JP2882912B2 - 多重解像度処理組込型ハフ変換法 - Google Patents
多重解像度処理組込型ハフ変換法Info
- Publication number
- JP2882912B2 JP2882912B2 JP3172167A JP17216791A JP2882912B2 JP 2882912 B2 JP2882912 B2 JP 2882912B2 JP 3172167 A JP3172167 A JP 3172167A JP 17216791 A JP17216791 A JP 17216791A JP 2882912 B2 JP2882912 B2 JP 2882912B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- cell
- image
- grid
- resolution
- hough transform
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Landscapes
- Complex Calculations (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、多重解像度処理組込
型ハフ変換法に関し、特に、画像処理において、ハフ変
換を用いて画像の線分情報を抽出するような多重解像度
処理組込型ハフ変換法に関する。
型ハフ変換法に関し、特に、画像処理において、ハフ変
換を用いて画像の線分情報を抽出するような多重解像度
処理組込型ハフ変換法に関する。
【０００２】
【従来の技術】２次元，３次元画像を認識し、理解する
ためには、その前処理および特徴抽出方法が最も重要な
課題であり、多くの方法が提案され、使われてきた。そ
の中でも、ハフ変換は画像の中から有効に直線，曲線を
抽出する方法であり、コンピュータビジョンなどの分野
で広く使われている。
ためには、その前処理および特徴抽出方法が最も重要な
課題であり、多くの方法が提案され、使われてきた。そ
の中でも、ハフ変換は画像の中から有効に直線，曲線を
抽出する方法であり、コンピュータビジョンなどの分野
で広く使われている。
【０００３】一方、文字認識の分野でも、前処理と特徴
抽出法が最も重要な課題であり、種々の方法が試みられ
ており、ハフ変換を用いる方法も提案されている。従来
のハフ変換の基本的原理は、画像点（Ｘ，Ｙ）にて、検
出したい線分の方向θを与え、ρを次の第（２）式によ
り計算したとき、θとρに対応する線分が検出されたと
して、その検出頻度に対応するヒストグラム関数を第
（３）式により求め、その値Ｈ（ρ，θ）がハフ変換値
である。
抽出法が最も重要な課題であり、種々の方法が試みられ
ており、ハフ変換を用いる方法も提案されている。従来
のハフ変換の基本的原理は、画像点（Ｘ，Ｙ）にて、検
出したい線分の方向θを与え、ρを次の第（２）式によ
り計算したとき、θとρに対応する線分が検出されたと
して、その検出頻度に対応するヒストグラム関数を第
（３）式により求め、その値Ｈ（ρ，θ）がハフ変換値
である。
【０００４】 ρ＝ｘｃｏｓθ＋ｙｓｉｎθ …（２） Ｈ（ρ，θ）＝Ｈ（ρ，θ）＋１ …（３）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】上述のハフ変換を用い
る方法では、本来存在しない線分まで検出してしまうお
それがある。これを解決するために、本願発明者は黒画
素の近傍のセルを定義し、セル内で画像の直線性を評価
し、加算値を重み付けする修正セグメント化ハフ変換法
を提案した（特願平３−１６５６６９）。
る方法では、本来存在しない線分まで検出してしまうお
それがある。これを解決するために、本願発明者は黒画
素の近傍のセルを定義し、セル内で画像の直線性を評価
し、加算値を重み付けする修正セグメント化ハフ変換法
を提案した（特願平３−１６５６６９）。
【０００６】図６は修正セグメント化ハフ変換法の処理
方法を説明するためのフロー図である。この方法は、画
像上の画素近傍を含むセルを定義し、セル内の種々の傾
きの直線をあてはめて最もよく一致する方向を求めるこ
とにより、予め直線の角度成分θ １ を決定し、次の第
（４）式および第（５）式によりハフ変換値に加算する
方法である。
方法を説明するためのフロー図である。この方法は、画
像上の画素近傍を含むセルを定義し、セル内の種々の傾
きの直線をあてはめて最もよく一致する方向を求めるこ
とにより、予め直線の角度成分θ １ を決定し、次の第
（４）式および第（５）式によりハフ変換値に加算する
方法である。
【０００７】 ρ１＝ｘｃｏｓθ１＋ｙｓｉｎθ１ …（４） Ｈ（ρ１，θ１）＝Ｈ（ρ１，θ１）＋ｍ１ …（５） ただし、ｍ１は重み付けされた加算値である。この方法
は、ゴースト成分の除去に著しい効果があり、また、耐
ノイズ性にも優れているが、セルがすべて黒画素から成
立つときは、直線性が評価できないため、結果として加
算値が線幅に依存するという問題点があった。
は、ゴースト成分の除去に著しい効果があり、また、耐
ノイズ性にも優れているが、セルがすべて黒画素から成
立つときは、直線性が評価できないため、結果として加
算値が線幅に依存するという問題点があった。
【０００８】それゆえに、この発明の主たる目的は、多
重解像度処理で用いられる手法をセルの定義に組込むこ
とにより、画素の近傍のセルを画像情報に応じて適応的
に定義するようにした多重解像度処理組込型ハフ変換法
を提供することである。
重解像度処理で用いられる手法をセルの定義に組込むこ
とにより、画素の近傍のセルを画像情報に応じて適応的
に定義するようにした多重解像度処理組込型ハフ変換法
を提供することである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】請求項１に係る発明は、
画像上の格子点Ｐ（ｘ，ｙ）において、格子点Ｐを通り
座標軸と角度θで交わり、原点から下ろした垂線との交
点までの距離がρである直線（ρ，θ）を対応させ、画
像上の格子点Ｐを中心とする近傍のセルを定義し、その
格子点Ｐを通りセル内のすべての画像点に最も一致する
複数本以内の直線を予め算出し、算出した直線に対応す
る特定のρ，θを算出し、すべての画像点でρ−θの算
出を繰返すことにより、（ρ，θ）に対して重複度を算
出し、重複度の多い順に対応の直線を抽出するハフ変換
法において、セルの解像濃度ｄが１に近い場合、または
セル内で選ばれた線分の候補数が設定した抽出すべき線
分の数よりも多くなったとき、解像度が元の格子の１／
２である１／２格子を定義し、１／２格子上の画像濃度
ｇを
画像上の格子点Ｐ（ｘ，ｙ）において、格子点Ｐを通り
座標軸と角度θで交わり、原点から下ろした垂線との交
点までの距離がρである直線（ρ，θ）を対応させ、画
像上の格子点Ｐを中心とする近傍のセルを定義し、その
格子点Ｐを通りセル内のすべての画像点に最も一致する
複数本以内の直線を予め算出し、算出した直線に対応す
る特定のρ，θを算出し、すべての画像点でρ−θの算
出を繰返すことにより、（ρ，θ）に対して重複度を算
出し、重複度の多い順に対応の直線を抽出するハフ変換
法において、セルの解像濃度ｄが１に近い場合、または
セル内で選ばれた線分の候補数が設定した抽出すべき線
分の数よりも多くなったとき、解像度が元の格子の１／
２である１／２格子を定義し、１／２格子上の画像濃度
ｇを
【００１０】
【数２】
【００１１】ただし、ｎｘ，ｎｙは、１／２格子のｘ，
ｙ方向の格子点番号、ｗ（ｉ，ｊ）は、元のセルの格子
点濃度から解像度１／２のセルの格子点の濃度を計算す
るための重み、で算出し、１／２格子上で格子点Ｐの近
傍のセルを再定義し、前記条件を満たさなくなったとき
セル内の画像濃度ｇから直線候補群（ρ１，θ１）を算
出する。
ｙ方向の格子点番号、ｗ（ｉ，ｊ）は、元のセルの格子
点濃度から解像度１／２のセルの格子点の濃度を計算す
るための重み、で算出し、１／２格子上で格子点Ｐの近
傍のセルを再定義し、前記条件を満たさなくなったとき
セル内の画像濃度ｇから直線候補群（ρ１，θ１）を算
出する。
【００１２】請求項２に係る発明は、請求項１に係る発
明のセルの解像度に対し、ハフ変換の加算値ｍ１を反比
例させる。
明のセルの解像度に対し、ハフ変換の加算値ｍ１を反比
例させる。
【００１３】請求項３に係る発明は、ハフ変換法におい
て、セルの画像濃度ｄが１に比べ十分小さい条件を満足
し、セルの画像が隣接するセルと連結せず孤立している
条件を満足するとき、解像度が元の格子の２倍である２
倍格子を定義し、予め測定した２倍解像度の画像ｆでセ
ルを再定義し、前記条件を満たさなくなったときセル内
の画像ｆから直線候補群（ρ１，θ１）を算出する。
て、セルの画像濃度ｄが１に比べ十分小さい条件を満足
し、セルの画像が隣接するセルと連結せず孤立している
条件を満足するとき、解像度が元の格子の２倍である２
倍格子を定義し、予め測定した２倍解像度の画像ｆでセ
ルを再定義し、前記条件を満たさなくなったときセル内
の画像ｆから直線候補群（ρ１，θ１）を算出する。
【００１４】
【作用】セルの画像濃度ｄが１に近い場合、またはセル
内で選ばれた線分の候補数が設定した抽出すべき線分の
数よりも多くなったとき、解像度が元の格子の１／２で
ある１／２格子を定義し、１／２格子上の画像濃度ｇを
内で選ばれた線分の候補数が設定した抽出すべき線分の
数よりも多くなったとき、解像度が元の格子の１／２で
ある１／２格子を定義し、１／２格子上の画像濃度ｇを
【００１５】
【数３】
【００１６】で算出し、１／２格子上で格子点Ｐの近傍
のセルを再定義し、前記条件を満たさなくなったときセ
ル内の画像濃度ｇから直線候補群（ρ１，θ１）を算出
する。
のセルを再定義し、前記条件を満たさなくなったときセ
ル内の画像濃度ｇから直線候補群（ρ１，θ１）を算出
する。
【００１７】請求項２に係る発明は、請求項１に係る発
明のセルの解像度に対して、ハフ変換の加算値ｍ１を反
比例させる。
明のセルの解像度に対して、ハフ変換の加算値ｍ１を反
比例させる。
【００１８】請求項３に係る発明は、セルの画像濃度ｄ
が１に比べ十分小さい条件を満足し、セルの画像が隣接
するセルと連結せす孤立している条件を満足するとき、
解像度が元の格子の２倍である２倍格子を定義し、予め
測定した２倍解像度の画像ｆでセルを再定義し、前記条
件を満たさなくなったときセル内の画像ｆから直線候補
群（ρ１，θ１）を算出する。
が１に比べ十分小さい条件を満足し、セルの画像が隣接
するセルと連結せす孤立している条件を満足するとき、
解像度が元の格子の２倍である２倍格子を定義し、予め
測定した２倍解像度の画像ｆでセルを再定義し、前記条
件を満たさなくなったときセル内の画像ｆから直線候補
群（ρ１，θ１）を算出する。
【００１９】
【発明の実施例】図１はこの発明の一実施例の概略ブロ
ック図である。図１を参照して、画像読取装置１は線分
を抽出すべき画像を読取り、その画像の二値化出力をメ
モリ２に与える。メモリ２は二値化された画像データを
記憶する。ハフ変換演算部３はメモリ２に記憶されてい
る画像データをハフ変換し、メモリ４に記憶するととも
に、表示部５に表示させる。
ック図である。図１を参照して、画像読取装置１は線分
を抽出すべき画像を読取り、その画像の二値化出力をメ
モリ２に与える。メモリ２は二値化された画像データを
記憶する。ハフ変換演算部３はメモリ２に記憶されてい
る画像データをハフ変換し、メモリ４に記憶するととも
に、表示部５に表示させる。
【００２０】前述の修正セグメント化ハフ変換法は、角
度分解能がセルサイズに依存するためセルサイズを変え
られないという困難な問題点を含んでいたのに対して、
本願発明は画素の近傍のセルを画像情報に応じて適応的
に定義する。このために、まずセルの大きさを変える判
定条件を以下のように設定する。
度分解能がセルサイズに依存するためセルサイズを変え
られないという困難な問題点を含んでいたのに対して、
本願発明は画素の近傍のセルを画像情報に応じて適応的
に定義する。このために、まずセルの大きさを変える判
定条件を以下のように設定する。
【００２１】判定条件１：セル内の画像濃度ｄが極めて
高濃度なとき、すなわち、この条件はｄを数４で求めた
とき、
高濃度なとき、すなわち、この条件はｄを数４で求めた
とき、
【００２２】
【数４】
【００２３】ｄが設定値ｄｍに対して、以下の条件を満
たすときと定義する。 ｄ≧ｄｍ …（７） ｄｍは１に十分近い数とする。
たすときと定義する。 ｄ≧ｄｍ …（７） ｄｍは１に十分近い数とする。
【００２４】判定条件２：セル内で選ばれた線分の候補
数が、予め設定した抽出すべき線分の総数よりも多いこ
と。ここで抽出すべき線分としては、格子点Ｐを通り、
セル内のすべての直線点に最も一致する直線を複数本以
内で選択する。
数が、予め設定した抽出すべき線分の総数よりも多いこ
と。ここで抽出すべき線分としては、格子点Ｐを通り、
セル内のすべての直線点に最も一致する直線を複数本以
内で選択する。
【００２５】以上の判定条件の１つでも満足するとき
は、図２に示すように、点線の原画像から実線で示す解
像度が１／２の格子でセルを再定義し（以下、１／２セ
ルと称する）、次の数５により１／２セルの画像濃度ｇ
を求める。
は、図２に示すように、点線の原画像から実線で示す解
像度が１／２の格子でセルを再定義し（以下、１／２セ
ルと称する）、次の数５により１／２セルの画像濃度ｇ
を求める。
【００２６】
【数５】
【００２７】ただし、ｎｘ，ｎｙは図２の実線で示す１
／２セルのｘ，ｙ方向のセル番号であり、Ｌは結合が及
ぶ範囲であり通常２である。また、ｗ（ｉ，ｊ）は元の
セルの格子点濃度から解像度１／２のセルの格子点の濃
度を計算するための重みを示す結合係数であり、たとえ
ば、１次元格子でガウス型のピラミッド画像を構成する
ときは図３に示すａ，ｂ，ｃの値を用いる。なお、より
詳細な値については、（Ａ．Ｒｏｓｅｎｆｅｌｄ（ｅ
ｄ．）：Ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｉｍａｇｅ
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ，
Ｓｐｒｉｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ（１９８４））に詳細に
説明されている。
／２セルのｘ，ｙ方向のセル番号であり、Ｌは結合が及
ぶ範囲であり通常２である。また、ｗ（ｉ，ｊ）は元の
セルの格子点濃度から解像度１／２のセルの格子点の濃
度を計算するための重みを示す結合係数であり、たとえ
ば、１次元格子でガウス型のピラミッド画像を構成する
ときは図３に示すａ，ｂ，ｃの値を用いる。なお、より
詳細な値については、（Ａ．Ｒｏｓｅｎｆｅｌｄ（ｅ
ｄ．）：Ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｉｍａｇｅ
Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ Ａｎａｌｙｓｉｓ，
Ｓｐｒｉｇｅｒ−Ｖｅｒｌａｇ（１９８４））に詳細に
説明されている。
【００２８】図２から明らかなように、解像度を１／２
にすることにより、セルがカバーする画像域は４倍とな
るが、セルの格子点の数は元の格子点と変わらない。こ
のため、元の格子に対して角度分解能を不変に保つこと
ができる。
にすることにより、セルがカバーする画像域は４倍とな
るが、セルの格子点の数は元の格子点と変わらない。こ
のため、元の格子に対して角度分解能を不変に保つこと
ができる。
【００２９】図４はこの発明の一実施例の具体的な動作
を説明するためのフロー図である。まず、黒画素（ｘ，
ｙ）を抽出し、解像度Ｆ＝１に設定する。判定条件１お
よび２を満たしていない場合には、前述の修正セグメン
トハフ変換法と同様の解像度が１のセルを用いてハフ変
換を行なう。しかし、判定条件１または２を満たしてい
れば、セル内の画素数が元のセルと同じである５×５で
解像度が１／２のセルを定義し、前述の第（１）式によ
り格子状の画像濃度を算出する。そして、１／２セルに
おいて再度判定条件１と２を調べ、その１つを満たすと
きはさらに解像度を１／２にすることにより、１／４セ
ルを定義する。同様の手順でセルが判定条件を満たさな
くなったとき、以下のステップでハフ変換値Ｈ（ρ，
θ）を計算する。すなわち、最もよく一致する方向θ１
に対し、加算値ｎ１に対し１を加える。ただし、それが
複数個あるときは全部のθ１について加算する。
を説明するためのフロー図である。まず、黒画素（ｘ，
ｙ）を抽出し、解像度Ｆ＝１に設定する。判定条件１お
よび２を満たしていない場合には、前述の修正セグメン
トハフ変換法と同様の解像度が１のセルを用いてハフ変
換を行なう。しかし、判定条件１または２を満たしてい
れば、セル内の画素数が元のセルと同じである５×５で
解像度が１／２のセルを定義し、前述の第（１）式によ
り格子状の画像濃度を算出する。そして、１／２セルに
おいて再度判定条件１と２を調べ、その１つを満たすと
きはさらに解像度を１／２にすることにより、１／４セ
ルを定義する。同様の手順でセルが判定条件を満たさな
くなったとき、以下のステップでハフ変換値Ｈ（ρ，
θ）を計算する。すなわち、最もよく一致する方向θ１
に対し、加算値ｎ１に対し１を加える。ただし、それが
複数個あるときは全部のθ１について加算する。
【００３０】次に、次式によりρ１を計算する。 ρ１＝ｘｃｏｓθ１＋ｙｓｉｎθ１ …（８） ハフ変換として次式を計算する。
【００３１】 Ｈ（ρ１，θ１）＝Ｈ（ρ１，θ１）＋ｍ１ｍ０ …（９） ただし、ｍ０はウェイトであり、修正セグメント化ハフ
変換法では１である。上述の計算をすべての画像全体に
対して行なうことにより、Ｈ（ρ，θ）を求めることが
できる。
変換法では１である。上述の計算をすべての画像全体に
対して行なうことにより、Ｈ（ρ，θ）を求めることが
できる。
【００３２】前述の実施例では、線分の太さに依存せ
ず、その候補を絞り込めることができるが、セルの解像
度を変化させたとき、それに寄与する画素数を比較した
とき、解像度ｋが低くなるほど、その数は１／ｋの自乗
に比例して大きくなり、ウェイトｍ０の値を固定するこ
とは不自然である。また、ｍ０の値を固定すると、判定
条件を満たすときに比較してそうでない場合の方が圧倒
的に多い画像に対してはセルの大きさを可変にする効果
が現われにくくなる問題を生じる。
ず、その候補を絞り込めることができるが、セルの解像
度を変化させたとき、それに寄与する画素数を比較した
とき、解像度ｋが低くなるほど、その数は１／ｋの自乗
に比例して大きくなり、ウェイトｍ０の値を固定するこ
とは不自然である。また、ｍ０の値を固定すると、判定
条件を満たすときに比較してそうでない場合の方が圧倒
的に多い画像に対してはセルの大きさを可変にする効果
が現われにくくなる問題を生じる。
【００３３】このため、解像度がｋ（ｋ＝１，１／２，
１／４…）のときのウェイトをｍ０（ｋ）で表わすと、 ｍ０（ｋ／２）＝４ｍ０（ｋ） …（１０） とすれば、セルの解像度に反比例してウェイトを増加で
きる。ただし、係数４はセルの解像度が元の格子の１／
２になったとき、セルが含む領域が元のセルに対して４
倍となるように対応させた値であり、その値は用途に応
じて変えることが可能である。上述の処理は、図４の点
線で示すステップで行なわれる。
１／４…）のときのウェイトをｍ０（ｋ）で表わすと、 ｍ０（ｋ／２）＝４ｍ０（ｋ） …（１０） とすれば、セルの解像度に反比例してウェイトを増加で
きる。ただし、係数４はセルの解像度が元の格子の１／
２になったとき、セルが含む領域が元のセルに対して４
倍となるように対応させた値であり、その値は用途に応
じて変えることが可能である。上述の処理は、図４の点
線で示すステップで行なわれる。
【００３４】図５はこの発明のさらに他の実施例を示す
フロー図である。この実施例は、セルの解像度を逆に高
くするようにしたものである。すなわち、画像を処理す
るとき、最初から高い解像度で処理するより、数１で求
めた低い解像度の画像ｇで大部分の画像部を処理し、そ
れで対応できない部分のみ、高い解像度で処理した方が
効率がよい場合がある。低い解像度で対応できない例と
して、ダッシュや句読点などの孤立点がある。このよう
な場合に対応するため、以下の判定条件とセルの定義を
用いる。すなわち、判定条件３：セル内の画像濃度ｄが
１よりも十分小さくかつセル画像が隣接するいずれのセ
ルの画像とも連結していないこと。
フロー図である。この実施例は、セルの解像度を逆に高
くするようにしたものである。すなわち、画像を処理す
るとき、最初から高い解像度で処理するより、数１で求
めた低い解像度の画像ｇで大部分の画像部を処理し、そ
れで対応できない部分のみ、高い解像度で処理した方が
効率がよい場合がある。低い解像度で対応できない例と
して、ダッシュや句読点などの孤立点がある。このよう
な場合に対応するため、以下の判定条件とセルの定義を
用いる。すなわち、判定条件３：セル内の画像濃度ｄが
１よりも十分小さくかつセル画像が隣接するいずれのセ
ルの画像とも連結していないこと。
【００３５】上述の判定条件３が成立したとき、予め測
定した２倍の高い解像度でセルを再定義し、修正セグメ
ント化ハフ変換法の手順でハフ変換値Ｈ（ρ，θ）を計
算すれば、このような場合にも対応可能となる。
定した２倍の高い解像度でセルを再定義し、修正セグメ
ント化ハフ変換法の手順でハフ変換値Ｈ（ρ，θ）を計
算すれば、このような場合にも対応可能となる。
【００３６】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、元の
画像の解像度に依存しない線分の抽出が可能であるた
め、文書画像から文字領域と画像領域を分離したり、文
字や記号からストロークを抽出することなどの広範囲な
分野に適用することができる。
画像の解像度に依存しない線分の抽出が可能であるた
め、文書画像から文字領域と画像領域を分離したり、文
字や記号からストロークを抽出することなどの広範囲な
分野に適用することができる。
【図１】この発明の一実施例の概略ブロック図である。
【図２】この発明の一実施例における１／２セル格子の
定義を説明するための図である。
定義を説明するための図である。
【図３】ガウス型１次元ピラミッドの構成を示す図であ
る。
る。
【図４】この発明の一実施例の動作を説明するためのフ
ロー図である。
ロー図である。
【図５】この発明のさらに他の実施例を示すフロー図で
ある。
ある。
【図６】従来の修正セグメント化ハフ変換法の処理手順
を説明するためのフロー図である。
を説明するためのフロー図である。
１ 画像読取装置 ２，４ メモリ ３ ハフ変換演算部 ５ 表示部
Claims (3)
- 【請求項１】 画像上の格子点Ｐ（ｘ，ｙ）において、
前記格子点Ｐを通り座標軸と角度θで交わり、原点から
下ろした垂線との交点までの距離がρである直線（ρ，
θ）を対応させ、画像上の格子点Ｐを中心とする近傍の
セルを定義し、該格子点Ｐを通りセル内のすべての画像
点に最も一致する複数本以内の直線を予め算出し、算出
した直線に対応する特定のρ，θを算出し、すべての画
像点でρ−θの算出を繰返すことにより、（ρ，θ）に
対して重複度を算出し、重複度の多い順に対応の直線を
抽出するハフ変換法において、 前記セルの画像濃度ｄが１に近い場合、または前記セル
内で選ばれた線分の候補数が設定した抽出すべき線分の
数よりも多くなったとき、解像度が元の格子の１／２で
ある１／２格子を定義し、前記１／２格子上の画像濃度
ｇを 【数１】 ただし、ｎｘ，ｎｙは、１／２格子のｘ，ｙ方向の格子
点番号、 Ｗ（ｉ，ｊ）は、元のセルの格子点濃度から解像度１／
２のセルの格子点濃臓を計算するための重みであって、
予め設定される。で算出し、１／２格子上で格子点Ｐの
近傍のセルを再定義し、前記条件を満たさなくなったと
き前記セル内の画像濃度ｇから直線候補群（ρ１，
θ１）を算出するようにしたことを特徴とする、多重解
像度処理組込型ハフ変換法。 - 【請求項２】 前記セルの解像度に対して、ハフ変換の
加算値ｍ１を反比例させることを特徴とする、請求項１
の多重解像度処理組込型ハフ変換法。 - 【請求項３】 画像上の格子点Ｐ（ｘ，ｙ）において、
格子点Ｐを通り座標軸と角度θで交わり、原点から下ろ
した垂線との交点までの距離がρである直線（ρ，θ）
を対応させ、画像上の格子点Ｐを中心とする近傍のセル
を定義し、格子点Ｐを通りセル内のすべての画像点に最
も一致する複数本以内の直線を予め算 出し、算出した直
線に対応する特定のρ，θを算出し、予め算出した直線
をすべての各セル上での画像点で加算することにより、
（ρ，θ）に対して重複度を算出し、重複度の多い順に
対応の直線を抽出するハフ変換法において、 前記セルの解像濃度ｄが１に比べ十分小さい条件を満足
し、前記セルの画像が隣接するセルと連結せず孤立して
いる条件を満足するとき、解像度を元の格子の２倍であ
る２倍格子を定義し、予め測定した２倍解像度の画像ｆ
でセルを再定義し、前記条件を満たさなくなったときセ
ル内の画像ｆから直線候補群（ρ１，θ１）を算出する
ことを特徴とする、多重解像度処理組込型ハフ変換法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3172167A JP2882912B2 (ja) | 1991-07-12 | 1991-07-12 | 多重解像度処理組込型ハフ変換法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3172167A JP2882912B2 (ja) | 1991-07-12 | 1991-07-12 | 多重解像度処理組込型ハフ変換法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0520457A JPH0520457A (ja) | 1993-01-29 |
| JP2882912B2 true JP2882912B2 (ja) | 1999-04-19 |
Family
ID=15936820
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3172167A Expired - Lifetime JP2882912B2 (ja) | 1991-07-12 | 1991-07-12 | 多重解像度処理組込型ハフ変換法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2882912B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TW284869B (ja) * | 1994-05-27 | 1996-09-01 | Hitachi Ltd |
-
1991
- 1991-07-12 JP JP3172167A patent/JP2882912B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0520457A (ja) | 1993-01-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20140247470A1 (en) | Camera-based document imaging | |
| US20050238244A1 (en) | Function approximation processing method and image processing method | |
| CN101727580B (zh) | 图像处理装置、图像处理单元和图像处理方法 | |
| US20030179935A1 (en) | Image processing apparatus, image processing method, image processing program, and computer-readable record medium storing image processing program | |
| CN104809731B (zh) | 一种基于梯度二值化的旋转尺度不变场景匹配方法 | |
| CN109635733B (zh) | 基于视觉显著性和队列修正的停车场和车辆目标检测方法 | |
| Lacroix et al. | Feature extraction using the constrained gradient | |
| CN112016557B (zh) | 一种表格干扰线去除方法 | |
| JP3438440B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| Ham et al. | Recognition of raised characters for automatic classification of rubber tires | |
| JP2882912B2 (ja) | 多重解像度処理組込型ハフ変換法 | |
| JP4340888B2 (ja) | 画像処理装置および画像処理方法、画像処理プログラム、記憶媒体 | |
| CN111597967B (zh) | 一种红外图像多目标行人识别方法 | |
| CN114549649A (zh) | 一种基于特征匹配的扫描地图点符号的快速识别方法 | |
| CN103020886B (zh) | 一种基于线特征的数字扫描地图水印方法 | |
| WO2000049569A1 (fr) | Procede servant a extraire les caracteristiques d'une image binaire | |
| CN202058178U (zh) | 一种字符图像校正装置 | |
| CN114332108B (zh) | 一种图片中的虚实线局部区域的提取方法 | |
| JPH0896072A (ja) | ページ傾き検出方法 | |
| JP2986185B2 (ja) | 線図形の線幅分類方式 | |
| JP2613211B2 (ja) | 画像入力装置 | |
| JPH09185726A (ja) | 罫線除去方式 | |
| CN115588204B (zh) | 一种基于ds证据理论的单一字符图像匹配识别方法 | |
| KR100576942B1 (ko) | 방향 필터링을 이용한 스테레오 영상의 정합 시스템 및 그방법 | |
| JPS62217387A (ja) | パタ−ン識別装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19950725 |