JPH0298792A

JPH0298792A - 画像の特徴量抽出装置

Info

Publication number: JPH0298792A
Application number: JP63250830A
Authority: JP
Inventors: Nobuhiko Masui; 信彦増井; Hiroshi Takigawa; 啓滝川
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1988-10-06
Filing date: 1988-10-06
Publication date: 1990-04-11

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】（発明の属する技術分野）本発明は単一または複数個の物体像を識別して、特徴量
を抽出する′４Ａ置に関するものである。

（従来の技術）従来図形の形状を自動的に分類する手段とじては、例え
ば、Ｉｒ高野英彦著、「形状パターンの認識技術」　（
第９章）、情報調査会ｊに述べられている。即ち図形の
もつ角のうち四角を占める割合を示す指標である族分類
値という特徴パラメータを用いて図形の特徴を表現する
。このパラメータは、同じ図形族に居する図形では同一
の離散的な数値をとるという特徴をもっている。従って
、多種多様な多くの図形から、大まかに同じ同形族の図
形のみを選別するような場合には、この族分類値は有効
な手段として用いることができる６しかし、族分類値は
対象が二値図形であること、図形がもつ角のうち凹角の
占める割合を示す指標であること、などのため、対象が
固定されており。

同じ手段をさまざまな対象に適用するのが困難である。

また、人間の視覚との整合性は考慮されなｌｖ為。

これに対し人間の視覚特性を考慮した手段としては次の
ような例がある。　　ｆｌ！南元、飯島泰蔵、「図形観
測における視点、視野の決定法に関する理論ｊ、信学論
Ｖｏ１．　、＋６８−Ｄ、　Ｎｏ、４．　ｐｐ５０８−
５１４１！ｒ超南元、飯島泰蔵、［安定視、点本法によ
る画像の特徴抽出理論」、信学論Ｖｏｗ、　、１６ｇ−
Ｄ、　Ｎｏ、５゜ｐｐＨ２５−１１３２ｊ　− 人間が画像を見るときその中から意味のある点を選び出
し注視するものであり、また画像から観測に都合の良い
視点と視野を求める安定視点法という手段がある。

これは画像を逐次的にポカした一般化図形から安定視点
を計算し、安定視点の集合である安定視点木から画像の
特徴抽出を行なう手段である。

この手段は多階調画像に使用でき２画像に関する予備知
識を用いることなく特徴抽出が行えるので、汎用性があ
る。

しかし５人力両像に高域除去だけを施したぼけ画像で処
理するため、注視点はわかるが、解像度を変えても形状
の特徴はわからないという欠、己がある。

（発明の目的）本発明の目的は１人間の視覚特性と整合性が良く、多階
調画像に適用でき、かつ同一処理の反復により所望の分
類精度が得られる画像の特徴量抽出装置を得ることにあ
る。

（発明の構成）（発明の特徴と従来技術との差異）本発明は１画像信号の高域強調と高域除去とを適宜併用
し５画像中の特徴点を抽出し、その特徴点の揺回の一定
領域を切り出して特徴量を計算し、特徴点（極大点、極
小点）の重心位置、特徴点の数。

各特徴点の重心からの距離の平均２分散等を求め記憶し
、これらの処理を階層的に行なうことを特徴とする。従
来技術では、入力画像に高域除去だけを施したぼけ画像
で処理するが、本発明は入力された画像の輪郭部を強調
することで１人間の視覚特性を整合が良くとれるように
した点が異なる。

（実施例）第１図は本発明の一実施例を示すブロック図であって、
これは直交変換を用いた場合である６図において、１は
例えば２次元白黒多階調画像の入力部、２は２次元の高
速フーリエ変換を施す直交変換部、３は該直交変換部で
周波数空間領域に変換された画像の実成分にラプラシア
ンフィルタをかけて高域周波数の強調を行う高域強調部
。

４−１．４−２．・・・４−ｎは夫々第Ｊ、第２・・・
等ｎの高域除去部で、前記高域強調部で高域強調を施し
た画像の実成分にガウシアンフィルタをかけて１回。

２回・・・０回の高域周波数の除去を行う、　５−１．
５−２゜・・・５−ｎは夫々第１．第２・・・第ｎの逆
変換部で、前記第１．第２・・・第ｎで高域周波数の除
去を施した画像に２次元の高速逆フーリエ変換を施す。

６−１゜６−２．・・・６−ロは特徴点抽出部で、実空
間領域に戻した画像中での画素値の極大点、極小点、即
ち特徴点を求める。７’−Ｌ、・・・７−ｎは特徴点周
辺領域抽出部で、前記特徴点抽出部６−１．６−２．・
・・６−ｎで求めた特徴点を中心に所定の範囲にある信
号（画像）を切り出す。８−１．８−２．・・・は特徴
点周辺領域抽出部７−１ｔ・・・７−ｎの出力選択用ゲ
ート、　９−］、、　９−２．・・・９−ｎは特徴被変
換部で、前記特徴点周辺領域抽出部で切り出した画像中
、前記特徴点抽出部で求めた画素値の極大点、極小点（
特徴点）を用いて、特徴量を計算する。　１０−１．１
０−２．−１０−ｎは夫々第１゜第２．・・・第ｎの特
徴量記憶部で、前記特徴量変換部９−１．９−２．・・
・９−ｎで求めた特徴点を記憶しておく、１１は２次元
白黒多階調画像の出力部である。

次に本実施例の動作について説明する。入力部１に入力
される画像は、本実施例では２次元白黒多階調画像を対
象として説明するが、カラー画像等への実施は、基本３
色について夫々行うか、予め輝度を計算しておいて、本
実施例回路を適用すればよい。

入力画像は、直交変換部２で２次元の高速フーリエ変換
を施すことにより、実空間領域の画像を周波数空間領域
で取扱うことができるようにする。

次に高域強調部３で前記周波数空間領域に変換された画
像の実成分にラプラシアンフィルタをかけて高域周波数
の強調を行なう、そして、第１の高域除去部４−１で、
前記高域強調を施した画像の実成分にガウシアンフィル
タをかけて高域周波数の除去を行なう。

次に第１の逆変換部５−１で前記１回の高域周波数の除
去を施した画像に２次元の高速逆フーリエ変換を施し１
画像を実空間領域に戻す。

次に第１の特徴抽出部６−１で前記実空間領域に戻した
画像中の画素値の極大となる点と極小となる点、つまり
画素値の特徴点を求める。

この画素値の特徴点を求めるため９本実施例は、第２の
高域除去部４−２で前段の第１の高域除去部４−１で高
域周波数の除去を施した画像の実成分に定数を変えてガ
ウシアンフィルタをかけて２回目の高域周波数の除去を
行なう、以下順次に第ｎの高域除去部４−ｎまで夫々定
数を変えてガウシアンフィルタをかけてｎ回の高域周波
数の除去を行ない、夫々の逆変換部５−２．・・・５−
ｎ、特徴点抽出部６−２．・・・６−ｎを経て実空間領
域に戻した画像中の画素値の特徴点を求める。換言すれ
ば、画像の輪郭を順次（左から右へ）ポカしておく。

第１．・・・第ｎの特徴点周辺領域抽出部７−１゜７−
ｎは第２．・・・第ｎの特徴点抽出部６−２．・・・６
−ｎで求めた特徴点を中心とし、所定の範囲にある信号
（画像）の切り出しを行ない、ゲート８−１．、８−２
．・・・により各処理段階において所望の詳細度におけ
る特徴量の抽出を行うことができる。

次に、特徴′ｆ変換部９−１．９−２．　・＝９−ｎで
は、前記特徴点周辺領域抽出部７−１．・・・７−ｎで
切り出した画像中で特徴点抽出部６−１．６−２．・・
・６−ｎで求めた画素値の極大点、極小点（特徴点）を
用いて、その特徴点の重心位置、特徴点の数、各特徴点
の重心からの距離の平均及び距離の分散等を求める。

そして、第１．第２・・・第ｎの特徴量記憶部１０−１
゜１０−２．・・・１０−ｎで前記特徴量変換部９−１
．９−２．・・・９−ｎの特徴量を記憶し、出力部１１
へ出力する。

」−起動作において、高域強調部３がないと第２図（１
）に示すように円など単純な入力画像（ａ）に対する第
１．第２．・・・第ｎの高域除去部４−１．４−２゜・
・・４−ｎの各段の出力画像（ｂ）は、中心に特徴点（
×印）があるのみで何れも同じになり、その輪郭が明確
とならない１本実施例のように高域強調部３があること
によって入力に近い第１の高域除去部４−１の出力画像
は同図（２）に示すように円の形状の特徴をよく表わす
特徴点（×印）が円の輪郭上に得られる。一方、より後
段（第ｎの高域除去部４−ｎ）の出力画像は次第にポカ
され高域強調部３がない場合とほとんど同じ出力画像と
なる。

第３図は本発明の別の実施例のブロック図であり、入力
部１の入力画像の大きさ等によっては、第１図のように
直交変換部２を用いず実空間領域でのフィルタリング処
理により行ってもよい。この場合、第１図の各段での実
空間領域に戻す逆変換部５−１．５−２．・・・５−ｎ
は必要とせず、その他の動作は第１図と同様であり、装
置がその分館易化される。

（発明の効果）以上説明したように本発明は、画像の分類、認識を行な
う場合１両信号の高域強調と高域除去とを適宜併用し、
その信号を用いて汎用的でさまざまな画像対象に実施す
ることができる。また、詳細度に応じた階層的な特徴が
一貫した処理で得られるため装に化が容易である。

従来１画像に高域除去だけを施したボケ画像では、物体
の詳細な特徴が検出できなかったが、高域除去に高域強
調を組み合せることにより、詳細な特徴を検出すること
ができる。また、各処理段階において、ゲートを動作さ
せ所望の詳細度における特徴量の抽出ができる。

また、本発明は計算が容易であり、原画像そのままの場
合や、重心点だけの場合に比べ特徴量の分散が大きく、
他の入力との分離が容易である。

本発明は、上記動作機能を具有するので形状に基づく画
像の分類、照合のためのシステムに適用が可能であり、
各種産業への応用ができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例によるブロック図。第２図は高域強調部がない場合（１）とある場合（２）
の高域除去後の特徴点の一例図、第３図は第１図に示す
ものとは別の実施例によるブロック図である。１　・・・入力部、　２・・・直交変換部、３・・・高
域強調部、　　４−１．４−２．・・・４−ｎ・・・第
１．第２．・・・第ｎの高域除去部、５−１．５−２．
・・・５−ｎ・・・第１．第２．・・・第ｎの逆変換部
、６−１．、６−２．・・・６−ｎ・・・第１を第２．
・・・第ｎの特徴点抽出部、　　７−］、、、・・・］
７−ｎ・・第１．・・・第ｎの特徴点周辺領域抽出部、
　　８−１．８−２．・・・・・・第１．第２゜のゲー
ト、９−１．９−２．・・・９−ｎ・・・第１゜第２．
・・・第ｎの特徴量変換部、１０−１゜１０−２．　＝
１０−ｎ　”・第１．第２、−・・第ｎの特徴量記憶部
、１１・・・出力部。特許出願人　日本電信電話株式会社第図人力画像（ｂ）出力画・象

Claims

【特許請求の範囲】

（１）入力された画像を直交変換する直交変換部と、該
直交変換部が出力する画像の高域周波数を調強する高域
強調部と、該高域強調部が出力する画像の高域周波数を
除去する複数の高域除去部と、該高域除去部が出力する
画像を逆変換する複数の逆変換部と、該逆変換部が出力
する画像中の少なくとも画像信号の極大点または極小点
を含む特徴点を抽出する複数の特徴点抽出部と、該特徴
点抽出部が出力する特徴点の周囲の一定領域を切り出す
複数の特徴点周辺領域抽出部と、該特徴点周辺領域抽出
部が出力する領域中での少なくとも特徴点の重心位置、
特徴点の数、各特徴点の重心からの距離を平均と分散を
含む特徴量を計算する複数の特徴量変換部と、該特徴量
変換部が出力する特徴量を記憶する複数の特徴量記憶部
を具備したことを特徴とする画像の特徴量抽出装置。
（２）入力された画像の高域周波数を強調する高域強調
部と、該高域強調部が出力する画像の高域周波数を除去
する複数の高域除去部と、該高域除去部が出力する画像
中の少なくとも画像信号の極大点または極小点を含む特
徴点を抽出する複数の特徴点抽出部と、該特徴点抽出部
が出力する特徴点の周囲の一定領域を切り出す複数の特
徴点周辺領域抽出部と、該特徴点周辺領域抽出部が出力
する領域中での少なくとも特徴点の重心位置、特徴点の
数、各特徴点の重心からの距離を平均と分散を含む特徴
量を計算する特徴量変換部と、該特徴量変換部が出力す
る特徴量を記憶する複数の特徴量記憶部を具備したこと
を特徴とする画像の特徴量抽出装置。