JPH06139355A - 輪郭線抽出装置 - Google Patents
輪郭線抽出装置Info
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- JPH06139355A JPH06139355A JP4289045A JP28904592A JPH06139355A JP H06139355 A JPH06139355 A JP H06139355A JP 4289045 A JP4289045 A JP 4289045A JP 28904592 A JP28904592 A JP 28904592A JP H06139355 A JPH06139355 A JP H06139355A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 動的輪郭モデルによる閉曲線（snake ）が画
像データの中のノイズの影響により、対象物の輪郭線と
一致しなくなるという点を解決し、対象物体に適合した
輪郭線を精度良く抽出する。 【構成】 テレビカメラ１１から入力して得た原画像に
類似したサンプル画像がサンプル画像作成部１３で作成
され、そのサンプル画像の外部エネルギーがサンプル画
像外部エネルギー計算部１４で計算され、計算された外
部エネルギーに基づき、サンプル画像エネルギー最小位
置検出部１５によってサンプル画像上でのエネルギーが
最小となるsnake の位置が求められる。このサンプル画
像上でエネルギーが最小となったsnake の位置は、位置
変換部１６において原画像上の位置に変換される。この
変換された位置を初期位置として、原画像エネルギー最
小位置検出部１８において、原画像外部エネルギー計算
部１７で計算された外部エネルギーに基づき、原画像の
エネルギー最小位置を計算し、検出する。
像データの中のノイズの影響により、対象物の輪郭線と
一致しなくなるという点を解決し、対象物体に適合した
輪郭線を精度良く抽出する。 【構成】 テレビカメラ１１から入力して得た原画像に
類似したサンプル画像がサンプル画像作成部１３で作成
され、そのサンプル画像の外部エネルギーがサンプル画
像外部エネルギー計算部１４で計算され、計算された外
部エネルギーに基づき、サンプル画像エネルギー最小位
置検出部１５によってサンプル画像上でのエネルギーが
最小となるsnake の位置が求められる。このサンプル画
像上でエネルギーが最小となったsnake の位置は、位置
変換部１６において原画像上の位置に変換される。この
変換された位置を初期位置として、原画像エネルギー最
小位置検出部１８において、原画像外部エネルギー計算
部１７で計算された外部エネルギーに基づき、原画像の
エネルギー最小位置を計算し、検出する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、原画像をディジタル化
して処理する画像処理装置等に用いられ、画像中に含ま
れる物体の輪郭線を抽出する輪郭線抽出装置に関するも
のである。
して処理する画像処理装置等に用いられ、画像中に含ま
れる物体の輪郭線を抽出する輪郭線抽出装置に関するも
のである。
【０００２】
【従来の技術】従来、このような分野の技術としては、
例えば次のような文献に記載されるものがあった。 文献；ＩＥＥＥ．International Conference on Comput
er Vision(１９８７）（米） Michael Kass,Andrew Wit
kin,and Demetri Terzopoulos.“スネークス アクティ
ブ コンチュア モデルス（Snakes: Active ContourMo
dels)”Ｐ．２５９−２６８ 従来、画像認識における輪郭線の抽出方法として、前記
文献に示されるような動的輪郭モデルがある。以下、動
的輪郭モデルによる輪郭線抽出方法について説明する。
動的輪郭モデルは、線やエッジといった画像特徴に引き
寄せられる拘束条件と形状に関しての拘束条件を満たす
ような閉曲線を、エネルギー最小化によって求める輪郭
線抽出方法である。図２は、エネルギーが最小値に収束
するのに伴い、閉曲線が画像特徴に引き付けられて行く
様子を示す動的輪郭モデルの概念図である。ここで、閉
曲線（以下、snake と記す）の位置を画像上の座標系
ｘ，ｙにおいて、ｎ個の節点ｖi ＝（ｘi ，ｙi ），ｉ
＝１，…，ｎで表わす。但し、閉曲線であるのでｖi+n
＝ｖiとする。
例えば次のような文献に記載されるものがあった。 文献；ＩＥＥＥ．International Conference on Comput
er Vision(１９８７）（米） Michael Kass,Andrew Wit
kin,and Demetri Terzopoulos.“スネークス アクティ
ブ コンチュア モデルス（Snakes: Active ContourMo
dels)”Ｐ．２５９−２６８ 従来、画像認識における輪郭線の抽出方法として、前記
文献に示されるような動的輪郭モデルがある。以下、動
的輪郭モデルによる輪郭線抽出方法について説明する。
動的輪郭モデルは、線やエッジといった画像特徴に引き
寄せられる拘束条件と形状に関しての拘束条件を満たす
ような閉曲線を、エネルギー最小化によって求める輪郭
線抽出方法である。図２は、エネルギーが最小値に収束
するのに伴い、閉曲線が画像特徴に引き付けられて行く
様子を示す動的輪郭モデルの概念図である。ここで、閉
曲線（以下、snake と記す）の位置を画像上の座標系
ｘ，ｙにおいて、ｎ個の節点ｖi ＝（ｘi ，ｙi ），ｉ
＝１，…，ｎで表わす。但し、閉曲線であるのでｖi+n
＝ｖiとする。
【０００３】snake のエネルギー関数は、次式（１）の
ように表わせる。 Ｅint は、snake の形状に関する拘束条件を表わす内部
エネルギーであり、次式（２）のようになる。
ように表わせる。 Ｅint は、snake の形状に関する拘束条件を表わす内部
エネルギーであり、次式（２）のようになる。
【０００４】
【数１】 αi ，βi は、内部エネルギーの大きさを表わすパラメ
ータである。第１項はsnake が短くなるほど、第２項は
snake が滑らかなほど、小さくなるエネルギーである
（但し、αi ＞０，βi ＞０の場合）。Ｅext は、snak
e が画像特徴に引き寄せられる拘束条件を表わす外部エ
ネルギーであり、例えば次式（３）のように定義でき
る。 Ｅext （ｉ）＝ｗedge（−｜∇Ｉ（ｘi ，ｙi ）｜2 ） ・・・（３） 但し、ｗedge；係数 Ｉ（ｘ，ｙ）；画像の濃度 外部エネルギーＥext を（３）式のように定義すれば、
snake が画像のエッジに近付くほど、該Ｅext が小さく
なる。なお、以下の説明では、ｗedgeの符号を例えば正
の値とする。以上のように、形状に関する拘束条件と画
像特徴に関する拘束条件を満たす場合にエネルギーが最
小となるようなエネルギー関数を定義し、このエネルギ
ー関数を最小化するようなsnake の位置を求めることに
より、輪郭線抽出を行うのが動的輪郭モデルである。例
えば、Snake の形状が「滑らかである」という形状の拘
束条件と、snake が「画像のエッジ上にある」という画
像特徴の拘束条件を与えた場合、画像中の対象物体の輪
郭に一致する滑らかな輪郭線が抽出される。このエネル
ギー関数Ｅ* snake を最小化するようなsnake の位置
は、変分法により、次式（４）の方程式を解くことによ
って得られる。
ータである。第１項はsnake が短くなるほど、第２項は
snake が滑らかなほど、小さくなるエネルギーである
（但し、αi ＞０，βi ＞０の場合）。Ｅext は、snak
e が画像特徴に引き寄せられる拘束条件を表わす外部エ
ネルギーであり、例えば次式（３）のように定義でき
る。 Ｅext （ｉ）＝ｗedge（−｜∇Ｉ（ｘi ，ｙi ）｜2 ） ・・・（３） 但し、ｗedge；係数 Ｉ（ｘ，ｙ）；画像の濃度 外部エネルギーＥext を（３）式のように定義すれば、
snake が画像のエッジに近付くほど、該Ｅext が小さく
なる。なお、以下の説明では、ｗedgeの符号を例えば正
の値とする。以上のように、形状に関する拘束条件と画
像特徴に関する拘束条件を満たす場合にエネルギーが最
小となるようなエネルギー関数を定義し、このエネルギ
ー関数を最小化するようなsnake の位置を求めることに
より、輪郭線抽出を行うのが動的輪郭モデルである。例
えば、Snake の形状が「滑らかである」という形状の拘
束条件と、snake が「画像のエッジ上にある」という画
像特徴の拘束条件を与えた場合、画像中の対象物体の輪
郭に一致する滑らかな輪郭線が抽出される。このエネル
ギー関数Ｅ* snake を最小化するようなsnake の位置
は、変分法により、次式（４）の方程式を解くことによ
って得られる。
【０００５】
【数２】 （４）式は、行列形式で次式（５），（６）のように表
わせる。なお、以下の説明では、ベクトル記号を（Ｖ又
はｖ＋記号）と記す。 ＶＡ・ＶＸ＋ＶＦx （ＶＸ，ＶＹ）＝０ ・・・（５） ＶＡ・ＶＹ＋ＶＦy （ＶＸ，ＶＹ）＝０ ・・・（６） 但し、ＶＸ＝（ｘ1 …ｘn ）T ＶＹ＝（ｙ1 …ｙn ）T ＶＦx ＝（ｆx （１）…ｆx （ｎ))T ＶＦy ＝（ｆy （１）…ｆy （ｎ))T ＶＡ；αi ，βi のみから決まるｎ×ｎの係数行列この
方程式（５），（６）は、初期位置ＶＸ0 ，ＶＹ0 か
ら、次式（７）、（８）の反復計算によって解くことが
できる。 ＶＸt ＝（ＶＡ＋γＶＩ）-1（γＶＸt-1 −ＶＦx （ＶＸt-1 ，ＶＹt-1 ）） ・・・（７） ＶＹt ＝（ＶＡ＋γＶＩ）-1（γＶＹt-1 −ＶＦy （ＶＸt-1 ，ＶＹt-1 ）） ・・・（８） 但し、ＶＩ；ｎ×ｎの単位行列 ｔ；繰り返し回数 γ；更新ステップのステップサイズを決める係数 この（７），（８）の反復計算を行いながら、反復計算
前後のＶＸ，ＶＹの値の差が小さくなる、即ち次式
（９），（１０）となるまで、（７），（８）式の計算
を繰り返す。 ｜ＶＸt −ＶＸt-1 ｜＜εx ・・・（９） ｜ＶＹt −ＶＹt-1 ｜＜εy ・・・（１０） 但し、εx ，εy ；予め定めておいた閾値 そして、エネルギーが減少する方向に節点位置ＶＸ，Ｖ
Ｙを変化させる変分法の原理より、このＶＸ，ＶＹの収
束点がエネルギー最小の位置に相当する。このとき、sn
ake は画像中の対象物の輪郭位置に一致し、輪郭線の抽
出が行える。次に、前記動的輪郭モデルによる輪郭線抽
出方法を実施するための従来の輪郭線抽出装置につい
て、図３を参照しつつ説明する。図３は、従来の動的輪
郭モデルを用いた輪郭線抽出装置の一構成例を示すブロ
ック図である。この輪郭線抽出装置は、対象物体を撮影
して画像信号を出力するテレビカメラ１を有し、その出
力側には画像データ記憶用の画像メモリ２が接続されて
いる。画像メモリ２の出力側には、外部エネルギーを計
算する外部エネルギー計算部３が接続され、さらにその
出力側に、計算された外部エネルギーよりそのエネルギ
ーの最小位置を検出するエネルギー最小位置検出部４が
接続されている。エネルギー最小位置検出部４の出力側
には、対象物体の輪郭位置等を表示するＣＲＴ等の画像
表示部５が接続されている。
わせる。なお、以下の説明では、ベクトル記号を（Ｖ又
はｖ＋記号）と記す。 ＶＡ・ＶＸ＋ＶＦx （ＶＸ，ＶＹ）＝０ ・・・（５） ＶＡ・ＶＹ＋ＶＦy （ＶＸ，ＶＹ）＝０ ・・・（６） 但し、ＶＸ＝（ｘ1 …ｘn ）T ＶＹ＝（ｙ1 …ｙn ）T ＶＦx ＝（ｆx （１）…ｆx （ｎ))T ＶＦy ＝（ｆy （１）…ｆy （ｎ))T ＶＡ；αi ，βi のみから決まるｎ×ｎの係数行列この
方程式（５），（６）は、初期位置ＶＸ0 ，ＶＹ0 か
ら、次式（７）、（８）の反復計算によって解くことが
できる。 ＶＸt ＝（ＶＡ＋γＶＩ）-1（γＶＸt-1 −ＶＦx （ＶＸt-1 ，ＶＹt-1 ）） ・・・（７） ＶＹt ＝（ＶＡ＋γＶＩ）-1（γＶＹt-1 −ＶＦy （ＶＸt-1 ，ＶＹt-1 ）） ・・・（８） 但し、ＶＩ；ｎ×ｎの単位行列 ｔ；繰り返し回数 γ；更新ステップのステップサイズを決める係数 この（７），（８）の反復計算を行いながら、反復計算
前後のＶＸ，ＶＹの値の差が小さくなる、即ち次式
（９），（１０）となるまで、（７），（８）式の計算
を繰り返す。 ｜ＶＸt −ＶＸt-1 ｜＜εx ・・・（９） ｜ＶＹt −ＶＹt-1 ｜＜εy ・・・（１０） 但し、εx ，εy ；予め定めておいた閾値 そして、エネルギーが減少する方向に節点位置ＶＸ，Ｖ
Ｙを変化させる変分法の原理より、このＶＸ，ＶＹの収
束点がエネルギー最小の位置に相当する。このとき、sn
ake は画像中の対象物の輪郭位置に一致し、輪郭線の抽
出が行える。次に、前記動的輪郭モデルによる輪郭線抽
出方法を実施するための従来の輪郭線抽出装置につい
て、図３を参照しつつ説明する。図３は、従来の動的輪
郭モデルを用いた輪郭線抽出装置の一構成例を示すブロ
ック図である。この輪郭線抽出装置は、対象物体を撮影
して画像信号を出力するテレビカメラ１を有し、その出
力側には画像データ記憶用の画像メモリ２が接続されて
いる。画像メモリ２の出力側には、外部エネルギーを計
算する外部エネルギー計算部３が接続され、さらにその
出力側に、計算された外部エネルギーよりそのエネルギ
ーの最小位置を検出するエネルギー最小位置検出部４が
接続されている。エネルギー最小位置検出部４の出力側
には、対象物体の輪郭位置等を表示するＣＲＴ等の画像
表示部５が接続されている。
【０００６】次に、動作を説明する。先ず、テレビカメ
ラ１により、対象物体を撮影して画像信号を画像メモリ
２へ出力し、該画像メモリ２にその信号を画像データと
して蓄える。外部エネルギー計算部３では、画像メモリ
２から得た画像データＩ（ｘ，ｙ）を用い、（３）式に
基づき、外部エネルギーを計算する。但し、（３）式は
節点ｖi ＝（ｘi ，ｙi ）、ｉ＝１，…，ｎ上のみの外
部エネルギーを定義していたが、ここでは、予め画像デ
ータ上の全点に対して外部エネルギーを計算しておく。
即ち、画像データをＩ（ｘl ，ｙm ），ｌ＝１，…，
Ｌ、ｍ＝１，…，Ｍの配列とすると、各画素における外
部エネルギーＥext （ｘl ，ｙm ）は、次式（１１）に
従って計算され、その計算結果がエネルギー最小位置検
出部４へ送られる。 Ｅext （ｘl ，ｙm ）＝ｗedge（−｜∇Ｉ（ｘl ，ｙm ）｜2 ） ・・・（１１） エネルギー最小位置検出部４は、外部エネルギーＥext
（ｘl ，ｙm ）に基づき、エネルギーが最小となるsnak
e の位置を計算する。計算されたsnake の位置データ
は、画像表示部５へ送られ、対象物体の輪郭位置が表示
される。
ラ１により、対象物体を撮影して画像信号を画像メモリ
２へ出力し、該画像メモリ２にその信号を画像データと
して蓄える。外部エネルギー計算部３では、画像メモリ
２から得た画像データＩ（ｘ，ｙ）を用い、（３）式に
基づき、外部エネルギーを計算する。但し、（３）式は
節点ｖi ＝（ｘi ，ｙi ）、ｉ＝１，…，ｎ上のみの外
部エネルギーを定義していたが、ここでは、予め画像デ
ータ上の全点に対して外部エネルギーを計算しておく。
即ち、画像データをＩ（ｘl ，ｙm ），ｌ＝１，…，
Ｌ、ｍ＝１，…，Ｍの配列とすると、各画素における外
部エネルギーＥext （ｘl ，ｙm ）は、次式（１１）に
従って計算され、その計算結果がエネルギー最小位置検
出部４へ送られる。 Ｅext （ｘl ，ｙm ）＝ｗedge（−｜∇Ｉ（ｘl ，ｙm ）｜2 ） ・・・（１１） エネルギー最小位置検出部４は、外部エネルギーＥext
（ｘl ，ｙm ）に基づき、エネルギーが最小となるsnak
e の位置を計算する。計算されたsnake の位置データ
は、画像表示部５へ送られ、対象物体の輪郭位置が表示
される。
【０００７】図４は、図３におけるエネルギー最小位置
検出部４の処理内容を示すフローチャートである。エネ
ルギー最小位置検出部４では、先ず、処理Ｓ１におい
て、輪郭を抽出するためのsnake の初期位置（ＶＸ0 ，
ＶＹ0 ）を設定し、座標値の更新処理Ｓ２へ進む。座標
値の更新処理Ｓ２では、（７），（８）式を用い、更新
されたsnakeの位置ＶＸt ，ＶＹt を求める。この際、
（７），（８）式のＶＦx ，ＶＦy の値は、外部エネル
ギー計算部３で得た結果を使用する。次に、収束判定処
理Ｓ３では、各節点の更新された量｜ＶＸt −ＶＸt-1
｜，｜ＶＹt −ＶＹt-1 ｜が十分小さく、（９），（１
０）式を満たせば、反復計算が収束したと判定し、その
ときのＶＸt ，ＶＹt を処理Ｓ４でエネルギー最小化位
置とする。収束判定処理Ｓ３で、反復計算が未収束と判
定したときには、処理Ｓ２へ戻る。以上の処理により、
エネルギー関数Ｅ* snake を最小化するようなsnake の
位置が得られる。このときのsnake は、「滑らかで画像
のエッジ上にある」といった形状の拘束条件と画像特徴
の拘束条件を満たす輪郭線となるため、図２に示すよう
に、画像中の対象物の輪郭に一致する。
検出部４の処理内容を示すフローチャートである。エネ
ルギー最小位置検出部４では、先ず、処理Ｓ１におい
て、輪郭を抽出するためのsnake の初期位置（ＶＸ0 ，
ＶＹ0 ）を設定し、座標値の更新処理Ｓ２へ進む。座標
値の更新処理Ｓ２では、（７），（８）式を用い、更新
されたsnakeの位置ＶＸt ，ＶＹt を求める。この際、
（７），（８）式のＶＦx ，ＶＦy の値は、外部エネル
ギー計算部３で得た結果を使用する。次に、収束判定処
理Ｓ３では、各節点の更新された量｜ＶＸt −ＶＸt-1
｜，｜ＶＹt −ＶＹt-1 ｜が十分小さく、（９），（１
０）式を満たせば、反復計算が収束したと判定し、その
ときのＶＸt ，ＶＹt を処理Ｓ４でエネルギー最小化位
置とする。収束判定処理Ｓ３で、反復計算が未収束と判
定したときには、処理Ｓ２へ戻る。以上の処理により、
エネルギー関数Ｅ* snake を最小化するようなsnake の
位置が得られる。このときのsnake は、「滑らかで画像
のエッジ上にある」といった形状の拘束条件と画像特徴
の拘束条件を満たす輪郭線となるため、図２に示すよう
に、画像中の対象物の輪郭に一致する。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記構
成の輪郭線抽出装置では、図５に示すような問題があ
り、それを解決することが困難であった。図５は、従来
の輪郭線抽出装置におけるノイズに拘束されたsnake を
示す図である。従来の輪郭線抽出装置において、外部エ
ネルギー計算部３で得られる外部エネルギーＥext は、
（１１）式から明らかなように、画像データの微分によ
って得られる。そのため、画像データＩ（ｘi ，ｙi ）
にノイズが含まれれば、微分によってそのエネルギーが
局所的に減少する。即ち、（１１）式において、｜∇Ｉ
（ｘi ，ｙi ）｜2 の前にマイナス符号がついているた
め、微分値｜∇Ｉ（ｘi，ｙi ）｜の大きい場所はエネ
ルギーが小さくなる。このようなノイズを含む外部エネ
ルギーがエネルギー最小位置検出部４に送られた場合、
動的輪郭モデルはノイズ部分のエネルギーに影響され、
反復計算を終了してしまう。このときの動的輪郭モデル
のsnake は、図５に示すように、対象物の輪郭位置に到
達する前に、ノイズ成分に拘束され、輪郭抽出が必ずし
も行えなくなる。本発明は、前記従来技術が持っていた
課題として、動的輪郭モデルによるsnake が画像データ
の中のノイズの影響により、対象物の輪郭線と一致しな
くなるという点について解決した輪郭線抽出装置を提供
するものである。
成の輪郭線抽出装置では、図５に示すような問題があ
り、それを解決することが困難であった。図５は、従来
の輪郭線抽出装置におけるノイズに拘束されたsnake を
示す図である。従来の輪郭線抽出装置において、外部エ
ネルギー計算部３で得られる外部エネルギーＥext は、
（１１）式から明らかなように、画像データの微分によ
って得られる。そのため、画像データＩ（ｘi ，ｙi ）
にノイズが含まれれば、微分によってそのエネルギーが
局所的に減少する。即ち、（１１）式において、｜∇Ｉ
（ｘi ，ｙi ）｜2 の前にマイナス符号がついているた
め、微分値｜∇Ｉ（ｘi，ｙi ）｜の大きい場所はエネ
ルギーが小さくなる。このようなノイズを含む外部エネ
ルギーがエネルギー最小位置検出部４に送られた場合、
動的輪郭モデルはノイズ部分のエネルギーに影響され、
反復計算を終了してしまう。このときの動的輪郭モデル
のsnake は、図５に示すように、対象物の輪郭位置に到
達する前に、ノイズ成分に拘束され、輪郭抽出が必ずし
も行えなくなる。本発明は、前記従来技術が持っていた
課題として、動的輪郭モデルによるsnake が画像データ
の中のノイズの影響により、対象物の輪郭線と一致しな
くなるという点について解決した輪郭線抽出装置を提供
するものである。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明は、前記課題を解
決するために、テレビカメラ等の画像入力装置によって
得た原画像データの中の物体の形、明るさ等の特徴をエ
ネルギーとして定義し、このエネルギーの最小値を計算
することによって物体の輪郭線を抽出する動的輪郭モデ
ルを用いた輪郭線抽出装置において、前記原画像データ
を縮小したサンプル画像（前記画像入力装置から入力し
て得た原画像に類似した画像）を作成するサンプル画像
作成部と、前記サンプル画像の外部エネルギーを計算す
るサンプル画像外部エネルギー計算部と、前記外部エネ
ルギーの最小位置を計算して前記画像データ中の対象物
体の輪郭の大まかな位置を検出するサンプル画像エネル
ギー最小位置検出部とを設ける。そして、前記サンプル
画像エネルギー最小位置検出部で検出された検出位置を
前記原画像上の位置に変換し、その変換位置を初期位置
として前記エネルギーの最小値を計算する構成にしてい
る。
決するために、テレビカメラ等の画像入力装置によって
得た原画像データの中の物体の形、明るさ等の特徴をエ
ネルギーとして定義し、このエネルギーの最小値を計算
することによって物体の輪郭線を抽出する動的輪郭モデ
ルを用いた輪郭線抽出装置において、前記原画像データ
を縮小したサンプル画像（前記画像入力装置から入力し
て得た原画像に類似した画像）を作成するサンプル画像
作成部と、前記サンプル画像の外部エネルギーを計算す
るサンプル画像外部エネルギー計算部と、前記外部エネ
ルギーの最小位置を計算して前記画像データ中の対象物
体の輪郭の大まかな位置を検出するサンプル画像エネル
ギー最小位置検出部とを設ける。そして、前記サンプル
画像エネルギー最小位置検出部で検出された検出位置を
前記原画像上の位置に変換し、その変換位置を初期位置
として前記エネルギーの最小値を計算する構成にしてい
る。
【００１０】
【作用】本発明によれば、以上のように輪郭線抽出装置
を構成したので、画像入力装置から入力された原画像が
サンプル画像作成部へ送られると、該サンプル画像作成
部では原画像に類似したサンプル画像を作成する。この
サンプル画像から、サンプル画像外部エネルギー計算部
によって外部エネルギーが計算され、その計算結果に基
づき、サンプル画像エネルギー最小位置検出部において
サンプル画像上でのエネルギーが最小となるsnake の位
置が求められる。このサンプル画像上でエネルギーが最
小となったsnake の位置は、原画像上の位置に変換され
る。そして、変換された位置を初期位置として原画像の
エネルギーの最小位置が計算される。これにより、原画
像データ中の物体の輪郭に近付くsnake がノイズに拘束
されることを避けることが可能となる。従って、前記課
題を解決できるのである。
を構成したので、画像入力装置から入力された原画像が
サンプル画像作成部へ送られると、該サンプル画像作成
部では原画像に類似したサンプル画像を作成する。この
サンプル画像から、サンプル画像外部エネルギー計算部
によって外部エネルギーが計算され、その計算結果に基
づき、サンプル画像エネルギー最小位置検出部において
サンプル画像上でのエネルギーが最小となるsnake の位
置が求められる。このサンプル画像上でエネルギーが最
小となったsnake の位置は、原画像上の位置に変換され
る。そして、変換された位置を初期位置として原画像の
エネルギーの最小位置が計算される。これにより、原画
像データ中の物体の輪郭に近付くsnake がノイズに拘束
されることを避けることが可能となる。従って、前記課
題を解決できるのである。
【００１１】
【実施例】図１は、本発明の実施例を示す輪郭線抽出装
置の構成ブロック図である。この輪郭線抽出装置は、対
象物を撮影して得た画像（これを原画像という）の画像
信号を出力する画像入力装置（例えば、テレビカメラ）
１１を有し、その出力側には、該テレビカメラ１１から
の画像信号を画像データとして蓄える画像メモリ１２が
接続されている。画像メモリ１２の出力側には、原画像
に類似したサンプル画像を作成するサンプル画像作成部
１３が接続され、その出力側に、サンプル画像の外部エ
ネルギーを計算するサンプル画像外部エネルギー計算部
１４が接続されている。サンプル画像外部エネルギー計
算部１４の出力側にはサンプル画像の外部エネルギーが
最小となるsnake の位置を計算するサンプル画像エネル
ギー最小位置検出部１５が接続され、さらにその出力側
に、該検出部１５で検出されたsnake の位置データを原
画像上の位置に変換する位置変換部１６が接続されてい
る。また、画像メモリ１２の出力側には、テレビカメラ
１１から得た原画像の外部エネルギーを計算する原画像
外部エネルギー計算部１７が接続され、その出力側と位
置変換部１６の出力側に、原画像エネルギー最小位置検
出部１８が接続されている。原画像エネルギー最小位置
検出部１８は、位置変換部１６の出力を初期位置とし、
原画像外部エネルギー計算部１７の出力に基づき、原画
像におけるエネルギーが最小となるsnake の位置を計算
する機能を有し、その出力側に、計算されたsnake の位
置を表示するＣＲＴ等の画像表示部１９が接続されてい
る。
置の構成ブロック図である。この輪郭線抽出装置は、対
象物を撮影して得た画像（これを原画像という）の画像
信号を出力する画像入力装置（例えば、テレビカメラ）
１１を有し、その出力側には、該テレビカメラ１１から
の画像信号を画像データとして蓄える画像メモリ１２が
接続されている。画像メモリ１２の出力側には、原画像
に類似したサンプル画像を作成するサンプル画像作成部
１３が接続され、その出力側に、サンプル画像の外部エ
ネルギーを計算するサンプル画像外部エネルギー計算部
１４が接続されている。サンプル画像外部エネルギー計
算部１４の出力側にはサンプル画像の外部エネルギーが
最小となるsnake の位置を計算するサンプル画像エネル
ギー最小位置検出部１５が接続され、さらにその出力側
に、該検出部１５で検出されたsnake の位置データを原
画像上の位置に変換する位置変換部１６が接続されてい
る。また、画像メモリ１２の出力側には、テレビカメラ
１１から得た原画像の外部エネルギーを計算する原画像
外部エネルギー計算部１７が接続され、その出力側と位
置変換部１６の出力側に、原画像エネルギー最小位置検
出部１８が接続されている。原画像エネルギー最小位置
検出部１８は、位置変換部１６の出力を初期位置とし、
原画像外部エネルギー計算部１７の出力に基づき、原画
像におけるエネルギーが最小となるsnake の位置を計算
する機能を有し、その出力側に、計算されたsnake の位
置を表示するＣＲＴ等の画像表示部１９が接続されてい
る。
【００１２】次に、図１に示す輪郭線抽出装置の動作
を、図６〜図１０等を参照しつつ説明する。先ず、テレ
ビカメラ１１によって対象物体を撮影し、画像信号を出
力して該画像信号を画像データとして画像メモリ１２に
蓄える。テレビカメラ１１で撮影した原画像は、図５に
示すように、snake が対象物体の輪郭位置へ移動するの
を妨げるノイズを含んでいる。そこで、サンプル画像作
成部１３により、ノイズが微小で、かつ原画像中の対象
物体の輪郭に類似した輪郭を持つ物体を含むサンプル画
像を図６のように作成する。図６は、図１のサンプル画
像作成部１３におけるサンプル画像の作成方法を示す図
である。この図では、画像メモリ１２から得た原画像の
画像データを階層的なピラミッド構造で低解像度化する
ことを示している。サンプル画像を作成する場合、例え
ば、原画像の画像データのサイズを２j ×２j とする
（ｊは正の整数）。この原画像に対して画素数が縦及び
横とも（１／２）k 倍になる縮小画像Ｉk を作成し（ｋ
はｊより小さい正の整数）、サンプル画像とする。即
ち、サンプル画像のサイズは２j-k ×２j-k となる。原
画像を縮小したサンプル画像の各画素の値は、縮小前の
原画像の対応する２k ×２k 画素の値の平均値を適用す
る。これにより原画像中のノイズの成分を低減したサン
プル画像が得られるので、それを図１のサンプル画像外
部エネルギー計算部１４へ送る。
を、図６〜図１０等を参照しつつ説明する。先ず、テレ
ビカメラ１１によって対象物体を撮影し、画像信号を出
力して該画像信号を画像データとして画像メモリ１２に
蓄える。テレビカメラ１１で撮影した原画像は、図５に
示すように、snake が対象物体の輪郭位置へ移動するの
を妨げるノイズを含んでいる。そこで、サンプル画像作
成部１３により、ノイズが微小で、かつ原画像中の対象
物体の輪郭に類似した輪郭を持つ物体を含むサンプル画
像を図６のように作成する。図６は、図１のサンプル画
像作成部１３におけるサンプル画像の作成方法を示す図
である。この図では、画像メモリ１２から得た原画像の
画像データを階層的なピラミッド構造で低解像度化する
ことを示している。サンプル画像を作成する場合、例え
ば、原画像の画像データのサイズを２j ×２j とする
（ｊは正の整数）。この原画像に対して画素数が縦及び
横とも（１／２）k 倍になる縮小画像Ｉk を作成し（ｋ
はｊより小さい正の整数）、サンプル画像とする。即
ち、サンプル画像のサイズは２j-k ×２j-k となる。原
画像を縮小したサンプル画像の各画素の値は、縮小前の
原画像の対応する２k ×２k 画素の値の平均値を適用す
る。これにより原画像中のノイズの成分を低減したサン
プル画像が得られるので、それを図１のサンプル画像外
部エネルギー計算部１４へ送る。
【００１３】サンプル画像外部エネルギー計算部１４で
は、サンプル画像作成部１３で作成したサンプル画像に
対して外部エネルギーを計算し、その計算結果をサンプ
ル画像エネルギー最小位置検出部１５へ送る。この外部
エネルギーの計算は、サンプル画像の画像データを用い
て（１１）式に基づき行う。但し、ここでは、従来技術
で説明したように、外部エネルギーを（１１）式を用い
て予め計算しておく。サンプル画像エネルギー最小位置
検出部１５では、サンプル画像外部エネルギー計算部１
４で計算された外部エネルギーを用い、サンプル画像に
基づくエネルギー最小位置を計算する。この計算は、例
えば従来と同様に、図４のフローチャートに従って実行
される。このとき、サンプル画像のサイズが原画像に、
比べ小さいことから、従来よりも少ない節点数ｈ（ｈ＜
ｎ）でサンプル画像中の対象物体の大まかな輪郭抽出を
行うことができる。これは、エネルギー最小位置の検出
における従来技術に対する計算時間の節約を可能とす
る。図７は、図１のサンプル画像エネルギー最小位置検
出部１５で求めたサンプル画像におけるsnake のエネル
ギー最小値を示す図である。サンプル画像エネルギー最
小位置検出部１５で得られたsnake の位置は、ノイズの
少ない画像から得られている。そのため、図７に示すよ
うに、サンプル画像を基にして得られたsnake は、ノイ
ズに拘束されず、サンプル画像中の対象物体の輪郭位置
でエネルギー最小となる。このエネルギー最小位置は、
原画像の縮小画像から得られたものであることから、位
置変換部１６において、図８に示すようにサンプル画像
上の位置を原画像上の位置に拡大し、図９に示すような
処理を行うために図１の原画像エネルギー最小位置検出
部へ送る。
は、サンプル画像作成部１３で作成したサンプル画像に
対して外部エネルギーを計算し、その計算結果をサンプ
ル画像エネルギー最小位置検出部１５へ送る。この外部
エネルギーの計算は、サンプル画像の画像データを用い
て（１１）式に基づき行う。但し、ここでは、従来技術
で説明したように、外部エネルギーを（１１）式を用い
て予め計算しておく。サンプル画像エネルギー最小位置
検出部１５では、サンプル画像外部エネルギー計算部１
４で計算された外部エネルギーを用い、サンプル画像に
基づくエネルギー最小位置を計算する。この計算は、例
えば従来と同様に、図４のフローチャートに従って実行
される。このとき、サンプル画像のサイズが原画像に、
比べ小さいことから、従来よりも少ない節点数ｈ（ｈ＜
ｎ）でサンプル画像中の対象物体の大まかな輪郭抽出を
行うことができる。これは、エネルギー最小位置の検出
における従来技術に対する計算時間の節約を可能とす
る。図７は、図１のサンプル画像エネルギー最小位置検
出部１５で求めたサンプル画像におけるsnake のエネル
ギー最小値を示す図である。サンプル画像エネルギー最
小位置検出部１５で得られたsnake の位置は、ノイズの
少ない画像から得られている。そのため、図７に示すよ
うに、サンプル画像を基にして得られたsnake は、ノイ
ズに拘束されず、サンプル画像中の対象物体の輪郭位置
でエネルギー最小となる。このエネルギー最小位置は、
原画像の縮小画像から得られたものであることから、位
置変換部１６において、図８に示すようにサンプル画像
上の位置を原画像上の位置に拡大し、図９に示すような
処理を行うために図１の原画像エネルギー最小位置検出
部へ送る。
【００１４】図８は、図１の位置変換部１６においてサ
ンプル画像から原画像上へのsnakeの位置の変換を示す
図である。図９は、サンプル画像でのエネルギー最小位
置を初期位置としたsnake を示す図、つまりエネルギー
最小位置と原画像の中の対象物体の輪郭とを比較して示
した図である。縮小画像上でのsnake の１節点は、原画
像上では２k ×２k 画素を代表している。そこで、図１
の位置変換部１６では、原画像上の２k ×２k 画素の中
心部分となる２×２画素（図８の斜線部分）中の任意の
１画素に節点を設定する（図８の斜線部分中の○印）。
縮小画像用に減らした（ｎ−ｈ）個の節点は、図９の△
印で示すように、各節点間の距離の大きい部分に挿入さ
れる。ここで、サンプル画像は、前記のように原画像を
縮小したものであるから、該サンプル画像中の対象物体
の輪郭形状は原画像中の対象物体の輪郭形状をよく反映
している。そのため、サンプル画像で得られたsnake の
位置は、図９に示すように、拡大後も原画像の中の対象
物体の輪郭の近傍に存在することになる。一方、図１の
原画像外部エネルギー計算部１７では、（１１）式を用
いて原画像の外部エネルギーを計算し、その計算結果を
原画像エネルギー最小位置検出部１８へ送る。原画像エ
ネルギー最小位置検出部１８では、位置変換部１６及び
原画像外部エネルギー計算部１７の出力を入力し、サン
プル画像で得られたエネルギー最小位置を初期位置とし
て、原画像外部エネルギー計算部１７で計算された外部
エネルギーを用いて、原画像のエネルギー最小位置を計
算し、検出する。この原画像のエネルギー最小位置の計
算は、例えば従来と同様に、図４のフローチャートに基
づいて行われ、処理Ｓ１における初期位置には位置変換
部１６のサンプル画像でのエネルギー最小位置を用い、
また処理Ｓ３での収束判定には（９），（１０）式の条
件を用いる。
ンプル画像から原画像上へのsnakeの位置の変換を示す
図である。図９は、サンプル画像でのエネルギー最小位
置を初期位置としたsnake を示す図、つまりエネルギー
最小位置と原画像の中の対象物体の輪郭とを比較して示
した図である。縮小画像上でのsnake の１節点は、原画
像上では２k ×２k 画素を代表している。そこで、図１
の位置変換部１６では、原画像上の２k ×２k 画素の中
心部分となる２×２画素（図８の斜線部分）中の任意の
１画素に節点を設定する（図８の斜線部分中の○印）。
縮小画像用に減らした（ｎ−ｈ）個の節点は、図９の△
印で示すように、各節点間の距離の大きい部分に挿入さ
れる。ここで、サンプル画像は、前記のように原画像を
縮小したものであるから、該サンプル画像中の対象物体
の輪郭形状は原画像中の対象物体の輪郭形状をよく反映
している。そのため、サンプル画像で得られたsnake の
位置は、図９に示すように、拡大後も原画像の中の対象
物体の輪郭の近傍に存在することになる。一方、図１の
原画像外部エネルギー計算部１７では、（１１）式を用
いて原画像の外部エネルギーを計算し、その計算結果を
原画像エネルギー最小位置検出部１８へ送る。原画像エ
ネルギー最小位置検出部１８では、位置変換部１６及び
原画像外部エネルギー計算部１７の出力を入力し、サン
プル画像で得られたエネルギー最小位置を初期位置とし
て、原画像外部エネルギー計算部１７で計算された外部
エネルギーを用いて、原画像のエネルギー最小位置を計
算し、検出する。この原画像のエネルギー最小位置の計
算は、例えば従来と同様に、図４のフローチャートに基
づいて行われ、処理Ｓ１における初期位置には位置変換
部１６のサンプル画像でのエネルギー最小位置を用い、
また処理Ｓ３での収束判定には（９），（１０）式の条
件を用いる。
【００１５】図１０は、図１の輪郭線抽出処理により検
出されたエネルギー最小位置を示す図である。サンプル
画像によって導かれたsnake の位置は、原画像中の対象
物体の輪郭位置の近傍になることから、該snake が原画
像のエネルギー最小値に到達する際にノイズの影響を受
けにくい。即ち、図１０に示すように、原画像において
エネルギー最小位置となったsnake の位置が、該原画像
の中の対象物体の輪郭位置となる。このように、原画像
エネルギー最小位置検出部１８で得られたsnake の位置
データは、画像表示部１９へ送られ、該画像表示部１９
で対象物体の輪郭位置が表示される。以上のように、本
実施例では、ノイズの影響を避けるために、サンプル画
像作成部１３、サンプル画像外部エネルギー計算部１
４、サンプル画像エネルギー最小位置検出部１５、及び
位置変換部１６を設けたので、エネルギー最小位置へ向
かうsnake が、ノイズに拘束されることなく、対象物体
の輪郭位置で静止し、該対象物体に適合した輪郭線を抽
出できる。なお、本発明は上記実施例に限定されず、例
えばテレビカメラ１１を他の画像入力装置で構成した
り、外部エネルギーを（３），（１１）式以外の数式で
計算する等、種々の変形が可能である。
出されたエネルギー最小位置を示す図である。サンプル
画像によって導かれたsnake の位置は、原画像中の対象
物体の輪郭位置の近傍になることから、該snake が原画
像のエネルギー最小値に到達する際にノイズの影響を受
けにくい。即ち、図１０に示すように、原画像において
エネルギー最小位置となったsnake の位置が、該原画像
の中の対象物体の輪郭位置となる。このように、原画像
エネルギー最小位置検出部１８で得られたsnake の位置
データは、画像表示部１９へ送られ、該画像表示部１９
で対象物体の輪郭位置が表示される。以上のように、本
実施例では、ノイズの影響を避けるために、サンプル画
像作成部１３、サンプル画像外部エネルギー計算部１
４、サンプル画像エネルギー最小位置検出部１５、及び
位置変換部１６を設けたので、エネルギー最小位置へ向
かうsnake が、ノイズに拘束されることなく、対象物体
の輪郭位置で静止し、該対象物体に適合した輪郭線を抽
出できる。なお、本発明は上記実施例に限定されず、例
えばテレビカメラ１１を他の画像入力装置で構成した
り、外部エネルギーを（３），（１１）式以外の数式で
計算する等、種々の変形が可能である。
【００１６】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、原画像データ中の物体の輪郭に近付くsnake がノ
イズに拘束されることを避けるために、サンプル画像作
成部、サンプル画像外部エネルギー計算部、及びサンプ
ル画像エネルギー最小位置検出部を設けたので、エネル
ギー最小位置へ向かうsnake が、ノイズに拘束れさるこ
となく、対象物体の輪郭位置で静止し、対象物体に適合
した輪郭線を精度よく抽出できる。
れば、原画像データ中の物体の輪郭に近付くsnake がノ
イズに拘束されることを避けるために、サンプル画像作
成部、サンプル画像外部エネルギー計算部、及びサンプ
ル画像エネルギー最小位置検出部を設けたので、エネル
ギー最小位置へ向かうsnake が、ノイズに拘束れさるこ
となく、対象物体の輪郭位置で静止し、対象物体に適合
した輪郭線を精度よく抽出できる。
【図１】本発明の実施例を示す輪郭線抽出装置の構成ブ
ロック図である。
ロック図である。
【図２】動的輪郭モデルの概念図である。
【図３】従来の輪郭線抽出装置の構成ブロック図であ
る。
る。
【図４】図３のエネルギー最小位置検出部の処理内容を
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図５】従来の問題点であるノイズに拘束されたsnake
を示す図である。
を示す図である。
【図６】図１におけるサンプル画像の作成方法を示す図
である。
である。
【図７】図１のサンプル画像におけるsnake のエネルギ
ー最小位置を示す図である。
ー最小位置を示す図である。
【図８】図１におけるサンプル画像から原画像上へのsn
ake の位置の変換を示す図である。
ake の位置の変換を示す図である。
【図９】図１のサンプル画像でのエネルギー最小位置を
初期位置としたsnake を示す図である。
初期位置としたsnake を示す図である。
【図１０】図１の装置により検出されたエネルギー最小
位置を示す図である。
位置を示す図である。
１１ テレビカメラ １２ 画像メモリ １３ サンプル画像作成部 １４ サンプル画像外部エネルギー計算部 １５ サンプル画像エネルギー最小位置検出
部 １６ 位置変換部 １７ 原画像外部エネルギー計算部 １８ 原画像エネルギー最小位置検出
部 １９ 画像表示部
部 １６ 位置変換部 １７ 原画像外部エネルギー計算部 １８ 原画像エネルギー最小位置検出
部 １９ 画像表示部
Claims (1)
- 【請求項１】 画像入力装置によって得た原画像データ
の中の物体の特徴をエネルギーとして定義し、このエネ
ルギーの最小値を計算することによって物体の輪郭線を
抽出する動的輪郭モデルを用いた輪郭線抽出装置におい
て、 前記原画像データを縮小したサンプル画像を作成するサ
ンプル画像作成部と、 前記サンプル画像の外部エネルギーを計算するサンプル
画像外部エネルギー計算部と、 前記外部エネルギーの最小位置を計算して前記画像デー
タ中の対象物体の輪郭の大まかな位置を検出するサンプ
ル画像エネルギー最小位置検出部とを設け、 前記サンプル画像エネルギー最小位置検出部で検出され
た検出位置を前記原画像上の位置に変換し、その変換位
置を初期位置として前記エネルギーの最小値を計算する
構成にしたことを特徴とする輪郭線抽出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04289045A JP3078132B2 (ja) | 1992-10-27 | 1992-10-27 | 輪郭線抽出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04289045A JP3078132B2 (ja) | 1992-10-27 | 1992-10-27 | 輪郭線抽出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06139355A true JPH06139355A (ja) | 1994-05-20 |
| JP3078132B2 JP3078132B2 (ja) | 2000-08-21 |
Family
ID=17738115
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP04289045A Expired - Lifetime JP3078132B2 (ja) | 1992-10-27 | 1992-10-27 | 輪郭線抽出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3078132B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0950532A (ja) * | 1995-08-09 | 1997-02-18 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 輪郭検出装置 |
| JP2000149031A (ja) * | 1998-11-09 | 2000-05-30 | Canon Inc | 画像処理装置及び方法並びに記憶媒体 |
| JP2001188910A (ja) * | 1999-10-22 | 2001-07-10 | Toshiba Corp | 画像の輪郭抽出方法、画像からの物体抽出方法およびこの物体抽出方法を用いた画像伝送システム |
| WO2008139530A1 (ja) * | 2007-04-27 | 2008-11-20 | Honda Motor Co., Ltd. | 車両周辺監視装置、車両周辺監視用プログラム、車両周辺監視方法 |
| US8126210B2 (en) | 2007-04-27 | 2012-02-28 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle periphery monitoring device, vehicle periphery monitoring program, and vehicle periphery monitoring method |
| CN106482636A (zh) * | 2015-08-31 | 2017-03-08 | 株式会社三丰 | 图像测量装置 |
-
1992
- 1992-10-27 JP JP04289045A patent/JP3078132B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0950532A (ja) * | 1995-08-09 | 1997-02-18 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 輪郭検出装置 |
| JP2000149031A (ja) * | 1998-11-09 | 2000-05-30 | Canon Inc | 画像処理装置及び方法並びに記憶媒体 |
| JP2001188910A (ja) * | 1999-10-22 | 2001-07-10 | Toshiba Corp | 画像の輪郭抽出方法、画像からの物体抽出方法およびこの物体抽出方法を用いた画像伝送システム |
| US7428335B2 (en) | 1999-10-22 | 2008-09-23 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Method of extracting contour of image, method of extracting object from image, and video transmission system using the same method |
| US7440614B2 (en) | 1999-10-22 | 2008-10-21 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Method of extracting contour of image, method of extracting object from image, and video transmission system using the same method |
| WO2008139530A1 (ja) * | 2007-04-27 | 2008-11-20 | Honda Motor Co., Ltd. | 車両周辺監視装置、車両周辺監視用プログラム、車両周辺監視方法 |
| US8126210B2 (en) | 2007-04-27 | 2012-02-28 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle periphery monitoring device, vehicle periphery monitoring program, and vehicle periphery monitoring method |
| JP5145599B2 (ja) * | 2007-04-27 | 2013-02-20 | 本田技研工業株式会社 | 車両周辺監視装置、車両周辺監視用プログラム、車両周辺監視方法 |
| US8411145B2 (en) | 2007-04-27 | 2013-04-02 | Honda Motor Co., Ltd. | Vehicle periphery monitoring device, vehicle periphery monitoring program and vehicle periphery monitoring method |
| CN106482636A (zh) * | 2015-08-31 | 2017-03-08 | 株式会社三丰 | 图像测量装置 |
| US10282837B2 (en) | 2015-08-31 | 2019-05-07 | Mitutoyo Corporation | Image measuring apparatus and non-temporary recording medium on which control program of same apparatus is recorded |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3078132B2 (ja) | 2000-08-21 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
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