JPH03666B2 - - 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、そのうちの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、輪郭候補点の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、本来存在すべな物体を
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、輪郭線の一部が平行線とな
る検出対象物体を認識する際に、中心間距離が前
記平行線の間隔相当だけ離間しそれぞれ主走査方
向に並ぶ第１の画素群と第２の画素群とを１組と
して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
査するとともに、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が同時に２つ存在す
るフイルタ特徴点を探索し、探索した走査位置か
ら副走査方向にフイルタ特徴点を追跡走査し、こ
の追跡長が予設定長以上となるとき検出対象物体
が存在すると認識するようにしている。

以下、本発明を添付照面を参照して詳細に説明
する。

第３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
物体として丸棒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、
前記丸棒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・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５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、このCPU７の処理手順を第７図から第
９図に示すフローチヤートに従いながら説明す
る。

まず、丸棒１の横断面の探索を行なう。この探
索に際し、丸棒１の平行線となる輪郭線を検出す
るために、第４図に示すように中心間距離が丸棒
１の直径Ｌ（丸棒輪郭線の平行線の間隔）だけ離
間し、それぞれ主走査方向に並ぶ２つ画素群（各
画素群は数画素からなり、長さΔLを有す）を１
組として指定するためのフイルタを設定する。こ
れをＬ−フイルタといい、また各画素群の２等分
位置をフイルタ位置という。このＬ−フイルタに
よれば、フイルタ位置を特定すれば、上記１組の
画素群が一義的に特定される。なお、Ｌ−フイル
タの間隔Ｌは、検出対象物体の幾何学的的形状に
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、長さ
ΔLは対象物体の平行度のばらつき、ノイズ、ボ
ケ成分、光学系の歪等により決定される。

さて、第５図に示すようにフイルタ位置（走査
位置）を走査開始点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、フイルタ特徴点とは、走査位置によつて指定
される１組の画素群内に、同時に明暗度が急変す
る輪郭候補点が存在する場合をいう。したがつ
て、明暗度が急変する２つの輪郭候補点間の間隔
がほぼ距離Ｌのときフイルタ特徴点が検出され
る。

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ΔL
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５
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５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。

次に、フイルタ特徴点が検出された場合につい
て説明する。

この場合は、第８図に示すフローチヤートに進
み、ここでまず第６図に示すようにフイルタ特徴
点が検出されたときのフイルタ位置（走査位置）
piを、そのときの２つの輪郭候補点paおよびpb
の２等分点psに移動し、この点psを副走査方向の
追跡スタート位置psとして記憶する。すなわち、
上記検出したフイルタ特徴点が所望の平行な輪郭
線によるものであれば、フイルタ特徴点は上下方
向に連続して存在することに着目し、この連続性
を調べるために、まず上記追跡スタート位置psを
記憶する。

次に、走査位置をスタート位置psよりも距離ｓ
だけ真上の点に移動し、この点がフイルタ特徴点
であるか否かを調べる。この走査位置がフイルタ
特徴点である場合には、その走査位置を輪郭候補
点の２等分点に移動するとともに、その走査位置
を記憶し、再び距離ｓだけ真上の点がフイルタ特
徴点であるか否かを調べる。このようにして、フ
イルタ特徴点が存在しなくなるまでフイルタ特徴
点の追跡を行なう。

一方、走査位置よりも距離ｓだけ真上の点がフ
イルタ特徴点でない場合には、すなわち上方向へ
のフイルタ特徴点の追跡が終了すると、走査位置
を追跡スタート位置psに戻し、上記と同様にして
フイルタ特徴点が存在しなくなるまで下方向にフ
イルタ特徴点の追跡を行なう。

以上のようにして追跡スタート位置psからフイ
ルタ特徴点の上下方向の追跡が終了すると、その
追跡長（平行線の長さ）を追跡中に逐次記憶した
走査位置のうちの最上点PTと最下点PB（第５図）
から求め、この追跡長がある基準以上か否かを判
断する。そして、追跡長が基準未満の場合には、
所望の平行線ではないと判断し、このフローから
抜けて再び第７図のフイルタ特徴点を探索する走
査に移り、追跡長が基準以上の場合には、その追
跡軌跡がほぼ直線上に並んでいるか否かの判断を
行なう。

上記判断方法としては、直線近似法と幾何学的
加速度法とが考えられる。前者は、追跡時に記憶
した全ての走査位置からこれらの近似直線を求
め、ほとんどの点がその近似直線のある距離内に
入つているか否かにより判断する。後者は、上記
全ての走査位置について上下方向に順次２回微分
を行い、その２回微分がほとんど零か否かにより
判断する。この判断により、例えば第１０図ａお
よびｂに示す２本の線と第１０図ｃに示す平行線
との識別が可能となる。なお、第１０図ａおよび
ｂに示す２本の線もここでは広義に平行線とい
う。

そして、追跡軌跡がほぼ直線上に並んでいない
と判断した場合には、所望の平行線ではないと判
断し、このフローから抜けて再び第７図のフイル
タ特徴点を探索する走査に移り、追跡軌跡がほぼ
直線上に並んでいると判断した場合には、「検出
対象物体を検出」と判定し（第７図）、この画像
処理は終了する。

なお、上記近似直線の傾きを求め、この傾きが
ある基準以上の場合には所望の平行線ではないと
いう判断を追加するようにしてもよい。これによ
れば、第１１図ａおよびｂに示す２種類の平行線
の識別が可能となる。

また、第９図は第８図のフローチヤートに示す
追跡処理の他の実施例を示すフローチヤートであ
る。このフローチヤートには第８図に示す追跡処
理とともに、フイルタ位置を上下方向に追跡する
際の移動距離ｓを設定変更する処理が含まれてい
る。すなわち、まず移動距離ｓを設定し、第８図
と同様な追跡処理を行なう。そして、追跡軌跡は
ほぼ直線上に並んでいると判断して第８図と同様
のフローを抜けると、距離ｓは充分小さいか否か
を調べる。この距離ｓが充分小さい場合には、
「検出対象物体を検出」と判定し（第７図）、この
画像処理は終了する。また、距離ｓが充分小さく
ない場合には、距離ｓを小さくし、その距離ｓに
よつて再びフイルタ特徴点を調べる。なお、設定
する距離ｓ、距離ｓが充分小さいかを判断するた
め基準、距離ｓを小さくする割合等は、どこまで
詳細にチエツクすればよいかによつて定まり、こ
れは画像内にどの程度平行線としての特徴がある
かに依存する。

なお、本実施例では検出対象物体として丸棒を
用いたが、これに限らず、少なくとも検出対象物
体の輪郭線（綾線も含む）にその物体を特定でき
るに充分な平行線部分が存在すれば如何なる物体
でもよい。

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、物体の輪郭線中の平行部分
をＬ−フイルタにより検出追跡し、その追跡長等
から検出対象物体の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出す正解率が高く
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４図は本発明に係るＬ−フイルタ
を説明するために用いた図、第５図は第３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６図は第５図の要部拡大図、第７図か
ら第９図は第３図の中央処理装置の処理手順の実
施例を示すフローチヤート、第１０図ａ〜ｃおよ
び第１１図ａ，ｂは、それぞれ平行線の識別を説
明するために用いた図である。 １……丸棒、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 輪郭線の一部が平行線となる検出対象物体を
   認識する際に、中心間距離が前記平行線の間隔相
   当だけ離間しそれぞれ主走査方向に並ぶ第１の画
   素群と第２の画素群とを１組として指定するため
   のフイルタ手段を用いて、前記検出対象物体の輪
   郭線が存在する所定視野の入力画像を走査すると
   ともに、前記１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を検出し、同時に２
   つの輪郭候補点が存在するフイルタ特徴点となる
   走査位置に達すると、その走査位置から副走査方
   向にフイルタ特徴点を追跡走査し、この追跡長が
   予設定長以上となるとき検出対象物体が存在する
   と認識する物体認識方法。 ２ 前記フイルタ特徴点の追跡走査は、前記フイ
   ルタ特徴点となる走査位置に達したときの２つの
   輪郭候補点の２等分点を追跡スタート位置とし、
   前記フイルタ手段の中心位置を前記スタート位置
   の真上位置に移動させたときのフイルタ特徴点の
   有無を検出し、フイルタ特徴点が存在する場合に
   はフイルタ手段の中心位置をその２つの輪郭候補
   点の２等分点の真上位置に再び移動させてフイル
   タ特徴点の有無を検出し、これをフイルタ特徴点
   が検出されなくなるまで順次上方に走査し、同様
   にスタート位置から下方にも走査することによつ
   て追跡走査する特許請求の範囲第１項記載の物体
   認識方法。