JPH02228779A

JPH02228779A - 線分抽出装置

Info

Publication number: JPH02228779A
Application number: JP1048650A
Authority: JP
Inventors: Shuichi Nishio; 西尾　秀一; Tsukasa Maejima; 前嶋　司
Original assignee: N T T DATA TSUSHIN KK; NTT Data Communications Systems Corp
Current assignee: N T T DATA TSUSHIN KK; NTT Data Group Corp
Priority date: 1989-03-02
Filing date: 1989-03-02
Publication date: 1990-09-11
Anticipated expiration: 2014-09-06
Also published as: JP2946095B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】［産業上の利用分野］本発明は、画像認識理解装置の画像処理における線分抽
出装置に関するものである。

［従来の技術］従来の画像認識理解装置における線分抽出装置の一般論
を述べたものとして、昭和５８年２月１５日、コロナ社
発行の長尾真著、「画像認識論」がある。

一般に、画像認識理解装置は画像中の線やエツジを抽出
して対象物体の構造を認識している。このような画像処
理技術において、画像の明暗の差が激しい部分が対象物
体のエツジに対応しているということから、画像の濃度
関数を微分し、これをあるしきい値で２値化してエツジ
を検出する手法が利用されてきた。この手法で線分を抽
出する場合、２値化されたエツジ画像に細線化処理を施
し、その後ベクトル化するというのが一般的である。し
かし、このようにして抽出された線分は断片的な特徴で
あり、物体のモデルとの照合を行う効率が悪い。この問
題を解決する手段として、電子情報通信学会誌、昭和６
３年１０月号の白井良明著「記述と照合」では、直線を
形成する線分や平行線といった人間が線群を見たときに
注目するであろう、より構造化された線分を照合に用い
る手法を紹介している。

このような構造化された線分を抽出する具体的な一般シ
ステムの構成を第５〜８図を用いて説明する。人力され
た濃淡画像は画像入力部（４）でディジタル画素に変換
され、さらにエツジ検出部（５）で雑音処理（５１）　
、微分処理（５２）を施されて濃淡エツジ画像に変換さ
れる。次にあるしきい値により２値化処理（５０１）が
実行され、その後細線化処理（５０２）を経てエツジ検
出が行われる。検出されたエツジは、第７図に示すよう
に、線分抽出部（６）において　　Ｈｏｕｇｈ変換（６
２）により、ｌａｕｇｈ平面上に変換される。

検出されたエツジ中の直線線分はＲｏｕｇｈ平面上では
点となって発見されることから、極大点探索（６０１）
によって局所的極大点を見つけ、その点に対応する直線
に沿ってエツジ要素の連結（６４）を行って線分を確定
し、線分の始点、終点の決定（６５）を行う。

抽出された線分には、Ｈｏｕｇｈ変換によって得られた
傾きの情報が付与されているので、線分特徴構造化処理
部（７）では、第７図に示すように、その情報を基に平
行線の決定（７１）を行って、線分群を平行な線分の組
に分類する。次に、その平行な線分の組から同一直線を
形成する線分の判定を行って、線分特徴の構造化を終了
する。このように構造化された線分を物体モデルとの照
合に用いることにより、余分な線分との照合が避けられ
、効率のよい認識を行うことが可能となる。

［発明が解決しようとする課題］この従来の方式では、エツジ検出部（５）に２値化処理
（５０１）を含んでいるので、認識対象画像を明暗がは
っきりしている濃淡画像に限定した場合は良好な線分抽
出結果が得られるが、明暗のはっきりしない濃淡画像の
線分を抽出することは困難であった。また、線分抽出部
（６）では、Ｈｏｕｇｈ平面上の極大点探索（６０１）
を行っているが、−船釣に局所的°極大点を発見するこ
とは難しく、発見できてもその極大点近傍の点が物体モ
デルとの照合に必要な線分に対応している場合もあるた
めに、対象物体を構成する線分を効率的に抽出すること
は困難であった。

本発明はこのような点にかんがみて創案されたもので、
明暗のはっきりしない濃淡画像から対象物体を構成する
線分を効率的に抽出することを目的としている。

［課題を解決するための手段〕上記課題を解決するために、本発明では、従来の画像認
識装置において採用されているのと同様に、画像を光学
的手段等によってディジタル画素信号に変換する装置と
、主記憶、磁気ディスク装置あるいは光デイスク装置等
の補助記憶装置を有する情報処理装置を利用するもので
あり、エツジ検出の際に従来装置における２値化処理（
５０１）、細線化処理（５０２）を行わず、濃淡エツジ
画像に対して各画素の濃度値による細分化を行い、ある
濃度値の範囲内毎に線分抽出を行う機構を設ける。

また、従来装置における極大点探索（６０１）は行わず
、Ｈｏｕｇｈ平面上であるしきい値以上の値を持つ点す
べてについて、その点に対応する線分の抽出を行い、人
間の低次の視覚特性に基づく線分統合化処理によって元
のエツジ画像上で同一線分と見なして良いかを判定する
機構を設ける。

［作用コ第１〜３図は、本発明の一実施例を示す。

このように構成された装置では、第２図に示す微分処理
（５２）された濃淡エツジ画像に対して、第３図に示す
ように各画素の濃度値による細分化（６１）を行い、細
分化されたある濃度値の範囲内毎に線分抽出を行ってい
るので、エツジのはっきりしている部分（いわゆる“強
い”エツジ）とはっきりしていない部分くいわゆる１弱
い”エツジ）を区別して線分を抽出することが可能とな
る。

また、線分抽出部（６）において、Ｈｏｕｇｈ変換後の
Ｈｏｕｇｈ平面上であるしきい値以上の値を持つ点すべ
てについて、その点に対応する線分を抽出してから、線
分統合化処理部（８）で同一線分と見なして良いかの判
定を行っているので、Ｈａｓｈ平面上の極大点近傍の点
に対応する線分も抽出することが可能となる。

また、本発明では、線分抽出部（６）において抽出され
た線分に付与された線分の確からしさを示すポイントに
基づく統合則によって線分の統合を行う。一般に人間は
“弱い”エツジのみが存在する場合そのエツジに注目す
るが、“強い”エツジ周辺の“弱い”エツジには注目し
ていないと考えられるが、このような人間の低次の視覚
特性に基づく線分群の統合を行うことによって、より確
かな線分抽出を行うことが可能となる。

［実施例］以下、第１〜３図に示した実施例に基づいて、本発明の
詳細な説明する。

第１図の画像入力部（４）において、ディジタル画素に
変換された人力濃淡画像は、エツジ検出部（５）で第２
図に示すように雑音処理（５１）をしてから微分処理（
５２）され、濃淡エツジ画像に変換される。

線分抽出部（６）では、第３図に示すように、この濃淡
エツジ画像に対して各画素の濃度値による細分化（６１
）を行う。これにより、画像上の濃度値の限られた範囲
内についてのみＨｏｕｇｈ変換（６２）が施され、ｔｌ
ｏｕｇｈ平面上に変換される。

次に、線分対応点候補の選択（６３）により、ｔｌｏｕ
ｇｈ平面上であるしきい値以上の値を持つ点すべてにつ
いて、その点の対応する直線に沿ってエツジ要素の連結
（６４）を行い、線分を確定し線分の始点、終点の決定
（６５）をする。抽出された線分には線分の確からしさ
の指標として、その線分が細分化された濃度値のどの範
囲に属するかを示すポイン）　（ｐａｉｎｔ−１）と、
線分の長さに対する連結されたエツジ要素の数を示すポ
イント（ｐａｉｎｔ−ＩＩ）が付与される。　これらの
線分は、第８図に示す従来装置と同様に線分特徴構造化
処理部（７）において、平行線の判定（７１）　、同一
直線を形成する線分の判定（７２）を経て、いくつかの
グループに分類される。

本発明では、濃淡エツジ画像に対する各画素の濃度値に
よる細分化（６１）をしている上に、）ｌａｕｇｈ平面
上での極大点探索（６０１）を行っていないという理由
により、本来−本の線分と見なされるべき線分が数本の
線分として同一グループに分類されている場合がある。

そこで、線分統合化処理部（８）では、それぞれの線分
に付与されたその線分の確からしさを示すポイントに基
づく線分統合手順により、同一グループ内の線分を一本
の線分に統合する。

以下、線分統合例を示す第４図を参照して、本発明の線
分統合手順について説明する。

■同一グループ内の１本の線分から、以下に示す点Ａ、
Ｂを求める。　Ａ　（Ｘａ、　Ｙａ）、　Ｂ　（Ｘｂ、
　Ｙｂ）Ｘａ　＝　ｍ１ｎ（Ｘｓｉ）　：　ｙｒ／２≦
θｌ≦πｍａｘ（Ｘｓｉ）　：　　０　　≦θＩ≦π／
２Ｙａ　＝　ｍ１ｎ（Ｙｓｉ）Ｘｂ　＝　ｍａｘ（Ｘｅｉ）　：　π／２≦θｌ≦πｃ
ｉｎ（Ｘｅｉ）　　：　　　０　　≦　θ　ｌ≦π／２
］Ｙｂ　＝　ｍａｘ（Ｙｅｉ）ｉ＝１．２．・・・、ｎ但し、Ｙｓｉ≦Ｙｅｉ ■各線分の中点（Ｍ　（Ｘｍ、　Ｙｍ）　）の重心Ｏと
、平均の傾きθを以下の式により求める。

０　（Ｘｏ、　Ｙｏ） ΣＷ１ＷｉＷ１但し、Ｗｉ＝Ｉｉ−Ｐｌｉ・Ｐ２ｉ１１：線分の長さｐｌｉ：　ｐｏｉｎｔ−Ｉｐ２ｉ：　　ｐａｉｎｔ−Ｉ［ ■０を通る傾きθなる直線に、Ａ、Ｂから垂線をおろし
、その点を統合線分の始点、終点とする。

［発明の効果］以上説明したように、本発明では認識対象となる画像が
明暗のはっきりしない濃淡画像であっても、“強い″エ
ツジと１弱い”エツジを区別して線分抽出を行うことに
より、良好な線分抽出を行うことができる。

また、）ｌａｕｇｈ平面上における極大点探索の問題を
、人間の低次の視覚特性に基づ（線分統合手順によって
解決し、対象物体を構成する線分を効率的に抽出するこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の装置構成図、第２図は本発
明のエツジ検出部における処理の説明図、　第３図は本
発明の線分抽出部における処理の説明図、　第４図は本
発明の一実施例における線分統合例の説明図、　第５図
は従来の線分抽出装置の一般構成図、第６図は従来装置のエツジ検出部における処理の説明図
、　第７図は従来装置の線分抽出部における処理の説明
図、　第８図は従来装置及び本発明の一実施例にふける
線分特徴構造化処理部の処理の説明図である。第１図、第５図において、 ■　・・・ＣＰＵ。２　・・・ＣＲＴ。３　・・・メモリ、４　・・・画像入力部、５　・・・エツジ検出部、６　・・・線分抽出部、７　・・・線分特徴構造化処理部、８　・・・線分統合化処理部、である。

Claims

【特許請求の範囲】濃淡画像から線分を抽出する画像処理を行う線分抽出装
置において、入力濃淡画像をディジタル画素となす手段を有する画像
入力部と、画像中の雑音を軽減する雑音処理と、画像中の明暗の差
を抽出する微分処理により、濃淡エッジ画像を得る手段
を有するエッジ検出部と、濃淡エッジ画像の各画素の濃度値による細分化と、Ｈｏ
ｕｇｈ変換と、Ｈｏｕｇｈ平面上であるしきい値以上の
値を持つ点を選択する線分対応点候補の選択と、濃淡エ
ッジ画像上で直線上にあるエッジ要素を連結するエッジ
要素の連結と、抽出された線分をベクトル化する始点、
終点の決定により、線分を抽出し、その線分の確からし
さを示すポイントを付与する手段を有する線分抽出部と
、線分の傾きにより平行な線分群にグループ化する平行線
の判定と、同一線分を形成する線分の判定により、線分
群を構造化する手段を有する線分特徴構造化処理部と、線分の確からしさを示すポイントに基づく線分統合の手
段を有する線分統合化処理部を具備することを特徴とす
る線分抽出装置。