JPH09101144A

JPH09101144A - 標識の自動視準方法

Info

Publication number: JPH09101144A
Application number: JP7258538A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Saiki; 啓斉木; Hideaki Arita; 秀昶有田; Naoki Moriuchi; 直樹森内
Original assignee: Nippon Steel Corp
Current assignee: Nippon Steel Corp
Priority date: 1995-10-05
Filing date: 1995-10-05
Publication date: 1997-04-15

Abstract

(57)【要約】【課題】測距・測角手段を標識に描かれた円の中心を
視準するように制御する標識の自動視準方法を提供す
る。【解決手段】真円が描かれた標識を撮像することによ
り得られた入力画像から所定値以上の輝度を有する画素
を抽出して標識領域を確定する工程と、前記標識領域か
ら所定値以下の輝度を有する画素を抽出して測距図形領
域を検出する工程と、前記測距図形領域に細線化処理又
は芯線化処理を施して図形点列データを形成する工程
と、前記図形点列データを線成分データに分けて、曲線
の線成分データを構成する楕円構成画素を抽出する工程
と、前記楕円構成画素の５個の楕円構成画素をランダム
に抽出し、この５個の楕円構成画素を通る楕円方程式に
よって特定される楕円の中心座標を求める工程とを有す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、土木建築物や大型
構造物等の３次元データを測定する測距・測角手段を、
標識に描かれた円の中心に視準する標識の自動視準方法
に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より、土木建築物や大型構造物等の
３次元データを測定するには、土木建築物や大型構造物
等の要所に例えば円の中心に十字が描かれた標識を設置
し、測点にトランシットとしての機能を兼ね備えたレー
ザー測距計等の測距・測角手段を設置して、測距・測角
手段の望遠鏡内部に設けられた十字線を標識に描かれた
円の中心（十字の交点）に目視で合わせて視準すること
により、円の中心の水平角、高低角、及び測点から円の
中心までの直線距離を測定していた。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
測定方法では、目視で視準を行っているので、作業が煩
雑であり、また、精度良く測定するためには、熟練した
観測者が必要になるという問題がある。さらに、熟練し
た観測者を採用したとしても、観測者個人毎に感覚の相
違に基づく癖があるので、測定されたデータに個人誤差
が含まれるという問題がある。

【０００４】本発明は、上記事情に基づいてなされたも
のであり、標識に描かれた円の中心に測距・測角手段を
容易に視準することができる標識の自動視準方法を提供
することを目的とするものである。

【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記載の発明に係る標識の自動視準方法は、光
軸が測距・測角手段の視準軸と一致するように設けられ
た撮像手段により、明色の背景に少なくとも円を含む測
距図形が暗色で描かれた標識を撮像し、前記撮像手段に
よって得られた二次元の入力画像のデータから前記標識
に描かれた前記円に対応する楕円のデータを抽出して前
記入力画像上での前記楕円の中心座標を求め、前記楕円
の中心座標と前記入力画像の中心座標との差に基づい
て、前記楕円の中心に前記測距・測角手段を視準する標
識の自動視準方法であって、前記入力画像を構成する画
素の中から所定値以上の輝度を有する画素を抽出し、こ
の抽出した画素が複数個連続して形成する領域のうち最
大面積を有する領域の内側全てを前記標識の領域として
確定する第一の工程と、前記入力画像を構成する画素の
うち前記標識の領域内にある画素の中から所定値以下の
輝度を有する画素を抽出し、この抽出した画素が複数個
連続して形成する領域を前記測距図形が描かれた測距図
形領域として確定する第二の工程と、前記測距図形領域
に細線化処理又は芯線化処理を施して、前記入力画像上
に図形構成画素が一列に連なる図形点列データに変換す
る第三の工程と、前記図形点列データを直線又は曲線の
データである線成分データに分け、前記線成分データの
中から曲線の線成分データを取り出すことにより、前記
図形構成画素の中から前記楕円を構成する楕円構成画素
を抽出する第四の工程と、前記楕円構成画素の中から５
個の楕円構成画素をランダムに抽出し、この抽出した５
個の楕円構成画素を通る２変数の楕円方程式を求め、こ
の楕円方程式によって特定される楕円の前記入力画像上
での中心座標を求める第五の工程と、を具備することを
特徴とするものである。

【０００６】請求項２記載の発明に係る標識の自動視準
方法は、請求項１記載の発明において、前記第五の工程
が、前記楕円構成画素の中から５個の楕円構成画素をラ
ンダムに抽出し、この抽出した５個の楕円構成画素を通
る２変数の楕円方程式と前記楕円構成画素の各々から前
記楕円方程式によって特定される楕円までの最短距離の
平均値とを求める処理を所定回数行い、前記平均値の小
さいものから上位複数の楕円方程式に平均処理を施した
楕円方程式又は前記平均値が最も小さい楕円方程式によ
って特定される楕円の前記入力画像上での中心座標を求
めることを特徴とするものである。

【０００７】請求項３記載の発明に係る標識の自動視準
方法は、請求項１又は２記載の発明において、前記第五
の工程が、前記楕円構成画素の平均座標を中心とし、前
記楕円構成画素のいずれか一つを始点として、前記楕円
構成画素を時計回り又は反時計回りの順序で抽出して並
べる工程を有し、前記並べた前記楕円構成画素の中から
５個の楕円構成画素をサンプリング間隔が略等間隔とな
るようにランダムに抽出することを特徴とするものであ
る。

【０００８】請求項４記載の発明に係る標識の自動視準
方法は、請求項１，２又は３記載の発明において、前記
第五の工程の後に、前記標識の前記測距・測角手段の視
準線に直交する平面に対する傾きを求める第六の工程を
具備することを特徴とするものである。請求項５記載の
発明に係る標識の自動視準方法は、光軸が測距・測角手
段の視準軸と一致するように設けられた撮像手段によ
り、暗色の背景に少なくとも円を含む測距図形が明色で
描かれた標識を撮像し、前記撮像手段によって得られた
二次元の入力画像のデータから前記標識に描かれた前記
円に対応する楕円のデータを抽出して前記入力画像上で
の前記楕円の中心座標を求め、前記楕円の中心座標と前
記入力画像の中心座標との差に基づいて、前記楕円の中
心に前記測距・測角手段を視準する標識の自動視準方法
であって、前記入力画像を構成する画素の中から所定値
以下の輝度を有する画素を抽出し、この抽出した画素が
複数個連続して形成する領域のうち最大面積を有する領
域の内側全てを前記標識の領域として確定する第一の工
程と、前記入力画像を構成する画素のうち前記標識の領
域内にある画素の中から所定値以上の輝度を有する画素
を抽出し、この抽出した画素が複数個連続して形成する
領域を前記測距図形が描かれた測距図形領域として確定
する第二の工程と、前記測距図形領域に細線化処理又は
芯線化処理を施して、前記入力画像上に図形構成画素が
一列に連なる図形点列データに変換する第三の工程と、
前記図形点列データを直線又は曲線のデータである線成
分データに分け、前記線成分データの中から曲線の線成
分データを取り出すことにより、前記図形構成画素の中
から前記楕円を構成する楕円構成画素を抽出する第四の
工程と、前記楕円構成画素の中から５個の楕円構成画素
をランダムに抽出し、この抽出した５個の楕円構成画素
を通る２変数の楕円方程式を求め、この楕円方程式によ
って特定される楕円の前記入力画像上での中心座標を求
める第五の工程と、ことを特徴とするものである。

【０００９】

【作用】ここで、第一の工程における所定値は、例えば
入力画像を構成する画素の輝度分布ヒストグラムを用い
て決定される。この輝度分布ヒストグラムには、標識の
下地（測距図形が描かれていない部分）に対応する高輝
度の画素のピークと、測距図形及び標識が設置された鉄
骨部材（一般に鉄骨部材には暗色の錆止塗料が塗布され
ている。）に対応する低輝度の画素のピークとが形成さ
れる。したがって、両方のピークの間に形成されるボト
ムでの輝度値を所定値に決定することにより、標識領域
が撮像されている領域を抽出することができる。

【００１０】また、第二の工程における所定値は、例え
ば標識の領域内の入力画像を構成する画素の輝度分布ヒ
ストグラムを用いて決定される。この輝度分布ヒストグ
ラムには、測距図形に対応する低輝度の画素のピーク
と、標識の下地に対応する高輝度の画素のピークとが形
成されるので、両方のピークの間に形成されるボトムで
の輝度値を所定値に決定することにより、測距図形が撮
像されている領域を抽出することができる。

【００１１】また、第四の工程において、図形点列デー
タを線成分データに分けるには、入力画像を走査して図
形構成画素を検索し、最初に検出した図形構成画素を第
１番目の線構成画素として特定した後、第１番目の線構
成画素に隣接する一つの図形構成画素を第２番目の線構
成画素として選択的に特定し、その後、第Ｎ−２番目の
線分構成画素から第Ｎ−１番目の線分構成画素へ進む方
向を進行方向として、第Ｎ−１番目の線分構成画素に隣
接し且つ進行方向又は進行方向の左右いずれかにある一
つの図形構成画素を第Ｎ番目の線分構成画素として選択
的に特定する処理をＮ＝３から順番に行うことにより、
図形点列データを構成する一つの線成分データを抽出す
る処理と、入力画像のデータから特定された線構成画素
を削除する処理とを、入力画像のデータ上に図形構成画
素がなくなるまで行う。これにより、図形点列データを
構成する全ての線成分データを抽出することができる。

【００１２】また、第四の工程において、曲線の線成分
データを抽出するには、抽出した全ての線成分データに
ついて第１番目の線構成画素と最終番目の線構成画素と
を結ぶ直線と中間付近にある１以上の線構成画素との法
線距離を算出し、この法線距離が所定値（例えば２画素
分）以上あるものを検索することにより行う。また、第
五の工程において、５個の楕円構成画素を通る２変数の
楕円方程式は次式で表される。ここで、ｘ，ｙは変数、
ａ，ｂ，ｃ，ｆ，ｇは定数である。

【００１３】ａｘ²＋２ｂｘｙ＋ｙ²＋２ｆｘ＋２ｇｙ＋ｃ＝０

【００１４】

【発明の実施の形態】以下に、本発明の実施の形態につ
いて図面を参照して説明する。図１は本発明の実施の形
態を実現するために用いる測定システムの概略構成図で
ある。図１に示す測定システムは、土木建築物や大型構
造物等を構成する鉄骨部材６の要所に設置された標識１
と、標識１を視準するための望遠鏡が取り付けられたレ
ーザー測距計２と、画像処理装置３と、コンピュータ４
と、標識１に光を当てるための照明具５と、を備えてい
る。

【００１５】標識１は、白色、銀灰色、黄色等の明るい
色をした矩形板に黒色、褐色等の暗い色でマーク（測距
図形）が描かれたものである。マークの典型的な例を図
２（ａ）〜（ｄ）に示す。マーク形状は、図２に示すも
のに限定されないが、少なくとも円を含む形状でなけれ
ばならない。但し、この円は必ずしも連続した線で構成
されている必要はなく、例えば、複数の破線で構成され
ているものでもよい。尚、本実施の形態では、図２
（ｂ）に示すマーク、すなわち円の中心に十字線の交点
が位置するようにマークが描かれた標識を用いた場合に
ついて説明する。

【００１６】レーザー測距計２は、トランシットとして
の機能を兼ね備えており、測点から視準点までの直距離
の他、視準点の水平角及び高低角を測定することができ
る。また、レーザー測距計２は、オートフォーカス機構
を備えたＣＣＤカメラと、モータと、を具備している。
ＣＣＤカメラは、光軸が望遠鏡の視準軸と一致するよう
に設けられており、撮像したものを２次元の入力画像の
データとして画像処理装置３へ出力する。尚、本実施例
で用いる入力画像のデータは、水平（Ｘ軸）方向の画素
数がＮx 、垂直（Ｙ軸）方向のライン数がＮy であり、
各画素の輝度は２５６階調で表示される。モータは、コ
ンピュータ４からの指令に基づき、望遠鏡の視準方向の
水平角及び高低角を調節する。

【００１７】画像処理装置３は、ＣＣＤカメラによって
得られた入力画像のデータを格納するための画像メモリ
を含み、コンピュータ４からの指令に基づき、ＣＣＤカ
メラによって得られた画像データに所定の処理を施し、
標識１に描かれた円の画像データ上での中心座標等を算
出する。コンピュータ４は、レーザー測距計２や画像処
理装置３への指令、レーザー測距計２や画像処理装置３
から送られてきたデータの統合・変換等を行う。また、
オペレータ（観測者）は、コンピュータ４のキーボード
を介して様々な処理を行うことができる。尚、このシス
テムでは、コンピュータ４と画像処理装置３とのインタ
ーフェースにＧＰＩＢを、そしてコンピュータ４とレー
ザー測距計２とのインターフェースにＲＳ２３２Ｃを用
いている。

【００１８】次に、本実施の形態の処理手順について図
３を用いて説明する。本実施の形態は、主に画像処理装
置３の処理ソフトウェアとして実現されている。尚、図
３において、step1 〜 step2は第一の工程に、step3 は
第二の工程に、step4 は第三の工程に、step5 〜 step8
は第四の工程に、step9 は第五の工程に、そして、step
10は第六の工程に相当する。

【００１９】先ず、観測者がレーザー測距計２の望遠鏡
で標識１を大まかに視準すると、レーザー測距計２のＣ
ＣＤカメラが標識１を撮像し、２次元の入力画像のデー
タを画像処理装置３に出力する。入力画像は、標識１が
ＣＣＤカメラの視野内に入っていれば図４（ａ）に示す
ようになるが、標識１の一部がＣＣＤカメラの視野内か
ら欠けている場合や標識１がＣＣＤカメラの視野内に全
く入っていない場合は、それぞれ図４（ｂ）、図４
（ｃ）に示すようになる。一般に、標識１が土木建築物
や大型構造物等の要所に設置されている場合、標識１は
レーザー測距計２の設置位置との関係から傾いた状態で
視認されるので、標識１上に描かれた円は楕円として撮
像される。

【００２０】画像処理装置３は、ＣＣＤカメラによって
得られた入力画像から標識候補領域を検出する(step1)
。先ず、図５（ａ）に示すように、入力画像の各画素
の輝度値をＸ軸方向及びＹ軸方向の各ライン毎に積算し
て輝度分布データを作成する。図５（ａ）において、ｆ
v （ｘ）はＸ軸方向のｘライン上にある画素の輝度値を
積算した値、ｆｈ（ｙ）はＹ軸方向のｙライン上にある
画素の輝度値を積算した値である。

【００２１】次に、ｆv （ｘ）、ｆｈ（ｙ）にライン幅
ＰＨの移動平均を施し、結果をｆ′v （ｘ）、ｆ′ｈ
（ｙ）とする。たとえば、ライン幅ＰＨを３ラインとし
た場合、ｆ′v （ｘ）、ｆ′ｈ（ｙ）はそれぞれ次式で
表される。ｆ′v （ｘ）＝（ｆv （ｘ−１）＋ｆv （ｘ）＋ｆv
（ｘ＋１））／３ｆ′ｈ（ｙ）＝（ｆｈ（ｙ−１）＋ｆｈ（ｙ）＋ｆｈ
（ｙ＋１））／３次に、ｆ′v （ｘ）のＸ軸方向の全ラインについての平
均値と最大値とを求め、最大値のＱＨ％（例えば８５
％）又は（最大値＋平均値）／２（これ等の値をＳ値と
いう）以上の値を有するラインが所定数（例えばＮｘの
２０％に相当する数）以上連続するＸ軸方向領域を抽出
する。また、同様に、ｆ′ｈ（ｙ）のＹ軸方向の全ライ
ンについての平均値と最大値とを求め、最大値のＱＨ％
（例えば８５％）又は（最大値＋平均値）／２（これ等
の値をＴ値という）以上の値を有するラインが所定数
（例えばＮｙの２０％に相当する数）以上連続するＹ軸
方向領域を抽出する。次に、図５（ｂ）に示すように、
抽出したＸ軸方向領域とＹ軸方向領域との交差領域を検
出し、この交差領域にある各画素の輝度値をＸ軸方向及
びＹ軸方向の各ライン毎に積算して再度輝度分布データ
を作成する。図５（ｂ）において、ｆ″v （ｘ）は交差
領域でのＸ軸方向のｘライン上にある画素の輝度値を積
算した値、ｆ″ｈ（ｙ）は交差領域でのＹ軸方向のｙラ
イン上にある画素の輝度値を積算した値である。そし
て、全てのｆ″v （ｘ）、ｆ″ｈ（ｙ）がそれぞれ上記
のＳ値、Ｔ値以上であれば、この交差領域を標識候補領
域として検出する。本実施の形態では、Ｘ軸方向がｘ_s
〜ｘ_e、Ｙ軸方向がｙ_s〜ｙ_eで特定される領域を標識
候補領域として検出したものとする。

【００２２】尚、Ｘ軸方向領域又はＹ軸方向領域を抽出
できなかった場合、あるいは、Ｘ軸方向領域及びＹ軸方
向領域を抽出できたが、交差領域のｆ″v （ｘ）又は
ｆ″ｈ（ｙ）がそれぞれ上記のＳ値、Ｔ値以下である場
合は、図４（ｃ）に示すように、入力画像に標識が撮像
されていないか、或いは標識のごく一部分しか撮像され
ていないと考えられるので、コンピュータ４のディスプ
レイ等に標識候補領域を特定できなかった旨を表示し
て、観測者に望遠鏡の視準方向の変更又はＣＣＤカメラ
の視野範囲の変更を促す。

【００２３】また、標識候補領域として特定した領域が
入力画像の端部を含む場合は、図４（ｂ）に示すよう
に、標識の一部が欠けて撮像されているものと考えられ
るので、必要ならばコンピュータ４によりレーザー測距
計２のモータを駆動し、望遠鏡が標識候補領域の中心付
近を視準するように調節して、再度入力画像のデータを
取り込み、上述した一連の処理を行うようにしてもよ
い。

【００２４】尚、後述するstep2 以降の処理について
は、ＣＣＤカメラによって得られた入力画像のうち標識
候補領域内にある画像（以下、これを標識候補画像とい
う）のデータのみを対象として行われる。これは、画像
メモリの負担を減らして、処理の高速化を図るためであ
る。本実施の形態では、入力画像の（ｘ_s，ｙ_s）を原
点、Ｘ軸方向の画素数をＭx 、Ｙ軸方向のライン数をＭ
y とする第二のＸＹ座標系を設け、この第二のＸＹ座標
系を用いて標識候補画像の画素の位置を表している。こ
こで、Ｍx ＝ｘ_e−ｘ_s、Ｍy ＝ｙ_s−ｙ_eである。

【００２５】次に、画像処理装置３は標識領域を検出す
る(step2) 。先ず、標識候補画像を構成する画素につい
て、輝度分布ヒストグラムを作成し、図６（ａ）に示す
ような標識１の下地（マークが描かれていない部分）に
対応する輝度を有する画素を抽出する。輝度分布ヒスト
グラムは、図６（ｂ）に示すように、標識１の下地に対
応する高輝度画素のピーク頻度と、標識１のマークが描
かれている部分及び標識１が設置された鉄骨部材６（一
般に鉄骨部材には暗色の錆止塗料が塗布されている）に
対応する低輝度画素のピーク頻度とを有する２峰性輝度
分布になると考えられる。したがって、両方のピーク頻
度の間に形成されるボトム頻度での輝度値を閾値とし、
例えば、図７に示すように、高輝度側の画素を黒画素に
変換し、そして低輝度側の画素を白画素に変換するよう
に二値化することにより、標識１の下地に対応する輝度
を有する画素を抽出することができる。

【００２６】尚、マークが描かれている部分に対応する
画素の輝度と鉄骨部材６に対応する画素の輝度とが異な
るため低輝度画素のピーク頻度が二つあるような場合
や、低輝度画素のピーク頻度がきれいに形成されなかっ
た場合は、高輝度画素のピーク頻度を中心として、この
ピーク頻度の例えば１０％以上の頻度を有する輝度範囲
内にある画素を黒画素、この輝度範囲外にある画素を白
画素とする二値化を行って標識１に対応する輝度を有す
る画素を抽出すればよい。

【００２７】次に、図７に示すように、黒画素が連続す
る領域にラベリング処理を行い、ラベルが付された領域
のうち、その領域の輪郭線によって囲まれる面積が最大
で且つ所定値（例えば、Ｍｘ×Ｍｙの７５％に相当する
面積値等）以上有する領域の内側全てを標識領域として
特定する。そして、特定した標識領域以外の領域を削除
する。図７に示す例では、label1が最も大きい面積を有
するので、label1の面積が所定値以上あれば、label1を
標識領域として特定し、label2〜label7を削除する。
尚、ラベリングした領域に所定値以上のものがない場合
は、標識１が標識候補領域内に撮像されていないものと
考えられるので、コンピュータ４のディスプレイ等に標
識領域を特定できなかった旨を表示して、観測者に望遠
鏡の視準方向の変更又はＣＣＤカメラの視野範囲の変更
を促す。次に、特定した標識領域に穴（白画素が存在す
る領域）があれば、これを黒画素に変換して埋める。通
常、図８に示すように、標識１のマークが描かれている
部分が穴となる。

【００２８】次に、画像処理装置３は、step2 で検出し
た標識領域からマーク領域を検出する(step3) 。先ず、
図９（ａ）に示すように、上記のようにして特定した標
識領域と標識候補画像との論理和 (AND)をとることによ
り、図９（ｂ）に示すように、標識候補画像から標識領
域内にある画素を抽出する。次に、標識領域内にある画
素の輝度分布ヒストグラムを作成し、マーク領域（標識
１のマークに対応する領域）を抽出する。輝度分布ヒス
トグラムは、図１０（ａ）に示すように、標識１の下地
に対応する高輝度画素のピーク頻度と、標識１のマーク
が描かれている部分に対応する低輝度画素のピーク頻度
とを有する２峰性輝度分布になると考えられる。したが
って、両方のピーク頻度の間に形成されるボトム頻度で
の輝度値を閾値とし、例えば、図１０（ｂ）に示すよう
に、低輝度側の画素を黒画素に変換し、そして高輝度側
の画素を白画素に変換するように二値化することによ
り、マーク領域を検出することができる。尚、明確に二
峰性のピークが求められない場合には、明るい部分に対
応する最大ピークは求められるはずであるから、このピ
ークの中心濃度の左方、例えば「中心濃度−２０，中心
濃度−６０」の濃度範囲をマーク図形のバックアップ濃
度範囲として用いる。この−２０，−６０の値は、実験
値である。

【００２９】次に、画像処理装置３は、step3 で検出し
たマーク領域に基づいて、標識候補画像上に図形構成画
素が一列に連なる図形点列データを形成する(step4) 。
先ず、step3 で検出したマーク領域について、膨張処理
を所定回数、例えば３回行う。ここで、膨張処理とは、
黒画素に隣接する白画素を黒画素に置き換える処理のこ
とである。この処理により、例えば図１１（ａ）に示す
ように、マーク領域が複数に分断されているときに、図
１１（ｂ）に示すように、マーク領域を連結することが
できる。次に、所定回数膨張処理を施したマーク領域に
ついて、収縮処理を膨張処理と同じ回数行う。ここで、
収縮処理とは、白画素に隣接する黒画素を白画素に置き
換える処理のことであり、この処理により、図１１
（ｃ）に示すように、マーク領域に含まれるノイズ成分
を消去することができる。

【００３０】次に、所定回数収縮処理を施したマーク領
域について細線化処理又は芯線化処理を施すことによ
り、図１２に示すように、標識候補画像上に図形点列デ
ータを形成する。ここで、細線化処理とは、２画素以上
の幅を持つ線分領域の黒画素を、両側から線幅１になる
まで削っていって中心線分に対応する点列を求める処理
のことである。また、芯線化処理とは、マーク領域の輪
郭を構成する点列データを求め、その点列データで囲ま
れる領域の中心線上にある点列データを図形点列データ
として求める処理のことである。

【００３１】次に、画像処理装置３は、step4 で検出し
た図形点列データを複数の直線又は曲線の線成分データ
に分ける(step5) 。先ず、上記の処理が施された標識候
補画像を走査し、図形構成画素を検索する。画像の走査
方法としては、図１３に示すように、原点を始点とし
て、Ｙ軸方向の上方から下方に向けてＸ軸方向の各ライ
ン毎に走査する。次に、最初に検出した図形構成画素を
第１番目の線構成画素ｋ ₁として特定する。図１３に示
す例では、直線１ａの最上端部にある図形構成画素が線
構成画素ｋ₁として特定される。次に、線構成画素ｋ₁
に隣接する図形構成画素を第２番目の線構成画素ｋ₂と
して特定する。尚、線構成画素ｋ₁に隣接する図形構成
画素が複数ある場合は、例えば水平方向、垂直方向、左
斜め下方向、右斜め下方向の順に優先して、そのうちの
一つを線構成画素ｋ₂として特定する。図１４は、図１
３のＡ部を拡大した図である。ここでは、線構成画素ｋ
₁に隣接する図形構成画素は一つしかないので、直ちに
線構成画素ｋ₂が特定される。

【００３２】次に、第Ｎ番目の線構成画素Ｎを特定する
には、第Ｎ−２番目の線構成画素ｋ _n-2から第Ｎ−１番
目の線構成画素ｋ_n-1へ進む方向を進行方向として、線
構成画素ｋ_n-1に隣接する図形構成画素であって進行方
向又は進行方向の左右４５度以内のいずれかにあるもの
を第Ｎ番目の線構成画素ｋ_nとして特定する。この処理
を、Ｎ＝３・４・５・６・・の順に行う。そして、隣接
する図形構成画素が進行方向又は進行方向の左右４５度
以内のいずれかになくなるまで繰り返すことにより、図
形点列データを構成する一つの線成分データを抽出す
る。尚、隣接する図形構成画素が進行方向及び進行方向
の左右両側のいずれか二箇所以上にある場合は、例えば
図１５に示すように、進行方向、進行方向の左側、進行
方向の右側の順に優先して、そのうちの一つを線構成画
素ｋ_nとして特定する。図１３に示す例では、先ず、直
線１ａが抽出される。

【００３３】次に、抽出した線成分データに線番号を付
して、この線成分データを構成する各線構成画素の座標
値を画像処理装置３に設けられたメモリ等に格納する。
次に、その線構成画素を白画素に置き換えて、図形点列
データから抽出した線成分データを削除する。図１３に
示す例では、先ず直線１ａが抽出されるので、直線１ａ
を削除した後の図形点列データは図１６に示すようにな
る。

【００３４】抽出した線成分データの標識候補画像上か
らの削除が終わったならば、再度標識候補画像を走査し
て、上述の線成分データの抽出及び削除を行う。これ等
の処理を標識候補画像上に図形構成画素がなくなるまで
繰り返し行うことにより、図形点列データを構成する全
ての線成分データを抽出することができる。図１３に示
す例では、図形点列データは図１７に示すような線成分
データに分解されて抽出される。尚、図１７において、
各線成分データに付されている番号は、上記の線成分デ
ータ抽出処理によって抽出された順番を示している。

【００３５】次に、画像処理装置３は、step5 で抽出し
た線成分データの属性、即ち直線であるか又は曲線であ
るかの判定を行う(step6) 。各線成分データについて、
図１８に示すように、第１番目の線構成画素と最終番目
の線構成画素ｋ_klとを結ぶ直線ｌと、中間付近にある１
以上の線構成画素ｋ_i（１＜ｉ＜ｋｌ）との法線距離ｈ
_iを求め、全ての法線距離ｈ_iが所定値Ｍ（例えば２画
素分）以下のときは直線と判定し、法線距離ｈ_iのうち
の少なくとも一つが所定値Ｍより大きいときは曲線と判
定する。判定結果は、各線成分データについての諸情報
を記憶したメモリに各線成分データの追加の情報として
記憶する。

【００３６】次に、画像処理装置３は、メモリに記憶し
た線成分データの中から曲線と判定され且つ所定画素数
（例えば１０画素）以上の線構成画素を有する線成分デ
ータを抽出する（step7)。これにより、step4 で抽出し
た図形構成画素の中から標識候補画像上において楕円を
構成する楕円構成画素を抽出する。次に、画像処理装置
３は、図１９に示すように、step7 で抽出した楕円構成
画素の第二のＸＹ座標系における平均座標を中心とし、
これ等の楕円構成画素のいずれか一つを始点として、楕
円構成画素を時計回り又は反時計回りの順に抽出して並
べる（step8)。尚、楕円構成画素には、整列順に番号を
付す。この処理は、後の工程で行われる楕円構成画素の
サンプリングを効率よく行うためのものである。

【００３７】次に、画像処理装置３は、標識１に描かれ
たマークの中心座標を求める（step9)。先ず、step8 で
並べた楕円構成画素の中から５個の楕円構成画素をサン
プリング間隔が略等間隔となるようにランダムに抽出す
る（step91) 。たとえば、楕円構成画素の総数をｎ個と
した場合、整列した楕円構成画素の中から１個の楕円構
成画素をランダムに選び、その画素からｎ／５番目毎に
ある画素を選ぶ。このように、サンプリング間隔が略等
間隔となるように楕円構成画素を選ぶことにより、サン
プリングデータの偏りをなくすことができる。次に、st
ep91で抽出した５個の楕円構成画素の標識候補画像上で
の座標位置を通る２変数の楕円方程式を求める（step9
2) 。この楕円方程式は次式で表される。ここで、ｘは
Ｘ軸方向の位置を表す変数、ｙはＹ軸方向の位置を表す
変数である。

【００３８】ａｘ²＋２ｂｘｙ＋ｙ²＋２ｆｘ＋２ｇｙ＋ｃ＝０尚、この楕円方程式によって特定される楕円の標識候補
画像上での中心座標とstep7 で抽出した楕円構成画素の
平均座標とが所定画素数（例えば１０画素）以上ずれる
場合、この楕円方程式によって特定される楕円の中心と
ＣＣＤカメラによって得られた入力画像上での楕円の中
心とのずれが大きいと考えられるので、次の処理（step
93) に移行することなく、step91に戻り、再度５個の楕
円構成画素をサンプリングして楕円方程式を求める。

【００３９】次に、step7 で抽出した楕円構成画素の各
々からstep92で求めた楕円方程式によって特定される楕
円までの最短距離の平均値を求める（step93）。この平
均値は、楕円方程式の適合度指数として、楕円方程式と
共に画像処理装置３に設けられたメモリ等に格納する。
次に、step93での処理が適当な回数（例えば５〜２５回
程度）行われているか否かを判断し、行われているとき
はstep95に移行し、行われていないときはstep91に移行
する（step94) 。step95では、ＣＣＤカメラによって得
られた入力画像上の楕円を表現するのに最も適当な最良
楕円方程式を特定する。たとえば、step93でメモリ等に
格納した楕円方程式のうち適合度指数のよいものを複数
個（例えば上位５個）選び、これ等の楕円方程式に平均
処理を施して最良楕円方程式を特定する。また、たとえ
ば、step93でメモリ等に格納した楕円方程式のうち最も
適合度指数のよいものを最良楕円方程式として特定して
もよい。

【００４０】次に、最良楕円方程式によって特定される
楕円（以下、最良楕円という）の第二のＸＹ座標上にお
ける中心座標を求める。そして、この第二のＸＹ座標上
における中心座標に、入力画像の原点に対する標識候補
画像の原点のオフセット値を加えて、入力画像を表すＸ
Ｙ座標上における最良楕円の中心座標を求める（step9
6) 。この最良楕円の入力画像を表すＸＹ座標上におけ
る中心座標が、標識１に描かれたマークの入力画像を表
すＸＹ座標上での中心座標に相当する。更に、最良楕円
方程式によって特定される楕円の各パラメータ、すなわ
ち、長径ａ、短径ｂ、長径ａとＸ軸とのなす角α、Ｘ座
標の最大値ｘ_maxと最小値ｘ_min、およびＹ座標の最大
値ｙ_maxと最小値ｙ_minを求めておく。

【００４１】次に、画像処理装置３は、標識１の視準線
に直交する面に対する傾きを求める（step10) 。先ず、
標識１の水平方向及び垂直方向の回転角を算出する。図
２０は、入力画像を表すＸＹ座標系における標識１の四
隅と、最良楕円との位置関係を示す図である。ここで、
最良楕円の各パラメータはstep8 で求めたものであり、
( ｘ_c，ｙ_c) は最良楕円の中心座標を示す。また、標
識１の四隅の座標位置である左上（ｘＬ_up，ｙＬ_up）、
左下（ｘＬ_down，ｙＬ_down）、右上（ｘＲ_up，ｙ
Ｒ_up）、右下（ｘＲ_down，ｙＲ_down）は、以下の方法に
より求めておいたものである。

【００４２】第二の工程までで標識領域が抽出され、
これが黒画素領域として表現されているものとする。この標識領域の輪郭線点列と、標識領域の重心座標を
求める。輪郭線点列を線分列で近似し、始点と終点との距離
（長さ）が例えば３０画素以上の線分（長い線分）だけ
残す。

【００４３】上記で抽出した線分のうち、長いほう
から始めて、ほぼ平行で且つ重心座標に対して、反対側
にある平行線分の対データを作成する。上記の対データのうち、平行線の角度が直角に近い
２組の線分対を選択してそれらの４つの交点を計算す
る。４つの交点を反時計方向に並べた後、それらが、正方
形或いは正方形に近い長方形であることを条件に、この
４つの交点を解とする。尚、４つの交点を解とするため
の条件として、更に「面積最大の平行四辺形」という条
件を加えてもよい。上記〜によって、標識領域の一
部が欠けていても、平行線部分がある程度残っていれ
ば、標識領域を平行四辺形として確定することができ、
これにより、標識の四隅の座標位置を求めることができ
る。

【００４４】上述したように、標識１に描かれた真円が
図２０に示すような楕円に見えるのは、標識１がレーザ
ー測距計２の設置位置との関係から傾いた状態で視認さ
れるからである。ここで、図２５に示すように、標識１
に描かれた真円の中心を含む平面であって且つレーザー
測距計２の視準線に直交する平面を基準面とし、この基
準面上にある軸であって標識１に描かれた真円の中心を
通る縦方向の軸を垂直軸、横方向の軸を水平軸としたと
きに、標識１が垂直軸の回りをＨ(rad) 、水平軸の回り
をＶ(rad) 回転したことにより、図２０に示すような楕
円が形成されたものと仮定すると、Ｈ、Ｖと長径ａ、短
径ｂとの間には次式が成立する。しだがって、step9 で
求めた楕円のパラメータから標識１の垂直軸回りの回転
角Ｈ(rad) 及び水平軸回りの回転角Ｖ(rad) を算出する
ことができる。

【００４５】ｃｏｓＨ×ｃｏｓＶ＝ｂ／ａここで、ｃｏｓＶ＝（ｙ_max−ｙ_min）／（２ａ）であるので、Ｈ、Ｖは次式で表せられる。Ｖ＝ｃｏｓ^-1（（ｙ_max−ｙ_min）／（２ａ））Ｈ＝ｃｏｓ^-1（２ｂ／（ｙ_max−ｙ_min））次に、垂直軸回りの回転角Ｈ(rad) 及び水平軸回りの回
転角Ｖ(rad) の符号を決定する。上述したように、step
9 で求めた楕円のパラメータから標識１の垂直軸回りの
回転角Ｈ及び水平軸回りの回転角Ｖを算出することがで
きた。しかし、これ等の回転角の符号、すなわち標識１
の回転方向が時計回りであるか又は反時計回りであるか
の決定は、楕円のパラメータのみでは行うことができな
い。そこで、本実施の形態では、標識１の四隅の座標位
置に関する情報を用いている。図２２に、垂直軸回りの
回転角Ｈ及び水平軸回りの回転角Ｖと、標識１の四隅の
座標位置及び長径ａとＸ軸とのなす角αとの関係を示
す。ここで、垂直軸回りの回転角Ｈ及び水平軸回りの回
転角Ｖは、時計回りを正方向としている。また、標識１
の四隅の座標位置について、左上（ｘＬ_up，ｙＬ_up）を
Ｌｕ、左下（ｘＬ_down，ｙＬ_down）をＬｄ、右上（ｘＲ
_up，ｙＲ_up）をＲｕ、右下（ｘＲ_down，ｙＲ_do _wn）をＲ
ｄで表している。図２２に示す関係から以下のような符
号判定ロジックを構成することができる。

【００４６】０＜α(deg) ＜９０の場合・ｙＬ_up＞ｙＲ_up又はｙＬ_down＞ｙＲ_downならば、Ｈ＞
０、Ｖ＜０・ｙＬ_up＜ｙＲ_up又はｙＬ_down＜ｙＲ_downならば、Ｈ＜
０、Ｖ＞０９０＜α(deg) ＜１８０の場合・ｙＬ_up＞ｙＲ_up又はｙＬ_down＞ｙＲ_downならば、Ｈ＞
０、Ｖ＜０・ｙＬ_up＜ｙＲ_up又はｙＬ_down＜ｙＲ_downならば、Ｈ＜
０、Ｖ＜０しだがって、長径ａとＸ軸とのなす角αと標識１の四隅
の座標位置Ｌｕ、Ｌｄ、Ｒｕ、Ｒｄから水平方向の回転
角Ｈ(rad) 及び垂直方向の回転角Ｖ(rad) の符号を決定
することができる。これにより、標識１の標識１の視準
線に直交する面に対する傾きを求めることができる。

【００４７】尚、上記の方法においても、Ｈ、Ｖのいず
れか一方が０のときは、他方のＨ、Ｖの符号を決定する
ことができない。この場合は、レーザー測距計２の設置
位置や標識１の設置位置等を考慮してどちらの符号にす
るのが妥当であるか予め決めておく必要がある。次に、
コンピュータ４は、画像処理装置３における上記のstep
1 〜step10までの処理によって得られたマークの入力画
像上での中心座標（ｘ_c，ｙ_c）と、入力画像の中心座
標との差に基づいて、レーザー測距計２が標識１に描か
れたマークの中心を視準するようにモータを制御する
（step11）。

【００４８】本実施の形態では、撮像された入力画像の
データの中から標識１に描かれた真円に相当する楕円デ
ータを精度良く抽出して、この楕円データを表現するの
に最も適当な最良楕円方程式を特定する。そして、この
最良楕円方程式によって特定される楕円の入力画像上で
の中心座標（ｘ_c，ｙ_c）と入力画像の中心座標との差
に基づいて、レーザー測距計２を標識１に描かれたマー
クの中心を視準するように制御する。したがって、本実
施の形態によれば、レーザー測距計２の視準方向を標識
１のマークの中心に精度良く合わせることができるの
で、レーザー測距計２により標識１に描かれたマークの
中心の３次元データを精度良く測定することができる。
また、レーザー測距計２の視準方向の制御を自動で行う
ので、目視で視準する場合に比べ、作業が簡易であり、
且つ観測者の感覚の相違に基づく個人誤差を減少するこ
とができる。

【００４９】また、本実施の形態では、楕円データを構
成する楕円構成画素の中からランダムに抽出した５個の
楕円構成画素を通る２変数の楕円方程式とこの楕円方程
式の適合度指数とを求める処理を５〜２５回程度行い、
適合度指数の小さいものから上位５個程度の楕円方程式
に平均処理を施した楕円方程式又は適合度指数の最も小
さい楕円方程式を最良楕円方程式に特定することによ
り、楕円データを表現するのに最も適当な最良楕円方程
式を特定することができる。

【００５０】さらに、本実施の形態では、全ての楕円構
成画素の平均座標を中心とし、楕円構成画素のいずれか
一つを始点として、全ての楕円構成画素を時計回り又は
反時計回りの順序で抽出して並べ、この並べた楕円構成
画素の中から５個の楕円構成画素をサンプリング間隔が
略等間隔となるようにランダムに抽出することにより、
楕円方程式を特定する５個の楕円構成画素を偏ることな
くサンプリングすることができる。

【００５１】また、本実施の形態では、最良楕円方程式
によって特定される楕円の入力画像上での中心座標の
他、標識１の標識１の視準線に直交する面に対する傾き
を求めることにより、例えば、上記の中心座標と入力画
像の中心座標との差が僅かであるような場合、レーザー
測距計２によって入力画像の中心座標の３次元データを
測定することにより、標識１に描かれたマークの中心の
３次元データを精度良く算出することができる。

【００５２】本発明は、上記の実施の形態に限定される
ものではなく、その要旨の範囲内で数々の変形が可能で
ある。たとえば、上記の実施の形態では、ＣＣＤカメラ
によって得られた入力画像から標識候補領域を検出した
後、標識候補領域内にある入力画像から標識領域を検出
するものについて説明したが、本発明はこれに限定され
るものではない。入力画像を構成する画素について輝度
分布ヒストグラムを作成し、この輝度分布ヒストグラム
に基づき所定値以上の輝度を有する画素を抽出すること
により、入力画像から直接標識領域を検出するようにし
てもよい。

【００５３】尚、上記の実施の形態では、標識１に描か
れた円に相当する楕円データを用いて標識１に描かれた
マークの中心座標を求めた。しかし、マークの中心座標
は、標識１に描かれた十字線に相当する直線データを用
いても求めることができる。以下に、直線データを用い
て求める方法について説明する。直線データを用いてマ
ークの中心座標を求める方法では、図３に示すstep8 〜
step10の工程に代えて図２３に示す工程を用いる。図３
に示すその他の工程（step1 〜step7 、step11）につい
ては、この方法においてもそのまま適用できる。したが
って、ここでは、図２３に示す工程について説明する。
尚、図２３に示す工程も、主に画像処理装置３の処理ソ
フトウェアとして実現されている。

【００５４】先ず、画像処理装置３は、図２４（ａ）に
示すように、メモリに記憶した線成分データの中からst
ep6 において直線と判定され且つ所定画素数（例えば１
０画素）以上の線分構成画素を有する線成分データを番
号を付して抽出する（step7a) 。これにより、step4 で
抽出した図形構成画素の中から画像データ上において直
線データを構成する直線構成画素を抽出する。

【００５５】次に、画像処理装置３は、標識１に描かれ
たマークの中心座標を求める（step8a) 。先ず、step7a
で抽出した全ての直線構成画素の平均座標を求め、直線
構成画素をこの平均座標を原点とするＸＹ座標系で表す
（step81) 。次に、step7aで抽出した直線の線成分デー
タを表す２変数の直線方程式を求める（step82) 。この
直線方程式は次式で表される。ここで、ｘはＸ軸方向の
位置を表す変数、ｙはＹ軸方向の位置を表す変数であ
る。

【００５６】ｐ_iｘ＋ｑ_iｙ＝ｈ_i 但し、ｐ_i ²＋ｑ_i ²＝１ここで、添字ｉは、step7aで抽出した直線を形成する線
成分データの番号（数）を表している。次に、画像処理
装置３はstep82で求めた直線方程式によって特定される
直線の共通の交点を求める（step83）。図２４（ｂ）に
示すように、直線の共通の交点を（ｘ₀，ｙ₀）とした
場合、この交点（ｘ₀，ｙ₀）から各直線への距離の自
乗和は最小となるはずである。したがって、step82で求
めた直線方程式の数をＭとすると、次式においてＳを最
小とする（ｘ₀，ｙ₀）が求めるべき解となる。この解
は最小自乗法を用いて求めることができる。

【００５７】

【数１】ここで、｜ｐ_iｘ₀＋ｑ_iｙ₀−ｈ_i｜は、（ｘ₀，ｙ
₀）から直線ｐ_iｘ＋ｑ_iｙ＝ｈ_iまでの法線距離であ
る。次に、画像処理装置３は、step83で求めた交点（ｘ
₀，ｙ₀）のうち、step81で求めた平均画素から所定値
（例えば１０画素分）以内にある交点を、標識１に描か
れた十字線に対応する直線データの交点として特定す
る。そして、この交点の座標値を入力画像を表すＸＹ座
標系における座標値に変換する。これにより、入力画像
を表すＸＹ座標系における標識１に描かれたマークの中
心座標が求まる。

【００５８】上記のように、標識に描かれた十字線に対
応する直線データを用いてマークの中心座標を求める場
合、標識にはマークとして必ずしも真円が描かれている
必要はない。したがって、図２５に示すような標識を用
いることもできる。また、上記の実施の形態では、明色
の背景にマークが暗色で描かれた標識１を用いたものに
ついて説明したが、本発明はこれに限定されない。たと
えば、明色系の鉄骨部材に標識を設置して測定する場
合、標識に暗色の背景にマークが明色で描かれたものを
用いることが好ましい。

【００５９】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
前記の構成により、測距・測角手段の視準方向を標識に
描かれた円の中心に精度良く合わせることができるの
で、測距・測角手段により標識に描かれた円の中心の３
次元データを精度良く測定することができ、また、測距
・測角手段の視準方向の制御を自動で行うので、目視で
視準する場合に比べ、作業が簡易であり、且つ観測者の
感覚の相違に基づく個人誤差を減少することができる標
識の自動視準方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施の形態を実現するために用いる測定シス
テムの概略構成図である。

【図２】標識に描かれるマークの典型例を示す図であ
る。

【図３】本実施の形態の工程を説明するための図であ
る。

【図４】ＣＣＤカメラによって撮像された画像データの
例を示す図である。

【図５】標識候補領域の抽出工程を説明するための図で
ある。

【図６】標識の下地に対応する輝度を有する画素を抽出
する工程を説明するための図である。

【図７】図６で抽出した画素が連続する領域のラベリン
グ処理を説明するための図である。

【図８】標識領域の穴埋めを説明するための図である。

【図９】標識領域内にある画素を抽出する工程を説明す
るための図である。

【図１０】マーク領域を抽出する工程を説明するための
図である。

【図１１】膨張処理及び収縮処理を説明するための図で
ある。

【図１２】細線化処理を説明するための図である。

【図１３】画像データの走査方法を説明するための図で
ある。

【図１４】図１３のＡ部を拡大した図である。

【図１５】線分構成画素の特定方法について説明するた
めの図である。

【図１６】線成分データを図形点列データから削除する
方法を説明するための図である。

【図１７】図形点列データが線成分データに分解された
様子を示す図である。

【図１８】曲線を形成する線成分データの検出方法を説
明するための図である。

【図１９】楕円構成画素の整列方法を説明するための図
である。

【図２０】原画像データを表すＸＹ座標系における標識
の四隅と最良楕円方程式によって特定される楕円との位
置関係を示す図である。

【図２１】標識１の視準線に直交する平面に対する傾き
を説明するための図である。

【図２２】図２１に示す垂直軸回りの回転角Ｈ及び水平
軸回りの回転角Ｖと、標識の四隅の座標位置及び長径ａ
とＸ軸とのなす角αとの関係を示す図である。

【図２３】直線データを用いてマークの中心座標を求め
る場合の工程を説明するための図である。

【図２４】直線を形成する線成分データの共通の交点の
算出方法を説明するための図である。

【図２５】直線データを用いてマークの中心座標を求め
る場合に用いられる標識に描かれるマークの例を示す図
である。

【符号の説明】

１標識２レーザー測距計３画像処理装置４コンピュータ５照明具

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】光軸が測距・測角手段の視準軸と一致す
るように設けられた撮像手段により、明色の背景に少な
くとも円を含む測距図形が暗色で描かれた標識を撮像
し、前記撮像手段によって得られた二次元の入力画像の
データから前記標識に描かれた前記円に対応する楕円の
データを抽出して前記入力画像上での前記楕円の中心座
標を求め、前記楕円の中心座標と前記入力画像の中心座
標との差に基づいて、前記楕円の中心に前記測距・測角
手段を視準する標識の自動視準方法であって、前記入力画像を構成する画素の中から所定値以上の輝度
を有する画素を抽出し、この抽出した画素が複数個連続
して形成する領域のうち最大面積を有する領域の内側全
てを前記標識の領域として確定する第一の工程と、前記入力画像を構成する画素のうち前記標識の領域内に
ある画素の中から所定値以下の輝度を有する画素を抽出
し、この抽出した画素が複数個連続して形成する領域を
前記測距図形が描かれた測距図形領域として確定する第
二の工程と、前記測距図形領域に細線化処理又は芯線化処理を施し
て、前記入力画像上に図形構成画素が一列に連なる図形
点列データに変換する第三の工程と、前記図形点列データを直線又は曲線のデータである線成
分データに分け、前記線成分データの中から曲線の線成
分データを取り出すことにより、前記図形構成画素の中
から前記楕円を構成する楕円構成画素を抽出する第四の
工程と、前記楕円構成画素の中から５個の楕円構成画素をランダ
ムに抽出し、この抽出した５個の楕円構成画素を通る２
変数の楕円方程式を求め、この楕円方程式によって特定
される楕円の前記入力画像上での中心座標を求める第五
の工程と、を具備することを特徴とする標識の自動視準方法。
【請求項２】前記第五の工程は、前記楕円構成画素の
中から５個の楕円構成画素をランダムに抽出し、この抽
出した５個の楕円構成画素を通る２変数の楕円方程式と
前記楕円構成画素の各々から前記楕円方程式によって特
定される楕円までの最短距離の平均値とを求める処理を
所定回数行い、前記平均値の小さいものから上位複数の
楕円方程式に平均処理を施した楕円方程式又は前記平均
値が最も小さい楕円方程式によって特定される楕円の前
記入力画像上での中心座標を求めることを特徴とする請
求項１記載の標識の自動視準方法。
【請求項３】前記第五の工程は、前記楕円構成画素の
平均座標を中心とし、前記楕円構成画素のいずれか一つ
を始点として、前記楕円構成画素を時計回り又は反時計
回りの順序で抽出して並べる工程を有し、前記並べた前
記楕円構成画素の中から５個の楕円構成画素をサンプリ
ング間隔が略等間隔となるようにランダムに抽出するこ
とを特徴とする請求項１又は２記載の標識の自動視準方
法。
【請求項４】前記第五の工程の後に、前記標識の前記
測距・測角手段の視準線に直交する平面に対する傾きを
求める第六の工程を具備することを特徴とする請求項
１，２又は３記載の標識の自動視準方法。
【請求項５】光軸が測距・測角手段の視準軸と一致す
るように設けられた撮像手段により、暗色の背景に少な
くとも円を含む測距図形が明色で描かれた標識を撮像
し、前記撮像手段によって得られた二次元の入力画像の
データから前記標識に描かれた前記円に対応する楕円の
データを抽出して前記入力画像上での前記楕円の中心座
標を求め、前記楕円の中心座標と前記入力画像の中心座
標との差に基づいて、前記楕円の中心に前記測距・測角
手段を視準する標識の自動視準方法であって、前記入力画像を構成する画素の中から所定値以下の輝度
を有する画素を抽出し、この抽出した画素が複数個連続
して形成する領域のうち最大面積を有する領域の内側全
てを前記標識の領域として確定する第一の工程と、前記入力画像を構成する画素のうち前記標識の領域内に
ある画素の中から所定値以上の輝度を有する画素を抽出
し、この抽出した画素が複数個連続して形成する領域を
前記測距図形が描かれた測距図形領域として確定する第
二の工程と、前記測距図形領域に細線化処理又は芯線化処理を施し
て、前記入力画像上に図形構成画素が一列に連なる図形
点列データに変換する第三の工程と、前記図形点列データを直線又は曲線のデータである線成
分データに分け、前記線成分データの中から曲線の線成
分データを取り出すことにより、前記図形構成画素の中
から前記楕円を構成する楕円構成画素を抽出する第四の
工程と、前記楕円構成画素の中から５個の楕円構成画素をランダ
ムに抽出し、この抽出した５個の楕円構成画素を通る２
変数の楕円方程式を求め、この楕円方程式によって特定
される楕円の前記入力画像上での中心座標を求める第五
の工程と、を具備することを特徴とする標識の自動視準方法。