JPH0417080A - 図形形状の認識方法 - Google Patents

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、ディジタル処理された画像に含まれる線図形
あるいは図形の輪郭（以下「線図形等」という）の形状
認識方法の改良に関するものである。

〈従来の技術〉 線図形等は、ディジタル画像処理して一連の画素の列で
表わすことができる。この画素列を形状認識する方法と
して、チエイン符号化法が知られている。

この方法は、一連の画素間をある定められた方向単位に
従って鎖状に繋ぎ、こうして得られた方向単位の列によ
って線図形等を表現する方法である。上記の予め定めら
れた方向単位を方向指数と呼び、得られた方向指数の列
をチエインコードと呼ぶ。

従来の方向指数は、第７図に示すように基準画素Ｓを中
心として、上下、左右、及び右上、右下、左上、左下の
８つの指数からなっていた。

これらの方向指数を用いることにより、与えられた線図
形等を辿っていけば、図形全体の形状、向きを特定する
ことかできる。例えば、第８図の図形において、Ｐ画素
からスタートして時計層りに輪郭線を検索していけば、
チエインコードは（１，ｉ、０，０．６．５，５．５．
４，２．２）となる。

ところが、上記の図形形状の認識方法では、方向指数の
数が少なく、方向の分解能が十分とはいえない欠点があ
った。例えば、細長い斜めの線（送電線に接近したクレ
ーンのアーム）を形状認識するには、従来の８方向の指
数を使用すれば、００〜９０°には３方向しかないため
に、斜め方向成分が正確に表わせず、垂直または水平成
分に吸収されてしまうことがある。したがって、クレー
ンのアームを飛行機の影（水平成分が多い）と混同する
ことかあった。

そこで、本件発明者は、方向指数の数を増やすことによ
り方向の分解能を向上させた図形形状の認識方法を特許
出願している　（平成年月日「図形形状の認識方法Ｊ　
９００Ａ−１５０）。

上記先願の図形形状の認識方法は、線図形等をディジタ
ル画像処理して一連の画素の列で表わし、当該画素の列
に含まれる各画素を基準画素とし、当該基準画素からｎ
（ｎ≧２；以下同様）画素分の距離だけ離れた画素の方
向指数を特定し、特定された方向指数に基づいて図形形
状を認識する方法である。

これによれば、０画素分の距離だけ離れた画素について
方向指数を設定できるので、１画素分離れた画素につい
て設定された方向指数を用いる場合に比べて２（ｎ−１
）倍の分解能か得られる。

例えばｎ＝２とすると、第９図に示すように、方向指数
は例えば０から１５までの１６通りとなり、方向の分解
能を従来の２倍に向上させることができる。

〈発明が解決しようとする課題〉 ところが、上記の図形形状の認識方法では、改良すべき
課題がある。

■例えばｎ＝２とすると、１画素ずつ飛ばして検索する
ため、スタート画素とストップ画素が一致せず、ループ
検索をさらに１回行う可能性がある。

すると、方向指数が２倍に増えてしまい、メモリの効率
利用につながらなくなる。

■輪郭同士が接近してくると、検索する画素を間違えや
すくなる。例えば第１０図のような輪郭線の場合Ｐから
Ｑへ画素を飛び越えることがある。

以上のために、図形の特徴を忠実に抽出できなくなる。

そこで、本発明は上記の課題に鑑みてなされたものであ
り、線図形の持っている図形の特徴を忠実にとらえるこ
とのできる図形形状の認識方法を提供することを目的と
する。

〈課題を解決するための手段および作用〉上記の目的を
達成するための本発明の図形形状の認識方法は、一連の
画素の列に含まれる各画素から１画素分の距離だけ離れ
た画素に対応する８通りの方向指数を特定する第１の手
順と、第１の手順で得られた方向指数列の最後尾を除く
任意の要素に対して、その要素、およびその次の要素の
組合わせを作成し、第１の手順で得られた方向指数列の
最後尾の要素に対しては、その要素、および先頭の要素
の組合わせを作成する第２の手順と、 第２の手順で得られた組合わせの列に基づき新しい方向
指数を決定する第３の手順とを方法である。

上記の図形形状の認識方法によれば、まず第１の手順に
おいて、１画素分の距離だけ離れた画素について８通り
の方向指数を特定できる。

次に、第２の手順において、隣り合う２つの要素の組合
わせを作り、最後尾の要素と先頭の要素とを組合わせる
。

そして、第３の手順において、作成された組合わせの列
に基づいて新しい方向指数を作成することができる。そ
して、作成された新しい方向指数に基ついて図形形状を
認識することができる。

」１記図形形状の認識方法で、第３の手順により決定さ
れた新しい方向指数に対応する画素の位置がもとの８通
りの方向指数に対応する画素の位置と一致する場合、基
準画素から見て当該一致する位置の延長線上にある画素
の位置に対応する１６通りの方向指数を割り当てる第４
の手順をさらに含んでいてもよい。

この方法であれば、ただ単にｎ＝２として検索した場合
と比較して線図形の重複検索、検索画素の飛び越しが生
じることはないので、新しい方向指数はもとの線図形に
対して忠実な表現となる。

このため、高精度な認識が必要とされるときに有効であ
る。また、最終的に決定される方向指数は１６通りより
も多くなることはないので、メモリ容量に制約かあると
きにも有効である。

〈実施例〉 以下実施例を示す添付図面によって詳細に説明する。

第２図は本発明の図形形状の認識方法を実施するだめの
画像処理回路のブロック図である。画像処理回路は、画
像を取り込み映像信号を生成するＩＴＶカメラ１、映像
信号をディジタル変換するＡ／Ｄ変換器２１、ディジタ
ル化された画像情報を記憶するメモリ２２、ディジタル
信号をアナログ変換するＤ／Ａ変換器２３、ＩＴＶカメ
ラ１の画像または処理された画像を確認するのに用いる
モニタ４、画像処理の各制御および実行をするホストコ
ンピュータ３により構成される。

画像処理回路により図形形状の認識方法を説明すると、
ます監視をしたい場所に向かってＬＴＶカメラ１をセッ
トする。ＩＴＶカメラ１からの映像信号はＡ／Ｄ変換器
２１によりアナログ信号からディジタル信号に変換され
る。ディジタル化された映像信号は必要に応じてメモリ
２２に記憶され、ホストコンピュータ３のプログラムに
より画像処理が行われる。

この画像処理は、■接近監視処理、■接近物抽出処理、
■対象物（ここではクレーンとする）の認識処理の３つ
の段階からなる。

■の接近監視処理では、指定した危険区域に接近する物
体かあるかどうか調べる。具体的にはクレーンの動く前
と後に画像の差分を検出することにより画像の濃度変化
を調べる。接近監視処理された画像（二値化画像）を第
３図（ａ＞に示す。

■の接近監視処理では、接近物を取り出す処理である。

クレーン以外の不要部分を除くだめのマスク画像（第３
図（ｂ）参照）を使用する。これにより、外乱を除去し
目的の変化量のみを抽出できる（第３図（ｃ）参照）。

■のクレーン認識処理は、■で得られた画像に基づいて
接近物の輪郭線（第３図（ｄ）参照）のみを検出する。

そして、検出された輪郭線をチエインコードに変換し、
得られたチエインコードのデータよりクレーンの認識を
行う。

クレーンの認識処理方法を具体例に基づき説明する。第
４図は、輪郭線の図形（第３図（ｄ）に相当する図）で
あり、画素Ｓがスタート画素となる。

まず、基準画素Ｓより距離］、の黒画素かとの位置にあ
るかを第４図のテーブルを用いて検討する。

そして、第４図の図形を８方向指数の列に変換する。変
換した列は次のようなものになる。

］、、２．２．０，０．　Ｉ　、２，１．７．６，６．
５．Ｅｉ　、５．５．ｆｉ、４，４．［ｉ；６．５．３
゜２．２，２．１ 次に、上記８方向指数の列を多方向指数の列に変換する
。それには、８方向指数の列から隣り合う要素の組合わ
せの列 （１，２）、（２，２）、（２，０）、・・、　（Ｃｉ
　、Ｃｊ）　、・・・、（２，１，）、（１，１）を作
る。最後の組合わせ（１，，１，）は最後尾の要素と先
頭の要素との組合わせになる。

そして、上記各組合わせ（Ｃｉ、Ｃｊ）に対応する新し
いチエインコードを作る。

第１図は、新しいチエインコード作成のためのテーブル
であり、最終的に移動しうる位置をＯ〜１５、ａ−ｈ、
Ｓの２５通りの記号で表している。

第１図で基準画素Ｓに隣接する画素に対して１に相当す
る方向に移動し、さらにこれに隣接する画素に対してｊ
に相当する方向に移動した場合、最終的に移動しうる位
置は第１図のテーブルの中のいずれかの位置になる。

例えば、組合わせ（１，２）に対応する移動位置は第５
図のＥの位置になる。よって、（１，２）→３と変換さ
れる。組合わせ（２，０）に対応する移動位置は第５図
のＦの位置になる。このＦの位置は、第１図の符号でい
うとｂの位置に対応するので、（２，０）→ｂと変換さ
れる。

しかし、メモリの容量の関係上、または処理の筒路上、
第１図のすべての位置をＯから１５までの数字のみで表
したい場合がある。この時は、移動先が内周のａ　−ｈ
に相当する位置では、基準画素Ｓから見てａ　−ｈの延
長上にある新しい方向指数０〜１５を割り当てる。例え
ば移動先が第５図でＦの位置であれば、その先のＦ′の
位置に対応する方向指数２を割り当てる。移動先が元の
位置Ｓであれば、基準画素Ｓから見てｉの方向の延長上
にある方向指数Ｏ〜１５を割り当てる。例えば（ＣＬＣ
ｊ）−（０，４）のときは０．　（Ｃｉ、Ｃｊ）−（１
，５）のときは２となる。以上を纏めると第６図のテー
ブルのようになる。したがって、上記の８方向指数は、
３．４．２，０，１．３，３，０．１３．１２，１１，
１１，１１．ｌＯ，１１，１０，８゜１０．１．２．ｌ
Ｉ、８，５，４．４，３．１と１６方向指数で表される
。

この新しいチエインコードを構成する方向指数のうち最
も多い方向指数の数と、その方向指数と±９０°向きの
違う方向指数の数の比率を求めれば、この形状か細長い
かどぅがを判断てきる。また、最も多い方向指数からこ
の形状がどの方向を向いているのかも判断できる。

以上のように、線図形等に対して、新しいチエインコー
ドに基ついてクレーンの形状認識を行なうことかできる
。新しい方向指数は従来の方向指数よりも多くなり、方
向の分解能を従来より向上させることかできる。

〈発明の効果〉 以上のように、本発明の図形形状の認識方法によれば、
まず第１の手順において、１画素分の距離だけ離れた画
素について方向指数を特定できるので、輪郭同士か接近
しても、検索する画素を間違えることがない。

次に、第２の手順において、隣り合う２つの要素の組合
わせを作り、最後尾の要素と先頭の要素とを組合わせる
ことにより、スタート画素とストップ画素が必ず一致す
る組合わせの列を作成することができる。したがって、
ループ検索を重複して行う可能性はない。

そして、第３の手順において、作成された組合わせの列
に基づいて新しい、より決めの細がい方向指数を作成す
ることができる。したがって、方向の分解能が向上し、
図形の形状を正確に認識することができるようになる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による新しいチエインコード作成のため
のテーブル、 第２図は図形形状の認識方法を実施する画像処理回路の
ブロック図、 第３図は画像処理の各段階で得られた処理画像の例を示
す図、 第４図は被処理画像である輪郭線の二値画像、第５図は
画素の移動位置を説明する図、第６図は１６通りの方向
指数に変換するテープルを示す図、 第７図は従来の８通りの方向指数に変換するテブルを示
す図、 第８図は輪郭線の二値画像を示す図、 第９図は先願に係る１６方向の方向指数を示す図、 第１０図は輪郭線の二値画像を示す図である。 Ｓ・・・基準画素

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、図形をディジタル画像処理して一連の画素の列で表
   わし、当該一連の画素の列に含まれる各画素から１画素
   分の距離だけ離れた画素に対応する８通りの方向指数を
   特定する第１の手順と、 第１の手順で得られた方向指数列の最後尾 を除く任意の要素に対して、その要素、およびその次の
   要素の組合わせを作成し、第１の手順で得られた方向指
   数列の最後尾の要素に対しては、その要素、および先頭
   の要素の組合わせを作成する第２の手順と、 第２の手順で得られた組合わせの列に基づ き新しい方向指数を決定する第３の手順とを含むことを
   特徴とする図形形状の認識方法。 ２、第３の手順により決定された新しい方向指数に対応
   する画素の位置がもとの８通りの方向指数に対応する画
   素の位置と一致する場合、基準画素から見て当該一致す
   る位置の延長線上にある画素の位置に対応する１６通り
   の方向指数を割り当てる第４の手順をさらに含む請求項
   １記載の図形形状の認識方法。