JPH05266194A

JPH05266194A - 輪郭線抽出装置

Info

Publication number: JPH05266194A
Application number: JP4064269A
Authority: JP
Inventors: Yusuke Yasukawa; 裕介安川; Kazumi Hasegawa; 二美長谷川; Yasushi Inamoto; 康稲本; Susumu Kawakami; 進川上
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1992-03-19
Filing date: 1992-03-19
Publication date: 1993-10-15

Abstract

(57)【要約】【目的】各画素の濃淡、輝度、色相等の分布によって
イメージを表示する原画像から、濃淡、輝度、色相等の
変化が比較的急峻な部分が連続的に連なっている箇所
を、輪郭線として抽出する輪郭線抽出装置に関し、ノイ
ズによる干渉を受けず、輪郭線の直線部分の端点を求め
ることができ、目的に応じて、大局的な輪郭線や細かい
輪郭線等を選択的に求めることをも可能にする輪郭線抽
出装置を提供することを目的とする。【構成】原画像を複数の部分領域に分割し、各部分領
域の画素の値を、複数の方向に沿って累算して複数の投
影累算データを求め、複数の投影累算データの各々を微
分して、複数の投影勾配データを求め、複数の投影勾配
データから勾配の大きさのピークを検出し、検出したピ
ークを、前記各部分領域に逆投影して該各部分領域内に
おける輪郭の直線部分を求めるように構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、各画素の濃淡、輝度、
色相等の分布によってイメージを表示する原画像から、
濃淡、輝度、色相等の変化が比較的急峻な部分（エッ
ジ）が連続的に連なっている箇所を、輪郭線として抽出
する輪郭線抽出装置に関する。本発明の装置は、特に、
極限環境下で、周囲の状況を認識しつつ動作する無人ロ
ボット等が周囲の状況に関する情報を得るための手段の
１つとして有用であると考えられる。

【０００２】

【従来の技術】従来、輪郭線抽出のために用いられてい
る方法としては、第１に、２次元フィルタによってエッ
ジ強調処理を行った後、最小２乗近似によって直線を当
てはめる方法がある。また、第２の方法としては、Ｈｏ
ｕｇｈ変換が知られている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、２次元
フィルタによる処理は局所的な処理であるのでノイズに
弱いという問題がある。また、最小２乗法を適用するた
めには、点群のクラスタリングが不可欠である。すなわ
ち、最小２乗法の適用前に、どこからどこまでが直線か
ということを別に検出する必要がある。

【０００４】更に、Ｈｏｕｇｈ変換は、無限遠長の直線
があると過程した場合の処理であるので、変換結果から
は、端点の位置はわからず、画像の一部に直線があり、
更に、その延長付近にノイズがあると、ノイズの干渉を
受けて検出精度が低下する。また、Ｈｏｕｇｈ変換によ
ってρθ平面上にプロットされた点のピーク高（頻度）
は、直線の長さに影響されるため、ピークを検出する際
に、しきい値の調整が困難となるという問題もある。

【０００５】本発明は、ノイズによる干渉を受けず、輪
郭線の直線部分の端点を求めることができ、目的に応じ
て、大局的な輪郭線や細かい輪郭線等を選択的に求める
ことをも可能にする輪郭線抽出装置を提供することを目
的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】図１は、本発明の第１の
形態の基本構成を示すものである。本発明の第１の形態
は、原画像から輪郭線を抽出する装置であって、前記原
画像を複数の部分領域に分割する分割手段１と、前記部
分領域の各々において、該各々の部分領域内の画素の値
を、複数の方向（θ）に沿って累算して、前記複数の方
向の各々に対応する１次元投影累算データを求める累算
手段２と、前記複数の１次元投影累算データの各々にお
ける勾配の大きさを示す投影勾配データを求める勾配検
出手段３と、前記複数の投影勾配データから勾配の大き
さのピークを検出するピーク検出手段４と、前記検出し
たピークを、前記各々の部分領域に逆投影して該各々の
部分領域内における輪郭の直線部分を求める逆投影手段
５とを有してなることを特徴とするものである。

【０００７】図２は、本発明の第２の形態の基本構成を
示すものである。本発明の第２の形態は、原画像から輪
郭線を抽出する装置であって、前記原画像を複数の部分
領域に分割する分割手段１と、前記原画像の画素の値の
２次元分布に勾配強調処理を施して、２次元勾配分布を
求める２次元勾配分布検出手段６と、前記部分領域の各
々において、前記２次元勾配分布を複数の方向（θ）に
沿って累算して、前記複数の方向の各々に対応する１次
元投影累算勾配データを求める累算手段７と、前記複数
の１次元投影累算勾配データからピークを検出するピー
ク検出手段８と、前記検出したピークを、前記各々の部
分領域に逆投影して該各々の部分領域内における輪郭の
直線部分を求める逆投影手段９とを有してなることを特
徴とするものである。

【０００８】図３は、本発明の第３の形態の基本構成を
示すものである。本発明の第３の形態は、原画像から輪
郭線を抽出する装置であって、前記原画像を複数の部分
領域に分割する分割手段１と、前記部分領域の各々を直
線で分割し、分割された一方の側と他方の側とが異なる
値を有するようにし、各々、分割する直線の位置が異な
るようにして設けられた、複数の部分領域パターンと、
前記部分領域の各々に対して、前記複数の部分領域パタ
ーンとの畳込み積分を行う畳込み手段１０と、前記部分
領域の各々において、前記畳込み積分の最大値を与える
部分領域パターンを求めることにより、該部分領域パタ
ーンを分割する直線を、前記各々の部分領域における輪
郭の直線部分として求める輪郭直線部分検出手段１１と
を有してなることを特徴とするものである。

【０００９】

【作用】本発明の第１〜３の形態によれば、原画像を複
数の部分領域に分割して（分割手段１）、個々の部分領
域にて、それぞれ、輪郭線の直線部分を求める。したが
って、輪郭線の端点を求めることができ、各部分領域に
おける輪郭線の直線部分の決定は各部分領域外のノイズ
による影響を受けることなく行われる。

【００１０】本発明の第１の形態においては、各部分領
域内の画素の値を複数の方向に投影して累算する（累算
手段２）ことにより求めた複数の１次元分布データにお
いて勾配が急峻な点、勾配が大きい点を求め（勾配検出
手段３、および、ピーク検出手段４）、この点に対応す
る直線を（逆投影手段５）元の部分領域に逆投影するこ
とにより該部分領域における輪郭線の直線部分が求めら
れる。

【００１１】こうして、本発明の第１の形態によれば、
各部分領域内では直線部分の決定は大局的に行われるの
で、画素単位のノイズの影響も少ない。更に、部分領域
への分割の粗さ／細かさを適当に選択することに本発
明の第２の形態においては、各部分領域内の画素の値の
２次元分布に、先ず、勾配強調処理を行い（２次元微分
手段６）、その後、複数の方向に投影して累算する（累
算手段７）ことにより求めた複数の１次元分布データに
おいてピークを求め（ピーク検出手段８）、この点に対
応する直線を（逆投影手段９）元の部分領域に逆投影す
ることにより該部分領域における輪郭線の直線部分が求
められる。

【００１２】本発明の第３の形態においては、それぞ
れ、異なる位置および方向で１つの直線によって分割さ
れ、分割された一方の側と他方の側とが異なる値を有す
るようにしてなる部分領域のパターンを予め複数設けて
おき、前記部分領域の各々に対して、前記複数の部分領
域パターンとの畳込み積分を行い（畳込み手段１０）、
前記部分領域の各々において、前記畳込み積分の最大値
を与える部分領域パターンを求めることにより、該部分
領域パターンを分割する直線が、前記各々の部分領域に
おける輪郭の直線部分として求められる（輪郭直線部分
検出手段１１）。

【００１３】こうして、本発明の第３の形態によって
も、各部分領域内では直線部分の決定は大局的に行われ
るので、画素単位のノイズの影響も少ない。更に、上記
のように、本発明の第１〜３の形態によれば、部分領域
への分割の粗さ／細かさを適当に選択することにより、
目的に応じて、大局的な輪郭線や細かい輪郭線等を選択
的に求めることをも可能である。

【００１４】

【実施例】以下添付図面を用いて本発明の実施例を詳細
に説明する。手順の概略図４〜図１０は、本発明の第１の形態の輪郭線抽出装置
による輪郭線抽出処理の各手順を示すものである。図４
は、原画像を複数のブロック（部分領域）に分割する処
理の１例を示すもの、図５は、部分領域の各々の中の画
素の値を、複数の方向（θ）に沿って累算して、複数の
方向の各々に対応する１次元投影累算データを求める処
理の１例を示すもの、図６は、図５の処理によって得ら
れた１次元投影累算データの１例を示すもの、図７は、
図６の１次元投影累算データを微分して得られた投影勾
配（微分）データの１例を示すもの、図８は、複数の方
向θについて得られた上記の投影勾配データから、投影
勾配データのρθ平面上の２次元分布の１例を示すも
の、図９は、図８の投影勾配データの分布から検出した
ピークを元の部分領域に逆投影したもの、そして、図１
０は、各部分領域において、図９のようにして求められ
た輪郭線の直線部分を連結して連続する輪郭線を求める
手順の１例を示すものである。

【００１５】図４の分割は格子状になっている。例え
ば、各部分領域の大きさを１６×１６ピクセルとするこ
とができる。なお、一般には、格子状である必要はな
い。個々の累算が行われる方向を定める図４の分割を粗
くすれば、より大局的な輪郭線を抽出することができ、
逆に、細かくすれば、より細かい輪郭線を抽出すること
ができる。

【００１６】図５の投影累算の方向は、Δθ毎に

【００１７】

【数１】

【００１８】方位とする。ここで、Δθは、例えば、
５．６°、そして、

【００１９】

【数２】

【００２０】は、例えば、３２である。図６に示されて
いるように、図５の投影累算によって得られる１次元投
影累算データは、上記の投影の際に累算される画素がそ
れに沿って並ぶ個々の直線（上記のθ方向の直線）まで
の、所定の１点からの距離ρの関数となる。そして、図
７に示されているように、図６の１次元投影累算データ
は、上記の距離ρによって微分され、図７に示されてい
るような、投影勾配データがρの関数として、各θ毎に
得られる。原画像の当該部分領域に、濃淡、輝度、色相
等の変化が比較的急峻な部分（エッジ）が連続的に連な
っている箇所（すなわち、輪郭線として抽出すべき部
分）があると、エッジの方向の投影結果には大きな勾配
ができる。微分はこの勾配を検出するために行われる。
微分によって、この勾配はピークを形成する。

【００２１】各θ毎に得られた投影勾配データは、それ
ぞれ、絶対値がとられ、図８に示されているような、ρ
θ平面上の２次元分布該得られる。この分布から、投影
勾配データのピークが求められ、このピークを含む投影
勾配データを与える角度θ_p、および、ピークの位置の
ρ_pで定められる直線が、当該部分領域から輪郭線の直
線部分として検出される（図９）。この直線は、上記の
所定の１点からの距離がρ_pで角度θ_pの方向に延びる
直線である。

【００２２】そして、図１０に示されているように、図
９のようにして各部分領域において求められた輪郭線の
直線部分を連結することにより、連続する輪郭線が求め
られる。以上述べた本発明の第１の形態の手順は、図１
１に示されているように、原画像の個々の部分領域にお
いて、先ず、投影累算を行った後、勾配の大きさの検出
（例えば、微分）を行うものであるが、本発明の第２の
形態の手順では、図１２に示されているように、原画像
の個々の部分領域において、先ず、原画像で勾配を顕在
化する処理を行った後、投影累算を行い、その結果得ら
れた２次元分布からピークを検出する。ここで、原画像
の勾配を顕在化する処理とは、例えば、図１２に示され
ているようなラプラシアンによる畳込み演算を行うこと
により実現される。この畳込み演算は、市販のコンボリ
ューションＬＳＩを使用することにより高速に実行でき
る。

【００２３】図１３は、本発明の第３の形態における前
述の部分領域パターン（マスク）の例を示すものであ
る。これらのマスク（パターン）は、例えば、図１３に
示されているように、それぞれ、所定のピッチΔρおよ
びΔθ毎にとったρおよびθで定められる直線によって
各部分領域を２つの領域に分割するものとし、直線デー
タ分割された一方の領域の値がオール＋１、他方の領域
の値がオール−１であるようなものとして用意すること
ができる。

【００２４】これらのマスクパターンの各画素と各部分
領域の対応する画素との積和をとり、積和が最大となっ
たしたマスクパターン、或るいは、最小となったマスク
パターンが含む直線が、その部分領域が含む輪郭の直線
部分として求められる。累算処理前述の複数の方向θの投影累算演算を行うために、図１
４に示されているような投影グリッドを考える。すなわ
ち、原画像の横方向および縦方向の座標をｘおよびｙと
するとき、ρ方向の座標をｕ、θ方向の座標をｖとする
回転座標系ｕ−ｖを考える。上記の累算は、Δρ毎にと
ったｕ＝ρの直線に沿ってΔｖのピッチで位置する投影
グリッド上の格子点の位置の画素の値を加算することに
より行われる。ここで、原画像の各画素の値は、上記の
ｘ−ｙ座標系に対応するアドレスに記憶されていると考
えられるので、対応する画素の値を読み出すためには、
上記の投影グリッド上の格子点の位置の（ｕ，ｖ）座標
は（ｘ，ｙ）座標に変換されねばならない。

【００２５】この変換は、

【００２６】

【数３】

【００２７】で示される。このアドレス変換演算は、各
格子点（ｕ，ｖ）の画素の値を読み出す毎に行うことも
できるし、或るいは、予め、各部分領域（或るいは、各
部分領域および、その周辺領域）の画素のデータを全て
−θ逆回転して、回転座標系ｕ−ｖの座標に対応するア
ドレスでメモリに格納しておき、このメモリから各格子
点（ｕ，ｖ）の画素の値を順に読み出すこともできる。

【００２８】投影累算の方向のピッチΔθ 図１５は、部分領域のサイズに基づいて部分領域の投影
累算を行う方向のピッチΔθを決定する処理を示すもの
である。図１５に示されているように、回転の中心から
最も遠い点において、隣接する２つの方向において投影
累算される画素が１画素異なるように設定するものであ
って、方向のピッチはΔθ＝arctan（１／ａ）で定めら
れる。ここで、部分領域のサイズは、２ａ画素×２ａ画
素とする。

【００２９】図１６は、部分領域のサイズ、および、想
定されるエッジ幅に基づいて部分領域の投影累算を行う
方向のピッチΔθを決定する処理を示す図である。図１
６に示されているように、回転の中心から最も遠い点に
おいて、隣接する２つの方向において投影累算される画
素が、エッジの幅ｅだけ異なるように設定するものであ
って、方向のピッチはΔθ＝arctan（ｅ／ａ）で定めら
れる。

【００３０】投影累算の方向の範囲図１７および図１８は、それぞれ、ある部分領域をθ方
向およびθ＋１８０°方向に投影累算した結果を示すも
のである。これらの図に示されているように、θ方向お
よびθ＋１８０°方向に投影累算した結果は、互いに、
左右逆転したものとなっている。したがって、部分領域
内の輪郭線の直線部分を求めるためには、投影累算の方
向は、０°から１８０°まで取ればよい。

【００３１】累算長さ投影累算処理においては、例えば、図１４に示されてい
るように、ｕの値によらず、各ｕ＝ρについて累算する
画素の範囲（ｖの範囲）は一定とすることができる。す
なわち、投影グリッドは長方形とすることができる。し
かしながら、長方形の投影グリッドを回転したときに
は、長方形の４隅の部分は投影対象の部分領域の外側に
はみ出すことになる。このような投影対象の部分領域の
外側にはみ出す部分の画素を処理に用いることは、投影
対象の部分領域内の輪郭線の検出において誤差を生ずる
もととなる恐れがある。

【００３２】図１９〜図２５は、上記のような投影対象
の部分領域の外側にはみ出す部分の画素の影響を低減す
るための処理の例を示すものである。図１９に示されて
いる処理においては、ｕ＝ρの値が大きくなるに従って
各ｕ＝ρについて累算する画素の範囲（ｖの範囲）を小
さくしている。ｖ方向に累算するピッチが一定とする
と、各ｕ＝ρについて累算する画素の範囲（ｖの範囲）
を小さくすることは、累算する画素数を少なくすること
になる。累算する画素の範囲（ｖの範囲）を小さくする
度合いは、例えば、

【００３３】

【数４】

【００３４】に従って定めることができる。図２０に示
されている処理においては、各ｕ＝ρについての累算処
理において、上記のような投影対象の部分領域の外側に
はみ出す部分の画素は累算しない。図１９および図２０
の何れの処理においても、ｕ＝ρの値によって累算する
画素数が異なるので、累算結果にこのことに対する正規
化を行うことが望ましい。

【００３５】図２１に示されている処理においては、各
ｕ＝ρについて投影累算した結果に対して、各ｕ＝ρの
値に応じて重み付けを行っている。この重み付けは、ｕ
＝ρの値が大きくなるに従って小さくなるようにし、例
えば、

【００３６】

【数５】

【００３７】に従って定めることができる。図２２に示
されている処理においては、各ｕ＝ρについて投影累算
する際に、ｖの値に応じて重み付けを行っている。この
重み付けは、ｖの値が大きくなるに従って小さくなるよ
うにし、例えば、

【００３８】

【数６】

【００３９】に従って定めることができる。図２３に示
されている処理においては、各ｕ＝ρについて投影累算
する際に、ｕとｖの両方の値に応じて重み付けを行って
いる。この重み付けはｕおよびｖの値がそれぞれ大きく
なるに従って小さくなるようにし、例えば、

【００４０】

【数７】

【００４１】に従って定めることができる。図２４に示
されている処理においては、投影グリッドの大きさを、
回転しても投影対象の部分領域内に収まるような大きさ
とし、投影対象の部分領域内の画素それぞれに、その画
素のｘ座標およびｙ座標の値に応じて重み付けを行って
いる。この重み付けはｘおよびｙの値がそれぞれ大きく
なるに従って小さくなるようにし、例えば、

【００４２】

【数８】

【００４３】に従って定めることができる。図２５に示
されている処理においては、投影グリッドの大きさを、
回転しても投影対象の部分領域内に収まるような大きさ
とし、投影対象の部分領域内の画素それぞれに、その画
素のｘ座標およびｙ座標の値に応じた重みを以て、ぼか
し処理を行っている。このぼかし処理は、投影対象の部
分領域内の画素に対して、例えば、図２６に示されてい
るような２次元フィルタによる畳込み演算を行うことに
より行われる。図２６のフィルタによって投影対象の部
分領域内の各画素の値は、

【００４４】

【数９】

【００４５】のように変換される。また、上記の重み付
けは、投影対象の部分領域の中心からの距離が大きくな
るに従って大きくなるようにし、例えば、

【００４６】

【数１０】

【００４７】に従って定めることができる。図２１〜２
４の処理においては、原画像において、濃淡、輝度、色
相等の変化がないところでも重み付けによる見掛けの変
化が生ずる可能性があるが、図２５のぼかし処理によれ
ば、このようなことはなくなる。勾配の大きさの検出勾配の大きさとしては、前述の１次元投影累算データの
差分値または微分値を用いることができる。

【００４８】図２７は、差分値によって勾配の大きさを
求める処理を示すものである。この場合、各ｕ＝ρの値
について行った投影累算の結果を、直前の（隣の）ｕの
値について行った投影累算の結果から差し引くことによ
り１次元投影累算データの差分が求められる。図２８に
は、このような差分を求めるための回路構成例が示され
ている。図２８の構成においては、直前の（隣の）ｕの
値について行った投影累算の結果は、レジスタ１０１に
格納され、出力される。減算器１０２においては、上記
のレジスタ１０１の出力から、最新のｕ＝ρの値につい
て行った投影累算の結果を差し引くことにより、上記の
差分を求める。

【００４９】この差分が最大となる位置が、対応する部
分領域におけるエッジに対応するものと考えられる。差
分値によって勾配の大きさを求める処理は非常に簡素で
あるので、回路も小さく高速な処理が実現できる。図２
９は、ＦＩＲフィルタによって１次元投影累算データの
勾配を検出する構成例を示すものである。図２９におい
て、１１０，１１１，１１２，・・・１１３は遅延エレ
メント、１２０，１２１，１２２，・・・１２３は乗算
エレメント、そして、１２４は加算エレメントである。
図２９のＦＩＲフィルタの段数を、例えば、４段とする
とき、上記の乗算エレメントにおける係数ｋ₀，ｋ₁，
ｋ₂，ｋ₃，および，ｋ₄は、例えば、図３０に示され
ているように設定することができる。

【００５０】図３１は、上記のＦＩＲフィルタにおけ
る、１次元投影累算データ入力、および、対応する出力
の１例を示すものである。図３１に示されているよう
に、図２９および３０のＦＩＲフィルタによって１次元
投影累算データをρで微分した１次元データ（図３１
(b) ）が得られる。図２９および３０の構成によれば、
回路化が容易であり、高速で、ノイズに強く、更に、抽
出したいエッジのパラメータ化が容易である。

【００５１】エッジの求め方例えば、図３１(b) のようにして得られた微分データ
（１次導関数）からエッジを求めるには、１次導関数
の絶対値をとり、そのピークを求める（図３２）、１
次導関数の正のピークおよび負のピークを求める（図３
３）、１次導関数を更に微分して２次導関数を求め、
２次導関数のゼロクロス点を求める（図３４）、２次
導関数を更に微分して３次導関数を求め、３次導関数の
正のピークおよび負のピークを求める（図３５）、１
次導関数の絶対値を更に二回微分して、そのピークを求
める（図３６）、１次導関数の正のピークと負のピー
クとを分離し、正のピークを更に二回微分し、負のピー
クは、反転した後に、更に二回微分して、それぞれのピ
ークを求める（図３７）等が考えられる。

【００５２】上記のの方法によれば、最も処理量は少
ないが、元の画像の濃淡、輝度、色相等の変化の方向の
区別がつかない。上記のの方法によれば、元の画像の
濃淡、輝度、色相等の変化の方向の区別がつく。上記の
の方法によれば、２次導関数のゼロクロス点によって
ピーク位置を決定するので、ピーク位置の決定処理が容
易である。上記のの方法によれば、３次導関数をとる
ことにより、ピークの半値幅が小さくなるので、ピーク
位置検出の精度が向上する。上記のの方法によれば、
ピークの半値幅が小さくなるので、ピーク位置検出の精
度が向上するが、元の画像の濃淡、輝度、色相等の変化
の方向の区別がつかない。そして、上記のの方法によ
れば、ピークの半値幅が小さくなり、元の画像の濃淡、
輝度、色相等の変化の方向の区別がつく上に、微分処理
の前に、正のピークと負のピークとを分離して別々に微
分するので、高次微分によって正および負のピークの周
囲にそれぞれ生ずる山や谷同士が干渉することがなくな
り、精度が向上する。

【００５３】複数の方向θにおける勾配の大きさの分布
データからのピーク検出上述の〜のように処理された１次元の微分データ
は、各方向θ毎に

【００５４】

【数１１】

【００５５】個得られるが、本発明によって、これら

【００５６】

【数１２】

【００５７】個の１次元の微分データから得られるρθ
平面上の微分データの２次元分布におけるピークを求め
る必要がある。簡単な画像では、部分領域毎に１本の直
線部分を抽出すればよい。この場合、上記の微分データ
の２次元分布における最大のピーク（負のピークのとき
は最小のピーク）を１つ検出すればよい。したがって、
この最大のピークは、例えば、図３８に示されているよ
うな構成によって検出される。

【００５８】図３８において、１３０、１３２、およ
び、１３３はレジスタ、そして、１３１は比較器であ
る。上記の

【００５９】

【数１３】

【００６０】本の１次元微分データ（ρおよびθの関数
である）は、順次、比較器１３１のＡ入力、および、レ
ジスタ１３０のデータ入力に印加される。比較器１３１
はＡ入力およびＢ入力の２入力を有し、レジスタ１３０
は、比較器１３１のＡ入力がＢ入力より大きいときに出
力される有効な出力信号によってトリガされ、そのとき
入力端子に印加されているデータ入力（すなわち、Ａ入
力に等しい）をラッチする。したがって、レジスタ１３
０には、それまでに印加された微分データのうち、最大
のデータがラッチされる。同時に、上記の微分データに
対応するρおよびθの値が、それぞれ、レジスタ１３２
および１３３に印加されており、レジスタ１３２および
１３３は、共に上記の比較器１３１のＡ入力がＢ入力よ
り大きいときに出力される有効な出力信号によってトリ
ガされる。したがって、レジスタ１３２および１３３に
は、レジスタ１３０にラッチされているデータに対応す
るρおよびθの値がラッチされている。こうして、全て
の

【００６１】

【数１４】

【００６２】本の１次元微分データが図３８の回路に印
加された時点で、レジスタ１３２および１３３からは、
これらの

【００６３】

【数１５】

【００６４】本の１次元微分データから形成される２次
元分布の最大ピークの位置座標（ρ_ma _x, θ_ma _x）が出
力される。上記の方法とは、やや異なる方法として、先
ず、各θ毎に、最大ピークを与えるρθ平面上の位置座
標ρを検出し、次に、これら各θに対応する最大ピーク
値の中から、更に、最大ピーク値を検出することもでき
る。同様に、先ず、各ρ毎に、最大ピークを与えるρθ
平面上の位置座標を検出し、次に、これら各ρに対応す
る最大ピーク値の中から、更に、最大ピーク値を検出す
ることもできる。この場合は、図３８と同様の回路構成
において、初めは、例えば、各θ毎に、最大ピークを与
えるρθ平面上の位置座標ρを検出するときはレジスタ
１３２のみが動作し、これらの最大値を与える微分デー
タおよび対応するρ座標は、対応するθ座標と共に、図
示しない別のメモリまたはレジスタに一旦記憶され、次
に、このメモリ内の各θに対する微分データの最大値
を、上記の最大値を与えるρおよびθと共に図３８の構
成に印加し、これらの微分データの中で更に最大値を与
えるρおよびθの組を検出する。

【００６５】

【数１６】

【００６６】個の１次元の微分データから得られるρθ
平面上の微分データの２次元分布におけるピークを求め
る他の方法としては、ρθ平面分のアドレスを有するメ
モリに、これら２次元分布のデータを全て格納し、図３
９に示されているように、ρθ平面における山（または
谷）を検出することもできる。この方法によれば、各部
分領域に対して複数のピークを検出することも可能であ
る。

【００６７】ここで、ρθ平面上の微分データの２次元
分布におけるピークを求めるための方法としては、２次
元論理フィルタによるピーク検出方法が考えられる。図
４０は、ピーク検出のための２次元論理フィルタの最も
単純なものの１例を示すものである。ρθ平面上の微分
データの各点にこの２次元論理フィルタを当てはめて、
図４０に示されている条件が成立するときにはピークと
して検出する。尚、図４０のフィルタでは、中央の点ｅ
を点ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｆ，ｇ，ｈ，および，ｉが１重に
囲んでいるのみであるが、一般には、中央の点ｅをｎ重
（ｎ＞１）に囲むものであってもよい。

【００６８】更に、前述（図１７および１８参照）のよ
うに、ある部分領域をθ方向およびθ＋１８０°方向に
投影累算した結果は、互いに、左右逆転したものとな
る。したがって、図４１に示されているように、０°か
ら１８０°までのθについて得られたρθ平面上の微分
データの２次元分布のθ＝０°の線とθ＝１８０°の線
とをρについて反転して繋ぎ合わせることにより、ρθ
平面上の微分データの２次元分布のθ＝０°の線とθ＝
１８０°の線近傍の点についても、上記のような２次元
論理フィルタを適用して周囲の点の微分データの値より
大きいか否かが検出可能である。

【００６９】ピーク検出におけるサブピクセル処理以上の説明においては、ρθ平面におけるピークの位置
の検出は、ピクセルレベルの精度で求められており、前
述の投影グリッドの格子点の位置に対応するρθ平面上
の離散的な点の間隔より上の精度で求めることについて
は説明されていないが、ピーク近傍のρθ平面上の離散
的な点における微分データから適当な微分データの分布
を近似する曲面または曲線を求めて、この近似する曲面
または曲線のピークの位置を求めることにより、サブピ
クセルレベルでピーク位置を検出することができる。

【００７０】例えば、θ一定の１次元微分データの場
合、サブピクセルレベルでピーク位置を検出するには、
図４２に示されているように、１次元微分データのピー
クを与える格子点近傍の微分データが放物線で近似でき
るとすると、１次元微分データのピークを与える格子点
（ピクセル）の位置座標ｕ_cの前後の格子点ｕ_c-1およ
びｕ_c+1における微分データの値から、サブピクセルレ
ベルでのピーク位置ｕ_gは、

【００７１】

【数１７】

【００７２】によって求められる。ここで、ｆ（ｘ）は
放物線を示すｘの関数である。この１次元微分データの
ピーク位置をサブピクセルレベルで検出する方法は、ρ
θ平面におけるピークの位置の検出にも適用できる。す
なわち、θ一定の１次元微分データそれぞれにおいて、
上記のようにしてサブピクセルレベルでのピーク位置ｕ
_gを求め、隣合うθの微分データから同様にして求めた
サブピクセルレベルでのピーク位置ｕ_g同士を比較して
最大値を与えるθをθ_maxとし、そのθ _maxの微分デー
タから同様にして求めたサブピクセルレベルでのピーク
位置ｕ_gをρ_maxとして決定することができる。

【００７３】更に、これらの隣合うθの微分データから
同様にして求めたサブピクセルレベルでのピーク位置ｕ
_g同士に対しても、図４２のような放物線の近似を適用
して、θ_maxの値についてもサブピクセルレベルで求め
ることができる。しきい値を用いるピーク検出上述のピーク検出処理によれば、ρθ平面上の微分デー
タの２次元分布におけるピークは全て検出することにな
るが、実際には、ρθ平面上の微分データの２次元分布
には、ノイズ等の影響により多数の小さいピークが存在
することが考えられる。このようなノイズ等の影響によ
り形成されたピークを検出しないようにするために、図
４３に示されているように、検出の対象とするピーク高
さにしきい値を設け、このしきい値より低いピークは検
出しないようにすることが考えられる。

【００７４】このときのしきい値は、一定値とすること
もできるが、図４４および図４５に示されているよう
に、微分データの平均値に所定の係数を乗じたものとす
ることもできる。図４４は、微分データの全体のレベル
が高い場合、そして、図４５は、微分データの全体のレ
ベルが低い場合を示すものである。この方法は、同じ符
号のピークのみを含む微分データ（例えば、絶対値をと
った微分データまたは正または負のみのピークを含む微
分データ）においてピークを検出するときに用いられ
る。このようにすれば、微分データの全体のレベルに応
じて、微分データの２次元分布全体の中で比較的大きい
ピークのみを検出することができる。

【００７５】図４６および図４７に示されている方法で
は、更に、微分データの平均値に、微分データの標準偏
差を所定の係数倍したものを加えたものをしきい値とし
ている。図４６は、微分データの標準偏差が大きい場
合、そして、図４７は、微分データの標準偏差が小さい
場合を示すものである。この方法も、同じ符号のピーク
のみを含む微分データ（例えば、絶対値をとった微分デ
ータまたは正または負のみのピークを含む微分データ）
においてピークを検出するときに用いられる。このよう
にすれば、微分データの２次元分布全体の中で平均値近
傍の小さい変動を排除して比較的大きいピークのみを検
出することができる。

【００７６】図４８および図４９に示されている方法で
は、単に、微分データの標準偏差を所定の係数倍したも
のをしきい値としている。図４８は、微分データの標準
偏差が大きい場合、そして、図４９は、微分データの標
準偏差が小さい場合を示すものである。このようにすれ
ば、絶対値をとらない微分データの２次元分布全体の中
で平均値近傍の小さい変動を排除して比較的大きい正お
よび負のピークのみを検出することができる。

【００７７】図５０および図５１に示されている方法で
は、微分データの最大値に１より小さい所定の係数を乗
じたものをしきい値としている。図５０は、微分データ
の最大値が大きい場合、そして、図５１は、微分データ
の最小値が小さい場合を示すものである。この方法も、
同じ符号のピークのみを含む微分データ（例えば、絶対
値をとった微分データまたは正または負のみのピークを
含む微分データ）においてピークを検出するときに用い
られる。このようにすれば、最大ピークに比較してかな
り小さいピークを排除して比較的大きいピークのみを検
出することができる。

【００７８】図５２および図５３に示されている方法で
は、単に、微分データの最大値を所定の係数倍したもの
をしきい値としている。図５２は、微分データの最大値
が大きい場合、そして、図５３は、微分データの最大値
が小さい場合を示すものである。このようにすれば、絶
対値をとらない微分データの２次元分布全体の中で平均
値近傍の小さい変動を排除して比較的大きい正および負
のピークのみを検出することができる。

【００７９】なお、上記の図４４〜５３の方法では、ρ
θ平面上の微分データがノイズだけの場合にもノイズの
ピークのうち大きいものを抽出してしまう。そこで、図
４４〜５２の方法において、更に、しきい値の最低値を
設けることにより、ρθ平面上の微分データがノイズだ
けの場合には、図５４に示されているように、ピークを
検出しないようにすることができる。

【００８０】尚、図４４〜５４の方法によっては、微分
データにおいてエッジによるピークとノイズによるピー
クとの分離がうまくできず、検出されるピークの数が非
常に多くなるときには、図５５に示されているように、
しきい値を超えるピークのうち、ピークの大きさの順に
所定の最大数までのピークのみを抽出することができ
る。これにより、抽出されたピークを格納するメモリの
領域が節約できる。

【００８１】あるいは、しきい値を設けずに、ピークの
大きさの順に所定の最大数までのピークのみを抽出する
こともできる。原画像の分割前述の図４の分割は規則的な格子状になっているが、他
の方法としては、例えば、ラスタスキャン状に、原画像
の各画素を中心とする有限サイズの部分領域について、
上述の方法を適用することもできる。この場合は、各画
素を中心とする有限サイズの部分領域毎に、その部分領
域内のエッジを検出するのであるが、その部分領域の中
心を通るエッジ（直線）のみを検出すればよい。すなわ
ち、ｕ＝０上に位置するピークのみを検出すればよいの
で、アルゴリズムおよびハードウエアが簡素化される。

【００８２】部分領域のサイズ前述のように、個々の累算が行われる方向を定める図４
の分割を粗くすれば、より大局的な輪郭線を抽出するこ
とができ、逆に、細かくすれば、より細かい輪郭線を抽
出することができるので、検出処理の始めには部分領域
のサイズを大きくとって大局的な輪郭線の直線部分を検
出し、以後、所定の割合で部分領域のサイズを小さくし
てゆくことにより、徐々に、輪郭線のより細かい直線部
分を検出することができるようにすることができる。

【００８３】ここで、上記のように部分領域のサイズを
変更しても各投影累算のピッチをサイズに応じて変更す
ることにより、各ｕ＝ρの値について累算する画素数を
等しくすることにより、累算に使用するアルゴリズムお
よびハードウエアが簡素化される。ハードウエア構成図５６は、本発明による輪郭線抽出装置の実施例におけ
るハードウエア構成を示す図である。図５６において、
１５０はカメラ、１５１はフレームバッファ、１５２は
キャッシュメモリ、１５３はアキュムレータ、１５４は
ＦＩＲフィルタ、１５５はＲＡＭ、１５６はピーク検出
回路、１５７はＦＩＦＯメモリ、１５８は累算画素数カ
ウンタ、１５９はρカウンタ、１６０はθカウンタ、１
６１は領域カウンタ、そして、１６２はＲＯＭである。

【００８４】カメラ１５０によって撮影された原画像デ
ータは一旦フレームバッファ１５１に格納される。領域
カウンタ１６１は、フレームバッファ１５１から各部分
領域の画素のデータを読み出すためのアドレス情報をフ
レームバッファ１５１に印加する。フレームバッファ１
５１から読み出された各部分領域の画素のデータはキャ
ッシュメモリ１５２に書き込まれる。ＲＯＭ１６２に
は、前述の各投影累算演算を行うための各直線上の画素
のアドレスが、予め上位コンピュータ等によって演算に
よって求められて格納されており、ρカウンタ１５９の
出力、θカウンタ１６０の出力、および、累算画素数カ
ウンタ１５８の出力に応じて、各投影累算演算を行うた
めの各直線上の画素のデータが順に出力される。ここ
で、θカウンタ１６０は前述の投影方向θ（０°〜１８
０°）を出力し、ρカウンタ１５９は、上記のθで決定
される投影グリッド上の投影累算演算を行うための各直
線を決定するｕ＝ρの値を出力し、累算画素数カウンタ
１５８は、上記のθおよびρで決定された投影のための
直線上の各格子点の座標を決定するものである。上記の
キャッシュメモリ１５２から数カウンタ１５８からの読
み出された各投影累算演算を行うための各直線上の画素
は、アキュムレータ１５３にて順次累算され、累算され
た出力は図２９に示されているようなＦＩＲフィルタ１
５４に印加される。ＦＩＲフィルタ１５４にて微分され
た１次元の微分データは、ＲＡＭ１５５に書き込まれ
る。こうして、ＲＡＭ１５５には上記の微分データのρ
θ平面上の２次元分布が格納される。ＲＡＭ１５５に書
き込まれたデータは、ピーク検出回路１５６によって前
述の何れかの方法によってピークが検出される。ここ
で、ピーク検出回路１５６は、上記の方法を実行するよ
うに設計されたハードウエア論理回路である。検出され
たピークの位置を示すデータは、ρカウンタ１５９の出
力、θカウンタ１６０の出力、および、領域カウンタ１
６１の出力に応じて、ＦＩＦＯメモリ１５７に書き込ま
れる。

【００８５】図５７は、図５６の構成の動作手順を示す
図である。ステップ１８１においては、フレームバッフ
ァ１５１に原画像を取り込む。ステップ１８２において
は、フレームバッファ１５１内の各部分領域の画素のデ
ータをキャッシュメモリ１５２に転送し、θカウンタ１
６０をクリアする。そして、ステップ１８３にてρカウ
ンタ１５９をクリアし、ステップ１８４にて、アキュム
レータ１５３および累算画素数カウンタ１５８をクリア
する。ステップ１８５にては、ＲＯＭ１６２の出力をア
ドレスとしてキャッシュメモリ１５２をアクセスし、キ
ャッシュメモリ１５２の出力をアキュムレータ１５３に
印加する。そして、累算画素数カウンタ１５８をインク
リメントする。ステップ１８６においては、累算画素数
カウンタ１５８におけるカウントが所定の投影累算画素
数に到達したか否かを判定し、到達していなければステ
ップ１８５に戻り、到達していればステップ１８７に進
む。

【００８６】ステップ１８７においては、アキュムレー
タ１５３の累算結果をＦＩＲフィルタ１５４に印加し、
ＦＩＲフィルタ１５６の出力はＲＡＭ１５５に格納す
る。そして、ローカウント１５９をインクリメントす
る。ステップ１８８においては、ρカウンタ１５９にお
けるカウントが投影グリッドのｕの範囲に到達したか否
かを判定し、到達していなければステップ１８４に戻
り、到達していればステップ１８９に進む。

【００８７】ステップ１８９においては、θカウント１
６０をインクリメントし、ステップ１９０においては、
θカウンタ１６０におけるカウントが所定の複数の投影
方向θの範囲の累算処理完了を示すか否かを判定し、累
算処理完了していなければステップ１８３に戻り、累算
処理完了していればステップ１９１に進む。ステップ１
９１においては、ＲＡＭ１５５の内容を走査し、ピーク
検出回路１５６においてピーク検出を行う。そして、検
出したピークのアドレス（ρ，θ）をＦＩＦＯメモリ１
５７に格納する。そして、ステップ１９２にて複数の部
分領域全ての処理を完了したか否かを判定し、完了して
いなければステップ１８２に戻り、累算処理完了してい
れば終了する。

【００８８】本発明の実施例により処理される画像デー
タおよび微分データの例図５８は、原画像の濃淡、輝度、色相等の値の分布の１
例を示す鳥瞰図である。図５９は、図５８の画像の等高
線図である。図６０は、図５９の画像の部分領域Ｄ内の
画素を複数の方向θについて投影累算することにより得
られる２次元分布を示す鳥瞰図である。

【００８９】図６１は、部分領域内の画素を複数の方向
θについて投影累算することにより得られる２次元分布
の１例を示す等高線図である。図６２は、図６１の分布
をρ方向に微分した微分データの２次元分布を示す図で
ある。

【００９０】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の輪郭線抽
出装置によれば、ノイズによる干渉を受けず、輪郭線の
直線部分の端点を求めることができ、目的に応じて、大
局的な輪郭線や細かい輪郭線等を選択的に求めることも
可能になるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の形態の基本構成を示す図であ
る。

【図２】本発明の第２の形態の基本構成を示す図であ
る。

【図３】本発明の第３の形態の基本構成を示す図であ
る。

【図４】原画像を複数のブロック（部分領域）に分割す
る処理の１例を示す図である。

【図５】部分領域の各々の中の画素の値を、複数の方向
（θ）に沿って累算して、複数の方向の各々に対応する
１次元投影累算データを求める処理の１例を示す図であ
る。

【図６】図５の処理によって得られた１次元投影累算デ
ータの１例を示す図である。

【図７】図６の１次元投影累算データを微分して得られ
た投影勾配データの１例を示す図である。

【図８】複数の方向θについて得られた上記の投影勾配
データから、投影勾配データのρθ平面上の２次元分布
の１例を示す図である。

【図９】図８の投影勾配データの分布から検出したピー
クを元の部分領域に逆投影したものを示す図である。

【図１０】各部分領域において、図９のようにして求め
られた輪郭線の直線部分を連結して連続する輪郭線を求
める手順の１例を示す図である。

【図１１】原画像の個々の部分領域において、先ず、投
影累算を行った後、微分を行う本発明の第１の形態の手
順の概略を示す図である。

【図１２】原画像の個々の部分領域において、先ず、原
画像で勾配を顕在化する処理を行った後、投影累算を行
い、その結果得られた２次元分布からピークを検出する
本発明の第２の形態の手順の概略を示す図である。

【図１３】本発明の第３の形態における前述の部分領域
パターン（マスク）の例を示す図である。

【図１４】投影グリッドの１例を示す図である。

【図１５】部分領域のサイズに基づいて部分領域の投影
累算を行う方向のピッチΔθを決定する処理を示す図で
ある。

【図１６】部分領域のサイズ、および、想定されるエッ
ジ幅に基づいて部分領域の投影累算を行う方向のピッチ
Δθを決定する処理を示す図である。

【図１７】ある部分領域をθ方向に投影累算した結果を
示すものである。

【図１８】ある部分領域をθ＋１８０°方向に投影累算
した結果を示すものである。

【図１９】投影対象の部分領域の外側にはみ出す部分の
画素の影響を低減するための処理の例を示すものであ
る。

【図２０】投影対象の部分領域の外側にはみ出す部分の
画素の影響を低減するための処理の例を示すものであ
る。

【図２１】投影対象の部分領域の外側にはみ出す部分の
画素の影響を低減するための処理の例を示すものであ
る。

【図２２】投影対象の部分領域の外側にはみ出す部分の
画素の影響を低減するための処理の例を示すものであ
る。

【図２３】投影対象の部分領域の外側にはみ出す部分の
画素の影響を低減するための処理の例を示すものであ
る。

【図２４】投影対象の部分領域の外側にはみ出す部分の
画素の影響を低減するための処理の例を示すものであ
る。

【図２５】投影対象の部分領域の外側にはみ出す部分の
画素の影響を低減するための処理の例を示すものであ
る。

【図２６】図２５のぼかし処理に用いる２次元フィルタ
の１例を示すものである。

【図２７】差分値によって勾配の大きさを求める処理を
示す図である。

【図２８】差分値を求める構成例を示すものである。

【図２９】ＦＩＲフィルタによって１次元投影累算デー
タの勾配を検出する構成例を示すものである。

【図３０】図２９のＦＩＲフィルタにおける係数設定の
１例を示す図である。

【図３１】ＦＩＲフィルタにおける、１次元投影累算デ
ータ入力、および、対応する出力の１例を示す図であ
る。

【図３２】微分データ（１次導関数）からエッジを求め
る処理を示す図である。

【図３３】微分データ（１次導関数）からエッジを求め
る処理を示す図である。

【図３４】微分データ（１次導関数）からエッジを求め
る処理を示す図である。

【図３５】微分データ（１次導関数）からエッジを求め
る処理を示す図である。

【図３６】微分データ（１次導関数）からエッジを求め
る処理を示す図である。

【図３７】微分データ（１次導関数）からエッジを求め
る処理を示す図である。

【図３８】部分領域毎に１本の直線部分を抽出するため
の回路構成を示す図である。

【図３９】

【数１８】個の１次元の微分データから得られるρθ平面上の微分
データの２次元分布を示す図である。

【図４０】ピーク検出のための２次元論理フィルタの最
も単純なものの１例を示す図である。

【図４１】０°から１８０°までのθについて得られた
ρθ平面上の微分データの２次元分布のθ＝０°の線と
θ＝１８０°の線とをρについて反転して繋ぎ合わせる
ことにより、ρθ平面上の微分データの２次元分布のθ
＝０°の線とθ＝１８０°の線近傍の点についても、２
次元論理フィルタを適用する処理を示す図である。

【図４２】１次元微分データのピーク位置をサブピクセ
ルレベルで検出する方法の１例を示す図である。

【図４３】検出の対象とするピーク高さにしきい値を設
ける処理を示す図である。

【図４４】微分データの平均値に所定の係数を乗じたも
のをしきい値とする例を示す図である。

【図４５】微分データの平均値に所定の係数を乗じたも
のしきい値とする例を示す図である。

【図４６】微分データの平均値に、微分データの標準偏
差を所定の係数倍したものを加えたものをしきい値とす
る例を示す図である。

【図４７】微分データの平均値に、微分データの標準偏
差を所定の係数倍したものを加えたものをしきい値とす
る例を示す図である。

【図４８】単に、微分データの標準偏差を所定の係数倍
したものをしきい値とする例を示す図である。

【図４９】単に、微分データの標準偏差を所定の係数倍
したものをしきい値とする例を示す図である。

【図５０】微分データの最大値に１より小さい所定の係
数を乗じたものをしきい値とする例を示す図である。

【図５１】微分データの最大値に１より小さい所定の係
数を乗じたものをしきい値とする例を示す図である。

【図５２】単に、微分データの最大値を所定の係数倍し
たものをしきい値とする例を示す図である。

【図５３】単に、微分データの最大値を所定の係数倍し
たものをしきい値とする例を示す図である。

【図５４】しきい値の最低値を設けることにより、ρθ
平面上の微分データがノイズだけの場合にはピークを検
出しないようにする処理を示す図である。

【図５５】しきい値を超えるピークのうち、ピークの大
きさの順に所定の最大数までのピークのみを抽出する処
理を示す図である。

【図５６】本発明による輪郭線抽出装置の実施例におけ
るハードウエア構成を示す図である。

【図５７】図５６の構成の動作手順を示す図である。

【図５８】原画像の濃淡、輝度、色相等の値の分布をの
１例を示す鳥瞰図である。

【図５９】図５８の画像の等高線図である。

【図６０】図５９の画像の部分領域Ｄ内の画素を複数の
方向θについて投影累算することにより得られる２次元
分布を示す鳥瞰図である。

【図６１】部分領域内の画素を複数の方向θについて投
影累算することにより得られる２次元分布の１例を示す
等高線図である。

【図６２】図６１の分布をρ方向に微分した微分データ
の２次元分布を示す図である。

【符号の説明】

１…分割手段２…累算手段３…勾配検出手段４…ピーク検出手段５…逆投影手段６…２次元勾配分布検出手段７…累算手段８…ピーク検出手段８９…逆投影手段１０…畳込み手段１１…輪郭直線部分検出手段１５０…カメラ１５１…フレームバッファ１５２…キャッシュメモリ１５３…アキュムレータ１５４…ＦＩＲフィルタ１５５…ＲＡＭ１５６…ピーク検出回路１５７…ＦＩＦＯメモリ１５８…累算画素数カウンタ１５９…ρカウンタ１６０…θカウンタ１６１…領域カウンタ１６２…ＲＯＭ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者川上進神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地富士通株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】原画像から輪郭線を抽出する装置におい
て、前記原画像を複数の部分領域に分割する分割手段（１）
と、前記部分領域の各々において、該各々の部分領域内の画
素の値を、複数の方向（θ）に沿って累算して、前記複
数の方向の各々に対応する１次元投影累算データを求め
る累算手段（２）と、前記複数の１次元投影累算データの各々における勾配の
大きさを示す投影勾配データを求める勾配検出手段
（３）と、前記複数の投影勾配データから勾配の大きさのピークを
検出するピーク検出手段（４）と、前記検出したピークを、前記各々の部分領域に逆投影し
て該各々の部分領域内における輪郭の直線部分を求める
逆投影手段（５）とを有してなることを特徴とする装
置。
【請求項２】前記累算手段（２，７）は、原画像の前記部分領域の各画素の値を前記各々の部分領
域の各画素に対応するアドレスに格納するメモリ（１５
２）と、前記部分領域の各々内の所定の１点を原点として、前記
複数の方向の各々に平行な方向および垂直な方向の座標
からなる回転座標系の座標を前記メモリ（１５２）のア
ドレスに変換するアドレス演算手段（１６２）と、前記部分領域の各々内の所定の１点からの距離を異にす
る複数の直線に沿って所定の範囲内に所定のピッチを以
て位置する画素の値を、前記アドレス演算手段（１６
２）の演算により求めたアドレスを用いて前記メモリ
（１５２）より読み出す読み出し手段（１５８，１５
９，１６０）と、前記読み出した画素の値を前記複数の直線の各々につい
て累算する累算回路（１５３）とを有する請求項１記載
の装置。
【請求項３】前記累算手段（２，７）は、前記各々の部分領域の各画素の値を該画素に対応するア
ドレスに格納する回転前データメモリ（１５２）と、前記各画素の値を、前記各々の部分領域の各々内の所定
の１点を原点として、前記複数の方向の各々に平行な方
向および垂直な方向の座標からなる回転座標系の座標に
対応するアドレスに変換するアドレス変換手段（１６
２）と、前記各々の部分領域の全画素の値を各々変換したアドレ
スに格納する回転済データメモリと、前記各々の部分領域内の所定の１点からの距離を異にす
る複数の直線に沿って所定の範囲内に所定のピッチを以
て位置する画素の値を、前記回転済データメモリより順
に読み出す読み出し手段と、前記複数の直線の各々について、前記読み出した画素の
値を累算する累算回路（１５３）とを有する請求項１記
載の装置。
【請求項４】前記読み出し手段における所定の範囲
は、前記所定の１点からの距離が増加するに従って狭く
する請求項２または３記載の装置。
【請求項５】前記所定の範囲は、前記直線に沿って位
置する画素が、前記各々の部分領域内に存在することを
条件として決定される請求項２または３記載の装置。
【請求項６】前記複数の方向は、０°から１８０°ま
での範囲とする請求項１記載の装置。
【請求項７】前記ピーク検出手段（４）は、前記複数
の投影勾配データ内の勾配の大きさのピークのうちピー
ク値が最大のものをピークとして検出する請求項１記載
の装置。
【請求項８】前記ピーク検出手段（４）は、前記複数
の投影勾配データの各々の内の勾配の大きさのピークの
うちピーク値が最大のものを順次求める部分ピーク検出
手段（１５６）と、前記部分ピーク検出手段（１５６）にて求めた、投影勾
配データの内の勾配の大きさのピーク値のうち最大のも
のを１つ保持する最大値保持手段と、該部分ピーク検出手段（１５６）にて求めた最新の投影
勾配データの内の勾配の大きさのピーク値と比較して、
大きい方を前記最大値保持手段に保持する比較手段とを
有する請求項７記載の装置。
【請求項９】前記ピーク検出手段（４）は、前記複数
の投影勾配データの全てを２次元データとして格納する
２次元データ格納手段（１５５）と、前記２次元データの各画素の値と周囲の画素の値とを比
較することにより、該２次元データ内の全てのピークを
求める比較回路とを有する請求項７記載の装置。
【請求項１０】前記ピーク検出手段（４）は、前記複
数の投影勾配データの最大値の画素近傍における分布形
状を近似するために、予め所定の曲線または局面を仮定
し、該最大値の画素近傍の画素における前記投影勾配デ
ータの値に基づいて、該所定の曲線または局面を決定
し、該決定された曲線または局面のピークの位置を、前
記画素同士の間隔よりも高い精度で求めるサブピクセル
レベルピーク検出手段を有する請求項１記載の装置。
【請求項１１】原画像から輪郭線を抽出する装置にお
いて、前記原画像を複数の部分領域に分割する分割手段（１）
と、前記原画像の画素の値の２次元分布に勾配強調処理を施
して、２次元勾配分布を求める２次元勾配分布検出手段
（６）と、前記部分領域の各々において、前記２次元勾配分布を複
数の方向（θ）に沿って累算して、前記複数の方向の各
々に対応する１次元投影累算勾配データを求める累算手
段（７）と、前記複数の１次元投影累算勾配データからピークを検出
するピーク検出手段（８）と、前記検出したピークを、前記各々の部分領域に逆投影し
て該各々の部分領域内における輪郭の直線部分を求める
逆投影手段（９）とを有してなることを特徴とする装
置。
【請求項１２】前記累算手段（２，７）は、前記各々の部分領域の各画素の値を該画素に対応するア
ドレスに格納するメモリと、前記各々の部分領域内の所定の１点を原点として、前記
複数の方向の各々に平行な方向および垂直な方向の座標
からなる回転座標系の座標を前記メモリのアドレスに変
換するアドレス演算手段と、前記各々の部分領域内の所定の１点からの距離を異にす
る複数の直線に沿って所定の範囲内に所定のピッチを以
て位置する画素の値を、前記アドレス演算手段の演算に
より求めたアドレスを用いて前記メモリより読み出す読
み出し手段と、前記読み出した画素の値を前記複数の直線の各々につい
て累算する累算回路とを有する請求項１１記載の装置。
【請求項１３】前記累算手段（２，７）は、前記各々の部分領域の各画素の値を該画素に対応するア
ドレスに格納する回転前データメモリと、前記各画素の値を、前記各々の部分領域内の所定の１点
を原点として、前記複数の方向の各々に平行な方向およ
び垂直な方向の座標からなる回転座標系の座標に対応す
るアドレスに変換するアドレス変換手段と、前記各々の部分領域の全画素の値を各々変換したアドレ
スに格納する回転済データメモリと、前記各々の部分領域内の所定の１点からの距離を異にす
る複数の直線に沿って所定のピッチを以て所定の範囲内
に位置する画素の値を、前記回転済データメモリより順
に読み出す読み出し手段と、前記複数の直線の各々について、前記読み出した画素の
値を累算する累算回路とを有する請求項１１記載の装
置。
【請求項１４】前記読み出し手段における所定の範囲
は、前記所定の１点からの距離が増加するに従って狭く
する請求項１２または１３記載の装置。
【請求項１５】前記所定の範囲は、前記直線に沿って
位置する画素が、前記各々の部分領域内に存在すること
を条件として決定される請求項１１または１２記載の装
置。
【請求項１６】前記複数の方向は、０°から１８０°
までの範囲とする請求項１１記載の装置。
【請求項１７】前記ピーク検出手段（８）は、前記複
数の１次元投影累算勾配データ内の勾配の大きさのピー
クのうちピーク値が最大のものをピークとして検出する
請求項１１記載の装置。
【請求項１８】前記ピーク検出手段（８）は、前記複
数の１次元投影累算勾配データの各々の内の勾配の大き
さのピークのうちピーク値が最大のものを順次求める部
分ピーク検出手段と、前記部分ピーク検出手段にて求めた、１次元投影累算勾
配データの内の勾配の大きさのピークのうちピーク値が
最大のものを１つ保持する最大値保持手段と、該部分ピーク検出手段にて求めた最新の１次元投影累算
微分データの内の勾配の大きさのピーク値と比較して、
大きい方を前記最大値保持手段に保持する比較手段とを
有する請求項１７記載の装置。
【請求項１９】前記ピーク検出手段（８）は、前記複
数の１次元投影累算微分データの各々の内の勾配の大き
さのピークのうちピーク値が最大のものを順次求める部
分ピーク検出手段と、前記部分ピーク検出手段にて求めた、１次元投影累算勾
配データの内の勾配の大きさのピークのうちピーク値が
最大のものを１つ保持する最大値保持手段と、該部分ピーク検出手段にて求めた最新の１次元投影累算
勾配データの内の勾配の大きさのピーク値と比較して、
大きい方を前記最大値保持手段に保持する比較手段とを
有する請求項１６記載の装置。
【請求項２０】前記ピーク検出手段（８）は、前記複
数の１次元投影累算勾配データを全て２次元データとし
て格納する２次元データ格納手段と、前記２次元データの各画素の値と周囲の画素の値とを比
較することにより、該２次元データ内の全てのピークを
求める比較回路とを有する請求項１６記載の装置。
【請求項２１】原画像から輪郭線を抽出する装置にお
いて、前記原画像を複数の部分領域に分割する分割手段（１）
と、前記部分領域の各々を直線で分割し、分割された一方の
側と他方の側とが異なる値を有するようにし、各々、分
割する直線の位置が異なるようにして設けられた、複数
の部分領域パターンと、前記部分領域の各々に対して、前記複数の部分領域パタ
ーンとの畳込み積分を行う畳込み手段（１０）と、前記部分領域の各々において、前記畳込み積分の最大値
を与える部分領域パターンを求めることにより、該部分
領域パターンを分割する直線を、前記各々の部分領域に
おける輪郭の直線部分として求める輪郭直線部分検出手
段（１１）とを有してなることを特徴とする装置。
【請求項２２】原画像から輪郭線を抽出する装置にお
いて、前記原画像の各画素を中心とする部分領域を順に指定す
るスキャン手段と、前記各画素を中心とする部分領域の各々において、該各
々の部分領域内の画素の値を、複数の方向（θ）に沿っ
て累算して該方向の関数として累算値の１次元分布を求
める累算手段と、前記各画素を中心とする部分領域において求めた前記累
算値の１次元分布の勾配の大きさを示す投影勾配データ
を求める勾配検出手段と、前記複数の投影勾配データから勾配の大きさのピークを
検出するピーク検出手段と、前記検出したピークを、前記各々の部分領域に逆投影し
て該各々の部分領域内における輪郭の直線部分を求める
逆投影手段とを有してなることを特徴とする装置。
【請求項２３】前記累算手段の各累算において累算さ
れる画素数は、前記部分領域のサイズに寄らず一定とす
る請求項１または１１に記載の装置。