JPS625480A - エッジ検出方法 - Google Patents
エッジ検出方法Info
- Publication number
- JPS625480A JPS625480A JP60141484A JP14148485A JPS625480A JP S625480 A JPS625480 A JP S625480A JP 60141484 A JP60141484 A JP 60141484A JP 14148485 A JP14148485 A JP 14148485A JP S625480 A JPS625480 A JP S625480A
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- Japan
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- mask image
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
(発明の技術分野)
本発明は立体物を撮像入力した濃淡画像中の上記立体物
の外形エツジを画像処理技術を用いて効果的に検出する
ことのできるエツジ検出方式に関する。
の外形エツジを画像処理技術を用いて効果的に検出する
ことのできるエツジ検出方式に関する。
ロボットにおける視覚処理の1つに、立体物の認識処理
がある。
がある。
例えば極限作業ロボットにて取扱おうとする物体く立体
物)で、且つ人間が立入るには危険性の高い環境下にあ
る物体を複数の物体中から選択する場合、例えばその極
限作業領域内にある立体物を撮像入力して求められた濃
淡画像を計算機システムにて画像処理し、その撮像入力
された立体物が目的とする物体であるか否かを判定する
ことが行われる。
物)で、且つ人間が立入るには危険性の高い環境下にあ
る物体を複数の物体中から選択する場合、例えばその極
限作業領域内にある立体物を撮像入力して求められた濃
淡画像を計算機システムにて画像処理し、その撮像入力
された立体物が目的とする物体であるか否かを判定する
ことが行われる。
このような物体の認識法として提唱されているものの1
つに、TVカメラにて立体物を撮像入力した濃淡画像中
の立体物の外形エツジを検出し、そのエツジ形状から該
立体物を認識(識別)する手法がある。
つに、TVカメラにて立体物を撮像入力した濃淡画像中
の立体物の外形エツジを検出し、そのエツジ形状から該
立体物を認識(識別)する手法がある。
このエツジ検出法は、基本的には立体物を撮像入力した
濃淡画像中の物体像の濃度レベルが、その背景部分の濃
度レベルと異なることを利用したものである。そして、
例えば濃淡画像を微分処理して濃度変化の大きい画像部
分をエツジ候補として検出し、その検出エツジ候補の繋
りとして上記立体物の外形エツジを検出している。
濃淡画像中の物体像の濃度レベルが、その背景部分の濃
度レベルと異なることを利用したものである。そして、
例えば濃淡画像を微分処理して濃度変化の大きい画像部
分をエツジ候補として検出し、その検出エツジ候補の繋
りとして上記立体物の外形エツジを検出している。
ところがTVカメラにて撮像入力された立体物の濃淡画
像は、立体物の陰影による種々の濃度変化を持ち、また
種々の背景雑音を含んでいる。しかも上記濃淡画像の濃
度レベルは、立体物の撮像入力条件によっても大きく変
化する。これ故、濃淡画像を微分処理して求められるエ
ツジ候補は種々のエツジ強度(濃度変化値)を持ち、且
つそのエツジ候補の中にはエツジ成分以外のものが多く
含まれる。
像は、立体物の陰影による種々の濃度変化を持ち、また
種々の背景雑音を含んでいる。しかも上記濃淡画像の濃
度レベルは、立体物の撮像入力条件によっても大きく変
化する。これ故、濃淡画像を微分処理して求められるエ
ツジ候補は種々のエツジ強度(濃度変化値)を持ち、且
つそのエツジ候補の中にはエツジ成分以外のものが多く
含まれる。
そこで一般的に雑音や立体物の陰影等に起因するエツジ
候補のエツジ強度が弱いことを利用して、該エツジ候補
を所定の閾値で2値化し、上記雑音や立体物の陰影等に
起因する不本意なエツジ候補を除去することが行われて
いる。しかし、その2値化同値が低いと上記不本意なエ
ツジ候補を十分に除去することができない。また逆に2
値化閾値を高くすると、エツジ強度のばらつきによって
立体物の外形エツジが連続的な線分の繋がりとして検出
されなくなると云う不具合がある。
候補のエツジ強度が弱いことを利用して、該エツジ候補
を所定の閾値で2値化し、上記雑音や立体物の陰影等に
起因する不本意なエツジ候補を除去することが行われて
いる。しかし、その2値化同値が低いと上記不本意なエ
ツジ候補を十分に除去することができない。また逆に2
値化閾値を高くすると、エツジ強度のばらつきによって
立体物の外形エツジが連続的な線分の繋がりとして検出
されなくなると云う不具合がある。
しかし、入力された濃淡画像に応じて上記2値化閾値を
適正設定し、そのエツジ検出精度を高くすることは非常
に困難であった。
適正設定し、そのエツジ検出精度を高くすることは非常
に困難であった。
本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、そ
の目的とするところは、極限作業領域内にある立体物を
撮像入力した濃淡画像における上記立体物の外形エツジ
を安定に、且つ精度よく検出することのできるエツジ検
出方式を提供することにある。
の目的とするところは、極限作業領域内にある立体物を
撮像入力した濃淡画像における上記立体物の外形エツジ
を安定に、且つ精度よく検出することのできるエツジ検
出方式を提供することにある。
(発明の概要)
本発明は、極限作業領域内にある立体物を@像入力した
濃淡画像内における上記立体物のエツジ候補を、例えば
上記濃淡画像を微分処理する等して検出し、このエツジ
候補検出結果を所定の閾値で2値化して、エツジ強度の
強いエツジ成分だけからなる第1のエツジ候補マスク画
像と、エツジ強度の弱いエツジ成分を含む第2のエツジ
候補マスク画像とをそれぞれ求め、 上記第1のエツジ候補マスク画像内の各エツジ成分にそ
れぞれ対応する前記第2のエツジ候補マスク画像内のエ
ツジ成分を前記立体物の外形を示ずエツジとして検出す
るようにしたものである。
濃淡画像内における上記立体物のエツジ候補を、例えば
上記濃淡画像を微分処理する等して検出し、このエツジ
候補検出結果を所定の閾値で2値化して、エツジ強度の
強いエツジ成分だけからなる第1のエツジ候補マスク画
像と、エツジ強度の弱いエツジ成分を含む第2のエツジ
候補マスク画像とをそれぞれ求め、 上記第1のエツジ候補マスク画像内の各エツジ成分にそ
れぞれ対応する前記第2のエツジ候補マスク画像内のエ
ツジ成分を前記立体物の外形を示ずエツジとして検出す
るようにしたものである。
かくして本発明によれば、極限作業領域内にある配管等
の立体物を撮像して得た濃淡画像中のエツジ候補の中で
エツジ強度が強く、且つ成る程度の長さの線分(エツジ
成分)を゛構成するエツジ候補は、立体物(配管)の外
形を示すエツジの一部をなしている可能性が高いので、
第1のマスク画像から求められるエツジ成分を手掛りと
して、そのエツジ成分に該当する第2のマスク画像中の
エツジ成分だけを選択的に抽出することによって、上記
第2のマスク画像中の不要なエツジ成分を除去して立体
物(配管)の外形を示すエツジ成分を効果的に検出する
ことができる。
の立体物を撮像して得た濃淡画像中のエツジ候補の中で
エツジ強度が強く、且つ成る程度の長さの線分(エツジ
成分)を゛構成するエツジ候補は、立体物(配管)の外
形を示すエツジの一部をなしている可能性が高いので、
第1のマスク画像から求められるエツジ成分を手掛りと
して、そのエツジ成分に該当する第2のマスク画像中の
エツジ成分だけを選択的に抽出することによって、上記
第2のマスク画像中の不要なエツジ成分を除去して立体
物(配管)の外形を示すエツジ成分を効果的に検出する
ことができる。
従って従来のように、エツジ成分検出の為の2値化閾値
をその入力濃淡画像に応じて適正設定する必要がなく、
濃淡画像中の立体物く配管)の外形エツジを簡易に、且
つ効率よく、しかも精度よく安定に検出することが可能
となる等の効果が奏せられる。
をその入力濃淡画像に応じて適正設定する必要がなく、
濃淡画像中の立体物く配管)の外形エツジを簡易に、且
つ効率よく、しかも精度よく安定に検出することが可能
となる等の効果が奏せられる。
以下、図面を参照して本発明の一実施例につき説明する
。
。
第1図は実施例方式を適用した画像処理@置の概略構成
図である。
図である。
TVカメラからなる画像入力部1は、極限作業領域内に
ある立体物をR像入力してその濃淡画像を求めている。
ある立体物をR像入力してその濃淡画像を求めている。
この濃淡画像は、例えば所定のサンプリング周期でサン
プルされた画素毎にnビットのディジタル信号に変換さ
れて画像メモリ2に格納される。
プルされた画素毎にnビットのディジタル信号に変換さ
れて画像メモリ2に格納される。
画像処理部3は制御部4の制御の下で上記画像メモリ2
に格納された濃淡画像を入力し、後述するエツジ候補の
検出やエツジ候補マスク画像の作成等の一連のエツジ検
出処理を、例えば第3図に示すように実行するものであ
る。
に格納された濃淡画像を入力し、後述するエツジ候補の
検出やエツジ候補マスク画像の作成等の一連のエツジ検
出処理を、例えば第3図に示すように実行するものであ
る。
そして入力濃淡画像や画像処理されたマスク画像、更に
は画像処理結果(外形エツジ検出結果)等は、表示部5
にてディスプレイ表示されるようになっている。
は画像処理結果(外形エツジ検出結果)等は、表示部5
にてディスプレイ表示されるようになっている。
第2図(a)〜(d)はこの実施例における処理画像の
例を示すものであり、第3図はエツジ検出の為の画像処
理の流れの一例を示している。
例を示すものであり、第3図はエツジ検出の為の画像処
理の流れの一例を示している。
第2図(a)は極限0作業領域内にある立体物A(配管
の継手部分を例示する)を撮像入力したときの濃淡画像
例を示すもので、ここでは上記立体、物Aの形状的特徴
を模式的に示している。この入力濃淡画像は、実際には
その背理部分と、立体物Aの形状に応じた陰影を示す濃
度情報の集りとして表現される。このような立体物Aを
撮像してなる濃淡画像が画像入力部1から入力され(ス
テップa)、画像メモリ2に格納されて上記立体物Aの
外形エツジ検出の為の画像処理に供される。
の継手部分を例示する)を撮像入力したときの濃淡画像
例を示すもので、ここでは上記立体、物Aの形状的特徴
を模式的に示している。この入力濃淡画像は、実際には
その背理部分と、立体物Aの形状に応じた陰影を示す濃
度情報の集りとして表現される。このような立体物Aを
撮像してなる濃淡画像が画像入力部1から入力され(ス
テップa)、画像メモリ2に格納されて上記立体物Aの
外形エツジ検出の為の画像処理に供される。
画像処理部3による入力濃淡画像の画像処理は、先ず出
力結果を格納する為の前記画像メモリ2の所定のメモリ
領域を初期化(ステップb)した後、開始される。
力結果を格納する為の前記画像メモリ2の所定のメモリ
領域を初期化(ステップb)した後、開始される。
画像処理部3は、前記画像メモリ2に格納された入力濃
淡画像に対して、例えばロビンソン・オペレータと称さ
れる微分処理を実行し、入力濃淡画像中の濃度変化の大
きい画像部分(画素点)をエツジ候補として検出してい
る(ステップC)。
淡画像に対して、例えばロビンソン・オペレータと称さ
れる微分処理を実行し、入力濃淡画像中の濃度変化の大
きい画像部分(画素点)をエツジ候補として検出してい
る(ステップC)。
このエツジ候補の検出結果に対して細線化処理(ステッ
プd)が行われる。この細線化処理は、先ず各エツジ候
補間の連結性を判定し、所定の長さ以上の線分を形成す
るエツジ候補の集りをエツジ成分として選択して行われ
る。そして各エツジ成分をそれぞれ形成したエツジ候補
の値(111度変化@:エツジ強度)を相互に比較し、
エツジ成分の線分方向と直角な方向に並ぶエツジ候補の
中で最大の値を有するエツジ候補を上記エツジ成分の線
分方向に順に選択する。このようにして選択されたエツ
ジ候補の繋りによってそのエツジ成分が細線化表現され
る。
プd)が行われる。この細線化処理は、先ず各エツジ候
補間の連結性を判定し、所定の長さ以上の線分を形成す
るエツジ候補の集りをエツジ成分として選択して行われ
る。そして各エツジ成分をそれぞれ形成したエツジ候補
の値(111度変化@:エツジ強度)を相互に比較し、
エツジ成分の線分方向と直角な方向に並ぶエツジ候補の
中で最大の値を有するエツジ候補を上記エツジ成分の線
分方向に順に選択する。このようにして選択されたエツ
ジ候補の繋りによってそのエツジ成分が細線化表現され
る。
その後、上記細線化処理されたエツジ成分の各エツジ候
補を閾値処理してエツジ強度の強いエツジ成分だけから
なる第1のエツジ候補マスク画像を、例えば第2図(b
)に示すように作成する(ステップe)。この第1のエ
ツジ候補マスク画像を得る為の閾値は、立体物Aの外形
エツジ成分のみが持つエツジ強度の強い値として設定さ
れる。
補を閾値処理してエツジ強度の強いエツジ成分だけから
なる第1のエツジ候補マスク画像を、例えば第2図(b
)に示すように作成する(ステップe)。この第1のエ
ツジ候補マスク画像を得る為の閾値は、立体物Aの外形
エツジ成分のみが持つエツジ強度の強い値として設定さ
れる。
この結果、第1のエツジ候補マスク画像中の各エツジ成
分は、立体物Aの外形エツジの一部を構成するものだけ
を、エツジ強度のばらつきに起因する途切れを生じなが
ら検出したものとなる。このような第1のエツジ候補マ
スク画像を各エツジ成分毎に領域分け(ステップf)L
、各エツジ成分をラベリングする。
分は、立体物Aの外形エツジの一部を構成するものだけ
を、エツジ強度のばらつきに起因する途切れを生じなが
ら検出したものとなる。このような第1のエツジ候補マ
スク画像を各エツジ成分毎に領域分け(ステップf)L
、各エツジ成分をラベリングする。
しかる後、上記細線化処理されたエツジ成分の各エツジ
候補を再び閾値処理して今度はエツジ強、度の弱いエツ
ジ成分を含む第2のエツジ候補マスク画像を、例えばW
S2図(C)に示すように作成する(ステップQ)。こ
の第2のエツジ候補マスク画像を得る為の閾値は、立体
物Aの外形エツジ成分を途切れなく検出し得るエツジ強
度の値として、前記第1のエツジ候補マスク画像を得た
閾値よりも低く設定される。この結果、第2のエツジ候
補マスク画像中の各エツジ成分は、立体物への外形エツ
ジ成分の全て、および陰影に起因する疑似的なエツジ成
分を多く含んだものとなる。
候補を再び閾値処理して今度はエツジ強、度の弱いエツ
ジ成分を含む第2のエツジ候補マスク画像を、例えばW
S2図(C)に示すように作成する(ステップQ)。こ
の第2のエツジ候補マスク画像を得る為の閾値は、立体
物Aの外形エツジ成分を途切れなく検出し得るエツジ強
度の値として、前記第1のエツジ候補マスク画像を得た
閾値よりも低く設定される。この結果、第2のエツジ候
補マスク画像中の各エツジ成分は、立体物への外形エツ
ジ成分の全て、および陰影に起因する疑似的なエツジ成
分を多く含んだものとなる。
この第2のエツジ候補マスク画像についても各エツジ成
分毎に領域分け(ステップh)し、各エツジ成分をラベ
リングする。
分毎に領域分け(ステップh)し、各エツジ成分をラベ
リングする。
このようにして第1および第2のエツジ候補マスク画像
を得、前記立体物Aの外形エツジの検出処理が行われる
。
を得、前記立体物Aの外形エツジの検出処理が行われる
。
この処理は、先ず前記第1のエツジ候補マスク画像から
領域分けされたエツジ成分を順次切出す(ステップi)
。そしてそのエツジ成分の大きさく線分の長さ;エツジ
成分を形成するエツジ候補の数)を調べて、該エツジ成
分がエツジ強度の強い雑音成分でないことを確認する(
ステップj)。
領域分けされたエツジ成分を順次切出す(ステップi)
。そしてそのエツジ成分の大きさく線分の長さ;エツジ
成分を形成するエツジ候補の数)を調べて、該エツジ成
分がエツジ強度の強い雑音成分でないことを確認する(
ステップj)。
そして雑音成分でないと判定されたエツジ成分について
、その領域の情報を求める。そしてこの領域に対応した
前記第2のエツジ候補マスク画像における同一領域の情
報を参照しくステップk)、この第2のエツジ候補マス
ク画像における同一領域にエツジ成分が存在するか否か
を判定する(ステップク)。
、その領域の情報を求める。そしてこの領域に対応した
前記第2のエツジ候補マスク画像における同一領域の情
報を参照しくステップk)、この第2のエツジ候補マス
ク画像における同一領域にエツジ成分が存在するか否か
を判定する(ステップク)。
この判定によって第2のエツジ候補マスク画像における
同一領域にエツジ成分が存在すれば、そのエツジ成分の
情報を出力結果を格納するメモリの該当領域に書込む(
ステップm)。つまり第1のエツジ候補マスク画、像の
エツジ成分に連結するエツジ成分を前記第2のエツジ候
補マスク画像中から選択し、このエツジ成分を出力結果
の一部としてメモリに格納する。
同一領域にエツジ成分が存在すれば、そのエツジ成分の
情報を出力結果を格納するメモリの該当領域に書込む(
ステップm)。つまり第1のエツジ候補マスク画、像の
エツジ成分に連結するエツジ成分を前記第2のエツジ候
補マスク画像中から選択し、このエツジ成分を出力結果
の一部としてメモリに格納する。
しかる後、そのエツジ成分に対する処理を終了したとし
て、前記第2のエツジ候補マスク画像から該当エツジ成
分の情報を抹消しくステップn)、また前記第1のエツ
ジ候補マスク画像から該当エツジ成分の情報を抹消する
(ステップ0〉。
て、前記第2のエツジ候補マスク画像から該当エツジ成
分の情報を抹消しくステップn)、また前記第1のエツ
ジ候補マスク画像から該当エツジ成分の情報を抹消する
(ステップ0〉。
尚、前記ステップβの処理にて第1のエツジ候補マスク
画像のエツジ成分に対応する第2のエツジ候補マスク画
像のエツジ成分が存在しないことが判定された場合には
、その時点で第1のエツジ候補マスク画像から読出した
エツジ成分に対する処理が終了したものとし、該第1の
エツジ候補マスク画像からそのエツジ成分の情報を抹消
する(ステップO)。
画像のエツジ成分に対応する第2のエツジ候補マスク画
像のエツジ成分が存在しないことが判定された場合には
、その時点で第1のエツジ候補マスク画像から読出した
エツジ成分に対する処理が終了したものとし、該第1の
エツジ候補マスク画像からそのエツジ成分の情報を抹消
する(ステップO)。
このような処理を第1のエツジ候補マスク画像の全ての
エツジ成分に対して繰返し実行し、この繰返し実行の終
了を判定して(ステップp)、前記メモリに順次蓄えら
れた検出エツジ成分を第2図(d)に示すように表示す
る(ステップq)。
エツジ成分に対して繰返し実行し、この繰返し実行の終
了を判定して(ステップp)、前記メモリに順次蓄えら
れた検出エツジ成分を第2図(d)に示すように表示す
る(ステップq)。
この検出エツジ成分が前記立体物Aの外形エツジ成分と
して求められることになる。
して求められることになる。
以上の一連の画像処理によって、入力濃淡画像中の立体
物Aの像の外形エツジ成分が効果的に求められる。この
場合、従来の画像処理技術に見られるような線分の追跡
等の複雑な画像処理を行うことなく、エツジ成分の領域
分は等の基本的な画像処理技術を有効に利用して簡易に
、且つ高速に画像処理を行うことができ、不要なエツジ
成分が除去された立体物Aの外形エツジを精度よく求め
ることができる。しかも、従来の煩わしい閾値設定が不
要であり、安定に立体物Aの外形エツジを求めることが
できる。
物Aの像の外形エツジ成分が効果的に求められる。この
場合、従来の画像処理技術に見られるような線分の追跡
等の複雑な画像処理を行うことなく、エツジ成分の領域
分は等の基本的な画像処理技術を有効に利用して簡易に
、且つ高速に画像処理を行うことができ、不要なエツジ
成分が除去された立体物Aの外形エツジを精度よく求め
ることができる。しかも、従来の煩わしい閾値設定が不
要であり、安定に立体物Aの外形エツジを求めることが
できる。
尚、本発明は上述した実施例に限定されるものではない
。実施例ではエツジ強度の強いエツジ成分に連結してい
るエツジ強度の弱いエツジ成分を検出して立体物Aの外
形エツジを検出したが、第1または第2のエツジ候補マ
スク画像における工、ツジ成分を太線化して連結エツジ
成分の検出を行うことにより、エツジ強度の強いエツジ
成分の近傍に途切れを生じて存在するエツジ強度の弱い
エツジ成分を連結検出するようにしても良い。
。実施例ではエツジ強度の強いエツジ成分に連結してい
るエツジ強度の弱いエツジ成分を検出して立体物Aの外
形エツジを検出したが、第1または第2のエツジ候補マ
スク画像における工、ツジ成分を太線化して連結エツジ
成分の検出を行うことにより、エツジ強度の強いエツジ
成分の近傍に途切れを生じて存在するエツジ強度の弱い
エツジ成分を連結検出するようにしても良い。
また検出された外形エツジ成分が正しいか否かを、例え
ばそのエツジ成分が閉曲線を形成しているか調べて判断
するようにしても良い。そしてこの判断結果に基いて、
例えば前記エツジ候補マスク画像を得る為の閾値を可変
設定して、上記閾値の最適化調整を行うようにしても良
い。その他、本発明はその要旨を逸脱しない範囲で種々
変形して実施することができる。
ばそのエツジ成分が閉曲線を形成しているか調べて判断
するようにしても良い。そしてこの判断結果に基いて、
例えば前記エツジ候補マスク画像を得る為の閾値を可変
設定して、上記閾値の最適化調整を行うようにしても良
い。その他、本発明はその要旨を逸脱しない範囲で種々
変形して実施することができる。
図は本発明の一実施例を示すもので、第1図は実施例方
式を適用した画像処理装置の概略構成図、第2図(a)
〜(d)は処理画像の例を示す図、第3図はエツジ検出
の画像処理の流れを示す図である。 1・・・画像入力部、2・・・画像メモリ、3・・・画
像処理部、4・・・制御部、5・・・表示部。 第1図 182図
式を適用した画像処理装置の概略構成図、第2図(a)
〜(d)は処理画像の例を示す図、第3図はエツジ検出
の画像処理の流れを示す図である。 1・・・画像入力部、2・・・画像メモリ、3・・・画
像処理部、4・・・制御部、5・・・表示部。 第1図 182図
Claims (4)
- (1)極限作業領域内にある立体物を撮像入力した濃淡
画像内における上記立体物の像のエッジ候補を検出し、
このエッジ候補検出結果に基いてエッジ強度の強いエッ
ジ成分だけからなる第1のエッジ候補マスク画像と、エ
ッジ強度の弱いエッジ成分を含む第2のエッジ候補マス
ク画像とを得、上記第1のエッジ候補マスク画像内の各
エッジ成分にそれぞれ対応する前記第2のエッジ候補マ
スク画像内のエッジ成分を前記立体物の外形を示すエッ
ジとして検出してなることを特徴とするエッジ検出方式
。 - (2)エッジ候補は、濃淡画像を微分処理した画像の信
号成分として求められ、エッジ候補マスク画像は、上記
微分画像を形成するエッジ候補を所定の閾値で2値化し
て検出されるものである特許請求の範囲第1項記載のエ
ッジ検出方式。 - (3)エッジ成分は、所定の閾値以上のエッジ候補の連
結成分として求められるものである特許請求の範囲第1
項記載のエッジ検出方式。 - (4)第1のエッジ候補マスク画像内の各エッジ成分に
それぞれ対応する第2のエッジ候補マスク画像内のエッ
ジ成分を検出する手段は、第1のエッジ候補マスク画像
内の各エッジ成分の存在領域に該当する第2のエッジ候
補マスク画像内の領域に存在するエッジ成分を抽出する
ものである特許請求の範囲第1項記載のエッジ検出方式
。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60141484A JPS625480A (ja) | 1985-06-29 | 1985-06-29 | エッジ検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60141484A JPS625480A (ja) | 1985-06-29 | 1985-06-29 | エッジ検出方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS625480A true JPS625480A (ja) | 1987-01-12 |
JPH0560147B2 JPH0560147B2 (ja) | 1993-09-01 |
Family
ID=15292976
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP60141484A Granted JPS625480A (ja) | 1985-06-29 | 1985-06-29 | エッジ検出方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS625480A (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5068844A (en) * | 1988-03-14 | 1991-11-26 | Asahi Kogaku Kogyo Kabushiki Kaisha | Objective lens mount utilizing leaf springs |
JP2021119507A (ja) * | 2020-07-20 | 2021-08-12 | ベイジン バイドゥ ネットコム サイエンス アンド テクノロジー カンパニー リミテッド | 車線の決定方法、車線測位精度の評価方法、車線の決定装置、車線測位精度の評価装置、電子デバイス、コンピュータ可読記憶媒体、及びプログラム |
WO2021246476A1 (en) * | 2020-06-04 | 2021-12-09 | Mujin, Inc. | Method and computing system for performing or facilitating physical edge detection |
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