JPH0869529A - 円成分抽出方法 - Google Patents
円成分抽出方法Info
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- JPH0869529A JPH0869529A JP20251494A JP20251494A JPH0869529A JP H0869529 A JPH0869529 A JP H0869529A JP 20251494 A JP20251494 A JP 20251494A JP 20251494 A JP20251494 A JP 20251494A JP H0869529 A JPH0869529 A JP H0869529A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】抽出対象の円の輪郭を点で走査する必要がな
く、コントラストの低い抽出対象の円であっても正しく
安定した抽出が行なえる円成分抽出方法を提供するにあ
る。 【構成】抽出対象である円を含む領域に直線を設定して
直線上の画素について画素濃度のピーク点を求める。予
め登録してある円モデルを上記ピーク点を中心として回
転させ、順次抽出対象の円と、円モデルとの合致度を求
める走査を行なう。走査範囲内での走査が終了すると、
走査によって求めた合致度から抽出対象の円を求めるの
である。 【効果】抽出対象の円の輪郭を点で走査する必要がなく
なり、コントラストが低い抽出対象であっても正しく安
定した抽出を行なうことができる。
く、コントラストの低い抽出対象の円であっても正しく
安定した抽出が行なえる円成分抽出方法を提供するにあ
る。 【構成】抽出対象である円を含む領域に直線を設定して
直線上の画素について画素濃度のピーク点を求める。予
め登録してある円モデルを上記ピーク点を中心として回
転させ、順次抽出対象の円と、円モデルとの合致度を求
める走査を行なう。走査範囲内での走査が終了すると、
走査によって求めた合致度から抽出対象の円を求めるの
である。 【効果】抽出対象の円の輪郭を点で走査する必要がなく
なり、コントラストが低い抽出対象であっても正しく安
定した抽出を行なうことができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、テレビカメラ等の画像
入力手段を利用して画像化された対象中、特に円の抽出
に用いる円成分抽出方法に関する。
入力手段を利用して画像化された対象中、特に円の抽出
に用いる円成分抽出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、特開平４−３０３２６９号に見ら
れるように、輪郭線を持った画像に対して、輪郭線を横
切る線分を複数本設定して、各々の線分上での輪郭線と
の交点を求め、この交点を連結することにより輪郭線を
抽出する画像処理方法がある。
れるように、輪郭線を持った画像に対して、輪郭線を横
切る線分を複数本設定して、各々の線分上での輪郭線と
の交点を求め、この交点を連結することにより輪郭線を
抽出する画像処理方法がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記の従来例の方法に
よって円抽出を行なう場合には、各特徴点の抽出精度
が、抽出対象である円の抽出精度に大きく影響を及ぼ
し、局所的な特徴点の抽出ミスがあった場合にもその交
点を連結し、その軌跡上にこのミスも含んでしまうので
正しく円が抽出されない場合が発生するという問題があ
った。
よって円抽出を行なう場合には、各特徴点の抽出精度
が、抽出対象である円の抽出精度に大きく影響を及ぼ
し、局所的な特徴点の抽出ミスがあった場合にもその交
点を連結し、その軌跡上にこのミスも含んでしまうので
正しく円が抽出されない場合が発生するという問題があ
った。
【０００４】本発明は上述の問題点に鑑みて為されたも
ので、その目的とするところは抽出対象の円の輪郭を点
で走査する必要がなく、コントラストの低い抽出対象の
円であっても正しく安定した抽出が行なえる円成分抽出
方法を提供するにある。
ので、その目的とするところは抽出対象の円の輪郭を点
で走査する必要がなく、コントラストの低い抽出対象の
円であっても正しく安定した抽出が行なえる円成分抽出
方法を提供するにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に請求項１の発明では、画像入力手段により撮り込まれ
た画像情報の抽出対象を含む領域に直線を設定する段階
と、前記直線上の画素の画素濃度のピーク点を求める段
階と、予めモデル登録された円モデルの円周が前記ピー
ク点を通るように前記円モデルを設定する段階と、前記
ピーク点を回転中心として、前記円モデルを回転させ、
順次抽出対象の円と前記円モデルとの合致度を求める段
階と、得られた抽出対象の円と前記円モデルとの合致度
から、抽出対象の円を選択・抽出する段階とからなるこ
とを特徴とする。
に請求項１の発明では、画像入力手段により撮り込まれ
た画像情報の抽出対象を含む領域に直線を設定する段階
と、前記直線上の画素の画素濃度のピーク点を求める段
階と、予めモデル登録された円モデルの円周が前記ピー
ク点を通るように前記円モデルを設定する段階と、前記
ピーク点を回転中心として、前記円モデルを回転させ、
順次抽出対象の円と前記円モデルとの合致度を求める段
階と、得られた抽出対象の円と前記円モデルとの合致度
から、抽出対象の円を選択・抽出する段階とからなるこ
とを特徴とする。
【０００６】請求項２の発明では、請求項１の発明にお
いて、設定する直線を二つに分割して分割された各々の
直線上について円抽出を行ない、求められた２つの円を
平均化することによって抽出対象の円を選択・抽出する
ことを特徴とする。請求項３の発明では、請求項１、２
の発明において、抽出対象の円と、円モデルの合致度を
正規化相関により求め、合致度を判断する画像情報とし
て画像濃度値、画像空間微分値の何れか一方あるいは両
者の組み合わせを用いてその合致度分布から、合致度分
布のピーク値を抽出して抽出対象の円の位置を選択する
ことを特徴とする。
いて、設定する直線を二つに分割して分割された各々の
直線上について円抽出を行ない、求められた２つの円を
平均化することによって抽出対象の円を選択・抽出する
ことを特徴とする。請求項３の発明では、請求項１、２
の発明において、抽出対象の円と、円モデルの合致度を
正規化相関により求め、合致度を判断する画像情報とし
て画像濃度値、画像空間微分値の何れか一方あるいは両
者の組み合わせを用いてその合致度分布から、合致度分
布のピーク値を抽出して抽出対象の円の位置を選択する
ことを特徴とする。
【０００７】請求項４の発明では、請求項１、２の発明
において、抽出対象の円と、円モデルの合致度を正規化
相関により求め、合致度を判断する画像情報として画像
濃度値、画像空間微分値の何れか一方あるいは両者の組
み合わせを用いてその合致度分布から、合致度分布の重
心を求めて抽出対象の円の位置を選択することを特徴と
する。
において、抽出対象の円と、円モデルの合致度を正規化
相関により求め、合致度を判断する画像情報として画像
濃度値、画像空間微分値の何れか一方あるいは両者の組
み合わせを用いてその合致度分布から、合致度分布の重
心を求めて抽出対象の円の位置を選択することを特徴と
する。
【０００８】請求項５の発明では、請求項１、２の発明
において、抽出対象の円と、円モデルの合致度を正規化
相関により求め、合致度を判断する画像情報として画像
濃度値、画像空間微分値の何れか一方あるいは両者の組
み合わせを用いてその合致度分布から、或る値以上を持
つ合致度分布の存在領域の中心を求めて抽出対象の円の
位置を選択することを特徴とする。
において、抽出対象の円と、円モデルの合致度を正規化
相関により求め、合致度を判断する画像情報として画像
濃度値、画像空間微分値の何れか一方あるいは両者の組
み合わせを用いてその合致度分布から、或る値以上を持
つ合致度分布の存在領域の中心を求めて抽出対象の円の
位置を選択することを特徴とする。
【０００９】請求項６の発明では、請求項１〜５の発明
において、抽出対象の円と、円モデルの合致度の変化に
より、円モデルの回転を制御することを特徴とする。請
求項７の発明では、請求項１〜６の発明において、複数
本の直線を設定して夫々の直線上について円抽出を行な
い、求められた各円の位置の平均化により抽出対象の円
を選択・抽出することを特徴とする。
において、抽出対象の円と、円モデルの合致度の変化に
より、円モデルの回転を制御することを特徴とする。請
求項７の発明では、請求項１〜６の発明において、複数
本の直線を設定して夫々の直線上について円抽出を行な
い、求められた各円の位置の平均化により抽出対象の円
を選択・抽出することを特徴とする。
【００１０】
【作用】請求項１の発明によれば、画像入力手段により
撮り込まれた画像情報の抽出対象を含む領域に直線を設
定する段階と、前記直線上の画素の画素濃度のピーク点
を求める段階と、予めモデル登録された円モデルの円周
が前記ピーク点を通るように前記円モデルを設定する段
階と、前記ピーク点を回転中心として、前記円モデルを
回転させ、順次抽出対象の円と前記円モデルとの合致度
を求める段階と、得られた抽出対象の円と前記円モデル
との合致度から、抽出対象の円を選択・抽出する段階と
からなるので、抽出対象の円の輪郭を点で走査する必要
がなくなり、コントラストが低い抽出対象であっても正
しく安定した抽出を行なうことができる。
撮り込まれた画像情報の抽出対象を含む領域に直線を設
定する段階と、前記直線上の画素の画素濃度のピーク点
を求める段階と、予めモデル登録された円モデルの円周
が前記ピーク点を通るように前記円モデルを設定する段
階と、前記ピーク点を回転中心として、前記円モデルを
回転させ、順次抽出対象の円と前記円モデルとの合致度
を求める段階と、得られた抽出対象の円と前記円モデル
との合致度から、抽出対象の円を選択・抽出する段階と
からなるので、抽出対象の円の輪郭を点で走査する必要
がなくなり、コントラストが低い抽出対象であっても正
しく安定した抽出を行なうことができる。
【００１１】請求項２の発明によれば、請求項１の発明
において、設定する直線を二つに分割して分割された各
々の直線上について円抽出を行ない、求められた２つの
円を平均化することによって抽出対象の円を選択・抽出
するので、円の抽出の精度を向上することができる。請
求項３の発明によれば、請求項１、２の発明において、
抽出対象の円と、円モデルの合致度を正規化相関により
求め、合致度を判断する画像情報として画像濃度値、画
像空間微分値の何れか一方あるいは両者の組み合わせを
用いてその合致度分布から、合致度分布のピーク値を抽
出して抽出対象の円の位置を選択するので、抽出のため
の処理時間を早くすることができる。
において、設定する直線を二つに分割して分割された各
々の直線上について円抽出を行ない、求められた２つの
円を平均化することによって抽出対象の円を選択・抽出
するので、円の抽出の精度を向上することができる。請
求項３の発明によれば、請求項１、２の発明において、
抽出対象の円と、円モデルの合致度を正規化相関により
求め、合致度を判断する画像情報として画像濃度値、画
像空間微分値の何れか一方あるいは両者の組み合わせを
用いてその合致度分布から、合致度分布のピーク値を抽
出して抽出対象の円の位置を選択するので、抽出のため
の処理時間を早くすることができる。
【００１２】請求項４の発明によれば、請求項１、２の
発明において、略等しいピークが二つ以上あるときに有
効に処理を為すことができる。請求項５の発明によれ
ば、請求項１、２の発明において、抽出対象の円と、円
モデルの合致度を正規化相関により求め、合致度を判断
する画像情報として画像濃度値、画像空間微分値の何れ
か一方あるいは両者の組み合わせを用いてその合致度分
布から、或る値以上を持つ合致度分布の存在領域の中心
を求めて抽出対象の円の位置を選択するので、分布の度
数が低い情報をカットすることになり、円の抽出の精度
を向上することができる。
発明において、略等しいピークが二つ以上あるときに有
効に処理を為すことができる。請求項５の発明によれ
ば、請求項１、２の発明において、抽出対象の円と、円
モデルの合致度を正規化相関により求め、合致度を判断
する画像情報として画像濃度値、画像空間微分値の何れ
か一方あるいは両者の組み合わせを用いてその合致度分
布から、或る値以上を持つ合致度分布の存在領域の中心
を求めて抽出対象の円の位置を選択するので、分布の度
数が低い情報をカットすることになり、円の抽出の精度
を向上することができる。
【００１３】請求項６の発明によれば、請求項１〜５の
発明において、抽出対象の円と、円モデルの合致度の変
化により、円モデルの回転を制御するので、求める方向
と反対側へ誤走査する時間を短縮することができる。請
求項７の発明によれば、請求項１〜６の発明において、
複数本の直線を設定して夫々の直線上について円抽出を
行ない、求められた各円の位置の平均化により抽出対象
の円を選択・抽出するので、円の抽出の信頼性を高める
ことができる。
発明において、抽出対象の円と、円モデルの合致度の変
化により、円モデルの回転を制御するので、求める方向
と反対側へ誤走査する時間を短縮することができる。請
求項７の発明によれば、請求項１〜６の発明において、
複数本の直線を設定して夫々の直線上について円抽出を
行ない、求められた各円の位置の平均化により抽出対象
の円を選択・抽出するので、円の抽出の信頼性を高める
ことができる。
【００１４】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照して説明
する。 （実施例１）本実施例は図２に示す画像処理システムを
利用して実現したもので、図１に示すフローチャートに
沿って抽出対象の円を抽出処理を行なうようになってい
る。まず画像入力、画像メモリへの格納の段階ではＴＶ
カメラ１により抽出対象を撮像して、その撮像して得ら
れた画像信号をＡ／Ｄ変換器２によりＡ／Ｄ変換した
後、画像処理プロセッサ３の制御の下で、画像メモリ４
に格納する。
する。 （実施例１）本実施例は図２に示す画像処理システムを
利用して実現したもので、図１に示すフローチャートに
沿って抽出対象の円を抽出処理を行なうようになってい
る。まず画像入力、画像メモリへの格納の段階ではＴＶ
カメラ１により抽出対象を撮像して、その撮像して得ら
れた画像信号をＡ／Ｄ変換器２によりＡ／Ｄ変換した
後、画像処理プロセッサ３の制御の下で、画像メモリ４
に格納する。
【００１５】この画像メモリ４に格納した画像データか
らコンピュータ５により、次の各処理段階を経て円抽出
を行なうのである。まず抽出対象である図３に示す円Ｃ
を含む領域に直線Ｌを設定し、その後この直線Ｌ上の画
素について画素濃度のピーク点Ｐを求める。そして予め
画像メモリ４に格納してある円モデルＭを設定する。
らコンピュータ５により、次の各処理段階を経て円抽出
を行なうのである。まず抽出対象である図３に示す円Ｃ
を含む領域に直線Ｌを設定し、その後この直線Ｌ上の画
素について画素濃度のピーク点Ｐを求める。そして予め
画像メモリ４に格納してある円モデルＭを設定する。
【００１６】この設定方法を図４に示すフローチャート
及び図５によって更に詳説すると、まず直線Ｌ上の画素
を走査し、その画素濃度のピーク値Ａｍａｘをとる点を
上記のピーク点Ｐとする。次に直線Ｌとα度の傾きを持
ち、距離Ｒだけ離れた点を夫々ａ，ａ’とする。そして
点ａから図５において時計回りの方向でａ’までの領域
を走査範囲（ＳＲ）とする。次に上記ピーク点Ｐと円モ
デルＭの円周上の点Ｔ、円モデルＭの中心Ｏと点ａを夫
々一致させて円モデルＭの設定を終了し、走査開始状態
とする。
及び図５によって更に詳説すると、まず直線Ｌ上の画素
を走査し、その画素濃度のピーク値Ａｍａｘをとる点を
上記のピーク点Ｐとする。次に直線Ｌとα度の傾きを持
ち、距離Ｒだけ離れた点を夫々ａ，ａ’とする。そして
点ａから図５において時計回りの方向でａ’までの領域
を走査範囲（ＳＲ）とする。次に上記ピーク点Ｐと円モ
デルＭの円周上の点Ｔ、円モデルＭの中心Ｏと点ａを夫
々一致させて円モデルＭの設定を終了し、走査開始状態
とする。
【００１７】この円モデルＭの設定終了後、円モデルＭ
を上記ピーク点Ｐを中心として回転させ、順次抽出対象
の円Ｃと、円モデルＭとの合致度Ｅ（ここでは円モデル
Ｍの円周上の画素濃度の総和とする）を求める走査を行
なう。この走査範囲は上記のａ点からａ’点に至る範囲
であり、円モデルＭを上記ピーク点Ｐを中心としてａ’
点方向へｒ度づつ回転させる走査を行ない、走査範囲内
での走査が終了すると、走査によって求めた合致度Ｅか
ら抽出対象の円Ｃを求めるのである。
を上記ピーク点Ｐを中心として回転させ、順次抽出対象
の円Ｃと、円モデルＭとの合致度Ｅ（ここでは円モデル
Ｍの円周上の画素濃度の総和とする）を求める走査を行
なう。この走査範囲は上記のａ点からａ’点に至る範囲
であり、円モデルＭを上記ピーク点Ｐを中心としてａ’
点方向へｒ度づつ回転させる走査を行ない、走査範囲内
での走査が終了すると、走査によって求めた合致度Ｅか
ら抽出対象の円Ｃを求めるのである。
【００１８】（実施例２）上記実施例１おいては、直線
Ｌ全体について円モデルＭを設定していたが、本実施例
では図６（ａ）（ｂ）に示すように直線Ｌを二つに分割
して、夫々の直線ＬＵ、ＬＤの画像について画素濃度の
ピーク点Ｐ、Ｑを求め、ピーク点Ｐ，Ｑについて上述と
同様に円モデルＭの設定を行なった後、同様な走査を行
ない、合致度Ｅを求める。そして夫々の合致度Ｅから抽
出対象の円Ｃを求め、求めた二つの円Ｃの中心座標を平
均化して抽出対象の円Ｃの中心座標とすることにより、
最終的に抽出対象の円Ｃを決定するのである。
Ｌ全体について円モデルＭを設定していたが、本実施例
では図６（ａ）（ｂ）に示すように直線Ｌを二つに分割
して、夫々の直線ＬＵ、ＬＤの画像について画素濃度の
ピーク点Ｐ、Ｑを求め、ピーク点Ｐ，Ｑについて上述と
同様に円モデルＭの設定を行なった後、同様な走査を行
ない、合致度Ｅを求める。そして夫々の合致度Ｅから抽
出対象の円Ｃを求め、求めた二つの円Ｃの中心座標を平
均化して抽出対象の円Ｃの中心座標とすることにより、
最終的に抽出対象の円Ｃを決定するのである。
【００１９】図７は本実施例の処理過程を示すフローチ
ャートであり、図示するように抽出対象を含む画像デー
タの画像メモリ４への格納後、直線Ｌを実施例１と同様
に設定した後、更に直線Ｌを上記のようにＬＵと、ＬＤ
に分割し、各直線ＬＵ、ＬＤの画像について画素濃度の
ピーク点Ｐ、Ｑを求める。そして最初にまずピーク点Ｐ
について実施例１と同様に円モデルＭを設定し、合致度
Ｅを求める走査を、走査範囲（ａ点からａ’点まで）内
で、ピーク点Ｐを中心として円モデルＭを回転させて行
ない、求めた合致度Ｅから抽出対象の円Ｃを抽出する。
この抽出後円モデルＭの回転中心をピーク点Ｐから反対
側の直線ＬＤ上のピーク点Ｑへ移してピーク点Ｐの場合
と同様に円モデルＭを回転させる走査を行なって抽出度
Ｅを求めて、抽出対象の円Ｃを抽出する。そして抽出し
た二つの円Ｃの中心座標を平均化して最終的に抽出する
円Ｃの中心座標とする。
ャートであり、図示するように抽出対象を含む画像デー
タの画像メモリ４への格納後、直線Ｌを実施例１と同様
に設定した後、更に直線Ｌを上記のようにＬＵと、ＬＤ
に分割し、各直線ＬＵ、ＬＤの画像について画素濃度の
ピーク点Ｐ、Ｑを求める。そして最初にまずピーク点Ｐ
について実施例１と同様に円モデルＭを設定し、合致度
Ｅを求める走査を、走査範囲（ａ点からａ’点まで）内
で、ピーク点Ｐを中心として円モデルＭを回転させて行
ない、求めた合致度Ｅから抽出対象の円Ｃを抽出する。
この抽出後円モデルＭの回転中心をピーク点Ｐから反対
側の直線ＬＤ上のピーク点Ｑへ移してピーク点Ｐの場合
と同様に円モデルＭを回転させる走査を行なって抽出度
Ｅを求めて、抽出対象の円Ｃを抽出する。そして抽出し
た二つの円Ｃの中心座標を平均化して最終的に抽出する
円Ｃの中心座標とする。
【００２０】このように本実施例では抽出対象の円Ｃを
含む領域に設定する直線Ｌを二つに分割することによ
り、円抽出の精度を向上させている。 （実施例３）本実施例は、合致度Ｅから抽出対象の円Ｃ
を抽出する場合の判断方法として、画像濃度値、画像空
間微分値（線・エッジ情報）のいずれか一方あるいは両
者の組み合わせを用いてその合致度分布のピーク値を求
める方法を採用したものである。
含む領域に設定する直線Ｌを二つに分割することによ
り、円抽出の精度を向上させている。 （実施例３）本実施例は、合致度Ｅから抽出対象の円Ｃ
を抽出する場合の判断方法として、画像濃度値、画像空
間微分値（線・エッジ情報）のいずれか一方あるいは両
者の組み合わせを用いてその合致度分布のピーク値を求
める方法を採用したものである。
【００２１】つまり本実施例では図８のフローチャート
で示すように走査終了後、走査範囲（ａ点−ａ’点）で
の直線上の合致度Ｅの分布を図９の如く求め、更にこの
合致度分布のピーク値（Ｐｍａｘ）を求める。そしてこ
のピーク値（Ｐｍａｘ）をとる円モデルＭの中心Ｏの画
像メモリ４上のアドレスより抽出対象の円Ｃの中心座標
を求めて円Ｃを抽出するのである。
で示すように走査終了後、走査範囲（ａ点−ａ’点）で
の直線上の合致度Ｅの分布を図９の如く求め、更にこの
合致度分布のピーク値（Ｐｍａｘ）を求める。そしてこ
のピーク値（Ｐｍａｘ）をとる円モデルＭの中心Ｏの画
像メモリ４上のアドレスより抽出対象の円Ｃの中心座標
を求めて円Ｃを抽出するのである。
【００２２】尚図８の走査終了までの処理は実施例１
（或いは実施例２）と同じであるためその処理について
の説明は省略する。 （実施例４）本実施例は、合致度Ｅから抽出対象の円Ｃ
を抽出する場合の判断方法として、画像濃度値、画像空
間微分値（線・エッジ情報）のいずれか一方あるいは両
者の組み合わせを用いてその合致度分布の重心を求める
方法を採用したものである。
（或いは実施例２）と同じであるためその処理について
の説明は省略する。 （実施例４）本実施例は、合致度Ｅから抽出対象の円Ｃ
を抽出する場合の判断方法として、画像濃度値、画像空
間微分値（線・エッジ情報）のいずれか一方あるいは両
者の組み合わせを用いてその合致度分布の重心を求める
方法を採用したものである。
【００２３】つまり本実施例では図１０のフローチャー
トで示すように走査終了後、走査範囲（ａ点−ａ’点）
での直線上の合致度Ｅの分布を図１１の如く求め、円モ
デルＭの中心Ｏのアドレス（ｐ）に対する合致度をＥ
（ｐ）とする。そして合致度分布を画像情報値分布と
し、その重心のアドレスを次式により求める。 Gr＝(p1 ×E(p1) ＋p2×E(p2) ＋…＋pn×E(pn))／ΣE
(p) この求めた重心Ｇｒが抽出対象の円Ｃの中心座標となっ
て抽出対象の円Ｃの抽出が行なえることになる。
トで示すように走査終了後、走査範囲（ａ点−ａ’点）
での直線上の合致度Ｅの分布を図１１の如く求め、円モ
デルＭの中心Ｏのアドレス（ｐ）に対する合致度をＥ
（ｐ）とする。そして合致度分布を画像情報値分布と
し、その重心のアドレスを次式により求める。 Gr＝(p1 ×E(p1) ＋p2×E(p2) ＋…＋pn×E(pn))／ΣE
(p) この求めた重心Ｇｒが抽出対象の円Ｃの中心座標となっ
て抽出対象の円Ｃの抽出が行なえることになる。
【００２４】尚図１０の走査終了までの処理は実施例１
（或いは実施例２）と同じであるためその処理について
の説明は省略する。 （実施例５）本実施例は、合致度Ｅから抽出対象の円Ｃ
を抽出する場合の判断方法として、画像濃度値、画像空
間微分値（線・エッジ情報）のいずれか一方あるいは両
者の組み合わせを用いてその合致度分布の中心を求める
方法を採用したものである。
（或いは実施例２）と同じであるためその処理について
の説明は省略する。 （実施例５）本実施例は、合致度Ｅから抽出対象の円Ｃ
を抽出する場合の判断方法として、画像濃度値、画像空
間微分値（線・エッジ情報）のいずれか一方あるいは両
者の組み合わせを用いてその合致度分布の中心を求める
方法を採用したものである。
【００２５】つまり本実施例では図１２のフローチャー
トで示すように走査終了後、走査範囲（ａ点−ａ’点）
での直線上の合致度Ｅの分布を図１３の如く求め、円モ
デルＭの中心Ｏのアドレス（ｐ）に対する合致度Ｅ
（ｐ）とする。次に走査範囲（ａ点−ａ’点）内での直
線上の合致度Ｅ（ｐ）の平均値Ｅmeanを求め、しきい値
とする。この求めたしきい値（Ｅmean）以上の値をとる
合致度分布の存在領域ａ1−ａ2 を求め、この存在領域
ａ1 −ａ2 の中心のアドレスが抽出対象の円Ｃの中心座
標となって抽出対象の円Ｃの抽出が行なえることにな
る。
トで示すように走査終了後、走査範囲（ａ点−ａ’点）
での直線上の合致度Ｅの分布を図１３の如く求め、円モ
デルＭの中心Ｏのアドレス（ｐ）に対する合致度Ｅ
（ｐ）とする。次に走査範囲（ａ点−ａ’点）内での直
線上の合致度Ｅ（ｐ）の平均値Ｅmeanを求め、しきい値
とする。この求めたしきい値（Ｅmean）以上の値をとる
合致度分布の存在領域ａ1−ａ2 を求め、この存在領域
ａ1 −ａ2 の中心のアドレスが抽出対象の円Ｃの中心座
標となって抽出対象の円Ｃの抽出が行なえることにな
る。
【００２６】尚図１２の走査終了までの処理は実施例１
（或いは実施例２）と同じであるためその処理について
の説明は省略する。 （実施例６）本実施例は、円モデルＭの回転方法として
図１４のフローチャートで示す方法を採用したものであ
る。
（或いは実施例２）と同じであるためその処理について
の説明は省略する。 （実施例６）本実施例は、円モデルＭの回転方法として
図１４のフローチャートで示す方法を採用したものであ
る。
【００２７】つまり本実施例では、円モデルＭの設定
後、ピーク点Ｐを回転中心として抽出対象の円Ｃと、円
モデルＭとの合致度（Ｍold ）を算出する。次に円モデ
ルＭをａ点からａ’点方向へ回転させ（正転）て走査
し、合致度算出（Ｍnew ）を行ない、この回転前の合致
度（Ｍold ）より回転させて求めた合致度（Ｍnew ）が
増加しているかどうかを比較判定し、Ｍnew −Ｍold ≧
０でなければ、円モデルＭの回転をａ’点からａ点方向
に逆転させ、増加しておれば、引き続いて正転させ、合
致度の算出を行なう。そしての算出した合致度（Ｍne
w）が合致度（Ｍold ）より増加した場合（Ｍnew −Ｍo
ld ≧０）には、引き続いて正転させて合致度の算出を
行ない、合致度（Ｍnew ）と合致度（Ｍold ）との比較
を行なう。この処理は合致度（Ｍnew ）が合致度（Ｍol
d ）より増加しなくなるまで行ない、増加しなくなった
ときに円モデルＭの回転を終了し、抽出対象の円Ｃの抽
出を行なうのである。
後、ピーク点Ｐを回転中心として抽出対象の円Ｃと、円
モデルＭとの合致度（Ｍold ）を算出する。次に円モデ
ルＭをａ点からａ’点方向へ回転させ（正転）て走査
し、合致度算出（Ｍnew ）を行ない、この回転前の合致
度（Ｍold ）より回転させて求めた合致度（Ｍnew ）が
増加しているかどうかを比較判定し、Ｍnew −Ｍold ≧
０でなければ、円モデルＭの回転をａ’点からａ点方向
に逆転させ、増加しておれば、引き続いて正転させ、合
致度の算出を行なう。そしての算出した合致度（Ｍne
w）が合致度（Ｍold ）より増加した場合（Ｍnew −Ｍo
ld ≧０）には、引き続いて正転させて合致度の算出を
行ない、合致度（Ｍnew ）と合致度（Ｍold ）との比較
を行なう。この処理は合致度（Ｍnew ）が合致度（Ｍol
d ）より増加しなくなるまで行ない、増加しなくなった
ときに円モデルＭの回転を終了し、抽出対象の円Ｃの抽
出を行なうのである。
【００２８】つまり本実施例では円モデルＭを正転さ
せ、合致度が低下したとき、円モデルＭを逆転し、合致
度が増加方向から低下方向に変化したときに円モデルＭ
の回転を終了させる走査方法を用いているため、求める
方向と反対側へ誤走査する時間を短縮できることにな
る。 （実施例７）上記実施例１乃至実施例６では設定する直
線Ｌは１本のみであったが、本実施例では図１５に示す
ように複数（図示例では２本）設定して、夫々の直線Ｌ
1 ，Ｌ2 について円抽出を行ない、抽出された各円の中
心座標の平均値を求めて、抽出するべき円Ｃの中心とす
るのである。尚Ｐ点、Ｐ’点は夫々直線Ｌ1 、Ｌ2 に対
応するピーク点を示す。
せ、合致度が低下したとき、円モデルＭを逆転し、合致
度が増加方向から低下方向に変化したときに円モデルＭ
の回転を終了させる走査方法を用いているため、求める
方向と反対側へ誤走査する時間を短縮できることにな
る。 （実施例７）上記実施例１乃至実施例６では設定する直
線Ｌは１本のみであったが、本実施例では図１５に示す
ように複数（図示例では２本）設定して、夫々の直線Ｌ
1 ，Ｌ2 について円抽出を行ない、抽出された各円の中
心座標の平均値を求めて、抽出するべき円Ｃの中心とす
るのである。尚Ｐ点、Ｐ’点は夫々直線Ｌ1 、Ｌ2 に対
応するピーク点を示す。
【００２９】ところで、実施例３乃至実施例５の合致度
Ｅより円抽出する方法を実施例１以外に実施例２におい
て円抽出する場合にも用いても良いのは勿論である。ま
た実施例６の円モデルＭの回転方法は何れの実施例１乃
至実施例５及びその組み合わせによって実現できる実施
例に用いても勿論良い。更に実施例１乃至実施例６では
設定する直線はＬの１本のみであったが、実施例７のよ
うに複数本の直線を設定するようにしても良く、また実
施例１乃至実施例６の組み合わせてによって実現できる
実施例に用いても勿論良い。
Ｅより円抽出する方法を実施例１以外に実施例２におい
て円抽出する場合にも用いても良いのは勿論である。ま
た実施例６の円モデルＭの回転方法は何れの実施例１乃
至実施例５及びその組み合わせによって実現できる実施
例に用いても勿論良い。更に実施例１乃至実施例６では
設定する直線はＬの１本のみであったが、実施例７のよ
うに複数本の直線を設定するようにしても良く、また実
施例１乃至実施例６の組み合わせてによって実現できる
実施例に用いても勿論良い。
【００３０】
【発明の効果】請求項１の発明は、画像入力手段により
撮り込まれた画像情報の抽出対象を含む領域に直線を設
定する段階と、前記直線上の画素の画素濃度のピーク点
を求める段階と、予めモデル登録された円モデルの円周
が前記ピーク点を通るように前記円モデルを設定する段
階と、前記ピーク点を回転中心として、前記円モデルを
回転させ、順次抽出対象の円と前記円モデルとの合致度
を求める段階と、得られた抽出対象の円と前記円モデル
との合致度から、抽出対象の円を選択・抽出する段階と
からなるので、抽出対象の円の輪郭を点で走査する必要
がなくなり、コントラストが低い抽出対象であっても正
しく安定した抽出を行なうことができるという効果があ
る。
撮り込まれた画像情報の抽出対象を含む領域に直線を設
定する段階と、前記直線上の画素の画素濃度のピーク点
を求める段階と、予めモデル登録された円モデルの円周
が前記ピーク点を通るように前記円モデルを設定する段
階と、前記ピーク点を回転中心として、前記円モデルを
回転させ、順次抽出対象の円と前記円モデルとの合致度
を求める段階と、得られた抽出対象の円と前記円モデル
との合致度から、抽出対象の円を選択・抽出する段階と
からなるので、抽出対象の円の輪郭を点で走査する必要
がなくなり、コントラストが低い抽出対象であっても正
しく安定した抽出を行なうことができるという効果があ
る。
【００３１】請求項２の発明は、請求項１の発明におい
て、設定する直線を二つに分割して分割された各々の直
線上について円抽出を行ない、求められた２つの円を平
均化することによって抽出対象の円を選択・抽出するの
で、円の抽出の精度を向上することができるという効果
がある。請求項３の発明は、請求項１、２の発明におい
て、抽出対象の円と、円モデルの合致度を正規化相関に
より求め、合致度を判断する画像情報として画像濃度
値、画像空間微分値の何れか一方あるいは両者の組み合
わせを用いてその合致度分布から、合致度分布のピーク
値を抽出して抽出対象の円の位置を選択するので、抽出
のための処理時間を早くすることができるという効果が
ある。
て、設定する直線を二つに分割して分割された各々の直
線上について円抽出を行ない、求められた２つの円を平
均化することによって抽出対象の円を選択・抽出するの
で、円の抽出の精度を向上することができるという効果
がある。請求項３の発明は、請求項１、２の発明におい
て、抽出対象の円と、円モデルの合致度を正規化相関に
より求め、合致度を判断する画像情報として画像濃度
値、画像空間微分値の何れか一方あるいは両者の組み合
わせを用いてその合致度分布から、合致度分布のピーク
値を抽出して抽出対象の円の位置を選択するので、抽出
のための処理時間を早くすることができるという効果が
ある。
【００３２】請求項４の発明は、請求項１、２の発明に
おいて、略等しいピークが二つ以上あるときに有効に処
理を為すことができるという効果がある。請求項５の発
明は、請求項１、２の発明において、抽出対象の円と、
円モデルの合致度を正規化相関により求め、合致度を判
断する画像情報として画像濃度値、画像空間微分値の何
れか一方あるいは両者の組み合わせを用いてその合致度
分布から、或る値以上を持つ合致度分布の存在領域の中
心を求めて抽出対象の円の位置を選択するので、分布の
度数が低い情報をカットすることになり、円の抽出の精
度を向上することができるという効果がある。
おいて、略等しいピークが二つ以上あるときに有効に処
理を為すことができるという効果がある。請求項５の発
明は、請求項１、２の発明において、抽出対象の円と、
円モデルの合致度を正規化相関により求め、合致度を判
断する画像情報として画像濃度値、画像空間微分値の何
れか一方あるいは両者の組み合わせを用いてその合致度
分布から、或る値以上を持つ合致度分布の存在領域の中
心を求めて抽出対象の円の位置を選択するので、分布の
度数が低い情報をカットすることになり、円の抽出の精
度を向上することができるという効果がある。
【００３３】請求項６の発明は、請求項１〜５の発明に
おいて、抽出対象の円と、円モデルの合致度の変化によ
り、円モデルの回転を制御するので、求める方向と反対
側へ誤走査する時間を短縮することができるという効果
がある。請求項７の発明は、請求項１〜６の発明におい
て、複数本の直線を設定して夫々の直線上について円抽
出を行ない、求められた各円の位置の平均化により抽出
対象の円を選択・抽出するので、円の抽出の信頼性を高
めることができるという効果がある。
おいて、抽出対象の円と、円モデルの合致度の変化によ
り、円モデルの回転を制御するので、求める方向と反対
側へ誤走査する時間を短縮することができるという効果
がある。請求項７の発明は、請求項１〜６の発明におい
て、複数本の直線を設定して夫々の直線上について円抽
出を行ない、求められた各円の位置の平均化により抽出
対象の円を選択・抽出するので、円の抽出の信頼性を高
めることができるという効果がある。
【図１】本発明方法の実施例１のフローチャートであ
る。
る。
【図２】同上に用いる画像処理システムのブロック図で
ある。
ある。
【図３】同上の抽出対象の円と円モデルの関係の説明図
である。
である。
【図４】同上に用いる円モデルの走査範囲の決定方法の
フローチャートである。
フローチャートである。
【図５】同上に用いる円モデルの走査範囲の説明図であ
る。
る。
【図６】本発明方法の実施例２の抽出対象の円と円モデ
ルの関係の説明図である。
ルの関係の説明図である。
【図７】同上のフローチャートである。
【図８】本発明方法の実施例３のフローチャートであ
る。
る。
【図９】同上の円抽出の説明図である。
【図１０】本発明方法の実施例４のフローチャートであ
る。
る。
【図１１】同上の円抽出の説明図である。
【図１２】本発明方法の実施例５のフローチャートであ
る。
る。
【図１３】同上の円抽出の説明図である。
【図１４】本発明方法の実施例６のフローチャートであ
る。
る。
【図１５】本発明方法の実施例６の説明図である。
Claims (7)
- 【請求項１】画像入力手段により撮り込まれた画像情報
の抽出対象を含む領域に直線を設定する段階と、前記直
線上の画素の画素濃度のピーク点を求める段階と、予め
モデル登録された円モデルの円周が前記ピーク点を通る
ように前記円モデルを設定する段階と、前記ピーク点を
回転中心として、前記円モデルを回転させ、順次抽出対
象の円と前記円モデルとの合致度を求める段階と、得ら
れた抽出対象の円と前記円モデルとの合致度から、抽出
対象の円を選択・抽出する段階とからなることを特徴と
する円成分抽出方法。 - 【請求項２】設定する直線を二つに分割して分割された
各々の直線上について円抽出を行ない、求められた２つ
の円を平均化することによって抽出対象の円を選択・抽
出することを特徴とする請求項１記載の円成分抽出方
法。 - 【請求項３】抽出対象の円と、円モデルの合致度を正規
化相関により求め、合致度を判断する画像情報として画
像濃度値、画像空間微分値の何れか一方あるいは両者の
組み合わせを用いてその合致度分布から、合致度分布の
ピーク値を抽出して抽出対象の円の位置を選択すること
を特徴とする請求項１、２記載の円成分抽出方法。 - 【請求項４】抽出対象の円と、円モデルの合致度を正規
化相関により求め、合致度を判断する画像情報として画
像濃度値、画像空間微分値の何れか一方あるいは両者の
組み合わせを用いてその合致度分布から、合致度分布の
重心を求めて抽出対象の円の位置を選択することを特徴
とする請求項１、２記載の円成分抽出方法。 - 【請求項５】抽出対象の円と、円モデルの合致度を正規
化相関により求め、合致度を判断する画像情報として画
像濃度値、画像空間微分値の何れか一方あるいは両者の
組み合わせを用いてその合致度分布から、或る値以上を
持つ合致度分布の存在領域の中心を求めて抽出対象の円
の位置を選択することを特徴とする請求項１、２記載の
円成分抽出方法。 - 【請求項６】抽出対象の円と、円モデルの合致度の変化
により、円モデルの回転を制御することを特徴とする請
求項１〜５記載の円成分抽出方法。 - 【請求項７】複数本の直線を設定して夫々の直線上につ
いて円抽出を行ない、求められた各円の位置の平均化に
より抽出対象の円を選択・抽出することを特徴とする請
求項１〜６記載の円成分抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6202514A JP3005163B2 (ja) | 1994-08-26 | 1994-08-26 | 円成分抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6202514A JP3005163B2 (ja) | 1994-08-26 | 1994-08-26 | 円成分抽出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0869529A true JPH0869529A (ja) | 1996-03-12 |
| JP3005163B2 JP3005163B2 (ja) | 2000-01-31 |
Family
ID=16458756
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6202514A Expired - Lifetime JP3005163B2 (ja) | 1994-08-26 | 1994-08-26 | 円成分抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3005163B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114248100A (zh) * | 2021-12-03 | 2022-03-29 | 武汉纺织大学 | 一种基于图像处理的螺丝孔定位算法及螺丝锁付装置 |
-
1994
- 1994-08-26 JP JP6202514A patent/JP3005163B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114248100A (zh) * | 2021-12-03 | 2022-03-29 | 武汉纺织大学 | 一种基于图像处理的螺丝孔定位算法及螺丝锁付装置 |
| CN114248100B (zh) * | 2021-12-03 | 2023-05-26 | 武汉纺织大学 | 一种基于图像处理的螺丝孔定位算法及螺丝锁付装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3005163B2 (ja) | 2000-01-31 |
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