JP3747595B2 - 円弧位置推定方法 - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、いわゆる画像処理において画像中の円弧成分を推定する方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
画像処理にあって、画像から円弧成分を抽出する技術は、図面の読み取りや物体認識において広く利用されており、従来での一般的な円弧成分推定方法は、次の手順にて行なわれている。すなわち、図6に示すように、対象物の原画像を得て、この原画像に例えばSobelフィルタにて空間微分フィルタ処理を行なって画素階調を決定し雑音除去やエッジの強調を行ない、2値化処理によってエッジ成分だけを含む画像とし、細線化処理により中心線の連結線を求め、ついでエッジ点列の検出を行ない、そしてこのうちの円弧部分の検出を行ない、最小二乗法により円弧を推定するという方法が一般的に採用されている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、上述の従来方法を行なう場合、画像取得から円弧推定までの処理は各画素を単位として順次実行されるため、計算処理量が多く処理時間が長くなり、殊に画像取得からエッジ点列の検出までは全画面につき処理が行われるため時間が極めて多くかかっており、また円弧部分の検出や最小二乗法による推定では複雑な計算処理が必要となってこれも時間がかかっている。いずれにしても従来法では多大な処理時間を要することとなる。
【0004】
また、上述の処理にあっては、エッジを検出してその検出部分の情報のみを利用して円弧推定を行なっているため精度が低いという問題もある。更には、エッジ部分にノイズが混入した場合にはそのノイズの影響を受けやすいという問題もある。
また、円弧部分が短い場合には誤差が大きくなり、2値処理が安定しないと円弧部分が細かく切れて円弧を検出できない場合も生ずる。
【0005】
本発明は、上述の問題に鑑み、処理時間を短くし、円弧推定精度を向上させ、ノイズの影響を軽くし、円弧が短くても誤差なくまた円弧が検出できないという事態を回避した円弧位置推定方法を提供する。
【0006】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成する本発明は、次の発明特定事項を有する。
(1)原画像を空間微分し、得られた微分画像を円弧を交わるように一方向に走査し、この走査軸と上記微分画像との交点画素にて勾配方向ベクトルを求め、この勾配方向ベクトルに沿う直線の集合位置を円弧中心位置として算出するようにした円弧位置推定方法において、上記直線の集合位置の算出は、上記直線と上記走査軸に平行な軸との交点のこの平行な軸上での重心を求め、この重心と上記交点との距離を最小とする上記平行な軸の位置を求めるようにしたことを特徴とする。
原画像を空間微分し、得られた微分画像を円弧を交わるように一方向に走査し、この走査軸と上記微分画像との交点画素にて勾配方向ベクトルを求め、この勾配方向ベクトルに沿う直線の集合位置を円弧中心位置として算出するようにした円弧位置推定方法において、上記直線の集合位置の算出は、上記直線と上記走査軸に平行な軸との交点のこの平行な軸上での重心を求め、上記勾配方向に重み付けをした上記交点との距離を最小とする上記平行な軸の位置を求めるようにしたことを特徴とする。
原画像を空間微分し、得られた微分画像を円弧を交わるように一方向に走査し、この走査軸と上記微分画像との交点画素にて勾配方向ベクトルを求め、この勾配方向ベクトルに沿う直線の集合位置を円弧中心位置として算出する際、上記勾配方向ベクトルにおいて、ベクトルの上記走査軸と垂直な成分を i 、平行な成分をu i として、全てのv i が零でなく同符号であり、且つ、(ui/vi)>(ui+1/vi+1)を満たすとき該交点画素を円弧部分と推定することを特徴とする。
)上記(1)又は(2)において、上記走査軸は複数本とし、各走査軸による得られた円弧中心位置の加重平均を求めるようにしたことを特徴とする。
【0007】
【発明の実施の形態】
ここで、図1ないし図5を参照して本発明の実施の形態について説明する。図1は本発明の円弧位置推定方法を実施するためのフローチャートであり、対象物の画像を取得して、得られたグレイスケール画像に対し空間微分フィルタ処理を施し、この処理後円弧位置推定を行なうものである。この場合、フィルタ処理後円弧位置推定に当っては、微分画像と共に勾配方向が算出される。
【0008】
以下、図1に示す手順の詳細を述べる。空間微分フィルタ処理では、画像取得したグレースケール画像(原画像)を空間微分することで微分画像を得る。具体的には例えばDericheフィルタをX軸方向及びY軸方向に適用することにより、各軸方向での一次微分値を求めている。例えば、図2に示す円筒形対象物について上方からCCDカメラにて撮像し、空間微分フィルタ処理の結果図3に示す微分画像が得られる。この図3では弧の太さが微分値の大きさを表現している。
【0009】
かかる図3に示す微分画像を例えばX軸方向に沿って走査することにより、まず、円弧上の勾配方向を求める。
図4において、円弧の中心P0 を推定するに際し、微分画像とX軸方向の走査軸との交点画素群Pi の座標を(xi ,yi )としたとき、この画素群Pi は図3の画像のために走査軸上に配列することになるが、この画素群Pi にてX軸方向、Y軸方向に沿って得られた微分値をui ,vi としたとき、その画素群Pi での勾配方向ベクトルは(ui ,vi )にて与えられる。
この勾配方向ベクトル(ui ,vi )は、円弧中心P0 に向うことになるが、円弧上の交点画素群Pi について図5に示すようにPi を通過して勾配方向ベクトルに沿う(勾配方向を傾きとする)直線群li を与えるとき、この直線群li 上もしくはその近傍に円弧中心P0 が位置する。そして、その直線群は次式[数1]に表される。
【数1】
Figure 0003747595
【0010】
次に、図5にてX軸方向の走査軸l0 に平行で距離tだけ離れた軸lt を与え、この軸lt と直線群li との交点群をqi とし、その座標を(si ,t)とする。ここで、平行な軸lt を平行移動させた場合、各直線li の交点群qi の位置が変化し、画素群Pi が同心円上の点であるときにはこの交点群qi は一点P0 に集まることが理論上期待される。
しかし、現実には雑音の混入や誤差の発生が予想されるため、平行な軸lt 上にて交点群qi の重心qg を求め、この交点群qi と重心qg との距離の二乗の和を最小とする点を求めている。この場合、式上qi 及びqg のx座標si ,sg は走査軸l0 と軸lt との距離tをパラメータとする関数となり、前述の距離の二乗の和を最小とする点を求めることで雑音や誤差を少なくしたtが求まり、円弧の中心P0 (qg ,t)が求まることになる。
このことを数式にて表すと次のようになる。
交点群qi の重心qg は平行な軸lt 上にあってそのY座標はtで決まり、X座標si ,sg は次式[数2]となる。
【数2】
Figure 0003747595
【0011】
この交点群qi の座標(si ,t)と重心qg の座標(sg ,t)とによりqg からqi までの距離の二乗和Eは次式となり、Eを最小にするパラメータtを求めれば円弧中心(式(6))が求まる。
【数3】
Figure 0003747595
【0012】
なお、本例においては、交点群qi が集約することが前提となりそれを利用しているので、走査軸l0 上における連続した画素列Pi では勾配方向ベクトルのvi 成分とui 成分について、vi 成分はある値をとり同じ方向であり、vi の傾きが次第に変化しており、勾配ui/viは符号を含めて次第に小さくなっていることになる。つまり、[数4]の条件を満たす必要がある。
【数4】
Figure 0003747595
【0013】
次に、微分画像を走査して円弧中心P0 を推定する別の方法を述べる。
本例では、交点群qi に重み係数Ai を導入したものであり、得られた重心qg から交点qi までの距離の二乗にその交点(画素)qi ごとに定まる重み係数を乗じたものの和Eを最小とするtを求めるものである。この場合、重み係数Ai は、各画素ごとに定められるものであれば、任意の値を適用することができ、一例として、画像微分値の大きさ(ui 2 +vi 2 1/2 やパワーui 2 +vi 2 を用いることができる。また、この重み係数Ai は任意の値であるので、位置に関する関数Ai (xi ,yi ,ui ,vi )として表すことができる。なお、先に述べた例は重み係数Ai =1つまり重みなしの例である。
前述の式(4)〜(6)に対応する数式を本例にて表せば次のようになる。
【数5】
Figure 0003747595
【0014】
なお、本例においても交点qi が集約することを利用しているので、前述の[数4]の条件は当然満たす必要がある。
【0015】
今まで述べた手法においては、微分画像をX軸方向に沿って走査した例を示しているが、Y軸方向へ走査を行なう場合、更には任意方向へ走査を行なう場合にも容易に適用することができる。
【0016】
円弧中心位置の推定は以上の如くであるが、円弧部分を推定する方法を若干述べる。今まで述べた手法では、画像を走査することで円弧成分を検出しており、円弧部分に該当する画素の勾配方向および微分値の強さの情報を利用して円弧中心位置を求めている。たとえばx軸方向に走査する場合、画像の左端から右端までを走査するが、このとき、円弧部分に該当する画素を特定する必要がある。
前述の手法では円弧は点qi が集約することを利用しているので、連続した画素列pi について先述の条件、すなわち、すべてのvi が零でなく同符号、かつ(ui/vi)>(ui+1/vi+1)を満たすことになる。したがって、画像を走査するとき、当条件を満たす箇所を探索すれば円弧部分を発見することができる。
【0017】
上述の手法では走査軸を単一として円弧中心位置を求めたのであるが、雑音の混入や誤差の発生により推定精度が下がる可能性がある。このため、一つの円弧の中心位置に関して複数箇所での走査をすることにより更に推定精度を向上することができる。
すなわち、前述したように円弧部分を推定した箇所において円弧中心位置の推定を行なうに際し、画像を走査した直線のY座標をyi とし、推定された中心位置の座標を(sgj ,tj )とするとき、複数箇所(例えばm箇所)では、複数の中心座標(sgj ,tj )(j=1〜m)を得る。この場合、各走査軸にて利用した画素数をnj とするとき、新たな推定中心画素(st ,tt )は次式[数6]にて求められる。
【数6】
Figure 0003747595
【0018】
この(10)式のようにして加重平均を求めることで推定精度が向上する。
【0019】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、次の効果を有する。
(1)従来では、エッジ点列の検出等の多くの処理を必要としていたが、本手法は微分画像から直接に円弧推定を行なうので処理全体をとおして高速化が期待できる。また、従来のエッジ点列のみを利用した円弧推定に比べ、本手法はエッジ周辺の画素群を用いて推定するため、雑音や演算誤差の影響の低減が図られている。円弧推定に利用する画素数をnとするとき演算量のオーダはnに比例する数であり、演算量の増加は低く抑えられている。
(2)勾配方向の重み付けを加味したことにより、画像中の雑音や演算誤差の影響を一層低減できる。
(3)線分成分等円弧以外の特徴が混入していても、確実な探索にて円弧を求めることができる。
(4)走査軸を複数にすれば、雑音や演算誤差による影響は一層少なくなる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明方法のフローチャート。
【図2】対象物を例示した斜視図。
【図3】円筒の微分画像を示す図。
【図4】走査軸及びそれとの交点画素群、及び勾配方向ベクトルを示す図。
【図5】直線群と平行な軸による円弧中心推定のための説明図。
【図6】従来の円弧成分推定方法の一例のフロ−チャ−ト。
【符号の説明】
0 円弧中心
0 走査軸
i 微分画像と走査軸との交点画素
(xi ,yi ) 支点画素Pi の座標
i ,vi 勾配方向ベクトル成分
(ui ,vi ) 勾配方向ベクトル
i 直線
t 平行な軸
i 軸と直線との交点
(si ,t) 交点qi の座標
g 重心
(sg ,t) 重心の座標

Claims (4)

  1. 原画像を空間微分し、
    得られた微分画像を円弧を交わるように一方向に走査し、
    この走査軸と上記微分画像との交点画素にて勾配方向ベクトルを求め、
    この勾配方向ベクトルに沿う直線の集合位置を円弧中心位置として算出するようにした円弧位置推定方法において、
    上記直線の集合位置の算出は、上記直線と上記走査軸に平行な軸との交点のこの平行な軸上での重心を求め、この重心と上記交点との距離を最小とする上記平行な軸の位置を求めるようにした円弧位置推定方法。
  2. 原画像を空間微分し、
    得られた微分画像を円弧を交わるように一方向に走査し、
    この走査軸と上記微分画像との交点画素にて勾配方向ベクトルを求め、
    この勾配方向ベクトルに沿う直線の集合位置を円弧中心位置として算出するようにした円弧位置推定方法において、
    上記直線の集合位置の算出は、上記直線と上記走査軸に平行な軸との交点のこの平行な軸上での重心を求め、上記勾配方向に重み付けをした上記交点との距離を最小とする上記平行な軸の位置を求めるようにした円弧位置推定方法。
  3. 原画像を空間微分し、
    得られた微分画像を円弧を交わるように一方向に走査し、
    この走査軸と上記微分画像との交点画素にて勾配方向ベクトルを求め、
    この勾配方向ベクトルに沿う直線の集合位置を円弧中心位置として算出する際、
    上記勾配方向ベクトルにおいて、ベクトルの上記走査軸と垂直な成分を i 、平行な成分をu i として、全てのv i が零でなく同符号であり、且つ、(ui/vi)>(ui+1/vi+1)を満たすとき該交点画素を円弧部分と推定する円弧位置推定方法。
  4. 上記走査軸は複数本とし、各走査軸による得られた円弧中心位置の加重平均を求めるようにした請求項1又は請求項2に記載の円弧位置推定方法。
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