JP2008243184A - 濃淡画像の輪郭補正処理方法及びその装置 - Google Patents

濃淡画像の輪郭補正処理方法及びその装置 Download PDF

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Abstract

【課題】濃淡画像と距離画像を利用して物体認識用途に好適な輪郭補正処理後の濃淡画像を得る。
【解決手段】濃淡画像100から抽出した濃淡輪郭画像104と距離画像102から抽出した距離輪郭画像106の双方の輪郭が一致した濃淡画像100の輪郭に対して輪郭補正処理を行い輪郭補正処理後の濃淡画像を生成するようにしているので、被写体の境界を際だたせる(強調する)ことが可能であり、被写体の境界に通常の輪郭補正処理とは異なる輪郭補正処理を行うことができる。
【選択図】図6

Description

この発明は、濃淡画像の輪郭補正処理方法及びその装置に関し、一層詳細には、撮像装置により得られた同一の被写体に対する濃淡画像を距離画像の情報により補正する濃淡画像の輪郭補正処理方法及びその装置に関する。
従来から、被写体に対してデジタルカメラあるいはビデオカメラ等の撮像装置により撮像されることで生成される、階調値が画素値とされる濃淡画像が一般的に知られている。
近時、対象空間を撮像し、撮像素子から対象空間に存在する対象物(被写体)までの距離値が画素値とされる距離画像を生成する距離画像撮像装置が提案されている(特許文献1、特許文献2)。
特開2006−153773号公報(図11) 特開2006−46959号公報
そして、同一の被写体に対して濃淡画像と距離画像を得、距離画像の情報により、例えば、撮像素子から2m以内に存在する濃淡画像を切り出した濃淡画像を生成するようにした濃淡画像の補正処理等が実験的に行われている。
このように濃淡画像を距離画像の情報により補正処理(加工処理)することで、高度防犯センサ、次世代入退出システム用センサ、ロボットの視覚センサ、FA用各種センサ等への応用が期待されている。
距離画像の輪郭を抽出する技術が上記の特許文献1に記載されている。この技術は、対象物としての移動体とその背景を複数回撮像して距離画像を得、対象物の距離画像の周囲にオーバーシュートが発生することを考慮し、このオーバーシュート付き距離画像を平滑化し、この平滑化距離画像と前記オーバーシュート付き距離画像との差分画像を輪郭として抽出する技術である。
また、上記の特許文献2には、強度が周期的に変化する強度変調光を対象空間に照射する発光源と、受光光量に応じた電気出力を発生する複数個の感光部が配列され対象空間を撮像する光検出素子と、発光源から対象空間に照射された光が対象空間内の対象物で反射され前記各感光部で受光されるまでの強度変調光の位相差を対象物までの距離に換算することにより画素値が距離値である距離画像と、各感光部の受光光量である濃淡値を画素値とする濃淡画像と、を同じ感光部の受光光量からそれぞれ生成する画像生成部と、を備える撮像装置が開示されている。そして、さらに、輪郭抽出部が、濃淡画像を微分した濃淡微分画像において濃淡微分値が極大になる領域と、距離画像を微分した距離微分画像において距離微分値が極大になる領域との両方を対象物の輪郭として抽出することが開示されている。
この発明は、以上説明したような課題、技術を考慮してなされたものであって、撮像装置により得られた同一の被写体に対する濃淡画像を距離画像の情報により好適に補正することを可能とする濃淡画像の輪郭補正処理方法及びその装置を提供することを目的とする。
この項では、理解の容易化のために添付図面中の一部符号を付けて説明する。したがって、この項に記載した内容がその符号を付けたものに限定して解釈されるものではない。
この発明に係る濃淡画像の輪郭補正処理方法は、コンピュータにより行う画像処理方法において、以下の特徴[1]〜[4]を有する。
[1]同一の被写体(12)に対して、各画素が距離値を含む距離画像(102)の輪郭を抽出した距離輪郭画像(106)と、各画素が階調値を含む濃淡画像(100)の輪郭を抽出した濃淡輪郭画像(104)とを生成する過程(S2)と、前記濃淡輪郭画像の輪郭の一部を含む領域(108a,108b)に座標位置が対応する前記距離輪郭画像上の領域での輪郭の有無を判断する過程(S3)と、輪郭が有ると判断した場合には、前記濃淡画像の輪郭に対して輪郭補正処理を行う過程(S4)と、を備えることを特徴とする。
この発明によれば、濃淡輪郭画像と距離輪郭画像の双方の輪郭が一致した濃淡画像の輪郭に対して輪郭補正処理を行うようにしているので、被写体の境界を際だたせる(強調する)ことが可能であり、このように、被写体の境界に通常の輪郭補正処理とは異なる輪郭補正処理を行うことができる。したがって、例えば、物体認識用途に適用して好適である。
[2]同一の被写体(12a)に対して、各画素が距離値を含む距離画像(218)と、各画素が階調値を含む濃淡画像(214)とを取り込む過程(S11,S21)と、前記濃淡画像の輪郭を抽出した濃淡輪郭画像(216)を生成する過程(S12,S22)と、前記濃淡輪郭画像の輪郭の一部を含む領域(226a〜226d)に座標位置が対応する前記距離画像上の領域(230a〜230d)での微分値(di)又は距離値差(Δd)を計算する過程(S13,S24)と、計算した前記距離画像上の領域での前記微分値又は前記距離値差に応じて、前記濃淡画像の輪郭に対して輪郭補正処理を行う過程(S14,S25)と、を備えることを特徴とする。
この発明によれば、距離画像上の領域での微分値又は距離値差に応じて濃淡画像の輪郭に対して輪郭補正処理を行うようにしているので、例えば物体の境界に適当な情報を付加することができる。また、連続的な情報を与えることができる。したがって、例えば物体認識用途に適用して好適である。
[3]上記特徴[2]を備える発明において、前記の、前記濃淡輪郭画像の輪郭の一部を含む領域に座標位置が対応する前記距離画像上の領域での微分値又は前記距離画像上の領域での距離値差を計算する過程(S13)では、さらに、前記濃淡輪郭画像の輪郭の一部を含む領域に座標位置が対応する前記濃淡画像(214)上の領域での微分値(dj)又は階調値差(Δg)を計算し(S23)、前記の、計算した前記距離画像上の領域での前記微分値又は距離値差に応じて、前記濃淡画像の輪郭に対して輪郭補正処理を行う過程(S14)では、計算した前記距離画像上の領域での前記微分値(S24)又は前記距離値差と、計算した前記濃淡画像上の領域での前記微分値(S23)又は前記階調値差とを利用して、前記濃淡画像の輪郭に対して輪郭補正処理を行う(S25)ことを特徴とする。
この発明によれば、前記距離画像上の領域での微分値又は距離値差、及び前記濃淡画像の領域での微分値又は該領域での階調値差により、前記濃淡画像の輪郭に対して輪郭補正処理を行うようにしているので、例えば物体の境界情報を濃淡画像の輪郭に自然な感じで付加することができる。また、濃淡画像の情報を残しているので、自然な立体感を表すことができる。
[4]上記の特徴[1]〜[3]のいずれかを備える発明において、前記濃淡画像の前記輪郭に対しての前記輪郭補正処理は、前記輪郭を形成する画素の階調値又は色を変化させることを特徴とする。
この発明によれば、用途等に応じて適切な輪郭補正処理を行うことができる。
[5]上記の特徴[1]〜[4]を構成する各過程をコンピュータにより読み出して実行するプログラムとして利用できる。
[6]上記の特徴[1]〜[4]を構成する各過程をコンピュータにより読み出して実行するプログラムを格納した記録媒体として利用できる。
さらに、上記特徴[1]〜[4]を備える方法発明を、物の発明として実現することができる。
さらに、この発明に係る濃淡画像の輪郭補正処理方法は、コンピュータにより行う画像処理方法において、同一の被写体に対して、各画素が距離値を含む距離画像の輪郭を抽出した距離輪郭画像と、各画素が階調値を含む濃淡画像の輪郭を抽出した濃淡輪郭画像とを生成する過程(S2)と、前記濃淡画像の輪郭に対応する前記距離画像の輪郭が存在するかどうかを判断する過程(S3)と、輪郭が有ると判断した場合には、前記濃淡画像の輪郭に対して輪郭補正処理を行う過程(S4)と、を備えることを特徴とする。
さらにまた、この発明に係る濃淡画像の輪郭補正装置は、同一の被写体に対して、各画素が距離値を含む距離画像の輪郭を抽出した距離輪郭画像と、各画素が階調値を含む濃淡画像の輪郭を抽出した濃淡輪郭画像とを生成する輪郭画像生成部(50)と、前記濃淡画像の輪郭に対応する前記距離画像の輪郭が存在するかどうかを判断する輪郭有無判断部(56)と、輪郭が有ると判断した場合には、前記濃淡画像の輪郭に対して輪郭補正処理を行う輪郭補正処理部(62)と、を備えることを特徴とする。
この発明によれば、撮像装置により得られた同一の被写体に対する濃淡画像の輪郭等を距離画像の輪郭情報により好適に補正することができる。
以下、この発明の実施形態について図面を参照して説明する。
図2は、この発明の一実施形態に係る濃淡画像の輪郭補正処理方法が適用された距離画像・濃淡画像撮像システム10のハードウエア構成を示すブロック図である。
図1は、図2に示した距離画像・濃淡画像撮像システム10の主要部の機能ブロック図である。
図1において、距離画像・濃淡画像撮像システム10は、基本的に、被写体12(図2参照)の距離画像を撮像する距離画像撮像部14a及び濃淡画像を撮影する濃淡画像撮像部14bとして機能する撮像部14と、撮像部14で得られた撮像信号から距離画像と濃淡画像を生成する画像生成部16と、画像生成部16で生成された濃淡画像に対し、距離画像と濃淡画像の属性に基づき輪郭補正処理等の各種画像処理を行う画像処理部18と、画像処理部18を含む制御・処理部20(図2参照)で生成された画像を記録する記録部22と、その画像を表示する表示部24と、その画像を外部に送信する送信部26とを備える。なお、図1に示す画像生成部16は、図2に示す画像生成・処理部15の一部の機能を示している。
画像生成・処理部15は、たとえばマイクロコンピュータにより構成される。マイクロコンピュータは、計算機であり、CPU(中央処理装置)、メモリであるROM(EEPROMも含む。)、RAM(ランダムアクセスメモリ)、その他、A/D変換器、D/A変換器等の入出力装置、計時手段としてのタイマ等を有しており、CPUがROMに記録されているプログラムを読み出し実行することで制御・処理部20、画像処理部18、距離算出処理部44、画像取込・タイミング発生部40、並びに図1に示した画像生成部16等の各種機能実現部して機能する。
図2に示すように、撮像部14は、レンズ31と、赤外線通過フィルタ32と、インターライン型のCCDセンサ34と、赤外光照射部36とから構成され、赤外線通過フィルタ32がレンズ31とCCDセンサ34との間の光軸上に配置されているとき、距離画像撮像部14aとして機能し、赤外線通過フィルタ32が光軸上から退避され2点鎖線で示す位置にあるとき濃淡画像撮像部14bとして機能する。赤外光照射部36は、サイン波(正弦波)生成部としても機能し、赤外光を所定波長の周波数のサイン波で輝度変調して被写体12に照射する。
画像生成・処理部15は、制御・処理部20の他、CDS回路(Correlated Double Sampling Circuit)やA/D変換器を有する画像取込・タイミング発生部40(画像取込部とタイミング発生部)と、画像フレームを2フレーム分記録するフレームメモリ42と、タイミング制御・時間計測機能も有し画像取込・タイミング発生部40と同期制御される距離算出処理部44とを備える。制御・処理部20は、画像処理部18の他、カメラ制御部及びメモリ制御部としての機能を有する。
図2に示す距離画像・濃淡画像撮像システム10において、濃淡画像は、ビデオカメラと同様に30fps(フレーム/秒)毎に得られる。距離画像は、上記した特開2006−153773号公報、特開2006−46959号公報にも記載されているように、赤外光照射部36から照射され被写体12から反射してくる正弦波変調赤外光の到達時間から距離を求めるTOF(Time of flight)方式を採用している。
なお、図1、図2に示す距離画像・濃淡画像撮像システム10において、濃淡画像と距離画像を生成する際に、CCDセンサ34から得られる撮像信号の複数のフレームから距離演算を行うシステムでもよく、CCDセンサ34にR/G/B画素の他に距離画像専用の画素を配列しこの画素から距離演算を行うシステムとしてもよい。
また、図3の他の実施形態にかかる距離画像・濃淡画像撮像システム10の機能ブロック図に示すように、撮像部14を、レンズ31とCCDセンサ34とからなる距離画像撮像部14aと、レンズ31と赤外光照射部36と赤外線通過フィルタ32とCCDセンサ34とからなる濃淡画像撮像部14bとの2つの撮像部に分けた構成とすることもできる。
図1に示すように、画像生成部16は、距離画像生成部46と濃淡画像生成部48とから構成される。距離画像生成部46は、背景を含む被写体12に対する各画素が距離値を含む距離画像を生成して出力する。濃淡画像生成部48は、背景を含む被写体12に対する各画素値が階調値を含む濃淡画像を生成して出力する。
画像処理部18は、距離画像生成部46から取り込んだ距離画像の輪郭を抽出した距離輪郭画像を生成して出力する距離輪郭画像生成部52と、濃淡画像生成部48から取り込んだ濃淡画像の輪郭を抽出した濃淡輪郭画像を生成して出力する濃淡輪郭画像生成部54とからなる輪郭画像生成部50を備える。
画像処理部18は、さらに、輪郭画像生成部50により生成された距離輪郭画像と濃淡輪郭画像に基づいて詳細を後述する処理を行う輪郭有無判断部56と、濃淡輪郭画像生成部54により生成された濃淡輪郭画像を参照して距離画像の微分値を計算する距離画像微分値計算部58aと距離画像の距離値差を計算する距離画像距離値差計算部58bと、濃淡輪郭画像生成部54により生成された濃淡輪郭画像を参照して濃淡画像の微分値を計算する濃淡画像微分値計算部60aと、濃淡画像の階調値差を計算する濃淡画像階調値差計算部60bとを備える。
ここで、距離画像微分値計算部58aと距離画像距離値差計算部58bとで、距離画像微分値・距離値差計算部58が構成され、濃淡画像微分値計算部60aと濃淡画像階調値差計算部60bとで濃淡画像微分値・階調値差計算部60が構成される。
さらに、画像処理部18は、輪郭有無判断部56、距離画像微分値・距離値差計算部58及び濃淡画像微分値・階調値差計算部60の処理結果に基づいて、濃淡画像生成部48から取り込んだ濃淡画像の輪郭を補正する輪郭補正処理部62を備える。
この発明の一実施形態が適用された距離画像・濃淡画像撮像システム10は、基本的には以上のように構成され、かつ動作するものであり、次に画像処理部18による動作についてフローチャートを参照して説明する。画像処理部18の(CPU)は、フローチャートによるプログラムを読み出して実行する。
第1実施例(輪郭補正処理の有無を距離画像の輪郭の有無により決定する。)
図4は、第1実施例に係るフローチャートである。
ステップS1において、距離輪郭画像生成部52及び濃淡輪郭画像生成部54は、それぞれ同一の被写体12に対する各画素が距離値を含む距離画像を距離画像撮像部14a及び距離画像生成部46を通じて取得するとともに、各画素が階調値を含む濃淡画像を濃淡画像撮像部14b及び濃淡画像生成部48を通じて取得する。
ここで、濃淡画像とは、カラー画像、白黒画像、輝度画像など、一般的にデジタルカメラなどの撮像装置によって得られる画像全般を指す。濃淡画像の各画素は階調値を有する。また、距離画像とは、TOFなどの距離計測方法によって得られる距離の2次元分布画像を表す。距離画像の各画素は距離値を有する。
ここでは、図5に示すように、撮像部14(距離画像撮像部14aと濃淡画像撮像部14b)により、この撮像部14に正対し、正面に星形の模様が黄色で描かれた緑色の直方体の箱を被写体12として濃淡画像と距離画像を撮像する。被写体12の背景は白とする。
図6Aは、濃淡画像100を示している。図6Cは、距離画像102を示している。距離画像102には、星形の模様には距離差がないことを原因として濃淡画像100上に現れている星形の模様が存在しない点に留意する。なお、距離画像102には、距離値に応じた色を付けているが、ここでは、星形の模様が描かれた面の距離値には赤色が付けられている。背景の距離値には、白色を付けている。
次いでステップS2において、濃淡輪郭画像生成部54は、濃淡画像100から輪郭を抽出して図6Bに示す濃淡輪郭画像104を生成する。輪郭を抽出する方法は、対象画素と周辺領域との階調値差(画素値差)、例えば輝度差、微分値などを算出し、閾値を超えた値を輪郭として抽出することが一般的である。図6Bの濃淡輪郭画像104においては、図6Aの濃淡画像100から前記直方体の箱の周囲を表す矩形と星形が輪郭として抽出される。
また、ステップS2において、距離輪郭画像生成部52は、距離画像102から輪郭を抽出して図6Dに示す距離輪郭画像106を生成する。輪郭を抽出する方法は、対象画素と周辺領域との距離値差(画素値差)、微分値などを算出し、閾値を超えた値を輪郭として抽出することが一般的である。図6Dの距離輪郭画像106においては、図6Cの距離画像102から前記直方体の箱の周囲と背景との間の距離値差に基づく矩形が輪郭として抽出される。
次いで、ステップS3において、輪郭有無判断部56は、濃淡輪郭画像104の輪郭の一部を含む領域である輪郭含領域(以下、輪郭領域という。)108a、108b等に座標位置が対応する距離輪郭画像106上の領域110a、110bでの輪郭の有無を判断する。図6B、図6Dから分かるように、濃淡輪郭画像104の輪郭領域108aに対応する距離輪郭画像106上の領域110aには輪郭はなく、濃淡輪郭画像104の輪郭領域108bに対応する距離輪郭画像106上の領域110bには輪郭があると判断される。以下、濃淡輪郭画像104の全ての輪郭領域(大きさを任意に選択可能な微小領域)について対応する距離輪郭画像106上の領域での輪郭の有無を判断する(確認する)。
次に、ステップS3の判断結果に応じて、輪郭補正処理部62は、濃淡画像100に対する輪郭補正処理を行う。
ここでの輪郭補正処理は、濃淡輪郭画像104の輪郭領域108bに対応する距離輪郭画像106上の領域110bに輪郭があるので、ステップS3の判断が肯定的となり、ステップS4において、輪郭補正処理部62は、濃淡画像100の輪郭を強調する処理(処理Aとする。)を行う。その一方、濃淡輪郭画像104の輪郭領域108aに対応する距離輪郭画像106上の領域110aには輪郭がないので、ステップS3の判断が否定的となり、ここでは輪郭について何も補正しない処理(処理Bとする。)を行う。
図7Aは、処理Aによる輪郭補正処理後の濃淡画像100Aを示している。濃淡画像100Aでは、元の濃淡画像100に対して矩形の輪郭114が太く強調され、星形の輪郭116がそのままにされていることが分かる。この輪郭補正処理を施した濃淡画像100Aにより物体の境界を強調した情報を提供できる。
また、処理Aとして、すなわち、濃淡輪郭画像104の輪郭領域108bに対応する距離輪郭画像106上の領域110bに輪郭がある場合、図7Bの輪郭補正処理後の濃淡画像100Bに示すように、輪郭114を他の色にすることもできる。例えば、この濃淡画像100Bにおいて、星形と矩形は、それぞれ元の黄色、緑色であるが、矩形の輪郭は、目立つ赤色としている。
このように第1実施例によれば、濃淡画像100(図6A)から抽出した濃淡輪郭画像104(図6B)と、距離画像102(図6C)から抽出した距離輪郭画像106(図6D)の双方の輪郭が一致した濃淡画像100の輪郭114(図7A、図7B参照)に対して輪郭補正処理を行い輪郭補正処理後の濃淡画像100A、100Bを生成するようにしているので、濃淡画像100A、100B上で被写体12(図5参照)の境界を際だたせる(強調する)ことが可能であり、被写体12の境界に通常の輪郭補正処理とは異なる輪郭補正処理を行うことができる。したがって、例えば、物体認識用途に適用して好適である。
第2実施例{輪郭補正処理の程度(度合い)を距離画像の微分値又は距離値差の関数等とする。}
図8は、第2実施例に係るフローチャートである。この第2実施例では、図9に示すように、正面に黄色の星形の模様が描かれた緑色の直方体の箱212とより遠方に置かれた小さめの緑色の直方体の箱213を、撮像部14に正対する被写体12aとしている。
まず、ステップS11において、ステップS1と同様に、被写体12aに対する濃淡画像を濃淡画像撮像部14b及び濃淡画像生成部48を通じて取得するとともに、被写体12aに対する距離画像を距離画像撮像部14a及び距離画像生成部46を通じて取得する。
図10Aは、取得した濃淡画像214を示している。図10Cは、取得した距離画像218を示している。距離画像218においては、距離に応じて表示色を異なる色としている。箱220を赤、箱224をオレンジ、背景を白としている。
次いで、ステップS12において、濃淡輪郭画像生成部54により濃淡画像214の輪郭を抽出する。図10Bは、抽出された濃淡輪郭画像216を示している。図10Bの濃淡輪郭画像216においては、図10Aの濃淡画像214から大きな矩形と、星形と、小さな矩形とが輪郭として抽出されていることが分かる。
次いで、ステップS13において、距離画像微分値計算部58aで、濃淡輪郭画像216の輪郭の一部を含む領域である輪郭領域226a、226b、226c、226d等に座標位置が対応する距離画像218上の領域の微分値di(di=距離値差/位置差=Δd/Δp、例えば、距離値差Δdは隣接する画素が有する距離値の差、位置差Δpは隣接する画素の画素位置座標値の差とする。)を計算する。ここで、位置差Δpは、任意に選択可能な微小値である。
図10Dは、距離画像218の微分値(距離画像微分値)diを輪郭の太さで表した距離微分画像232を示している。
図10B、図10Dにおいて、輪郭領域226bに対応する位置x2の領域230bでの距離画像微分値d2はd2=0、輪郭領域226cに対応する位置x3の領域230cでの距離画像微分値d3は、輪郭領域226a、226dに対応する位置x1、x4での距離画像微分値d1、d4より小さい値になっていることが分かる。実際上、領域230aでの距離画像微分値d1は、領域230dでの距離画像微分値d4より背景との距離差が大きいので(図9参照)僅かに大きい(d1>d4>d3>d2)。
以下、濃淡輪郭画像216の全ての輪郭領域(輪郭含領域)について座標位置が対応する距離画像218上の領域での距離画像微分値diを計算する。
次いで、ステップS14において、輪郭補正処理部62は、濃淡画像214(図10A参照)に対して、ステップS13で算出された距離画像218に対する距離画像微分値diに応じた輪郭補正処理を行う。
この場合、輪郭補正処理部62で行われる輪郭補正処理としては、例として2つの場合が考えられる。
1つは、距離画像微分値diの算出結果によって、結果を選ぶという処理である。例えば、図11に示すような距離画像微分値・色相選択テーブル238を利用し、距離画像微分値diによって、濃淡画像214の輪郭の色相を色相A〜Dから選択する輪郭補正処理とする。
もう1つは、距離画像微分値diの算出結果を関数式に代入して計算を行い、計算結果を濃淡画像214に反映させる輪郭補正処理とする。
図12は、図10Aに示した濃淡画像214に対して、距離画像微分値diの計算結果を反映した輪郭補正処理後の濃淡画像214Aの例を示している。この例では、濃淡画像214の輪郭について、距離画像218に対する距離画像微分値diの大きさに応じて輪郭を強調し(距離画像微分値diがd3を上回る値である場合には太くし)、距離画像微分値diがある値以下の値(ここでは、距離画像微分値diがd3を下回る値)の場合にはそのままにするという処理にしている。これを、式であらわすと、濃淡画像214の各画素について下記のようになる。
処理後濃淡画像の輪郭=処理前濃淡画像の輪郭+定数×距離画像微分値
図13は、距離画像微分値diの計算結果を濃淡画像214に反映させる別の例での輪郭補正処理後の濃淡画像214Bを示している。
この図13例の輪郭補正処理後の濃淡画像214Bでは、距離画像218に対する距離画像微分値diに応じて濃淡画像214の輪郭の色を変化させるという処理を行っている。式で表すと、下記のようになる。
処理後濃淡画像の輪郭の色相=定数×距離画像微分値
距離画像微分値diが大きい輪郭(ここでは最も外側の輪郭)は赤、距離画像微分値diが小さい輪郭(大きな矩形と小さな矩形が接している部分)は黄、距離画像微分値diがゼロ値の輪郭(星形)はもとのままとしている。
これらの処理によって、物体の境界を滑らかに強調した情報をユーザに提示することができる。処理の関数式については、上の2つの例に限らない。
なお、上例では、距離画像微分値diによる処理例を示したが、濃淡輪郭画像216の輪郭の一部を含む領域である輪郭領域(輪郭含領域)226a、226b、226c、226d等に座標位置が対応する距離画像218上の領域の距離値差Δdを、距離画像距離値差計算部58bにより計算することで同様の輪郭補正処理を行うことができる。
このように第2実施例によれば、濃淡輪郭画像216の輪郭領域(輪郭の一部を含む領域)226a〜226d等に座標位置が対応する距離画像218上の領域(距離微分画像232で説明した領域230a〜230d等と同一位置の領域)での輪郭を微分した距離画像微分値di又は前記距離画像218上の領域での輪郭を構成する画素の距離値差Δdを計算し、計算した前記距離画像微分値di又は前記距離値差Δdに応じて、濃淡画像214の輪郭に対して輪郭補正処理を行うようにしているので、例えば物体の境界に適当な情報を付加することができる。また、連続的な情報を与えることができる。したがって、例えば物体認識用途に適用して好適である。
第3実施例{輪郭処理の程度(度合い)を距離画像と濃淡画像の微分値又は差(距離値差又は階調値差)の関数等とする。}
図14は、第3実施例に係るフローチャートである。第2実施例と異なる点は、濃淡画像214(図10A)の輪郭補正処理に距離画像218(図10C)に対する距離画像微分値diだけでなく、濃淡画像214に対する濃淡画像微分値djも反映させたことである。
ステップS21、ステップS22、及びステップS24の処理は、上述したステップS11、ステップS12、及びステップS13の処理と同一である。
ステップS23では、濃淡画像微分値計算部60aにより、図10Bの濃淡輪郭画像216の輪郭の一部を含む領域である輪郭領域226a〜226d等に対応する濃淡画像214上の領域に対する濃淡画像微分値dj(dj=階調値差/位置差=Δg/Δp、例えば、階調値差Δgは、濃淡画像214を構成する画素中、隣接する画素の階調値の差であり、位置差Δpは、隣接する画素の画素位置差とする。)を計算する。
図15A〜図15Eは、濃淡画像214(濃淡輪郭画像216)の輪郭領域226a〜226d等に対応する濃淡画像214上の領域に対する濃淡画像微分値djと、濃淡画像214(濃淡輪郭画像216)の輪郭領域226a〜226d等に対応する距離画像218上の領域の距離画像微分値di等の説明図である。
図15Aは、濃淡画像214と濃淡輪郭画像216と距離画像218を合わせたような模式的な合成画像250を示している。
図15Bは、ステップS23の処理により生成された、合成画像250の一点鎖線252の位置上における濃淡画像214に対する濃淡画像微分値djを示している。ここでは、一点鎖線252が黄色の星形と交わる位置x2、x3で濃淡画像微分値djが最も大きく、被写体12の緑色の箱の最も外側の輪郭と背景との間で交わる位置x1、x5で次に濃淡画像微分値djが大きく、緑の箱同士が交わる位置x4で濃淡画像微分値djが最も小さくなるものとしている。その他の位置(隣接する画素の階調値差がゼロ値の位置)での濃淡画像微分値djはゼロ値である。
図15Cは、ステップS24の距離画像微分値計算部58aによる処理により生成された、合成画像250の一点鎖線252の位置上における距離画像218に対する距離画像微分値diを示している。上述したように、背景と接する位置x1、x5での距離画像微分値diが最も大きく、次に、箱同士が接する位置x4での距離画像微分値diが大きい。その他の位置(隣接する画素の距離値差がゼロ値の位置)での距離画像218の微分値diはゼロ値である。
次いで、ステップS25において、ステップS23とステップS24で算出された濃淡画像214に対する濃淡画像微分値dj及び距離画像218に対する距離画像微分値diを用いて濃淡画像214の輪郭領域に対する輪郭補正処理を行う。
この輪郭補正処理としては、大きく2つが考えられる。
1つは、算出結果によって、結果を選ぶという処理である。この例を図16に示す。この図16例の輪郭補正処理では、距離画像微分値diと濃淡画像微分値djによって、濃淡画像214中の輪郭強調度A〜Iを選択する処理としている。この図16例の輪郭補正処理は、輪郭強調度A〜Iを、それぞれ、色相A´〜I´と置き換えてもよい。
もう1つは、算出結果を関数式に代入して計算を行い、計算結果を濃淡画像214の輪郭に反映させるという処理である。下記の例1、例2による関数式を利用して処理を行うことができる。
例1: 処理後濃淡画像の輪郭=処理前濃淡画像の輪郭+定数×(定数×距離画像の微分値×濃淡画像微分値)1/2
例2: 処理後濃淡画像の輪郭=処理前濃淡画像の輪郭+定数×(定数×距離画像の微分値×濃淡画像微分値)÷2
例1、例2の関数式によれば、濃淡画像214に対する濃淡画像微分値djと距離画像218に対する距離画像微分値diを概ね平均化した微分値(図15D参照){平均値=(dj+di)/2}で、濃淡画像214の輪郭を処理することになる。
これにより、この第3実施例では、第2実施例に比較して、濃淡画像214の境界をより強調しながらも実際の見た目に近い輪郭補正処理を行うことができる。
上記した第3実施例の説明では、濃淡画像214と距離画像218の両方の微分値di、djによる輪郭補正処理を示したが、濃淡画像214と距離画像218の両方の差(階調値差と距離値差)を用いる輪郭補正処理、あるいは片方が差(距離値差又は階調値差)でもう一方が微分値(濃淡画像微分値dj又は距離画像微分値di)を用いる輪郭補正処理とすることもできる。
この場合、濃淡画像階調値差計算部60bで、図10Bの濃淡輪郭画像216の輪郭の一部を含む領域である輪郭領域(輪郭含領域)226a、226b、226c、226d等に対応する濃淡画像214上の領域の階調値差Δg(例えば、隣接する画素の階調値の差)を計算する。
このように第3実施例によれば、同一の被写体12aに対して各画素が距離値を含む距離画像218と、各画素が階調値を含む濃淡画像214とを取り込み、さらに、濃淡画像214の輪郭を抽出した濃淡輪郭画像216を生成する。次いで、濃淡画像214の輪郭の一部を含む領域(輪郭領域226a〜226d等)での濃淡画像微分値dj又は階調値差Δgを計算するとともに、濃淡輪郭画像216の輪郭の一部を含む領域に対応する距離画像218上の領域での距離画像微分値di又は前記領域での距離値差Δdを計算している。さらに、計算した濃淡画像214上の前記濃淡画像微分値dj又は前記階調差Δg、及び計算した距離画像218上の前記距離画像微分値di又は距離値差Δdを利用して、濃淡画像214の輪郭に対して輪郭補正処理を行うようにしているので、例えば物体の境界情報を濃淡画像214の輪郭に自然な感じで付加することができる。また、濃淡画像214の情報を残しているので、自然な立体感を表すことができるという効果が達成される。なお、同一の被写体の概念には、被写体群が含まれる。ここで、被写体群を1つの被写体にみなすとは、例えば、図9例では、2つの箱212、213が組み合わさって一つの被写体12aが構成されているが、離れた位置にある2つの箱を視線方向(撮像部14の光軸方向)に重なるように見た場合、これら2つの箱を1つの被写体とみなすことができる。
上記した第1〜第3実施例を利用することにより、濃淡画像100、214に対し用途等に応じて適切な輪郭補正処理を行うことができる。
また、上記のフローチャートによる処理は、コンピュータにより読み出して実行するプログラムとして利用できる。
さらに、このプログラムを格納した記録媒体として利用できる。
なお、この発明は、上述の実施形態に限らず、この明細書の記載内容に基づき、種々の構成を採り得ることはもちろんである。
この発明の一実施形態に係る濃淡画像の輪郭補正処理方法が適用された距離画像・濃淡画像撮像システムの主要部の機能ブロック図である。 この発明の一実施形態に係る濃淡画像の輪郭補正処理方法が適用された距離画像・濃淡画像撮像システムのハードウエア構成を示すブロック図である。 他の実施形態に係る距離画像・濃淡画像撮像システムのハードウエア構成を示すブロック図である。 第1実施例の動作説明に供されるフローチャートである。 第1実施例の被写体の例を示す説明図である。 図6Aは濃淡画像の説明図、図6Bは濃淡輪郭画像の説明図、図6Cは距離画像の説明図、図6Dは距離輪郭画像の説明図である。 図7Aは、第1実施例に係る一例の輪郭補正処理後の濃淡画像の説明図、図7Bは、他の例の輪郭補正処理後の濃淡画像の説明図である。 第2実施例の動作説明に供されるフローチャートである。 第2実施例の被写体の例を示す説明図である。 図10Aは濃淡画像の説明図、図10Bは濃淡輪郭画像の説明図、図10Cは距離画像の説明図、図10Dは距離微分画像の説明図である。 微分値色相選択テーブルの説明図である。 第2実施例に係る一例の輪郭補正処理後の濃淡画像の説明図である。 第2実施例に係る他の例の輪郭補正処理後の濃淡画像の説明図である。 第3実施例の動作説明に供されるフローチャートである。 図15Aは、濃淡画像と濃淡輪郭画像と距離画像を合わせて描いた模式図、図15Bは濃淡画像の微分値を示す説明図、図15Cは距離画像の微分値を示す説明図、図15Dは両微分値の処理例の説明図、図15Eは位置を示す説明図である。 距離微分値と濃淡微分値による輪郭補正処理の説明図である。
符号の説明
10…距離画像・濃淡画像撮像システム 12、12a…被写体
14…撮像部 14a…距離画像撮像部
14b…濃淡画像撮像部 15…画像生成・処理部
16…画像生成部 18…画像処理部
20…制御・処理部 31…レンズ
32…赤外線通過フィルタ 34…CCDセンサ
36…赤外光照射部 44…距離算出処理部
46…距離画像生成部 48…濃淡画像生成部
50…輪郭画像生成部 52…距離輪郭画像生成部
54…濃淡輪郭画像生成部 56…輪郭有無判断部
58…微分値・距離値差計算部
60…微分値・画素値(距離値と階調値)差計算部
62…輪郭補正処理部 100、214…濃淡画像
102、218…距離画像 104、216…濃淡輪郭画像
106…距離輪郭画像
108a、108b、226a、226b…輪郭領域

Claims (10)

  1. コンピュータにより行う画像処理方法において、
    同一の被写体に対して、各画素が距離値を含む距離画像の輪郭を抽出した距離輪郭画像と、各画素が階調値を含む濃淡画像の輪郭を抽出した濃淡輪郭画像とを生成する過程と、
    前記濃淡輪郭画像の輪郭の一部を含む領域に座標位置が対応する前記距離輪郭画像上の領域での輪郭の有無を判断する過程と、
    輪郭が有ると判断した場合には、前記濃淡画像の輪郭に対して輪郭補正処理を行う過程と、
    を備えることを特徴とする濃淡画像の輪郭補正処理方法。
  2. コンピュータにより行う画像処理方法において、
    同一の被写体に対して、各画素が距離値を含む距離画像と、各画素が階調値を含む濃淡画像とを取り込む過程と、
    前記濃淡画像の輪郭を抽出した濃淡輪郭画像を生成する過程と、
    前記濃淡輪郭画像の輪郭の一部を含む領域に座標位置が対応する前記距離画像上の領域での微分値又は距離値差を計算する過程と、
    計算した前記距離画像上の領域での前記微分値又は前記距離値差に応じて、前記濃淡画像の輪郭に対して輪郭補正処理を行う過程と、
    を備えることを特徴とする濃淡画像の輪郭補正処理方法。
  3. 請求項2記載の濃淡画像の輪郭補正処理方法において、
    前記の、前記濃淡輪郭画像の輪郭の一部を含む領域に座標位置が対応する前記距離画像上の領域での微分値又は前記距離画像上の領域での距離値差を計算する過程では、
    さらに、前記濃淡輪郭画像の輪郭の一部を含む領域に座標位置が対応する前記濃淡画像上の領域での微分値又は階調値差を計算し、
    前記の、計算した前記距離画像上の領域での前記微分値又は距離値差に応じて、前記濃淡画像の輪郭に対して輪郭補正処理を行う過程では、
    計算した前記距離画像上の領域での前記微分値又は前記距離値差と、計算した前記濃淡画像上の領域での前記微分値又は前記階調値差とを利用して、前記濃淡画像の輪郭に対して輪郭補正処理を行う
    ことを特徴とする濃淡画像の輪郭補正処理方法。
  4. 請求項1〜3のいずれか1項に記載の濃淡画像の輪郭補正処理方法において、
    前記濃淡画像の前記輪郭に対しての前記輪郭補正処理は、
    前記輪郭を形成する画素の階調値又は色を変化させる
    ことを特徴とする濃淡画像の輪郭補正処理方法。
  5. 請求項1〜4のいずれか1項に記載の濃淡画像の輪郭補正処理方法を構成する各過程をコンピュータにより読み出して実行するプログラム。
  6. 請求項5記載のプログラムを格納した記録媒体。
  7. 同一の被写体に対して、各画素が距離値を含む距離画像の輪郭を抽出した距離輪郭画像と、各画素が階調値を含む濃淡画像の輪郭を抽出した濃淡輪郭画像とを生成する輪郭画像生成部と、
    前記濃淡輪郭画像の輪郭の一部を含む領域に座標位置が対応する前記距離輪郭画像上の領域での輪郭の有無を判断する輪郭有無判断部と、
    輪郭が有ると判断した場合には、前記濃淡画像の輪郭に対して輪郭補正処理を行う輪郭補正処理部と、
    を備えることを特徴とする濃淡画像の輪郭補正処理装置。
  8. 同一の被写体に対して、各画素が距離値を含む距離画像と、各画素が階調値を含む濃淡画像とを取り込む画像取込部と、
    前記濃淡画像の輪郭を抽出した濃淡輪郭画像を生成する濃淡輪郭画像生成部と、
    前記濃淡輪郭画像の輪郭の一部を含む領域に座標位置が対応する前記距離画像上の領域での微分値又は距離値差を計算する距離画像微分値・距離値差計算部と、
    計算した前記距離画像上の領域での前記微分値又は前記距離値差に応じて、前記濃淡画像の輪郭に対して輪郭補正処理を行う輪郭補正処理部と、
    を備えることを特徴とする濃淡画像の輪郭補正処理装置。
  9. 請求項8記載の濃淡画像の輪郭補正処理装置において、
    さらに、前記濃淡輪郭画像の輪郭の一部を含む領域に座標位置が対応する前記濃淡画像上の領域での微分値又は階調値差を計算する濃淡画像微分値・階調値差計算部とを備え、
    前記輪郭補正処理部は、計算した前記距離画像上の領域での前記微分値又は前記距離値差と、計算した前記濃淡画像上の領域での前記微分値又は前記階調値差とに応じて、前記濃淡画像の輪郭に対して輪郭補正処理を行う
    ことを特徴とする濃淡画像の輪郭補正処理装置。
  10. 請求項7〜9のいずれか1項に記載の濃淡画像の輪郭補正処理装置において、
    前記輪郭補正処理部による前記濃淡画像の前記輪郭に対しての前記輪郭補正処理は、
    前記輪郭を形成する画素の階調値又は色を変化させる
    ことを特徴とする濃淡画像の輪郭補正処理装置。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010161744A (ja) * 2009-01-09 2010-07-22 Canon Inc 画像処理装置および画像処理方法
JP2014524016A (ja) * 2011-06-24 2014-09-18 ソフトキネティック ソフトウェア 深度測定の品質の向上
JP2015212942A (ja) * 2014-04-25 2015-11-26 グーグル インコーポレイテッド レーザー点クラウドを用いる物体検出のための方法及びシステム
JP2017049867A (ja) * 2015-09-03 2017-03-09 日本電気株式会社 認証装置、防犯システム、認証方法およびプログラム

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9529824B2 (en) * 2013-06-05 2016-12-27 Digitalglobe, Inc. System and method for multi resolution and multi temporal image search
CN104424662B (zh) * 2013-08-23 2017-07-28 三纬国际立体列印科技股份有限公司 立体扫描装置
US10298859B2 (en) * 2013-11-01 2019-05-21 Flir Systems Ab Enhanced visual representation of infrared data values
KR101611261B1 (ko) * 2013-12-12 2016-04-12 엘지전자 주식회사 스테레오 카메라, 이를 구비한 차량 운전 보조 장치, 및 차량
JP6955147B2 (ja) * 2017-07-13 2021-10-27 富士通株式会社 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
WO2019044571A1 (ja) * 2017-09-01 2019-03-07 ソニー株式会社 画像処理装置、および画像処理方法、プログラム、並びに移動体
CN110781590B (zh) * 2019-10-18 2023-09-19 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司 一种用于fibm加工三维微结构的灰度图生成方法及系统
CN111986192B (zh) * 2020-08-31 2022-05-27 华中科技大学 一种基于机器视觉的香菇破损检测方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006046959A (ja) * 2004-07-30 2006-02-16 Matsushita Electric Works Ltd 画像処理装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4231320B2 (ja) * 2003-03-31 2009-02-25 本田技研工業株式会社 移動体の検出装置
US7418139B2 (en) * 2003-07-01 2008-08-26 Honda Motor Co., Ltd. Contour extraction apparatus, contour extraction method, and contour extraction program
JP4543904B2 (ja) 2004-11-30 2010-09-15 パナソニック電工株式会社 距離画像センサ

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006046959A (ja) * 2004-07-30 2006-02-16 Matsushita Electric Works Ltd 画像処理装置

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010161744A (ja) * 2009-01-09 2010-07-22 Canon Inc 画像処理装置および画像処理方法
US8335393B2 (en) 2009-01-09 2012-12-18 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus and image processing method
JP2014524016A (ja) * 2011-06-24 2014-09-18 ソフトキネティック ソフトウェア 深度測定の品質の向上
JP2015212942A (ja) * 2014-04-25 2015-11-26 グーグル インコーポレイテッド レーザー点クラウドを用いる物体検出のための方法及びシステム
JP2017049867A (ja) * 2015-09-03 2017-03-09 日本電気株式会社 認証装置、防犯システム、認証方法およびプログラム

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