JP3390859B2 - 画像処理方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、矩形形状を検出す
る画像処理方法、特に２値画像データ上の破損部分のあ
る矩形を検出する画像処理方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】ノイズを含む２次元の「０，１」の２値
画像データ上に存在する例えば画素値「１」で描かれた
破損部分のある複数の矩形を検出する場合、まず検出し
たい矩形の大きさに相当する枠を設定し、その枠により
画像の左上から右下にラスター走査する。そして、各位
置で枠の中に存在する値「１」の画素の数を計測し、そ
の画素数と枠の周囲長（画素数）に対する比を計算す
る。この計算した比があらかじめ設定したしきい値より
大きければ、その位置に矩形が存在することになる。

【０００３】図２は２値画像データの一例を示す図であ
り、横幅Ｘと高さ（縦幅）Ｙの画素数の大きさを持って
いる。そして、あらかじめ設定したある大きさの枠４を
走査してこの２値画像の中から破損のある矩形５を検出
する。このとき、枠４は上記検出したい矩形４と同じ大
きさに相当する矩形枠となっており、図３に示すように
横幅Ｗと高さ（縦幅）Ｈの画素数の大きさを持ってい
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ような画像処理においては、画素をアクセスする回数が
多く、処理時間が長くかかるという問題点があった。

【０００５】すなわち、対象となる画像の横幅をＸ、高
さをＹとし、検出する矩形の横幅をＷ（≦Ｘ）、高さを
Ｈ（≦Ｙ）とすると、ある位置での枠の中に存在する値
「１」の画素の数の計測には、２Ｗ＋２Ｈ−４回の画素
のアクセスが必要である。したがって、ラスター走査に
よるアクセス総数Ｎは、次式のようになる。

【０００６】Ｎ＝（２Ｗ＋２Ｈ−４）・（Ｘ−Ｗ＋１）
・（Ｙ−Ｈ＋１） 上式からわかるように、画像の大きさに対して比較的小
さな矩形を検出する場合は、アクセス総数は非常に大き
な値となる。例えば、画素サイズが１００×１００で矩
形の大きさが１０×１０ならば、アクセス総数ＮはＮ＝
９１×９１×３６＝２９８１１６となり、非常に大きな
回数となる。

【０００７】本発明は、上記のような問題点に着目して
なされたもので、矩形を検出する際の画素のアクセス総
数を減らすことができ、高速処理が可能な画像処理方法
を提供することを目的としている。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明に係る画像処理方
法は、入力されたＸ，Ｙ方向の２次元の２値画像の中の
検出すべき矩形の大きさに相当する枠を設定し、この枠
により画像をラスター走査して任意の位置での枠の中に
ある特定画素値の画素数を計測することによりその位置
での矩形を検出する画像処理方法において、入力画像と
同じ大きさの二つの画像領域を用意し、一方の画像領域
にＸ方向の画素値を累積した累積値を書き込み、もう一
方の画像領域にＹ方向の画素値を累積した累積値を書き
込み、これらの二つの累積画像の各対応する画素の値を
それぞれ加算した結果と同対応する画素の値をそれぞれ
減算した結果に基づいて前記枠の中にある特定画素値の
画素数を計測するようにしたものである。

【０００９】（２）また上記の方法において、枠の中に
ある特定画素値の画素数の計測に入力画像データを用い
るようにしたものである。

【００１０】（３）また、上記の方法において、二つの
累積画像の各対応する画素の値をそれぞれ加算した結果
を一方の画像領域に再保存し、同対応する画素の値をそ
れぞれ減算した結果をもう一方の画像領域に再保存する
ようにしたものである。

【００１１】

【発明の実施の形態】本発明に係る画像処理方法は、ノ
イズを含む２値の入力画像データ上に存在する破損部分
のある矩形を検出するものであり、入力されたＸ，Ｙ方
向の２次元の２値画像の中の検出すべき矩形の大きさに
相当する枠を設定し、この枠により画像をラスター走査
して任意の位置での枠の中にある特定画素値の画素数を
計測することによりその位置での矩形の存在を検出する
ものである。

【００１２】具体的には、入力画像と同じ大きさの二つ
の画像領域を用意し、一方の画像領域にＸ方向の画素値
を累積した累積値を書き込み、もう一方の画像領域にＹ
方向の画素値を累積した累積値を書き込み、これらの二
つの累積画像の各対応する画素の値をそれぞれ加算した
結果と同対応する画素の値をそれぞれ減算した結果に基
づいて前記枠の中にある特定画素値の画素数を計測する
ようにしたものである。

【００１３】更には、上記枠の中にある特定画素値の画
素数の計測に入力画像データを用いるようにし、また、
二つの累積画像の各対応する画素の値をそれぞれ加算し
た結果を一方の画像領域に再保存し、同対応する画素の
値をそれぞれ減算した結果をもう一方の画像領域に再保
存するようにしたものである。

【００１４】次に、上述の画像処理について、図１によ
り詳細に説明する。なお、入力２値画像データ及び矩形
検出のための枠は、図２及び図３に示すものと同じであ
るので説明は省略する。

【００１５】まず、図１に示す入力画像１と同じ大きさ
の２枚の画像を用意し、それらをＸ方向累積画像２ａ、
Ｙ方向累積画像２ｂとする。また、入力画像１をＩＰ
（ｘ，ｙ）、Ｘ方向累積画像２ａをＸＰ（ｘ，ｙ）、Ｙ
方向累積画像２ｂをＹＰ（ｘ，ｙ）とする。ただし、ｘ
＝１，２，３，……，Ｘ、ｙ＝１，２，３，……，Ｙで
ある。

【００１６】そして、入力画像１の各行に対して、左か
ら右へ累積処理を行いながら、累積値を対応するＸ方向
累積画像２ａの各画素に書き込む。同様に、各列に対し
て上から下へ累積処理を行いながら、累積値を対応する
Ｙ方向累積画像２ｂの各画素に書き込む。

【００１７】ここで、検出したい矩形の左上の座標をｘ
１，ｙ１とし、右下の座標をｘ２，ｙ２とすれば、矩形
の４辺の値「１」の画素数は、次式で与えられる。

【００１８】上辺：ＸＰ（ｘ２，ｙ１）−ＸＰ（ｘ１，
ｙ１）＋ＩＰ（ｘ１，ｙ１） 下辺：ＸＰ（ｘ２，ｙ２）−ＸＰ（ｘ１，ｙ２）＋ＩＰ
（ｘ１，ｙ２） 左辺：ＹＰ（ｘ１，ｙ２）−ＹＰ（ｘ１，ｙ１）＋ＩＰ
（ｘ１，ｙ１） 右辺：ＹＰ（ｘ２，ｙ２）−ＹＰ（ｘ２，ｙ１）＋ＩＰ
（ｘ２，ｙ１） また、重複する矩形の４隅の画素を考慮すると、矩形全
体の値「１」の画素数は、次式のようになる。

【００１９】ＸＰ（ｘ２，ｙ１）−ＸＰ（ｘ１，ｙ１）
＋ＩＰ（ｘ１，ｙ１）＋ＸＰ（ｘ２，ｙ２）−ＸＰ（ｘ
１，ｙ２）＋ＩＰ（ｘ１，ｙ２）＋ＹＰ（ｘ１，ｙ２）
−ＹＰ（ｘ１，ｙ１）＋ＩＰ（ｘ１，ｙ１）＋ＹＰ（ｘ
２，ｙ２）−ＹＰ（ｘ２，ｙ１）＋ＩＰ（ｘ２，ｙ１）
−ＩＰ（ｘ１，ｙ１）−ＩＰ（ｘ２，ｙ１）−ＩＰ（ｘ
１，ｙ２）−ＩＰ（ｘ２，ｙ２） 更にこれを整理すると、次の式のようになる。

【００２０】−｛ＸＰ（ｘ１，ｙ１）＋ＹＰ（ｘ１，ｙ
１）｝−｛ＸＰ（ｘ１，ｙ２）−ＹＰ（ｘ１，ｙ２）｝
＋｛ＸＰ（ｘ２，ｙ１）−ＹＰ（ｘ２，ｙ１）｝＋｛Ｘ
Ｐ（ｘ２，ｙ２）＋ＹＰ（ｘ２，ｙ２）｝＋ＩＰ（ｘ
１，ｙ１）−ＩＰ（ｘ２，ｙ２） 次に、上述の二つの累積画像２ａ，２ｂの対応する画素
毎に、加算と減算を行う。この加算結果Ａ及び減算結果
Ｂは、次式で表される。

【００２１】Ａ＝ＸＰ（ｘ，ｙ）＋ＹＰ（ｘ，ｙ） Ｂ＝ＸＰ（ｘ，ｙ）−ＹＰ（ｘ，ｙ） そして、加算結果ＡをＸ方向累積画像２ａに、減算結果
ＢをＹ方向累積画像２ｂに再度保存する。

【００２２】ＸＰ（ｘ，ｙ）＝Ａ ＹＰ（ｘ，ｙ）＝Ｂ この加減算と保存を全ての画素について行うと、図１に
示す加算画像３ａ及び減算画像３ｂが得られる。

【００２３】以上の結果、入力画像と二つの累積画像を
用いると、ある位置での枠の中に存在する値「１」の画
素の数は、次式から計算することができる。

【００２４】−ＸＰ（ｘ１，ｙ１）−ＸＰ（ｘ１，ｙ
２）＋ＹＰ（ｘ２，ｙ１） ＋ＸＰ（ｘ２，ｙ２）−ＩＰ（ｘ１，ｙ１）−ＩＰ（ｘ
２，ｙ２） すなわち、矩形の大きさに関係なく６画素のアクセスで
済むことになる。したがって、前述のラスター走査によ
るアクセス総数Ｎは、次式で与えられる。

【００２５】Ｎ＝６（Ｘ−Ｗ＋１）・（Ｙ−Ｈ＋１） これにより、アクセス総数は従来方法の６／（２Ｗ＋２
Ｈ−４）＝３／（Ｗ＋Ｈ−２）倍となる。仮に、矩形の
大きさが、１０×１０ならば、６分の１になる。これ
は、検出する矩形の大きさが大きくなるほど効果が現れ
る。

【００２６】更に、アクセスする６画素の内入力画像の
２画素はそれぞれ値「０」か「１」であるので、ＩＰ
（ｘ１，ｙ１）−ＩＰ（ｘ２，ｙ２）は、「−１」，
「０」，「＋１」の３つの値を取る。これは、矩形がそ
れほど小さくなければ、この２つの画素を省略しても誤
差は小さく、問題がないことを示している。したがっ
て、アクセス総数Ｎは、次式で与えられる数となる。

【００２７】Ｎ＝４（Ｘ−Ｗ＋１）・（Ｙ−Ｈ＋１） これで、アクセス総数は２／（Ｗ＋Ｈ−２）倍まで低減
することができ、更に高速処理が可能となる。

【００２８】ここで、以上実施例で述べた画像処理は、
例えば自車両の前方を走るトラックなどの車両を対象画
像とし、この車両をモニタして検出する場合に有効であ
る。この場合、ほぼ矩形形状の車両のエッジ（境界）の
情報を得て、その前方の車両の位置を判別したりするこ
とができ、事故防止、追突防止が可能となり、自動運転
等への応用も可能である。

【００２９】また、上記の用途の他に、例えばプリント
基板上に配設する部品のパターン位置検出や、ＦＡＸ
（ファクシミリ）画像に含まれる矩形図面のデータ抽
出、矩形図形の位置検出等にも極めて有効である。

【００３０】また対象形状としては、正方形、長方形等
の縦横比に関係なく矩形であれば良く、例えば凸字状の
図形であれば左右の上側の部分が破損した矩形となる。
但し、多角形ではなく円形の場合は四隅に破損のある矩
形として扱うには問題がある。

【００３１】すなわち、設定枠（矩形）のエッジとその
対象図形のエッジの一致する数（画素数）と矩形全周の
エッジ数（画素数）との比が上述の実施例で８０％以上
とすると丸形は不可となる。しかし、エッジの一致率を
５０％や４０％に低下させれば対応可能となり、高速検
出処理が行えるが、この場合誤認識率が高くなり、実情
に添わなくなる。よって、用途により多少相違するが、
一致率は６０％以上に設定することが望ましい。

【００３２】なお、上述の破損とは対象画像のエッジを
適正に認識できないときに生じるエッジの欠けを意味し
ている。これは、本画像処理が対象画像のエッジデータ
の処理を行うものであるので、基になるエッジデータが
何らかの原因で破損している場合があることによる。

【００３３】例えば、画像認識で得られたデータに対す
る２値化処理によるエッジ検出の際に、対象矩形のエッ
ジが周囲とのコントラストがなく明確に現れない場合
や、ＦＡＸ等で画像データが転送されてくる際の信号伝
達中に信号が変形する場合など、ノイズにより破損が生
じ、エッジが不明瞭なことがあり、これを破損とするも
のである。

【００３４】本実施例では、このようなノイズや破損の
ある場合でも、矩形を簡単な処理で高速に検出すること
ができる。

【００３５】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、２値画
像データ上に存在する矩形を検出する上で、用意した２
枚の作業用の画像に簡単な累積処理と加減算をあらかじ
め行うことで、高速に矩形検出ができる。検出したい矩
形の横幅をＷ、高さをＨとすると、従来の方法に比べて
（Ｗ＋Ｈ−２）／２倍の処理速度が得られる。

【００３６】また、画像上に大きさの異なる矩形が存在
し、ＷとＨを変化させ、繰り返し検出処理を行う場合、
最初に累積処理と加減算が施された作業用画像をそのま
ま再利用することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係る画像処理方法を示す説明図

【図２】 ２値画像データの一例を示す説明図

【図３】 矩形枠を示す説明図

【符号の説明】

１ 入力画像 ２ａ Ｘ方向累積画像 ２ｂ Ｙ方向累積画像 ３ａ 加算画像 ３ｂ 減算画像 ４ 矩形枠 ５ 矩形

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力されたＸ，Ｙ方向の２次元の２値画
   像の中の検出すべき矩形の大きさに相当する枠を設定
   し、この枠により画像をラスター走査して任意の位置で
   の枠の中にある特定画素値の画素数を計測することによ
   りその位置での矩形を検出する画像処理方法において、
   入力画像と同じ大きさの二つの画像領域を用意し、一方
   の画像領域にＸ方向の画素値を累積した累積値を書き込
   み、もう一方の画像領域にＹ方向の画素値を累積した累
   積値を書き込み、これらの二つの累積画像の各対応する
   画素の値をそれぞれ加算した結果と同対応する画素の値
   をそれぞれ減算した結果に基づいて前記枠の中にある特
   定画素値の画素数を計測するようにしたことを特徴とす
   る画像処理方法。
2. 【請求項２】 枠の中にある特定画素値の画素数の計測
   に入力画像データを用いるようにしたことを特徴とする
   請求項１記載の画像処理方法。
3. 【請求項３】 二つの累積画像の各対応する画素の値を
   それぞれ加算した結果を一方の画像領域に再保存し、同
   対応する画素の値をそれぞれ減算した結果をもう一方の
   画像領域に再保存するようにしたことを特徴とする請求
   項１または２記載の画像処理方法。