JPH11232435A - Picture processor - Google Patents
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- JPH11232435A JPH11232435A JP10036063A JP3606398A JPH11232435A JP H11232435 A JPH11232435 A JP H11232435A JP 10036063 A JP10036063 A JP 10036063A JP 3606398 A JP3606398 A JP 3606398A JP H11232435 A JPH11232435 A JP H11232435A
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- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は,画像処理装置に係
り,例えばレーザ光の照射により生じた輝点を含む撮像
画像から該輝点を抽出した出力画像を作成する画像処理
装置に関するものである。[0001] 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to an image processing apparatus, and more particularly to an image processing apparatus for generating an output image by extracting a bright point from a picked-up image including a bright point generated by laser light irradiation. .
【0002】[0002]
【従来の技術】例えば特願平7−221724号に記載
された荷役搬送車は,図5に示すように,コの字状のパ
レット51を通過する際,車体52からパレット51に
照射されたレーザ光53の散乱光をCCDカメラ54に
より撮像し,その撮像画像を基に車体52のパレット5
1に対する位置姿勢の計測を行う。上記レーザ光53の
パレット51上での散乱点は,画像上で他の部分よりも
輝度が突出した輝点となる。この輝点を基に計測制御が
行われる。また,上記のような例に限らず,LED等の
点状の光源や,所定色で色付けされたマークを対象物に
取り付けてCCDカメラ等で撮像し,点状光源や球によ
る輝点を認識することによって対象物の位置姿勢を計測
する装置もある。ただし,上記撮像画像には,レーザ光
の散乱光だけではなく,他の光源からの背景光が含まれ
るため,上記輝点を強調する画像処理を行い,撮像画像
から抽出する必要が生じる。輝点を抽出する最も単純な
方法は,所定の輝度しきい値によって画像を2値化する
方法である。即ち,入力画像においてしきい値より暗い
部分の輝度値が0に,明るい部分の輝度値が1となる2
値画像を作成し,その2値画像の輝度値1の部分を輝点
として認識する方法である。しかしながら,入力画像を
直接2値化する場合,輝点以外の背景部分の明るさが変
動したり,輝点よりも明るい部分がある場合,輝点を見
逃してしまったり,誤認識をする恐れがある。また,撮
像を行うCCDカメラ等に位置姿勢に使用するレーザ光
の波長のみを透過させるフィルタを取り付け,背景光の
影響を少なくすることも可能であるが,野外で直接日光
を受けるような場合等,背景光を十分に除去するのが困
難であったり,LEDや色付けされたマークのように単
色性の悪い対象に対して効果があまり得られない等の問
題がある。一方,輝点など輝度値の変化の急峻な部分を
抽出する方法として,2値化前の入力画像に対して空間
フィルタによる前処理を行うことが従来より知られてい
る。例えば入力画像の横,縦のどちらか一方または両方
の方向に,微分処理を行って輝度値が変化する部分を抽
出するのである。図6は単純な一次空間微分フィルタの
一例を示す図である。この空間微分フィルタのマスクは
3×3で,中心の画素が対象画素である。図6(a)に
示されるのが横方向のマスクの構成であり,図6(b)
に示されるのが縦方向のマスクの構成である。この空間
フィルタでは3個の隣接する微分値(差分値)を足し合
わせることにより雑音の影響が幾らか抑えられている。
上記一次空間微分フィルタは,例えば輝度値がステップ
状に変化する場合に有効であり,上記一次空間微分フィ
ルタにより強調された輝度値に対して所定のしきい値を
設定すれば,そのしきい値より大きいか否かに基づいて
輝度値の変化部分を抽出することができる。2. Description of the Related Art For example, as shown in FIG. 5, a cargo handling vehicle disclosed in Japanese Patent Application No. 7-221724 is irradiated from a vehicle body 52 onto a pallet 51 when passing through a U-shaped pallet 51. The scattered light of the laser light 53 is imaged by the CCD camera 54, and the pallet 5
1 is measured. The scattering point of the laser light 53 on the pallet 51 is a luminescent point whose luminance is more prominent than other parts on the image. Measurement control is performed based on the bright spot. In addition to the above example, a point light source such as an LED or a mark colored in a predetermined color is attached to an object and an image is taken with a CCD camera or the like, and the point light source or a bright point by a sphere is recognized. There is also a device that measures the position and orientation of the target object by performing the operation. However, since the captured image includes not only the scattered light of the laser light but also the background light from another light source, it is necessary to perform image processing for emphasizing the bright spot and extract the image from the captured image. The simplest method of extracting a bright point is a method of binarizing an image with a predetermined luminance threshold. That is, in the input image, the brightness value of a portion darker than the threshold value is 0, and the brightness value of a bright portion is 1
In this method, a value image is created, and a portion having a luminance value of 1 in the binary image is recognized as a bright point. However, when the input image is directly binarized, the brightness of the background portion other than the bright spot fluctuates, and if there is a brighter portion than the bright spot, the bright spot may be missed or erroneously recognized. is there. It is also possible to reduce the influence of background light by attaching a filter that transmits only the wavelength of the laser beam used for position and orientation to a CCD camera or the like that performs image capturing. In addition, there are problems that it is difficult to sufficiently remove the background light and that the effect is not obtained so much for an object having poor monochromaticity such as an LED or a colored mark. On the other hand, as a method of extracting a sharp change in luminance value such as a bright spot, it has been conventionally known to perform a pre-processing using a spatial filter on an input image before binarization. For example, a portion where the luminance value changes is extracted by performing a differentiation process in one or both of the horizontal and vertical directions of the input image. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a simple first-order spatial differential filter. The mask of this spatial differential filter is 3 × 3, and the central pixel is the target pixel. FIG. 6A shows the configuration of the mask in the horizontal direction, and FIG.
Shows the configuration of the mask in the vertical direction. In this spatial filter, the influence of noise is somewhat suppressed by adding three adjacent differential values (difference values).
The primary spatial differential filter is effective, for example, when the luminance value changes in a step-like manner. A portion where the luminance value changes can be extracted based on whether or not the luminance value is larger.
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら,空間フ
ィルタによる輝度値変化部抽出の手法を,上記輝点に基
づく位置姿勢計測の技術や輝点認識の技術に単に適用し
たとしても,上記微分処理では,輝点のみならず線状に
輝度値が変化するエッジ部も抽出されていまい,輝点の
みを抽出することができず,正確な位置姿勢の計測を行
うことはできない。本発明は,このような従来の技術に
おける課題を解決するために,画像処理装置を改良し,
輝度等の属性値が局所的に突出した部分のみを抽出する
処理を行う画像処理装置を提供することを目的とするも
のである。However, even if the technique of extracting a luminance value changing portion using a spatial filter is simply applied to the technique of measuring the position and orientation based on the bright spots and the technique of recognizing the bright spots, the above-described differential processing does not. In addition, not only the bright spot but also the edge portion where the luminance value changes linearly cannot be extracted, so that only the bright spot cannot be extracted, and accurate measurement of the position and orientation cannot be performed. The present invention has improved an image processing apparatus in order to solve such problems in the conventional technology,
It is an object of the present invention to provide an image processing apparatus that performs processing for extracting only a portion where an attribute value such as luminance locally protrudes.
【0004】[0004]
【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に記載の発明は,所定の属性値を有する複数
の画素からなる画像が入力される画像入力手段と,上記
画像入力手段によって入力された画像中のある対象画素
を囲む所定の画素群を選択する画素群選択手段と,上記
画素群選択手段により選択された画素群の上記属性値の
代表値を演算する代表値演算手段と,上記画素群の上記
属性値のばらつき度を演算するばらつき度演算手段と,
上記代表値演算手段により演算された上記代表値と上記
対象画素の属性値との偏差を演算する偏差演算手段と,
上記偏差演算手段により演算された偏差と上記ばらつき
度演算手段により演算されたばらつき度とに基づいて,
上記対象画素の属性値を変更する属性値変更手段とを具
備してなる画像処理装置として構成されている。また,
請求項2に記載の発明は,上記請求項1に記載の画像処
理装置において,上記属性値変更手段による属性値の変
更を上記画像の所定領域に含まれる各画素について行
い,局所的に上記属性値が突出した画素が抽出された出
力画像を作成してなることをその要旨とする。また,請
求項3に記載の発明は,上記請求項1又は2に記載の画
像処理装置において,上記画素群選択手段により選択さ
れた画素群が,上記対象画素から所定の間隔だけ離れた
円環状の画素群であることをその要旨とする。また,請
求項4に記載の発明は,上記請求項1〜3のいずれか1
項に記載の画像処理装置において,上記属性値が各画素
の輝度値であることをその要旨とする。According to one aspect of the present invention, there is provided an image input means for inputting an image composed of a plurality of pixels having a predetermined attribute value. Group selecting means for selecting a predetermined pixel group surrounding a certain target pixel in the image input by the above, and representative value calculating means for calculating a representative value of the attribute value of the pixel group selected by the pixel group selecting means A variation calculating means for calculating the variation of the attribute value of the pixel group;
Deviation calculating means for calculating a deviation between the representative value calculated by the representative value calculating means and the attribute value of the target pixel;
On the basis of the deviation calculated by the deviation calculating means and the variation calculated by the variation calculating means,
The image processing apparatus includes an attribute value changing unit that changes the attribute value of the target pixel. Also,
According to a second aspect of the present invention, in the image processing apparatus according to the first aspect, the attribute value is changed by the attribute value changing means for each pixel included in a predetermined area of the image, and the attribute value is locally changed. The gist of the present invention is to create an output image in which pixels having a prominent value are extracted. According to a third aspect of the present invention, in the image processing apparatus according to the first or second aspect, the pixel group selected by the pixel group selecting means is formed in an annular shape separated by a predetermined distance from the target pixel. The gist is that it is a pixel group of. Further, the invention according to claim 4 is the invention according to any one of claims 1 to 3 above.
In the image processing device described in the paragraph, the gist is that the attribute value is a luminance value of each pixel.
【0005】また,請求項5に記載の発明は,上記請求
項4に記載の画像処理装置において,上記代表値が上記
画素群に含まれる各画素の輝度値の平均値であることを
その要旨とする。また,請求項6に記載の発明は,上記
請求項4又は5に記載の画像処理装置において,上記ば
らつき度が上記画素群に含まれる各画素の輝度値の分散
値であることをその要旨とする。また,請求項7に記載
の発明は,上記請求項1〜6のいずれか1項に記載の画
像処理装置において,上記画素群選択手段が,ある対象
画素について少なくとも2つの異なる画素群を選択し,
上記代表値演算手段による代表値の演算と,上記ばらつ
き度演算手段によるばらつき度の演算とが,それぞれ異
なる画素群に対して行われてなることをその要旨とす
る。また,請求項8に記載の発明は,上記請求項1〜7
のいずれか1項に記載の画像処理装置において,上記属
性値変更手段が,上記偏差演算手段により演算された偏
差に比例し,上記ばらつき度演算手段により演算された
ばらつき度に所定の値を加算した値に反比例して上記対
象画素の属性値を変更してなることをその要旨とする。
また,請求項9に記載の発明は,上記請求項1〜8のい
ずれか1項に記載の画像処理装置において,上記画像入
力手段により入力される画像が,搬送台車が障害物を識
別するために該障害物に照射したレーザ光の散乱光を撮
像したものであることをその要旨とする。上記請求項1
〜9のいずれか1項に記載の画像処理装置では,対象画
素と対象画素を囲む画素群の属性値とを比較することに
より,輝点等の属性値が局所的に突出した画素を強調す
る出力画像を作成することができ,後段で2値化処理等
を施すことにより容易に輝点を検出することが可能とな
る。従って,上記画像処理装置を搬送台車に用いた場合
には,良好な位置姿勢計測が可能となる。According to a fifth aspect of the present invention, in the image processing apparatus according to the fourth aspect, the representative value is an average value of luminance values of pixels included in the pixel group. And According to a sixth aspect of the present invention, in the image processing apparatus according to the fourth or fifth aspect, the degree of variation is a variance value of a luminance value of each pixel included in the pixel group. I do. According to a seventh aspect of the present invention, in the image processing apparatus according to any one of the first to sixth aspects, the pixel group selecting means selects at least two different pixel groups for a certain target pixel. ,
The gist is that the calculation of the representative value by the representative value calculating means and the calculation of the variation degree by the variation degree calculating means are performed for different pixel groups. The invention described in claim 8 is the same as that in claims 1 to 7 above.
In the image processing apparatus according to any one of the above, the attribute value change means is proportional to the deviation calculated by the deviation calculation means, and adds a predetermined value to the variation calculated by the variation calculation means. The gist is that the attribute value of the target pixel is changed in inverse proportion to the calculated value.
According to a ninth aspect of the present invention, in the image processing apparatus according to any one of the first to eighth aspects, the image input by the image input means is provided so that the transport vehicle identifies an obstacle. The gist is that the scattered light of the laser light applied to the obstacle is imaged. Claim 1
In the image processing device according to any one of the above items 9 to 9, by comparing the target pixel with the attribute value of a pixel group surrounding the target pixel, a pixel having a locally prominent attribute value such as a bright spot is emphasized. An output image can be created, and a bright point can be easily detected by performing a binarization process or the like at a later stage. Therefore, when the image processing device is used for a carrier, favorable position and orientation measurement can be performed.
【0006】[0006]
【発明の実施の形態】以下,添付図面を参照して,本発
明の実施の形態につき説明し,本発明の理解に供する。
尚,以下の実施の形態は,本発明の具体的な一例であっ
て,本発明の技術的範囲を限定する性格のものではな
い。図1は,本発明の一実施の形態に係る画像処理装置
の概略構成を示す機能ブロック図である。図1に示すよ
うに,本発明の一実施の形態に係る画像処理装置は,輝
度値等の属性値を有する複数の画素からなる画像が入力
される例えばCCDカメラ1aと入力画像を記憶するた
めの入力画像メモリ1bとを有する画像入力手段1と,
上記画像入力手段1によって入力された画像中のある対
象画素を囲む所定の画素群を選択する画素群選択手段2
と,上記画素群選択手段2により選択された画素群の上
記属性値の平均値を演算する平均値演算手段(代表値演
算手段に相当)3と,上記画素群の上記属性値の分散値
を演算する分散値演算手段(ばらつき度演算手段に相
当)4と,上記平均値演算手段3により演算された上記
平均値と上記対象画素の属性値との偏差を演算する偏差
演算手段5と,上記偏差演算手段5により演算された偏
差と上記分散値演算手段4により演算された分散値とに
基づいて,上記対象画素の属性値を変更する属性値変更
手段6とを具備し,上記属性値変更手段6による属性値
の変更を上記画像の所定領域に含まれる各画素について
行って出力画像メモリ7に出力し,例えば輝点等,局所
的に上記属性値が突出した画素が抽出された出力画像を
作成する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings to provide an understanding of the present invention.
The following embodiment is a specific example of the present invention and does not limit the technical scope of the present invention. FIG. 1 is a functional block diagram illustrating a schematic configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention stores, for example, a CCD camera 1a to which an image composed of a plurality of pixels having attribute values such as luminance values is input and an input image. Image input means 1 having an input image memory 1b of
A pixel group selecting unit 2 for selecting a predetermined pixel group surrounding a certain target pixel in the image input by the image input unit 1
A mean value calculating means (corresponding to a representative value calculating means) 3 for calculating an average value of the attribute values of the pixel group selected by the pixel group selecting means 2, and a variance value of the attribute value of the pixel group. A variance value calculating means (corresponding to a variation degree calculating means) 4 for calculating; a deviation calculating means 5 for calculating a deviation between the average value calculated by the average value calculating means 3 and the attribute value of the target pixel; An attribute value changing means for changing the attribute value of the target pixel based on the deviation calculated by the deviation calculating means and the variance value calculated by the variance value calculating means; The attribute value is changed by the means 6 for each pixel included in a predetermined area of the image and output to the output image memory 7, and the output image from which the pixel whose attribute value locally protrudes, such as a bright spot, is extracted. Create
【0007】以下,上記画像処理装置による輝点抽出処
理の詳細について説明する。図2及び図3(a)は上記
画像処理装置により処理される入力画像の例を示す図で
ある。また,図3(b)は上記画像処理装置によって処
理された出力画像の例を示す図である。上記画像処理装
置において,CCDカメラ1aによって撮像された入力
画像は,入力画像メモリ1bに記憶される。上記入力画
像は,例えば搬送台車が障害物を識別するために該障害
物に照射したレーザ光の散乱光を撮像したものである。
この入力画像は,図2及び図3(a)に示すように画素
が複数矩形状に配列される。図3(b)の格子内に示す
数字は,各画像の属性値を表す。この属性値は例えば輝
度値である。また,図3(a)中のTで表される画素が
輝点の中心に対応する。この画素Tは,画像処理が施さ
れる前,画素Dと同じ属性値129を有している。上記
入力画像は,各画素毎に入力画像メモリ1bのメモリ空
間に記憶される。図2では,例えば入力画像メモリ1b
の行数がH,列数がW,入力画像メモリ1b中のi行j
列目の画素がP(i,j)〔1≦i≦H,1≦j≦W〕
で表される。上記画像処理装置では,入力画像メモリ1
bに記憶された画像のうち,例えばE≦i≦H−E,E
≦j≦W−E(Eは定数)となる所定領域にある画素そ
れぞれについて以下の処理を行う。まず,対象となる画
素P(i,j)が選択され,画素群選択手段2により,
この対象画素P(i,j)から所定の間隔だけ離れた円
環状の画素群が選択される。図2において,画素群選択
手段2により選択された画素群は斜線で示される複数の
画素である。上記所定の間隔は,例えば検出しようとす
る輝点の概略半径を基に設定される。図2の例では,こ
の間隔は画素を単位として4に設定されている。また,
定数Eは,画像の周辺部の画素を処理する場合に,画素
群が指定領域からはみ出ない様に画像処理の範囲を制限
するために設けられ,上記間隔よりも大きな値が設定さ
れる(図2の例では画素を単位として5である)。尚,
周辺部の画素(0≦i≦E,H−E≦i≦H,0≦j<
E,W−E<j≦Wにある画素)については入力画像に
おいても出力画像においてもその属性値が0に設定され
る。平均値演算手段3では,画素群選択手段2により選
択された画素群の属性値の平均値Icが演算される。画
素群の各画素の属性値をI1 ,I2 ,…,In (nは画
素群の画素数)とすると,平均値Icは,Hereinafter, the details of the bright spot extraction processing by the image processing apparatus will be described. FIG. 2 and FIG. 3A are diagrams illustrating examples of an input image processed by the image processing apparatus. FIG. 3B is a diagram showing an example of an output image processed by the image processing apparatus. In the above image processing apparatus, an input image taken by the CCD camera 1a is stored in an input image memory 1b. The input image is obtained by, for example, capturing an image of scattered light of a laser beam applied to the obstacle by the carrier to identify the obstacle.
In this input image, a plurality of pixels are arranged in a rectangular shape as shown in FIGS. 2 and 3A. The numbers shown in the grid in FIG. 3B represent the attribute values of each image. This attribute value is, for example, a luminance value. Further, the pixel represented by T in FIG. 3A corresponds to the center of the luminescent spot. This pixel T has the same attribute value 129 as the pixel D before image processing is performed. The input image is stored in the memory space of the input image memory 1b for each pixel. In FIG. 2, for example, the input image memory 1b
Has a row number of H, a column number of W, and an i row j in the input image memory 1b.
The pixel in the column is P (i, j) [1 ≦ i ≦ H, 1 ≦ j ≦ W]
It is represented by In the image processing apparatus, the input image memory 1
b, for example, E ≦ i ≦ HE, E
The following processing is performed for each pixel in a predetermined area where ≦ j ≦ WE (E is a constant). First, a target pixel P (i, j) is selected, and the pixel group selecting unit 2
An annular pixel group separated by a predetermined interval from the target pixel P (i, j) is selected. In FIG. 2, the pixel group selected by the pixel group selecting means 2 is a plurality of pixels indicated by oblique lines. The predetermined interval is set based on, for example, the approximate radius of the luminescent spot to be detected. In the example of FIG. 2, this interval is set to 4 in units of pixels. Also,
The constant E is provided to limit the range of image processing so that a pixel group does not protrude from a specified area when processing pixels at the periphery of an image, and is set to a value larger than the above-described interval (see FIG. In the example of 2, it is 5 in units of pixels). still,
Peripheral pixels (0 ≦ i ≦ E, HE ≦ i ≦ H, 0 ≦ j <
E, WE <pixels with j <W), the attribute value of which is set to 0 in both the input image and the output image. The average value calculating means 3 calculates the average value Ic of the attribute values of the pixel group selected by the pixel group selecting means 2. I 1 the attribute value of each pixel of the pixel group, I 2, ..., When I n (n is the number of pixels of the pixel group), the average value Ic is
【数1】 である。一方,分散値演算手段4では,画素群選択手段
2により選択された画素群の属性値の分散値Scが演算
される。分散値Scは,(Equation 1) It is. On the other hand, the variance calculating unit 4 calculates the variance Sc of the attribute value of the pixel group selected by the pixel group selecting unit 2. The variance Sc is
【数2】 である。平均値演算手段3により演算された画素群の平
均値Icは,偏差演算手段5に供給され,偏差演算手段
5において,対象画素P(i,j)の属性値I(i,
j)と画素群の平均値との偏差Is=I(i,j)−I
cが演算される。そして,属性値変更手段6では,対象
画素P(i,j)の出力画像における属性値I’(i,
j)が下式に従って演算される。ただし,演算した属性
値I’(i,j)が負となった場合には,その画素の出
力画像における属性値は0に変更される。 I’(i,j)=k1 (I(i,j)−Ic)/(Sc
+k2 ) ここで,k1 ,k2 は所定の定数であり,k1 がゲイ
ン,k2 がオフセットに相当する。(Equation 2) It is. The average value Ic of the pixel group calculated by the average value calculating means 3 is supplied to the deviation calculating means 5, where the attribute value I (i, j) of the target pixel P (i, j) is provided.
j) and the deviation Is = I (i, j) −I between the average value of the pixel group
c is calculated. Then, in the attribute value changing means 6, the attribute value I ′ (i, i, j) in the output image of the target pixel P (i, j)
j) is calculated according to the following equation. However, when the calculated attribute value I ′ (i, j) becomes negative, the attribute value of the pixel in the output image is changed to 0. I ′ (i, j) = k 1 (I (i, j) −Ic) / (Sc
+ K 2 ) Here, k 1 and k 2 are predetermined constants, where k 1 corresponds to a gain and k 2 corresponds to an offset.
【0008】これらの処理が上記所定領域に含まれる各
画素について繰り返され,出力画像メモリ7に属性値
I’(i,j)を有する出力画像が記憶される。上記出
力画像,画像中で局所的に属性値が突出する輝点等が抽
出された画像となる。画像中の輝点は,その近傍の背景
部分よりも輝度値の大きなピークとなる。従って,対象
画素P(i,j)が輝点の中心Tであった場合,偏差I
sは正の大きな値となるため,出力画像における属性値
I’(i,j)も大きな値となる。一方,輝点以外の輝
度値が一様に近い画素では偏差Isは小さな値となり出
力画像における属性値I’(i,j)も小さな値とな
る。また,画像のエッジ部分のように線状に輝度値が変
化している部分では,偏差Isは比較的大きくなるが,
分散値Scも大きくなるため,出力画像における属性値
I’(i,j)は大きな値とならない。このため,出力
画像では,輝点に相当する部分のみが大きな属性値を有
し,後段で2値化処理等を施すことにより容易に輝点を
検出することが可能となる。例えば図3(b)は,図3
(a)に示した入力画像の各画素に対して上記処理を繰
り返すことによって得られた出力画像メモリ7に記憶さ
れている出力画像である。この出力画像内に示される数
字は,図3(a)の場合と同様,各画素の属性値であ
る。出力画像である図3(b)では,輝点の中心T及び
その付近の画素だけが属性値が大きく,周辺の属性値は
小さくなっていることが理解される。このように,本発
明の一実施の形態に係る画像処理装置によれば,輝点付
近の画素だけを抽出した出力画像を作成することがで
き,後段で2値化処理等を施すことにより輝点の抽出を
容易に行うことが可能となる。従って,これを荷役搬送
台車に用いた場合には,精度の良い位置姿勢計測が可能
となる。These processes are repeated for each pixel included in the predetermined area, and an output image having the attribute value I ′ (i, j) is stored in the output image memory 7. The output image is an image in which a luminescent spot or the like whose attribute value protrudes locally in the image is extracted. The bright spot in the image becomes a peak having a larger luminance value than the background portion in the vicinity. Therefore, if the target pixel P (i, j) is the center T of the bright spot, the deviation I
Since s has a large positive value, the attribute value I ′ (i, j) in the output image also has a large value. On the other hand, the deviation Is is small in the pixels other than the bright spots whose luminance values are close to uniform, and the attribute value I ′ (i, j) in the output image is also small. In a portion where the luminance value changes linearly, such as an edge portion of an image, the deviation Is becomes relatively large.
Since the variance value Sc also increases, the attribute value I ′ (i, j) in the output image does not become a large value. For this reason, in the output image, only a portion corresponding to a bright point has a large attribute value, and a bright point can be easily detected by performing a binarization process or the like in a subsequent stage. For example, FIG.
This is an output image stored in the output image memory 7 obtained by repeating the above processing for each pixel of the input image shown in FIG. The numbers shown in this output image are the attribute values of each pixel, as in the case of FIG. In FIG. 3B, which is the output image, it is understood that only the pixel at and near the center T of the bright spot has a large attribute value and the peripheral attribute value is small. As described above, according to the image processing apparatus according to the embodiment of the present invention, it is possible to create an output image in which only the pixels near the luminescent spot are extracted, and perform the luminescent processing by performing a binarization process or the like in the subsequent stage. Points can be easily extracted. Therefore, when this is used for a cargo handling carriage, accurate position and orientation measurement can be performed.
【0009】[0009]
【実施例】上記実施の形態では,同じ画素群について平
均値及び分散値の演算を行ったが,画素群選択手段2に
よってある対象画素について少なくとも2つの異なる画
素群を選択し,平均値演算手段3による代表値の演算
と,分散値演算手段4による分散値の演算とを,それぞ
れ異なる画素群に対して行うようにしてもよい。一定の
検出精度を保つために必要とされる最低の画素の数は,
平均値と分散値とで異なる。従って,異なる画素群につ
いて演算を行うことにより選択する画素の数を全体的に
減少させることができるから,後段の属性値演算処理を
軽減することができる。例えば図2に示した画素群に対
して,一部の画素を共有する図4に示すような画素群を
選択すればよい。このような画像処理装置も本発明にお
ける画像処理装置の一例である。また,上記実施の形態
では,属性値が輝度である場合について説明したが,他
の物理量や情報を属性値として表した画像についても本
発明を適用し,その値が局所的に突出した画素を抽出す
ることも可能である。このような画像処理装置も本発明
における画像処理装置の一例である。また,上記実施の
形態では,画素群について平均値,分散値を演算するこ
とにより抽出処理を行ったが,これに限らず平均値の代
わりにメディアン等の代表値や,分散値の代わりに最大
値と最小値の差等のばらつき度を演算するようにしても
よい。このような画像処理装置も本発明における画像処
理装置の一例である。In the above embodiment, the average value and the variance are calculated for the same pixel group. However, at least two different pixel groups are selected for a certain target pixel by the pixel group selection means 2 and the average value calculation means is selected. 3 and the variance calculation by the variance calculator 4 may be performed on different pixel groups. The minimum number of pixels required to maintain a certain detection accuracy is
The average value and the variance value are different. Accordingly, the number of pixels to be selected can be reduced as a whole by performing calculations on different pixel groups, so that the subsequent attribute value calculation processing can be reduced. For example, a pixel group shown in FIG. 4 that shares some pixels may be selected for the pixel group shown in FIG. Such an image processing device is also an example of the image processing device in the present invention. In the above embodiment, the case where the attribute value is luminance has been described. However, the present invention is also applied to an image in which another physical quantity or information is represented as an attribute value, and a pixel whose value locally protrudes is determined. It is also possible to extract. Such an image processing device is also an example of the image processing device in the present invention. Further, in the above embodiment, the extraction processing is performed by calculating the average value and the variance value for the pixel group. However, the present invention is not limited to this, and instead of the average value, a representative value such as a median or the maximum value is used instead of the variance value. The degree of variation such as the difference between the value and the minimum value may be calculated. Such an image processing device is also an example of the image processing device in the present invention.
【0010】[0010]
【発明の効果】上記のように請求項1〜9のいずれか1
項に記載の画像処理装置によれば,対象画素と対象画素
を囲む画素群の属性値とを比較することにより,輝点等
の属性値が局所的に突出した画素を強調する出力画像を
作成することができ,後段で2値化処理等を施すことに
より容易に輝点を検出することが可能となる。従って,
上記画像処理装置を搬送台車に用いた場合には,良好な
位置姿勢計測が可能となる。As described above, any one of claims 1 to 9 can be used.
According to the image processing device described in the section, by comparing the attribute value of the pixel group surrounding the target pixel with the target pixel, an output image that emphasizes a pixel having a locally prominent attribute value such as a bright spot is created. It is possible to easily detect a bright spot by performing a binarization process or the like in a later stage. Therefore,
When the image processing device is used for a carrier, favorable position and orientation measurement can be performed.
【図1】 本発明の一実施の形態に係る画像処理装置の
概略構成を示す図。FIG. 1 is a diagram showing a schematic configuration of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
【図2】 入力画像の一例を示す図。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of an input image.
【図3】 入力画像と,該入力画像から輝点を抽出した
出力画像の例を示す図。FIG. 3 is a diagram showing an example of an input image and an output image obtained by extracting bright points from the input image.
【図4】 画素群を説明するための図。FIG. 4 is a diagram illustrating a pixel group.
【図5】 荷役搬送台車を説明するための図。FIG. 5 is a view for explaining a cargo handling carriage.
【図6】 従来の輝点抽出方法を説明するための図。FIG. 6 is a view for explaining a conventional bright spot extraction method.
1…画像入力手段 2…画素選択手段 3…平均値演算手段(代表値演算手段) 4…分散値演算手段(ばらつき度演算手段) 5…偏差演算手段 6…属性値変更手段 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Image input means 2 ... Pixel selection means 3 ... Average value calculation means (representative value calculation means) 4 ... Dispersion value calculation means (variation degree calculation means) 5 ... Deviation calculation means 6 ... Attribute value change means
Claims (9)
る画像が入力される画像入力手段と,上記画像入力手段
によって入力された画像中のある対象画素を囲む所定の
画素群を選択する画素群選択手段と,上記画素群選択手
段により選択された画素群の上記属性値の代表値を演算
する代表値演算手段と,上記画素群の上記属性値のばら
つき度を演算するばらつき度演算手段と,上記代表値演
算手段により演算された上記代表値と上記対象画素の属
性値との偏差を演算する偏差演算手段と,上記偏差演算
手段により演算された偏差と上記ばらつき度演算手段に
より演算されたばらつき度とに基づいて,上記対象画素
の属性値を変更する属性値変更手段とを具備してなる画
像処理装置。1. An image input unit to which an image composed of a plurality of pixels having a predetermined attribute value is input, and a pixel for selecting a predetermined pixel group surrounding a certain target pixel in the image input by the image input unit Group selecting means, representative value calculating means for calculating a representative value of the attribute value of the pixel group selected by the pixel group selecting means, and dispersion degree calculating means for calculating the degree of dispersion of the attribute value of the pixel group; A deviation calculating means for calculating a deviation between the representative value calculated by the representative value calculating means and the attribute value of the target pixel; and a deviation calculated by the deviation calculating means and calculated by the variation degree calculating means. An image processing apparatus comprising: an attribute value changing unit that changes an attribute value of the target pixel based on the degree of variation.
を上記画像の所定領域に含まれる各画素について行い,
局所的に上記属性値が突出した画素が抽出された出力画
像を作成してなる請求項1に記載の画像処理装置。2. The method according to claim 1, wherein the attribute value is changed by the attribute value changing means for each pixel included in a predetermined area of the image.
The image processing apparatus according to claim 1, wherein an output image in which pixels in which the attribute values protrude locally are extracted is created.
素群が,上記対象画素から所定の間隔だけ離れた円環状
の画素群である請求項1又は2に記載の画像処理装置。3. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the pixel group selected by the pixel group selecting means is an annular pixel group separated by a predetermined distance from the target pixel.
項1〜3のいずれか1項に記載の画像処理装置。4. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the attribute value is a luminance value of each pixel.
素の輝度値の平均値である請求項4に記載の画像処理装
置。5. The image processing apparatus according to claim 4, wherein the representative value is an average value of luminance values of each pixel included in the pixel group.
各画素の輝度値の分散値である請求項4又は5に記載の
画像処理装置。6. The image processing apparatus according to claim 4, wherein the degree of variation is a variance value of a luminance value of each pixel included in the pixel group.
ついて少なくとも2つの異なる画素群を選択し,上記代
表値演算手段による代表値の演算と,上記ばらつき度演
算手段によるばらつき度の演算とが,それぞれ異なる画
素群に対して行われてなる請求項1〜6のいずれか1項
に記載の画像処理装置。7. The pixel group selecting means selects at least two different pixel groups for a certain target pixel, and the calculation of the representative value by the representative value calculating means and the calculation of the variation degree by the variation degree calculating means are performed. 7. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing is performed on different pixel groups.
段により演算された偏差に比例し,上記ばらつき度演算
手段により演算されたばらつき度に所定の値を加算した
値に反比例して上記対象画素の属性値を変更してなる請
求項1〜7のいずれか1項に記載の画像処理装置。8. The method according to claim 1, wherein the attribute value changing means is proportional to the deviation calculated by the deviation calculating means and inversely proportional to a value obtained by adding a predetermined value to the variation calculated by the variation calculating means. The image processing apparatus according to claim 1, wherein an attribute value of a pixel is changed.
が,搬送台車が障害物を識別するために該障害物に照射
したレーザ光の散乱光を撮像したものである請求項1〜
8のいずれか1項に記載の画像処理装置。9. The image input by the image input means is obtained by capturing an image of scattered light of a laser beam applied to an obstacle by the carrier to identify the obstacle.
9. The image processing device according to any one of items 8.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP10036063A JPH11232435A (en) | 1998-02-18 | 1998-02-18 | Picture processor |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP10036063A JPH11232435A (en) | 1998-02-18 | 1998-02-18 | Picture processor |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH11232435A true JPH11232435A (en) | 1999-08-27 |
Family
ID=12459272
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP10036063A Pending JPH11232435A (en) | 1998-02-18 | 1998-02-18 | Picture processor |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH11232435A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120026553A1 (en) * | 2010-07-29 | 2012-02-02 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image processing device |
-
1998
- 1998-02-18 JP JP10036063A patent/JPH11232435A/en active Pending
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20120026553A1 (en) * | 2010-07-29 | 2012-02-02 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image processing device |
JP2012048705A (en) * | 2010-07-29 | 2012-03-08 | Brother Ind Ltd | Image processing apparatus, printer, and program |
US8559059B2 (en) | 2010-07-29 | 2013-10-15 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image processing device superimposing supplemental image to encompass area of original based on luminance difference between nearby pixels |
US8760723B2 (en) | 2010-07-29 | 2014-06-24 | Brother Kogyo Kabushiki Kaisha | Image processing device superimposing supplemental image on original image |
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