WO2007138898A1

WO2007138898A1 - 認識システム、認識方法および認識プログラム

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Publication number: WO2007138898A1
Application number: PCT/JP2007/060315
Authority: WO
Inventors: Kazuyuki Sakurai
Original assignee: Nec Corporation
Priority date: 2006-05-25
Filing date: 2007-05-15
Publication date: 2007-12-06
Also published as: EP2026281A1; CN101356547A; US8208757B2; JP4577532B2; US20090252420A1; JPWO2007138898A1

Abstract

　本発明の認識システムは、特徴点検出手段と（１２０）と、Ｈｏｕｇｈ変換手段（１３０）と、特定パターン出力手段（１４０）とを有する。前記Ｈｏｕｇｈ変換手段（１３０）において、Ｈｏｕｇｈ空間における各点間の距離の大小関係が予め定められた特定パターン間の違いを表す特定パターン間距離の大小関係と同値であるように前記Ｈｏｕｇｈ空間が設計される。前記認識システムは前記Ｈｏｕｇｈ空間内を用いて特定パターンを検出する。このような構成を採用し、画像内でより似通っている特定パターンを前記Ｈｏｕｇｈ空間内でもより近い点として表現することにより本発明の目的を達成することができる。

Description

認識システム、認識方法おょぴ認識プログラム技術分野：

本発明は認識システム、認識方法および認識プログラムに関し、特にノイズに対して頑健であり、認識対象特定パターン以外の部分領域を認識対象特定パターンとする過検出を抑制することができる認識システム、認識方法おょぴ認識プロ明

グラムに関する。書

背景技術：

従来の認識システムの一例が、以下の特開平 6— 3 1 4 3 3 9号公報（先行技術文献 1 ) に記載されている。本従来の認識システムは対象データとしての画像から特定パターンとしての直線を検出するものである。従来の認識システムでは、一般的に H o u g h変換を用いる際に問題となっている、真の直線成分の周りに偽の直線成分が現れてしまう現象を抑えることが出来る。

図 1に示すように、この従来の認識システムは、撮像部 3 1と、エッジ検出部 3 2と、 H o u g h変換処理部 3 3と、 H o u g h空間作成部 3 4と、直線成分抽出部 3 5とから構成されている。

このような構成を有する従来の認識システムは以下のように動作する。

すなわち、撮像部 3 1により認識対象となる画像が入力される。さらに、エツジ検出部 3 2により撮像部 3 1から送られてくる画像を微分処理することによつて画像のエッジが検出される。さらに、 H o u g h変換処理部 3 3により検出された画像の前記ェッジの点列が H o u g h変換される。さらに、 H o u g h空間作成部 3 4により前記 H o u g h変換の関数にしたがうヒストグラム（以下、これを H o u g h空間と呼ぶ）が作成される。

最後に、直線成分抽出部 3 5により前記 H o u g h空間の頻度のピーク点が検出され、検出されたピーク点を通過する各 H o u g h関数曲線に対応する画像の前記エッジの点列が直線であると判定され、画像のなかから直線成分が抽出される。

ここで、直線成分抽出部 3 5の動作について説明をする。直線成分抽出部 3 5 は、前記 H o u g h空間作成部 3 4において作成された前記 H o u g h空間のなかから最大のピーク点を検出し、前記最大のピーク点に対応した直線成分を抽出したうえで、その前記最大のピーク点がその前記ヒストグラムの頻度分布に影響を与えている範囲と寄与量とを求める。

次に、直線成分抽出部 3 5は、前記範囲内において、求められた前記寄与量にしたがって他のピーク点の H o u g h空間内での頻度を前記最大のピーク点の影響が抑制されるように修正する。

次に、直線成分抽出部 3 5は、部分的に修正された前記 H o u g h空間を用いて次に大きなピーク点を検出して、そのピーク点に対応した直,線成分を抽出し、以下同様の処理を順次行っていく。発明の開示：

発明が解決しようとする課題：

第 1の問題点は、一般に直線のような特定パターンを H o u g h変換により検出する際に真の特定パターンの周りに偽の特定パターンが現れてしまうということである。

その理由は、本来 1つのピーク点に集中すべきパターンがノイズ等のために分散してしまうからである。

第 2の問題点は、前記従来技術のような真の特定パターンの周りに偽の特定パターンが現れてしまうという現象への対処に関して、多くの処理量を要するということである。

その理由は、従来の技術では H o u g h空間のピーク点を 1つ検出する毎に、そのピーク点が他の H o u g h空間内の点に及ぼす影響を関係する H o u g h空間内の領域から除去するように構成されているためである。

本発明の目的は、簡便に頑健な特定パターンの検出を行うことが出来る認識システムを提供することにある。

課題を解決するための手段：

本発明の第 1の態様に係る認識システムは、特徴点検出手段と（1 2 0 ) と、 H o u g h変換手段（1 3 0 ) と、特定パターン出力手段（1 4 0 ) とを有する。前記 H o u g h変換手段（1 3 0 ) において、 H o u g h空間における各点間の距離の大小関係が予め定められた特定パターン間の違いを表す特定パターン間距離の大小関係と同値であるように前記 H o u g h空間が設計されており、前記 H o u g h空間内を用いて特定パターンが検出される。このような構成を採用し、画像内でより似通っている特定パターンを前記 H o u g h空間内でもより近い点として表現することにより本発明の目的を達成することができる。

発明の効果：

第 1の効果は、一般的に H o u g h変換を用いる際に問題となっている、真の特定パターンの周りに偽の特定パターンが現れてしまう現象を抑制できることにある。

その理由は、 H o u g h空間における各点間の距離の大小関係が予め定められた特定パターン間の違いを表す特定パターン間距離の大小関係と同値であるように前記 H o u g h空間が設計され、画像内でより似通っている特定パターンを前記 H o u g h空間内でもより近い点として表現しているためである。

第 2の効果は、前記偽の特定パターンの出現の抑制を簡便に実現できることにある。

その理由は、画像内でより似通っている特定パターンを前記 H o u g h空間内でもより近い点として表現しているために、前記偽の特定パターンの出現の抑制を前記 H o u g h空間内での局所的な処理のみ、もしくは処理を行うことなく実現できるためである。図面の簡単な説明：

図 1は、従来技術の構成を示すプロック図である。

図 2は、本発明の第 1の実施の形態に係る認識システムの構成を示すプロック図である。

図 3は、前記第 1の実施の形態に係る認識システムの動作を示すフローチヤ一トである。

図 4は、対象データの一例である道路画像を示す図である。

図 5は、第 1の実施の形態に係る認識システムの具体的な構成を示すプロック図である。

図 6は、ソーベルフィルタを説明する図である。

図 7は、直線間距離を説明する図である。

図 8は、量子化誤差を考慮した H o u g h空間への投票方法を説明する図である。

図 9は、第 1の実施の形態に係る認識システムの動作の具体例を示す図である。図 1 0は、本発明の第 2の実施の形態に係る認識システムの構成を示すプロック図である。

図 1 1は、前記第 2の実施の形態に係る認識システムの動作を示すフローチヤートである。

図 1 2は、前記第 2の実施の形態に係る認識システムの具体的構成を示すプロック図である。

図 1 3は、前記第 2の実施の形態に係る認識システムの動作の具体例を示す図である。発明を実施するための最良の形態：

以下、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。

図 2を参照すると、本発明の第 1の実施の形態は、プロダラム制御により動作するコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置） 1 0 0と、対象データ入力装置 1 1 0とから構成されている。

コンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置） 1 0 0は、特徴点検出手段 1 2 0と、 H o u g h変換手段 1 3 0と、特定パターン出力手段 1 4 W

0とを含む。

H o u g h変換手段 1 3 0は、 H o u g h空間投票手段 1 3 1と、 H o u g h 空間平滑化手段 1 3 2と、 H o u g h空間ピーク検出手段 1 3 3とを含む。

これらの手段はそれぞれ以下のように動作する。

前記対象データ入力装置 1 1 0は、所望の特定パターンの検出対象であるデータを入力する。

前記特徴点検出手段 1 2 0は、前記対象データから前記特定パターン上の点であると推定される点を特徴点として検出する。

前記 H o u g h空間投票手段 1 3 1は、前記特定パターンを表現するパラメ一タを軸とする空間（以下、 H o u g h空間と呼ぶ）内において、前記特徴検出手段 1 2 0で検出された前記特徴点に対応する軌跡上の各点について、前記特徴点に応じた重みを投票する。

前記 H o u g h空間平滑化手段 1 3 2は、前記 H o u g h空間の各点について、当該点および近傍の点の前記投票値を用いて当該点での平滑化された投票値を決定する。ただし、場合によっては本 H o u g h空間平滑化手段 1 3 2を省略してよい。

前記 H o u g h空間ピーク検出手段 1 3 3は、前記 H o u g h空間内において単数あるいは複数の前記投票値のピークを与える点を検出する。

前記特定パターン出力手段 1 4 0は、前記 H o u g h空間ピーク検出手段 1 3 3で検出した前記投票値のピークを与える各点について、対応する前記パラメ一タに対応する前記特定パターンを出力する。

ここで前記 H o u g h空間について説明する。前記特定パターンのパラメータ表現において、一般に複数の違ったパラメータ表現が考えられる。ここで前記特定パターン（以下、

とする）の仮のパラメータ表現を

lx;a") = 0

とおく。ただし、

X

は前記対象データ内での各点の位置、は仮のパラメータを表す。

本発明では、前記対象データ内の予め定められた注目領域における前記特定パターン間の違いを表す特定パターン間距離が定義され、その前記特定パターン間距離の大小関係と前記 H o u g h空間内における対応する点間の距離の大小関係が同値となるような前記特定パターンのパラメータ表現が採用される。

具体的には、 2つ前記特定パターンを

とし、

' m と、の前記特定パターン間距離を

とした場合、以下の数式（1 ) で表される同値関係が成り立つように、写像 h ⁿ ι→ β" を設計し、 β" を、前記特定パターンを表現するパラメータとして、このパラメータを軸とする空間を前記 H o u g h空間とする。

このとき、前記特定パターンのパラメータ表現は

となる。

ここで、上記数式（1 ) で示される同値関係は必ずしも厳密に成立しなくてもよく、近似的に成立するように前記パラメータ β "

を設定してもよい。

また、前記 H o u g h空間投票手段 1 3 1において前記特徴点に対する前記 H o u g h空間における前記軌跡上の各点についての投票を行う際に、前記特徴点の位置に含まれると考えられる雑音成分により決定される前記軌跡上の各点の近傍範囲について投票を行うこともできる。

次に、図 2及び図 3のフローチャートを参照して本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。

まず、前記対象データ入力装置 1 1 0により前記特定パターン検出処理の対象となるデータが入力される（図 3のステップ A 1 )。次に、前記特徴点検出手段 1 2 0が、対象データから前記特定パターン上の点であると推定される点を特徴点として検出する（ステップ A 2 )。さらに、前記 H o u g h空間投票手段 1 3 1が、前記各特徴点について、前記 H o u g h空間内における対応する前記軌跡上の各点について、前記特徴点に応じた重みを投票する（ステップ A 3 )。さらに、前記 H o u g h空間平滑化手段 1 3 2が、前記 H o u g h空間の各点について、当該点および近傍の点の前記投票値を用いて当該点での平滑化された投票値を決定する（ステップ A 4 )。ただし、場合によってはステップ A 4を省略してもよい。さらに、前記 H o u g h空間ピーク検出手段 1 3 3は、前記 H o u g h空間内において単数あるいは複数の前記投票値のピークを与える点を検出する (ステップ A 5 )。最後に、前記特定パターン出力手段 1 4 0が、前記 H o u g h空間ピーク手段で検出した前記投票値のピークを与える各点について、対応する前記パラメ一タに対する前記特定パターンを出力する（ステップ A 6 )。また、前記ステップ A 3における投票において、前記特徴点の位置に含まれると考えられる雑音成分により決定される前記軌跡上の各点の近傍範囲について投票を行うこともできる。次に、本実施の形態の効果について説明する。

本実施の形態では、前記対象データ内の予め定められた前記注目領域における前記特定パターン間の違いを表す前記特定パターン間距離が定義され、その前記特定パターン間距離の大小関係と前記 H o u g h空間內における対応する点間の距離の大小関係が同値もしくは近似的に同値となるような前記特定パターンの前記パラメータ表現により、前記 H o u g h空間が構成されている。このため、前記特定パターン間距離を適切に定義することにより前記 H o u g h空間内でより距離が近、点どうしが前記対象データの前記注目領域でもより近、特定パターンに対応し、従って前記 H o u g h空間の各点で適当な範囲の平滑化等を行うことにより、簡便に従来の課題である真の特定パターンの近くに現れる偽の特定パターンの出現を抑制することが出来る。

また、本実施の形態では、さらに、前記 H o u g h空間投票手段 1 3 1において前記特徴点の位置に含まれると考えられる雑音成分により決定される前記軌跡上の各点の近傍範囲について投票することもできるように構成されているため、前記特徴点に含まれる雑音成分に対して頑健な前記特定パターンの検出を行うことができる。

次に、具体的な実施例を用レ、て上記実施の形態に係る認証システムの動作について説明する。

前記具体的な実施例では、前記対象データとしてカメラ等の入力装置から入力される画像が用いられ、前記特徴点として画素値の変化が急峻な点（以下、エツジ点と呼ぶ）が複数個検出され、それらのエッジ点がなす直線が前記特定パター W 200 / ンとして検出されるというものである。具体的な画像の例として図 4に示すような車両等に搭載したカメラから道路を撮影した道路画像 3 1 0を取り上げて説明する。その道路画像から直線を検出することにより道路面 3 1 1に描かれた走行レーン境界を示す白線 3 1 2等が認識される。

図 5に示すように、本実施例に係る認証システムは、前記対象データ入力装置 1 1 0として例えば力メラ等の画像入力装置 4 1 0と、前記特徴点検出手段 1 2 0としてェッジ点検出手段 4 2 0と、 H o u g h変換手段 4 3 0と、前記特定パターン出力手段 1 4 0として直線出力手段 4 4 0とを有する。

前記エッジ点検出手段 4 2 0は、 3 X 3ソーベルフィルタ手段 4 2 1と、エツジ強度計算手段 4 2 2と、エッジ強度閾値処理手段 4 2 3と、エッジ点出力手段 4 2 4とを含む。ただし、前記エッジ点検出手段 4 2 0は前記構成に限定されるものではなく、画素値の変化が急峻な点を検出する手段であればよい。

前記 H o u g h変換手段 4 3 0は、 H o u g h空間投票手段 4 3 1と、 H o u g h空間平滑化手段 4 3 2と、 H o u g h空間ピーク検出手段 4 3 3とを含む。前記画像入力装置 4 1 0によって、前記対象データとして前記道路画像 3 1 0 が入力される。また、前記エッジ点検出手段 4 2 0は、前記エッジ点を複数個検出する。また、前記 H o u g h変換手段 4 3 0は、後述の直線パラメータ表現

の 2次元パラメータ

P = ( ^f ₅^)^T (Tほ転置を表す）

の各要素 '

をそれぞれ横軸、縦軸とする 2次元平面として定義される H o u g h空間について前記 H o u g h変換手段 1 3 0と同様の処理を行う。

また、直線検出手段 4 4 0は、前記 H o u g h変換手段 4 3 0で検出した投票値のピークを与える H o u g h空間内の各点に対応して前記直線パラメータ表現

^(χ₅¾-^!(β))= 0 で表される直線を出力する。

前記 3 X 3ソーベルフィルタ手段 4 2 1は、前記道路画像 3 1 0の各点について 3 Χ 3近傍中の各画素値と図 6に示す X方向勾配カーネル、 y方向勾配カーネルの各係数の積の和をとる。これらの積和をそれぞれソーベル X成分、ソーベル y成分と呼ぶ。

また、前記エッジ強度計算手段 4 2 2は、前記道路画像 3 1 0の各点について前記ソーベル X成分と前記ソーベル y成分の 2乗和の平方、もしくは絶対値の和を計算し、それぞれ前記各点のエッジ強度とする。また、前記エッジ強度閾値処理手段 4 2 3は、前記道路画像 3 1 0の各点について前記エッジ強度が予め定められた閾値、例えば 1 0 0以上か否かを判断する。また、前記エッジ点出力手段 4 2 4は、前記ェッジ強度閾値処理手段 4 2 3で前記ェッジ強度が閾値以上と判断された点をエッジ点として出力する。

前記 H o u g h空間投票手段 4 3 1は、前記直線を表現するパラメータを軸とする空間（以下、 H o u g h空間と呼ぶ）内において、前記エッジ点検出手段 4 2 0で検出された前記エッジ点に対応する軌跡上の各点について、前記エッジ点に応じた重みを投票する。

ここで、前記ェッジ点に応じた重みとして前記ェッジ強度を投票する処理が実行される。ただし、前記エッジ点に応じた重みはこれに限定されるものではなく、例えば定数、後述のソ一ベル X成分とソーベル y成分により算出される前記エツジ点における画素値の勾配と前記軌跡上の点に対応する前記直線の傾きとのなす角など、前記エッジ点もしくはその近傍の画素値等から算出される値、もしくはこれらの値や前記エッジ強度等から算出される値等を用いてもよい。

また、前記 H o u g h空間平滑化手段 4 3 2は、前記 H o u g h空間の各点について、当該点および近傍の点の前記投票値を用いて当該点での平滑化された投票値を決定する。ここでは、例えば前記当該点の 3 X 3近傍の点の平均値として前記平滑化された投票値を決定する。ただし、前記近傍の範囲や前記平滑化された投票値の決定方法はこれに限定されるものではない。また、場合によっては本

Ho u g h空間平滑化手段 432を省略してもよレ、。

また、前記 Ho u g h空間ピーク検出手段 433は、前記 Ho u g h空間内において予め定められた閾値以上であり、かつ例えば 3 X 3近傍等の近傍範囲で最大の投票値を持つ点を前記ピークとして検出する。ただし、前記ピークを検出する基準はこれに限定されるものではなく、例えば、前記 Ho u g h空間内での最大投票値をもつ点のみをピークとする等、問題設定に応じた基準をとることが出来る。

ここで、前記直線パラメータ表現

について説明する。前記仮のパラメータ a二 (a,b) による直線パラメータ表現 ^x₅a) = 0 を数式（2) のように定義する。 g^/(x_>a)-x-(a+^( -l))=0 ただし、

は前記道路画像 310上の各点の座標を表し、 Lは図 4に示すように前記道路画像 310内のある水平ラインの y座標を表す。

前記注目領域は、図 4に示すように前記道路画像 310の下部領域、例えば中央水平ライン以下の領域として設定される。この注目領域 A31 1は、前記道路画像 3 1 0内において道路面に相当すると予想される領域である。こ

に示すように前記特定パターン間距離に対応する直線間距離

を数式（3 ) のように定義する。ただし、

と eれはそれぞれ直線を表す,

∑1 ^{( 3 )}

ここで、は前記注目領域 A 3 1 1内の y座標であり、通常ある一定の間隔で離散化されている。本実施例では間隔 1で離散化されているとする。

は前記注目領域 A 3 1 1での水平ライン数を表す。

図 7および数式（3 ) より、前記直線間距離

は前記注目領域 A 3 1 1の各水平ライン上での X座標の差の 2乗和であり、 m = nの場合に

となる。

はその他に正値性、

と

についての対称性、三角不等式

を満たすので距離関数として適当な性質を有する。

が近いということは前記注目領域 A 3 1 1内の各水平ライン上での

と

£ⁿ の位置が近いということである。したがって、感覚的な直線間の「近さ」ともよく適合すると考えられる。

ここで、数式（3 ) を数式（4 ) のように変形する。

≡ α^Μ-α" Β α"'-α"

.で、数式 (4) において

とすれば、 β = h{a) = Ca としてパラメータ

P

に関して数式（5) が成立する ₍ なお、は対称行列なので、

C

の存在は保証される。 ( - p""² 従って、上記数式 (5) により

― J十とすると、数式 (1) が成立する _t 刖記パラメータ P = ( ) ^τ の各要素

a b^T

をそれぞれ横軸、縦軸とする 2次元平面として定義される前記 H o u g h空間における点間の距離の大小関係と対応する直線間距離の大小関係とは同値である。特に、上記数式（2 ) において

すなわち Lを前記注目領域 A 3 1 1の中央に位置する水平ラインの y座標とすると、前記直線パラメータ表現は以下の数式（6 ) のようになる。

次に、前記 H o u g h空間について説明する。前記 H o u g h空間投票手段 4 3 1は、前記 H o u g h空間内において前記エッジ点検出手段 4 2 0で検出された前記ェッジ点に対応する軌跡上の各点について、前記ェッジ点に応じた重みを投票する。この際、前記 H o u g h空間投票手段 4 3 1をコンピュータ 4 0 0において実現するにためには前記 H o u g h空間を離散化する必要がある。前記直線パラメータ表現を上記数式（6 ) とすると、図 7に示すとおり数式（6 ) におけるパラメータ

a

は前記道路画像内での水平ライン

v - L

における前記直線の切片である。

したがって、その精度は前記道路画像の各点の X方向の位置精度と等しいと考えてよい。ここで、前記道路画像の各点の位置についての誤差が前記座標離散化のみに起因すると仮定すると、本実施例においては離散化間隔を 1に設定している。

このためパラメータ

a

も間隔 1で設定すればよい。

また、前記道路画像の前記各点の位置についての誤差が前記座標離散化以外の要因を持つ場合はその要因を勘案した前記道路画像の前記各点の位置についての誤差範囲によってパラメータも間隔を定めればよい。

ここで、パラメータ

b^f

の離散化間隔については、数式（1 ) の関係を保持するためにパラメータと同じ間隔をとればよい。

このように、本発明によると前記 H o u g h空間の離散化間隔を前記対象データの誤差範囲から自動的に決定することが出来る。

次に、前記 H o u g h空間投票手段 4 3 1について補足をする。前記 H o u g h空間投票手段 4 3 1は、前記 H o u g h空間内において前記エッジ点検出手段 4 2 0で検出された前記エッジ点に対応する軌跡上の各点について前記エッジ点に応じた重みを投票するが、この投票を前記軌跡上の各点ではなくエッジ点の位置に含まれると考えられる雑音成分により決定される前記軌跡上の各点の近傍範囲について行うことも出来る。本実施例では、前記投票に際しては前記エッジ点位置に含まれる前記雑音成分として前記座標離散化に起因するもののみを考える。この場合、前記道路画像内のある画素位置

で検出されるエッジ点について真の位置は数式（7 )の範囲にあると考えられる。

ここで、図 8に示すようにェッジ点 7 0 2に対応する H o u g h空間内の軌跡 7 0 5だけではなく、上記数式（7 ) で表されるエッジ点の真の位置範囲 7 0 3 の全ての点に対応する H o u g h空間内の軌跡の集合 7 0 6についてエッジ点 7 ◦ 2に応じた重みを投票する。これにより、前記座標離散化に起因する雑音成分の影響を抑制することが出来る。

次に、以上説明した構成要素により構成される本実施例の動作について、図 5 及び図 9のフローチヤ一トを参照して詳細に説明する。

まず、前記画像入力装置 4 1 0により前記道^画像が入力される（図 9のステップ B 1 ) ₀次に、前記ソ一べルフィルタ手段 4 2 1が前記道路画像の各点について前記ソ一^ ^レ X成分とソ¹ ^ル y成分を算出する（ステップ B 2 )。さらに、前記ェッジ強度計算手段 4 2 2が前記道路画像の各点についてェッジ強度を計算する（ステップ B 3 )。さらに、前記エッジ強度閾値処理手段 4 2 3が前記道路画像の各点についてエッジ強度を閾値処理する（ステップ B 4 )。さらに、前記エッジ点出力手段 4 2 4が前記エッジ強度が前記閾値以上の点を前記エッジ点として出力する (ステップ B 5 )。さらに、前記 H o u g h空間投票手段 4 3 1が前記各ェッジ点について H o u g h空間内の軌跡上に投票を行う（ステップ B 6 )。さらに、前記 H o u g h空間平滑化手段 4 3 2が前記 H o u g h空間内の各点の前記投票値を平滑化する（ステップ B 7 )。さらに、前記 H o u g h空間ピーク検出手段 4 3 3が前記 H o u g h空間内の前記ピーク点を検出する（ステップ B 8 )。最後に、前記直線出力手段 4 4 0が前記各 H o u g h空間ピーク点に対応する前記直線を出力する（ステップ B 9 )。

本実施例において前記対象データを画像としたが、前記対象データはこれに限られるものではなく、例えば画素値が対応する実物体への距離を示す距離画像や、 3次元空間内で各位置における画素値が与えられる 3次元画像、異なる時刻で得られた前記画像もしくは前記 3次元画像を時系列方向に並べることにより得られる時系列画像等、座標位置と各位置でのデータ値が対応付けられているデータでめればよい。

また、本実施例では、前記直線間距離は、前記注目領域 A 31 1の各水平ライン上での X座標の差の 2乗和として定義されているが、これは水平ラインに限られるものではなく、鉛直ライン等、互いに平行なラインの集合の各ライン上での位置間距離の 2乗和であればよレ、。

また、本実施例では、前記直線間距離は、互いに平行なラインの集合の各ライン上での位置間距離の 2乗和として定義されているが、これは 2乗和に限られるものではなく、絶対値の和、絶対値の最大値等、前記互いに平行なラインの集合の各ライン上での直線位置の集合を 1つのべクトルとみなした場合の 2つの前記直線に対応する前記べクトル間の距離として定義される量であればよい。

また、前記直線パラメータ表現 (χ,α)-Ο として上記数式（2) の代わりに以下の数式（8) を用いてもよい χ·

また上記数式 (8) による前記直線パラメータ表現の代わりに以下の数式（9) を用いてもよい。 (α (9)

上記数式（8) および上記数式（9) による前記パラメータ表現による前記 Η o u g h空間は厳密には上記数式（1) の関係を満たしていないが、近似的には満たしていると考えられる。従って、この場合でも本実施例の効果をある程度期待することが出来る。

上記数式（9) による前記直線パラメータ表現は上記数式（8) による前記直線パラメータ表現を、前記 H ou g h変換の際の前記座檫離散化に起因する前記雑音成分の影響を取り除くように変形したものである。従って、数式（9 ) による前記直線パラメータ表現による前記 H o u g h空間を用いた前記 H o u g h変換においては、図 8及び上記数式（7 ) により示される前記軌跡の集合 7 0 6への投票は必要なく、前記軌跡 7 0 5のみへの投票をすればよい。この場合、前記軌跡の集合 7 0 6への投票と比べて処理量を削減することが出来る。

次に、本発明の第 2の発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。

図 1 0を参照すると、本発明の第 2の実施の形態に係る認証システムは、プログラム制御により動作するコンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置） 9 0 0と、対象データ入力装置 9 1 0を有している。

コンピュータ（中央処理装置；プロセッサ；データ処理装置） 9 0 0は、特徴点検出手段 9 2 0と、 H o u g h変換手段 9 3 0と、特定パターン出力手段 9 4 0とを含む。

H o u g h変換手段 9 3 0は H o u g h空間投票手段 9 3 1と、 H o u g h空間平滑化手段 9 3 2と、 H o u g h空間ピーク検出手段 9 3 3とを含む。

これらの手段はそれぞれ以下のように動作する。

前記対象データ入力装置 9 1 0によって、所望の特定パターンの検出対象であるデータが入力される。

前記特徴点検出手段 9 2 0は、前記対象データから前記特定パターン上の点であると推定される点を特徴点として検出する。

前記 H o u g h空間投票手段 9 3 1は、前記特定パターンを表現する H o u g h空間内において、前記特徴検出手段 9 2 0で検出された前記特徴点に対応する軌跡上の各点について、前記特徴点に応じた重みを投票する。

前記 H o u g h空間平滑化手段 9 3 2は、前記 H o u g h空間の各点について、当該点およぴ近傍の点の前記投票値を用いて当該点での平滑化された投票値を決定する。

前記 H o u g h空間ピーク検出手段 9 3 3は、前記 H 0 u g li空間内において単数あるいは複数の前記投票値のピークを与える点を検出する。前記特定パターン出力手段 9 4 0は、前記 H o u g h空間ピーク検出手段 9 3 3で検出した前記投票値のピークを与える各点について、対応する前記パラメ一タに対応する前記特定パターンを出力する。

ここで、前記 H o u g h空間平滑化手段 9 3 2について説明する。前記特定パターン

£ⁿ

のパラメータ表現をは)

とおく。

ただし、

X

は前記対象データ内での各点の位置を表し、はパラメータを表す。

本発明の第 2の実施の形態では、本発明の第 1の実施の形態と同様に前記対象データ内の予め定められた注目領域における前記特定パタ一ンととの違レヽを表す特定パターン間距離を

として定義がなされている。

前記 H o u g h空間平滑化手段 9 3 2は、前記 H o u g h空間の各点

について対応する前記特定パターンを考え、以下の数式（1 0 ) を満たす前記特定パターン

m 対応する前記 Η 0 u g h空間内の点

m の集合を前記当該点の近傍と考え、この近傍内、もしくはこの近傍を近似した領れた投票値を決定する。

ただし、 rは予め定められた定数、もしくは前記 H o u g h空間の各点毎に何某かの基準で定められる数である。

また、前記 H o u g h空間投票手段 9 3 1において前記特徴点に対する前記 H o u g h空間における前記軌跡上の各点についての投票を行う際に、前記特徴点の位置に含まれると考えられる雑音成分により決定される前記軌跡上の各点の近傍範囲について投票を行うこともできる。

次に、図 1 0及ぴ図 1 1のフローチャートを参照して本実施の形態の全体の動作について詳細に説明する。

まず、前記対象データ入力装置 9 1 0により前記特定パターン検出処理の対象となるデータが入力される（図 3のステップ C l )。次に、前記特徴点検出手段 9 2 0力 S、対象データから前記特定パターン上の点であると推定される点を特徴点として検出する（ステップ C 2 )。さらに、前記 H o u g h空間投票手段 9 3 1が、前記各特徴点について、前記 H o u g h空間内における対応する前記軌跡上の各点について、前記特徴点に応じた重みを投票する（ステップ C 3 )。さらに、前記 H o u g h空間平滑化手段 9 3 2が、前記 H o u g h空間の各点について、当該点およぴ近傍の点の前記投票値を用いて当該点での平滑化された投票値を決定する（ステップ C 4 )。さらに、前記 H o u g h空間ピーク検出手段 9 3 3が、前記 H o u g h空間内において単数あるいは複数の前記投票値のピークを与える点を検出する（ステップ C 5 )。最後に、前記特定パターン出力手段 9 4 0が、前記 H o u g h空間ピーク手段で検出した前記投票値のピークを与える各点について、対応する前記パラメータに対する前記特定パターンを出力する（ステップ C 6 )。前記ステップ C 3における投票において、前記特徴点の位置に含まれると考えられる雑音成分により決定される前記軌跡上の各点の近傍範囲について投票を行うこともできる。

次に、本実施の形態における効果について説明する。

本実施の形態では、前記対象データ内の予め定められた前記注目領域における前記特定パターン間の違いを表す前記特定パターン間距離が定義され、その前記特定パターン間距離が近い領域を近傍と考えその近傍範囲内での前記 H o u g h 変換平滑化を行っているため、前記特定パターン間距離を適切に定義することにより簡便に従来の課題である真の特定パターンの近くに現れる偽の特定パターンの出現を抑制することが出来る。

次に、具体的な実施例を用いて本実施の形態に係る認証システムの動作につ！/ヽて説明する。

この認証システムは、前記対象データとしてカメラ等の入力装置から入力される画像を用い、前記特徴点として画素値の変化が急峻な点（以下、エッジ点と呼ぶ）を複数個検出し、それらのエッジ点がなす直線を前記特定パターンとして検出する。具体的な画像の例として図 4に示すような車両等に搭載したカメラから道路を撮影した道路画像 3 1 0を取り上げる。この道路画像から直線を検出することにより道路面 3 1 1に描かれた走行レーン境界を示す白線 3 1 2等が認識される。

図 1 2に示すように、この認証システムは、本実施例は前記対象データ入力装置 9 1 0として例えばカメラ等の画像入力装置 1 1 1 0と、前記特徴点検出手段 9 2 0としてェッジ点検出手段 1 1 2 0と、 H o u g h変換手段 1 1 3 0と、前記特定パターン出力手段 9 4 0として直線出力手段 1 1 4 0とを含む。前記ェッジ点検出手段 1 1 20は、 3 X 3ソ一べルフィルタ手段 1 121と、エッジ強度計算手段 1 1 22と、エッジ強度閾値処理手段 1 123と、エッジ点出力手段 1 124とを含む。ただし、前記エッジ点検出手段 1 120は前記構成に限定されるものではなく、画素値の変化が急峻な点を検出する手段であればよい。

前記 H o u g h変換手段 1 130は、 Ho u g h空間投票手段 1 131と、 H o u g h空間平滑化手段 1 1 32と、 Ho u g h空間ピーク検出手段 1 1 33とを含む。

前記画像入力装置 1 1 10は、前記対象データとして前記道路画像 310を入力する。また、前記エッジ点検出手段 1 1 20は、前記エッジ点を複数個検出する。また、前記 Ho u g h変換手段 1 130は、後述の直線パラメータ表現 g^l\x, )=0

の 2次元パラメータ

a = (a,b)^T (Tは転置を表す）

の各要素

a、 b

をそれぞれ横軸、縦軸とする 2次元平面として定義される Ho u g h空間について前記 H o u g h変換手段 930と同様の処理が行なわれる。

直線検出手段 1 140は、前記 H o u g h変換手段 1 1 30で検出した投票値のピークを与える Ho u g h空間内の各点に対応して前記直線パラメータ表現で表される直線を出力する。

前記 3 X 3ソーベルフィルタ手段 1 1 21は、前記道路画像 310の各点についてソーベル _χ成分、ソーベル _y成分を算出する。また、前記エッジ強度計算手段 1 1 22は、前記道路画像 3 10の各点について前記ソーベル X成分と前記ソ一ベル y成分の 2乗和の平方、もしくは絶対値の和を計算し、それぞれ前記各点のエッジ強度とする。

前記エッジ強度閾値処理手段 1 1 23は、前記道路画像 3 10の各点について前記エッジ強度が予め定められた閾値、例えば 1 0 0以上か否かを判断する。前記ェッジ点出力手段 1 1 2 4は、前記ェッジ強度閾値処理手段 1 1 2 3で前記ェッジ強度が閾値以上と判断された点をェッジ点として出力する。

前記 H o u g h空間投票手段 1 1 3 1は、 H o u g h空間内において、前記ェッジ点検出手段 1 1 2 0で検出された前記エッジ点に対応する軌跡上の各点について、前記エッジ点に応じた重みを投票する。ここで、前記エッジ点に応じた重みとして前記エッジ強度を投票する。ただし、前記エッジ点に応じた重みはこれに限定されるものではなく、例えば定数、後述のソ一^ミル X成分とソーベル y成分により算出される前記ェッジ点における画素値の勾配と前記軌跡上の点に対応する前記直線の傾きとのなす角など、前記ェッジ点もしくはその近傍の画素値等から算出される値、もしくはこれらの値や前記エッジ強度等から算出される値等を用いてもよい。

前記 H o u g h空間平滑化手段 1 1 3 2は、前記 H o u g h空間の各点について、当該点および近傍の点の前記投票値を用いて、例えば近傍の点での投票値の平均値として当該点での平滑化された投票値を決定する。ただし、前記平滑化された投票値はこれに限るものではなく近傍の各点に適当な重みを乗じたものの和や近傍での最大投票値等、近傍の点の位置関係や投票値から計算される各種の値を用いてよい。

前記 H o u g h空間ピーク検出手段 1 1 3 3は、前記 H o u g h空間内において予め定められた閾値以上であり、かつ例えば 3 X 3近傍等の近傍範囲で最大の投票値を持つ点を前記ピークとして検出する。ただし、前記ピークを検出する基準はこれに限定されるものではなく、例えば、前記 H o u g h空間内での最大投票値をもつ点のみをピークとする等、問題設定に応じた基準をとることが出来る。ここで、前記 H 0 u g h空間平滑化手段 1 1 3 2について説明する。

前記直線パラメータ表現 /(x,a) = 0 は以下の数式（1 1 ) で与えられるとする。 g^!(x,a)-x-{ +b(y-L))^0 (11 ただし、

X = ，

前記注目領域は、図 4に示すように前記道路画像 310の下部領域、例えば中央水平ライン以下の領域として設定される。この注目領域 A31 1は、前記道路画像 310内において道路面に相当すると予想される領域である。ここで、本発明の第 1の実施の形態と同様に、図 7に示すように前記特定パターン間距離に対応する直線間距離

は上記数式（3) のように定義される。ただし

とはそれぞれ直線を表す。

ここで、数式（10) は上記数式（4) より以下の数式（12) のように変形できる。

.れより、前記 H o u g h空間平滑化手段 1132は、前記 H o u g h空間の各点

'こついて

を満たす点の集合

またはこれの近似領域での前記投票値の平均値を前記平滑化された投票値とすることができる。

ただし、前記平滑化された投票値は、これに限るものではなく前記点の集合の各点に適当な重みを乗じたものの和や近傍での最大投票値等、近傍の点の位置関係や投票値から計算される各種の値を用いてよい。

次に、前記 H o u g h空間投票手段 1 1 3 1について補足をする。前記 H o u g h空間投票手段 1 1 3 1は、前記 H o u g h空間内において前記エッジ点検出手段 1 1 2 0で検出された前記エッジ点に対応する軌跡上の各点について前記ェッジ点に応じた重みを投票するが、この投票を前記軌跡上の各点ではなくエッジ点の位置に含まれると考えられる雑音成分により決定される前記軌跡上の各点の近傍範囲について行うことも出来る。本実施例では、前記投票に際しては前記ェッジ点位置に含まれる前記雑音成分として前記座標離散化に起因するもののみを考える。この場合、前記道路画像内のある画素位置

で検出されるエッジ点について真の位置は以下の数式（1 3 ) の範囲にあると考えらる。

ここで、図 8に示すようにエッジ点 7 0 2に対応する H o u g h空間内の軌跡 W

7 0 5だけではなく、上記数式（1 3 ) で表されるエッジ点の真の位置範囲 7 0 3の全ての点に対応する H o u g h空間內の軌跡の集合 7 0 6についてエッジ点 7 0 2に応じた重みが投票される。これにより、前記座標離散化に起因する雑音成分の影響を抑制することが出来る。

次に、上記実施例の動作について、図 1 2及ぴ図 1 3のフローチャートを参照して詳細に説明する。

まず、前記画像入力装置 1 1 1 0により前記道路画像が入力される（図 1 3のステップ D 1 )。次に、前記ソーベルフィルタ手段 1 1 2 1力 S、前記道路画像の各点について前記ソーベル X成分とソーベル y成分を算出する（ステップ D 2 )。さらに、前記エッジ強度計算手段 1 1 2 2が、前記道路画像の各点についてエッジ強度を計算する（ステップ D 3 )。さらに、前記エッジ強度閾値処理手段 1 1 2 3 力前記道路画像の各点についてエッジ強度を閾値処理する（ステップ D 4 )。さらに、前記エッジ点出力手段 1 1 2 4が、前記エッジ強度が前記閾値以上の点を前記エッジ点として出力する（ステップ D 5 )。さらに、前記 H o u g h空間投票手段 1 1 3 1力 S、前記各エッジ点について H o u g h空間内の軌跡上に投票を行う（ステップ D 6 )。さらに、前記 H o u g h空間平滑ィヒ手段 1 1 3 2力前記 H o u g h空間内の各点の前記投票値を平滑化する (ステップ D 7 )。さらに、前記 H o u g h空間ピーク検出手段 1 1 3 3力前記 H o u g h空間内の前記ピーク点を検出する（ステップ D 8 )。最後に、前記直線出力手段 1 1 4 0力前記各 H o u g h空間ピーク点に対応する前記直線を出力する（ステツプ D 9 )。

本実施例において前記対象データを画像としたが、前記対象データは、これに限られるものではなく、例えば画素値が対応する実物体への距離を示す距離画像や、 3次元空間内で各位置における画素値が与えられる 3次元画像、異なる時刻で得られた前記画像もしくは前記 3次元画像を時系列方向に並べることにより得られる時系列画像等、座標位置と各位置でのデータ値が対応付けられているデータであればよレ、。

また、本実施例において前記直線間距離を前記注目領域 A 3 1 1の各水平ライン上での X座標の差の 2乗和として定義したが、これは水平ラインに限られるものではなく、鉛直ライン等、互いに平行なラインの集合の各ライン上での位置間距離の 2乗和であればよい。

また、本実施例において前記直線間距離を互いに平行なラインの集合の各ライン上での位置間距離の 2乗和として定義したが、これは 2乗和に限られるものではなく、絶対値の和、絶対値の最大値等、前記互いに平行なラインの集合の各ラィン上での直線位置の集合を 1つのべクトルとみなした場合の 2つの前記直線に対応する前記べクトル間の距離として定義される量であればよい。産業上の利用可能性：

本発明によれば、画像等の対象データ内の特定のパターンを検出といった用途に適用できる。

Claims

1 . 特徴点毎にパラメータ空間の対応する軌跡上に投票を行う H o u g h空間投票手段と、投票済み前記パラメータ空間のピークを検出する H o u g h 間ピーク検出手段とを含み、対象データから H o u g h変換により特定パターンを検出する認識システムにおいて、

投票を行う前記パラメータ空間での各点の距離の大小関係が予め定められた前記特定パターン間の違いを表す特定パターン間距離の大小関係と同値または近似求

的に同値であるように、前記 H o u g h空間投票手段において、前記パラメータの

空間が設訐されていることを特徴とする認識システム。

2 . 特徴点毎にパラメータ空間の対応する軌跡上に投票を行う H o u g h空囲

間投票手段と、前記パラメータ空間の各点の投票値を平滑化する H o u g h空間平滑化手段と、投票済み前記パラメータ空間のピークを検出する H o u g h空間ピーク検出手段とを含み、対象データから H o u g h変換により特定パターンを検出する認識システムにおいて、

前記 H o u g h空間平滑化手段は、前記パラメータ空間内の各点での平滑化された投票値を、予め定められた前記特定パターン間距離が予め定められた値以下となるような、前記各点の近傍もしくは近傍を近似した領域内の点の投票値を用いて決定することを特徴とする認識システム。

3 . 前記対象データが画像であり、前記特定パターンが直線であることを特徴とする請求項 1または 2に記載の認識システム。

4 . 前記特定パターン間距離が予め定められた前記対象データ内のある注目領域における各水平ライン上もしくは各鉛直ライン上もしくは水平なライン群の各ライン上での各前記特定パターンの位置の間の距離の前記注目領域における 2 乗和であることを特徴とする請求項 3に記載の認識システム。

5 . 前記直線が前記注目領域内のある水平ラインでの切片と傾きの係数をパラメータとして表現されることを特徴とする請求項 4に記載の認識システム。

6 · 前記 H o u g h空間投票手段における 1回の投票処理において、対象データの量子化誤差に応じた重みが単数または複数の投票箇所に投票されることを特徴とする請求項 3に記載の認識システム。

7 . 前記画像が車載機器から撮影された道路画像であり、前記注目領域が前記道路画像内の道路面像に相当する領域であり、前記直線を検出することにより白線や道路端等の走行レーン境界が検出されることを特徴とする請求項 4、 5または 6に記載の認識システム。

8 . 特徴点毎にパラメータ空間の対応する軌跡上に投票を行う投票ステップと、投票済みパラメータ空間のピークを検出するピーク検出ステップを含み、対象データから H o u g h変換により特定パターンを検出する認識方法において、前記投票ステップにおいて、投票を行う前記パラメータ空間での各点の距離の大小関係が予め定められた前記特定パターン間の違いを表す特定パターン間距離の大小関係と同値もしくは近似的に同値であるように前記パラメータ空間が設計されることを特徴とする認識方法。

9 . 特徴点毎にパラメータ空間の対応する軌跡上に投票を行う投票ステップと、前記パラメータ空間の各点の投票値を平滑化する平滑化ステップと、投票済みパラメータ空間のピークを検出するピーク検出ステツプを含み、対象データから H o u g h変換により特定パターンを検出する認識方法において、

前記平滑化ステップは、前記パラメータ空間内の各点での平滑化された投票値を、予め定められた前記特定パターン間距離が予め定められた値以下となるような前記各点の近傍もしくは近傍を近似した領域内の点の投票値を用いて決定するステップを有することを特徴とする認識方法。

1 0 . 前記対象データが画像であり、前記特定パターンが直線であることを特徴とする請求項 8または 9に記載の認識方法。

1 1 . 前記特定パターン間距離が、予め定められた前記対象データ内のある注目領域における各水平ライン上もしくは各鉛直ライン上もしくは水平なライン群の各ライン上での各前記特定パターンの位置の間の距離の前記注目領域における 2乗和であることを特徴とする請求項 1 0に記載の認識方法。

1 2 . 前記直線が、前記注目領域内のある水平ラインでの切片と傾きの係数をパラメータとして表現されることを特徴とする請求項 1 1に記載の認識方法。

1 3 . 前記投票ステップは、 1回の投票処理において対象データの量子化誤差に応じた重みを単数または複数の投票箇所に投票するステップを有することを特徴とする請求項 1 0に記載の認識方法。

1 4 . 前記画像が車載機器から撮影された道路画像であり、前記注目領域が前記道路画像内の道路面像に相当する領域であり、

前記直線を検出することにより白線や道路端等の走行レーン境界を検出するステツプを有することを特徴とする請求項 1 1、 1 2または 1 3に記載の認識方法。

1 5 . 特徴点毎にパラメータ空間の対応する軌跡上に投票を行う投票ステツプと、投票済み前記パラメータ空間のピークを検出するピーク検出ステップをコンピュータに実行させ、対象データから H o u g h変換により特定パターンを検出させる認識プログラムにおいて、

前記投票ステップにおいて、投票を行う前記パラメータ空間での各点の距離の大小関係が予め定められた前記特定パターン間の違いを表す特定パターン間距離の大小関係と同値もしくは近似的に同値であるように前記パラメータ空間が設計されていることを特徴とする認識プログラム。

1 6 . 特徴点毎にパラメータ空間の対応する軌跡上に投票を行う投票ステツプと、前記パラメータ空間の各点の投票値を平滑化する平滑ィヒステップと、投票済み前記パラメータ空間のピークを検出するピーク検出ステップをコンピュータに実行させ、対象データから H o u g h変換により特定パターンを検出させる認識プログラムにおいて、

前記平滑化ステップは、前記パラメータ空間内の各点での平滑化された投票値を、予め定められた前記特定パターン間距離が予め定められた値以下となるような前記各点の近傍、もしくは近傍を近似した領域内の点の投票値を用いて決定するステップを有することを特徴とする認識プログラム。

1 . 前記対象データが画像であり、前記特定パターンが直線であることを特徴とする請求項 1 5または 1 6に記載の認識プログラム。

1 8 . 前記特定パターン間距離が、予め定められた前記対象データ内のある注目領域における各水平ライン上もしくは各鉛直ライン上もしくは水平なライン群の各ラィン上での各前記特定パターンの位置の間の距離の前記注目領域における 2乗和であることを特徴とする請求項 1 7に記載の認識プログラム。

1 9 . 前記直線は、前記注目領域内のある水平ラインでの切片と傾きの係数をパラメータとして表現されることを特徴とする請求項 1 8に記載の認識プログラム。

2 0 . 前記投票ステップは、 1回の投票処理において対象データの量子化誤差に応じた重みを単数または複数の投票箇所に投票することを特徴とする請求項 1 7に記載の認識プログラム。

2 1 . 前記画像が車載機器から撮影された道路画像であり、前記注目領域が前記道路画像内の道路面像に相当する領域であり、

前記直線を検出することにより白線や道路端等の走行レーン境界を検出するステツプを実行させることを特徴とする請求項 1 8、 1 9または 2 0に記載の認識プログラム。