JPH0731733B2 - 矩形検出装置 - Google Patents
矩形検出装置Info
- Publication number
- JPH0731733B2 JPH0731733B2 JP61125398A JP12539886A JPH0731733B2 JP H0731733 B2 JPH0731733 B2 JP H0731733B2 JP 61125398 A JP61125398 A JP 61125398A JP 12539886 A JP12539886 A JP 12539886A JP H0731733 B2 JPH0731733 B2 JP H0731733B2
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- Japan
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- rectangle
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Description
【発明の詳細な説明】 〔概要〕 本発明は，画像中に含まれる矩形を検出する矩形検出装
置において，入力濃淡画像を二値化し，二値化した画像
の複数個の軸への投影像により，画像中に含まれる矩形
の頂点の位置を算出する手段を設けることにより，小規
模な回路構成で高速に矩形を検出できるようにしてい
る。
置において，入力濃淡画像を二値化し，二値化した画像
の複数個の軸への投影像により，画像中に含まれる矩形
の頂点の位置を算出する手段を設けることにより，小規
模な回路構成で高速に矩形を検出できるようにしてい
る。
〔産業上の利用分野〕 本発明は矩形検出装置に係り，特に処理の初期段階で画
像を二値化することにより，処理対象データ量を削減
し，画像に対する処理をパイプライン化することによっ
て，小さなハードウェア規模で高速処理を可能とした矩
形検出装置に関するものである。
像を二値化することにより，処理対象データ量を削減
し，画像に対する処理をパイプライン化することによっ
て，小さなハードウェア規模で高速処理を可能とした矩
形検出装置に関するものである。
ロボットの視覚等に用いられる認識処理システムでは，
認識対象が矩形であることが多く，高速に画像に含まれ
る矩形を検出することが要望されている。
認識対象が矩形であることが多く，高速に画像に含まれ
る矩形を検出することが要望されている。
従来，画像中に含まれる矩形を検出する場合に，入力画
像から輪郭の候補点を抽出した後，それらの点に対し
て，矩形の４つの辺に相当する４つの直線をフィットす
るというような矩形検出処理方式が用いられている。こ
の方式は，濃淡画像に対するフィルタリング処理，即
ち，輪郭の候補点の抽出が必要となるため，ハードウェ
ア規模が大きくなるとともに，フィルタリング処理等に
時間がかかるために，高速処理が困難であるという欠点
がある。また，輪郭の候補点に対する直線フィットの処
理にも時間がかかるため，高速処理がさらに困難になっ
ている。
像から輪郭の候補点を抽出した後，それらの点に対し
て，矩形の４つの辺に相当する４つの直線をフィットす
るというような矩形検出処理方式が用いられている。こ
の方式は，濃淡画像に対するフィルタリング処理，即
ち，輪郭の候補点の抽出が必要となるため，ハードウェ
ア規模が大きくなるとともに，フィルタリング処理等に
時間がかかるために，高速処理が困難であるという欠点
がある。また，輪郭の候補点に対する直線フィットの処
理にも時間がかかるため，高速処理がさらに困難になっ
ている。
本発明は，ハードウェア規模が大きく，かつ処理が遅い
という従来の問題を解決するため，処理の初期段階で画
像を二値化することにより，データ量を削減し，かつ画
像に対する処理をパイプライン化することによって，小
規模なハードウェアで高速に実行できる矩形検出装置を
提供することを目的としている。
という従来の問題を解決するため，処理の初期段階で画
像を二値化することにより，データ量を削減し，かつ画
像に対する処理をパイプライン化することによって，小
規模なハードウェアで高速に実行できる矩形検出装置を
提供することを目的としている。
第１図は本発明の基本的構成例，第２図は本発明の原理
説明図を示している。
説明図を示している。
第１図において,10はカメラまたは画像メモリから濃淡
画像を入力する入力部,20は濃淡画像の各画素値が所定
の範囲にあるか否かにより，“1"または“0"を出力する
二値化部,30は二値化部20の出力を複数個の投影軸に投
影する投影部であって,31,32,33はそれぞれ異なる方向
の投影軸への投影部である。40は投影部30の出力である
各投影値について変化率が急激に変化する投影軸上の点
の位置を検出する特徴点検出部である。特徴点検出部40
は，例えば各投影軸対応に二次微分部41,42,43およびピ
ーク抽出部44,45,46を有している。50は特徴点検出部40
の出力である投影軸上の点の位置から矩形の頂点の位置
を検出する頂点位置算出部,51はピーク抽出部44および
ピーク抽出部45の出力から頂点となる候補を算出する頂
点候補算出部,52は頂点候補算出部51の出力とピーク抽
出部46の出力とから正しい頂点を選び出す検証部であ
る。
画像を入力する入力部,20は濃淡画像の各画素値が所定
の範囲にあるか否かにより，“1"または“0"を出力する
二値化部,30は二値化部20の出力を複数個の投影軸に投
影する投影部であって,31,32,33はそれぞれ異なる方向
の投影軸への投影部である。40は投影部30の出力である
各投影値について変化率が急激に変化する投影軸上の点
の位置を検出する特徴点検出部である。特徴点検出部40
は，例えば各投影軸対応に二次微分部41,42,43およびピ
ーク抽出部44,45,46を有している。50は特徴点検出部40
の出力である投影軸上の点の位置から矩形の頂点の位置
を検出する頂点位置算出部,51はピーク抽出部44および
ピーク抽出部45の出力から頂点となる候補を算出する頂
点候補算出部,52は頂点候補算出部51の出力とピーク抽
出部46の出力とから正しい頂点を選び出す検証部であ
る。
二値化部20では，入力部10が入力したディジタル画像を
ラスタ走査して，各画素の画素値を所定の閾値と比較
し，画素値がある閾値以上のときには“1",画素値が閾
値未満のときには“0"を出力することによって二値化を
行う。
ラスタ走査して，各画素の画素値を所定の閾値と比較
し，画素値がある閾値以上のときには“1",画素値が閾
値未満のときには“0"を出力することによって二値化を
行う。
投影部30において，例えば第１の投影部31は第２図に示
すＸ軸への投影を行い，第２の投影部32はＹ軸への投影
を行い，第３の投影部33はＸ軸およびＹ軸と45゜をなす
軸（以下,XY軸という）への投影を行う。なお，第２図
において,100は矩形検出の対象となっている画像を表
し，矩形ABCDは入力画像を二値化することによって得ら
れる矩形領域を表している。投影軸は，上記Ｘ軸,Y軸,X
Y軸に限られず，異なる方向の３以上の軸であればよ
い。
すＸ軸への投影を行い，第２の投影部32はＹ軸への投影
を行い，第３の投影部33はＸ軸およびＹ軸と45゜をなす
軸（以下,XY軸という）への投影を行う。なお，第２図
において,100は矩形検出の対象となっている画像を表
し，矩形ABCDは入力画像を二値化することによって得ら
れる矩形領域を表している。投影軸は，上記Ｘ軸,Y軸,X
Y軸に限られず，異なる方向の３以上の軸であればよ
い。
二次微分部41,42,43は，それぞれ投影部31,32,33の出力
に対して，二次微分の処理を行う。ピーク抽出部44,45,
46は，それぞれ二次微分部41,42,43の出力である二次微
分像について，正負のピークの位置を抽出するものであ
る。このピークの位置は，第２図において，それぞれ
（PX,QX,RX,SX），（PY,QY,RY,SY），（PXY,QXY,RXY,S
XY）である。
に対して，二次微分の処理を行う。ピーク抽出部44,45,
46は，それぞれ二次微分部41,42,43の出力である二次微
分像について，正負のピークの位置を抽出するものであ
る。このピークの位置は，第２図において，それぞれ
（PX,QX,RX,SX），（PY,QY,RY,SY），（PXY,QXY,RXY,S
XY）である。
頂点候補算出部51は，ピーク抽出部44の出力である
（PX,QX,RX,SX）とピーク抽出部45の出力である（PY,
QY,RY,SY）とから，矩形の頂点の候補として，第２図に
おける点線で示した８本の直線の交点として16個の点を
抽出した後，それらの点が矩形の頂点となるような２組
の座標群，すなわち Ａ（Qx,Py）,B（Px,Ry）， Ｃ（Rx,Sy）,D（Sx,Qy）と， Ａ′（Rx,Py）,B′（Px,Qy）， Ｃ′（Qx,Sy）,D′（Sx,Ry） を抽出する。
（PX,QX,RX,SX）とピーク抽出部45の出力である（PY,
QY,RY,SY）とから，矩形の頂点の候補として，第２図に
おける点線で示した８本の直線の交点として16個の点を
抽出した後，それらの点が矩形の頂点となるような２組
の座標群，すなわち Ａ（Qx,Py）,B（Px,Ry）， Ｃ（Rx,Sy）,D（Sx,Qy）と， Ａ′（Rx,Py）,B′（Px,Qy）， Ｃ′（Qx,Sy）,D′（Sx,Ry） を抽出する。
検証部52は，頂点候補算出部51の出力である２組の矩形
ABCDとＡ′Ｂ′Ｃ′Ｄ′の頂点の位置を,XY軸に関する
ピーク抽出部46の出力である座標（PXY,QXY,RXY,SXY）
と比較する。そして，一致するほうの頂点候補を求める
矩形として出力する。
ABCDとＡ′Ｂ′Ｃ′Ｄ′の頂点の位置を,XY軸に関する
ピーク抽出部46の出力である座標（PXY,QXY,RXY,SXY）
と比較する。そして，一致するほうの頂点候補を求める
矩形として出力する。
本発明によれば，二値化部20より，処理の初期段階で画
像を二値化するので，データ量を大幅に削減することが
できる。
像を二値化するので，データ量を大幅に削減することが
できる。
入力部10,二値化部20,投影部30は，パイプライン処理が
可能であり，また，投影部30および特徴点検出部40の処
理は，各投影軸毎に独立して処理させることによって，
パラレルに処理できるので，高速に矩形の頂点を検出で
きることとなる。
可能であり，また，投影部30および特徴点検出部40の処
理は，各投影軸毎に独立して処理させることによって，
パラレルに処理できるので，高速に矩形の頂点を検出で
きることとなる。
投影軸を増やせば，さらに検証の精度を上げることがで
き，矩形を正しく検出することができる。
き，矩形を正しく検出することができる。
第３図は本発明の一実施例を示す。
第３図において,60は画像を入力するカメラ,61はカメラ
60からの入力回路,62は比較回路によって構成される二
値化回路,63は閾値設定回路,64は投影回路,65A,65B,65C
はカウント制御回路,66A,66B,66Cは１ライン分のカウン
タ,67はCPUおよびメモリ等からなる処理装置,68A,68B,6
8Cは二次微分処理部,69A,69B,69Cはピーク抽出処理部,7
0は頂点位置算出処理部,71は認識部を表す。
60からの入力回路,62は比較回路によって構成される二
値化回路,63は閾値設定回路,64は投影回路,65A,65B,65C
はカウント制御回路,66A,66B,66Cは１ライン分のカウン
タ,67はCPUおよびメモリ等からなる処理装置,68A,68B,6
8Cは二次微分処理部,69A,69B,69Cはピーク抽出処理部,7
0は頂点位置算出処理部,71は認識部を表す。
入力回路61は，カメラ60からの入力画像を,A/D変換器に
より，例えば512×512×８ビットのディジタル画像に変
換する。変換結果は，順次，二値化回路62に８ビット単
位で送り込まれる。
より，例えば512×512×８ビットのディジタル画像に変
換する。変換結果は，順次，二値化回路62に８ビット単
位で送り込まれる。
二値化回路62では，閾値設定回路63に設定された閾値と
比較することにより，画像を“1"または“0"の二値情報
に変換する。これにより，第２図に示す画像100におい
て，矩形ABCDの外部は“0",内部は“1"に変換されるこ
とになる。この変換結果は，ラスタ走査に対応して順
次，投影回路64に送り込まれる。
比較することにより，画像を“1"または“0"の二値情報
に変換する。これにより，第２図に示す画像100におい
て，矩形ABCDの外部は“0",内部は“1"に変換されるこ
とになる。この変換結果は，ラスタ走査に対応して順
次，投影回路64に送り込まれる。
投影回路64は，各投影軸毎に，カウント制御回路と１ラ
イン分のカウンタとを有している。カウント制御回路65
Aは，クロック信号から，図示省略したアドレスカウン
タ等により，カウントすべきカウンタ66Aのアドレスを
生成し,X軸の座標に対応して設けられた１ライン分のカ
ウンタ66Aに対して，画素が“1"であるものの個数をカ
ウントする制御信号を出力する。カウント制御回路65B,
65Cも同様に，それぞれＹ軸およびXY軸に対応して設け
られた１ライン分のカウンタ66B,66Cに対して，カウン
ト制御信号を出力する。これにより，カウンタ66A,66B,
66Cによるカウント結果は，最終的にそれぞれ第２図に
示すような,X軸,Y軸,XY軸上の台形のグラフとなる。
イン分のカウンタとを有している。カウント制御回路65
Aは，クロック信号から，図示省略したアドレスカウン
タ等により，カウントすべきカウンタ66Aのアドレスを
生成し,X軸の座標に対応して設けられた１ライン分のカ
ウンタ66Aに対して，画素が“1"であるものの個数をカ
ウントする制御信号を出力する。カウント制御回路65B,
65Cも同様に，それぞれＹ軸およびXY軸に対応して設け
られた１ライン分のカウンタ66B,66Cに対して，カウン
ト制御信号を出力する。これにより，カウンタ66A,66B,
66Cによるカウント結果は，最終的にそれぞれ第２図に
示すような,X軸,Y軸,XY軸上の台形のグラフとなる。
本実施例では，以下の特徴点検出の処理および頂点位置
算出の処理を,CPUまたはマイクロプロセッサにより行っ
ている。もちろん，ハードウェア回路により，実現する
こともできる。ソフトウェアまたはファームウェアによ
り，二次微分処理およびピーク抽出処理等を実行して
も，投影回路64の出力は，それぞれ１ライン分のデータ
量であり,1次元的に処理できるので，比較的高速に処理
できる。各投影軸対応に複数台のプロセッサを用意し
て，パラレルに処理すれば，さらに高速に処理すること
ができるようになる。なお，二次微分処理等の内部につ
いては，第２図に関連して説明した処理内容を持つもの
を，周知のプログラム技術により実現できるので，その
詳細な説明を省略する。
算出の処理を,CPUまたはマイクロプロセッサにより行っ
ている。もちろん，ハードウェア回路により，実現する
こともできる。ソフトウェアまたはファームウェアによ
り，二次微分処理およびピーク抽出処理等を実行して
も，投影回路64の出力は，それぞれ１ライン分のデータ
量であり,1次元的に処理できるので，比較的高速に処理
できる。各投影軸対応に複数台のプロセッサを用意し
て，パラレルに処理すれば，さらに高速に処理すること
ができるようになる。なお，二次微分処理等の内部につ
いては，第２図に関連して説明した処理内容を持つもの
を，周知のプログラム技術により実現できるので，その
詳細な説明を省略する。
認識部71は，頂点位置算出処理部70によって求められた
矩形情報に従って，例えば本の表紙を認識するというよ
うに，物体の認識等を行うものである。
矩形情報に従って，例えば本の表紙を認識するというよ
うに，物体の認識等を行うものである。
以上説明したように，本発明によれば，小規模なハード
ウェアで高速に画像中の矩形を検出することが可能にな
る。
ウェアで高速に画像中の矩形を検出することが可能にな
る。
第１図は本発明の基本的構成例，第２図は本発明の原理
説明図，第３図は本発明の一実施例を示す。 図中,10は入力部,20は二値化部,30は投影部,31,32,33は
投影軸対応の投影部,40は特徴点検出部,41,42,43は二次
微分部,44,45,46はピーク抽出部,50は頂点位置算出部,5
1は頂点候補算出部,52は検証部を表す。
説明図，第３図は本発明の一実施例を示す。 図中,10は入力部,20は二値化部,30は投影部,31,32,33は
投影軸対応の投影部,40は特徴点検出部,41,42,43は二次
微分部,44,45,46はピーク抽出部,50は頂点位置算出部,5
1は頂点候補算出部,52は検証部を表す。
Claims (1)
- 【請求項１】画像中に含まれる矩形を検出する矩形検出
装置において， 入力された濃淡画像の各画素値が，所定の範囲にあると
きに“1"を出力し，それ以外の場合に“0"を出力する二
値化部（20）と， 該二値化部（20）の出力を,3以上の複数個の投影軸に投
影する投影部（30）と， 該投影部（30）の出力であるそれぞれの投影像に対し，
投影値の投影軸に対する変化率が，急激に変化する投影
軸上の点の位置を検出する特徴点検出部（40）と， 前記投影部（30）の出力である複数個の投影像のうち前
記特徴点検出部（40）によって検出された二つの投影像
に対する特徴点の位置から，それらの特徴点のもととな
った矩形の頂点の位置の候補を２組算出する頂点候補算
出部（51）と， 前記特徴点検出部（40）によって検出された残りの投影
像に対する特徴点の位置と前記頂点候補算出部（51）で
算出された２組の頂点の位置の候補とを照合し,2組の候
補のうちの１組を選択する検証部（52）とを備えたこと
を特徴とする矩形検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61125398A JPH0731733B2 (ja) | 1986-05-30 | 1986-05-30 | 矩形検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61125398A JPH0731733B2 (ja) | 1986-05-30 | 1986-05-30 | 矩形検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62282388A JPS62282388A (ja) | 1987-12-08 |
| JPH0731733B2 true JPH0731733B2 (ja) | 1995-04-10 |
Family
ID=14909147
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61125398A Expired - Lifetime JPH0731733B2 (ja) | 1986-05-30 | 1986-05-30 | 矩形検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0731733B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02100167A (ja) * | 1988-10-06 | 1990-04-12 | Toshiba Corp | ニューラル・ネット情報処理装置 |
| WO2020208742A1 (ja) | 2019-04-10 | 2020-10-15 | 楽天株式会社 | 多角形検出装置、多角形検出方法、及び多角形検出プログラム |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5852336B2 (ja) * | 1979-03-13 | 1983-11-22 | シャープ株式会社 | 被写体の中心検出方法 |
-
1986
- 1986-05-30 JP JP61125398A patent/JPH0731733B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS62282388A (ja) | 1987-12-08 |
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