JP5705016B2 - 信号処理装置 - Google Patents

Description

この発明は、画像上から同心円形状パターンを検出する信号処理装置に関するものである。

画像からの同心円形状パターン検出は、工場の生産ライン上における製品欠陥検査や、コンピュータビジョンにおける物体検知など、様々な分野で用いられている技術である。画像から円形状パターンを検出する方法の一つとしてハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換が知られている。ハフ変換の基本的な考え方は、画像中の座標を別のパラメータ空間に変換し、その空間上で形状の検出を行うことである。例えば、検出形状パターンが円の場合、円は中心位置を表すｘ，ｙと半径ｒの３パラメータで表され、画像は３次元座標へと変換される。このとき、画像内の同一円周上にあるすべての座標は３次元空間の一点で交わり、この交点（ｘ，ｙ，ｒ）が検出すべき円形状のパラメータとなる。このハフ変換は、パラメータで表現できる形状パターンであれば利用可能であり、比較的単純な処理で形状検出ができる。また、画像を別の空間にマッピングして交点を求めるという考え方により、パターンが途中で途切れてしまっていてもある程度検出が可能といったロバストなアルゴリズムでもある。

しかし、パターンを表現するパラメータの数だけ別空間の次元数が増え、計算処理量や必要なメモリ量などが膨大になる。また、画像中に雑音が多い場合、円形状を表現するためのパラメータ候補が多数現れ、誤った円形状が多数抽出されることになるため、実用に不向きな点がある。

そこで、例えば特許文献１，２では、パターンのエッジ情報を用いることでハフ変換において使用するパラメータを減らし、計算処理量を低減させる方法が提案されている。特許文献１では、エッジ抽出したパターンの点対称性や線対称性に着目し、点対称の中心が円形状の中心であり、線対称軸が半径であることを利用してパターン抽出を行う技術が開示されている。また、特許文献２では、エッジ抽出したパターンを２次元のベクトル場としてみなし、これにハフ変換を適用することで円抽出を行う方法が開示されている。

特開２００２−２１６１３８号公報 特公平３−１２６８３号公報

しかしながら、ハフ変換で用いるパラメータの式は連続性を持つのに対し、入力画像は整数の座標値を持つ不連続な点の集まりであるため、量子化誤差が発生してしまう。そのため、勾配の小さい１ピクセル幅の円形状の場合には、この量子化誤差の影響によってパラメータが１点に収束せず、複数のパラメータ候補が現れてしまい、円形状を高精度に検出することができない、という課題があった。
また、画像中の雑音によるランダムな点が多数存在すると、円形状を構成するパラメータ候補が多数現れてしまうため誤検出の原因となり、この場合にも円形状を高精度に検出することができない、という課題があった。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、画像内に同心円形状パターンが存在するか否かの判定を高精度に行うことができる信号処理装置を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、この発明は、入力画像から円形状パターンを抽出する信号処理装置において、前記入力画像の画素値の勾配を計算する勾配算出部と、任意の着目する画素を中心とし、当該中心から円周方向に向けて前記勾配の動径方向成分を積算する円周積算部と、前記円周積算部で積算した結果から前記動径方向の勾配ピーク位置を検出するピーク位置検出部と、前記ピーク位置検出部が検出した勾配ピーク位置から、前記入力画像に円形状パターンが存在するか否か判定を行う円形状パターン判定部を備えることを特徴とする。

この発明の信号処理装置によれば、入力画像の勾配成分を、着目画素を中心として円周方向に積算するようにしたので、雑音が多い画像内での同心円形状パターンや、先鋭度の低い同心円形状パターンであっても、画像内の円形状を高精度に検出することができる。

この発明の実施の形態１における信号処理装置１の概略構成を示す図である。 この発明における入力画像（円形状パターンが存在する場合）の勾配成分を円周方向に積算する処理を説明するための図である。 この発明における入力画像（雑音パターンのみの場合）の勾配成分及び円周方向の積算値を示す図である。 この発明の実施の形態２における信号処理装置２の概略構成を示す図である。 この発明の実施の形態３における信号処理装置３の概略構成を示す図である。 この発明の実施の形態３における信号処理装置４の概略構成を示す図である。

以下、この発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１における信号処理装置１の概略構成を示す図である。この信号処理装置１は、読み込んだ入力画像の画素値の一次勾配を計算する一次勾配算出部１１と、計算した勾配の動径方向成分を着目画素を中心として円周方向に積算する円周積算部１２と、積算した結果から動径方向の勾配ピーク位置を検出するピーク位置検出部１３と、検出されたピーク位置から入力画像に同心円形状パターンが存在するか否かを判定して出力する円形状パターン判定部１４とを備えている。

ここで、一次勾配算出部１１及び円周積算部１２の処理について、図２を参照しながら詳細に説明する。図２は、入力画像に円形状パターンが存在する場合の勾配成分及び円周方向の積算値を示す図である。
図２（ａ）に示すとおり、この入力画像には同心円形状パターンが含まれている。一次勾配算出部１１は、この入力画像を読み込み、入力画像の各画素に対して、その近傍に位置する画素の画素値との差分値を用いて、一次勾配を計算する。なお、勾配の計算手法としては、例えば前進差分、後退差分、中心差分等、いずれの方法を用いても構わない。
図２（ｂ）は、このようにして求められた各画素における勾配ベクトル（勾配の方向と大きさ）を示す図である。そして、円周積算部１２が、この勾配の動径方向成分を、着目画素を中心として円周方向に積算する。なお、この例では、入力画像の中心に位置する画素を着目画素として、積算を行っている。

図２（ｃ）は、このようにして得られた半径（着目画素からの距離）と積算値との関係を示すグラフである。図２（ｃ）に示すとおり、入力画像に円形状パターンが存在する場合には、その画素値の勾配は動径方向と平行であり、かつ、半径に応じて振幅成分が現れる。この半径と積算値との関係から、ピーク位置検出部１３が、積算値が任意の閾値以上であるピーク位置を検出する。
そして、円形状パターン判定部１４は、そのピーク位置が検出されたか否かにより、円形状パターンが存在しているか否かを判定し、その結果を出力する。なお、ピーク位置検出部１３が検出したピーク位置が、中心から数えて２つ以上存在する場合には、入力画像に同心円形状パターンが存在する、と判定することができる。

すなわち、この図２に示す例では、ピーク位置検出部１３が、２箇所のピーク位置Ａ，Ｂを検出し、これにより、円形状パターン判定部１４が、円形状パターンが存在すると判定する。この際、ピーク位置検出部１３が検出したピーク位置は、中心から数えて２つ存在するので、円形状パターン判定部１４は、同心円形状パターンが存在すると判定して出力する。

一方、図３は、入力画像に円形状パターンは存在せず、雑音パターンのみである場合の勾配成分及び円周方向の積算値を示す図である。
図３（ａ）に示すとおり、この入力画像には雑音パターンのみが含まれている。一次勾配算出部１１は、図２において説明したのと同様に、図３（ａ）に示す入力画像を読み込み、入力画像の各画素に対して、その近傍に位置する画素の画素値との差分値を用いて、一次勾配を計算する。
図３（ｂ）は、このようにして求められた各画素における勾配ベクトルを示す図であるが、この図に示すとおり、雑音成分の画素値の勾配は、方向も大きさもランダムに変化する。このため、円周方向に勾配成分を積算することにより、雑音成分を抑圧することが可能となる。そこで、円周積算部１２が、図３（ｂ）に示す勾配の動径方向成分を、着目画素を中心として円周方向に積算する。

図３（ｃ）は、このようにして得られた半径（着目画素からの距離）と積算値との関係を示すグラフである。図３（ｃ）に示すとおり、グラフはほぼ平坦であり、ピーク位置検出部１３によりピーク位置は検出されない。
そして、円形状パターン判定部１４は、円形状パターンが存在していないと判定し、その結果を出力する。

このように、着目画素を中心として円周方向に勾配の動径方向成分を積算することによって、雑音パターンの成分については抑制することができるため、雑音を含む円形状パターンの入力画像であっても、その雑音成分を抑制する（信号雑音比を向上させる）ことが可能である。これにより、入力画像が雑音を含むような先鋭性の低い同心円形状パターンであっても、その円形状パターンを高精度に検出することができる。

なお、この実施の形態１において、一次勾配算出部１１で算出する入力画像の勾配値を２値化して出力しても良い。勾配からの円形状パターン判定においてその勾配値は必ずしも必要でないため、２値化により計算を簡略化しても同様の効果が得られるからである。

また、この実施の形態１において、円周積算部１２において半径に応じた重み付けを行ってもよい。同心円形状パターンの勾配値が分かっているときには、各半径で積算値が等しくなるように重み付けを行うことによって、ピーク位置検出部１３においてピーク位置をより鮮明にすることができるからである。

以上のように、この実施の形態１によれば、入力画像の勾配成分を、着目画素を中心として円周方向に積算するようにしたので、雑音が多い画像内での同心円形状パターンや、先鋭度の低い同心円形状パターンであっても、画像内の円形状を高精度に検出することができる。

実施の形態２．
図４は、この発明の実施の形態２における信号処理装置２の概略構成を示す図である。この信号処理装置２は、読み込んだ入力画像の画素値の一次勾配を計算する一次勾配算出部１１と、計算した勾配の動径方向成分を着目画素を中心として円周方向に積算する円周積算部１２と、積算した成分をフーリエ変換するフーリエ変換部２１と、フーリエ変換された空間周波数成分においてピーク位置を検出するピーク検出部２２と、検出されたピーク位置から入力画像に同心円形状パターンが存在するか否かを判定して出力する円形状パターン判定部２３とを備えている。

この実施の形態２は、入力画像の勾配成分を着目画素を中心に円周方向へ積算した成分からピーク位置を検出することで、入力画像に同心円形状パターンが存在するかを判定する実施の形態１において、ピーク位置の検出の仕方が実施の形態１とは異なり、勾配成分を着目画素を中心に円周方向へ積算した成分をフーリエ変換し、その空間周波数成分においてピーク位置を検出することで、入力画像に同心円形状パターンが存在するか否かを判定する。なお、一次勾配算出部１１及び円周積算部１２については、実施の形態１における信号処理装置１と同じであるため、ここでは説明を省略する。

フーリエ変換部２１は、円周積算部１２において着目画素を中心として円周方向に入力画像の勾配の動径方向成分を積算した後、この積算結果をフーリエ変換して空間周波数成分へと変換する。そして、ピーク検出部２２が、フーリエ変換後の信号成分から原点以外のピーク位置を検出し、円形状パターン判定部２３が、検出されたピーク位置のピーク値が任意の閾値以上の場合には入力画像に同心円形状パターンが存在すると判定して出力する。

この実施の形態２において、入力画像に円形状パターンが存在する場合には、その勾配は図２に示すように動径方向と平行で、半径に応じて振幅成分が現れる。一方、雑音成分の勾配は図３に示すように方向も大きさもランダムに変化する。このため、円周方向に勾配成分を積算することで雑音を抑圧することが可能となる。

さらに、円周積算部１２で積算された勾配成分をフーリエ変換部２１でフーリエ変換すると、同心円形状の間隔に応じた空間周波数でピークが現れるため、このピーク位置を検出することで同心円形状パターンの有無を判定することができる。このように周波数成分に変換することで、同心円形状のパターンではなくパターンの反復性を検出することになるため、先鋭度の低い同心円形状パターンであっても高感度な検出を行うことができる。

なお、この実施の形態２において、一次勾配算出部１１で算出する入力画像の勾配値を２値化して出力しても良い。勾配からの円形状パターン判定においてその勾配値は必ずしも必要でないため、２値化により計算を簡略化しても同様の効果が得られるからである。

また、この実施の形態２において、円周積算部１２において半径に応じた重み付けを行ってもよい。同心円形状パターンの勾配値が分かっているときには、各半径で積算値が等しくなるように重み付けを行うことによって、フーリエ変換部２１で変換した空間周波数においてピーク位置をより鮮明にすることができるからである。

以上のように、この実施の形態２によっても、入力画像の勾配成分を、着目画素を中心として円周方向に積算するようにしているので、実施の形態１と同様、雑音が多い画像内での同心円形状パターンや、先鋭度の低い同心円形状パターンであっても、画像内の円形状を高精度に検出することができる。

実施の形態３．
図５及び図６はこの発明の実施の形態３における信号処理装置３及び４の概略構成を示す図である。この信号処理装置３は、読み込んだ入力画像の画素値の二次勾配を計算するラプラシアンフィルタ演算部３１と、計算した勾配の動径方向成分を着目画素を中心として円周方向に積算する円周積算部１２と、積算した結果から動径方向の勾配ピーク位置を検出するピーク位置検出部１３と、検出されたピーク位置から入力画像に同心円形状パターンが存在するか否かを判定して出力する円形状パターン判定部１４とを備えている。また、信号処理装置４は、読み込んだ入力画像の画素値の二次勾配を計算するラプラシアンフィルタ演算部３１と、計算した勾配の動径方向成分を着目画素を中心として円周方向に積算する円周積算部１２と、積算した成分をフーリエ変換するフーリエ変換部２１と、フーリエ変換された空間周波数成分においてピーク位置を検出するピーク検出部２２と、検出されたピーク位置から入力画像に同心円形状パターンが存在するか否かを判定して出力する円形状パターン判定部２３とを備えている。

この実施の形態３は、入力画像の勾配成分を着目画素を中心に円周方向へ積算した成分からピーク位置を検出することで、入力画像に同心円形状パターンが存在するかを判定する実施の形態１，２において、入力画像の画素値の一次勾配を計算する一次勾配算出部１１の代わりにラプラシアンフィルタを用いて二次勾配を計算するラプラシアンフィルタ演算部３１を備える点が実施の形態１，２とは異なるが、その他の構成については、実施の形態１，２における信号処理装置１，２と同じであるため、ここでは説明を省略する。

ラプラシアンフィルタ演算部３１は、着目画素を中心としてその近傍３×３あるいはそれ以上の領域における空間２次微分値を係数倍して着目画素から引くことにより、画像を先鋭化するフィルタであるラプラシアンフィルタを用いて、入力画像の画素値の二次勾配を計算する。このラプラシアンフィルタは、画像のエッジ検出や先鋭化に用いられる二次微分フィルタの一種であるが、これを用いて二次勾配を計算する手法については周知の手法であるため、ここでは説明を省略する。

このようにして得られた勾配の動径方向成分を、円周積算部１２が、着目画素を中心として円周方向に積算し、実施の形態１または２と同様に、ピーク位置検出部１３、または、フーリエ変換部２１とピーク検出部２２によりピーク位置を検出し、円形状パターン判定部１４または２２により同心円形状パターンが存在するか否かを判定して出力する。

なお、この実施の形態３において、ラプラシアンフィルタ演算部３１で算出する入力画像の勾配値を２値化して出力しても良い。勾配からの円形状パターン判定においてその勾配値は必ずしも必要でないため、２値化により計算を簡略化しても同様の効果が得られるからである。

また、この実施の形態３において、円周積算部１２において半径に応じた重み付けを行ってもよい。同心円形状パターンの勾配値が分かっているときには、各半径で積算値が等しくなるように重み付けを行うことによって、ピーク位置検出部１３において、または、フーリエ変換部２１で変換した空間周波数において、ピーク位置をより鮮明にすることができるからである。

以上のように、この実施の形態３によっても、入力画像の勾配成分を、着目画素を中心として円周方向に積算するようにしているので、実施の形態１，２と同様、雑音が多い画像内での同心円形状パターンや、先鋭度の低い同心円形状パターンであっても、画像内の円形状を高精度に検出することができる。

なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

１〜４ 信号処理装置、１１ 一次勾配算出部、１２ 円周積算部、１３ ピーク位置検出部、１４，２３ 円形状パターン判定部、２１ フーリエ変換部、２２ ピーク検出部、３１ ラプラシアンフィルタ演算部。

Claims (4)

1. 入力画像から円形状パターンを抽出する信号処理装置において、
   前記入力画像の画素値の勾配を計算する勾配算出部と、
   任意の着目する画素を中心とし、当該中心から円周方向に向けて前記勾配の動径方向成分を積算する円周積算部と、
   前記円周積算部で積算した結果から前記動径方向の勾配ピーク位置を検出するピーク位置検出部と、
   前記ピーク位置検出部が検出した勾配ピーク位置から、前記入力画像に円形状パターンが存在するか否か判定を行う円形状パターン判定部
   を備えることを特徴とする信号処理装置。
2. 前記ピーク位置検出部は、
   前記円周積算部で積算した成分をフーリエ変換して空間周波数成分を算出するフーリエ変換部と、
   前記フーリエ変換部で算出した値から前記動径方向の勾配ピーク位置を検出するピーク検出部と
   からなることを特徴とする請求項１記載の信号処理装置。
3. 前記勾配算出部は、前記入力画像の画素値の一次勾配を計算する一次勾配算出部であることを特徴とする請求項１または請求項２記載の信号処理装置。
4. 前記勾配算出部は、前記入力画像の画素値の二次勾配を計算するラプラシアンフィルタ演算部であることを特徴とする請求項１または請求項２記載の信号処理装置。

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