JPH09270015A - 輪郭抽出方法及びシステム - Google Patents
輪郭抽出方法及びシステムInfo
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- JPH09270015A JPH09270015A JP8077600A JP7760096A JPH09270015A JP H09270015 A JPH09270015 A JP H09270015A JP 8077600 A JP8077600 A JP 8077600A JP 7760096 A JP7760096 A JP 7760096A JP H09270015 A JPH09270015 A JP H09270015A
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- Theoretical Computer Science (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】２次元画像に基づく物体形状の特定の精度を高
めることを目的とする。 【解決手段】物体の像を含む２次元画像に基づいて物体
の形状を特定するために、２次元画像からその一部であ
り物体の輪郭を含む注目画像を抽出し、抽出した注目画
像の画像情報に基づいて、関数で定義される特定線種の
線であり且つ注目画像における物体の輪郭と実質的に符
合する画像区画線を算定する。
めることを目的とする。 【解決手段】物体の像を含む２次元画像に基づいて物体
の形状を特定するために、２次元画像からその一部であ
り物体の輪郭を含む注目画像を抽出し、抽出した注目画
像の画像情報に基づいて、関数で定義される特定線種の
線であり且つ注目画像における物体の輪郭と実質的に符
合する画像区画線を算定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、物体の形状情報を
もつ２次元画像を利用して物体の形状を特定するための
輪郭抽出方法に関し、３次元形状のモデリングに好適で
ある。
もつ２次元画像を利用して物体の形状を特定するための
輪郭抽出方法に関し、３次元形状のモデリングに好適で
ある。
【０００２】実在する物体の写真を用いてその物体の形
状を特定するモデリングが行われている。仮想空間に写
真とプリミティブとを配置し、写真平面への投影像が写
真中の物体像と一致するようにプリミディブを移動させ
たり変形させたりするのである。モデリングシステムの
ユーザーが大まかなモデリングを担い、システムが微調
整を担う形態は、作業効率の上で好ましい。微調整に際
しては、写真から物体の外面の輪郭をできるだけ正確に
抽出する必要がある。
状を特定するモデリングが行われている。仮想空間に写
真とプリミティブとを配置し、写真平面への投影像が写
真中の物体像と一致するようにプリミディブを移動させ
たり変形させたりするのである。モデリングシステムの
ユーザーが大まかなモデリングを担い、システムが微調
整を担う形態は、作業効率の上で好ましい。微調整に際
しては、写真から物体の外面の輪郭をできるだけ正確に
抽出する必要がある。
【０００３】
【従来の技術】コンピュータによる画像解析において、
画像が表す物体の形状を認識する際に、画像内のエッジ
（画素値の変化が顕著な部分）を検出し、検出したエッ
ジをつなぎ合わせて物体の輪郭を抽出する方法が用いら
れている。エッジ検出は、画素に差分型に代表される局
所的なオペレータを適用して画素のエッジ強度を算出す
ることによって行われる。通常、画像のノイズ成分の影
響を低減するため、エッジ強度が所定の閾値を越える画
素をエッジとする。
画像が表す物体の形状を認識する際に、画像内のエッジ
（画素値の変化が顕著な部分）を検出し、検出したエッ
ジをつなぎ合わせて物体の輪郭を抽出する方法が用いら
れている。エッジ検出は、画素に差分型に代表される局
所的なオペレータを適用して画素のエッジ強度を算出す
ることによって行われる。通常、画像のノイズ成分の影
響を低減するため、エッジ強度が所定の閾値を越える画
素をエッジとする。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来では、ノイズ成分
の影響を受け易く、例えば実際の輪郭が直線や円弧とい
った簡単な数式で表現可能な線の集合からなる場合であ
っても、抽出された輪郭が複雑な線になることが多いと
いう問題があった。また、抽出された物体の輪郭が、エ
ッジの分布に忠実な線（曲線又は直線）になってしま
う。このため、画像内で抽出対象の物体と他の物体とが
部分的に重なっている場合、すなわち抽出すべき輪郭と
他の物体の輪郭とがつながっている場合に、物体の形状
を正しく特定することができないという問題もあった。
の影響を受け易く、例えば実際の輪郭が直線や円弧とい
った簡単な数式で表現可能な線の集合からなる場合であ
っても、抽出された輪郭が複雑な線になることが多いと
いう問題があった。また、抽出された物体の輪郭が、エ
ッジの分布に忠実な線（曲線又は直線）になってしま
う。このため、画像内で抽出対象の物体と他の物体とが
部分的に重なっている場合、すなわち抽出すべき輪郭と
他の物体の輪郭とがつながっている場合に、物体の形状
を正しく特定することができないという問題もあった。
【０００５】本発明は、２次元画像に基づく物体形状の
特定の精度を高めることを目的としている。
特定の精度を高めることを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】あらかじめ物体の輪郭の
線種がわかっている場合には、その線種の線を２次元画
像のエッジに当てはめることにより、効率良く且つ的確
に輪郭を抽出することができる。本明細書において、
「線種」とは、直線、円弧状曲線、楕円曲線、放物線な
ど、幾何学的（数学的）に分類される種類を意味する。
「輪郭」とは、物体の形状を表す線を意味する。例えば
物体が多面体である場合において、各稜（辺）は輪郭で
ある。
線種がわかっている場合には、その線種の線を２次元画
像のエッジに当てはめることにより、効率良く且つ的確
に輪郭を抽出することができる。本明細書において、
「線種」とは、直線、円弧状曲線、楕円曲線、放物線な
ど、幾何学的（数学的）に分類される種類を意味する。
「輪郭」とは、物体の形状を表す線を意味する。例えば
物体が多面体である場合において、各稜（辺）は輪郭で
ある。
【０００７】また、２次元画像の全体ではなく輪郭を含
む部分に注目すれば、ノイズ成分の影響を避けることが
できる。注目する部分としては、輪郭の明瞭な部分が望
ましい。注目する部分を人間が指定する形態は、実用性
の点で好適である。
む部分に注目すれば、ノイズ成分の影響を避けることが
できる。注目する部分としては、輪郭の明瞭な部分が望
ましい。注目する部分を人間が指定する形態は、実用性
の点で好適である。
【０００８】請求項１の発明の方法は、物体の像を含む
２次元画像に基づいて前記物体の形状を特定するための
輪郭抽出方法であって、前記２次元画像からその一部で
あり前記物体の輪郭を含む注目画像を抽出し、抽出した
注目画像の画像情報に基づいて、関数で定義される特定
線種の線であり且つ当該注目画像における前記物体の輪
郭と実質的に符合する画像区画線を算定するものであ
る。コンピュータが２次元画像を解析して輪郭を抽出す
るシステムにおいて、注目画像及び画像区画線の線種
は、システムのユーザーによって指定される。
２次元画像に基づいて前記物体の形状を特定するための
輪郭抽出方法であって、前記２次元画像からその一部で
あり前記物体の輪郭を含む注目画像を抽出し、抽出した
注目画像の画像情報に基づいて、関数で定義される特定
線種の線であり且つ当該注目画像における前記物体の輪
郭と実質的に符合する画像区画線を算定するものであ
る。コンピュータが２次元画像を解析して輪郭を抽出す
るシステムにおいて、注目画像及び画像区画線の線種
は、システムのユーザーによって指定される。
【０００９】請求項２の発明の方法は、前記画像区画線
の算定を、仮の画像区画線を設定し、その設定パラメー
タを変化させて良否判定の指標の値を調べ、当該指標の
値が最適値に最も近い仮の画像区画線を前記画像区画線
とすることによって行うものである。
の算定を、仮の画像区画線を設定し、その設定パラメー
タを変化させて良否判定の指標の値を調べ、当該指標の
値が最適値に最も近い仮の画像区画線を前記画像区画線
とすることによって行うものである。
【００１０】請求項３の発明においては、前記輪郭の延
長方向を示す算定参考情報に応じて仮の画像区画線が設
定される。算定参考情報は、ユーザーからシステムに与
えられる。
長方向を示す算定参考情報に応じて仮の画像区画線が設
定される。算定参考情報は、ユーザーからシステムに与
えられる。
【００１１】請求項４の発明においては、前記注目画像
として、互いに離れた複数の部分画像の集合が抽出され
る。請求項５の発明においては、前記注目画像を構成す
る各画素の画像情報に対して、それらの画素位置が当該
注目画像の中心に近いほど大きい重みが付される。
として、互いに離れた複数の部分画像の集合が抽出され
る。請求項５の発明においては、前記注目画像を構成す
る各画素の画像情報に対して、それらの画素位置が当該
注目画像の中心に近いほど大きい重みが付される。
【００１２】請求項６の発明において、前記画像区画線
は、仮想３次元空間内に前記２次元画像と曲線モデルと
を配置したときの、当該２次元画像への当該曲線モデル
の投影像である。
は、仮想３次元空間内に前記２次元画像と曲線モデルと
を配置したときの、当該２次元画像への当該曲線モデル
の投影像である。
【００１３】請求項７の発明のシステムは、物体の像を
含む２次元画像に基づいて前記物体の形状を特定するた
めの輪郭抽出システムであって、ユーザーの指示に従っ
て前記２次元画像からその一部である注目画像を抽出す
る手段と、関数で定義される特定線種の線である複数の
仮の画像区画線を設定し、抽出された注目画像の画像情
報に基づいて仮の画像区画線の良否を調べ、良否の指標
の値が最適値に最も近い１つの仮の画像区画線を選択す
る手段と、選択された仮の画像区画線を、前記物体の輪
郭に対応した画像区画線として前記２次元画像と重ねて
表示するための表示データを生成する手段と、を有す
る。
含む２次元画像に基づいて前記物体の形状を特定するた
めの輪郭抽出システムであって、ユーザーの指示に従っ
て前記２次元画像からその一部である注目画像を抽出す
る手段と、関数で定義される特定線種の線である複数の
仮の画像区画線を設定し、抽出された注目画像の画像情
報に基づいて仮の画像区画線の良否を調べ、良否の指標
の値が最適値に最も近い１つの仮の画像区画線を選択す
る手段と、選択された仮の画像区画線を、前記物体の輪
郭に対応した画像区画線として前記２次元画像と重ねて
表示するための表示データを生成する手段と、を有す
る。
【００１４】
【発明の実施の形態】図１は本発明を適用したモデリン
グに係わるハードウェアを示す図である。対話形式のモ
デリングには、マンマシンインタフェースを備えたコン
ピュータシステムＣＳが必要である。図示のコンピュー
タシステムＣＳは、グラフィック用回路デバイスを内蔵
したコンピュータ１０、キーボード２１、マウス２２、
ディスプレイ３０、補助メモリ装置４０、及び２次元画
像情報を入力するためのイメージリーダ５０から構成さ
れている。コンピュータ１０には、モデリングシステム
５の機能を実現するためのソフトウェアが組み込まれて
いる。このモデリングシステム５は、サブシステムとし
て２次元画像内で物体の輪郭と重なる線（画像区画線）
を算定する輪郭抽出システム１を含んでおり、輪郭抽出
システム１が算定した線どうしの交点を頂点とするワイ
ヤーフレームモデルを生成する。
グに係わるハードウェアを示す図である。対話形式のモ
デリングには、マンマシンインタフェースを備えたコン
ピュータシステムＣＳが必要である。図示のコンピュー
タシステムＣＳは、グラフィック用回路デバイスを内蔵
したコンピュータ１０、キーボード２１、マウス２２、
ディスプレイ３０、補助メモリ装置４０、及び２次元画
像情報を入力するためのイメージリーダ５０から構成さ
れている。コンピュータ１０には、モデリングシステム
５の機能を実現するためのソフトウェアが組み込まれて
いる。このモデリングシステム５は、サブシステムとし
て２次元画像内で物体の輪郭と重なる線（画像区画線）
を算定する輪郭抽出システム１を含んでおり、輪郭抽出
システム１が算定した線どうしの交点を頂点とするワイ
ヤーフレームモデルを生成する。
【００１５】なお、マウス２２に代えてトラックボール
などの他のポインティングデバイスを用いてもよい。イ
メージリーダ５０に代えてビデオカメラを用いて物体の
画像情報をコンピュータ１０に入力してもよい。光ディ
スクなどの記憶媒体から画像をコンピュータ１０に供給
することも可能である。
などの他のポインティングデバイスを用いてもよい。イ
メージリーダ５０に代えてビデオカメラを用いて物体の
画像情報をコンピュータ１０に入力してもよい。光ディ
スクなどの記憶媒体から画像をコンピュータ１０に供給
することも可能である。
【００１６】図２は輪郭抽出システム１の機能ブロック
図である。輪郭抽出システム１は、画像表示部１１０、
線種入力部１２０、領域入力部１３０、領域記憶部１４
０、領域結合部１５０、データ加工部１６０、輪郭抽出
部１７０、及び結果表示部１８０を有している。
図である。輪郭抽出システム１は、画像表示部１１０、
線種入力部１２０、領域入力部１３０、領域記憶部１４
０、領域結合部１５０、データ加工部１６０、輪郭抽出
部１７０、及び結果表示部１８０を有している。
【００１７】画像表示部１１０は、モデリングシステム
５の管理下で記憶されている複数の２次元画像の中から
ユーザーが選択した１つの画像（これを原画像と呼称す
る）をディスプレイ３０のスクリーン３１上に表示す
る。原画像は、モデリング対象の物体の像を含んでい
る。線種入力部１２０は、ユーザーが指定した画像区画
線の線種を輪郭抽出部１７０に伝える。本システムには
複数の線種（直線、曲線）があらかじめ登録されてい
る。ユーザーは物体に適合する線種を選択する。
５の管理下で記憶されている複数の２次元画像の中から
ユーザーが選択した１つの画像（これを原画像と呼称す
る）をディスプレイ３０のスクリーン３１上に表示す
る。原画像は、モデリング対象の物体の像を含んでい
る。線種入力部１２０は、ユーザーが指定した画像区画
線の線種を輪郭抽出部１７０に伝える。本システムには
複数の線種（直線、曲線）があらかじめ登録されてい
る。ユーザーは物体に適合する線種を選択する。
【００１８】領域入力部１３０は、ユーザーによる領域
指定を受け付け、指定された領域を注目画像として領域
記憶部１４０に伝える。注目画像は、スクリーン３１上
の原画像の一部である。ユーザーは、注目画像として、
原画像の中で特に物体の輪郭が明瞭な部分、すなわち輪
郭の判別の妨げとなるノイズ成分の少ない部分を指定す
る。その際、互いに離れた２以上の領域を指定すること
ができる。
指定を受け付け、指定された領域を注目画像として領域
記憶部１４０に伝える。注目画像は、スクリーン３１上
の原画像の一部である。ユーザーは、注目画像として、
原画像の中で特に物体の輪郭が明瞭な部分、すなわち輪
郭の判別の妨げとなるノイズ成分の少ない部分を指定す
る。その際、互いに離れた２以上の領域を指定すること
ができる。
【００１９】領域入力部１３０には、輪郭抽出に相当す
る画像区画線の算定を効率化するユーザー指定情報を輪
郭抽出部１７０に伝える参考情報入力部１３１が設けら
れている。ユーザー指定情報としては、画像区画線のお
およその傾き（直線の場合）、通過点の位置などがあ
る。
る画像区画線の算定を効率化するユーザー指定情報を輪
郭抽出部１７０に伝える参考情報入力部１３１が設けら
れている。ユーザー指定情報としては、画像区画線のお
およその傾き（直線の場合）、通過点の位置などがあ
る。
【００２０】ユーザーの指定した領域は、一旦、領域記
憶部１４０で記憶される。複数の領域が指定された場合
には、それらの和集合が領域結合部１５０によって１つ
の画像区画線に対応した１つの注目画像としてデータ加
工部１６０に伝えられる。
憶部１４０で記憶される。複数の領域が指定された場合
には、それらの和集合が領域結合部１５０によって１つ
の画像区画線に対応した１つの注目画像としてデータ加
工部１６０に伝えられる。
【００２１】データ加工部１６０は、注目画像を構成す
る各画素に対してその位置に応じた重み付けを行う重み
計算部１６１を有しており、注目画像の各画素のデータ
値（画素値）に基づいて輪郭の自動抽出のための注目画
像データＤ１６を生成する。
る各画素に対してその位置に応じた重み付けを行う重み
計算部１６１を有しており、注目画像の各画素のデータ
値（画素値）に基づいて輪郭の自動抽出のための注目画
像データＤ１６を生成する。
【００２２】輪郭抽出部１７０は、データ加工部１６０
からの注目画像データＤ１６に基づいて、注目画像が示
す物体の輪郭と符合（マッチング）する画像区画線を算
定する。言い換えれば、スクリーン３１上の物体の輪郭
と重なるように、指定の線種の画像区画線を当てはめ
る。線種に応じて、直線式導出部１７１、曲線式導出部
１７２、３次元曲線式導出部１７３のいずれかが画像区
画線を一義的に特定する数式を導出する。ここで、３次
元曲線式導出部１７３は、線種が２次元平面への３次元
図形の投影の形式で定義されている場合の算定を担う。
からの注目画像データＤ１６に基づいて、注目画像が示
す物体の輪郭と符合（マッチング）する画像区画線を算
定する。言い換えれば、スクリーン３１上の物体の輪郭
と重なるように、指定の線種の画像区画線を当てはめ
る。線種に応じて、直線式導出部１７１、曲線式導出部
１７２、３次元曲線式導出部１７３のいずれかが画像区
画線を一義的に特定する数式を導出する。ここで、３次
元曲線式導出部１７３は、線種が２次元平面への３次元
図形の投影の形式で定義されている場合の算定を担う。
【００２３】結果表示部１８０は、輪郭抽出部１７０が
算定した画像区画線を原画像と重ねて表示する。厳密に
は表示のためのデータを生成する。ユーザーは、表示内
容を見て画像区画線の良否を判断する。
算定した画像区画線を原画像と重ねて表示する。厳密に
は表示のためのデータを生成する。ユーザーは、表示内
容を見て画像区画線の良否を判断する。
【００２４】以下、輪郭抽出の具体例を説明する。図３
は原画像Ｇ１１の内容と表示形態とを示す図である。画
像表示部１１０は、スクリーン３１内にウインドウ３１
１を設け、ユーザーの指定した原画像Ｇ１１を表示す
る。ウインドウ３１１のサイズは原画像Ｇ１１のサイズ
に応じて選定される。
は原画像Ｇ１１の内容と表示形態とを示す図である。画
像表示部１１０は、スクリーン３１内にウインドウ３１
１を設け、ユーザーの指定した原画像Ｇ１１を表示す
る。ウインドウ３１１のサイズは原画像Ｇ１１のサイズ
に応じて選定される。
【００２５】原画像Ｇ１１は、モデリング対象である略
直方体の建物８０を撮影した景観写真であり、建物８０
の２つの面Ｓ８１，Ｓ８２の外観情報を有している。た
だし、２つの面のうち、水平方向に長い面Ｓ８１は、立
木９１〜９５によって部分的に隠れている。
直方体の建物８０を撮影した景観写真であり、建物８０
の２つの面Ｓ８１，Ｓ８２の外観情報を有している。た
だし、２つの面のうち、水平方向に長い面Ｓ８１は、立
木９１〜９５によって部分的に隠れている。
【００２６】原画像Ｇ１１が表示されている状態で、ユ
ーザーがモデリングのプリミティブ（基本モデル）の一
覧表示を指示すると、ウインドウ３１１とは別の図示し
ないウインドウが設けられ、登録されている複数のプリ
ミティブが図形表示される。ユーザーは例えばマウス２
２のクリック操作により適切なプリミティブを選択す
る。
ーザーがモデリングのプリミティブ（基本モデル）の一
覧表示を指示すると、ウインドウ３１１とは別の図示し
ないウインドウが設けられ、登録されている複数のプリ
ミティブが図形表示される。ユーザーは例えばマウス２
２のクリック操作により適切なプリミティブを選択す
る。
【００２７】図４はモデリングの過程を示す図である。
図４においては図が煩雑になるのを避けるため、原画像
Ｇ１１の図示が簡略化されている。以下の各図において
も同様である。
図４においては図が煩雑になるのを避けるため、原画像
Ｇ１１の図示が簡略化されている。以下の各図において
も同様である。
【００２８】ユーザーがプリミティブ（この例では直方
体）を選択すると、図４（Ａ）のように原画像Ｇ１１と
重ねてプリミティブが原型モデルＭ０としてワイヤーフ
レーム形式で表示される。なお、表示されるワイヤーフ
レームは、仮想空間に原画像Ｇ１１とプリミティブとを
配置したときの、原画像Ｇ１１へのプリミティブの投影
像である。ユーザーは、移動・拡縮・回転の操作を行っ
て原型モデルＭ０を修正し、図４（Ｂ）のように建物８
０にほぼ一致したモデルＭ８０を作成する。その際に、
必要に応じてモデルの配置状態の理解を容易にするため
の球のワイヤフレームモデル（ガイドポリゴン）を表示
させることができる。
体）を選択すると、図４（Ａ）のように原画像Ｇ１１と
重ねてプリミティブが原型モデルＭ０としてワイヤーフ
レーム形式で表示される。なお、表示されるワイヤーフ
レームは、仮想空間に原画像Ｇ１１とプリミティブとを
配置したときの、原画像Ｇ１１へのプリミティブの投影
像である。ユーザーは、移動・拡縮・回転の操作を行っ
て原型モデルＭ０を修正し、図４（Ｂ）のように建物８
０にほぼ一致したモデルＭ８０を作成する。その際に、
必要に応じてモデルの配置状態の理解を容易にするため
の球のワイヤフレームモデル（ガイドポリゴン）を表示
させることができる。
【００２９】図５は自動領域設定による輪郭抽出の結果
を示す図である。上述のようにユーザーがマニュアル操
作によってモデルＭ８０を作成した後、自動モデル修正
を指示すると、モデリングシステム５は、原画像Ｇ１１
を解析して建物８０の輪郭（この場合は稜線）を抽出
し、抽出した輪郭と符合する画像区画線Ｌ１〜７を算定
してウインドウ３１２内に表示する。このとき、モデル
Ｍ８０の各辺を中心とする所定幅の帯状領域ｆ１〜７が
自動設定され、帯状領域ｆ１〜７の画像情報に基づいて
輪郭が抽出される。つまり、モデルＭ８０の各辺の近傍
でのエッジ検出によって建物８０と背景との境界を判別
し、その境界と符合する画像区画線Ｌ１〜７を見つけ出
す。モデルＭ８０は直方体であるので、この場合の画像
区画線Ｌ１〜７は直線である。なお、実際には、画像区
画線Ｌ１〜７は色分けをして表示される。また、画像区
画線Ｌ１〜７と建物８０との位置関係を明らかにするた
めに、帯状領域ｆ１〜７が内部を塗りつぶす形式で表示
される。
を示す図である。上述のようにユーザーがマニュアル操
作によってモデルＭ８０を作成した後、自動モデル修正
を指示すると、モデリングシステム５は、原画像Ｇ１１
を解析して建物８０の輪郭（この場合は稜線）を抽出
し、抽出した輪郭と符合する画像区画線Ｌ１〜７を算定
してウインドウ３１２内に表示する。このとき、モデル
Ｍ８０の各辺を中心とする所定幅の帯状領域ｆ１〜７が
自動設定され、帯状領域ｆ１〜７の画像情報に基づいて
輪郭が抽出される。つまり、モデルＭ８０の各辺の近傍
でのエッジ検出によって建物８０と背景との境界を判別
し、その境界と符合する画像区画線Ｌ１〜７を見つけ出
す。モデルＭ８０は直方体であるので、この場合の画像
区画線Ｌ１〜７は直線である。なお、実際には、画像区
画線Ｌ１〜７は色分けをして表示される。また、画像区
画線Ｌ１〜７と建物８０との位置関係を明らかにするた
めに、帯状領域ｆ１〜７が内部を塗りつぶす形式で表示
される。
【００３０】このような自動の輪郭抽出を実行した段階
で、画像区画線Ｌ１〜７が建物８０の輪郭（稜線）とほ
ぼ一致する場合がある。その場合には、ユーザーの指示
に呼応して、画像区画線Ｌ１〜７どうしの交点が算出さ
れ、それら交点が頂点となるようにモデルＭ８０が修正
される。
で、画像区画線Ｌ１〜７が建物８０の輪郭（稜線）とほ
ぼ一致する場合がある。その場合には、ユーザーの指示
に呼応して、画像区画線Ｌ１〜７どうしの交点が算出さ
れ、それら交点が頂点となるようにモデルＭ８０が修正
される。
【００３１】しかし、建物８０と背景との境界が不明瞭
であったり、帯状領域ｆ１〜７内にノイズ成分が多く含
まれていたりしたときには、画像区画線Ｌ１〜７と実際
の輪郭との間にずれが生じる。図５の例では、特に面Ｓ
８１の下側の稜線（面Ｓ８１と地面との境界線）Ｅ４と
画像区画線Ｌ４とのずれが顕著である。これは立木群の
像がノイズ成分となっているからである。輪郭抽出シス
テム１は、このようにずれが生じた場合に有用である。
であったり、帯状領域ｆ１〜７内にノイズ成分が多く含
まれていたりしたときには、画像区画線Ｌ１〜７と実際
の輪郭との間にずれが生じる。図５の例では、特に面Ｓ
８１の下側の稜線（面Ｓ８１と地面との境界線）Ｅ４と
画像区画線Ｌ４とのずれが顕著である。これは立木群の
像がノイズ成分となっているからである。輪郭抽出シス
テム１は、このようにずれが生じた場合に有用である。
【００３２】図６は領域指定の一例を示す図である。図
６（Ｂ）は図６（Ａ）の要部拡大図であり、図６（Ｃ）
は図６（Ａ）及び（Ｂ）の領域Ａ１の拡大図である。ユ
ーザーは、原画像Ｇ１１の中で稜線Ｅ４が明瞭に現れて
いる領域Ａ１，Ａ２を指定する。領域の数は１個でもよ
いが、複数個の領域を指定することによって輪郭抽出の
精度が高まる。領域指定の操作としては、図６（Ｃ）の
ように、マウスカーソルＣｕを稜線Ｅ４に沿ってドラッ
ギンングする。ドラッギンングの開始から終了までマウ
スカーソルＣｕの軌跡が領域Ａ１（又はＡ２）の範囲と
なる。このときのマウスカーソルＣｕは、例えば１１画
素×１１画素の大きさの四角形である。なお、原画像Ｇ
１１の大きさは例えば２４０画素×３２０画素である。
６（Ｂ）は図６（Ａ）の要部拡大図であり、図６（Ｃ）
は図６（Ａ）及び（Ｂ）の領域Ａ１の拡大図である。ユ
ーザーは、原画像Ｇ１１の中で稜線Ｅ４が明瞭に現れて
いる領域Ａ１，Ａ２を指定する。領域の数は１個でもよ
いが、複数個の領域を指定することによって輪郭抽出の
精度が高まる。領域指定の操作としては、図６（Ｃ）の
ように、マウスカーソルＣｕを稜線Ｅ４に沿ってドラッ
ギンングする。ドラッギンングの開始から終了までマウ
スカーソルＣｕの軌跡が領域Ａ１（又はＡ２）の範囲と
なる。このときのマウスカーソルＣｕは、例えば１１画
素×１１画素の大きさの四角形である。なお、原画像Ｇ
１１の大きさは例えば２４０画素×３２０画素である。
【００３３】ユーザーの指定した領域Ａ１，Ａ２は、上
述のように領域記憶部１４０及び領域結合部１５０を経
由してデータ加工部１６０に伝えられる。データ加工部
１６０では、まず、画像解析で知られている局所的なオ
ペレータを適用して領域Ａ１，Ａ２の各画素のエッジ強
度ｔを求める。
述のように領域記憶部１４０及び領域結合部１５０を経
由してデータ加工部１６０に伝えられる。データ加工部
１６０では、まず、画像解析で知られている局所的なオ
ペレータを適用して領域Ａ１，Ａ２の各画素のエッジ強
度ｔを求める。
【００３４】図７はエッジ強度の算出に適用するオペレ
ータの構成図である。ここでは３×３の画素マトリクス
からなる差分型オペレータを用いる。各画素の画素値を
ｇij（ｉ＝１，２，３、ｊ＝１，２，３）とするとき、
マトリクスの中心の画素のエッジ強度ｔは、（１）式で
表される。
ータの構成図である。ここでは３×３の画素マトリクス
からなる差分型オペレータを用いる。各画素の画素値を
ｇij（ｉ＝１，２，３、ｊ＝１，２，３）とするとき、
マトリクスの中心の画素のエッジ強度ｔは、（１）式で
表される。
【００３５】ｔ＝（ｔｘ2 ＋ｔｙ2 ）1/2 …（１） ｔｘ＝（ｇ13＋ｇ23＋ｇ33）−（ｇ11＋ｇ21＋ｇ31） ｔｙ＝（ｇ31＋ｇ32＋ｇ33）−（ｇ11＋ｇ12＋ｇ13） 次にデータ加工部１６０は、領域Ａ１，Ａ２の各画素に
対してその位置に応じた重みｗを付す。
対してその位置に応じた重みｗを付す。
【００３６】図８は注目画像の画素の重みの定義を説明
するための図である。図８（Ａ）のように１個の領域Ａ
１のみが指定された場合には、原画像Ｇ１１のうちの領
域Ａ１の部分（図中の斜線を付した範囲）が注目画像で
ある。図８（Ｂ）のように２個の領域Ａ１，Ａ２が指定
された場合には、原画像Ｇ１１のうちの領域Ａ１と領域
Ａ２とを合わせた部分が注目画像である。画素の重み付
けに際しては、注目画像の全体を内包する最小の矩形領
域（画素マトリクス）Ｆ１，Ｆ２を想定する。
するための図である。図８（Ａ）のように１個の領域Ａ
１のみが指定された場合には、原画像Ｇ１１のうちの領
域Ａ１の部分（図中の斜線を付した範囲）が注目画像で
ある。図８（Ｂ）のように２個の領域Ａ１，Ａ２が指定
された場合には、原画像Ｇ１１のうちの領域Ａ１と領域
Ａ２とを合わせた部分が注目画像である。画素の重み付
けに際しては、注目画像の全体を内包する最小の矩形領
域（画素マトリクス）Ｆ１，Ｆ２を想定する。
【００３７】スクリーン３１にｘｙ座標系を当てはめて
矩形領域Ｆ１，Ｆ２の中心の座標を（ｘ0 ，ｙ0 ）と
し、矩形領域Ｆ１，Ｆ２のｘ方向及びｙ方向の寸法（厳
密には各方向の両端の画素の中心間距離）をＷ，Ｈとす
る。座標（ｘ，ｙ）の画素の重みｗ（ｘ，ｙ）は（２）
式で定義される。
矩形領域Ｆ１，Ｆ２の中心の座標を（ｘ0 ，ｙ0 ）と
し、矩形領域Ｆ１，Ｆ２のｘ方向及びｙ方向の寸法（厳
密には各方向の両端の画素の中心間距離）をＷ，Ｈとす
る。座標（ｘ，ｙ）の画素の重みｗ（ｘ，ｙ）は（２）
式で定義される。
【００３８】
【数１】
【００３９】つまり、矩形領域Ｆ１，Ｆ２から遠いほど
重みｗの値を小さくする。一般に稜線の端部は、他の稜
線との交点に近いので、他の稜線の影響でエッジ強度ｔ
が大きくなりやすい。したがって、端部の重みｗの値を
小さくすることにより、ノイズ成分の影響をより軽減す
ることができる。
重みｗの値を小さくする。一般に稜線の端部は、他の稜
線との交点に近いので、他の稜線の影響でエッジ強度ｔ
が大きくなりやすい。したがって、端部の重みｗの値を
小さくすることにより、ノイズ成分の影響をより軽減す
ることができる。
【００４０】このようにデータ加工部１６０が求めたエ
ッジ強度ｔ及び重みｗは、画素の位置とともに注目画像
データＤ１６を構成し、輪郭抽出部１７０へ送られる。
稜線Ｅ４が直線であることが線種入力部１２０から通知
されているので、直線式導出部１７１が演算を行う。
ッジ強度ｔ及び重みｗは、画素の位置とともに注目画像
データＤ１６を構成し、輪郭抽出部１７０へ送られる。
稜線Ｅ４が直線であることが線種入力部１２０から通知
されているので、直線式導出部１７１が演算を行う。
【００４１】直線はヘッセの標準形と呼称される（３）
式で表される。 −ｘ・ｓｉｎθ＋ｙ・ｃｏｓθ−ｈ＝０ …（３） ｈ：ｘｙ座標系の原点から直線までの距離 θ：原点から直線に引いた垂線とｘ軸とのなす角度 直線式導出部１７１は、（３）式のパラメータｈ，θに
初期値を与えて仮の画像区画線を設定する。その際、参
考情報入力部１３１から与えられる直線の傾き情報を利
用する。ここでの傾きは、領域Ａ１を指定するときのマ
ウスカーソルＣｕのドラッギングの始点と終点とによっ
て特定されたものである。ただし、ドラッギング中のマ
ウスカーソルＣｕの移動方向を総合的に判断して傾きを
定めることも可能である。
式で表される。 −ｘ・ｓｉｎθ＋ｙ・ｃｏｓθ−ｈ＝０ …（３） ｈ：ｘｙ座標系の原点から直線までの距離 θ：原点から直線に引いた垂線とｘ軸とのなす角度 直線式導出部１７１は、（３）式のパラメータｈ，θに
初期値を与えて仮の画像区画線を設定する。その際、参
考情報入力部１３１から与えられる直線の傾き情報を利
用する。ここでの傾きは、領域Ａ１を指定するときのマ
ウスカーソルＣｕのドラッギングの始点と終点とによっ
て特定されたものである。ただし、ドラッギング中のマ
ウスカーソルＣｕの移動方向を総合的に判断して傾きを
定めることも可能である。
【００４２】注目画像の画素（ｘ1 ，ｙ1 ）から仮の画
像区画線までの距離ｄは、（４）式で表される。 ｄ＝｜−ｘ1 ・ｓｉｎθ＋ｙ1 ・ｃｏｓθ−ｈ｜ …（４） 直線式導出部１７１は、この距離ｄとエッジ強度ｔと重
みｗとの積を注目画像の各画素について求め、得られた
積の合計（良否判定の指標） Ｄ＝Σ（ｄ×ｔ×ｗ） が極小となるパラメータｈ，θを見つける。ここで、パ
ラメータｈ，θを変更してＤの増減を調べると、Ｄが極
小になるパラメータの組合せが２以上存在する場合があ
る。本実施形態では、処理時間を短くするため、最初に
見つけた組合せを採用する。したがって、Ｄの極小値が
必ずしも最適値であるとは限らないが、傾き情報を参考
にしてパラメータｈ，θの初期値を設定するので、傾き
情報を用いない場合に比べて良好な結果が得られる。
像区画線までの距離ｄは、（４）式で表される。 ｄ＝｜−ｘ1 ・ｓｉｎθ＋ｙ1 ・ｃｏｓθ−ｈ｜ …（４） 直線式導出部１７１は、この距離ｄとエッジ強度ｔと重
みｗとの積を注目画像の各画素について求め、得られた
積の合計（良否判定の指標） Ｄ＝Σ（ｄ×ｔ×ｗ） が極小となるパラメータｈ，θを見つける。ここで、パ
ラメータｈ，θを変更してＤの増減を調べると、Ｄが極
小になるパラメータの組合せが２以上存在する場合があ
る。本実施形態では、処理時間を短くするため、最初に
見つけた組合せを採用する。したがって、Ｄの極小値が
必ずしも最適値であるとは限らないが、傾き情報を参考
にしてパラメータｈ，θの初期値を設定するので、傾き
情報を用いない場合に比べて良好な結果が得られる。
【００４３】Ｄが極小になる画像区画線の数式は、結果
表示部１８０に通知される。図９は輪郭抽出の結果を示
す図である。図９のように、ユーザーが適切に指定した
注目画像（領域Ａ１，Ａ２）に基づいて輪郭を抽出した
場合には、画像区画線Ｌ４ｍは稜線Ｅ４とほぼ完全に符
合している。
表示部１８０に通知される。図９は輪郭抽出の結果を示
す図である。図９のように、ユーザーが適切に指定した
注目画像（領域Ａ１，Ａ２）に基づいて輪郭を抽出した
場合には、画像区画線Ｌ４ｍは稜線Ｅ４とほぼ完全に符
合している。
【００４４】図１０は第２の原画像Ｇ１２に対して注目
する領域が指定された状態を示す図である。原画像Ｇ１
１はモデリング対象である球状の物体９０を撮影した写
真であり、スクリーン３１上に表示されている。物体９
０は、台９１上に置かれ、斜め上方からライティングさ
れている。
する領域が指定された状態を示す図である。原画像Ｇ１
１はモデリング対象である球状の物体９０を撮影した写
真であり、スクリーン３１上に表示されている。物体９
０は、台９１上に置かれ、斜め上方からライティングさ
れている。
【００４５】物体９０の輪郭抽出においては、画像区画
線の線種として円を描く曲線が指定される。そして、上
述の例と同様に生成された注目画像データＤ１６（ユー
ザーの指定した領域Ａ３に対応する）に基づいて、曲線
式導出部１７２によって物体９０の輪郭と符合する画像
区画線（曲線）が算定される。
線の線種として円を描く曲線が指定される。そして、上
述の例と同様に生成された注目画像データＤ１６（ユー
ザーの指定した領域Ａ３に対応する）に基づいて、曲線
式導出部１７２によって物体９０の輪郭と符合する画像
区画線（曲線）が算定される。
【００４６】曲線式導出部１７２は、画像区画線の式を Ｃ（ｘ，ｙ）＝０ とし、パラメータに初期値を与えて仮の画像区画線を設
定する。
定する。
【００４７】注目画像の画素（ｘ1 ，ｙ1 ）から仮の画
像区画線までの距離ｄを ｄ＝｜Ｃ（ｘ1 ，ｙ1 ）｜ とし、この距離ｄとエッジ強度ｔと重みｗとの積を注目
画像の各画素について求め、得られた積の合計 Ｄ＝Σ（ｄ×ｔ×ｗ） が極小となる画像区画線を見つけ出す。
像区画線までの距離ｄを ｄ＝｜Ｃ（ｘ1 ，ｙ1 ）｜ とし、この距離ｄとエッジ強度ｔと重みｗとの積を注目
画像の各画素について求め、得られた積の合計 Ｄ＝Σ（ｄ×ｔ×ｗ） が極小となる画像区画線を見つけ出す。
【００４８】図１１は第３の原画像Ｇ１３に対して注目
する領域が指定された状態を示す図である。原画像Ｇ１
３はモデリング対象である物体９５を撮影した写真であ
り、スクリーン３１上に表示されている。物体９５は、
外形が逆円錐台状の上面が開放された容器（紙コップ）
であり、台９６上に置かれている。
する領域が指定された状態を示す図である。原画像Ｇ１
３はモデリング対象である物体９５を撮影した写真であ
り、スクリーン３１上に表示されている。物体９５は、
外形が逆円錐台状の上面が開放された容器（紙コップ）
であり、台９６上に置かれている。
【００４９】原画像Ｇ１３に現れている物体９５の上面
の輪郭は、概略的には楕円であるが、厳密には撮影位置
との遠近の差異のために楕円でない。したがって、画像
区画線の線種として楕円を描く曲線を指定すると、原画
像Ｇ１３中の輪郭に符合する画像区画線を算定すること
ができない。しかし、物体９５の上面の輪郭が円である
ことが判っているので、線種を“３次元空間での円”と
定義すれば画像区画線と原画像Ｇ１３中の輪郭とを符合
させることができる。
の輪郭は、概略的には楕円であるが、厳密には撮影位置
との遠近の差異のために楕円でない。したがって、画像
区画線の線種として楕円を描く曲線を指定すると、原画
像Ｇ１３中の輪郭に符合する画像区画線を算定すること
ができない。しかし、物体９５の上面の輪郭が円である
ことが判っているので、線種を“３次元空間での円”と
定義すれば画像区画線と原画像Ｇ１３中の輪郭とを符合
させることができる。
【００５０】３次元曲線式導出部１７３は、画像区画線
（円）の式を Ｍ（ｘ，ｙ，ｚ）＝０ とし、この式で表される円Ｒと原画像Ｇ１３とを図１２
のように３次元空間に配置したときの、原画像Ｇ１３へ
の円Ｒの投影像の式を Ｃ（ｘ，ｙ）＝０ とする。そして、データ加工部１６０から与えられる注
目画像データＤ１６（ユーザーの指定した領域Ａ４に対
応する）が示す輪郭と投影像との差が極小となるよう
に、円Ｒを修正（回転、並行移動、拡縮）する。
（円）の式を Ｍ（ｘ，ｙ，ｚ）＝０ とし、この式で表される円Ｒと原画像Ｇ１３とを図１２
のように３次元空間に配置したときの、原画像Ｇ１３へ
の円Ｒの投影像の式を Ｃ（ｘ，ｙ）＝０ とする。そして、データ加工部１６０から与えられる注
目画像データＤ１６（ユーザーの指定した領域Ａ４に対
応する）が示す輪郭と投影像との差が極小となるよう
に、円Ｒを修正（回転、並行移動、拡縮）する。
【００５１】以上の実施形態では、領域指定の方法とし
て比較的に大きなマウスカーソルＣｕをドラッギングす
る方法を挙げたが、他の方法を採用してもよい。例えば
図１３のようにマウスカーソルＣｕ２を閉曲線を描くよ
うに移動させることとし、閉曲線で囲まれた領域を注目
画像としてもよい。直線の傾きの指定方法としては、図
１４のように領域指定とは別の２点を指定する方法があ
る。また、注目画像の画素に対する重み付けは、（２）
式のものに限定されず、種々の変更が可能である。
て比較的に大きなマウスカーソルＣｕをドラッギングす
る方法を挙げたが、他の方法を採用してもよい。例えば
図１３のようにマウスカーソルＣｕ２を閉曲線を描くよ
うに移動させることとし、閉曲線で囲まれた領域を注目
画像としてもよい。直線の傾きの指定方法としては、図
１４のように領域指定とは別の２点を指定する方法があ
る。また、注目画像の画素に対する重み付けは、（２）
式のものに限定されず、種々の変更が可能である。
【００５２】本発明は、３次元形状のモデリングに限ら
ず、２次元画像から既知の形状の部分画像を抽出する各
種の用途に応用することができる。画像に描かれている
物体は、実在するものでも仮想のものでもよい。
ず、２次元画像から既知の形状の部分画像を抽出する各
種の用途に応用することができる。画像に描かれている
物体は、実在するものでも仮想のものでもよい。
【００５３】
【発明の効果】請求項１乃至請求項７の発明によれば、
２次元画像に基づく物体形状の特定の精度を高めること
ができる。例えば、物体の実写画像を利用して対話形式
で形状モデルを生成するモデリングシステムに適用した
場合には、正確で且つ作業効率の高いモデリングを実現
することができる。
２次元画像に基づく物体形状の特定の精度を高めること
ができる。例えば、物体の実写画像を利用して対話形式
で形状モデルを生成するモデリングシステムに適用した
場合には、正確で且つ作業効率の高いモデリングを実現
することができる。
【００５４】請求項３の発明によれば、画像区画線の算
定の効率化を図ることができる。請求項４の発明によれ
ば、画像区画線の算定に用いる画像情報量が増えるの
で、より正確に物体形状を特定することができる。
定の効率化を図ることができる。請求項４の発明によれ
ば、画像区画線の算定に用いる画像情報量が増えるの
で、より正確に物体形状を特定することができる。
【００５５】請求項５の発明によれば、ノイズ成分の影
響をより軽減して画像区画線の算定の精度を高めること
ができる。請求項６の発明によれば、複雑な画像区画線
の線種の指定を簡単化することができる。
響をより軽減して画像区画線の算定の精度を高めること
ができる。請求項６の発明によれば、複雑な画像区画線
の線種の指定を簡単化することができる。
【図１】本発明を適用したモデリングに係わるハードウ
ェアを示す図である。
ェアを示す図である。
【図２】輪郭抽出システムの機能ブロック図である。
【図３】原画像の内容と表示形態とを示す図である。
【図４】モデリングの過程を示す図である。
【図５】自動領域設定による輪郭抽出の結果を示す図で
ある。
ある。
【図６】領域指定の一例を示す図である。
【図７】エッジ強度の算出に適用するオペレータの構成
図である。
図である。
【図８】注目画像の画素の重みの定義を説明するための
図である。
図である。
【図９】輪郭抽出の結果を示す図である。
【図１０】第２の原画像に対して注目する領域が指定さ
れた状態を示す図である。
れた状態を示す図である。
【図１１】第３の原画像に対して注目する領域が指定さ
れた状態を示す図である。
れた状態を示す図である。
【図１２】３次元曲線式導出部の機能を説明するための
図である。
図である。
【図１３】注目画像の指定方法の他の例を示す図であ
る。
る。
【図１４】直線の傾きの指定方法の他の例を示す図であ
る。
る。
１ 輪郭抽出システム ８０ 建物（物体） ９０ 物体 ９５ 物体 Ａ１，Ａ２ 領域（注目画像） Ｇ１１〜１３ 原画像（２次元画像） Ｌ４ｍ 画像区画線 Ｒ 円（曲線モデル）
Claims (7)
- 【請求項１】物体の像を含む２次元画像に基づいて前記
物体の形状を特定するための輪郭抽出方法であって、 前記２次元画像からその一部であり前記物体の輪郭を含
む注目画像を抽出し、 抽出した注目画像の画像情報に基づいて、関数で定義さ
れる特定線種の線であり且つ当該注目画像における前記
物体の輪郭と実質的に符合する画像区画線を算定するこ
とを特徴とする輪郭抽出方法。 - 【請求項２】前記画像区画線の算定は、 仮の画像区画線を設定し、その設定パラメータを変化さ
せて良否判定の指標の値を調べ、当該指標の値が最適値
に最も近い仮の画像区画線を前記画像区画線とすること
によって行う請求項１記載の輪郭抽出方法。 - 【請求項３】前記輪郭の延長方向を示す算定参考情報に
応じて仮の画像区画線を設定する請求項２記載の輪郭抽
出方法。 - 【請求項４】前記注目画像として、互いに離れた複数の
部分画像の集合を抽出する請求項１乃至請求項３のいず
れかに記載の輪郭抽出方法。 - 【請求項５】前記注目画像を構成する各画素の画像情報
に対して、それらの画素位置が当該注目画像の中心に近
いほど大きい重みを付す請求項１乃至請求項４のいずれ
かに記載の輪郭抽出方法。 - 【請求項６】前記画像区画線は、 仮想３次元空間内に前記２次元画像と曲線モデルとを配
置したときの、当該２次元画像への当該曲線モデルの投
影像である請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の輪
郭抽出方法。 - 【請求項７】物体の像を含む２次元画像に基づいて前記
物体の形状を特定するための輪郭抽出システムであっ
て、 ユーザーの指示に従って前記２次元画像からその一部で
ある注目画像を抽出する手段と、 関数で定義される特定線種の線である複数の仮の画像区
画線を設定し、抽出された注目画像の画像情報に基づい
て仮の画像区画線の良否を調べ、良否の指標の値が最適
値に最も近い１つの仮の画像区画線を選択する手段と、 選択された仮の画像区画線を、前記物体の輪郭に対応し
た画像区画線として前記２次元画像と重ねて表示するた
めの表示データを生成する手段と、を有したことを特徴
とする輪郭抽出システム。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP07760096A JP3392628B2 (ja) | 1996-03-29 | 1996-03-29 | 輪郭抽出方法及びシステム |
| US08/705,853 US6097840A (en) | 1996-03-29 | 1996-08-28 | Profile extracting method and system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP07760096A JP3392628B2 (ja) | 1996-03-29 | 1996-03-29 | 輪郭抽出方法及びシステム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09270015A true JPH09270015A (ja) | 1997-10-14 |
| JP3392628B2 JP3392628B2 (ja) | 2003-03-31 |
Family
ID=13638443
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP07760096A Expired - Fee Related JP3392628B2 (ja) | 1996-03-29 | 1996-03-29 | 輪郭抽出方法及びシステム |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6097840A (ja) |
| JP (1) | JP3392628B2 (ja) |
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| JP3149923B2 (ja) * | 1998-05-15 | 2001-03-26 | 日本電気株式会社 | 曲線長計測装置及びその計測方法並びに曲線の長さを計測するための制御プログラムを格納した記憶媒体 |
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| CN109840951A (zh) * | 2018-12-28 | 2019-06-04 | 北京信息科技大学 | 针对平面地图进行增强现实的方法及装置 |
| CN111435429B (zh) * | 2019-01-15 | 2024-03-01 | 北京伟景智能科技有限公司 | 一种基于双目立体数据动态认知的手势识别方法及系统 |
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|---|---|---|---|---|
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-
1996
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- 1996-08-28 US US08/705,853 patent/US6097840A/en not_active Expired - Lifetime
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