JPS63213093A

JPS63213093A - 画像特徴抽出方法

Info

Publication number: JPS63213093A
Application number: JP62045273A
Authority: JP
Inventors: Mutsuo Sano; 睦夫佐野; Shinichi Meguro; 眞一目黒; Akira Ishii; 明石井
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1987-03-02
Filing date: 1987-03-02
Publication date: 1988-09-05
Anticipated expiration: 2011-11-27
Also published as: JP2557872B2

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】（産業上の利用分野）本発明は、文字認識及び機械部品，工具等の画像認識に
必要となる画像特徴を抽出する方法に関するものである
。

（従来の技術）ある着目点から放射状に文字領域を走査し、一定の演算
を施すことにより種々の画像特徴を算出することができ
る。このような特徴抽出演算の例としては、内路，小森
著「手書き漢字のストローク密度分布による大分類」電
子通信学会技術研究報告ＰＲし７９−３５．　１９７９
で示されたストローク密度分布特徴抽出演算がある。

本演算は、第１０図に示されるように、ある着目点Ｐか
ら上下，左右４方向に走査したときの黒点を横切る回数
をカウントする演算であり、点Ｐにおける大局的な各方
向別の複雑さを示す特徴量ち与える。しかし詳細識別を
行うためには、大局的な特徴よりも、着目点の近傍領域
の複雑さを反映するような局所的な特徴が必要となる。

しかし、この方法では、走査領域の制御の機構がないた
め局所的な特徴を抽出することはできない。

また第１１図は、山水、森、森、清水著「手書きカタカ
ナ文字と数字の機械認識」電子通信学会論文誌Ｖｏ１．
５９−　Ｄ　、Ｎｎ　６　、Ｐ、４１４，１９７６で示
された「閉じ率」と呼ばれる特微量の抽出演算を示した
ものである。閉じ率は、ある着目点Ｐから４方向に走査
したとき、黒点に衝突するか否かを特微量として採用し
たものである。しかし、このような演算では、衝突した
ときのエツジの方向、曲率等の黒点列の種々の属性を抽
出できるように演算機能を拡張することはできない。大
局的及び局所的な画像特徴を抽出するために、走査半径
を設定する視野の概念が、電子通信学会技術研究報告Ｐ
Ｒ０８６−９０゜１９８７　：佐野、目黒９石井著「触
手特徴を集積した参照点によるモデルマツチング」にお
いて専入されている。しかし、この引用文献における方
法は、本質的には、性質が予め明らかになっている個別
の特徴を対象としていて、しかも走査対象は１種類の特
徴が前提で、視野内の走査領域の制御を走査を受ける特
徴値そのものを閾値処理して行っている。この例は、従
来の文字認識で行われていた特徴抽出演算を一般画像へ
拡張したものであるが、走査対象が１種類の特徴に限定
されているので、例えば、物体の輪郭らしさが高い点に
衝突するまでの輪郭らしさ以外の物体表面の属性情報（
例えば明るさ特徴や単なる明暗の変化を表わすエツジ特
徴等）の総和や平均値等の統計量や物体の輪郭らしさが
高い点に衝突したときの輪郭らしさ以外の輪郭点の属性
情報（例えば輪郭の方向や曲率成分等）といった種々の
属性を抽出することはできない。すなわち、視野内の走
査領域の演算停止制御を走査を受ける特徴値そのものに
より行っていたのでは、走査対象となる特徴値そのもの
の情報の収集にとどまり、前記特徴値に関連する多様な
属性情報を採集することはできない。

（発明が解決しようとする問題点）本発明は、上記従来技術の問題点を解決し、画像上を着
目点から放射状に走査することにより画像特徴を抽出す
る方法において、種々の大局的及び局所的な画像特徴を
個別的な方法でなく統一的な方法で抽出することができ
る画像特徴抽出方法を提供することを目的とするもので
ある。

（問題点を解決するための手段）本発明は、上記目的を達成するために、画像の特徴抽出
処理によって得られる特徴値の２次元分布を表わす特徴
画像上に着目点を設定し、前記着目点から放射状に前記
特徴画像を走査することにより、既に算出された画像特
徴から前記着目点における新たな画像特徴を算出する画
像特徴抽出方法において、同一画像から算出された２つ
の特徴画像をそれぞれ画像特徴抽出演算の入力特徴画像
及び演算制御用特徴画像として併用し、かつ演算制御用
特徴画像の特徴値について定義される演算停止条件及び
着目点を中心とする放射状走査の範囲を与える視野の大
きさを設定し、前記両特徴画像を同一位置の着目点から
前記演算停止条件か前記視野の大きさのいずれかにより
決定される停止点まで放射状に走査することによって走
査領域を＝４＝制御し、各走査方向別に入力特徴画像の走査線上の特徴
値に対して特徴抽出演算を行うことを特徴とするもので
ある。

（作用）第１図及び第２図は、本発明の画像特徴抽出方法におけ
る演算の特徴を図式化したものである。

すなわち本演算は第１図に示されるように、同一画像に
特徴抽出処理を行って得られる２つの特徴画像をそれぞ
れ演算入力用、制御用とし、入力特徴画像上のある着目
点Ｐを出発点とする走査線上の入力特徴値に対する特徴
抽出演算と走査の停止点を、制御用特徴画像上の入力特
徴画像と同一位置の着目点Ｐを出発点とする走査線上の
制御用特徴値により決定することを特徴とする６さらに
第２図に示されるように、着目点Ｐを中心に視野を設定
し、走査が視野を越えても制御用特徴値が演算及び走査
の停止条件を満たさない場合、強制的に演算及び走査を
停止することを特徴とする。

また本演算の結果を再び入力特徴値あるいは制御用特徴
値として他の制御用または入力用特徴値と共に用いて、
新たな画像特徴を算出することができる。

制御用特徴値の導入により停止点における制御用特徴値
あるいは制御用特徴値の関数としての停止条件の値を入
力特徴値に対する演算結果に属性として付与することが
でき、多様な画像特徴を抽出することができる。

また視野の概念も併せて導入しているため、第３図に示
されるように、視野の大きさを入力特徴画像の大きさに
比べて大きく設定することによって、大局的な特徴値（
例えば走査距離により計数される物体表面の拡がり度合
い）の算出が可能となり、第４図のように、視野の大き
さを小さくとれば、画像の局所的な特徴（例えば境界の
コーナーの曲率）の算出が可能となる。例えば、境界の
コーナーの画像特徴抽出を行う場合、走査の停止点を境
界（制御用特徴値）か視野限界とすることができ、境界
成分の方向係数を入力特徴値とすることにより、各走査
方向別の停止点における入力特徴値（方向係数）を特徴
値として抽出、出力することにより、方向別の出力値の
変動として（例えば方向係数の差分和の絶対値の和とし
て）、境界のコーナーの曲率を反映する特徴値を算出す
ることができる。このとき走査停止点の制御値である境
界点は出力特徴値に属性を与え、方向係数の差分和を単
なるエツジ成分の曲率と区別し、境界成分の曲率として
いる。

このように本特徴抽出演算方法は、従来の方法とは制御
用特徴値と視野の概念を併用していることが異なり、こ
のことによって走査領域柔軟かつ多様に制御することが
可能となり、入力特徴値に対する演算方法を種々変更す
ることによって、種々の大局的及び局所的な画像特徴を
統一的に抽出することができる。

（実施例）第５図は、本発明の詳細な説明するブロック構成図であ
る。

テレビカメラもしくはイメージスキャナー１から入力さ
れた画像信号はアナログ・ディジタル（Ａ／Ｄ）変換部
２でディジタル信号に変換され、画像メモリ３に記憶さ
れる。

前処理部４は１画像メモリ３のディジタル画像データに
対し、雑音除去、平均化、平滑化、エツジ抽出等の公知
の画像前処理及び基本的な特徴抽出処理を行い１本発明
にかかる画像特徴抽出演算における入力特徴画像及び制
御用特徴画像として必要な種々の特徴画像を画像特徴記
憶部５に出力する。

画像特徴記憶部５は複数の画像特徴メモリから構成され
ており、各画像特徴メモリが記憶する特徴量の本画像特
徴抽出演算における役割りに従って、各画像特徴メモリ
は、入力特徴画像を記憶する入力特徴メモリ５−１、制
御用特徴画像を記憶する制御用特徴メモリ５−２、演算
結果を記憶する出力特徴メモリ５−３、及び当面の演算
に関わらないその他の特徴メモリ（第５図で図示してい
ない）に分類できる。

走査アドレス発生部６は、入力特徴画像及び制御用特徴
画像を着目点Ｐから放射状に走査して行う本画像特徴抽
出演算（以後、触手演算と呼ぶ）に必要な２次元アドレ
ス信号を入力特徴メモリ５−１及び制御用特徴メモリ５
−２に供給するものである。特徴メモリ５−１．５−２
からそれぞれ入力特徴値及び制御用特徴値が順次読出さ
れ、触手演算部７を構成する演算実行部７−１及び演算
制御部７−２へそれぞれ順次引渡される。

触手演算部７では、演算実行部７−１で入力特徴値に対
して行われる演算の停止制御を、演算制御部７−２が制
御用特徴値を用いて行う構成となついる。なお、各構成
部を全体的に制御するためのいわゆる中央処理装置はこ
こでは図示していない。演算実行部７−１では、入力特
徴値Ｉ′に対する着目点Ｐ　（ｉｓ　ｊ）から各走査方
向θの停止点までの統計量及び距離及び停止点における
特徴値といった３種類の演算による特徴値ｆθ８が算出
される。それぞれの例を（１）式、（２）式、（３）式
に示す６ただし、（１）式は統計量の１例である総和に
関する量の実施例を示すものである。

１０”（ｉ＋ｊ）＝Σｗ（ｋ）ｆ’（ｉ　＋Ｘθ（ｋ）
、ｊ　十Ｙｏ（ｋ））　−（１）ｆｏ”（ｉ、ｊ）＝　
ＪＸａ（Ｌ）２＋Ｙθ（Ｌ）”　　　　　　　・ｔｚ）
１０”（ｉ、ｊ）＝／’（ｉ　＋Ｘｅ（Ｌ）、ｊ　＋Ｙ
ｅ（Ｌ））　　　　　−＝（ａ）ここで、Ｘａ（ｋ）、
Ｙａ（ｋ）、に＝１．２−−−、Ｌは、走査アドレス発
生部６で発生されたＯ方向の走査点の２次元アドレスで
あり、Ｌは停止点を示す。（１）式は、入力特徴値の停
止点までの積分値（到達積分値）を与え、ｗ（ｋ）、に
＝１，２・・・・・・、Ｌは、走査点に対する重み系列
である。ここで、この重み系列の値は、通常は全て１で
あるが、着目点を周囲の点より重みを付けて演算したい
場合に特定の値が代入される。（２）式は、着目点Ｐか
ら停止点までの到達距離を与え、（３）式は、停止点に
おける入力特徴値（到達特徴値）を与える。演算制御部
７−２では制御用特徴値ｆｑを用いて、次の（４）式に
より停止点に＝Ｌを検出し、演算実行部７−１に演算停
止命令を出す。

ただし、ｇ　（ｆｑ）＝／ｑ（ｉ　＋Ｘｅ（ｋ）、　ｊ
　＋Ｙｏ（ｋ））　　　　　・・（５）または、ｇＣｆ
つ＝梵ｆｑ（ｉ＋Ｘｅ（ｉり、ｊ＋Ｙｓｌ））　　・＜
５）１Ｆ＋１ここで、ｎｏＲは視野の大きさを半径Ｒで決定される円
領域とした場合視野内でθ方向に走査したときの走査点
の総数である。ここで、ＲとｎｏｌＩの間には、Ｒ＝　
Ｊ　Ｘ６（ｎ　６Ｒ）”　＋　Ｙ　θ（ｎ　６Ｒ）２の
関係がある。演算制御部７−２では、走査点位置ｋがｎ
ＬＲ以内でかつ、制御用特徴値ｆｑに関する値ｇ（７ｑ
）が定められた閾値ＴＨを越えたとき、その走査点ｋを
停止点りとして決定する。また走査点位置ｋが進んで、
ｇ　（ｆｑ）が閾値ＴＨを越えることなく視野（ｋくｎ
ａ＊）の外に出た時、ｋ＝ｎ１をもって停止点りとする
。停止の条件値ｇ　Ｃｆｑ＞は、通常は（５）式のよう
に走査点にでの制御用特徴値ｆｑの値自身であり、閾値
ＴＨは、最初に停止する位置を与えるための制御パラメ
ータである。この閾値ＴＨの値を十分に大きく設定する
ことにより、実際上、停止の制御を視野のみの制御に移
行することが可能となる。一方、（６）式のように走査
積分値の外、一般にｆｑの汎関数の値を停止条件とする
ことができる。

以上本演算により算出された特徴値ｆθ”（１４Ｊ　）
は１画像特徴記憶部５の出力特徴メモリ５−３に書き出
される。このとき、停止点における制御用特徴値あるい
は停止条件式の値ｇ（ｆｑ）を特徴値ｆθ”Ｃｘ　ｒ　
ｊ）の属性値として演算制御部７−２から出力し、特徴
値ｆθ”（１１Ｊ　）と共に出力特徴メモリ５−３に書
き出すことができる。

次に、本演算による画像特徴抽出例を示す。今、第６図
及び第７図に示されるような模様を持った図形を考える
。この図形からは、あらかじめ境界特徴（境界上は１、
それ以外は０）及び境界方向特徴（境界上で定義された
方向成分）及びエツジ特徴（模様がある位置は１、それ
以外はＯ）が算出され、画像特徴記憶部５に格納されて
いるとする。

第６図は、着目点Ｐから見た図形の大局的な特徴の算出
例を示す。今、本演算において、入力特徴値Ｉ′をエツ
ジ特徴、制御用特徴値ｒを境界特徴、演算実行部７−１
の演算を到達積分値による演算とし、また演算制御部７
−２の停止条件をｇ　（ｆｑ）＝／ｑ＞１とし視野の大
きさを十分大きく設定することにより、各走査方向別の
境界までのエツジの頻度（複雑さ）が得られる。また、
ｔ’、ｒを共に境界特徴とし、到達距離による演算、ｇ
　（ｆｑ）　＝ｆｑ＞１の停止条件とし、視野の大きさ
を十分大きく設定することにより、各走査方向別の境界
までの距離が算出される。さらに、ｒを境界方向特徴、
ｆ９を境界特徴とし、到達特徴値による演算、ｇ　（ｆ
ｑ）＝’／ｑ〉１の停止条件とし、同じく視野を十分大
きくすることにより、各走査方向別の到達境界方向特徴
値を得ることができる。

このような境界までの大局的な複雑さ及び、ある着目点
から見たときの境界方向特徴値の系列は。

入力特徴値と制御用特徴値という２種類の特徴の同時使
用によりはじめて実現できるものである。

第７図は、着目点Ｐ及びＱにおける図形の局所的な特徴
の算出例を示す。着目点Ｐにおける半径Ｒの視野内の局
所的な各走査方向別の複雑さを算出するには、本演算に
おいて、ｆｌをエツジ特徴、ｆｑを境界特徴とし、到達
積分値による演算とし、停止条件をｇ　（ｆｑ）　＝ｆ
ｑ″２Ｃ（Ｃは十分大きい値）とし、半径Ｒの視野を設
定すればよい。さらに、この走査方向別の複雑さを全方
向総和した量は、半径Ｒの局所的な視野内における複雑
さを示す。

また、着目点Ｑにおいて、半径Ｒの視野内に存在する境
界の方向成分だけを得たい場合には、本演算において、
ｆ′を境界方向特徴とし、ｆｑを境界特徴とし、到達特
徴値による演算、ｇＵｑ）Ｊｑ≧Ｃ（Ｃは十分大きい値
）の停止条件とし、半径Ｒの視野を設定すればよい。さ
らに、この走査方向別の境界方向からは種々の局所特徴
を算出することができる。今、ｊθ”（１＋ｊ）を同じ
＜（ｉｒ　ｊ）からθ方向に走査したときの到達特徴値
である境界方向成分（０〜２π）とし、ｆｅ”（ｌｙｊ
）からθ方向に走査したときの到達特徴値である境界特
徴値（境界→１．境界でない→０）としたき、（７）式
及び（８）式で示されるような演算式を定義する。ただ
し、走査方向の分解能をＤとする。すなわち、とする。

↑ ／’（ｘｔｊ）＝Ｃ−Σｈθ（ｉｔｊ）　　　　　　　
　・・・（７）ｈｏ（ｉ、ｊ）＝げ６”（１ｓＪ）／”
ａ＋ｚ（ｌｔｊ）ｌただしｂｏ（ｘ、ｊ）は、ｊ／Ｊｌ
ｔＪ）／”θ＋ｚ（ｘ＋Ｊ）≠１の場合は０となる。ま
た、Ｃは定数である。

／ｌ（ｘ＋ｊ）＝Σｈｏ（ｉ、ｊ）　　　　　　　　　
−ｔａ）ｈｏ（ｉ、ｊ）＝１１０”（Ｌｊ）／ｓ１ｅ、
ｙ（ｉ、ｊ）ｌただしｈｏ（ｉ、ｊ）は、ｆｏ”　（ｌ
　ｔ　Ｊ　）／”　θａｙ（１ｔ　Ｊ　）≠１の場合は
Ｏとなる。

（７）式及び（８）式には、２つの角度データα、βに
関する差の演算を含んでおり、差の絶対値１α、β１は
、　ｍ１ｎ（ｌα、β１，２π−１α、β１）として定
義される。ここで、（７）式により第８図に示すような
半径Ｒの大きさの視野において局所的に着目点を囲む境
界の平行度を算出することができ、又、（８）式により
、第９図に示すような同じく半径Ｒの大きさの視野にお
いて、局所的に着目点を囲む境界の曲率が算出できる。

このような、境界までの局所的な複雑さ、平行１５一度２曲率という特徴は、従来の手法では算出できなく視
野の概念の導入と入力特徴値及び制御用特徴値という２
種類の特徴の同時使用によってはじめて算出できるもの
である。

このように、本演算では、従来の着目点から放射状に走
査することにより、大局的な特徴のみしか算出できなか
ったり、又、視野の概念を導入しても、走査対象が１種
類の特徴値に限定されていた手法と較べ、視野の概念の
導入と同時に、入力特徴値及び制御用特徴値という２種
類の特徴値を用いることにより、大局的又は局所的な多
様な画像特徴の抽出が可能となる。

（発明の効果）本発明により、大局的な特徴ばかりでなく局所的な種々
の特徴を統一的な方法で算出することが可能となった。

従って、本演算で得られた画像特徴を認識に適用したと
きには、大分類種別に適している大局的な特徴と、詳細
識別に適している局所的な特徴の両方を抽出でき、これ
らを組合せることにより能力の高い認識系の実現が可能
となる。

また、本演算は、各走査方向別の画像特徴として到達統
計量、到達距離、及び到達特徴値を算出することができ
る。従って、各走査方向別特徴値間の演算を新たに定義
することにより、視野内の複雑さ、平行度９曲率といっ
た種々の特徴抽出が可能となる。さらに、入力特徴値と
制御用特徴値の組合せを変えることにより種々の画像特
徴が算出される。このように、本演算方式により統一的
に算出される多種類の画像特徴を認識系に適用すること
により、多次式特徴空間での識別が可能となり、より能
力の高い認識系の実現が期待される。

【図面の簡単な説明】

第１図及び第２図は、本発明による演算の原理を示す図
、第３図は、本演算による大局的画像特徴の算出例を示
す図、第４図は、本演算による局所的画像特徴の算出例
を示す図、第５図は、本発明の装置ブロック構成図の一
実施例を示す図、・第６図は、本演算を用いた具体的な
大局的画像特徴抽出処理例を示す図、第７図は、本演算
を用いた具体的な局所的画像特徴抽出例を示す図、第８
図は、平行度の算出演算を示す図、第９図は、曲率の算
出を示す図、第１０図は、ストローク密度分布特徴抽出
演算と呼ばれる従来の手法を示す図、第１１図は、閉じ
率抽出演算と呼ばれる従来の手法を示す図である。１　・・・テレビカメラ、　２　・・・Ａ／Ｄ変換部、
　３・・・画像メモリ、４・・・前処理部、　５・・・
画像特徴記憶部、　５−１　・・・入力特徴メモリ、　
５−２・・・制御用特徴メモリ、　５−３　・・・出力
特徴メモリ、６・・・走査アドレス発生部、　７・・・
触手演算部、　７−１・・・演算実行部、　７−２・・
・演算制御部。特許出願人　日本電信電話株式会社第２図視野第３図ネ見野第５図第４図視野第６図第８図視野第７図視野第９図第１○図

Claims

【特許請求の範囲】

画像の特徴抽出処理によって得られる特徴値の２次元分
布を表わす特徴画像上に着目点を設定し、前記着目点か
ら放射状に前記特徴画像を走査することにより、既に算
出された画像特徴から前記着目点における新たな画像特
徴を算出する画像特徴抽出方法において、同一画像から
算出された２つの特徴画像をそれぞれ画像特徴抽出演算
の入力特徴画像及び演算制御用特徴画像として併用し、
かつ演算制御用特徴画像の特徴値について定義される演
算停止条件及び着目点を中心とする放射状走査の範囲を
与える視野の大きさを設定し、前記両特徴画像を同一位
置の着目点から前記演算停止条件か前記視野の大きさの
いずれかにより決定される停止点まで放射状に走査する
ことによって走査領域を制御し、各走査方向別に入力特
徴画像の走査線上の特徴値に対して特徴抽出演算を行う
ことを特徴とする画像特徴抽出方法。