JP2013050762A - 線分および円弧検出装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ハフ変換部14は、輝度画像データ102に対して輪郭抽出処理を実行し、輪郭画像データ103を生成する。輪郭画像データ103の各画素は0〜255の画素値を有する。ハフ変換部14は、輪郭画像データ103の各点に対してハフ変換を実行する。ハフテーブル15には、輪郭画像データ103の各点の画素値、すなわち輪郭強度の値が加算値として集計される。検出部16は、集計値に基づき、線分あるいは円弧を検出する。
【選択図】図1
Description
<1−1.処理の全体の流れ>
図1は、第1の実施の形態に係る検出装置1のブロック図である。検出装置1は、輝度画像生成部11、輪郭抽出処理部12、ハフ(Hough)変換部14、ハフテーブル15および線分検出部16を備えている。
ハフ変換部14の処理内容について詳しく説明する。ハフ変換部14は、輪郭画像データ103に含まれる任意の点について、各点を通る直線をハフ空間上の座標(θ、ρ)に変換する。
ハフ変換部14は、輪郭画像データ103に含まれる任意の点について、各点を通る円弧(弦)をハフ空間上の座標(a、b、r)に変換する。
ハフ変換部14における集計処理方法について説明する。上述したように、輪郭画像データ103の各画素は0〜255の画素値を有している。ハフ変換部14は、輪郭画像データ103のある点がハフ空間上のある座標(θ、ρ)に変換された場合、2次元配列T[θ][ρ]には、輪郭画像データ103上の点の画素値を加算する。言い換えると、2次元配列T[θ][ρ]には、輪郭画像データ103上の点の輪郭強度の値が加算される。
検出部16は、ハフテーブル15を参照し、輪郭画像データ103に含まれる線分あるいは円弧を検出する。検出部16は、ハフテーブル15に格納されている2次元配列T[θ][ρ]の集計値を参照することで、線分の検出を行う。あるいは、検出部16は、ハフテーブル15に格納されている3次元配列T[a][b][r]の集計値を参照することで、円弧の検出を行う。
次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。第2の実施の形態における検出装置1の構成は図1で示した構成と同様である。第2の実施の形態では、ハフ変換部14により集計方法が第1の実施の形態と異なる。第1の実施の形態においては、ハフ変換部14は、輪郭画像データ103の各画素の輪郭強度をそのままハフテーブル15に加算した。言い換えると、ハフ変換部14は、輪郭画像データ103の各画素の画素値を、画素値の分解能を維持したままハフテーブル15に加算した。
第1および第2の実施の形態においては、輪郭画像データ103の中心を原点として、輪郭画像データ103内の直線をθおよびρを用いて表現した。あるいは、輪郭画像データ103の中心を原点として、円弧の中心座標(a、b)を定義した。しかし、原点は画像の任意の場所に設定することができる。あるいは、原点を輪郭画像データ103のフレームの外に設定してもよい。
12 輪郭抽出処理部
14 ハフ変換部
15 ハフテーブル
16 検出部
101 カラー画像データ
102 輝度画像データ
103 輪郭画像データ
Claims (14)
- 対象画像内の線分を検出する線分検出装置であって、
前記対象画像内のそれぞれの点の特徴量を求める特徴量算出部と、
前記対象画像の基準点から前記対象画像内の任意の直線に下した垂線の長さρおよび前記垂線が前記基準点を通る基準軸となす角θを用いて、前記対象画像内の任意の直線を表現することにより、前記対象画像内の任意の点を通る直線をハフ空間内の座標(θ、ρ)に変換するハフ変換部と、
前記対象画像内のそれぞれの点が前記ハフ変換部によってハフ空間内の座標(θ、ρ)に変換されたとき、変換された座標(θ、ρ)に対応する記憶領域に、前記対象画像内のそれぞれの点の特徴量の大きさによって重みづけされた値を加算する集計部と、
集計値が第1の閾値を超える座標(θ、ρ)を特定することにより、前記対象画像における線分を検出する検出部と、
を備える線分検出装置。 - 請求項1に記載の線分検出装置であって、
前記特徴量算出部は、輪郭抽出処理を実行することにより、前記対象画像内のそれぞれの点の特徴量として輪郭強度を求める、線分検出装置。 - 請求項2に記載の線分検出装置であって、
前記集計部は、前記輪郭抽出処理後の前記対象画像内のそれぞれの点の輪郭強度を加算値として集計する、線分検出装置。 - 請求項2に記載の線分検出装置であって、
前記集計部は、前記輪郭抽出処理後の前記対象画像内のそれぞれの点の輪郭強度を量子化した上で集計する、線分検出装置。 - 請求項1に記載の線分検出装置であって、
前記基準点は、前記対象画像内の任意の座標に設定される線分検出装置。 - 請求項1に記載の線分検出装置であって、さらに、
前記対象画像がカラー画像である場合、ハフ変換が行われる前にカラー画像から輝度画像を生成する輝度画像生成部、
を含む線分検出装置。 - 対象画像内の円弧を検出する円弧検出装置であって、
前記対象画像内のそれぞれの点の特徴量を求める特徴量算出部と、
前記対象画像の基準点に対して直交座標を定義し、前記対象画像内の任意の円弧を直交座標系における中心座標(a、b)および半径rを用いて表現することにより、前記対象画像内の任意の点を通る円弧をハフ空間内の座標(a、b、r)に変換するハフ変換部と、
前記対象画像内のそれぞれの点が前記ハフ変換部によってハフ空間内の座標(a、b、r)に変換されたとき、変換された座標(a、b、r)に対応する記憶領域に、前記対象画像内のそれぞれの点の特徴量の大きさによって重みづけされた値を加算する集計部と、
集計値が第1の閾値を超える座標(a、b、r)を特定することにより、前記対象画像における円弧を検出する検出部と、
を備える円弧検出装置。 - 請求項7に記載の円弧検出装置であって、
前記特徴量算出部は、輪郭抽出処理を実行することにより、前記対象画像内のそれぞれの点の特徴量として輪郭強度を求める、円弧検出装置。 - 請求項8に記載の円弧検出装置であって、
前記集計部は、前記輪郭抽出処理後の前記対象画像内のそれぞれの点の輪郭強度を加算値として集計する、円弧検出装置。 - 請求項8に記載の円弧検出装置であって、
前記集計部は、前記輪郭抽出処理後の前記対象画像内のそれぞれの点の輪郭強度を量子化した上で集計する、円弧検出装置。 - 請求項7に記載の円弧検出装置であって、
前記基準点は、前記対象画像内の任意の座標に設定される円弧検出装置。 - 請求項7に記載の円弧検出装置であって、さらに、
前記対象画像がカラー画像である場合、ハフ変換が行われる前にカラー画像から輝度画像を生成する輝度画像生成部、
を含む円弧検出装置。 - 対象画像内の線分を検出する線分検出方法であって、
前記対象画像内のそれぞれの点の特徴量を求める特徴量算出工程と、
前記対象画像の基準点から前記対象画像内の任意の直線に下した垂線の長さρおよび前記垂線が前記基準点を通る基準軸となす角θを用いて、前記対象画像内の任意の直線を表現することにより、前記対象画像内の任意の点を通る直線をハフ空間内の座標(θ、ρ)に変換するハフ変換工程と、
前記対象画像内のそれぞれの点が前記ハフ変換部によってハフ空間内の座標(θ、ρ)に変換されたとき、変換された座標(θ、ρ)に対応する記憶領域に、前記対象画像内のそれぞれの点の特徴量の大きさによって重みづけされた値を加算する集計工程と、
集計値が第1の閾値を超える座標(θ、ρ)を特定することにより、前記対象画像における線分を検出する検出工程と、
を備える線分検出方法。 - 対象画像内の円弧を検出する円弧検出方法であって、
前記対象画像内のそれぞれの点の特徴量を求める特徴量算出工程と、
前記対象画像の基準点に対して直交座標を定義し、前記対象画像内の任意の円弧を直交座標系における中心座標(a、b)および半径rを用いて表現することにより、前記対象画像内の任意の点を通る円弧をハフ空間内の座標(a、b、r)に変換するハフ変換工程と、
前記対象画像内のそれぞれの点が前記ハフ変換部によってハフ空間内の座標(a、b、r)に変換されたとき、変換された座標(a、b、r)に対応する記憶領域に、前記対象画像内のそれぞれの点の特徴量の大きさによって重みづけされた値を加算する集計工程と、
集計値が第1の閾値を超える座標(a、b、r)を特定することにより、前記対象画像における円弧を検出する検出工程と、
を備える円弧検出方法。
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