JP3264121B2 - 対象認識方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、与えられた画像データ
に基づいて、対象の形状を認識する対象認識方法に関す
る。特に、画像データから、対象の形状を表す輪郭線を
抽出する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像データに基づいて対象の認識をする
手法は、種々の生産設備において幅広く応用されてい
る。このような手法は、例えば対象の検査装置であった
り、部品を取り付ける際の対象の位置決め装置に応用さ
れている。

【０００３】対象の領域を抽出する方法としては、種々
の２値化法、輪郭線抽出法が提案されているが、それら
の方法は、一般に、（１）対象の領域は背景より明るい
こと、（２）対象の領域と背景の境界は明るさが急峻に
変化すること、を基本原理とするものである。

【０００４】例えば、このような基本原理を前提とする
手法は、特開平６−１９７２２４号公報に記載されてい
る。ここに記載されている発明によれば、各階調域で画
像データの存在する濃度を検出して、画像データの濃度
の分布を判定して、適切なしきい値を決めて２値化が行
われる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】従来の対象認識方法
は、このように画像データを２値化することを基本とし
ている。そして、２値化した後、用途により細線化や境
界線抽出などの画像処理が行われる。

【０００６】しかしながら、上記公報に記載の発明では
画像データの濃度分布を判定しても対象の明るさむらに
よって連続的な対象の輪郭を抽出できない場合がある。
また、工場などに用いられている照明下では、薄く、金
属光沢のある対象の領域を抽出する際に、対象の領域の
みを正確に取り出せない場合がある。さらに、工場など
に用いられている照明下では、照明方法を工夫しても、
対象の領域と背景との間の明るさの差を出せなかった
り、背景が光るという現象がしばしば生じる場合があ
る。

【０００７】例えば、薄く、金属光沢のあるリング状対
象においては全体の大きさに対して厚みがなく、明るさ
のむらが生じやすいので、対象の領域のみを正確に抽出
することが困難である。このようなリング状対象の輪郭
を抽出した例が図１８に示されている。図１８に示され
ているのは２５６階調の輝度階調を有する４０ドット×
５０ドットの画像データを所定のしきい値で２値化する
ことによって、対象の輪郭線を抽出した図である。図１
８において示されているａ部においては、背景が光るこ
とにより抽出された点が示されている。また、ｂ部にお
いては、対象の領域と、背景との間の明るさの差が極め
て小さいので、境界線尾抽出ができなかった部分が示さ
れている。

【０００８】本発明は、上記課題に鑑みなされたもので
あり、その目的は、対象の輪郭を正確に抽出することが
できる対象認識方法を提供することである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】第一の本発明は、上記課
題を解決するために、画像データに対して、多段階２値
化による認識対象領域の抽出を行う方法において、多段
階２値化工程は、しきい値ｔ１で画像データを２値化し
て認識対象領域に属する画素を取り出し、対象画素とし
て登録する第１の工程と、前記しきい値ｔ１とは異なる
しきい値ｔ２で画像データを２値化して前記認識対象領
域に属する画素を取り出す第２の工程と、前記第２の工
程において取り出された画素であって、認識対象画素と
して登録されている画素に連結する画素を新たに対象画
素として登録する第３の工程とを含むことを特徴とする
対象認識方法である。

【００１０】第二の本発明は、上記課題を解決するため
に、画像データに対して、多段階２値化による認識対象
領域の抽出を行う方法において、多段階２値化工程は、
初期しきい値ｔ０から順次しきい値を所定値だけ小さく
して、それぞれのしきい値で画像データを２値化する工
程を繰り返すもので、それぞれ工程では、２値化によっ
て取り出された画素であって、前工程の２値化において
認識対象領域に属する画素として登録された画素に連結
する画素を新たに認識対象領域に属する画素として登録
し、登録された画素の面積の総和が予め定められた値と
略等しくなったときに多段階２値化工程を終了すること
を特徴とする対象認識方法である。

【００１１】第三の本発明は、上記課題を解決するため
に、上記第一又は第二の本発明の対象認識方法におい
て、認識対象画素として登録されている画素に連結する
画素であって、さらに連結元の画素に対して特定の方向
にある画素を新たに認識対象領域に属する画素として登
録することを特徴とする対象認識方法である。

【００１２】

【作用】第１の本発明によれば、多段階２値化によって
認識対象領域に属する画素を登録していくとき、前のし
きい値で登録された画素に連結する画素を新たに付け加
えて登録するようにするので、滑らかな対象画像の集合
が得られる。

【００１３】第２の本発明によると、認識対象領域に属
する画素を登録していくが、その工程で登録された画素
の総和が予め定められた値にほぼ等しくなった時に工程
の繰り返しを終了する。

【００１４】第３の本発明によると、新たに登録をする
画素は既に登録された画素の連結とともに特定の方向に
ある画素を対象としている。

【００１５】

【実施例】以下、本発明の好適な実施例を図面に基づい
て説明する。

【００１６】本発明に係る対象認識方法が用いられてい
る対象認識装置の構成ブロック図が図１に示されてい
る。図１に示されているように、本装置は対象を撮影す
る撮像カメラ１５と、この撮像カメラ１５が撮影した画
像データを処理する画像処理装置１１と、この画像処理
装置１１によって処理されたデータ又は、撮像カメラ１
５が撮影した撮影データそのものなどを表示するディス
プレイ装置１６と、を備えている。更に、図１に示され
ているように、画像処理装置１１は、撮像カメラ１５か
らの画像データを受信するインターフェース１４と、画
像データの画像処理を行う画像処理部１２と、画像処理
の際に用いられるメモリ１３と、を含んでいる。

【００１７】画像処理部１２は、インターフェース１４
を介して撮像カメラ１５から入力された画像データに対
して、後述する所定の画像処理を施すことにより、対象
の領域を抽出するのである。

【００１８】メモリ１３は、画像処理装置１１において
実行される画像処理の内容を記述した処理プログラム
や、画像処理における各種演算に必要なデータ等が記憶
されている。

【００１９】このように、画像処理装置１１は、例えば
マイクロコンピュータ等により構成されることが可能で
ある。すなわち、画像処理部１２としては、所定の演算
ユニットを含むマイクロコンピュータが用いられ、この
マイクロコンピュータのプログラムはメモリ１３に格納
されるのである。もちろん、マイクロコンピュータの他
にデジタルシグナルプロセッサー（ＤＳＰ）等を使用す
ることも好適である。以上のような構成を有する対象認
識装置の行う動作の流れを表わす説明図が図２に示され
ている。

【００２０】図２に示されているように、本対象認識装
置においては、撮像カメラ１５を用いてまず対象を含ま
ない背景のみの画像すなわち背景画像入力のみをまず行
う。次に、対象を所定の位置に置き、背景とその前の対
象とを含む対象物体画像を入力する。撮像カメラ１５を
介して背景画像と、対象物体画像とを入力した後、大き
く２つの処理によって対象物体の領域を本対象認識装置
は抽出するのである。この２つの処理は、図２に示され
ているように、第１に差分処理であり、第２に多段階２
値化処理である。これら２つの処理を施すことにより対
象物体の領域（２値化画像）が本装置から出力されるの
である。

【００２１】本装置においては、例えばリング状物体の
領域のみを正確に抽出するために、図２に示されている
ように、差分処理によってまず対象以外の領域を取り除
く。次に、図２に示されているように多段階２値化処理
によって、対象の核となる領域を取り出し、対象の連結
性（対象の領域は、閉じた領域となるという性質）を考
慮して、しきい値を変化させるごとに徐々に対象の領域
を付け加えていく方法である。

【００２２】まず、差分処理について説明する。

【００２３】本装置において用いられている差分処理の
原理を、図３を用いて説明する。

【００２４】図３（ａ）には、対象物体が入る前の画像
（背景画像）が示されている。本対象認識装置は、この
背景画像を予め撮像しておき、次に対象物体が入った後
の画像（対象画像）を撮像する。この対象画像の様子が
図３（ｂ）に示されている。

【００２５】次に、背景画像と、対象画像との各画素に
おける明度値を比較し、対象画像の画素の方がその明度
値が大きい場合には、差分画像の画素の明度として対象
画像の画素の明度値から背景画像の画素の明度値を減算
した値を代入するのである。そして、逆に対象画像の画
素の明度値が背景画像の画素の明度値と同じか又は小さ
い場合には、差分画像の画素の明度値に０を代入する。
このような演算処理により、背景画像と対象画像との差
分である差分画像が得られる。

【００２６】以上のような演算を式で表わせば以下のよ
うになる。但し、ここでａ（ｉ，ｊ）は対象画像に含ま
れる各画素の明度値を表わし、ｂ（ｉ，ｊ）は背景画像
の各画素の明度値を表わす。そして、ｃ（ｉ，ｊ）は差
分画像の各画素の明度値を表わす。なお、ｉ及びｊは各
画素の座標値を表わす。

【００２７】（１）ａ（ｉ，ｊ）＞ｂ（ｉ，ｊ）である
場合、 ｃ（ｉ，ｊ）←ａ（ｉ，ｊ）−ｂ（ｉ，ｊ） （２）ａ（ｉ，ｊ）≧ｂ（ｉ，ｊ）である場合、 ｃ（ｉ，ｊ）←０ このような演算により、差分画像を生成するのである。
そして、このような作業により、対象以外の明度値を０
にすることが可能である。差分画像の例が図３（ｃ）に
示されている。

【００２８】次に、多段階２値化処理について説明す
る。

【００２９】図４には、この多段階２値化処理の動作を
説明するフローチャートが示されている。

【００３０】まず、しきい値ｔ＝Ｔ１を用いて画像デー
タを２値化し、対象の核になる領域をまず抽出する。こ
の動作は図４のステップＳＴ４−１の動作である。この
ステップにおけるＴ１は、対象の輝度の最大の値に近い
値として選ばれる。すなわち、上記差分処理によって、
対象でない部分にはすべて明度値として０が代入されて
おり、対象となる部分に０以外の所定の明度値が代入さ
れているのである。ステップＳＴ４−１において用いら
れるしきい値Ｔ１は十分に大きな値が取られるので、こ
のステップＳＴ４−１において得られた画素群は、いわ
ば対象の最も明るい部分のみが抽出されたものである。
すなわち、これは対象の核となる領域であるといえよ
う。なお図５においては、このようにして得られた画像
データの様子が示されており、便宜上明度値が０の部分
が白で表わされ、明度が高い部分が黒で表わされてい
る。そして、図４に示されているようにしきい値Ｔ１よ
り明度が高い部分は黒となり、Ｔ１未満の明度値を有す
る画素は白となる。例えばこの図４に示されている例は
リング状物体の輪郭の中で最も明度値の大きな部分のみ
が取り出されている。

【００３１】次に、ステップＳＴ４−２においてしきい
値の値がデクリメント（−１）される。

【００３２】そして、ステップＳＴ４−３においては、
この新たなしきい値ｔを用いて、差分処理後の画像デー
タを２値化する。

【００３３】ステップＳＴ４−４においては、対象の画
素となりうる候補の画素の取り出しが行われる。すなわ
ち、上記ステップＳＴ４−３において得られた２値化画
像のうち、上記ステップ４−１において既に抽出されて
いた画素の時、ステップＳＴ４−３において初めてしき
い値ｔ以上の明度値を有するとして抽出された画素のみ
を取り出すのである。ここで取り出された画素が対象の
領域に含まれる画素の候補となるのである。

【００３４】例えば、ステップＳＴ４−１において得ら
れた対象の核となる領域が図５に示されており、ステッ
プＳＴ４−３において新たに２値化によって選び出され
た画素が図６に示されている。図６に示されている画素
のうち、ハッチングで示されている画素がステップＳＴ
４−３において新たに選び出された画素であり、黒く塗
り潰されている画素は既にステップＳＴ４−１において
抽出されていた画素である。図６に示されているよう
に、この図６においてハッチングで示されている画素、
すなわち黒く塗り潰されている画素と連結している画素
（例えばＡ部に示されている）は、新たに対象の輪郭を
表わす領域であると最終決定をし、それ以外の画素は対
象の領域には含まれないものと見なす。例えば図６のＢ
部に示されているようないわゆる孤立点は、対象の領域
ではないと見なされるのである。

【００３５】図６に示されているＡ部の拡大図から理解
されるように、対象の核となる領域に連結している画素
としては、黒く塗り潰されている画素に直接隣接してい
る画素の他、黒く塗り潰されている画素に隣接している
画素に更に隣接する画素なども含まれる。このようにし
て、新たにしきい値をデクリメントさせて得られた画素
のうち、以前に得られた画素と連結する画素のみを対象
の領域であるとして決定していくことにより、対象の領
域を正確に求めることが可能である。

【００３６】このような対象の領域である画素の決定演
算がステップＳＴ４−５において行われる。すなわち、
ステップＳＴ４−５においては上記ステップＳＴ４−４
において取り出されたすべての画素のうち、前のしきい
値において取り出された画素、又は、今回のしきい値で
得られた領域に含まれる画素であって上記すでに領域を
構成する画素として決定されている画素に連結している
画素に更に連結している画素、これらを現在のしきい値
において取り出された画素のうち、新たに対象の領域を
構成する画素として決定するのである。

【００３７】本実施例においては、画素と画素とが連結
するとは、隣接しているか否かを意味する。すなわち、
図７に示されているように、ある着目画素に連結する画
素があるか否かは、着目画素のいわゆる８近傍の画素に
ついてチェックが行われるのである。

【００３８】図５において示されているＡ部における領
域の拡張、すなわち新たに対象領域を構成する画素とし
て決定される画素が増えていく様子が図８に示されてい
る。図７において、ハッチングで示されている画素は対
象の領域の画素の候補ではあるが、対象の領域を構成す
る画素であると最終決定されている画素ではない。これ
に対して黒く塗り潰されている画素は、対象の領域を構
成する画素として最終的に決定がされている画素を意味
する。まず、図８（ａ）において着目画素１が領域の画
素と連結しているか否かが検査される。この検査の結果
着目画素１は対象の領域を構成する画素と連結している
ことが判明するので、この着目画素１を新たに領域を構
成する画素として加えるのである。図８（ｂ）におい
て、前記（ａ）においてハッチングが施されていた着目
画素１が黒く塗り潰されていることが理解されよう。次
に、図８（ｂ）においては、着目画素２が領域の画素と
連結しているか否かが検査される。ここで、着目画素２
が連結する画素は図８（ａ）における着目画素１であ
る。このように、領域の画素と連結しているか否かは、
新たに領域の画素と決定されている画素も含めて判断さ
れるのである。従って、着目画素２は新たに領域の画素
として決定された着目画素１と連結しているため、この
着目画素２も領域を構成する画素として新たに加えられ
るのである。図８（ｃ）においては、着目画素３が、上
記着目画素２（新たに領域の画素であると決定されてい
る）と連結されているため新たに領域の画素として加え
られる。このようにして、図８（ｄ）に示されているよ
うに着目画素１及び２及び３が新たに領域の画素として
加えられるのである。次に、図８（ｅ）に示されている
ように、着目画素４について領域の画素と連結している
か否かが検査される。この検査の結果、着目画素４は領
域の画素と連結しているため新たに領域の画素として決
定され、図８（ｆ）に示されているように黒く塗り潰さ
れることになる。

【００３９】図９には、対象の領域に属する画素を取り
出した別の例を表わす図が示されている。図９に示され
ている画素が取り出されたしきい値ｔ２とする。する
と、図１０にはｔ２−１をしきい値として領域の画素を
取り出した場合の画素の様子が示されている。そして、
図１０においては、図６と同様に、しきい値ｔ２で既に
取り出されていた画素は黒く塗り潰されており、新たに
しきい値ｔ２−１で取り出された画素は、ハッチングで
示されている。このハッチングで示されている画素は、
図１０に示されているように、いわゆる孤立点である点
の集合であるＢ部と、連結している画素の集合であるＡ
部とに分けられる。この図１０に示されているＡ部にお
ける領域の拡張の様子が図１１に示されている。

【００４０】まず、図１１の（ａ）に示されているよう
に、着目画素１は、しきい値ｔ２における領域の画素と
連結している。その結果、着目画素１をｔ２−１での領
域に新たに加える。更に、図１１（ｂ）に示されている
ように、着目画素２は、新たに対象の領域であるとして
黒く塗り潰されている前記着目画素１と連結している。
その結果、この着目画素２を新たに対象の領域として加
えるのである。同様にして図１１（ｃ）に示されている
ように、着目画素３も対象の領域に含まれる画素として
新たに黒く塗り潰されることになる。このようにしてＡ
部に含まれている新たにしきい値ｔ２−１において見付
けられた画素は、すべて対象の領域を表わす画素として
登録されるのである。この様子が図１２に示されてい
る。

【００４１】以上述べた方法によって、各しきい値にお
ける対象の領域となる画素の候補を連結しているか否か
によって順次対象の領域として登録したので、画像デー
タに大きな輝度差がある場合においても、領域の抽出を
好適に行うことが可能である。本実施例に係る方法によ
って対象の領域を抽出した結果の例が図１３に示されて
いる。

【００４２】以上述べた実施例においては、明度を有す
る画像データを所定のしきい値を用いて２値化する場合
にそのしきい値を変化させることについて説明した。し
かし、しきい値を変化させて対象の領域を抽出すること
は、原画像データが明度以外の値を有する場合にも適用
可能である。例えば、原画像データに対して、二次元的
な微分処理を行い、各画素における微分強度等とグラデ
ィエント角を求め、所定のしきい値以上の微分強度を有
する点をエッジ点とし、そのエッジ点をグラディエント
角を元に接続していくことにより、輪郭線を抽出するこ
とも好適である。このようにして、対象の輪郭線を抽出
する動作の説明図が図１４に示されている。

【００４３】図１４に示されているように、原画像（も
しくは上記実施例と同様に差分画像を用いても良い）
は、まず微分処理が行われる。この微分処理はいわゆる
二次元的な微分処理である。この微分処理によって、微
分強度を表わす微分画像と、グラディエント角を表わす
グラディエント画像の２種類の画像データが得られる。
このうち、微分画像に対して、所定のしきい値以上の微
分強度を有する画素をエッジ点として検出する。そし
て、このしきい値を上記実施例と同様に変化させて、そ
れぞれのしきい値で得られた対象画素の候補のうち、グ
ラディエント画像に保持されているグラディエント角に
基づき、順次接続していくことにより、輪郭線が得られ
るのである。

【００４４】微分画像（各画素において、その微分強度
を値として有する画像）に対して、しきい値処理を行っ
てエッジ点を求めている処理に、上記実施例のようにい
わゆる多段階なしきい値処理を適用することによって、
より連続的な輪郭線を抽出可能である。図１４において
は点線で囲まれている部分の処理に、上記実施例と同様
のいわゆる多段階２値化処理が適用可能である。

【００４５】以上述べた２つの実施例においては、しき
い値を異ならせることによって得られた対象領域の画素
の候補を連結しているか否かを条件として対象の領域の
画素として登録（認識）を行った。しかしながら、対象
の輪郭を抽出する場合等においては、対象の輪郭を構成
する画素は、一般に同じような方向に連続しており、急
に折れ曲がってしまうことなどはほとんどない。そこ
で、輪郭等を抽出する場合には、画素が連結する方向を
も考慮し、この方向がなるべく変わらないような方向に
のみ画素を抽出するのが好適である。以下、画素の連結
関係だけではなく、画素が連続する方向をも考慮した場
合の対象認識方法の実施例について説明する。

【００４６】本実施例においては、方向コードを各画素
に対して定義する。この方向コードの説明図が図１５に
示されている。すなわち、本実施例においてはある画素
の隣接する８個の画素の方向に対してそれぞれ０〜７の
数字が割り当てられており、これを方向コードと称す
る。

【００４７】本実施例においては、このように方向コー
ドを定義することにより、連結関係だけではなく、画素
が連続する方向が（方向コードが）なるべく変わらない
ような場合にのみ対象の領域を表わす画素として登録を
行うのである。具体的には、方向コードの差が０、＋
１、−１である場合にのみその画素の登録を行った。こ
の動作の説明図が図１６に示されている。図１６（ａ）
に示されているように、着目画素の方向コードが６であ
り、連結元の（既に対象の領域として登録されている）
画素の方向コードが６である場合には、連結元と着目画
素との方向コードの差は０であるため、この着目画素は
新たに対象の領域に含まれる画素として登録がおこなれ
る。ここで、着目画素の方向コードは、連結元画素から
見た場合の着目画素の位置を表わすものである。すなわ
ち、図１６（ａ）においては、着目画素は連結元画素か
ら見て方向コード６の方向にあるため、この着目画素の
方向コードとして６が設定されているのである。

【００４８】図１６（ｂ）には、着目画素の方向コード
が６であり連結元画素の方向コードが７である場合の説
明図が示されている。この場合は、連結元と着目画素の
方向コードの差が−１であるため、この場合も着目画素
は対象の領域に含まれる画素として新たに登録される。

【００４９】一方、Ｂ部において、着目画素はいずれも
しきい値ｔ２で確定した画素にいずれも連結している画
素ではないのでしきい値ｔ２−１にて対象の領域を表す
画素として登録はしない。

【００５０】図１６（ｃ）には、着目画素の方向コード
が６であり、連結元の画素の方向コードが５である場合
の例が示されている。この場合にも連結元と着目画素の
方向コードの差は１であるため、着目画素は新たに対象
の領域に含まれる画素として登録される。

【００５１】図１６（ｄ）には、着目画素の方向コード
が７であり連結元の画素の方向コードが６である場合の
例が示されている。この場合は、連結元と着目画素の方
向コードの差は１であるため、この場合にも着目画素は
新たに対象の領域に含まれる画素として登録される。

【００５２】図１６（ｅ）には、着目画素の方向コード
が７であり、連結元画素の方向コードが０である場合の
例が示されている。この場合には、連結元と着目画素の
方向コードの差は−１であるため、この場合にも着目画
素は新たに対象の領域に含まれる画素として登録され
る。

【００５３】以上、図１６（ａ）〜（ｅ）には連結元画
素の方向コードと着目画素の方向コードとの差が−１、
０、＋１である場合の例を示した。その他の位置関係も
考えられるが、基本的にはこの図１６（ａ）〜（ｅ）に
示されている位置関係を回転させることによりすべての
位置関係が表わされる。

【００５４】本実施例によれば、連結元画素との連結関
係だけではなく、その連結元画素の方向コードと着目画
素の方向コードが図１６の（ａ）〜（ｅ）に示されてい
る場合にのみ新たに対象の領域に含まれる画素として登
録が行われる。そのため、本実施例によればノイズの影
響を更に抑え、より滑らかな対象の輪郭線が抽出できる
という効果を奏する。

【００５５】図１７には、本実施例に係る対象認識方法
の多段階２値化の処理のフローチャートが示されてい
る。本実施例に係る対象認識方法においても、上記２つ
の実施例と同様に（図２に示されているように）差分処
理と多段階２値化処理との２つの処理によって構成され
るが、差分処理については上記実施例と同様であるた
め、説明は省略する。

【００５６】図１７には、本実施例の対象認識方法の多
段階２値化処理のフローチャートが示されている。ま
ず、ステップＳＴ１７−１においては、画像データの各
画素に対して方向コードとして−１をすべてに代入す
る。この−１は、正しい方向コードの値（０〜７）では
ないため、正しい方向コードはセットされていない状
態、すなわち初期状態を設定していることになる。

【００５７】ステップＳＴ１７−２においては、初期し
きい値Ｔｕｐｐｅｒをしきい値ｔとして用いて２値化が
行われる。そして、このＴｕｐｐｅｒ以上の明度を有す
る画素のみが取り出され、この画素群が対象の核になる
領域として抽出される。この抽出された領域は対象領域
画素として登録される。

【００５８】次にステップＳＴ１７−３においては、上
記ステップＳＴ１７−２において抽出された画素の領域
の細線化が行われる。本実施例においては、対象の輪郭
を抽出する場合等を前提としており、このステップＳＴ
１７−３はこのような前提の元にＴｕｐｐｅｒでの領域
を細線化したものである。

【００５９】ステップＳＴ１７−４においては、しきい
値ｔがデクリメントされ、Ｔｕｐｐｅｒ−１を新たなし
きい値として２値化が行われる。

【００６０】ステップＳＴ１７−５においては、上記ス
テップＳＴ１７−４において得られた２値化の結果のう
ち、上記ステップＳＴ１７−２において得られた領域以
外の画素が取り出される。これはすなわちステップＳＴ
１７−４において初めて取り出された画素のみが取り出
されるのである。

【００６１】ステップＳＴ１７−６においては、上記ス
テップＳＴ１７−４において取り出されたすべての画素
のうち、（１）しきい値Ｔｕｐｐｅｒでの領域構成画
素、もしくは（２）しきい値Ｔｕｐｐｅｒでの領域に新
たに加わった画素、のいずれかの画素と連結しているも
ののみを、対象の領域を構成する（含まれる）として登
録する。そして、ステップＳＴ１７−６においては、こ
の登録の際、新たに登録された画素に対して連結元から
その画素を結んだ方向コードをその画素に対する方向コ
ードとして登録するのである。上述したように、各画素
に対する方向コードはステップＳＴ１７−１においてす
べて−１で初期化が行われている。そして、ステップＳ
Ｔ１７−６において対象の核になる領域に新たに付け加
えられた画素に対して方向コードが設定されるのであ
る。

【００６２】次に、ステップＳＴ１７−７においてはル
ープ変数であるｋがデクリメントされる。このｋは当初
ｕｐｐｅｒ−１の値が設定されている。

【００６３】これによって、ステップＳＴ１７−８にお
いてはしきい値ｔ（＝Ｔｋ）で２値化が行われる。この
Ｔｋは、ｋ＝ｕｐｐｅｒ−１であったため、Ｔｋ＝Ｔｕ
ｐｐｅｒ−２と（最初の実行においては）なる。

【００６４】ステップＳＴ１７−９においては、上記ス
テップＳＴ１７−５と同様に、しきい値ｔｔ＝Ｔｋでの
２値化結果のうち、Ｔｋ−１での領域以外の画素を取り
出す。これはすなわち、上記ステップＳＴ１７−８にお
いて初めて対象の領域として抽出された画素のみを取り
出す動作である。

【００６５】次に、ステップＳＴ１７−１０において
は、上記ステップＳＴ１７−６と同様に、新たに取り出
された画素のうち、既に対象の領域を構成する画素とし
て登録されている画素と連結している画素が選ばれるわ
けであるが、選び出す基準としてさらに方向コードが考
慮されている。すなわち、本ステップＳＴ１７−１０に
おいて対象の領域を構成する画素として新たに登録され
るのは、上記ステップＳＴ１７−６と同様に連結してい
る画素であって、なおかつ連結元の画素とその着目画素
の方向コードの差が−１、０、１であるもののみ新たに
対象の領域を構成する画素として登録するのである。

【００６６】本実施例において特徴的なことは、多段階
２値化により対象の画素を更新していく方法であって、
画素が連結していく方向を考慮して対象の領域に含まれ
る画素を順に登録していったことである。これによっ
て、対象の輪郭をより円滑に求めることが可能となる。

【００６７】本実施例においてはステップＳＴ１７−１
０において、連結元の画素が方向コードを持っていない
場合、すなわち値が−１のままである場合には方向コー
ドによるチェックは行わずに、その連結元に連結してい
る画素は無条件に対象の領域を構成する画素として登録
される。

【００６８】なお、本ステップＳＴ１７−１０において
新たに対象の領域を構成する画素として登録される画素
に対しては、その画素が連結する連結元の画素からその
画素を結んだ方向コードを求め、この方向コードをその
画素に対して設定するのである。

【００６９】次に、ステップＳＴ１７−１１においては
領域として抽出された画素の個数を積算し、対象の面積
とほぼ等しくなったか否かが検査され、ほぼ等しい場合
には、多段階２値化による対象の領域画素の抽出を終了
する。一方抽出した画素の数がまだ対象の面積に満たな
い場合には上記ステップＳＴ１７−７に処理が移行し、
しきい値ｔがデクリメントされ（ステップＳＴ１７−
７）、そのしきい値ｔを用いて２値化が行われ（ステッ
プＳＴ１７−８）、取り出された画素に対して連結性及
び方向コードによって対象の領域を構成する画素の更新
（登録）が行われる。これらの動作を抽出された画素の
数が対象の面積とほぼ等しくなるまで繰り返されるので
ある。

【００７０】以上述べたように、本実施例によれば、多
段階２値化処理により対象の領域に含まれる画素を順に
登録することにより対象の領域を求める方法であって、
連結性のほかに方向コードによる連続する方向の考慮も
加えて画素の抽出を行ったので、対象の領域、特に境界
線の認識が円滑に行える対象認識方法が得られる。

【００７１】

【発明の効果】第１の本発明によれば、あるしきい値で
２値化を行い、そのしきい値とは異なるしきい値で次に
２値化を行ったとき、前の画素とつながる画素を前の画
素とつなげるようにするので、物体の明るさにムラがあ
っても２値化の際のノイズを小さくでき、対象の認識を
正確に行うことができるという効果を奏する。

【００７２】第２の本発明によれば、対象の領域に含ま
れる画素の個数が対象の面積と同一となったとき終了す
るように構成したので、認識処理が十分に行われたか否
かを容易に判断することができ、対象が認識されたと判
断される場合にはすぐに認識処理を終了することによ
り、迅速な認識が行える対象認識方法が得られる。

【００７３】第３の本発明によれば、画素の連結性だけ
でなく、画素が連続していく方向を考慮して画素の抽出
を行ったので、より滑らかな対象の輪郭線を抽出可能な
対象認識方法が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の実施例の画像認識装置の構成ブロッ
ク図である。

【図２】 本発明の対象認識方法の動作を表わす説明図
である。

【図３】 差分処理において、差分画像が捕らえる様子
を表わす説明図である。

【図４】 多段階２値化処理の動作を表わすフローチャ
ートである。

【図５】 しきい値ｔ＝Ｔ１における２値化画像の例を
表わす説明図である。

【図６】 図５とは異なるしきい値で２値化した場合の
画像の例を表わす説明図である。

【図７】 画素の連結をチェックする画素の位置を表わ
す説明図である。

【図８】 連結している画素を加えていく様子を示す説
明図である。

【図９】 しきい値ｔ２において２値化処理の結果抽出
された領域の画素を表わす説明図である。

【図１０】 図９に示されている画素とは異なるしきい
値ｔ２−１によって２値化処理を行った場合に抽出され
た画素の説明図である。

【図１１】 図１０のＡ部において連結している画素が
加えられていく様子を説明する説明図である。

【図１２】 図１１に示されているようにして画素が付
け加えられた結果を表わす説明図である。

【図１３】 最終的に対象の領域として抽出された結果
を表わす説明図である。

【図１４】 原画像データそのものではなく原画像デー
タに微分処理をした画像に対して本実施例による多段階
２値化処理を加える場合の説明図である。

【図１５】 方向コードの説明図である。

【図１６】 方向コードの差が−１，０，＋１である場
合の例を示す説明図である。

【図１７】 多段階２値化処理により対象の領域に含ま
れる画素を加えていく場合に、連結性だけでなく画素の
方向コードをも考慮する場合のフローチャートである。

【図１８】 従来の課題を示す説明図である。

【符号の説明】

１１ 対象認識装置、１２ 画像処理部、１３ メモ
リ、１４ インターフェース、１５ 撮像カメラ、１６
ディスプレイ。

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像データに対して、多段階２値化によ
   る認識対象領域の抽出を行う方法において、 多段階２値化工程は、しきい値ｔ１で画像データを２値
   化して認識対象領域に属する画素を取り出し、対象画素
   として登録する第１の工程と、 前記しきい値ｔ１とは異なるしきい値ｔ２で画像データ
   を２値化して前記認識対象領域に属する画素を取り出す
   第２の工程と、 前記第２の工程において取り出された画素であって、認
   識対象画素として登録されている画素に連結する画素を
   新たに対象画素として登録する第３の工程とを含むこと
   を特徴とする対象認識方法。
2. 【請求項２】 画像データに対して、多段階２値化によ
   る認識対象領域の抽出を行う方法において、 多段階２値化工程は、初期しきい値ｔ０から順次しきい
   値を所定値だけ小さくして、それぞれのしきい値で画像
   データを２値化する工程を繰り返すもので、 それぞれ工程では、２値化によって取り出された画素で
   あって、前工程の２値化において認識対象領域に属する
   画素として登録された画素に連結する画素を新たに認識
   対象領域に属する画素として登録し、 登録された画素の面積の総和が予め定められた値と略等
   しくなったときに多段階２値化工程を終了することを特
   徴とする対象認識方法。
3. 【請求項３】 請求項１または２において、 認識対象画素として登録されている画素に連結する画素
   であって、さらに連結元の画素に対して特定の方向にあ
   る画素を新たに認識対象領域に属する画素として登録す
   ることを特徴とする対象認識方法。