JP2935847B2 - 画像処理装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は画像処理装置に関するもので、無人走行車両
の制御や被観測物体の動作のリアルタイムな認識などに
使用される。

〔従来の技術〕

例えば無人走行ロボットや自動走行車両を制御する場
合には、進行路にあらかじめ表示された識別ラインや、
通路のセンターラインあるいは路肩ラインの画像をカメ
ラで取り込み、リアルタイムで画像処理する必要があ
る。第22図は画像による道路の認識を説明するためのも
ので、同図（ａ）はカメラで取り込んだ画像、同図
（ｂ）は同図（ａ）のうち輝度（もしくはその変化割合
など）の高い画素を黒点で示した図である。

同図（ａ）に示す通り、カメラ画像１には水平線２の
無限遠方向に延びる道路３が写っており、この道路３の
両側には路肩ライン４が描かれ、中央部にはセンターラ
イン５が描かれている。ここで、道路３の路肩ライン４
およびセンターライン５は他の部分に比べて精度が高
く、従って同図（ｂ）ではこれらの部分にドット４′,
5′が連続して現れることになる。このようなカメラ画
像１において、道路３の進行方向および曲り形状などを
認識するためには、同図（ｂ）においてドット４′を結
ぶ曲線の近似直線L₁,L₂,L₃などを認識すればよい。

従来から、おのような近似直線Ｌを求める手法とし
て、Hough（ハフ）変換と呼ばれる手法が知られている
（例えば米国特許第3069654号）。これを第23図ないし
第25図により説明する。第23図（ａ）に示すように、ｘ
−ｙ座標系で示される原画像において処理対象点Ｐ
（x_p,y_pが存在するとき、この点Ｐを通る直線ｌ（l_a,l_b
など）は無限に描くことができる。そして、この直線
l_a,l_b,…に直交し原点Ｏ（0,0）を通る直線について
も、直線l_a,l_b,…ごとに１本づつ描くことができる。こ
こで、原点Ｏ（0,0）を通る直線について、直線ｌ（l_a,
l_bなど）までの長さをρ（ρ_a,ρ_ｂなど）とし、ｘ軸と
なす角をθ（θ_a,θ_ｂなど）とすると、この原点を通る
直線の上記ρ，θは、同図（ｂ）のような正弦曲線（サ
インカーブ）すなわちHough曲線として表現される。こ
こにおいて、原点Ｏ（0,0）と処理対象点Ｐ（x_p,y_p）の
距離ρ_maxは、この処理対象点に関する上記のρ（ρ_a,
ρ_b,…）中で最も長く、 p_max＝（x_p ²＋y_p ²）^1/2 となり、θ＝０のときにはρ_０＝x₀となる。

次に、第24図（ａ）のように直線Ｌ上に並ぶ３点P₁〜
P₃について、第23図のHough変換を適用すると、点P₁に
ついて上記サインカーブ（Hough曲線）は第24図（ｂ）
の点線のようになり、点P₂についてのサインカーブは同
図（ｂ）の一点鎖線のようになり、点P₃についてのサイ
ンカーブは同図（ｂ）の二点鎖線のようになる。ここ
で、同図（ｂ）のサインカーブのピーク（ρ₁,θ_１）、
（ρ₂,θ_２）および（ρ₃,θ_３）は、それぞれ同図
（ａ）の原点Ｏ（0,0）と点P₁,P₂,P₃の間の距離ρ_１〜
ρ_３と、ｘ値とのなす角θ_１〜θ_３とに対応する。

第24図（ｂ）において、３つのHough曲線（サインカ
ーブ）が交叉する点に着目すると、これは座標が（ρ_t,
θ_ｔ）となっており、これは同図（ａ）の直線Ｌと直交
する原点Ｏ（0,0）を通る直線のρ_t,θ_ｔと等しくなっ
ている。従って、このようなサインカーブの交叉点を求
めれば、原画像のｘ−ｙ直交座標系において描かれるド
ット（黒点）の間の曲線の近似直線（但し、第24図では
この曲線と近似直線が一致している）を求めることがで
きる。

これを第25図により説明すると、まず同図（ａ）にお
いてｘ−ｙ座標面（原画像面）にHough変換すべきドッ
ト（処理対象点）が多数存在し、これらは曲線上に並ん
でいるとする。ここで、同図（ａ）中において、ドット
間を結ぶ曲線には３本の近似直線L₁,L₂,L₃を描くことが
できる。従って、このドットの全てについて第23図のよ
うなサインカーブへの変換（Hough変換）を実行する
と、第23図（ｂ）のようなサインカーブの交叉点が３ヶ
所を中心にして得られることになる。この交叉点の座標
は、第25図（ａ）に示す（ρ_t1,θ_t1），（ρ_t2,θ_t2）
および（ρ_t3,θ_t3）であり、従ってこれをρ，θ,Hの
座標系においてＨを交叉点の出現頻度として表わすと、
同図（ｂ）の如くになる。従って、前述の第22図（ｂ）
のような道路３の路肩ライン４に対応する曲線の近似直
線L₁〜L₃は、第25図（ｂ）におけるＨ（交叉点の出現頻
度）のピークにおけるρ，θの値によって求めることが
可能になる。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、前述のようなHough変換の手法は、高
速かつリアルタイムな画像処理に適用することは容易で
なかった。なぜなら、第23図においてデータとして与え
られる原画像中の処理対象点Ｐの座標値（x_p,y_p）にも
とづき、Hough曲線（サインカーブ）を求めるために、
原点から直線ｌまでの距離を求めようとすると、 ρ＝x_p・sinθ＋y_p・cosθ …（１） を実行しなければならず、例えばθを512分割にすると
三角関数の計算を1024回、乗算を1024回、加算を512回
実行しなければならない。そして、計算対象となる原画
像が例えば512×512の画素から構成されているとする
と、全体の計算回数は極めて膨大なものとなり、通常の
プロセッサで処理すると処理時間が著しく長くなってし
まう。

もちろん、上記（１）式において必要とされるsinθ
およびcosθの値をROM等に格納しておき、計算所要時間
を短くすることも可能である（例えば、「実時間Hough
変換プロセッサ」昭和60年電子通信学会情報システム部
門全国大会、No.92あるいは「ROMを用いたHough変換ハ
ードウェア」昭和62年電子情報通信学会創立70周年記念
総合全国大会、No.1587）。しかしながら、前者の場合
に三角関数のデータをROM化しても、（１）式の計算に
おける乗算回数は従前のままであり、加算時間に比べて
乗算時間がかなり長いことを考慮すると、根本的な解決
とはなりえない。

一方、上記の後者の文献「ROMを用いたHough変換ハー
ドウエア」を別の観点から検討すると、ここでは上記
（１）式の演算を行なう演算部を並列化することによ
り、全体としての信号処理の高速化を図っている。しか
しながら、このようにするとy_p・sinθ、x_p・cosθを求
めるためのメモリテーブル（ROM）は演算部の並列接続
した数だけ必要になり、ハードウェア上でシステムが極
めて大規模なものになってしまう。また、LSI化にも向
かない。ROMをRAM化する方法もあるが、集積度の点で難
点がある。

このため、高速度で走行する車両を画像データにもと
づきリアルタイム制御したり、高速運動する被観測物体
を画像データにもとづきリアルタイムに認識したりする
ことは、ほとんど不可能であった。また、演算部の並列
化などにより高速化を図ろうとすると、ハードウェアの
大型化は避けることができなかった。さらに、原画像に
おける処理対象点の分布の特徴の認識を認識容易性の観
点から検討すると、原画像には処理対象点の分布の特徴
の把握が容易な部分と困難な部分があり、この把握困難
な部分も含めて一括処理すると全体的、大局的な傾向を
把持するのが困難になってしまっていた。

そこで本発明は、画像データの処理を高速度でリアル
タイムに実行することが可能であるだけでなく、ハード
ウェアを小型化することが可能であって、しかも原画像
の大局的な傾向を容易に把握することが可能な画像処理
装置を提供することを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

本発明に係る第１の画像処理装置は、撮像手段によっ
て取り込まれた原画像上の複数の処理対象点から当該原
画像の特徴点を分別、抽出する画像処理装置であって、
次の要素を備える。すなわち、原画像を複数のウィンド
ウに分割するための分割手段と、同一構成のDDA（Digit
al Differential Analysis;ディジタル微分解析）演算
要素を複数直列接続して構成されるDDA演算手段と、こ
のDDA演算手段の演算結果をDDA演算要素に対応してウィ
ンドウごとに記憶する記憶手段と、この記憶手段の記憶
内容にもとづき、原画像の特徴点をウィンドウごとに抽
出する手段とを備えることを特徴とする。

また、本発明に係る第２の画像処理装置は、撮像手段
によって取り込まれた原画像上の複数の処理対象点を結
ぶ曲線の近似直線を導出する画像処理装置であって、次
の要素を備える。すなわち、原画像を複数のウィンドウ
に分割する分割手段と、α−β直交座標系で描かれる近
似円の円周上の一点の座標を（α_i,β_ｉ）とし、円周上
の次の点の座標（α_i+1,β_i+1）までの回転角をεとし
たとき（但し、ｉは正の整数）に、 α_i+1＝ｆ_α（α_i,β_i,ε） β_i+1＝ｆ_β（α_i,β_i,ε） となる回転運動漸化式を所定回転角ごとに順次にパイプ
ライン方式で演算するDDA演算手段と、このDDA演算手段
により順次に演算されたそれぞれの結果のうち、少なく
ともβ_ｉの値をウィンドウごとに記憶する記憶手段と、
この記憶手段の記憶内容にもとづいて得られる複数の処
理対象点ごとのHough曲線の交点から、上記曲線の近似
直線をウィンドウごとに導出する近似直線導出手段とを
備えることを特徴とする。

〔作用〕

本発明の構成によれば、同一構成のDDA演算回路（演
算要素）を単に直列接続するだけで簡単に演算部を形成
でき、演算に際してメモリテーブルなどを参照すること
が不要であるので、構成が著しく簡単かつ小型になる。
また、パイプライン方式で回転運動漸化式を実行するよ
うに演算回路を構成することで、計算を高速化すること
が可能になる。さらに、原画像は複数のウィンドウに分
割されて処理されるので、大局的な傾向を容易に把握で
きる。

〔実施例〕

以下、添付図面の第１図ないし第21図にもとづいて、
本発明の実施例を説明する。なお、図面の説明において
同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略す
る。

第１図は実施例に係る画像処理装置の全体構成を示す
ブロック図である。同図において、カメラ11は処理対象
物（例えば道路、高速移動物体など）を撮像して原画像
を取り込むもので、この画像信号は信号入力部12でディ
ジタル化されてエッジ検出部13に送られる。エッジ検出
部13は後に詳述するように画像信号のエッジを抽出して
濃淡をもったエッジ化データとし、例えば512×512個の
画素信号（エッジ化画素信号）として多値化メモリ14に
送る。多値化メモリ14は画素ごとにエッジ化データを記
憶し、一画面のスキャンが終了するごとにエッジ化デー
タをD/A変換部15に送り、これはアナログ信号としてCRT
ディスプレイ16に与えられる。従って、このエッジ化デ
ータはCRTディスプレイ16で表示される。

一方、エッジ検出部13から出力されるエッジ化画素信
号は前処理部17に与えられ、後に詳述するような前処理
が施されたエッジ化画素信号は初期値演算部40を介して
DDA演算部18に与えられる。DDA演算部18はｎ個のDDA演
算回路18₀〜18_n-1を有して構成され、これらは互いに直
列接続されている。そして、DDA演算部18の出力側には
近傍フィルタ19とソーティング部20が接続され、これに
よって近傍フィルタリング処理とソーティング処理（後
に詳述）がされるようになっている。なお、上記の回路
要素はVMEバス21を介してCPU22に接続され、信号処理動
作の制御や処理タイミングの同期がとられている。ま
た、前処理部17、DDA演算部18および近傍フィルタ19はV
MEバス23を介して互いに接続され、DDA演算結果の転送
や濃淡値データの転送の同期制御がなされている。

次に、第１図に示す画像処理装置の要部の詳細な構成
を説明する。

第２図はその構成図で、第１図中の前処理部17、初期
値演算部40、DDA演算部18および近傍フィルタ19に対応
している。図示の通り、前処理部17はFIFO（First−In
First−Out）ボード17′により実現される。FIFO17′は
処理対象点のＸ−Ｙ平面での座標値（X_p,Y_p）をアドレ
ス信号として入力すると共に、エッジ化された濃淡値デ
ータD_Iをデータ信号として入力する。そして、後述のよ
うにこのFIFO17′は、Ｘ−Ｙ座標からｘ−ｙ座標への座
標変換と、複数のウィンドウ設定と、所定レベルでの閾
値処理とを行ない、結果をFIFO方式に従って順次に出力
する。

第１図に示す初期値演算部は、２個のフリップフロッ
プ（F/F）41,42と初期値演算回路43を有し、F/F41は処
理対象点のｘ−ｙ座標における座標値（x_p,y_p）を一時
的に格納し、F/F42は処理対象点Ｐの濃淡値データD_Iを
一時的に格納する。そして、初期値演算回路43は座標値
（x_p,x_p）にもとづいて、α−β直交座標系における初
期値の座標（α₀,β_０）を演算し、回転運動漸化式の演
算を可能にする。

第１図に示す各段のDDA演算回路18₀〜18_n-1は、第２
図に示す通りそれぞれ３個のフリップフロップ（F/F）3
1,32,33を有し、F/F31はアドレス信号α_０〜α_n-1,β_０
〜β_n-1をそれぞれ一時的に格納し、F/F32は濃淡値デー
タD_Iをそれぞれ一時的に格納し、F/F33は切替部91を介
してRAM34（RAM₀〜RAM_n-1）のそれぞれから読み出され
たヒストグラムデータD_M0〜D_M(n-1)を一時的に格納す
る。DDA37（DDA₀〜DDA_n-1）はそれぞれ後述の回転運動
漸化式を一回転角ごとに演算するもので、それぞれアド
レス信号α_i,β_ｉを入力してアドレス信号α_i+1,β_i+1
を出力する。加算器であるADD35（ADD₀〜ADD_n-1）はFIF
O17′からの濃淡値データD_Iと、RAM34からのあるヒトス
グラムについてのヒストグラムデータD_M0〜D_M(n-1)のそ
れぞれの加算を行なうもので、その出力はバッファ36で
一時的に保存された後に、切替部91を介してRAM₀〜RAM
_n-1のそれぞれに送られる。フリップフロップ（F/F）92
はFIFO17′からのウィンドウデータを一時的に格納し、
これを切替部91に送るためのものである。タイミングコ
ントローラ25はこれら回路要素における信号処理のタイ
ミング制御を行なうもので、タイミングパルスφ_s,φ_ａ
〜φ_ｆを出力する。そして、図示しないコマンド／ステ
ータス・インタフェース（I/F）に接続されている。

次に、第１図および第２図に示す画像処理装置の全体
的動作の概要を、第３図により説明する。

第３図はこれを説明するフローチャートである。ま
ず、カメラ11で取り込んだ原画像上の処理対象点ごとの
画素信号を信号入力部12を介して入力し（ステップ10
2）、エッジ検出部13でエッジ検出を行なって（ステッ
プ104）エッジ化データを前処理部17へ入力する（ステ
ップ106）。以上のステップ102〜106の処理は、画素信
号が入力されるごとに繰り返され、結果（エッジ化デー
タ）は順次に信号の前処理部17にディジタルデータとし
て送られる。

前処理部17では所定（後述）の前処理（ステップ10
8）を実行し、処理の終ったデータを初期値演算部40へ
送っていく（ステップ110）。この前処理についても、
エッジ化データが与えられるごとに順次に繰り返される
ことになる。

次に、Hough曲線（サインカーブ）を求めるための回
転運動漸化式の演算が、後に説明する如くDDA演算とし
て実行される（ステップ112）訳であるが、この演算に
先立って、初期値の演算がステップ111において実行さ
れる。

そして、このDDA演算部18における演算は処理すべき
一画面（原画像面）の画素信号のうち、前処理部17でウ
ィンドウ外あるいは閾値以下のものとして除かれた画素
以外の全ての処理が終了するまで継続され（ステップ11
4）、終了したらHough曲線の交点に関して後述のフィル
タリング処理（ステップ116）とソーティング処理（11
8）が近傍フィルタ19およびソーティング部20で実行さ
れ、最終的な結果として原画像上の処理対象点をつなぐ
曲線の近似直線が求められることになる。

次に、エッジ検出部13におけるエッジ検出の手法およ
びエッジ化データについて、第４図により説明する。

いま、カメラ11で取り込まれた原画像が第４図（ａ）
のようになっているとし、図中の符号８で示すラインを
ｘ′座標で取り出してみると、輝度Ｓをアナログ的に示
せば同図（ｂ）のようになっている。すなわち、道路３
の外側部は輝度が低く道路３および路肩も輝度が低い
が、路肩ライン４は輝度が非常に高い。ここで、第４図
（ｂ）のような輝度分布は、実施例では例えば256階調
のディジタルデータとして認識されるが、道路の形状を
正確に認識するためには、このような輝度そのものの分
布の把握では十分ではない。

そこで、信号入力部12を介して得られた画素信号の輝
度Ｓを座標ｘ′で微分（dS/dx′）して輝度の変化割合
として把握すると、第４図（ｃ）ようにエッジが明瞭に
なり、これを絶対値|dS/dx′｜で示すと同図（ｄ）のよ
うになり、路肩ライン４のエッジを明瞭に認識するため
のエッジ化データ（ディジタルデータ）がエッジ検出部
13により得られる。このエッジ検出部13からのエッジ化
データについては、次のステップにおいて前処理部17で
所定の前処理が施される。

第５図は前処理部17（FIFO17′）における前処理を説
明するためのフローチャートである。

まず、第４図のようにして得られたエッジ化データが
エッジ検出部13から前処理部17に入力され（ステップ12
2）、これがあらかじめ設定された複数のウィンドウの
いずれのウィンドウ内のものであるかが判定される。
（ステップ124）。このウィンドウは、例えば第４図
（ａ）で符号９により示す如く１個のみ設定してもよい
が、本発明では複数のウィンドウを設定する。すなわ
ち、第６図（ａ）の原画像１に対して同図（ｂ）のよう
に２個のウィンドウWD₁,WD₂を設定し、あるいは同図
（ｃ）のように３個のウィンドウWD₁〜WD₃を設定する。
また、同図（ｄ）のようにウィンドウが重なるときに
は、いずれかのウィンドウ（図ではWD₁）を優先させ
る。

ここで、いずれのウィンドウWDの内側のエッジ化デー
タであるかは、そのデータ（処理対象点Ｐ）のＸ−Ｙ座
標面における座標値（X_p,Y_p）により判定でき、いずれ
のウィンドウ内のエッジ化データであるのかを示す信号
は、第２図のFIFE17′からウィンドウデータとして出力
される。

そして、これらウィンドウ内のエッジ化データに対し
て、次のステップ126が実行される。ステップ126では、
ウィンドウ内のエッジ化データが所定の閾値（スレッシ
ョルドレベル）以上であるか否かが、例えばFIFO17′に
付設されたルックアップテーブル（LUT）を用いてディ
ジタル的に判定される。すなわち、第７図に示すよう
に、LUTを設けないときはFIFO17′の入力データと出力
データは１対１で対応している（同図（ａ）図示）が、
LUTが用いてスレッショルドレベルを例えばI_thに設定す
ると、入力データがI_th以下のときは出力データは０
（ゼロ）になる。なお、このエッジ化データに含まれる
濃淡値データを256階調で把えたときには、スレッショ
ルドレベルI_thは０〜255の間で任意に設定可能である。
この閾値をアナログ的に示せば、例えば第４図（ｄ）で
点線にて示すように設定されるので、ステップ126で処
理された後のデータは、主として原画像中の路肩ライン
４およびセンターライン５に対応したデータ（ディジタ
ルデータ）となる。このため、後述の信号処理をすべき
データが主要なもの（例えば道路の路肩ラインやセンタ
ーラインに対応したもの）だけになるので、ノイズ成分
に影響されることがなくなり、また全体の処理速度を高
速化できる。

次に、ステップ128で座標変換が行なわれる。すなわ
ち、第４図（ａ）に示すＸ−Ｙ座標からｘ−ｙ座標への
変換がなされる。これにより、原画像における処理対象
点の座標（X_p,Y_p）はｘ−ｙ座標系における座標（x_p,
y_p）に変換される。以上の処理により、Hough変換をす
るための前処理が終了する。

なお、第５図においてステップ124〜128の順序は異な
っていてもよい。例えば、ステップ128の座標変換を最
初に行なうようにしてもよいが、データ処理に要する時
間を考慮すると、第５図に示す順序で行なうのが最も好
ましいと考えられる。

次に、本実施例におけるHough変換の適用について、
第８図および第９図を参照して具体的に説明する。

第８図（ａ）に示す点Ｐ（x_p,y_p）についてHough曲線
（サインカーブ）を求めると、これが同図（ｃ）のよう
になることは、既に第23図で説明した通りである。とこ
ろで、このようなサインカーブの軌跡が同図（ｂ）のよ
うな円運動の軌跡に置き換えられることも、三角関数の
定理より容易にわかる。言い換えれば、同図（ａ）の点
Ｐ（x_p,y_p）についてのHough変換を実行して同図（ｃ）
のHough曲線を求めることは、同図（ｂ）のような円運
動の円周の軌跡を求めることと等価である。ここで、同
図（ｂ）の円は半径Ｒが Ｒ＝ρ_max＝（x_p ²＋y_p ²）^1/2 …（２） であり、円運動を点Ｐ（x_p,y_p）でのθ＝０゜に対応す
る点Ｑ（α₀,β_０）から開始するとすると、その初期値
θ_ｄは θ_ｄ＝π/2−θ_max 但し、tanθ_max＝y_p/x_p …（３） である。また、このときρ＝x_pである。

本発明者はこのような事実に着目し、第８図（ｂ）の
円を描くに際して円運動の漸化式を適用し、第８図
（ａ）の点Ｐ（x_p,y_p）の同図（ｃ）へのHough変換を簡
単に行ないうる手法を見出した。ここで、上記の円運動
の漸化式によれば、α−β直交座標系で座標（α_i,
β_ｉ）として表わされる一点から一回転角εだけ進んだ
点の座標（α_i+1,β_i+1）は、ｉを正の整数とするとき
に α_i+1＝ｆ_α（α_i,β_i,ε） β_i+1＝ｆ_β（α_i,β_i,ε） …（４） として求められる。

この（４）式の具体的内容としては、従来からDDAが
知られており、例えば回転角εをε＝2^-m（rad）（但
し、ｍ＝0,1,2,…）としたときに α_i+1＝α_ｉ−2^-mβ_ｉ β_i+1＝2^-mα_i+1＋β_ｉ …（５） とするものなどがある。また、より精度が高く計算が容
易なものとして本発明者が見出したものとして、 α_i+1＝α_ｉ（１−2^-2m-1）−2^-mβ_ｉ β_i+1＝2^-mα_ｉ＋β_ｉ（１−2^-2m-1） …（７） を用いてもよい。

そこで、上記（７）式の漸化式を適用するとして、第
２図の回路の具体的な動作説明に先立ち、この演算方法
を具体的に説明する。

第９図はそのフローチャートである。まず、第５図に
従ってFIFO17′により前処理がされたデータを入力し
（ステップ132）、回転運動漸化式の演算のための初期
値（α₀,β_０）を求める。第８図において処理対象点Ｐ
（x_p,y_p）に対応するHough曲線をρ−θ空間上の任意の
θ′（＝θ_０）（rad）から描き始めるとすると、その
ときの円運動の開始点は α_０＝−x_psinθ′＋y_pcosθ′ β_０＝x_pcosθ′＋y_psinθ′ …（９） となる。この（α₀,β_０）は初期値演算部40で計算さ
れ、DDA演算部18にアドレス信号として与えられる。初
期値演算部40では、上記のsinθ′,cosθ′の値をあら
かじめROM（図示せず）に記憶しておき、これらのデー
タを参照しながら加算器、乗算器（共に図示せず）を用
いて（９）式の演算を行なえばよい。ここにおいて、
（９）式の演算は回転運動漸化式の演算に比べて計算回
数が多く、複雑でもあるが、１個の処理対象点（x_p,
y_p）に関して１回の演算を行なうだけであるので、全体
の演算時間はあまり増加させることがなく、ハードウェ
アもあまり大きくならない。なお、処理対象点Ｐ（x_p,y
_p）においてθ′＝０゜,90゜,180゜,270゜から円運動を
スタートさせるときは、この初期値演算は極めて簡単に
なる。

次に、上記の（９）式によるβ_０の値をRAM₀にウィン
ドウに従ってアドレスとして記憶した後に、（７）式に
よりα₁,β_１を求める。これは、（９）式で求めたα₀,
β_０を（７）式に代入すればDDA₀の出力から求めること
ができ（ステップ136）、DDA₁,DDA₂,DDA₃,…における計
算の終了ごとに結果（β₁,β₂,β₃,…）を順次にRAM₁,R
AM₂,RAM₃…にウィンドウに従ってアドレスとして記憶し
ておく（ステップ138）。一方、このステップ136とステ
ップ138の間で濃淡値データの累積を行なっていく。す
なわち、アドレスβ_ｉとしてRAM34（RAM_i）から読み出
されたヒストグラムデータD_MiとFIFO17′からの濃淡値
データD_Iを加算し、これをRAM_iに再び記憶していく（ス
テップ137）。

そして、円を1/2周するまでの計算を一回転角εごと
に繰り返し（ステップ140）、1/2周したら原画像上の１
つの処理対象点についてのHough曲線が、上記によって
記憶したβ₀,β₁,β₂,β₃,…の値とθ₀,θ₁,θ₂,…の値
（回転角ε）より求められるだけでなく、濃淡値データ
による重み付けの結果（ヒストグラムデータD_M0,D_M1,…
D_M(n-1)）も求められる。以下、第９図に示す処理を原
画像上の全ての処理対象点について実行すると、濃淡値
データで重み付けがされた複数のHough曲線がρ−θ座
標系で求められることになり、これらは第24図（ｂ）の
ような交叉点を有することになる。

次に、第９図のフローチャートに示す動作を、第２図
および第10図を参照してより具体的に説明する。

まず、第９図のステップ132におけるデータの入力
は、第２図のFIFO17′からタイミングコントローラ25に
レディ信号が入力され、次いでリードストローブ信号が
タイミングコントローラ25からFIFO17′に入力された後
に、処理対象点Ｐの座標（x_p,y_p）がF/F41に格納され、
その点Ｐでの濃淡値データD_IがF/F42に格納され、かつ
その点ＰのウィンドウデータWDが位相を一致させるため
F/F95に格納された後にF/F92に格納されることでなされ
る。そして、タイミングコントローラ25からのタイミン
グパルスφ_Ｓに同期して（x_p,y_p）がF/F41から送出さ
れ、初期値演算部43で処理対象点Ｐの座標値（x_p,y_p）
から漸化式演算の初期値（α₀,β_０）が求められる。

ステップ136の漸化式の演算は、初期値演算回路43か
らの出力をアドレス信号α₀,β_０としてF/F31に入力
し、かつ処理対象点Ｐの濃淡値データD_IをF/F42からF/F
32に入力することで行なわれる。ここで、このF/F31,32
へのアドレスおよびデータ入力は、タイミングコントロ
ーラ25からのタイミングパルスに同期してなされる。そ
して、タイミングパルスφ_２の立ち上り又は立ち下りに
同期して、F/F31のアドレス信号α₀,β_０は最初のDDA₀
（37）に入力される。

このDDA₀では、第９図のステップ136の処理がなされ
る。すなわち、前述の（７）式に従った漸化式の演算が
実行され、演算結果（アドレス信号α₁,β_１）は次のF/
F31を通ってDDA₁（図示せず）に送られる。ここにおい
て、上記漸化式（７）において、基本的には三角関数の
計算や乗算などは含まれておらず、またメモリテーブル
（ROM）の参照なども不要であるので、演算を容易かつ
迅速に行なうことができる。そして、これらは円運動を
行なわせるにあたって、十分な精度を有する（誤差が少
ない）ものである。

なお、このDDA₀はDDA₁〜DDA_n-1と同様に構成され、具
体的には第10図のように４個の加算器51〜54と３個のイ
ンバータ61〜63を含んで構成される。第10図の回路への
入力α_i,β_ｉに対しては、出力α_i+1,β_i+1はそれぞれ
前述の（７）式のとおり α_i+1＝α_ｉ（１−2^-2m-1）−2^-mβ_ｉ β_i+1＝2^-mα_ｉ＋β_ｉ（１−2^-2m-1） となっている。

F/F31に格納されたアドレス信号β_０はRAM₀（34）に
も与えられ、これによってRAM₀に格納されているヒスト
グラムデータD_M0が読み出される。すなわち、RAM₀には
β_０をアドレスとして、回転角θ_０（θ′＝０）に対応
する他の処理対象点に関するヒストグラムデータD_M0が
あらかじめ（先行するADD₀の演算により）記憶されてお
り、従ってアドレス信号β_０がF/F31からRAM₀に与えら
れることで、RAM34の読み出し／書き込みを制御するタ
イミングパルスφ_ｂに同期してRAM₀からF/F33にヒスト
グラムデータD_M0が送られることになる。

次に、タイミングコントローラ25からのタイミングパ
ルスφ_ｃに同期してF/F33からADD₀（35）へヒストグラ
ムデータD_M0が送られるが、このADD₀にはF/F32から演算
対象となっている処理対象点（x_p,y_p）の濃淡値データD
_Iが与えられている。従って、ADD₀ではそれまでにRAM₀
に蓄積されていた回転角θ_０およびアドレスβ_０に対応
するヒストグラムデータD_M0と、処理されている最中の
処理対象点（x_p,y_p）の回転角θ_０およびアドレスβ_０
に対応する濃淡値データD_Iが加算される（第９図のステ
ップ137）。そして、この加算結果（D_M0′＝D_M0＋D_I）
はバッファ36に一時的に保持された後、タイミングパル
スφ_ｄに同期してRAM₀に送られ、第９図のステップ138
に従った記憶がθ_０に対応するRAM₀のアドレスβ_０に体
してなされることになる。

上記の１のサイクルの処理において重要なことは、本
発明では前述のように原画像に対して複数のウィンドウ
が設定されており、従ってRAM34の記憶部の切換え制御
が並行してなされていることである。すなわち、第11図
に概略を示すように本実施例では、FIFO17′は座標変換
部93、LUT94の他にウィンドウデータ生成部95を有し、
このウィンドウデータ生成部95は処理対象点Ｐの座標
（X_P,Y_P）の値からウィンドウWD_l〜WD_kに対応するウィ
ンドウデータWDを出力するようになっている。また、RA
M34はこのウィンドウWD_l〜WD_kに対応してｋ個の記憶部
を有しており、この記憶部のいずれにデータを記憶する
かを切替部91を介してウィンドウデータWDで制御するよ
うになっている。従って、例えば第６図（ｂ）の如く２
個のウィンドウWD₁,WD₂が設定されるときは、ウィンド
ウデータについても２種類となり、これは処理対象点ご
とのアドレス信号α_i,β_ｉおよび濃淡値データD_Iと同期
して転送される。このため、RAM34の各記憶部にはウィ
ンドウごとのデータが格納されることになる。

このように本発明では、ウィンドウごとに振り別けら
れてデータが格納されるため、原画像における処理対象
点の分布の大局的傾向を、極めて容易に抽出することが
できる。例えば、第６図（ａ）のような道路の認識にお
いて、原画像の全体を処理対象にすると、この中には地
平線や建物あるいはガードレールなども含まれることに
なり、これらの近似直線も多く抽出される。このため、
道路の路肩ラインの抽出が困難になる。これに対し、例
えば第６図（ｂ）のウィンドウWD₂のみを対象に処理す
れば、ここには地平線、建物、ガードレールなどはほと
んど含まれず、従って路肩ラインの抽出が極めて容易に
なる。

上記の１サイクルの処理を、DDA演算回路18_i（ｉ＝1,
2,…ｎ−１）について説明すると第12図のようになる。
なお、ウィンドウデータによる切替時間については省略
してある。

まず、処理対象点の座標値（x_p,y_p）から求めたアド
レス信号（初期値）α₀,β_０をα₀,β_０→α₁,β_１→α
₂,β_２→…α_i,β_ｉと順次に演算した結果としてのアド
レス信号α_i,β_ｉと、この処理対象点（x_p,y_p）の濃淡
値データD_Iが、それぞれF/F31および32から入力されて
保持され（ステップ202）、F/F31からアドレス信号α_i,
β_ｉがDDA_iに送られた後に、ステップ204でアドレス信
号α_i,β_ｉにもとづく漸化式の演算がDDA_iにおいて実行
される。そして、結果としてのアドレス信号α_i+1,β
_i+1は、１サイクルの処理の終了に同期して、次のDDA演
算回路18_i+1中のDDA_i+1の前に設けられたF/F31に送られ
る。

一方、上記のアドレス信号β_ｉによるヒストグラムデ
ータD_Miの読み出しがステップ206で実行される。このス
テップ206は、第２図においてアドレス信号β_ｉをF/F31
から切替部91を介してRAM_iに与え、アドレスβ_ｉのヒス
トグラムデータD_Miを切替部91を介してF/F33に格納する
ことでなされる。そして、ステップ208でヒストグラム
データD_Miの濃淡値データD_Iの加算がされる。このステ
ップ208は、第２図のADD_iで実行される。その後、ステ
ップ208で加算されたヒストグラムデータD_Mi′＝D_Mi＋D
_Iが、ステップ210においてRAM_iのアドレスβ_０に書き込
みされる。

このヒストグラムデータの蓄積をより詳しく説明する
ために、第13図を参照する。

第13図は第２図のRAM34によるヒストグラムメモリの
概念を示しており、説明を簡単にするためウィンドウの
１つについてのみ図示している。図示の通り、ヒストグ
ラムメモリはｎ個のRAM₀〜RAM_n-1の領域を有し、これら
はHough変換のρ−θ空間におけるθとなる漸化式演算
の回転角θ_０（＝θ′）〜θ_n-1にそれぞれ対応してい
る。そして、各RAM領域は＋511〜０〜−512のアドレス
β（＝ρ）を有し、各アドレスには16ビットのヒストグ
ラムデータ（濃淡値）を格納できるようになっている。
従って、DDA_iで前述の（７）式により回転角θ_i+1に対
応するα_i+1,β_i+1がアドレス信号α_i,β_ｉより計算さ
れたときには、アドレス信号β_ｉがRAM_iに与えられてア
ドレスβ_ｉのヒストグラムデータD_M(i)が読み出され
る。そして、処理対象点の濃淡値データD_Iとの加算がな
されて再びヒストグラムデータ（D_Mi＋D_I）がRAM_iのア
ドレスβ_ｉに書き込まれる。

以上の通り、式（７）に示す漸化式の演算は、アドレ
ス信号α_i,β_ｉを次々と受け渡すことでパイプライン方
式によりなされる。そして、このα_i,β_ｉからα_i+1,β
_i+1への演算中にヒストグラムデータD_Miの濃淡値データ
D_Iによる蓄積（累積）がなされるので、１サイクル全体
の処理に要する時間を短くできる。

この１サイクルの処理は、DDA演算部18を構成するDDA
演算回路18₀〜18_n-1で同時並行的になされる。すなわ
ち、第14図（ａ）のようにFIFO17′から “，空，，空，空，，，空” のデータが入力されたときは、１サイクル目では同図
（ｂ）のようになり、２サイクル目では同図（ｃ）のよ
うになり、３サイクル目では同図（ｄ）のようになり、
以下同様の処理がなされて、８サイクル目には同図
（ｅ）のようになる。ここで、同図（ａ）中の（α₀₁,
β₀₁）〜（α₀₄,β₀₄）は処理対象点P₁〜P₄の座標値（x
_p1,y_p1）〜（x_p4,y_p4）にそれぞれ対応するアドレス信
号であり、D_I1〜D_I4はその処理対象点P₁〜P₄のそれぞれ
における濃淡値データである。また、同図（ｂ）〜
（ｅ）におけるθ_０〜θ_n-1は初期値（α₀,β_０）を求
めた位置（角度）θ′からの回転角であり、それぞれ第
２図のRAM₀〜RAM_n-1に対応する。

次に、Hough変換を終了した後の近傍フィルタリング
について説明する。

いま、Hough曲線の交点をρ−θ平面で表現したとき
に、第15図（ａ）のようになったとする。なお、同図
（ａ）はρ−θ平面の一単位ごとで現われる交叉点につ
いて、原画像における画素（処理対象点）の濃淡値デー
タ（輝度の変化割合）による重みづけを行なったヒスト
グラムＨを、説明をわかりやすくするために等高線で表
現したものであり、本発明によるヒストグラムとは必ず
しも一致するものではない。

ここで、同図（ａ）の点p1においてヒストグラムが高
く、その他に点p2,p3においてもヒストグラムが高くな
っているものとする。点p1の近傍に着目すると、そこに
は点p4,p5などにもヒストグラムの高い部分が生じてい
ることがわかる。ところが画像処理において特に重要な
のは、互いに離れた点p1〜p3を見出すことであって、例
えば点p1は道路の路肩ラインに、点p2はセンターライン
に、そして点ｐは前方のカーブした道路の路肩ラインに
対応している。これに対して、最大ヒストグラム点p1の
近傍の点p4,p5などは路肩ラインの部分的な曲りなどに
対応していることが多く、画像処理上は主として雑音成
分にあたる。

そこで、このような雑音成分の影響は例えば８近傍フ
ィルタリングにより少なくされる。すなわち、第15図
（ｂ）のような８近傍フィルタを用意し、F₁〜F₉のエリ
アについてHough曲線の交叉点のヒストグラム同士を比
較する。そして、中心のエリアF₅に対して、 F₅＞F₁〜F₄,F₆〜F₉ が成り立つときに、このエリアF₅のデータを検出すべき
データとする。具体的には、例えばF₁〜F₉について１個
づつのρ−θ面での単位（要素エリア）画素を割り当て
たときに、交叉点のヒストグラム数が F₁＝６、F₂＝８、F₃＝４、 F₄＝２、F₅＝14、F₆＝10、 F₇＝７、F₈＝９、F₉＝８ となったときは、F₅＞F₁〜F₄、F₆〜F₉が成立するので、
F₅の交叉点を検出すべきデータとする。これに対し、 F₁＝８、F₂＝４、F₃＝３、 F₄＝14、F₅＝10、F₆＝７、 F₇＝９、F₈＝８、F₉＝２ となったときは、F₅＜F₄であるので、F₅のエリアは検出
すべきデータとしない。

上記のようなフィルタリング処理は、第16図のような
近傍フィルタで行なう。すなわち、第13図の如く構成さ
れるヒストグラムメモリ（RAM34）に信号読出回路71を
付設し、これから読出したデータをラインバッファ72,7
3を介して９個の格納領域（F₁〜F₉）を有するシフトレ
ジスタ74に入力する。そして、シフトレジスタのF₁〜
F₄,F₆〜F₉のヒストグラムデータD_MをコンパレータC₁〜C
₄,C₆〜C₉のそれぞれに入力すると共に、F₅のヒストグラ
ムデータD_Mを全てのコンパレータに入力する。すると、
ヒストグラムメモリ34の各エリアのヒストグラムデータ
が図のようにD_M1〜D_M9となっているときには、データD
_M5の値が他のデータD_M1〜D_M4′D_M6〜D_M9と比較される。
そして、D_M5が最大のときにアンドゲート75からピーク
信号が“1"として出力され、このときのデータD_M5がピ
ークデータとなる。

以上のフィルタリング処理を行なうことにより、第15
図（ａ）において点p4,p5の存在に影響されることな
く、第２および第３のヒストグラムの高い点p2,p3を検
出することができる。すなわち、もし上記のフィルタリ
ングを行なわなかったとすると、第１の高ヒストグラム
点p1に次ぐ高ヒストグラム点は点p4,p5となり、第２お
よび第３の高ヒストグラム点として求めたい点p2,p3
は、第４および第５の高ヒストグラム点となってしま
い、後の信号処理が著しく困難になってしまう。なお、
この８近傍フィルタについては前述のウィンドウに対応
させたハードウェアを設ける必要がなく、同一の構成の
もので全てのウィンドウに対応することができる。

次に、第３図でステップ118として示すソーティング
処理につき、第17図により詳細に説明する。

第17図はそのフローチャートである。まず、ソーティ
ング処理のために、それぞれ複数（但し、説明を簡単に
するために４とする）の入力メモリ（転送メモリ）M_I1
〜M_I4と比較メモリ（結果メモリ）M_M1〜M_M4を用意し、
これを初期化する（ステップ152）。次に、入力メモリM
_I1にデータを入力し（ステップ154）、この入力データ
がステップ156で有りとされたときはステップ158〜184
を実行し、無しとされたときはステップ190〜199を実行
していく。ここで、ステップ190,196,199の処理はそれ
ぞれステップ158,160の処理と同一であり、ステップ19
2,198の処理はそれぞれステップ162〜168の処理と同一
であり、ステップ194の処理はステップ170〜176の処理
と同一である。

ステップ158,162,170,178ではそれぞれ対応する入力
メモリM_Iと比較メモリM_Mの内容の大小を比較し、M_I≦M_M
のときには入力メモリM_Iの内容を次に転送する（ステッ
プ164,162,180）。これに対し、M_I＞M_Mのときには比較
メモリM_Mの内容を次の入力メモリM_Iに転送する（ステッ
プ166,174,182）共に、入力メモリM_Iの内容を対応する
比較メモリM_Mに入れる（ステップ168,176,184）。する
と、最終的には比較メモリM_Ml〜M_Mnには、大きい順にｎ
個の入力データが保持されることになる。

これを具体的に示すと、第18図および第19図のように
なる。まず第18図（ａ）のように、入力メモリとして４
個のメモリM_I1〜M_I4および比較メモリとして４個のメモ
リM_M1〜M_M4を用意し、これらをペアにして４段の回路と
する。各段の回路は第18図（ｂ）のように、ペアの入力
メモリM_Iおよび比較メモリM_Mと、スイッチング回路81,8
2と、これを制御するコンパレータ83で構成される。入
力メモリM_Iに入力されたヒストグラムデータが比較メモ
リM_Mに格納されたデータより大きいときは、コンパレー
タ83の出力によりスイッチング回路81が図中の実線のよ
うになり、入力されたデータは比較メモリM_Mに格納され
る。同時に、スイッチング回路82も実線のようになって
いるので、比較メモリM_Mに格納されていたデータは次段
に送られる。これに対し、入力データ（入力メモリM_I）
が比較メモリM_Mに格納されたデータより小さいときは、
コンパレータ83の制御によりスイッチング回路81,82は
図中の点線のようになり、入力データはそのまま次段に
送られ、比較メモリM_Mの内容は変化しない。

このようなソーティング部において、入力されるデー
タが第19図（ａ）のように “5,7,2,8,4,9,3,1,6,8"の10個であるとする。する
と、同図（ｂ）のような初期化操作を行なった後に、比
較メモリM_M1〜M_M4に格納されるデータは同図（ｃ）に矢
印で示すように変化し、最終的には 比較メモリM_M1＝９ 〃 M_M2＝８ 〃 M_M3＝８ 〃 M_M4＝７ の内容が格納されることになる。なお、このソーティン
グ処理についても、ウィンドウに対応させたハードウェ
アを設ける必要がない。また、この処理はソフトウェア
により実行してもよい。

以上のような一連の処理を実行することにより、本発
明に係る画像処理装置による信号処理の全ステップが終
了する。そして、原画像の処理対象点を結ぶ曲線の近似
直線が、上記のρ，θの値によってウィンドウごとに求
まることになる。

本発明は上記の実施例に限定されるものではなく、各
種の変形が可能である。

例えば、ウィンドウの設定は、あらかじめ定められて
いてもよく、処理結果に応じて変更できるようになって
いてもよい。また、FIFOの外側にウィンドウデータ生成
部が構成されていてもよい。

Hough曲線の交叉点のヒストグラムを求めるに際して
は、輝度の変化割合（微分されたエッジ化データの値）
に関する濃淡値データの代りに２値化データを重畳する
ことで、交叉点の集中のみをヒストグラムとして把える
こともできる。さらに、微分によってエッジ化データと
せずに、輝度に対応するデータをそのまま濃淡値データ
としてディジタル処理し、その後にHough曲線の交叉点
のヒストグラムを求めるようにしてもよい。

回転運動漸化式の演算は、必ずしも近似円の全周（一
周）について行なうことは必須ではなく、1/2周、1/4周
あるいは1/8周などとしてもよい。例えば1/4周の演算を
０≦θ＜π/2およびπ≦θ＜３π/2について実行するだ
けのDDAを直列に配置して計算を実行すれば、他の円周
（π/2≦θ＜π,3π/2≦θ＜２π）上の値はこれらから
直ちに求めることができる。また、回転角は常に同一と
することは必ずしも必要ではなく、一部において異なら
せることも不可能ではない。また、直線の性質から1/2
周（０゜〜180゜）をHough変換の対象としてもよい。

回転運動漸化式を演算するDDAの具体的構成は、第20
図のようになっていてもよい。すなわち、６個の加算器
51〜56と４個のインバータ61〜63,99と２個の1/6除算器
65,66で構成する。このDDAによれば、前述の（８）式を
実行することができる。また、第21図のように、２個の
加算器51,52と１個のインバータ61で構成してもよい。
このようにすれば、前述の（５）式の演算を実行するこ
とができる。

〔発明の効果〕

以上、詳細に説明した通り本発明によれば、同一構成
のDDA演算回路を単に直列接続するだけで簡単に演算部
を形成でき、演算に際してメモリテーブルなどを参照す
ることが不要であるので、構成が著しく簡単かつ小型に
なる。また、パイプライン方式で回転運動漸化式を実行
するように演算回路を構成することで、計算を高速化す
ることが可能になる。さらに、原画像は複数のウィンド
ウに分割されるので、大局的な傾向の把握が極めて容易
になる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係る画像処理装置の全体構
成を示すブロック図、第２図は第１図の要部の構成を示
すブロック図、第３図はその作用を全体的に示すフロー
チャート、第４図は画像の一例と入力された画素信号の
エッジ検出を説明する図、第５図はエッジ化データの前
処理を説明するフローチャート、第６図はウィンドウの
設定例を示す図、第７図はルックアップテーブルを説明
する図、第８図は本発明の実施例におけるHough変換を
説明する図、第９図は施例における回転運動の漸化式の
演算を示すフローチャート、第10図は回転運動漸化式を
演算するDDA_iの具体的な構成を示す回路図、第11図はウ
ィンドウデータによる切替え構成を示す図、第12図は１
サイクルの処理を説明する図、第13図はヒストグラムメ
モリの概念図、第14図は実施例におけるパイプライン処
理を説明する図、第15図は８近傍フィルタリング処理を
説明する図、第16図は近傍フィルタの具体的構成を示す
図、第17図はソーティング処理を説明するフローチャー
ト、第18図はソーティング部の具体的構成を説明する
図、第19図はソーティング処理を具体的に説明する図、
第20図および第21図は回転運動漸化式を演算するDDA_iの
具体的構成の他の例を示す図、第22図は道路の認識を説
明する図、第23図ないし第25図は、従来のHough変換を
説明する図である。 １……カメラ画像、２……水平線、３……道路、４……
路肩ライン、５……センターライン、11……カメラ、12
……信号入力部、13……エッジ検出部、14……多値化メ
モリ、15……D/A変換部、16……CRTディスプレイ、17…
…前処理部、17′……FIFO、18……DDA演算部とヒスト
グラムメモリ、18_{0 〜}18_n-1……DDA演算回路とヒストグ
ラムメモリ、19……近傍フィルタ、20……ソーティング
部、21,23……VMEバス、22……CPU、31,32,33,92……フ
リップフロップ（F/F）、34……RAM₀〜RAM_n-1（ヒスト
グラムメモリ）、35……ADD₀〜ADD_n-1（加算器）、36…
…バッファ、37……DDA₀〜DDA_n-1（DDA演算回路）、40
……初期値演算部、91……切替部、95……ウィンドウデ
ータ生成部。

Claims (10)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】撮像手段によって取り込まれた原画像上の
   複数の処理対象点の分布の特徴から、これら処理対象点
   を結ぶ曲線を分別、抽出する画像処理装置において、 前記原画像を複数のウィンドウに分割する分割手段と、 同一構成のDDA演算要素を複数直列接続して構成され、
   前記処理対象点に関して所定の演算を行なうDDA演算手
   段と、 このDDA演算手段の演算結果を前記DDA演算要素に対応し
   て前記ウィンドウごとに記憶する記憶手段と、 この記憶手段の記憶内容にもとづき、前記曲線を前記ウ
   ィンドウごとに分別、抽出する手段とを備えることを特
   徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】撮像手段によって取り込まれた原画像上の
   複数の処理対象点を結ぶ曲線の近似直線を導出する画像
   処理装置において、 前記原画像を複数のウィンドウに分割する分割手段と、 α−β直交座標系で描かれる近似円の円周上の一点の座
   標を（α_i,β_ｉ）とし、前記円周上の次の点の座標（α
   _i+1,β_i+1）までの回転角をεとしたとき（但し、ｉは
   正の整数）に、 α_i+1＝ｆ_α（α_i,β_i,ε） β_i+1＝ｆ_β（α_i,β_i,ε） となる回転運動漸化式を、前記処理対象点に対して所定
   回転角ごとに順次にパイプライン方式で演算するDDA演
   算手段と、 このDDA演算手段により順次に演算されたそれぞれの結
   果のうち、少なくとも前記β_ｉの値を前記ウィンドウご
   とに記憶する記憶手段と、 この記憶手段の記憶内容にもとづいて得られる前記複数
   の処理対象点ごとのHough曲線の交点から、前記近似直
   線を前記ウィンドウごとに導出する近似直線導出手段と を備えることを特徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】前記分割手段が、前記処理対象点の前記原
   画像上での座標にもとづきウィンドウデータを出力する
   ことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】前記DDA演算手段が、前記回転運動漸化式
   を前記１回転角ごとにそれぞれ演算する複数の演算回路
   を直列接続して構成されていることを特徴とする請求項
   ２記載の画像処理装置。
5. 【請求項５】前記回転運動漸化式が、前記回転角をε＝
   2^-mとしたときに、 α_i+1＝α_ｉ（１−2^-2m-1）−2^-mβ_ｉ β_i+1＝2^-mα_ｉ＋β_ｉ（１−2^-2m-1） であることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】前記記憶手段が、少なくとも前記β_ｉの値
   を前記回転角に対応させて前記ウィンドウごとに記憶す
   ることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
7. 【請求項７】前記記憶手段が、前記原画像における前記
   処理対象点の輝度もしくはその変化割合に対応した濃淡
   値データを前記ウィンドウごとに記憶することを特徴と
   する請求項２記載の画像処理装置。
8. 【請求項８】前記記憶手段が、前記原画像における前記
   処理対象点の濃淡値データを、前記回転角に対応させて
   前記ウィンドウごとに記憶することを特徴とする請求項
   ６記載の画像処理装置。
9. 【請求項９】前記近似直線導出手段が、前記Hough曲線
   の交点に関するデータに近傍フィルタリング処理をする
   近傍フィルタを有することを特徴とする請求項２記載の
   画像処理装置。
10. 【請求項１０】前記近似直線導出手段が、前記Hough曲
    線の交点に関するデータに前記濃淡値データを重畳した
    データについて近傍フィルタリング処理をする近傍フィ
    ルタを有することを特徴とする請求項７記載の画像処理
    装置。