JPH064670A - Pattern matching device for gradation picture - Google Patents
Pattern matching device for gradation pictureInfo
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- JPH064670A JPH064670A JP4188639A JP18863992A JPH064670A JP H064670 A JPH064670 A JP H064670A JP 4188639 A JP4188639 A JP 4188639A JP 18863992 A JP18863992 A JP 18863992A JP H064670 A JPH064670 A JP H064670A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】この発明は、対象物を撮像して得
られた濃淡画像について、対象物のモデル画像を用い
て、パターンマッチングを行うための濃淡画像のパター
ンマッチング装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a grayscale image pattern matching apparatus for performing pattern matching on a grayscale image obtained by imaging an object using a model image of the object.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、対象物を撮像して得られた濃淡画
像からパターンマッチングの手法を用いて対象物の位置
などを求めることが行われている。図８は、正規化相関
濃淡マッチング法を説明するための図であって、同図
中、１は予め用意された矩形状のモデル画像、２は入力
された濃淡画像（以下、「入力画像」という）である。
このモデル画像１により入力画像が１画素ずつ全画面に
わたり走査され、走査位置Ｐj 毎にモデル画像１と入力
画像２との一致度合を相関演算により求め、相関値が最
大となるモデル画像１の走査位置Ｐj から対象物の位置
などが求められる。2. Description of the Related Art Conventionally, the position of an object or the like has been obtained from a grayscale image obtained by imaging the object using a pattern matching technique. FIG. 8 is a diagram for explaining the normalized correlation grayscale matching method. In FIG. 8, 1 is a rectangular model image prepared in advance, 2 is an input grayscale image (hereinafter, “input image”). That is).
The input image is scanned one pixel at a time by the model image 1 over the entire screen, and the degree of coincidence between the model image 1 and the input image 2 is obtained by the correlation calculation for each scanning position P j, and the model image 1 having the maximum correlation value is obtained. The position of the object or the like is obtained from the scanning position P j .
【０００３】いまモデル画像１が入力画像２上のｊ番目
の走査位置Ｐj （Ｘj ，Ｙj ）にあるとき、モデル画像
１におけるｉ番目の画素の濃度データをＭi 、入力画像
２の対応する画素の濃度データをＩi 、モデル画像１の
構成画素数をｎとすると、走査位置Ｐj における相関値
ｒ2 （Ｘj ，Ｙj ）はつぎの(1) 式で与えられる。Now, when the model image 1 is at the j-th scanning position P j (X j , Y j ) on the input image 2, the density data of the i-th pixel in the model image 1 is M i , and the density data of the input image 2 is When the density data of the corresponding pixel is I i and the number of pixels constituting the model image 1 is n, the correlation value r 2 (X j , Y j ) at the scanning position P j is given by the following equation (1).
【０００４】[0004]
【数１】 [Equation 1]
【０００５】[0005]
【発明が解決しようとする課題】(1) 式から明らかなよ
うに、従来は、モデル画像１の全ての構成画素の濃度デ
ータＭi について、入力画像２の対応する画素の濃度デ
ータＩi との間で相関演算を行っているが、モデル画像
１の全ての構成画素がパターンマッチングの対象となっ
ているため、相関演算の計算量が膨大となり、処理時間
が長くかかるという問題があった。As is apparent from the equation (1), conventionally, the density data M i of all the constituent pixels of the model image 1 are compared with the density data I i of the corresponding pixels of the input image 2. However, since all the constituent pixels of the model image 1 are subject to pattern matching, the calculation amount of the correlation calculation becomes enormous and the processing time becomes long.
【０００６】そこで発明者は、先般、対象物のモデル画
像１を用いて、入力画像２のパターンマッチングを行う
のに、モデル画像１のエッジ位置近傍の画素を選択し、
そのエッジ位置近傍の各画素についてのみ対象物のモデ
ル画像１と入力画像２との相関値を演算する方式を開発
した。Therefore, the inventor has recently selected a pixel near the edge position of the model image 1 to perform pattern matching of the input image 2 using the model image 1 of the object,
We developed a method to calculate the correlation value between the model image 1 of the object and the input image 2 only for each pixel near the edge position.
【０００７】図９および図１０は、この方式を具体的に
実施する場合の原理説明図である。図９（１）は、対象
物のモデル（この場合、文字「Ａ」）を撮像して得られ
たモデル画像１を示したもので、同図中、３が文字Ａの
白っぽい画像部分、４が背景の黒っぽい画像部分であ
る。FIG. 9 and FIG. 10 are explanatory views of the principle when this method is specifically implemented. FIG. 9 (1) shows a model image 1 obtained by imaging a model of a target object (in this case, the character “A”). In FIG. 9, 3 is a whitish image portion of the character A, 4 Is the dark image part of the background.
【０００８】このモデル画像１のある水平ライン６に沿
う各画素の濃度データ（０〜２５５階調）を図で表す
と、図１０（１）に示すとおりである。また各画素の濃
度データを微分した値は図１０（２）に示すとおりであ
り、さらにその２次微分値は図１０（３）に示すとおり
である。また、この２次微分値の絶対値は図１０（４）
に示すような形となる。The density data (0 to 255 gradations) of each pixel along a horizontal line 6 of the model image 1 is shown in FIG. 10 (1). The value obtained by differentiating the density data of each pixel is as shown in FIG. 10 (2), and the secondary differential value thereof is as shown in FIG. 10 (3). Also, the absolute value of this second derivative is shown in FIG.
The shape is as shown in.
【０００９】各画素の２次微分値の絶対値は所定の正の
しきい値ＴＨと比較し、このしきい値ＴＨより大きな値
をとる画素をパターンマッチングの対象画素として選択
する。The absolute value of the secondary differential value of each pixel is compared with a predetermined positive threshold value TH, and a pixel having a value larger than this threshold value TH is selected as a target pixel for pattern matching.
【００１０】図１０（５）は前記しきい値ＴＨにより２
値化された２値化データ、すなわちパターンマッチング
の対象画素の範囲を示しており、前記２値化データによ
りモデル画像１の濃度データをサンプリングすると、図
１０（６）のようなサンプリングデータが得られる。FIG. 10 (5) shows that the threshold value TH is 2
The binarized data that has been binarized, that is, the range of the target pixel for pattern matching is shown. When the density data of the model image 1 is sampled by the binarized data, sampling data as shown in FIG. To be
【００１１】図９（２）はこのようにしてサンプリング
された濃度データより成る濃淡画像５を示しており、サ
ンプリングされた濃度データには文字Ａの画像部分３に
ついての濃度データ、すなわちエッジの内側近傍の画素
列３ａの濃度データと、背景の画像部分４についての濃
度データ、すなわちエッジの外側近傍の画素列４ａの濃
度データとが同程度に含まれる。FIG. 9 (2) shows a grayscale image 5 consisting of the density data sampled in this way. The density data sampled is the density data of the image portion 3 of the character A, that is, the inside of the edge. The density data of the neighboring pixel row 3a and the density data of the background image portion 4, that is, the density data of the pixel row 4a near the outside of the edge are included to the same extent.
【００１２】前記モデル画像１により入力画像２を１画
素ずつ全画面にわたり走査し、走査位置毎に前記２値化
データによりサンプリングされたモデル画像１の濃度デ
ータと入力画像の濃度データとの間で相関演算を行い、
その相関値が最大となるモデル画像１の走査位置から対
象物の位置が求められる。The input image 2 is scanned by the model image 1 pixel by pixel over the entire screen, and between the density data of the model image 1 sampled by the binarized data and the density data of the input image for each scanning position. Perform correlation calculation,
The position of the object is obtained from the scanning position of the model image 1 having the maximum correlation value.
【００１３】ところがこの方式によれば、適正な姿勢の
対象物を撮像した場合は問題はないが、対象物の姿勢が
傾いて入力画像２が図８の破線ａで示すように、いずれ
か方向にわずかに回転していると、正しいパターンマッ
チングを行えず、位置計測が困難な場合が生ずる。According to this method, however, there is no problem when the object having the proper posture is imaged, but the posture of the object is tilted and the input image 2 is displayed in either direction as shown by the broken line a in FIG. If it is slightly rotated, accurate pattern matching cannot be performed, and position measurement may be difficult.
【００１４】この発明は、上記問題に着目してなされた
もので、パターンマッチングの対象画素を効率的に削減
することにより、相関演算の計算量を減少して処理時間
を短縮させ、しかも入力画像が回転していても正しいパ
ターンマッチングが行える濃淡画像のパターンマッチン
グ装置を提供することを目的とする。The present invention has been made in view of the above problems. By efficiently reducing the number of target pixels for pattern matching, the calculation amount of the correlation calculation is reduced and the processing time is shortened. An object of the present invention is to provide a pattern matching device for a grayscale image, which can perform correct pattern matching even when is rotated.
【００１５】[0015]
【課題を解決するための手段】この発明は、対象物のモ
デル画像を用いて、入力された濃淡画像のパターンマッ
チングを行う装置において、前記モデル画像を膨張処理
して膨張画像を生成する膨張画像生成手段と、前記モデ
ル画像を収縮処理して収縮画像を生成する収縮画像生成
手段と、前記膨張画像および収縮画像のエッジ位置近傍
の画素を選択する画素選択手段と、前記画素選択手段に
より選択されたエッジ位置近傍の画素について対象物の
モデル画像と入力された濃淡画像との相関値を演算する
演算手段とを備えたものである。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention is an apparatus for performing pattern matching of an input grayscale image by using a model image of an object, the dilated image for dilating the model image to generate an dilated image. A generation unit, a contraction image generation unit that contracts the model image to generate a contraction image, a pixel selection unit that selects pixels in the vicinity of the edge positions of the expansion image and the contraction image, and the pixel selection unit. The calculation means calculates the correlation value between the model image of the object and the input grayscale image for the pixels near the edge position.
【００１６】請求項２の発明は、請求項１に記載された
濃淡画像のパターンマッチング装置であって、前記画素
選択手段は、前記膨張画像の各構成画素の濃度データを
２次微分して得られた値が第１のしきい値を越える画素
を選択する第１の画素選択手段と、前記収縮画像の各構
成画素の濃度データを２次微分して得られた値が第２の
しきい値を越える画素を選択する第２の画素選択手段と
を備えたものである。A second aspect of the invention is the pattern matching device for a grayscale image according to the first aspect, wherein the pixel selection means obtains a second-order derivative of the density data of each constituent pixel of the dilated image. A second threshold that is a value obtained by quadratic differentiating the density data of each constituent pixel of the contracted image and a first pixel selecting unit that selects a pixel whose calculated value exceeds a first threshold value. Second pixel selecting means for selecting pixels exceeding the value.
【００１７】[0017]
【作用】モデル画像の膨張画像および収縮画像の各エッ
ジ位置近傍の画素について、モデル画像と入力された濃
淡画像との相関値を演算するので、入力された濃淡画像
がいずれか方向に回転していても、正しいパターンマッ
チングが行われ、位置計測が可能である。また相関演算
の対象を膨張画像および収縮画素の各エッジ位置近傍の
画素に限定するので、パターンマッチングの対象画素が
効率的に削減され、相関演算の計算量が減少し、処理時
間が短縮される。Since the correlation value between the model image and the input grayscale image is calculated for the pixels in the vicinity of each edge position of the dilated image and the contracted image of the model image, the input grayscale image is rotated in either direction. However, correct pattern matching is performed and position measurement is possible. Further, since the target of the correlation calculation is limited to the pixels in the vicinity of each edge position of the dilated image and the contracted pixel, the target pixel of the pattern matching is efficiently reduced, the calculation amount of the correlation calculation is reduced, and the processing time is shortened. .
【００１８】請求項２のパターンマッチング装置では、
膨張画像の各構成画素の濃度データを２次微分して得ら
れた値が第１のしきい値を越える画素と、収縮画像の各
構成画素の濃度データを２次微分して得られた値が第２
のしきい値を越える画素とを選択するので、モデル画像
のエッジを挟んで両側近傍の画素が確実に抽出される。According to the pattern matching device of claim 2,
A value obtained by second-order differentiating the density data of each constituent pixel of the dilated image and the density data of each constituent pixel of the dilated image and a pixel whose value obtained by second-order differentiation exceeds the first threshold value. Is the second
Pixels that exceed the threshold value of are selected, so that pixels on both sides of the model image are reliably extracted.
【００１９】[0019]
【実施例】図１〜図３は、この発明にかかる濃淡画像の
パターンマッチング装置の原理を説明するための原理説
明図である。図１（１）は、対象物のモデル（この場
合、文字「Ａ」）を撮像して得られたモデル画像１であ
り、３が文字Ａの画像部分、４が背景の画像部分であ
る。この例では、文字Ａの画像部分３は白く、背景の画
像部分４は黒いが、これに限らず、入力画像２に応じ
て、白黒反転したモデル画像を用いることもできる。1 to 3 are principle explanatory views for explaining the principle of a pattern matching device for a grayscale image according to the present invention. FIG. 1A is a model image 1 obtained by imaging a model of a target object (in this case, the character “A”), 3 is an image portion of the character A, and 4 is an image portion of the background. In this example, the image portion 3 of the character A is white and the background image portion 4 is black. However, the present invention is not limited to this, and a black-and-white inverted model image can be used according to the input image 2.
【００２０】図１（２）は、前記モデル画像１を膨張処
理することにより生成された膨張画像７を示し、図１
（２）′は前記モデル画像１を収縮処理することにより
生成された収縮画像８を示す。なお図２（２）（２）′
において、破線ｂは膨張または収縮処理前のモデル画像
１のエッジである。また膨張、収縮の各処理は、入力画
像の回転度合に応じて複数回行う。FIG. 1 (2) shows an expanded image 7 generated by expanding the model image 1 shown in FIG.
(2) ′ shows a contracted image 8 generated by contracting the model image 1. 2 (2) (2) '
In, the broken line b is the edge of the model image 1 before the expansion or contraction processing. The expansion and contraction processes are performed a plurality of times depending on the degree of rotation of the input image.
【００２１】前記膨張画像７のある水平ライン９に沿う
各画素の濃度データ（０〜２５５階調）を図で表したの
が図２（１）である。また前記収縮画像７の同じ水平ラ
イン９に沿う各画素の濃度データ（０〜２５５階調）を
図で表したので図３（１）である。FIG. 2A shows the density data (0 to 255 gradations) of each pixel along the horizontal line 9 of the expanded image 7 in the figure. Further, the density data (0 to 255 gradations) of each pixel along the same horizontal line 9 of the contracted image 7 is shown in FIG. 3 (1).
【００２２】前記膨張画像７および収縮画像８は、モデ
ル画像１を所定の演算子を用いて画像処理することによ
り生成され、図４にその生成方法が具体的に示してあ
る。図４において、３０はモデル画像１を矢印方向へ走
査するための縦３画素×横３画素の矩形状のマスクであ
って、このマスク３０の中心に位置するモデル画像１の
画素が着目画素３１である。The expanded image 7 and the contracted image 8 are generated by subjecting the model image 1 to image processing using a predetermined operator, and the generation method thereof is specifically shown in FIG. In FIG. 4, reference numeral 30 denotes a rectangular mask of vertical 3 pixels × horizontal 3 pixels for scanning the model image 1 in the arrow direction, and the pixel of the model image 1 located at the center of the mask 30 is the target pixel 31. Is.
【００２３】膨張画像７は、モデル画像１のマスク走査
において、モデル画像３１の着目画素３１の濃度データ
を、マスク３０内の９画素のうち、最も明るい画素の濃
度データに順次置き換えてゆくことにより生成される。
また収縮画像７は、モデル画像１のマスク走査におい
て、モデル画像３１の着目画素３１の濃度データを、マ
スク３０内の９画素のうち、最も暗い画素の濃度データ
に順次置き換えてゆくことにより生成される。The expanded image 7 is obtained by sequentially replacing the density data of the target pixel 31 of the model image 31 with the density data of the brightest pixel among the 9 pixels in the mask 30 in the mask scanning of the model image 1. Is generated.
The contracted image 7 is generated by sequentially replacing the density data of the target pixel 31 of the model image 31 with the density data of the darkest pixel among the 9 pixels in the mask 30 in the mask scan of the model image 1. It
【００２４】前記膨張画像７の各画素の濃度データを微
分した値は図２（２）に示すとおりであり、さらにその
２次微分値は図２（３）に示すとおりである。また前記
収縮画像８の各画素の濃度データを微分した値は図３
（２）に示すとおりであり、さらにその２次微分値は図
３（３）に示すとおりである。The value obtained by differentiating the density data of each pixel of the expanded image 7 is as shown in FIG. 2 (2), and its secondary differential value is as shown in FIG. 2 (3). The value obtained by differentiating the density data of each pixel of the contracted image 8 is shown in FIG.
This is as shown in (2), and its secondary differential value is as shown in FIG. 3 (3).
【００２５】前記膨張画像７についての各画素の２次微
分値は、正の第１のしきい値ＴＨ１と比較され、この第
１のしきい値ＴＨ１より大きな値をとる画素が選択され
る。図２（４）には前記第１のしきい値ＴＨ１により２
値化された２値化データが示してある。The second-order differential value of each pixel in the expanded image 7 is compared with a positive first threshold value TH1 and a pixel having a value larger than the first threshold value TH1 is selected. 2 (4) shows that the first threshold value TH1 is 2
The binarized data is shown.
【００２６】前記収縮画像８についての各画素の２次微
分値は、負の第２のしきい値ＴＨ２と比較され、この第
２のしきい値ＴＨ２より小さな値をとる画素が選択され
る。図３（４）には前記第２のしきい値ＴＨ２により２
値化された２値化データが示してある。The second derivative value of each pixel in the contracted image 8 is compared with a second negative threshold value TH2, and a pixel having a value smaller than the second threshold value TH2 is selected. In FIG. 3 (4), the second threshold value TH2 is 2
The binarized data is shown.
【００２７】図２（４）に示す前記２値化データにより
モデル画像１の濃度データをサンプリングすると、図１
（３）に示すような濃淡画像３２が得られる。この濃淡
画像３２において、３４はサンプリングされた濃度デー
タにより生成される画像部分であって、この画像部分３
４は膨張画像７のエッジ位置の近傍外側に位置する。When the density data of the model image 1 is sampled by the binarized data shown in FIG.
A grayscale image 32 as shown in (3) is obtained. In the grayscale image 32, 34 is an image portion generated by the sampled density data, and this image portion 3
4 is located outside the vicinity of the edge position of the dilated image 7.
【００２８】また図３（４）に示す前記２値化データに
よりモデル画像１の濃度データをサンプリングすると、
図１（３）′に示すような濃淡画像３３が得られる。こ
の濃淡画像３３において、３５はサンプリングされた濃
度データにより生成される画像部分であって、この画像
部分３５は収縮画像８のエッジ位置の近傍内側に位置す
る。When the density data of the model image 1 is sampled by the binarized data shown in FIG. 3 (4),
A grayscale image 33 as shown in FIG. 1 (3) 'is obtained. In the grayscale image 33, 35 is an image portion generated by the sampled density data, and the image portion 35 is located inside the vicinity of the edge position of the contracted image 8.
【００２９】図１（３）の画像部分３４はモデル画像１
におけるエッジの外側近傍の背景の画像部分４に相当
し、また図１（３）′の画像部分３５はモデル画像１に
おけるエッジの内側近傍の文字Ａの画像部分３に相当し
ており、これら画像部分３４，３５が合成された図１
（４）に示す濃淡画像３６では、モデル画像１の背景の
画像部分４についての濃度データと文字Ａの画像部分３
についての濃度データとが同程度に含まれる。なお図１
（４）において、破線ｂはモデル画像１のエッジであ
り、各画像部分３４，３５はこのエッジｂの近傍ではあ
るが、入力画像の回転を許容する分だけ相互に離れて位
置している。The image portion 34 in FIG. 1C is the model image 1
1 corresponds to the image portion 4 of the background near the outside of the edge, and the image portion 35 of FIG. 1 (3) ′ corresponds to the image portion 3 of the character A near the inside of the edge in the model image 1. FIG. 1 in which parts 34 and 35 are combined
In the grayscale image 36 shown in (4), the density data of the background image portion 4 of the model image 1 and the image portion 3 of the character A are displayed.
The same as the concentration data for. Figure 1
In (4), the broken line b is the edge of the model image 1, and the image portions 34 and 35 are located in the vicinity of the edge b, but are separated from each other by the amount that allows rotation of the input image.
【００３０】前記モデル画像１を１画素ずつ移行させて
入力画像を全画面にわたり走査し、走査位置毎に前記２
値化データによりサンプリングされたモデル画像１の濃
度データと入力画像２の濃度データとの間で相関演算を
行い、その相関値が最大となるモデル画像１の走査位置
から対象物の位置が求められる。この場合に、入力画像
２が図８の破線ａのようにわずかに回転していても、モ
デル画像１の膨張画像７と収縮画像８とのエッジ近傍か
ら相関演算の対象画素を選択しているので、モデル画像
１および入力画像２のいずれについても対象物の画像部
分と背景の画像部分とから濃度データがサンプリングさ
れて、正しいパターンマッチングが行われることにな
る。The input image is scanned over the entire screen by shifting the model image 1 pixel by pixel, and the input image is scanned for each scanning position.
A correlation calculation is performed between the density data of the model image 1 sampled by the binarized data and the density data of the input image 2, and the position of the object is obtained from the scanning position of the model image 1 having the maximum correlation value. . In this case, even if the input image 2 is slightly rotated as indicated by the broken line a in FIG. 8, the target pixel for correlation calculation is selected from the vicinity of the edges of the expanded image 7 and the contracted image 8 of the model image 1. Therefore, for both the model image 1 and the input image 2, the density data is sampled from the image portion of the object and the image portion of the background, and correct pattern matching is performed.
【００３１】図５は、上記の原理に基づくパターンマッ
チング装置の回路構成例を示す。図示例の装置は、カメ
ラ１０と濃淡画像処理部１１とモニタ１２とで構成され
ており、濃淡画像処理部１１はＡ／Ｄ変換器１３，膨張
・収縮処理部２５，微分計測部１４，ＬＵＴ１５，画像
メモリ１６，１７，２値メモリ１８，表示制御部１９，
Ｄ／Ａ変換器２０，制御部２１などを含む。FIG. 5 shows a circuit configuration example of a pattern matching device based on the above principle. The apparatus of the illustrated example includes a camera 10, a grayscale image processing unit 11, and a monitor 12. The grayscale image processing unit 11 includes an A / D converter 13, an expansion / contraction processing unit 25, a differential measurement unit 14, and a LUT 15. , Image memory 16, 17, binary memory 18, display control unit 19,
It includes a D / A converter 20, a control unit 21, and the like.
【００３２】前記Ａ／Ｄ変換器１３はカメラ１０より濃
淡画像のアナログ信号を入力してディジタル信号に変換
する。このディジタル信号を構成する各画素の濃度デー
タは例えば２５６階調のいずれか値をとる。対象物のモ
デルを撮像して得られた濃淡画像（モデル画像１）は、
Ａ／Ｄ変換器１３を経て膨張・収縮処理部２５に入力さ
れると共に、一方の画像メモリ１６に格納される。また
計測対象物を撮像して得られた入力画像２は、Ａ／Ｄ変
換器１３を経て他方の画像メモリ１７に格納される。各
画像メモリ１６，１７は濃度データを画素単位で記憶す
る。The A / D converter 13 inputs an analog signal of a grayscale image from the camera 10 and converts it into a digital signal. The density data of each pixel forming this digital signal takes any value of 256 gradations, for example. The grayscale image (model image 1) obtained by imaging the model of the object is
It is input to the expansion / contraction processing unit 25 via the A / D converter 13 and stored in one image memory 16. Further, the input image 2 obtained by picking up an image of the measurement object is stored in the other image memory 17 via the A / D converter 13. The image memories 16 and 17 store density data in pixel units.
【００３３】前記膨張・収縮処理部２５は、モデル画像
１を１ないし複数回膨張処理して膨張画像７を生成する
と共に、モデル画像１を１ないし複数回収縮処理して収
縮画像８を生成する。前記微分計測部１４は、膨張画像
７と収縮画像８とにつき、各画素の濃度データをそれぞ
れ２次微分して２値微分値を得る。The expansion / contraction processing unit 25 expands the model image 1 one or more times to generate an expanded image 7, and also performs the contraction processing of the model image 1 one or more times to generate a contracted image 8. . The differential measuring unit 14 secondarily differentiates the density data of each pixel of the expanded image 7 and the contracted image 8 to obtain a binary differential value.
【００３４】前記ＬＵＴ１５は、微分計測部１４より与
えられる膨張画像７の各画素の２次微分値を前記した第
１のしきい値ＴＨ１で２値化し、また収縮画像８の各画
素の２次微分値を前記した第２のしきい値ＴＨ２で２値
化するためのものである。このＬＵＴ１５に２次微分値
に相応したアドレス信号が与えられると、対応するアド
レス領域より２値化データが出力される。膨張画像７に
ついての２値化データと収縮画像８についての２値化デ
ータとは組み合わされて２値メモリ１８に画素単位で格
納される。The LUT 15 binarizes the quadratic differential value of each pixel of the dilated image 7 provided by the differential measuring unit 14 with the above-mentioned first threshold TH1 and the quadratic pixel of each pixel of the eroded image 8. This is for binarizing the differential value with the above-mentioned second threshold value TH2. When an address signal corresponding to the secondary differential value is given to the LUT 15, binary data is output from the corresponding address area. The binarized data of the expanded image 7 and the binarized data of the contracted image 8 are combined and stored in the binary memory 18 in pixel units.
【００３５】前記表示制御部１９はモニタ１２の画像表
示動作を制御するためのもので、モデルや計測対象物に
ついての濃淡画像信号や２値化データを入力してそのい
ずれかをＤ／Ａ変換器２０へ出力する。Ｄ／Ａ変換器２
０は入力信号をアナログ信号に変換してモニタ１２へ出
力する。The display control unit 19 is for controlling the image display operation of the monitor 12. It inputs a grayscale image signal or binary data of a model or an object to be measured, and D / A converts one of them. Output to the container 20. D / A converter 2
0 converts the input signal into an analog signal and outputs it to the monitor 12.
【００３６】前記制御部２１は、制御・演算の主体であ
るＣＰＵ２２と、プログラムが格納されるＲＯＭ２３
と、各種データを記憶させるＲＡＭ２４とを含む。前記
ＣＰＵ２２はプログラムに従い装置全体の動作を制御
し、画像メモリ１６，１７，２値メモリ１８，ＲＡＭ２
４に対するデータの読み書きを行いつつ、パターンマッ
チングに関わる各種演算や処理を実行する。The control unit 21 has a CPU 22 which is a main body of control and calculation, and a ROM 23 which stores programs.
And a RAM 24 for storing various data. The CPU 22 controls the operation of the entire apparatus according to a program, and the image memories 16, 17, the binary memory 18, the RAM 2
While performing reading and writing of data to and from No. 4, various calculations and processing related to pattern matching are executed.
【００３７】図６は、パターンマッチングの対象画素を
選択するための処理の流れをステップ１〜ステップ６
（図中、各ステップは「ＳＴ」で示す）で示す。FIG. 6 shows steps 1 to 6 of the processing flow for selecting the target pixel for pattern matching.
(In the figure, each step is indicated by "ST").
【００３８】同図のステップ１で、ＣＰＵ２２はＬＵＴ
１５の各アドレス領域に膨張画像７および収縮画像８に
ついての２値化処理を行うための２値データを設定す
る。ステップ２でカメラ１０により対象物のモデルが撮
像されると、そのモデル画像１は濃淡画像処理部１１に
取り込まれて画像メモリ１６に格納されると共に、膨張
・収縮処理部２５によりモデル画像１の膨張画像７と収
縮画像８とが生成される（ステップ３）。In step 1 of the figure, the CPU 22 makes the LUT
Binary data for performing binarization processing on the expanded image 7 and the contracted image 8 is set in each address area of 15. When the model of the object is imaged by the camera 10 in step 2, the model image 1 is captured by the grayscale image processing unit 11 and stored in the image memory 16, and the model image 1 of the model image 1 is expanded by the expansion / contraction processing unit 25. The expanded image 7 and the contracted image 8 are generated (step 3).
【００３９】つぎのステップ４で微分計測部１４は膨張
画像７と収縮画像８とを２次微分処理してそれぞれの２
次微分値を算出する。膨張画像７および収縮画像８につ
いての各画素の２次微分値に相応するアドレス信号がＬ
ＵＴ１５に与えられると、ＬＵＴ１５は該当するアドレ
ス領域より２値化データを出力する（ステップ５）。膨
張画像７についての２値化データと収縮画像８について
の２値化データとは組み合わされて２値メモリ１８に画
素単位で格納される（ステップ６）。In the next step 4, the differential measuring section 14 performs a secondary differential process on the dilated image 7 and the eroded image 8 to obtain their respective 2
Calculate the second derivative. The address signal corresponding to the second-order differential value of each pixel in the expanded image 7 and the contracted image 8 is L
When given to the UT 15, the LUT 15 outputs the binarized data from the corresponding address area (step 5). The binarized data of the expanded image 7 and the binarized data of the contracted image 8 are combined and stored in the binary memory 18 on a pixel-by-pixel basis (step 6).
【００４０】図７は、前記ＣＰＵ２２によるパターンマ
ッチングの制御手順をステップ１〜ステップ１７で示
す。同図のステップ１でＣＰＵ２２はＲＡＭ２４のワー
クエリアの内容をクリアして初期化した後、計測対象物
を撮像して得られた入力画像２を濃淡画像処理部１１に
取り込み、Ａ／Ｄ変換後に画像メモリ１７に格納する
（ステップ２，３）。FIG. 7 shows the control procedure of pattern matching by the CPU 22 in steps 1 to 17. In step 1 of the figure, the CPU 22 clears the contents of the work area of the RAM 24 and initializes it, then takes in the input image 2 obtained by imaging the measurement object into the grayscale image processing unit 11, and after A / D conversion. It is stored in the image memory 17 (steps 2 and 3).
【００４１】つぎのステップ４でモデル画像１の走査位
置Ｐj を計数するＣＰＵ２２の内部のカウンタｊをゼロ
に設定して、モデル画像１を入力画像２上の最初の走査
位置Ｐ0 （Ｘ0 ，Ｙ0 ）に設定する。つぎのステップ５
でＣＰＵ２２はモデル画像１における画素位置を計数す
るためのカウンタｉをゼロに設定した後、つぎのステッ
プ６でＣＰＵ２２は２値メモリ１８を参照してモデル画
像１における最初の画素位置（ｘ0 ，ｙ0 ）の２値化デ
ータを読み取る。In the next step 4, the counter j inside the CPU 22 for counting the scanning position P j of the model image 1 is set to zero, and the model image 1 is scanned at the first scanning position P 0 (X 0 on the input image 2). , Y 0 ). Next step 5
Then, the CPU 22 sets the counter i for counting the pixel positions in the model image 1 to zero, and then in step 6, the CPU 22 refers to the binary memory 18 and the first pixel position (x 0 , Read the binarized data of y 0 ).
【００４２】もしその２値化データが「１」であれば、
ステップ７の判定が「ＹＥＳ」となってステップ８へ進
み、ＣＰＵ２２は最初の画素位置（ｘ0 ，ｙ0 ）のモデ
ル画像１の濃度データＭi と、入力画像２の対応する画
素位置の濃度データＩi とを各画像メモリ１６，１７よ
り読み出し、つぎのステップ９で前記した式における
Ｉi ・Ｍi ，Ｉi 2 ・Ｍi 2 を算出する。If the binarized data is "1",
When the determination in step 7 is “YES”, the process proceeds to step 8, and the CPU 22 causes the density data M i of the model image 1 at the first pixel position (x 0 , y 0 ) and the density of the corresponding pixel position of the input image 2 to be present. The data I i and the image memories 16 and 17 are read out, and in the next step 9, I i · M i and I i 2 · M i 2 in the above equation are calculated.
【００４３】つぎにＣＰＵ２２は、ステップ９の算出値
を用いて累積加算値ΣＩi ・Ｍi ，ΣＩi ・ΣＭi ，Σ
Ｉi 2 ，（ΣＩi ）2 ，ΣＭi 2 ，（ΣＭi ）2 を算出
してＲＡＭ２４のワークエリアに記憶させる（ステップ
１０）。もし前記のステップ７において、２値化データ
が「０」であると判定されたとき、ステップ８〜１０は
スキップされて前記の演算が省略される。Next, the CPU 22 uses the values calculated in step 9 to calculate the cumulative addition values ΣI i · M i , ΣI i · ΣM i , Σ
I i 2 , (ΣI i ) 2 , ΣM i 2 , and (ΣM i ) 2 are calculated and stored in the work area of the RAM 24 (step 10). If it is determined in step 7 that the binarized data is "0", steps 8 to 10 are skipped and the above operation is omitted.
【００４４】つぎのステップ１１では、ＣＰＵ２２は前
記カウンタｉの値がモデル画像１の総画素数に達したか
否かを判定しており、その判定が「ＮＯ」であれば、ス
テップ１２でカウンタｉの値をインクリメントし、ＣＰ
Ｕ２２はモデル画像１におけるつぎの画素位置（ｘ1 ，
ｙ1 ）の２値化データを読み取り、前記と同様の手順を
実行する。In the next step 11, the CPU 22 determines whether or not the value of the counter i has reached the total number of pixels of the model image 1, and if the determination is "NO", the counter is counted in step 12. increment the value of i, CP
U22 is the next pixel position (x 1 ,
The binary data of y 1 ) is read and the same procedure as above is executed.
【００４５】モデル画像１における全ての画素位置につ
いて上記手順が繰り返し実行されると、ステップ１１の
判定が「ＹＥＳ」となり、つぎのステップ１３でＣＰＵ
２２はステップ１０の算出値を用いて(1) 式の演算を実
行し、最初の走査位置（Ｘ0，Ｙ0 ）での相関値ｒ
2 （Ｘ0 ，Ｙ0 ）を算出する。When the above procedure is repeatedly executed for all pixel positions in the model image 1, the determination in step 11 becomes "YES", and in the next step 13, the CPU
22 executes the calculation of equation (1) using the calculated value of step 10, and the correlation value r at the first scanning position (X 0 , Y 0 ).
2 (X 0 , Y 0 ) is calculated.
【００４６】つぎのステップ１４では、ＣＰＵ２２はそ
の相関値ｒ2 （Ｘ0 ，Ｙ0 ）と相関値の最大値とを比較
する。この場合、相関値の最大値はゼロに初期設定され
ているから、ステップ１４の判定は「ＹＥＳ」となり、
ステップ１５で前記相関値ｒ2 （Ｘ0 ，Ｙ0 ）を相関値
の最大値としてＲＡＭ２４に記憶させ、さらにステップ
１６で走査位置Ｐ0 の座標（Ｘ0 ，Ｙ0 ）を対象物の位
置（Ｘ´，Ｙ´）としてＲＡＭ２４に記憶させる。な
お、もしステップ１４の判定が「ＮＯ」であれば、ステ
ップ１５，１６はスキップされ、相関値の最大値は更新
されない。In the next step 14, the CPU 22 compares the correlation value r 2 (X 0 , Y 0 ) with the maximum correlation value. In this case, the maximum correlation value is initially set to zero, so the determination in step 14 is “YES”,
In step 15, the correlation value r 2 (X 0 , Y 0 ) is stored in the RAM 24 as the maximum correlation value, and in step 16, the coordinates (X 0 , Y 0 ) of the scanning position P 0 are set to the position of the object ( X ', Y') is stored in the RAM 24. If the determination in step 14 is "NO", steps 15 and 16 are skipped and the maximum correlation value is not updated.
【００４７】つぎのステップ１７では、モデル画像１の
走査位置Ｐi が最終位置に達したか否かをカウンタｊの
値により判定しており、この場合、その判定は「ＮＯ」
であるから、ＣＰＵ２２はステップ１８でカウンタｊを
インクリメントして、モデル画像１を入力画像２上のつ
ぎの走査位置Ｐ1 （Ｘ1 ，Ｙ1 ）に設定し、上記と同様
の手順を実行する。In the next step 17, it is judged whether or not the scanning position P i of the model image 1 has reached the final position by the value of the counter j. In this case, the judgment is "NO".
Therefore, the CPU 22 increments the counter j in step 18, sets the model image 1 to the next scanning position P 1 (X 1 , Y 1 ) on the input image 2, and executes the same procedure as above. .
【００４８】このようにして入力画像２の全画面をモデ
ル画像１により走査しつつ全ての走査位置Ｐj で上記手
順を実行することにより相関値が最大となる走査位置Ｐ
j の座標（Ｘ´，Ｙ´）が得られ、ステップ１７の判定
が「ＹＥＳ」になったとき、ＣＰＵ２２はパターンマッ
チングを終了させる。In this way, by scanning the entire screen of the input image 2 with the model image 1 and executing the above procedure at all the scanning positions P j , the scanning position P where the correlation value becomes maximum.
When the coordinate (X ′, Y ′) of j is obtained and the determination in step 17 is “YES”, the CPU 22 ends the pattern matching.
【００４９】なお上記実施例では、２値メモリ１８の内
容を参照し、２値化データが「１」のときモデル画像１
の濃度データＭi をその都度画像メモリ１６より読み出
しているが、パターンマッチングに先立ち、２値化デー
タが「１」のモデル画像１における画素の濃度データＭ
i を画素位置の座標（ｘi ，ｙi ）とともにＲＡＭ２４
などにテーブル化して記憶させておいてもよい。In the above embodiment, the contents of the binary memory 18 are referred to, and when the binarized data is "1", the model image 1
The density data M i of the pixel is read from the image memory 16 each time, but the density data M of the pixel in the model image 1 in which the binarized data is “1” before the pattern matching.
i together with the coordinates (x i , y i ) of the pixel position in the RAM 24
It may be stored in a table such as a table.
【００５０】[0050]
【発明の効果】この発明は上記のように、モデル画像を
膨張および収縮の各処理を行って膨張画像および収縮画
像を生成した後、膨張画像および収縮画像の各エッジ位
置近傍の画素につきモデル画像と入力された濃淡画像と
の相関値を演算するようにしたから、入力された濃淡画
像がいずれか方向に回転していても、正しいパターンマ
ッチングが行われ、位置計測が可能である。また相関演
算の対象画素を膨張画像および収縮画素の各エッジ位置
近傍の画素に限定するから、パターンマッチングの対象
画素を効率的に削減でき、相関演算の計算量が減少し、
処理時間を短縮できる。As described above, according to the present invention, after the model image is subjected to the expansion and contraction processing to generate the expansion image and the contraction image, the model image is generated for each pixel in the vicinity of each edge position of the expansion image and the contraction image. Since the correlation value with the input grayscale image is calculated, correct pattern matching is performed and position measurement is possible even if the input grayscale image rotates in either direction. Further, since the target pixel of the correlation calculation is limited to the pixels in the vicinity of each edge position of the expanded image and the contracted pixel, the target pixel of the pattern matching can be efficiently reduced, and the calculation amount of the correlation calculation is reduced.
The processing time can be shortened.
【００５１】請求項２のパターンマッチング装置では、
膨張画像の各構成画素の濃度データを２次微分して得ら
れた値が第１のしきい値を越える画素と、収縮画像の各
構成画素の濃度データを２次微分して得られた値が第２
のしきい値を越える画素とを選択するようにしたから、
モデル画像のエッジを挟んで両側近傍の画素を確実に抽
出できるという効果がある。According to the pattern matching device of claim 2,
A value obtained by second-order differentiating the density data of each constituent pixel of the dilated image and the density data of each constituent pixel of the dilated image and a pixel whose value obtained by second-order differentiation exceeds the first threshold value. Is the second
Since the pixel that exceeds the threshold of is selected,
There is an effect that pixels on both sides of the model image can be reliably extracted with the edge of the model image sandwiched therebetween.
【図１】この発明にかかる濃淡画像のパターンマッチン
グ装置の原理を説明するための原理説明図である。FIG. 1 is a principle explanatory view for explaining the principle of a pattern matching device for a grayscale image according to the present invention.
【図２】膨張画像についての各処理段階の処理結果を示
す説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram showing a processing result of each processing stage for a dilated image.
【図３】収縮画像についての各処理段階の処理結果を示
す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing a processing result of each processing stage for a contracted image.
【図４】膨張画像および収縮画像の生成方法を示す説明
図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing a method of generating an expanded image and a contracted image.
【図５】この発明の一実施例にかかる濃淡画像のパター
ンマッチング装置の回路構成例を示すブロック図であ
る。FIG. 5 is a block diagram showing a circuit configuration example of a grayscale image pattern matching apparatus according to an embodiment of the present invention.
【図６】パターンマッチングの対象画素を選択する処理
の流れを示すフローチャートである。FIG. 6 is a flowchart showing a flow of a process of selecting a target pixel for pattern matching.
【図７】ＣＰＵによるパターンマッチングの制御手順を
示すフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart showing a pattern matching control procedure by a CPU.
【図８】従来の正規化相関濃淡マッチング法を示す説明
図である。FIG. 8 is an explanatory diagram showing a conventional normalized correlation density matching method.
【図９】従来例を改良した方式の原理を示す原理説明図
である。FIG. 9 is a principle explanatory view showing a principle of a system in which a conventional example is improved.
【図１０】図９の改良方式についての各処理段階の処理
結果を示す説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram showing a processing result of each processing stage in the improved system of FIG. 9;
１０ カメラ １１ 濃淡画像処理部 １４ 微分計測部 １５ ＬＵＴ ２１ 制御部 ２２ ＣＰＵ ２３ ＲＯＭ ２４ ＲＡＭ ２５ 膨張・収縮処理部 Reference Signs List 10 camera 11 grayscale image processing unit 14 differential measurement unit 15 LUT 21 control unit 22 CPU 23 ROM 24 RAM 25 expansion / contraction processing unit
Claims (2)
た濃淡画像のパターンマッチングを行う装置において、 前記モデル画像を膨張処理して膨張画像を生成する膨張
画像生成手段と、 前記モデル画像を収縮処理して収縮画像を生成する収縮
画像生成手段と、 前記膨張画像および収縮画像のエッジ位置近傍の画素を
選択する画素選択手段と、 前記画素選択手段により選択されたエッジ位置近傍の画
素について対象物のモデル画像と入力された濃淡画像と
の相関値を演算する演算手段とを備えて成る濃淡画像の
パターンマッチング装置。1. An apparatus for performing pattern matching of an input grayscale image by using a model image of an object, an expanded image generating unit for expanding the model image to generate an expanded image, and the model image Shrinkage image generation means that performs shrinkage processing to generate a shrinkage image, pixel selection means that selects pixels near the edge positions of the dilated image and shrinkage image, and pixels that are near the edge position selected by the pixel selection means A pattern matching device for a grayscale image, comprising: a computing means for computing a correlation value between the model image of the object and the input grayscale image.
成画素の濃度データを２次微分して得られた値が第１の
しきい値を越える画素を選択する第１の画素選択手段
と、前記収縮画像の各構成画素の濃度データを２次微分
して得られた値が第２のしきい値を越える画素を選択す
る第２の画素選択手段とを備えている請求項１に記載さ
れた濃淡画像のパターンマッチング装置。2. A first pixel selecting means for selecting a pixel whose value obtained by quadratic differentiating the density data of each constituent pixel of the expanded image exceeds a first threshold value. And second pixel selecting means for selecting a pixel whose value obtained by second-order differentiating the density data of each constituent pixel of the contracted image exceeds a second threshold value. The described pattern matching device for grayscale images.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18863992A JP3223385B2 (en) | 1992-06-22 | 1992-06-22 | Pattern matching device for grayscale images |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18863992A JP3223385B2 (en) | 1992-06-22 | 1992-06-22 | Pattern matching device for grayscale images |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH064670A true JPH064670A (en) | 1994-01-14 |
| JP3223385B2 JP3223385B2 (en) | 2001-10-29 |
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ID=16227234
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|---|---|---|---|
| JP18863992A Expired - Fee Related JP3223385B2 (en) | 1992-06-22 | 1992-06-22 | Pattern matching device for grayscale images |
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|---|---|
| JP (1) | JP3223385B2 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001195583A (en) * | 2000-01-14 | 2001-07-19 | Canon Inc | Position detector and exposure device using the same |
| JP2009223414A (en) * | 2008-03-13 | 2009-10-01 | Hitachi High-Technologies Corp | Matching degree computing device and method, program |
| JP2013061771A (en) * | 2011-09-13 | 2013-04-04 | Glory Ltd | Image feature extraction method and image feature extraction device and image collation method and image collation device using the same |
-
1992
- 1992-06-22 JP JP18863992A patent/JP3223385B2/en not_active Expired - Fee Related
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001195583A (en) * | 2000-01-14 | 2001-07-19 | Canon Inc | Position detector and exposure device using the same |
| JP4532640B2 (en) * | 2000-01-14 | 2010-08-25 | キヤノン株式会社 | Position detection apparatus and exposure apparatus using the same |
| JP2009223414A (en) * | 2008-03-13 | 2009-10-01 | Hitachi High-Technologies Corp | Matching degree computing device and method, program |
| JP2013061771A (en) * | 2011-09-13 | 2013-04-04 | Glory Ltd | Image feature extraction method and image feature extraction device and image collation method and image collation device using the same |
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| JP3223385B2 (en) | 2001-10-29 |
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