(57)【要約】【課題】入力画像から円を検出する処理が高速に行え、且つ、メモリの使用量が少なくて済む円検出装置を提供する。【解決手段】円検出装置Ａは、撮像手段１からの入力画像に対して微分処理を行い、微分強度が所定のしきい値よりも大きいエッジ点を抽出するエッジ画像抽出手段３と、抽出されたエッジ点に直線検出用のハフ変換処理を施して（ρ，θ）パラメータ空間に投票処理を行う際に、エッジ点におけるエッジ方向を中心とした所定角度範囲のθにのみ投票を行う投票手段４と、（ρ，θ）パラメータ空間から投票されたセルを抽出する投票セル抽出手段５と、投票セル抽出手段５によって抽出されたセル群からθ方向に連続する２本の正弦波状の略平行な曲線を求めるとともに、当該２本の曲線のρ方向間隔から探索対象の円の直径を求める直径検出手段６と、２本の曲線から等距離にある中間線の形状から円の中心位置を求める中心位置検出手段７とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像に対して微分処理を行い、微分強度が所定のしきい値よりも大きいエッジ点を抽出するエッジ画像抽出手段と、
抽出されたエッジ点に対して直線検出用のハフ変換処理を施して（ρ，θ）パラメータ空間に投票処理を行う際に、エッジ点におけるエッジ方向を中心とした所定角度範囲のθにのみ投票を行う投票手段と、
前記（ρ，θ）パラメータ空間から投票されたセルを抽出する投票セル抽出手段と、
投票セル抽出手段によって抽出されたセル群からθ方向に連続する２本の正弦波状の略平行な曲線を求めるとともに、当該２本の曲線のρ方向間隔から探索対象の円の直径を求める直径検出手段と、
前記２本の曲線から等距離にある中間線の形状から探索対象の円の中心位置を求める中心位置検出手段とを備えたことを特徴とする円検出装置。
【請求項２】
前記投票セル抽出手段は、前記（ρ，θ）パラメータ空間の投票値が所定範囲内にあるセルを抽出することを特徴とする請求項１記載の円検出装置。
【請求項３】
前記直径検出手段は、前記投票セル抽出手段により抽出されたセル群について、同一のθにおけるセル間のρ方向間隔を階級とするヒストグラムを作成し、度数が極大で、且つ、所定のしきい値以上となるρ方向間隔を直径として求めることを特徴とする請求項１又は２の何れか１つに記載の円検出装置。
【請求項４】
前記中心位置検出手段は、θが０度のときの前記中間線のρ値を前記中心位置のｘ座標とし、θが９０度のときの前記中間線のρ値を前記中心位置のｙ座標とすることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の円検出装置。
【請求項５】
前記中心位置検出手段は、前記中間線上の各点の座標（ρ，θ）を、点（ａ，ｂ）を通る直線の式、ａ・ｃｏｓθ＋ｂ・ｓｉｎθ＝ρに代入し、前記直線の式を満たすａ，ｂの値を、前記中心位置の座標（ａ，ｂ）として求めることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の円検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力画像から円を検出する円検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、入力画像から円を検出する円検出装置として、例えば特許文献１に開示された円検出装置がある。この円検出装置は、先ず入力線画から直線成分を除去する処理を行った後、直線成分を除去した入力線画とｘ方向の走査線、及び、ｙ方向の走査線との交点をそれぞれ求め、交点間の中点が描く図形から探索対象の円を抽出するものである。
【特許文献１】特許第３６９４９１１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記特許文献１に開示された円検出装置では、入力線画中の円形図形に途切れがあると、中点を正しく検出できないため、円形図形を正しく抽出できない可能性があった。
【０００４】
途切れのある入力線画から図形を抽出する方法としてはハフ変換を用いた抽出方法が従来知られている。ハフ変換処理では、入力線画内の図形上の各点から、図形を表すパラメータで構成されるパラメータ空間に投票し、パラメータ空間で極大値を求めることによって、パラメータを決定して図形を抽出するものである。このようなハフ変換処理を用いて円を検出する場合には、円の中心位置（ａ，ｂ）と半径ｒの３つのパラメータを求めるために、ａｂｒパラメータ空間（３次元空間）への投票を行い、極大値を求めることで上記３つのパラメータを決定するのであるが、３次元空間への投票や極大値探索の処理が必要になるので、処理時間や使用メモリが大きくなるという問題があった。
【０００５】
本発明は上記問題点に鑑みて為されたものであり、その目的とするところは、入力画像から円を検出する処理が高速に行えるとともに、メモリの使用量が少なくて済む円検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、請求項１の発明は、入力画像に対して微分処理を行い、微分強度が所定のしきい値よりも大きいエッジ点を抽出するエッジ画像抽出手段と、抽出されたエッジ点に対して直線検出用のハフ変換処理を行い（ρ，θ）パラメータ空間に投票処理を行う際に、エッジ点におけるエッジ方向を中心とした所定角度範囲のθにのみ投票を行う投票手段と、（ρ，θ）パラメータ空間から投票されたセルを抽出する投票セル抽出手段と、投票セル抽出手段によって抽出されたセル群からθ方向に連続する２本の正弦波状の略平行な曲線を求めるとともに、当該２本の曲線のρ方向間隔から探索対象の円の直径を求める直径検出手段と、２本の曲線から等距離にある中間線の形状から探索対象の円の中心位置を求める中心位置検出手段とを備えたことを特徴とする。ここにおいて、エッジ方向とはエッジの濃淡が変化する方向のことであり、エッジ点における円の接線と直交する方向となる。
【０００７】
請求項２の発明は、請求項１の発明において、投票セル抽出手段は、（ρ，θ）パラメータ空間の投票値が所定範囲内にあるセルを抽出することを特徴とする請求項１記載の円検出装置。
【０００８】
請求項３の発明は、請求項１又は２の何れか１つの発明において、直径検出手段は、投票セル抽出手段により抽出されたセル群について、同一のθにおけるセル間のρ方向間隔を階級とするヒストグラムを作成し、度数が極大で、且つ、所定のしきい値以上となるρ方向間隔を直径として求めることを特徴とする。
【０００９】
請求項４の発明は、請求項１乃至３の何れか１つの発明において、中心位置検出手段は、θが０度のときの中間線のρ値を中心位置のｘ座標とし、θが９０度のときの中間線のρ値を中心位置のｙ座標とすることを特徴とする。
【００１０】
請求項５の発明は、請求項１乃至３の何れか１つの発明において、中心位置検出手段は、中間線上の各点の座標（ρ，θ）を、点（ａ，ｂ）を通る直線の式、ａ・ｃｏｓθ＋ｂ・ｓｉｎθ＝ρに代入し、直線の式を満たすａ，ｂの値を、中心位置の座標（ａ，ｂ）として求めることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
請求項１の発明によれば、投票手段が、エッジ点におけるエッジ方向、すなわちエッジ点における円の接線と直交する方向を中心とする所定角度範囲のθにのみ、（ρ，θ）パラメータ空間へ投票を行い、直径検出手段では、投票セル抽出手段によって抽出されたセル群から、θ方向に連続する２本の正弦波状の略平行な曲線を求めている。この２本の曲線の角度θにおけるρ値は、円の接線と直交する垂線（すなわちエッジ方向と平行な直線）の角度がθとなるような２本の接線と原点との間の距離となり、また角度θにおける両曲線のρ値の差の絶対値が円の直径となるので、直径検出手段では、２本の曲線のρ方向間隔から円の直径を求めることができる。さらに、２本の曲線から等距離にある中間線は、円の中心位置を通る全ての直線を（ρ，θ）パラメータ空間に写像した図形となるので、中心位置検出手段では、中間線の形状に基づいて円の中心位置を求めることができる。したがって、従来の円検出方法のように３次元のパラメータ空間への投票を行うことなく、各エッジ点についてエッジ方向を中心とする所定角度範囲のθにのみ（ρ，θ）パラメータ空間へ投票を行うことで円の検出が行えるので、円の探索処理が高速に行え、またメモリの使用量が少なくて済むという効果がある。また直線検出用のハフ変換処理を行うことで求めた２本の曲線から円の直径及び中心位置を求めているので、入力線画において探索対象の円が途切れていても、円を正確に検出することができるという効果がある。
【００１２】
請求項２の発明によれば、投票セル抽出手段は、投票値が所定範囲内にあるセルを抽出しているので、不要なセルを取り除くことで、円の直径や中心位置を検出する処理を高速に行え、効率良く円を検出することができる。また上述した特許文献１の円検出装置では、入力線画から直線成分を除去する処理を行っているが、請求項２の発明によれば、投票値が所定範囲内にあるセルを抽出することで、不要なセルを取り除いているので、入力線画から直線成分を除去する処理が不要になり、円の探索をさらに高速に行うことができる。
【００１３】
請求項３の発明によれば、直径検出手段は、同一のθにおけるセル間のρ方向間隔を階級としてヒストグラムを作成した結果に基づいて、円の直径を求めているので、セル間のρ方向間隔にばらつきがあったり、探索対象の円や抽出された曲線に途切れが発生していても、円の直径を正確に検出することができる。
【００１４】
請求項４の発明によれば、中間線上の２点を求めるだけで、探索対象の円の中心位置が求まるので、中心位置の検出処理を高速に行えるという効果がある。
【００１５】
請求項５の発明によれば、点（ａ，ｂ）を通る直線の式に中間線上の多くの点の座標を代入することで、直線の式を満たすａ，ｂの値、すなわち中心位置の座標を求めているので、探索対象の円や抽出された曲線に途切れがあったとしても、円の中心位置を精度良く求めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下に本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００１７】
本実施形態の円検出装置Ａは、例えばＣＣＤカメラのような撮像手段１で撮像された画像から円形の形状を検出するために用いられるものであり、図１のブロック図に示すように、撮像手段１から入力された画像データを画像メモリ（図示せず）に記憶させる画像記憶手段２と、画像メモリに記憶された撮像手段１からの入力画像に対して微分処理を行い、微分強度が所定のしきい値よりも大きいエッジ点を抽出するエッジ画像抽出手段３と、抽出されたエッジ点に対して直線検出用のハフ変換処理を施して（ρ，θ）パラメータ空間に投票処理を行う際に、各エッジ点におけるエッジ方向を中心とした所定角度範囲のθにのみ投票を行う投票手段４と、（ρ，θ）パラメータ空間から投票されたセルを抽出する投票セル抽出手段５と、投票セル抽出手段５により抽出されたセル群からθ方向に連続する２本の正弦波状の略平行な曲線を求めるとともに、当該２本の曲線のρ方向間隔から探索対象の円の直径を求める直径検出手段６と、上記２本の曲線から等距離にある中間線の形状から探索対象の円の中心位置を求める中心位置検出手段７とを備えている。
【００１８】
この円検出装置Ａによる円の検出処理について図２〜図８を参照して説明する。図２（ａ）は撮像手段１により撮像された白黒濃淡画像Ｆ１を示し、撮像手段１から入力された白黒濃淡画像Ｆ１の画像データは画像記憶手段２によって画像メモリに記憶される。
【００１９】
エッジ画像抽出手段３は、画像メモリから白黒濃淡画像Ｆ１の画像データを読み出し、白黒濃淡画像Ｆ１の各画素について、例えば図３（ａ）（ｂ）に示すソーベルフィルタを用いた微分処理を実行し、得られた微分強度が所定のしきい値以上であるエッジ点を抽出することによって、図２（ｂ）に示すようなエッジ画像Ｆ２が作成される。ここで、図３（ａ）は垂直成分を抽出するためのフィルタ（水平方向微分）、同図（ｂ）は水平成分を抽出するためのフィルタ（垂直方向微分）であり、エッジ画像抽出手段３では、２つのフィルタを用いて水平方向及び垂直方向の微分強度をそれぞれ求め、水平方向及び垂直方向の微分強度から各画素のエッジ方向を算出している。なお図２（ｂ）に示すエッジ画像Ｆ２には図形要素として円Ｃと直線Ｂとが現れており、本実施形態の円検出装置Ａでは以下の処理を実行することによって探索対象である円Ｃの中心位置及び直径を検出するのである。
【００２０】
投票手段４は、図２（ｂ）に示すエッジ画像Ｆ２上の各エッジ点に対し、直線検出用のハフ変換処理を施して、（ρ，θ）パラメータ空間に投票処理を行うのであるが、エッジ点におけるエッジ方向ωを中心とした所定角度範囲（ω−Ｔｗ＜θ＜ω＋Ｔｗ）のθにのみ投票を行う。すなわちエッジ点の座標を（ｐ，ｑ）、エッジ方向をωとすると、以下の式（１）で求まる（ρ，θ）に相当するセルに投票を行う。
【００２１】
ρ＝ｐ×ｃｏｓθ＋ｑ×ｓｉｎθ（但し、ω−Ｔｗ＜θ＜ω＋Ｔｗ）  …（１）
ここで、Ｔｗとはエッジ方向ωに対する角度許容値であり、エッジ方向ωを中心として（ω−Ｔｗ）より大きく且つ（ω＋Ｔｗ）より小さい角度範囲のθのみに投票を行う。なお、エッジ方向ωとはエッジの濃淡が変化する方向をいい、円上のエッジ点の場合はエッジ点における円の接線と直交する方向となる。また、探索対象の円の半径が小さいほど、１画素当たりの振れ角が大きくなるので、角度許容値Ｔｗを大きくとる必要があるが、例えば円の半径が８０画素程度であれば、角度許容値Ｔｗを５度とし、（ω−５）＜θ＜（ω＋５）の角度範囲内のθにのみ投票を行うのが好ましい。
【００２２】
図４（ｂ）は投票手段４が上記の投票処理を行った後のハフ投票空間（（ρ，θ）パラメータ空間）を示しており、円Ｃ上の各エッジ点に対して上述の投票処理を行うことでθ方向に連続する２本の正弦波状の略平行な曲線Ｄ１，Ｄ２が作成されるとともに、直線Ｂ上のエッジ点を投票することによってセル群Ｅが作成される。尚、図４（ｂ）では図示を簡略化するため、曲線Ｄ１，Ｄ２及びセル群Ｅはその濃淡が一様となるように図示されているが、実際には投票数に応じて濃淡が異なり、画素値が大きい（濃い）ほど投票数が多くなっている。
【００２３】
ここで、投票手段４では、エッジ画像Ｆ２上の全てのエッジ点について（ρ，θ）パラメータ空間への投票処理を行うのであるが、円Ｃ上にあるエッジ点の内、エッジ方向ωがθ１であるエッジ点Ｐ１１，Ｐ１２に投票処理を行う場合について図４（ａ）（ｂ）を参照して説明する。尚、エッジ方向がθ１となる２つのエッジ点Ｐ１１，Ｐ１２のうち原点に近い方をＰ１１とする。
【００２４】
点Ｐ１１において、投票手段４がエッジ方向θ１を中心とした所定角度範囲のθについて投票を行うと、エッジ点Ｐ１１において当該エッジ点Ｐ１１を通る接線Ｌ１１とこの接線Ｌ１１をエッジ点Ｐ１１において上記角度範囲（θ１±Ｔｗ）内で傾斜させた直線が（ρ，θ）パラメータ空間へ写像されることになり、接線Ｌ１１を写像したときのρ値は原点から接線Ｌ１１までの距離ρ１１となる。また点Ｐ１２において、投票手段４がエッジ方向θ１を中心とした所定角度範囲のθについて投票を行うと、エッジ点Ｐ１２において当該エッジ点Ｐ１２を通る接線Ｌ１２とこの接線Ｌ１２をエッジ点Ｐ１２において上記角度範囲（θ１±Ｔｗ）内で傾斜させた直線が（ρ，θ）パラメータ空間へ写像されることになり、接線Ｌ１２を写像したときのρ値は原点から接線Ｌ１２までの距離ρ１２となる。ここで、接線Ｌ１１までの距離ρ１１と接線Ｌ１２までの距離ρ１２との差の絶対値｜ρ１２−ρ１１｜は円Ｃの直径に等しくなるので、角度θ１においてρ値がρ１１とρ１２の中間値ρ１０（＝（ρ１１＋ρ１２）／２）となる直線Ｌ１０は円Ｃの中心位置Ｐ０を通ることになる。
【００２５】
したがって、投票手段４が、円周上の全てのエッジ点に対して上述の投票処理を行うことによって、図４（ｂ）に示すようにθ方向に連続する２本の正弦波状の略平行な曲線Ｄ１，Ｄ２が（ρ，θ）パラメータ空間に作成されることになり、２本の曲線Ｄ１，Ｄ２から等距離にある正弦波状の中間線Ｄ０（図５（ｃ）参照）は、円Ｃの中心位置Ｐ０を通る全ての直線を（ρ，θ）パラメータ空間に写像したものとなる。
【００２６】
次に、投票手段４による投票処理が終了すると、投票セル抽出手段５は、投票値があるセル群、すなわち投票値が１以上のセル群を抽出しており、図５（ａ）に示すように３つのセル群Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３が抽出される。ここで、セル群Ｇ１，Ｇ２は円Ｃ上のエッジ点を（ρ，θ）パラメータ空間に写像してできるセル群であり、セル群Ｇ３は直線Ｂ上のエッジ点を（ρ，θ）パラメータ空間に写像してできるセル群である。
【００２７】
直径検出手段６は、図５（ｂ）に示すように、投票セル抽出手段５により抽出されたセル群Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３に対してそれぞれ隣接するセル同士に同一のラベルＬＢ１，ＬＢ２，ＬＢ３を付与した後、各ラベルのセル毎にθの最大値と最小値の差を求め、最大値と最小値の差が所定の閾値（例えば１５０°）以上であるラベル（図示例ではラベルＬＢ１，ＬＢ２）を抽出することにより、円Ｃ上のエッジ点を写像してできたセル群Ｇ１，Ｇ２のみが抽出される。ここで、直線Ｂ上の各エッジ点のエッジ方向は略同じ方向となるので、直線上のエッジ点を（ρ，θ）パラメータ空間に写像してできるセル群は、角度θの範囲が円の場合に比べて小さくなると考えられ、θの最大値と最小値の差を上記閾値と比較することで、直線を写像してできるセル群を取り除くことができる。
【００２８】
そして、ラベルの抽出が終了すると、直径検出手段６は、抽出された各ラベルＬＢ１，ＬＢ２毎に最小二乗法で直線を当てはめ、傾きの差が所定の閾値以内であるラベル同士を略平行な曲線として抽出しており、図５（ｂ）の例ではラベルＬＢ１，ＬＢ２のセル群Ｇ１，Ｇ２が略平行な２本の曲線Ｄ１，Ｄ２として抽出される（図５（ｃ）参照）。そして、上記の処理により曲線Ｄ１，Ｄ２に対応するセル群が抽出されると、直径検出手段６は、２本の曲線Ｄ１，Ｄ２において同一のθ座標におけるρ座標の差の絶対値を直径として求めている。なお直径検出手段６では、２本の曲線Ｄ１，Ｄ２において複数のθ座標におけるρ座標の差の絶対値をそれぞれ求め、これらの平均値をとることで円の直径を求めても良く、検出誤差を少なくすることができる。
【００２９】
上述のように円の直径が検出されると、中心位置検出手段７では、２本の曲線Ｄ１，Ｄ２から等距離にある中間線Ｄ０を求め、この中間線Ｄ０の形状から円Ｃの中心位置を求める。すなわち中心位置検出手段７では、各々の角度θについて、直径検出手段６により抽出された曲線Ｄ１，Ｄ２のρ値を平均することで中間線Ｄ０のρ値を求めており、中間線Ｄ０上でρ値が最大となる点Ｃｍａｘの座標値（ρ０，θ０）と、ρ値が最小となる点Ｃｍｉｎの座標値（ρ１，θ１）を求める。ここで、中間線Ｄ０は円の中心Ｐ０を通る全ての直線を写像してできる正弦波となるので、中心位置検出手段７では、予め、点Ｃｍａｘ，Ｃｍｉｎの座標と円の中心位置とを対応付けた中心算出テーブル（表１参照）を作成して図示しないメモリに記憶させておき、上記の処理で求めた点Ｃｍａｘの座標（ρ０，θ０）と点Ｃｍｉｎの座標（ρ１，θ１）を検索キーにして、中心算出テーブルを参照することによって、円の中心Ｐ０の座標を求めている。
【００３０】
【表１】
2010128616.tif 000003
【００３１】
以上説明したように本実施形態の円検出装置Ａでは、投票手段４が、エッジ画像中のエッジ点におけるエッジ方向、すなわちエッジ点における円の接線と直交する方向を中心とする所定角度範囲のθにのみ、（ρ，θ）パラメータ空間へ投票を行い、直径検出手段６では、投票セル抽出手段５によって抽出されたセル群から、θ方向に連続する２本の正弦波状の略平行な曲線Ｄ１，Ｄ２を求めている。ここで、角度θにおける２本の曲線Ｄ１，Ｄ２のρ値は、あるエッジ点における円の接線と直交する垂線（すなわちエッジ方向と平行な直線）の角度がθとなるような２本の接線と原点との間の距離となり、また角度θにおける曲線Ｄ１，Ｄ２のρ値の差の絶対値が円の直径となるので、直径検出手段６では、２本の曲線Ｄ１，Ｄ２のρ方向間隔から円の直径を求めることができる。さらに、２本の曲線Ｄ１，Ｄ２から等距離にある中間線Ｄ０は、円Ｃの中心Ｐ０を通る全ての直線を（ρ，θ）パラメータ空間に写像した図形となるので、中心位置検出手段７では、中間線Ｄ０の形状に基づいて円Ｃの中心位置Ｐ０を求めることができる。したがって、従来の円検出方法のように３次元のパラメータ空間への投票を行うことなく、各エッジ点についてエッジ方向を中心とする所定角度範囲のθにのみ（ρ，θ）パラメータ空間へ投票を行うことで円の検出が行えるので、円の探索処理が高速に行え、またメモリの使用量が少なくて済むという効果がある。また、各エッジ点についてエッジ方向を中心とした所定角度範囲のθにのみ（ρ，θ）パラメータ空間へ投票を行っており、エッジ方向は接線と直交する方向となるので、エッジ方向を中心とした所定角度範囲のθにのみ（ρ，θ）パラメータ空間への投票を行うことで、接線の存在する可能性が高い角度範囲に限定して（ρ，θ）パラメータ空間への投票処理を行うことによって、円の探索処理をより高速に行うことができる。また更に直線検出用のハフ変換処理を行うことで求めた２本の略平行な曲線Ｄ１，Ｄ２から円の直径及び中心位置を求めているので、入力線画において探索対象の円が途切れていたり、抽出した２本の曲線が途切れていたとしても、探索対象の円を正確に検出することができる。
【００３２】
ところで、上述の投票セル抽出手段５では、投票手段４による投票後の（ρ，θ）パラメータ空間から投票値があるセル、つまり投票値が１以上のセルを全て抽出しているが、投票値が所定範囲内にあるセルを抽出することも好ましい。図２（ｂ）に示すエッジ画像Ｆ２において直線Ｂ上のエッジ点を（ρ，θ）パラメータ空間に写像する場合、
直線Ｂ上の各エッジ点のエッジ方向は略同じ角度となるため、（ρ，θ）パラメータ空間では大きな投票値が得られるが（例えば５０以上）、円Ｃを（ρ，θ）パラメータ空間に写像する場合はエッジ方向が略同じになるエッジ点が直線に比べて少ないため、投票値も小さくなる（例えば２０以下）。したがって、投票セル抽出手段５が、（ρ，θ）パラメータ空間からセルを抽出する際に、投票値が所定範囲内（例えば１以上且つ２０以下）であるセルを抽出することによって、図６に示すように円Ｃ上のエッジ点を写像して投票されたセル群Ｇ１，Ｇ２のみを抽出することができ、円上のエッジ点を写像して投票されたセルのみを抽出することで、以後の検出処理を高速に行え、効率良く円を検出することができる。また従来技術で説明した特許文献１の円検出装置のように、入力線画から直線成分を除去する処理を行う必要がないから、円の探索処理を高速に行うことができる。
【００３３】
また上述の直径検出手段６では、投票セル抽出手段５によって抽出されたセル群からθ方向に連続する正弦波状の２本の略平行な曲線Ｄ１，Ｄ２を求めた後、同一のθ座標における曲線Ｄ１，Ｄ２のρ値を求め、その差の絶対値から円の直径を求めているが、直径の算出方法を上記の方法に限定する趣旨のものではなく、以下に説明する方法で直径を求めても良い。すなわち直径検出手段６が、図７（ａ）に示すように、投票セル抽出手段５によって抽出されたセル群から、あるθ座標上（θ＝α）に存在するセルを全て抽出し（θ＝αの場合はセルＣ０，Ｃ１，Ｃ２）、抽出された複数のセルの内、２つのセルのρ座標の差の絶対値Ｄ（すなわちセル間のρ方向間隔）を全ての組み合わせで求める処理を、角度αを０°から１８０°まで変化させながら行って、上記Ｄの値を階級とするヒストグラムを作成する（図７（ｂ）参照）。そして、直径検出手段６では、ヒストグラムの結果をもとに、度数が極大で且つ所定のしきい値Ｔｈ１以上となるρ方向間隔ｄ０を直径として求めており、曲線Ｄ１，Ｄ２間のρ方向間隔にばらつきがあったり、曲線Ｄ１，Ｄ２に途切れが発生していても、円の直径を正確に検出することができる。
【００３４】
また上述の中心位置検出手段７では、中間線Ｄ０上でρ値が最大となる点Ｃｍａｘの座標値（ρ０，θ０）と、ρ値が最小となる点Ｃｍｉｎの座標値（ρ１，θ１）とをもとに、中心算出テーブルから中心Ｐ０の座標を求めているが、中心位置の検出方法を上記の方法に限定する趣旨のものではなく、以下に説明する方法で中心Ｐ０の座標を求めても良い。すなわち中心位置検出手段７では、直径検出手段６が２本の略平行な曲線Ｄ１，Ｄ２のρ値を平均することで中間線Ｄ０を求めた後、角度θが０°のときの中間線Ｄ０のρ座標値ρ（０°）を中心Ｐ０のｘ座標、角度θが９０°のときの中間線Ｄ０のρ座標値ρ（９０°）を中心Ｐ０のｙ座標として求めても良く、中間線Ｄ０上の２点を求めるだけで、探索対象の円の中心位置が求まるので、中心位置の検出処理を高速に行うことができる。
【００３５】
また更に中心位置検出手段７では、上述のように中間線Ｄ０を求めた後、中間線Ｄ０上の全てのセルの座標（ρ，θ）を求め、点（ａ，ｂ）を通る直線の式（２）に全てのセルの座標（ρ，θ）を代入し、式（２）を満たすａ，ｂの値を最小自乗法により求めることで、中心Ｐ０の座標（ａ，ｂ）を求めてもよい。
【００３６】
ａ・ｃｏｓθ＋ｂ・ｓｉｎθ＝ρ  …（２）
このように、中心位置検出手段７では、点（ａ，ｂ）を通る直線の式（２）に中間線Ｄ０上の多くの点の座標を代入することで中心Ｐ０の座標を求めているので、曲線Ｄ１，Ｄ２に途切れがあったとしても、中心位置を精度良く求めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本実施形態の円検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】（ａ）は入力画像の説明図、（ｂ）はエッジ画像の説明図である。
【図３】（ａ）（ｂ）はソーベルフィルタの説明図である。
【図４】（ａ）は投票手段による投票処理の説明図、（ｂ）は（ρ，θ）パラメータ空間に写像した結果を示す図である。
【図５】（ａ）〜（ｃ）は円検出装置による円の検出処理を説明する図である。
【図６】同上の他の検出処理を説明する図である。
【図７】（ａ）は同上のまた別の検出処理を説明する図、（ｂ）は作成されたヒストグラムの説明図である。
【図８】同上のさらに別の検出処理を説明する図である。
【符号の説明】
【００３８】
Ａ 円検出装置
１ 撮像手段
２ 画像記憶手段
３ エッジ画像抽出手段
４ 投票手段
５ 投票セル抽出手段
６ 直径検出手段
７ 中心位置検出手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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