JPH0644291B2 - 画像処理装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は画像処理装置に関するもので、無人走行車両の
制御や被観測物体の動作のリアルタイムな認識などに使
用される。

〔従来の技術〕

例えば無人走行ロボットや自動走行車両を制御する場合
には、進行路にあらかじめ表示された識別ラインや、道
路のセンターラインあるいは路肩ラインの画像をカメラ
で取り込み、リアルタイムで画像処理する必要がある。
第２０図は画像による道路の認識を説明するためのもの
で、同図（ａ）はカメラで取り込んだ画像、同図（ｂ）
は同図（ａ）のうち輝度（もしくはその変化割合など）
の高い画素を黒点で示した図である。

同図（ａ）に示す通り、カメラ画像１には水平線２の無
限遠方向に延びる道路３が写っており、この道路３の両
側には路肩ライン４が描かれ、中央部にはセンターライ
ン５が描かれている。ここで、道路３の路肩ライン４お
よびセンターライン５は他の部分に比べて輝度が高く、
従って同図（ｂ）ではこれらの部分にドット４′，５′
が連続して現れることになる。このようなカメラ画像１
において、道路３の進行方向および曲り形状などを認識
するためには、同図（ｂ）においてドット４′を結ぶ曲
線の近似直線Ｌ_１，Ｌ_２，Ｌ_３などを認識すればよい。

従来から、このような近似直線Ｌを求める手法として、
Ｈｏｕｇｈ（ハフ）変換と呼ばれる手法が知られている
（例えば米国特許第３０６９６５４号）。これを第２１
図ないし第２３図により説明する。第２１図（ａ）に示
すように、ｘ−ｙ座標系で示される原画像において処理
対象点Ｐ（ｘ_ｐ，ｙ_ｐ）が存在するとき、この点Ｐを通
る直線ｌ（ｌ_ａ，ｌ_ｂなど）は無限に描くことができ
る。そして、この直線ｌ_ａ，ｌ_ｂ，…に直交し原点Ｏ
（０，０）を通る直線についても、直線ｌ_ａ，ｌ_ｂ，…
ごとに１本づつ描くことができる。ここで、原点Ｏ
（０，０）を通る直線について、直線ｌ（ｌ_ａ，ｌ_ｂな
ど）までの長さをρ（ρ_ａ，ρ_ｂなど）とし、ｘ軸とな
す角をθ（θ_ａ，θ_ｂなど）とすると、この原点を通る
直線の上記ρ，θは、同図（ｂ）にような正弦曲線（サ
インカーブ）すなわちＨｏｕｇｈ曲線として表現され
る。ここにおいて、原点Ｏ（０，０）と処理対象点Ｐ
（ｘ_ｐ，ｙ_ｐ）の距離ρ_maxは、この処理対象点に関す
る上記のρ（ρ_ａ，ρ_ｂ，…）中で最も長く、 ρ_max＝（ｘ_ｐ ^２＋ｙ_ｐ ^２）^1/2 となり、θ＝０のときにはρ_０＝ｘ_ｐとなる。

次に、第２２図（ａ）にように直線Ｌ上に並ぶ３点Ｐ_１
〜Ｐ_３について、第２１図のＨｏｕｇｈ変換を適用する
と、点Ｐ_１について上記サインカーブ（Ｈｏｕｇｈ曲
線）は第２２図（ｂ）の点線のようになり、点Ｐ_２につ
いてのサインカーブは同図（ｂ）の一点鎖線のようにな
り、点Ｐ_３についてのサインカーブは同図（ｂ）の二点
鎖線のようになる。ここで、同図（ｂ）のサインカーブ
のピーク（ρ_１，θ_１）、（ρ_２，θ_２）および
（ρ_３，θ_３）はそれぞれ同図（ａ）の原点Ｏ（０，
０）と点Ｐ_１，Ｐ_２，Ｐ_３の間の距離ρ_１〜ρ_３と、ｘ
軸とのなす角θ_１〜θ_３とに対応する。

第２２図（ｂ）において、３つのＨｏｕｇｈ曲線（サイ
ンカーブ）が交叉する点に着目すると、ここは座標が
（ρ_ｔ，θ_ｔ）となっており、これは同図（ａ）の直線
Ｌと直交する原点Ｏ（０，０）を通る直線のρ_ｔ，θ_ｔ
と等しくなっている。従って、このようなサインカーブ
の交叉点を求めれば、原画像のｘ−ｙ直交座標系におい
て描かれるドット（黒点）の間の曲線の近似直線（但
し、第２２図ではこの曲線と近似直線が一致している）
を求めることができる。

これを第２３図により説明すると、まず同図（ａ）にお
いてｘ−ｙ座標面（原画像面）にＨｏｕｇｈ変換すべき
ドット（処理対象点）が多数存在し、これらは曲線上に
並んでいるとする。ここで、同図（ａ）中において、ド
ット間を結ぶ曲線には３本の近似直線Ｌ_１，Ｌ_２，Ｌ_３
を描くことができる。従って、このドットの全てについ
て第２１図のようなサインカーブへの変換（Ｈｏｕｇｈ
変換）を実行すると、第２１図（ｂ）のようなサインカ
ーブの交叉点が３ヶ所を中心にして得られることにな
る。この交叉点の座標は、第２３図（ａ）に示す
（ρ_t1，θ_t1）、（ρ_t2，θ_t2）および（ρ_t3，θ_t3）
であり、従ってこれをρ，θ，Ｈの座標系においてＨを
交叉点の出現頻度として表わすと、同図（ｂ）の如くに
なる。従って、前述の第２０図（ｂ）のような道路３の
路肩ライン４に対応する曲線の近似直線Ｌ_１〜Ｌ_３は、
第２３図（ｂ）におけるＨ（交叉点の出現頻度）のピー
クにおけるρ，θの値によって求めることが可能にな
る。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、前述のようなＨｏｕｇｈ変換の手法は、
高速かつリアルタイムな画像処理に適用することは容易
でなかった。なぜなら、第２１図においてデータとして
与えられる原画像中の処理対象点Ｐの座標値（ｘ_ｐ，ｙ
_ｐ）にもとづき、Ｈｏｕｇｈ曲線（サインカーブ）を求
めるために、原点から直線ｌまでの距離を求めようとす
ると、 ρ＝ｘ_ｐ・sinθ＋ｙ_ｐ・cosθ …（１） を実行しなければならず、例えばθを５１２分割にする
と三角関数の計算を１０２４回、乗算を１０２４回、加
算を５１２回実行しなければならない。そして、計算対
象となる原画像が例えば５１２×５１２の画素から構成
されているとすると、全体の計算回数は極めて膨大なも
のとなり、通常のプロセッサで処理すると処理時間が著
しく長くなってしまう。

もちろん、上記（１）式において必要とされるsinθお
よびcosθの値をＲＯＭ等に格納しておき、計算所要時
間を短くすることも可能である（例えば、「実時間Ｈｏ
ｕｇｈ変換プロセッサ」昭和６０年電子通信学会情報シ
ステム部門全国大会、Ｎｏ．９２あるいは「ＲＯＭを用
いたＨｏｕｇｈ変換ハードウェア」昭和６２年電子情報
通信学会創立７０周年記念総合全国大会、Ｎｏ．１５８
７）。しかしながら、このようにすると大容量のＲＯＭ
が必要となり、またそのアクセス時間も無視できない。
さらに、このように三角関数のデータをＲＯＭ化して
も、（１）式の計算における乗算回数は従前のままであ
り、加算時間に比べて乗算時間がかなり長いことを考慮
すると、根本的な解決とはなりえない。

一方、上記の文献「ＲＯＭを用いたＨｏｕｇｈ変換ハー
ドウエア」を別の観点から検討すると、ここでは上記
（１）式の演算を行なう演算部を並列化することによ
り、全体としての信号処理の高速化を図っている。しか
しながら、このようにするとsinθ、cosθを求めるため
のメモリテーブル（ＲＯＭ）は演算部の並列接続した数
だけ必要になり、ハードウェア上でシステムが極めて大
規模なものになってしまう。

このため、高速度で走行する車両を画像データにもとづ
きリアルタイム制御したり、高速運動する被観測物体を
画像データにもとづきリアルタイムに認識したりするこ
とは、ほとんど不可能であった。また、演算部の並列化
などにより高速化を図ろうとすると、ハードウェアの大
型化は避けることができなかった。

そこで本発明は、画像データの処理を高速度でリアルタ
イムに実行することが可能であるだけでなく、ハードウ
ェアを小型化することが可能な画像処理装置を提供する
ことを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

本発明に係る第１の画像処理装置は、撮像手段によって
取り込まれた原画像上の複数の処理対象点から、これら
処理対象点を結ぶ曲線を分別、抽出する画像処理装置で
あって、次の各要素を備えている。

すなわち、処理対象点に対してＨｏｕｇｈ変換を実行す
ることにより、該処理対象点を通る直線群を示す正弦曲
線として表されるＨｏｕｇｈ曲線上の各点の座標を求め
る処理について、該Ｈｏｕｇｈ曲線上の任意の点を示す
角度情報を、該処理を開始する基準となる処理値として
決定する初期値演算手段と、このＨｏｕｇｈ曲線を各処
理対象点のそれぞれについて求める手段であって、同一
構成のＤＤＡ演算要素を複数直列接続して構成され、こ
れら各ＤＤＡ演算要素において、１つの処理対象点につ
いて初期値から順次にＨｏｕｇｈ曲線上の所定角度ごと
の各点の座標をそれぞれ演算するＤＤＡ演算手段と、予
め各ＤＤＡ演算要素ごとに設けられ、これらＤＤＡ演算
要素から得られた各点の座標を所定角度に対応させて記
憶する記憶手段と、この記憶手段の記憶内容にもとづい
て得られる上記複数の処理対象点ごとのＨｏｕｇｈ曲線
の交点から、処理対象点を結ぶ曲線を分別、抽出する手
段とを備えることを特徴とする。

また、本発明に係る第２の画像処理装置は、撮像手段に
よって取り込まれた原画像上の複数の処理対象点を結ぶ
曲線であって、撮像対象の各エッジをこの画像上で近似
する直線を導出する画像処理装置であって、次の各要素
を備えている。

すなわち、処理対象点に対してＨｏｕｇｈ変換を実行す
ることにより、処理対象点を通る直線群を示す正弦曲線
として表されるＨｏｕｇｈ曲線と等価な近似円であっ
て、α−β直交座標系で描かれるこの近似円の円周上の
各点の座標を求める処理の初期値の座標（α_０，β_０）
を演算する初期値演算手段と、このα−β直交座標系で
描かれる近似円の円周上の一点の座標を（α_ｉ，β_ｉ）
とし、円周上の次の点の座標（α_i+1，β_i+1）までの回
転角をεとしたとき（但し、ｉは正の整数）に、各処理
対象点ごとに α_i+1＝ｆ_α（α_ｉ，β_ｉ，ε） β_i+1＝ｆ_β（α_ｉ，β_ｉ，ε） となる回転運動漸化式を、初期値の座標（α_０、β_０）
から所定回転角ごとに順次にパイプライン方式で演算す
るＤＤＡ演算手段と、このＤＤＡ演算手段により順次に
演算されたそれぞれの結果のうち、少なくともβ_ｉの値
を所定回転角度に対応させて記憶する記憶手段と、この
記憶手段の記憶内容にもとづいて得られる前記複数の処
理対象点ごとのＨｏｕｇｈ曲線の交点から、前記近似直
線を導出する近似直線導出手段とを備えることを特徴と
する。

〔作用〕

本発明の構成によれば、同一構成のＤＤＡ演算回路（演
算要素）を単に直列接続するだけで簡単に演算部を形成
でき、演算に際してメモリテーブルなどを参照すること
が不要であるので、構成が著しく簡単かつ小型になる。
また、パイプライン方式で回転運動漸化式を実行するよ
うに演算回路を構成することで、計算を高速化すること
が可能になる。

〔実施例〕

以下、添付図面の第１図ないし第１９図にもとづいて、
本発明の実施例を説明する。なお、図面の説明において
同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略す
る。

第１図は実施例に係る画像処理装置の全体構成を示すブ
ロック図である。同図において、カメラ１１は処理対象
物（例えば道路、高速移動物体など）を撮像して原画像
を取り込むもので、この画像信号は信号入力部１２でデ
ィジタル化されてエッジ検出部１３に送られる。エッジ
検出部１３は後に詳述するように画像信号のエッジを抽
出して濃淡をもったエッジ化データとし、例えば５１２
×５１２個の画素信号（エッジ化画素信号）として多値
化メモリ１４に送る。多値化メモリ１４は画素ごとにエ
ッジ化データを記憶し、一画面のスキャンが終了するご
とにエッジ化データをＤ／Ａ変換部１５に送り、これは
アナログ信号としてＣＲＴディスプレイ１６に与えられ
る。従って、このエッジ化データはＣＲＴディスプレイ
１６で表示される。

一方、エッジ検出部１３から出力されるエッジ化画素信
号は前処理部１７に与えられ、後に詳述するような前処
理が施されたエッジ化画素信号は初期値演算部４０を介
してＤＤＡ演算部１８に与えられる。ＤＤＡ演算部１８
はｎ個のＤＤＡ演算回路１８_０〜１８_n-1を有して構成
され、これらは互いに直列接続されている。そして、Ｄ
ＤＡ演算部１８の出力側には近傍フィルタ１９とソーテ
ィング部２０が接続され、これによって近傍フィルタリ
ング処理とソーティング処理（後に詳述）がされるよう
になっている。なお、上記の回路要素はＶＭＥバス２１
を介してＣＰＵ２２に接続され、信号処理動作の制御や
処理タイミングの同期がとられている。また、前処理部
１７、ＤＤＡ演算部１８および近傍フィルタ１９はＶＭ
Ｅバス２３を介して互いに接続され、ＤＤＡ演算結果の
転送や濃淡値データの転送の同期制御がなされている。

次に、第１図に示す画像処理装置に要部の詳細な構成を
説明する。

第２図はその構成図で、第１図中の前処理部１７、初期
値演算部４０、ＤＤＡ演算部１８および近傍フィルタ１
９に対応している。図示の通り、前処理部１７はＦＩＦ
Ｏ(First-In First-Out)ボード１７′により実現され
る。ＦＩＦＯ１７′は処理対象点のＸ−Ｙ平面での座標
値（Ｘ_ｐ，Ｙ_ｐ）をアドレス信号として入力すると共
に、エッジ化された濃淡値データＤ_Ｉをデータ信号とし
て入力する。そして、後述のようにこのＦＩＦＯ１７′
は、Ｘ−Ｙ座標からｘ−ｙ座標への座標交換と、１また
は複数のウィンドウ設定と、所定レベルでの閾値処理と
を行ない、結果をＦＩＦＯ方式に従って順次に出力す
る。

第１図に示す初期値演算部は、２個のフリップフロップ
（Ｆ／Ｆ）４１，４２と初期値演算回路４３を有し、Ｆ
／Ｆ４１は処理対象点Ｐのｘ−ｙ座標における座標値
（ｘp，ｙ_ｐ）を一時的に格納し、Ｆ／Ｆ４２は処理対
象点Ｐの濃淡値データＤ_Ｉを一時的に格納する。そし
て、初期値演算回路４３は座標値（ｘp，ｙp）にもとづ
いて、α−β直交座標系における初期値の座標（α_０，
β_０）を演算し、回転運動漸化式の演算を可能にする。

第１図に示す各段のＤＤＡ演算回路１８_０〜１８
_n-1は、第２図に示す通りそれぞれ３個のフリップフロ
ップ（Ｆ／Ｆ）３１，３２，３３を有し、Ｆ／Ｆ３１は
アドレス信号α_０〜α_n-1，β_０〜β_n-1をそれぞれ一時
的に格納し、Ｆ／Ｆ３２は濃淡値データＤ_Ｉをそれぞれ
一時的に格納し、Ｆ／Ｆ３３はＲＡＭ３４（ＲＡＭ_０〜
ＲＡＭ_n-1）のそれぞれから読み出されたヒストグラム
データＤ_M0〜Ｄ_M(n-1)を一時的に格納する。ＤＤＡ３７
（ＤＤＡ_０〜ＤＤＡ_n-1）はそれぞれ後述の回転運動漸
化式を一回転角ごとに演算するもので、それぞれアドレ
ス信号α_ｉ，β_ｉを入力してアドレス信号α_i+1，β_i+1
を出力する。加算器であるＡＤＤ３５（ＡＤＤ_０〜ＡＤ
Ｄ_n-1）はＦＩＦＯ１７′からの濃淡値データＤ_Ｉと、
ＲＡＭ３４からのヒストグラムデータＤ_M0〜Ｄ_M(n-1)の
それぞれの加算を行なうもので、その出力はバッファ３
６で一時的に保存された後に、ＲＡＭ_０〜ＲＡＭ_n-1の
それぞれに送られる。タイミングコントローラ２５はこ
れら回路要素における信号処理のタイミング制御を行な
うもので、タイミングパルスφ_ｓ，φ_ａ〜φ_ｅを出力す
る。そして、図示しないコマンド／ステータス・インタ
フェース（Ｉ／Ｆ）に接続されている。

次に、第１図および第２図に示す画像処理装置の全体的
動作の概要を、第３図により説明する。

第３図はこれを説明するフローチャートである。まず、
カメラ１１で取り込んだ原画像上の処理対象点ごとの画
素信号を信号入力部１２を介して入力し（ステップ１０
２）、エッジ検出部１３でエッジ検出を行なって（ステ
ップ１０４）エッジ化データを前処理部１７へ入力する
（ステップ１０６）。以上のステップ１０２〜１０６の
処理は、画素信号が入力されるごとに繰り返され、結果
（エッジ化データ）は順次に信号の前処理部１７にディ
ジタルデータとして送られる。

前処理部１７では所定（後述）の前処理（ステップ１０
８）を実行し、処理の終ったデータを初期値演算部４０
へ送っていく（ステップ１１０）。この前処理について
も、エッジ化データが与えられるごとに順次に送り返さ
れることになる。

次に、Ｈｏｕｇｈ曲線（サインカーブ）を求めるための
回転運動漸化式の演算が、後に説明する如くＤＤＡ演算
として実行される（ステップ１１２）訳であるが、この
演算に先立って、初期値の演算がステップ１１１におい
て実行される。そして、このＤＤＡ演算部１８における
演算は処理すべき一画面（原画像面）の画素信号のう
ち、前処理部１７でウィンドウ外あるいは閾値以下のも
のとして除かれた画素以外の全ての処理が終了するまで
継続され（ステップ１１４）、終了したらＨｏｕｇｈ曲
線の交点に関して後述のフィルタリング処理（ステップ
１１６）とソーティング処理（１１８）が近傍フィルタ
１９およびソーティング部２０で実行され、最終的な結
果として原画像上の処理対象点をつなぐ曲線の近似直線
が求められることになる。

次に、エッジ検出部１３におけるエッジ検出の手法およ
びエッジ化データについて、第４図により説明する。

いま、カメラ１１で取り込まれた原画像が第４図（ａ）
のようになっているとし、図中の符号８で示すラインを
ｘ′座標で取り出してみると、輝度Ｓをアナログ的に示
せば同図（ｂ）のようになっている。すなわち、道路３
の外側部は輝度が低く道路３および路肩も輝度が低い
が、路肩ライン４は輝度が非常に高い。ここで、第４図
（ｂ）のような輝度分布は、実施例では例えば２５６階
調のディジタルデータとして認識されるが、道路の形状
を正確に認識するためには、このような輝度そのものの
分布の把握では十分ではない。

そこで、信号入力部１２を介して得られた画素信号の輝
度Ｓを座標ｘ′で微分（ｄＳ／ｄｘ′）して輝度の変化
割合として把握すると、第４図（ｃ）ようにエッジが明
瞭になり、これを絶対値｜ｄＳ／ｄｘ′｜で示すと同図
（ｄ）のようになり、路肩ライン４のエッジを明瞭に認
識するためのエッジ化データ（ディジタルデータ）がエ
ッジ検出部１３により得られる。このエッジ検出部１３
からのエッジ化データについては、次のステップにおい
て前処理部１７で所定の前処理が施される。

第５図は前処理部１７（ＦＩＦＯ１７′）における前処
理を説明するためのフローチャートである。

まず、第４図のようにして得られたエッジ化データがエ
ッジ検出部１３から前処理部１７に入力され（ステップ
１２２）、これがあらかじめ設定されたウィンドウ内の
ものであるか否か判定される（ステップ１２４）。この
ウィンドウは、例えば第４図（ａ）で符号９により示す
如く設定される。ここで、ウィンドウ９の内側のエッジ
化データであるか否かは、そのデータ（処理対象点Ｐ）
のＸ−Ｙ座標面における座標値（Ｘ_ｐ，Ｙ_ｐ）により判
定でき、ウィンドウ９内のエッジ化データについての
み、次のステップ１２６が実行される。

ステップ１２６では、ウィンドウ９内のエッジ化データ
が所定の閾値（スレッショルドレベル）以上であるか否
かが、例えばＦＩＦＯ１７′に付設されたルックアップ
テーブル（ＬＵＴ）を用いてディジタル的に判定され
る。すなわち、第６図に示すように、ＬＵＴを設けない
ときはＦＩＦＯ１７′の入力データと出力データは１対
１で対応している（同図（ａ）図示）が、ＬＵＴを用い
てスレッショルドレベルを例えばＩ_thに設定すると、入
力データがＩ_th以下のときは出力データは０（ゼロ）に
なる。なお、このエッジ化データに含まれる濃淡値デー
タを２５６階調で把えたときには、スレッショルドレベ
ルＩ_thは０〜２５５の間で任意に設定可能である。この
閾値をアナログ的に示せば、例えば第４図（ｄ）で点線
にて示すように設定されるので、ステップ１２６で処理
された後のデータは、主として原画像中の路肩ライン４
およびセンターライン５に対応したデータ（ディジタル
データ）となる。このため、後述の信号処理をすべきデ
ータが主要なもの（例えば道路の路肩ラインやセンター
ラインに対応したもの）だけになるので、ノイズ成分に
影響されることがなくなり、また全体の処理速度を高速
化できる。

次に、ステップ１２８で座標変換が行なわれる。すなわ
ち、第４図（ａ）に示すＸ−Ｙ座標からｘ−ｙ座標への
変換がなされる。これにより、原画像における処理対象
点の座標（Ｘ_ｐ，Ｙ_ｐ）はｘ−ｙ座標系における座標
（ｘ_ｐ，ｙ_ｐ）に変換される。以上の処理により、Ｈｏ
ｕｇｈ変換をするための前処理が終了する。

なお、第５図においてステップ１２４〜１２８の順序は
異なっていてもよい。例えば、ステップ１２８の座標変
換を最初に行なうようにしてもよいが、データ処理に要
する時間を考慮すると、第５図に示す順序で行なうのが
最も好ましいと考えられる。

次に、本実施例におけるＨｏｕｇｈ変換の適用につい
て、第７図および第８図を参照して具体的に説明する。

第７図（ａ）に示す点Ｐ（ｘ_ｐ，ｙ_ｐ）についてＨｏｕ
ｇｈ曲線（サインカーブ）を求めると、これが同図
（ｃ）のようになることは、既に第２１図で説明した通
りである。ところで、このようなサインカーブの軌跡が
同図（ｂ）のような円運動の軌跡に置き換えられること
も、三角関数の定理より容易にわかる。言い換えれば、
同図（ａ）の点Ｐ（ｘ_ｐ，ｙ_ｐ）についてのＨｏｕｇｈ
変換を実行して同図（ｃ）のＨｏｕｇｈ曲線を求めるこ
とは、同図（ｂ）のような円運動の円周の軌跡を求める
ことと等価である。ここで、同図（ｂ）の円は半径Ｒが Ｒ＝ρ_max＝（ｘ_ｐ ^２＋ｙ_ｐ ^２）^1/2 …（２） であり、円運動を点Ｐ（ｘ_ｐ，ｙ_ｐ）から開始するとす
ると、その初期値θ_ｄは θ_ｄ＝π／２−θ_max 但し、tanθ_max＝ｘ_ｐ／ｙ_ｐ …（３） である。

本発明者はこのような事実に着目し、第７図（ｂ）の円
を描くに際して円運動の漸化式を適用し、第７図（ａ）
の点Ｐ（ｘ_ｐ，ｙ_ｐ）の同図（ｃ）へのＨｏｕｇｈ変換
を簡単に行ないうる手法を見出した。ここで、上記の円
運動の漸化式によれば、α−β直交座標系で座標
（α_ｉ，β_ｉ）として表わされる一点から一回転角εだ
け進んだ点の座標（α_i+1，β_i+1）は、ｉを正の整数と
するときに α_i+1＝ｆ_α（α_ｉ，β_ｉ，ε） β_i+1＝ｆ_β（α_ｉ，β_ｉ，ε） …（４） として求められる。

この（４）式の具体的内容としては、従来からいくつか
のものが知られており、例えば回転角εを ε＝２^-m（ｒａｄ）（但し、ｍ＝０，１，２，…）とし
たときに α_i+1＝α_ｉ−２^-mβ_ｉ β_i+1＝２^-mα_ｉ＋β_ｉ …（５） あるいは α_i+1＝α_ｉ−２^-mβ_ｉ β_i+1＝２^-mα_ｉ＋β_ｉ（１−２_-m） …（６） とするものなどがある。また、より精度が高く計算が容
易なものとして本発明者が見出したものとして、 α_i+1＝α_ｉ（１−２^-2m-1）−２^-mβ_ｉ β_i+1＝２^-mα_ｉ＋β_ｉ（１−２_-2m-1） …（７） あるいは α_i+1＝α_ｉ（１−２^-2m-1）＋β_ｉ（−２^-m＋ε^-3m／
６） β_i+1＝α_ｉ（２_-m＋ε^-3m／６）＋β_ｉ（１−
２^-2m-1） …（８） などを用いてもよい。

そこで、上記（７）式の漸化式を適用するとして、第２
図の回路の具体的な動作説明に先立ち、この演算方法を
具体的に説明する。

第８図はそのフローチャートである。まず、第５図に従
ってＦＩＦＯ１７′により前処理がされたデータを入力
し（ステップ１３２）、回転運動漸化式の演算のための
初期値（α_０，β_０）を求める。第７図において処理対
象点Ｐ（ｘ_ｐ，ｙ_ｐ）から任意の位置（角度）θ′（＝
θ_０）（ｒａｄ）から円運動をスタートするとすると、 α_０＝−ｘ_ｐsinθ′＋ｙ_ｐcosθ′ β_０＝ｘ_ｐcosθ′＋ｙ_ｐsinθ′ …（９） となる。この（α_０，β_０）は初期値演算部４０で計算
され、ＤＤＡ演算部１８にアドレス信号として与えられ
る。初期値演算部４０では、上記のsinθ′，cosθ′の
値をあらかじめＲＯＭ（図示せず）に記憶しておき、こ
れらのデータを参照しながら加算器、乗算器（共に図示
せず）を用いて（９）式の演算を行なえばよい。ここに
おいて、（９）式の演算は回転運動漸化式の演算に比べ
て計算回数が多く、複雑でもあるが、１個の処理対象点
（ｘ_ｐ，ｙ_ｐ）に関して１回の演算を行なうだけである
ので、全体の演算時間はあまり増加させることがなく、
ハードウェアもあまり大きくならない。なお、処理対象
点Ｐ（ｘ_ｐ，ｙ_ｐ）から円運動をスタートさせるとき
は、この初期値演算は不要である。

次に、上記の（９）式によるβ_０の値をＲＡＭ_０に記憶
した後に、（７）式によりα_１，β_１を求める。これ
は、（９）式で求めたα_０，β_０を（７）式に代入すれ
ばＤＤＡ_０の出力から求めることができ（ステップ１３
６）、ＤＤＡ_１，ＤＤＡ_２，ＤＤＡ_３，…における計算
の終了ごとに結果（β_１，β_２，β_３，…）を順次にＲ
ＡＭ_１，ＲＡＭ_２，ＲＡＭ_３…に記憶しておく（ステッ
プ１３８）。一方、このステップ１３６とステップ１３
８の間で濃淡値データの累積を行なっていく。すなわ
ち、ＲＡＭ３４（ＲＡＭ_ｉ）から読み出されたヒストグ
ラムデータＤ_MiとＦＩＦＯ１７′からの濃淡値データＤ
_Ｉを加算し、これをＲＡＭ_ｉに再び記憶していく（ステ
ップ１３７）。

そして、円を一周するまでこの計算を一回転角εごとに
繰り返し（ステップ１４０）、一周したら原画像上の１
つの処理対象点についてのＨｏｕｇｈ曲線が、上記によ
って記憶したβ_０，β_１，β_２，β_３，…の値とθ_０，
θ_１，θ_２，…の値（回転角ε）より求められるだけで
なく、濃淡値データによる重み付けの結果（ヒストグラ
ムデータＤ_M0，Ｄ_M1，…Ｄ_M(n-1)）も求められる。以
下、第８図に示す処理を原画像上の全ての処理対象点に
ついて実行すると、濃淡値データで重み付けがされた複
数のＨｏｕｇｈ曲線がρ−θ座標系で求められることに
なり、これらは第２２図（ｂ）のような交叉点を有する
ことになる。

次に、第８図のフローチャートに示す動作を、第２図を
参照してより具体的に説明する。

まず、第８図のステップ１３２におけるデータの入力
は、第２図のＦＩＦＯ１７′からタイミングコントロー
ラ２５にレディ信号が入力され、次いでリードストロー
ブ信号がタイミングコントローラ２５からＦＩＦＯ１
７′に入力された後に、処理対象点Ｐの座標（ｘ_ｐ，ｙ
_ｐ）がＦ／Ｆ４１に格納され、その点Ｐでの濃淡値デー
タＤ_ＩがＦ／Ｆ４２に格納されることでなされる。そし
て、タイミングコントローラ２５からのタイミングパル
スφ_ｓに同期して（ｘ_ｐ，ｙ_ｐ）がＦ／Ｆ４１から送出
され、初期値演算部４０で処理対象点Ｐの座標値
（ｘ_ｐ，ｙ_ｐ）から漸化式演算の初期値（α_０，β_０）
が求められる。

ステップ１３６の漸化式の演算は、初期値演算回路４３
からの出力をアドレス信号α_０，β_０としてＦＩＦＯ１
７′からＦ／Ｆ３１に入力し、かつ処理対象点Ｐの濃淡
値データＤ_ＩをＦ／Ｆ４２からＦ／Ｆ３２に入力するこ
とで行なわれる。ここで、このＦ／Ｆ３１，３２へのア
ドレスおよびデータ入力は、タイミングコントローラ２
５からのタイミングパルスに同期してなされる。そし
て、タイミングパルスφ_ａの立ち上り又は立ち下りに同
期して、Ｆ／Ｆ３１のアドレス信号α_０，β_０は最初の
ＤＤＡ_０（３７）に入力される。

このＤＤＡ_０では、第８図のステップ１３６の処理がな
される。すなわち、前述の（７）式に従った漸化式の演
算が実行され、演算結果（アドレス信号α_１，β_１）は
次のＤＤＡ_１（図示せず）に送られる。ここにおいて、
上記漸化式（７）において、基本的には三角関数の計算
や乗算などは含まれておらず、またメモリテーブル（Ｒ
ＯＭ）の参照なども不要であるので、演算を容易かつ迅
速に行なうことができる。そして、これらは円運動を行
なわせるにあたって、十分な精度を有する（誤差が少な
い）ものである。

なお、このＤＤＡ_０はＤＤＡ_１〜ＤＤＡ_n-1と同様に構
成され、具体的には第９図のように４個の加算器５１〜
５４と３個のインバータ６１〜６３を含んで構成され
る。ここで、図中の記号Ｓ_ｍ，Ｓ_2m+1はそれぞれｍビッ
トシフト、２ｍ＋１ビットシフト、を示している。そし
て、第９図の回路への入力α_ｉ，β_ｉに対しては、出力
α_i+1，β_i+1はそれぞれ前述の（７）式のとおり α_i+1＝α_ｉ（１−２^-2m-1）−２^-mβ_ｉ β_i+1＝２^-mα_ｉ＋β_ｉ（１−２^-2m-1） となっている。

Ｆ／Ｆ３１に格納されたアドレス信号β_０はＲＡＭ
_０（３４）にも与えられ、これによってＲＡＭ_０に格納
されているヒストグラムデータＤ_M0が読み出される。す
なわち、ＲＡＭ_０にはβ_０をアドレスとして、回転角θ
_０（θ′＝０）に対応する他の処理対象点に関するヒス
トグラムデータＤ_M0があらかじめ（先行するＡＤＤ_０の
演算により）記憶されており、従ってアドレス信号β_０
がＦ／Ｆ３１からＲＡＭ_０に与えられることで、タイミ
ングパルスφ_ｂに同期してＲＡＭ_０からＦ／Ｆ３３にヒ
ストグラムデータＤ_M0が送られることになる。

次に、タイミングコントローラ２５からのタイミングパ
ルスφ_ｃに同期してＦ／Ｆ３３からＡＤＤ_０（３５）へ
ヒストグラムデータＤ_M0が送られるが、このＡＤＤ_０に
はＦ／Ｆ３２から演算対象となっている処理対象点（ｘ
_ｐ，ｙ_ｐ）の濃淡値データＤ_Ｉが与えられている。従っ
て、ＡＤＤ_０ではそれまでにＲＡＭ_０に蓄積されていた
回転角θ_０およびアドレスβ_０に対応するヒストグラム
データＤ_M0と、処理されている最中の処理対象点
（ｘ_ｐ，ｙ_ｐ）の回転角θ_０およびアドレスβ_０に対応
する濃淡値データＤ_Ｉが加算される（第８図のステップ
１３７）。そして、この加算結果（Ｄ_M0′＝Ｄ_M0＋
Ｄ_Ｉ）はバッファ３６に一時的に保持された後、タイミ
ングパルスφ_ｄに同期してＲＡＭ_０に送られ、第８図の
ステップ１３８に従った記憶がθ_０に対応するＲＡＭ_０
のアドレスβ_０に対してなされることになる。

上記の１サイクルの処理を、ＤＤＡ演算回路１８_ｉ（ｉ
＝１，２，…ｎ−１）について説明すると第１０図のよ
うになる。

まず、処理対象点の座標値（ｘ_ｐ，ｙ_ｐ）から求めたア
ドレス信号（初期値）α ，β_０をα_０，β_０→α_１，β
_１→α_２，β_２→…α_ｉ，β_ｉと順次に演算した結果と
してのアドレス信号α_ｉ，β_ｉと、この処理対象点（ｘ
_ｐ，ｙ_ｐ）の濃淡値データＤ_Ｉが、それぞれＦ／Ｆ３１
および３２から入力されて保持され（ステップ２０
２）、Ｆ／Ｆ３１からアドレス信号α_ｉ，β_ｉがＤＤＡ
_ｉに送られた後に、ステップ２０４でアドレス信号
α_ｉ，β_ｉにもとづく漸化式の演算がＤＤＡ_ｉにおいて
実行される。そして、結果としてのアドレス信号
α_i+1，β_i+1は、１サイクルの処理の終了に同期して、
次のＤＤＡ演算回路１８_i+1中のＤＤＡ_i+1の前に設けら
れたＦ／Ｆ３１に送られる。

一方、上記のアドレス信号β_ｉによるヒストグラムデー
タＤ_Miの読み出しがステップ２０６で実行される。この
ステップ２０６は、第２図においてアドレス信号β_ｉを
Ｆ／Ｆ３１からＲＡＭ_ｉに与え、アドレスβ_ｉのヒスト
グラムデータＤ_MiをＦ／Ｆ３３に格納することでなされ
る。そして、ステップ２０８でヒストグラムデータＤ_Mi
の濃淡値データＤ_Ｉの加算がされる。このステップ２０
８は、第２図のＡＤＤ_ｉで実行される。その後、ステッ
プ２０８で加算されたヒストグラムデータＤ_Mi′＝Ｄ_Mi
＋Ｄ_Ｉが、ステップ２１０においてＲＡＭ_ｉのアドレス
β_０に書き込みされる。

このヒストグラムデータの蓄積をより詳しく説明するた
めに、第１１図を参照する。

第１１図は第２図のＲＡＭ３４によるヒストグラムメモ
リの概念を示しており、図示の通り、ｎ個のＲＡＭ_０〜
ＲＡＭ_n-1の領域を有し、これらは漸化式演算の回転角
θ_０（＝θ′）〜θ_n-1にそれぞれ対応している。そし
て、各ＲＡＭ領域は＋５１２〜０〜−５１２のアドレス
β（＝ρ）を有し、各アドレスには１６ビットのヒスト
グラムデータ（濃淡値）を格納できるようになってい
る。従って、ＤＤＡ_ｉで前述の（７）式により回転角θ
_i+1に対応するα_i+1，β_i+1がアドレス信号α_ｉ，β_ｉ
より計算されたときには、アドレス信号β_ｉがＲＡＭ_ｉ
に与えられてアドレスβ_ｉのヒストグラムデータＤ_M(i)
が読み出される。そして、処理対象点の濃淡値データＤ
_Ｉとの加算がなされて再びヒストグラムデータ（Ｄ_Mi＋
Ｄ_Ｉ）がＲＡＭ_ｉのアドレスβ_ｉに書き込まれる。

以上の通り、式（７）に示す漸化式の演算は、アドレス
信号α_ｉ，β_ｉを次々と受け渡すことでパイプライン方
式によりなされる。そして、このα_ｉ，β_ｉから
α_i+1，β_i+1への演算中にヒストグラムデータＤ_Miの濃
淡値データＤ_Ｉによる蓄積（累積）がなされるので、１
サイクル全体の処理に要する時間を短くできる。

この１サイクルの処理は、ＤＤＡ演算部１８を構成する
ＤＤＡ演算回路１８_０〜１８_n-1で同時並行的になされ
る。すなわち、第１２図（ａ）のようにＦＩＦＯ１７′
から “，空，，空，空，，，空” のデータが入力されたときは、１サイクル目では同図
（ｂ）のようになり、２サイクル目では同図（ｃ）のよ
うになり、３サイクル目では同図（ｄ）のようになり、
以下同様の処理がなされて、８サイクル目には同図
（ｅ）のようになる。ここで、同図（ａ）中の（α₀₁，
β₀₁）〜（α₀₄，β₀₄）は処理対象点Ｐ_１〜Ｐ_４の座標
値（ｘ_p1，ｙ_p1）〜（ｘ_p4，ｙ_p4）にそれぞれ対応する
アドレス信号であり、Ｄ_I1〜Ｄ_I4はその処理対象点Ｐ_１
〜Ｐ_４のそれぞれにおける濃淡値データである。また、
同図（ｂ）〜（ｅ）におけるθ_０〜θ_n-1は初期値（α
_０，β_０）を求めた位置（角度）θ′からの回転角であ
り、それぞれ第２図のＲＡＭ_０〜ＲＡＭ_n-1に対応す
る。

次に、Ｈｏｕｇｈ変換を終了した後の近傍フィルタリン
グについて説明する。

いま、Ｈｏｕｇｈ曲線の交点をρ−θ平面で表現したと
きに、第１３図（ａ）のようになったとする。なお、同
図（ａ）はρ−θ平面の一単位ごとで現われる交叉点に
ついて、原画像における画素（処理対象点）の濃淡値デ
ータ（輝度の変化割合）による重みづけを行なったヒス
トグラムＨを、説明をわかりやすくするために等高線で
表現したものであり、本発明によるヒストグラムとは必
ずしも一致するものではない。

ここで、同図（ａ）の点ｐ１においてヒストグラムが高
く、その他に点ｐ２，ｐ３においてもヒストグラムが高
くなっているものとする。点ｐ１の近傍に着目すると、
そこには点ｐ４，ｐ５などにもヒストグラムの高い部分
が生じていることがわかる。ところが画像処理において
特に重要なのは、互いに離れた点ｐ１〜ｐ３を見出すこ
とであって、例えば点ｐ１は道路の路肩ラインに、点ｐ
２はセンターラインに、そして点ｐ３は前方のカーブし
た道路の路肩ラインに対応している。これに対して、最
大ヒストグラム点ｐ１の近傍の点ｐ４，ｐ５などは路肩
ラインの部分的な曲りなどに対応していることが多く、
画像処理上は主として雑音成分にあたる。

そこで、このような雑音成分の影響は例えば８近傍フィ
ルタリングにより少なくされる。すなわち、第１３図
（ｂ）のような８近傍フィルタを用意し、Ｆ_１〜Ｆ_９の
エリアについてＨｏｕｇｈ曲線の交叉点のヒストグラム
同士を比較する。そして、中心のエリアＦ_５に対して、 Ｆ_５＞Ｆ_１〜Ｆ_４，Ｆ_６〜Ｆ_９ が成り立つときに、このエリアＦ_５のデータを検出すべ
きデータとする。具体的には、例えばＦ_１〜Ｆ_９につい
て１個づつのρ−θ面での単位（要素エリア）画素を割
り当てたときに、交叉点のヒストグラム数が Ｆ_１＝６、Ｆ_２＝８、Ｆ_３＝４、 Ｆ_４＝２、Ｆ_５＝１４、Ｆ_６＝１０、 Ｆ_７＝７、Ｆ_８＝９、Ｆ_９＝８ となったときは、Ｆ_５＞Ｆ_１〜Ｆ_４、Ｆ_６〜Ｆ_９が成立
するので、Ｆ_５の交叉点を検出すべきデータとする。こ
れに対し、 Ｆ_１＝８、Ｆ_２＝４、Ｆ_３＝３、 Ｆ_４＝１４、Ｆ_５＝１０、Ｆ_６＝７、 Ｆ_７＝９、Ｆ_８＝８、Ｆ_９＝２ となったときは、Ｆ_５＜Ｆ_４であるので、Ｆ_５のエリア
は検出すべきデータとしない。

上記のようなフィルタリング処理は、第１４図のような
近傍フィルタで行なう。すなわち、第１１図（ｂ）の如
く構成されるヒストグラムメモリ（ＲＡＭ３４）に信号
読出回路７１を付設し、これから読出したデータをライ
ンバッファ７２，７３を介して９個の格納領域（Ｆ_１〜
Ｆ_９）を有するシフトレジスタ７４に入力する。そし
て、シフトレジスタのＦ_１〜Ｆ_４，Ｆ_６〜Ｆ_９のヒスト
グラムデータＤ_ＭをコンパレータＣ_１〜Ｃ_４，Ｃ_６〜Ｃ
_９のそれぞれに入力すると共に、Ｆ_５のヒストグラムデ
ータＤ_Ｍを全てのコンパレータに入力する。すると、ヒ
ストグラムメモリ３４の各エリアのヒストグラムデータ
が図のようにＤ_M1〜Ｄ_M9となっているときには、データ
Ｄ_M5の値が他のデータＤ_M1〜Ｄ_M4，Ｄ_M6〜Ｄ_M9と比較さ
れる。そして、Ｄ_M5が最大のときにアンドゲート７５か
らピーク信号が“Ｈ”として出力され、このときのデー
タＤ_M5がピークデータとなる。

以上のフィルタリング処理を行なうことにより、第１３
図（ａ）において点ｐ４，ｐ５の存在に影響されること
なく、第２および第３のヒストグラムの高い点ｐ２，ｐ
３を検出することができる。すなわち、もし上記のフィ
ルタリングを行なわなかったとすると、第１の高ヒスト
グラム点ｐ１に次ぐ高ヒストグラム点は点ｐ４，ｐ５と
なり、第２および第３の高ヒストグラム点として求めた
い点ｐ２，ｐ３は、第４および第５の高ヒストグラム点
となってしまい、後の信号処理が著しく困難になってし
まう。

次に、第３図でステップ１１８として示すソーティング
処理につき、第１５図により詳細に説明する。

第１５図はそのフローチャートである。まず、ソーティ
ング処理のために、入力用メモリＭ_Ｉと比較メモリＭ_M1
〜Ｍ_Mn（ｎ＝１，２，３，４…）を用意し、これを初期
化する（ステップ１５２）。次に、入力メモリＭ_Ｉにデ
ータを入力し（ステップ１５４）、この入力データが有
りのとき（ステップ１５６）のみステップ１５８，１６
２，１６６の比較を実行していく。そして、入力メモリ
Ｍ_Ｉの方が大きい場合には、対応する比較メモリＭ_Ｍと
内容を入れ換える（ステップ１６０，１６４，１６
８）。すると、最終的には比較メモリＭ_M1〜Ｍ_Mnには、
大きい順にｎ個の入力データが保持されることになる。

これを具体的に示すと、第１６図および第１７図のよう
になる。まず第１６図（ａ）のように、入力メモリとし
て４個のメモリＭ_I1〜Ｍ_I4および比較メモリとして４個
のメモリＭ_M1〜Ｍ_M4を用意し、これらをペアにして４段
の回路とする。各段の回路は第１６図（ｂ）のように、
ペアの入力メモリＭ_Ｉおよび比較メモリＭ_Ｍと、スイッ
チング回路８１，８２と、これを制御するコンパレータ
８３で構成される。入力メモリＭ_Ｉに入力されたヒスト
グラムデータが比較メモリＭ_Ｍに格納されたデータより
大きいときは、コンパレータ８３の出力によりスイッチ
ング回路８１が図中の実線のようになり、入力されたデ
ータは比較メモリＭ_Ｍに格納される。同時に、スイッチ
ング回路８２も実線のようになっているので、比較メモ
リＭ_Ｍに格納されていたデータは次段に送られる。これ
に対し、入力データ（入力メモリＭ_Ｉ）が比較メモリＭ
_Ｍに格納されたデータより小さいときは、コンパレータ
８３の制御によりスイッチング回路８１，８２は図中の
点線のようになり、入力データはそのまま次段に送ら
れ、比較メモリＭ_Ｍの内容は変化しない。

このようなソーティング部において、入力されるデータ
が第１７図（ａ）のように “５，７，２，８，４，９，３，１，６，８”の１０個
であるとする。すると、メモリＭ_M1〜Ｍ_M4に格納される
データは同図（ｂ）に矢印で示すように変化し、最終的
には 比較メモリＭ_M1＝９ 〃Ｍ_M2＝８ 〃Ｍ_M3＝８ 〃Ｍ_M4＝７ の内容が格納されることになる。なお、このソーティン
グ処理はソフトウェアにより実行してもよい。以上のよ
うな一連の処理を実行することにより、本発明に係る画
像処理装置による信号処理の全ステップが終了する。そ
して、原画像の処理対象点を結ぶ曲線の近似直線が、上
記のρ，θの値で求まることになる。

本発明は上記の実施例に限定されるものではなく、各種
の変形が可能である。

例えば、第５図のステップ１２４に示すウィンドウの設
定は、複数のウィンドウについて行なうようにし、更に
ウィンドウが重なるときにはいずれか一方を優先的に処
理するようにしてもよい。また、ウィンドウの設定自体
は必ずしも必要ではなく、原画像の全体を対象としてＨ
ｏｕｇｈ変換を実行してもよい。但し、この場合には、
第４図（ａ）で点線Ｑにて示す原画像の周辺領域は雑音
成分を多く含むので、精度のよい画像処理を行なうとき
には、あらかじめこの部分を取り除いておかなければな
らない。

Ｈｏｕｇｈ曲線の交叉点のヒストグラムを求めるに際し
ては、輝度の変化割合（微分されたエッジ化データの
値）に関する濃淡値データを重畳することなく、交叉点
の集中のみをヒストグラムとして把えることができる。
さらに、微分によってエッジ化データとせずに、輝度に
対応するデータをそのまま濃淡値データとしてディジタ
ル処理し、その後にＨｏｕｇｈ曲線の交叉点のヒストグ
ラムを求めるようにしてもよい。

回転運動漸化式の演算は、必ずしも近似円の全周（一
周）について行なうことは必須ではなく、１／２周、１
／４周あるいは１／８周などとしてもよい。例えば１／
４周の演算を０≦θ＜π／２およびπ≦θ＜３π／２に
ついて実行するだけのＤＤＡを直列に配置して計算を実
行すれば、他の円周（π／２≦θ＜π，３π／２≦θ＜
２π）上の値はこれらから直ちに求めることができる。
また、回転角は常に同一とすることは必ずしも必要では
なく、一部において異ならせることも不可能ではない。

回転運動漸化式を演算するＤＤＡの具体的構成は、第１
８図のようになっていてもよい。すなわち、６個の加算
器５１〜５６と３個のインバータ６１〜６３と２個の１
／６除算器６５，６６で構成する。なお、図中の符号Ｓ
_ｍ，Ｓ_2m+1，Ｓ_-3mはそれぞれｍビット、２ｍ＋１ビッ
ト、−３ｍビットシフトを示している。このＤＤＡによ
れば、前述の（８）式を実行することができる。また、
第１９図のように、２個の加算器５１，５２と１個のイ
ンバータ６１で構成してもよい。このようにすれば、前
述の（５）式（同図（ａ））、（６）式（同図（ｂ））
の演算を実行することができる。

〔発明の効果〕

以上、詳細に説明した通り本発明によれば、同一構成の
ＤＤＡ演算回路を単に直列接続するだけで簡単に演算部
を形成でき、演算に際してメモリテーブルなどを参照す
ることが不要であるので、構成が著しく簡単かつ小型に
なる。また、パイプライン方式で回転運動漸化式を実行
するように演算回路を構成することで、計算を高速化す
ることが可能になる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係る画像処理装置の全体構
成を示すブロック図、第２図は第１図の要部の構成を示
すブロック図、第３図はその作用を全体的に示すフロー
チャート、第４図は原画像の一例と入力された画素信号
のエッジ検出を説明する図、第５図はエッジ化データの
前処理を説明するフローチャート、第６図はルックアッ
プテーブルを説明する図、第７図は本発明の実施例にお
けるＨｏｕｇｈ変換を説明する図、第８図は実施例にお
ける回転運動の漸化式の演算を示すフローチャート、第
９図は回転運動漸化式を演算するＤＤＡ_ｉの具体的な構
成を示す回路図、第１０図は１サイクルの処理を説明す
る図、第１１図はヒストグラムメモリの概念図、第１２
図は実施例におけるパイプライン処理を説明する図、第
１３図は８近傍フィルタリング処理を説明する図、第１
４図は近傍フィルタの具体的構成を示す図、第１５図は
ソーティング処理を説明するフローチャート、第１６図
はソーティング部の具体的構成を説明する図、第１７図
はソーティング処理を具体的に説明する図、第１８図お
よび第１９図は回転運動漸化式を演算するＤＤＡ_ｉの具
体的構成の他の例を示す図、第２０図は道路の認識を説
明する図、第２１図ないし第２３図は従来のＨｏｕｇｈ
変換を説明する図である。 １……カメラ画像、２……水平線、３……道路、４……
路肩ライン、５……センターライン、１１……カメラ、
１２……信号入力部、１３……エッジ検出部、１４……
多値化メモリ、１５……Ｄ／Ａ変換部、１６……ＣＲＴ
ディスプレイ、１７……前処理部、１７′……ＦＩＦ
Ｏ、１８……ＤＤＡ演算部、１８_０〜１８_n-1……ＤＤ
Ａ演算回路、１９……近傍フィルタ、２０……ソーティ
ング部、２１，２３……ＶＭＥバス、２２……ＣＰＵ、
３１，３２，３３……フリップフロップ（Ｆ／Ｆ）、３
４……ＲＡＭ_０〜ＲＡＭ_n-1（ヒストグラムメモリ）、
３５……ＡＤＤ_０〜ＡＤＤ_n-1（加算器）、３６……バ
ッファ、３７……ＤＤＡ_０〜ＤＤＡ_n-1（ＤＤＡ演算回
路）。

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】撮像手段によって取り込まれた原画像上の
   複数の処理対象点から撮像対象の各エッジを示すこれら
   処理対象点を結ぶ曲線を分別、抽出する画像処理装置に
   おいて、 前記処理対象点に対してＨｏｕｇｈ変換を実行すること
   により、該処理対象点を通る直線群を示す正弦曲線とし
   て表されるＨｏｕｇｈ曲線上の各点の座標を求める処理
   について、該Ｈｏｕｇｈ曲線上の任意の点を示す角度情
   報を、該処理を開始する基準となる処理値として決定す
   る初期値演算手段と、 前記Ｈｏｕｇｈ曲線を前記各処理対象点のそれぞれにつ
   いて求める手段であって、 それぞれが直列に接続された、同一構成の各ＤＤＡ演算
   要素により、１つの処理対象点について前記初期値から
   前記Ｈｏｕｇｈ曲線上の所定角度ごとの各点の座標を、
   それぞれ演算するＤＤＡ演算手段、および該各ＤＤＡ演
   算要素ごとに設けられ、該各ＤＤＡ演算要素により得ら
   れた各点の座標を前記所定角度に対応させて記憶する記
   憶手段からなる手段と、 この記憶手段の記憶内容にもとづいて得られる前記複数
   の処理対象点ごとのＨｏｕｇｈ曲線の交点から、前記処
   理対象点を結ぶ曲線を分別、抽出する手段と を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】撮像手段によって取り込まれた原画像上の
   複数の処理対象点を結ぶ曲線であって、撮像対象の各エ
   ッジを該画像上で近似する直線を導出する画像処理装置
   において、 前記処理対象点に対してＨｏｕｇｈ変換を実行すること
   により、該処理対象点を通る直線群を示す正弦曲線とし
   て表されるＨｏｕｇｈ曲線と等価な近似円であって、α
   −β直交座標系で描かれる該近似円の円周上の各点の座
   標を求める処理の初期値の座標（α_０，β_０）を演算す
   る初期値演算手段と、 前記α−β直交座標系で描かれる近似円の円周上の一点
   の座標を（α_ｉ，β_ｉ）とし、前記円周上の次の点の座
   標（α_i+1，β_i+1）までの回転角をεとしたとき（但
   し、ｉは正の整数）に、 前記各処理対象点ごとに α_i+1＝ｆ_α（α_ｉ，β_ｉ，ε） β_i+1＝ｆ_β（α_ｉ，β_ｉ，ε） となる回転運動漸化式を、前記初期値の座標 （α_０，β_０）から所定回転角ごとに順次にパイプライ
   ン方式で演算するＤＤＡ演算手段と、 このＤＤＡ演算手段により順次に演算されたそれぞれの
   結果のうち、少なくとも前記β_ｉの値を前記所定回転角
   に対応させて記憶する記憶手段と、 この記憶手段の記憶内容にもとづいて得られる前記複数
   の処理対象点ごとのＨｏｕｇｈ曲線の交点から、前記近
   似直線を導出する近似直線導出手段と を備えることを特徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】前記初期値演算手段は、前記処理対象点の
   ｘ−ｙ直交座標系での座標を（ｘ_ｐ，ｙ_ｐ）としたと
   き、 α_０＝−ｘ_ｐｓｉｎθ′＋ｙ_ｐｃｏｓθ′ β_０＝ｘ_ｐｃｏｓθ′＋ｙ_ｐｓｉｎθ′ としてα−β直交座標系における前記初期値の座標（α
   _０，β_０）を演算することを特徴とする請求項２記載の
   画像処理装置。
4. 【請求項４】前記ＤＤＡ演算手段は、前記回転運動漸化
   式を前記１回転角ごとにそれぞれ演算する複数の演算回
   路を直列接続して構成されていることを特徴とする請求
   項２記載の画像処理装置。
5. 【請求項５】前記回転運動漸化式は、前記回転角をε＝
   ２^-mとしたときに、 α_i+1＝α_ｉ（１−２^-2m-1）−２^-mβ_ｉ β_i+1＝２^-mα_ｉ＋β_ｉ（１−２^-2m-1） であることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】前記記憶手段は、前記原画像における前記
   処理対象点の輝度もしくはその変化割合に対応した濃淡
   値データを記憶することを特徴とする請求項２記載の画
   像処理装置。
7. 【請求項７】前記記憶手段は、前記原画像における前記
   処理対象点の濃淡値データを、前記回転角に対応させて
   記憶することを特徴とする請求項６記載の画像処理装
   置。
8. 【請求項８】前記近似直線導出手段は、前記 Ｈｏｕｇｈ曲線の交点に関するデータに近傍フィルタリ
   ング処理をする近傍フィルタを有することを特徴とする
   請求項２記載の画像処理装置。
9. 【請求項９】前記近似直線導出手段は、前記 Ｈｏｕｇｈ曲線の交点に関するデータに前記濃淡値デー
   タを重畳し、近傍フィルタリング処理をする近傍フィル
   タを有することを特徴とする請求項６記載の画像処理装
   置。