JPH06337936A

JPH06337936A - 線検出方法およびその装置

Info

Publication number: JPH06337936A
Application number: JP5127641A
Authority: JP
Inventors: Tetsuo Tsuchiya; 徹雄土屋
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 1993-05-31
Filing date: 1993-05-31
Publication date: 1994-12-06
Anticipated expiration: 2010-11-01
Also published as: JPH07101455B2

Abstract

(57)【要約】【目的】直線検出時の演算回数を小とし処理時間を短縮
し、ρ−θ空間への投票回数に所望の線種に近いデータ
に比例した重みをつけ偽直線の検出を防止する。【構成】多値デイジタル量の１画面分の入力画像２１を
入力し、線の輪郭を表わすエッジ強度画像２２と、線の
方向を示すエッジ方向画像２３とを方向エッジ検出手段
１で生成する。入力画像２１より抽出すべき所望の線の
テクスチュアに対応する重みを持つ線種判定画像２４を
線種判定手段２に出力する。方向選択手段３でエッジ方
向画像２３の示す線の方向に対して予め定めた角度範囲
内の方向に該当する入力成分について１を、他は０とす
る選択方向マスク画像２５を出力する。線パラメータ決
定手段４でエッジ強度画像２２の内のある閾値以上で選
択マスク画像２５の値が１である成分につきρ−θ空間
への投票を行う。投票数は選手判定画像２４の値だけ重
みをつけ、投票数の最大なものを線信号２６として出力
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は線検出方法およびその装
置に関し、特に画像撮像手段などにより取得した画像中
の直線、たとえば、道路境界線などを検出する線検出方
法とその装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像中の線成分の検出を行う方法とその
装置において、たとえば、特開平３−１４２５７６号公
報に記載されているように、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換と
いう方法が用いられている。

【０００３】ハフ変換は、たとえば、森俊二、板倉栂
子，画像認識の基礎ＩＩ，３〜１９頁，オーム社，１９
９０年に記載されているように、画像中のある抽出点を
通る直線を前述の抽出点を中心として回転させ、単位回
転角度ごとに、前述の抽出点を通る直線に画面上のｘ−
ｙ座標の原点から垂線を引く。

【０００４】この垂線の長さをρとし、前述の垂線のｘ
軸からの傾き角をθとし、ρ−θ平面上に、前述の抽出
点を通り単位角度ずつ回転させて引いた直線について
の、ρとθとをプロットし、このρ−θ平面上に一つの
ハフ曲線を得る。

【０００５】以後、ρ−θ平面上にプロットすることを
パラメータ空間への投票と呼ぶ。

【０００６】ここで、ρ、θおよび抽出点の座標である
ｘとｙの間には、ρ＝ｘ・ｃｏｓθ＋ｙ・ｓｉｎθなる
関係があり、ρは計算により求めることができる。

【０００７】ある直線上に存在する複数の互いに異る抽
出点が、それぞれ作るハフ曲線は、ρ−θ平面上で一点
で交わるから、このような交点を見い出すことにより、
該当する直線を検出することができる。

【０００８】すなわち、一直線上に複数の抽出点が存在
する場合、各抽出点に対応するハフ曲線は一点で交わ
り、その交差回数は一直線上にのる複数の抽出点の数に
対応する。

【０００９】従って、ハフ曲線の交差回数について、ρ
−θ平面上で局所的にピークとなる点を求めれば、その
点についてのθとρとから直線を特定することができ
る。

【００１０】前述した特開平３−１４２５７６号公報の
装置においては、画像中の抽出点が検出したい先に属す
るものであるか否かを判定せずに、画像中の抽出点のす
べてについてパラメータ空間への投票を行っている。

【００１１】そのため、互いに異なる直線についてそれ
ぞれ選定した抽出点を結ぶ偽の直線を、求める直線とし
て検出してしまう場合を生じる。

【００１２】また、特開昭６１−１９０６８０号公報記
載のハフ変換演算回路では、対象となる抽出点が属する
線のグラジエント（勾配）方向に対して直交する方向
が、前述の抽出点を通り座標の原点から垂線を引くため
の直線の方向であると推定し、前述の抽出点を通りパラ
メータ空間に投票すべきρを算出すべき直線のｘ軸に対
する傾き角度θを抽出すべき直線のグラジエント方向に
直交する方向に対してαおよび−α（ただしαは予め定
めた一定角度）の範囲内に制限し、抽出点のそれぞれに
ついてのパラメータ空間へ投票するρの算出のための直
線の数を小とし、前述の特開平３−１４２５７６号記載
の画像処理方法での直線の抽出の際に生ずる恐れのある
偽の直線の検出の防止と、ρの算出の回数を小としてい
る。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】上述した従来の線検出
方法およびその装置の内で、先述した特開平３−１４２
５７６号公報記載の画像処理方法および特開昭６１−１
９０６８０号公報に記載されているハフ変換演算回路に
おいても、画像上の抽出点のすべてに対して処理を行う
必要があるために、パラメータ空間への投票のために求
めるρの数は非常に多く、そのためハフ変換の処理に多
くの時間を要するという問題点を有している。

【００１４】また、ハフ変換により抽出された直線が検
出したい線に属するか否かの判定は、特開平３−１４２
５７６号記載の画像処理方法では、特に成されておら
ず、特開昭６１−１９０６８０号公報に記載のハフ変換
演算回路では、抽出点を通る検出したい線のグラジエン
ト方向に対し抽出点を通りρを算出したい直線の方向の
範囲を制限しているだけであるため、一つの画像上に互
いに異なるタイプの属性に帰属する複数の線が存在する
ときには、これら属性の異なる線がそれぞれ通る抽出点
を結んだ偽の直線を検出してしまうことを防止すること
は困難であるという問題点を有している。

【００１５】本発明の目的は、検出したい線のタイプ
（たとえば、色、線の構成など）を別途指定し、このよ
うに指定された線に抽出点を通る検出すべき線のタイプ
が属するか否かを判定し、特定のタイプに属する線につ
いてのみ上述のハフ変換処理を行うことにより、ρの算
出回数を小とし、かつ偽の直線の検出を防止することの
できる線検出方法およびその装置を提供することにあ
る。

【００１６】

【課題を解決するための手段】本発明の線検出方法は、
ハフ変換を利用して入力画像中から線を検出する線検出
方法において、パラメータ空間へ投票する点を前記入力
画像から抽出し、前記点についてその方向を求め、前記
方向に対して予め定めた角度範囲内にあるものと前記角
度範囲外のものとを区分し、前記点についてその点が所
望のテクスチュアに近いものほど値が大なる重みを算出
し、前記点の内で前記角度範囲内にある点について前記
パラメータ空間への投票回数は前記重みを乗じたものと
し、前記パラメータ空間において投票数の極大値を与え
るパラメータを線のパラメータとして検出する処理によ
り構成されている。

【００１７】また、第２の発明の線検出装置は、ハフ変
換を利用して入力画像中から線を検出する線検出装置に
おいて、前記入力画像中の各点からエッジ強度を表わす
エッジ強度画像として検出し出力し、前記エッジの方向
をエッジ方向画像として検出し出力する方向エッジ検出
手段と、前記入力画像中の各点が所望のテクスチュアに
近いか否かに応じた重みづけを行った値を線種判定画像
として出力する線種判定手段と、前記エッジ方向画像の
内で予め定められた角度の範囲内にあるエッジについて
の値を投票権のあるエッジであることを示す選択マスク
画像として出力する方向選択手段と、前記選択マスク画
像に該当する前記エッジ画像をパラメータ空間へ投票す
るとき投票回数に前記線種判定画像の値による重みづけ
を行い投票しパラメータ空間への投票数の極大値を与え
るパラメータを線のパラメータとして出力するパラメー
タ決定手段とを備えて構成されている。

【００１８】

【実施例】次に、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。

【００１９】図１は本発明の線検出方法を適用した線検
出装置の一例を示すブロック図であり、図２は、図１中
に示されている線パラメータ決定手段４の詳細を示すブ
ロック図である。

【００２０】図１に示した線検出装置は、図示されてい
ない撮像手段により撮像され入力レベルに比例して多値
化されたディジタル信号である入力画像２１を入力とす
る方向エッジ検出手段１と、線種判定手段２とを備えて
いる。

【００２１】この線検出装置は、また、方向エッジ検出
手段１が出力するエッジ方向画像２３を入力とし、選択
方向マスク画像２５を出力する方向選択手段３と、線種
判定手段２の出力する線種判定画像２４と、前述した方
向エッジ検出手段１が出力するエッジ強度画像２２およ
び方向選択手段３が出力する選択方向マスク画像２５と
を入力とし、所望の線信号２６を出力する線パラメータ
決定手段４とを備えている。

【００２２】図３は図１に示されている線検出装置によ
る線検出の対象となる画像の一例を示す説明図である。

【００２３】図３中の線１０〜１２などが抽出の対象と
なるべき線である。図３の画像は、白線１０〜１２と白
線以外の線成分およびその他の部分の画像から成ってお
り、入力画像２１としては、１画面分の画像を複数のピ
クセルに分割し、これらのピクセルのそれぞれについて
多値化されたディジタル量であるＲＧＢカラー画像であ
ることを想定して以後の説明を行うが、入力画像２１は
これに限定されるものではない。

【００２４】１画像分の入力画像２１が方向エッジ検出
手段１に加えられると、方向エッジ検出手段１は、この
１画像中の線の部分のエッジの強度とその方向を画像中
の各ピクセルについて検出し一時記憶しておき、入力さ
れた１画像分に相当するエッジ強度画像２２とエッジ方
向画像２３とを出力する。

【００２５】エッジ強度画像２２は、入力画像２１のＲ
成分かＧ成分あるいはＢ成分の内の何れか一つの成分よ
り成る画像を選択し、後述するＳｏｂｅｌ演算子ｆ
₁（ｘ，ｙ）を用いて以下に示す式（１）に従った処理
を行ない、ｆ₁（ｘ，ｙ）を求め、求めたｆ₁（ｘ，
ｙ）の値を抽出点（ｘ，ｙ）のエッジ強度画像２２と
し、このような、ｆ₁（ｘ，ｙ）の値を１画面分の画像
の全ピクセルについて出力する。

【００２６】図４（Ａ）と図４（Ｂ）および図４（Ｃ）
は、Ｓｏｂｅｌ演算子を適用する入力画像２１の相隣り
合うピクセルと、各ピクセルに対する重みの値との関係
を示す説明図である。

【００２７】図４（Ａ）〜（Ｃ）においては、何れも入
力画像２１をｘ方向およびｙ方向に３分割した計９個の
互いに隣接するピクセルで形成される部分について、各
ピクセルを、図４（Ｃ）に示すように、左上隅のピクセ
ルＡを位置（ｘ−１，ｙ＋１）とし、上方でｘ方向に沿
って中間の位置のピクセルＢを位置（ｘ，ｙ＋１）と
し、上方で右端のピクセルＣを位置（ｘ＋１，ｙ＋１）
としている。

【００２８】以下同様にして、図４（Ｃ）に示すピクセ
ルＩの位置を（ｘ＋１，ｙ−１）とし、エッジ強度画像
２２の値であるｆ₁（ｘ，ｙ）の対象とする位置は図４
（Ｃ）中のピクセルＥであり、その位置は座標（ｘ，
ｙ）である。

【００２９】図４（Ａ）に示す各ピクセル位置に記入さ
れた数値は、以下に示されている式（１）の右辺の等号
に近い絶対値記号で囲まれた各項の入力画像２１の値ｆ
_o（ｘ，ｙ）に乗ずべき重みの値を示している。

【００３０】すなわち、位置（ｘ−１，ｙ＋１）にある
ピクセルＡに該当する入力画像の値ｆ_o（ｘ−１，ｙ＋
１）に乗ずべき重みの値は、図４（Ａ）の最上部の左端
の値である１であり、同様にして、図４（Ｃ）に示した
ピクセルＢに該当する入力画像２１の値であるｆ
_o（ｘ，ｙ＋１）に乗ずべき重みの値は図４（Ａ）より
２である、以下同様にして、各ピクセルＡからＥに該当
する入力画像２１の値に対して乗ずべき重みの値が、図
４（Ａ）に示されている。

【００３１】後述する式（１）の等号より遠い右辺の絶
対値記号で囲まれた各項に乗ずべき重みの値が図４
（Ｂ）に図４（Ａ）と同様な関係で示されている。

【００３２】たとえば、入力画像２１の内で、図４
（Ｃ）のピクセルＡに該当する値であるｆ_o（ｘ−１，
ｙ＋１）に対する重みの値は、図４（Ｂ）の左上隅の値
である−１である。

【００３３】ｆ₁（ｘ，ｙ）＝｜ｆ_o（ｘ−１，ｙ＋１）＋２・ｆ_o（ｘ，ｙ＋１）＋ｆ_o （ｘ＋１，ｙ＋１）−ｆ_o（ｘ−１，ｙ−１）−２・ｆ_o（ｘ，ｙ−１）−ｆ_o （ｘ＋１，ｙ−１）｜＋｜ｆ_o（ｘ＋１，ｙ＋１）＋２・ｆ_o（ｘ＋１，ｙ）＋ｆ_o（ｘ＋１，ｙ−１）−ｆ_o（ｘ−１，ｙ＋１）−２・ｆ_o（ｘ−１，ｙ）− ｆ_o（ｘ−１，ｙ−１）｜……………………………………………………（１）また、方向エッジ検出手段１は、対象とする位置を点
（ｘ，ｙ）とすれば、入力画像２１を基にして、エッジ
方向画像２３として、ｆ₂（ｘ，ｙ）を以下に示す式
（２）に従った処理を行い出力する。

【００３４】ｆ₂（ｘ，ｙ）＝［ｔａｎ^-1｛（（ｆ_o（ｘ＋１，ｙ）−ｆ_o（ｘ，ｙ））／（ｆ_o（ｘ，ｙ＋１）−ｆ_o（ｘ，ｙ））｝＋π／２］×（１８０／π）……… ……………………………………………………………………………………（２）上述した、線種判定手段２は、入力画像２１を基にし
て、所望の線種であるか否かを判定し、入力画像２１の
点（ｘ，ｙ）における値を前述したと同様にｆ_o（ｘ，
ｙ）とすれば、以下のように線種判定画像２４としてｆ
₃（ｘ，ｙ）を１画像分の入力画像２１の各ピクセルに
つき算出して出力する。

【００３５】ただし、以下の説明においては、線種とし
て白色の線を所望の線として判定するものとする。

【００３６】ここで、各ピクセルについての入力画像２
１の値は８ビット単位のデイジタル値であるとすると、
ＲＧＢ空間において理想的な白色は、ＲとＧおよびＢの
各画像についてすべて入力画像の値が２５５である場合
である。

【００３７】後述するｆ₃（ｘ，ｙ）を得るのに、上述
の理想的な白色のＲＧＢ空間での座標位置がＲＧＢ（２
５５，２５５，２５５）であるとする。入力画像２１の
内のＲ（赤）画像の値をｆ_r（ｘ，ｙ）とし、入力画像
２１の内のＧ（緑）画像の値をｆ_g（ｘ，ｙ）とし、入
力画像２１の内のＢ（青）画像の値をｆ_b（ｘ，ｙ）と
し、これらの値を、それぞれ座標上のｘとｙおよびｚの
値として、上述した座標上の位置であるＲＧＢ（２５
５，２５５，２５５）とのユークリッド距離を求め、求
めた距離をｆ₃（ｘ，ｙ）としている。

【００３８】線種判定画像２４の値であるｆ₃（ｘ，
ｙ）は以下に示す式（３）で与えられる。

【００３９】ｆ₃（ｘ，ｙ）＝２５５−ｓｑｒｔ［（ｆ_r（ｘ，ｙ）−２５５）²＋（ｆ_g （ｘ，ｙ）−２５５）²＋（ｆ_b（ｘ，ｙ）−２５５）²］…………………（３）ただし、ｆ₃（ｘ，ｙ）〈０のときは、ｆ₃（ｘ，ｙ）
＝０とする。

【００４０】図１中の方向選択手段３に、値ｆ₂（ｘ，
ｙ）を持つエッジ方向画像２３が１画像分入力される
と、一旦これを内部に記憶し、方向選択手段３は、入力
された１画像分の各ピクセルに対応して以下に示す式
（４）の演算を行いその結果であるｆ₄（ｘ，ｙ）を選
択方向マスク画像２５として出力する。

【００４１】ｆ₄（ｘ，ｙ）＝１…………………………………………………………（４）ただし、ｆ₂（ｘ，ｙ）〉θ−αで、かつ、ｆ₂（ｘ，
ｙ）〈θ＋αのとき。式（４）に示す値とし、その他の
場合はｆ₄（ｘ，ｙ）＝０とする。

【００４２】なお、上述のθとαの値を、検出したい線
に応じて、予め方向選択手段３に対して指定しておく。

【００４３】このようにして、予め選択したい線の方向
がある角度範囲にあるものの値を１とし、後述する線パ
ラメータ決定手段４により、パラメータ空間への投票の
際の投票権があるものとする処理を行なう。

【００４４】図１に示されている線パラメータ決定手段
４は、図２にその詳細なブロック図を示したように、エ
ッジ強度画像２２と選択方向マスク画像２５および線種
判定画像２４とを入力とし、エッジ強度画像２２を２値
化し２値エッジ画像２７として出力する２値化手段４１
と、２値エッジ画像２７と選択方向マスク画像２５との
論理積を取り方向選択２値エッジ画像２８として出力す
る論理積手段４２および線種判定画像２４と方向選択２
値エッジ画像２８を入力とし後述する線信号２６を出力
するパラメータ決定手段４３とを備えている。

【００４５】１画像分に相当するエッジ強度画像２２が
２値化手段４１に入力されると、２値化手段４１は、た
とえば、大津の２値化（高木幹雄，下田陽久，画像解析
ハンドブック，第５０３頁，東京大学出版会，１９９１
年）方法により閾値を算出し、入力されたエッジ強度画
像２２の値であるｆ₁がこの閾値を超過していれば値１
を持ち、ｆ₁がこの閾値以下であれば値０を持つ２値エ
ッジ画像２７を入力された１画像分のピクセルに相当す
る数だけ出力する。

【００４６】なお、平均値に対する閾値の与え方を予め
２値化手段４１に対して設定しておくことにより行う。

【００４７】論理積手段４２に、２値エッジ画像２７と
選択方向マスク画像２５とが１画像分入力されると、論
理積手段４２は、これらの値を記憶し、それぞれのピク
セルに該当する２値エッジ画像２７の値と選択方向マス
ク画像２５との論理積を取り、方向選択２値エッジ画像
２８としてパラメータ決定手段４３に出力する。

【００４８】パラメータ決定手段４３は、方向選択２値
エッジ画像２８と、線種判定画像２４とを１画像分に亘
り記憶し、方向選択２値エッジ画像２８について、θを
単位角度ずつ変化させて、すでに説明した従来例と同様
なρを求める。このρを求めたときの元の画像上の該当
座標位置（ｘ，ｙ）と等しい位置の線種判定画像２４の
値ｆ₃（ｘ，ｙ）が、たとえば、１０であれば、そのρ
とθの対の投票の度数を１０として投票を行いその結果
を該当するρとθの対と対応して記憶する。

【００４９】すなわち、算出したρとθの対に対応する
元の画像上の座標（ｘ，ｙ）における線種判定画像２４
の値ｆ₃（ｘ，ｙ）の値を度数１に乗じた値を上述のρ
とθの対の度数とし累算して記憶する。

【００５０】このようにして、元の画像の１画面分につ
いての処理を行ってから、同一の点（ρ，θ）に一致す
る度数が最大となる点のρとθの値を抽出して線信号２
６として外部へ出力する。

【００５１】なお、上述の度数が極大となるρとθの対
を抽出して線信号２６として出力させてもよい。

【００５２】なお、以上の説明においては、線種判定手
段２において、検出すべき線を白線とし、式（３）を用
いた処理を行っているが、所望の線が白色以外であれ
ば、検出しようとする線のテクスチュアに応じて、式
（３）の内容を変更すればよい。

【００５３】

【発明の効果】以上説明したように、本発明の線検出方
法およびその装置は、パラメータ空間に投票すべきθの
値の範囲を抽出しようとする線に応じて限定するとこと
によりρの算出回数を小とするとともに、検出しようと
する線のテクスチュアに応じた線種判定手段を設け、所
望の線種に合致する程度に応じた重みを与えパラメータ
空間への投票を行なうことにより偽の直線の検出を防止
することができるという効果を有している。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の線検出方法を適用した線検出装置の一
実施例を示すブロック図である。

【図２】図１に示されている線パラメータ決定手段の詳
細を示すブロック図である。

【図３】本発明の装置が対象とする画像の一例を示す説
明図である。

【図４】Ｓｏｂｅｌ演算子を適用する入力画像２１の相
隣り合うピクセルと、各ピクセルに対する重みの値との
関係を示す説明図である。

【符号の説明】

１方向エッジ検出手段２線種判定手段３方向選択手段４線パラメータ決定手段４１２値化手段４２論理積手段４３パラメータ決定手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】ハフ変換を利用して入力画像中から線を
検出する線検出方法において、パラメータ空間へ投票す
る点を前記入力画像から抽出し、前記点についてその方
向を求め、前記方向に対して予め定めた角度範囲内にあ
るものと前記角度範囲外のものとを区分し、前記点につ
いてその点が所望のテクスチュアに近いものほど値が大
なる重みを算出し、前記点の内で前記角度範囲内にある
点について前記パラメータ空間への投票回数は前記重み
を乗じたものとし、前記パラメータ空間において投票数
の極大値を与えるパラメータを線のパラメータとして検
出することを特徴とする線検出方法。
【請求項２】ハフ変換を利用して入力画像中から線を
検出する線検出装置において、前記入力画像中の各点か
らエッジ強度を表わすエッジ強度画像として検出し出力
し、前記エッジの方向をエッジ方向画像として検出し出
力する方向エッジ検出手段と、前記入力画像中の各点が
所望のテクスチュアに近いか否かに応じた重みづけを行
った値を線種判定画像として出力する線種判定手段と、
前記エッジ方向画像の内で予め定められた角度の範囲内
にあるエッジについての値を投票権のあるエッジである
ことを示す選択マスク画像として出力する方向選択手段
と、前記選択マスク画像に該当する前記エッジ画像をパ
ラメータ空間へ投票するとき投票回数に前記線種判定画
像の値による重みづけを行い投票しパラメータ空間への
投票数の極大値を与えるパラメータを線のパラメータと
して出力するパラメータ決定手段とを備えることを特徴
とする線検出装置。