JP3428251B2 - 閉曲線抽出方法及び装置 - Google Patents
閉曲線抽出方法及び装置Info
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Description
に関し、特に、いわゆる物体認識処理におけるモデムベ
ーストマッチング法の特徴マッチングに適した特徴要素
の抽出に有用なものである。
体認識処理では、物体を構成する直線、円弧といった幾
何学的特徴データ(特徴要素)の集合であるモデルと、
画像から抽出した対象物の特徴要素とを比較して、対象
物の認識を行う。この比較は、対象物を構成する直線、
円弧、円を特徴要素として抽出し、これら対象物の特徴
要素のモデルの特徴要素に対する相関(特徴マッチン
グ)をとることにより行われる。
分空間フィルタ等の鮮鋭化処理を施すことによりエッジ
部分を強調した画像データ(エッジ画像データ)を作成
し、これからエッジ画素が連なってなるエッジ線分デー
タ(エッジチェーン)を抽出することにより行われる。
出することは、実際には非常に難しい。その理由は、
「円」は正面から見れば円形であっても、対象物が斜め
に傾いていたり、画像中心から離れた位置にある場合な
どでは、見掛け上「楕円」になるためである。
制約が少ない「閉曲線」を特徴要素として用いること
が、物体認識には有利であると考えた。
チェーン抽出方法では「曲線」のエッジチェーンを抽出
することはできるが、図56に示す完全な閉曲線100
もしくは略閉曲線101と、他の単なる開曲線110〜
112とを区別することはできない。
いが、もう数ピクセルで始点Psと終点Pe間が埋まっ
て閉曲線となるような曲線を言う。また、本明細書では
完全閉曲線と略閉曲線を、特に区別する必要がない限
り、閉曲線と総称する。
ン等の曲線データから完全閉曲線データあるいは略閉曲
線データを他と区別して抽出することである。
これを完全閉曲線化することを、本発明の更なる課題と
する。
ように、完全閉曲線もしくは略閉曲線となる部分102
を曲線上に持っているが、端部に髭のような部分122
が付いているため、始点Psと終点Peとの間が離れて
いるエッジチェーンがある。髭部分122は、実際の画
像データでは照明の加減や方向など環境条件の影響によ
るノイズがあり、また対象物自体の汚れや傷などによる
ノイズがあるため、本来は閉曲線あるいは略閉曲線であ
るべきものに付いてしまうと考えられる。
120,121をそのまま用いて特徴マッチングを行う
と、髭部分122のためにマッチング性能が著しく低下
する。
ように、それ自身が完全閉曲線もしくは略閉曲線であっ
ても、途中に大きな歪が生じて波打ったような部分13
2を含むエッジチェーンがある。波部分132も、実際
の画像データでは照明の加減や方向などの環境条件の影
響によるノイズがあり、また対象物自体の汚れや傷など
によるノイズがあるために、本来は滑らかな閉曲線ある
いは略閉曲線であるべきものに付いてしまうと考えられ
る。
曲線130もしくは略閉曲線131をそのまま用いて特
徴マッチングを行うと、波部分132のためにマッチン
グ性能が著しく低下する。従って、髭部分122がある
場合と同様、間違ったマッチング結果が出る可能性が多
く、最終的な物体認識の候補に多くの誤認識結果を含む
原因となる。
法は、モデルベーストマッチング法により物体認識処理
を行う際に用いる特徴マッチングに適した特徴要素を画
像から抽出する方法であって、略閉曲線抽出手段によ
り、曲線データから始点と終点との間の距離及び曲線に
外接する長方形の対角線の長さが、これら始終点間の距
離と対角線の長さとの比を指標とする所定の条件を満た
すか否かを検査するステップ、及び、略閉曲線抽出手段
により、同条件を満たした曲線データを略閉曲線データ
として前記特徴要素とするステップからなることを特徴
とする方法、あるいは、モデルベーストマッチング法に
より物体認識処理を行う際に用いる特徴マッチングに適
した特徴要素を画像から抽出する方法であって、完全閉
曲線抽出手段により、曲線データから始点と終点との位
置関係が所定の条件を満たすか否かを検査するステッ
プ、完全閉曲線抽出手段により、同条件を満たした曲線
データを完全閉曲線データとして前記特徴要素とするス
テップ、略閉曲線抽出手段により、同条件を満たさない
曲線データについては同曲線データが示す曲線の始点と
終点との間の距離及び曲線に外接する長方形の対角線の
長さが、これら始終点間の距離と対角線の長さとの比を
指標とする所定の条件を満たすか否かを検査するステッ
プ、略閉曲線抽出手段により、同条件を満たした曲線デ
ータを略閉曲線データとするステップ、及び、補完手段
により、前記略閉曲線データの始点と終点との間を補完
して完全閉曲線データとして前記特徴要素とするステッ
プからなることを特徴とする方法、あるいは、始終点間
の距離と対角線の長さとの比を指標とする前記所定の条
件は、始終点間の距離dと対角線の長さLとの比d/L
が閾値a未満であることを特徴とする方法、あるいは、
始点と終点との位置関係が満たす前記所定の条件は、始
点を中心とする周囲1ピクセル以下の範囲に終点が位置
することであることを特徴とする方法である。
ベーストマッチング法により物体認識処理を行う際に用
いる特徴マッチングに適した特徴要素を画像から抽出す
る装置であって、曲線データを入力し、曲線の始点と終
点との位置関係が所定の条件を満たすか否かの検査によ
り、完全閉曲線データと開曲線データとを分離する完全
閉曲線抽出部と、開曲線データについて始点と終点との
間の距離及び曲線に外接する長方形の対角線の長さと
が、同始終点間の距離と対角線の長さとの比を指標とす
る所定の条件を満たすか否かの検査により、略閉曲線デ
ータと開曲線データとを分離する略閉曲線抽出部と、略
閉曲線データから始点と終点との間を補完して完全閉曲
線データを得る補完部とを具備することを特徴とする装
置、あるいは、始点と終点との位置関係が満たす前記所
定の条件は、始点を中心とする周囲1ピクセル以下の範
囲に終点が位置すること、始終点間の距離と対角線の長
さとの比を指標とする前記所定の条件は、始終点間の距
離dと対角線の長さLとの比d/Lが閾値a未満である
ことであることを特徴とする装置である。
施の形態を、その数例について説明する。
全閉曲線とそうでない曲線の各エッジチェーンの様子を
示す。完全閉曲線の場合は図2(A)に示すように始点
Psを中心とする周囲1ピクセル以下の範囲に終点Pe
が存在するが、そうでない曲線(略閉曲線を含む開曲
線)の場合は始点Psを中心とする周囲1ピクセル以下
の範囲から外れた所に終点Peが位置する。この点に着
目すると、始点と終点間の位置関係が所定の条件を満す
か否かを検査することにより、対象とする曲線データが
完全閉曲線データであるか否かを判断することができ
る。つまり、完全閉曲線データを他と区別して抽出する
ことができる。
うに対象曲線データ1についてUV直交座標系を設定
し、始点Psの座標(Us,Vs)と終点Peの座標
(Ue,Ve)とから、これらの位置関係が次の式
(1)と式(2)を同時に満たすか否かを検査すること
により、曲線データ1が完全閉曲線データか否かを判断
する。なお、直交座標系をどのように設定するかは自由
であるが、U軸を画面上の水平右方向にとり、V軸を垂
直下方向にとるのが視覚的に判り易くて良い。UV各軸
の単位は1ピクセルである。
に満たされる場合は対象とした曲線データが完全閉曲線
データであり、少なくとも1つが満たされない場合は完
全閉曲線データではなく、略閉曲線データか、あるいは
単なる開曲線データである。
は、始点と終点との位置関係だけでは決まらない。
(A)に例示する曲線は略閉曲線と呼ぶことに異論はな
いが、始点Psと終点Peとの間の距離が図3(A)と
同じ大きさであっても、図3(B)に例示するように全
体が小さい曲線は略閉曲線とは呼べない。また、全体の
大きさが図3(A)と同じであっても、図3(C)に例
示するように始点Psと終点Peとの間の距離が大きい
曲線も略閉曲線とは呼べない。従って、略閉曲線かそう
でない単なる開曲線かは、始終点間の距離と、その曲線
の幾何学的条件との相対関係で判断する必要がある。
の距離と、曲線に外接する長方形の対角線の長さとの比
を指標として所定の条件が満たされるか否かにより検査
することができる。
か否かの判断に際して、図4に示すように曲線に外接す
る長方形として、簡単のためにU軸とV軸にそれぞれ平
行な辺を有する長方形7を考える。
直交座標系における始点Ps(Us,Vs)と終点Pe
(Ue,Ve)との間の距離dと、U軸及びV軸に平行
な長方形7で曲線を囲んだ時の同長方形7の対角線の長
さLとを用い、これらdとLが次式(3)を満たすか否
かを検査する。ここで、式(3)中の値aは、略閉曲線
であると判断することができる許容範囲のしきい値を表
わすための始終点間の距離と対角線の長さとの比であ
り、予め実験等により設定する。なお、a>0,d>
0,L>0としている。
式(5)で示される。但し、図4に示すように、対角線
の両端点の座標として、座標原点に近い方を(Umi
n,Vmin)、遠い方を(Umax,Vmax)とし
ている。
ならば式(3)を用いれば良いのだが、計算コストを考
えると、式(4)及び式(5)中の1/2乗の演算が不
要になるように、式(3)の両辺を2乗した次式(6)
を用いるのが望ましい。
が満たされる場合は対象曲線データ1は略閉曲線データ
であり、満たされない場合は単なる開曲線データであ
り、これによって略閉曲線データを他と区別して抽出す
ることができる。
の大きさに対して始点と終点間の距離が十分小さいこと
から、略閉曲線データをそのままモデルとの特徴マッチ
ングに用いても、完全閉曲線データに比べてマッチング
性能の低下は殆どない。
間を、何らかの方法により補完して完全閉曲線化してお
くと、特徴マッチングでの取扱いが簡単になることがあ
る。
をあげると、図5に示すように、略閉曲線データ4の始
点Psと終点Peとの間を直線8で補完する方法が簡単
で良い。
点Peとを通る直線により達成することができる。
チャートにより具体的処理例を説明する。図1におい
て、曲線データを1つあるいは複数入力すると(ステッ
プS1)、1つを対象とし(ステップS2)、まずステ
ップS3にて、対象曲線データの始点と終点との位置関
係が前式(1)及び(2)を満足するか否かを検査する
ことにより、完全閉曲線データか否かを判断する。
保存し(ステップS4)、ステップS7に進む。完全閉
曲線データでなければ、ステップS5にて、対象曲線デ
ータの始点と終点との間の距離と曲線に外接する長方形
の対角線の長さとが、前式(6)または(3)を満足す
るか否かを検査することにより、略閉曲線データか単な
る開曲線データかを判断する。
て始点と終点との間を直線で補完し、完全閉曲線化して
データを保存し(ステップS4)、ステップS7に進
む。略閉曲線データでない場合もステップS7に進む。
線データが残っていれば、ステップS2に戻って対象曲
線データを更新し、上述したステップS3以降の手順を
繰り返えす。更新すべき曲線データが何もなければ、処
理を終了する(ステップS8)。
装置の構成例を説明する。図6に示す装置10は完全閉
曲線抽出部11と、略閉曲線抽出部12と、補完部13
からなっている。
力すると、それの始点と終点との位置関係が前式(1)
及び(2)が示す条件を満たすか否かを検査し、満たす
ものを完全閉曲線データ2と判断し、満たさないものを
非完全閉曲線(開曲線)データ3と判断して、2種類に
分離する。
全閉曲線抽出部11から入力し、始点と終点との間の距
離と曲線に外接する長方形の対角線の長さとの相対関係
が前式(6)または(3)の条件を満たすか否か検査
し、満たすものを略閉曲線データ4と判断し、満たさな
いものを単なる開曲線データ6と判断して、2種類に分
離する。
抽出部12から入力し、その始点と終点との間を直線で
結んで補完し、完全閉曲線データ5とする。
Uを用い、図1等に示した手法をソフトウェアに展開す
ることによりCPUを動作させるように構成することが
できる。
は、図7(A)に例示するような曲線上に略閉曲線もし
くは完全閉曲線となり得る部分21を持つ曲線データ2
0であっても、髭部分22が付いているために始点Ps
と終点Peが離れている場合は単なる開曲線として判断
することになる。
っている部分(狭部)23を境目にして略閉曲線もしく
は完全閉曲線となり得る部分21だけを切り取れば、こ
の部分21を特徴マッチングに用いることによりマッチ
ング性能が向上するはずである。
分(狭部)23を検出する必要があるが、基本的には曲
線データの曲線を構成する点(位置情報を持っている)
を、総当りで検査することで実現することができる。し
かし、曲線が大きい場合には点数が多くなるから検査回
数が膨大なものとなる。
曲線データ20を最小自乗法等を用いて直線及び円弧の
連なり30に近似すると、原曲線上の狭部23のような
曲線上で大きな変化のある部分を、近似に用いた直線
(以下、近似直線と呼ぶ)や、近似に用いた円弧(以
下、近似円弧と呼ぶ)などの近似線31の端点の対とし
て検出することができる。
が互いに近傍に位置すれば、これらの2点は原曲線上の
狭部に相当することになり、これらの2点を基に完全閉
曲線または略閉曲線となる部分を切断して取り出せば良
いのである。どの程度が近傍かは適宜定めれば良い。な
お、互いに近傍に位置する2点は必ずしも端点どうしの
必要はなく、端点と近似直線上の点であっても良い。
ては、原曲線に対して後述の如く切断候補点、連続区
間、切断始点、切断終点、連続区間が直線で近似された
ものか円弧で近似されたものかの区別、という切断候補
点データを作成しておくと都合が良い。
線の各端点に対応した原曲線上の点であり、原曲線から
完全閉曲線あるいは略閉曲線を切り出すための基本的な
候補である。
る原曲線上の部分である。切断始点とは図8に示すよう
に、連続区間24の両側の切断候補点のうち、始点側の
点25を言う。また切断終点とは連続区間24の終点側
の点26を言う。なお、始点側か終点側かは、原曲線の
両端2点のどちらを始点とし、どちらを終点とするかに
より適宜決めれば良いことである。
9に、切断候補点データを作成する装置の構成例を示
す。この切断候補点データ作成装置40は近似処理部4
1と、端点データ抽出部42と、データ設定部43から
構成されている。
線データ20を直線及び円弧の連なり30に近似する処
理を行うものである。端点データ抽出部42は、このよ
うな近似処理の結果41Aから、各近似線の端点データ
(位置情報)42Aを抽出するものである。データ設定
部43は、端点データ42Aと近似処理結果41Aと原
曲線データ20から、原曲線上の切断候補点、連続区
間、連続区間が直線で近似されたものか円弧で近似され
たものかの区別、切断始点と切断終点の区別を、必要デ
ータとして設定する。
2点とは、近似線の端点どうしに限らず、端点と近似直
線上の点であっても良いことから、上述した切断候補点
データを用いることにより、後述の如く、狭部をなす互
いに近傍に位置する2点の検出には幾つかの手法が考え
られる。
つの切断候補点の間の距離を計算し、得られた距離が狭
まっていると判断するに足りる許容距離L1 の範囲内に
あれば、これらを互いに近傍に位置する2点として検出
することができる。図10に例示する点データPbas
e,Pを用いれば、この条件は次式(7)で示される。
断候補点であり、その座標を(Ubase,Vbas
e)で表わす。Pは検査の対象となる切断候補点であ
り、その座標を(U,V)で表わす。なお、式(7)の
両辺を2乗した式を条件として用いてもよい。
断候補点どうしでは狭部を検出することができない場合
でも、図11に示すように、1つの切断候補点Pと、近
似直線に対応する連続区間即ち直線連続区間上の中間点
P1 とによる狭部が存在することがある。
た垂線と当該近似直線との交点に対応する原曲線(直線
連続区間)上の点を直線切断候補点として、切断候補点
と直線切断候補点との距離を計算し、得られた距離が狭
まっていると判断するに足りる許容距離L1 の範囲内に
あれば、これらを互いに近傍に位置する2点と検出す
る。図11に例示する点データP,P1 を用いると、こ
の条件は次式(8)で示される。この場合も、式(8)
の両辺を2乗した式を条件に用いることができる。
を(U,V)で表わす。P1 は直線切断候補点、即ち切
断候補点Pから近似直線へ降ろした垂線と同近似直線と
の交点に対応する原曲線20上の点であり、その座標を
(U1 ,V1 )で表わす。
出には、後述の如く、切断候補点を基準にして近似直
線を更新することにより該当する直線切断候補点を順次
探索する場合と、近似直線を基準にして切断候補点を
更新することにより該当する直線切断候補点を順次探索
する場合、との2種類がある。
線抽出)次に、図12〜図20を参照して、切断候補点
どうしの狭部検出による閉曲線抽出の例を説明する。
ャートを示し、ステップS11〜S24からなる。
等により直線と円弧の連なりに近似する。そして、前述
した如く近似で得られる端点データから、切断候補点、
連続区間、切断始点、切断終点なる各データを作成し、
後述の如く利用する。
3に×印で例示するように、切断候補点を設定する(ス
テップS11)。なお、図13中の符号1〜9は連続区
間を示しており、数字の小さいものほど始点側の連続区
間とする。
ために、「tail(テール)」と「head(ヘッド)」とい
う識別用語を導入し、図14に示すように、原曲線20
上の始めの連続区間を「tail」に設定する(ステップS
12)。これは初期データ設定である。
il」の次の連続区間を「head」に設定する(ステップS
13)。
するか否かを判定し(ステップS14)、図19の如く
存在しない場合は処理を終了し(ステップS24)、存
在する場合は次のステップS15に移る。
続区間の切断始点と「head」の連続区間の切断終点とが
狭部をなすか否かを前式(7)により検査する。
連続区間の切断始点から「head」の連続区間の切断終点
までの区間を、閉曲線候補データとして原曲線データか
ら抽出する(ステップS16)。その区間の例を図16
に符号27で示す。
移る。これについては後で述べる。
テップS17にて、閉曲線データか否かを検査する。こ
こでは、先に第1実施例で説明した手法により検査す
る。即ち、閉曲線候補データの始点と終点との位置関係
が前述の式(1)及び式(2)を満たすか否かを検査す
ることにより、完全閉曲線データか否かを判断する。ま
た、図17に示すように、完全閉曲線データでない場合
は、その始終点の距離dと外接長方形7の対角線の長さ
Lとが前述の式(3)または式(6)を満たすか否かを
検査することにより、略閉曲線データか否かを判断す
る。更に、略閉曲線データであれば、必要に応じて、そ
の始終点間を例えば直線で補完して完全閉曲線データと
する。
判断されたもの(完全閉曲線データ、略閉曲線データ)
は、そのデータを保存する(ステップS18)。また、
原曲線が更に続くか否かを判断し(ステップS19)、
続かなければ処理を終了する(ステップS24)。原曲
線がまだ続く場合は、別の閉曲線候補を探すため、「ta
il」を今までの「head」の次の連続区間に設定し直し
(ステップS20)、ステップS13に進んで前記(II
I)項から手順を繰り返えす。
データが単なる開曲線であると判った場合は、そのデー
タをクリアし(ステップS21)、ステップS22に移
る。
続区間が最後のものか否かを判定する。最後の連続区間
であれば、狭部探索を続けるためにステップS20に移
り、「tail」の連続区間を現在のものから、図18に示
すように次の連続区間に設定し直し、ステップS13に
進んで前記(III)項から手順を繰り返えす。「head」が
最後の連続区間でなければ、同じく狭部探索を続けるた
めに、今度は「head」の連続区間を現在のものから、図
15に示すように次の連続区間に設定し(ステップS2
3)、ステップS14に進んで前記(IV)項の手順から
繰り返えす。
うしにより互いに近傍に位置する2点(狭部)を検出す
る装置(狭部検出装置と呼ぶ)の構成例を説明する。図
20に示す狭部検出装置50は距離計算部51と、デー
タ比較部52からなっている。距離計算部51は基準と
した切断候補点(切断始点)と対象とする切断候補点
(切断終点)との間の距離を、例えば前述の式(7)の
左辺の計算により求める。データ比較部52は計算した
距離のデータを予め設定した許容距離L1 と比較し、同
式(7)が満たされるか否かを判定し、その結果53を
出力する。式(7)が満たされれば(Yes)、2点が互
いに近傍に位置して、狭部になっている。
閉曲線抽出:その1)次に、図21〜図27を参照し
て、切断候補点を基準として近似直線を更新することに
より同点と狭部をなす直線切断候補点を探索する場合の
閉曲線抽出手法例を説明する。
ャートを示し、S31〜S43のステップからなる。
等により直線と円弧の連なりに近似する。そして、前述
した如く近似で得られる端点データから、切断候補点、
連続区間、連続区間が直線近似のものか円弧近似のもの
か、切断始点、これら各データを作成し、後述の如く利
用する。
に×印で示すように、切断候補点を設定する(ステップ
S31)。図22中の符号1〜6は連続区間を示してお
り、数字の小さいものほど始点側の連続区間とする。
「tail(テール)」と「head(ヘッド)」なる識別用語
を導入し、図23に例示するように、原曲線20上の始
めの連続区間を「tail」に設定する(ステップS3
2)。これは初期データ設定である。「tail」に設定対
象の連続区間は近似直線に対応するもの(直線連続区
間)と、近似円弧に対応する(円弧連続区間)の両方で
ある。
「tail」の次の直線連続区間を「head」に設定する(ス
テップS33)。
存在するか否かを判定し(ステップS34)、図27に
示す如く存在しない場合は処理を終了し(ステップS4
3)、存在する場合は次のステップS35に移る。
続区間の切断始点と、「head」の直線連続区間上の直線
切断候補点とが狭部になっているか否かを、前式(8)
により検査する。この検査で狭部になっていると判定し
た直線切断候補点を、直線切断点と呼ぶことにする。
il」の切断始点から「head」の直線切断点までの区間
を、閉曲線候補データとして原曲線データから抽出する
(ステップS36)。その区間の例を、図25に符号2
7で示す。図中、25は切断始点、28は直線切断点を
示す。
候補点即ち直線切断点は、新たな切断候補点として切断
候補点データ作成装置(図9参照)により追加設定して
おく。その理由は、同じ原曲線上に別の閉曲線候補が存
在する可能があるので、別の狭部を検出するのに利用す
るためである。
S41に移る。これについては後で述べる。
テップS37にて、これが本当に閉曲線データであるか
否かを検査する。ここでは、先に第1実施例で説明した
手法により検査する。即ち、閉曲線候補データの始点と
終点(切断始点と直線切断点)との位置関係が前述の式
(1)及び式(2)を満たすか否かにより、閉曲線候補
データが完全閉曲線データか否かを検査する。また、図
26に示すように、完全閉曲線データでない場合は、閉
曲線候補の始点25と終点28との間の距離dとその外
接長方形7の対角線の長さLとが前述の式(3)または
式(6)を満たすか否かにより、閉曲線データ候補が略
閉曲線データか否かを検査する。更に、略閉曲線データ
であれば、必要に応じて、その始終点25,28間を補
完して完全閉曲線データにする。
定されたデータ(完全閉曲線または略閉曲線データ)
は、保存しておく(ステップS38)。また、別の閉曲
線候補を探すために、図27に示すように、「tail」を
先の「head」のうちで直線切断点(新たな切断候補点)
28で区切られた後半の連続区間29に進め(ステップ
S39)、前記(III)項から手順を繰り返えす。
データが単なる開曲線であると判った場合は、そのデー
タをクリアし(ステップS40)、ステップS41に移
る。
区間が最後の直線連続区間であるか否かを判定する。最
後の直線連続区間であれば、切断始点を更新して狭部探
索を続けるために、ステップS39に移り、「tail」の
連続区間を現在のものから次の連続区間に設定し直した
後、ステップS33に進んで前記(III)項から手順を繰
り返えす。最後の直線連続区間でなければ、同じ切断始
点のままで狭部探索を続けることができるので、図24
の如く「head」の直線連続区間を現在のものから次の直
線連続区間に設定し直し(ステップS42)、ステップ
S34に進んで前記(IV)項から手順を繰り返えす。
閉曲線抽出:その2)次に、図28〜図35を参照し
て、近似直線を基準として切断候補点を更新することに
より同点と狭部をなす直線切断候補点を探索する場合の
閉曲線抽出手法例を説明する。
ャートを示し、S51〜S64のステップからなる。
等により直線と円弧の連なりに近似する。そして、前述
した如く近似で得られる端点データから、切断候補点、
連続区間、連続区間が直線近似のものか円弧近似のもの
か、切断終点、これら各データを作成し、後述の如く利
用する。
に×印で示すように、切断候補点を設定する(ステップ
S51)。図29中の符号1〜7は連続区間を示してお
り、数字の小さいものほど始点側の連続区間とする。
に「tail(テール)」と「head(ヘッド)」なる識別用
語を導入するが、図30に例示するように、原曲線20
上の始めの直線連続区間を「tail」に設定する(ステッ
プS52)。
「tail」の次の連続区間を「head」に設定する(ステッ
プS53)。これは初期データ設定である。「head」に
設定対象の連続区間は直線連続区間と円弧連続区間の両
方である。
するか否かを判定し(ステップS54)、図35に示す
如く存在しない場合は処理を終了し(ステップS6
4)、存在する場合は次のステップS55に移る。
線連続区間の直線切断候補点と、「head」の連続区間の
切断終点とが狭部になっているか否かを、前式(8)に
より検査する。この検査で狭部になっていると判定した
直線切断候補点を、直線切断点と呼ぶことにする。
il」の直線切断点から「head」の切断終点までの区間
を、閉曲線候補データとして抽出する(ステップS5
6)。その区間の例を、図32に符号27で示す。図
中、26は切断終点、28は直線切断点を示す。
S61に移る。これについては後で述べる。
テップS57にて、これが本当に閉曲線データであるか
否かを検査する。ここでは、先に第1実施例で説明した
手法により検査する。即ち、閉曲線候補データの始点と
終点(直線切断点と切断終点)との位置関係が前述の式
(1)及び式(2)を満たすか否かにより、閉曲線候補
データが完全閉曲線データか否かを検査する。また、図
33に示すように、完全閉曲線データでない場合は、閉
曲線候補の始点28と終点26との間の距離dとその外
接長方形7の対角線の長さLとが前述の式(3)または
式(6)を満たすか否かにより、閉曲線データ候補が略
閉曲線データか否かを検査する。更に、略閉曲線データ
であれば、必要に応じて、その始終点28,26間を補
完して完全閉曲線データにする。
定されたデータ(完全閉曲線または略閉曲線データ)
は、保存しておく(ステップS58)。また、原曲線が
更に続いているか否かを判定し(ステップS59)、図
35に示すように原曲線がそれ以上続かなければ処理を
終了する(ステップS64)。原曲線が更に続く場合
は、別の閉曲線候補を探すために、図34に示すよう
に、「tail」を先の「head」の次の直線連続区間に進め
(ステップS60)、前記(III)項から手順を繰り返え
す。
データが単なる開曲線であると判った場合は、そのデー
タをクリアし(ステップS61)、ステップS62に移
る。
区間が最後であるか否かを判定する。最後であれば、直
線連続区間を更新して狭部探索を続けるために、ステッ
プS60に移り、「tail」の直線連続区間を現在のもの
から次の直線連続区間に設定し直した後、ステップS5
3に進んで前記(III)項から手順を繰り返えす。「hea
d」が最後の連続区間でなければ、同じ直線連続区間の
ままで狭部探索を続けることができるので、図31に示
すように「head」の連続区間を現在のものから次の連続
区間に設定し(ステップS63)、ステップS54に進
んで前記(IV)項から手順を繰り返えす。
参照して、切断候補点と直線により互いに近傍に位置す
る2点を検出する装置(狭部検出装置)の構成例を示
す。図36に示す狭部検出装置55は距離計算部56
と、データ比較部57からなっている。距離計算部56
は、切断候補点のデータ及び近似直線のデータを用い
て、切断候補点と直線切断候補点との間の距離を、例え
ば前述の式(8)の左辺の計算により求める。データ比
較部57は計算で得た距離のデータを予め設定した許容
距離L1 と比較し、同式(8)が満たされたか否かを判
定し、その結果58を出力する。満たされれば、切断候
補点と直線切断候補点が互いに近傍に位置して狭部にな
っており、距離計算部56から直線切断点データ59を
出力する。
出)上述した各狭部検出法による閉曲線抽出を個別に行
っても良いが、実際の曲線から閉曲線部分を抽出する場
合には、これら3種類の狭部検出法を組み合せた処理を
行うのが最も適当である。その例を、図37〜図38に
より説明する。
ローチャートを示し、S71〜S84のステップからな
る。また、図37中のステップS75の詳細(ステップ
S75−1〜S75−3)を図38に示す。
弧の連なりに近似する。そして、前述した如く近似で得
られる端点データから、切断候補点、連続区間、連続区
間が直線で近似されたものか否かの区別、切断始点、切
断終点の各データを作成し、これらを狭部検出に利用す
る。
補点を設定する(ステップS71)。
「tail」に設定する(ステップS72)。
連続区間を「head」に設定する(ステップS73)。
れば、処理を終了する(ステップS74,S84)。
行う。これには、下記3つの手順(V−1)〜(V−
3)があり、図38を参照して説明する。
て、「tail」の切断始点と「head」の切断終点とが狭部
になっているか否かを前述の式(7)により検査する。
部でないことが判ったら、次のステップS75−2に
て、「head」に直線連続区間が設定されていれば「tai
l」の切断始点と「head」の直線連続区間の直線切断候
補点とが狭部になっているか否かを前述の式(8)によ
り検査する。但し、「head」と設定した連続区間が直線
連続区間でなければ、このステップS75−2の検査で
は否定的結果(No)を出すものとする。
部ではないことが判ったら、次のステップS75−3に
て、「tail」に直線連続区間が設定されていれば「tai
l」の直線連続区間の直線切断候補点と「head」の切断
終点とが狭部になっているか否かを前述の式(8)によ
り検査する。但し、この場合は、「tail」と設定した連
続区間が直線連続区間でなければ、このステップS75
−3の検査では否定的結果(No)を出すものとする。
では、ステップS75−1〜S75−3の肯定的検査結
果(Yes)に応じて、下記(VI−1)〜(VI−3)の処
理を行う。
「tail」の切断始点と「head」の切断終点とが狭部にな
っていると判定した場合は、その時の切断始点から切断
終点までの区間を、閉曲線候補データとして原曲線デー
タから抽出する。
「tail」の切断始点と「head」の直線切断候補点とが狭
部になっていると判定した場合は、その時の切断始点か
ら直線切断点までの区間を、閉曲線候補データとして抽
出する。また、この時の「head」の直線切断点を新たに
切断候補点として追加設定しておく。
「tail」の直線切断候補点と「head」の切断終点とが狭
部になっていると判定した場合は、その時の直線切断点
から切断終点までの区間を、閉曲線候補データから抽出
する。この場合も、この時の直線切断点を新たな切断候
補点として追加設定する。
できない場合は、ステップS82に移る。
ップS77にて、これが本当に閉曲線データであるか否
かを検査する。即ち、対象とする閉曲線候補データの始
点と終点(切断始点と切断終点、あるいは切断始点と直
線切断点、あるいは直線切断点と切断終点)との位置関
係が前述の式(1)及び式(2)を満たすか否かによ
り、完全閉曲線データか否かを検査する。また、完全閉
曲線データでなければ、閉曲線候補データの始点と終点
との距離を、その外接長方形の対角線の長さとが前述の
式(6)または(3)を満たすか否かにより、略閉曲線
データか否かを検査する。更に、略閉曲線データであれ
ば、その始終点間を補完して完全閉曲線データにする。
断されたものについて、そのデータを保存する(ステッ
プS78)。そして、原曲線がまだ続いているか否か
を、「tail」に設定する候補(現在の「head」の次の連
続区間)が存在するか否かにより判定し(ステップS7
9)、まだ続いていれば「tail」を現在の連続区間か
ら、「head」の次の連続区間に設定し直し(ステップS
80)、ステップS73に進んで前記(III)項から手順
を繰り返えす。原曲線が続いていなければ処理を終了す
る(ステップS84)。
データが単なる開曲線であり、完全閉曲線でも略閉曲線
でもないと判った場合は、そのデータをクリアし(ステ
ップS81)、ステップS82に移る。
の連続区間が最後のものか否かを判定する。「head」が
最後の連続区間であれば、ステップS80で「tail」の
連続区間を現在のものからその次の連続区間に設定し直
し、ステップS73に進んで前記(III)項から手順を繰
り返えす。「head」が最後の連続区間でない場合は、ス
テップS83にて「head」の連続区間を現在のものから
その次の連続区間に設定し直し、ステップS74に進ん
で前記(IV)項から手順を繰り返えす。
曲線抽出装置の構成例を説明する。図39に示す装置6
0は、切断候補点データ作成部61と、狭部検出部62
と、閉曲線候補抽出部63と、閉曲線検査部64と、閉
曲線データ保存部65からなっている。
1は図9に示した切断候補点データ作成装置40と同じ
構成のものであり、図9を参照すれば、近似処理部41
と、端点データ抽出部42と、データ設定部43から構
成される。また各部の機能を説明すれば、近似処理部4
1は原曲線データ20を直線及び円弧の連なりに近似
し、端点データ抽出部42は近似処理結果41Aから近
似線の端点データ(位置情報)42Aを抽出する。更に
データ設定部43は端点データ42Aと近似処理結果4
1Aと原曲線データ20から、原曲線上の切断候補点、
連続区間、連続区間が直線で近似されたものか否かの区
別、切断始点、切断終点の各データ44を設定する。こ
の場合、切断候補点には後述の如く直線切断点も含まれ
る。
示した切断候補点どうしによる狭部を検出する装置50
と、図36に示した切断候補点と直線切断候補点による
狭部を検出する装置55との双方の機能を持つ。従って
同狭部検出部62は距離計算部とデータ比較部から構成
されるが、そのうち距離計測部は切断候補点データ44
を用いて、前式(7)左辺による切断候補点どうしの距
離の計算を行うだけでなく、前式(8)左辺による切断
候補点と直線切断候補点との距離の計算を行い、更に、
切断候補点と直線切断候補点とが狭部になっている場合
にはその時の直線切断点のデータ59を新たな切断候補
点として切断候補点データ作成部61に与える。データ
比較部は計算で得た距離データを許容距離と比較し、式
(7)または式(8)が満たされるか否かにより狭部を
検出する。
検出結果53(図20参照),58(図36参照)に基
づき、切断候補点データ44から、切断始点と切断終
点、切断始点と直線切断点、直線切断点と切断終点いず
れかの対を始点及び終点とする閉曲線候補データ66を
抽出する。なお、切断候補点データ44は原曲線データ
20と同じ曲線を表わしている。
について、前述の式(1)及び式(2)により完全閉曲
線か否かを検査し、更に前述の式(3)または式(6)
により略閉曲線か否かを検査する。また、必要に応じ
て、略閉曲線を直線補完して完全閉曲線にする。
4の検査結果67に基づいて、閉曲線候補データ66の
うち完全閉曲線あるいは略閉曲線と判定されたもの、あ
るいは直線補完により得た完全閉曲線を、閉曲線データ
として保存する。
手法では、図40(A),(B)に示すように髭部分2
2が付いている原曲線データ20から、髭部分を切り離
した閉曲線データ70,71を抽出することができた
が、曲線途中にノイズのため波打ち部分72があれば残
ってしまう。この部分72は第1実施例の手法でも残
る。
71に存在すると、その程度によっては特徴マッチング
の性能が低下するので、特徴マッチングに適したノイズ
の少ない閉曲線データを抽出することが望ましい。
手法により得られた、図40に符号70,71で示すよ
うな略閉曲線データ及び完全閉曲線データを、改めて閉
曲線データ候補と呼ぶこととし、これら閉曲線データ候
補の幾何学的形状を検査することにより、特徴マッチン
グに適さないものを排除して、良好なマッチング性能が
得られるものだけを閉曲線データとして抽出する。
例に係る閉曲線抽出技術を説明する。
ャートを示し、S91〜S95のステップからなってい
る。
ータ候補を設定し(ステップS91)、その曲線の幾何
学的形状が詳細は後述するが特徴マッチングに適してい
るか否かを検査し(ステップS92)、特徴マッチング
に適しているものだけを、閉曲線データとして保存し
(ステップS93)、適していなければ排除する。そし
て、まだ別の閉曲線データ候補が存在しているか否かを
調べ(ステップS94)、存在していればステップS9
1に戻ってその閉曲線データ候補を次の検査対象に設定
し、形状検査を行う。閉曲線データ候補が残っていなけ
れば処理を終了する(ステップS95)。
査する方法と、曲線を直線と円弧の連なりに近似した時
の近似円弧の中心角を検査する方法と、曲線形状が凸形
状か否かを検査する方法と、曲線が星形状か否かを検査
する方法とが考えられる。以下これらの詳細を説明す
る。
閉曲線を抽出した場合、画像全体の大きさに比べて閉曲
線の周囲長が十分小さければ、その閉曲線には特徴マッ
チングに悪影響を及ぼすノイズが殆ど入っていないと考
えることができる。例えば、画面全体の画素数が512
×512ピクセルであった場合、完全閉曲線もしくは略
閉曲線のうち、その曲線を構成する点の数が100ピク
セル以下程度のものでは、周囲長が十分小さい故に、特
徴マッチングに影響を及ぼすようなノイズがデータ内に
入ることは殆どない。
検査し、許容長さ以下であれば、特徴マッチングに適し
た閉曲線データであると判断し、これをそのまま抽出す
る。
を構成する点の数を許容点数と比較することにより、許
容点数以下のものを閉曲線データとする。ここで、許容
長さあるいは許容点数は、画像全体あるいは画面全体の
画素数に比べて十分小さい値であり、実験等により作業
者等が予め設定しておく。
査を適用した閉曲線抽出装置の構成例を示す。この閉曲
線抽出装置80は形状検査部81と、データ保存部82
からなっている。形状検査部81は閉曲線データ候補7
3の周囲長を、その曲線を構成する点の数として求め、
得られた点数を設定値Nと比較することにより形状を検
査し、その検査結果をデータ保存部82に与える。デー
タ保存部82は点数が設定値N以下の閉曲線データ候補
のみを特徴マッチングに適した閉曲線データとして保存
する。
示すように、閉曲線データ候補73を最小自乗法等によ
り直線と円弧の連なり74に近似した場合を考える。こ
のとき得られる近似円弧のうち、図44に示すように、
その中心角θが例えば330°程度以上のもの75が存
在すれば、閉曲線データ候補73のうちその近似円弧7
5に相当する部分76は非常に円に近い「略円形状」と
考えることができる。つまり、この部分76はノイズが
非常に少ない特徴マッチングに適した曲線部分と考える
ことができる。この考え方は、「円」が機械加工におい
てドリル等であけた穴として、工業製品の対くに存在す
ることから、妥当であると言える。
候補73を直線と円弧の連なりに近似した時に得られる
近似円弧75の中心角θを検査することにより、閉曲線
データ候補全体が略円形状になる場合はもちろんこれを
閉曲線データとしてそのまま抽出し、また部分的に略円
形状が存在する場合はその部分76のみを閉曲線データ
として抽出する。
(B)に×印で示すように、形状検査点として幾何学的
形状検査のための代表的な点を曲線上に設定し、これを
用いると都合が良い。形状検査点としては、閉曲線デー
タ候補73を最小自乗法等を用いて直線と円弧の連なり
74に近似した場合の近似直線の両端の点と、近似円弧
の両端の点及び中点とが基本である。なお、形状検査点
の位置データは近似に用いた直線、円弧自体のデータと
している。
弧の両端点と中点を用いて近似円弧の中心角を検査する
手法の例を説明する。図45において、近似円弧75上
の3個の形状検査点(近似円弧の両端点と中点)の位置
データを用いて周知の数学手法により円周角φを計算
し、この計算結果を基に中心角(図44(B)のθ)を
計算し、予め設定しておいた中心角の許容角度と比較す
る。中心角が許容中心角度以上であれば、近似円弧75
に対応する原曲線上の部分(図44(A)の76)が閉
曲線であり、これを閉曲線データ候補から抽出する。許
容角度は実験等により作業者等が設定する。なお、中心
角θと円周角φとの関係はθ=360°−2φである。
は、理論的には中心角か円周角のどちらか一方を計算す
るだけで良いが、円弧のデータとして考えた場合は「中
心角」を扱う方が一般的に便利である。つまり、始めに
円周角を計算し、そのデータから中心角を計算して、中
心角のデータから閉曲線の検査を行うのが、取扱いが便
利であるためである。言い換えると、中心角も円周角も
これを求める手法は「2つの直線のなす角」として計算
するので中心角を直接求めるような手順を採っても理論
的には良いのだが、計算機による演算では、計算機上の
技術的な問題のために円周角を求めてから中心角を求め
る方が簡単になる。即ち、「2つの直線のなす角」を計
算するにはアークコサイン(arccosまたはcos
-1)を用いるのだが、計算機上でのアークコサインの範
囲が0〜180度であるのに対し、中心角の範囲は0〜
360度、円周角の範囲は0〜180度となることか
ら、アークコサインを用いる計算では先ず円周角を求
め、これから中心角を求めるのが妥当であると考えられ
る。
データ候補を直線と円弧の連なりに近似したときに得ら
れる近似円弧の円周角φの大きさを検査し、閉曲線デー
タ候補のうち許容円周角度以下の近似円弧に対応する部
分を、特徴マッチングに適した閉曲線データとして抽出
する方法を採用することも可能である。
の検査を適用した閉曲線抽出装置の構成例を示す。この
例の閉曲線抽出装置85は近似処理部86と、円周角計
算部87と、中心角比較部88と、データ保存部89か
らなっており、円周角計算部87と中心角比較部88が
近似円弧中心角の検査部を構成している。
直線と円弧の連なり74に近似する処理を行うものであ
り、図9に示した切断候補点データ作成装置40中の近
似処理部41と兼用することができる。従って、閉曲線
データ候補73が第2実施例の如く原曲線を最小自乗法
等により直線と円弧の連なりに近似する処理を利用して
得られたものである場合は、この時の近似処理結果を再
度利用できるので、近似処理部86を閉曲線抽出装置8
5から除外できる。
検査点を設定し、各近似円弧毎にそれの3個の形状検査
点(両端点と中点)の位置データを用いて円周角φを計
算する。中心角比較部88は円周角φから中心角(36
0°−2φ)を計算し、設定値θ0 と比較することによ
り形状検査をし、その結果をデータ保存部89に与え
る。
のうち、中心角が設定値θ0 以上の近似円弧に相当する
部分のみを特徴マッチングに適した閉曲線データとして
保存する。
る場合は、中心角比較部88の代りに円周角比較部を用
い、この円周角比較部により円周角φを設定値と比較す
ることにより形状検査を行い、その結果をデータ保存部
89に与える。また、データ保存部89は閉曲線データ
候補73のうち、円周角が設定値以下の近似円弧に相当
する部分のみを特徴マッチングに適した閉曲線データと
して保存する。
査により閉曲線データ候補から閉曲線データを抽出する
手法について説明する。
どは「円形状」であるが、穴が存在する面が撮影用カメ
ラに対して傾いている状態では、入力画像から得られる
穴の形状は「楕円」となり、また照明等の影響によって
は本来は「円」もしくは「楕円」となるものが多少歪ん
でしまい、本来の形状にならないことが多い。
がる」ことや、「背景が対象物体と同系色のために穴の
存在がはっきりしない」こと等の大きなノイズがない限
り、対象物体の平面上に明けた穴は、「凸形状」という
幾何学的特徴を持つことが非常に多い。
を検査し、凸形状である場合には、閉曲線データ候補を
閉曲線データとしてそのまま抽出する。
査点(閉曲線データ候補を最小自乗法等により直線と円
弧の連なりに近似した場合の近似直線の両端点と、近似
円弧の両端点及び中点)を利用すると便利である。即
ち、連続した3つの形状検査点毎に、始終点側のうち一
方側の形状検査点から中間の形状検査点へのベクトル
と、一方側の形状検査点から他方側の形状検査点へのベ
クトルを考えて両ベクトルの外積をとると、凸形状の曲
線であれば外積の方向即ち符号は常に同じになり、凸形
状でなければ途中で符号(方向)が変化する。従って、
外積の符号あるいは方向が変化しなければ凸形状であ
り、閉曲線データとして抽出することができる。
を用いた凸形状検査の具体例を説明する。
に、閉曲線データ候補点73に、それの近似処理結果に
基づいて形状検査点を設定しておく。
示し、S100〜S109のステップからなる。なお、
本例ではステップS100,S108から判るように検
査フラグとしてflagを導入し、検査により凸形状でない
と判明した段階で検査フラグflagをYesからNoにリセ
ットするものとしている。
し、形状検査点の最初例えば始点側の点を、点0と設定
する(ステップS100)。
を近い順に点1,点2と設定する(ステップS10
1)。
定できたか否か判定し、設定できない場合は処理を終了
し(ステップS109)、設定できたならばステップS
103に進む。
ら点1へのベクトルを求めてこれをV1 * と設定し、ま
た点0から点2へのベクトルを求めてこれをV2 * とし
て設定する。
トルの外積V1 * ×V2 * を計算し、その方向(符号)
を求める。ここまでの様子を、図47(A),図48
(A)に示す。
状検査点の始点か否かを判定し、始点であればステップ
S105に進み、そうでなければステップS106に進
む。
外積V1 * ×V2 * の方向が初めて得られたので、その
符号を初期方向として設定し(ステップS105)、ス
テップS107に進む。
ば、既に初期方向が設定されているので、初期設定方向
と今回求めた外積の方向とを比較し、一致すればステッ
プS107に進み、不一致であればステップS108に
進む。
(B),図48(B)に示すように点0を今までの点1
に設定し直し、ステップS101に戻って前記(II)項
から手順を繰り返えす。その結果、図47の場合は同図
(C)に示すように外積V1 * ×V2 * の方向が最後ま
で初期方向と同じなので、この閉曲線データ候補73は
凸形状と判定される。
agをNoにリセットし、検査処理を終了する。図48の
場合は、同図(C)に示すように外積V1 * ×V2 * の
方向が途中で初期設定方向から変化するので、凸形状で
はないと判定される。
用した閉曲線抽出装置の構成例を示す。この閉曲線抽出
装置90は近似処理部91と、凸形状検査部92と、デ
ータ保存部93からなっている。
直線と円弧を含む近似線の連なり74に近似する処理を
行うものであり、図9に示した切断候補点データ作成装
置40中の近似処理部41と兼用することができる。従
って、閉曲線データ候補73が第2実施例の如く原曲線
を最小自乗法等により直線と円弧の連なりに近似する処
理を利用して得られたものである場合は、この時の近似
処理結果を再度利用できるので、近似処理部91を閉曲
線抽出装置90から除外できる。
査点を設定し、3個の連続した形状検査点毎に図49に
示した手順でベクトル外積V1 * ×V2 * を求め、その
方向に変化が無いか否かを調べることにより凸形状検査
をし、結果をデータ保存部93に与える。
のうち、凸形状であると判定されたもののみを、特徴マ
ッチングに適した閉曲線データとして保存する。
査により閉曲線データ候補から閉曲線データを抽出する
手法について説明する。
手法では、照明や汚れ等の影響で「穴」の形状が更に歪
んでいると、凸形状と判定することができない場合があ
る。
線データは特徴マッチングに適さないが、「凸形状」に
は至らないまでも以下に述べる「星形状」の範囲内にあ
るならば、特徴マッチングに使用することができる。
示すように曲線の重心Gとその曲線の外周上の或る一点
Pとを結んだ直線が外周上の他の点と交わらないような
性質を持つ形状を言う。図51(B)の場合は交点があ
るので星形状ではない。
か否かを検査し、星形状である場合には閉曲線データと
して抽出することができる。
査点(近似直線の両端点と、近似円弧の両端点及び中
点)を利用すると便利である。この場合、連続した2つ
の形状検査点毎に、重心から始終点側のうち一方側の形
状検査点へのベクトルと、重心から他方側の形状検査点
へのベクトルとを考えて両ベクトルの外積をとると、星
形状の曲線であれば外積の方向即ち符号は常に同じにな
り、星形状でなければ途中で符号(方向)が変化する。
従って、外積の符号あるいは方向が変化しなければ星形
状であり、閉曲線データとしてそのまま抽出することが
できる。
を用いた星形状検査の具体例を説明する。
に、閉曲線データ候補点73に、それの近似処理結果に
基づいて形状検査点を設定しておく。
示し、S111〜S121のステップからなる。なお、
本例ではステップS112,S120から判るように検
査フラグとしてflagを導入し、検査により星形状でない
と判明した段階で検査フラグflagをYesからNoにリセ
ットするものとしている。
位置Gを求める(ステップS111)。
し、形状検査点の最初例えば始点側の点を、点1と設定
する(ステップS112)。
と設定する(ステップS113)。
定できたか否か判定し(ステップS114)、設定でき
ない場合は処理を終了し(ステップS121)、設定で
きたならばステップS115に進む。
点1へのベクトルを求めてこれをV 1 * と設定し、また
重心Gから点2へのベクトルを求めてこれをV2 * とし
て設定する。
トルの外積V1 * ×V2 * を計算し、その方向(符号)
を求める。ここまでの様子を、図52(A),図53
(A)に示す。
状検査点の始点か否かを判定し、始点であればステップ
S117に進み、そうでなければステップS118に進
む。
ば、外積V1 * ×V2 * の方向が初めて得られたので、
その符号を初期方向として設定し(ステップS11
7)、ステップS119に進む。
ば、既に初期方向が設定されているので、初期設定方向
と今回求めた外積の方向とを比較し、一致すればステッ
プS119に進み、不一致であればステップS120に
進む。
(B),図53(B)に示すように点1を今までの点2
に設定し直し、ステップS113に戻って前記(III)項
から手順を繰り返えす。その結果、図52の場合は同図
(C)に示すように外積V1 * ×V2 * の方向が最後ま
で初期方向と同じなので、この閉曲線データ候補73は
星形状と判定される。
agをNoにリセットし、検査処理を終了する。図53の
場合は、同図(C)に示すように外積V1 * ×V2 * の
方向が途中で初期設定方向から変化するので、星形状で
はないと判定される。
用した閉曲線抽出装置の構成例を示す。この閉曲線抽出
装置95は近似処理部96と、星形状検査部97と、デ
ータ保存部98からなっている。
直線と円弧の連なり74に近似する処理を行うものであ
り、図9に示した切断候補点データ作成装置40中の近
似処理部41と兼用することができる。従って、閉曲線
データ候補73が第2実施例の如く原曲線を最小自乗法
等により直線と円弧の連なりに近似する処理を利用して
得られたものである場合は、この時の近似処理結果を再
度利用できるので、近似処理部96を閉曲線抽出装置9
5から除外できる。
査点を設定し、重心と2個の連続した形状検査点毎に図
54に示した手順でベクトル外積V1 * ×V2 * を求
め、その方向に変化が無いか否かを調べることにより星
形状検査をし、結果をデータ保存部98に与える。
のうち、星形状であると判定されたもののみを、特徴マ
ッチングに適した閉曲線データとして保存する。
周囲長、近似円弧中心角、凸形状、星形状にそれぞれ着
目した各種類の形状検査のいずれか1つを用いて閉曲線
データ候補73から閉曲線データを抽出することができ
るが、そのうちの2つ以上を組み合せて、例えばいずれ
かの形状検査に合格したものを閉曲線データとして抽出
しても良い。このように2種類以上を組み合せることに
より、閉曲線データ候補から特徴マッチングに適した閉
曲線データを殆ど漏れなく抽出することができるように
なる。
線データから特徴マッチングに適した完全閉曲線データ
もしくは略閉曲線データを、他の単なる開曲線とは区別
して抽出することができる。また、略閉曲線データの場
合は完全閉曲線データに補完した形で抽出することがで
きる。
順を示すフローチャート。
す図。
定例を示す図。
する直線と円弧による近似の例を示す図。
図。
図。
図。
閉曲線抽出方法の手順例を示す図。
す図。
示す図。
直線切断候補点による狭部検出を適用した閉曲線抽出方
法の手順例を示すフローチャート。
す図。
線切断候補点による狭部検出を適用した閉曲線抽出方法
の手順例を示すフローチャート。
す図。
示す図。
補点と直線による狭部検出とを組合せて適用した閉曲線
抽出方法の手順例を示すフローチャート。
チャート。
示す図。
手順例を示す図。
抽出装置の構成例を示す図。
構成例を示す図。
ト。
例を示す図。
ト。
例を示す図。
Claims (6)
- 【請求項1】 モデルベーストマッチング法により物体
認識処理を行う際に用いる特徴マッチングに適した特徴
要素を画像から抽出する方法であって、 略閉曲線抽出手段により、 曲線データから始点と終点と
の間の距離及び曲線に外接する長方形の対角線の長さ
が、これら始終点間の距離と対角線の長さとの比を指標
とする所定の条件を満たすか否かを検査するステップ、
及び、 略閉曲線抽出手段により、 同条件を満たした曲線データ
を略閉曲線データとして前記特徴要素とするステップか
らなることを特徴とする閉曲線抽出方法。 - 【請求項2】 モデルベーストマッチング法により物体
認識処理を行う際に用いる特徴マッチングに適した特徴
要素を画像から抽出する方法であって、 完全閉曲線抽出手段により、 曲線データから始点と終点
との位置関係が所定の条件を満たすか否かを検査するス
テップ、 完全閉曲線抽出手段により、 同条件を満たした曲線デー
タを完全閉曲線データとして前記特徴要素とするステッ
プ、略閉曲線抽出手段により、 同条件を満たさない曲線デー
タについては同曲線データが示す曲線の始点と終点との
間の距離及び曲線に外接する長方形の対角線の長さが、
これら始終点間の距離と対角線の長さとの比を指標とす
る所定の条件を満たすか否かを検査するステップ、 略閉曲線抽出手段により、 同条件を満たした曲線データ
を略閉曲線データとするステップ、及び、 補完手段により、前記 略閉曲線データの始点と終点との
間を補完して完全閉曲線データとして前記特徴要素とす
るステップからなることを特徴とする閉曲線抽出方法。 - 【請求項3】 請求項1において、始終点間の距離と対
角線の長さとの比を指標とする前記所定の条件は、始終
点間の距離dと対角線の長さLとの比d/Lが閾値a未
満であることを特徴とする閉曲線抽出方法。 - 【請求項4】 請求項2において、始点と終点との位置
関係が満たす前記所定の条件は、始点を中心とする周囲
1ピクセル以下の範囲に終点が位置すること、始終点間
の距離と対角線の長さとの比を指標とする前記所定の条
件は、始終点 間の距離dと対角線の長さLとの比d/L
が閾値a未満であることであることを特徴とする閉曲線
抽出方法。 - 【請求項5】 モデルベーストマッチング法により物体
認識処理を行う際に用いる特徴マッチングに適した特徴
要素を画像から抽出する装置であって、 曲線データを入力し、曲線の始点と終点との位置関係が
所定の条件を満たすか否かの検査により、完全閉曲線デ
ータと開曲線データとを分離する完全閉曲線抽出部と、
開曲線データについて始点と終点との間の距離及び曲線
に外接する長方形の対角線の長さとが、同始終点間の距
離と対角線の長さとの比を指標とする所定の条件を満た
すか否かの検査により、略閉曲線データと開曲線データ
とを分離する略閉曲線抽出部と、略閉曲線データから始
点と終点との間を補完して完全閉曲線データを得る補完
部とを具備することを特徴とする閉曲線抽出装置。 - 【請求項6】 請求項5において、始点と終点との位置
関係が満たす前記所定の条件は、始点を中心とする周囲
1ピクセル以下の範囲に終点が位置すること、始終点間
の距離と対角線の長さとの比を指標とする前記所定の条
件は、始終点間の距離dと対角線の長さLとの比d/L
が閾値a未満であることであることを特徴とする閉曲線
抽出装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP26128495A JP3428251B2 (ja) | 1995-10-09 | 1995-10-09 | 閉曲線抽出方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP26128495A JP3428251B2 (ja) | 1995-10-09 | 1995-10-09 | 閉曲線抽出方法及び装置 |
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Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2002356436A Division JP2003162726A (ja) | 2002-12-09 | 2002-12-09 | 切断候補点データ作成方法及び装置 |
JP2002356399A Division JP3695442B2 (ja) | 2002-12-09 | 2002-12-09 | 閉曲線抽出方法及び装置 |
JP2002356441A Division JP2003162727A (ja) | 2002-12-09 | 2002-12-09 | 閉曲線抽出方法及び装置 |
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Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH09102041A JPH09102041A (ja) | 1997-04-15 |
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Country Status (1)
Country | Link |
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JP (1) | JP3428251B2 (ja) |
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-
1995
- 1995-10-09 JP JP26128495A patent/JP3428251B2/ja not_active Expired - Fee Related
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Publication number | Publication date |
---|---|
JPH09102041A (ja) | 1997-04-15 |
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