JPH06208623A

JPH06208623A - ２値画像の特徴量抽出装置

Info

Publication number: JPH06208623A
Application number: JP5016793A
Authority: JP
Inventors: Toshihiro Yamashita; 智弘山下
Original assignee: Omron Corp; Omron Tateisi Electronics Co
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 1993-01-08
Filing date: 1993-01-08
Publication date: 1994-07-26

Abstract

(57)【要約】【目的】輪郭追跡を行いつつ特徴量の抽出を並列処理
することのできる２値画像の特徴量抽出装置を提供する
こと【構成】公知のアルゴリズムからなる輪郭追跡部６ｂ
により、画像データ中に存在する物体の境界線を抽出
し、その境界線を構成する画素の位置座標データを積算
器アレイ５により加算する。そして、加算して得られた
ΣＸ，ΣＹ，ΣＸＹ，ΣＸ²，ΣＹ²を特徴量算出部６
ａに送り、それら０次，１次，２次モーメントから面
積，重心，主軸角等の特徴量を求める。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像処理装置等に用い
られる２値画像の特徴量抽出装置に関するものである。

【０００２】

【発明の背景】従来、撮像装置から取り込んだ画像デー
タを２値化して得られた２値画像データから所望の特徴
量を抽出する方式として、以下のようなものがあった。
すなわち、ビデオ信号そのものの時系列で画像信号を前
処理（２値化）し、その２値化データに対してラスタス
キャン方式等により画素を走査し、その画素の「１／
０」の状態から物体を検出するとともに、その物体の領
域内に存在する画素を面積分その他種々の演算処理を行
うことにより面積・重心・主軸角等の特徴量をリアルタ
イムに抽出することができる。しかし、面積等の特徴量
抽出には、すべての画素を抽出（アクセス）して面積分
を行うため、その処理ステップが多く高速処理に適さな
い。

【０００３】また、上記の処理とラべリングを並列して
行うことが困難であるので、より複雑な特徴量例えば穴
の数や物体数等の計数を同時に抽出することができなか
った。従って、かかる複雑な特徴量を抽出するためには
再度別の処理をシーケンシャル的に行う必要があり、や
はり高速処理を図る上でネックとなっている。

【０００４】本発明は、上記した背景に鑑みてなされた
もので、その目的とするところは、輪郭追跡を行いつつ
特徴量の抽出を並列処理することができ、処理速度の速
い２値画像の特徴量抽出装置を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ために、本発明に係る２値画像の特徴量抽出装置では、
２値画像を記憶する２値画像記憶手段と、前記２値画像
記憶手段に記憶された２値画像の輪郭を追跡して輪郭画
素の位置座標を閉ループとして得る輪郭追跡手段と、前
記輪郭追跡手段によって得た輪郭画素の位置座標に関す
る単項式を、輪郭を示す閉ループに関して積分すること
によって前記閉ループで囲まれた図形に関する特徴量を
抽出する特徴量算出手段とを設けた。

【０００６】そして、好ましくは前記特徴量算出手段
が、輪郭画素の座標の一次単項式を輪郭画素の閉ループ
について線積分して面積を求めることで、さらに、輪郭
画素の座標の一次単項式及び二次単項式を輪郭画素の閉
ループについて積分した値を元に前記２値画像の重心位
置を求めるようにすることである。

【０００７】

【作用】輪郭追跡手段により画像データ中に存在する物
体などの輪郭線を抽出し、その輪郭線の追跡を行う。そ
して特徴量算出手段により輪郭線を構成する画素の位置
座標データから０次モーメント，１次モーメント等を求
める。そして０次モーメントから面積を求め、また、０
次，１次モーメントから物体の重心を算出する。すなわ
ち、輪郭線追跡（物体検出）を行いながら、しかも輪郭
線を構成する画素データという少ない画素から面積，重
心等の特徴量が算出される。

【０００８】

【実施例】以下、本発明に係る２値画像の特徴量抽出装
置の好適な実施例を添付図面を参照にして詳述する。ま
ず本発明の基本となる原理について説明すると、公知の
アルゴリズムを用いて３×３のマスク或いは２×２のマ
スクを用いて８近傍或いは４近傍の輪郭抽出し、その輪
郭線の追跡を行うときに、その追跡と同時に中央の対象
画素の４辺のうち、どの辺が輪郭線になっているかを判
断し、所望の対象画素の座標データから、輪郭線で形成
される対象物の面積，重心等の特徴量を並列処理的に求
めるものである。

【０００９】すなわち、上記対象物の面積，重心，主軸
角は、それぞれ、下記式（式中ｆ（ｘ，ｙ）は輪郭線内
に存在する画素の座標である）に示す０次，１次，２次
のモーメントから代数計算で求めることができるので、
それら０〜２次のモーメントを輪郭抽出と並列で算出す
る。

【００１０】

【数１】つまり、０次のモーメントである式（１）は、その算出
結果がそのまま面積（Ａｒｅａ）を示し、式（１）と式
（２）からｘ方向の重心（ＸG ）が、また式（１）と式
（３）とによりｙ方向の重心（ＹG ）が、さらに式
（１）並びに２次のモーメントである式（４）〜（６）
から主軸角（θ）が求められる。すなわち、

【００１１】

【数２】ここで、下記の式（７）に示すストークスの定理の左辺
を、上記式（１）〜（６）に等しくするＡが求まれば、
式（７）の右辺を計算するだけで各式（１）〜（６）を
求めることができる。

【００１２】

【数３】そして、上記条件を満たすＡの一例を示すと、下記表の
ようになる（なお、上記条件を満たす解は他にもある
が、本例では演算処理の簡単な下記のものを使用するよ
うにした）。

【００１３】

【表１】ここで、上記各値のうち式（６）に関する値についての
証明を行うと、以下のようになる。

【００１４】

【表２】したがって、０〜２次のモーメントを求めることは、下
記表に示すことに帰着、すなわち、表中右側の式を演算
処理すると、表中の対応する左側の式を処理したことと
等価となる。これにより、輪郭線の抽出を行いつつ上記
した式（１）〜（６）を算出することが可能となる。

【００１５】

【表３】＊具体例いま、図１に示すような合計１１個の画素からなる対象
物ａのｘ方向の１次のモーメントＸG を求めるとする。
なお図中上側に示した数値はｘ座標である。図から明ら
かなように、この対象物ａでは、対象画素のｘ方向両側
の辺が輪郭線となっているのは丸数字で示す「１〜１
０」の１０個あり、この例では時計方向に回転しながら
輪郭線の追跡をしたため、下方に向かう線（〜）は
加算するが、上方に向かう線（以降）は減算する。ま
た、例えばの座標は対象画素のｘ座標が１１であるた
め、１１．５になり、のｘ座標は１０．５となる。し
たがって、

【００１６】

【数４】となり、から（各輪郭線を構成する画素に関する（ｘ²／２）並
びにｄｃ_ｙは図２に示すとおり）、ＸG ＝１２．０９１となる。これは、オーソドックスな計算である

【００１７】

【数５】と一致し、このことからも上記した各式の等価変換が正
しいことがわかる。なお、ｙ方向の重心並びに主軸角等
についても同様の結果（等価変換が正しい）が得られ
た。

【００１８】次に、上記した基本原理を実行するための
本発明に係る装置の一実施例を説明する。図３に示すよ
うに、まず、ＴＶカメラ等の撮像装置により撮像された
ビデオ信号を所定の前処理を経て２値化された２値画像
を１フレーム分記憶する記憶手段たるフレームバッファ
１を有し、このフレームバッファ１は共用データバスを
介して局所画像バッファ２に接続されている。この局所
画像バッファ２には、フレームバッファ１内に格納され
たデータのうち所定の３×３の局所領域分の２値画像デ
ータが格納されるようになっている。そして、この局所
画像バッファ２への格納は、アドレスジェネレータ３か
らのアドレス信号がフレームバッファ１に送られ、その
アドレスに関する２値データが出力されるようになる。

【００１９】また、局所画像バッファ２は、具体的には
図４に示すような構成となっている。すなわち、フレー
ムバッファ１から送られる２値データは９組のラッチ２
ａのＤ端子に入力され、また、その９組のラッチ２ａの
クロック端子には、それぞれクロックＣＬＫとデコーダ
２ｂの所定の出力とがアンド素子２ｃを介して接続され
いてる。そして、デコーダ２ｂは、アドレスジェネレー
タ３から送られてくるデータコードＤＣにより制御され
るようになっている。

【００２０】この結果、例えばデータコードが「０１０
０」（ＤＣ０，１，２，３の順）とすると、デコーダ２
ｂの４番出力端子に接続されるＡＮＤ素子２ｃのみから
ＣＬＫ信号が出力され、他のＡＮＤ素子２ｃはLow のま
まとなる。したがって、ＣＬＫが入力されたラッチ２ａ
に入力される２値データが出力される。これにより図５
（Ａ）に示すように５番目の画素、すなわち３×３の局
所領域の中央の対象画素のみの２値データ（１／０）が
出力され、アドレスジェネレータ３にて取得されること
になる。そして、これが発見モードであり、物体等の検
出処理に使用する（中央の対象画素が黒画素であれば、
その３×３の局所領域は少なくともその一部が物体の内
部にかかっていることになる）。一方、局所画像バッフ
ァ２に与えるデータコードを「００００」から「１００
０」まで１ずつアップさせ連続的に変化させることによ
り、すべてのＡＮＤ素子２ｃから順に接続するラッチ２
ａにＣＬＫが入力され、これにより同図（Ｂ）に示すよ
うに３×３のすべての画素を取得することができる。そ
してこれが境界サーチモードであり、境界線の追跡処理
時に使用する。

【００２１】なお、上記したデータコードと、それによ
り取得する３×３の局所領域中の画素の関係は図６
（Ａ）に示すようになっており、その３×３の局所領域
中の各画素の実際のアドレス（ｘ，ｙ各方向の座標）
は、同図（Ｂ）に示すように、中央の５場面の画素の座
標を（ｘ，ｙ）とした場合に、それぞれに適宜±１を加
算した値となる。

【００２２】また、アドレスジェネレータ３内には、図
７に示すようなマルチプレクサ（ＭＰＸ）並びに桁上げ
機能付きの加算器である全加算器（ＦｕｌｌＡＤＤ）
が所定の配線接続された状態の対象物体発見部３ａが内
蔵されており、ＭＰＵにはそれぞれ１フレーム中に存在
する対象物の検索開始座標であるＸinit，Ｙinitがそれ
ぞれ入力され、さらに、走査中のｘ方向並びにｙ方向の
スキップ幅Δｘ，ΔｙがそれぞれＦｕｌｌＡＤＤに入
力される。そして、ＭＰＵにより、検索開始座標並びに
スキップ幅を適宜設定して、局所画像バッファ２に格納
する対象画素（中央の５番目の画素）の座標（アドレ
ス）を適宜変化させ、上記のごとくフレームバッファ１
に送るようになっている。さらに、ｘ方向のＦｕｌｌ
ＡＤＤの出力は比較器（ＣＯＭ）へ入力されて基準値
（Ｘｍａｘと比較され、ｘ方向へ走査する最大値に来た
ならｘ方向のＦｕｌｌＡＤＤをリセットするとともに
ｙ方向のＦｕｌｌＡＤＤに１クロック入力してｙ方向
をΔｙだけ加算するようにしている。すなわち本例で
は、物体を検出するに際し、走査はラスタースキャン方
式（ｘ座標をＸinitから方向をΔｘずつ大きくし（ｙ座
標は固定）、最終列まできたらｘ座標をＸinitに戻すと
ともに、ｙ座標をΔｙだけ大きくし、そのｙ座標の値を
固定し再度ｘ座標をΔｘずつ大きくしていき、１フレー
ムの最終行，列まで走査する方式）をとっている。

【００２３】さらに、所定の画素の座標が検出されたな
ら、そのアドレスデータ（ｘ，ｙ）がＬＵＴアレイ４に
送られ、そこにおいて所定の演算処理をした後、積算ア
レイ５に演算結果を送り、積算処理（積分）を行うよう
になっている。そして、上記各アレイ４，５の構成は、
それぞれ図８，図９に示すようになっている。

【００２４】すなわち、まずＬＵＴアレイ４は、図示す
るように共有アドレスから送られてくる（ｘ，ｙ）に基
づいて、それぞれｘ，ｙをそのまま出力したり、ｘ²，
ｙ²，ｘｙを演算処理して算出するバッファ，乗算器か
ら構成される。

【００２５】また、積算器アレイ５は、図示するように
ｘ，ｙ，ｘ²，ｙ²，ｘｙのそれぞれを積算するための
５つの積算器（加算器）５ａを主構成とし、その加算器
５ａにＬＵＴアレイ４の各出力を入力するようになって
いる。そして、この加算器５ａは、書き込みパルスＷＰ
が入力された時に入力されるデータを、すでに記憶保持
しているデータに加え、その加えた値を保持・出力する
ようになっている。なお、この入力は、特徴量抽出に不
要な演算処理を省くために、上記書き込みパルスＷＰ
は、アンド素子５ｂを介して各加算器５ａに与えるよう
にし、そのアンド素子５ｂの他方端子には、アドレスジ
ェネレータ３から送られる積算パターンを受けたデコー
ダ５ｃの出力を入力するようになっている。

【００２６】ここで積算パターンとは、アドレスジェネ
レータ３から出力されるアドレスに存在している処理対
象の画素と、その８近傍の画素の存在状態から決まるパ
ターンで、ある存在パターンの時にＸ，Ｙ，Ｘ²，
Ｙ²，ＸＹのどのデータを積算するかを指示するための
パターンであり、原則として９画素の存在し得るすべて
のパターン形状分だけ用意されている。そして、それら
（パターン形状と、積算すべきデータの関係）は例えば
テーブル形式で格納されており、処理対象の９画素のパ
ターン形状に応じて、積算器アレイ５中の積算すべきデ
ータの積算器５ａに対して加算命令信号を出力するよう
になっている。その一例を示すと、９画素のパターンが
図１０に示すようになっているとすると、Ｙの積算を行
ってはいけないが、Ｘは積算する必要がある。したがっ
て、Ｘに関係してデータ処理する積算器に対して出力す
る。

【００２７】さらに、データセレクト制御信号により、
０次モーメント，１次モーメント，２次モーメントがバ
ッファ５ｄを介して出力され、ＭＰＵ６に入力されるよ
うになる。そして、図１１に示すこのＭＰＵ６内の特徴
量算出部６ａにおいて各次のモーメントの積算データ、
すなわち表２に示す各式を適宜用いて所定の演算を行い
面積，重心，主軸角等の特徴量を求めるようになってい
る。そして、この特徴量算出部６ａの演算結果が、図外
の出力装置等に出力される。

【００２８】さらに、このＭＰＵ６内には、公知のアル
ゴリズムである輪郭線追跡部６ｂが設けられ、局所画像
バッファ２内に格納されたデータから、１つのフレーム
画像内をラスタースキャンさせながら対象物の検索を行
い、対象物が検索されたならその対象物の輪郭線を抽出
（本例では−ｘ方向に１画素ずつ戻ることにより抽出す
る）、輪郭線が抽出されたなら時計方向に回りながら輪
郭線の追跡を行い、閉ループが作成されたらその内部が
対象物となる。

【００２９】次に、上記した実施例の作用について説明
する。まず、フレームメモリ１に格納する画像データが
図１２に示すようなものとする。すると、図１３に示す
フローの手順にしたがって、まずＸｔａｂｌ，Ｙｔｂｌ
を作成する（Ｓ１０１）。これは、初期座標（Ｘinit，
Ｙinit）と、スキップ幅（Δｘ，Δｙ）に基づいて図１
４に示すようなテーブルを作成し、ＭＰＵ６内のメモリ
内に格納するもので、後述する２度サーチを防ぐための
ものである。なお、本例では上記のΔｘ，Δｙを、検出
対象の物体の大きさより一回り小さく設定している。こ
れにより、高速処理を図りつつ検出漏れを防止してい
る。

【００３０】次いで、初期サーチ点をセット（ｘ＝Ｘin
it，ｙ＝Ｙinit）し、そのデータをアドレスジェネレー
タ３からフレームバッファ１に送り、データコード「０
１００」により中央の１画素分の２値データを取り込む
（Ｓ１０２，１０３）。そして、その２値データが１か
０かを判断し、物体中の画素であるか否かを判断する
（Ｓ１０４）。そして、物体中でないとするとステップ
１０８に飛び、Ｘｍａｘになるまでｘ座標をΔｘだけ逐
次加えていき（Ｓ１０９）、ステップ１０３に戻り次の
画素の取り込み、判定処理を行う。

【００３１】さらに、その列のｘ座標の最後（Ｘｍａ
ｘ）まで検索していくと、ｘの値をＸinitに戻すととも
にｙ座標の値をΔｙだけ加えた後（Ｓ１１０，１１
１）、ステップ１０３に戻り、検索処理を続ける。

【００３２】そして、取り込んだ画素（本例では、丸印
で囲んだＸinit＋２Δｘ，Ｙinit＋Δｙ）が物体中と判
断されると、その画素がすでにサーチ済みか否かが判断
される（Ｓ１０５，１０６）が、一番最初に物体検出さ
れた時は必ず未サーチであるため「Ｎ」とされるので、
そのまま次のステップ１０７に進み、領域（境界）の抽
出処理並びに特徴量抽出を行う。そして、この境界抽出
の具体的な処理は、図１５に示すフローのようになる。

【００３３】すなわち、まずアドレスジェネレータ３か
ら「００００」〜「１０００」のコードデータを順次出
力させ前記抽出した画素を中央画素とする３×３局所画
像全部を順に取り込む（Ｓ２０１）。そして、周囲８個
の画素の少なくとも一つが「０」であれば、その中央の
対象画素が境界であることがわかる。また、９個の画素
すべてが「１」であると、物体内部の画素であることが
わかる。このようにして境界か否かが判断される（Ｓ２
０２）。

【００３４】そして、境界でないときには、ｘ方向に１
画素分だけ戻し（Ｓ２０３）、ステップ２０１に飛び、
その戻した座標が中央の画素となる局所画像を取り込
む。また、ステップ２０２の判断で境界と判断されたな
ら、その中央の画素のｘ，ｙ座標をそれぞれＸｔｂｌ，
Ｙｔｂｌと比較し、一致点があるかないかを判断する
（Ｓ２０４，２０５）。そして、一致点があった座標は
その座標データ（Ｘｓｃａｎ，Ｙｓｃａｎ）をスキャン
済メモリ（図示せず）に格納（Ｓ２０６）した後、ま
た、一致点がないときにはそのまま、ステップ２０７に
いき、抽出した座標に基づいて境界追跡並びに特徴量の
抽出を行う。すなわち、周囲の８画素のうち２値データ
が「０」となる画素を検出し、境界線の連続する方向を
判定する。また、この時特徴量の抽出処理も同時に行
う。すなわち、例えばｘ方向の重心等を求める場合に
は、中央画素（ｘ，ｙ）の左右両側の画素（ｘ−１，
ｙ），（ｘ＋１，ｙ）の２値データが「０」であるか否
かを判断し、「０」の場合には、その画素との境界辺の
座標データ（ｘ−０．５，ｙ）及びまたは（ｘ＋０．
５，ｙ）をＬＵＴアレイ４に送り、必要に応じて乗算処
理などの所定の演算処理等を行った後、積算アレイ５に
送り、正または負の加算処理を行う（Ｓ２０７）。な
お、上記したように、具体的な積算処理は、処理中の３
×３の局所領域のパターンの黒／白の状態から積算パタ
ーンを用いて決定され、また、ｙ方向の重心や主軸角を
求める場合にも、略同様に適宜処理対象画素の座標
（ｘ，ｙ）或いは、その座標値に加減算処理した後、所
定の演算処理を施すようになる。次いで、追跡が完了し
たか否かを判断し、完了していなければＭＰＵ内に格納
された境界線追跡アルゴリズムから出力されるアドレス
データに基づいて上記求めた境界線の連続する方向に次
の中央の画素を移し、そこを中心とする局所画像を取り
込み（Ｓ２０８，Ｓ２０９）、上記したステップ２０４
に戻り、上記と同様の処理を繰り返し行う。これによ
り、図１２中矢印つき実線で示すように、物体の境界が
抽出される。そして、１つの物体の境界が抽出されたな
ら（ステップ２０８の判断でＹｅｓ）、ＭＰＵ６の輪郭
線追跡部６ｂから制御信号が積算アレイ５に送られ、積
算データが出力されＭＰＵ６内の特徴量算出部６ａに送
られ、そこにおいて所定の演算処理が行われ、面積，重
心等の特徴量の抽出が行われる。

【００３５】次いで、図１３に示すフローチャート図の
ステップ１０８に戻り、次の物体の検索に移る。なお、
上記したステップ２０６における一致点のスキャン済メ
モリへの格納は、図１４中白丸印で示すようにｘ座標ま
たはｙ座標がテーブルの座標に一致する画素となり、係
る座標をテーブルに格納するのである。

【００３６】ところで、ステップ１０８の処理にて次の
サーチ点の座標（例えばＸinit＋３Δｘ，Ｙinit＋Δ
ｙ）が求まる。そして、ステップ１０４の判断で物体中
であると判定され、ステップ１０５のサーチ済みか否か
の判定処理に移る。すなわち、図１５示す境界の発見処
理のステップ２０６にて作成され格納されたスキャン済
メモリ内のテーブルを参照し、すでにサーチされた物体
の内部か否かが判断される。そして、この例ではすでに
検出された物体内であるため、その座標（Ｘinit＋３Δ
ｘ，Ｙinit＋Δｙ）に基づいては境界線の処理ステップ
（Ｓ１０７）にはいかずにステップ１０８に飛び、ｘの
更新に移る。これにより、２重サーチが防止される。こ
のようにして、フレームバッファ１に格納された１フレ
ーム分画像すべての抽出を行う。これにより、１つの画
像中に複数の物体があっても検出し、それぞれの物体の
境界抽出とともに各種特徴量が並列処理することが可能
となる。

【００３７】なお、本例では、上記記した物体の境界
（特徴量）抽出の際に、単に物体の外側輪郭を抽出する
のみでなく、その物体の内部の状況（穴の有無等）の検
索もできるようになっている。すなわち、図１６に示す
ように、７×７の正方形の物体の内部中央に３×３の正
方形の穴を有する物体に対する処理を考えると、１回目
の境界抽出で抽出された物体の境界画素をとし、その
すぐ内側（４近傍）の画素をとする。この画素の２値
データは境界画素の追跡じにサーチしておりこの例で
はと同じであるため穴ではないことが判定される。同
様にその画素の内側の画素をとすると、その画素の
の２値データは，と異なる（０）ため、穴であると
判断できる。そこでこの穴の部分を対象物として上記の
１回目の抽出処理と同様の手順により境界抽出並びに特
徴量の抽出を行う。なお、このとき、対象物が穴である
ため２値データは「０」と「１」が逆、すなわち、
「０」が対象物の内部であるとして処理される。また、
同様の処理により穴の内部にある物体（以下順に続く）
を順に抽出していく。なお、この例では、すでに抽出し
た境界線に沿って次の境界線の抽出を行うようにした
が、本発明はこれに限ることはなく、最初に物体の境界
線抽出を行ったように境界線（物体）内部に対してラス
タースキャン等して次の穴（物体）の境界線抽出を行う
ようにしてもよい。

【００３８】そして、このようにして抽出された穴に関
する境界線，特徴量等のデータが先に抽出した物体（穴
でない）に関するデータに統合され、１つのオブジェク
トの特徴量として格納される。

【００３９】すなわち、穴があると実際の物体の面積は
その穴の面積分だけ小さくなる。よって、１回目の抽出
処理（物体の輪郭線の抽出）により求められた面積Ａ1
から穴の面積Ａ3 を減算することにより求められる。ま
た、重心Ｇは、１回目の抽出処理（物体の輪郭線の抽
出）により求められた重心をＧ1 とし、穴の重心をＧ3
とすると、Ｇ＝（Ｇ1 Ａ1 −Ｇ3 Ａ3 ）／（Ａ1 −Ａ3 ）により求められる。主軸角についても同様である。そし
て、この穴の探索は、物体内部のすべての領域について
行い、仮に複数の穴があってもそれらのすべてを抽出で
されるようになる。

【００４０】そして、この穴の検索（境界線追跡並びに
特徴量抽出）処理も、基本的には上記した物体の検索処
理と同一である（穴の場合には白画素であるため物体の
場合と白黒反転要）ため、同一のハードウェアを用いる
ことができ、その処理フローは、例えば上記した図１５
に示すものに替えて図１７に示すようにある物体の境界
追跡並びに特徴量抽出が終了したなら、抽出した境界線
の内部に沿って順に走査していきその内部に穴があるか
否かを判断する。そして、穴があった場合には、その穴
について境界線の追跡を行いつつ特徴量抽出を行う。さ
らに、その穴についての処理が終了したなら、さらにそ
の穴内に物体が存在しているか否かを判断し、存在する
場合に、その物体についても境界線追跡，特徴量抽出を
行う。以下、上記処理（穴または物体抽出）を適宜行
い、最初に抽出した物体内部に存在するすべての穴並び
に物体に対する抽出処理が終了したなら、図１３に示す
ステップ１０８に飛び、画像中に存在する他の物体の検
出・特徴量抽出を行うようになる。

【００４１】さらにまた、上記のようにある物体内部に
存在する穴並びに物体の特徴量抽出処理を行うようにし
た場合には、各穴並びに物体に対する処理を行いつつ各
物体と穴との配置状態の関係を示すツリーを作成するよ
うにしてもよい。すなわち、最外周に位置する物体抽出
処理後、その内部に存在する物体或いは穴の抽出を順次
行っていくため、現在処理中の物体（穴）がどの穴（物
体）の内部に存在するのかが容易に判別できるため、全
体画像をルートとし、上記した図１７に示すフローにお
いて物体（ｏｂｊ）や穴（ｈｏｌｅ）が抽出される都度
そのルートの下に直接或いは間接的にノードを接続する
ことにより簡単にツリーを作成できる。その一例を示す
と、画像データが図１８に示すようになっていると、図
１９に示すようなツリーが作成され、係るツリーを所定
の記憶部に格納する。

【００４２】そして、ルートの下に直接接続されたノー
ドの数を求めることにより、画像（１フレーム）中に存
在する物体の数を検出することができる他、所定のノー
ドの数から、ある物体内に存在する穴の数その他所望の
存在パターンの概略などを容易に知ることができる。な
お、各ノードのヘッダー部分に格納するノードデータと
しては、ｏｂｊ／ｈｏｌｅの区別、そのノードの下に接
続されたノードの数、直接接続された他のノードへのポ
インタ、そのノードが示す輪郭線等のデータへのポイン
タ等がある。

【００４３】なお、抽出する特徴量としては、上記した
ものに限られず、輪郭抽出の過程で、並列的に周囲長，
フラクタル次元，曲線部・直線部・角部の抽出等がで
き、さらに、上記曲線部・直線部・角部の抽出ののシー
ケンシャルな組み合わせから、シンタクテックな解析
（未知の画像パターンを、基本特徴要素と呼ばれる構成
要素に分解し、その構成を一定の規則にしたがって解釈
し、理解する解析）に利用することができる。

【００４４】なおまた、スキャン方法としては、上記し
たラスター走査方式のみならず、例えば予め物体の存在
位置のおよその座標がわかっている場合には、その付近
Ｘs，Ｙs から螺旋状に外側に向かって走査していくよ
うにしても良く任意の手法をとることかできる。

【００４５】

【発明の効果】以上のように、本発明に係る２値画像の
特徴量抽出装置では、画像中の物体の境界線を抽出しな
がら、その抽出に使用した画素データ（領域内部の画素
は使用しない）に基づいて、少ないアクセス回数でその
物体の面積，重心等の特徴量を得ることができる。これ
により、処理の高速化が図れる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る２値画像の特徴量抽出装置の一例
の原理を説明する図である。

【図２】本発明に係る２値画像の特徴量抽出装置の一例
の原理を説明する図である。

【図３】本発明に係る２値画像の特徴量抽出装置の一実
施例を説明するブロック図である。

【図４】局所画像バッファの内部構成を示す図である。

【図５】局所画像バッファに格納されたデータの一例を
示す図である。

【図６】局所画像バッファのデータを取り出すためのデ
ータコート及びアドレスを示す図である。

【図７】アドレスジェネレータの内部構成を示す図であ
る。

【図８】ＬＵＴアレイの内部構成を示す図である。

【図９】積算器アレイの内部構成を示す図である。

【図１０】積算パターンを説明する図である。

【図１１】ＭＰＵの内部構成の一部を示す図である。

【図１２】画像データの一例を示す図である。

【図１３】作用を説明するフローチャート図である。

【図１４】走査するためのアドレステーブルを示す図で
ある。

【図１５】作用の要部のフローを示す図である。

【図１６】穴検索を説明する図である。

【図１７】作用の要部の他のフローを示す図である。

【図１８】画像データの一例を示す図である。

【図１９】図１８の画像におけるツリー構造を示す図で
ある。

【符号の説明】

１フレームバッファ（記憶手段）２局所画像バッファ３アドレスジェネレータ４ＬＵＴアレイ５積算器アレイ６ＭＰＵ６ａ特徴量算出部６ｂ輪郭線追跡部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】２値画像を記憶する２値画像記憶手段
と、前記２値画像記憶手段に記憶された２値画像の輪郭を追
跡して輪郭画素の位置座標を閉ループとして得る輪郭追
跡手段と、前記輪郭追跡手段によって得た輪郭画素の位置座標に関
する単項式を、輪郭を示す閉ループに関して積分するこ
とによって前記閉ループで囲まれた図形に関する特徴量
を抽出する特徴量算出手段とを備えた２値画像の特徴量
抽出装置。
【請求項２】前記特徴量算出手段が、輪郭画素の座標
の一次単項式を輪郭画素の閉ループについて線積分して
面積を求めるものである請求項１に記載の２値画像の特
徴量抽出装置。
【請求項３】前記特徴量抽出手段が、輪郭画素の座標
の一次単項式及び二次単項式を輪郭画素の閉ループにつ
いて積分した値を元に前記２値画像の重心位置を求める
ものである請求項１に記載の２値画像の特徴量抽出装
置。