから直線が含まれる画像領域を抽出するステップS4と、前記画像領域から直線抽出を行うステップS5とを含み、第ステップS3からステップS5までを、ステップS3で指定する方向αを変化させて繰り返し行うことで、エッジ画像から任意の方向の直線を検出する。また、必要に応じて、ステップS5で抽出した直線の近傍のエッジ点を画像領域から削除するステップS6の処理をステップS5に追加する。
【選択図】 図1
【解決手段】エッジ画像を入力するステップS1と、方向の初期値を設定するステップS2と、エッジ画像に対して指定された方向αの投影データを計算するステップS3と、前記投影データから直線が含まれる画像領域を抽出するステップS4と、前記画像領域から直線抽出を行うステップS5とを含み、第ステップS3からステップS5までを、ステップS3で指定する方向αを変化させて繰り返し行うことで、エッジ画像から任意の方向の直線を検出する。また、必要に応じて、ステップS5で抽出した直線の近傍のエッジ点を画像領域から削除するステップS6の処理をステップS5に追加する。
【選択図】 図1
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は画像処理方法に関し、特に、画像から直線を抽出する画像処理方法であって、ロボットの眼、あるいは、マルチメディアにおける画像解析・画像認識などに広く適用することができる画像処理方法に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来の技術では、ハフ変換と呼ばれる画像処理方法によって複数の直線抽出を行うことが多く、その処理の高速化手法はいくつか提示されている。その例として、画像データを局所画像に分割し、各領域のρθ変換を行い、必要に応じて1次元フィルタ処理を行うものがある。次に局所ρθデータの補完を行い、得られた局所ρθについてピーク抽出処理を行い、局所線分のパラメータ(ρi、θi)を得るという方法がある(例えば、特許文献1参照。)。
【0003】
【特許文献1】
特開2000−48195号公報
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
従来の発明は、ハフ変換を利用したものが多いが、元々が演算処理量の非常に多い方法であり、高速化手法を適用してもなお処理量が多く、構成も複雑であるという問題点があった。
【0005】
また、直線の抽出精度に関連するρθ投票平面における分解能の設定など、設定項目が多いという問題点もあった。
【0006】
この発明は、かかる問題点を解決するためになされたものであり、必要な設定項目が少なく、簡易な構成で画像内から複数の直線を高速に抽出する画像処理方法を得ることを目的とするものである。
【0007】
【課題を解決するための手段】
この発明は、エッジ画像から1以上の直線を検出する画像処理方法であって、前記エッジ画像を入力する第1のステップと、前記エッジ画像に対して指定した方向の投影データを計算する第2のステップと、前記投影データに基づいて、直線が含まれる画像領域を抽出する第3のステップと、抽出された前記画像領域から直線抽出を行う第4のステップとを備え、前記第2のステップから前記第4のステップまでを、前記第2のステップで指定する方向を変化させて繰り返し行うことで、前記エッジ画像から任意の方向の直線を検出する。
【0008】
【発明の実施の形態】
実施の形態1.
以下、図面を参照しながら、この発明の実施の形態1に係る画像処理方法について詳細に説明する。図1は、この発明の実施の形態1に係る画像処理方法を示した流れ図、図2は、この発明の実施の形態1に係る画像処理方法を実現するための画像処理装置の構成を示す図である。
【0009】
図2において、この発明の実施の形態1に係る画像処理装置は、対象物体10を撮像するCCDカメラ1aと画像を保持する画像メモリ1bなどで構成されるエッジ画像入力手段1と、前記エッジ画像入力手段1によって入力されたエッジ画像について、指定した方向αにそって投影処理を行う投影処理手段2と、前記投影処理手段2の結果を用いて、直線が含まれる画像領域を抽出する画像領域抽出手段3と、前記画像領域抽出手段3によって抽出された画像領域より直線を抽出する直線抽出手段4と、前記画像領域抽出手段3によって抽出された画像領域より、前記直線抽出手段4によって抽出された直線の近傍のエッジ点を削除するエッジ点除去手段5とを備えている。なお、図2において、6は直線検出結果である。
【0010】
次に、図2に基づいて、この発明の実施の形態1に係る画像処理装置の動作について説明する。まず、対象物体10を撮像手段であるCCDカメラ1aで撮像し、画像メモリ1bに撮像した画像データを入力して、フィルタ処理などの画像処理によって、エッジ画像を生成する。図2に示したエッジ画像入力手段1は、CCDカメラ1aが構成要素に含まれているが、かならずしも撮像手段が含まれている必要はなく、例えばエッジ画像の画像ファイルをメディアから読み取ってエッジ画像を入力する様に構成してもかまわない。エッジ画像入力手段1によりエッジ画像が入力されると、投影処理手段2は、前記エッジ画像に対し、指定した方向αについて画像処理の投影処理を行う。画像領域抽出手段3は、投影処理手段2の処理結果を踏まえて、投影カウントの多い画像領域を、前記エッジ画像から抽出する。直線抽出手段4は、前記エッジ画像に対して、画像領域抽出手段3が抽出した領域内で、エッジ点を抽出し、その座標が構成する直線を検出する。直線の検出とは、直線の有無と、直線が存在した場合に、エッジ画像上における直線の式ax+by+c=0を計算することを指す。エッジ点除去手段5は、直線抽出手段4によって直線が抽出された場合に、その抽出された直線の近傍のエッジ点を、画像領域抽出手段3が抽出した領域内から除去し、以後の計算に、それらのエッジ点を使わないようにする。この投影処理手段2からエッジ点除去手段5までの一連の動作を、投影処理手段2の投影処理パラメータである投影方向αを変化させて繰り返し実施する。この結果、エッジ画像内の任意の方向をもつ複数の直線がすべて検出できる。
【0011】
次に、この発明の実施の形態1に係る画像処理方法の動作について、主に図1を用いてさらに詳細に説明する。まず、ステップS1では、エッジ画像入力手段1により、エッジ画像を作成、入力する。ここでエッジ画像とは、対象物体10のエッジ部分が画像データとなっているものとする。例えば、対象物体10のエッジ部分の画像が高輝度画素(例えば白色)となり、それ以外の部分は低輝度画素(例えば黒色)となるものとする。またこれらのエッジを構成する点(画素)をエッジ点と呼ぶことにする。エッジ画像(エッジ点)の黒白は反転していてもよい。また、ステップS1では、CCDカメラ1aなどの撮像手段を用いて撮像した画像を画像処理(エッジフィルタ処理)することで、エッジ画像を作成してもよいし、あらかじめ、エッジ画像として保存されたデータを外部から読み込んでも良い。
【0012】
次に、ステップS2およびS3において、投影処理手段2により、前記エッジ画像の投影処理を行う。投影処理とは、図3に示すように、あらかじめ指定したΔWの区間幅の指定方向αに対して、エッジ点の数の累積をとったヒストグラム(投影データ)を計測することである。図1ステップS2では、指定方向αの初期値はα=0°として、ステップS3で、方向αで投影データ(X’−Y’)をとる。この後、後述するステップS7で所定のΔαずつαの値を大きくして、同じ処理を繰り返す。エッジ画像内に、向きがαの方向をもつ直線エッジがあれば、この投影データの値(投影カウント)は大きくなる。従って、この投影データは、エッジ画像内に方向αの直線が存在するかどうかの目安になる。また、直線の検出の感度は、図3に示したヒストグラムの区間幅ΔWで制御できる。指定方向αに対して、ΔWを大きく取ると、直線の向きがαから多少ぶれていても、投影データとして加算されることになるので、α方向に対してある範囲をもった直線の存在を判断できる。一方、ΔWを小さくとると、α方向をもつ直線のみ感度良く判断できる。
【0013】
ステップS4では、画像領域抽出手段3により、あらかじめ指定したΔWの区間幅の投影カウントY’を、あらかじめ指定したしきい値Pthと比較する。その投影カウントY’がしきい値Pthを超えた場合、その区間幅ΔW内に存在するエッジ点が存在するエッジ画像の領域を、直線が含まれる画像領域として抽出し、ステップS5に進む。一方、投影カウントY’がしきい値Pthより小さい場合には、ステップS7に進む。
【0014】
ステップS5では、直線抽出手段4により、ステップS4で抽出された画像領域内のエッジ点の点群の座標に関して、直線抽出を行う。直線抽出する方法の最も簡単な例の1つは、最小2乗法を用いてエッジ点群を直線回帰することである。エッジ点群を直線回帰した後は、相関係数などを用いて、直線の当てはまり具合をしらべ、当てはまり具合が良ければ、直線回帰で得られた直線の式ax+by+c=0のパラメータa、b、cを直線検出結果の1つとして出力する。当てはまり具合が悪ければ、当該画像領域内で直線は無いものと判断する。
【0015】
最小2乗法は、はずれ値とよばれる異常値をデータに含むと回帰性能が急激に落ちる。この発明の例で言えば、ノイズによるエッジ点など、直線上に無い、離れた点の座標を、最小2乗法の計算に組み入れてしまうと、もはや正しい回帰直線が得られなくなってしまう。このような状態を防ぐために、直線抽出する方法としてロバスト直線回帰手法を用いてもよい。例えばM推定法を用いれば、はずれ値がデータに含まれていても、その影響を取り除いて正しい直線を回帰計算できる。
【0016】
ステップS6では、エッジ点除去手段5により、ステップS5で得られた直線を形成するエッジ点を、エッジ画像から削除し、それらのエッジ点の座標を今後の計算に含めないようにする。これを行うためには、例えば得られた直線から、各エッジ点までの距離を計測し、その距離が指定距離以下のエッジ点に関しては、当該直線を形成するエッジ点とみなして、エッジ画像から削除するようにすれば良い。
【0017】
このステップは、本発明において必ずしも必要なステップではない。しかしながら、ステップS6を実施することによって、以後の計算で考慮するエッジ点数が減少し、計算量を少なくできることや、このステップS6の後に続く、投影処理であるステップS3において、余分なエッジ点による投影カウントが無くなり、投影データ全体のSN比が良くなるという効果がある。
【0018】
以上の様にしてステップS3〜ステップS5を、あるいはステップS3〜ステップS6を、ステップS3で用いる投影方向αの値を変えながら、繰り返し実行を行う。図1の流れ図では、ステップS7において投影方向αにΔαを加えて、新たな投影方向αとし、ステップS3〜ステップS6までを繰り返すことが図示されている。この繰り返しはαが180°を超えるまで行われる。αが180°を超えた場合は、エッジ画像上のすべての方向について、ステップS3〜ステップS6を実行したことになるので、繰り返し処理を終了し、今まで検出した直線のパラメータを出力結果として処理を終了する。
【0019】
なお、エッジ画像に含まれている直線の方向が、α1°からα2°であることがあらかじめ分かっている場合は、投影方向αの初期値をα1°とし、終了するαの値をα2°とするなどして、計算量を減らしてもかまわない。
【0020】
このように、本実施の形態においては、エッジ画像について、指定した方向について投影処理を行った後、直線の存在する画像領域を抽出して直線回帰を行うことにより、直線を検出するため、ハフ変換などの従来手法に比べて、必要な設定項目が少なく、簡易な構成で画像内から複数の直線を高速に抽出する画像処理方法を得ることができる。
【0021】
実施の形態2.
上述の実施の形態1では、ステップS5の直線抽出を行う方法において、最小2乗法による直線回帰やM推定によるロバスト直線回帰を用いたが、ロバスト直線回帰手法として、偏差の2乗の中央値を最小(Least Median of Squares = LMedS)にするという基準を用いる最少2乗中央値(LMedS)直線回帰方法を用いて直線検出を行うようにしても良い。これは例えば、回帰直線をy=Ax+Bとし、エッジ点群の座標を(xi,yi)とした時に、次の式で表される。
【0022】
Med { (yi − (Axi + B))2 } → 最小化 (1)
【0023】
ここでMed(・)はインデックスがiで表示されるデータ群に関してメディアン(中央値)をとる関数である。この中央値は、データにはずれ値が含まれていても値がほとんど変動しないという特徴があるため、(1)式を用いるとはずれ値に影響されにくい回帰が実現できる。
【0024】
また、ベクトルの偏差の2乗のメディアンが最小になるという基準だけで、自動的にはずれ値の影響が除去されるので、しきい値を設定してはずれ値であることを判定する必要が無い。
【0025】
なお、他の構成および動作については、上記の実施の形態1と同様であるため、そちらを参照されたい。
【0026】
上述の実施の形態1では、ロバスト回帰手段としてM推定の利用を示したが、M推定では、M推定を実行する際の反復計算の初期値や重み関数のパラメータを適切に与える必要があったが、一方、本実施の形態において用いるLMedS基準では、こういったパラメータを設定しなくても、はずれ値を自動的に除去する回帰計算が実現できるため、設定項目がさらに少なくてすむという効果が生じる。また、計算手法もM推定法に比べて簡易である。
【0027】
以上のように、本実施の形態においても、エッジ画像について、指定した方向について投影処理を行った後、直線の存在する画像領域を抽出して直線回帰を行うことにより、直線を検出するため、ハフ変換などの従来手法に比べて、必要な設定項目が少なく、簡易な構成で画像内から複数の直線を高速に抽出する画像処理方法を得ることができる。
【0028】
【発明の効果】
この発明は、エッジ画像から1以上の直線を検出する画像処理方法であって、前記エッジ画像を入力する第1のステップと、前記エッジ画像に対して指定した方向の投影データを計算する第2のステップと、前記投影データに基づいて、直線が含まれる画像領域を抽出する第3のステップと、抽出された前記画像領域から直線抽出を行う第4のステップとを備え、前記第2のステップから前記第4のステップまでを、前記第2のステップで指定する方向を変化させて繰り返し行うことで、前記エッジ画像から任意の方向の直線を検出するため、必要な設定項目が少なく、簡易な構成で、エッジ画像内から複数の直線を高速に抽出できる画像処理方法が得られる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】この発明の画像処理方法を示した流れ図である。
【図2】この発明の画像処理装置の構成を示した構成図である。
【図3】この発明の画像処理方法による動作を説明する説明図である。
【符号の説明】
1 エッジ画像入力手段、1a 撮像手段、1b 画像メモリ、2 投影処理手段、3 画像領域抽出手段、4 直線抽出手段、5 エッジ点除去手段、6 直線検出結果、10 対象物体。
【発明の属する技術分野】
この発明は画像処理方法に関し、特に、画像から直線を抽出する画像処理方法であって、ロボットの眼、あるいは、マルチメディアにおける画像解析・画像認識などに広く適用することができる画像処理方法に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来の技術では、ハフ変換と呼ばれる画像処理方法によって複数の直線抽出を行うことが多く、その処理の高速化手法はいくつか提示されている。その例として、画像データを局所画像に分割し、各領域のρθ変換を行い、必要に応じて1次元フィルタ処理を行うものがある。次に局所ρθデータの補完を行い、得られた局所ρθについてピーク抽出処理を行い、局所線分のパラメータ(ρi、θi)を得るという方法がある(例えば、特許文献1参照。)。
【0003】
【特許文献1】
特開2000−48195号公報
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
従来の発明は、ハフ変換を利用したものが多いが、元々が演算処理量の非常に多い方法であり、高速化手法を適用してもなお処理量が多く、構成も複雑であるという問題点があった。
【0005】
また、直線の抽出精度に関連するρθ投票平面における分解能の設定など、設定項目が多いという問題点もあった。
【0006】
この発明は、かかる問題点を解決するためになされたものであり、必要な設定項目が少なく、簡易な構成で画像内から複数の直線を高速に抽出する画像処理方法を得ることを目的とするものである。
【0007】
【課題を解決するための手段】
この発明は、エッジ画像から1以上の直線を検出する画像処理方法であって、前記エッジ画像を入力する第1のステップと、前記エッジ画像に対して指定した方向の投影データを計算する第2のステップと、前記投影データに基づいて、直線が含まれる画像領域を抽出する第3のステップと、抽出された前記画像領域から直線抽出を行う第4のステップとを備え、前記第2のステップから前記第4のステップまでを、前記第2のステップで指定する方向を変化させて繰り返し行うことで、前記エッジ画像から任意の方向の直線を検出する。
【0008】
【発明の実施の形態】
実施の形態1.
以下、図面を参照しながら、この発明の実施の形態1に係る画像処理方法について詳細に説明する。図1は、この発明の実施の形態1に係る画像処理方法を示した流れ図、図2は、この発明の実施の形態1に係る画像処理方法を実現するための画像処理装置の構成を示す図である。
【0009】
図2において、この発明の実施の形態1に係る画像処理装置は、対象物体10を撮像するCCDカメラ1aと画像を保持する画像メモリ1bなどで構成されるエッジ画像入力手段1と、前記エッジ画像入力手段1によって入力されたエッジ画像について、指定した方向αにそって投影処理を行う投影処理手段2と、前記投影処理手段2の結果を用いて、直線が含まれる画像領域を抽出する画像領域抽出手段3と、前記画像領域抽出手段3によって抽出された画像領域より直線を抽出する直線抽出手段4と、前記画像領域抽出手段3によって抽出された画像領域より、前記直線抽出手段4によって抽出された直線の近傍のエッジ点を削除するエッジ点除去手段5とを備えている。なお、図2において、6は直線検出結果である。
【0010】
次に、図2に基づいて、この発明の実施の形態1に係る画像処理装置の動作について説明する。まず、対象物体10を撮像手段であるCCDカメラ1aで撮像し、画像メモリ1bに撮像した画像データを入力して、フィルタ処理などの画像処理によって、エッジ画像を生成する。図2に示したエッジ画像入力手段1は、CCDカメラ1aが構成要素に含まれているが、かならずしも撮像手段が含まれている必要はなく、例えばエッジ画像の画像ファイルをメディアから読み取ってエッジ画像を入力する様に構成してもかまわない。エッジ画像入力手段1によりエッジ画像が入力されると、投影処理手段2は、前記エッジ画像に対し、指定した方向αについて画像処理の投影処理を行う。画像領域抽出手段3は、投影処理手段2の処理結果を踏まえて、投影カウントの多い画像領域を、前記エッジ画像から抽出する。直線抽出手段4は、前記エッジ画像に対して、画像領域抽出手段3が抽出した領域内で、エッジ点を抽出し、その座標が構成する直線を検出する。直線の検出とは、直線の有無と、直線が存在した場合に、エッジ画像上における直線の式ax+by+c=0を計算することを指す。エッジ点除去手段5は、直線抽出手段4によって直線が抽出された場合に、その抽出された直線の近傍のエッジ点を、画像領域抽出手段3が抽出した領域内から除去し、以後の計算に、それらのエッジ点を使わないようにする。この投影処理手段2からエッジ点除去手段5までの一連の動作を、投影処理手段2の投影処理パラメータである投影方向αを変化させて繰り返し実施する。この結果、エッジ画像内の任意の方向をもつ複数の直線がすべて検出できる。
【0011】
次に、この発明の実施の形態1に係る画像処理方法の動作について、主に図1を用いてさらに詳細に説明する。まず、ステップS1では、エッジ画像入力手段1により、エッジ画像を作成、入力する。ここでエッジ画像とは、対象物体10のエッジ部分が画像データとなっているものとする。例えば、対象物体10のエッジ部分の画像が高輝度画素(例えば白色)となり、それ以外の部分は低輝度画素(例えば黒色)となるものとする。またこれらのエッジを構成する点(画素)をエッジ点と呼ぶことにする。エッジ画像(エッジ点)の黒白は反転していてもよい。また、ステップS1では、CCDカメラ1aなどの撮像手段を用いて撮像した画像を画像処理(エッジフィルタ処理)することで、エッジ画像を作成してもよいし、あらかじめ、エッジ画像として保存されたデータを外部から読み込んでも良い。
【0012】
次に、ステップS2およびS3において、投影処理手段2により、前記エッジ画像の投影処理を行う。投影処理とは、図3に示すように、あらかじめ指定したΔWの区間幅の指定方向αに対して、エッジ点の数の累積をとったヒストグラム(投影データ)を計測することである。図1ステップS2では、指定方向αの初期値はα=0°として、ステップS3で、方向αで投影データ(X’−Y’)をとる。この後、後述するステップS7で所定のΔαずつαの値を大きくして、同じ処理を繰り返す。エッジ画像内に、向きがαの方向をもつ直線エッジがあれば、この投影データの値(投影カウント)は大きくなる。従って、この投影データは、エッジ画像内に方向αの直線が存在するかどうかの目安になる。また、直線の検出の感度は、図3に示したヒストグラムの区間幅ΔWで制御できる。指定方向αに対して、ΔWを大きく取ると、直線の向きがαから多少ぶれていても、投影データとして加算されることになるので、α方向に対してある範囲をもった直線の存在を判断できる。一方、ΔWを小さくとると、α方向をもつ直線のみ感度良く判断できる。
【0013】
ステップS4では、画像領域抽出手段3により、あらかじめ指定したΔWの区間幅の投影カウントY’を、あらかじめ指定したしきい値Pthと比較する。その投影カウントY’がしきい値Pthを超えた場合、その区間幅ΔW内に存在するエッジ点が存在するエッジ画像の領域を、直線が含まれる画像領域として抽出し、ステップS5に進む。一方、投影カウントY’がしきい値Pthより小さい場合には、ステップS7に進む。
【0014】
ステップS5では、直線抽出手段4により、ステップS4で抽出された画像領域内のエッジ点の点群の座標に関して、直線抽出を行う。直線抽出する方法の最も簡単な例の1つは、最小2乗法を用いてエッジ点群を直線回帰することである。エッジ点群を直線回帰した後は、相関係数などを用いて、直線の当てはまり具合をしらべ、当てはまり具合が良ければ、直線回帰で得られた直線の式ax+by+c=0のパラメータa、b、cを直線検出結果の1つとして出力する。当てはまり具合が悪ければ、当該画像領域内で直線は無いものと判断する。
【0015】
最小2乗法は、はずれ値とよばれる異常値をデータに含むと回帰性能が急激に落ちる。この発明の例で言えば、ノイズによるエッジ点など、直線上に無い、離れた点の座標を、最小2乗法の計算に組み入れてしまうと、もはや正しい回帰直線が得られなくなってしまう。このような状態を防ぐために、直線抽出する方法としてロバスト直線回帰手法を用いてもよい。例えばM推定法を用いれば、はずれ値がデータに含まれていても、その影響を取り除いて正しい直線を回帰計算できる。
【0016】
ステップS6では、エッジ点除去手段5により、ステップS5で得られた直線を形成するエッジ点を、エッジ画像から削除し、それらのエッジ点の座標を今後の計算に含めないようにする。これを行うためには、例えば得られた直線から、各エッジ点までの距離を計測し、その距離が指定距離以下のエッジ点に関しては、当該直線を形成するエッジ点とみなして、エッジ画像から削除するようにすれば良い。
【0017】
このステップは、本発明において必ずしも必要なステップではない。しかしながら、ステップS6を実施することによって、以後の計算で考慮するエッジ点数が減少し、計算量を少なくできることや、このステップS6の後に続く、投影処理であるステップS3において、余分なエッジ点による投影カウントが無くなり、投影データ全体のSN比が良くなるという効果がある。
【0018】
以上の様にしてステップS3〜ステップS5を、あるいはステップS3〜ステップS6を、ステップS3で用いる投影方向αの値を変えながら、繰り返し実行を行う。図1の流れ図では、ステップS7において投影方向αにΔαを加えて、新たな投影方向αとし、ステップS3〜ステップS6までを繰り返すことが図示されている。この繰り返しはαが180°を超えるまで行われる。αが180°を超えた場合は、エッジ画像上のすべての方向について、ステップS3〜ステップS6を実行したことになるので、繰り返し処理を終了し、今まで検出した直線のパラメータを出力結果として処理を終了する。
【0019】
なお、エッジ画像に含まれている直線の方向が、α1°からα2°であることがあらかじめ分かっている場合は、投影方向αの初期値をα1°とし、終了するαの値をα2°とするなどして、計算量を減らしてもかまわない。
【0020】
このように、本実施の形態においては、エッジ画像について、指定した方向について投影処理を行った後、直線の存在する画像領域を抽出して直線回帰を行うことにより、直線を検出するため、ハフ変換などの従来手法に比べて、必要な設定項目が少なく、簡易な構成で画像内から複数の直線を高速に抽出する画像処理方法を得ることができる。
【0021】
実施の形態2.
上述の実施の形態1では、ステップS5の直線抽出を行う方法において、最小2乗法による直線回帰やM推定によるロバスト直線回帰を用いたが、ロバスト直線回帰手法として、偏差の2乗の中央値を最小(Least Median of Squares = LMedS)にするという基準を用いる最少2乗中央値(LMedS)直線回帰方法を用いて直線検出を行うようにしても良い。これは例えば、回帰直線をy=Ax+Bとし、エッジ点群の座標を(xi,yi)とした時に、次の式で表される。
【0022】
Med { (yi − (Axi + B))2 } → 最小化 (1)
【0023】
ここでMed(・)はインデックスがiで表示されるデータ群に関してメディアン(中央値)をとる関数である。この中央値は、データにはずれ値が含まれていても値がほとんど変動しないという特徴があるため、(1)式を用いるとはずれ値に影響されにくい回帰が実現できる。
【0024】
また、ベクトルの偏差の2乗のメディアンが最小になるという基準だけで、自動的にはずれ値の影響が除去されるので、しきい値を設定してはずれ値であることを判定する必要が無い。
【0025】
なお、他の構成および動作については、上記の実施の形態1と同様であるため、そちらを参照されたい。
【0026】
上述の実施の形態1では、ロバスト回帰手段としてM推定の利用を示したが、M推定では、M推定を実行する際の反復計算の初期値や重み関数のパラメータを適切に与える必要があったが、一方、本実施の形態において用いるLMedS基準では、こういったパラメータを設定しなくても、はずれ値を自動的に除去する回帰計算が実現できるため、設定項目がさらに少なくてすむという効果が生じる。また、計算手法もM推定法に比べて簡易である。
【0027】
以上のように、本実施の形態においても、エッジ画像について、指定した方向について投影処理を行った後、直線の存在する画像領域を抽出して直線回帰を行うことにより、直線を検出するため、ハフ変換などの従来手法に比べて、必要な設定項目が少なく、簡易な構成で画像内から複数の直線を高速に抽出する画像処理方法を得ることができる。
【0028】
【発明の効果】
この発明は、エッジ画像から1以上の直線を検出する画像処理方法であって、前記エッジ画像を入力する第1のステップと、前記エッジ画像に対して指定した方向の投影データを計算する第2のステップと、前記投影データに基づいて、直線が含まれる画像領域を抽出する第3のステップと、抽出された前記画像領域から直線抽出を行う第4のステップとを備え、前記第2のステップから前記第4のステップまでを、前記第2のステップで指定する方向を変化させて繰り返し行うことで、前記エッジ画像から任意の方向の直線を検出するため、必要な設定項目が少なく、簡易な構成で、エッジ画像内から複数の直線を高速に抽出できる画像処理方法が得られる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】この発明の画像処理方法を示した流れ図である。
【図2】この発明の画像処理装置の構成を示した構成図である。
【図3】この発明の画像処理方法による動作を説明する説明図である。
【符号の説明】
1 エッジ画像入力手段、1a 撮像手段、1b 画像メモリ、2 投影処理手段、3 画像領域抽出手段、4 直線抽出手段、5 エッジ点除去手段、6 直線検出結果、10 対象物体。
Claims (3)
- エッジ画像から1以上の直線を検出する画像処理方法であって、
前記エッジ画像を入力する第1のステップと、
前記エッジ画像に対して指定した方向の投影データを計算する第2のステップと、
前記投影データに基づいて、直線が含まれる画像領域を抽出する第3のステップと、
抽出された前記画像領域から直線抽出を行う第4のステップと
を備え、
前記第2のステップから前記第4のステップまでを、前記第2のステップで指定する方向を変化させて繰り返し行うことで、前記エッジ画像から任意の方向の直線を検出する
ことを特徴とする画像処理方法。 - 前記第4のステップで抽出した前記直線の近傍のエッジ点を前記画像領域から削除する第5のステップをさらに備え、
前記第2のステップから前記第5のステップまでを、前記第2のステップで指定する方向を変化させて繰り返し行うことで、前記エッジ画像から任意の方向の直線を検出する
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理方法。 - 前記第4のステップは、最小2乗中央値(LMedS)直線回帰方法を用いて直線検出を行う
ことを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003064422A JP2004272734A (ja) | 2003-03-11 | 2003-03-11 | 画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2003064422A JP2004272734A (ja) | 2003-03-11 | 2003-03-11 | 画像処理方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2004272734A true JP2004272734A (ja) | 2004-09-30 |
Family
ID=33125721
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2003064422A Pending JP2004272734A (ja) | 2003-03-11 | 2003-03-11 | 画像処理方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
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JP (1) | JP2004272734A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116703922A (zh) * | 2023-08-08 | 2023-09-05 | 青岛华宝伟数控科技有限公司 | 一种锯木缺陷位置智能定位方法及系统 |
-
2003
- 2003-03-11 JP JP2003064422A patent/JP2004272734A/ja active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116703922A (zh) * | 2023-08-08 | 2023-09-05 | 青岛华宝伟数控科技有限公司 | 一种锯木缺陷位置智能定位方法及系统 |
CN116703922B (zh) * | 2023-08-08 | 2023-10-13 | 青岛华宝伟数控科技有限公司 | 一种锯木缺陷位置智能定位方法及系统 |
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