JP2545610B2

JP2545610B2 - 直線近似方式

Info

Publication number: JP2545610B2
Application number: JP1188039A
Authority: JP
Inventors: 洋鎌田
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1989-07-20
Filing date: 1989-07-20
Publication date: 1996-10-23
Anticipated expiration: 2011-10-23
Also published as: JPH0352083A

Description

【発明の詳細な説明】〔概要〕入力点から近似直線を算出する直線近似方式に関し、入力点から取り出した２点のうちから予想直線に対す
る平行成分が所定閾値以上かつ垂直成分が所定閾値以下
の２点について、あるいは予想直線からの距離が所定閾
値以下の１点もしくは２点について、ρ−θ空間の値を
求めて最大頻度のパラメータ（ρ、θ）を出力し、計算
量を少なくして高速に直線近似のパラメータを求めるこ
とを目的とし、入力点から取り出した任意の２点を結ぶ線分と予想直
線との間の平行成分が所定閾値以上かつ垂直成分が所定
閾値以下の組み合せを選択し、これら選択した２点を結
んだ線分のパラメータ（ρ、θ）を計算するパラメータ
計算部を備え、このパラメータ計算部によって計算した
パラメータ（ρ、θ）についてρ−θ空間をメッシュ状
に分割した領域に加算することを繰り返し、最大頻度の
領域の座標（ρ、θ）を近似直線のパラメータ（ρ、
θ）とするように構成する。また、入力点から取り出し
た任意の１点と予想直線との間の距離が所定閾値以下の
点を選択し、これら選択したうちの任意の１点を通る直
線のパラメータ（ρ、θ）、もしくはこれら選択したう
ちの任意の２点を結んだ線分のパラメータ（ρ、θ）を
計算するパラメータ計算部を備え、このパラメータ計算
部によって計算したパラメータ（ρ、θ）についてρ−
θ空間をメッシュ状に分割した領域に加算することを繰
り返し、最大頻度の領域の座標（ρ、θ）を近似直線の
パラメータ（ρ、θ）とするように構成する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、入力点から近似直線を算出する直線近似方
式に関するものである。画像処理装置において、画像中
の複数の点に直線近似した直線を求めることは、物体の
方向や境界を抽出するのに非常に重要な技術である。人
力画像は多くの雑音を含んでいるため、物体の方向や境
界を見い出すために、物体上の複数の点や境界上の複数
の点について迅速かつ正確に直線近似した直線を求める
ことが望まれている。

〔従来の技術と発明が解決しようとする課題〕

従来、画像中の複数の点の直線近似は、ハフ技術を用
い、第４図（イ）に示す構成により、直線のパラメータ
（ρ、θ）を求めるようにしていた。この際、第４図
（ロ）に示すように、入力された各点から下式（１）を
満足するρおよびθを求め、これを第５図（ロ）ρ−θ
空間上の該当する分割領域の頻度に加算する。

Xcos（θ）＋Ysin（θ）＝ρ ……（１）ここで、ρは原点Ｏから直線までの距離を表し、θは
直線がＹ軸となす角度を表す。

そして、最大頻度の座標（ρ、θ）を求め、これを直
線のパラメータ（ρ、θ）としていた。このため、各入
力点について式（１）からρおよびθの値をそれぞれ求
める必要があり、計算量が多くなり、時間がかかり過ぎ
るという問題があった。

第４図および第５図を簡単に説明する。

第４図（イ）において、入力点格納部21から取り出し
た１つの点について、パラメータ計算部22が上式（１）
によってρ−θ空間上の値を求め、パラメータ格納部23
に格納する。パラメータ最大頻度計算部24は、最大頻度
を持つ座標（ρ、θ）を検出し、これを結果パラメータ
格納部25に格納する。この際、第４図（ロ）に示すパラ
メータ計算部22を構成する点データ制御部22-1が取り込
んだ１つの点を１点一時格納部22-2に格納する。ρ計算
部24-4がθ発生部22-3から順次通知されたθ値 θ＝（n/N）２π ……（２）ここで、ｎ＝０、１、２……Ｎを式（１）に代入すると共に、１つの点の座標値（Ｘ、
Ｙ）を代入し、ρを全て求める。これらθおよびρをパ
ラメータ一時格納部22-5に順次格納する。

次に、第５図を用いてパラメータについて説明する。
ここで、パラメータの距離ρおよび角度θは、第５図
（イ）に示すように、画面上の中心点Ｏからの距離ρお
よび角度θである。ガイドラインの方程式は、上述した
式（１）によって表される。

ここで、ガイドライン上の１つの点（Ｘ、Ｙ）を通る
パラメータ（ρ、θ）は、上式（１）を満たす曲線とな
る。

第５図（ロ）は、ρ−θ空間をメッシュ上に分割し、
パラメータ（ρ、θ）を分割した領域に加算し、最大頻
度のパラメータ（ρ、θ）をガイドラインのパラメータ
として検出する。

本発明は、入力点から取り出した２点のうちから予想
直線に対する平行成分が所定閾値以上かつ垂直成分が所
定閾値以下の２点について、あるいは予想直線からの距
離が所定閾値以下の１点もしくは２点について、ρ−θ
空間の値を求めて最大頻度のパラメータ（ρ、θ）を出
力し、計算量を少なくして高速に直線近似のパラメータ
を求めることを目的している。

〔課題を解決する手段〕

第１図を参照して課題を解決する手段を説明する。

第１図において、パラメータ計算部２は、入力点から
取り出した任意の２点を結ぶ線分と予想直線との間の平
行成分が所定閾値以上かつ垂直成分が所定閾値以下の組
み合せを選択し、あるいは入力点から取り出した任意の
１点と予想直線との間の距離が所定閾値以下の１つの点
もしくは２つの点を選択し、選択した１点を通る直線も
しくはこれら選択した２点を結んだ線分のパラメータ
（ρ、θ）を計算するものである。

パラメータ最大頻度計算部４は、パラメータ計算部２
によって計算したパラメータ（ρ、θ）についてρ−θ
空間をメッシュ状に分割した領域に加算することを繰り
返し、最大頻度の領域の座標（ρ、θ）をパラメータと
して求めるものである。

〔作用〕

本発明は、第１図に示すように、パラメータ計算部２
が入力点から取り出した任意の２点を結ぶ線分と予想直
線との間の平行成分が所定閾値以上かつ垂直成分が所定
閾値以下の組み合せを選択し、これら選択した２点を結
んだ線分のパラメータ（ρ、θ）を計算し、パラメータ
最大頻度計算部４がこれら計算したパラメータ（ρ、
θ）をρ−θ空間でメッシュ状に分割した領域に加算す
ることを繰り返し、最大頻度の領域の座標（ρ、θ）を
求め、これを近似直線のパラメータ（ρ、θ）として出
力するようにしている。また、パラメータ計算部２が入
力点から取り出した任意の１点と予想直線との間の距離
が所定閾値以下の１つの点もしくは２つの点を選択し、
この１点を通る直線もしくはこれらの２点を結んだ線分
のパラメータ（ρ、θ）を計算し、パラメータ最大頻度
計算部４がこれら計算したパラメータ（ρ、θ）をρ−
θ空間でメッシュ状に分割した領域に加算することを繰
り返し、最大頻度の領域の座標（ρ、θ）を求め、これ
を近似直線のパラメータ（ρ、θ）として出力するよう
にしている。

従って、入力点から取り出した２点のうちから予想直
線に対する平行成分が所定閾値以上かつ垂直成分が所定
閾値以下の２点について、あるいは予想直線からの距離
が所定閾値以下の１点もしくは２点について、ρ−θ空
間の値を求めて最大頻度のパラメータ（ρ、θ）を出力
することにより、計算量を少なくし、高速に直線近似す
ることが可能となる。

〔実施例〕

次に、第１図から第３図を用いて本発明の１実施例の
構成および動作を順次詳細に説明する。ここで、予想直
線からの距離が所定閾値以下の１点について、この１点
を通る直線のパラメータ（ρ、θ）を求めるものの実施
例の構成は、従来の第４図点データ制御部22-1におい
て、予想直線からの距離による制限を加えるようにして
いるので、割愛する。

第１図において、入力点格納部１は、カメラを用いて
撮影した画像中からガイドラインに対応する色（例えば
白色）などの特徴を持つ点の座標を格納したものであ
る。ここで、ガイドラインは、例えば無人自走車の走路
を路上に引いた線や、沿って走るべき線であり、作業を
しつつ移動する自走車の場合、作業済区域と未作業区域
の境界線、あるいは直前の作業済領域の線がガイドライ
ンとなる。具体的に言えば、無人芝刈機の場合には、芝
刈済区域と、未芝刈区域との境界線がガイドラインとな
る。

パラメータ計算部２は、2-1ないし2-6から構成され、
入力点格納部１から取り出した任意の２点を結ぶ線分と
予想直線との間の平行成分が所定閾値以上かつ垂直成分
が所定閾値以下の組み合せを選択し、あるいは入力点か
ら取り出した任意の１点と予想直線との間の距離が所定
閾値以下の２つの点を選択し、これらの２点を結んだ線
分のパラメータ（ρ、θ）を計算するものである。

パラメータ格納部３は、パラメータ計算部２によって
計算したパラメータを格納するものである。

パラメータ最大頻度計算部４は、パラメータ計算部２
によって計算したパラメータ（ρ、θ）についてρ−θ
空間でメッシュ状に分割した領域に加算することを繰り
返し、最大頻度の領域の座標（ρ、θ）をパラメータと
して求めるものである。

結果パラメータ格納部５は、パラメータ最大頻度計算
部４によって算出した直線のパラメータを格納するもの
である。

次に、パラメータ計算部２の構成および動作を詳細に
説明する。

点データ制御部2-1は、入力データから２つの点の座
標を取り込み、第１点一時格納部2-2および第２点一時
格納部2-3に格納するものである。この際、取り込む２
点のデータは、既述したように、（１）任意の２点の予
想直線に対する水平成分が所定閾値以上、かつ垂直成分
が所定閾値以下の２点について、あるいは（２）予想直
線に対する距離が所定閾値以下の２点について、第１点
一時格納部2-2および第２点一時格納部2-3に格納するよ
うにしている。

θ計算部2-4は、２点の座標（X1、Y1）、（X2、Y2）
から下式（３）によってθを求めるものである。

θ＝arctan（X2−X1）／（Y2−Y1） ……（３） ρ計算部2-5は、下式（４）によってρを求めるもの
である。

ρ＝（X1）cos（θ）＋（Y1）sin（θ） ……（４）パラメータ一時格納部2-6は、θ計算部2-4およびρ計
算部2-5によってそれぞれ求めたθおよびρを格納する
ものである。

次に、第２図を用いて第１図構成の動作を詳細に説明
する。

第２図において、は、画像入力する。これは、カメ
ラを用いてガイドラインを含む画像を取り込む。

は、任意の２点を取り出し、予想直線に対する平行
成分および垂直成分を算出する。これは、左側に示すよ
うに、任意の２点Ａ、Ｂを結んだ線分について、予想直
線に対する平行成分および垂直成分を算出する。

は、平行成分≧閾値１、かつ垂直成分≦閾値２か否
かを判別する。YESの場合には、パラメータ計算対象と
し、を行う。NOの場合には、パラメータ計算対象から
外し、を行う。

は、２点を結んだパラメータ（ρ、θ）を算出す
る。これは、既述した式（３）、式（４）によってθお
よびρを算出する。

は、全ての組み合せが終了か否かを判別する。YES
の場合には、を行う。NOの場合には、で次の組み合
せを選択し、以降を繰り返し行う。

は、最大頻度を持つブロックを求める。これは、
で求めたθおよびρについて、ρ−θ空間上の分割した
領域に頻度を加算し、最大頻度の座標を求め、これを代
表値（ρ^*、θ^*）とする。この際、最大頻度のブロック
が複数存在する場合には、その中心を代表値（ρ^*、
θ^*）とする。

は、結果出力する。これは、で求めた代表値（ρ
^*、θ^*）を直線のパラメータとして出力する。

以上の処理によって、任意の２点を結んだ線分の予想
直線に対する平行成分が所定閾値以上かつ垂直成分が所
定閾値以下の２点についてのみ、パラメータ抽出・最大
頻度のパラメータ検出を行い、直線のパラメータ
（ρ^*、θ^*）を求めることにより、計算対象数を減ら
し、高速に直線のパラメータを求めることが可能とな
る。

第３図を用いて第１図構成の動作を詳細に説明する。

第３図において、は、画像入力する。これは、カメ
ラを用いてガイドラインを含む画像を取り込む。

は、任意の１点を取り出し、予想直線からの距離を
求める。これは、左側に示すように、任意の１点Ａから
予想直線までの距離を求める。

は、距離≦閾値か否かを判別する。YESの場合に
は、でパラメータ計算対象とし、を行い。NOの場合
には、パラメータ計算対象から外し、を行う。

は、終わりか否かを判別する。YESの場合には、
以降を行う。NOの場合には、で次の点を取り出し、
以降を繰り返し行う。

は、任意の２点を取り出す。これは、YES、で
計算対象とした点のうちから任意の２点を取り出す。

は、２点を結ぶ直線のパラメータ（ρ、θ）を算出
する。これは、既述した式（３）、式（４）によってθ
およびρを算出する。

は、全ての組み合せが終了か否かを判別する。YES
の場合には、を行う。NOの場合には、で次の組み合
せを選び、以降を繰り返し行う。

は、最大頻度を持つブロックを求める。これは、
で算出した直線のパラメータ（ρ、θ）について、ρ−
θ空間上でメッシュ状に分割した該当ブロック（領域）
の頻度を加算し、最大頻度のブロックの代表値（ρ^*、
θ^*）を求める。

は、結果を出力する。

以上に処理によって、予想直線との距離が所定閾値以
下の点についてのみ、パラメータ計算・最大頻度のパラ
メータ検出を行い、直線のパラメータ（ρ^*、θ^*）を求
めることにより、計算対象数を減らし、高速に直線のパ
ラメータを求めることが可能でとなる。

（１）また、画像処理装置において、第２図を適用する
際に、予想直線をＹ軸方向にした場合、２点（X1、Y
1）、（X2、Y2）を結ぶ線分と予想直線であるＹ軸に対
する平行成分は（Y1-Y2）、垂直成分は（X1、X2）とな
り、計算が極めて簡単となる。これは、例えば無人自走
車のカメラによって撮影した画像上のガイドラインがほ
ぼＹ軸となることが多く、このときの直線のパラメータ
を算出する際に、計算量を極めて少なくすることができ
る。

（２）また、画像処理装置において、第３図を適用する
際に、予想直線をＹ軸方向にした場合、入力点から取り
出した点（X1、Y1）と、予想直線であるＹ軸との距離
は、X1となり、計算が極めて簡単となる。これは、例え
ば無人自走車のカメラによって撮影した画像上のガイド
ラインがほぼＹ軸となることが多く、このときの直線の
パラメータを算出する際に、計算量を極めて少なくする
ことができる。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明によれば、入力点より取
り出した２点のうちから予想直線に対する平行成分が所
定閾値以上かつ垂直成分が所定閾値以下の２点につい
て、あるいは予想直線からの距離が所定閾値以下の１点
もしくは２点について、直線のパラメータ計算・最大頻
度のパラメータ検出を行う構成を採用しているため、計
算量を少なくし、直線近似した直線のパラメータを高速
に算出することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の１実施例構成図、第２図、第３図は本
発明の動作説明フローチャート、第４図は従来技術の構
成図、第５図はパラメータ説明図を示す。図中、１は入力点格納部、２はパラメータ計算部、2-1
は点データ制御部、2-4はθ計算部、2-5はρ計算部、３
はパラメータ格納部、４はパラメータ最大頻度計算部を
表す。

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】入力点から近似直線を算出する直線近似方
式において、入力点から取り出した任意の２点を結ぶ線分と予想直線
との間の平行成分が所定閾値以上かつ垂直成分が所定閾
値以下の組み合せを選択し、これら選択した２点を結ん
だ線分のパラメータ（ρ、θ）を計算するパラメータ計
算部（２）を備え、このパラメータ計算部（２）によって計算したパラメー
タ（ρ、θ）についてρ−θ空間をメッシュ状に分割し
た領域に加算することを繰り返し、最大頻度の領域の座
標（ρ、θ）を近似直線のパラメータ（ρ、θ）とする
ように構成したことを特徴とする直線近似方式。
【請求項２】入力点から近似直線を算出する直線近似方
式において、入力点から取り出した任意の１点と予想直線との間の距
離が所定閾値以下の点を選択し、これら選択したうちの
任意の１点を通る直線のパラメータ（ρ、θ）、もしく
はこれら選択したうちの任意の２点を結んだ線分のパラ
メータ（ρ、θ）を計算するパラメータ計算部（２）を
備え、このパラメータ計算部（２）によって計算したパラメー
タ（ρ、θ）についてρ−θ空間をメッシュ状に分割し
た領域に加算することを繰り返し、最大頻度の領域の座
標（ρ、θ）を近似直線のパラメータ（ρ、θ）とする
ように構成したことを特徴とする直線近似方式。