JPH10307915A - 直線検出方法及び装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】本発明は直線検出方法及び装置に関し，統合し
たρθ平面において，元の小さなρθ平面よりも高い精
度で直線の方位と位置を求めることができることを目的
とする。 【解決手段】入力画像を小領域に分割し，各小領域の局
所画像をそれぞれ直線成分の位置ρと方位θで表す局所
ρθ平面の画像に変換して，各局所ρθ平面を統合して
統合ρθ平面を生成し，統合ρθ平面からピークを検出
することにより直線を検出する方法であって，複数の局
所ρθ平面を統合ρθ平面に統合する際に，統合ρθ平
面データ数を方位θについて，元のデータより小さな間
隔としてそれぞれに対してρθ値を求めてデータ数を増
大した統合処理を行い，統合したρθ平面からピーク値
となった座標位置を抽出するよう構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像内の対象物の輪
郭検出における直線検出方法及び装置に関する。画像の
特徴を表す直線を抽出する技術は，ロボットの眼による
対象物の輪郭検出や，マルチメディアにおける画像解
析，画像認識等において広く必要とされる技術である。

【０００２】

【従来の技術】ロボットの眼として取り込んだ画像に対
し特殊な画像処理を施して対象物体の三次元的な特徴を
抽出することが望まれている。その要請に対し例えば球
面写像法による運動立体視が提案されている。運動立体
視は移動することによって生じる運動視差から立体感を
つかむもので，魚眼カメラを移動しながら入力した画像
を，球面上で処理して線分，点，円柱等を三次元的に計
測する。

【０００３】球面写像を用いた運動立体視による三次元
計測では，球面カメラに内蔵された魚眼レンズから画像
を入力すると，輪郭抽出部により輪郭だけを抽出し，情
報を圧縮し，内蔵の球面投影画像メモリに書き込む。物
体の輪郭は，画面内の明るさ変化が最大となるところを
微分で検出することにより取り出す。球面上の線分は，
球面写像法により一点に濃縮して抽出する。例えば，各
輪郭点を球面写像により極変換して大円に変換すると，
線分を構成する複数の点について球面上に投影された点
を極とする大円を描くと，各大円は常に一点で交差する
ことを原理とする。こうして，線分はそれと対応する球
面上の点として抽出され，各点での大円の交差度のヒス
トグラムをとると線分の長さを計測できる。このような
線分を一点に濃縮して抽出された点データにより三次元
計測を行うことは，例えば，特開平２−８１６０３７号
により提案されている。

【０００４】上記の三次元計測システムの高速化と小型
化及び干渉による精度の劣化を防止することを目的とし
た画像処理方法が提案されている（特開平５−１６５９
５７号公報参照）。その原理は，カメラに入力されたＮ
×Ｎサイズの対象物体画像（入力画像：ＩＭＧという）
をｍ×ｍの小領域（局所画像）の受容野（網膜を切り分
けた領域を表す用語）に分割し，各受容野に極変換を施
し，極変換を施した出力に基づいて画像処理を行って特
徴を抽出するものである。具体的には，分割された小領
域（局所画像）を直線方位θ，位置ρによって表現され
たパラメータ平面（ρθ平面）に変換し，その平面上で
の値のピークを検出することで，各々の受容野内の線分
を効率良く安定に検出する。

【０００５】一方，局所画像の受容野に分割した場合，
複数受容野に渡る長い直線（輪郭）に対しては，広い範
囲のρθ平面をまとめて扱った方が，効果的な場合があ
り，分割した局所画像のρθ変換データを再び統合し
て，別のρθ平面を再構成する方法も取られている（例
えば，特開平８−１２３９６６号公報参照）。

【０００６】ここで，上記従来の局所画像（ｘ，ｙ座標
上）の直線を投影，またはハフ変換によりρθ平面に変
換する処理を説明する。なお，極変換も同様に処理され
る。図１８は局所画像の直線の投影及びハフ変換により
ρθ平面へ変換する説明図である。図１８の（Ａ）及び
（Ｂ）は投影による処理の場合を示し，（Ａ）において
（ｘ，ｙ）平面の実線で示す矩形の領域内に実線で示す
直線が存在すると，複数の方位に投影して直線Ｌ０を構
成する画素（各画素は多値を持つ）を累算する。この
時，投影線９０上で画素の累算を行った時に，９１で示
すように直線を投影した幅に対応する区間は，例えば，
１画素分のみとなるが，点線で示す矩形領域を投影線９
２上に投影して画素の累算を行うと，直線の長さに対応
した値の９３で示すピークデータが得られる。予め定め
られた閾値と比較して，このピークデータを（ρθ）平
面の座標（ρ，θ）として検出する。なお，投影の角度
（方位）θは，座標の原点から直線Ｌ０と直角に交わる
線がｘ軸に対して形成する角度であり，位置ρはその直
角に交わる線の原点と交点間の距離を表す。

【０００７】この投影の角度θと，投影線上の位置ρと
からなる（Ｂ）の（ρθ）平面において，（Ａ）に示す
ピークデータ９３は，丸印（ピーク）で示すθ_i ，ρ_j
の位置で表すことになる。

【０００８】また，図１８の（Ｃ）はハフ変換の処理の
場合を示し，ハフ変換は，次の式で定義される。 ρ＝ｘ・ cosθ＋ｙ・sin θ この式におけるｘ，ｙを定数と考えて，（ρθ）平面上
にプロットすると，（ｘ，ｙ）の座標値によって振幅と
位相とが定められた一本のsin 曲線が得られる。ここ
で, 図１８の（Ｃ）に示すように直線Ｌ０上の２点Ｐ１
（ｘ₁ ，ｙ₁ ），Ｐ２（ｘ₂ ，ｙ₂ ）を取り，上記式に
基づく曲線を（ρ，θ）平面上に描くと，（Ｄ）に示す
ように２本のsin 曲線Ｓ１，Ｓ２が得られる。これらの
交点Ｃ０は，２点Ｐ１，Ｐ２を通る直線に対応してお
り，交点Ｃ０の座標値（ρ₀ ，θ₀ ）が，原点Ｏから直
線Ｌ０に下ろした垂線の長さと，それがｘ軸となす角度
を示している。このように，（Ｃ）に示す全ての画像を
ハフ変換すると，それぞれの点に対応した複数のsin 曲
線が（Ｄ）に示す（ρθ）平面に描かれるが，それらは
全てＣ０の点で交わるため，この位置にピークデータが
得られる。このピーク位置は上記（Ｂ）に示す投影処理
により得られる位置と同じであり，直線の検出が可能と
なる。なお，極変換によっても同様のパラメータ平面が
得られる。

【０００９】１画面を直交格子状に複数の受容野（部分
領域）に分割した場合，その画面に一つの直線が存在す
ると，複数の受容野に対するρθ平面でピークデータが
検出される。それらのピークデータのρの位置は所定の
量だけシフトされるため，同一の直線であるかを判別す
る場合に各受容野のピークデータのρ座標が所定のシフ
ト位置であるか否により判別することができる。また，
同一の直線か否かを，（ρθ）平面を（ｘ，ｙ）平面に
逆投影することにより判断することもできる。

【００１０】図１９は複数のρθ平面の統合の説明図で
ある。複数受容野にわたる長い直線（輪郭）に対して，
上記の従来の方法では，広い範囲のρθ平面をまとめて
扱うことにより効果的に結合処理する。図１９のＡ．は
対象物の入力画像を格子状配列の複数の受容野に分割す
る様子を示し，各受容野はＲＦ（レセプティブ・フィー
ルドの略）で表す。これらの各受容野（局所画像）の中
の３×３＝９個に対して，それぞれ上記した投影変換
（ハフ変換または極変換でも可）により，Ｂ．に示すよ
うな９個のρθ平面が得られる。なお，Ｂ．において，
各ρθ平面をハイパーコラム（ＨＣ_ijで表す）と呼ぶ。
各ＨＣの中の黒い点がそれぞれの受容野内の線分を表す
ピーク（ピークデータ）である。これらの各ＨＣのρθ
変換データを再び統合することにより，Ｃ．に示す統合
したρθ平面が得られ，統合したρθ平面を表すＨ
Ｃ₀ ’（ρ，θ）の式はＣ．により求められる，この時
の受容野間のρ座標（距離を表す）のシフト量Δρの算
出式は，後述する図２０に示す。Ｃ．に示す統合したρ
θ平面を基のｘ，ｙの統合した受容野の画像に再変換す
ると，Ｄ．に示す直線となる。

【００１１】図２０はρ座標シフト量Δρの関係式の説
明図である。Ａ．は入力画像を格子状配列の複数の受容
野に分割した時，複数受容野にわたる直線Ｌ０が，２つ
の受容野ＲＦ₀ ，ＲＦ₁ にまたがる時，それぞれの受容
野中心をＯ₀ ，Ｏ₁ とした時，点Ｏ₀ に対して点Ｏ₁ が
相対的に（Ｄ_x ，Ｄ_y ）だけ変位しているものとする。

【００１２】この場合，受容野ＲＦ₀ に対応するρθ平
面であるＨＣ₀ では，図２０のＢ．の下側に示すように
ρ₀ がピーク位置となる。これに対し，受容野ＲＦ₁ に
対応するρθ平面であるＨＣ₁ は，図２０のＢ．の上側
に示すようにρ₀ からΔρだけシフトした位置であるρ
₁ にピークが現れる。この時，ρ₁ の位置及びシフト量
は次の式により得られる。

【００１３】ρ₁ ＝ρ₀ ＋Δρ（Ｄ_x ，Ｄ_y ，θ₀ ） シフト量：Δρ（Ｄ_x ，Ｄ_y ，θ₀ ）＝- Ｄ_x cos θ₀
- Ｄ_y sin θ₀

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】上記の従来の統合法で
は，元のθ分解能（一定の角度ずつ，例えば１０度ずつ
方向をずらして変換を行う場合，１０度の分解能）しか
持たないため，長い直線にもかかわらず粗い方位分解能
でしか直線を検出することができなかった。また，統合
する受容野の距離が大きくなるに従い，直線の方位によ
ってはΔρに含まれる誤差が大きくなり，正しいρθ平
面を再構成することが困難な場合があった。

【００１５】図２１は方位分解能による統合時の誤差の
説明図である。Ａ．は直線Ｌ０（方位θ₀ ）に対し，分
解能Δθにより方位θ１と方位θ２でのみ投影（または
ハフ変換）されることにより，Ｂ．に示すようにρθ平
面で，直線のピークは，位置が同じで，方位θ１と方位
θ２の２点に分割（離散化）された形となる。この２点
は方位が異なるため，Ｃ．に示す統合したρθ平面では
Ｃ．に示すように食い違いが生じる。すなわち，上記の
Δρ＝- Ｄ_x cos θ- Ｄ_y sin θを用いて算出されるシ
フト量Δρ₁ ，Δρ₂ はかなり食い違う場合がある。そ
のため，統合したρθ平面上では完全に分離した２つの
ピークｐ₁ ，ｐ₂ が生じてしまい，このままでピーク抽
出をすると間違った直線位置，方位として求められてし
まう。なお，Ｃ．の中の白丸は，実際の直線の方位と位
置を示すと予想される真のピーク位置を表す。

【００１６】本発明は，統合したρθ平面において，元
の小さなρθ平面よりも高い精度で直線の方位と位置を
求めることができる直線検出方法及び装置を提供するこ
とを目的とする。また，同時に，方位分解能に起因する
ρ座標のシフト量の誤差の影響を低減し，ρθ平面の正
確な統合によって得られる高精度の直線検出を実現する
ことを目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】本発明は，統合されるρ
θ平面のデータ間隔を小さくすることによりρ方向また
はθ方向の分解能を上げるもので，そのような再構成さ
れたρθ平面上でピーク抽出を行えば，その点はより正
確な方位または位置を示すことになることを原理とす
る。

【００１８】図１は本発明の原理説明図であり，図２乃
至図４はそれぞれ第１乃至第３の原理構成である。図１
において，Ａ．はθ方向のデータ間隔を小さくした統合
ρθ平面，Ｂ．は直線方位のデータ数の増大を示す画像
を表す。図中，θ１，θ２は複数のピークが現れた方
位，Δθは元の方位の分解能，Δθ’は増大した方位の
分解能，，は方位θ１，θ２に現れたピーク位置，
は新しい（真の）ピーク位置を表す。

【００１９】Ｂ．に示す入力画像を複数の局所領域（受
容野）ＲＦに分割し，それぞれ個別の局所ρθ平面に変
換された後，一つのρθ平面に統合した時に，ピーク位
置が現れる方位が図１のＡ．の，に示すように，方
位θ１とθ２の２つの位置に離散して発生する場合があ
る。これに対処するため，本願発明では，特に方位の分
解能について図１のＢ．において点線で示すような元の
ρθ変換時の方位θの分解能（データ取得時のスキャン
の方位の間隔）がΔθという粗い間隔であるのに対し，
Ｂ．の２つの実線で示すように細かい方位の間隔Δθ’
（≦Δθ／２）を用いて，細かい方位に対応してデータ
数を増大させてピーク値を求め，分解能を向上させて，
高精度なピーク値を求めることにより，図１のＡ．の
で示すような真のピーク値（直線の位置ρと方位θを表
す）を得る。

【００２０】図２は本発明の第１の原理構成である。図
２に示す第１の原理では，画像入力が行われると（図２
の１），全体の画像を所定の小領域の局所画像を一つず
つ切り出し（図２の２），ρθパラメータ平面に変換す
る（図２の３），この動作を全部の局所画像に対して繰
り返した後，局所ρθ平面を一つのρθ平面に統合する
処理を行う（図２の４）。次に統合平面の分解能を向上
するため，元のρθパラメータの分解能（Δθの間隔）
に比べて高い分解能（Δθ’＜Δθ）により，各方位に
対応するθの値を求めて統合したρθ平面を生成する
（図２の５）。この後，１次元フィルタ処理によりρ方
向にデータ処理（微分処理による輪郭強調または平滑化
処理によるノイズ除去など）を施し（同６），その出力
が極大あるいは極小となる（ρ，θ）座標位置を検出す
ることによりピーク抽出処理を行い（同７），直線パラ
メータ（位置ρ，方位θ）を取得する（同８）。

【００２１】図３は本発明の第２の原理構成である。こ
の第２の原理では，上記第１の原理が局所ρθ平面を統
合する際に高精度化の処理を行うのに対し，統合する前
に予め局所領域のρθ変換データの分解能を向上させて
おくものである。この局所領域に対する高精度化をサブ
ピクセル処理という。図３の画像入力からρθパラメー
タ平面変換までは図２の１〜３と同様であり，この後ρ
θパラメータ平面に対してサブピクセル処理を行う。す
なわち，各局所ρθ平面の分解能を向上するための処理
（高精度化）を行う。この場合内挿補間やピーク形状の
当てはめ等の方法を用いる。

【００２２】一つの局所ρθ平面についてサブピクセル
処理が終了すると，次の局所画像について，切り出し，
ρθパラメータ平面への変換，サブピクセル処理（図３
の２〜４）を実行し，全ての局所画像について終了する
と，高精度化した局所ρθ平面の統合処理を行い（図３
の５），分解能を向上させた統合ρθ平面が生成される
（同６）。この後，図３の６〜９において，上記図２の
６〜８と同様の１次元フィルタ処理，ピーク抽出処理が
行われて直線パラメータが取得される（図３の９）。

【００２３】図４は本発明の第３の原理構成であり，こ
の第３の原理ではρθ平面の一部の領域に対してのみデ
ータ間隔を細かくする処理を行うものである。図４にお
いて，画像入力，局所画像の切り出し，及びρθパラメ
ータ平面に変換する処理が上記図２，図３と同様に行わ
れ，この後，局所ρθ平面に対して，ピーク値の抽出を
行い（図４の４），ピーク値に基づいて検出対象方位θ
が設定される（同５）。このような処理を各局所画像に
対して繰り返し，全ての局所画像について実行される
と，局所ρθ平面の統合処理を行う（図４の６）。この
時，上記の検出対象方位として設定された方位の領域に
ついてだけ高精度で分解能を向上する処理を行う。これ
により，部分的に精度を向上させた統合ρθ平面を生成
し，以下図２，図３と同様の処理（図４の８〜１０）が
行われる。

【００２４】本発明は上記第１〜第３の原理に示す方法
及び装置に特徴を備える。

【００２５】

【発明の実施の形態】図５は実施例１の構成図であり，
上記図２に示す本発明の第１の原理に対応する１実施例
である。図６は入力画像を分割した格子状配列の受容野
（ＲＦ）の具体例，図７は実施例１による統合ρθ平面
上での高精度化の具体例を示す。

【００２６】図５において，画像入力が行われ，局所画
像を切り出して，その局所画像のρθパラメータ変換を
行う（図５の１〜３）。次に，局所ρθ平面の統合処理
（図５の４）が行わる（図２の４，５に対応）。この処
理の詳細は図５に示され，最初に局所ρθ平面を選択す
る（図５の４０）。

【００２７】具体例で示すと，図６にＲＦ₁ やＲＦ₂ で
示す局所画像（受容野）は，それぞれ図７のＡ．及び
Ｂ．に示す局所ρθ平面ＨＣ₁ （ρ，θ^L ）と局所ρθ
平面ＨＣ₂ （ρ，θ^L ）に変換される。なお，θ^L は局
所ρθ平面の方位を表す。この例では，方位θ₀ の直線
に相当するピークが図７のＡ．に示す局所ρθ平面の中
のθ１，θ２（２つの方位の間隔Δθは局所ρθ変換時
の方位の分解能）上に分かれた２つのピーク値（ａ，ｂ
で示す）として存在する。また，図７のＢ．に示す局所
ρθ平面の中のθ１，θ２において，２つのピーク値
（ｃ，ｄで示す）として存在する。

【００２８】図５に戻って，選択された局所ρθ平面上
の（ρ，θ^L ）を選択し（図５の４１），θ^L に対応す
る統合ρθ平面（ＨＣ₀ （ρ，θ^H ）で表す）の方位θ
^H の範囲を設定する（図５の４２）。図７の例では，
Ｃ．に示すように，統合ρθ平面上にＡ．に示す局所ρ
θ平面のθ１，θ２に現れた２つのピーク値ａ，ｂが統
合処理されるθ^H の範囲が設定され，Ｂ．に示す局所ρ
θ平面のθ１，θ２に現れた２つのピーク値ｃ，ｄもそ
れぞれ図のように設定される。

【００２９】次に，図５の４３，４４の処理を実行す
る。４３では，各θ^H におけるρ座標位置の変化量Δρ
（Ｄ_X ，Ｄ_Y ，θ^H ）を計算により求める。なお，
Ｄ_X ，Ｄ_Yは統合ρθ平面の原点に対する選択された局
所ρθ平面の原点の相対位置を表す。次に統合ρθ平面
上の位置（ρ−Δρ，θ^H ）に局所ρθデータ値を加算
する（図５の４４）。

【００３０】図７の例では，Ｃ．に示すように，各デー
タａ，ｂ，ｃ，ｄは，統合ρθ平面における図のような
位置に加算されることになる。ここでは，ρ−Δρの最
近傍の１点のみ加算を行っているが，ρ方向に幅を付け
ることも可能である。また，図７のＣ．の例では，θ^H
の範囲としてθ^L から±Δθ／２の範囲を設定してい
る。Ｃ．ではθ１，θ２の中間でピーク値の書き込みが
交差し，その位置（ρ₀，θ₀ ）が正確なピーク位置と
して検出される。

【００３１】図５の４３，４４のθは設定した範囲内で
θ^H を変化する毎に繰り返され，４１〜４４の処理は
ρ，θ^L （局所ρθ平面）を選択する毎にくり返され，
４０〜４４は各局所領域毎に繰り返されて終了すると，
次のピーク抽出処理（図２の７）等の各処理が実行され
る。

【００３２】図８は実施例２の構成図であり，上記図２
に示す本発明の第１の原理に対応する別の実施例であ
る。この実施例では図５の処理と等価な結果を得られる
が，処理の順番（ループの順序）が異なったものであ
る。図９は実施例２による高精度化の例を示し，上記図
６に示す入力画像を分割した格子状配列の受容野に対し
て行った例である。

【００３３】図８において，画像入力が行われ，入力画
像に対し局所画像を切り出し（図８の１），その局所画
像に対しρθパラメータ変換を行い（図８の２），各局
所画像に対して繰り返される。

【００３４】図９は，（ρ，θ^H ）上の点として
（ρ₀ ，θ₀ ）を選択した時の様子を示している。図９
の例では，上記図６のＲＦ１とＲＦ２で示す局所画像
は，それぞれ図９のＡ．及びＢ．に示す局所ρθ平面Ｈ
Ｃ₁ （ρ，θ^L ）と局所ρθ平面ＨＣ ₂ （ρ，θ^L ）に
変換され，θ^L は局所ρθ平面の方位を表す。

【００３５】なお，各ρ１，ρ２はそれぞれ，結合ρθ
平面上で選択した点（ρ₀ ，θ₀ ）に対応する点のρ座
標値を示しており，次式により得られる。 ρ１＝ρ０＋Δρ（Ｄ_x1，Ｄ_y1，θ₁ ） ρ２＝ρ０＋Δρ（Ｄ_x2，Ｄ_y2，θ₁ ） ここでは，θ^H に対するθ^L として，Δθ／２以内の範
囲を選んでいるため，θ₀ に対しては局所ρθ平面上で
はθ１のみが設定されている。

【００３６】図８に戻り，局所ρθ平面の一つを選択し
（図８の３１），その局所ρθ平面と統合ρθ平面での
ρ座標の差であるΔρ（Ｄ_x ，Ｄ_y ，θ^H ）を計算し
（同３２），統合ρθ平面の方位θ^H として局所平面の
方位θ^L を設定する（同３３）。次に，局所ρθ平面上
の（ρ＋Δρ，θ^L ）の値を読み込み（図８の３４），
統合ρθ平面（ρ，θ^H ）に値を加算する（図８の３
５）。この後，図８の３１に戻って他の局所ρθ平面に
ついて同様の処理を行い，更に統合ρθ平面上の他の
ρ，θ^H について同様の処理が実行される。

【００３７】図１０は本発明の第１の原理による統合の
他の具体例を示す。図１０のＡ．に各ρθ平面を示し，
Ｂ．に統合ρθ平面を示す。図５及び図８の例では，デ
ータを細かく取ったθ^H 毎にシフト量Δρを計算してい
たのに対してΔθ間隔でのみΔρを計算することで簡略
化を図っている。その代わり，統合処理するρ方向にも
幅を持たせている。この場合，元のθ分解能Δθの幅
で，一様な重み分布のもとでの統合の様子を示す。θ方
向の分布幅は任意の値を取ることができ，また中心ほど
重み付けをする等の様々な統合処理方法が可能である。

【００３８】上記図２に示す本発明の第１の原理に対応
する実施例として図５及び図８の構成を示したが，同じ
原理により次の図１１，図１２に示すようにフローを変
更して構成することができる。

【００３９】図１１，図１２は第１の原理による他の構
成例（その１），（その２）であり，図１１のＡ．は構
成例１，Ｂ．は構成例２，図１２のＡ．は構成例３，
Ｂ．は構成例４である。

【００４０】図１１のＡ．の構成例１は，上記図２の構
成において，統合ρθ平面を生成した後に行っていた１
次元フィルタ処理（輪郭の強調あるいはノイズの除去）
を，局所画像からρθパラメータ平面へ変換した後に実
行して，統合するようにしたものである。なお，統合処
理の前後両方で１次元フィルタ処理を行うことも可能で
ある。

【００４１】図１１のＢ．の構成例２は，最初に画像入
力に続いて，その入力画像に対して前処理を施して微分
を行うようにした。これにより１次元フィルタ処理を行
う必要をなくすことができる。

【００４２】図１２のＡ．の構成例３は，局所ρθ平面
の統合処理による統合ρθ平面の生成を画像上の位置を
変えながら複数回を繰り返し，複数の統合ρθ平面を生
成し，同様の統合処理を更に繰り返して更に拡大したρ
θ平面を生成するようにしたものである。この処理は更
に何回も重ねて実行することも可能である。

【００４３】図１２のＢ．の構成例４は，局所ρθ平面
への変換を実行した順に，逐次的に統合処理を行うよう
にしたものである。図１３はサブピクセル処理方法を示
す図であり，図１４はサブピクセル処理を用いた統合処
理の具体例である。

【００４４】このサブピクセル処理を用いる原理は上記
図３に示され，その中のρθパラメータ平面に対するサ
ブピクセル処理（図３の４）は，図１３に示すＡ．単純
な内挿の方法またはＢ．のピーク形状の当てはめの方法
などを用いることにより実行される。図１３のＡ．及び
Ｂ．（２つの図を含む）において，横軸は方位θを表
し，縦軸はρθデータ値を表し，図１４のＢ．のρθ平
面の点線での断面図に相当している。

【００４５】Ａ．の単純な内挿によるサブピクセル処理
の場合，２つの方位θ１とθ２にピークが存在する場
合，２つのρθデータ値を結んで，θ１とθ２との間を
細かい角度（θ）で細分して分解能を向上した場合，各
細分した方位におけるρθデータ値は，θ１とθ２の直
線を表す式を用いて内挿により求める。図１３のＡ．の
例ではθ１とθ２の間の３つの各方位に対してそれぞれ
補間データ（各ρについてのθ方向の値の分布）が求め
られる。全てのρにおいてこのような補間を行うことで
局所ρθ平面が生成され，こうして生成された各局所ρ
θ平面を用いて統合処理を行うことにより，精度を向上
した統合ρθ平面が生成される。

【００４６】図１３のＢ．のピーク形状の当てはめを用
いたサブピクセル処理では，局所ρθ平面のθ１とθ２
の方位に存在する２つのピークのρθデータ値を用い
て，θ１とθ２の間に真のピークがあるものとして，標
準的ピーク形状（θ軸に沿った断面）に当てはめるもの
である。この時の，θ１とθ２のρθデータ値の違いに
より，Ｂ．には２つのケースが示されている。この当て
はめにより，θ１とθ２の間を細かい角度で細分して分
解能を向上した場合の各細分した各方位におけるρθデ
ータ値が，標準ピーク形状の数式により求めることがで
きる。細分した各方位におけるρθデータ値を含めて局
所ρθ平面の統合処理を行う。

【００４７】上記の図１３に示す方法によるサブピクセ
ル処理の具体例を図１４に示す。図１４のＡ．に示す局
所ρθ平面では，θ１とθ２の２つの方位にピーク値が
存在し，これを上記のサブピクセル処理により，Ｂ．に
示すように細分した複数の各角度（方位）について，補
間することによりＢ．に示す局所ρθ平面が求められ
る。このようなサブピクセル処理を各局所ρθ平面につ
いて行って，最後に各局所ρθ平面を従来と同様に統合
処理を行う。Ｃ．の場合にはＢ．に示す局所ρθ平面に
対して統合処理を行った状態を示し，他の多数の局所ρ
θ平面についても同様に統合処理を行うことにより，真
のピークが存在する方位，位置を検出することができ
る。

【００４８】図１５は一部の領域だけ高精度化する方法
の説明図であり，上記図４に示す本発明の第３の原理に
対応する。図１５において，Ａ．に示す各局所ρθ平面
について，ピーク抽出を行って，ピーク（直線を表す）
が存在する方位（θ３とする）を検出対象方位として設
定（記憶）する。この後，図４に示す局所ρθ平面の統
合処理を行うが，統合ρθ平面において，上記で設定さ
れた検出対象方位θ₃ を含む一部のθ領域（例えば，図
のθ１とθ２の間の領域）だけ，データ数を拡大する。
この様子を図１５のＢ．に示す。

【００４９】次に上記の各実施例において実行される，
統合処理に関わるρθデータを図１６により説明する。
図１６は統合処理時の演算の実施例である。この中で，
局所ρθデータはＨＣ₁ （ρ，θ^L ），統合ρθデータ
はＨＣ⁰ （ρ，θ^H ）で表す。

【００５０】は統合ρθデータに局所ρθデータを単
純に加算する。は統合ρθデータが予め設定された数
Ｃより大きい時のみ，局所ρθデータを加算する。

【００５１】は局所ρθデータが予め設定された数Ｃ
より大きい時のみ，局所ρθデータを加算する。局所
ρθデータと統合ρθデータの差の絶対値が，予め設定
された数Ｃより小さい時だけ，局所ρθデータを加算す
る。

【００５２】局所ρθデータがピークである時のみ，
局所ρθデータを加算する。統合ρθデータがピーク
である時のみ，局所ρθデータを加算する。上記〜
の何れかを組み合わせる。

【００５３】上記の各実施例において，上記の乃至
の何れかを用いて分解能を上げた場合の統合ρθ平面上
の各θに対応するデータを設定する。図１７は直線検出
装置の実施例の構成図である。

【００５４】図１７において，１０は画像入力部，１１
は画像分割部，１２はρθ変換部，１３は１次元フィル
タ部，１４は第１ピーク検出部，１５はρθ平面補正
部，１６はρθ平面統合部，１７は第２ピーク検出部，
１８はフレームメモリ，１９はアドレス制御部，２０は
キャッシュメモリ，２１はデータメモリである。

【００５５】この図１７の構成は，本発明の第３の原理
に対応する装置の実施例であるが，第１の原理及び第２
の原理に対応する実施例として一部を変更することによ
り構成することができる。

【００５６】画像入力部１０はカメラ等を含み，入力さ
れた画像をフレームメモリ１８に格納する。次に画像分
割部１１はフレームメモリ１８に格納された入力画像
を，予め決められた小領域の単位で切り出すことにより
分割を行う。実際には画像分割部１１の制御によりアド
レス制御部１９から小領域（局所画像）を取り出してキ
ャッシュメモリ２０に格納する。次にキャッシュメモリ
２０に格納された局所画像に対してρθ変換部１２にお
いて，従来と同様の方法（ρ，θについて画素の累算を
行う）により局所画像に対応する局所ρθ平面を生成す
る。生成された局所ρθ平面は，キャッシュメモリ２０
内の別の領域に格納する。次に１次元フィルタ部１３
は，キャッシュメモリ２０内の局所ρθ平面のデータに
対しフィルタ処理を行ってノイズを除去する。なお，こ
の１次元フィルタ部１３は画像入力部１０においてフィ
ルタと同様の前処理を施す場合には必要ない。このノイ
ズが除去された局所ρθ平面に対し第１ピーク検出部１
４により局所ρθ平面のピークが検出され，小領域内に
ある線分の位置と方位がそのピーク座標から求められ
る。なお，この場合の線分は局所画像に対する直線であ
り，局所領域内だけに存在する線分（短い線）も含まれ
る。

【００５７】一方，ρθ平面補正部１５では，第１ピー
ク検出部１４で求められたピークの方位に限定して，θ
方向のデータ数を内挿補間等により拡大（増大）し，細
かい間隔でのρθデータを得て，ρθ平面を補正する。
次にρθ平面統合部１６において，拡大されたデータを
含む局所ρθ平面を統合ρθ平面に統合する処理を行
う。この時，ρθ平面統合部１６は，ρ，θの中の特に
θについて，細かい分解能によりデータを増大させて統
合ρθ平面に変換を行い，データメモリ２１に統合ρθ
平面のデータが格納される。画像分割部１１〜ρθ平面
統合部１６は，それぞれ分割された各局所画像に対して
順次実行され，全ての局所画像に対応する局所ρθ平面
の統合が終了すると，データメモリ２１に新たに構成さ
れた統合ρθ平面上のピークを第２ピーク検出部１７で
抽出することで，それらの受容野にわたる直線の位置・
方位を正確に得ることができる。

【００５８】

【発明の効果】本発明によれば局所的なρθ平面を複数
集めて１つのρθ平面に統合する場合に，離散化した点
の方位が一致しない直線があってもデータ数（特に方位
θの数）を増やすことにより任意の方位の直線検出が可
能となる。これにより，直線検出精度を向上することが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理説明図であり，Ａ．は方位θのデ
ータ間隔を細かくした統合ρθ平面を表し，Ｂ．は入力
画像における直線方位の精度向上を示す図である。

【図２】本発明の第１の原理構成を示す図である。

【図３】本発明の第２の原理構成を示す図である。

【図４】本発明の第３の原理構成を示す図である。

【図５】実施例１の構成図である。

【図６】入力画像を分割した格子状配列の受容野の具体
例を示す図である。

【図７】実施例１による統合ρθ平面上での高精度化の
具体例を示す図である。

【図８】実施例２の構成図である。

【図９】実施例２による高精度化の例を示す図である。

【図１０】本発明の第１の原理による統合の他の具体例
を示す図である。

【図１１】第１の原理による他の構成例（その１）を示
す図である。

【図１２】第１の原理による他の構成例（その２）を示
す図である。

【図１３】サブピクセル処理方法を示す図である。

【図１４】サブピクセル処理を用いた統合処理の具体例
を示す図である。

【図１５】一部の領域だけ高精度化する方法の説明図で
ある。

【図１６】統合処理時の演算の実施例を示す図である。

【図１７】直線検出装置の実施例の構成図である。

【図１８】局所画像の直線の投影及びハフ変換によりρ
θ平面へ変換する説明図である。

【図１９】複数のρθ平面の統合の説明図である。

【図２０】ρ座標シフト量Δρの関係式の説明図であ
る。

【図２１】方位分解能による統合時の誤差の説明図であ
る。

【符号の説明】

θ１，θ２ 複数のピークとして分かれて現れた方位 Δθ 方位の分解能 Δθ’ 増大した方位の分解能 ， 方位θ１，θ２のピーク位置 新しい（真の）ピーク位置

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力画像を小領域に分割し，各小領域の
   局所画像をそれぞれ直線成分の位置ρと方位θで表す局
   所ρθ平面の画像に変換して，各局所ρθ平面を統合し
   て統合ρθ平面を生成し，統合ρθ平面からピークを検
   出することにより直線を検出する直線検出方法におい
   て，前記複数の局所ρθ平面を統合ρθ平面に統合する
   際に，統合ρθ平面データ数を方位θについて，元のデ
   ータより小さな間隔としてそれぞれに対してρθ値を求
   めてデータ数を増大した統合処理を行い，前記統合した
   ρθ平面からピーク値となった座標位置を抽出すること
   を特徴とする直線検出方法。
2. 【請求項２】 請求項１において，前記各局所ρθ平面
   の方位θについてデータ間隔を細かくして増大した各方
   位に対してサブピクセル処理によりρθ値を補間してデ
   ータ数を増大させ，前記データ数を増大させた各局所ρ
   θ平面を統合することを特徴とする直線検出方法。
3. 【請求項３】 請求項１または２において，前記元のρ
   θ平面上の一部の領域に限定してデータ間隔を細かくす
   る処理を行うことを特徴とする直線検出方法。
4. 【請求項４】 画像を小領域に分割する画像分割部，そ
   の局所画像を直線成分の位置ρと方位θで表す平面に変
   換する局所ρθ変換部，前記各局所ρθ平面を統合して
   統合ρθ平面を再構成するρθ平面統合部とを備える直
   線検出装置において，前記局所ρθ平面からピークを検
   出するピーク検出部と，前記ピーク検出部で検出したピ
   ーク座標に限定して前記局所ρθ平面のデータ数を増大
   して局所ρθ平面を補正するρθ平面補正部とを備え，
   前記ρθ平面統合部は，前記補正された各局所ρθ平面
   を直線を検出するための統合ρθ平面に統合することを
   特徴とする直線検出装置。