JPH0594524A

JPH0594524A - 凸形状物体分割記述処理方法

Info

Publication number: JPH0594524A
Application number: JP3253244A
Authority: JP
Inventors: Tsutomu Horikoshi; 力堀越
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1991-10-01
Filing date: 1991-10-01
Publication date: 1993-04-16

Abstract

(57)【要約】【目的】本発明は、物体形状の凸部分を自動的に判断
し、凸部分を分割し、任意の形状を少ない関数モデルの
組み合わせにより記述するようにすることを目的として
いる。【構成】第１の発明の場合で言えば、(i) 輪郭データ
に閉曲線を近似し、(ii)輪郭データが閉曲線の内か外か
を調べ、(iii) 内の集まりからデータを分割して凸部分
を分割し、(iv)外の集まりから大きい山領域と小さい山
領域とをつくって接ぐ。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、物体の凸部分を分離
し、個々の部分を曲線で近似することにより物体の形状
を記述する凸形状物体分割記述処理方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】様々な形状を有する物体形状を記述する
手法の１つに、凸部分を分離することで、物体を複数の
部品として記述する方法がある。一般に個々の部品を記
述する場合に、限定されたプリミティブなモデルで表現
することで、物体の特徴的な形状を記述する。

【０００３】このプリミティブなモデルとして、基本的
な立体形状（直方体、球、円筒、円錐など）を用意し、
これらを組み合わせることで形状を記述する方法と、多
様な形状を表現できる球面関数などを組み合わせること
により物体形状を表現する方法とがある。

【０００４】どちらの場合も、物体の各凸部分を部品と
して分割し、各分割されたデータにプリミティブモデル
を再近似するといった手順がとられる。ここで、部品に
分割する手法としては、人手による分割指示の他に、自
動分割の方法として、物体表面の曲率を計算し、その曲
率から当てはめるべきプリミティブなモデルとしての関
数を決定するといった手法、あるいは、物体を２次元画
像に投影し、その２次元輪郭に２次元の関数を当てはめ
ることで関数の候補を限定し３次元形状に限定された関
数候補を当てはめていくといった手法がある。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ところが上述したごと
き従来の物体記述法では、人手による分割指示はかなり
の熟練を要するものであり、また曲率による分割判断に
関しては、表面（あるいは輪郭）データからその局所部
分の曲率を判断するためには、十分なデータが必要であ
り、かなりの計算量が必要であった。また、表面の細か
な凹凸（あるいは誤差）の影響を無視することができな
い。

【０００６】そのため、局所部分の凹凸を分離してコマ
かな形状を記述する事は可能であっても、大局的な物体
の形状を取り出すことが困難であり、無駄な計算量を必
要とした。さらに、対象が立体の場合は曲率から得られ
た面としての情報から、各面を組み合わせていくつかの
部分（ボリューム）として認識させるためには、知識な
どを持たせる必要があった。また、２次元画像に投影し
た結果をもとに分割する手法では、奥行き情報が失われ
るといった欠点を持っている。

【０００７】本発明は、このような欠点を解決し、物体
形状の凸部分を自動的に判断し、凸部分を分割し、任意
の形状を少ない関数モデルの組み合わせにより記述する
ようにすることを目的としている。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明の特許請求の範囲
第１項に関する凸形状物体分割記述処理方法では、画像
処理により得られた物体の輪郭データに閉曲線を近似さ
せるステップと、輪郭データと閉曲線の位置関係（デー
タが関数より内部あるいは外部のどちらに存在するか）
を調べるステップと、前記により調べられた各データの
位置関係を内部と外部を区別した符号列として記憶する
ステップと、前記近似された閉曲線を変形させるステッ
プと、変形ごとに求められる符号列を並列に並べたマッ
プを作成するステップと、前記マップ上に形成される符
号の境界領域の形状から物体の分割部分を検出するステ
ップとを含むことを特徴とする。

【０００９】また本発明の特許請求の範囲第２項に関わ
る凸形状物体分割記述処理方法では、物体の形状を表現
する座標データの集まりに関数を近似させるステップ
と、この近似された関数で座標データを包み込んだとき
に、座標データが近似された関数の表面より外部（ある
いは内部）に存在するデータの位置を単位球上に投影す
るステップと、投影された各座標データの同一位置関係
に属するデータの集まりにより形成された領域ごと座標
データを分類するステップと、関数を変形させるステッ
プと、関数の変形の各段階において、単位球面上の複数
の異なる領域と分類されていた座標データの集まりが統
合された部分を検出し、複数の領域がつながった領域を
記憶するステップと、単位球上の領域に変化がなくなる
まで、関数の変形を行い、最後に各領域の接続点として
記憶された点列（境界列）を境界としてデータを分割す
るステップとを含むことを特徴とする。

【００１０】

【作用】本発明第１の凸形状物体分割記述処理方法で
は、輪郭データに閉曲線を近似することで、まず概略形
状を得る。次に、近似された閉曲線を変形させながら曲
線上を走査し、各データが閉曲線の内側あるいは外側の
いずれに存在するかを順次調べ、各データに内側なら
０、外側なら１の符号をつける。そして、各データの符
号を操作順に並べた符号列を作成する。関数の変形の各
段階での符号列を並列に並べていくことによりマップを
作成する。このマップ上には１と０からなる山と谷のよ
うな模様が形成される。即ち、０の集まりからなる谷と
１の集まりからなる山のような領域が形成される。ここ
で、大きな凸部分は大きな（高い）山の領域ができ、小
さな凸部分は小さな山（低い山）ができる。そして山の
谷間の一番深い部分が凸部分の付け根として判断でき、
この谷間の部分でデータを分割することで、凸部分を分
割することができる。

【００１１】本発明第２の凸形状物体分割記述処理方法
では、まず、関数で座標データを近似し、物体の概略形
状を求める。そして、その関数で座標データを包み込ん
だときに、座標データが関数の突き破っている部分ごと
に領域分類する。関数を徐々に変形させることで、異な
る領域と分類されていた部分の座標データが他の領域に
統合されたとき、二つの異なる部分と分類されていた領
域がつながった位置を記憶しておく。この記憶された接
続点（接合領域）は突起部分の付け根の位置に相当す
る。次に、統合された領域を、統合される以前の領域に
再度分類を戻し、接続点（接合領域）に属するデータは
削除する。そしてさらに関数を変形させ続けると、先の
接続点以外の場所で先の２つの領域がまた統合され、そ
の点を再び接続点として記憶し、再度統合以前の分類さ
れた領域に戻す。領域の変化が無くなるまでこの操作を
続ける。最後に、接続点として記憶されている点（接合
領域）を関数表面上にマッピングすると、突起部分の付
け根の輪郭に沿った部分にこの記憶された点が並んでお
り、この点列（接合領域列）を境界として座標データを
分割する。そして分割された各座標データの集まりに対
して、個々に関数を再度近似する事で、突起部分毎に物
体の記述を行うことができる。

【００１２】

【実施例】

（実施例１）本発明第１項に関する実施例を図面に基づ
き詳述する。本実施例では閉曲線として楕円を用い、変
形の種類として楕円関数を収縮させる場合について説明
する。

【００１３】図１は本発明第１項に関するブロック図で
あり、１は輪郭データ入力部、２は関数近似部、３は分
割された形状データを記憶する記憶部、４はこれらを制
御するための制御部である。制御部４はマイクロプロセ
ッサからなり、図示しないメモリに書き込まれている制
御プログラムに従い後述するデータ処理を行う。以下、
この機能を有する仮想回路ブロックを想定して説明す
る。

【００１４】制御部４の制御動作の内容は図２に示すフ
ローチャートに従い行われる。まず、輪郭データ入力部
１より入力された物体の輪郭データは関数近似部２に送
られる。関数近似部２では入力データを関数近似手段に
送る。

【００１５】第１のステップとして、まず関数近似手段
１０において、楕円が近似される。(Step1) 。図３に入
力された輪郭データ３０及び近似された楕円関数３１を
示す。図３に示す輪郭データ３０において、１つの点が
それぞれ１つのデータを表す。

【００１６】第２のステップでは、近似された関数及び
輪郭データを内部外部判断手段１１に送り、楕円関数の
座標系に座標データを変換し、各座標データを楕円関数
に代入する。関数の値が１より小さい場合には、データ
は関数内部、１以上の場合はデータが関数外部に存在す
ると判断する。そして、各データを図３ｄ１，ｄ２，
…，ｄｎの順に調べていく(Step2) 。

【００１７】第３のステップでは、各座標データの存在
位置を配列（輪郭のデータ数（ｎ個）の大きさを持つ１
次元配列）に順次外部にあるデータは１、内部にあるデ
ータは０と記していく(Step3) 。図３に１次元配列３２
を示す。図３に示すＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆはデータが
内部から外部、あるいは外部から内部に変化している部
分であり、ＡＢの区間では関数内部にデータが存在し、
この区間の配列の要素は０が入り、ＢＣの区間ではデー
タが関数外部にあるため、この区間の配列には１が入る
ことになる。そして、この１次元配列は符号列記憶手段
１３に保持される。

【００１８】第４のステップでは、関数収縮手段１２に
おいて、楕円関数をその中心方向に一定の大きさだけ収
縮させる(Step4) 。そして、再度第２，３のステップを
行う。つまり内部外部判断手段１１にて各データの位置
関係が調べられ、新たな１次元配列に記憶される。(Ste
p3) 。以上の手順は、関数外部に全てのデータが出るま
で続けられる。そして、ｍ回の関数の収縮により、全て
のデータが関数外部に出たならば、第５のステップを行
う。

【００１９】第５のステップでは、まず、符号列記憶手
段１３に記憶されてきた１次元配列（ｎ個の要素を持つ
ｍ種類の１次元配列）を、マップ作成手段１４に送り、
ｍ種類の１次元配列を、ｍ×ｎの２次元配列に入れ直す
(Step5)。図４に２次元配列を示す。横方向がそれぞれ
の収縮段階における１次元配列、つまり各データの存在
位置を表しており、一番上の行が図３に示す１次元配列
３２を意味する。各データに関して、関数外部のデータ
（配列の値が１の部分）は●（太い格子の交点）、関数
内部のデータ（配列の値が０の部分）は○（細い格子の
交点）で記されている。図３のＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆ
が、図４のＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｆに対応している。そ
して、図４において、５０は関数外部と判断された部分
（１の値が入れられてある部分で、記号●により形成さ
れる領域）、５１ないし５３は関数内部と判断された部
分（０の値が入れられてある部分で、記号○により形成
される領域）である。

【００２０】第６のステップでは、分割手段１５におい
て２次元配列をｍ行目から横（右方向）に走査し、１か
ら０に変化する点を検出する(Step6) 。この場合図４に
示すｃ１が検出される。ここで配列の１列目とｎ列目は
隣接していると仮定し、順次、ｍ−１，ｍ−２，ｍ−
３，…と走査して行き、図４に示すｃ１に属する領域
（つまり図４に示す５２の領域）に属さない他の場所で
１から０に変化する点（図４に示すｃ２）を検出する。
そして、この２つの点（図４に示すｃ１，ｃ２）を境界
にデータを２分する。即ち、図４に示す５５の範囲に属
する輪郭データと、図４に示す５６の範囲に属する輪郭
データに分割される。更に図４に示す２次元配列を走査
し、新たに図４に示すｃ３の点を検出し、図４に示す５
６の範囲が１つの部分に分割されているデータを更に図
４に示す５７，５８に分割することができる。

【００２１】図５に示す５９は分割された輪郭データ、
図５に示す６０は近似された形状を示す。本実施例で
は、データを１つの列にするとき、ｄ１，ｄ２，…，ｄ
ｎの順に走査していったが、どこから始めても同様の結
果が得られ、始点に特定はされない。

【００２２】また、輪郭データとしては、画像処理によ
り得られたエッジの集まりに対しても、２次元の関数を
近似することにより同様の効果を得ることができる。ま
た、本実施例では変形の種類として閉曲線の収縮につい
て述べたが、他に拡大や特定部分を角張らせていったり
することも考えられ、特定はされない。（実施例２）特許請求の範囲第２項における本実施例で
は、形状データとして物体のレンジデータを用い、形状
記述を行う関数として、超楕円関数を用いており、ま
た、関数を収縮させた場合について説明する。また、領
域分類の手法として、本実施例では、内部外部判断され
た結果を関数表面上に投影した結果に対するラベリング
を行うことで領域分類を行っている例を示す。また、関
数の変形の種類として、関数を収縮させる場合について
説明する。

【００２３】図６は本発明に係わる実施例に使用する装
置のブロック図であり、１は３次元形状データの入力部
であり、レンジデータを入力する。２はデータに関数を
当てはめる関数近似部である。４はこれらを制御するた
めの制御部である。５は形状データおよび、超２次関数
により記述された物体を表示するＣＲＴ等の表示部であ
る。制御部４はマイクロプロセッサからなり、図示しな
いメモリに書き込まれている制御プログラムに従い後述
するデータ処理を行う。以下この機能を有する仮想的回
路ブロックを想定して説明する。

【００２４】制御部４の制御動作の内容は図７のフロー
チャートに従い行われる。まず、入力形状データとして
図８に示す８０のような人物の顔を用いる。輪郭データ
入力部１より入力されたレンジデータは、関数近似部２
に送られ、制御部４によって制御される。

【００２５】第１のステップにおいて、関数近似手段１
０によりレンジデータに対して超楕円関数で近似形状が
求められる(Step1) 。図８に示す８１は近似結果を示
す。第２のステップでは、内部外部判断手段１１におい
て、この近似された超楕円関数でレンジデータを包み込
んだときに、関数より外部に存在するデータを調べ、単
位球上にその位置を投影する(Step2) 。

【００２６】第３のステップでは、領域分類手段２０に
おいて、球面上に投影されたデータに対するラベル付け
を行う(Step3) 。ラベル付けの結果を図９に示す。図９
は、レンジデータを極座標に変換し、緯度を縦軸、経度
を横軸に取り、平面上に展開して表している。９１ない
し９４は関数表面上あるいは外部にデータの存在する部
分であり、各部分がラベルＡ（頭部に当たる部分）、Ｂ
及びＤ（頬のあたり）、Ｃ（鼻の部分）となっている。
９５は関数内部にデータの存在する部分である。

【００２７】第４のステップでは、関数収縮手段１２に
おいて、先の近似された関数表面を均一に収縮させる(S
tep4) 。そして、第２，３，４のステップを繰り返し行
っていく。図１０に示す１００ないし１０２にラベルＢ
の近傍に関して各収縮段階でのラベリング結果を示す。
関数の収縮につれ、各ラベル領域は徐々にその面積を大
きくしていく。各収縮段階で統合されたラベルがあった
場合、第５のステップが行われる。

【００２８】第５のステップでは、領域統合部検出手段
２１において、図１０に示すようにラベルＤ（図１０に
示す１０４）が他のラベルＣ（図１０に示す１０３）に
統合され、図１０に示す１０２において、ラベルＣ（図
１０に示す１２０）になったとき、その消失したラベル
Ｄとそのラベルを統合したラベルＣとがつながった点
（接続領域）を求め、その位置を保持する(Step5) 。

【００２９】ここで、接続点の検出の手順は、次のよう
に行う。まず図１０に示す１０２の領域１２０から、図
１０に示す１０１の領域１０３，１０４の領域に相当す
る領域の差分を行い、図１１に示す１２１の領域を得
る。次に領域１０３および１０４の輪郭を、１２０の輪
郭近傍まで拡大する。

【００３０】図１２に示す１２１が領域１０４を拡大し
ていった輪郭、１２２が領域１０３を拡大していった輪
郭領域を示す。そして図１１に示す１２１に属してい
て、拡大領域１２１と１２２との両方に含まれる領域と
して、図１２に示す１２３に属する領域を求める。この
領域１２３を領域統合部分（領域）とする。そして、領
域１２３の位置が接合領域保持手段２２に保持されると
ともに、その領域に存在するデータを削除する。そし
て、残った領域に統合以前のラベル（Ｃ，Ｄ）を再度付
け直す（図１３に示す１３０参照）。

【００３１】そして、再度関数を収縮させることで、再
度ラベルＣとラベルＤが統合され、その接続領域を求め
る。図１４に示す１４１，１４２が関数収縮により拡大
したラベル領域であり、このとき接続領域として１５
０，１５１が得られる。また関数を収縮させるとラベル
領域１４３，１４４が得られ、接続領域１５２，１５３
が求まる。以上の操作を繰り返し、統合点の位置を保持
していき、データが全て関数の外部になるまでこの操作
を続ける。

【００３２】第６のステップでは、分割手段１５におい
て、保持された点の位置を球面上に再度表示していく。
鼻の部分近傍の表示結果を図１５に示す。そして、この
記された点列を、データ分割の境界線として用い、境界
で囲まれたデータをそれぞれ分割する(Step6) 。図１６
に鼻の部分の分割された境界領域を示す。そして、各分
割されたデータに対し、再度関数の近似が行われる。

【００３３】本実施例では、超楕円関数を用いて、内部
外部判断及びデータへの近似を行っているが、内部外部
判断が計算可能な形状記述方法であれば本手法を適用す
ることが可能であり特定はされない。

【００３４】また、変形の種類として、関数のスケール
パラメータを小さくすることで関数を小さくする例を示
したが、他に拡大をしたり、関数の他のパラメータを変
化させることも可能であり、特定はされない。

【００３５】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、物体の
凹凸を利用者が考慮する必要がなく、自動的に凸部分を
分割し記述する事ができる。さらに、物体の形状データ
が与えられたときに、そのデータから局所部分の曲率な
どを計算する必要もなく、関数表面との位置関係のみを
調べるため、少ない計算量でデータの分割判断を行うこ
とができる。また、１つの関数で表現できない形状に対
して、本操作を繰り返し、複数の関数を組み合わせるこ
とにより、単一のプリミティブモデルでは表現できない
ような複雑な形状を自動的に表現できることが可能であ
る。

【００３６】また３次元形状情報を蓄積したり、転送し
たりする場合においても、この関数パラメータのみを蓄
積あるいは転送するだけで良いため、蓄積容量や転送時
間を削減することができ、３次元形状情報の符号化とし
ても有効である。

【００３７】また第１の実施例では、図４における関数
内部領域（５１，５２，５３）の窪みの深さから突出部
分の大きさを判別する事が可能であり、物体の概略形状
を記述する場合は窪みの深い部分のみで分割を行えばよ
く、より詳細な形状を記述する場合は、より浅い窪みの
部分を分割していくことで、形状記述の詳細度を自由に
選択することができる。

【００３８】また、第２の実施例の場合も同様にして、
複数の領域が統合した接続点のよりできる境界を調べる
場合に、最終段階での収縮過程での統合領域から調べて
いき、閉領域が形成される毎にその領域内のデータを分
割することで、大きな凹凸部分から分割記述する事とな
り、概略形状から形成していくことが可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】装置ブロック図を示す。

【図２】フローチャートを示す。

【図３】入力形状を示す。

【図４】２次元配列を示す。

【図５】分割結果及び近似結果を示す。

【図６】ブロック図を示す。

【図７】フローチャートを示す。

【図８】入力データ及び近似結果を示す。

【図９】ラベリング結果を示す。

【図１０】各収縮段階でのラベリング結果を示す。

【図１１】統合されたラベル領域と統合以前のラベルの
差分領域を示す。

【図１２】接続領域の検出を示す。

【図１３】統合領域の再ラベリングを示す。

【図１４】各収縮段階での接続領域を示す。

【図１５】接続領域を示す。

【図１６】分割される鼻の領域を示す。

【符号の説明】

１輪郭データ入力部２関数近似部３記憶部４制御部５表示部１０関数近似手段１１内部外部判断手段１２関数収縮手段１３符号列記憶手段１４マップ作成手段１５分割手段２０領域分類手段２１領域接合部検出手段２２接合領域保持手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像構造物のエッジを抽出する工程と、
前記工程により得られたエッジから特定の画像構造物の
輪郭部分のエッジを分離する工程と、輪郭部分に閉曲線
を近似することにより画像構造物の形状を記述する工程
とを有する画像構造物記述処理方法において、閉曲線を近似する工程として、物体の輪郭データに閉曲線を近似させるステップと、輪郭データと閉曲線との内部か外部かの位置関係を調べ
るステップと、前記により調べられたデータの位置関係を内部と外部と
を区別した符号列として記憶するステップと、前記近似された閉曲線を変形させるステップと、前記ステップによる変形の各段階で求められる符号列を
並列に並べたマップを作成するステップと、前記マップ上に形成される符号の変化による境界領域の
形状から物体の分割部分を検出するステップとを含むこ
とを特徴とする凸形状物体分割記述処理方法。
【請求項２】物体の形状を表す座標データを入力する
工程と、入力された座標データに関数を近似させる工程
と、関数により近似された形状を表示する工程とを有す
る物体形状記述処理方法において、前記関数近似の工程として、座標データに対し関数を近似させるステップと、座標データを関数の内部、外部のいずれに存在するかを
区別し、単位球上に前記位置関係を投影するステップ
と、前記投影された座標データの位置関係により、単位球上
に形成される同一位置関係に属する座標データの集まり
を分類するステップと、前記近似された関数形状を変化させるステップと、前記形状変化のステップの各段階において、複数の領域
がつながった接続点あるいは接合領域の位置を保持する
ステップと、前記保持された接続点あるいは接合領域の列を境界とし
て入力させた座標データを分割するステップとを含むこ
とを特徴とする凸形状物体分割記述処理方法。