JPS63193282A - 輪郭線抽出方式 - Google Patents

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】 〔概要〕 本発明は画像データ処理の方式に関し、特に入力画像デ
ータの外形判断に必要な輪郭線を正確、且つ高速に抽出
処理する方式に関する。

〔産業上の利用分野〕

画像処理技術の進歩に伴ってその応用面も拡大し、ＴＶ
カメラにより読み取った画像入力よりその外形を判別し
、ハンドリング、検査等に使用し、あるいは文字の読み
取りを行う等の用途が拡大している。このような用途に
対して、画像の輪郭線の抽出をリアルタイムで実行する
手段として、より高速で、ハードウェア化の容易な輪郭
線抽出方式が要求されている。

〔従来の技術〕

画像処理は公知のように画像を画素、或いはＰＩＸＥＬ
等と呼ばれる単位の点に分解し、これを直交座標アドレ
スを持つ記憶装置の各部に対応して蓄積し、通常１語に
対応する画素単位でアドレスして処理を実行する。各画
素は通常多値の濃度（或いは輝度）レベルを示す３〜８
ビツト、カラー画像においてはその構成原色を示すＲ，
Ｇ、Ｂの各々についての情報が付加された１語により構
成される。本発明は濃度についての処理の技術であるた
め白黒の画像について説明する。また、濃度レベルとし
て２値（白と黒のみ）だけの画像についての輪郭抽出は
極めて容易であるため言及せず、ここでは数１０値以上
の濃度レベルを持つ画像を例にとる。

従来、画像の輪郭線の抽出はそのアルゴリズムの複雑さ
から、主としてソフトウェアによる処理方式が使用され
てきた。以下にその一例を示しその処理のアルゴリズム
についてＷｉ単に説明する。

第６図に記憶装置内の画素の分布の例を示す。

図において格子状の画素の分布は画像記憶装置の一部を
切り出し、拡大したもので、便宜上その座標位置をＸｌ
−Ｘ６、Ｙ１〜Ｙ５とし、各画素に記入しである数字が
その画素の濃度を示す。このように分布している画素か
らその画像の輪郭を検出するには、従来、第７図にその
フローを示すような処理手順によっていた。これは微分
により濃度の勾配のベクトルを求め、その方向と大きさ
に従って各画素毎にその近傍の画素との間に演算操作を
行い、濃度勾配の方向に沿って、濃度勾配が最大になる
画素アドレスを検出して輪郭線の判定を行う方法である
。

ここで画像の微分について第８図により説明する。微分
係数を求める点をＰとすると、図上の点Ｐに隣接する８
個の画素ＯＯ〜２２に着目し、各点の濃度を１、ｏ０〜
Ｌ２□の記号により示し、Ｐ点におけるＸ、Ｙ方向に対
しての微分係数をＤｘ＋Ｄｙとし、以下のように定義す
る。

Ｄｘ＝　（Ｌ１２　＋　Ｌ１２　＋Ｌｏｚ　　Ｌ２０　
　ＬＩＯＬＯＯ）／３Ｄｙ＝　（Ｌｚｚ　＋Ｌｚ＋　＋
　Ｌｚｏ　　Ｌｏｚ　　Ｌｏ＋　　Ｌｏｏ）／３この演
算は隣接する６画素についての平均値を使用して微分係
数を求めることに相当し、第７図に示す微分演算部（×
、Ｙ方向各部）において行われる。

次にその結果であるＤｘ＋ｈの値を使用し、濃度勾配計
算部において、濃度勾配の絶対値（以下Ｆｐと略する）
として Ｆｐ　＝　（Ｄｘ”　＋　Ｄｙ”）　’　”を求める。

また、勾配方向計算部において、濃度勾配の方向く以下
ｃｐと略する）としてＦｐが所定値より大きい画素に対
して Ｇｐ　＝　ＣＯ５−’　（Ｄｘ／Ｆｐ）　　　（Ｄｙ≧
０）Ｇｐ　＝　−ＣＯ３−’　（Ｏｘ／Ｆｐ）　　（Ｄ
ｙ　＜　Ｏ）を求める。また、濃度勾配の大きさが該所
定の値以下である時は９９９等の特別の値を出力する。

以上の演算を第６図に示す画像記憶装置上の各画素につ
いて順次行い、その結果各画素毎にＦｐ。

Ｇｐが求められる。

次に各画素毎に求められたＰｐ、Ｇｐを基にして輪郭線
抽出部において輪郭の決定を行うには以下のようなアル
ゴリズムを使用する。

■第９図に示すように円周を８個のセクターに等分し、
各々にａ　％　ｄの記号を付ける。各セクターの範囲は
、χ軸の正方向を０として次のようにとっておく。

セクターａ：　　π／８＞Ｇｐ≧−π／８および、これ
をπ丈回転した方向 セクターｂ：３π／８〉Ｇｐ≧π／８および、これをπ
実回転した方向 セクターｃ：５π／８〉Ｇρ≧３π／８および、これを
π実回転した方向 セクターｄニアπ／８＞Ｇｐ≧５π／８および、これを
π実回転した方向 ｃｐがどのセクターに含まれるかにより、以下のような
条件を満たす画素が輪郭を形成する画素であると判定す
る。

■ｃｐがセクターａに含まれる時 Ｆｐ（ｘ、ｙ）≧Ｆｐ（ｘ−１，ｙ、）であり、且つＦ
ｐ（ｘ、ｙ）≧Ｆｐ（ｘ＋１．ｙ）である。

■ｃｐがセクターｂに含まれる時 Ｆｐ（ｘ、ｙ）≧Ｆｐ（ｘ＋１．ｙ＋１）であり、且つ
’ｐ　（ｘ、　ｙ）≧Ｆｐ（ｘ−１，ｙ−１）である。

■ｃｐがセクターＣに含まれる時 Ｆｐ（ｘ、ｙ）≧ｐｐ（ｘ、ｙ＋１）であり、且つＦｐ
（ｘ、ｙ）≧Ｆｐ（ｘ、ｙ−１）である。

■ｃｐがセクターｄに含まれる時 Ｆｐ（ｘ、ｙ）≧Ｆｐ　（ｘ＋１　、　ｙ−１）であり
、且つＦｐ（ｘ、ｙ）≧Ｆｐ（ｘ−１，ｙ＋１）である
。

以上の操作はＧｐの方向をπ／４毎の８方向に区切り、
第８図に示す画素Ｐと、８方向に対応する００〜２２の
各画素を比較し、　Ｇｐの方向でＦｐが最大になってい
る画素を抽出する操作である。例えば、第５図において
、Ｘ３．Ｙ３の位置の画素について求めたｃｐが図の矢
印の方向であったとすると、上記の論理よりこの画素は
輪郭線を形成する画素であると判定される。

このようにして輪郭を形成する画素が抽出されるが、特
に輪郭線抽出の演算は通常その複雑さのためプログラム
制御により実行される。

〔発明が解決しようとする問題点３ 以上の如〈従来方式による画像処理方式においては、輪
郭線抽出のため、画像を構成する全画素について前項に
て説明したアルゴリズムに従って演算を行う必要があり
、通常プログラム制御により実行される。このため処理
時間が著しく大きくなり、リアルタイムで輪郭の抽出を
行うために、これをハードウェア化、高速化する手段が
要求されている。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明は上記のような問題点を解決するために第１図に
その原理を示す輪郭線抽出方式を使用する。

濃度勾配ベクトル計算部２は画素入力部１より入力する
画像情報より、各画像アドレスにおけるＦｐ　３とＧｐ
　４を求め出力する。

このアドレスにおけるＧｐ　４がＸ軸の正負方向に対し
正負所定の角度（例えば±４５°）の範囲に有る時はＸ
方向濃度勾配抽出部５Ｘが、Ｙ軸の正負方向に対し正負
所定の角度（例えば±４５°）の範囲に有る時はＶ方向
濃度勾配抽出部５Ｙが、Ｆｐ　３を出力する。上記条件
に合致しない場合はそれぞれ数値”０″を出力する。

最大値フィルタ６Ｘ、６Ｙはｘ、ｙ方向濃度勾配抽出部
算部５Ｘ、５Ｙの出力の各画素のＦｐについて、Ｘ、Ｙ
軸方向の一定数前後のアドレスに含まれる画素のＦｐＯ
中の最大の値を代替して出力する。

最大値フィルタ６Ｘ、６Ｙの出力は、同一アドレスの画
素のＦｐ　３と比較演算部７Ｘ、７Ｙにおいて比較され
、一致する場合はその画素アドレスに論理ｓｌｌ＋を、
不一致の場合は論理″０”を出力する。

論理和部８において、２系統の比較演算部７Ｘ。

７Ｙの出力の論理和を作成し、これが輪郭線出力９とし
て得られる。

〔作用〕

輪郭線として濃度の微分ベクトルより、微分値の最大に
なる画素を抽出するために、微分ベクトルの方向がＸ、
Ｙの各方向に近い２群に分類し、最大値フィルタにより
処理した画像と原画像の比較を行い、再び２群を論理和
により結合することにより輪郭線を抽出する。

〔実施例〕

第２図に本発明による輪郭線抽出方式の実施例を示す。

本図における画像入力部１、Ｘ、Ｙ方向微分演算部２１
Ｘ、２１Ｙ　、その出力Ｄｘ、Ｄｙ　、　’ＩＱ度勾配
計算部２２、勾配方向計算部２３の各部の動作について
は、従来例において説明したのと同一内容であるため説
明は省略する。

第３図へに示した円形の対象物を含む画像を処理してＦ
ｐ、　Ｇｐを求め、その結果として記憶装置の面上には
第３図Ｂ、Ｃに示すような分布が得られたものとする。

第３図Ｂで線の太さをＦｐＯ値と考えると、当然輪郭の
場所ではＦｐＯ値が大きくなっている。また、第３図Ｃ
ではＧｐの方向を矢印で示すが、原画像が円形であるの
で中心から放射状に分布することは明らかである。図で
は輪郭の部分についてのみｃｐを概念的に示しである。

Ｇｐは先ず閾値処理部５１Ｘ、　５１Ｙに入力し、Ｘ軸
に近い方向とＹ軸に近い方向に分類される。即ちＸ軸の
正負方向に対し±４５°の範囲に有る時は闇値処理部５
１Ｘが、Ｙ軸の正負方向に対し±４５°の範囲に有る時
は闇値処理部５１Ｙが”１″を出力する。

ここで閾値処理部５１Ｘ、５１Ｙの出力は第３図Ｅｌ、
Ｅに示すようになる。

閾値処理部５１Ｘ、５１Ｙの出力は何れか一方が論理”
１″を示すので、これを積演算部５２Ｘ、５２Ｙに入力
しＦｐとの積をとると、結果としてＦｐはＧｐの方向に
従って分類される。闇値処理部５１Ｘの出力が”１”で
あるような領域にあるＦｐは積演算部５２Ｙより出力さ
れる（第ρ図Ｇ）。

闇値処理部の意義は、次に行われる最大値フィルタリン
グが有効に実行されるために、処理されるＸ、Ｙの各軸
方向に対して平行に近い方向のＧｐをもつ画素を選り分
けることにある。また、Ｘ、Ｙの２軸方向に沿って処理
するのは、画像記憶装置のアドレスがＸ、Ｙアドレスで
あるため、走査するのが簡単でハードウェア化が容易で
あることにもよる。

最大値フィルタ６Ｘの動作を第４図により説明する。図
の上段（Ａ）は処理が行われる前の記憶装置上のｌ？ｐ
の分布を示す。ここではＸ軸方向に図のように分布して
いると仮定する。フィルタ演算のためＸ軸方向に、図の
ように”ウィンド”を設定する。これは処理する画素ア
ドレスを中心としてＸ軸方向に５〜９程度連続したアド
レスで、このウィンド内の画素を順次読み出し、その中
で最大のＦｐＯ値を出力とする。図の■のウィンドでは
、ウィンド内のＦｐで最大値は５であるので、中心であ
る■のアドレスに、点線で示すように５を記入する。こ
れは図の下段（Ｂ）に処理後の画素の分布として示しで
ある。次にウィンドを１アドレスずらして図の■のウィ
ンドに移動し、同様に最大値のＦｐを（Ｂ）の■のアド
レスに記入する。こうして図では■〜■迄の処理を示し
てあり、最大値フィルタリングの結果、（Ａ）の内容は
フィルタ演算により（Ｂ）のように変化する。

この演算は最大値フィルタ６ＹについてはＹ軸方向にウ
ィンドを設定し、Ｙ軸方向に処理を進める以外は最大値
フィルタ６ｘと全く同じ動作をする。

この結果、処理前にＦｐの最大値を示す画素は１個であ
ったのが、処理の結果、５個の幅に広がり、この幅はウ
ィンドの幅に等しいことは容易に理解できる。第３図１
１．Ｉに最大値フィルタ６Ｘ、６Ｙの出力の画素の分布
を示す。図中黒線で幅があるの部分がＦｐの最大値が分
布している領域であり、他の部分はＦｐＯ値が元の値と
変わっていることを概念的に示しである。

この操作の意義は輪郭線の位置を決定するためにＦｐが
最大値をとる点を抽出する手段として、従来例のように
その周辺近傍の画素のＦｐとの間で比較、判定を繰り返
す代わりに、次に説明する比較演算のみでＦｐが最大値
をとる点を抽出するための前処理である。そのため、Ｆ
ｐの最大値の分布を拡大強調する目的で行われる。

比較演算部７Ｘ、７Ｙは第５図に示すように、最大値フ
ィルタによる処理の前後のＦｐＯ値を画素単位で比較し
、等しい値を持つ部分に論理値′１”を記入し、これを
輪郭線として抽出する操作である。

これは第５図より明らかなように最大値フィルタリング
によりＦｐの最大値は元のままで、分布の幅をひろげる
ことにより強調され、最大値以外の部分はＦｐの値が変
化しているので、簡単な比較により第３図Ｊ、にのよう
に輪郭線が抽出される。

闇値処理部５１Ｘ、５１Ｙより比較演算部７Ｘ、７Ｙの
間の処理は、Ｇｐの方向別に実行され、且つ、各画素は
Ｘ、Ｙの何れか一方の列で処理されているので、最後に
これを論理和により加算し、纏めることにより第３図り
のように輪郭線の出力として完成する。

以上の動作と従来例を比較すると、ｌａｐが最大値をと
る点の検出を従来は当該画素と隣接画素のＦｐＯ間の大
小関係を演算して行っていたが、本発明の方式では最大
値フィルタを利用したことにより画像記憶装置を走査す
る形で単純な演算の繰り返しで実行可能である。また闇
値処理部５１Ｘ、５１Ｙより比較演算部７Ｘ、７Ｙの間
の処理はＸ、Ｙ軸のみが異なり、他は全く同一の処理が
おこなわれるので、同一の回路が使用出来る。これはハ
ードウェア化に適した方式であり、特にパイプライン方
式等を適用すると高速化も容易に実現出来る。

〔発明の効果〕

本発明の実施により、単純なアルゴリズムによる輪郭線
の抽出が可能になり、そのハードウェア化、それに伴う
高速化が容易になる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による輪郭線抽出方式の原理図を、 第２図は本発明による輪郭線抽出方式の実施例を、 第３図（Ａ−Ｌ）は本発明による処理の具体例、第４図
は最大値フィルタの説明、 第５図は比較演算の説明、 第６図は画像記憶装置内の画素の分布、第７図は従来方
式による輪郭抽出のフロー、第８図は画像の微分方法の
例、 第９図は輪郭線抽出の例を示す。 第１．２図において、 １は画像入力部、 ２は濃度勾配ベクトル計算部、 ２１Ｘ、　Ｙはｘ、ｙ方向微分演算部、２２は濃度勾配
計算部、 ２３は勾配方向計算部、 ３は濃度勾配、 ４は勾配方向、 ５Ｘ、ＹはＸ、Ｙ方向濃度勾配抽出部、５１Ｘ、Ｙは閾
値処理部Ｘ、Ｙ、 ５２Ｘ、Ｙは積演算部Ｘ、Ｙ、 ６Ｘ、Ｙは最大値フィルタＸ、Ｙ　。 ７χ、Ｙは比較演算部Ｘ、Ｙ、 ８は論理和部、 ９ぼ輪郭線出力である。 処理前　　−一一一−−−−→Ｘ −一一一−■■■■■■■　−− 輪郭の位置 土 Ａ、入力画像 Ｂ、　ｐｐの分布の例　　　　　　　　　　　Ｃ，Ｇｐ
の分布の例り、閾値処理仔！５１Ｘの出力　　Ｅ、閾値
処理ｍｌＹの出力本発明による処理の具体例 第３図Ｃ〜し） Ｆ、積演１あ２ｘの出力　　Ｇ、積演ｎ１爬２Ｙの出力
Ｈ９最大値フィルタαの出力ｉｆ、最大値フィルタ６Ｙ
の出力Ｊ、比較演臂磨口Ｘの出力　　　Ｋ、比較演算部
背の出力し、！１里画郭９の出力

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 直交軸アドレスによりアドレス指定され、多値の濃度レ
   ベルを有する画素の集合よりなる画像を処理して該画像
   の輪郭線を抽出する画像処理装置であって、 画像入力部（１）より入力する画素を処理して、各画素
   アドレスにおける濃度勾配（３）と勾配方向（４）を出
   力する濃度勾配ベクトル計算部（２）と、該勾配方向（
   ４）がＸ軸の正負方向より正負所定の角度以内の方向を
   持つ画素に対しては該濃度勾配（３）を、上記範囲以外
   の方向を持つ画素については数値“０”を出力するＸ方
   向濃度勾配抽出部（５Ｘ）と、 該勾配方向（４）がＹ軸の正負方向より正負所定の角度
   以内の方向を持つ画素に対しては該濃度勾配（３）を、
   上記範囲以外の方向を持つ画素については数値“０”を
   出力するＹ方向濃度勾配抽出部（５Ｙ）と、 該Ｘ方向濃度勾配抽出部（５Ｘ）の出力についてはＸ軸
   方向、該Ｙ方向濃度勾配抽出部（５Ｙ）の出力について
   はＹ軸方向の、入力画素アドレスを中心とした所定の近
   傍区間内に含まれる画素中での最大値を選択出力する、
   最大値フィルタＸ、Ｙ（６Ｘ、６Ｙ）と、 該最大値フィルタＸ、Ｙ（６Ｘ、６Ｙ）の出力と、同一
   アドレスの該濃度勾配（３）を比較し、一致する場合の
   み論理値“１”を出力する比較演算部Ｘ、Ｙ（７Ｘ、７
   Ｙ）と、 一対の該比較演算部Ｘ、Ｙ（７Ｘ、７Ｙ）の出力の論理
   和を輪郭線出力（９）として生成する論理和部（８）よ
   りなることを特徴とする輪郭線抽出方式。