JPH08226961A - 自動目標識別装置 - Google Patents

自動目標識別装置

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JPH08226961A
JPH08226961A JP7055208A JP5520895A JPH08226961A JP H08226961 A JPH08226961 A JP H08226961A JP 7055208 A JP7055208 A JP 7055208A JP 5520895 A JP5520895 A JP 5520895A JP H08226961 A JPH08226961 A JP H08226961A
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利夫 沼尾
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 エッジ画像の対数極座標変換の順変換と逆変
換により作成した極座標マップを重ね合わせ、さらにこ
れを細線化することにより、画像内の目標の大きさに影
響を受けさせずに目標を識別させるための自動目標識別
装置を得る。 【構成】 エッジ画像の対数極座標変換の順変換と逆変
換により作成した対数極座標マップを重ね合わせ、さら
にこれを細線化した対数極座標マップを特微量として目
標の識別を行なう。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は画像の中の目標を、そ
の位置、大きさ、回転に影響されずにあらかじめ提示し
た複数の対象の中からその目標を自動的に識別する白動
目標識別装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図２２は自勒目標識別装置が適用される
システム全体を示す外観図である。図２２において１４
はオペレータが搭乗する母機、１５は母機側で得られる
画像、１６は画像に含まれる目標である。一般的に航空
機、車両などでは、オペレータが厳しい環境の中で自分
自身で目標１６を見つけ、即座にその種別を判断して任
務遂行の準備をする必要がある。
【０００３】オペレータの負荷軽減をおもな理由に米国
を中心として自動的に目標を識別する装置の開発が進め
られている。またこの技術を利用すると無人飛翔体にあ
っては自動的に目標を選定できるためより正確な攻撃が
期待できる。このように自動目標識別装置は多〈の期待
の中で複雑なパターン認識の信号処理を実現するためこ
れまで様々なアルゴリズムが提唱されてきた。一般に自
動的に画像内の目標を識別するためには、画像の中で目
標がどこに位置していても、目標の大きさがどんな場合
でも、目標が画像内で回転していても識別できるように
位置、大きさ、回転に不変な不変特徴量を求める特徴量
抽出段階とさらにこの不変特徴量を識別する特微量識別
段階を有する。これを実現する手段の１つとして例え
ば、まず画像内の目標を切り出すために二値化し、目標
の重心を原点とし目標のエッジにあたる画素を対数極座
標変換することにより対数極座標マップを作成し、さら
にこれを２次元フーリエ変換しその振幅スペクトルを不
変特徴量とする方法が提案されていた。
【０００４】図２３は上記の従来の自動目標識別装置の
構成図である。図２３において画像入力装置１は画像情
報を取り込み、画像二値化装置２は画像入力装置１で取
り込まれた画像を二値化して目標を切り出す。重心検出
装置３は画像二値化装置２で切り出された二値化目標の
重心座標位置を求め、エッジ検出装置４は画像二値化装
置２で切り出された二値化目標のエッジを求める。対数
極座標変換装置５は重心検出装置３で求められた目標の
重心位置（ｘg，ｙg）を原点としてエッジ検出装置４で
検出された目標のエッジにあたる画素が画像の（ｉ，
ｊ）番目の画素であればその位置（ｘi，ｙj）を”数
１”により重心からエッジ迄の距離の対数ρを算出す
る。
【０００５】
【数１】
【０００６】また、”数２”により目標の重心とエッジ
のある画素がなす角度φを求める。この時エッジのある
画素が重心位置に対してどの象限にあるかで角度φを補
正する必要がある。
【０００７】
【数２】
【０００８】上記のように目標のエッジにあたる画素
を”数１”と”数２”により対数極座標変換して対数極
座標マップ上（ρ，φ）にマッピングし、エッジにあた
る画素すべてに対してこれを繰り返すことにより対数極
座標マップを作成する。図２４は対数極座標変換するた
めの画像例１であり、図２５は図２４の画像の対数極座
標マップを表す。図２５の対数極座標マップにおいて原
点は左上で水平方向が角度軸、垂直方向が対数距離軸を
表す。
【０００９】上記のようにして、目標の重心の周りに対
数極座標変換を行うため目標が画像の中のどこにあろう
と同じ極座標マップが得られ、また対数をとるために目
標の大きさがｋ倍になってもエッジまでの対数距離ρは
ｌｏｇ（ｋ）だけずれるだけでｋ倍にはならない。また
画像の中で目標が回転していても角度φ方向にマッピン
グがずれるだけで済む。よって対数極座標変換は位置に
対して不変で、大きさに対しては垂直方向にずらし、回
転に対しては水平方向にずらすことにより対数極座標マ
ップが不変になる。大きさと回転に対しても不変性を得
るために特徴量変換装置６は対数極座標マップが入力さ
れこれに２次元フーリエ変換を施し、その振幅スペクト
ルを目標の位置、大きさ、回転に依存しない不変特徴量
として出力する。また目標識別装置７は、特微量変換装
置６からの不変特徴量が入力され、ニューラルネットワ
ークにより目標の識別結果を出力する。
【００１０】目標識別装置７のニューラルネットワーク
を以下に説明する。ニューラルネットワークは、数々の
モデルがこれまで提案されており、その構造によってパ
ターン分類や最適化などと機能が異なる。目標識別装置
７で用いるのはパターン分類の機能を有するニューラル
ネットワークであり、識別させたい複数の目標を含む画
像をあらかじめ用意しておき、これらを画像入力装置１
に入力し、画像二値化装置２、重心検出装置３、エッジ
検出装置４、対数極座標変換装置５、特徴量変換装置６
を使用して不変特徴量を作成しておき、これらの不変特
徴量に対して望ましい出力が得られるようにニューラル
ネットワークの基本演算係数を変化させる学習と呼ばれ
る過程を済ませておいたものを使用する。以上のように
従来の目標識別装置は上記１から７で構成されていた。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】ただし上記の装置で
は、目標が小さい場合にはマッピング点であるエッジに
あたる画素の数がもともと少ないので、画像では連続の
はずのエッジの集合が対数極座標マップ上には不連続に
マッピングされてしまう。このため目標が小さく対数極
座標マップが不連続になると２次元フーリエ変換を施し
た結果は余分な高周波成分が強くでるため識別能力を低
減させる要因となっていた。このように従来では大きさ
に対して対数極座標マップが不変とは言えないという問
題があった。図２６はこの問題を説明するための画像例
２であり、重心位置が等しい大きな正方形と小さな正方
形を含む画像である。また図２７は図２６の画像の対数
極座標マップである。図２７は対数極座標マップにおい
ても原点は左上で水平方向が角度軸、垂直方向が対数距
離軸を表す。この問題を解消するためにこれまで対数極
座標変換の逆変換を利用して順方向の対数極座標マップ
と逆方向の対数極座標マップを重ね合わせることにより
上記の問題を解決する方法があった。対数極座標変換の
逆変換を以下に説明する。
【００１２】対数極座標変換の逆変換では対数極座標マ
ップ上の各画素（ρn，φm）に対して”数３”によりも
との画像に対応する点のｘ座標を求める。
【００１３】
【数３】
【００１４】同様に”数４”によりもとの画像に対応す
る点のｙ座標を求める。
【００１５】
【数４】
【００１６】このようにして対数極座標マップ上のすべ
ての画素に対して”数３”と”数４”による変換を行
い、その画素位置（ρn，φm）に対応するもとの画像の
画素位置（ｘ，ｙ）を求め、そこが目標のエッジであれ
ば対数極座標マップ上の画素をマッピングすることにす
る。以上が対数極座標変換の逆変換の説明である。
【００１７】しかしこの方法でもまだ間題が残る。目標
が小さい場合は対数極座標変換の逆変換により目標のエ
ッジが広範囲にマッピングされ、フーリエ変換を施すと
今度は低周波数成分が強くですぎて識別能力を低減さ
せ、やはり目標の太きさに不変な特徴量が得られないと
言う問題点があった。図２８はこの問題を説明するため
の一例で、図２６の画像を対数極座標変換の逆変換の対
数極座標マップであり、また図２９は図２７の対数極座
標変換の順変換の極座標マップと図２８の対数極座標変
換の逆変換の極座標マップを重ね合わせたものである。
図２９から同じ正方形でも対数極座標マップになるとマ
ッピングの様子が異なることがわかる。図２８と図２９
においても原点は左上で水平方向が角度軸、垂直方向が
対数距離軸を表す。
【００１８】この発明は、かかる問題点を解決するため
になされたものであり、画像内の目標の形状が同じで大
きさが異なる場合に大きさに影響を受けにくい不変特徴
量を得ることにより、目標識別装置７のニューラルネッ
トワークの学習過程であらかじめ提示したパターンの目
標サイズと異なるサイズの目標が入ってきても識別性能
を向上することができる自動目標識別装置を得ることを
目的としている。
【００１９】
【課題を解決するための手段】この発明に係わる自動目
標識別装置は、対数極座標変換の順変換による対数極座
標マップと逆変換による対数極座標マップを重ね合わせ
て作成した対数極座標マップを細線化する細線化処理装
置を設けたものである。
【００２０】またこの発明は、画像のある画素に着目
し、その画素とその画素の周りの近傍画素を比較し、す
べての輝度値が同一の値でないならば着目したその画素
をエッジとして検出するエッジ検出装置を設けたもので
ある。
【００２１】この発明は、あらかじめ提示する参照パタ
ーン用画像の対数極座標マツプを作成する際に対数距離
が最大となる点をあらかじめ規定した位置にくるように
しておき、識別しようとする入力画像の中の目標の対数
極座標マップを作成する時も通常に対数極座標マップを
一旦作成した後、特徴量変換装置において対数距離が最
大となる点をあらかじめ規定した位置にくるように全体
をずらす変換を行なう特微量変換装置を設けたものであ
る。
【００２２】またこの発明は、細線化処理装置により得
られる対数極座標マツプの対数距離が最小となる点から
左右いずれか側に最も近い対数距離の最大となる画素が
あらかじめ決められた位置に位置するように全体をずら
す特徴量変換装置を設けたものである。
【００２３】この発明は、二値化により切り出された目
標の領域内部に閉じた穴領域がある場合に、この穴領域
を検出し、穴領域の輝度値を目標の内部領域でかつ穴領
域の外側の輝度値に設定し穴領域をなくす穴埋め処理装
置を設けたものである。
【００２４】この発明は、不変特徴量のサイズを圧縮し
て、圧縮の程度により画素ずれを吸収する対数極座標マ
ップ圧縮装置を設けたものである。
【００２５】
【作用】この発明は、対数極座標変換の細線化すること
により目標識別装置にあらかじめ提示しておいたパター
ンと目標の大きさが異なる場合でも対数極座標マップの
差を小さくすることができるために識別性能が向上す
る。
【００２６】この発明は、さらにエッジにあたる画素を
なるべく多く検出できるエッジ検出装置を備えることに
より、画像内の目標が小さい場合でも大きい目標の場合
と誤差の少ない対数極座標マップを作成することができ
るため識別性能を向上させることができる。
【００２７】またこの発明は、対数極座標マップにおい
て対数距離が最大となる点があらかじめ決められた位置
にくるように全体をずらすことにより目標の大きさと画
像内の回転を補正した不変特徴量を得ることができる。
【００２８】この発明は、対数極座標マップにおいて対
数距離が最大となる点が複数検出された場合に対数距離
が最小となる点から近い対数距離が最大となる点を選択
して選択されたがあらかじめ決められた位置に来るよう
に全体ををずらすことにより目標の大きさと画像内の回
転を補正した不変特徴量を得ることができる。
【００２９】またこの発明は、二値化により切り出され
た目標の内部領域に閉じた穴領域を検出し、穴領域の輝
度値を目標の内部領域でかつ穴領域の外側の領域の輝度
値に設定し穴領域をなくす穴埋め処理装置を備えること
により、穴埋め処理装置がない場合に穴領域が存在する
と、この穴領域の外枠も目標のエッジ画素として検出さ
れてしまい、これらの画素が逆方向対数極座標変換され
ることにより、対数距離の小さい範囲つまり対数極座標
マップの上部が広範囲にマッピングされてしまい、誤差
の大きい領域で入力パターンどうしの差がつくことを防
ぐことができるために識別性能が向上する。
【００３０】またこの発明は、特徴量変換装置により得
られる不変特徴量にずれが生じても不変特徴量のサイズ
を圧縮し、ずれを補償するため、不変特徴量のずれによ
る識別性能の劣化を防ぐことができる。
【００３１】
【実施例】
実施例１．図１はこの発明による自動目標識別装置の実
施例１の構成図である。図において１〜７は前記従来装
置とまったく同一のものである。８は細線化処理装置
で、この発明による自動目標識別装置は上記１〜８で構
成される。
【００３２】画像入力装置１は画像情報を取り込み、画
像二値化装置２は画像入力装置１で取り込まれた画像を
二値化して目標を切り出す。重心検出装置３は画像二値
化装置２で切り出された二値化目標の重心座標位置を求
め、エッジ検出装置４は画像二値化装置２で切り出され
た二値化目標のエッジを求める。対数極座標変換装置５
は重心検出装置３で求められた目標の重心位置（ｘg，
ｙg）を原点として工ッジ検出装置４で検出された目標
のエッジにあたる画素を両方向対数極座標変換して、対
数極座標マップを作成する。対数極座標変換装置５にお
いて作成される対数極座標マップは目標の大きさによっ
てその幅に変動があり、これを補正するために細線化処
理装置８は、対数極座標変換装置５から対数極座標マッ
プが入力され、この対数極座標マップをトポロジカルな
性質は保存しつつ消去可能な画素を消去してゆき、対数
極座標マップ図形の幅を細線化した対数極座標マツプを
出力する。細線化処理は一般的に手書き文字の情報圧縮
など二値化図形の処理に頻繁に使われており、その過程
はこれまで多くの方法が開発されている。一般的には、
単結境界点（削除しても局所的に対数極座標マップを非
連結にしない点）で対数極座標マップ中に２点以上の近
傍をもつ画素を画像全体にわたり探してゆき適当な制約
条件（図形の上下左右から等速度で消去、余分な枝や交
差部の不自然なひずみの発生を防ぐ、等）のもとで反復
消去することで実現される。
【００３３】次に特徴量変換装置６は、細線化処理装置
８から入力される細線化された対数極座標マップを２次
元フーリエ変換を行い、画像内の目標の位置、大きさ、
回転に不変な特微量を作成する。目標識別装置７は、特
徴量変換装置６から入力される不変特徴量に基づき、目
標の識別結果を出力する。図２は細線化処理装置８の細
線化の一例を説明する図である。白丸と黒丸は図形サブ
セットの各点を表し、白丸が単結境界点で図形サブセッ
ト中に２点以上の近傍をもつ点を表し、黒丸は図形サブ
セットから白丸を取り除いた点を表す。
【００３４】図３はこの発明を説明するための一例で、
図２６の画像を対数極座標変換の順変換の対数極座標マ
ップと逆変換の対数極座標マップを重ね合わせて作成し
た図２９の対数極座標マップをさらに細線化処理した対
数極座標マツプである。図３の対数極座標マップにおい
ても、原点は左上で水平方向が角度軸、垂直方向が対数
距離軸を表す。
【００３５】実施例２．図４はこの発明による自動目標
識別装置の実施例２の構成図である。図において１〜
３，５〜７は上記従来装置とまったく同一のものであ
る。８は細線化処理装置で、１０はこの発明によるエッ
ジ検出装置である。この発明による自動目標識別装置は
上記１〜３，５〜８，１０で構成される。画像内の目標
が小さい場合、対数極座標変換のマッピング点がなるべ
く多くなるように、エッジ検出の段階でエッジにあたる
画素が多く検出されることが好ましい。従来のエッジ検
出には微分フィルタが使われフィルタカーネルと画像と
の畳み込み演算によりエッジ画素が検出されていた。
【００３６】図５ａは微分フィルタの一例であるＳｏｂ
ｅｌフィルタの３×３画素のｘ方向のオペレータを示
す。また図５ｂは微分フィルタの一例であるＳｏｂｅｌ
フィル夕の３×３画素のｙ方向のオペレータを示す。上
記のように従来のエッジ検出フィルタは正負の係数を対
照的に配置されている。図６は二値化画像の局所的な一
例で３×３画素の領域を示す。Ｓｏｂｅｌフィルタは図
６の二値化画像の中心の画素をエッジ画素としてみなさ
ないのは明かである。これに対してエッジ検出装置１０
は、画像のある画素に着目し、その画素とその画素の周
りのすべての近傍画素の輝度値を比較し、すべてが同一
の値でないならば着目したその画素はエッジとして検出
する。ここで近傍画素とは一般的な８近傍、１２近傍、
２４近傍などのことをいう。上記の処理を画像の全画素
について行い、画像全体に対して工ッジ検出を行なうこ
とによりエッジ画素を多く検出することができる。
【００３７】図７は、エッジ検出装置１０を説明する画
像例１である。図の中で丸は二値化画像の画素を表し、
白丸がしきい値により落とされた画素、黒丸がしきい値
以上で残った画素を示す。図中左の正方形はエッジ画素
かどうかを判定する画素とその周りの８近傍画素を囲む
ものでこの場合中心画素と周りの８近傍画素がすべて白
丸すなわち０値をとるのでその中心に位置する画素はエ
ッジ画素ではないとみなす。次に図８は、エッジ検出装
置１０を説明する画像例２である。図８の中での表記は
図７と同じである。この場合周りの８近傍画素に白丸す
なわち０値をとる画素と黒丸の画素が混在しているので
その中心に位置する画素はエッジ画素であるとみなす。
同様にその中心に位置する画素の左隣の画素もエッジ画
素であるとみなされる。このようにエッジ検出装置１０
はなるべくエッジにあたる画素を多く検出するため、目
標が小さく対数口座標マッピング点が少ない画素に対し
て特に有効である。
【００３８】実施例３．図９はこの発明による自動目標
識別装置の実施例３の構成図である。図において１〜
５，７は上記従来装置とまったく同一のものである。８
は細線化処理装置で、１１はこの発明による特徴量変換
装置である。この発明による自動目標識別装置は上記１
〜５，７，８，１１で構成される。
【００３９】この発明による特徴二変換装置１１は、２
枚のフレームメモリを持っており、まず一方のフレーム
メモリに細線化処理装置８から入力される対数極座標マ
ップを格納しておき、このフレームメモリ上で対数距離
が最大となる点を対数極座標マップの下側からスキャン
して探してゆき最終的に対数距離が最大となる点があら
かじめ規定した位置にくるよう全体をずらした対数極座
標マップを他方のフレームメモリに格納し、これを出力
する。
【００４０】図１０は細線化処理装置８から得られる対
数極座標マップ例１である。１７は対数距離が最大とな
る点である。また図１１は特徴量変換装置１１で位置を
ずらした対数極座標マップである。特徴量変換装置１１
は図１０において対数距離が最大となる点１７を検出
し、対数距離が最大となる点１７が図１１におけるあら
かじめ決められた位置１８にくるように全体をずらし、
すべての対数極座標マップに対し対数距離が最大となる
点１７が同じ位置になるような対数極座標マップを得る
処理を行なう。
【００４１】実施例４．図１２はこの発明による自動目
標識別装置の実施例４の構成図である。図において１〜
５，７は上記従来装置とまったく同一のものである。８
は細線化処理装置で、１２はこの発明による特徴量変換
装置である。この発明による自動目標識別装置は上記１
〜５，７，８，１２で構成される。
【００４２】対数距離が最大となる点が複数存在する場
合には、どれを規定した位置にずらせばいいのか特定で
きない。図１３は細線化処理装置８から得られる対数極
座標マップ例２である。１７は対数距離が最大となる点
であり、１９は対数距離が最小となる点を示す。また図
１４は図１３の対数極座標マップ例２を特徴量変換装置
１２で位置をずらした対数極座標マップである。この発
明による特徴量変換装置１２は、２枚のフレームメモリ
を持っており、まず一方のフレームメモリに細線化処理
装置８から入力される対数極座標マップを格納してお
き、このフレームメモリ上で対数距離が最大となる点１
７を対数極座標マップの下側からスキャンして探してゆ
く。この時、複数検出された場合はそれらの位置をすべ
て記憶しておき、次にこのフレームメモリ上で対数距離
が最小となる点１９を対数極座標マップの上側からスキ
ャンして探してゆく。次に対数距離が最小となる点１９
から近い方の対数距離が最大となる点を選択する。選択
された対数距離が最大となる点１７が図１４におけるあ
らかじめ決められた位置１８にくるように全体をずらし
た対数極座標マップを他方のフレームメモリに格納し、
これを出力する。
【００４３】実施例５．図１５はこの発明による自動目
標識別装置の実施例５の構成図である。図において１〜
７は上記従来装置とまったく同一のものである。８は細
線化処理装置で、９はこの発明による穴埋め処理装置で
ある。この発明による自動目標識別装置は上記１〜９で
構成される。
【００４４】入力画像の目標の内部に輝度の低い部分が
ある場合、二値化処理装置２により出力される二値化画
像では目標領域の内部に閉じた穴領域ができ、さらにエ
ッジ検出装置４によって目標のエッジだけでなく穴領域
のエッジも検出されることになる。この穴領域のエッジ
が重心検出装置３により出力される重心位置から近い距
離に位置する場合、穴領域のエッジ画素は対数極座標変
換の逆変換により対数極座標マップの上部に広範囲にマ
ッピングされる。よって目標識別装置７では誤差が大き
い部分でパターンどうしの差がつくことになり識別性能
の劣化を招く。上記の理由から目標領域内部の穴領域は
エッジ検出装置４よりも前に取り除いておくことが好ま
しい。これを実現するために穴埋め処理装置９は、画像
二値化装置２から二値化画像が入力され、この二値化画
像の中の目標の領域内部に閉じた穴領域が存在するとこ
れを検出し穴領域の輝度値を目標の内部領域かつ穴領域
の外側の輝度値に設定し穴を埋めた二値化画像を出力す
る。
【００４５】図１６は穴埋め処理装置９の動作を説明す
るフローチャートであり、以下では図１６に基づき穴埋
め処理装置９の説明をする。まず最初に入力された二値
化画像の輝度値を反転させる処理手順Ｓ１を行なう。図
１７は画像二値化装置２から穴埋め処理装置９に入力さ
れる二値化画像の一例で、二値化により切り出された目
標領域Ｒ１の中にしきい値によって落とされた穴領域Ｒ
２が存在する。図１７で黒い領域が輝度０で白い領域が
輝度１とする。次に反転画像の白い領域に番号付けを施
すラベリング処理手順Ｓ２を行なう。
【００４６】図１８は図１７に処理手順Ｓ１と処理手順
Ｓ２を行った結果で、ラベリングの結果領域Ｌ１と領域
Ｌ２が得られる。次にラベリングされた領域総数をＮと
する処理手順Ｓ３を行い、さらにラベリング番号ｎを１
に設定する処理手順Ｓ４を行なう。次にすべてのラベリ
ング領域に対して処理を行ったかどうかの判定の処理手
順Ｓ５を行い、ラベリング番号ｎがＮ以下の場合はラベ
リング番号ｎの領域が画像の外枠に接しているかどうか
の判定の処理手順Ｓ６を行なう。接していない場合はラ
ベリング番号ｎの領域を穴領域とみなし、ラベリング番
号ｎの領域の輝度値を０に設定する処理手順Ｓ７を行
い、次のラベリング領域を対象とするためにラベリング
番号ｎをインクリメントする処理手順Ｓ８を行なう。Ｓ
６にてラベリング番号ｎの領域が画像の外杵に接してい
る場合も処理手順Ｓ８を行なう。
【００４７】上記の処理を繰り返し行ってすべてのラベ
リング領域に対して処理を行ったかどうかの判定の処理
手順Ｓ５にてｎがＮより大きくなれば、得られた画像を
再度白黒反転しなおす処理手順Ｓ９を行なう。
【００４８】図１９は図１８における穴領域を埋めた二
値化画像であり処理手順Ｓ９の入力である。また図２０
は図１９における二値化画像を処理手順Ｓ９により白黒
反転させた結果の画像であり、穴埋め処理装置９の出力
である。穴埋め処理装置９の入力である図１７と出力で
ある図２０を比較することにより穴領域Ｒ２が埋められ
たことがわかる。
【００４９】実施例６．図２１はこの発明による自動目
標識別装置の実施例６の構成図である。図において１〜
５，７は上記従来装置とまったく同一のものである。８
は細線化処理装置で、１２は特徴量変換装置である。１
３はこの発明による対数極座標マツプ圧縮装置である。
この発明による自動目標識別装置は上記１〜５，７，
８，１２，１３で構成される。
【００５０】特微量変換装置１２で作成された対数極座
標マップは水平および垂直方向にシフトする処理が行わ
れているが、このまま目標識別装置７に入力されると対
数極座標が字習過程であらかじめ提示されたパターンと
１画素でもずれていると認識性能が劣化するだけでな
く、入力パターンの要素数が大きいため目標識別装置７
のニューラルネットワークの字習過程に膨大な時間を要
する。
【００５１】この発明による対数極座標マップ圧縮装置
１３は、特徴量変換装置１２から対数極座標マップが入
力され、この対数極座標マップを格子状にしかも、分割
された各ブロックは２×２の４点、あるいは４×４の１
６点を保有するというような分割をする。さらに各ブロ
ック内の各点の極座標マップの値を総和し、その平均値
を新たにそのブロックの値とすることでサイズを圧縮し
た対数極座標マツプを出力することにより上記ずれを吸
収する。しかし圧縮比を上げ過ぎると情報量が少なくな
ることから逆に識別性能が劣化するため、複数の圧縮比
の対数極座標マップ圧縮装置１３によって対数極座標マ
ップを作成しておき評価することが好ましい。
【００５２】なお、穴埋め処理装置９を実施例２〜実施
例４と実施例６の構成に適用しても実施例５と同様の効
果を有するものである。
【００５３】また対数極座標マップ圧縮装置１３を実施
例２〜実施例５の構成に適用しても実施例６と同様の効
果を有するものである。
【００５４】
【発明の効果】この発明は以上説明したように構成され
ているので、以下に記載されるような効果を奏する。
【００５５】細線化処理装置８を備えることにより、対
数極座標変換の順変換による対数極座標マップと逆変換
による対数極座標マップを重ね合わせた対数極座標マッ
プの不必要に太い部分を細線化することにより、あらか
じめ提示した字習データの目標サイズと入力される目標
の大きさが異なる場合に識別性能を向上させることがで
きる。
【００５６】さらにエッジにあたる画素をなるべく多く
検出できるエッジ検出装置１０を備えることにより、画
像内の目標が小さい場合でも大きい目標の場合と誤差の
少ない対数極座標マップを作成することができるため識
別性能を向上させることができる。
【００５７】さらに対数極座標マップにおいて対数距離
が最大となる点があらかじめ決められた位置に来るよう
に全体をずらす特徴量変換装置１１を備えたことにより
目標の大きさと画像内の回転を補正した不変特徴量を得
ることができる。
【００５８】さらに対数極座標マップにおいて対数距離
が最大となる点が複数検出された場合に対数距離が最小
となる点から近い対数距離が最大となる点を選択して選
択された点があらかじめ決められた位置に来るように全
体をずらす特徴量変換装置１２を備えたことにより目標
の大きさと画像内の回転を補正した不変特徴量を得るこ
とができる。
【００５９】穴埋め処理装置９を備えることにより、重
心位置に近い穴領域のエッジが逆方向極座標変換によっ
て、対数極座標マップの上部に広範囲にマッピングさ
れ、誤差の大きい対数極座標マップの上部で入力パター
ンどうしの差がつくことを防ぐことにより識別性能を向
上させることができる。
【００６０】さらに特徴量変換装置により得られる不変
特徴量にずれが生じても対数極座標マップのずれを吸収
するための対数極座標マップ圧縮装置１３を備えたこと
により、不変特徴量のずれによる識別性能の劣化を防ぐ
ことができる。また不変特微量のサイズを圧縮すること
により目標識別装置７のニューラルネットワークの学習
過程に要する時問を短縮できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明の実施例１を示す自動目標識別装置
の構成図である。
【図２】 細線化処理装置８の処理説明図である。
【図３】 図２９の画像を細線化処理を施した対数極座
標マップを示す図である。
【図４】 この発明の実施例２を示す自動目標識別装置
の構成図である。
【図５】 微分フィルタの一例を説明するための図であ
る。
【図６】 二値化画像の局所的な一例を示す図である。
【図７】 エッジ検出装置１０を説明する画像例１を示
す図である。
【図８】 エッジ検出装置１０を説明する画像例２を示
す図である。
【図９】 この発明の実施例３を示す自動目標識別装置
の構成図である。
【図１０】 細線化処理装置８から得られる対数極座標
マップ例１を示す図である。
【図１１】 図１０の対数極座標マップ例１を特徴量変
換装置１１で位置をずらした対数極座標マップを示す図
である。
【図１２】 この発明の実施例４を示す自動目標識別装
置の構成図である。
【図１３】 細線化処理装置８から得られる対数極座標
マップ例２を示す図である。
【図１４】 図１３の対数極座標マップ例２を特徴量変
換装置１２で位置をずらした対数極座標マップを示す図
である。
【図１５】 この発明の実施例５を示す自動目標識別装
置の構成図である。
【図１６】 穴埋め処理装置９の動作を説明するフロー
チャートである。
【図１７】 穴埋め処理装置９に入力される二値化画像
例を示す図である。
【図１８】 図１７の二値化画像を白黒反転し、ラベリ
ング処理を行った結果を示す図である。
【図１９】 図１８の二値化画像の穴領域を埋めた二値
化画像を示す図である。
【図２０】 図１９の二値化画像を白黒反転させた二値
化画像を示す図である。
【図２１】 この発明の実施例６を示す自動目標識別装
置の構成図である。
【図２２】 自動目標識別装置が適用されるシステム全
体を示す外観図である。
【図２３】 従来の自動目標識別装置を示す構成図であ
る。
【図２４】 対数極座標変換するための画像例１を示す
図である。
【図２５】 図２４の画像を対数極座標変換の順変換し
て作成した対数極座標マップを示す図である。
【図２６】 対数極座標変換するための画像例２を示す
図である。
【図２７】 図２６の画像を対数極座標変換の順変換し
て作成した対数極座標マップを示す図である。
【図２８】 図２６の画像を対数極座標変換の逆変換し
て作成した対数極座標マップを示す図である。
【図２９】 図２７と図２８を重ね合わせた対数極座標
マップを示す図であ
【符号の説明】
１ 画像入力装置、２ 画像二値化装置、３ 重心検出
装置、４ エッジ検出装置、５ 対数極座標変換装置、
６ 特徴量変換装置、７ 目標識別装置、８細線化処理
装置、９ 穴埋め処理装置、１０ エッジ検出装置、１
１ 特徴量変換装置、１２ 特徴量変換装置、１３ 対
数極座標マップ圧縮装置、１４ オペレータが搭乗する
母機、１５ 母機側で得られる画像、１６ 画像に含ま
れる目標、１７ 対数距離が最大となる点、１８ あら
かじめ決められた位置、１９対数距離が最小となる点、
Ｒ１ 二値化により切り出された目標領域、Ｒ２ しき
い値によって落とされた穴領域、Ｌ１ ラベリング領域
１、Ｌ２ ラベリング領域２、Ｓ１ 二値化画像の輝度
値を反転させる処理手順、Ｓ２ 反転画像の白い領域に
番号付けを施すラベリング処理手順、Ｓ３ ラベリング
された領域総数をＮとする処理手順、Ｓ４ ラベリング
番号ｎを１に設定する処理手順、Ｓ５すべてのラベリン
グ領域に対して処理を行ったかどうかの判定の処理手
順、Ｓ６ラベリング番号ｎの領域が画像の外枠に接して
いるかどうかの判定の処理手順、Ｓ７ ラベリング番号
ｎの領域の輝度値を０に設定する処理手順、Ｓ８ ラベ
リング番号ｎをインクリメントする処理手順、Ｓ９ 得
られた画像を再度反転しなおす処理手順。

Claims (6)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 画像を得る画像入力装置と、上記画像を
    二値化する画像二値化装置と、この画像二値化装置で得
    られた二値化画像を入力し、上記二値化画像に含まれる
    目標の重心位置を得る重心検出装置と、上記二値化画像
    を入力し、上記二値化画像に含まれる目標のエッジ情報
    を得るエッジ検出装置と、上記目標の重心位置と目標の
    エッジ情報を入力し、目標の重心を原点とし目標のエッ
    ジに対応する画素を対数極座標変換し対数極座標マップ
    を得る対数極座標変換装置と、この対数極座標マップを
    目標の大きさと画面内回転に不変な特徴量に変換し不変
    特徴量を得る特徴量変換装置と、この不変特微量を入力
    し、目標の識別結果を得る目標識別装置とを具備した自
    動目標識別装置において、上記対数極座標変換装置によ
    り得られる対数極座標マップを細線化する細線化処理装
    置を備えたことを特微とする自動目標識別装置。
  2. 【請求項２】 上記エッジ検出装置として、上記二値化
    画像に対して着目した画素とその近傍画素の輝度値が同
    値をとらない場合にその着目した画素をエッジ画素とみ
    なし、画像全体にわたり１画素１画素着目してゆくこと
    により画像全体のエッジを検出するエッジ検出装置を用
    いることを特徴とする請求項１記載の自動目標識別装
    置。
  3. 【請求項３】 画像を得る画像入力装置と、上記画像を
    二値化する画像二値化装置と、この画像二値化装置で得
    られた二値化画像を入力し、上記二値化画像に含まれる
    目標の重心位置を得る重心検出装置と、上記二値化画像
    を入力し、上記二値化画像に含まれる目標のエッジ情報
    を得るエッジ検出装置と、上記目標の重心位置と目標の
    エッジ情報を入力し、目標の重心を原点とし目標のエッ
    ジに対応する画素を対数極座標変換し対数極座標マップ
    を得る対数極座標変換装置と、上記対数極座標変換装置
    により得られる対数極座標マップを細線化する細線化処
    理装置と、上記細線化処理装置により得られる対数極座
    標マツプの対数距離が最大となる点があらかじめ決めら
    れた位置にくるように全体をずらすことにより不変特徴
    量を得る特徴量変換装置と、この不変特徴量を入力し、
    目標の識別結果を得る目標識別装置とを具備したことを
    特徴とする自動目標識別装置。
  4. 【請求項４】 画像を得る画像入力装置と、上記画像を
    二値化する画像二値化装置と、この画像二値化装置で得
    られた二値化画像を入力し、上記二値化画像に含まれる
    目標の重心位置を得る重心検出装置と、上記二値化画像
    を入力し、上記二値化画像に含まれる目標のエッジ情報
    を得るエッジ検出装置と、上記目標の重心位置と目標の
    エッジ情報を入力し、目標の重心を原点とし目標のエッ
    ジに対応する画素を対数極座標変換し対数極座標マップ
    を得る対数極座標変換装置と、上記対数極座標変換装置
    により得られる対数極座標マップを細線化する細線化処
    理装置と、上記細線化処理装置により得られる対数極座
    標マップの対数距離が最小となる点が左右いづれか側に
    最も近い対数距離の最大となる画素があらかじめ決めら
    れた位置に位置するように全体をずらすことにより不変
    特徴量を得る特徴量変換装置と、この不変特徴量を入力
    し、目標の識別結果を得る目標識別装置とを具備したこ
    とを特徴とする自動目標識別装置。
  5. 【請求項５】 上記画像二値化装置により得られる二値
    化画像に含まれる目標の領域内部に二値化により落とさ
    れた閉じた穴領域を検出し、上記穴領域の輝度値を目標
    の領域内部でかつ穴領域の外側の輝度値に設定する穴埋
    め処理装置を備えたことを特徴とする請求項１〜４いず
    れか記載の自動目標識別装置。
  6. 【請求項６】 上記対数極座標マップのサイズを圧縮し
    て圧縮対数極座標マップを得る対数極座標マップ圧縮装
    置を備えたことを特微とする請求項１〜５いずれか記載
    の自動目標識別装置。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005321874A (ja) * 2004-05-06 2005-11-17 Murata Mach Ltd 画像のマッチング処理方法
JP2010134957A (ja) * 1999-03-03 2010-06-17 Fr Telecom パターン認識方法
US8098928B2 (en) 2007-03-30 2012-01-17 Fanuc Ltd Apparatus for picking up objects

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JPH06333051A (ja) * 1993-05-19 1994-12-02 Olympus Optical Co Ltd 画像処理装置

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