JPH0354385B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明はテレビ画像中の輪郭線から物体を認識
する物体認識方法に関する。

従来のこの種の物体認識方法は、物体を構成す
る各面の縁点（エツジ）に着目するもので、画像
中の明るさの急変している点を縁点として抽出
し、その縁点を連結することにより線画に変換
（線画化）するものである。

例えば、上記方法による円形物体の認識手順の
一例を第１図ａ〜ｄを参照しながら説明すると、
テレビカメラで撮影した原画像（第１図ａ）を、
まず走査線に沿つて微分処理し、明暗度が急変す
る１つの輪郭候補点を抽出する（第１図ｂ）。次
に、この点の近傍の各画素について同様の微分処
理を行ない、そのうち最大の微分値をもつ画素を
上述の輪郭候補点に連続した点とみなし、この操
作を繰り返すことにより連続した輪郭点（輪郭線
候補）を得（第１図ｃ）、更にこの輪郭点が閉じ
ると（第１図ｄ）、１つの物体とみなすようにし
ている。

しかし、かかる従来の輪郭線抽出方法において
は、輪郭候補点を追跡を阻害する要因として、 (1) 金属光沢によるブルーミング（第２図ａ参
照） (2) 物体の重なり（第２図ｂ参照） (3) 物体表面のさび、汚れ等による不鮮明な画像 (4) 電気的ノイズによる画像の乱れ 等が挙げられ、その結果、本来存在すべき物体を
見逃すといつた問題がある。また、これらの問題
を解決するためには認識用のアルゴリズムが複雑
になり、リアルタイム処理がほとんど不可能であ
る。

本発明は上記実情に鑑みてなされたもので、所
望の物体の輪郭線を極めて高速に認識することが
できる物体認識方法を提供することを目的とす
る。

この発明によれば、検出対象物体の輪郭線は既
知であり、その輪郭線を特定できる数箇所の輪郭
部分の位置関係も既知であることに着目し、各画
素群が検出対象物体の輪郭線に対応する位置関係
にある少なくとも２つ以上の画素群を１組として
指定するとともに、各画素群における明暗濃度変
化方向をそれぞれ指定するためのフイルタ手段を
用いて、前記検出対象物体が存在する所定視野の
入力画像を走査し、前記１組の画素群内でそれぞ
れ明暗度が急変する輪郭候補点の有無および輪郭
候補点が存在する場合の明暗濃度変化方向を検出
し、１組の各画素群内でそれぞれ同時に輪郭候補
点を検出し、かつそのときの各明暗濃度変化方向
が前記フイルタ手段で指定した方向と一致したと
き検出対象物体の輪郭線が存在すると認識するよ
うにしている。

以下、本発明を添付図面を参照して詳細に説明
する。

まず、本発明方法を第３図ａおよびｂを用いて
原理的に説明する。今、第３図ａに示すように明
るい背景の中に暗い検出対象物体１があれば、物
体１の横断線ａでその明暗を調べると、第３図ｂ
に示すグラフのようになる。第３図ｂにおいて明
暗度の急変する箇所ＡおよびＢは双方とも物体１
の輪郭としての特徴点であるが、Ａでは明暗濃度
変化方向が「立ち下がり」となり、Ｂでは「立ち
上がり」となる相違がある。

ここで、本発明では、設定された２つ以上のあ
る範囲内において同時に明暗度が急変する輪郭候
補点が存在するか否かを調べるとともに、各輪郭
候補点における明暗濃度変化方向が物体とその背
景との明暗度によつて定まる方向に一致するか否
かを調べるようにしている。

すなわち、第４図に示すように基準位置Ｐから
その中心位置が距離L₁だけ離問したΔL₁の範囲
A₁、基準位置Ｐからその中心位置が距離L₂だけ
離問したΔL₂の範囲A₂、…基準位置Ｐからその
中心位置が距離L_oだけ離間したΔL_oの範囲A_oを
１組として指定するための検出対象物体の輪郭線
に対応したフイルタを設定し、上記基準位置Ｐを
走査位置として入力画像を走査し、各範囲A₁，
A₂，…A_o内にそれぞれ同時に明暗度が急変する
輪郭候補点が存在し、かつ各範囲A₁，A₂，…A_o
内における明暗濃度変化方向が予め物体とその背
景との明暗度によつて定まる方向と一致する点
（フイルタ特徴点）の有無を調べる。

例えば本実施例における検出対象物体１（第２
図）に対しては、第５図に示すようにｎ＝２のそ
れぞれある範囲A₁，A₂（A₁，A₂の間隔はｌ）を
特定し、かつ範囲A₁では明暗濃度変化方向が
「立ち下がり」を、範囲A₂では「立ち上がり」を
特定するフイルタ（以下、LN−フイルタとい
う）を設定し、このLN−フイルタのフイルタ位
置（黒丸で示した位置）を移動させながら範囲
A₁，A₂内において同時に輪郭候補点が存在し、
かつ明暗濃度変化方向が一致するフイルタ特徴点
の有無を調べる。なお、LN−フイルタの間隔
L₁，L₂，…L_oは、検出対象物体の幾何学的形状
によつて定まり、テレビカメラの拡大率で一義的
に決定される。このため、フイルタ構造の決定に
際し、学習等の煩雑な手続は不要である。また、
ΔL₁，ΔL₂，…ΔL_oはノイズ、ボケ成分、光学系
の歪等により決定される。

第６図は本発明による物体認識方法を実施する
ための装置の一例を示す概略構成図で、検出対象
物体１をITVカメラ２が撮影している場合に関
して示している。ITVカメラ２は、前記物体１
を所定の視野で撮影し、その入力画像の明暗信号
を含むビデオ・コンポジツト信号を同期分離回路
３およびＡ／Ｄ変換器４に出力する。同期分離回
路３は入力するビデオ・コンポジツト信号から同
期信号を分離し、この同期信号に基づいてランダ
ム・アクセスΓメモリ・アレイ（RAMアレイ）
５のアドレスを指定し、Ａ／Ｄ変換器４は入力す
るビデオ・コンポジツト信号の明暗信号を明暗状
態が16階調の画像データに変換し、これを前記指
定したアドレス位置に書き込む。このようにして
RAMアレイ５には、第７図に示す原画像の明暗
度を示す一画面分の画像データが保存される。な
お、RAMアレイ５のＸおよびＹアドレスを指定
することにより任意の画像データを抽出すること
ができる。

一方、メモリ６には、本発明方法を実施するた
めの主プログラム等が記憶されており、中央処理
装置（CPU）７は、その主プログラム内容に基
づきRAMアレイ５中の画像データの画像処理を
実行する。

次に、上記CPU７の処理手順を第８図に示す
フローチヤートに従いながら具体的に説明する。
まず、第５図に示したLN−フイルタのフイルタ
位置（走査位置）を第７図に示すように開始点
PSTに移動し、この走査位置がフイルタ特徴点
であるか否かを調べる。

ここで、フイルタ特徴点であるか否かは、LN
−フイルタによつて指定された２つの画素群の画
像データの微分を行う。

Ａ／Ｄ変換された画像データの微分を行うため
には差分演算を行なう。主に利用される差分演算
は、次式に示すものがある。

１次差分 Δf(i)＝ｆ(i)−ｆ(i-1) ……(1) ２次差分 Δ²f(i-1)＝ｆ(i)＋ｆ(i-2) −2f（ｉ−１） ……(2) 第９図に示す微分回路８は上記第(1)式に示す差
分演算を行うもので、LN−フイルタによつて指
定された連続する画素群より順次取り出される画
像データｆ（ｉ）はレジスタ８ａおよび減算器８
ｂに加えられる。レジスタ８ａは画像データを１
画素分遅延させるもので、１画素分前の画像デー
タｆ（ｉ−１）を減算器８ｂに出力する。減算器
８ｂは２入力より前記第(1)式に示す減算を行い、
１次差分Δf（ｉ）を示す画像データを出力する。

第１０図は、前記第２式に示す２次差分の差分
演算を行う微分回路９の他の実施例を示すもの
で、LN−フイルタによつて指定された連続する
画素群より順次取り出される画像データｆ（ｉ）
はレジスタ９ａおよび減算器９ｂに加えられる。
レジスタ９ａは画像データを１画素分遅延させる
もので、１画素分前の画像データｆ（ｉ−１）を
レジスタ９ｃおよびシフトレジスタ９ｄに出力す
る。レジスタ９ｃはレジスタ９ａと同様に画像デ
ータを１画素分遅延させるもので、更に１画素分
前の画像データｆ（ｉ−２）を減算器９ｅに出力
する。

シフトレジスタ９ｄは、入力画像データｆ（ｉ
−１）を１ビツトシフトして２倍し、これを減算
器９ｂに出力する。減算器９ｂは、画像データ２
ｆ（ｉ−１）から画像データ（ｉ）を減算し、そ
の差分を減算器９ｅに出力する。減算器９ｅはレ
ジスタ９ｃからの画像データより前記減算器９ｅ
からの差分値を減算し、２次差分Δ²f（ｉ−１）
を示す画像データを出力する。

さて、上記微分回路８および９からの微分出力
値の絶対値がある闘値よりも大きい場合には明暗
度が急変する輪郭候補点が存在すると判断し、ま
た微分出力値の正負の符号によつて明暗濃度変化
方向を判断する。

このようにして調べた走査位置がフイルタ特徴
点でない場合には、走査位置を右方向（Ｘ方向）
に数画素分移動する。この移動量は、Ｌ−フイル
タのチエツク範囲ΔL₁，ΔL₂により定まる。

そして、走査位置が走査範囲の最右端か否かを
判断し、最右端でない場合には、その現在位置が
フイルタ特徴点であるか否かを判断し、フイルタ
特徴点でない場合には上記処理を繰り返す。

このようにして、フイルタ特徴点がないまま走
査位置が走査範囲の最右端にくると、その走査位
置が走査範囲の最下端か否かを判断する。

走査位置が走査範囲の最下端（すなわち、第６
図の位置PED）の場合には、この画面には「検
出対象物体がない」と判断して画像処理が終了す
る。一方、走査位置が走査範囲の最下端でない場
合には、走査位置を走査範囲の最左端に戻し、か
つある距離（ΔY）だけ下方向（Ｙ方向）に移動
する（第７図参照）。そして、その走査位置より
再び走査を実行し、フイルタ特徴点の有無を調べ
る。

以上のようにしてLN−フイルタで画面を走査
し、フイルタ特徴点が検出されると、その走査位
置において「検出対象物体１を検出」と判断す
る。

なお、このLN−フイルタでは検出対象物体１
を横断するときにフイルタ特徴点が現われるた
め、検出対象物体１の正確な位置を特定すること
ができない。したがつて、この場合には、LN−
フイルタを上下方向（副走査方向）に移動してフ
イルタ特徴点が存在する範囲を調べるようにすれ
ば、検出対象物体１の正確な位置を特定すること
ができる。また、フイルタ特徴点の副走査方向へ
の追跡長がある基準長以上となる場合のみ検出対
象物体１が存在するという判断を加えるようにす
れば、より正確率の高い物体認識ができる。

また、LN−フイルタは、ある範囲A₁，A₂…
A_oが同じ走査線上に並ぶ上記実施例に限らず、
第１１図から第１４図に示すように種々の方向
に、かつ個々の範囲における数画素はフイルタ位
置（黒丸で示す位置）に向つて並ぶように設定す
ることができる。

また、LN−フイルタには方向性が存在するた
め、例えば検出対象物体に応じて設定されたＬ−
フイルタにより画面を走査し、「検出対象物体が
ない」と判断した場合にはそのLN−フイルタを
所定角だけ旋回させてなるLN−フイルタによつ
て再び走査し、これを「検出対象物体を検出」と
判断するまで繰り返し実行し、検出対象物体が検
出されたときのLN−フイルタの旋回角によりそ
の検出対象物体がどの方向に存在するかを類推す
ることもできる。

以上説明したように本発明によれば、輪郭線全
周の追跡は行なわず、LN−フイルタにより輪郭
線を特定できる数個所における画素群を抜粋し、
各画素群内でそれぞれ同時に明暗度の急変する輪
郭候補点を検出し、かつそのときの各明暗濃度変
化方向が指定した方向と一致したときに検出対象
物体の輪郭線が存在すると認識するようにしたた
め、輪郭線の認識アルゴリズムが簡単となり、処
理時間を短縮することができる。また、雑音に対
する感受性が低いため対象物体を見いだす正解率
が高くなる。

【図面の簡単な説明】

第１図ａ〜ｄは従来の輪郭線抽出方法による物
体認識の手順を説明するために用いた図、第２図
ａおよびｂはそれぞれ従来の輪郭線の追跡を阻害
する要因の一例を示す図、第３図ａおよびｂは本
発明を原理的に説明するために用いた図、第４図
および第５図はそれぞれ本発明に係るLN−フイ
ルタを説明するために用いた図、第６図は本発明
による物体認識方法を実施するための装置の一例
を示す概略構成図、第７図は第６図のRAMアレ
イに保存される画像データの明暗度を示す図、第
８図は第６図の中央処理装置の処理手順の一例を
示すフローチヤート、第９図および第１０図はそ
れぞれ微分回路の一例を示すブロツク図、第１１
図から第１４図はそれぞれ他のLN−フイルタの
実施例を示す図である。 １…検出対象物体、２…ITVカメラ、３…同
期分離回路、４…Ａ／Ｄ変換器、５…RAMアレ
イ、６…メモリ、７…中央処理装置（CPU）。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 連続した所定数の画素からなる画素郡を１つ
   とし、少なくとも２つの画素群を１組として、各
   画素群間が検出対象物体の輪郭線に対応する位置
   関係で離間するように各画素群の位置および各画
   素群における明暗濃度変化方向を予め設定し、 前記検出対象物体が存在する所定視野の画像中
   の複数の異なる位置から前記設定した１組の画素
   群に対応する画像データを順次抽出し、該抽出し
   た複数組の各画素群内でそれぞれ明暗度が急変す
   る輪郭候補点の有無及び該輪郭候補点が存在する
   場合の明暗濃度変化方向を検出し、１組の画素群
   間で同時に輪郭候補点が検出されてかつそのとき
   の各明暗濃度変化方向が前記設定された明暗濃度
   変化方向と一致したとき検出対象物体の輪郭線が
   存在すると認識する物体認識方法。