JP2560092B2 - 中心線検出装置 - Google Patents
中心線検出装置Info
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- JP2560092B2 JP2560092B2 JP63247432A JP24743288A JP2560092B2 JP 2560092 B2 JP2560092 B2 JP 2560092B2 JP 63247432 A JP63247432 A JP 63247432A JP 24743288 A JP24743288 A JP 24743288A JP 2560092 B2 JP2560092 B2 JP 2560092B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、幅を持った線状図形の中心線を検出する技
術に関するものであり、流れ図形等の計測、例えば、石
鹸の泡を自動車のエンジンルーム内に流して得られる流
線形を計測して空気の流れを観測する場合等に利用され
るものである。
術に関するものであり、流れ図形等の計測、例えば、石
鹸の泡を自動車のエンジンルーム内に流して得られる流
線形を計測して空気の流れを観測する場合等に利用され
るものである。
〔従来技術〕 従来の中心線検出方法としては、例えば第２図に示す
ように、原図形11を順次細くして中心線を求める細線化
処理が一般的である（例えば、「画像認識論」長尾 真
著、情報工学講座16、コロナ社発行、pp81〜82に記
載）。
ように、原図形11を順次細くして中心線を求める細線化
処理が一般的である（例えば、「画像認識論」長尾 真
著、情報工学講座16、コロナ社発行、pp81〜82に記
載）。
上記の細線化によれば、途切れのない中心線を算出す
ることが出来る。また、距離変換による骨格軸抽出方法
もあるが、この方法では中心線以外の点も骨格線として
抽出されるので好ましくない。
ることが出来る。また、距離変換による骨格軸抽出方法
もあるが、この方法では中心線以外の点も骨格線として
抽出されるので好ましくない。
しかしながら、上記のごとき従来の中心線検出方法の
おいては、第２図に示すように、原図形11中に突起状の
輪郭13、14が存在すると、検出した中心線図形12に、ひ
げ13′、14′が発生する。そのため、検出した中心線図
形から、例えば線状図形のペクトルや長さを求める場合
に、端点がいくつも存在するため正確な値を求めること
が出来ない、という問題点があった。
おいては、第２図に示すように、原図形11中に突起状の
輪郭13、14が存在すると、検出した中心線図形12に、ひ
げ13′、14′が発生する。そのため、検出した中心線図
形から、例えば線状図形のペクトルや長さを求める場合
に、端点がいくつも存在するため正確な値を求めること
が出来ない、という問題点があった。
本発明は、上記のごとき従来技術の問題を解決するた
めになされたものであり、第２図（ａ）に示すような、
端部以外ではほぼ一定の幅を有する図形について、突起
状のノイズ成分を除外した本来の図形について正確に一
本の中心線を得ることの出来る中心線検出装置を提供す
ることを目的とする。
めになされたものであり、第２図（ａ）に示すような、
端部以外ではほぼ一定の幅を有する図形について、突起
状のノイズ成分を除外した本来の図形について正確に一
本の中心線を得ることの出来る中心線検出装置を提供す
ることを目的とする。
上記の目的を達成するため、本発明においては、特許
請求の範囲に記載するように構成している。
請求の範囲に記載するように構成している。
以下図面に基づいて構成、作用を説明する。
第１図は本発明の構成を示すブロック図である。
第１図において、１は中心線を検出すべき原図形を含
んだ画像を電気信号に変換して入力する画像入力手段で
あり、例えば、ビデオカメラやスキャナ等である。ま
た、２は上記の入力した画像から原図形の輪郭線を検出
する図形検出手段である。また、相対角度データ検出手
段３は上記輪郭線上の或る点とその隣接点とを結んだ直
線の角度と、該隣接点と次の隣接点とを結んだ直線の角
度との差を相対角度データとして、上記輪郭線上の各点
について順次時計回りの相対角度データと反時計回りの
相対角度データとを求める手段である。なお、上記の隣
接点というのは隣りの点を意味するが、必ずしもディジ
タル画像におけるすぐ隣の点に限られるものではなく、
演算の都合によって定まる所定間隔毎の点、すなわち演
算における隣接する点であればよい。なお、上記の相対
角度データは、図示しないスムージング処理手段によっ
て平滑化され、次の中心線算出手段４へ送られる。中心
線算出手段４は、上記の平滑された相対角度データにお
ける角度変化の急峻な点を始点とするDPマッチングを行
ってそれぞれの相対角度データの各点を重複するものを
含んで２点づつ対応付けし、対応付けられたそれぞれの
２点間を結ぶ直線の中心点の原図形における座標を求
め、上記中心点の座標の点列もしくは該点列を結んだ線
を原図形の中心線として求める手段である。なお、上記
のDP（ダイナミック プログラミング）マッチングと
は、図形処理技術では周知のごとく、近くの類似した点
を求めてマッチングをとる方法である。
んだ画像を電気信号に変換して入力する画像入力手段で
あり、例えば、ビデオカメラやスキャナ等である。ま
た、２は上記の入力した画像から原図形の輪郭線を検出
する図形検出手段である。また、相対角度データ検出手
段３は上記輪郭線上の或る点とその隣接点とを結んだ直
線の角度と、該隣接点と次の隣接点とを結んだ直線の角
度との差を相対角度データとして、上記輪郭線上の各点
について順次時計回りの相対角度データと反時計回りの
相対角度データとを求める手段である。なお、上記の隣
接点というのは隣りの点を意味するが、必ずしもディジ
タル画像におけるすぐ隣の点に限られるものではなく、
演算の都合によって定まる所定間隔毎の点、すなわち演
算における隣接する点であればよい。なお、上記の相対
角度データは、図示しないスムージング処理手段によっ
て平滑化され、次の中心線算出手段４へ送られる。中心
線算出手段４は、上記の平滑された相対角度データにお
ける角度変化の急峻な点を始点とするDPマッチングを行
ってそれぞれの相対角度データの各点を重複するものを
含んで２点づつ対応付けし、対応付けられたそれぞれの
２点間を結ぶ直線の中心点の原図形における座標を求
め、上記中心点の座標の点列もしくは該点列を結んだ線
を原図形の中心線として求める手段である。なお、上記
のDP（ダイナミック プログラミング）マッチングと
は、図形処理技術では周知のごとく、近くの類似した点
を求めてマッチングをとる方法である。
上記の各手段によって算出された中心線のデータは、
後続の装置（例えば表示装置やベクトル・長さの演算装
置等）に送られ、表示・演算等の必要な処理に用いられ
る。
後続の装置（例えば表示装置やベクトル・長さの演算装
置等）に送られ、表示・演算等の必要な処理に用いられ
る。
上記の図形検出手段２、相対角度データ検出手段３お
よび中心線演出手段４は、例えばコンピュータ等で構成
された高速画像処理装置等である。なお、本装置におい
ては、ディジタル演算処理を行うので、入力画像信号が
アナログ信号の場合は、それらをディジタル信号に変換
するアナログ・ディジタル変換器が必要であり、また、
それらの信号を記憶するメモリ等が必要であるが、それ
らは上記の高速画像処理装置に含めている。
よび中心線演出手段４は、例えばコンピュータ等で構成
された高速画像処理装置等である。なお、本装置におい
ては、ディジタル演算処理を行うので、入力画像信号が
アナログ信号の場合は、それらをディジタル信号に変換
するアナログ・ディジタル変換器が必要であり、また、
それらの信号を記憶するメモリ等が必要であるが、それ
らは上記の高速画像処理装置に含めている。
上記のごとく、本発明は、入力画像から中心線を検出
すべき図形の輪郭線の相対角度データを求め、DPマッチ
ングによって上記図形の幅方向データをマッチングさ
せ、各マッチング軌跡の中心値を求め、その中心値の点
列もしくはそれらの点列を結んだ線を上記図形の中心線
とするものである。
すべき図形の輪郭線の相対角度データを求め、DPマッチ
ングによって上記図形の幅方向データをマッチングさ
せ、各マッチング軌跡の中心値を求め、その中心値の点
列もしくはそれらの点列を結んだ線を上記図形の中心線
とするものである。
第３図は本発明の演算内容を示すフローチャートの一
実施例図、第４図は第３図のフローチャートにおける主
要部の詳細図であり、第３図のP2〜P8の部分を示す。ま
た、第５図は上記実施例を説明するための図形を示す図
である。
実施例図、第４図は第３図のフローチャートにおける主
要部の詳細図であり、第３図のP2〜P8の部分を示す。ま
た、第５図は上記実施例を説明するための図形を示す図
である。
例えば、第５図（ａ）に示すごとき原図形（前記第２
図の原図形11と同じ図形）の中心線を検出する場合に
は、まず、第３図P1で、入力画像を所定の閾値でスライ
スして２値化することにより、入力画像中の明度の異な
る部分、すなわち原図形の部分のみを抽出する。
図の原図形11と同じ図形）の中心線を検出する場合に
は、まず、第３図P1で、入力画像を所定の閾値でスライ
スして２値化することにより、入力画像中の明度の異な
る部分、すなわち原図形の部分のみを抽出する。
次に、P2では、上記の２値化画面を走査し、図形の輪
郭線15に当たると、その点を始点H0として輪郭線15に添
って時計回り方向または反時計回り方向に順次チェーン
コード化を行う。その際、各点の角度を示すコードデー
タＣ（ｔ）と共に該点のｘ座標の値ｘ（ｔ）とｙ座標の
値ｙ（ｔ）も対応させて記憶ておく。なお、上記の各点
の角度とは、その点と隣接する点とを結んだ直線が水平
線または鉛直線となす角度である。
郭線15に当たると、その点を始点H0として輪郭線15に添
って時計回り方向または反時計回り方向に順次チェーン
コード化を行う。その際、各点の角度を示すコードデー
タＣ（ｔ）と共に該点のｘ座標の値ｘ（ｔ）とｙ座標の
値ｙ（ｔ）も対応させて記憶ておく。なお、上記の各点
の角度とは、その点と隣接する点とを結んだ直線が水平
線または鉛直線となす角度である。
こうして、図形データは１次元のデータに変換され
る。なお、第５図（ａ）の場合には水平に走査し、かつ
上から下に順次下がって来る場合を例示しているので、
始点H0は原図形中の最も上方に近い点となる。また、上
記のチェーンコード化とは、例えば第５図（ｇ）に示す
ごとく、或る点Ｘにおける輪郭線の方向を数字で表した
ものであり、例えばＸ点の輪郭線が右上方を向いている
ときは“7",真下を向いているときは“2"となる。な
お、上記（ｇ）は分解能が45゜の場合を示す。
る。なお、第５図（ａ）の場合には水平に走査し、かつ
上から下に順次下がって来る場合を例示しているので、
始点H0は原図形中の最も上方に近い点となる。また、上
記のチェーンコード化とは、例えば第５図（ｇ）に示す
ごとく、或る点Ｘにおける輪郭線の方向を数字で表した
ものであり、例えばＸ点の輪郭線が右上方を向いている
ときは“7",真下を向いているときは“2"となる。な
お、上記（ｇ）は分解能が45゜の場合を示す。
次に、第３図P3では、上記のチェーンコード化したデ
ータから相対角度データθ（ｔ）を求める。
ータから相対角度データθ（ｔ）を求める。
これは、或る点のチェーンコード化したデータ方向と
その隣接点のデータ方向との差を求めればよい。そして
演算においては、輪郭線に添って時間的に順次チェーン
コード化が行われるので、或る点とその隣接点のデータ
との差というのは、前回の演算におけるデータ方向Ｃ
（ｔ−１）と今回の演算におけるデータ方向Ｃ（ｔ）と
の差を求めることになる。また、上記の相対角度の基準
は、チェーンコード化の方向が時計方向であれば、時計
方向に算出し、反時計方向であれば反時計方向に算出す
る。例えば、第５図（ｆ）は、矢印17で示す方向と矢印
18で示す方向との差を、時計方向に算出する場合を例示
している。
その隣接点のデータ方向との差を求めればよい。そして
演算においては、輪郭線に添って時間的に順次チェーン
コード化が行われるので、或る点とその隣接点のデータ
との差というのは、前回の演算におけるデータ方向Ｃ
（ｔ−１）と今回の演算におけるデータ方向Ｃ（ｔ）と
の差を求めることになる。また、上記の相対角度の基準
は、チェーンコード化の方向が時計方向であれば、時計
方向に算出し、反時計方向であれば反時計方向に算出す
る。例えば、第５図（ｆ）は、矢印17で示す方向と矢印
18で示す方向との差を、時計方向に算出する場合を例示
している。
なお、上記の隣接点というのは隣の点を意味するが、
必ずしもディジタル画像におけるすぐ隣の点に限られる
ものではなく、演算の都合によって定まる所定間隔毎の
点、すわわち演算における隣接する点であればよい。以
下の説明においても同様である。
必ずしもディジタル画像におけるすぐ隣の点に限られる
ものではなく、演算の都合によって定まる所定間隔毎の
点、すわわち演算における隣接する点であればよい。以
下の説明においても同様である。
次に、第３図P4では、スムージング処理を行う。これ
は上記のデータの分解能が45゜であって荒いため、平滑
化するものであり、この平滑化は移動平均を用いて行
う。こうしてスムージング処理を施した相対角度データ
をθｓ（ｔ）で示す。
は上記のデータの分解能が45゜であって荒いため、平滑
化するものであり、この平滑化は移動平均を用いて行
う。こうしてスムージング処理を施した相対角度データ
をθｓ（ｔ）で示す。
なお、コードデータを求めた点がＮ個あるとすると、
始点（ｔ＝１）と終点（ｔ＝Ｎ）とは隣り合わせのデー
タとなる。例えばC1＝CN+1、C0＝CN、C-1＝CN-1であ
る。
始点（ｔ＝１）と終点（ｔ＝Ｎ）とは隣り合わせのデー
タとなる。例えばC1＝CN+1、C0＝CN、C-1＝CN-1であ
る。
上記のようにして求めたデータθｓ（ｔ）をアナログ
的に表示すると、例えば第５図（ｂ）に示すようにな
る。このデータは、始点H0から時計回りに演算した場合
を例示している。なお、このデータにおいては、H1の点
とH2の点とが値が大きく（すなわち角度変化が大きな
点）なり、幅の狭い“ひげ”の点はスムージング処理に
よって値が小さくなっている。
的に表示すると、例えば第５図（ｂ）に示すようにな
る。このデータは、始点H0から時計回りに演算した場合
を例示している。なお、このデータにおいては、H1の点
とH2の点とが値が大きく（すなわち角度変化が大きな
点）なり、幅の狭い“ひげ”の点はスムージング処理に
よって値が小さくなっている。
次にDPマッチングのためのデータ変換を行う。
まず、P5では、原図形の折れ点を探す。これは、角度
変化の最大の点、すなわち相対角度データにおける最大
値の点に探せばよい。例えば、第５図（ｂ）の例では、
H1の点が最大値の点となる。このようにデータ列θｓ
（ｔ）の最大値を与えるｔをＴと置く。
変化の最大の点、すなわち相対角度データにおける最大
値の点に探せばよい。例えば、第５図（ｂ）の例では、
H1の点が最大値の点となる。このようにデータ列θｓ
（ｔ）の最大値を与えるｔをＴと置く。
次に、P6では、データ変換を行う。
まず、θｓ（ｔ）をＴだけけシフト〔第５図（ｂ）で
左に移行する〕したデータ列をＡ（ｉ）＝θｓ（ｉ−
Ｔ）とし、また、上記Ａ（ｉ）を左右逆転し、さらに正
負逆転（上下逆転）したデータ列を Ｂ（ｊ）＝−Ａ（Ｎ−ｊ）として求める。
左に移行する〕したデータ列をＡ（ｉ）＝θｓ（ｉ−
Ｔ）とし、また、上記Ａ（ｉ）を左右逆転し、さらに正
負逆転（上下逆転）したデータ列を Ｂ（ｊ）＝−Ａ（Ｎ−ｊ）として求める。
上記のＢ（ｊ）＝−Ａ（Ｎ−ｊ）は、原図形を反時計
方向にチェーンコード化し、上記と同様の演算手順で求
めた値と同じである。
方向にチェーンコード化し、上記と同様の演算手順で求
めた値と同じである。
なお、上記のようにＡ（ｉ）からＢ（ｊ）を求める代
わりに、時計方向と反時計方向との両方の演算を行って
Ａ（ｉ）とＢ（ｊ）とを求めることも出来るが、上記の
ように、一方の方向にチェーンコード化し、演算で求め
たデータから他の方向のデータ求める方が演算手順が容
易になる。
わりに、時計方向と反時計方向との両方の演算を行って
Ａ（ｉ）とＢ（ｊ）とを求めることも出来るが、上記の
ように、一方の方向にチェーンコード化し、演算で求め
たデータから他の方向のデータ求める方が演算手順が容
易になる。
第５図（ｃ）は、上記のＡ（ｉ）とＢ（ｊ）とをアナ
ログ的に表示したものである。
ログ的に表示したものである。
次に、P7では、DPマッチングとパス探索とを行う。
まず、上記のようにして求めたＡ（ｉ）とＢ（ｊ）と
の間でDPマッチング（第４図のP7′に示す部分）を行
う。
の間でDPマッチング（第４図のP7′に示す部分）を行
う。
Ａ（ｉ）とＢ（ｊ）とのマッチング距離として、ｄ
（i,j）＝|A（ｉ）−Ｂ（ｊ）｜とする。ただし、角度
データであるため、±π間で正規化する必要がある。そ
して初期値ｇ（1,1）＝ｄ（1,1）とし、以下の処理をｉ
＝１〜N,j＝１〜Ｎにいて繰り返す。すなわち、 にて演算する。なお、ｇ（i,j）は、始点（1,1）から或
る点（i,j）まで至るパスのうち最適パスを選んだ時の
累積距離である。
（i,j）＝|A（ｉ）−Ｂ（ｊ）｜とする。ただし、角度
データであるため、±π間で正規化する必要がある。そ
して初期値ｇ（1,1）＝ｄ（1,1）とし、以下の処理をｉ
＝１〜N,j＝１〜Ｎにいて繰り返す。すなわち、 にて演算する。なお、ｇ（i,j）は、始点（1,1）から或
る点（i,j）まで至るパスのうち最適パスを選んだ時の
累積距離である。
そして、上式においてminとしたパスをパスデータと
してＰ（i,j）に格納する。例えば とする。
してＰ（i,j）に格納する。例えば とする。
以上の処理を繰り返せば、DPマッチングが終了する。
次に、DPマッチングにおいて最適パスとなった軌跡を
Ｐ（i,j）から求める（第４図のP7″の部分）。
Ｐ（i,j）から求める（第４図のP7″の部分）。
すなわち、初期値をｉ＝Ｎ、ｊ＝Ｎ、ｋ＝１として、
以下の処理を繰り返す。
以下の処理を繰り返す。
if P（i,j）＝１ならPI（ｋ）＝ｉ−１、PJ（ｋ）＝
ｊ、ｉ＝ｉ−１、ｊ＝ｊ if P（i,j）＝２ならPI（ｋ）＝ｉ−１、PJ（ｋ）＝ｊ
−１、ｉ＝ｉ−１、ｊ＝ｊ−１ if P（i,j）＝３ならPI（ｋ）＝ｉ、PJ（ｋ）＝ｊ−
１、ｉ＝ｉ、ｊ＝ｊ−１ そしてｋ＝ｋ＋１として、ｉ＝１またはｊ＝１になる
まで繰り返す。
ｊ、ｉ＝ｉ−１、ｊ＝ｊ if P（i,j）＝２ならPI（ｋ）＝ｉ−１、PJ（ｋ）＝ｊ
−１、ｉ＝ｉ−１、ｊ＝ｊ−１ if P（i,j）＝３ならPI（ｋ）＝ｉ、PJ（ｋ）＝ｊ−
１、ｉ＝ｉ、ｊ＝ｊ−１ そしてｋ＝ｋ＋１として、ｉ＝１またはｊ＝１になる
まで繰り返す。
こうして得られるPI（ｋ）、PJ（ｋ）には、データ列
Ａ（ｉ）とＢ（ｊ）の対応関係が示されている。すなわ
ちＡ〔PI（ｋ）〕とＢ〔PJ（ｋ）〕とが対応点である。
Ａ（ｉ）とＢ（ｊ）の対応関係が示されている。すなわ
ちＡ〔PI（ｋ）〕とＢ〔PJ（ｋ）〕とが対応点である。
第５図（Ｃ）の多数の細線16は、上記のマッチング軌
跡を示す線であり、それぞれの線の両端が上記の対応点
である。また、第５図（ｄ）には、横軸にｊ、縦軸にｉ
をとった場合のマッチング軌跡を示す。
跡を示す線であり、それぞれの線の両端が上記の対応点
である。また、第５図（ｄ）には、横軸にｊ、縦軸にｉ
をとった場合のマッチング軌跡を示す。
次に、P8では、中心線の算出を行う。これは上記の対
応点A,B間の中央の座標を求める処理である。すなわ
ち、 ｉ＝PI（ｋ）、ｊ＝PJ（ｋ）とおき、 ｘ（ｋ）＝（1/2）〔ｘ（ｉ＋Ｔ）＋ｘ（Ｎ−ｊ＋
Ｔ）〕 ｙ（ｋ）＝（1/2）〔ｙ（ｉ＋Ｔ）＋ｙ（Ｎ−ｊ＋
Ｔ）〕 を、ｋ＝１からパス個数だけ繰り返す。
応点A,B間の中央の座標を求める処理である。すなわ
ち、 ｉ＝PI（ｋ）、ｊ＝PJ（ｋ）とおき、 ｘ（ｋ）＝（1/2）〔ｘ（ｉ＋Ｔ）＋ｘ（Ｎ−ｊ＋
Ｔ）〕 ｙ（ｋ）＝（1/2）〔ｙ（ｉ＋Ｔ）＋ｙ（Ｎ−ｊ＋
Ｔ）〕 を、ｋ＝１からパス個数だけ繰り返す。
なお、上記のｘ（ｔ）、ｙ（ｔ）は、チェーンコード
化処理によって得られたデータ列である。
化処理によって得られたデータ列である。
こうして求めたｘ座標系列ｘ（ｋ）とｙ座標系列ｙ
（ｋ）とで示される点〔ｘ（ｋ）,y（ｋ）〕の点列が原
図形の中心線となる。なお、点列では途切れる可能性も
あるので、それらの点列を結んだ線（例えば隣接する点
同志を直線で結ぶ）を求めてもよい。第５図（ｅ）に、
上記の点〔ｘ（ｋ）,y（ｋ）〕の点列およびそれらの点
列を結だ中心線20を示す。
（ｋ）とで示される点〔ｘ（ｋ）,y（ｋ）〕の点列が原
図形の中心線となる。なお、点列では途切れる可能性も
あるので、それらの点列を結んだ線（例えば隣接する点
同志を直線で結ぶ）を求めてもよい。第５図（ｅ）に、
上記の点〔ｘ（ｋ）,y（ｋ）〕の点列およびそれらの点
列を結だ中心線20を示す。
次に、P9では、上記のようにして算出した中心線のデ
ータを出力し、必要に応じて表示装置で表示したり、後
続の所望の演算処理に用いる。
ータを出力し、必要に応じて表示装置で表示したり、後
続の所望の演算処理に用いる。
以上説明してきたように、この発明によれば、原図形
から相対角度データを求め、変化量最大の点を基準とし
て、時計回りの相対角度データと反時計回りの相対角度
データとをDPマッチングによって対応付けし、対応点間
の中央位置を中心線として算出するように構成している
ので、原図形の線幅の大小や突起状のノイズ成分の有無
に拘らず、正確に一本の中心線を得ることが出来、した
がって図形のベクトル化や線の長さの計測等における精
度を向上させることが出来る、という効果が得られる。
から相対角度データを求め、変化量最大の点を基準とし
て、時計回りの相対角度データと反時計回りの相対角度
データとをDPマッチングによって対応付けし、対応点間
の中央位置を中心線として算出するように構成している
ので、原図形の線幅の大小や突起状のノイズ成分の有無
に拘らず、正確に一本の中心線を得ることが出来、した
がって図形のベクトル化や線の長さの計測等における精
度を向上させることが出来る、という効果が得られる。
第１図は本発明の構成を示すブロック図、第２図は従来
の中心線検出方法の説明図、第３図は本発明の演算内容
を示すフローチャートの一実施例図、第４図は第３図の
フローチャートにおける主要部の詳細図、第５図は上記
実施例を説明するための図形を示す図である。 ＜符号の説明＞ １……画像入力手段 ２……図形検出手段 ３……相対角度データ検出手段 ４……中心線算出手段
の中心線検出方法の説明図、第３図は本発明の演算内容
を示すフローチャートの一実施例図、第４図は第３図の
フローチャートにおける主要部の詳細図、第５図は上記
実施例を説明するための図形を示す図である。 ＜符号の説明＞ １……画像入力手段 ２……図形検出手段 ３……相対角度データ検出手段 ４……中心線算出手段
Claims (1)
- 【請求項１】幅を持った線状の孤立図形の中心線を求め
る装置であって、 中心線を検出すべき原図形を含んだ画像を電気信号に変
換して入力する画像入力手段と、 上記画像から上記原図形の輪郭線を検出する図形検出手
段と、 上記輪郭線上の或る点とその隣接点とを結んだ直線の角
度と、該隣接点と次の隣接点とを結んだ直線の角度との
差を相対角度データとして、上記輪郭線上の各点につい
て順次時計回りの相対角度データと反時計回りの相対角
度データとを求める相対角度データ検出手段と、 上記相対角度データを平滑化するスムージング処理手段
と、 上記平滑化した相対角度データにおける角度変化の急峻
な点を始点とするDPマッチングを行ってそれぞれの相対
角度データの各点を重複するものを含んで２点づつ対応
付けし、対応付けられたそれぞれの２点間を結ぶ直線の
中心点の原図形における座標を求め、上記中心点の座標
の点列もしくは該点列を結んだ線を原図形の中心線とし
て求める中心線算出手段と、 を備えたことを特徴とする中心線検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63247432A JP2560092B2 (ja) | 1988-10-03 | 1988-10-03 | 中心線検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63247432A JP2560092B2 (ja) | 1988-10-03 | 1988-10-03 | 中心線検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0296289A JPH0296289A (ja) | 1990-04-09 |
| JP2560092B2 true JP2560092B2 (ja) | 1996-12-04 |
Family
ID=17163354
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63247432A Expired - Lifetime JP2560092B2 (ja) | 1988-10-03 | 1988-10-03 | 中心線検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2560092B2 (ja) |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5995680A (ja) * | 1982-11-25 | 1984-06-01 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 稜線及び輪郭線の抽出装置 |
-
1988
- 1988-10-03 JP JP63247432A patent/JP2560092B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0296289A (ja) | 1990-04-09 |
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