JPH0410668B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、画像処理による部品認識装置に用い
られる線分パターン作成方式に係り、特にデイジ
タル画像上において所定の接続関係を有する輪郭
画素列（輪郭点列）を線分で近似する処理を高速
で実行するのに好適な線分パターン作成方式に関
するものである。

〔発明の背景〕

従来、画像処理の高速性、柔軟性のために部品
パターンを多角形近似して部品認識を行うことが
提案されている。この際に、すべての線分パター
ンを記憶しておき、部品の輪郭点列をこれと照合
することにより多角形の辺を高速に抽出すること
が行われている。これについては例えば、昭和58
年３月10日発行の昭和58年電気学会全国大会講演
論文集〔13〕、論文番号1340に「線分化パターン
マツチングによる部品認識技術」と題して発表さ
れている。また、本出願人が先に出願した特願昭
58−27519号（特開昭59−154578号公報）に詳述
されている。

しかし、このような従来の方法では、線分化処
理で用いる線分パターンデータは、ある長さ以内
の直線パターンをすべて含むため、メモリサイズ
が大きくなり、装置の小型化並びに経済化の点で
問題があつた。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、上記した従来の問題点を解決
し、高速多角形近似において必要となる線分パタ
ーンデータを圧縮し、小規模な画像処理装置でも
実行を可能とする線分パターン作成方式を提供す
ることにある。

〔発明の概要〕

複数の線分パターンがある時、その形状は全体
として異なつても、部分的に共通することがあ
る。そこで、本発明では、この共通部分のデータ
を共有することによりデータを削減し、必要なメ
モリサイズを縮小するようにしたものである。

〔発明の実施例〕

以下、本発明の実施例を図に従つて詳細に説明
する。

第１図は、本発明に係る画像処理装置の一実施
例を示すブロツク図である。

ここで、１００は、以下に述べる各部に対して
所要の処理の流れを制御する制御部である。１０
１〜１０４は、前処理に係るもので１０１は、入
力制御部、１０２は、画像メモリ、１０３は、前
処理部、１０４は、領域情報メモリである。１０
５と１０６は、輪郭抽出処理に係るもので、１０
５は、輪郭抽出部、１０６は、輪郭メモリであ
る。１０７〜１０９は、線分化処理に係るもので
１０７は線分化処理部、１１５は、線分パターン
メモリ、１０８は、線分化情報メモリ、１０９
は、辞書パターンメモリである。１１０と１１１
は、領域特徴抽出処理に係るもので１１０は、領
域特徴抽出部、１１１は、領域特徴メモリであ
る。１１２〜１１４は、パターンマツチング処理
に係るもので１１２は共通領域抽出部、１１３
は、共通領域メモリ、１１４は認識処理部であ
る。なお、かかる画像処理装置４は、プロセツサ
とメモリとインタフエース回路などのハード回路
により構成されるものである。

まず、図示されていないテレビカメラより入力
された画像データは、入力制御部１０１でデイジ
タル化および所定の閾値で２値化された後、濃淡
画像データ、２値画像データとして画像メモリ１
０２に入力・記憶される。

画像メモリ１０２に記憶された画像データは、
はじめに前処理部１０３によつて画像上のどの領
域を対象物体領域とするかが決定された後、その
領域の代表点の位置情報が領域情報メモリ１０４
に記憶される。

次に、輪郭抽出部１０５は、上記の代表点の位
置情報に基づいて探索始点を決定し、画像上の指
定領域の輪郭画素を順次に探索し、例えばその中
心座標置を輪郭メモリ１０６に記憶させる。

その中心座標値により、線分化処理部１０７
は、輪郭画素の中心を表わす点列を１点ずつたど
りながら、線分パターンメモリ１１５にあらかじ
め設定されている線分パターンデータと照合して
線分に近似し、その線分の端点、すなわち、その
領域を多角形近似した当該頂点座標を順次に線分
化情報メモリ１０８に記憶させる。その線分化情
報は、辞書パターンの登録時には、辞書パターン
メモリ１０９へ移される。

また、領域特徴抽出部１１０は、指定領域の特
徴（例えば面積、重心、慣性主軸、最大長、周囲
長等）と線分化情報メモリ１０８の内容から求
め、領域特徴メモリ１１１に記憶させる。辞書パ
ターン登録時には、その特徴情報は辞書パターン
メモリ１０９に記憶される。

更に、共通領域抽出部１１２は、現時点で入力
されたパターン（線分化情報メモリ１０８に格納
されているもの）と辞書パターン（辞書パターン
メモリ１０９に格納されているもの）とを、両方
の特徴が一致するように（例えば、重心座標が一
致するように、または慣性主軸方向が一致するよ
うに等）、入力パターン側の座標変換をした後、
両パターンの共通領域（積図形）を同様に頂点列
として求め、共通領域メモリ１１３に記録する。

最後に、認識処理部１１４は、共通領域（積図
形）の面積を算出し、これと辞書パターンまたは
入力パターンの面積との比率を求め、その値が所
定値以上になつた場合、両パターンは一致してい
るものと判定して、認識結果を出力する。もし、
両パターンが一致せず、しかも辞書パターンが複
数あるときは、第２、第３の辞書パターンとのマ
ツチング処理を同様に繰り返す。なお、認識処理
部１１４では、一致した両パターンの変換前の相
対位置から入力パターンの位置、姿勢情報も出力
する。

上記の一連の画像処理において、本発明の要部
となる線分パターンメモリ１１５で用いられる線
分パターンの作成方法とそれを用いた処理につい
て、次に説明する。

線分化処理部１０７で実行される多角形近似は
対象とする画像領域の輪郭を追跡し、連続する輪
郭点列を直線と見なせる時、その両端点を多角形
の頂点とする処理である。

輪郭線の考え方には、第２図に示すように輪郭
画素の中心を輪郭線とする考え方Ａ，Ｂと領域画
素と背景画素の境界線を輪郭線とする考え方Ｃ，
Ｄの２通りがあり、更に、連続する輪郭点の隣接
状態には、縦横の隣接だけを考える４連結Ｂ，Ｄ
と、斜めの隣接も考慮にいれる８連結Ａ，Ｃの２
通りがある。従つて、輪郭線の追跡にはＡ〜Ｄの
計４通りの方法がある。但しこのうち境界８連結
Ｃは、画素の値と一意に対応しないため意味が無
い。

各々の場合、追跡の方向には、第２図ａ，a′，
ｂ，ｄに示すような可能性がある。以後は境界４
連結Ｄでの輪郭線を追跡する場合について説明す
る。

輪郭点列の例を第３図に示す。各輪郭点は図中
矢印で示すように固有の進行方向を持つており、
輪郭線の形状は、この進行方向の列で表わされ
る。長さに制限を加えると、ある条件のもとで線
分と見なされる点列は、有限個数の進行方向列と
なる。線分と見なす条件は、例えば中心線からの
距離の許容最大値を定め、すべての点がこれを満
足する点列を線分とするなどが用いられる。線分
パターンの個数、長さが有限なので、すべての線
分パターンを人工的に作ることができる。

線分パターンの表現形式、およびこれを用いた
多角形近似の例を第４図に示す。

線分パターンは、第４図ａに示すように、３×
ｎの２次元配列で表わされ、これがパターンデー
タとしてメモリ１１５に記憶される。配列の第２
添字値は、点列で表わされる線分パターン上のｎ
個の点に対応し、第１添字値は各点における３つ
の進行方向、すなわち、左折、直進右折に対応す
る。配列要素の内容は、ある点において進行方向
が決まつた時、その方向に進んだ時の次の点の番
号、即ちポインタである。例えば、始点“０”に
おいて進行方向が右折と決まつたとき、その方向
に進んだときの次の点の番号が“187”として示
される。但し、点列は直線とみなし得るものであ
るという制約があるために、各点において３つの
進行方向がすべて許されるとは限らない。禁止方
向に対応する要素にはエンドマークENDが記入
されており、輪郭線の追跡中にこれを検出した時
は、検出した点を線分の終了点と見なし、これを
多角形の頂点として登録する。第４図ｂにおいて
は、線分の始点Ｓにおいて線分パターンの始点
“０”から追跡を始め、点ＥでエンドマークEND
を検出してこの点“333”を多角形の頂点とし、
線分パターンのポインタを始点“０”にもどして
新しい線分の追跡を始める。図中、各点の番号は
線分パターンの点番号である。

次に、この線分パターンを用いた多角形近似の
手順を第５図を用いて第４図を例にとり説明す
る。多角形近似は、輪郭点を１点ずつ追跡しなが
ら、同時に線分パターンを各点での進行方向に従
つてポインタを選択して追跡する。まず追跡開始
点、例えば第４図ｂのＳ点を多角形の第１頂点と
して登録し、線分パターンのポインタを“０”に
して初期設定する（ステツプ501）。以後、ステツ
プ501〜507の処理をくり返す。まず、追跡開始点
Ｓにおける進行方向を決定する（ステツプ502）。
ここで、進行方向の決定方法について第３図を用
いて説明する。第３図において、画素Ａが部分領
域に含まれているとする。まず、画素Ｂが部品領
域に含まれているかどうか調べ、含まれていない
時は、進行方向は右折とする。次に、画素Ｂが部
分領域に含まれているかどうか調べ、含まれてい
ない時進行方向を前進、含まれている時は左折と
する。画素が部品領域に含まれているか否かの判
定は、様々な方法があり、例えば２値画像ならば
輪郭メモリ１０６から読み出した値が“１”が
“０”かで判定できる。

次に、線分パターンのポインタの指すスロツト
を参照し、進行方向に従つて、次のポインタを選
択する（ステツプ503）。例えば、第４図の場合、
ポインタ“０”のエリアを参照し、この場合、進
行方向が第４図ｂに示すように右折であるので、
次のポインタ“187”を選択する。そして、もし
次のポインタがエンドマークENDならば（ステ
ツプ504）、その時点の輪郭点を多角形の頂点とし
て新たに線分化情報メモリ１０８に登録し、ポイ
ンタを“０”にもどす（ステツプ505）。

次に、進行方向に従つて、次の輪郭点に進み、
（ステツプ506）終了条件、例えば輪郭線を１周し
て追跡開始点Ｓにもどつたかどうかをチエツクし
（ステツプ507）、終了条件が満たされるまでステ
ツプ502からステツプ507までをくり返す。例え
ば、第４図ｂの輪郭線を第４図ａの線分パターン
データに従つて追跡する場合、ポインタ“０”か
らスタートし、進行方向（右折）に従つて、次の
ポインタ“187”に進む。しかる後、次の輪郭追
跡に移り、進行方向（直進）を決定し、ポインタ
“315”を選択する。以後、同様に追跡を行ない、
エンドマークENDを示すポインタを検出すると、
そのときのポインタ“333”を頂点として登録す
る。そして、このときの座標位置を始点の座標を
もとに算出してメモリ１０８に記憶する。

但し、第４図ａに示すように、線分パターンは
軸対称の２本１対のうち、最初の折点が右折（ま
たは左折）に限られた片方しか無いためこのルー
プの中でフラグを保持し、輪郭点列上で最初の折
点が出現した以後、その折点が左折（右折）だつ
た時には、線分パターンの左右を逆転して使用す
る。

第４図ａに示すような線分パターンは定数デー
タであるため、オフラインで作成しておき後でプ
ログラムとともにロードすることができる。従つ
て、作成の際は高速処理を行なう必要がない。ま
た、線分パターンの内容は、多角形近似の処理手
順に関係無いため、様々な直線判定基準により作
つた線分パターンを入れかえることにより、多角
形近似の粗さの調節などの操作を、プログラムや
ハードウエアを変更すること無く、容易に行なう
ことができる。

次に、第４図ａに示すような線分パターンの作
成手順を説明する。線分パターンは３×ｎの配列
で表わされる。第２添字は線分パターン上の各点
に対応し、第１添字は各点における進行方向に対
応する。内容は、各点において進行方向が決まつ
た時に、次の点を示すポインタ、またはエンドマ
ークENDである。従つて線分パターンは、直線
であるという条件のもとに各点において許される
進行方向を記入したスロツトの集合である。

線分パターンを作成するには、線分パターン上
の各点において、３つの進行方向に従つて、新し
い点を追加し、これを加えた点列が直線か否かを
判定する。直線でなければエンドマークを、直線
であれば追加した新しい点に相当する新しいスロ
ツトを作り、その番号をポインタとして書込み、
新しい点について同様の処理を繰り返す。以上を
線分の長さが許容値に達するまで続ける。

この基本的手順は、状態−空間探索法における
縦形法として知られている方法を用いることがで
きる。（この方法については、例えば、昭和48年
４月15日コロナ社発行の「人工知能」の53〜56頁
に記述されている。以上が線分パターン作成の基
本的な考え方である。以下第６図を用いて、処理
の流れを順に追つて説明する。

線分パターンを配列Ｔで表わす。線分パターン
がどこまで使用されているかを示すカウンタをＣ
とする。また、軸対称パターンの圧縮のために、
点列がすでに右か左に折れたか、直進のみわ続け
ているかをオン／オフで示すフラグを設け、最初
に折れる方向を片方に制限することにより、軸対
称パターンを片方だけしか作らず、データを半分
に圧縮する。

まず、第６図ａに示すように点列とカウンタの
初期設定をする。点列は、最初の２点を例えば
（０，０）と（１，０）に固定する。これにより、
線分パターンは４つの回転対称パターンのうち１
通りに限定され、データが圧縮される。フラグは
オフにしておく。またカウンタは０クリアしてお
く。

次に、点（１，０）、線分パターン第０スロツ
トに対し、３つの進行方向（左折、直進、右折）
に点列を延長して直線判定を行なう点列延長処理
（ステツプ602）を行なう。点列延長処理の中には
更に点列延長処理が含まれており、許容長さに達
するまで次々に延長が繰り返される。点列延長処
理の詳細を第６図ｂに従つて説明する。なお、こ
の第６図ｂは第６図ａのステツプ602のサブルー
チンを示す図である。

まず、第６図ｂの如く、処理対称となる点をＰ
で指定する。このポインタＰは点列延長処理内部
のローカルな変数で、点列延長処理先頭でのＣの
値に固定する（ステツプ611）。Ｃの値自身は処理
中に変化してしまう。次に、カウンタと点列列長
をインクリメントし（ステツプ612，613）進行方
向を左折と仮定して新しい点を追加する。すなわ
ち、カウンタ記入処理（ステツプ614）を行なう。
このカウンタ記入処理は第６図ｃに示すように、
フラグがオンの場合のみポインタ記入処理を行な
い（ステツプ621〜625）、オフならばエンドマー
クENDを記入する（ステツプ627）。これにより、
最初の折点方向を右に限定している。次に進行方
向を直進として、今度はフラグに関係無くポイン
タ記入処理を行なう（ステツプ615）。次に進行方
向を右折とし、新しい点を加え、フラグをオンに
してポインタ記入処理を行なう（ステツプ616）。
即ち、一度でも右折した後はフラグはオンとな
る。

次に、第６図ｂの各ポインタ記入処理について
第６図ｃに従つて詳細に説明する。この第６図ｃ
は第６図ｂのステツプ614，615，616夫々のサブ
ルーチンを示す図である。まず点列延長を行ない
（ステツプ622）、その点列の長さが許容値をこえ
たかを判定する（ステツプ623）。この結果、こえ
ていればエンドマークの記入を行ない（ステツプ
627）、こえていなければ、新しい点を加えた点列
が直線か否かを判定する（ステツプ623）。直線で
なければエンドマークを書込む（ステツプ627）。
判定基準は必要に応じて何でも良い。例えば最小
２乗法により点列の中心線を引き、これから各点
までの距離に最大許容値を設けるなどの方法が用
いられる。直線であつた場合は、カウンタＣをイ
ンクリメントして新しいスロツトを作り、このカ
ウンタ値をポインタとして記入し（ステツプ
625）、この新しい点について、第６図ｂに示した
点列延長処理を行ない、点列の長さをインクリメ
ントする（ステツプ626）。このようにして、第４
図ａに示されるような線分パターンが作成され
る。すなわち、ポインタ“０”からカウンタをイ
ンクリメントしてポインタ記入処理を行ない、最
初の折点が左の場合にはエンドマークを記入し、
直進の場合のポインタ記入処理を許容値まで続け
る。

その後、その許容値内で右折、さらに左折のポ
インタ記入処理を行なう。

こうしてできた線分パターンは、一定の基準の
もとで直線と見なされる点列をすべて含み、なお
かつ同一形状の点列を２重に含むことは無いが、
部分的に見ると第７図ａ，ｂに示すように同一形
状の部分ＣとＤがある。この同一形状の部分が線
分の終点を含む時、その部分に相当する点列デー
タは、等価なデータが２重に存在する事になり、
どれか１つで代表して他を消す事によりデータを
圧縮できる。

第８図を用いてその手順を説明する。消去され
るべき部分は必ず線分終点、即ち、３方向ともエ
ンドマークの入つたスロツトを含むから、ここか
ら遡つて不要部分を消して行く。

まず、第８図ａに示すように、線分パターン配
列上をスキヤンして、終点を探し、最初の１点
を残して他のすべてに消去マークを書込む（ステ
ツプ801）。次に、線分パターン配列上をスキヤン
して、を含む点は１個を残してすべて消去する
点列統合処理を行なう（ステツプ802）。

点列統合処理について第８図ｂを用いて詳細に
説明する。まず探策対象とするポインタＪを指定
する。そして次の探策対象をクリヤする（ステ
ツプ811）。次に、線分パターン上を走査し、Ｊを
含む点を探し、最初の点を除きすべて消去マー
クを書込む点列消去処理を行なう（ステツプ
812）。次に、点がもし存在したならば（ステツ
プ813）、点について同様の点列統合処理を行な
う（ステツプ814）。

最後に、消去マークの記入されたスロツトをす
べて消して、データをパツクして、終了する（ス
テツプ803）。

以上の処理を施すことで、全体として異なる線
分パターンの間で共通する部分のデータ、即ち進
行方向の部分列を共有することによつて必要なデ
ータ量を減らし、線分パターンメモリ１１５を圧
縮することができる。

〔発明の効果〕

以上説明したように本発明によれば、画像処理
装置における多角形近似処理の利点をいかしつ
つ、要求されるメモリサイズを大幅に縮小し、小
型、経済化をはかることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明で使用する画像処理装置の１実
施例を示すブロツク図、第２図は多角形近似処理
における輪郭線の追跡方法を説明するための図、
第３図は領域輪郭線の例を示す図、第４図は線分
パターンの表現形式と多角形近似の例を示す図、
第５図は多角形近似の手順を示すフローチヤー
ト、第６図は線分パターン作成処理のフローチヤ
ート、第７図は共通部分を持つ線分パターンの例
を示す図、第８図は線分パターンの共通部分を取
り除くデータ圧縮処理のフローチヤートである。 １０１…入力制御部、１０２…画像メモリ、１
０３…前処理部、１０４…領域情報メモリ、１０
５…輪郭抽出部、１０６…輪郭メモリ、１０７…
線分化処理部、１０８…線分化情報メモリ、１０
９…辞書パターンメモリ、１１０…領域特徴抽出
部、１１１…領域特徴メモリ、１１２…共通領域
抽出部、１１３…共通領域メモリ、１１４…認識
処理部、１００…制御部、１１５…線分パターン
メモリ。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １ 予め作成しておいた線分パターンを参照して
   入力画像内の対象物輪郭の多角形近似を行なう線
   分化処理に用いられる各種の線分パターンを記憶
   しておく線分化パターン辞書において、前記記憶
   しておく各線分パターンを構成する点列データの
   うち、部分的に同一形状である複数の点列データ
   の中の１つが共通データとして代表され、その他
   の一致した点列データが消去されるデータ圧縮処
   理によつて、データ量を減らして格納しておくこ
   とを特徴とする線分化パターン辞書。