JPH09305766A - ２次元物体の認識方法 - Google Patents
２次元物体の認識方法Info
- Publication number
- JPH09305766A JPH09305766A JP8122937A JP12293796A JPH09305766A JP H09305766 A JPH09305766 A JP H09305766A JP 8122937 A JP8122937 A JP 8122937A JP 12293796 A JP12293796 A JP 12293796A JP H09305766 A JPH09305766 A JP H09305766A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- zero cross
- polygonal line
- approximation
- dog
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Complex Calculations (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像処理におけるパターンマッチングにて特
徴点を確実に特定する２次元物体の認識方法を得る。 【解決手段】 ＤＯＧ関数を用いてゼロクロス画像を求
め、ゼロクロス点の２値画像にて折線近似を行なうよう
にした。
徴点を確実に特定する２次元物体の認識方法を得る。 【解決手段】 ＤＯＧ関数を用いてゼロクロス画像を求
め、ゼロクロス点の２値画像にて折線近似を行なうよう
にした。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、例えばパターンマ
ッチングを行なうに当り、特徴点を確実に決定するため
の２次元物体の認識方法に関する。
ッチングを行なうに当り、特徴点を確実に決定するため
の２次元物体の認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】画像処理におけるパターン認識にあって
は、パターンマッチングを行なう種々の方式が提案さ
れ、例えば２枚の画像をマッチングするに当って、それ
ぞれの特徴点を決定し、特徴点どおしが対応する場合と
対応しない場合とに区別する方策が採られる。
は、パターンマッチングを行なう種々の方式が提案さ
れ、例えば２枚の画像をマッチングするに当って、それ
ぞれの特徴点を決定し、特徴点どおしが対応する場合と
対応しない場合とに区別する方策が採られる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この場合、画像のマッ
チングでは特徴点の決定が問題となるのであるが、従来
ではこの決定が確実にできないという問題点がある。つ
まり、特徴点になり得る部分としては、物体の穴の中心
や外形の頂点などが考えられ、この場合物体上にはっき
りした特徴となる箇所が一定個数必要となるわけである
が、実際上必要個数の特徴点を有する物は少ないという
のが現実である。また、仮に必要個数の特徴点が存在し
たとしても、その特徴点を求めるに際し、照明の影響や
明るさの変化、背景の影響など種々の環境の変化を受け
やすいという問題もあり、特徴点を確実に特定するのが
困難である。
チングでは特徴点の決定が問題となるのであるが、従来
ではこの決定が確実にできないという問題点がある。つ
まり、特徴点になり得る部分としては、物体の穴の中心
や外形の頂点などが考えられ、この場合物体上にはっき
りした特徴となる箇所が一定個数必要となるわけである
が、実際上必要個数の特徴点を有する物は少ないという
のが現実である。また、仮に必要個数の特徴点が存在し
たとしても、その特徴点を求めるに際し、照明の影響や
明るさの変化、背景の影響など種々の環境の変化を受け
やすいという問題もあり、特徴点を確実に特定するのが
困難である。
【０００４】本発明は、上述の問題に鑑み、必要個数の
特徴点を確実に特定するようにした２次元物体の認識方
法を提供する。
特徴点を確実に特定するようにした２次元物体の認識方
法を提供する。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上述の目的を達成する本
発明は、次の発明特定事項を有する。画像処理における
パターンマッチングを行なうに当って、ＤＯＧ関数を用
いてゼロクロス画像を求め、ついでゼロクロス点の２値
画像を作成し、折線近似を行なうようにしたことを特徴
とする。
発明は、次の発明特定事項を有する。画像処理における
パターンマッチングを行なうに当って、ＤＯＧ関数を用
いてゼロクロス画像を求め、ついでゼロクロス点の２値
画像を作成し、折線近似を行なうようにしたことを特徴
とする。
【０００６】ガウス関数の差であるＤＯＧ関数を用いる
ことにより環境に左右されずゼロクロス２値画像が得ら
れると共に折線近似による端点にて特徴点を確実に得る
ことができる。
ことにより環境に左右されずゼロクロス２値画像が得ら
れると共に折線近似による端点にて特徴点を確実に得る
ことができる。
【０００７】
【発明の実施の形態】ここで、本発明方法の実施の形態
の一例を説明する。本発明方法では、特徴点の抽出に当
り、まずＤＯＧ（Difference of two Gaussian）関数を
用いて、ゼロクロス画像を求める。これにつき説明する
に、画像の濃淡強度変化を検出するについては、強度変
化を１次導関数にてピーク値とし、２次導関数にてゼロ
クロスさせ、このピーク値やゼロクロスを効率良く検出
する場合▽2 Ｇフィルタが利用され得る。この▽2 Ｇの
▽2 はラプラス演算子Ｇはガウス関数を表わしており、
ガウス関数によって画像をぼかして濃淡変化の状態をは
っきりとさせ、換言すれは細かな所を一掃し、更に最も
低次の方向性のない等方向性微分演算子▽2 によりその
空間構造は円対称の形をとり、計算量の節約になる。
の一例を説明する。本発明方法では、特徴点の抽出に当
り、まずＤＯＧ（Difference of two Gaussian）関数を
用いて、ゼロクロス画像を求める。これにつき説明する
に、画像の濃淡強度変化を検出するについては、強度変
化を１次導関数にてピーク値とし、２次導関数にてゼロ
クロスさせ、このピーク値やゼロクロスを効率良く検出
する場合▽2 Ｇフィルタが利用され得る。この▽2 Ｇの
▽2 はラプラス演算子Ｇはガウス関数を表わしており、
ガウス関数によって画像をぼかして濃淡変化の状態をは
っきりとさせ、換言すれは細かな所を一掃し、更に最も
低次の方向性のない等方向性微分演算子▽2 によりその
空間構造は円対称の形をとり、計算量の節約になる。
【０００８】このような▽2 Ｇフィルタの空間構造は、
生理学的には網膜神経節細胞の受容野と近似しており、
この受容野は中心の興奮性領域とその周辺の抑制性領域
とからなる円対称であり、この受容野の二つのガウス関
数の差すなわちＤＯＧとして記述できる。ここで、興奮
部の空間定数（ガウス関数の標準偏差）をσe 、抑制部
の空間定数をσi とすれば、ＤＯＧ関数は次式となる。
生理学的には網膜神経節細胞の受容野と近似しており、
この受容野は中心の興奮性領域とその周辺の抑制性領域
とからなる円対称であり、この受容野の二つのガウス関
数の差すなわちＤＯＧとして記述できる。ここで、興奮
部の空間定数（ガウス関数の標準偏差）をσe 、抑制部
の空間定数をσi とすれば、ＤＯＧ関数は次式となる。
【０００９】
【数１】
【００１０】かかるＤＯＧ関数にて画像処理を行ない、
例えば図１の如きゼロクロス画像（エッジ画像）により
ゼロクロス点を境界とした図２の如き白黒の２値画像を
得る。この作成した２値画像より白エリア周囲座標の全
体を抽出し±１画素の誤差を考慮して折線近似する。こ
の場合、「入力画像からゼロクロス二値化へと変換の際
には必ず±１画素の誤差（正から負又は負から正への横
断）が生ずること」「一般図面は折れ線により最も良く
近似すること」を前提として折線近似を行なう。この折
線近似により求めた折線の端点を特徴点として決定す
る。
例えば図１の如きゼロクロス画像（エッジ画像）により
ゼロクロス点を境界とした図２の如き白黒の２値画像を
得る。この作成した２値画像より白エリア周囲座標の全
体を抽出し±１画素の誤差を考慮して折線近似する。こ
の場合、「入力画像からゼロクロス二値化へと変換の際
には必ず±１画素の誤差（正から負又は負から正への横
断）が生ずること」「一般図面は折れ線により最も良く
近似すること」を前提として折線近似を行なう。この折
線近似により求めた折線の端点を特徴点として決定す
る。
【００１１】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、対
象となる物体にはっきりした特徴点が少ないとしても一
般図形を特徴点として表わすことができ、またＤＯＧ関
数の使用によって明るさの変化や背景の影響、対象物の
変化があっても認識ができ、また特徴点を求める過程で
疑似的な二値画像を作成できて、現在ある豊富な二値画
像処理との併用ができる。
象となる物体にはっきりした特徴点が少ないとしても一
般図形を特徴点として表わすことができ、またＤＯＧ関
数の使用によって明るさの変化や背景の影響、対象物の
変化があっても認識ができ、また特徴点を求める過程で
疑似的な二値画像を作成できて、現在ある豊富な二値画
像処理との併用ができる。
【図１】ゼロクロス（エッジ）画像の一例の図。
【図２】ゼロクロス点を境界とした二値画像を示す図。
Claims (1)
- 【請求項１】 画像処理におけるパターンマッチングを
行なうに当って、ＤＯＧ関数を用いてゼロクロス画像を
求め、ついでゼロクロス点の２値画像を作成し、折線近
似を行なうようにした２次元物体の認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8122937A JPH09305766A (ja) | 1996-05-17 | 1996-05-17 | ２次元物体の認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8122937A JPH09305766A (ja) | 1996-05-17 | 1996-05-17 | ２次元物体の認識方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09305766A true JPH09305766A (ja) | 1997-11-28 |
Family
ID=14848309
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8122937A Pending JPH09305766A (ja) | 1996-05-17 | 1996-05-17 | ２次元物体の認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09305766A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013063323A (ja) * | 2001-04-30 | 2013-04-11 | General Hospital Corp | 焦点特性とコヒーレンス・ゲートを制御するために動的フィードバックを用いた、光干渉トモグラフィにおける写像性と感度を改善するための方法及び装置 |
| CN104077770A (zh) * | 2014-06-17 | 2014-10-01 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种植物叶片图像局部自适应树形结构特征匹配方法 |
| CN104598911A (zh) * | 2015-01-30 | 2015-05-06 | 北京航空航天大学 | 一种基于DoG函数的图像表征方法 |
-
1996
- 1996-05-17 JP JP8122937A patent/JPH09305766A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013063323A (ja) * | 2001-04-30 | 2013-04-11 | General Hospital Corp | 焦点特性とコヒーレンス・ゲートを制御するために動的フィードバックを用いた、光干渉トモグラフィにおける写像性と感度を改善するための方法及び装置 |
| CN104077770A (zh) * | 2014-06-17 | 2014-10-01 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种植物叶片图像局部自适应树形结构特征匹配方法 |
| CN104077770B (zh) * | 2014-06-17 | 2017-03-15 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种植物叶片图像局部自适应树形结构特征匹配方法 |
| CN104598911A (zh) * | 2015-01-30 | 2015-05-06 | 北京航空航天大学 | 一种基于DoG函数的图像表征方法 |
| CN104598911B (zh) * | 2015-01-30 | 2017-12-19 | 北京航空航天大学 | 一种基于DoG函数的图像表征方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110678901B (zh) | 信息处理设备、信息处理方法和计算机可读存储介质 | |
| US20220172348A1 (en) | Information processing device, information processing method, and storage medium | |
| CN108364010B (zh) | 一种车牌识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| JP5047005B2 (ja) | 画像処理方法、パターン検出方法、パターン認識方法及び画像処理装置 | |
| CN108197642B (zh) | 一种印章鉴别方法及装置 | |
| EP1587295B1 (en) | Boundary extracting method, program and device using the same | |
| KR20050090840A (ko) | 지문 인식 방법 | |
| CN114863492A (zh) | 一种低质量指纹图像的修复方法及修复装置 | |
| JP3431883B2 (ja) | 細胞系譜抽出方法 | |
| JPH09305766A (ja) | ２次元物体の認識方法 | |
| JP2013254242A (ja) | 画像認識装置、画像認識方法および画像認識プログラム | |
| CN115619813A (zh) | Sem图像前景提取方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN113658089A (zh) | 一种基于深度相机的双数据流融合物体识别方法 | |
| JP2005250786A (ja) | 画像認識方法 | |
| JP2003271930A (ja) | レーンマーク認識装置 | |
| Huang et al. | An efficient method of license plate location in natural-scene image | |
| JP3358997B2 (ja) | 刻印マーク識別装置 | |
| JP2001258599A (ja) | 細胞系譜抽出方法 | |
| JP2005149395A (ja) | 文字認識装置、ナンバープレート認識システム | |
| JPH07302346A (ja) | 路面の白線検出方法 | |
| JPH09330404A (ja) | 物体検出装置 | |
| Chou et al. | Learning to binarize document images using a decision cascade | |
| JPH09305707A (ja) | 画像抽出方式 | |
| JPH05342412A (ja) | グラディエントベクトルの抽出方式及び文字認識用特徴抽出方式 | |
| Ranguelova | A Salient Region Detector for structured images |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20040928 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20041019 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20050301 |