JPH0766440B2 - 画像処理装置 - Google Patents
画像処理装置Info
- Publication number
- JPH0766440B2 JPH0766440B2 JP59234957A JP23495784A JPH0766440B2 JP H0766440 B2 JPH0766440 B2 JP H0766440B2 JP 59234957 A JP59234957 A JP 59234957A JP 23495784 A JP23495784 A JP 23495784A JP H0766440 B2 JPH0766440 B2 JP H0766440B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- segment table
- area
- recognition
- image processing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
Landscapes
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、画像処理命令が組込まれたプログラミング言
語によって、種々な画像処理を組合せて、所望の画像認
識処理が行なわれるよう構成された画像処理装置に係わ
り、特にセグメントテーブルの参照にもとづき画像の構
造を調べた上、認識対象として適当に考えられている領
域を選択し、この領域に対し線分化処理が施されること
によって、認識対象についての種類や位置、姿勢が認識
されるようにした画像処理装置に関するものである。
語によって、種々な画像処理を組合せて、所望の画像認
識処理が行なわれるよう構成された画像処理装置に係わ
り、特にセグメントテーブルの参照にもとづき画像の構
造を調べた上、認識対象として適当に考えられている領
域を選択し、この領域に対し線分化処理が施されること
によって、認識対象についての種類や位置、姿勢が認識
されるようにした画像処理装置に関するものである。
従来、画像のフィルタリングや画像間演算ではない、認
識に直接結び付く画像処理アルゴリズムで、ある程度汎
用性を持った標準的なものとしては、パターンマッチン
グ法とSRIアルゴリズムの２つの方法が提案されてい
る。このうち、パターンマッチング法では、本質的に膨
大な計算量が要されることから、実用的には殆どハード
ウエアで実行され、プログラミング言語による制御の対
象とはならないものである。また、SRIアルゴリズムで
は、処理の流れが固定的であり、変更的なものは幾つか
のパラメータだけである。これを基にする画像処理言語
に、RDBOTSVI,Conference Proceedings March2−4,198
2,Robotics International of SEMにおいて、“Program
ming Vision and Robotics Systems with RAIL"（P392
〜406）と題して論じられているものがあるが、これ
は、パラメータの変更と処理結果が参照可とされている
だけで、画像処理手順については全く自由度がないもの
となっている。
識に直接結び付く画像処理アルゴリズムで、ある程度汎
用性を持った標準的なものとしては、パターンマッチン
グ法とSRIアルゴリズムの２つの方法が提案されてい
る。このうち、パターンマッチング法では、本質的に膨
大な計算量が要されることから、実用的には殆どハード
ウエアで実行され、プログラミング言語による制御の対
象とはならないものである。また、SRIアルゴリズムで
は、処理の流れが固定的であり、変更的なものは幾つか
のパラメータだけである。これを基にする画像処理言語
に、RDBOTSVI,Conference Proceedings March2−4,198
2,Robotics International of SEMにおいて、“Program
ming Vision and Robotics Systems with RAIL"（P392
〜406）と題して論じられているものがあるが、これ
は、パラメータの変更と処理結果が参照可とされている
だけで、画像処理手順については全く自由度がないもの
となっている。
一方、画像処理の流れ自体を記述の対象とするプログラ
ミング言語の例としては、例えば、The International
Journal of Robotics Reserch,Vol.1,No.3（1982年）に
おける“AML/V:An Industrial Machine Vision Program
ming System"において論じられているものがある。しか
し、これは、画像間演算など、認識に直接には結び付か
ない、基本的な処理行なう命令しか持っていないため、
これを用いて認識プログラムを書くのには、他の汎用プ
ログラミング言語によるのとあまり変らない労力と知識
が必要となるという課題を有していた。
ミング言語の例としては、例えば、The International
Journal of Robotics Reserch,Vol.1,No.3（1982年）に
おける“AML/V:An Industrial Machine Vision Program
ming System"において論じられているものがある。しか
し、これは、画像間演算など、認識に直接には結び付か
ない、基本的な処理行なう命令しか持っていないため、
これを用いて認識プログラムを書くのには、他の汎用プ
ログラミング言語によるのとあまり変らない労力と知識
が必要となるという課題を有していた。
本発明に目的は、画像処理命令が組込まれたプログラミ
ング言語によって、種々な画像処理を組合せて、所望の
画像認識処理が行なうに際し、セグメントテーブルの参
照にもとづき画像の構造を調べた上、認識対象として適
当に考えられている領域を選択し、この領域に対し線分
化処理が施されることによって、認識対象についての種
類や位置、姿勢が認識され得る画像処理装置を供するに
ある。
ング言語によって、種々な画像処理を組合せて、所望の
画像認識処理が行なうに際し、セグメントテーブルの参
照にもとづき画像の構造を調べた上、認識対象として適
当に考えられている領域を選択し、この領域に対し線分
化処理が施されることによって、認識対象についての種
類や位置、姿勢が認識され得る画像処理装置を供するに
ある。
上記目的は、画像処理、認識処理の命令群を、関数、演
算式で表した入力形式で受付ける命令入力部と、該命令
群に従って実行される画像処理装置の手段が、画像信号
をディジタル化して、多値画像を画像メモリに記録する
画像入力部と、該多値画像より、上記命令にによって設
定された閾値によって２値画像を作成し、同様に画像メ
モリに記録する画像処理部と、該２値画像内の同一値画
素の接続した集まりをそれぞれ１つの領域（セグメン
ト）と区分けして、該２値画像を複数の領域の集合と成
し、各領域間の包含、接続関係を手掛かりに、最外周の
１つの領域である背景領域を基礎要素として、少なくと
も各領域間の親子関係、兄弟関係、各領域の代表座標、
各領域内の画素数より構成されるセグメントテーブルを
作成して、画像メモリに記憶するセグメントテーブル作
成手段と、セグメントテーブルを参照する命令に従い、
背景領域から順に、親子関係、兄弟関係を手掛かりにし
て、命令で与えられた演算式を満たす領域番号を特定す
るセグメントテーブル参照手段と、該領域番号が示す領
域の輪郭を、一定の近似幅により、多角形近似を行な
い、その頂点列の座標を画像メモリに記憶し、それら記
憶アドレスを上記セグメントテーブルの該領域番号に対
応させて上記セグメントテーブルに登録する多角形近似
手段と、上記セグメントテーブルに登録された対象領域
の頂点列データと、上記セグメントテーブル作成手段、
セグメントテーブル参照手段および多角形近似手段と同
様の処理によって時前に登録されている辞書データの頂
点列データを重ね合わせ、図形の一致度を判定して、認
識対象の種類、位置、姿勢を決定する線分化パターンマ
ッチング手段と、上記セグメントテーブルに登録された
対象領域の頂点例データより、その領域の多角形図形と
しての特徴を求め、その特徴の値が命令で与えられた演
算式を満たす場合に、特定した種別の認識完了を出力す
る多角形図形認識手段と、上記何れかの認識結果、また
は認識エラーとなった結果の情報を出力する手段と、よ
り構成されることで達成される。
算式で表した入力形式で受付ける命令入力部と、該命令
群に従って実行される画像処理装置の手段が、画像信号
をディジタル化して、多値画像を画像メモリに記録する
画像入力部と、該多値画像より、上記命令にによって設
定された閾値によって２値画像を作成し、同様に画像メ
モリに記録する画像処理部と、該２値画像内の同一値画
素の接続した集まりをそれぞれ１つの領域（セグメン
ト）と区分けして、該２値画像を複数の領域の集合と成
し、各領域間の包含、接続関係を手掛かりに、最外周の
１つの領域である背景領域を基礎要素として、少なくと
も各領域間の親子関係、兄弟関係、各領域の代表座標、
各領域内の画素数より構成されるセグメントテーブルを
作成して、画像メモリに記憶するセグメントテーブル作
成手段と、セグメントテーブルを参照する命令に従い、
背景領域から順に、親子関係、兄弟関係を手掛かりにし
て、命令で与えられた演算式を満たす領域番号を特定す
るセグメントテーブル参照手段と、該領域番号が示す領
域の輪郭を、一定の近似幅により、多角形近似を行な
い、その頂点列の座標を画像メモリに記憶し、それら記
憶アドレスを上記セグメントテーブルの該領域番号に対
応させて上記セグメントテーブルに登録する多角形近似
手段と、上記セグメントテーブルに登録された対象領域
の頂点列データと、上記セグメントテーブル作成手段、
セグメントテーブル参照手段および多角形近似手段と同
様の処理によって時前に登録されている辞書データの頂
点列データを重ね合わせ、図形の一致度を判定して、認
識対象の種類、位置、姿勢を決定する線分化パターンマ
ッチング手段と、上記セグメントテーブルに登録された
対象領域の頂点例データより、その領域の多角形図形と
しての特徴を求め、その特徴の値が命令で与えられた演
算式を満たす場合に、特定した種別の認識完了を出力す
る多角形図形認識手段と、上記何れかの認識結果、また
は認識エラーとなった結果の情報を出力する手段と、よ
り構成されることで達成される。
以下、本発明を説明する。
先ず第１図により線分化方式について説明しておく。こ
の線分化方式とは、パターンの輪郭を多角形近似した
後、頂点列座標として表現した上、これを処理すること
によって、そのパターンの形状に関する各種情報、例え
ば面積や周囲長を得たり、２つのパターンが同一である
か否かを調べたりするパターン認識方式である。因み
に、このパターン認識に関しては、本願出願人から先に
出願されている特開昭59−154574号公報に詳述されてい
るところである。
の線分化方式とは、パターンの輪郭を多角形近似した
後、頂点列座標として表現した上、これを処理すること
によって、そのパターンの形状に関する各種情報、例え
ば面積や周囲長を得たり、２つのパターンが同一である
か否かを調べたりするパターン認識方式である。因み
に、このパターン認識に関しては、本願出願人から先に
出願されている特開昭59−154574号公報に詳述されてい
るところである。
以下、この線分化処理方式での処理の流れについて、第
１図により順を追って説明すれば、先ず処理１で画像入
力が行なわれた上、処理２では、セグメンテーション処
理により、入力画像内で領域の分割が行なわれるように
なっている。その後の処理３では、画面構造解析により
画像内での領域間の隣接関係が求められるが、この情報
から認識対象としての領域が選択された上、処理４での
線分化処理により多角形近似されるものとなっている。
この御は、処理５での線分化パターンマッチング処理
や、処理６での特徴値抽出処理により、パターン認識が
行なわれているものである。線分化パターンマッチング
処理では、同じく多角形近似された辞書パターンとの多
角形同志の重ね合わせによる照合が、また、特徴値抽出
処理では、面積や周囲長等、パターン形状が反映されて
いる特徴値による形状認識や、重心や主軸等によるパタ
ーン位置決めが行なわれているものである。
１図により順を追って説明すれば、先ず処理１で画像入
力が行なわれた上、処理２では、セグメンテーション処
理により、入力画像内で領域の分割が行なわれるように
なっている。その後の処理３では、画面構造解析により
画像内での領域間の隣接関係が求められるが、この情報
から認識対象としての領域が選択された上、処理４での
線分化処理により多角形近似されるものとなっている。
この御は、処理５での線分化パターンマッチング処理
や、処理６での特徴値抽出処理により、パターン認識が
行なわれているものである。線分化パターンマッチング
処理では、同じく多角形近似された辞書パターンとの多
角形同志の重ね合わせによる照合が、また、特徴値抽出
処理では、面積や周囲長等、パターン形状が反映されて
いる特徴値による形状認識や、重心や主軸等によるパタ
ーン位置決めが行なわれているものである。
ところで、線分化処理方式の特徴としては、処理の流れ
としてその自由度が大きく、また、その流れが単純であ
ることが挙げられる。例えば画像構造が解析された後
に、認識対象が選択されるに際しては、分割された領域
各々は認識対象として任意に選択され得るばかりか、線
分化されたパターンの認識方法としても、多くの選択肢
が用意されたものとなっている。よって、線分化処理方
式による場合には、第１図中に示された処理ステップ各
々を処理単位として、用途に応じてそれら処理ステップ
の組合わせが変更されたり、中間途中結果に応じて分岐
処理が行なわれる等、用途に応じた変形処理が容易に行
ない得るものとなっている。
としてその自由度が大きく、また、その流れが単純であ
ることが挙げられる。例えば画像構造が解析された後
に、認識対象が選択されるに際しては、分割された領域
各々は認識対象として任意に選択され得るばかりか、線
分化されたパターンの認識方法としても、多くの選択肢
が用意されたものとなっている。よって、線分化処理方
式による場合には、第１図中に示された処理ステップ各
々を処理単位として、用途に応じてそれら処理ステップ
の組合わせが変更されたり、中間途中結果に応じて分岐
処理が行なわれる等、用途に応じた変形処理が容易に行
ない得るものとなっている。
次に、第２図により、線分化処理方式に基づいて、画像
処理を実行する画像処理装置の例について説明する。第
２図中、７は画像メモリを、８は画像入力部を、９は画
像処理部を、10は処理装置（CPU）を、11はTVカメラを
それぞれ示すが、処理装置10では、処理手順が記述され
たプログラムが実行されることによって、画像処理の手
順が制御されたものとなっている。
処理を実行する画像処理装置の例について説明する。第
２図中、７は画像メモリを、８は画像入力部を、９は画
像処理部を、10は処理装置（CPU）を、11はTVカメラを
それぞれ示すが、処理装置10では、処理手順が記述され
たプログラムが実行されることによって、画像処理の手
順が制御されたものとなっている。
更に、そのプログラムを記述するためのプログラミング
言語（画像処理言語）について説明すれば、その基本
は、既存のプログラミング言語、例えばベーシック（BA
SIC）に、拡張命令として画像処理命令群、変数形とし
て画像変数が加えられたものとされる。先ず第３図によ
り画像変数について説明すれば、画像変数とは、線分化
処理方式で用いる画像データのその構造種別として定義
される。その種別としては、多値画像、２値画像、マス
ク画像、セグメントテーブル、頂点座標列が挙げられ、
また、その名称としては、種別を示す先頭文字と番号に
より、例えばG1、T6、L3、…、といった具合に表される
ものとなっている。より詳細に説明すれば、多値画像、
２値画像、マスク画像は実際のメモリに対応しており、
その番号は固定され、その構造は２次元配列とされたも
のとなっている。また、セグメントテーブルは画像対応
の一覧表とされた上、画像のセグメント（領域）に関す
る情報（セグメント間の隣接状態やそのセグメントの位
置、面積等）が記録されものとなっている。当然なが
ら、セグメントテーブルとそのサイズは画像内でのセグ
メント数に依存しており、一般に可変長として構成され
た上、要素各々は整数形とされたものとなっている。さ
て、第４図にセグメントテーブルの例を示すが、本例で
のものは２値画像に対するものであって、したがって、
領域間の隣接状態は全て包含、被包含の関係にあり、そ
の内容としては、画像内に包含されているセグメント
（子）の数が先ず挙げられ、また、包含関係は３つのポ
イントで親子関係等として表されるものとなっている。
具体的には、包含、被包含の関係は親子関係として表さ
れ、ＡがＢを含む場合には、Ａが親、Ｂは子とされてい
るものである。親子関係では親ポインタ、子ポインタを
それぞれ１個持つが、親は常に１つであるにしても、子
は１つとは限らなく、子ポインタが不足することにな
る。このため、子が複数ある場合には、そのうちの１つ
を子ポインタで指し、それ以外は子セグメント同志を兄
弟ポインタで繋ぐようにしている。何れのポインタも終
端にはエンドマークが挿入されるものである。上記以外
の内容としては、面積（画素数）、セグメント位置XTO
P,YTOP（セグメントの位置はその左上端点の位置座標
（XTOP,YTOP）を以て表す）、頂点列ポインタ（セグメ
ントに対応）があるが、以上の画像変数によって、線分
化処理方式で用いられる画像データの構造が定義され
得、ユーザはそれを定義すること不要とされることか
ら、プログラミングがより容易となるものである。
言語（画像処理言語）について説明すれば、その基本
は、既存のプログラミング言語、例えばベーシック（BA
SIC）に、拡張命令として画像処理命令群、変数形とし
て画像変数が加えられたものとされる。先ず第３図によ
り画像変数について説明すれば、画像変数とは、線分化
処理方式で用いる画像データのその構造種別として定義
される。その種別としては、多値画像、２値画像、マス
ク画像、セグメントテーブル、頂点座標列が挙げられ、
また、その名称としては、種別を示す先頭文字と番号に
より、例えばG1、T6、L3、…、といった具合に表される
ものとなっている。より詳細に説明すれば、多値画像、
２値画像、マスク画像は実際のメモリに対応しており、
その番号は固定され、その構造は２次元配列とされたも
のとなっている。また、セグメントテーブルは画像対応
の一覧表とされた上、画像のセグメント（領域）に関す
る情報（セグメント間の隣接状態やそのセグメントの位
置、面積等）が記録されものとなっている。当然なが
ら、セグメントテーブルとそのサイズは画像内でのセグ
メント数に依存しており、一般に可変長として構成され
た上、要素各々は整数形とされたものとなっている。さ
て、第４図にセグメントテーブルの例を示すが、本例で
のものは２値画像に対するものであって、したがって、
領域間の隣接状態は全て包含、被包含の関係にあり、そ
の内容としては、画像内に包含されているセグメント
（子）の数が先ず挙げられ、また、包含関係は３つのポ
イントで親子関係等として表されるものとなっている。
具体的には、包含、被包含の関係は親子関係として表さ
れ、ＡがＢを含む場合には、Ａが親、Ｂは子とされてい
るものである。親子関係では親ポインタ、子ポインタを
それぞれ１個持つが、親は常に１つであるにしても、子
は１つとは限らなく、子ポインタが不足することにな
る。このため、子が複数ある場合には、そのうちの１つ
を子ポインタで指し、それ以外は子セグメント同志を兄
弟ポインタで繋ぐようにしている。何れのポインタも終
端にはエンドマークが挿入されるものである。上記以外
の内容としては、面積（画素数）、セグメント位置XTO
P,YTOP（セグメントの位置はその左上端点の位置座標
（XTOP,YTOP）を以て表す）、頂点列ポインタ（セグメ
ントに対応）があるが、以上の画像変数によって、線分
化処理方式で用いられる画像データの構造が定義され
得、ユーザはそれを定義すること不要とされることか
ら、プログラミングがより容易となるものである。
さて、第５図により画像処理命令について説明する。こ
こにいう画像処理命令とは、処理単位（第１図中に示さ
れた処理ステップ各々を指す）各々を１つの命令、ある
いは関数として表現したものである。画像入力に対して
は画像入力命令PICTUREが、セグメンテーションに対し
てはセグメンテーション命令SEGMENTが用意されている
が、これら命令は連続的に実行される場合が多いことか
ら、連続的に実行される場合には、それら命令が複合さ
れた命令PICTURESが実行されるものとなっている。ま
た、画面構造解析、線分化各々に対してはそれぞれ命令
ANALYZE,LINSEGが、更に、線分化パターンマッチングの
ための命令として、３種類の命令が用意されたものとな
っている。２つのパターンを重ね合わせるべく移動を行
なう命令としての平行移動命令LSHIFT、回転移動命令LR
OTATE、重なり部分の面積を求めるための関数MATCHが用
意されているものである。この他、特徴値抽出のために
は、AREA、PERIM等の特徴値関数が、２値化閾値を設定
するためのTHDSET、処理領域を設定するためのMASK、セ
グメントテーブルを参照するためのTSUM、TTOP等の関数
が用意されたものとなっている。
こにいう画像処理命令とは、処理単位（第１図中に示さ
れた処理ステップ各々を指す）各々を１つの命令、ある
いは関数として表現したものである。画像入力に対して
は画像入力命令PICTUREが、セグメンテーションに対し
てはセグメンテーション命令SEGMENTが用意されている
が、これら命令は連続的に実行される場合が多いことか
ら、連続的に実行される場合には、それら命令が複合さ
れた命令PICTURESが実行されるものとなっている。ま
た、画面構造解析、線分化各々に対してはそれぞれ命令
ANALYZE,LINSEGが、更に、線分化パターンマッチングの
ための命令として、３種類の命令が用意されたものとな
っている。２つのパターンを重ね合わせるべく移動を行
なう命令としての平行移動命令LSHIFT、回転移動命令LR
OTATE、重なり部分の面積を求めるための関数MATCHが用
意されているものである。この他、特徴値抽出のために
は、AREA、PERIM等の特徴値関数が、２値化閾値を設定
するためのTHDSET、処理領域を設定するためのMASK、セ
グメントテーブルを参照するためのTSUM、TTOP等の関数
が用意されたものとなっている。
以下、第６図に沿ってプログラムを説明する。本例で
は、面積により部品１〜３各々を識別する場合が示され
ており、第６図（ａ）は認識対象としての部品を、第６
図（ｂ）は処理手順を、第６図（ｃ）はプログラムの記
述例をそれぞれ示したものである。２値化閾値が閾値設
定命令THDSETにより既に設定されているものとして、先
ず画像入力命令PICTUREによりカメラ番号１から多値メ
モリG1と２値メモリB1に画像が入力される（ステップS1
1）。その後、セグメンテーション命令SEGMENTにより２
値メモリB1の画像を基にセグメンテーションが行なわ
れ、結果がセグメントテーブルT1に格納され（ステップ
S12）、更に、構造解析命令ANALYZEで画面構造解析が行
なわれるものとなっている（ステップS13）。その後
は、セグメント情報参照関数TTOP,TDOWNを用い、先ず背
景セグメント番号Ｉが求められ、これに直接従属するセ
グメント番号Ｊが求められる。即ち、均一な背景の中に
おかれた任意の部品が選択されたわけである（ステップ
S14）。以降、部品Ｊに対する線分化命令LINSEGにより
頂点列J1の作成（ステップS15）、頂点列L1を基にして
の面積関数AREAによる面積計算（ステップS16）、その
結果に基づく部品番号、エラーコード等のセット、各々
の場合の処理ルーチンへの分岐が行なわれるものとなっ
ている（ステップS17）。
は、面積により部品１〜３各々を識別する場合が示され
ており、第６図（ａ）は認識対象としての部品を、第６
図（ｂ）は処理手順を、第６図（ｃ）はプログラムの記
述例をそれぞれ示したものである。２値化閾値が閾値設
定命令THDSETにより既に設定されているものとして、先
ず画像入力命令PICTUREによりカメラ番号１から多値メ
モリG1と２値メモリB1に画像が入力される（ステップS1
1）。その後、セグメンテーション命令SEGMENTにより２
値メモリB1の画像を基にセグメンテーションが行なわ
れ、結果がセグメントテーブルT1に格納され（ステップ
S12）、更に、構造解析命令ANALYZEで画面構造解析が行
なわれるものとなっている（ステップS13）。その後
は、セグメント情報参照関数TTOP,TDOWNを用い、先ず背
景セグメント番号Ｉが求められ、これに直接従属するセ
グメント番号Ｊが求められる。即ち、均一な背景の中に
おかれた任意の部品が選択されたわけである（ステップ
S14）。以降、部品Ｊに対する線分化命令LINSEGにより
頂点列J1の作成（ステップS15）、頂点列L1を基にして
の面積関数AREAによる面積計算（ステップS16）、その
結果に基づく部品番号、エラーコード等のセット、各々
の場合の処理ルーチンへの分岐が行なわれるものとなっ
ている（ステップS17）。
次に、第７図により線分化パターンマッチングの判定を
行なう場合でのプログラムを説明する。第７図（ａ）は
認識対象としての部品を辞書パターンと重ね合せた状態
を、第７図（ｂ）は処理手順を、第７図（ｃ）はプログ
ラム記述例をそれぞれ示すが、これによる場合、２値化
閾値が閾値設定命令THDSETにより既に設定されているも
のとして、先ず画像入力命令PICTUREによりカメラ番号
１から画像を取り込み、多値メモリG1と２値メモリB1に
画像が入力される（ステップS21）。その後、セグメン
テーション命令SEGMENTにより２値メモリB1の画像を基
にセグメンテーションが行なわれ、結果がセグメントテ
ーブルT1Nに格納される（ステップS22）。更に、構造解
析命令ANALYZEで画面構造解析が行なわれるものとなっ
ている（ステップS23）。その後は、第６図の場合と同
様にして、セグメント情報参照関数TTOP,TDOWNにより部
品番号Ｊが求められ（ステップS24）、これを線分化命
令LINSEGにより線分化して頂点列L1を求める。以降は、
線分化パターンマッチングによる辞書パターンとの照合
である。辞書パターンは頂点列L0で表されるものとし
て、重心座標（X0,Y0）、方向T0を持っているものとす
る。先ず第７図（ｃ）の70行から90行で重心関数GX,G
Y、方向関数ORIENTにより部品Ｊの重心座標と方向を求
め、辞書パターンL0との位置ずれ（DX,DY,DT）を求めた
上、パターン移動命令LSHIFT,LROTATEにより、部品Ｊを
表す頂点列L1が辞書パターンL0と同じ重心位置と方向を
持つように移動する（ステップS26）。その後は、マッ
チング関数MATCHによりL0,L1の重なり部分の面積を求
め、これが面積関数AREAにより求めた辞書パターンの面
積の98％より大きければ、ST＝０、小さければST＝１と
する（ステップS27）。
行なう場合でのプログラムを説明する。第７図（ａ）は
認識対象としての部品を辞書パターンと重ね合せた状態
を、第７図（ｂ）は処理手順を、第７図（ｃ）はプログ
ラム記述例をそれぞれ示すが、これによる場合、２値化
閾値が閾値設定命令THDSETにより既に設定されているも
のとして、先ず画像入力命令PICTUREによりカメラ番号
１から画像を取り込み、多値メモリG1と２値メモリB1に
画像が入力される（ステップS21）。その後、セグメン
テーション命令SEGMENTにより２値メモリB1の画像を基
にセグメンテーションが行なわれ、結果がセグメントテ
ーブルT1Nに格納される（ステップS22）。更に、構造解
析命令ANALYZEで画面構造解析が行なわれるものとなっ
ている（ステップS23）。その後は、第６図の場合と同
様にして、セグメント情報参照関数TTOP,TDOWNにより部
品番号Ｊが求められ（ステップS24）、これを線分化命
令LINSEGにより線分化して頂点列L1を求める。以降は、
線分化パターンマッチングによる辞書パターンとの照合
である。辞書パターンは頂点列L0で表されるものとし
て、重心座標（X0,Y0）、方向T0を持っているものとす
る。先ず第７図（ｃ）の70行から90行で重心関数GX,G
Y、方向関数ORIENTにより部品Ｊの重心座標と方向を求
め、辞書パターンL0との位置ずれ（DX,DY,DT）を求めた
上、パターン移動命令LSHIFT,LROTATEにより、部品Ｊを
表す頂点列L1が辞書パターンL0と同じ重心位置と方向を
持つように移動する（ステップS26）。その後は、マッ
チング関数MATCHによりL0,L1の重なり部分の面積を求
め、これが面積関数AREAにより求めた辞書パターンの面
積の98％より大きければ、ST＝０、小さければST＝１と
する（ステップS27）。
以上の例からも判るように、短いプログラムを書くだけ
で、同一画像処理装置で様々な手順で認識が用意に実行
され得るものである。なお、前記した変数を記述した画
像処理言語を第２図に示すCPU10に入力するプログラミ
ング言語入力手段を有することは明らかである。
で、同一画像処理装置で様々な手順で認識が用意に実行
され得るものである。なお、前記した変数を記述した画
像処理言語を第２図に示すCPU10に入力するプログラミ
ング言語入力手段を有することは明らかである。
以上、説明したように、本発明によれば、画像処理命令
が組込まれたプログラミング言語によって、種々な画像
処理を組合せて、所望の画像認識処理を行なうに際し、
セグメントテーブルの参照にもとづき画像の構造を調べ
た上、認識対象として適当に考えられている領域を選択
し、この領域に対し線分化処理が施されることによっ
て、認識対象についての種類や位置、姿勢が経済的に、
しかも応用範囲拡大可として認識され得るものとなって
いる。
が組込まれたプログラミング言語によって、種々な画像
処理を組合せて、所望の画像認識処理を行なうに際し、
セグメントテーブルの参照にもとづき画像の構造を調べ
た上、認識対象として適当に考えられている領域を選択
し、この領域に対し線分化処理が施されることによっ
て、認識対象についての種類や位置、姿勢が経済的に、
しかも応用範囲拡大可として認識され得るものとなって
いる。
第１図は、線分化処理方式の基本手順を示す図、第２図
は、画像処理装置の構成図、第３図は、画像変数の一覧
表を示す図、第４図は、セグメントテーブルの構成図、
第５図は、画像処理命令の一覧表を示す図、第６図，第
７図は、実際の認識対象に対する本発明の適用例を示す
図である。 ７……画像メモリ、８……画像入力部、９……画像処理
部、10……処理装置（CPU）、11……TVカメラ
は、画像処理装置の構成図、第３図は、画像変数の一覧
表を示す図、第４図は、セグメントテーブルの構成図、
第５図は、画像処理命令の一覧表を示す図、第６図，第
７図は、実際の認識対象に対する本発明の適用例を示す
図である。 ７……画像メモリ、８……画像入力部、９……画像処理
部、10……処理装置（CPU）、11……TVカメラ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 辻 征郎 千葉県習志野市東習志野７丁目１番１号 株式会社日立製作所習志野工場内 (56)参考文献 特開 昭59−154574（ＪＰ，Ａ) 特開 昭55−10621（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−174969（ＪＰ，Ａ)
Claims (1)
- 【請求項１】ディジタル画像を入力して、指定された認
識対象の種別、位置、姿勢を認識する画像処理装置にお
いて、 画像処理、認識処理の命令群を、関数、演算式で表した
入力形式で受付ける命令入力部と、 該命令群に従って実行される画像処理装置の手段が、 画像信号をディジタル化して、多値画像を画像メモリに
記録する画像入力部と、該多値画像より、上記命令にに
よって設定された閾値によって２値画像を作成し、同様
に画像メモリに記録する画像処理部と、 該２値画像内の同一値画素の接続した集まりをそれぞれ
１つの領域（セグメント）と区分けして、該２値画像を
複数の領域の集合と成し、各領域間の包含、接続関係を
手掛かりに、最外周の１つの領域である背景領域を基礎
要素として、少なくとも各領域間の親子関係、兄弟関
係、各領域の代表座標、各領域内の画素数より構成され
るセグメントテーブルを作成して、画像メモリに記憶す
るセグメントテーブル作成手段と、 セグメントテーブルを参照する命令に従い、背景領域か
ら順に、親子関係、兄弟関係を手掛かりにして、命令で
与えられた演算式を満たす領域番号を特定するセグメン
トテーブル参照手段と、 該領域番号が示す領域の輪郭を、一定の近似幅により、
多角形近似を行ない、その頂点列の座標を画像メモリに
記憶し、それら記憶アドレスを上記セグメントテーブル
の該領域番号に対応させて上記セグメントテーブルに登
録する多角形近似手段と、 上記セグメントテーブルに登録された対象領域の頂点列
データと、上記セグメントテーブル作成手段、セグメン
トテーブル参照手段および多角形近似手段と同様の処理
によって事前に登録されている辞書データの頂点列デー
タを重ね合わせ、図形の一致度を判定して、認識対象の
種類、位置、姿勢を決定する線分化パターンマッチング
手段と、 上記セグメントテーブルに登録された対象領域の頂点例
データより、その領域の多角形図形としての特徴を求
め、その特徴の値が命令で与えられた演算式を満たす場
合に、特定した種別の認識完了を出力する多角形図形認
識手段と、 上記何れかの認識結果、または認識エラーとなった結果
の情報を出力する手段と、 より成ることを特徴とする画像処理装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59234957A JPH0766440B2 (ja) | 1984-11-09 | 1984-11-09 | 画像処理装置 |
| KR1019850008268A KR900001696B1 (ko) | 1984-11-09 | 1985-11-06 | 화상처리장치의 제어방법 |
| US06/795,775 US4748675A (en) | 1984-11-09 | 1985-11-07 | Method for controlling image processing device |
| EP85114317A EP0181009B1 (en) | 1984-11-09 | 1985-11-11 | Image processing device and method for controlling the same |
| DE8585114317T DE3587061T2 (de) | 1984-11-09 | 1985-11-11 | Bildverarbeitungseinrichtung und verfahren zu deren steuerung. |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59234957A JPH0766440B2 (ja) | 1984-11-09 | 1984-11-09 | 画像処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61114375A JPS61114375A (ja) | 1986-06-02 |
| JPH0766440B2 true JPH0766440B2 (ja) | 1995-07-19 |
Family
ID=16978904
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59234957A Expired - Lifetime JPH0766440B2 (ja) | 1984-11-09 | 1984-11-09 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0766440B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3207022B2 (ja) * | 1992-11-24 | 2001-09-10 | 株式会社日立製作所 | 投射型表示装置用光源、照明装置および液晶投射型表示装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS59154574A (ja) * | 1983-02-23 | 1984-09-03 | Hitachi Ltd | パタ−ン認識装置 |
-
1984
- 1984-11-09 JP JP59234957A patent/JPH0766440B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS61114375A (ja) | 1986-06-02 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |