JP2557872B2

JP2557872B2 - 画像特徴抽出方法

Info

Publication number: JP2557872B2
Application number: JP62045273A
Authority: JP
Inventors: 睦夫佐野; 眞一目黒; 明石井
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1987-03-02
Filing date: 1987-03-02
Publication date: 1996-11-27
Anticipated expiration: 2011-11-27
Also published as: JPS63213093A

Description

【発明の詳細な説明】（産業上の利用分野）本発明は、文字認識及び機械部品，工具等の画像認識
に必要となる画像特徴を抽出する方法に関するものであ
る。

（従来の技術）ある着目点から放射状に文字領域を走査し、一定の演
算を施すことにより種々の画像特徴を算出することがで
きる。このような特徴抽出演算の例としては、内藤，小
森著「手書き漢字のストローク密度分布による大分類」
電子通信学会技術研究報告PRL75-35,1979で示されたス
トローク密度分布特徴抽出演算がある。

本演算は、第10図に示されるように、ある着目点Ｐか
ら上下，左右４方向に走査したときの黒点を横切る回数
をカウントする演算であり、点Ｐにおける大局的な各方
向別の複雑さを示す特徴量を与える。しかし詳細識別を
行うためには、大局的な特徴よりも、着目点の近傍領域
の複雑さを反映するような局所的な特徴が必要となる。
しかし、この方法では、走査領域の制御の機構がないた
め局所的な特徴を抽出することはできない。

また第11図は、山本，森，森，清水著「手書きカタカ
ナ文字と数字の機械認識」電子通信学会論文誌Vol.59-
D,No.6,P.414,1976で示された「閉じ率」と呼ばれる特
徴量の抽出演算を示したものである。閉じ率は、ある着
目点Ｐから４方向に走査したとき、黒点に衝突するか否
かを特徴量として採用したものである。しかし、このよ
うな演算では、衝突したときのエッジの方向、曲率等の
黒点列の種々の属性を抽出できるように演算機能を拡張
することはできない。大局的及び局所的な画像特徴を抽
出するために、走査半径を設定する視野の概念が、電子
通信学会技術研究報告PRU86-90,1987:佐野，目黒，石井
著「触手特徴を集積した参照点によるモデルマッチン
グ」において導入されている。しかし、この引用文献に
おける方法は、本質的には、性質が予め明らかになって
いる個別の特徴を対象としていて、しかも走査対象は１
種類の特徴が前提で、視野内の走査領域の制御を走査を
受ける特徴値そのものを閾値処理して行っている。この
例は、従来の文字認識で行われていた特徴抽出演算を一
般画像へ拡張したものであるが、走査対象が１種類の特
徴に限定されているので、例えば、物体の輪郭らしさが
高い点に衝突するまでの輪郭らしさ以外の物体表面の属
性情報（例えば明るさ特徴や単なる明暗の変化を表わす
エッジ特徴等）の総和や平均値等の統計量や物体の輪郭
らしさが高い点に衝突したときの輪郭らしさ以外の輪郭
点の属性情報（例えば輪郭の方向や曲率成分等）といっ
た種々の属性を抽出することはできない。すなわち、視
野内の走査領域の演算停止制御を走査を受ける特徴値そ
のものにより行っていたのでは、走査対象となる特徴値
そのものの情報の収集にとどまり、前記特徴値に関連す
る多数な属性情報を採集することはできない。

（発明が解決しようとする問題点）本発明は、上記従来技術の問題点を解決し、画像上を
着目点から放射状に走査することにより画像特徴を抽出
する方法において、種々の大局的及び局所的な画像特徴
を個別的な方法でなく統一的な方法で抽出することがで
きる画像特徴抽出方法を提供することを目的とするもの
である。

（問題点を解決するための手段）本発明は、上記目的を達成するために、画像の特徴抽
出処理によって得られる特徴値の２次元分布を表わす特
徴画像上に着目点を設定し、前記着目点から放射状に前
記特徴画像を走査することにより、既に算出された画像
特徴から前記着目点における新たな画像特徴を算出する
画像特徴抽出方法において、同一画像から算出された２
つの特徴画像をそれぞれ画像特徴抽出演算の入力特徴画
像及び演算制御用特徴画像として併用し、かつ演算制御
用特徴画像の特徴値について定義される演算停止条件及
び着目点を中心とする放射状走査の範囲を与える視野の
大きさかを設定し、前記両特徴画像を同一位置の着目点
から前記演算停止条件か前記視野の大きさのいずれかに
より決定される停止点まで放射状に走査することによっ
て走査領域を制御し、各走査方向別に入力特徴画像の走
査線上の特徴値に対して特徴抽出演算を行うことを特徴
とするものである。

（作用）第１図及び第２図は、本発明の画像特徴抽出方法にお
ける演算の特徴を図式化したものである。

すなわち本演算は第１図に示されるように、同一画像
に特徴抽出処理を行って得られる２つの特徴画像をそれ
ぞれ演算入力用，制御用とし、入力特徴画像上のある着
目点Ｐを出発点とする走査線上の入力特徴値に対する特
徴抽出演算と走査の停止点を、制御用特徴画像上の入力
特徴画像と同一位置の着目点Ｐを出発点とする走査線上
の制御用特徴値により決定することを特徴とする。

さらに第２図に示されるように、着目点Ｐを中心に視
野を設定し、走査が視野を越えても制御用特徴値が演算
及び走査の停止条件を満たさない場合、強制的に演算及
び走査を停止することを特徴とする。

また本演算の結果を再び入力特徴値あるいは制御用特
徴値として他の制御用または入力用特徴値と共に用い
て、新たな画像特徴を算出することができる。

制御用特徴値の導入により停止点における制御用特徴
値あるいは制御用特徴値の関数としての停止条件の値を
入力特徴値に対する演算結果に属性として付与すること
ができ、多様な画像特徴を抽出することができる。

また視野の概念も併せて導入しているため、第３図に
示されるように、視野の大きさを入力特徴画像の大きさ
に比べて大きく設定することによって、大局的な特徴値
（例えば走査距離により計数される物体表面の拡がり度
合い）の算出が可能となり、第４図のように、視野の大
きさを小さくとれば、画像の局所的な特徴（例えば境界
のコーナーの曲率）の算出が可能となる。例えば、境界
のコーナーの画像特徴抽出を行う場合、走査の停止点を
境界（制御用特徴値）か視野限界とすることができ、境
界成分の方向係数を入力特徴値とすることにより、各走
査方向別の停止点における入力特徴値（方向係数）を特
徴値として抽出，出力することにより、方向別の出力値
の変動として（例えば方向係数の差分和の絶対値の和と
して）、境界のコーナーの曲率を反映する特徴値を算出
することができる。このとき走査停止点の制御値である
境界点は出力特徴値に属性を与え、方向係数の差分和を
単なるエッジ成分の曲率と区別し、境界成分の曲率とし
ている。

このように本特徴抽出演算方法は、従来の方法とは制
御用特徴値と視野の概念を併用していることが異なり、
このことによって走査領域柔軟かつ多様に制御すること
が可能となり、入力特徴値に対する演算方法を種々変更
することによって、種々の大局的及び局所的な画像特徴
を統一的に抽出することができる。

（実施例）第５図は、本発明の実施例を説明するブロック構成図
である。

テレビカメラもしくはイメージスキャナー１から入力
された画像信号はアナログ・ディジタル（A/D）変換部
２でディジタル信号に変換され、画像メモリ３に記憶さ
れる。

前処理部４は、画像メモリ３のディジタル画像データ
に対し、雑音除去，平均化，平滑化，エッジ抽出等の公
知の画像前処理及び基本的な特徴抽出処理を行い、本発
明にかかる画像特徴抽出演算における入力特徴画像及び
制御用特徴画像として必要な種々の特徴画像を画像特徴
記憶部５に出力する。

画像特徴記憶部５は複数の画像特徴メモリから構成さ
れており、各画像特徴メモリが記憶する特徴量の本画像
特徴抽出演算における役割りに従って、各画像特徴メモ
リは、入力特徴画像を記憶する入力特徴メモリ５−１、
制御用特徴画像を記憶する制御用特徴メモリ５−２、演
算結果を記憶する出力特徴メモリ５−３、及び当面の演
算に関わらないその他の特徴メモリ（第５図で図示して
いない）に分類できる。

走査アドレス発生部６は、入力特徴画像及び制御用特
徴画像を着目点Ｐから放射状に走査して行う本画像特徴
抽出演算（以後、触手演算と呼ぶ）に必要な２次元アド
レス信号を入力特徴メモリ５−１及び制御用特徴メモリ
５−２に供給するものである。特徴メモリ５−1,5−２
からそれぞれ入力特徴値及び制御用特徴値が順次読出さ
れ、触手演算部７を構成する演算実行部７−１及び演算
制御部７−２へそれぞれ順次引渡される。

触手演算部７では、演算実行部７−１で入力特徴値に
対して行われる演算の停止制御を、演算制御部７−２が
制御用特徴値を用いて行う構成となっている。なお、各
構成部を全体的に制御するためのいわゆる中央処理装置
はここでは図示していない。演算実行部７−１では、入
力特徴値^pに対する着目点Ｐ（i,j）から各走査方向θ
の停止点までの統計量及び距離及び停止点における特徴
値といった３種類の演算による特徴値_θ ^Sが算出され
る。それぞれの例を（１）式、（２）式、（３）式に示
す。ただし、（１）式は統計量の１例である総和に関す
る量の実施例を示すものである。

_θ ^S（i,j）＝^p（ｉ＋Ｘ_θ（Ｌ）,j＋Ｙ_θ（Ｌ））
…（３）ここで、Ｘ_θ（ｋ）,Y_θ（ｋ）,k＝1,2……,Lは、走査
アドレス発生部６で発生されたθ方向の走査点の２次元
アドレスであり、Ｌは停止点を示す。（１）式は、入力
特徴値の停止点までの積分値（到達積分値）を与え、ｗ
（ｋ）,k＝1,2……,Lは、走査点に対する重み系列であ
る。ここで、この重み系列の値は、通常は全て１である
が、着目点を周囲の点より重みを付けて演算したい場合
に特定の値が代入される。（２）式は、着目点Ｐから停
止点までの到達距離を与え、（３）式は、停止点におけ
る入力特徴値（到達特徴値）を与える。演算制御部７−
２では制御用特徴値^qを用いて、次の（４）式により
停止点ｋ＝Ｌを検出し、演算実行部７−１に演算停止命
令を出す。

ただし、ｇ（^q＝^q（ｉ＋Ｘ_θ（ｋ）,j＋Ｙ
_θ（ｋ）） …（５）または、ここで、ｎ_θＲは視野の大きさを半径Ｒで決定される円
領域とした場合視野内でθ方向に走査したときの走査点
の総数である。ここで、Ｒとｎ_θＲの間には、の関係がある。

なおここで（４），（５），（６）式について補足説
明を行う。着目点Ｐ（i,j）を中心に半径Ｒで決定され
る円を描く。次にθ方向の触手方向に順次触手を伸ばす
走査を行う。触手を伸ばすことはｋの値を１から順次増
加させることに対応する。今ｋ＝１に設定して座標値
（ｉ＋Ｘ_θ（１）,j＋Ｙ_θ（１））における演算制御用
特徴値ｇ（ｆ^q）をとりだす。この演算制御用特徴値ｇ
（ｆ^q）がシステムであらかじめ設定した閾値THを超え
るかどうかを判定する。閾値THを超える場合は、その時
のｋの値（ｋ＝１）をＬに代入し、あるθ方向における
触手走査は終わる。閾値THを超えない場合はｋの値を１
だけ増やし座標値（ｉ＋Ｘ_θ（２）,j＋Ｙ_θ（２））に
おける演算制御用特徴値ｇ（ｆ^q）をとりだす。この演
算制御用特徴値ｇ（ｆ^q）がシステムであらかじめ設定
した閾値THを超えるかどうかを判定する。以下この比較
走査を触手が半径Ｒで決定される円周に衝突するまで実
行する。触手走査が円周に衝突した時には、あるθ方向
における触手走査は終わり、この時のｋの値をｎ_θＲと
しＬに代入する。

以上、演算制御部（７−２）において演算制御用特徴
値ｇ（ｆ^q）から（４）式により各θ方向に於ける停止
点情報Ｌが明らかになる。この停止点情報Ｌは演算実行
部（７−１）に引き渡される。演算実行部においても入
力特徴画像に対して触手走査を行い、停止点情報Ｌを基
に停止点までの入力特徴値に関する到達積分値、着目点
から停止点までの到達距離、停止点における到達特徴値
が得られる。

演算制御部７−２では、走査点位置ｋがｎ_θＲ以内で
かつ、制御用特徴値^qに関する値ｇ（^q）が定められ
た閾値THを越えたとき、その走査点ｋを停止点Ｌとして
決定する。また走査点位置ｋが進んで、ｇ（^q）が閾
値THを越えることなく視野（ｋｎ_θＲ）の外に出た
時、ｋ＝ｎ_Rをもって停止点Ｌとする。停止の条件値ｇ
（^q）は、通常は（５）式のように走査点ｋでの制御
用特徴値^qの値自身であり、閾値THは、最初に停止す
る位置を与えるための制御パラメータである。この閾値
THの値を十分に大きく設定することにより、実際上、停
止の制御を視野のみの制御に移行することが可能とな
る。一方、（６）式のように走査積分値の外、一般に
^qの汎関数の値を停止条件とすることができる。

以上本演算により算出された特徴値_θ ^S（i,j）は、
画像特徴記憶部５の出力特徴メモリ５−３に書き出され
る。このとき、停止点における制御用特徴値あるいは停
止条件式の値ｇ（^q）を特徴値_θ ^S（i,j）の属性値
として演算制御部７−２から出力し、特徴値_θ ^S（i,
j）と共に出力特徴メモリ５−３に書き出すことができ
る。

次に、本演算による画像特徴抽出例を示す。今、第６
図及び第７図に示されるような模様を持った図形を考え
る。この図形からは、あらかじめ境界特徴（境界上は
１、それ以外は０）及び境界方向特徴（境界上で定義さ
れた方向成分）及びエッジ特徴（模様がある位置は１、
それ以外は０）が算出され、画像特徴記憶部５に格納さ
れているとする。

第６図は、着目点Ｐから見た図形の大局的な特徴の算
出例を示す。今、本演算において、入力特徴値^pをエ
ッジ特徴、制御用特徴値^qを境界特徴、演算実行部７
−１の演算を到達積分値による演算とし、また演算制御
部７−２の停止条件をｇ（^q）＝^q１とし視野の大
きさを十分大きく設定することにより、ｆ^qを境界特徴
としているから触手方向の走査において得られる停止点
は境界上となる。この停止点情報を演算実行部に送る。
演算実行部では、対応する触手走査において、各座標値
におけるエッジ特徴の値（０又は１）を触手が境界に衝
突するまで加算する。これにより、各走査方向別の境界
までのエッジの頻度（複雑さ）が得られる。また、
^p，^qを共に境界特徴とし、到達距離による演算、ｇ
（^q）＝^q１の停止条件とし、視野の大きさを十分
大きく設定することにより、各走査方向別の境界までの
距離が算出される。さらに、ｆ^pを境界方向特徴、^qを
境界特徴とし、到達特徴値による演算、ｇ（^q）＝^q
１の停止条件とし、同じく視野を十分大きくすること
により、各走査方向別の到達境界方向特徴値を得ること
ができる。

このような境界までの大局的な複雑さ及び、ある着目
点から見たときの境界方向特徴値の系列は、入力特徴値
と制御用特徴値という２種類の特徴の同時使用によりは
じめて実現できるものである。

第７図は、着目点Ｐ及びＱにおける図形の局所的な特
徴の算出例を示す。着目点Ｐにおける半径Ｒの視野内の
局所的な各走査方向別の複雑さを算出するには、本演算
において、^pをエッジ特徴、^qを境界特徴とし、到達
積分値による演算とし、停止条件をｇ（^q）＝^qＣ
（Ｃは十分大きい値）とし、半径Ｒの視野を設定すれば
よい。さらに、この走査方向別の複雑さを全方向総和し
た量は、半径Ｒの局所的な視野内における複雑さを示
す。

また、着目点Ｑにおいて、半径Ｒの視野内に存在する
境界の方向成分だけを得たい場合には、本演算におい
て、ｆ^pを境界方向特徴（境界方向成分）とし、ｆ^qを境
界特徴とし、到達特徴値による演算、ｇ（^q）＝^q
Ｃ（Ｃは十分大きい値）の停止条件とし、半径Ｒの視野
を設定すればよい。さらに、この走査方向別の境界方向
からは種々の局所特徴を算出することができる。今、を同じく（i,j）からθ方向に走査したときの到達特徴
値である境界方向成分（０〜２π）とし、をＰ（i,j）からθ方向に走査したときの到達特徴値で
ある境界特徴値（境界→1,境界でない→０）としたき、
（７）式及び（８）式で示されるような演算式を定義す
る。

（７）式及び（８）式には、２つの角度データα，β
に関する差の演算を含んでおり、差の絶対値｜α−β｜
は、min（｜α−β|,2π−｜α−β｜）として定義され
る。ここで、（７）式により第８図に示すような半径Ｒ
の大きさの視野において局所的に着目点を囲む境界の平
行度を算出することができ、（７）式において、ｆ^s1 _θ
（i,j）、ｆ^s1 _θ＋π（i,j）は着目点Ｐ（i,j）からθ
及びθ＋180°の方向に走査した時の境界上の境界方向
成分であり、従って（７）式内のｈ_θ（i,j）は２つの
角度の差で表される。なお、ｆ^s2 _θ（i,j）はθ方向に
走査した時の境界の値であり、境界が存在する場合は
１、存在しない場合は０となる。第８図のようにθ方向
に走査して半径Ｒの外に境界が存在する場合には、ｆ^s2
_θ（i,j）が０であって、そのθ方向の境界方向成分が
存在しないことになるが便宜上、ｈ_θ（i,j）をゼロと
しており、これが（８）式のただし書きの内容である。

又第８図において半径Ｒの中の平行線の部分に対する
触手走査では、ｈ_θ（i,j）は各θで同一の値となり、
平行度が算出できる。

又、（８）式により、第９図に示すような同じく半径
Ｒの大きさの視野において、局所的に着目点を囲む境界
の屈曲度が算出できる。

このような、境界までの局所的な複雑さ、平行度，曲
率という特徴は、従来の手法では算出できなく視野の概
念の導入と入力特徴値及び制御用特徴値という２種類の
特徴の同時使用によってはじめて算出できるものであ
る。

このように、本演算では、従来の着目点から放射状に
走査することにより、大局的な特徴のみしか算出できな
かったり、又、視野の概念を導入しても、走査対象が１
種類の特徴値に限定されていた手法と較べ、視野の概念
の導入と同時に、入力特徴値及び制御用特徴値という２
種類の特徴値を用いることにより、大局的又は局所的な
多様な画像特徴の抽出が可能となる。

（発明の効果）本発明により、大局的な特徴ばかりでなく局所的な種
々の特徴を統一的な方法で算出することが可能となっ
た。従って、本演算で得られた画像特徴を認識に適用し
たときには、大分類種別に適している大局的な特徴と、
詳細識別に適している局所的な特徴の両方を抽出でき、
これらを組合せることにより能力の高い認識系の実現が
可能となる。

また、本演算は、各走査方向別の画像特徴として到達
統計量、到達距離、及び到達特徴値を突出することがで
きる。従って、各走査方向別特徴値間の演算を新たに定
義することにより、視野内の複雑さ，平行度，曲率とい
った種々の特徴抽出が可能となる。さらに、入力特徴値
と制御用特徴値の組合せを変えることにより種々の画像
特徴が算出される。このように、本演算方式により統一
的に算出される多種類の画像特徴を認識系に適用するこ
とにより、多次式特徴空間での識別が可能となり、より
能力の高い認識系の実現が期待される。

【図面の簡単な説明】

第１図及び第２図は、本発明による演算の原理を示す
図、第３図は、本演算による大局的画像特徴の算出例を
示す図、第４図は、本演算による局所的画像特徴の算出
例を示す図、第５図は、本発明の装置ブロック構成図の
一実施例を示す図、第６図は、本演算を用いた具体的な
大局的画像特徴抽出処理例を示す図、第７図は、本演算
を用いた具体的な局所的画像特徴抽出例を示す図、第８
図は、平行度の算出演算を示す図、第９図は、曲率の算
出を示す図、第10図は、ストローク密度分布特徴抽出演
算と呼ばれる従来の手法を示す図、第11図は、閉じ率抽
出演算と呼ばれる従来の手法を示す図である。１……テレビカメラ、２……A/D変換部、３……画像メ
モリ、４……前処理部、５……画像特徴記憶部、５−１
……入力特徴メモリ、５−２……制御用特徴メモリ、５
−３……出力特徴メモリ、６……走査アドレス発生部、
７……触手演算部、７−１……演算実行部、７−２……
演算制御部。

フロントページの続き (56)参考文献特開昭60−69783（ＪＰ，Ａ) 特開昭61−289478（ＪＰ，Ａ) 特開昭61−881（ＪＰ，Ａ) 実開昭60−44147（ＪＰ，Ｕ) 実開昭61−37554（ＪＰ，Ｕ)

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】画像の特徴抽出処理によって得られる特徴
値の２次元分布を表す特徴画像上に着目点を設定し、前
記着目点から放射状に前記特徴画像を走査することによ
り、既に算出された画像特徴から前記着目点における新
たな画像特徴を算出する画像特徴抽出方法において、同一画像から算出された２つの特徴画像をそれぞれ画像
特徴抽出演算の入力特徴画像及び演算制御用特徴画像と
して併用し、かつ演算制御用特徴画像の特徴値について定義される演
算停止条件及び着目点を中心とする放射状走査の範囲を
与える視野の大きさを設定し、前記両特徴画像を同一位置の着目点から、前記演算停止
条件か前記視野の大きさかのいずれかにより決定される
停止点まで放射状に走査することによって走査領域を制
御し、各走査方向別に入力特徴画像の走査線上の特徴値に対し
て特徴抽出演算を行うことを特徴とする画像特徴抽出方法。
【請求項２】特徴抽出演算による結果が、入力特徴値の
停止点までの積分値あるいは着目点から停止点までの到
達距離あるいは、停止点における到達特徴値であること
を特徴とする特許請求の範囲第（１）項記載の画像特徴
抽出方法。
【請求項３】入力特徴画像が境界方向特徴値、演算制御
用特徴画像が境界特徴値であり、特徴抽出演算による結
果が停止点における境界方向特徴値であって、さらに走
査角θを、Ｄを走査方向の分解能、ｕを整数として、に設定し、180°だけずれた停止点における境界方向特
徴値の差の絶対値の総和但しを局所的に着目点を囲む境界の平行度とすることを特徴
とする特許請求の範囲第（１）項または第（２）項記載
の画像特徴抽出方法。
【請求項４】入力特徴画像が境界方向特徴値、演算制御
用特徴画像が境界特徴値であり、特徴抽出演算による結
果が停止点における境界方向特徴値であって、さらに走
査角θを、Ｄを走査方向の分解能、ｕを整数として、に設定し、走査方向が隣合う停止点における境界方向特
徴値の差の絶対値の総和但しを局所的に着目点を囲む境界の屈曲度とすることを特徴
とする特許請求の範囲第（１）項または第（２）項記載
の画像特徴抽出方法。