JP6049000B2 - 線分および円弧検出装置 - Google Patents
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Description
<1−1.処理の全体の流れ>
図1は、第1の実施の形態に係る検出装置1のブロック図である。検出装置1は、成分画像生成部11、輪郭抽出処理部12、ハフ(Hough)変換部14、ハフテーブル15および検出部16を備えている。
ハフ変換部14の処理内容について詳しく説明する。ハフ変換部14は、第1〜第3輪郭データ103A〜103Cに含まれる任意の点について、各点を通る直線をハフ空間上の座標(θ、ρ)に変換する。つまり、ハフ変換部14は、第1〜第3輪郭データ103A〜103Cに対して、それぞれ個別にハフ変換処理を行う。
ハフ変換部14は、輪郭画像データ103に含まれる任意の点について、各点を通る円弧(弦)をハフ空間上の座標(a、b、r)に変換する。
ハフ変換部14における集計処理方法について説明する。上述したように、第1〜第3輪郭データ103A〜103Cの各画素は0〜255の画素値を有している。ハフ変換部14は、第1〜第3輪郭データ103A〜103Cのある点がハフ空間上のある座標(θ、ρ)に変換された場合、2次元配列T[θ][ρ]には、第1〜第3輪郭データ103A〜103C上の点の画素値を加算する。言い換えると、2次元配列T[θ][ρ]には、第1〜第3輪郭データ103A〜103C上の点の輪郭強度の値が加算される。そして、輪郭強度の加算値が集計値C1、C2およびC3として、第1〜第3の2次元配列T[θ][ρ]に格納される。
検出部16は、ハフテーブル15を参照し、カラー画像データ101に含まれる線分あるいは円弧を検出する。検出部16は、ハフテーブル15に格納されている各成分に対応した3つの集計値C1〜C3を総合評価することにより線分の検出を行う。あるいは、検出部16は、ハフテーブル15に格納されている各成分に対応した3つの集計値C1〜C3を総合評価することにより円弧の検出を行う。
次に、本発明の第2の実施の形態について説明する。第2の実施の形態における検出装置1の構成は、図1で示した構成と同様である。第2の実施の形態においては、検出部16における集計方法が第1の実施の形態と異なる。
次に、本発明の第3の実施の形態について説明する。第3の実施の形態における検出装置1の構成は、図1で示した構成と同様である。第3の実施の形態においては、ハフテーブル15に対する集計値の格納方法、および、検出部16における集計方法が第1あるいは第2の実施の形態と異なる。第1あるいは第2の実施の形態においては、ハフ変換部14は、輪郭画像データ103の各画素の輪郭強度をそのままハフテーブル15に加算した。言い換えると、ハフ変換部14は、輪郭画像データ103の各画素の画素値を、画素値の分解能を維持したままハフテーブル15に加算した。
次に本発明の第4の実施の形態について説明する。第4の実施の形態は第3の実施の形態の応用例である。第3の実施の形態は、第1の実施の形態の総合集計値を量子化した。第4の実施の形態においては、第2の実施の形態の総合集計値を量子化する。
次に、本発明の第5の実施の形態について説明する。第5の実施の形態は、第3の実施の形態の応用例である。第3の実施の形態においては、数7式あるいは数8式で示したように、集計値C1、C2およびC3を同じ量子化関数を用いて量子化を行った。第5の実施の形態においては、検出部16は、集計値C1、C2およびC3に対してそれぞれ異なる量子化関数を用いて量子化を行う。数11式は、第5の実施の形態における線分を検出するための総合集計値Vの算出方法を示す式である。
第1〜第5の実施の形態においては、輪郭画像データ103の中心を原点として、輪郭画像データ103内の直線をθおよびρを用いて表現した。あるいは、輪郭画像データ103の中心を原点として、円弧の中心座標(a、b)を定義した。しかし、原点は画像の任意の場所に設定することができる。あるいは、原点を輪郭画像データ103のフレームの外に設定してもよい。
12 輪郭抽出処理部
14 ハフ変換部
15 ハフテーブル
16 検出部
101 カラー画像データ
102A、102B、102C 第1、第2、第3成分データ
103A、103B、103C 第1、第2、第3輪郭データ
Claims (16)
- 一の色空間の対象画像内の線分を検出する線分検出装置であって、
前記対象画像から前記一の色空間における複数の成分画像を生成する生成部と、
各成分画像内のそれぞれの点の特徴量を求める特徴量算出部と、
各成分画像の基準点から各成分画像内の任意の直線に下した垂線の長さρおよび前記垂線が前記基準点を通る基準軸となす角θを用いて、各成分画像内の任意の直線を表現することにより、各成分画像内の任意の点を通る直線をハフ空間内の座標(θ、ρ)に変換するハフ変換部と、
各成分画像内のそれぞれの点が前記ハフ変換部によってハフ空間内の座標(θ、ρ)に変換されたとき、変換された座標(θ、ρ)に対応する記憶領域に、各成分画像内のそれぞれの点の特徴量の大きさによって重みづけされた値を加算する集計部と、
全ての成分画像に対応する集計値を総合評価し、総合集計値を求める総合集計部と、
総合集計値が第1の閾値を超える座標(θ、ρ)を特定することにより、前記対象画像における線分を検出する検出部と、
を備え、
前記ハフ変換部は、前記各成分画像内の、画素値が0よりも大きい全ての点について、ハフ変換を行う、線分検出装置。 - 請求項1に記載の線分検出装置であって、
前記特徴量算出部は、輪郭抽出処理を実行することにより、各成分画像内のそれぞれの点の特徴量として輪郭強度を求める、線分検出装置。 - 請求項2に記載の線分検出装置であって、
前記集計部は、前記輪郭抽出処理後の各成分画像内のそれぞれの点の輪郭強度を加算値として集計する、線分検出装置。 - 請求項2に記載の線分検出装置であって、
前記集計部は、前記輪郭抽出処理後の各成分画像内のそれぞれの点の輪郭強度を量子化した上で集計する、線分検出装置。 - 請求項4に記載の線分検出装置であって、
前記集計部は、各成分画像に対してそれぞれ異なる量子化関数を用いて輪郭強度を量子化する、線分検出装置。 - 請求項1ないし請求項5のいずれかに記載の線分検出装置であって、
前記総合集計部は、各成分画像の集計値を重みづけ加算することにより総合集計値を求める、線分検出装置。 - 請求項1に記載の線分検出装置であって、
前記基準点は、各成分画像内の任意の座標に設定される線分検出装置。 - 一の色空間の対象画像内の円弧を検出する円弧検出装置であって、
前記対象画像から前記一の色空間における複数の成分画像を生成する生成部と、
各成分画像内のそれぞれの点の特徴量を求める特徴量算出部と、
各成分画像の基準点に対して直交座標を定義し、各成分画像内の任意の円弧を直交座標系における中心座標(a、b)および半径rを用いて表現することにより、各成分画像内の任意の点を通る円弧をハフ空間内の座標(a、b、r)に変換するハフ変換部と、
各成分画像内のそれぞれの点が前記ハフ変換部によってハフ空間内の座標(a、b、r)に変換されたとき、変換された座標(a、b、r)に対応する記憶領域に、各成分画像内のそれぞれの点の特徴量の大きさによって重みづけされた値を加算する集計部と、
全ての成分画像に対応する集計値を総合評価し、総合集計値を求める総合集計部と、
総合集計値が第1の閾値を超える座標(a、b、r)を特定することにより、前記対象画像における円弧を検出する検出部と、
を備え、
前記ハフ変換部は、前記各成分画像内の、画素値が0よりも大きい全ての点について、ハフ変換を行う、円弧検出装置。 - 請求項8に記載の円弧検出装置であって、
前記特徴量算出部は、輪郭抽出処理を実行することにより、各成分画像内のそれぞれの点の特徴量として輪郭強度を求める、円弧検出装置。 - 請求項9に記載の円弧検出装置であって、
前記集計部は、前記輪郭抽出処理後の各成分画像内のそれぞれの点の輪郭強度を加算値として集計する、円弧検出装置。 - 請求項9に記載の円弧検出装置であって、
前記集計部は、前記輪郭抽出処理後の各成分画像内のそれぞれの点の輪郭強度を量子化した上で集計する、円弧検出装置。 - 請求項11に記載の円弧検出装置であって、
前記集計部は、各成分画像に対してそれぞれ異なる量子化関数を用いて輪郭強度を量子化する、円弧検出装置。 - 請求項8ないし請求項12のいずれかに記載の円弧検出装置であって、
前記総合集計部は、各成分画像の集計値を重みづけ加算することにより総合集計値を求める、円弧検出装置。 - 請求項8に記載の円弧検出装置であって、
前記基準点は、各成分画像内の任意の座標に設定される円弧検出装置。 - 一の色空間の対象画像内の線分を検出する線分検出方法であって、
前記対象画像から前記一の色空間における複数の成分画像を生成する生成工程と、
各成分画像内のそれぞれの点の特徴量を求める特徴量算出工程と、
各成分画像の基準点から各成分画像内の任意の直線に下した垂線の長さρおよび前記垂線が前記基準点を通る基準軸となす角θを用いて、各成分画像内の任意の直線を表現することにより、各成分像内の任意の点を通る直線をハフ空間内の座標(θ、ρ)に変換するハフ変換工程と、
各成分画像内のそれぞれの点が前記ハフ変換工程によってハフ空間内の座標(θ、ρ)に変換されたとき、変換された座標(θ、ρ)に対応する記憶領域に、各成分画像内のそれぞれの点の特徴量の大きさによって重みづけされた値を加算する集計工程と、
全ての成分画像に対応する集計値を総合評価し、総合集計値を求める総合集計工程と、
総合集計値が第1の閾値を超える座標(θ、ρ)を特定することにより、前記対象画像における線分を検出する検出工程と、
を備え、
前記ハフ変換工程は、前記各成分画像内の、画素値が0よりも大きい全ての点について、ハフ変換を行う、線分検出方法。 - 一の色空間の対象画像内の円弧を検出する円弧検出方法であって、
前記対象画像から前記一の色空間における複数の成分画像を生成する生成工程と、
各成分画像内のそれぞれの点の特徴量を求める特徴量算出工程と、
各成分画像の基準点に対して直交座標を定義し、各成分画像内の任意の円弧を直交座標系における中心座標(a、b)および半径rを用いて表現することにより、各成分画像内の任意の点を通る円弧をハフ空間内の座標(a、b、r)に変換するハフ変換工程と、
各成分画像内のそれぞれの点が前記ハフ変換工程によってハフ空間内の座標(a、b、r)に変換されたとき、変換された座標(a、b、r)に対応する記憶領域に、各成分画像内のそれぞれの点の特徴量の大きさによって重みづけされた値を加算する集計工程と、
全ての成分画像に対応する集計値を総合評価し、総合集計値を求める総合集計工程と、
総合集計値が第1の閾値を超える座標(a、b、r)を特定することにより、前記対象画像における円弧を検出する検出工程と、
を備え、
前記ハフ変換工程は、前記各成分画像内の、画素値が0よりも大きい全ての点について、ハフ変換を行う、円弧検出方法。
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