JPS61131183A

JPS61131183A - 画像処理方式

Info

Publication number: JPS61131183A
Application number: JP25352484A
Authority: JP
Inventors: Koichi Ejiri; 公一江尻
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1984-11-30
Filing date: 1984-11-30
Publication date: 1986-06-18

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】〔技術分野〕本発明は、ハフ変換を利用して画像中の直線要素の抽出
や図形の判別などを行う画像処理方式に関する。

〔従来技術〕

画像中の直線要素の抽出（直線性判定）などを行う場合
に、従来からハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換がよく利用されて
きた。これについて具体的に説明する。

第３図に示すように１画像上の画素Ｉ　　（Ｘ、Ｙ）か
ら角度θの直線に垂線を下ろし、それを第４図のＯ軸お
よびρ軸にそれぞれ投影する。同様の操作をθを変化さ
せて返すと、第２図に示す画像に対して第４図のような
ハフ変換画像が得られる。

第４図に点で示した部分にピークが存在し、そのピーク
の座標値（θ４．ρ、）が第２図の直線要素ｉ　　（＝
１．２．・・・、２４）に相当する。このようなハフ変
換結果から直線性の判定ないし直線要素の抽出を行うこ
とができる。

しかし、（θ２．ρｉ）が直線成分ｉ上のどの点に存在
するかは不明である６したがって、第２図の画像をハフ
変換した場合、第４図に示すように１つのピークに複数
の直線要素（各ピークの近傍に示したｉ）が重なって表
示されることになる。

ハフ変換を利用して直線成分を抽出するには、１つのピ
ークに重なった直線成分を分離する必要がある。従来、
そのような分離のために、再び（Ｘ。

Ｙ）座標上で分離判定を行っているが、二次元平面上を
直線成分ｉの方向にサーチしなければならず、その操作
が複雑で、また結果は必ずしもよくないという問題があ
った。

〔目　的〕

本発明は、ハフ変換を利用した画像処理方法における前
述のような問題点を解決することにある。

〔構　成〕

本発明は、ハフ変換を利用して画像中の直線線分の抽出
や図形の判定を行う画像処理方法において、ハフ変換に
先立って１画像中の連結した図形要素を分離し１分離し
た個々の図形要素を別々にハフ変換することにより、前
述したようなハフ変換画像上のピークの重なりを大幅に
減少させ、前述のような面倒で不確実な分離操作を行う
ことなく、ハフ変換を利用して、直線要素の抽出、ｎ角
形や円の判別を確実に行うものである。

以下１図面を参照し本発明の実施例について説明する。

実施例１第１図は本実施例に係る装置のブロック図である。この
図において、３１はスキャナーなどにより画素分解され
て読み取られた画像データが格納されるメモリである。

連結性判定部３２において。

メモリ３１内の画像を走査しながら、画像から連結した
図形要素を分離し、それぞれに固有のｉＤ番号（識別番
号）を付惨し、ｉＤ番号別に連結図形要素のデータをメ
モリ３３に格納する。

このような連結図形要素の分離の方法は種々知られてい
る。例えば、特開昭５７−１３７９７１号の「画像領域
抽出方法」に開示されているように、２値化画像の連結
画素領域を抽出し、連結画素領域をその大きさおよび他
の連結画素領域との距離を考慮してさらに大きな領域に
統合し、統合領域を含む領域を連結図形要素として抽出
する方法を採用できる。

このような処理により、例えば第２図の画像からは、第
５図の（ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示すような　　　　　
１連結図形要素などが分離抽出される。

ハフ変換部３５は、メモリ３３に格納されている個々の
連結図形要素の画像を別々にハフ変換し。

変換画像のデータをｉＤ番号別にメモリ３６に格納する
。ハフ変換の具体的な処理手順は従来と同様でよい。

第５図の（ａ）、（ｂ）、（ｃ）の各連結図゛形要素の
変換画像は、それぞれ第６図の（ａ）、（ｂ）。

（ｃ）に示すようになる（等高線表示になっている）。

この例かられかるように、連結図形要素を分離し、それ
ぞれ毎にハフ変換するため、変換後のピークの重なりを
皆無または非常に少なくできる。したがって、従来のよ
うなピークの重なりの分離操作を行わずに１判定部３４
において、変換画像から個々の線分の直線性判定ないし
個々の直線要素の抽出を容易に行うことができる。

なお、連結性判定部３２．ハフ変換部３５および判定部
３４は、必ずしも個別のハードウェアにしなくてもよく
１例えば共通の汎用プロセッサとすることもできる。ま
た、メモリ３１，３３．３６も共通のハードウェアとし
て構成してもよい。

実施例２本実施例は、ハフ変換を利用して角形の辺数（角数）を
効率的に判別する目的に適用される。　゛例えば正６角
形をハフ変換すると、第８図に示すような変換画像が得
られる。そのピークの個数は図形の辺の数に相当する（
正６角形では図示のようにピークは６個となる）。ピー
クの近傍の体積（面積と高さの積）は辺の長さに相当す
る。したがって、変換画像から図形の辺数（および辺長
）を知り１図形を判別できる。しかし、直接的にピーク
を探したり、ピーク近傍の体積を求める処理は時間がか
かる。

そこで本実施例では、変換画像をθ、ρ軸（一般的には
複数の軸）に投影したヒストグラムＨθ。

ト■ρを求め、その中でピーク数の最も多い方のヒスト
グラムのピーク数、つまりヒストグラムの最大ピーク数
を辺数として検出する。このようなｎ角形判別は、ピー
クの重なりがあると不都合であるから１本実施例におい
ても、ハフ変換に先立って連結図形要素を分離し１個々
の連結図形要素別にハフ変換を行う。

第７図は本実施例に係る装置のブロック図である。この
図において、４１はスキャナーなどにより画素分解され
て読み取られた画像データが格納されるメモリである。

連結性判定部４２において、メモリ４１内の画像を走査
しながら１画像から連結図形要素を分離し、それぞれに
固有のｉＤ番号（識別番号）を付与し、ｉＤ番号別に連
結図形要素の画像データをメモリ４３に格納する。この
ような連結図形要素の分離の方法は前述した通りである
。ハフ変換部４４は、メモリ４３に格納されている個々
の連結図形要素の画像を別々にハフ変換し、変換画像の
データをｉＤ番号別にメモリ４５に格納する。ここまで
は実施例Ｉと全く同様である。

ヒストグラム作成部４６は１個々の連結図形要素の変換
画像を、θ軸とρ軸にそれぞれ投影してヒストグラムＨ
θ、Ｈρを作成し、それをｉＤ番号別にメモリ４７に格
納する。ただし、一般的には投影軸は任意に選ぶことが
でき、また軸数を３以上に選んでもよい。

判定部４８はｉＤ番号別に、そのヒストグラムＨｆ７．
Ｈρそれぞれのピーク数をカウントし、その最大値ｎ（
辺数）から、その連結図形要素をｎ角形と判別する。

なお、メモリ４１，４３，４５．４７は共通のハードウ
ェアとして構成してもよく、また各処理部のすべてまた
は一部を共通の汎用プロセッサによって実現することも
可能である。

実施例３本実施例は１円の判別に適用される。

０の範囲を−π／２〜＋π／２とすると１円図形のハフ
変換はθ−ρ平面内にまんべんなく（θに関して）分布
する。この場合１円周上の画素は。

０の分割数（Ｎｏとおく）だけ同一点が座標変換される
。第１０図に示すように、θ軸に投影したヒストグラム
Ｈθを作り、Ｈθの総和（Ｈθとθ軸との間の面積）を
Ｓとする。同様に、θ、〜θ２の間（Ｈｉｌｌがある値
以上のθの範囲）のρ軸へ投影　　　　　　　１したヒ
スＩ・グラムＨρを求める（１θ、−０２１くΔ）、こ
のヒストグラムの２つのピークの距離りは円の直径に相
当する。

しかして２次の３つの条件をすべて満たした場合、その
対象図形を円と判定してよい。

ｆ、ＤＨ（？の値はθが変化してもほぼ一定である（分
散が小さい）。

（［Ｆ］　Ｈρには２つのピークがある（ピーク間距離
をＤとする）。

（■　π・Ｄ−Ｎθ←Ｓ第９図は本実施例に係る装置のブロック図である。この
図において、５１はスキャナーなどにより画素分解され
て読み取られた画像データが格納されるメモリである。

本実施例においても、連結図形要素を予め分離しておく
必要があるので、連結性判定部５２において、メモリ５
１内の画像を走査しながら、画像から連結図形要素を分
離し。

それぞれに固有のｉＤ番号（識別番号）を付与し、ｉＤ
番号別に連結図形要素の画像データをメモリ５３に格納
する。このような連結図形要素の分離は方法は前述した
通りである。ハフ変換部５４は、メモリ５３に格納され
ている個々の連結図形要素を別々にハフ変換しくθの範
囲は一π／２〜＋π／２）、変換画像のデータをｉＤ番
号別にメモリ５５に格納する。ここまでは実施例１と全
く同様である。

ヒストグラム作成部４６は１個々の連結図形要素の変換
画像から、前記ヒストグラムＨθ、Ｈρを作成し、また
ヒストグラム面積Ｓを求め、それらをｉＤ番号別にメモ
リ５７に格納する。

判定部５８は、（イ）Ｈθに関する条件■が成立するか
調べ、その条件が成立したならば、（ロ）Ｈρのピーク
数に関する条件■を調べ、その条件が成立したならば、
（ハ）ピーク間距離りを求め。

（ニ）条件■を調べ、その条件が成立したなら対象図形
を円と判定する。上記判定の途中で条件が不成立ならば
、円ではないと判定する。

なお、上記の説明から明らかなように、前記実施例の２
つ以上を組み合せることを可能である。

〔効　果〕

以上説明したように１本発明は、処理すべき画像の連結
図形要素を予め分離し、分離した個々の連結図形要素別
にハフ変換を行うから、ハフ変換によるピークの重なり
は大幅に減少し、したがって、ハフ変換画像に基づいて
、直線要素の抽出、ｎ角形の判別１円の判別などを容易
かつ確実に行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例１に係る装置のブロック図、第
２図は処理対象画像の一例を示す図、第３図はハフ変換
の説明図、第４図は第２図の画像のハフ変換画像を示す
図、第５図は第２図の画像から分離抽出される連結図形
要素の例を示す図、第６図は第５図の各連結図形要素の
ハフ変換画像を示す図、第７図は本発明の実施例２に係
る装置のブロック図、第８図）よ正６角形図形のハフ変
換と判別を説明するための図、第９図は本発明の実施例
３に係る装置のブロック図、第１０図は円図形のハフ変
換と判別を説明するための図である。３１．３３，３６，４１，４３，４５，４７゜５１．５
３．５５．５７・・・メモリ、３２．４２．５２・・・
連結性判定部。３５．４４．５４・・・ハフ変換部。３４．４８．５８・・・判定部、　　　４６．５６・・
・ヒ第１図第　　２　　　図第　　３　　図第４図！第　　５　　図（の第　　６　　図（Ｃ，）第　　７　　図第８図５ｇ’）７　　　　　コｂ

Claims

【特許請求の範囲】

（１）ハフ変換を利用して画像中の直線線分の抽出や図
形の判別を行う画像処理方式において、ハフ変換に先立
って、画像中の連結した図形要素を分離し、分離した個
々の図形要素を別々にハフ変換することを特徴とする画
像処理方式。