JPS62251879A - Image contour extracting system - Google Patents

Image contour extracting system

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Publication number
JPS62251879A
JPS62251879A JP61095213A JP9521386A JPS62251879A JP S62251879 A JPS62251879 A JP S62251879A JP 61095213 A JP61095213 A JP 61095213A JP 9521386 A JP9521386 A JP 9521386A JP S62251879 A JPS62251879 A JP S62251879A
Authority
JP
Japan
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image
slit
contour
rectangular slit
short side
Prior art date
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Pending
Application number
JP61095213A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Hiroyoshi Yuasa
湯浅 啓義
Akira Yasuda
晃 安田
Chikao Matsuo
至生 松尾
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Panasonic Electric Works Co Ltd
Original Assignee
Matsushita Electric Works Ltd
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Publication date
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Abstract

PURPOSE:To simply extract the contour of an image with the small volume of calculation by executing a projection calculating process, a binarization calculating process and a continuity inspection to extract the contour. CONSTITUTION:An image inputted from a camera 1 is stored in a current image frame memory 3 through an A/D converter 2 and its changing area and changing picture element are detected by a changing area detecting part 4 and a changing picture element detecting part 7 respectively and the detected results are applied to a contour extracting part 8. The extracting part 8 consists of an X-direction slit projection calculating part 9, a Y-direction slit projection calculating part 10, a unit pattern table forming part 11, an contour pattern table forming part 12, and a link pattern table forming part 13. The extracted contour is applied to a collating part 17 through a shape drawing/extracting part 14 and an object model forming part 15 and collated with a model obtained from a model registering part 16.

Description

【発明の詳細な説明】 [技術分野] 本発明は画像の輪郭抽出方式に関するものである。[Detailed description of the invention] [Technical field] The present invention relates to an image contour extraction method.

[背景技術] 従来の輪郭抽出する方式としては入力画像の2値化Wi
像を作成し、例えば3X3画素のマスク(空間フィルタ
)等で追跡する方式等が提案されている。この2値化処
理には総じて入力j!!i像の輝度差の中間の閾値に対
して2値化する方法と、入力画像に対して微分演算子を
作用させてから2値化し、線画像を得る方法の2通りが
ある。この微分による方法はコンビュータビクランと言
われる人口知能の研究に使われており、視界のコンピュ
ータモデルを作成することには有益であるが、このため
の計gtが膨大であり、高速で高価なコンピユー装置が
必要で、現状としては殆ど実用化されていないとい言え
る。一方入力画像の輝度差に上る2値化処理は7アクト
リオートメーシヨンに広く応用されており、計算量が比
較的少ない。但し、単に輝度差を閾値に対して2値化し
た画像は(!!I凸や孤立点のノイズが多く、この2値
化画像に対し、伝播、縮退処理等で孤立点を除き、エツ
ジ検出用の空間フィルタ(例えば3X3画素のRobi
nson演算子)で、輪郭を求める方法があるが、この
場合エツジ成分の総ての空間フィルタを作用させ、一番
照合度の高いものを取り出すため計算量が膨大であった
[Background technology] As a conventional contour extraction method, input image binarization Wi
A method has been proposed in which an image is created and tracked using, for example, a 3×3 pixel mask (spatial filter). This binarization process generally requires input j! ! There are two methods: one is to binarize an intermediate threshold value of the luminance difference of the i-image, and the other is to apply a differential operator to the input image and then binarize it to obtain a line image. This method of differentiation is used in research on artificial intelligence called Computeravikran, and is useful for creating computer models of visual field, but it requires a huge amount of time and is fast and expensive. It requires a computer device, so it can be said that it is hardly ever put into practical use. On the other hand, binarization processing based on the luminance difference of input images is widely applied to 7-actor automation, and the amount of calculation is relatively small. However, an image that is simply binarized based on the brightness difference with respect to a threshold value (!!I) has a lot of noise such as convex points and isolated points, and this binarized image is subjected to propagation, degeneration processing, etc. to remove isolated points, and edge detection is performed. spatial filter (e.g. 3x3 pixel Robi
There is a method of determining the contour using the nson operator), but in this case, the amount of calculation is enormous because all the spatial filters of the edge components are applied and the one with the highest degree of matching is extracted.

[発明の目的] 本発明は上述の問題前に鑑みで為されたらので、その目
的とするところは計gtが少なく簡単に且つ確実に画像
の輪郭を抽出することができろ画像の輪郭抽出方式を提
供するにある。
[Object of the Invention] The present invention was made in view of the above-mentioned problems, and its purpose is to provide an image outline extraction method that can easily and reliably extract the outline of an image with a small total gt. is to provide.

[発明の開示] 本発明は入力画像の輝度差による2値化画像や、入力画
像と基準画像との比較により検出された変化画素画像等
の被抽出画像に対し短辺に複数の画素を含む長方形スリ
ットを設定し、この長方形スリットの短辺の軸方向の投
影を求め、この投影を大きさに対応する設定値に基づい
て2値化し長方形スリット内の2値化した線図形の端点
を求めるとともに、この長方形スリットを短辺方向に移
動させて上記長方形スリット内の線図形の端、はの連結
性より被抽出画像の輪郭を抽出することを特徴とする。
[Disclosure of the Invention] The present invention provides an extraction method that includes a plurality of pixels on the short side of an extracted image such as a binarized image based on a luminance difference of an input image or a changed pixel image detected by comparing an input image and a reference image. Set a rectangular slit, find the projection of the short side of this rectangular slit in the axial direction, binarize this projection based on the setting value corresponding to the size, and find the end points of the binarized line figure inside the rectangular slit. In addition, the rectangular slit is moved in the short side direction to extract the contour of the image to be extracted based on the connectivity of the edges of the line figures within the rectangular slit.

本発明を以下実施例により説明する。The present invention will be explained below with reference to Examples.

及1九 第1図は本発明の実施例の回路構成を示しており、1’
 Vカメラ1は例えば監視画像を映すためのものである
。Δ/Dフンバータ21土〕゛■カメラ1から入力され
た画像を、例えば256X25 G画素の階調8ビツト
のディジタル値にA/D変換し、現画像7に一ムメモリ
3に取り込む。変化領域検出部4は前画像7レームメモ
リ5に記憶されている前画像或いは基準画像フレームメ
モリ61こ予め記憶されている基準(背景)画像と比較
して画素毎に変化の大きさを検定するものであって、こ
の検定する画素の間隔は4P!!素毎といったように粗
くとるようになっている。つまり画素毎の変化の大きさ
が設定値R1より大なる画素についての変化の大小で2
値化して、第13図のようにX軸上への変化の大なる画
素の累加算値である射影(投影)を求め、Y軸上にも同
様に射影(投影)を求め、この射影(投影)の大きさが
設定値R2より大きな矩形領域を変化ataとして抽出
し、更にこの検出領域の周囲に設定したマーノンを取っ
て変化領域ののデータを出力する。第2図は入力画像の
例を示し、粗いIil素の射影(投影)により変化領域
の座標(xa、ya)、(xb、yb)を抽出したこと
を示している。
Figure 1 shows the circuit configuration of an embodiment of the present invention, and 1'
The V camera 1 is, for example, for displaying a surveillance image. Δ/D converter 21゛゛■ A/D converts the image input from the camera 1 into, for example, 256×25 G pixels, gradation 8-bit digital value, and imports it into the memory 3 as the current image 7. The change area detection unit 4 compares the previous image stored in the previous image 7 frame memory 5 or the reference (background) image stored in the reference image frame memory 61 in advance to examine the magnitude of change for each pixel. The interval between the pixels to be tested is 4P! ! It is designed to be taken roughly, such as by each element. In other words, the magnitude of change for each pixel is greater than the set value R1.
As shown in Figure 13, the projection, which is the accumulated value of pixels with large changes on the X-axis, is obtained, and the projection is similarly obtained on the Y-axis, and this projection ( A rectangular area whose size (projection) is larger than the set value R2 is extracted as a change ata, and furthermore, a marnon set around this detection area is taken and data of the change area is output. FIG. 2 shows an example of an input image, and shows that the coordinates (xa, ya) and (xb, yb) of a changing region are extracted by projection of a coarse Iil element.

変化画素検出部7は抽出された変化領域内の画素につい
て細かく(例えばIII!+i素毎に)変化画素画像を
作るためのもので、現画像と基準画像とを比較し、設定
値R1°よりも差の大きな画素を1、他をOと2値化す
る。この変化画素検出の中で縮退、伝播によって孤立点
を除くと、より効果的な変化画素検出が打える。尚設定
値R1’は先の設定値R1より小さくとる。
The changed pixel detection unit 7 is for creating a changed pixel image in detail (for example, every III!+i pixels) for the pixels in the extracted changed area, and compares the current image with the reference image, Also, pixels with a large difference are binarized as 1, and the others are binarized as O. If isolated points are removed through degeneration and propagation during this changed pixel detection, more effective changed pixel detection can be achieved. Note that the set value R1' is set smaller than the previous set value R1.

この変化画素検出部7の検出された変化画素からなる画
像、つまり被抽出画像のデータは本発明方式を採用した
輪郭抽出部8に取り込まれる。輪郭抽出部8はX方向ス
リット投影計算部9、Y方向スリット投影計江部10、
ユニy )パターンテーブル作成gIS11、輪郭パタ
ーンテーブル作成部12・ リンクテーブル作成部13
とから構成され、X方向スリット投影計算部9により、
変化領域の変化画素から第3図に示したようにX方向に
細長い長方形スリットの短辺方向の投影(It影も同じ
)を求め、この短辺ノj向の画素数は例えば4画素や8
画素といったような対象物体の大きさに応じた過当な画
素が存在する値をとる。つまりこのX方向の長方形スリ
ットにより第4図(a)や(C)のように切り出した変
化画素のX軸上の投影(射影)を第4図(b)や(d)
のように求め、設定値R1Oで2値化し、長方形スリッ
ト内の線図形を求める。この#i閉図形端点は例えば第
4図(b)のようにXff1lX3□という形の座標で
表すことができる。
The image consisting of the changed pixels detected by the changed pixel detection section 7, that is, the data of the image to be extracted, is taken into the contour extraction section 8 which employs the method of the present invention. The contour extraction unit 8 includes an X-direction slit projection calculation unit 9, a Y-direction slit projection calculation unit 10,
Uniy) Pattern table creation gIS11, contour pattern table creation section 12/link table creation section 13
The X-direction slit projection calculation section 9 calculates
As shown in Figure 3, from the changed pixels in the changed area, the projection in the short side direction of a rectangular slit elongated in the
It takes a value that indicates that there are excessive pixels depending on the size of the target object, such as pixels. In other words, the projections on the X axis of the changed pixels cut out as shown in Fig. 4 (a) and (C) by this rectangular slit in the X direction are shown in Fig. 4 (b) and (d).
The line figure inside the rectangular slit is obtained by binarizing with the set value R1O. This #i closed figure end point can be expressed by coordinates of the form Xff1lX3□, for example, as shown in FIG. 4(b).

勿論第5図のような長方形スリットの短辺の長さで区切
った正方形の格子ブロック(以下スリ7ト格子と称する
)のブロック番号として求める方が簡単である。
Of course, it is easier to obtain the block number of a square lattice block (hereinafter referred to as a slit lattice) divided by the length of the short side of a rectangular slit as shown in FIG.

さてこのX方向長方形スリットによる線図形を短辺の軸
方向に長方形スリットを移動させて集めると、fjrJ
6図のような2値画像が得られる。ここで第1図の破線
で示したようにX方向スリットの投影計算のみでスリッ
ト格子のマツピング状況から以下に述べる方法で輪郭を
求めることが可能であるが、本実施例では対象物体の大
きさが、スリット格子に比べ、充分大さな場合であって
、ノイズに対して強く且つ輪郭の膨張を防ぐためにY方
向スリット投影計81510により、第7図に示したよ
うにY方向に細長い長方形スリットの短辺方向の投影(
射影も同じ)を求め、つまりこのY方向の長方形スリッ
トにより第8図(a)のように切り出した変化画素のX
軸上の投影(射影)を第8図(b)のように求め、設定
値RIOで2値化し、長方形スリット内の線図形を求め
、第9図のような2値画像を得る。尚第8図中のFn+
、ynz・・・は線図形の端点を示す。
Now, if we collect the line figure created by this X-direction rectangular slit by moving the rectangular slit in the axis direction of the short side, then fjrJ
A binary image as shown in Figure 6 is obtained. Here, as shown by the broken line in Fig. 1, it is possible to obtain the contour by the method described below from the mapping situation of the slit grid only by calculating the projection of the slit in the X direction, but in this example, the size of the target object is sufficiently large compared to the slit grid, and in order to be strong against noise and prevent expansion of the contour, a rectangular slit elongated in the Y direction is formed using a Y direction slit projector 81510 as shown in FIG. Projection of short side direction (
The projection is also the same), that is, the X
The projection on the axis is determined as shown in FIG. 8(b), and it is binarized using the set value RIO, and the line figure inside the rectangular slit is determined to obtain a binary image as shown in FIG. 9. Furthermore, Fn+ in Figure 8
, ynz... indicate the end points of the line figure.

さてこのようにY方向スリットによろ投影計算によって
2値画像を求め、上述のX方向スリットによる2値画像
との重なりによる共通領域を求め第10図にようにX、
Y方向のスリットによる2値画像を求める。
Now, as shown in FIG. 10, a binary image is obtained by the horizontal projection calculation using the Y-direction slit, and a common area is obtained by overlapping with the binary image obtained by the above-mentioned X-direction slit.
Obtain a binary image using a slit in the Y direction.

この第10図に示したスリット格子の2値画像を第11
図(、)〜(11)のユニットパターンで表現しユニッ
トパターンテーブル作4111でユニットパターンを作
成する。スリット格子の正方形スリットについてXY各
方向の投影を求めても同様である。ここでfj411図
(a)のユニットパターンは上。
The binary image of the slit grid shown in Fig. 10 is
The unit patterns are expressed using the unit patterns shown in Figures (,) to (11) and created in the unit pattern table creation 4111. The same holds true when calculating the projections in each of the X and Y directions for the square slits of the slit lattice. Here, the unit pattern of fj411 figure (a) is above.

下、左、右、左、右°上斜め、左、右下斜めの8方向が
総て連結しており、他は(b)(cHd)・・・の順に
7方向、6方向、5方向・・・と連結の数が少なくなっ
ている。第10図のスリット2値画像から、第1it!
I(a)の8方向連結のパターンを除くと第5図に示す
ような輪郭の2値画像が得られるが、本実施例では輪郭
パターンテーブル作成g12によって第11図のユニッ
トパターンで第5図のような輪郭図形を表現する輪郭パ
ターンテーブルを作成する。
The 8 directions (down, left, right, left, right° upward diagonal, left, right downward diagonal) are all connected, and the others are (b) (cHd)...7 directions, 6 directions, 5 directions... ...and the number of connections is decreasing. From the slit binary image in FIG. 10, the 1st it!
If the 8-direction connection pattern I(a) is removed, a binary image of the contour as shown in FIG. 5 is obtained, but in this embodiment, the unit pattern of FIG. Create a contour pattern table that represents a contour figure like .

リンクパターンテーブル作成部13はスリット格子内の
パターンを点(以下スリット点と称する)と見なして、
第5図に示すような輪郭図形に対応した輪郭パターンテ
ーブルより、第12図に示したような、スリット点とス
リット点との接続線で示したリンクパターンテーブルを
作成するものである。第12図において口は注目画素を
、くけ連結関係を示す。
The link pattern table creation unit 13 regards the patterns within the slit grid as points (hereinafter referred to as slit points), and
From the contour pattern table corresponding to the contour figure as shown in FIG. 5, a link pattern table shown by connecting lines between slit points as shown in FIG. 12 is created. In FIG. 12, the mouth indicates the pixel of interest, and the connection relationship is indicated by the mouth.

このリンクパターンテーブルでは第12図(a)〜(C
)に示した1〜3方向のリンクパターンのみで4方向以
上のリンク(連結)を表現することによって輪郭外周の
特徴を表現する。外周が交わる点は複数のリンクパター
ンの重なりとして同図(d)のように表現する。
In this link pattern table, FIGS. 12(a) to (C)
) The features of the outer periphery of the contour are expressed by expressing links (connections) in four or more directions using only the link patterns in the 1st to 3rd directions shown in (). The point where the outer peripheries intersect is expressed as an overlap of a plurality of link patterns as shown in FIG. 4(d).

尚ユニットパターンや、リンクパターンは回転に対して
同じパターンを使うので、輪郭パターンテーブルやリン
クパターンテーブルには各パターンの方向も示されてい
る。リンクパターンテーブル作成のためにユニットパタ
ーンから求めることにより、リンクの探索が容易になる
Note that since the same unit pattern and link pattern are used for rotation, the direction of each pattern is also shown in the contour pattern table and link pattern table. Searching for links becomes easier by determining them from unit patterns in order to create a link pattern table.

ユニットパターンとリンクパターンとは同じ形式でテー
ブルに記述されているので、冗長であっても良く、物体
の輪郭、外周の形状を正確に簡単に抽出し、記述でき物
体の照合、認n等に有効である。これは空間フィルタに
よらず投影計算によって、地点やユニットパターンを求
めているので、計fl−tが少なくて済む。ユニットパ
ターンはX。
Unit patterns and link patterns are written in the same format in the table, so even if they are redundant, the outline and outer shape of an object can be accurately and easily extracted and described, which is useful for object matching, recognition, etc. It is valid. Since the points and unit patterns are determined by projection calculation without using a spatial filter, the total number of fl-t can be reduced. The unit pattern is X.

Y両方向の投影の形により求められる。It is determined by the shape of the projection in both Y directions.

この他に例えば第14図に示すようにスリット格子の間
隔aより大きな正方形スリットで、X、Y両方向の投影
を計算して、各スリット格子のユニットパターンを求め
てもよく、fJS14図図示例の場合正方形の各辺は先
の長方形スリットの短辺に相当し、ユニットパターンと
しては第11図(b)のユニットパターンが得られる。
In addition, for example, as shown in Fig. 14, the unit pattern of each slit lattice may be obtained by calculating the projection in both the X and Y directions using square slits that are larger than the spacing a of the slit lattice. In this case, each side of the square corresponds to the short side of the rectangular slit, and the unit pattern shown in FIG. 11(b) is obtained.

勿論長方形スリットによる場合でもスリット格子内の投
影情報だけでは正確なリンクパターンが得られないので
、ユニットパターンの結果より周囲のスリット格子も参
照してリンクパターンを抽出する。尚初めから正方形の
ブロック1こ画像を区切って2値画像のブロック内の平
均値を計算し・ブロック単位に2値化して周囲のブロッ
クの連結関係より求めると投影によるものより、より粗
いが簡易な方法である。
Of course, even when rectangular slits are used, an accurate link pattern cannot be obtained only from the projection information within the slit lattice, so the link pattern is extracted by also referring to the surrounding slit lattices from the result of the unit pattern. In addition, dividing one square block image from the beginning and calculating the average value within the block of the binary image, binarizing it in block units and finding it from the connection relationship of the surrounding blocks is rougher than projection, but simpler. This is a great method.

而して本実施例ではユニットパターン作成からリンクパ
ターン作成に至るプロセスは同じテーブル上で作業がで
き、又第11図のユニットパターンと第12図のリンク
パターンとはテーブル上で・は同じ表現方法で書けて同
一視することができるが、プロセスを明確にするために
分けである。
Therefore, in this embodiment, the process from creating a unit pattern to creating a link pattern can be performed on the same table, and the unit pattern in FIG. 11 and the link pattern in FIG. 12 can be expressed in the same way on the table. Although they can be written as and equated, they are separated to make the process clear.

スリット格子のブロック単位に2値化する場合は特にユ
ニットパターンをリンクパターンとしても良く、輪郭パ
ターンテーブルとリンクパターンテーブルとを同一とし
て1つに扱っても良い。但しブロック単位の単純な加ヰ
より、X、Y方向・\の投影をスリット単位に求める方
が形状情報の保存が良く、大域的特徴もスリットの大き
さを大きくすることで、抽出で終るという長所があると
言える。
When binarizing the slit lattice block by block, the unit pattern may be used as a link pattern, and the contour pattern table and link pattern table may be treated as one. However, it is better to preserve the shape information by calculating the projection in the X, Y directions and \ for each slit than by simply adding blocks, and global features can also be extracted by increasing the size of the slit. It can be said that there are advantages.

以上の結果空間フィルタ等によるエツジ、輪郭検出に比
べ、計算量が少なく、孤立、α等のノイズに対しても輪
郭のようなマクロな特徴を効率良く抽出できることが明
らかである。理ち2値画像をテーブルでリスト表現する
ことによって効率化がなされている。
As a result of the above, it is clear that the amount of calculation is smaller than edge/contour detection using a spatial filter or the like, and macro features such as contours can be efficiently extracted even from noise such as isolation and α. Therefore, efficiency is improved by expressing binary images as a list in a table.

さて実施例回路では上述のようにして輪郭抽出部8より
抽出したリンクパターンで表現した輪郭情報により屈曲
点や突出部等の形状因子(vt徴点)を形状因子抽出部
14によって抽出し、この形状因子の相互関係により物
体モデル作成部15にて物体モデルを作成し、予めモデ
ル登録部16にて登録されている物体モデルと照合部1
7にて照合し検出物体の判定を行い、更に追跡部18に
より検出物体の動きを検出し、予め登録設定された条件
設定部19の監視・′II戒条件と、照合された物体の
形状、動きとを異常判定部20により比較して上に条件
に形状や動きが適合すると警報を発するのである。
Now, in the embodiment circuit, shape factors (vt characteristic points) such as bending points and protrusions are extracted by the shape factor extraction section 14 based on the contour information expressed by the link pattern extracted by the contour extraction section 8 as described above. An object model is created in the object model creation section 15 based on the mutual relationship of the shape factors, and is compared with the object model registered in advance in the model registration section 16 in the matching section 1.
7, the detected object is determined by comparison, the movement of the detected object is detected by the tracking unit 18, and the shape of the object that has been compared is determined according to the pre-registered monitoring conditions of the condition setting unit 19. The abnormality determination unit 20 compares the motion with the shape and motion, and if the shape and motion match the above conditions, an alarm is issued.

[発明の効果1 本発明は入力画像の輝度差によろ2値化画像や、入力画
像と基準画像との比較により検出された変化画素画像等
の被抽出画像に対し短辺に複数の画素を含む長方形スリ
ットを設定し、この長方形スリットの短辺の軸方向−の
投影を求め、この投影を大きさに対応する設定値に基づ
いて2値化し長方形スリット内の2値化した線図形の端
点を求めるとともに、この長方形スリットを短辺方向に
移動させて上記長方形スリット内の線図形の端点の連結
性より被抽出画像の輪郭を抽出するので、投影の計算過
程と、2値化の計算過程と、連結性の検定だけで輪郭抽
出ができるから、従来のように空間フィルタ等による二
ツノ、輪郭検出に比べて少ない計算量で簡単に画像の輪
郭が抽出でき、物体の識別や認識を効率良く行うことが
可能となるという効果を奏する。
[Effect of the invention 1] The present invention is capable of adding a plurality of pixels to the short side of an image to be extracted, such as a binarized image based on the luminance difference of the input image, or an image with changed pixels detected by comparing the input image and a reference image. Set a rectangular slit containing the rectangular slit, find the projection of the short side of this rectangular slit in the axial direction, binarize this projection based on the setting value corresponding to the size, and calculate the end point of the binarized line figure inside the rectangular slit. At the same time, this rectangular slit is moved in the short side direction and the outline of the image to be extracted is extracted from the connectivity of the end points of the line figure within the rectangular slit, so the projection calculation process and the binarization calculation process are Since contours can be extracted only by testing connectivity, image contours can be easily extracted with less calculation than conventional contour detection using spatial filters, etc., making object identification and recognition more efficient. This has the effect of making it possible to perform well.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第1図は本発明方式による画像輪郭抽出回路の回路構成
図、第2図〜第10図は本発明実施例の動作説明図、第
11図は同上使用のユニットパターンの例図、tjS1
2図は同上使用のリンクパタ−ンの例図、第13図は同
上の変化領域検出の動作説明図、第14図は本発明の他
の実施例のに部動作説明図であり、8は輪郭抽出部、9
はX方向スリット投影計伴部、10はX方向スリット投
影計算部、11はユニットパターンテーブル作成部、1
2は輪郭パターンテーブル作r& 8B、13はリンク
パターンテーブル作成部である。 代理人 弁理士 石 1)艮 七 第2図 第3図 Xat  Xat X++thXl+4第5図 第8図 (0)(b) 第11図 第13図 ×烏へO舅′影 第14図 正方yf〉又ソット ×軸 第12図 手続補正−8:(自発) 1、事件の表示 昭和61年特許1ffPt495213号2、発明の名
称 画像の輪郭抽出方式 3、補正をする者 事件との関係  特許出願人 住 所 大阪府門真市大字門真1048番地名称(58
3)松下電工株式会社 代表者  藤  井  自  失 4、代理人 郵便番号 530 5、補正命令の日付 自  発 6.11111正により増加する発明の数 なし7、補
正の対象  明細書
FIG. 1 is a circuit configuration diagram of an image contour extraction circuit according to the present invention, FIGS. 2 to 10 are operation explanatory diagrams of an embodiment of the present invention, and FIG. 11 is an example of a unit pattern used in the above, tjS1
FIG. 2 is an example of a link pattern used in the above, FIG. 13 is an explanatory diagram of the operation of detecting a changed area in the same as the above, FIG. Extraction part, 9
10 is an X-direction slit projection calculation unit; 11 is a unit pattern table creation unit; 1
2 is a contour pattern table creator r&8B, and 13 is a link pattern table creator. Agent Patent Attorney Stone 1) Ai 7 Figure 2 Figure 3 Xat Xat X++thXl+4 Figure 5 Figure 8 (0) (b) Figure 11 Figure 13 Sot x Axis Figure 12 Procedural Amendment-8: (Voluntary) 1. Display of the case 1985 Patent 1FFPt495213 2. Name of the invention Image outline extraction method 3. Person making the amendment Relationship with the case Patent applicant address 1048 Kadoma, Kadoma City, Osaka Prefecture Name (58
3) Matsushita Electric Works Co., Ltd. Representative Fujii 4, Agent postal code 530 5, Date of amendment order 6. Number of inventions increased due to 11111 No. 7, Subject of amendment Description

Claims (5)

【特許請求の範囲】[Claims] (1)入力画像の輝度差による2値化画像や、入力画像
と基準画像との比較により検出された変化画素画像等の
被抽出画像に対し短辺に複数の画素を含む長方形スリッ
トを設定し、この長方形スリットの短辺の軸方向の投影
を求め、この投影を大きさに対応する設定値に基づいて
2値化し長方形スリット内の2値化した線図形の端点を
求めるとともに、この長方形スリットを短辺方向に移動
させて上記長方形スリット内の線図形の端点の連結性よ
り被抽出画像の輪郭を抽出することを特徴とする画像の
輪郭抽出方式。
(1) A rectangular slit containing multiple pixels on the short side is set for the extracted image, such as a binarized image based on the brightness difference of the input image, or an image with changed pixels detected by comparing the input image and a reference image. , find the projection of the short side of this rectangular slit in the axial direction, binarize this projection based on the setting value corresponding to the size, find the end points of the binarized line figure inside the rectangular slit, and An image contour extraction method characterized in that the contour of the image to be extracted is extracted from the connectivity of the end points of the line figure within the rectangular slit by moving the line shape in the short side direction.
(2)上記長方形スリットをX方向、Y方向の両方向に
設定し、X方向の長方形スリットのX軸上の投影による
上記線図形と、Y方向の長方形スリットの投影による上
記線図形とを求めるとともに両方向の線図形の重なりの
ユニットパターンを求めてこのユニットパターンの連結
性により被抽出画像の輪郭を抽出することを特徴とする
特許請求の範囲第1項記載の画像の輪郭抽出方式。
(2) The rectangular slit is set in both the X and Y directions, and the line figure obtained by projecting the rectangular slit in the X direction onto the X axis and the line figure obtained by projecting the rectangular slit in the Y direction are obtained. 2. The image contour extraction method according to claim 1, wherein a unit pattern of overlapping line figures in both directions is obtained and the contour of the image to be extracted is extracted based on the connectivity of this unit pattern.
(3)上記長方形スリットを短辺の軸方向に短辺の幅よ
り狭いピッチで移動させながら長方形スリットの短辺の
中点の長辺軸上の投影を求め、長方形スリット内の線図
形の端点を求めることによって、長方形スリットの短辺
の長さより短いスリット格子間隔の輪郭を求めることを
特徴とする特許請求の範囲第1項記載の画像の輪郭抽出
方式。
(3) While moving the rectangular slit in the axial direction of the short side at a pitch narrower than the width of the short side, find the projection of the midpoint of the short side of the rectangular slit onto the long side axis, and find the end point of the line figure inside the rectangular slit. 2. The image contour extraction method according to claim 1, wherein the contour of the slit grid interval shorter than the length of the short side of the rectangular slit is determined by determining the length of the short side of the rectangular slit.
(4)上記長方形スリットの短片の長さの正方形スリッ
トについてX方向、Y方向の投影を求め、格子スリット
のユニットパターンを求めることを特徴とする特許請求
の範囲第1項記載の画像の軸郭抽出方式。
(4) The axial contour of the image according to claim 1, characterized in that the projection in the X direction and the Y direction of the square slit having the length of the short piece of the rectangular slit is determined to determine the unit pattern of the lattice slit. Extraction method.
(5)上記正方形スリット内の平均値が所定設定値より
高いか低いかによってスリット格子の各ブロック単位に
2値化したあとで周囲のブロックとの連結関係よりユニ
ットパターン若しくはリンクパターンを求めることを特
徴とする特許請求の範囲第4項記載の画像の輪郭抽出方
式。
(5) After binarizing each block of the slit lattice depending on whether the average value within the square slit is higher or lower than a predetermined set value, a unit pattern or link pattern is determined from the connection relationship with surrounding blocks. An image contour extraction method as claimed in claim 4.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7302081B2 (en) 2000-12-06 2007-11-27 Vision Iq Method for detecting new objects in an illuminated scene
USD939980S1 (en) 2019-06-17 2022-01-04 Guard, Inc. Data and sensor system hub

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