JP3387499B2 - 輪郭線分の局所領域における方位決定方法および線分と角の決定方法 - Google Patents

輪郭線分の局所領域における方位決定方法および線分と角の決定方法

Info

Publication number
JP3387499B2
JP3387499B2 JP50645693A JP50645693A JP3387499B2 JP 3387499 B2 JP3387499 B2 JP 3387499B2 JP 50645693 A JP50645693 A JP 50645693A JP 50645693 A JP50645693 A JP 50645693A JP 3387499 B2 JP3387499 B2 JP 3387499B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
local
pixels
line segment
azimuth
pixel
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 - Fee Related
Application number
JP50645693A
Other languages
English (en)
Inventor
真司 神田
潤 脇谷
次人 丸山
俊彦 森田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Application granted granted Critical
Publication of JP3387499B2 publication Critical patent/JP3387499B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12—Edge-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G06V10/443—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/48—Extraction of image or video features by mapping characteristic values of the pattern into a parameter space, e.g. Hough transformation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 技術分野 本発明は、二値輪郭画像の局所領域における輪郭の線
分の方位の決定方法に関する。
画像計測、画像認識の分野において、画像メモリ内に
取り込まれた画像から、対象となる物体等の特徴となる
部分の情報を取り出そうとする場合、画像の輪郭を抽出
し、その後、特徴となる線分、角（corner）、および、
多角形等の情報を取り出すことが要求される。
背景技術 図１および図２は、従来、画像情報から直線の情報を
取り出すために用いられていたハフ変換を示すものであ
る。ハフ変換においては、元の画像上の黒（または白）
である画素の座標を（xi,yi）で表すときに、式 ρ＝xi sinθ＋yi cosθ で表される曲線をρ，θ平面（図２）上に、全ての黒
（または白）である画素について描く。このとき、元の
画像（xy平面）上で同一の直線上にあるものは、図１に
示されているように、同一のρ，θに対応するので、
ρ，θ平面上で上記の曲線は１つの点（ρ，θ）で交わ
る（図２）。したがって、ρ，θ平面上での上記の曲線
の交点から元の画像（xy平面）上の直線が求められる。
しかしながら、上記の方法で直線を求めるためには、
各直線上の全ての点について上記の曲線を描く処理が必
要であり、そして、各直線毎に交点を求める処理が必要
となるため、データ処理量が膨大となり、ソフトウエア
処理では処理時間が長くなり、ハードウエア処理を行う
ためにもハードウエア規模が大きくなるという問題があ
る。
更に、上記のハフ変換では直線しか検出できず、局所
的には線分で表されても大局的には曲率を有する曲線は
検出できないという問題がある。
また、従来は、二値輪郭画像から、線分、角（corne
r）、および、多角形等の位置や方位に関する情報を取
り出すことは困難であった。
発明の開示 本発明の第１の目的は、画像の局所的な線分を簡素な
処理によって検出することができる二値輪郭画像の局所
領域における輪郭の局所的な線分の方位の決定方法を提
供することである。
本発明の第２の目的は、ノイズによる影響を抑制し
て、画像の局所的な線分を簡素な処理によって検出する
ことができる二値輪郭画像の局所領域における輪郭の線
分の局所的な方位の決定方法および装置を提供すること
である。
本発明の第３の目的は、画像の輪郭点の各々を通る局
所的な線分から巨視的な線分を決定する方法および装置
を提供することである。
本発明の第４の目的は、画像の輪郭点の巨視的な線分
同士の間を接続する接続部を決定する方法および装置を
提供することである。
本発明の第５の目的は、画像の輪郭点の各々から見た
線分の方位に基づいて画像の輪郭の角の位置および方位
を決定する方法および装置を提供することである。
本発明の第６の目的は、画像の輪郭から求めた巨視的
な線分および輪郭の角の位置および方位に基づいて、画
像の輪郭の多角形を決定する方法および装置を提供する
ことである。
本発明の第１の形態によれば、二値輪郭画像の局所領
域における輪郭の局所的な線分の方位の決定方法におい
て、前記局所領域内の第１の所定の値の画素の１つを中
心として複数の方位の各々に存在する該第１の所定の値
の画素の数を求める第１のステップと、該画素の数が第
２の所定の値より多い方位に局所的な線分が存在すると
判定する第２のステップとを有することを特徴とする方
法が提供される。
本発明の第２の形態によれば、二値輪郭画像内の輪郭
線が含む局所的な線分の方位の決定方法において、前記
二値輪郭画像内に存在する複数の第１の所定の値の画素
各々を中心とする複数の局所領域の各々において、該各
々の局所領域内の前記中心とした画素を中心として複数
の方位の各々に存在する前記第１の所定の値の画素の数
を求める第１のステップと、前記局所領域内では該画素
の数が第２の所定の値より多い方位に局所的な線分が存
在すると判定する第２のステップとを有することを特徴
とする方法が提供される。
本発明の第３の形態によれば、二値輪郭画像の局所領
域における輪郭の局所的な線分の方位の決定方法におい
て、前記局所領域内の第１の所定の値の画素の１つを中
心として複数の方位の各々に存在する該所定の値の画素
の数を求める第１のステップと、該複数の方位の各々に
存在する前記第１の所定の値の画素の数と、該各々の方
位の両隣の方位に存在する前記第１の所定の値の画素の
数の和との差を求める第２のステップと、前記差が第２
の所定の値より大きい方位を、局所的な線分が存在する
方位として求める第３のステップとを有することを特徴
とする方法が提供される。
本発明の第４の形態によれば、二値輪郭画像内の輪郭
線が含む局所的な線分の方位の決定方法において、前記
二値輪郭画像内に存在し第１の所定の値を有する複数の
画素各々を中心とする複数の局所領域の各々において、
該局所領域内の前記中心とした画素を中心として複数の
方位の各々に存在する前記第１の所定の値の画素の数を
求める第１のステップと、該複数の方位の各々に存在す
る前記第１の所定の値の画素の数と、該各々の方位の両
隣の方位に存在する前記第１の所定の値の画素の数の和
との差を求める第２のステップと、前記差が第２の所定
の値より大きい方位を、局所的な線分が存在する方位と
して求める第３のステップとを有することを特徴とする
方法が提供される。
本発明の第５の形態によれば、二値輪郭画像内の輪郭
線から線分を検出する方法において、前記二値輪郭画像
内に存在する複数の第１の所定の値の画素各々を中心と
する複数の局所領域の各々において、前記中心からの方
位に関して各々一定の方位角の範囲に存在する複数の扇
状の領域を有するパターンの各領域に存在する前記第１
の所定の値の画素の数を計数する第１のステップと、前
記計数が第２の所定の値より大きい領域を求め、これら
の領域の方位に、それぞれ局所的な線分が存在すると判
定する第２のステップと、前記第２のステップにて判定
された２つの局所的な線分の方位であって互いに180゜
異なるものがあるときに、前記局所領域内では前記中心
とする画素を通過する直線方位の局所的な線分が存在す
ると判定する第３のステップと、前記第３のステップに
おいて、互いに隣接する画素であって、これらの画素を
同一の方位を有する直線方位の局所的な線分が通過する
と、前記互いに隣接する画素を中心とする各局所領域内
で判定されるとき、これらの画素のグループが１つの線
分を構成する候補と判定する第４のステップとを有する
ことを特徴とする方法が提供される。
本発明の第６の形態によれば、上記の本発明の第５の
形態において、前記第２のステップにて判定された局所
的な線分の方位のうちで第１の局所的な線分の方位が第
２の局所的な線分の方位に対して180゜の方位とは異な
るが、該180゜の方位から所定の方位角の範囲内にある
とき、該第１および第２の局所的な線分が該局所領域の
中心画素を通過する準直線方位の局所的な線分を構成す
るものとして検出する第５のステップと、前記第４のス
テップにて前記１つの線分を構成する候補と判定される
第１の候補を構成し、各々が第１の方位を有する複数の
直線方位の局所的な線分がそれぞれ通過する互いに隣接
する画素から構成される第１の画素列と、前記第５のス
テップにて前記１つの線分を構成する候補と判定される
第２の候補を構成し、各々が前記第１の方位と異なる第
２の方位を有する複数の直線方位の局所的な線分がそれ
ぞれ通過する互いに隣接する画素から構成される第２の
画素列とが、互いに隣接する画素から構成される第３の
画素列によって接続され、該第３の画素列の各画素を中
心として前記準直線方位の線分が検出され、該第３の画
素列の画素のうち、前記第１の画素列に隣接する第１の
画素を中心とする局所領域内で前記第１および第２の局
所的な線分の何れかの方位が前記第１の方位に等しく、
前記第３の画素列の画素のうち、前記第２の画素列に隣
接する第２の画素を中心とする局所領域内で前記第１お
よび第２の局所的な線分の何れかの方位が前記第２の方
位に等しく、且つ、前記第３の画素列が線分を構成する
候補を含まないときは、該第３の画素列を、前記第１お
よび第２の画素列が構成する線分間を接続する接続部と
して検出するステップとを有することを特徴とする方法
が提供される。
本発明の第７の形態によれば、二値輪郭画像内の輪郭
線から線分を検出する方法において、前記二値輪郭画像
内に存在し、所定の値を有する複数の画素各々を中心と
する複数の局所領域の各々において、前記中心からの方
位に関して各々一定の方位角の範囲に存在する複数の扇
状領域を有するパターンの各扇状領域に存在する前記所
定の値の画素の数を計数する第１のステップと、前記複
数の領域の各々において前記計数が所定の値より大きい
扇状領域を求め、前記中心からこれらの扇状領域の方位
に、それぞれ局所的な線分が存在すると判定する第２の
ステップと、前記第２のステップにて判定された２つの
局所的な線分の方位であって互いに180゜異なるものが
あるときに、前記局所領域内では該画素を通過し、前記
２つの局所的な線分によって決定される直線方位の局所
的な線分が存在すると判定する第３のステップと、前記
第２のステップにて判定された２つの局所的な線分の方
位のうちで第１の局所的な線分の方位が、前記第３のス
テップにて判定された直線方位の局所的な線分を決定す
る前記２つの局所的な線分の方位の一方から所定の方位
角の範囲内にあり、前記第２のステップにて判定された
２つの局所的な線分の方位のうちで第２の局所的な線分
の方位が、前記第３のステップにて判定された直線方位
の局所的な線分を決定する前記２つの局所的な線分の方
位の他方から所定の方位角の範囲内にあり、且つ、前記
第２のステップにて判定された第１および第２の局所的
な線分の方位が互いに180゜異なるものでないときに
は、該第１および第２の局所的な線分が、前記第３のス
テップにて判定された直線方位の局所的な線分に対して
準直線方位の局所的な線分を構成するものとして検出す
る第４のステップと、互いに隣接する画素から構成され
る画素列であって、該画素列は、前記第３のステップに
おいて直線方位の局所的な線分が通過すると判定された
画素を少なくとも１つ含み、該画素列内の該少なくとも
１つの画素を通過する前記直線方位の局所的な線分は全
て同一の方位を有し、該画素列内の該少なくとも１つの
画素以外の画素は、該少なくとも１つの画素について前
記第３のステップにて判定された直線方位の局所的な線
分に対して準直線方位の局所的な線分を構成すると前記
第４のステップにて判定された画素であるとき、前記画
素列が１つの線分を構成する候補と判定する第５のステ
ップとを有することを特徴とする方法が提供される。
本発明の第８の形態によれば、上記の本発明の第７の
形態において、前記第５のステップにて前記１つの線分
を構成する候補と判定される第１の候補を構成する第１
の画素列であって、該第１の画素列のうち、その画素を
通過する前記直線方位の局所的線分が存在すると判定さ
れる前記少なくとも１つの画素が第１の方位を有する第
１の画素列と、前記第５のステップにて前記１つの線分
を構成する候補と判定される第２の候補を構成する第２
の画素列であって、該第２の画素列のうち、その画素を
通過する前記直線方位の局所的線分が存在すると判定さ
れる前記少なくとも１つの画素が前記第１の方位と異な
る第２の方位を有する第２の画素列とが、少なくとも１
つの画素を共有するときには、前記第１の候補は、前記
第１の画素列のうちの、前記直線方位の局所的線分が通
過する前記少なくとも１つの画素であって前記共有され
る画素に最も近い側にある第１の画素まで延びる第１の
線分であり、前記第２の候補は、前記第２の画素列のう
ちの、前記直線方位の局所的線分が通過する前記少なく
とも１つの画素であって前記共有される画素に最も近い
側にある第２の画素まで延びる第２の線分であり、前記
第１および第２の線分は前記第１の画素列から前記第２
の画素列に到る互いに隣接する画素列によって構成され
る接続部によって接続されると判定するステップを有す
ることを特徴とする方法が提供される。
本発明の第９の形態によれば、二値輪郭画像内の輪郭
線から角の位置を検出する方法において、前記二値輪郭
画像内に存在する複数の第１の所定の値の画素各々を中
心とする複数の局所領域の各々において、該局所領域内
の前記中心とした画素を中心として複数の方位の各々に
存在する該第１の所定の値の画素の数を求める第１のス
テップと、前記局所領域内では該画素の数が第２の所定
の値より多い方位に局所的な線分が存在すると判定する
第２のステップと、前記第２のステップにて判定された
２つの局所的な線分の方位のうちで該２つの局所的な線
分の方位の差と180゜との差の絶対値が所定の角度を超
えるときに、該局所領域の前記中心の画素は、角の位置
の近傍にある角近傍点であると判定する第３のステップ
と、互いに隣接する角近傍点の画素からなるグループを
求める第４のステップと、前記グループの各々におい
て、該グループ内の各画素の座標の代表値を求める第５
のステップと、前記グループの各々において、該グルー
プ内の各画素を中心とする局所領域内における前記２つ
の局所的な線分の方位の中間の方位を、該角近傍点の角
方位として求める第６のステップと、前記グループの各
々において、該グループ内の全画素の角方位の代表値を
求める第７のステップとを有してなることを特徴とする
方法が提供される。
本発明の第10の形態によれば、二値輪郭画像内の輪郭
線から線分を検出する方法において、前記二値輪郭画像
内に存在する複数の第１の所定の値の画素各々を中心と
する複数の局所領域の各々において、該局所領域内の前
記中心とした画素を中心として複数の方位の各々に存在
する前記第１の所定の値の画素の数を求める第１のステ
ップと、前記局所領域内では該画素の数が第２の所定の
値より多い方位に局所的な線分が存在すると判定する第
２のステップと、前記第２のステップにて判定された２
つの局所的な線分の方位であって互いに180゜異なるも
のがあるときに、該局所領域内では前記中心の画素を通
過する第３の局所的な線分が存在すると判定する第３の
ステップと、前記第３のステップにおいて、互いに隣接
する画素であって、これらの画素において同一の方位を
有する局所的な線分が通過すると、これらの画素を中心
とする各局所領域内で判定されるとき、これらの画素の
グループが１つの線分を構成する候補と判定する第４の
ステップと、前記第２のステップにて判定された２つの
局所的な線分の方位の差と180゜との差の絶対値が所定
の角度を超えるときに、該局所領域の前記中心の画素
は、角の位置の近傍にある角近傍点であると判定する第
５のステップと、互いに隣接する角近傍点の画素からな
るグループを求める第６のステップと、前記グループの
各々において、該グループ内の各画素の座標の代表値を
求める第７のステップと、前記グループの各々におい
て、該グループ内の各画素を中心とする局所領域内にお
ける前記２つの局所的な線分の方位の中間の方位を、該
角近傍点の角方位として求める第８のステップと、前記
グループの各々において、該グループ内の全画素におけ
る角方位の代表値を求める第９のステップと、前記第８
のステップにて求めた角方位の代表値の中から、互いに
180度異なるものの対のグループを求める第10のステッ
プと、前記第10のステップにて求めた対のグループ同士
において、互いの座標の代表値の点の間を結ぶ線分を求
める第11のステップと、前記互いの座標の代表値の点の
間を結ぶ線分同士が互いに交わる２つの対のグループの
組を求める第12のステップと、前記第４のステップにお
いて求めた線分の候補の中で、前記２つの対のグループ
の組を構成する４つのグループの間を結ぶものを検索し
て４辺形として求める第13のステップとを有することを
特徴とする方法が提供される。
図面の簡単な説明 図１および図２は、ハフ変換の説明図、 図３は、本発明の第１の形態の基本構成を示す図、 図４は、本発明の第２の形態の実施例における局所領
域の線分検出のアルゴリズムを示す図、 図５は、輪郭画像の全領域内の局所領域を示す図、 図６は、局所領域において対象画素を中心画素から見
た方位を示す図、 図７は、線分方位を求めるための画素数の列を示す
図、 図８は、本発明の第２の形態の実施例における局所領
域の線分検出のアルゴリズムの第２の例を示す図、 図9Aは、局所領域内の輪郭点の分布の１例を示す図、
そして、図9Bは、対応する画素数の列を示す図、 図10は、線分判定基準アルゴリズムの１例を示す図、 図11は、中心画素および周囲の画素の配置を示す図、 図12は、線分方位検出用パターンを示す図、 図13は、線分方位検出用の第２のパターンを示す図、 図14は、本発明の第１の形態による線分の方位決定方
法の１例を示す図、 図15は、本発明の第３の形態の基本構成を示す図、 図16は、本発明の第４の形態の基本構成を示す図、 図17は、本発明による方位判定の説明図、 図18は、本発明による方位判定の説明図、 図19は、本発明の第３の形態の第１の実施例における
局所領域の線分検出のアルゴリズムを示す図、 図20は、本発明の第３の形態の第２の実施例における
局所領域の線分検出のアルゴリズムを示す図、 図21は、本発明の第４の形態の実施例における局所領
域の線分検出のアルゴリズムを示す図、 図22は、図14の画素数分布に対して、本発明の第３の
形態による処理を施した結果の画素数分布を示す図、 図23は、他の画素数分布の例を示す図、 図24は、図23の分布に対して本発明の第３の形態によ
る処理を施した例を示す図、 図25は、図12および13のパターンによって検出可能
な、局所的な線分の16方位を示す図、 図26Aおよび図26Bは、１つの線分が通過する輪郭点に
おいて、図12および13のパターンを適用した例を示す
図、 図26Cは、図26Aおよび図26Bに示されるようにして２
つのパターンによって検出された線分の局所的な方位が
16方位の１つとして検出されることを示す図、 図27は本発明の第５の形態の実施例における線分検出
のアルゴリズムを示す図、 図28は、本発明の第６の形態の実施例における準直線
方位の定義を示す図、 図29は、２つの線分が曲線によって滑らかに接続して
いる例を示す図、 図30は、２つの線分の交点と、該交点に対応して検出
される角の代表値（位置）と角方位の代表値（方位）を
示す図、 図31は、２つの線分の交点の近傍における角近傍点列
の各点において検出される角方位を示す図、 図32は、本発明の第９の形態の実施例における角検出
のアルゴリズムを示す図、 図33は、本発明の第９の形態の実施例における角方位
の定義を示す図、 図34は、本発明の第10の形態の実施例における四角形
検出のアルゴリズムを示す図、 図35は、本発明の第10の形態によって検出される四角
形の１例を示す図、そして 図36は、以上述べた本発明の種々の方法を実施するハ
ードウエア構成を示すものである。
発明を実施するための最良の形態 本発明の第１および第２の形態の基本構成（図３） 図３は、本発明の第１の形態の基本構成を示すもので
ある。図３に示されているように、ステップ１において
は、輪郭点の線分の方位を求める対象となる２値輪郭画
像において、該線分の方位を求める局所領域、および、
該局所領域の中心画素（輪郭点の画素）を決定する。
ステップ２においては、該局所領域内の上記の中心画
素以外の輪郭点の画素の該中心画素から見たときの方位
を求める。
ステップ３においては、上記の局所領域内で各方位に
ある上記の輪郭点の画素の数を計数する。
そして、ステップ４においては、上記の局所領域内で
各方位にある上記の輪郭点の画素の数の多い方向に線分
が伸びていることが認識される。
図示しないが、本発明の第２の形態においては、図３
の処理を、対象となる画像内の全ての上記の輪郭点の画
素を中心画素とする局所領域について行う。これによ
り、対象となる画像内の全ての領域における線分の分布
が認識され、この後、これらの線分を統合的に判断する
ことにより、上記の対象となる画像内の全ての領域にお
ける輪郭線（曲線および直線）が認識される。
上記の第２の形態における、中心とする複数の画素
は、該二値輪郭画像内に存在する全ての輪郭点の画素、
すなわち、所定の値を有する画素とすることができる。
上記の第１および第２の形態における複数の方位は、
前記局所領域の各々に存在する前記所定の値の画素の各
々と、該局所領域における前記中心とする１つの画素と
を結ぶ直線が、該中心を通る所定の方位の直線に対して
なす角度を決定することにより求めることができる。
上記の第１および第２の形態における複数の方位の各
々に存在する輪郭点の画素の数の計数は、前記局所領域
の各々において、前記中心からの方位に関して各々が一
定の方位角の範囲を有する複数の扇状領域を有するパタ
ーンの各領域に存在する前記輪郭点の画素の数を計数す
ることにより行うことができる。
上記の第１および第２の形態における複数の方位の各
々に存在する該所定の値の画素の数の計数は、更に、前
記パターンの各扇状領域の中心からの方位に関する範囲
を、方位に関して該範囲の1/2づつずらしてなる複数の
扇状領域からなる第２のパターンの各扇状領域に存在す
る前記輪郭点の値の画素の数を計数することによっても
行うことができる。
上記の第１および第２の形態において、該方位の前記
輪郭点の画素の数が最も大きい方位、および、２番目に
大きい方位に輪郭点からなる線分が存在すると判定する
ことができる。
尚、上記の第１および第２の形態において、上記の局
所領域内における線分の方位の判定は、前記中心とする
画素の回りに隣接して輪郭点の画素が少なくとも１つな
いときには、その画素は独立していると考えられるの
で、上記の方位検出は行わないようにすることができ
る。
尚、上記の第１および第２の形態において、上記の局
所領域内における線分の方位の判定は、前記中心とする
画素の回りに隣接する全ての画素が輪郭点の画素である
ときには、このときの中心画素は線分の一部ではないと
判断して上記の方位検出は行わないようにすることがで
きる。
本発明の第１および第２の形態の実施例（図４〜12） 図４は本発明の第１および第２の形態の実施例におけ
る局所領域の線分検出のアルゴリズムを示すものであ
る。
図４において、ステップ11にては、原画像を取得す
る。そして、ステップ12にては、上記の原画像から輪郭
線を抽出する。ステップ13では、図５に示されているよ
うに、輪郭画像の画像メモリの１隅の座標を（0,0）と
するとき、局所領域の中心画素の座標X0,Y0の初期値
を、上記の輪郭画像の画像メモリの１隅の画素の座標を
（0,0）からＸ方向およびＹ方向にそれぞれｎ番目の画
素とする。この実施例では、図５に示されているよう
に、局所領域のサイズを（2n＋１）×（2n＋１）とす
る。
ステップ14にては、座標X0,Y0の中心画素が黒（上記
の輪郭画像が輪郭点を黒で表示しているとき）か否かを
判定する。黒でなければステップ26に進み、黒ならばス
テップ15に進む。
ステップ15では、当該局所領域内の、中心画素に対す
る方位を求める対象の画素の座標（x,y）の初期値を当
該局所領域のうちｘ座標およびｙ座標の最も小さい値と
する。そして、ステップ16では、座標x,yの対象画素が
黒（上記の輪郭画像が輪郭点を黒で表示しているとき）
か否かを判定する。黒でなければステップ19に進み、黒
ならばステップ17に進む。
ステップ17では、図６に示されているように、対象画
素の座標x,yが当該局所領域の中心画素X0,Y0に対してど
の方位に位置するかを、ｘ軸に対する角度θとして求め
る。そして、ステップ18では、１゜毎に区切った360方
位に対応するレジスタ列（或るいは、メモリ領域の列）
のうち、求めた角度θに対応するレジスタline〔θ〕内
のデータを１インクリメントする。ここで、この実施例
では、上記の角度θの分布を求めるために、本発明の方
法を実行する画像データ処理装置は、図７に示されてい
るように、１゜毎に区切った360方位に対応するレジス
タ列を有するものとする。
次に、ステップ19においては、上記の対象画素のｘ座
標が当該局所領域のｘ座標の最大値に到達したか否かを
判定する。到達したならば、ステップ20に進み、到達し
ないならば、ステップ21に進んでｘ座標を１インクリメ
ントして、ステップ16に戻る。
ステップ20においても、上記の対象画素のｙ座標が当
該局所領域のｙ座標の最大値に到達したか否かを判定す
る。到達したならば、ステップ23に進み、到達しないな
らば、ステップ22に進んでｙ座標を１インクリメントし
て、ステップ16に戻る。ステップ23では、上記レジスタ
のデータに基づいて当該対象画素を中心とする局所線分
の方位を後述する手順で求め線分方位格納バッファへ格
納する。
ステップ26においては、局所領域の中心画素のＸ座標
X0が対象となる輪郭画像メモリのＸ座標の最大値（Xmax
−ｎ）に到達したか否かを判定する。到達したならば、
ステップ27に進み、到達しないならば、ステップ24に進
んでＸ座標X0を１インクリメントして、ステップ14に戻
る。
ステップ27においては、局所領域の中心画素のＹ座標
Y0が対象となる輪郭画像メモリのＹ座標の最大値（Ymax
−ｎ）に到達したか否かを判定する。到達したならば、
図４の処理は終了し、到達しないならば、ステップ25に
進んでＹ座標Y0を１インクリメントして、ステップ14に
戻る。
ところで、従来の画像データ処理装置においては、輪
郭画像データのうち、輪郭点（黒の画素）の座標のみを
輪郭点バッファに格納する機能を有するものがある。
この場合は、図４の手順における、ステップ14および
ステップ16等の処理、すなわち、輪郭点の座標か否かを
判定する手順は不要であり、輪郭点バッファに格納され
た座標値を座標値の大小順に読み出して方位θを検出す
る処理を行えばよい。図８はこのような場合の局所領域
の線分検出のアルゴリズムを示すものである。
図9Aおよび9Bは、局所領域内の輪郭点の分布の１例、
および、この局所領域から求めた線分方位に対する画素
数の列を示すものである。
図10は、上記の図４または図８に示されているような
手順で、輪郭画像の全領域内の各局所領域について求め
た、線分方位に対する画素数の列（図７）からその局所
領域における線分の方位を決定する処理を示すものであ
る。図10に示されているように、各角度θに対応するデ
ータline〔θ〕が、予め設定した所定のしきい値Ｎ未満
ならば、線分方位バッファに格納せず（ステップ52）、
予め設定した所定のしきい値Ｎ以上ならば、線分方位バ
ッファに格納する（ステップ53）。
更に、先に述べたように、中心画素Ａ（図11）の周囲
の画素ａ〜ｈ（図11）が、中心画素Ａの回りに隣接して
黒の画素が少なくとも１つないときには、その画素は独
立していると考えられるので、上記の方位検出は行わな
いようにすることができる。
また、中心画素Ａの回りに隣接する全ての画素が黒の
ときには、このときの中心画素は線分の一部ではないと
判断して上記の方位検出は行わないようにすることがで
きる。
以上述べた実施例においては、各局所領域内における
対象画素の中心画素から見た方位は、中心画素および対
象画素の座標から演算によって求めている（図４のステ
ップ17および図８のステップ35）が、図12に示されてい
るような、複数の扇状領域を有するパターンを用いて、
パターン内の領域０〜７それぞれの中に存在する輪郭点
（黒の画素）の数を計数し、これによって、前記の線分
方位に対する画素数の列（図７）を求めることができ
る。
更に、図12のパターンと共に、図13に示されているよ
うな第２のパターンをも用いて前記の線分方位に対する
画素数の列（図７）を補間することができる。この第２
のパターンは、図12のパターンにおいて各扇状領域をハ
ーフピッチずらしたものである。
この場合、第１および第２のパターンそれぞれを用い
たときの計数が最も大きい領域および２番目に大きい領
域をそれぞれ求め、第１のパターンにおける計数が最も
大きい領域および２番目に大きい領域と、前記第２のパ
ターンにおける計数が最も大きい領域および２番目に大
きい領域とが重なる２つの領域を求め、これら２つの領
域の方位にそれぞれ第１および第２の局所的な線分が存
在すると判定する。
以上説明したように、本発明の第１および第２の形態
の二値輪郭画像の局所領域における輪郭の線分の方位の
決定方法によれば、画像の局所的な線分を簡素な処理に
よって検出することができるという効果がある。
本発明の第１および第２の形態における課題（図14） 図14は、上記の本発明の第１の形態の方法を、１例と
して、画素Ｐの近傍の８方向に存在する画素Ｐと同じ値
の画素の数を、画素Ｐを中心とする８枚の扇状領域
（０）〜（７）に存在する画素Ｐと同じ値の画素の数と
して求めた結果を示すものである。各扇状領域（０）〜
（７）に存在する画素Ｐと同じ値の画素の数は、該扇状
領域内にアンダライン付きで示されている。図14に示さ
れているように、画素Ｐを通る輪郭線分が通る扇状領域
内の計数が大きくなっている。
しかしながら、図14に示されているように、実際に求
めたい輪郭線分の他にノイズ等が入った場合には、上記
の方法だけからは、輪郭線分か否かの判定が難しくな
る。例えば、図14の領域（６）では、該領域内の計数は
９であるが、そのうち、実際の輪郭線分からの寄与は５
であり、その他の４はノイズによるものである。
本発明の第３および第４の形態の基本構成 本発明の第３の形態は、図15に示されているように、
二値輪郭画像の局所領域における輪郭の線分の方位の決
定方法において、 前記局所領域内の輪郭点の画素の１つを中心として複
数の方位の各々に存在する輪郭点の画素の数を求め（ス
テップ101）、 該複数の方位の各々に存在する輪郭点の画素の数が該
各々の方位の両隣の方位に存在する輪郭点の画素の数の
和を求め（ステップ102）、 上記の複数の方位の各々に存在する輪郭点の画素の数
と上記の和との差を求めて、該差が所定の値より多いか
否かを判定し（ステップ103）、多いと判定されたとき
には、該各々の方位に線分が存在すると判定する（ステ
ップ104）ことを特徴とするものである。
本発明の第４の形態は、図16に示されているように、
二値輪郭画像の局所領域における輪郭の線分の方位の決
定方法において、 前記局所領域内の輪郭点の画素の１つを中心として複
数の方位の各々に存在する輪郭点の画素の数を求め（ス
テップ101）、 上記各々の方位の両隣の方位に存在する輪郭点の画素
の数の和を求め（ステップ102）、 上記の複数の方位の各々に存在する輪郭点の画素の数
と上記の和との差を求め（ステップ107）、該差が所定
の値より多い方位、或いは、最も多い方位、および、２
番目に多い方位を検出し、該各々の方位に線分が存在す
ると判定する（ステップ108）ことを特徴とするもので
ある。
そして、上記の本発明の第３および第４の形態による
処理は、二値輪郭画像内に存在する複数の輪郭点の画素
各々を中心とする複数の局所領域の各々において行うこ
とができる。
上記の本発明の第３および第４の形態において、上記
の中心とする複数の画素は、該二値輪郭画像内に存在す
る全ての輪郭点の画素とすることができる。
本発明により、対象となる画像内の全ての領域におけ
る線分の分布が認識され、この後、これらの線分を統合
的に判断することにより、上記の対象となる画像内の全
ての領域における輪郭線（曲線および直線）が認識され
る。
上記の第３および第４の形態における複数の方位は、
前記局所領域の各々に存在する輪郭点の画素の各々と、
該局所領域における前記中心とする１つの画素とを結ぶ
直線が該中心を通る所定の方位の直線に対してなす角度
を決定することにより求めることができる。
上記の第３および第４の形態における複数の方位の各
々に存在する輪郭点の画素の数の計数は、前記局所領域
の各々において、前記中心からの方位に関して各々が一
定の方位角の範囲を有する扇状の領域を有するパターン
の各扇状領域に存在する輪郭点の画素の数を計数するこ
とにより行うことができる。
上記の第３および第４の形態における複数の方位の各
々に存在する輪郭点の画素の数の計数は、更に、前記パ
ターンの各扇状領域の中心からの方位に関する範囲を、
方位に関して該範囲の1/2づつずらしてなる複数の扇状
領域からなる第２のパターンの各扇状領域に存在する輪
郭点の画素の数を計数することによっても行うことがで
きる。
尚、上記の第３および第４の形態において、上記の局
所領域内における線分の方位の判定は、前記中心とする
画素の回りに隣接して輪郭点の画素が少なくとも１つな
いときには、その画素は孤立していると考えられるの
で、上記の方位検出は行わないようにすることができ
る。
尚、上記の第３および第４の形態において、上記の局
所領域内における線分の方位の判定は、前記中心とする
画素の回りに隣接する全ての画素が輪郭点であるときに
は、このときの中心画素は線分の一部ではないと判断し
て上記の方位検出は行わないようにすることができる。
図17は、本発明の第３の形態に特有の方位判定の手順
の１例を示すものである。画素Ｐを中心とする局所領域
の複数の方位の部分領域の各々について、その部分領域
を注目領域として、その注目領域の両隣の部分領域Ｉお
よびIIにおける前記計数（画素Ｐと同じ値の画素の数）
の和を求める。図17の場合、注目領域における計数（画
素Ｐと同じ値の画素の数）は、15であり、隣接領域Ｉお
よびIIにおける計数は、それぞれ、０および５である。
したがって、隣接領域ＩおよびIIにおける前記計数の和
は５となる。この和５と、注目領域における計数15との
大小を比較すると、注目領域における計数15が上記の和
５より大きい。よって、この注目領域の方位が線分の方
位と判定される。
図18は、上記の比較を、複数の方位の各々（注目領
域）に存在する、画素Ｐと同じ値の画素（すなわち、輪
郭点の画素）の数から該各々の方位の両隣の方位に存在
する該所定の値の画素の数の和（隣接領域ＩおよびIIに
おける前記計数の和）を差し引くステップと、該差し引
いた数と零とを比較するステップとによって実現する場
合を示すものである。
注目領域における計数15と上記の和５との差は10であ
り、10と０とを比較すれば、０より大であるので、この
注目領域の方位が線分の方位と判定される。
本発明の第３および第４の形態の実施例（図19〜24） 図19は本発明の第３の形態の第１の実施例における局
所領域の線分検出アルゴリズムを示すものである。
図19において、ステップ111にては、原画像を取得し
て輪郭線を抽出する。そして、ステップ112から119の間
においては、上記の輪郭線を構成する画素の１つ１つを
順次注目する画素として、各注目する画素の周囲の線分
の方位を求める。ステップ112においては、座標（Xi,Y
i）の画素を上記の注目する画素として取り出し、ステ
ップ113においては、該注目する画素の周囲の複数の部
分領域の各々を指定するインデックスｘを０とおく。そ
して、ステップ114において、上記の部分領域ｘの画素
数Ｉを計数する。次に、ステップ115においては、上記
の部分領域ｘの両隣の部分領域の画素数の和Ｏを計数す
る。そして、ステップ116においては、上記の部分領域
ｘの計数Ｉと両隣の部分領域における計数の和Ｏとを比
較し、Ｉ＞Ｏのときには、この部分領域ｘの方位を、線
分が存在する方位として抽出し、ステップ117におい
て、上記のインデックスｘをインクリメントして次の部
分領域を指定する。以上、ステップ114から117の動作
を、ステップ118においてｘが７に到達する（この例で
は、前述の図14におけるように、注目する画素の周囲が
８つの方位に対応する８つの部分領域に分割されている
ものとしているので部分領域を指定するインデックスは
０〜７である）まで繰り返し、更に、ステップ112から
ステップ118までの動作を、上記の抽出した輪郭線の全
ての画素について行われたとステップ119にて判断され
るまで行って処理を完了する。
図20は本発明の第３の形態の第２の実施例における局
所領域の線分検出のアルゴリズムを示すものである。
図20の手順は、ステップ126においてのみ、図19のス
テップ116と異なり、他の手順は、図19の手順と同じで
ある。図20のステップ126においては、部分領域ｘの計
数Ｉと両隣の部分領域における計数の和Ｏとの直接比較
せず、先ず、部分領域ｘの計数Ｉと両隣の部分領域にお
ける計数の和Ｏとを差を演算し、そして、この差を０と
比較して、この差が０より大きければ、この部分領域ｘ
の方位を、線分が存在する方位として抽出するものであ
る。
図21は本発明の第４の形態の実施例における局所領域
の線分検出のアルゴリズムを示すものである。
図21のステップ141〜145の動作、および、ステップ15
0の動作は、上記の図19のステップ111〜115の動作、お
よび、ステップ119の動作、および、図20のステップ121
〜125の動作、および、ステップ129の動作に、それぞれ
対応するものであるが、図21の手順においては、ステッ
プ146においては、部分領域ｘの計数Ｉと両隣の部分領
域における計数の和Ｏとの差を演算して、これを一旦メ
モリに格納する。以下、全ての部分領域について、上記
のように、部分領域ｘの計数Ｉと両隣の部分領域におけ
る計数の和Ｏとの差を演算して、これを一旦メモリに格
納する。そして、ステップ149にて、上記の格納した差
の値が最も大きい部分領域の方位、および、２番目に大
きい部分領域の方位を、線分が存在する方位として抽出
するものである。
図22は、前述の図14の画素数分布に対して、図17およ
び18を参照して説明したような処理を施した結果を示す
ものである。上記の図21の手順に従うならば、（２）お
よび（７）の方位が、この画素Ｐを通る線分の方位とし
て抽出される。この結果においては、図14に示されてい
るノイズの影響は全く抑制されている。
図23は、図14とは異なる画素数分布の他の例を示すも
のであり、図24は、図23の分布に対して、本発明による
上記の処理を施した結果を示すものである。図24に示さ
れているように、本発明による処理によって、線分の方
位が非常に明確になっている。
以上説明したように、本発明の第３および第４の二値
輪郭画像の局所領域における輪郭の線分の方位の決定方
法によれば、ノイズによる影響を抑制して、画像の局所
的な線分を簡素な処理によって検出することができると
いう効果がある。
本発明の第５の形態の基本構成 本発明の第５の形態においては、二値輪郭画像内の輪
郭線から線分を検出する方法において、 第１のステップでは、前記二値輪郭画像内に存在する
複数の輪郭点の画素各々を中心とする複数の局所領域の
各々において、該局所領域内の前記中心とした画素を中
心として複数の方位の各々に存在する輪郭点の画素の数
を求める。
第２のステップでは、前記局所領域内では該画素の数
が所定の値より多い方位に局所的な線分が存在すると判
定する。
第３のステップでは、前記第２のステップにて判定さ
れた２つの局所的な線分の方位が互いに180゜異なると
きに、該局所領域内では該画素を通過する直線方位の局
所的な線分が存在すると判定する。
第４のステップでは、前記第３のステップにおいて、
互いに隣接する画素であって、これらの画素を同一の方
位を有する局所的な線分が通過すると各局所領域内で判
定されるとき、これらの画素のグループが１つの線分を
構成する候補と判定する。
なお、上記の局所的な線分の方位は、前述（本発明の
第１〜４の形態）のような種々の方法の何れによって求
めてもよい。
本発明の第５および第７の形態の実施例（表、図25〜2
7） 本発明の第５の形態の実施例においては、各輪郭点を
中心とする局所的な線分の方位の決定のために、前述の
図12および13のパターンを使用する。図12および13のパ
ターンは、各々45゜の方位角の範囲を有する８方位の領
域からなるものである。これら２つのパターンを用いる
ことにより、表および図25に示されるように、０〜15の
16方位が検出される。
例えば、図26Aおよび26Bでは、線分方位を検出すると
きの中心画素Ｇを輪郭線の直線400が通過するとする
と、図26Aでは、方位１および５の方位に画素数のピー
クが検出され、図26Bでも、方位１および５の方位に画
素数のピークが検出される。こうして、表および図26C
に示されるように、16方位のうち、３−11の方位に画素
数のピーク121が存在することが検出される。
図27は本発明の第５の形態の実施例における線分検出
のアルゴリズムを示すものである。図27のステップ201
においては、前述の本発明の第１〜４の形態によって、
各輪郭点を中心とする局所的な線分の方位が決定され
る。ここでは、各輪郭点を中心とする局所領域内では他
の輪郭点の画素の数が所定の値より多い方位が検出され
る。次に、ステップ202において、上記のステップ201に
て求めた２つの線分方位が180゜異なる方位であると
き、この輪郭点を通過する直線方位の局所的な線分が存
在すると判定する。例えば、図25の16方位のうち、方位
３と方位11は180゜異なる方位である。そして、ステッ
プ203において、互いに隣接する画素であって、これら
の画素を同一の方位を有する直線方位の局所的な線分が
通過すると各局所領域内で判定されるとき、これらの画
素のグループが１つの線分を構成する候補と判定する。
本実施例では更に、ステップ204にて、１つの線分を構
成する候補と判定された画素のグループが通過する互い
に隣接する画素の座標から、例えば、以下の式によって
相関係数を求める。
Ｒ＝（ΣXiYi/N−XmYm）／σｘσｙ ここで、Ｒは相関係数、Ｎは１つの線分を構成する候補
と判定された画素のグループ内の画素数、XiおよびY
iは、上記のグループ内の各画素のＸおよびＹ座標、Xm
およびYmは、上記のグループ内の各画素のＸおよびＹ座
標の平均値、そして、σｘおよびσｙは、上記のグルー
プ内の各画素のＸおよびＹ座標の標準偏差である。
ステップ206では、上記のようにして求めた相関係数
が所定の値以上か否かを判定する。所定の値以上である
ならば、ステップ207にて、上記の画素のグループは線
分を構成するものと判定し、その傾きおよび切片（端
点）の座標を求める。また、所定の値以上でないなら
ば、ステップ208にて、上記の画素のグループは線分を
構成しないものと判定する。
なお、上記のステップ206において、線分を検出する
際には、前述の本発明の第７の形態によって、同一方位
の直線方位の局所的な線分だけでなく、該同一方位から
所定の角度の範囲にある準直線方位の局所的な線分をも
含む連続する画素列を１つの線分の候補としてもよい。
本発明の第６および第８の形態の実施例（図28〜31） 線分が前述の本発明の第５の形態に従って求められる
ときには、更に、各輪郭点を中心とする局所領域におい
て、他の輪郭点の画素の数が最も多い方位が、２番目に
多い方位に対して180゜の方位とは異なるが、該180゜の
方位から所定の方位角の範囲内にあるとき、該第１およ
び第２の局所的な線分が該局所領域の中心画素を通過す
る準直線方位の局所的な線分を構成するものとして検出
する。ここでは、例えば、局所的な線分の構成要素とし
て図27のステップ202で検出される３−11の方位のまわ
りでは、図28に示されるように、図28の３−10,3−12,2
−11、および、４−11の方位が、準直線方位の局所的な
線分を構成するものとして検出される。そして、前述の
図27のステップ203にて線分を構成する候補と判定され
た第１および第２の画素列（または、図27のステップ20
7にて線分を構成すると判定された画素列）が、互いに
隣接する第３の画素列によって接続され、該第３の画素
列の各画素を中心として上記の準直線方位の線分が検出
され、上記の第１の画素列に隣接する第３の画素列の画
素を中心として検出された前述の２つの方位のうちの１
つが、上記の第１の画素列の各画素を中心として検出さ
れた２つの方位の１つに一致し、上記の第２の画素列に
隣接する第３の画素列の画素を中心として検出された前
述の２つの方位のうちの１つが、上記の第２の画素列の
各画素を中心として検出された２つの方位の１つに一致
し、且つ、該第３の画素列が線分を構成する候補を含ま
ないときは、該第３の画素列を、前記第１および第２の
画素列が構成する線分間を接続する接続部として検出す
る。
この接続部は、図29に示されるように、２つの線分を
滑らかに接続する曲線部であることもあれば、上記のよ
うに検出された２つの線分が実際には更に上記の接続部
まで延びており、ここで、互いに交わっている場合もあ
り得る。２つの線分が直接交わるときには、上記の延び
ている線分を構成する画素のうち、これらの線分の交点
から上記の局所領域のサイズ以内の距離にある画素から
上記の交点の方位の画素数を計数するときには、他方の
線分上の画素をも計数することになり、上記の２つの線
分の方位の差がさほど大きくないときには、上記の局所
領域のサイズ以内の距離にある画素では「準直線方位の
局所的な線分」が検出される。
線分の候補が前述の本発明の第７の形態に従って求め
られるときには、更に、上記の接続部は、本発明の第８
の形態に従って以下のように求められる。すなわち、同
一の方位を有する少なくとも１つの直線方位の局所的な
線分が通過する画素を含み、更に、この直線方位に対す
る準直線方位の線分が通過する画素をも含んでよいもの
として求められた第１の線分候補と、同様に求められた
方位が異なる第２の線分候補とが画素を共有する（すな
わち、輪郭点で接続されている）ときには、この第１の
線分候補は、該第１の線分候補の画素列のうちの前記少
なくとも１つの直線方位の局所的な線分が通過する画素
であって前記共有される画素に最も近い側にある第１の
画素まで延びる第１の線分であり、前記第２の線分候補
は、該第２の線分候補の画素列のうちの前記少なくとも
１つの直線方位の局所的な線分が通過する画素であって
前記共有される画素に最も近い側にある第２の画素まで
延びる第２の線分であり、前記第１および第２の線分は
前記第１の画素から前記第２の画素に到る互いに隣接す
る画素列によって構成される接続部によって接続される
と判定する。
本発明の第９の形態の実施例（図32,33） 図32は、本発明の第９の形態の実施例における角検出
のアルゴリズムを示すものである。図32のステップ211
においても、前述の本発明の第１〜４の形態によって、
各輪郭点を中心とする局所的な線分の方位が決定され
る。ここでも、各輪郭点を中心とする局所領域内では他
の輪郭点の画素の数が所定の値より多い方位が検出され
る。次に、本実施例においては、ステップ212におい
て、上記のように検出された２つの局所的な線分の方位
であって該２つの方位の差と180゜との差の絶対値が所
定の角度を超えるときに、該局所領域の前記中心の画素
は、角の位置の近傍にある角近傍点であると判定する。
そして、ステップ213にては、互いに隣接する角近傍点
の画素からなるグループ（角近傍点列）を求める。次
に、ステップ214においては、前記グループ（角近傍点
列）の各々において、該グループ内の各画素のＸおよび
Ｙ座標の平均値を、このグループ（角近傍点列）の代表
値として求める。更に、ステップ215において、前記グ
ループの各々において、該グループ内の各画素を中心と
する局所領域内における上記の２つの局所的な線分の方
位の中間の方位を、該角近傍点の角方位として求める。
例えば、図30および図31に示されるような２つの線分30
0および301が交わることによって形成される角では、図
31に符号311〜31nにて示されるように、接続部の各画素
の角方位が検出される。そして、上記のグループの各々
において、該グループ内の全画素の角方位の平均値を全
画素の角方位の代表値として求める（図33参照）。図30
の例では、符号400で示される位置に上記のグループの
代表値（角近傍点列の平均値）が求められ、401で示さ
れるような角方位の代表値（平均値）が求められる。
本発明の第10の形態の実施例（図34,35） 以上述べたようにして得られた線分の傾きおよび切片
の情報、そして、角の位置（座標の代表値）および角方
位の代表値の情報はデータベースに記憶される。本発明
の第10の形態は、これらの情報を用いて、輪郭線が形成
する４角形を検出するものである。図34は、本発明の第
10の形態の実施例における４角形検出のアルゴリズムを
示すものである。図34のステップ221においては、上記
のような手順に従って１つの角（例えば、図35の角１）
の位置（座標の代表値）および方位の代表値の情報を取
得する。そして、ステップ222においては、取得した各
角の角方位と反対方位（180゜異なる方位）の角方位を
有する角（例えば、図35の角３）を求めて、これらの角
を反対方向の対（例えば、図35の角１および角３）とす
る。ステップ223においては、上記のような対の角を形
成するグループ（角近傍点列）同士において、互いの座
標の代表値の点の間を結ぶ線分を求める。次に、前記互
いの座標の代表値の点の間を結ぶ線分同士が互いに交わ
る２つの対の組（例えば、図35の角１および角３、そし
て、角２および角４）を求める。そして、ステップ224
において、前述のようにして求めた線分の中で、前記２
つの対の組における、互いに隣接する画素からなる４つ
のグループの間を結ぶもの（例えば、図35の線分１、線
分２、線分３、そして、線分４）を検索して４辺形とし
て求める。
本発明のハードウエア構成（図36） 図36は、以上述べた本発明の種々の方法を実施するハ
ードウエア構成を示すものである。図36において、400
はテレビカメラ、401は画像入力ボード、402は画像メモ
リ、403は輪抽出回路、404は中央制御部インターフェイ
ス、そして、405は中央制御部である。更に、中央制御
部405は、CPU406,RAM407,ROM408、キーボードインター
フェイス409、キーボード410、ディスプレイインターフ
ェイス411、ディスプレイ412、そして、磁気ディスク装
置413を接続する。
テレビカメラ400は、認識対象を撮影して画像情報
を、例えば、NTSC映像信号として画像入力ボード401に
供給する。画像入力ボード401は、NTSC映像信号をA/D変
換回路（図示せず）によってディジタル化し、ディジタ
ル化した画像データを画像メモリ402に格納する。輪郭
抽出回路403は、画像メモリ402に格納された画像データ
を読み出して、画像の輪郭点を抽出する。ここで、輪郭
点抽出は、公知の何れの方法によってもよく、例えば、
ゼロクロス処理を行う。抽出された輪郭点のデータは、
中央制御部インターフェイス404を介して中央制御部405
に供給され、中央制御部405はCPU406の制御の下に輪郭
点のデータをRAM407または磁気ディスク装置413に格納
する。中央制御部405の磁気ディスク装置413には、前述
の本発明による種々の方法を実行するためのプログラム
が記憶されており、中央制御部405は、起動されると、
このプログラムをRAM407上に展開し、キーボード410か
らのオペレータによる操作に従って、前述の本発明によ
る種々の方法を実行する。ディスプレイ412は、上記の
処理によって得られた結果を表示する。前述の図７に示
したレジスタは、上記のRAM407内に設けた領域としても
よい。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 森田 俊彦 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内 (56)参考文献 特開 平３−175591（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−123081（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 7/60 200 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)

Claims (39)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】二値輪郭画像の局所領域における輪郭の局
    所的な線分の方位の決定方法において、 前記局所領域内の第１の所定の値の画素の１つを中心と
    して複数の方位の各々に存在する該第１の所定の値の画
    素の数を求める第１のステップと、 該画素の数が第２の所定の値より多い方位に局所的な線
    分が存在すると判定する第２のステップとを有し、 前記第１のステップにおいて、前記複数の方位の各々に
    存在する前記第１の所定の値の画素の数の計数は、前記
    局所領域の各々において、前記中心からの方位に関して
    各々一定の方位角の範囲に存在する複数の扇状の領域を
    有するパターンの各扇状領域に存在する前記第１の所定
    の値の画素の数を計数することにより行うことを特徴と
    する方法。
  2. 【請求項２】前記局所領域の各々において、前記第１の
    ステップにおいては、前記中心からの方位に関して各々
    が一定の方位角の範囲を有する複数の扇状の領域を有す
    る第１のパターンの各扇状領域と、該第１のパターンの
    各扇状領域の中心からの方位に関する範囲から、方位角
    に関して該範囲の1/2づつ、それぞれ異なる複数の扇状
    領域からなる第２のパターンの各扇状領域とを設定し、 前記第１および第２のパターンそれぞれを用いたときの
    計数が前記第２の所定の値より大きくなる扇状領域が重
    なる扇状領域の方位に前記局所的な線分が存在すると判
    定する請求項１に記載の方法。
  3. 【請求項３】前記局所領域の各々において、前記第１の
    ステップにおいては、前記中心からの方位に関して各々
    が一定の方位角の範囲を有する複数の扇状の領域を有す
    る第１のパターンの各扇状領域と、該第１のパターンの
    各扇状領域の中心からの方位に関する範囲から、方位に
    関して該範囲の1/2ずつ、それぞれ異なる複数の扇状領
    域からなる第２のパターンの各扇状領域とを設定し、 前記第１および第２のパターンそれぞれを用いたときの
    計数が前記第２の所定の値より大きい扇状領域をそれぞ
    れ求め、 前記第１のパターンにおける計数が前記第２の所定の値
    より大きい扇状領域と、前記第２のパターンにおける計
    数が前記第２の所定の値より大きい扇状領域とが重なる
    扇状領域を求め、該重なる扇状領域の方位に局所的な線
    分が存在すると判定する請求項１に記載の方法。
  4. 【請求項４】二値輪郭画像の局所領域における輪郭の局
    所的な線分の方位の決定方法において、 前記局所領域内の第１の所定の値の画素の１つを中心と
    して複数の方位の各々に存在する該第１の所定の値の画
    素の数を求める第１のステップと、 該複数の方位の各々に存在する該第１の所定の値の画素
    の数が該各々の方位の両隣の方位に存在する該第１の所
    定の値の画素の数の和より多いか否かを判定する第２の
    ステップと、 多いと判定されたときには、該方位に局所的な線分が存
    在すると判定する第３のステップとを有し、 前記第１のステップにおいて、前記複数の方位の各々に
    存在する前記第１の所定の値の画素の数の計数は、前記
    局所領域の各々において、前記中心からの方位に関して
    各々が一定の方位角の範囲に存在する複数の扇状の領域
    を有するパターンの各扇状領域に存在する前記第１の所
    定の値の画素の数を計数することにより行うことを特徴
    する方法。
  5. 【請求項５】二値輪郭画像内の輪郭線が含む局所的な線
    分の方位の決定方法において、前記二値輪郭画像内に存
    在し、第１の所定の値を有する複数の画素各々を中心と
    する複数の局所領域の各々において、前記中心からの方
    位に関して各々が一定の方位角の範囲を有する複数の扇
    状の領域を有する第１のパターンと、該第１のパターン
    の各扇状領域の中心からの方位に関する範囲から、方位
    に関して該範囲の1/2づつ、それぞれ異なる複数の扇状
    領域からなる第２のパターンとを設定し、該第１および
    第２のパターンの各々について、該複数の扇状領域の各
    々に存在する前記第１の所定の値の画素の数を求める第
    １のステップと、 前記第１および第２のパターン各々について、該複数の
    扇状領域の各々に存在する前記第１の所定の値の画素の
    数と、該各々の扇状領域の両隣の方位の扇状領域に存在
    する前記第１の所定の値の画素の数の和との差を求める
    第２のステップと、 前記第１および第２のパターン各々について、前記差が
    第２の所定の値より大きい扇状領域の方位を、それぞれ
    求める第３のステップと、 前記第１のパターンにおける前記差が前記第２の所定の
    値より大きい扇状領域と、前記第２のパターンにおける
    前記差が前記第２の所定の値より大きい扇状領域とが重
    なる扇状領域を求め、該重なる扇状領域の方位にそれぞ
    れ局所的な線分が存在すると判定する第４のステップと
    を有することを特徴とする方法。
  6. 【請求項６】二値輪郭画像内の輪郭線から線分を検出す
    る方法において、 前記二値輪郭画像内に存在し、第１の所定の値を有する
    複数の画素各々を中心とする複数の局所領域の各々にお
    いて、該各々の局所領域内の前記中心とした画素を中心
    として複数の方位の各々に存在する前記第１の所定の値
    の画素の数を求める第１のステップと、 前記局所領域内で該画素の数が第２の所定の値より多い
    方位にそれぞれ１つの局所的な線分が存在すると判定す
    る第２のステップと、 前記第２のステップにて判定された局所的な線分の方位
    であって互いに180゜異なるものがあるときに、該局所
    領域内では前記中心とする画素を通過する第３の局所的
    な線分が存在すると判定する第３のステップと、 前記第３のステップにおいて、互いに隣接する画素であ
    って、これらの画素を同一の方位を有する直線方位の局
    所的な線分が通過すると、前記互いに隣接する画素を中
    心とする各局所領域内で判定されるとき、これらの画素
    のグループが１つの線分を構成する候補と判定する第４
    のステップとを有することを特徴とする方法。
  7. 【請求項７】二値輪郭画像内の輪郭線から線分を検出す
    る方法において、 前記二値輪郭画像内に存在し、第１の所定の値を有する
    複数の画素各々を中心とする複数の局所領域の各々にお
    いて、前記中心からの方位に関して各々一定の方位角の
    範囲に存在する複数の扇状の領域を有するパターンの各
    扇状領域に存在する前記第１の所定の値の画素の数を計
    数する第１のステップと、 前記計数が第２の所定の値より大きい扇状領域を求め、
    該大きい扇状領域の方位にそれぞれ局所的な線分が存在
    すると判定する第２のステップと、 前記第２のステップにて判定された線分の方位で互いに
    180゜異なるものがあるときに、前記局所領域内では前
    記中心とする画素を通過する第３の局所的な線分が存在
    すると判定する第３のステップと、 前記第３のステップにおいて、互いに隣接する画素であ
    って、これらの画素を同一の方位を有する直線方位の局
    所的な線分が通過すると、前記互いに隣接する画素を中
    心とする各局所領域内で判定されるとき、これらの画素
    のグループが１つの線分を構成する候補と判定する第４
    のステップとを有することを特徴とする方法。
  8. 【請求項８】二値輪郭画像内の輪郭線から線分を検出す
    る方法において、 前記二値輪郭画像内に存在する複数の所定の値の画素各
    々を中心とする複数の局所領域の各々において、前記中
    心からの方位に関して各々が一定の方位角の範囲を有す
    る複数の扇状の領域を有する第１のパターンと、該第１
    のパターンの各扇状領域の中心からの方位に関する範囲
    から、方位に関して該範囲の1/2づつ、それぞれ異なる
    複数の扇状領域からなる第２のパターンとを設定し、該
    第１および第２のパターンの各々について、該複数の扇
    状領域の各々に存在する前記第１の所定の値の画素の数
    を求める第１のステップと、 前記第１のパターンにおける計数が前記第２の所定の値
    より大きい扇状領域と、前記第２のパターにおける計数
    が前記第２の所定の値より大きい扇状領域とが重なる扇
    状領域を求め、該重なる扇状領域の方位にそれぞれ局所
    的な線分が存在すると判定する第２のステップと、 前記第２のステップにて判定された局所的な線分の方位
    であって互いに180゜異なるものがあるときに、前記局
    所領域内では前記中心となる画素を通過する直線方位の
    局所的な線分が存在すると判定する第３のステップと、 前記第３のステップにおいて、互いに隣接する画素であ
    って、これらの画素を同一の方位を有する直線方位の局
    所的な線分が通過すると各局所領域内で判定されると
    き、これらの画素のグループが１つの線分を構成する候
    補と判定する第４のステップとを有することを特徴とす
    る方法。
  9. 【請求項９】二値輪郭画像内の輪郭線から線分を検出す
    る方法において、 前記二値輪郭画像内に存在し、第１の所定の値を有する
    複数の画素各々を中心とする複数の局所領域の各々にお
    いて、該各々の局所領域内の前記中心とした画素を中心
    として複数の方位の各々に存在する前記第１の所定の値
    の画素の数を求める第１のステップと、 該複数の方位の各々に存在する前記第１の所定の値の画
    素の数と、該各々の方位の両隣の方位に存在する前記第
    １の所定の値の画素の数の和との差を求める第２のステ
    ップと、 前記差が第２の所定の値より大きい領域を求め、これら
    の領域の方位に、それぞれ局所的な線分が存在すると判
    定する第３のステップと、 前記第３のステップにて判定された線分の方位であって
    互いに180゜異なるものがあるときに、前記局所領域内
    では前記中心とする画素を通過する直線方位の局所的な
    線分が存在すると判定する第４のステップと、 前記第４のステップにおいて、互いに隣接する画素であ
    って、これらの画素を同一の方位を有する直線方位の局
    所的な線分が通過すると各局所領域内で判定されると
    き、これらの画素のグループが１つの線分を構成する候
    補と判定する第５のステップとを有することを特徴とす
    る方法。
  10. 【請求項１０】二値輪郭画像内の輪郭線から線分を検出
    する方法において、 前記二値輪郭画像内に存在し、第１の所定の値を有する
    複数の画素各々を中心とする複数の局所領域の各々にお
    いて、前記中心からの方位に関して各々一定の方位角の
    範囲に存在する複数の扇状の領域を有するパターンの各
    領域に存在する前記第１の所定の値の画素の数を計数す
    る第１のステップと、 該複数の領域の各々に存在する前記第１の所定の値の画
    素の数と、該各々の領域の両隣の方位の領域に存在する
    前記第１の所定の値の画素の数の和との差を求める第２
    のステップと、 前記差が第２の所定の値より大きい領域の方位を、それ
    ぞれ局所的な線分が存在する方位として求める第３のス
    テップと、 前記第３のステップにて判定された線分の方位であって
    互いに180゜異なるものがあるときに、前記局所領域内
    では前記中心とする画素を通過する直線方位の局所的な
    線分が存在すると判定する第４のステップと、 前記第４のステップにおいて、互いに隣接する画素であ
    って、これらの画素を同一の方位を有する局所的な線分
    が通過すると各局所領域内で判定されるとき、これらの
    画素のグループが１つの線分を構成する候補と判定する
    第５のステップとを有することを特徴とする方法。
  11. 【請求項１１】前記局所領域内における局所的な線分の
    検出は、前記中心とする画素の回りに隣接する少なくと
    も１つの画素が前記第１の所定の値を有するときに行う
    請求項６〜10の何れかに記載の方法。
  12. 【請求項１２】前記局所領域内における局所的な線分の
    方位の判定は、前記中心とする画素の回りに隣接する少
    なくとも１つの画素が前記第１の所定の値とは異なる値
    を有するときに行う請求項６〜10の何れかに記載の方
    法。
  13. 【請求項１３】前記１つの線分を構成する候補と判定さ
    れた前記互いに隣接する画素の座標から相関係数を求め
    るステップと、 前記相関係数が第３の所定の値より大きいとき前記候補
    を１つの線分として検出するステップとを有する請求項
    ６〜12の何れかに記載の方法。
  14. 【請求項１４】前記第１の画素列、および、前記第１の
    画素から前記第３の画素列の任意の１点までの互いに隣
    接する画素が第１の線分を構成し、前記第２の画素列、
    および、前記第２の画素から前記第３の画素列の前記任
    意の１点までの互いに隣接する画素が第２の線分を構成
    するものとして、該第１および第２の線分を検出するス
    テップを有する請求項６〜13の何れかに記載の方法。
  15. 【請求項１５】前記第３の画素列の任意の１点は、該第
    ３の画素列の中点である請求項14に記載の方法。
  16. 【請求項１６】二値輪郭画像内の輪郭線から角の位置お
    よび方位を検出する方法において、 前記二値輪郭画像内に存在し、第１の所定の値を有する
    複数の画素各々を中心とする複数の局所領域の各々にお
    いて、該各々の局所領域内の前記中心とした画素を中心
    として複数の方位の各々に存在する該第１の所定の値の
    画素の数を求める第１のステップと、 前記局所領域内では該画素の数が第２の所定の値より多
    い方位に局所的な線分が存在すると判定する第２のステ
    ップと、 前記第２のステップにて判定された２つの局所的な線分
    の方位であって、それらの差と180゜との差の絶対値が
    所定の角度を超えるときに、該局所領域の前記中心の画
    素は、角の位置の近傍にある角近傍点であると判定する
    第３のステップと、 互いに隣接する角近傍点の画素からなるグループを求め
    る第４のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素の
    座標の代表値を求める第５のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素を
    中心とする局所領域内における前記２つの局所的な線分
    の方位の中間の方位を、該角近傍点の角方位として求め
    る第６のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の全画素の
    角方位の代表値を求める第７のステップとを有してなる
    ことを特徴とする方法。
  17. 【請求項１７】二値輪郭画像内の輪郭線から角の位置お
    よび方位を検出する方法において、 前記二値輪郭画像内に存在し、第１の所定の値を有する
    複数の画素各々を中心とする複数の局所領域の各々にお
    いて、前記中心からの方位に関して各々一定の方位角の
    範囲に存在する複数の扇状の領域を有するパターンの各
    扇状領域に存在する前記第１の所定の値の画素の数を計
    数する第１のステップと、 前記計数が第２の所定の値より大きい扇状領域を求め、
    該大きい扇状領域の方位にそれぞれ局所的な線分が存在
    すると判定する第２のステップと、 前記第２のステップにて判定された局所的な線分のうち
    の２つの方位の差と180゜との差の絶対値が所定の角度
    を超えるときに、該局所領域の前記中心の画素は、角の
    位置の近傍にある角近傍点であると判定する第３のステ
    ップと、 互いに隣接する角近傍点の画素からなるグループを求め
    る第４のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素の
    座標の代表値を求める第５のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素を
    中心とする局所領域内における前記２つの局所的な線分
    の方位の中間の方位を、該角近傍点の角方位として求め
    る第６のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の全画素の
    角方位の代表値を求める第７のステップとを有してなる
    ことを特徴とする方法。
  18. 【請求項１８】二値輪郭画像内の輪郭線から角の位置お
    よび方位を検出する方法において、 前記二値輪郭画像内に存在し、第１の所定の値を有する
    複数の画素各々を中心とする複数の局所領域の各々にお
    いて、前記中心からの方位に関して各々が一定の方位角
    の範囲を有する複数の扇状の領域を有する第１のパター
    ンと、該第１のパターンの各扇状領域の中心からの方位
    に関する範囲から、方位に関して該範囲の1/2づつ、そ
    れぞれ異なる複数の扇状領域からなる第２のパターンと
    を設定し、該第１および第２のパターンの各々につい
    て、該複数の扇状領域の各々に存在する該所定の値の画
    素の数を求める第１のステップと、 前記第１のパターンにおける計数が第２の所定の値より
    大きい領域と、前記第２のパターンにおける計数が該第
    ２の所定の値より大きい領域とが重なる２つの領域があ
    るならば、これら２つの領域の方位にそれぞれ第１およ
    び第２の局所的な線分が存在すると判定する第２のステ
    ップと、 前記第２のステップにて判定された第１および第２の局
    所的な線分の方位の差と180゜との差の絶対値が所定の
    角度を超えるときに、該局所領域の前記中心の画素は、
    角の位置の近傍にある角近傍点であると判定する第３の
    ステップと、 互いに隣接する角近傍点の画素からなるグループを求め
    る第４のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素の
    座標の代表値を求める第５のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素を
    中心とする局所領域内における前記第１および第２の局
    所的な線分の方位の中間の方位を、該角近傍点の角方位
    として求める第６のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の全画素の
    角方位の代表値を求める第７のステップとを有してなる
    ことを特徴とする方法。
  19. 【請求項１９】二値輪郭画像内の輪郭線から角の位置お
    よび方位を検出する方法において、 前記二値輪郭画像内に存在し、第１の所定の値を有する
    複数の画素各々を中心とする複数の局所領域の各々にお
    いて、該各々の局所領域内の前記中心とした画素を中心
    として複数の方位の各々に存在する前記第１の所定の値
    の画素の数を求める第１のステップと、 該複数の方位の各々に存在する前記第１の所定の値の画
    素の数と、該各々の方位の両隣の方位に存在する前記第
    １の所定の値の画素の数の和との差を求める第２のステ
    ップと、 前記差が第２の所定の値より大きい方位を求め、該方位
    に、それぞれ局所的な線分が存在すると判定する第３の
    ステップと、 前記第３のステップにて判定された第１および第２の局
    所的な線分の方位の差と180゜との差の絶対値が所定の
    角度を超えるときに、該局所領域の前記中心の画素は、
    角の位置の近傍にある角近傍点であると判定する第４の
    ステップと、 互いに隣接する角近傍点の画素からなるグループを求め
    る第５のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素の
    座標の代表値を求める第６のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素を
    中心とする局所領域内における前記第１および第２の局
    所的な線分の方位の中間の方位を、該角近傍点の角方位
    として求める第７のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の全画素の
    角方位の代表値を求める第８のステップとを有してなる
    ことを特徴とする方法。
  20. 【請求項２０】二値輪郭画像内の輪郭線から角の位置お
    よび方位を検出する方法において、 前記二値輪郭画像内に存在し、第１の所定の値を有する
    複数の画素各々を中心とする複数の局所領域の各々にお
    いて、前記中心からの方位に関して各々一定の方位角の
    範囲に存在する複数の扇状の領域を有するパターンの各
    扇状領域に存在する前記第１の所定の値の画素の数を計
    数する第１のステップと、 該複数の扇状領域の各々に存在する該第１の所定の値の
    画素の数と、該各々の扇状領域の両隣の方位の領域に存
    在する該第１の所定の値の画素の素の和との差を求める
    第２のステップと、 前記差が第２の所定の値より大きい扇状領域の方位に、
    それぞれ局所的な線分が存在すると判定する第３のステ
    ップと、 前記第３のステップにて求められた局所的な線分のう
    ち、それぞれの方位の差と180゜との差の絶対値が所定
    の角度を超える２つの局所的な線分があるときに、該局
    所領域の前記中心の画素は、角の位置の近傍にある角近
    傍点であると判定する第４のステップと、 互いに隣接する角近傍点の画素からなるグループを求め
    る第５のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素の
    座標の代表値を求める第６のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素を
    中心とする局所領域内における前記第１および第２の局
    所的な線分の方位の中間の方位を、該角近傍点の角方位
    として求める第７のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の全画素に
    おける角方位の代表値を求める第８のステップとを有し
    てなることを特徴とする方法。
  21. 【請求項２１】前記方位に局所的な線分が存在するとす
    る判定は、該方位の前記第１の所定の値の画素の数が第
    ３の所定の数以上あるときになされる請求項19または20
    の何れかに記載の方法。
  22. 【請求項２２】前記局所領域内における局所的な線分の
    方位の判定は、前記中心とする画素の回りに隣接する少
    なくとも１つの画素が前記第１の所定の値を有するとき
    に行う請求項16〜20の何れかに記載の方法。
  23. 【請求項２３】前記局所領域内における局所的な線分の
    方位の判定は、前記中心とする画素の回りに隣接する少
    なくとも１つの画素が前記第１の所定の値とは異なる値
    を有するときに行う請求項16〜20の何れかに記載の方
    法。
  24. 【請求項２４】前記座標の代表値は、当該グループ内の
    各画素の座標の平均値である請求項16〜20の何れかに記
    載の方法。
  25. 【請求項２５】前記グループ内の全画素における角方位
    の代表値は、当該グループ内の各画素における角方位の
    平均値である請求項16〜20の何れかに記載の方法。
  26. 【請求項２６】前記局所的な線分が存在すると判定され
    た方位であって、該方位の差と180゜との差の絶対値が
    所定の角度を超える２つの局所的な線分の方位があると
    きに、該局所領域の前記中心の画素は、角の位置の近傍
    にある角近傍点であると判定する第６ステップと、 互いに隣接する角近傍点の画素からなるグループを求め
    る第７のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素の
    座標の代表値を求める第６のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素を
    中心とする局所領域内における前記２つの局所的な線分
    の方位の中間の方位を、該角近傍点の角方位として求め
    る第８のステップと、 前記グループの各々において、該グループ内の全画素に
    おける角方位の代表値を求める第９のステップとを有す
    る請求項６〜10の何れかに記載の方法。
  27. 【請求項２７】前記第９のステップにて求めた角方位の
    代表値の中から、互いに180度異なるものの対のグルー
    プを求める第10のステップと、 前記第10のステップにて求めた対のグループ同士におい
    て、互いの座標の代表値の点の間を結ぶ線分を求める第
    11のステップと、 前記互いの座標の代表値の点の間を結ぶ線分同士が互い
    に交わる２つの対の組を求める第12のステップと、 前記線分の候補の中で、前記２つの対の組における、互
    いに隣接する画素からなる４つのグループの間を結ぶも
    のを検索して４辺形として求める第13のステップとを有
    する請求項26に記載の方法。
  28. 【請求項２８】二値輪郭画像内の輪郭線から線分を検出
    する方法において、 前記二値輪郭画像内に存在し、第１の所定の値を有する
    複数の画素各々を中心とする複数の局所領域の各々にお
    いて、前記中心からの方位に関して各々一定の方位角の
    範囲に存在する複数の扇状の領域を有するパターンの各
    扇状領域に存在する前記第１の所定の値の画素の数を計
    数する第１のステップと、 前記計数が第２の所定の値より大きい扇状領域を求め、
    これらの扇状領域の方位に、それぞれ局所的な線分が存
    在すると判定する第２のステップと、 前記第２のステップにて判定された２つの局所的な線分
    の方位であって互いに180゜異なるものがある局所領域
    内では前記中心とする画素を通過する直線方位の局所的
    な線分が存在すると判定する第３のステップと、 前記第２のステップにて判定された２つの局所的な線分
    の方位のうちで第１の局所的な線分の方位が前記第３の
    ステップにて判定された直線方位の局所的な線分を決定
    する前記２つの局所的な線分の方位の一方から所定の方
    位角の範囲内にあり、前記２つの局所的な線分の方位の
    うちで第２の局所的な線分の方位が前記第２のステップ
    にて判定された直線方位の局所的な線分を決定する前記
    ２つの局所的な線分の方位の他方から所定の方位角の範
    囲内にあり、且つ、該第１および第２の局所的な線分の
    方位が互いに180゜異なるものでない局所領域内では、
    該第１および第２の局所的な線分が、前記第３のステッ
    プにて判定された直線方位の局所的な線分に対して準直
    線方位の局所的な線分を構成するものとして検出する第
    ４のステップと、 互いに隣接する画素からなる画素列であって、該画素列
    は、前記第３のステップにおいて直線方位の局所的な線
    分が通過すると判定された画素を少なくとも１つ含み、
    該画素列内の該少なくとも１つの画素は全て同一の局所
    的な線分の方位を有し、該画素列内の該少なくとも１つ
    の画素以外の画素は、該少なくとも１つの画素について
    前記第３のステップにて判定された直線方位の局所的な
    線分に対して準直線方位の局所的な線分を構成すると前
    記第４のステップにて判定された画素であるとき、該画
    素列が１つの線分を構成する候補と判定する第５のステ
    ップとを有することを特徴とする方法。
  29. 【請求項２９】前記第５のステップにて前記１つの線分
    を構成する候補と判定される第１の候補を構成する第１
    の画素列であって、該第１の画素列のうち、その画素を
    通過する前記直線方位の局所的線分が存在すると判定さ
    れる前記少なくとも１つの画素が第１の方位を有する第
    １の画素列と、前記第５のステップにて前記１つの線分
    を構成する候補と判定される第２の候補を構成する第２
    の画素列であって、該第２の画素列のうち、その画素を
    通過する前記直線方位の局所的線分が存在すると判定さ
    れる前記少なくとも１つの画素が前記第１の方位と異な
    る第２の方位を有する第２の画素列とが、少なくとも１
    つの画素を共有するときには、前記第１の候補は、前記
    第１の画素列のうちの、前記直線方位の局所的線分が通
    過する前記少なくとも１つの画素であって前記共有され
    る画素に最も近い側にある第１の画素まで延びる第１の
    線分であり、前記第２の候補は、前記第２の画素列のう
    ちの、前記直線方位の局所的線分が通過する前記少なく
    とも１つの画素であって前記共有される画素に最も近い
    側にある第２の画素まで延びる第２の線分であり、前記
    第１および第２の線分は前記第１の画素から前記第２の
    画素の到る互いに隣接する画素列によって構成される接
    続部によって接続されると判定するステップを有する請
    求項28に記載の方法。
  30. 【請求項３０】二値輪郭画像の局所領域における輪郭の
    局所的な線分の方位の決定装置において、 前記二値輪郭画像の少なくとも輪郭点の座標を示す情報
    を保持する輪郭画像情報保持手段と、 前記局所領域の１つの輪郭点からの方位に関して各々が
    一定の方位角の範囲を有する複数の扇状の領域を有する
    第１のパターンと、該第１のパターンの各扇状領域の中
    心からの方位に関する範囲から、方位に関して該範囲の
    1/2づつ、それぞれ異なる複数の扇状領域からなる第２
    のパターンとを設定し、該第１および第２のパターンの
    各々について、該複数の扇状領域の各々に存在する輪郭
    点の画素の数を求める画素数計数手段と、 前記第１および第２のパターン各々について、該複数の
    扇状領域の各々に存在する輪郭点の画素の数と、該各々
    の扇状領域の両隣の方位の扇状領域に存在する輪郭点の
    画素の数の和との差を求めるフィルタ手段と、 前記第１および第２のパターン各々について、前記差が
    所定の値より大きい扇状領域の方位を、それぞれ求める
    パターン内方位決定手段と、 前記第１のパターンにおける前記差が所定の値より大き
    い扇状領域と、前記第２のパターンにおける前記差が所
    定の値より大きい扇状領域とが重なる２つの扇状領域を
    求め、これら２つの扇状領域の方位にそれぞれ第１およ
    び第２の局所的な線分が存在すると判定する局所線分方
    位検出手段とを有することを特徴とする装置。
  31. 【請求項３１】二値輪郭画像内の輪郭線から線分を検出
    する装置において、 前記二値輪郭画像の少なくとも輪郭点の座標を示す情報
    を保持する輪郭画像情報保持手段と、 前記二値輪郭画像内に存在する複数の輪郭点の画素各々
    を中心とする複数の局所領域の各々において、該各々の
    局所領域内の前記中心とした画素から複数の方位の各々
    に存在する輪郭点の画素の数を求める画素数計数手段
    と、 前記局所領域内で求められた画素の数が所定の値より多
    い方位に局所的な線分が存在すると判定する局所線分方
    位検出手段と、 前記局所線分方位検出手段にて判定された局所的な線分
    の方位であって互いに180゜異なるものがあるときに、
    前記局所領域内で前記中心とした画素を通過する直線方
    位の局所的な線分が存在すると判定する局所線分検出手
    段と、 前記局所線分検出手段において、互いに隣接する画素で
    あって、これらの画素を同一の方位を有する直線方位の
    局所的な線分が通過すると各局所領域内で判定されると
    き、これらの画素のグループが１つの線分を構成する候
    補と判定する線分候補検出手段とを有することを特徴と
    する装置。
  32. 【請求項３２】二値輪郭画像内の輪郭線から線分を検出
    する装置において、 前記二値輪郭画像の少なくとも輪郭点の座標を示す情報
    を保持する輪郭画像情報保持手段と、 前記二値輪郭画像内に存在する複数の輪郭点の画素各々
    を中心とする複数の局所領域の各々において、前記中心
    からの方位に関して各々一定の方位角の範囲に存在する
    複数の扇状の領域を有するパターンの各扇状領域に存在
    する輪郭点の画素の数を計数する画素数計数手段と、 前記計数が所定の値より大きい扇状領域の方位に、それ
    ぞれ局所的な線分が存在すると判定する局所線分方位検
    出手段と、 前記局所線分方位検出手段にて判定された局所的な線分
    の方位であって互いに180゜異なるものがあるときに、
    前記局所領域内では前記中心とする画素を通過する直線
    方位の局所的な線分が存在すると判定する局所線分検出
    手段と、 前記局所線分検出手段において、互いに隣接する画素で
    あって、これらの画素を同一の方位を有する直線方位の
    局所的な線分が通過すると各局所領域内で判定されると
    き、これらの画素のグループが１つの線分を構成する候
    補と判定する線分候補検出手段とを有することを特徴と
    する装置。
  33. 【請求項３３】二値輪郭画像内の輪郭線から線分を検出
    する装置において、 前記二値輪郭画像の少なくとも輪郭点の座標を示す情報
    を保持する輪郭画像情報保持手段と、 前記二値輪郭画像内に存在する複数の輪郭点の画素各々
    を中心とする複数の局所領域の各々において、前記中心
    からの方位に関して各々が一定の方位角の範囲を有する
    複数の扇状の領域を有する第１のパターンと、該第１の
    パターンの各扇状領域の中心からの方位に関する範囲か
    ら、方位に関して該範囲の1/2づつ、それぞれ異なる複
    数の扇状領域からなる第２のパターンとを設定し、該第
    １および第２のパターンの各々について、該複数の扇状
    領域の各々に存在する輪郭点の画素の数を求める画素数
    計数手段と、 前記第１のパターンにおける計数が所定の値より大きい
    扇状領域と、前記第２のパターンにおける計数が所定の
    値より大きい扇状領域とが重なる２つの扇状領域を求
    め、これら２つの扇状領域の方位にそれぞれ局所的な線
    分が存在すると判定する局所線分方位検出手段と、 前記局所線分方位検出手段にて判定された局所的な線分
    の方位であって互いに180゜異なるものがあるときに、
    前記局所領域内では前記中心とする画素を通過する直線
    方位の局所的な線分が存在すると判定する局所線分検出
    手段と、 前記局所線分検出手段において、互いに隣接する画素で
    あって、これらの画素を同一の方位を有する局所的な線
    分が通過すると各局所領域内で判定されるとき、これら
    の画素のグループが１つの線分を構成する候補と判定す
    る線分候補検出手段とを有することを特徴とする装置。
  34. 【請求項３４】二値輪郭画像内の輪郭線から線分を検出
    する装置において、 前記二値輪郭画像の少なくとも輪郭点の座標を示す情報
    を保持する輪郭画像情報保持手段と、 前記二値輪郭画像内に存在する複数の輪郭点の画素各々
    を中心とする複数の局所領域の各々において、該各々の
    局所領域内の前記中心とした画素を中心として複数の方
    位の各々に存在する輪郭点の画素の数を求める画素数計
    数手段と、 該複数の方位の各々に存在する輪郭点の画素の数と、該
    各々の方位の両隣の方位に存在する輪郭点の画素の数の
    和との差を求めるフィルタ手段と、 前記差が所定の値より大きい領域を求め、これらの領域
    の方位に、それぞれ局所的な線分が存在すると判定する
    局所線分方位検出手段と、 前記局所線分検出手段にて判定された第１および第２の
    局所的な線分の方位が互いに180゜異なるときに、前記
    局所領域内では前記中心とする画素を通過する直線方位
    の局所的な線分が存在すると判定する局所線分検出手段
    と、 前記局所線分検出手段において、互いに隣接する画素で
    あって、これらの画素を同一の方位を有する直線方位の
    局所的な線分が通過すると各局所領域内で判定されると
    き、これらの画素のグループが１つの線分を構成する候
    補と判定する線分候補検出手段とを有することを特徴と
    する装置。
  35. 【請求項３５】二値輪郭画像内の輪郭線から線分を検出
    する装置において、 前記二値輪郭画像の少なくとも輪郭点の座標を示す情報
    を保持する輪郭画像情報保持手段と、 前記二値輪郭画像内に存在する複数の輪郭点の画素各々
    を中心とする複数の局所領域の各々において、前記中心
    からの方位に関して各々一定の方位角の範囲に存在する
    複数の扇状の領域を有するパターンの各扇状領域に存在
    する輪郭点の画素の数を計数する画素数計数手段と、 該複数の扇状領域の各々に存在する輪郭点の画素の数
    と、該各々の扇状領域の両隣の方位の扇状領域に存在す
    る輪郭点の画素の数の和との差を求めるフィルタ手段
    と、 前記差が所定の値より大きい領域の方位を、それぞれ局
    所的な線分が存在する方位として求める局所線分方位検
    出手段と、 前記局所線分方位検出手段にて判定された局所的な線分
    の方位であって互いに180゜異なるものがあるときに、
    前記局所領域内では前記中心とする画素を通過する直線
    方位の局所的な線分が存在すると判定する局所線分検出
    手段と、 前記局所線分検出手段において、互いに隣接する画素で
    あって、これらの画素を同一の方位を有する直線方位の
    局所的な線分が通過すると各局所領域内で判定されると
    き、これらの画素のグループが１つの線分を構成する候
    補と判定する線分候補検出手段とを有することを特徴と
    する装置。
  36. 【請求項３６】二値輪郭画像内の輪郭線から角の位置お
    よび方位を検出する装置において、 前記二値輪郭画像の少なくとも輪郭点の座標を示す情報
    を保持する輪郭画像情報保持手段と、 前記二値輪郭画像内に存在する複数の輪郭点の画素各々
    を中心とする複数の局所領域の各々において、該各々の
    局所領域内の前記中心とした画素を中心として複数の方
    位の各々に存在する輪郭点の画素の数を求める画素数計
    数手段と、 前記局所領域内で求められた画素の数が所定の値より多
    い方位に局所的な線分が存在すると判定する局所線分方
    位検出手段と、 前記局所線分方位検出手段にて判定された２つの局所的
    な線分の方位であって、これらの方位の差と180゜との
    差の絶対値が所定の角度を超えるときに、該局所領域の
    前記中心の画素は、角の位置の近傍にある角近傍点であ
    ると判定する角近傍点検出手段と、 互いに隣接する角近傍点の画素からなるグループを求め
    る角近傍点列検出手段と、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素の
    座標の代表値を求める角座標代表値決定手段と、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素を
    中心とする局所領域内における前記２つの局所的な線分
    の方位の中間の方位を、該角近傍点の角方位として求め
    る角近傍点角方位決定手段と、 前記グループの各々において、該グループ内の全画素の
    角方位の代表値を求める角方位代表値決定手段とを有し
    てなることを特徴とする装置。
  37. 【請求項３７】二値輪郭画像内の輪郭線から角の位置お
    よび方位を検出する装置において、 前記二値輪郭画像の少なくとも輪郭点の座標を示す情報
    を保持する輪郭画像情報保持手段と、 前記二値輪郭画像内に存在する複数の輪郭点の画素各々
    を中心とする複数の局所領域の各々において、前記中心
    からの方位に関して各々一定の方位角の範囲に存在する
    複数の扇状の領域を有するパターンの各扇状領域に存在
    する輪郭点の画素の数を計数する画素数計数手段と、 前記計数が所定の値より大きい扇状領域を求め、該扇状
    領域の方位に、それぞれ局所的な線分が存在すると判定
    する局所線分方位検出手段と、 前記局所線分方位検出手段にて判定された２つの局所的
    な線分であって、これらの方位の差と180゜との差の絶
    対値が所定の角度を超えるときに、該局所領域の前記中
    心の画素は、角の位置の近傍にある角近傍点であると判
    定する角近傍点検出手段と、 互いに隣接する角近傍点の画素からなるグループを求め
    る角近傍点列検出手段と、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素の
    座標の代表値を求める角座標代表値決定手段と、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素を
    中心とする局所領域内における前記第１および第２の局
    所的な線分の方位の中間の方位を、該角近傍点の角方位
    として求める角近傍点角方位決定手段と、 前記グループの各々において、該グループ内の全画素の
    角方位の代表値を求める角方位代表値決定手段とを有し
    てなることを特徴とする装置。
  38. 【請求項３８】二値輪郭画像内の輪郭線から角の位置お
    よび方位を検出する装置において、 前記二値輪郭画像の少なくとも輪郭点の座標を示す情報
    を保持する輪郭画像情報保持手段と、 前記二値輪郭画像内に存在する複数の輪郭点の画素各々
    を中心とする複数の局所領域の各々において、前記中心
    からの方位に関して各々が一定の方位角の範囲を有する
    複数の扇状の領域を有する第１のパターンと、該第１の
    パターンの各扇状領域の中心からの方位に関する範囲か
    ら、方位に関しての該範囲の1/2づつ、それぞれ異なる
    複数の扇状領域からなる第２のパターンとを設定し、該
    第１および第２のパターンの各々について、該複数の扇
    状領域の各々に存在する輪郭点の画素の数を求める画素
    数計数手段と、 前記第１のパターンにおける計数が所定の値より大きい
    扇状領域と、前記第２のパターンにおける計数が所定の
    値より大きい扇状領域とが重なる扇状領域を求め、該重
    なる扇状領域の方位にそれぞれ局所的な線分が存在する
    と判定する局所線分方位検出手段と、 前記局所線分方位検出手段にて判定された２つの局所的
    な線分であって、これらの方位の差と180゜との差の絶
    対値が所定の角度を超えるものがあるときに、該局所領
    域の前記中心の画素は、角の位置の近傍にある角近傍点
    であると判定する角近傍点検出手段と、 互いに隣接する角近傍点の画素からなるグループを求め
    る角近傍点列検出手段と、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素の
    座標の代表値を求める角座標代表値決定手段と、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素を
    中心とする局所領域内において前記局所線分方位検出手
    段によって検出された局所的な線分の方位の中間の方位
    を、該角近傍点の角方位として求める角近傍点角方位決
    定手段と、 前記グループの各々において、該グループ内の全画素の
    角方位の代表値を求める角方位代表値決定手段とを有し
    てなることを特徴とする装置。
  39. 【請求項３９】二値輪郭画像内の輪郭線から角の位置お
    よび方位を検出する装置において、 前記二値輪郭画像の少なくとも輪郭点の座標を示す情報
    を保持する輪郭画像情報保持手段と、 前記二値輪郭画像内に存在する複数の輪郭点の画素各々
    を中心とする複数の局所領域の各々において、該各々の
    局所領域内の前記中心とした画素から複数の方位の各々
    に存在する輪郭点の画素の数を求める画素数計数手段
    と、 該複数の方位の各々に存在する輪郭点の画素の数と、該
    各々の方位の両隣の方位に存在する輪郭点の画素の数の
    和との差を求めるフィルタ手段と、 前記差が所定の値より大きい方位を求め、これらの方位
    に、それぞれ局所的な線分が存在すると判定する局所線
    分方位検出手段と、 前記局所線分方位検出手段にて判定された２つの局所的
    な線分の方位の差と180゜との差の絶対値が所定の角度
    を超えるときに、該局所領域の前記中心の画素は、角の
    位置の近傍にある角近傍点であると判定する角近傍点検
    出手段と、 互いに隣接する角近傍点の画素からなるグループを求め
    る角近傍点列検出手段と、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素の
    座標の代表値を求める角座標代表値決定手段と、 前記グループの各々において、該グループ内の各画素を
    中心とする局所領域内における前記２つの局所的な線分
    の方位の中間の方位を、該角近傍点の角方位として求め
    る角近傍点角方位決定手段と、 前記グループの各々において、該グループ内の全画素の
    角方位の代表値を求める角方位代表値決定手段とを有し
    てなることを特徴とする装置。
JP50645693A 1991-10-02 1992-10-02 輪郭線分の局所領域における方位決定方法および線分と角の決定方法 Expired - Fee Related JP3387499B2 (ja)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP3-255353 1991-10-02
JP25535391 1991-10-02
JP9299692 1992-04-13
JP4-92996 1992-04-13
PCT/JP1992/001277 WO1993007580A1 (fr) 1991-10-02 1992-10-02 Procede pour determiner la direction dans une region locale d'un segment de profil et procede pour determiner les lignes et les angles

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP3387499B2 true JP3387499B2 (ja) 2003-03-17

Family

ID=26434361

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP50645693A Expired - Fee Related JP3387499B2 (ja) 1991-10-02 1992-10-02 輪郭線分の局所領域における方位決定方法および線分と角の決定方法

Country Status (6)

Country Link
US (3) US5586199A (ja)
EP (1) EP0559919B1 (ja)
JP (1) JP3387499B2 (ja)
CA (1) CA2097492C (ja)
DE (1) DE69228741T2 (ja)
WO (1) WO1993007580A1 (ja)

Families Citing this family (62)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0559919B1 (en) * 1991-10-02 1999-03-24 Fujitsu Limited Method for determining orientation of contour line segment in local area and for determining straight line and corner
US6549638B2 (en) 1998-11-03 2003-04-15 Digimarc Corporation Methods for evidencing illicit use of a computer system or device
KR100187346B1 (ko) * 1994-08-22 1999-05-01 모리시타 요이찌 에지라인 측정방법
DE69530480T2 (de) * 1994-12-07 2003-12-18 Koninkl Philips Electronics Nv Verfahren und vorrichtung zur messung des doppler-winkels
US6035066A (en) * 1995-06-02 2000-03-07 Cognex Corporation Boundary tracking method and apparatus to find leads
JPH09138471A (ja) * 1995-09-13 1997-05-27 Fuji Photo Film Co Ltd 特定形状領域の抽出方法、特定領域の抽出方法及び複写条件決定方法
US6141462A (en) * 1995-10-11 2000-10-31 Dainippon Screen Mfg. Co., Ltd. Image processing using adjoining relationships between image parts
US5875040A (en) * 1995-12-04 1999-02-23 Eastman Kodak Company Gradient based method for providing values for unknown pixels in a digital image
JP2836681B2 (ja) * 1997-01-14 1998-12-14 日本電気株式会社 パタンマッチング符号化方法及び符号化装置
US6097839A (en) * 1997-03-10 2000-08-01 Intermec Ip Corporation Method and apparatus for automatic discriminating and locating patterns such as finder patterns, or portions thereof, in machine-readable symbols
US6128414A (en) * 1997-09-29 2000-10-03 Intermec Ip Corporation Non-linear image processing and automatic discriminating method and apparatus for images such as images of machine-readable symbols
US6249606B1 (en) * 1998-02-19 2001-06-19 Mindmaker, Inc. Method and system for gesture category recognition and training using a feature vector
US6141464A (en) * 1998-03-30 2000-10-31 Xerox Corporation Robust method for finding registration marker positions
JP4604439B2 (ja) * 1999-08-19 2011-01-05 ソニー株式会社 画像処理装置及び画像処理方法、並びに記録媒体
US6813376B1 (en) * 1999-10-29 2004-11-02 Rudolph Technologies, Inc. System and method for detecting defects on a structure-bearing surface using optical inspection
US6361910B1 (en) * 2000-02-03 2002-03-26 Applied Materials, Inc Straight line defect detection
CN1218279C (zh) * 2000-09-07 2005-09-07 皇家菲利浦电子有限公司 数字图象的分割
FR2818855A1 (fr) * 2000-12-26 2002-06-28 Koninkl Philips Electronics Nv Procede de traitement d'images
US7302111B2 (en) * 2001-09-12 2007-11-27 Micronic Laser Systems A.B. Graphics engine for high precision lithography
JP3639825B2 (ja) * 2002-04-03 2005-04-20 キヤノン株式会社 動画像表示方法、プログラム、コンピュータ可読記憶媒体、及び動画像表示装置
US6776690B2 (en) * 2002-08-19 2004-08-17 Hitachi Global Storage Technologies Netherlands B.V. Storage device slider with sacrificial lapping extension
US7251059B2 (en) * 2002-10-16 2007-07-31 Xerox Corporation System for distinguishing line patterns from halftone screens in image data
JP2007503656A (ja) * 2003-05-20 2007-02-22 コーニンクレッカ　フィリップス　エレクトロニクス　エヌ　ヴィ エッジ方向の推定
JP2007503641A (ja) * 2003-08-25 2007-02-22 コーニンクレッカ　フィリップス　エレクトロニクス　エヌ　ヴィ 画像強調
US9769354B2 (en) 2005-03-24 2017-09-19 Kofax, Inc. Systems and methods of processing scanned data
US7587260B2 (en) * 2006-07-05 2009-09-08 Battelle Energy Alliance, Llc Autonomous navigation system and method
US8271132B2 (en) * 2008-03-13 2012-09-18 Battelle Energy Alliance, Llc System and method for seamless task-directed autonomy for robots
US7801644B2 (en) * 2006-07-05 2010-09-21 Battelle Energy Alliance, Llc Generic robot architecture
US7620477B2 (en) * 2006-07-05 2009-11-17 Battelle Energy Alliance, Llc Robotic intelligence kernel
US7668621B2 (en) * 2006-07-05 2010-02-23 The United States Of America As Represented By The United States Department Of Energy Robotic guarded motion system and method
US7974738B2 (en) * 2006-07-05 2011-07-05 Battelle Energy Alliance, Llc Robotics virtual rail system and method
US7584020B2 (en) * 2006-07-05 2009-09-01 Battelle Energy Alliance, Llc Occupancy change detection system and method
US8355818B2 (en) * 2009-09-03 2013-01-15 Battelle Energy Alliance, Llc Robots, systems, and methods for hazard evaluation and visualization
US8073564B2 (en) * 2006-07-05 2011-12-06 Battelle Energy Alliance, Llc Multi-robot control interface
US8965578B2 (en) 2006-07-05 2015-02-24 Battelle Energy Alliance, Llc Real time explosive hazard information sensing, processing, and communication for autonomous operation
US8200466B2 (en) 2008-07-21 2012-06-12 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Method for tuning patient-specific cardiovascular simulations
US9576272B2 (en) 2009-02-10 2017-02-21 Kofax, Inc. Systems, methods and computer program products for determining document validity
US8958605B2 (en) 2009-02-10 2015-02-17 Kofax, Inc. Systems, methods and computer program products for determining document validity
US9767354B2 (en) 2009-02-10 2017-09-19 Kofax, Inc. Global geographic information retrieval, validation, and normalization
US9405886B2 (en) 2009-03-17 2016-08-02 The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University Method for determining cardiovascular information
JP5290915B2 (ja) * 2009-09-03 2013-09-18 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
CN102202142B (zh) * 2010-03-26 2014-04-30 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 毛刺检测装置及毛刺检测方法
US8315812B2 (en) 2010-08-12 2012-11-20 Heartflow, Inc. Method and system for patient-specific modeling of blood flow
US8157742B2 (en) 2010-08-12 2012-04-17 Heartflow, Inc. Method and system for patient-specific modeling of blood flow
US9058515B1 (en) 2012-01-12 2015-06-16 Kofax, Inc. Systems and methods for identification document processing and business workflow integration
US10146795B2 (en) 2012-01-12 2018-12-04 Kofax, Inc. Systems and methods for mobile image capture and processing
US9165188B2 (en) 2012-01-12 2015-10-20 Kofax, Inc. Systems and methods for mobile image capture and processing
US8548778B1 (en) 2012-05-14 2013-10-01 Heartflow, Inc. Method and system for providing information from a patient-specific model of blood flow
US8965179B1 (en) * 2012-06-19 2015-02-24 Google Inc. Systems and methods facilitating the generation of automatic transitions in video
US9208536B2 (en) 2013-09-27 2015-12-08 Kofax, Inc. Systems and methods for three dimensional geometric reconstruction of captured image data
US9355312B2 (en) 2013-03-13 2016-05-31 Kofax, Inc. Systems and methods for classifying objects in digital images captured using mobile devices
JP2016517587A (ja) 2013-03-13 2016-06-16 コファックス， インコーポレイテッド モバイル装置を用いて取込まれたデジタル画像におけるオブジェクトの分類
US20140316841A1 (en) 2013-04-23 2014-10-23 Kofax, Inc. Location-based workflows and services
DE202014011407U1 (de) 2013-05-03 2020-04-20 Kofax, Inc. Systeme zum Erkennen und Klassifizieren von Objekten in durch Mobilgeräte aufgenommenen Videos
JP2016538783A (ja) 2013-11-15 2016-12-08 コファックス， インコーポレイテッド モバイル映像データを用いて長尺文書の合成画像を生成するためのシステムおよび方法
US9760788B2 (en) 2014-10-30 2017-09-12 Kofax, Inc. Mobile document detection and orientation based on reference object characteristics
US10242285B2 (en) 2015-07-20 2019-03-26 Kofax, Inc. Iterative recognition-guided thresholding and data extraction
JP6776559B2 (ja) * 2016-03-03 2020-10-28 富士通株式会社 生体画像処理装置、生体画像処理方法および生体画像処理プログラム
US9779296B1 (en) 2016-04-01 2017-10-03 Kofax, Inc. Content-based detection and three dimensional geometric reconstruction of objects in image and video data
CN108242057B (zh) * 2017-09-22 2020-04-07 西安电子科技大学 基于嵌入边界约束因子的局部主动轮廓图像分割方法
US11062176B2 (en) 2017-11-30 2021-07-13 Kofax, Inc. Object detection and image cropping using a multi-detector approach
TWI788967B (zh) * 2021-08-24 2023-01-01 瑞昱半導體股份有限公司 影像處理方法與影像處理電路

Family Cites Families (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4547895A (en) * 1978-10-30 1985-10-15 Fujitsu Limited Pattern inspection system
JPS6012674B2 (ja) * 1979-04-02 1985-04-02 日本電気株式会社 パタ−ン特徴抽出装置
JPS57182877A (en) * 1981-05-06 1982-11-10 Toshiba Corp Detection system for angle change of outline edge
JPS5949071A (ja) * 1982-09-13 1984-03-21 Dainippon Screen Mfg Co Ltd 図形輪郭デ−タ圧縮方法
GB2147474B (en) * 1983-10-03 1987-05-07 Shaken Kk Method of processing character or pictorial image data
JPS62125481A (ja) * 1985-11-26 1987-06-06 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション パタ−ン認識装置
US4876726A (en) * 1986-01-07 1989-10-24 De La Rue Printrak, Inc. Method and apparatus for contextual data enhancement
JPH07120385B2 (ja) * 1987-07-24 1995-12-20 シャープ株式会社 光学的読取り方法
JPH03175591A (ja) * 1989-12-05 1991-07-30 Fuji Xerox Co Ltd 文字認識装置
US5267328A (en) * 1990-01-22 1993-11-30 Gouge James O Method for selecting distinctive pattern information from a pixel generated image
EP0559919B1 (en) * 1991-10-02 1999-03-24 Fujitsu Limited Method for determining orientation of contour line segment in local area and for determining straight line and corner

Also Published As

Publication number Publication date
WO1993007580A1 (fr) 1993-04-15
US5668893A (en) 1997-09-16
EP0559919A1 (en) 1993-09-15
CA2097492C (en) 1999-05-18
DE69228741D1 (de) 1999-04-29
EP0559919B1 (en) 1999-03-24
CA2097492A1 (en) 1993-04-03
US5870494A (en) 1999-02-09
EP0559919A4 (ja) 1994-02-23
DE69228741T2 (de) 1999-09-02
US5586199A (en) 1996-12-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP3387499B2 (ja) 輪郭線分の局所領域における方位決定方法および線分と角の決定方法
CN108898147B (zh) 一种基于角点检测的二维图像边缘平直化方法、装置
Rodehorst et al. Comparison and evaluation of feature point detectors
US7027651B2 (en) Geometric hashing method for model-based recognition of an object
JP2897772B1 (ja) 画像位置合わせ方法、画像位置合わせ装置及び記録媒体
CN106981077B (zh) 基于dce和lss的红外图像和可见光图像配准方法
Wang et al. Recognition and location of the internal corners of planar checkerboard calibration pattern image
CN109325381B (zh) 一种qr码定位和校正方法
US6873712B2 (en) Method for identifying an object image
CN108960267A (zh) 用于模型调整的系统和方法
CN115601407A (zh) 一种红外与可见光图像配准方法
CN112233186A (zh) 基于图像感知的设备气密性检测相机自标定方法
CN111709954A (zh) 一种围棋机器人视觉系统的标定方法
JPH1196372A (ja) 画像処理方法およびその装置、ならびに画像処理用の制御プログラムの記録媒体
JP3460824B2 (ja) 形状認識方法及び装置
Chen et al. Subpixel estimation of circle parameters using orthogonal circular detector
JP3422147B2 (ja) 位置ずれ量検出装置及び画像計測装置
JPH07168941A (ja) 画像処理装置
JPH07220081A (ja) 画像認識装置の図形の切出し方法
Han et al. Non-uniform skew estimation by tensor voting
CN117934818A (zh) 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质
Nhat et al. Chessboard and Pieces Detection for Janggi Chess Playing Robot
CN115880361A (zh) 适用于结构光三维重建系统标定的十字交叉角点检测方法
CN113673518A (zh) 一种目标定位候选位置筛选策略方法
WO2019021264A1 (en) SYSTEM AND METHOD FOR DIGITAL FOOTPRINT CLASSIFICATION

Legal Events

Date Code Title Description
FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080110

Year of fee payment: 5

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090110

Year of fee payment: 6

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100110

Year of fee payment: 7

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees