JPH0432428B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明はテレビ画像中の略円形輪郭線を高速で
認識する略円形輪郭線の認識方法に関する。

従来、テレビ画像（多値化画像）から物体の特
徴パラメータの値を算出する方法としては、領域
法と輪郭線検出法とがある。

領域法は、物体を構成する各面は類似した明る
さをもつという仮定のもとで、画像を明るさのほ
ぼ等しい部分画像（領域）に分割し、各領域の連
続性により、物体を認識する方法である。この方
法は、平面で構成される物体に関しては有効であ
るが、曲面が含まれると、その処理が困難にな
る。また、画像データ全体を取り扱うため、処理
するデータが膨大となり、高速化が望めない。

一方、輪郭線抽出法は、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。この方法は、画像中の線を検出し
ようとするものであり、前述の面を検出しようと
する領域法に較べて、その検出過程およびその連
続性を検討するときの情報量が少なく、処理の高
速化が望める。

この輪郭線抽出法による円形物体の認識手順を
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 等が挙げられる。しかしながら、上記従来の輪郭
線抽出法では、１個の輪郭候補点をとつかかりと
してその近傍に同様の候補点があるか否かをチエ
ツクし、最終的に閉領域となつてはじめて１つの
物体とみなすようにしているので、かかる候補点
抽出過程に上記原因によつて輪郭候補点がとぎれ
るとそこで処理が終了してしまい、本来存在すべ
き物体を見逃してしまうという問題がある。ま
た、輪郭候補点が複数方向に分岐した場合には複
数種類の追跡過程が必要となり、処理が複雑とな
つて処理時間が大幅に増大するという問題があ
る。

本発明は上記実情に鑑みて成されたもので、略
円形輪郭線の有無を極めて高速にかつ検出精度良
く認識することができる略円形輪郭線の認識方法
を提供することを目的とする。

この発明によれば、略円形輪郭線が存在する所
定視野の入力画像中から略円形輪郭線に近似する
円の中心位置候補点を探索し、探索した中心位置
候補点と予め設定した前記略円形輪郭線に近似す
る円の半径とに基ずいて前記中心位置候補点を中
心とする前記半径よりも小さい最小許容半径の円
と前記半径よりも大きい最大許容半径の円とによ
つて囲まれる領域の画像を前記中心位置候補点か
ら放射状に複数本走査し、この各走査において明
暗度が急変する輪郭候補点の有無を検出し、この
輪郭候補点の数が予設定数以上となるとき略円形
輪郭線が前記領域の画像中に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。

第３図は本発明による略円形輪郭線の認識方法
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円形物体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、前記円形物体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・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４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５図に示す
フローチヤートに従い、第６図ａ〜ｅを参照しな
がら説明する。

まず、微分値の閾値Ｄ、円形物体の直径Ｌ、半
径方向の走査回数Nsおよび輪郭候補点の予設定
数Noの初期設定を行なう。ここで、閾値Ｄは画
像データにおける明暗度の急変する輪郭候補点を
判別するための閾値であり、また、本実施例では
走査回数Nsを８、予設定数Noを６としている。

初期設定が終了すると、RAMアレイ５中の現
画像データ（第６図ａ）より、円形物体の中心位
置候補点の探索を行なう。この中心位置候補点の
探索は、RAMアレイ５の画像データをＸ方向に
微分処理し、明暗度が急変する２つの輪郭候補点
の間隔が前記設定した直径Ｌに近似するときの各
輪郭候補点の位置に基づいて行なう。

すなわち、輪郭候補点の数ｎを０にセツトし、
現画像をＸ方向に走査しながら画像データの微分
値D′を算出する。この微分値D′が閾値Ｄを越え
たか否かを判別し、越えた場合にはその座標位置
を記憶し、ｎを１だけインクリメントする。この
ようにして、ｎが２以上になると、前記記憶した
任意の２点間の距離L′（第６図ｂ）を算出し、こ
の距離L′が初期設定した直径Ｌに近似しているか
否かを判別する。そして、距離L′が直径Ｌに近似
すると、そのときの２点の座標位置から中心位置
候補点Ｃ（Ｘ，Ｙ）を算出する（第６図ｃ）。な
お、中心位置候補点の探索方法はこの実施例に限
らず、例えば３つ以上の輪郭候補点を求め、これ
らの点を通る円からその中心位置候補点を算出す
る等、種々の方法が考えられる。

次に、上記円形物体の中心位置候補点に基づい
て円形物体の輪郭候補点の探索を行ない、もつて
輪郭線（円形物体）の有無を調べる。

まず、輪郭候補点の数ｎを０にセツトし、前記
中心位置候補点から半径方向にあらかじめ設定し
た方向に走査を行なう。このとき、円形物体の半
径Ｒ（＝Ｌ／２）は既知であるので、走査領域は、
最小許容半径（Ｒ−ΔR）の円と最大許容半径
（Ｒ＋ΔR）の円とによつて囲まれるドーナツ状
の領域に限定する。また、前記あらかじめ設定し
た走査方向は、中心位置候補点を基準にして０
（＋Ｘ方向）、π／４，π／２，3π／４，π，
5π／４，3π／２、および7π／４の方向で、合計
８方向である（第６図ｄ参照）。

さて、各半径方向の走査に際し、微分最大値
D_naxを０にセツトする。次に、前記８方向のう
ちのいずれかを半径方向に走査しながら画像デー
タの微分値D′を算出する。この微分値D′が微分
最大値D_naxよりも大きいか否かを判別し、大き
い場合にはその微分値D′の微分最大値D_naxに書
き替え、走査範囲内で最大の微分値が微分最大値
D_naxに格納されるように更新していく。そして、
走査終了後、その微分最大値D_naxが閾値Ｄを越
えたか否かを判別し、越えた場合には輪郭候補点
の数ｎを１だけインクリメントする。このように
して、８つの走査方向別に輪郭候補点の有無を調
べ、全輪郭候補点の数ｎが輪郭候補点の予設定数
No（６個）以上のときには円形物体の輪郭線が前
記ドーナツ状の領域内に存在すると判定する。全
輪郭候補点の数ｎが輪郭候補点の予設定数No未
満のときには再び円形物体の中心位置候補点の探
索を行なう。

最後に、円形物体の輪郭線の存在が認識される
と、そのときのｎ個の輪郭候補点から円の近似を
行ない、円の中心位置の座標および必要に応じて
直径を算出し（第６図ｅ参照）、画像処理が終了
する。

なお、円形物体をITVカメラで撮影すると、
円形物体がITVカメラ２の光軸から大きくずれ
ている場合にはその輪郭線は真円とはならず楕円
となるが、この場合でも本発明方法は適用でき
る。また、円形物体に限らず、少なくとも略円形
の輪郭線（円に近い楕円や円に近い多角形）を有
するものであれば、本発明方法は適用できる。
尚、円に近い楕円や円に近い多角形の時は、その
輪郭線の中心位置候補点の代わりに、重心の位置
候補点を用いる。ここで用いる重心とは、空間で
分布した有限個の等質点系の質量中心としての重
心である。そして、前記円の半径に代わるものと
しては、前記重心位置候補点から略円形輪郭線に
至るまでの複数の距離の平均値を用い、前記重心
位置候補点を中心とする前記平均値よりも小さい
最小許容半径の円と前記平均値よりも大きい最大
許容半径の円とによつて囲まれる領域の画像を前
記重心位置候補点から放射状に複数本走査し、こ
の各走査において明暗度が急変する輪郭候補点の
有無を検出し、この輪郭候補点の数が予設定数以
上となるとき前記略円形輪郭線が前記領域の画像
中に存在すると認識するようにすればよい。

更に、半径方向に走査する走査回数Ns、走査
方向、および閾値となる予設定数Noは本実施例
に限定されず種々の設定が可能である。

以上説明したように本発明によれば、 中心位置候補点をとつかかりとしているため
に（この時点で２個の輪郭候補点が抽出されて
いる）、従来法に比べて迷い込む頻度が減少し、
処理の高速化を図ることができる。

略円形輪郭線の存在可能範囲を中心位置候補
点を中心とするドーナツ状範囲と仮定した上
で、この領域内を同等に放射状に探索するとと
もに、１個の輪郭候補点が検出できなくても全
体の輪郭抽出処理は最後まで実行し総合的に判
定するようにしているので、物体表面の汚れ、
さび、光沢、画像ノイズなどによつて本来存在
すべき物体の輪郭線の一部が不連続であつても
物体の存在を認識することができるようにな
り、かつ見逃す可能性も減少する。

探索範囲をドーナツ状範囲に限定しているの
で、従来法では多大の処理時間を要する輪郭候
補点の分岐に対しても探索時間を大幅に軽減す
ることができる。

等の効果を奏する。

【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
略円形輪郭線の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５図は第３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６図ａ〜ｅは第５
図のフローチヤートを説明するために用いた図で
ある。 １…円形物体、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 円形輪郭線が存在する所定視野の入力画像中
   から前記円形輪郭線の中心位置候補点を探索し、
   探索した中心位置候補点と予め設定した前記円形
   輪郭線の半径とに基ずいて前記中心位置候補点を
   中心とする前記半径よりも小さい最小許容半径の
   円と前記半径よりも大きい最大許容半径の円とに
   よつて囲まれる領域の画像を前記中心位置候補点
   から放射状に複数本走査し、この各走査において
   明暗度が急変する輪郭候補点の有無を検出し、こ
   の輪郭候補点の数が予設定数以上となるとき前記
   円形輪郭線が前記領域の画像中に存在すると認識
   するようにした輪郭線の認識方法。 ２ 略円形輪郭線が存在する所定視野の入力画像
   中から略円形輪郭線の重心の位置候補点を探索
   し、探索した重心位置候補点と、予め設定した前
   記略円形輪郭線の前記重心位置候補点から前記略
   円形輪郭線に至るまでの距離の平均値とに基ずい
   て前記重心位置候補点を中心とする前記平均値よ
   りも小さい最小許容半径の円と前記平均値よりも
   大きい最大許容半径の円とによつて囲まれる領域
   の画像を前記重心位置候補点から放射状に複数本
   走査し、この各走査において明暗度が急変する輪
   郭候補点の有無を検出し、この輪郭候補点の数が
   予設定数以上となるとき前記略円形輪郭線が前記
   領域の画像中に存在すると認識するようにした輪
   郭線の認識方法。 ３ 前記略円形輪郭線は円に近い楕円および円に
   近い多角形の輪郭線を含むものである特許請求の
   範囲第２項記載の輪郭線の認識方法。