JPH08194825A - 輪郭情報抽出装置 - Google Patents
輪郭情報抽出装置Info
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- JPH08194825A JPH08194825A JP7004075A JP407595A JPH08194825A JP H08194825 A JPH08194825 A JP H08194825A JP 7004075 A JP7004075 A JP 7004075A JP 407595 A JP407595 A JP 407595A JP H08194825 A JPH08194825 A JP H08194825A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 極座標を用いて容易に図形の輪郭を抽出す
る。 【構成】 撮影装置１１でラスタスキャン画像８１が撮
影され、各画素の画像信号は２次元座標抽出回路１３で
２次元座標が抽出され、極座標変換回路１５で対象領域
Ａ内の任意の点を中心点Ｏとする極座標に変換される。
各画素のレベルは対象領域Ａ内はｇ（ｒ，θ）＝１、Ａ
外はｇ（ｒ，θ）＝０で表わされる。制御回路１７で中
心角θごとにレベルがｇ（ｒ，θ）＝１である画素の中
心点Ｏからの距離ｒが比較され、中心点Ｏから遠い点の
距離ｒがデータとしてメモリ１９に記憶される。これら
の処理を画面全範囲に実行すると、最後にメモリ１９に
残るデータは各アドレスに対応する中心角θについて中
心点Ｏから最も遠い点の距離となる。これは輪郭画素の
座標でありアドレス順に読出せば輪郭をなぞった順の輪
郭点が得られる。
る。 【構成】 撮影装置１１でラスタスキャン画像８１が撮
影され、各画素の画像信号は２次元座標抽出回路１３で
２次元座標が抽出され、極座標変換回路１５で対象領域
Ａ内の任意の点を中心点Ｏとする極座標に変換される。
各画素のレベルは対象領域Ａ内はｇ（ｒ，θ）＝１、Ａ
外はｇ（ｒ，θ）＝０で表わされる。制御回路１７で中
心角θごとにレベルがｇ（ｒ，θ）＝１である画素の中
心点Ｏからの距離ｒが比較され、中心点Ｏから遠い点の
距離ｒがデータとしてメモリ１９に記憶される。これら
の処理を画面全範囲に実行すると、最後にメモリ１９に
残るデータは各アドレスに対応する中心角θについて中
心点Ｏから最も遠い点の距離となる。これは輪郭画素の
座標でありアドレス順に読出せば輪郭をなぞった順の輪
郭点が得られる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、輪郭情報抽出装置に関
し、特に極座標を用いてラスタスキャン画像の輪郭を抽
出する輪郭情報抽出装置に関する。
し、特に極座標を用いてラスタスキャン画像の輪郭を抽
出する輪郭情報抽出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】図８は、従来のマスク走査によるラスタ
スキャン画像に含まれるある画像領域Ａの２次元座標系
における輪郭情報の抽出方法を示す図である。
スキャン画像に含まれるある画像領域Ａの２次元座標系
における輪郭情報の抽出方法を示す図である。
【０００３】図８を参照して、縦３画素、横３画素の大
きさのマスク８３を画面８１全体に対して走査する。マ
スク８３の中央にある画素（中央画素）８５が輪郭を求
める画像領域Ａに含まれる画素であり、かつ、マスク８
３内の他の画素の中に画像領域Ａ以外の画素がある場合
に、マスク８３の中央画素８５を輪郭画素であると判定
する。これはよく用いられる方法であった。
きさのマスク８３を画面８１全体に対して走査する。マ
スク８３の中央にある画素（中央画素）８５が輪郭を求
める画像領域Ａに含まれる画素であり、かつ、マスク８
３内の他の画素の中に画像領域Ａ以外の画素がある場合
に、マスク８３の中央画素８５を輪郭画素であると判定
する。これはよく用いられる方法であった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この方
法によれば、特開昭５７−１１７８６の図で指摘されて
いるように、ハードウェアが複雑になるばかりでなく、
処理時間が短縮できないという問題点があった。また、
輪郭情報を抽出した結果は、輪郭をなぞった順には得ら
れないため、輪郭をなぞった順に並べ変える必要が生じ
るという問題点があった。
法によれば、特開昭５７−１１７８６の図で指摘されて
いるように、ハードウェアが複雑になるばかりでなく、
処理時間が短縮できないという問題点があった。また、
輪郭情報を抽出した結果は、輪郭をなぞった順には得ら
れないため、輪郭をなぞった順に並べ変える必要が生じ
るという問題点があった。
【０００５】これらの問題点を解決するために、輪郭追
跡法による輪郭情報抽出がいろいろ提案されている。そ
の１つとして、たとえば上記特開昭５７−１１７８６号
公報に示される図形の輪郭座標抽出方式があり、この方
式によればノイズに不感な輪郭抽出を実現でき、その輪
郭情報抽出結果は追跡順に並んでいる。しかしながら、
テレビジョン信号など一般に用いられているラスタスキ
ャン画像を一旦メモリに蓄えなければ処理ができないと
いう問題点があった。
跡法による輪郭情報抽出がいろいろ提案されている。そ
の１つとして、たとえば上記特開昭５７−１１７８６号
公報に示される図形の輪郭座標抽出方式があり、この方
式によればノイズに不感な輪郭抽出を実現でき、その輪
郭情報抽出結果は追跡順に並んでいる。しかしながら、
テレビジョン信号など一般に用いられているラスタスキ
ャン画像を一旦メモリに蓄えなければ処理ができないと
いう問題点があった。
【０００６】さらに、特開平２−９１７７８のように、
たとえば形状の一致を判定するのに輪郭の極座標表現を
用いる場合には、図８や特開昭５７−１１７８６号公報
のように２次元座標表現で輪郭情報を抽出した後、得ら
れた２次元座標表現の輪郭情報を極座標に変換しなけれ
ばならず不便であるという問題点があった。
たとえば形状の一致を判定するのに輪郭の極座標表現を
用いる場合には、図８や特開昭５７−１１７８６号公報
のように２次元座標表現で輪郭情報を抽出した後、得ら
れた２次元座標表現の輪郭情報を極座標に変換しなけれ
ばならず不便であるという問題点があった。
【０００７】本発明は以上のような問題点を解決するた
めになされたもので、極座標表現を用いて容易に輪郭を
抽出することを目的とする。
めになされたもので、極座標表現を用いて容易に輪郭を
抽出することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】請求項１に係る輪郭情報
抽出装置は、領域内に設けられた図形の輪郭を抽出する
輪郭情報抽出装置であって、図形の内部は第１の色で表
わされ、図形の外部は第１の色と異なる色で表わされ、
第１の色と第１の色と異なる色との境界で輪郭が規定さ
れ、領域の内部に基準点を設定する設定手段と、基準点
を中心点として領域内の任意の点を極座標に変換する変
換手段と、領域内で第１の色および第１の色と異なる色
の相違を基に図形内の点を検出する検出手段と、検出さ
れた図形内の点のうち中心点からの距離が最遠となる点
を極座標の中心角ごとに抽出する抽出手段とを設けたも
のである。
抽出装置は、領域内に設けられた図形の輪郭を抽出する
輪郭情報抽出装置であって、図形の内部は第１の色で表
わされ、図形の外部は第１の色と異なる色で表わされ、
第１の色と第１の色と異なる色との境界で輪郭が規定さ
れ、領域の内部に基準点を設定する設定手段と、基準点
を中心点として領域内の任意の点を極座標に変換する変
換手段と、領域内で第１の色および第１の色と異なる色
の相違を基に図形内の点を検出する検出手段と、検出さ
れた図形内の点のうち中心点からの距離が最遠となる点
を極座標の中心角ごとに抽出する抽出手段とを設けたも
のである。
【０００９】請求項２に係る輪郭情報抽出装置は、領域
内に設けられた図形の輪郭を抽出する輪郭情報抽出装置
であって、図形の内部は第１の色で表わされ、図形の外
部は第１の色と異なる色で表わされ、第１の色と第１の
色と異なる色との境界で輪郭が規定され、領域の内部に
基準点を設定する設定手段と、基準点を中心点として領
域内の任意の点を極座標に変換する変換手段と、領域内
で第１の色および第１の色と異なる色の相違を基に図形
外の点を検出する検出手段と、検出された図形外の点の
うち中心点からの距離が最小となる点を極座標の中心角
ごとに抽出する抽出手段とを設けたものである。
内に設けられた図形の輪郭を抽出する輪郭情報抽出装置
であって、図形の内部は第１の色で表わされ、図形の外
部は第１の色と異なる色で表わされ、第１の色と第１の
色と異なる色との境界で輪郭が規定され、領域の内部に
基準点を設定する設定手段と、基準点を中心点として領
域内の任意の点を極座標に変換する変換手段と、領域内
で第１の色および第１の色と異なる色の相違を基に図形
外の点を検出する検出手段と、検出された図形外の点の
うち中心点からの距離が最小となる点を極座標の中心角
ごとに抽出する抽出手段とを設けたものである。
【００１０】請求項３に係る輪郭情報抽出装置は、請求
項１または２の輪郭情報抽出装置において、上記抽出手
段は、領域内の任意の点と中心点との距離を中心角ごと
に比較する比較手段を設けたものである。
項１または２の輪郭情報抽出装置において、上記抽出手
段は、領域内の任意の点と中心点との距離を中心角ごと
に比較する比較手段を設けたものである。
【００１１】請求項４に係る輪郭情報抽出装置は、請求
項１または３の輪郭情報抽出装置において、抽出された
中心点からの距離が最遠となる点の極座標および情報を
記憶する記憶手段を設けたものである。
項１または３の輪郭情報抽出装置において、抽出された
中心点からの距離が最遠となる点の極座標および情報を
記憶する記憶手段を設けたものである。
【００１２】請求項５に係る輪郭情報抽出装置は、請求
項２または３の輪郭情報抽出装置において、抽出された
中心点からの距離が最小となる点の極座標および情報を
記憶する記憶手段を設けたものである。
項２または３の輪郭情報抽出装置において、抽出された
中心点からの距離が最小となる点の極座標および情報を
記憶する記憶手段を設けたものである。
【００１３】
【作用】請求項１に係る輪郭情報抽出装置においては、
図形の内部は第１の色で表わされ、図形の外部は第１の
色と異なる色で表わされ、第１の色と第１の色と異なる
色との境界で輪郭が規定され、領域の内部に基準点が設
定され、基準点を中心点として領域内の任意の点が極座
標に変換され、領域内で第１の色および第１の色と異な
る色の相違を基に図形内の点が検出され、検出された図
形内の点のうち中心点からの距離が最遠となる点が極座
標の中心角ごとに抽出されるので、中心角ごとにその中
心点からの距離が最遠となる点を上記図形の輪郭として
抽出することができる。
図形の内部は第１の色で表わされ、図形の外部は第１の
色と異なる色で表わされ、第１の色と第１の色と異なる
色との境界で輪郭が規定され、領域の内部に基準点が設
定され、基準点を中心点として領域内の任意の点が極座
標に変換され、領域内で第１の色および第１の色と異な
る色の相違を基に図形内の点が検出され、検出された図
形内の点のうち中心点からの距離が最遠となる点が極座
標の中心角ごとに抽出されるので、中心角ごとにその中
心点からの距離が最遠となる点を上記図形の輪郭として
抽出することができる。
【００１４】請求項２に係る輪郭情報抽出装置において
は、図形の内部は第１の色で表わされ、図形の外部は第
１の色と異なる色で表わされ、第１の色と第１の色と異
なる色との境界で輪郭が規定され、領域の内部に基準点
が設定され、基準点を中心点として領域内の任意の点が
極座標に変換され、領域内で第１の色および第１の色と
異なる色の相違を基に図形外の点が検出され、検出され
た図形外の点のうち中心点からの距離が最小となる点が
極座標の中心角ごとに抽出されるので、中心角ごとにそ
の中心点からの距離が最小となる点を上記図形の輪郭と
して抽出することができる。
は、図形の内部は第１の色で表わされ、図形の外部は第
１の色と異なる色で表わされ、第１の色と第１の色と異
なる色との境界で輪郭が規定され、領域の内部に基準点
が設定され、基準点を中心点として領域内の任意の点が
極座標に変換され、領域内で第１の色および第１の色と
異なる色の相違を基に図形外の点が検出され、検出され
た図形外の点のうち中心点からの距離が最小となる点が
極座標の中心角ごとに抽出されるので、中心角ごとにそ
の中心点からの距離が最小となる点を上記図形の輪郭と
して抽出することができる。
【００１５】請求項３に係る輪郭情報抽出装置において
は、請求項１または２の輪郭情報抽出装置において、領
域内の任意の点と中心点との距離が中心角ごとに比較さ
れるので、図形内の各点について中心点からの距離を中
心角ごとにそれぞれ比較することにより中心点からの距
離が最遠あるいは最小となる点を抽出することができ
る。
は、請求項１または２の輪郭情報抽出装置において、領
域内の任意の点と中心点との距離が中心角ごとに比較さ
れるので、図形内の各点について中心点からの距離を中
心角ごとにそれぞれ比較することにより中心点からの距
離が最遠あるいは最小となる点を抽出することができ
る。
【００１６】請求項４に係る輪郭情報抽出装置において
は、請求項１または３の輪郭情報抽出装置において、抽
出された中心点からの距離が最遠となる点の極座標およ
び情報が記憶される。
は、請求項１または３の輪郭情報抽出装置において、抽
出された中心点からの距離が最遠となる点の極座標およ
び情報が記憶される。
【００１７】請求項５に係る輪郭情報抽出装置において
は、請求項２または３の輪郭情報抽出装置において、抽
出された中心点からの距離が最小となる点の極座標およ
び情報が記憶される。
は、請求項２または３の輪郭情報抽出装置において、抽
出された中心点からの距離が最小となる点の極座標およ
び情報が記憶される。
【００１８】したがって、領域全体について処理を行な
った後、中心角順に読出せば、輪郭をなぞった順に輪郭
点を得ることができる。
った後、中心角順に読出せば、輪郭をなぞった順に輪郭
点を得ることができる。
【００１９】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照して説明
する。
する。
【００２０】図１は、本発明の実施例の輪郭情報抽出装
置のブロック図である。図１を参照して、輪郭情報抽出
装置は、任意の物体または図形（以下、対象領域と呼
ぶ）Ａを撮影する撮影装置１１と、撮影により得られた
ラスタスキャン画像信号の２次元座標を抽出する２次元
座標抽出回路１３と、抽出された２次元座標を極座標に
変換する極座標変換回路１５と、中心角ごとに極座標の
中心点からの距離が最遠となる対象領域Ａ内の画素をメ
モリ１９に書込制御する制御回路１７とを含む。
置のブロック図である。図１を参照して、輪郭情報抽出
装置は、任意の物体または図形（以下、対象領域と呼
ぶ）Ａを撮影する撮影装置１１と、撮影により得られた
ラスタスキャン画像信号の２次元座標を抽出する２次元
座標抽出回路１３と、抽出された２次元座標を極座標に
変換する極座標変換回路１５と、中心角ごとに極座標の
中心点からの距離が最遠となる対象領域Ａ内の画素をメ
モリ１９に書込制御する制御回路１７とを含む。
【００２１】撮影１１は２次元座標抽出回路１３に接続
されている。２次元座標抽出回路１３は極座標変換回路
１５に接続されている。極座標変換回路１５は制御回路
１７に接続されている。制御回路１７はメモリ１９に接
続されている。
されている。２次元座標抽出回路１３は極座標変換回路
１５に接続されている。極座標変換回路１５は制御回路
１７に接続されている。制御回路１７はメモリ１９に接
続されている。
【００２２】図２は、本発明の図１の輪郭情報抽出装置
の動作を示すフローチャートである。
の動作を示すフローチャートである。
【００２３】図２のフローチャートを用いて図１の動作
を説明する。ステップＳ２０１（以下、ステップを略
す）では、カメラなどの撮影装置１１により輪郭を抽出
するべき物体または図形（対象領域）Ａが撮影される。
Ｓ２０３では、Ｓ２０１の撮影により得られたラスタス
キャン画像の画像信号は２次元座標抽出回路１３におい
て画素ごとに順次２次元座標が抽出される。これによ
り、処理画素の２次元座標（ｘ，ｙ）が表わされる。ま
た、２次元関数（ｆ）（ｘ，ｙ）は処理画素のレベルを
表わし、画面８１内の画素の２次元座標（ｘ，ｙ）が対
象領域Ａ内であるならば１、対象領域Ａ外であるならば
０とする。
を説明する。ステップＳ２０１（以下、ステップを略
す）では、カメラなどの撮影装置１１により輪郭を抽出
するべき物体または図形（対象領域）Ａが撮影される。
Ｓ２０３では、Ｓ２０１の撮影により得られたラスタス
キャン画像の画像信号は２次元座標抽出回路１３におい
て画素ごとに順次２次元座標が抽出される。これによ
り、処理画素の２次元座標（ｘ，ｙ）が表わされる。ま
た、２次元関数（ｆ）（ｘ，ｙ）は処理画素のレベルを
表わし、画面８１内の画素の２次元座標（ｘ，ｙ）が対
象領域Ａ内であるならば１、対象領域Ａ外であるならば
０とする。
【００２４】図３は、本発明の実施例の輪郭情報抽出装
置の２次元座標抽出回路１３によりラスタスキャン画像
を２次元座標系で表わした図である。
置の２次元座標抽出回路１３によりラスタスキャン画像
を２次元座標系で表わした図である。
【００２５】図３を参照して、画素ａ，ｂの座標は、そ
れぞれ２次元座標を用いて（ｘ1 ，ｙ1 ），（ｘ2 ，ｙ
2 ）と表わされ、そのレベルは、画素ａがｆ（ｘ1 ，ｙ
1 ）＝１、画素ｂがｆ（ｘ2 ，ｙ2 ）＝０と２次元関数
で表わされる。
れぞれ２次元座標を用いて（ｘ1 ，ｙ1 ），（ｘ2 ，ｙ
2 ）と表わされ、そのレベルは、画素ａがｆ（ｘ1 ，ｙ
1 ）＝１、画素ｂがｆ（ｘ2 ，ｙ2 ）＝０と２次元関数
で表わされる。
【００２６】Ｓ２０５では、２次元座標抽出回路１３に
より抽出された各画素の２次元座標情報は、極座標変換
回路１５により極座標に変換される。この極座標により
中心角θと中心点Ｏから各画素までの距離ｒとが表わさ
れる。
より抽出された各画素の２次元座標情報は、極座標変換
回路１５により極座標に変換される。この極座標により
中心角θと中心点Ｏから各画素までの距離ｒとが表わさ
れる。
【００２７】図４は、本発明の実施例の輪郭情報抽出装
置の極座標変換回路１５により２次元座標を極座標に変
換した様子を示す図である。
置の極座標変換回路１５により２次元座標を極座標に変
換した様子を示す図である。
【００２８】図４を参照して、画面８１において、対象
領域Ａ内の任意の点を中心点Ｏとして、図３の画素ａ，
ｂはそれぞれ極座標（θ1 ，ｒ1 ），（θ2 ，ｒ2 ）に
変換される。対象領域Ａ内の画素ａのレベルはｇ
（θ1 ，ｒ1 ）＝１、画素ｂのレベルはｇ（θ2 ，
ｒ2 ）＝０のように極座標関数で表わされる。極座標変
換回路１５から情報として中心角θと中心点Ｏから画素
までの距離ｒと画素のレベルｇ（θ，ｒ）が制御回路１
７に出力される。
領域Ａ内の任意の点を中心点Ｏとして、図３の画素ａ，
ｂはそれぞれ極座標（θ1 ，ｒ1 ），（θ2 ，ｒ2 ）に
変換される。対象領域Ａ内の画素ａのレベルはｇ
（θ1 ，ｒ1 ）＝１、画素ｂのレベルはｇ（θ2 ，
ｒ2 ）＝０のように極座標関数で表わされる。極座標変
換回路１５から情報として中心角θと中心点Ｏから画素
までの距離ｒと画素のレベルｇ（θ，ｒ）が制御回路１
７に出力される。
【００２９】Ｓ２０７では、制御回路１７により極座標
関数ｇ（θ，ｒ）＝１である画素であって中心点Ｏから
の距離ｒが最遠となる画素が中心角θごとに探索され
る。
関数ｇ（θ，ｒ）＝１である画素であって中心点Ｏから
の距離ｒが最遠となる画素が中心角θごとに探索され
る。
【００３０】図５は、本発明の実施例の輪郭情報抽出装
置の制御回路１７における制御動作を示すフローチャー
トである。
置の制御回路１７における制御動作を示すフローチャー
トである。
【００３１】図５のフローチャートを用いて制御回路１
７の動作を説明する。図５を参照して、Ｓ４０１では、
処理の準備として、メモリ１９の内容がすべて初期化し
て０にされる。Ｓ５０３では、各画素の処理を終了する
か否かが決定される。Ｓ５０３で処理を終了すると決定
するとＥＮＤへジャンプする。Ｓ５０３で処理を開始す
ると決定すると、Ｓ２０５で、その画素における極座標
情報（中心角θ，中心点Ｏから画素までの距離ｒ，画素
のレベルｇ（ｒ，θ））がメモリ１９にサンプルされ
る。メモリ１９には、極座標の中心角θがアドレス、中
心点Ｏから画素までの距離ｒがデータとして記憶されて
いる。
７の動作を説明する。図５を参照して、Ｓ４０１では、
処理の準備として、メモリ１９の内容がすべて初期化し
て０にされる。Ｓ５０３では、各画素の処理を終了する
か否かが決定される。Ｓ５０３で処理を終了すると決定
するとＥＮＤへジャンプする。Ｓ５０３で処理を開始す
ると決定すると、Ｓ２０５で、その画素における極座標
情報（中心角θ，中心点Ｏから画素までの距離ｒ，画素
のレベルｇ（ｒ，θ））がメモリ１９にサンプルされ
る。メモリ１９には、極座標の中心角θがアドレス、中
心点Ｏから画素までの距離ｒがデータとして記憶されて
いる。
【００３２】Ｓ５０７で、Ｓ５０５でサンプルされた画
素について極座標関数ｇ（θ，ｒ）の値が１ならば、Ｓ
５０９でメモリ１９のアドレスθに予め書込まれている
データＭ（θ）が読出される。Ｓ５０７で極座標関数ｇ
（θ，ｒ）の値が０ならば、その画素は対象領域Ａ外の
画素であるから書込は行なわれず次の画素に進む。
素について極座標関数ｇ（θ，ｒ）の値が１ならば、Ｓ
５０９でメモリ１９のアドレスθに予め書込まれている
データＭ（θ）が読出される。Ｓ５０７で極座標関数ｇ
（θ，ｒ）の値が０ならば、その画素は対象領域Ａ外の
画素であるから書込は行なわれず次の画素に進む。
【００３３】Ｓ５１１では、Ｓ５０９で読出されたデー
タＭ（θ）とこれから書込もうとする距離データｒとが
比較される。Ｓ５１１で、データｒがデータＭ（θ）よ
りも小さければ、これから書込もうとしている画素の方
が中心点Ｏに近いので書込は行なわれない。Ｓ５１１で
データｒがデータＭ（θ）よりも大きければ、これから
書込もうとしている画素の方が中心点Ｏから遠くすなわ
ち輪郭寄りに存在するまで、Ｓ５１３でアドレスθにデ
ータｒが書込まれる。そして、Ｓ５０３に戻り次の画素
について処理を継続するならば上記のステップを繰返
し、処理を終了するならばＥＮＤへ進む。
タＭ（θ）とこれから書込もうとする距離データｒとが
比較される。Ｓ５１１で、データｒがデータＭ（θ）よ
りも小さければ、これから書込もうとしている画素の方
が中心点Ｏに近いので書込は行なわれない。Ｓ５１１で
データｒがデータＭ（θ）よりも大きければ、これから
書込もうとしている画素の方が中心点Ｏから遠くすなわ
ち輪郭寄りに存在するまで、Ｓ５１３でアドレスθにデ
ータｒが書込まれる。そして、Ｓ５０３に戻り次の画素
について処理を継続するならば上記のステップを繰返
し、処理を終了するならばＥＮＤへ進む。
【００３４】Ｓ５０７で極座標関数ｇ（θ，ｒ）の値が
０ならば、その画素は対象領域Ａ外の画素であるから書
込は行なわれず次の画素に進む。
０ならば、その画素は対象領域Ａ外の画素であるから書
込は行なわれず次の画素に進む。
【００３５】これらの処理を画面全範囲に実行すること
により、Ｓ２０７で最後にメモリ１９に残るのは、各ア
ドレスに対応する中心角θの画素の中で中心点Ｏから最
も遠い点の中心点Ｏからの距離となる。これは輪郭画素
の座標を表わすので、メモリ１９に残されたデータは輪
郭を表わす画素の座標の集合となる。得られた集合は重
複座標で表現されているため、アドレス順すなわち中心
角順に読出せば輪郭をなぞった順の輪郭点が得られる。
により、Ｓ２０７で最後にメモリ１９に残るのは、各ア
ドレスに対応する中心角θの画素の中で中心点Ｏから最
も遠い点の中心点Ｏからの距離となる。これは輪郭画素
の座標を表わすので、メモリ１９に残されたデータは輪
郭を表わす画素の座標の集合となる。得られた集合は重
複座標で表現されているため、アドレス順すなわち中心
角順に読出せば輪郭をなぞった順の輪郭点が得られる。
【００３６】なお、メモリ１９を考えられる最大値で初
期化しておき、対象領域外の点に関して、既に書込まれ
ている値と比較して小さければ書込を実行しても同様の
効果が得られる。
期化しておき、対象領域外の点に関して、既に書込まれ
ている値と比較して小さければ書込を実行しても同様の
効果が得られる。
【００３７】メモリ１９のアドレスθに予め書込まれて
いるデータＭ（θ）は、極座標の中心点Ｏからの距離が
最遠となる画素を輪郭として抽出するときは０を書込ん
でおく。一方、極座標の中心点Ｏからの距離が最小とな
る画素を輪郭として抽出するときは大きな値（たとえ
ば、領域の対角線の長さ）を書込んでおく。
いるデータＭ（θ）は、極座標の中心点Ｏからの距離が
最遠となる画素を輪郭として抽出するときは０を書込ん
でおく。一方、極座標の中心点Ｏからの距離が最小とな
る画素を輪郭として抽出するときは大きな値（たとえ
ば、領域の対角線の長さ）を書込んでおく。
【００３８】この場合、図形外の点からなる輪郭情報が
得られるので、図形の輪郭情報を得るために、さらに１
画素分内側の値を再抽出してもよい。
得られるので、図形の輪郭情報を得るために、さらに１
画素分内側の値を再抽出してもよい。
【００３９】上記の実施例では、理想的な準凸図形すな
わち極座標表現が一価の関数になる形状を対象として説
明してきた。
わち極座標表現が一価の関数になる形状を対象として説
明してきた。
【００４０】図６は、極座標表現が多価の関数になるよ
うな形状（対象領域）Ｂの輪郭を抽出する場合の図であ
る。
うな形状（対象領域）Ｂの輪郭を抽出する場合の図であ
る。
【００４１】図６を参照して、極座標表現が多価の関数
になるような形状Ｂの場合には、中心点Ｏからの最遠点
を輪郭として処理することになる。
になるような形状Ｂの場合には、中心点Ｏからの最遠点
を輪郭として処理することになる。
【００４２】図７は、極座標表現が多価の関数になるよ
うな形状Ｂの輪郭を抽出する場合、その重心を極座標系
の中心点Ｏとした図である。
うな形状Ｂの輪郭を抽出する場合、その重心を極座標系
の中心点Ｏとした図である。
【００４３】図７を参照して、極座標系における中心点
Ｏは、重心などを用いると形状認識などに都合がよい
が、そういった点が形状Ｂ外である場合であっても形状
を準凸図形として近似して処理される。
Ｏは、重心などを用いると形状認識などに都合がよい
が、そういった点が形状Ｂ外である場合であっても形状
を準凸図形として近似して処理される。
【００４４】以上のような輪郭情報抽出装置によれば、
輪郭を抽出するべき対象領域内の各画素について中心点
からの距離を中心角ごとにそれぞれ比較することにより
中心点からの距離が最遠となる点を対象領域の輪郭とし
て抽出することができる。したがって、極座標を用いて
容易に対象領域の輪郭を抽出することが可能となる。
輪郭を抽出するべき対象領域内の各画素について中心点
からの距離を中心角ごとにそれぞれ比較することにより
中心点からの距離が最遠となる点を対象領域の輪郭とし
て抽出することができる。したがって、極座標を用いて
容易に対象領域の輪郭を抽出することが可能となる。
【００４５】また、対象の図形が非常に複雑な形状であ
っても、その輪郭の外形を比較的容易に得ることができ
る。
っても、その輪郭の外形を比較的容易に得ることができ
る。
【００４６】得られた輪郭情報は極座標表現になってい
るため、形状の認識や図形の識別などに容易に適用する
ことができ、複数の図形の一致度などを判別する際に応
用することができる。
るため、形状の認識や図形の識別などに容易に適用する
ことができ、複数の図形の一致度などを判別する際に応
用することができる。
【００４７】さらに、輪郭情報を抽出するとき、一旦、
全画像情報を画像メモリに蓄える必要がなく、１画面を
走査する間に確実に輪郭情報を抽出できるため、対象領
域の輪郭を高速に抽出することができる。また、記憶容
量の大きなものは必要ないので、装置を安価に構成する
ことができる。
全画像情報を画像メモリに蓄える必要がなく、１画面を
走査する間に確実に輪郭情報を抽出できるため、対象領
域の輪郭を高速に抽出することができる。また、記憶容
量の大きなものは必要ないので、装置を安価に構成する
ことができる。
【００４８】
【発明の効果】本発明の請求項１の輪郭情報抽出装置に
おいては、領域内に設けられた図形の輪郭を抽出する輪
郭情報抽出装置であって、図形の内部は第１の色で表わ
され、図形の外部は第１の色と異なる色で表わされ、第
１の色と第１の色と異なる色との境界で輪郭が規定さ
れ、領域の内部に基準点が設定され、基準点を中心点と
して領域内の任意の点が極座標に変換され、領域内で第
１の色および第１の色と異なる色の相違を基に図形内の
点が検出され、検出された図形内の点のうち中心点から
の距離が最遠となる点が極座標の中心角ごとに抽出され
るので、中心角ごとにその中心点からの距離が最遠とな
る点を上記図形の輪郭として抽出することができる。
おいては、領域内に設けられた図形の輪郭を抽出する輪
郭情報抽出装置であって、図形の内部は第１の色で表わ
され、図形の外部は第１の色と異なる色で表わされ、第
１の色と第１の色と異なる色との境界で輪郭が規定さ
れ、領域の内部に基準点が設定され、基準点を中心点と
して領域内の任意の点が極座標に変換され、領域内で第
１の色および第１の色と異なる色の相違を基に図形内の
点が検出され、検出された図形内の点のうち中心点から
の距離が最遠となる点が極座標の中心角ごとに抽出され
るので、中心角ごとにその中心点からの距離が最遠とな
る点を上記図形の輪郭として抽出することができる。
【００４９】請求項２に係る輪郭情報抽出装置において
は、図形の内部は第１の色で表わされ、図形の外部は第
１の色と異なる色で表わされ、第１の色と第１の色と異
なる色との境界で輪郭が規定され、領域の内部に基準点
が設定され、基準点を中心点として領域内の任意の点が
極座標に変換され、領域内で第１の色および第１の色と
異なる色の相違を基に図形外の点が検出され、検出され
た図形外の点のうち中心点からの距離が最小となる点が
極座標の中心角ごとに抽出されるので、中心角ごとにそ
の中心点からの距離が最小となる点を上記図形の輪郭と
して抽出することができる。
は、図形の内部は第１の色で表わされ、図形の外部は第
１の色と異なる色で表わされ、第１の色と第１の色と異
なる色との境界で輪郭が規定され、領域の内部に基準点
が設定され、基準点を中心点として領域内の任意の点が
極座標に変換され、領域内で第１の色および第１の色と
異なる色の相違を基に図形外の点が検出され、検出され
た図形外の点のうち中心点からの距離が最小となる点が
極座標の中心角ごとに抽出されるので、中心角ごとにそ
の中心点からの距離が最小となる点を上記図形の輪郭と
して抽出することができる。
【００５０】本発明の請求項３の輪郭情報抽出装置にお
いては、請求項１または２の輪郭情報抽出装置におい
て、抽出手段は、領域内の任意の点と中心点との距離が
中心角ごとに比較されるので、図形内の各点について中
心点からの距離を中心角ごとにそれぞれ比較することに
より中心点からの距離が最遠あるいは最小となる点を抽
出することができる。
いては、請求項１または２の輪郭情報抽出装置におい
て、抽出手段は、領域内の任意の点と中心点との距離が
中心角ごとに比較されるので、図形内の各点について中
心点からの距離を中心角ごとにそれぞれ比較することに
より中心点からの距離が最遠あるいは最小となる点を抽
出することができる。
【００５１】その結果、極座標を用いて容易に図形の輪
郭を抽出することが可能となる。請求項４に係る輪郭情
報抽出装置においては、請求項１または３の輪郭情報抽
出装置において、抽出された中心点からの距離が最遠と
なる点の極座標および情報が記憶される。
郭を抽出することが可能となる。請求項４に係る輪郭情
報抽出装置においては、請求項１または３の輪郭情報抽
出装置において、抽出された中心点からの距離が最遠と
なる点の極座標および情報が記憶される。
【００５２】請求項５に係る輪郭情報抽出装置において
は、請求項２または３の輪郭情報抽出装置において、抽
出された中心点からの距離が最小となる点の極座標およ
び情報が記憶される。
は、請求項２または３の輪郭情報抽出装置において、抽
出された中心点からの距離が最小となる点の極座標およ
び情報が記憶される。
【００５３】したがって、領域全体について処理を行な
った後、中心角順に読出せば、輪郭をなぞった順に輪郭
点を得ることができる。
った後、中心角順に読出せば、輪郭をなぞった順に輪郭
点を得ることができる。
【００５４】その結果、輪郭をなぞった順に、容易に短
時間で輪郭点をつなぎ合わせることが可能となる。
時間で輪郭点をつなぎ合わせることが可能となる。
【図１】本発明の実施例の輪郭情報抽出装置のブロック
図である。
図である。
【図２】本発明の実施例の図１の輪郭情報抽出装置の動
作を示すフローチャートである。
作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施例の輪郭情報抽出装置の２次元座
標変換回路１３によりラスタスキャン画像を２次元座標
系で表わした図である。
標変換回路１３によりラスタスキャン画像を２次元座標
系で表わした図である。
【図４】本発明の実施例の輪郭情報抽出装置の極座標変
換回路１５により２次元座標を極座標に変換した様子を
表わす図である。
換回路１５により２次元座標を極座標に変換した様子を
表わす図である。
【図５】本発明の実施例の輪郭情報抽出装置の制御回路
１７における制御動作を示すフローチャートである。
１７における制御動作を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施例の輪郭情報抽出装置およびその
抽出方法を用いて極座標表現が多価の関数になるような
形状Ｂの輪郭を抽出する場合の図である。
抽出方法を用いて極座標表現が多価の関数になるような
形状Ｂの輪郭を抽出する場合の図である。
【図７】本発明の実施例の輪郭情報抽出装置およびその
抽出方法を用いて極座標表現が多価の関数になるような
形状Ｂの輪郭を抽出する場合にその重心を極座標系の中
心点Ｏとした図である。
抽出方法を用いて極座標表現が多価の関数になるような
形状Ｂの輪郭を抽出する場合にその重心を極座標系の中
心点Ｏとした図である。
【図８】従来のマスク走査によるラスタスキャン画像に
含まれるある画像領域Ａの２次元座標系における輪郭情
報の抽出方法を示す図である。
含まれるある画像領域Ａの２次元座標系における輪郭情
報の抽出方法を示す図である。
１５ 極座標変換回路 １７ 制御回路 １９ メモリ
Claims (5)
- 【請求項１】 領域内に設けられた図形の輪郭を抽出す
る輪郭情報抽出装置であって、前記図形の内部は第１の
色で表わされ、前記図形の外部は前記第１の色と異なる
色で表わされ、前記第１の色と前記第１の色と異なる色
との境界で前記輪郭が規定され、 前記領域の内部に基準点を設定する設定手段と、 前記基準点を中心点として前記領域内の任意の点を極座
標に変換する変換手段と、 前記領域内で前記第１の色および第１の色と異なる色の
相違を基に前記図形内の点を検出する検出手段と、 検出された前記図形内の点のうち前記中心点からの距離
が最遠となる点を前記極座標の中心角ごとに抽出する抽
出手段とを含む輪郭情報抽出装置。 - 【請求項２】 領域内に設けられた図形の輪郭を抽出す
る輪郭情報抽出装置であって、前記図形の内部は第１の
色で表わされ、前記図形の外部は前記第１の色と異なる
色で表わされ、前記第１の色と前記第１の色と異なる色
との境界で前記輪郭が規定され、 前記領域の内部に基準点を設定する設定手段と、 前記基準点を中心点として前記領域内の任意の点を極座
標に変換する変換手段と、 前記領域内で前記第１の色および第１の色と異なる色の
相違を基に前記図形外の点を検出する検出手段と、 検出された前記図形外の点のうち前記基準点からの距離
が最小となる点を前記極座標の中心角ごとに抽出する抽
出手段とを含む輪郭情報抽出装置。 - 【請求項３】 前記抽出手段は、前記領域内の任意の点
と前記中心点との距離を前記中心角ごとに比較する比較
手段を含む請求項１または２に記載の輪郭情報抽出装
置。 - 【請求項４】 抽出された前記中心点からの距離が最遠
となる点の極座標および情報を記憶する記憶手段を含む
請求項１または３に記載の輪郭情報抽出装置。 - 【請求項５】 抽出された前記中心点からの距離が最小
となる点の極座標および情報を記憶する記憶手段を含む
請求項２または３に記載の輪郭情報抽出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7004075A JPH08194825A (ja) | 1995-01-13 | 1995-01-13 | 輪郭情報抽出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7004075A JPH08194825A (ja) | 1995-01-13 | 1995-01-13 | 輪郭情報抽出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08194825A true JPH08194825A (ja) | 1996-07-30 |
Family
ID=11574694
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7004075A Withdrawn JPH08194825A (ja) | 1995-01-13 | 1995-01-13 | 輪郭情報抽出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08194825A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008203927A (ja) * | 2007-02-16 | 2008-09-04 | Saitama Univ | 動画像処理装置及び動画像処理方法 |
| CN109773582A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-21 | 大族激光科技产业集团股份有限公司 | 一种板材余料切割方法 |
| WO2020110347A1 (ja) * | 2018-11-30 | 2020-06-04 | 船井電機株式会社 | 領域検出装置 |
-
1995
- 1995-01-13 JP JP7004075A patent/JPH08194825A/ja not_active Withdrawn
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008203927A (ja) * | 2007-02-16 | 2008-09-04 | Saitama Univ | 動画像処理装置及び動画像処理方法 |
| JP4552018B2 (ja) * | 2007-02-16 | 2010-09-29 | 国立大学法人埼玉大学 | 動画像処理装置及び動画像処理方法 |
| WO2020110347A1 (ja) * | 2018-11-30 | 2020-06-04 | 船井電機株式会社 | 領域検出装置 |
| JPWO2020110347A1 (ja) * | 2018-11-30 | 2021-10-21 | 船井電機株式会社 | 領域検出装置 |
| US11270453B2 (en) | 2018-11-30 | 2022-03-08 | Funai Electric Co., Ltd. | Region detection device |
| CN109773582A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-21 | 大族激光科技产业集团股份有限公司 | 一种板材余料切割方法 |
| CN109773582B (zh) * | 2018-12-27 | 2021-02-05 | 大族激光科技产业集团股份有限公司 | 一种板材余料切割方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20020402 |