JP2635793B2 - 重畳画像における特徴抽出方法 - Google Patents
重畳画像における特徴抽出方法Info
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- JP2635793B2 JP2635793B2 JP2038493A JP3849390A JP2635793B2 JP 2635793 B2 JP2635793 B2 JP 2635793B2 JP 2038493 A JP2038493 A JP 2038493A JP 3849390 A JP3849390 A JP 3849390A JP 2635793 B2 JP2635793 B2 JP 2635793B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、図面特に地形図のような重畳画像における
特徴抽出方法に関する。
特徴抽出方法に関する。
出願人は、先に以下の如きものを提案している（特願
平１−264970号：単に提案済み方式という）。
平１−264970号：単に提案済み方式という）。
すなわち、撮像装置を介して取り込んだ画像を２値化
し、第19図に示すような輪郭画素（エッチング）の傾き
に従う８方向の特徴場を求める。このとき、エッジの方
向は黒（白）画素から白（黒）画素への法線方向とす
る。そして、この８方向面画像に対して収縮，膨張を主
とする基本演算の繰り返し適用を組み合わせることによ
り、道路，建物，ハッチング領域等の画像情報を局所並
列的に抽出するものである。第20図はかかる収縮膨張演
算に用いられる基本演算子の種類を一覧にして示す。
し、第19図に示すような輪郭画素（エッチング）の傾き
に従う８方向の特徴場を求める。このとき、エッジの方
向は黒（白）画素から白（黒）画素への法線方向とす
る。そして、この８方向面画像に対して収縮，膨張を主
とする基本演算の繰り返し適用を組み合わせることによ
り、道路，建物，ハッチング領域等の画像情報を局所並
列的に抽出するものである。第20図はかかる収縮膨張演
算に用いられる基本演算子の種類を一覧にして示す。
第20図に示す基本演算子の中で、ｄ方向の扇状収縮演
算子Ｓ′ｄはｂを２値画像、ｂ［ｄ］をｄ方向（ｄ＝０
〜７）にシフトした画像とすれば、 Ｓ′d:S′db＝ｂ∩（ｂ［ｄ−１］∪ｂ［ｄ］ ∪ｂ［ｄ＋１］） …（１） の演算で定義される。扇状に収縮を行なうのは、方向面
における線分を端点１画素のみ侵食（削除）するためで
ある。第ｄ方向面の線分を両方向から扇状に収縮する演
算子Sdは、Ｓ′ｄを用いて、 Sd:S′d+2∩d+6 …（２） と表わせる。即ち、ｄ方向と90度異なった方向からの扇
状収縮演算を行なう。単一方向の膨張演算子Ｌ′ｄおよ
び扇状膨張演算子Ｘ′ｄは、 Ｌ′d:L′db＝ｂ∪ｂ［ｄ］ …（３） Ｘ′d:X′db＝ｂ∪（ｂ［ｄ−１］∪ｂ［ｄ］ ∪ｂ［ｄ＋１］） …（４） の演算で定義される。第ｄ面の線分を両方向に扇状膨張
縮する演算子Xdは、Ｘ′ｄを用いて、 Xd:X′d+2∪Ｘ′d+6 …（５） と表わせる。また、マスク付きの方向性膨張演算Mfは、
ｆをマスク画像、D8を８近傍の無方向性膨張演算子とし
て、 Mf:Mfb＝ｆ∩D8b …（６） D8:D8b＝ｂ∪ｂ［０］∪ｂ［１］∪ｂ［２］ ∪ｂ［３］∪ｂ［４］∪ｂ［５］∪ｂ［６］∪ｂ［７］ また、無方向収縮演算Ｅは、 E:Eb＝ｂ∩ｂ［０］∩ｂ［１］∩ｂ［２］ ∩ｂ［３］∩ｂ［４］∩ｂ［５］插ｂ［６］∩ｂ［７］ の演算で定義される。これは方向性収縮を行なった後、
膨張演算でもとの画像を復元するために用いる。このよ
うに、各種画像情報はこれらの基本演算子の繰り返し適
用とその組み合わせで求めることができる。
算子Ｓ′ｄはｂを２値画像、ｂ［ｄ］をｄ方向（ｄ＝０
〜７）にシフトした画像とすれば、 Ｓ′d:S′db＝ｂ∩（ｂ［ｄ−１］∪ｂ［ｄ］ ∪ｂ［ｄ＋１］） …（１） の演算で定義される。扇状に収縮を行なうのは、方向面
における線分を端点１画素のみ侵食（削除）するためで
ある。第ｄ方向面の線分を両方向から扇状に収縮する演
算子Sdは、Ｓ′ｄを用いて、 Sd:S′d+2∩d+6 …（２） と表わせる。即ち、ｄ方向と90度異なった方向からの扇
状収縮演算を行なう。単一方向の膨張演算子Ｌ′ｄおよ
び扇状膨張演算子Ｘ′ｄは、 Ｌ′d:L′db＝ｂ∪ｂ［ｄ］ …（３） Ｘ′d:X′db＝ｂ∪（ｂ［ｄ−１］∪ｂ［ｄ］ ∪ｂ［ｄ＋１］） …（４） の演算で定義される。第ｄ面の線分を両方向に扇状膨張
縮する演算子Xdは、Ｘ′ｄを用いて、 Xd:X′d+2∪Ｘ′d+6 …（５） と表わせる。また、マスク付きの方向性膨張演算Mfは、
ｆをマスク画像、D8を８近傍の無方向性膨張演算子とし
て、 Mf:Mfb＝ｆ∩D8b …（６） D8:D8b＝ｂ∪ｂ［０］∪ｂ［１］∪ｂ［２］ ∪ｂ［３］∪ｂ［４］∪ｂ［５］∪ｂ［６］∪ｂ［７］ また、無方向収縮演算Ｅは、 E:Eb＝ｂ∩ｂ［０］∩ｂ［１］∩ｂ［２］ ∩ｂ［３］∩ｂ［４］∩ｂ［５］插ｂ［６］∩ｂ［７］ の演算で定義される。これは方向性収縮を行なった後、
膨張演算でもとの画像を復元するために用いる。このよ
うに、各種画像情報はこれらの基本演算子の繰り返し適
用とその組み合わせで求めることができる。
しかしながら、提案済み方式にて長い線と短い線とを
識別する際、短い線が消去されるような方向性収縮膨張
を行なうと、長い線がその屈曲した部分で途切れてしま
う、という問題が残されている。
識別する際、短い線が消去されるような方向性収縮膨張
を行なうと、長い線がその屈曲した部分で途切れてしま
う、という問題が残されている。
したがって、本発明の目的はこのような不都合を解消
することにある。
することにある。
撮像装置を介して取り込んだ画像を２値化し、輪郭画
素の傾きに従う８方向の方向面画像を求め、この方向面
画像の各々に対し長い線の方向特徴セグメントが消失し
ないような収縮膨張演算を行って画像fd midLLeを求め、
この画像fd midLLeに対し端点の延長を行って画像fd
connectを求め、この画像fd connectに対し短い線の方向
特徴セグメントが全て消去されるような収縮膨張演算を
行って初期画像fd rsLong(0)を求め、さらにこの初期画
像fd rsLong(0)から前記画像fd midLLeへ特徴面成分の面
間伝達を行って方向特徴セグメント同士を連結した後、
マスク付き膨張を行って第１回の長い線の復元処理を行
い、その処理画像から前記と同様に画像fd midLLeへ特徴
面成分の面間伝達とマスク付き膨張とを行って第２回の
長い線の復元処理を行い、以下その処理結果の画像に対
して前記と同様の面間伝達とマスク付き膨張とを前記特
徴面成分の連続した方向特徴セグメント数に応じて繰り
返すことにより、長い線でその最大方向特徴セグメント
が短い線のそれよりも大きい線を抽出する。
素の傾きに従う８方向の方向面画像を求め、この方向面
画像の各々に対し長い線の方向特徴セグメントが消失し
ないような収縮膨張演算を行って画像fd midLLeを求め、
この画像fd midLLeに対し端点の延長を行って画像fd
connectを求め、この画像fd connectに対し短い線の方向
特徴セグメントが全て消去されるような収縮膨張演算を
行って初期画像fd rsLong(0)を求め、さらにこの初期画
像fd rsLong(0)から前記画像fd midLLeへ特徴面成分の面
間伝達を行って方向特徴セグメント同士を連結した後、
マスク付き膨張を行って第１回の長い線の復元処理を行
い、その処理画像から前記と同様に画像fd midLLeへ特徴
面成分の面間伝達とマスク付き膨張とを行って第２回の
長い線の復元処理を行い、以下その処理結果の画像に対
して前記と同様の面間伝達とマスク付き膨張とを前記特
徴面成分の連続した方向特徴セグメント数に応じて繰り
返すことにより、長い線でその最大方向特徴セグメント
が短い線のそれよりも大きい線を抽出する。
ここで、fd connectを求めるまでの処理についてfd
midLLeの内容しか用いないというように各方向面独立に
処理が行われるが、それ以降の処理では、例えばｄ＝４
の処理のためにｄ＝３やｄ＝５の内容も用いるというよ
うに別のｄの内容も用いる。これを面間伝達と呼ぶ。
midLLeの内容しか用いないというように各方向面独立に
処理が行われるが、それ以降の処理では、例えばｄ＝４
の処理のためにｄ＝３やｄ＝５の内容も用いるというよ
うに別のｄの内容も用いる。これを面間伝達と呼ぶ。
方向性収縮膨張演算において、短い線が全て消去され
るように収縮膨張演算を行ない、その結果得られた画像
を初期値（初期画像）として特徴面成分の面間伝達とマ
スク付き膨張とを繰り返すことにより、長い線でその最
大方向特徴セグメントが短い線のそれよりも大きい線を
抽出できるようにする。
るように収縮膨張演算を行ない、その結果得られた画像
を初期値（初期画像）として特徴面成分の面間伝達とマ
スク付き膨張とを繰り返すことにより、長い線でその最
大方向特徴セグメントが短い線のそれよりも大きい線を
抽出できるようにする。
第１図は本発明の実施例を示す概要フローチャート
で、撮像装置を介して取り込んだ画像を２値化し、輪郭
画素の傾きに従う８方向面画像を求めた後の処理手順を
示している。
で、撮像装置を介して取り込んだ画像を２値化し、輪郭
画素の傾きに従う８方向面画像を求めた後の処理手順を
示している。
以下、長い線の抽出方法につき説明する。なお、ここ
では曲線の長さが長いものを長線、短いものを短線と呼
ぶが、この長線，短線の長さは処理対象画像によって変
わる相対的なものとする。また、方向特徴面画像の構成
要素（画素）を方向特徴面成分，方向特徴面成分の連続
したものを方向特徴セグメントと呼び、その最大のもの
を最大方向特徴セグメントと云う。M,S等は第20図で説
明したと同じ基本演算子であり、adは方向特徴面画像、
ｄは方向をそれぞれ示す。また、下記〜は第１図の
それと対応している。
では曲線の長さが長いものを長線、短いものを短線と呼
ぶが、この長線，短線の長さは処理対象画像によって変
わる相対的なものとする。また、方向特徴面画像の構成
要素（画素）を方向特徴面成分，方向特徴面成分の連続
したものを方向特徴セグメントと呼び、その最大のもの
を最大方向特徴セグメントと云う。M,S等は第20図で説
明したと同じ基本演算子であり、adは方向特徴面画像、
ｄは方向をそれぞれ示す。また、下記〜は第１図の
それと対応している。
求めたい長線の方向特徴セグメントが消失しないよう
な方向性収縮膨張をｍ回行なって、画像fd midLLeを求め
る。
な方向性収縮膨張をｍ回行なって、画像fd midLLeを求め
る。
fd midLLe＝Mad mSd mad＝f1 …（７） これは、次項の如く端点を延長する前に、短い線との
不要な接続がなるべく起きないようにするための処理で
ある。なお、Mad mSd madはＭ（m,ad）Ｓ（m,d）adとも表
現される。ここに、演算子の最初の記号は繰り返し回数
を示し、２つ以上の演算子が並んだときは右側から順に
演算を実行するものとする。したがって、（７）式は方
向面画像ad内の線分を両端から１画素ずつ除去する操作
をｍ回行なった後、元の方向面画像adをマスク画像とし
てｍ回膨張させる処理を示している。
不要な接続がなるべく起きないようにするための処理で
ある。なお、Mad mSd madはＭ（m,ad）Ｓ（m,d）adとも表
現される。ここに、演算子の最初の記号は繰り返し回数
を示し、２つ以上の演算子が並んだときは右側から順に
演算を実行するものとする。したがって、（７）式は方
向面画像ad内の線分を両端から１画素ずつ除去する操作
をｍ回行なった後、元の方向面画像adをマスク画像とし
てｍ回膨張させる処理を示している。
次に、左右の端点fd endL,fd endrを求める。なお、バ
ーを付して反転操作を示す。
ーを付して反転操作を示す。
この端点fd endLとfd endrを１回扇状膨張させ、さらに
３回単一方向へ膨張したものをfd extLおよびfd extrと
し、これをfd midLLeのアンド（AND）を取ったものにfd
extL,fd extrをマスクとした逆方向への単一方向膨張演
算を施すことにより、fd connectを求める。
３回単一方向へ膨張したものをfd extLおよびfd extrと
し、これをfd midLLeのアンド（AND）を取ったものにfd
extL,fd extrをマスクとした逆方向への単一方向膨張演
算を施すことにより、fd connectを求める。
これは、ノイズ等で途切れた線の接続や鉄道，策道を
長い線として抽出するための端点延長処理を示してい
る。
長い線として抽出するための端点延長処理を示してい
る。
fd connectに対し、短線の方向特徴セグメントが全て
消去されるようなｎ回の方向性収縮膨張を行なって、fd
rsLong(0)を求める。これにより、長線の屈曲部などで
方向特徴成分が失われることがある。
消去されるようなｎ回の方向性収縮膨張を行なって、fd
rsLong(0)を求める。これにより、長線の屈曲部などで
方向特徴成分が失われることがある。
fd rsLong(0)Mf1 nSd nfd midLLe …（10） ここでは、まずの処理において消去されずに残った
長線の方向特徴面成分fd rsLong(0)を初期画像とし、fd
rsLong(0)からfd midLLeへ特徴面成分の面間伝達を行な
った後、2n回の膨張を行なって、第１回目のfd
rsLong(1)を求め、以下同様にしてfd rsLong(i)を求め
る。
長線の方向特徴面成分fd rsLong(0)を初期画像とし、fd
rsLong(0)からfd midLLeへ特徴面成分の面間伝達を行な
った後、2n回の膨張を行なって、第１回目のfd
rsLong(1)を求め、以下同様にしてfd rsLong(i)を求め
る。
fd rsLong(i)＝Mf1 2n｛fd midLLe∩（ ∪ｄ＝０〜７fd rsLong(i-1)）｝ （ｉ＝1,2,…ｒ） …（11） すなわち、の処理ではｎ回の両方向からの収縮によ
り方向特徴面成分の消去を行なっているので、面間伝達
した後の膨張回数は2n回必要である。なお、この第１回
目の長線復元を行なった画像から、同様に元の画像へ方
向特徴面成分を面間伝達して膨張演算を行ない、この面
間伝達と膨張の処理をｒ回繰り返す。ｒはの処理で消
去された連続している長線の方向特徴セグメントの数
で、長線の連続した屈曲部の数に対応している。また、
ｍは抽出したい長線の最小方向特徴セグメント長によ
り、ｎは消去したい短線の最大方向特徴セグメント長に
よりそれぞれ決定される。こうして、長線の最大方向特
徴セグメントが短線のそれよりも大きいものの抽出が行
なわれる。
り方向特徴面成分の消去を行なっているので、面間伝達
した後の膨張回数は2n回必要である。なお、この第１回
目の長線復元を行なった画像から、同様に元の画像へ方
向特徴面成分を面間伝達して膨張演算を行ない、この面
間伝達と膨張の処理をｒ回繰り返す。ｒはの処理で消
去された連続している長線の方向特徴セグメントの数
で、長線の連続した屈曲部の数に対応している。また、
ｍは抽出したい長線の最小方向特徴セグメント長によ
り、ｎは消去したい短線の最大方向特徴セグメント長に
よりそれぞれ決定される。こうして、長線の最大方向特
徴セグメントが短線のそれよりも大きいものの抽出が行
なわれる。
次に、長線復元の様子を模式図を参照して説明する。
第２図を３つの短線11,12,13と１つの長線２とを含ん
だ画像のfd midLLeとする。いままでの特徴抽出法では短
線を消去するための方向性収縮膨張を行なうと、長線の
屈曲した部分で方向特徴面成分が失われ、そこで線が第
３図のように途切れてしまう。
だ画像のfd midLLeとする。いままでの特徴抽出法では短
線を消去するための方向性収縮膨張を行なうと、長線の
屈曲した部分で方向特徴面成分が失われ、そこで線が第
３図のように途切れてしまう。
これに対し、本発明では方向特徴面間の伝達と膨張演
算にて長線の復元を行なうことにより、このような不都
合を解消しているが、その様子を示すのが第４図ないし
第８図である。
算にて長線の復元を行なうことにより、このような不都
合を解消しているが、その様子を示すのが第４図ないし
第８図である。
まず、第４図（ａ）〜（ｈ）は、fd midLLeの８方向特
徴面成分を示している。なお、ここでは短線の最大方向
特徴セグメント長をＮ＝2nとしている。第４図の方向特
徴面画像に対し、短線の方向特徴面成分が全て消去され
るような、ｎ回の両方向からの収縮膨張演算を行なう
と、第５図の如きfd rsLong(0)が得られる。次に、fd
rsLong(0)の８方向面成分の論理和とfd midLLeとの論理
積を求める面間伝達を行ない、さらにこの画像に対しfd
midLLeをマスクとした2n回の膨張演算を施して第１回の
長線復元処理を終了し、第６図の如きfd rsLong(i)を得
る。面間の伝達を行なうため、各方向特徴面成分は隣接
面と共有部分を持つように、緩かやなエッジ成分とす
る。その後は、fd rsLong(1)の８対向面論理和とfd
midLLeとの論理積による面間伝達およびマスク付きの2n
回の膨張演算で２回目の長線復元が行なわれ、第７図の
如きfd rsLong(2)が得られる。これら８方向面を統合し
たものが第８図であるが、この図からも明らかなように
短線のみが除去されているのが分かる。
徴面成分を示している。なお、ここでは短線の最大方向
特徴セグメント長をＮ＝2nとしている。第４図の方向特
徴面画像に対し、短線の方向特徴面成分が全て消去され
るような、ｎ回の両方向からの収縮膨張演算を行なう
と、第５図の如きfd rsLong(0)が得られる。次に、fd
rsLong(0)の８方向面成分の論理和とfd midLLeとの論理
積を求める面間伝達を行ない、さらにこの画像に対しfd
midLLeをマスクとした2n回の膨張演算を施して第１回の
長線復元処理を終了し、第６図の如きfd rsLong(i)を得
る。面間の伝達を行なうため、各方向特徴面成分は隣接
面と共有部分を持つように、緩かやなエッジ成分とす
る。その後は、fd rsLong(1)の８対向面論理和とfd
midLLeとの論理積による面間伝達およびマスク付きの2n
回の膨張演算で２回目の長線復元が行なわれ、第７図の
如きfd rsLong(2)が得られる。これら８方向面を統合し
たものが第８図であるが、この図からも明らかなように
短線のみが除去されているのが分かる。
なお、復元の繰り返し回数ｒは連続している長線の方
向特徴セグメントの数で、長線の連続した屈曲部の数に
よって決まる。つまり、fd midLLeが第９図の如くである
とすると復元処理回数は４であり、fd rsLong(0)〜fd
rsLong(3)およびfd rsLong(4)は第10図（ａ）〜（ｄ）お
よび第11図のようになる。
向特徴セグメントの数で、長線の連続した屈曲部の数に
よって決まる。つまり、fd midLLeが第９図の如くである
とすると復元処理回数は４であり、fd rsLong(0)〜fd
rsLong(3)およびfd rsLong(4)は第10図（ａ）〜（ｄ）お
よび第11図のようになる。
地形図からの長線抽出の重要な適用例として平行線で
描かれた道路の抽出が挙げられるが、その例を第12図な
いし第18図に示す。これは、２万5000分の１の地形図を
400dpiのスキャナにて入力したもので、ｍ＝10,n＝34の
場合である。
描かれた道路の抽出が挙げられるが、その例を第12図な
いし第18図に示す。これは、２万5000分の１の地形図を
400dpiのスキャナにて入力したもので、ｍ＝10,n＝34の
場合である。
第12図は原画像、第13図は第12図の画像に対する∪
ｄ＝０〜７fd rsLong(0)を、第14図ないし17図は同じく
∪ｄ＝０〜７fd rsLong(1)ないし∪ｄ＝０〜７fd
rsLong(4)を、第18図は平行線道路の抽出結果をそれぞ
れ示している。
ｄ＝０〜７fd rsLong(0)を、第14図ないし17図は同じく
∪ｄ＝０〜７fd rsLong(1)ないし∪ｄ＝０〜７fd
rsLong(4)を、第18図は平行線道路の抽出結果をそれぞ
れ示している。
従来の手法では長い線が屈曲部などで途切れていた
が、本発明によれば方向特徴面成分の面間伝達による長
線復元方法を用いるようにしたので、長線の最大方向特
徴セグメントが短線のそれよりも大きい線を連続して抽
出することが可能となる利点が得られる。
が、本発明によれば方向特徴面成分の面間伝達による長
線復元方法を用いるようにしたので、長線の最大方向特
徴セグメントが短線のそれよりも大きい線を連続して抽
出することが可能となる利点が得られる。
第１図は本発明の実施例を示す概要フローチャート、第
２図はfd midLLeの例を説明するための説明図、第３図は
第２図の画像に対する従来の抽出結果を説明するための
説明図、第４図は第２図の８方向特徴面を説明するため
の説明図、第５図ないし第７図は第２図の画像に対する
fd rsLong(0)ないしfd rsLong(2)の８方向特徴面をそれぞ
れ説明するるための説明図、第８図は第２図の画像に対
する∪ｄ＝０〜７fd rsLong(2)を説明するための説明
図、第９図はfd midLLeの他の例を説明するための説明
図、第10図は第９図の画像に対する長線復元過程を説明
するための説明図、第11図は第９図の画像に対する∪
ｄ＝０〜７fd rsLong(4)を説明するたための説明図、第1
2図は原画の例を説明するための説明図、第13図ないし
第17図は第12図の画像に対する∪ｄ＝０〜７fd
rsLong(0)ないし∪ｄ＝０〜７fd rsLong(4)をぞれぞれ説
明するための説明図、第18図は平行線道路の抽出結果を
説明するための説明図、第19図はエッジ方向と８特徴面
の説明図、第20図は収縮膨張演算の基本演算子の種類を
説明するための説明図である。 符号説明 11,12,13……短線、２……長線。
２図はfd midLLeの例を説明するための説明図、第３図は
第２図の画像に対する従来の抽出結果を説明するための
説明図、第４図は第２図の８方向特徴面を説明するため
の説明図、第５図ないし第７図は第２図の画像に対する
fd rsLong(0)ないしfd rsLong(2)の８方向特徴面をそれぞ
れ説明するるための説明図、第８図は第２図の画像に対
する∪ｄ＝０〜７fd rsLong(2)を説明するための説明
図、第９図はfd midLLeの他の例を説明するための説明
図、第10図は第９図の画像に対する長線復元過程を説明
するための説明図、第11図は第９図の画像に対する∪
ｄ＝０〜７fd rsLong(4)を説明するたための説明図、第1
2図は原画の例を説明するための説明図、第13図ないし
第17図は第12図の画像に対する∪ｄ＝０〜７fd
rsLong(0)ないし∪ｄ＝０〜７fd rsLong(4)をぞれぞれ説
明するための説明図、第18図は平行線道路の抽出結果を
説明するための説明図、第19図はエッジ方向と８特徴面
の説明図、第20図は収縮膨張演算の基本演算子の種類を
説明するための説明図である。 符号説明 11,12,13……短線、２……長線。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 山本 和彦 茨城県つくば市梅園１丁目１番４ 電子 技術総合研究所内 (72)発明者 斉藤 泰一 茨城県つくば市梅園１丁目１番４ 電子 技術総合研究所内 (72)発明者 本郷 保夫 東京都日野市富士町１番地 富士ファコ ム制御株式会社内 (72)発明者 中村 匡伸 東京都日野市富士町１番地 富士ファコ ム制御株式会社内 (72)発明者 松井 伸二 東京都日野市富士町１番地 富士ファコ ム制御株式会社内 審査官 安田 太 (56)参考文献 情報処理学会第39回（平成元年後期) 全国大会講演論文集（▲ＩＩ▼）３Ｋ− ６，1989，10．16 Ｐ．884〜885「ＭＡ Ｐ法収縮膨張演算の基本ハードウェアに ついて」中村他 電子情報通信学会技術研究報告 ＰＲ Ｕ88−76 Ｐ．９〜16，1988「２値画像 方向性局所並列演算を用いた地形図の特 徴抽出」松井他 電子情報通信学会技術研究報告 ＰＲ Ｕ88−66 Ｐ．49〜56，1988「方向特徴 場における２値画像局所並列演算」山田 他
Claims (1)
- 【請求項１】撮像装置を介して取り込んだ画像を２値化
し、輪郭画像の傾きに従う８方向の方向面画像を求め、
この方向面画像の各々に対し長い線の方向特徴セグメン
トが消失しないような収縮膨張演算を行って画像fd
midLLeを求め、この画像fd midLLeに対し端点の延長を行
って画像fd connectを求め、この画像fd connectに対し短
い線の方向特徴セグメントが全て消去されるような収縮
膨張演算を行って初期画像fd rsLong(0)を求め、さらに
この初期画像fd rsLong(0)から前記画像fd midLLeへ特徴
面成分の面間伝達を行って方向特徴セグメント同士を連
結した後、マスク付き膨張を行って第１回の長い線の復
元処理を行い、その処理画像から前記と同様に画像fd
midLLeへ特徴面成分の面間伝達とマスク付き膨張とを行
って第２回の長い線の復元処理を行い、以下その処理結
果の画像に対して前記と同様の面間伝達とマスク付き膨
張とを前記特徴面成分の連続した方向特徴セグメント数
に応じて繰り返すことにより、長い線でその最大方向特
徴セグメントが短い線のそれよりも大きい線を抽出する
ことを特徴とする重畳画像における特徴抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2038493A JP2635793B2 (ja) | 1990-02-21 | 1990-02-21 | 重畳画像における特徴抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2038493A JP2635793B2 (ja) | 1990-02-21 | 1990-02-21 | 重畳画像における特徴抽出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03242771A JPH03242771A (ja) | 1991-10-29 |
| JP2635793B2 true JP2635793B2 (ja) | 1997-07-30 |
Family
ID=12526790
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2038493A Expired - Lifetime JP2635793B2 (ja) | 1990-02-21 | 1990-02-21 | 重畳画像における特徴抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2635793B2 (ja) |
-
1990
- 1990-02-21 JP JP2038493A patent/JP2635793B2/ja not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 情報処理学会第３９回（平成元年後期）全国大会講演論文集（▲ＩＩ▼）３Ｋ−６，１９８９，１０．１６ Ｐ．８８４〜８８５「ＭＡＰ法収縮膨張演算の基本ハードウェアについて」中村他 |
| 電子情報通信学会技術研究報告 ＰＲＵ８８−６６ Ｐ．４９〜５６，１９８８「方向特徴場における２値画像局所並列演算」山田他 |
| 電子情報通信学会技術研究報告 ＰＲＵ８８−７６ Ｐ．９〜１６，１９８８「２値画像方向性局所並列演算を用いた地形図の特徴抽出」松井他 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH03242771A (ja) | 1991-10-29 |
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