(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を小領域である受容野毎に分割し、受容野における画像を所定の投影方向θから該投影方向に直交するρ軸に投影して該ρ軸上の各位置（ρ，θ）における投影値を求めてρ−θ平面メモリに記憶し、あるいは、画像を小領域である受容野毎に分割し、受容野における画像をハフ変換により、直線の位置ρ、直線へ降ろした垂線がなす角度を方位θとしたρ−θ平面メモリに記憶し、あるいは、前記ρ−θ平面データに微分処理を施した後にρ−θ平面メモリに記憶し、該ρ−θ平面上における値のピーク点を求め、該ピーク位置（ρi，θj）に基づいて、受容野画像に投影方向あるいは方位θjでρiの位置に直線が存在していると認識して受容野画像に含まれる特徴を抽出する特徴抽出方法において、
ρ−θ平面上における値のピーク点を求める際、着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値が設定値以上か判断し、
設定値以下の場合には補正を行わず、設定値以上の場合には該ρ−θ平面上の該ポイントにより特定される直線と同一の直線を特定する周辺受容野のρ−θ平面上のポイントを求め、
該同一の直線を特定する周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値に基づいて着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値を補正し、
補正結果に基づいて着目している受容野のρ−θ平面上のピーク点を検出する、
ことを特徴とする特徴抽出方法。
【請求項２】
画像を小領域である受容野毎に分割し、受容野における画像を所定の投影方向θから該投影方向に直交するρ軸に投影して該ρ軸上の各位置（ρ，θ）における投影値を求めてρ−θ平面メモリに記憶し、あるいは、画像を小領域である受容野毎に分割し、受容野における画像をハフ変換により、直線の位置ρ、直線へ降ろした垂線がなす角度を方位θとしたρ−θ平面メモリに記憶し、あるいは、前記ρ−θ平面データに微分処理を施した後にρ−θ平面メモリに記憶し、該ρ−θ平面上における値のピーク点を求め、該ピーク位置（ρi，θj）に基づいて、受容野画像に投影方向あるいは方位θjでρiの位置に直線が存在していると認識して受容野画像に含まれる特徴を抽出する特徴抽出方法において、
ρ−θ平面上における値のピーク点を求める際、着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値と周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値との差を演算し、
周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値が着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値より設定値以上大きい場合には補正を行わず、設定値以下の場合には該ρ−θ平面上のポイントにより特定される直線と同一の直線を特定する周辺受容野のρ−θ平面上のポイントを求め、
該同一の直線を特定する周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値に基づいて着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値を補正し、
補正結果に基づいて着目している受容野のρ−θ平面上のピーク点を検出する、
ことを特徴とする特徴抽出方法。
【請求項３】
画像を小領域である受容野毎に分割し、受容野における画像を所定の投影方向θから該投影方向に直交するρ軸に投影して該ρ軸上の各位置（ρ，θ）における投影値を求めてρ−θ平面メモリに記憶し、あるいは、画像を小領域である受容野毎に分割し、受容野における画像をハフ変換により、直線の位置ρ、直線へ降ろした垂線がなす角度を方位θとしたρ−θ平面メモリに記憶し、あるいは、前記ρ−θ平面データに微分処理を施した後にρ−θ平面メモリに記憶し、該ρ−θ平面上における値のピーク点を求め、該ピーク位置（ρi，θj）に基づいて、受容野画像に投影方向あるいは方位θjでρiの位置に直線が存在していると認識して受容野画像に含まれる特徴を抽出する特徴抽出方法において、
ρ−θ平面上における値のピーク点を求める際、着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値と周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値との符号を比較し、
符号が不一致の場合には補正を行わず、一致している場合には該ρ−θ平面上のポイントにより特定される直線と同一の直線を特定する周辺受容野のρ−θ平面上のポイントを求め、
該同一の直線を特定する周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値に基づいて着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値を補正し、
補正結果に基づいて着目している受容野のρ−θ平面上のピーク点を検出する、
ことを特徴とする特徴抽出方法。
【請求項４】
着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値と周辺受容野のρ−θ平面上の前記ポイントの値との加算平均あるいは加重平均により、該着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値を補正し、補正値に基づいて着目している受容野のρ−θ平面上のピーク点を検出する、
ことを特徴とする請求項１または２または３記載の特徴抽出方法。
【請求項５】
周辺受容野のρ−θ平面上の前記ポイントの両側に幅をもたせ、該幅領域内での値の加算平均あるいは加重平均あるいは最大値を求め、該求めた値に基づいて着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値を補正する、
ことを特徴とする請求項１または２または３記載の特徴抽出方法。
【請求項６】
画像を小領域である受容野毎に分割し、受容野における画像を所定の投影方向θから該投影方向に直交するρ軸に投影して該ρ軸上の各位置（ρ，θ）における投影値を求めてρ−θ平面メモリに記憶し、あるいは、画像を小領域である受容野毎に分割し、受容野における画像をハフ変換により、直線の位置ρ、直線へ降ろした垂線がなす角度を方位θとしたρ−θ平面メモリに記憶し、あるいは、前記ρ−θ平面データに微分処理を施した後にρ−θ平面メモリに記憶し、該ρ−θ平面上における値のピーク点を求め、該ピーク位置（ρi，θj）に基づいて、受容野画像に投影方向θjでρiの位置に直線が存在していると認識して受容野画像に含まれる特徴を抽出する特徴抽出装置において、
ρ−θ平面上における値のピーク点を求める際、着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値が設定値以上か判断する判定部、
ポイントの値が設定値以下の場合には補正を行わず、設定値以上の場合には該ρ−θ平面上の該ポイントにより特定される直線と同一の直線を特定する周辺受容野のρ−θ平面上のポイントを求め、該同一の直線を特定する周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値に基づいて着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値を補正する補正部、
補正結果に基づいて着目している受容野のρ−θ平面上のピーク点を検出するピーク検出部、
を備えたことを特徴とする特徴抽出装置。
【請求項７】
画像を小領域である受容野毎に分割し、受容野における画像を所定の投影方向θから該投影方向に直交するρ軸に投影して該ρ軸上の各位置（ρ，θ）における投影値を求めてρ−θ平面メモリに記憶し、あるいは、画像を小領域である受容野毎に分割し、受容野における画像をハフ変換により、直線の位置ρ、直線へ降ろした垂線がなす角度を方位θとしたρ−θ平面メモリに記憶し、あるいは、前記ρ−θ平面データに微分処理を施した後にρ−θ平面メモリに記憶し、該ρ−θ平面上における値のピーク点を求め、該ピーク位置（ρi，θj）に基づいて、受容野画像に投影方向θjでρiの位置に直線が存在していると認識して受容野画像に含まれる特徴を抽出する特徴抽出装置において、
ρ−θ平面上における値のピーク点を求める際、着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値と周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値との差を演算する演算部、
周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値が着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値より設定値以上大きい場合には補正を行わず、設定値以下の場合には該ρ−θ平面上のポイントにより特定される直線と同一の直線を特定する周辺受容野のρ−θ平面上のポイントを求め、該同一の直線を特定する周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値に基づいて着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値を補正する補正部、
補正結果に基づいて着目している受容野のρ−θ平面上のピーク点を検出するピーク検出部、
を備えたことを特徴とする特徴抽出装置。
【請求項８】
画像を小領域である受容野毎に分割し、受容野における画像を所定の投影方向θから該投影方向に直交するρ軸に投影して該ρ軸上の各位置（ρ，θ）における投影値を求めてρ−θ平面メモリに記憶し、あるいは、画像を小領域である受容野毎に分割し、受容野における画像をハフ変換により、直線の位置ρ、直線へ降ろした垂線がなす角度を方位θとしたρ−θ平面メモリに記憶し、あるいは、前記ρ−θ平面データに微分処理を施した後にρ−θ平面メモリに記憶し、該ρ−θ平面上における値のピーク点を求め、該ピーク位置（ρi，θj）に基づいて、受容野画像に投影方向θjでρiの位置に直線が存在していると認識して受容野画像に含まれる特徴を抽出する特徴抽出装置において、
ρ−θ平面上における値のピーク点を求める際、着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値と周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値との符号を比較する符号比較部、
符号が不一致の場合には補正を行わず、一致している場合には該ρ−θ平面上のポイントにより特定される直線と同一の直線を特定する周辺受容野のρ−θ平面上のポイントを求め、該同一の直線を特定する周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値に基づいて着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値を補正する補正部、
補正結果に基づいて着目している受容野のρ−θ平面上のピーク点を検出するピーク検出部、
を備えたことを特徴とする特徴抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は特徴抽出方法に係わり、特に対象物体画像から輪郭線、明暗の境界線（エッジ）等の線を抽出する特徴抽出方法及び特徴抽出装置に関する。
近年、工業技術の分野では画像計測が重要視されている。これは画像を用いることにより、短時間に膨大なデータを入手できるからである。しかし、反面、大量のデータが２次元に配置されているため、ロボット等機械により画像を理解することが困難なことになっている。このため、画像から正確に、かつ高速に輪郭線、明暗の境界線（エッジ）等の特徴を抽出する特徴抽出方法及び特徴抽出装置が求められている。
【０００２】
【従来の技術】
画像理解の最初のステップは画像に含まれる輪郭線、明暗の境界線（エッジ）等の直線成分（特徴）を検出することである。このため、カメラで捕らえた画像を受容野と呼ばれる小領域毎に分割し、受容野の画像（受容野画像）を所定の投影方向から該投影方向に直交する軸（ρ軸）に投影し、投影結果に対して微分処理を施して記憶し、投影方向角θを順次所定量づつ変化させて微分値を得、該微分値のピーク点に基づいて受容野画像に含まれる特徴を抽出する特徴抽出方法が提案されている。
図１２はかかる特徴抽出方法の概略説明図、図１３は特徴抽出処理の流れ図である。カメラ１により捕捉した対象物体のＮ×Ｍ画素からなる画像を画像メモリ２に記憶し（ステップ１０１）、該画像をｍ×ｍ画素（例えば１６×１６画素）からなる受容野３毎に分割して受容野メモリ（キャッシュメモリ）４に読み出す（ステップ１０２）。
【０００３】
ついで、受容野画像を所定の投影方向から、該投影方向に直交する軸（ρ軸）に投影する（ステップ１０３）。すなわち、投影方向の軸をａ軸とするとき、ρ軸及びａ軸に平行な辺を有する矩形状の投影グリッド５を設定し、ρ軸方向の値がρ０の投影グリッド５内の多数の画素のそれぞれに対応する受容野画素の画像データを積算してρ０における投影結果（投影値）を演算し、同様に、ρ０を所定量づつ投影グリッド幅まで可変することにより得られた各積算値を投影方向角θのときの投影結果として演算する。例えば図１４に示すように、受容野３における画像（受容野画像）が左半分で暗、右半分で明であるとすると、図１４（ａ）に示すように垂直方向（θ＝０）より投影すると明暗境界（エッジ）位置で値が大きくなる投影結果Ｐ１を得ることができ、また、同じ受容野画像を図１４（ｂ）に示すように、θ＝θ０の方向から投影すると、投影結果Ｐ２を得ることができる。
【０００４】
ついで、得られた投影結果に対してエッジ抽出用のＦＩＲフィルタ６によりρ軸方向に一次微分処理を施し、微分値をρ−θのパラメータ平面（メモリ）７に展開する。ＦＩＲフィルタ６は図１５（ａ）に示すように遅延部６ａ〜６ｄと、係数Ｋ１〜Ｋ５を遅延部出力に乗算する乗算器６ｅ〜６ｉと、各乗算結果を加算して微分値を出力する加算部６ｊで構成され、係数値Ｋ１〜Ｋ５を適当に定めることにより一次微分フィルタ処理を施すことができる。図１５（ｂ）はＦＩＲフィルタ６により一次元二次微分フィルタを構成した場合の微分特性である。
この一次微分処理を図１４（ａ）の投影結果に施すと、エッジ位置で急峻なピークＰＫを有する微分値Ｄ１を得ることができ、また、図１４（ｂ）の投影結果Ｐ２に施すと、微分値はＤ２に示すように幅の広い、低いものとなる。以後、投影方向θをΔθづつ変化させてＮ方位分、上記処理を繰り返せば、ρ−θパラメータ平面には図１６に示すように微分値が展開される。
全投影方向について微分値が得られた後、平面ピークフィルタ８によりピーク位置（ρ，θ）を求めれば、該ピーク位置により受容野画像に含まれるエッジ等の線分の方向θと位置ρが抽出できる。・・・以上ステップ１０４
【０００５】
ついで各ピーク位置（ρ，θ）を受容野に逆投影し（図１７参照）、全受容野について得られたエッジを連結すれば（図１８参照）、全画像におけるエッジ抽出の画像処理が終了する。・・・ステップ１０５、１０６
投影グリッド５内の各画素に対応する受容野３内の画素は座標変換により求めている。すなわち、図１９に示すように、受容野画像上に座標系ｘ−ｙを定めると共に、受容野画像の投影中心Ｐｃ（Ｃｘ，Ｃｙ）を原点とするρ−ａ座標系を投影方向角度θだけ回転して定めると、ρ−ａ座標系における座標値（ρ０，ａ０）は次式
ｘ０＝Ｃｘ＋ρ０・ｃｏｓθ＋ａ０・ｓｉｎθ    ・・・（１）
ｙ０＝Ｃｙ−ρ０・ｓｉｎθ＋ａ０・ｃｏｓθ    ・・・（２）
により、受容野画像上の位置（ｘ０，ｙ０）に変換される。
【０００６】
ところで、受容野画像の画素位置（画素アドレスとなる）は整数で表現されるから、四捨五入して整数にする関数をＩ（  ）で表現すると、位置（ｘ０，ｙ０）に対応する受容野画像の画素アドレス（ｘａ，ｙａ）は次式、
ｘａ＝Ｉ（Ｃｘ＋ρ０・ｃｏｓθ＋ａ０・ｓｉｎθ）    ・・・（１）′
ｙａ＝Ｉ（Ｃｙ−ρ０・ｓｉｎθ＋ａ０・ｃｏｓθ）    ・・・（２）′
で表現される。従って、画素アドレス（ｘ，ｙ）における画素データをｆ（ｘ，ｙ）と表現すると、投影方向θの投影値Ｐ（θ０，ρ０）は次式
0003626257.tif 000002
により、演算される。
【０００７】
図２０は、上記特徴抽出方法を具現化する画像処理装置の構成図であり、１１ａはカメラ、１１ｂはカメラにより捕捉された画像を記憶する画像メモリ（フレームバッファ）、１１ｃは画像メモリから切り取った受容野画像を記憶する受容野メモリ（キャッシュメモリ）、１１ｄは画像メモリから切り取る受容野画像の水平、垂直位置ｈ，ｖ（初期値は０，０）を指定する領域カウンタ、１１ｅは投影方向角度θ０を所定量づつインクリメントするθカウンタ（初期値は０）、１１ｆはρ軸方向の値ρ０を１づつインクリメントするρカウンタ（初期値は０）、１１ｇはａ軸方向の値ａ０を１づつインクリメントするａカウンタ（初期値は０）、１１ｈは（１）′、（２）′式に従ってρ−ａ座標系における画素位置をｘ−ｙ座標系の画素位置（ｘ−ｙアドレス）に変換するアドレス変換部である。
【０００８】
１１ｉは（３）式に従って画素データを積算して投影値Ｐ（θ０，ρ０）を出力する投影値演算部（アキューミュレータ）、１１ｊは投影結果に対してρ軸方向に順次一次微分処理を施すＦＩＲフィルタ（デジタルフィルタ）、１１ｋは微分値をρ−θ平面上に展開して記憶するρ−θ平面メモリ（ＲＡＭ）で、例えば縦方向にθアドレス、横方向にρアドレスが付されている。１１ｍはρ−θ平面上の微分値をスキャンしてピーク値を検出するピークデテクタ、１１ｎはρ−θ平面上のピーク位置を記憶する記憶部（ＦＩＦＯメモリ）である。
【０００９】
画像処理に際して、領域カウンタ１１ｄの内容（ｈ，ｖ）（初期値は０，０）が指示する受容野画像を画像メモリ１１ｂから切り取って受容野メモリ１１ｃに記憶する。ついで、受容野画像を所定の投影方向θ０（初期値は０度）からρ軸に投影した投影値を演算する。すなわち、まず、ρ＝ρ０（初期値は０）、ａ＝ａ０（初期値は０）として、θ０，ρ０，ａ０をアドレス変換部１１ｈに入力する。アドレス変換部１１ｈは（１）′、（２）′式に従ってアドレス変換を行い、受容野メモリ１１ｃのｘ，ｙアドレス（ｘ０，ｙ０）を求め、該ｘ，ｙアドレス（ｘ０，ｙ０）が指示する画像データｆ（ｘ０，ｙ０）を受容野メモリ１１ｃから読み出して投影値演算部１１ｉに入力する。投影値演算部１１ｉは入力された画画像データを用いて（３）式の積算演算を行う。
【００１０】
以後、ａカウンタ１１ｇの内容を１インクリメント（ａ０＋１→ａ０）して前述の制御を行い、ａカウンタ１１ｇの値ａ０が投影グリッド５のａ軸方向幅に等しくなれば、投影値演算部１１ｉは積算結果をρ＝ρ０の時の投影値としてＦＩＲフィルタ１１ｊに入力する。ＦＩＲフィルタ１１ｊは投影値演算部１１ｉから投影値が出力される毎に一次微分処理を実行してρ−θ平面メモリ１１ｋに入力し、ρ−θ平面メモリ１１ｋは微分値をρカウンタ１１ｆの値ρ０とθカウンタ１１ｅのカウント値θ０が指示する位置（ρ−θ平面上のマトリックス交点）に格納する。
【００１１】
ついで、ρカウンタ１１ｆの内容を１インクリメント（ρ０＋１→ρ０）すると共に、ａカウンタの内容を０にクリアして上記処理を繰返し、順次各ρ０における投影値を求めてＦＩＲフィルタ１１ｊに入力し、微分値をメモリ１１ｋに格納する。そして、ρカウンタ１１ｆの値ρ０が投影グリッド５のρ軸方向幅に等しくなってその時の投影値の演算が完了すれば、投影方向θ０における投影値の演算が完了し、メモリ１１ｋにはθ＝θ０におけるρ軸方向の全微分値が記憶される。以後、θカウンタ１１ｅの内容をΔθインクリメント（θ０＋Δθ→θ０）すると共に、ａカウンタ１１ｇ、ρカウンタ１１ｆの内容を共に０にクリアして上記処理を繰返し、全投影方向における投影値の微分値をメモリ１１ｋのρ−θ平面に記憶する。
【００１２】
全投影方向における投影値の微分値がメモリ１１ｋのρ−θ平面に記憶されると、メモリ１１ｋより３×３画素分の微分値を順次ρ方向及びθ方向にスキャンしながら読み出してピークデテクタ１１ｍに入力し、ピークデテクタ１１ｍは入力された３×３画素分の微分値に基づいてピーク検出処理を行ってピーク位置（ρ，θ）を求め、該ピーク位置を領域カウンタ１１ｄが指示する領域であって、ρカウンタ１１ｆとθカウンタ１１ｅのカウント値が指示するメモリ１１ｎの位置に格納する。以上により、所定の受容野画像に含まれるエッジや輪郭線等の線分の方向θとρ方向位置がメモリ１１ｎに記憶される。以後、領域カウンタ１１ｄの内容を歩進して全受容野画像について上記処理を行えば、全画像についての線分の方向θとρ方向位置がメモリ１１ｎに記憶されることになる。
【００１３】
以上では、アドレス変換部１１ｈを設け、（１）′、（２）′式に従ってρ−ａ座標系における画素位置をｘ−ｙ座標系の画素位置（ｘ−ｙアドレス）に変換したが、座標変換に時間がかかり過ぎて高速画像処理ができない。そこで、実際にはアドレス変換部１１ｈをＲＯＭ化し、該ＲＯＭに（θ，ρ，ａ）に応じた受容野メモリ１１ｃのｘ，ｙアドレスを記憶しておき、高速に（θ，ρ，ａ）に応じたｘ，ｙアドレスを発生して画像処理する。
又、以上では、投影値に一次元微分処理を施した場合であるが、必ずしも一次元微分処理を施す必要はなく、投影値をρ−θ平面メモリに記憶して特徴抽出するようにもできる。
更に、以上では、投影法により特徴（線分）を抽出する場合であるが、ハフ変換（Ｈｏｕｇｈ変換）により線分を抽出することもできる。以下にハフ変換による特徴抽出について説明する。
【００１４】
図２１はハフ変換の説明図である。傾きａ、切片ｂのｘ−ｙ平面上の直線Ｌ１（図２１（ａ）参照）は
ｙ＝ａｘ＋ｂ
により表現される。この直線Ｌ１までの原点Ｏからの距離をρ０、原点Ｏから直線Ｌ１への垂直線とｘ軸のなす角度をθ０とすると、直線Ｌ１は図２１（ｂ）に示すようにρ−θ平面において点Ｑ（ρ０，θ０）で表現される。原点Ｏから直線Ｌ１への垂線の足Ｐ１（ｘ１，ｙ１）を通る直線Ｌ２，Ｌ３・・・（図２１（ｃ）参照）をρ−θ平面上のポイントでプロットすると、これらポイントを接続する曲線は図２１（ｄ）に示すように正弦波となり、次式で表現される。
【００１５】
0003626257.tif 000003
但し、ｃｏｓψ＝ｙ１／√（ｘ１２＋ｙ１２）、ｓｉｎψ＝ｘ１／√（ｘ１２＋ｙ１２）である。これはｘ−ｙ平面上の一点がρ−θ平面上の正弦波に変換されることを意味し、この変換をハフ変換という。
次に、直線Ｌ１上のポイントＰ２（ｘ２，ｙ２）（図２１（ｅ）参照）をハフ変換するとハフ変換により得られる正弦波は次式
0003626257.tif 000004
で表現される。ポイントＰ２（ｘ２，ｙ２）を通る多数の直線の中に図２１（ａ）の直線Ｌ１が存在するから、この正弦波は（４）式の正弦波と一点（ρ０，θ０）において交差する（図２１（ｆ）の点線参照）。
【００１６】
同様に、ポイントＰ３（ｘ３，ｙ３）（図２１（ｅ）参照）をハフ変換すると、ハフ変換により得られる正弦波は次式
0003626257.tif 000005
で表現される。ポイントＰ３（ｘ３，ｙ３）を通る直線の中に直線Ｌ１が存在するから、この正弦波は（４）式および（５）式の各正弦波と一点（ρ０，θ０）において交叉する（図２１（ｆ）の一点鎖線参照）。
以上より、ハフ変換によればｘ−ｙ平面上の直線Ｌ１はρ−θ平面上の一点（ρ０，θ０）に濃縮される。すなわち、画像の輪郭線を構成する点をρ−θ平面上の正弦波にハフ変換し、正弦波の重なり数のピ−ク点（ρ０，θ０）を求めれば、ｘ−ｙ座標系原点から距離ρ０で角度θ０の直線が画像に含まれていると認識できる。
【００１７】
図２２はハフ変換により画像中に含まれる線分を抽出する線分抽出装置の構成図である。
２１はカメラ、２２はカメラから入力された画像ＩＭＧを記憶する画像メモリ、２３は画像ＩＭＧの輪郭線を強調（抽出）するラプラシアンフィルタ等の輪郭線抽出部、２４は抽出された輪郭線を記憶する輪郭線メモリ、２５は輪郭線の各点にハフ変換を施すハフ変換部、２６はハフ変換された正弦波を記憶するρ−θ平面メモリ、２７はρ−θ平面メモリにおける記憶値のピ−ク点アドレスを求めて画像の特徴（線分）を抽出するピ−クフィルタ等の画像抽出部である。
ρ−θ平面上の座標値（ρｉ，θｉ）をρ−θ平面メモリ２６のアドレス（ρｉ、θｉ）に対応させる。そして、ハフ変換により得られた正弦波が通るρ−θ平面上のポイントに対応するメモリアドレス（ρｉ、θｉ）の記憶値を１カウントアップする。ハフ変換では線分はρ−θ平面上の一点に濃縮されるから該点に対応するアドレスの記憶値がピークを示す。そこで、ピークフィルタ２７により記憶値のピ−ク点を検出し、該ピ−ク点をｘ−ｙ平面に逆変換すれば線分を抽出できる。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、ρ−θ平面（ρ−θ平面メモリ１１ｋ）上の記憶値（微分値あるいは投影値あるいはハフ変換値）にはノイズが乗る。かかるノイズの影響で、ピーク位置がぼやけて正しくピーク点の検出、換言すれば直線検出ができない場合がある。
従って、本発明の目的は、ノイズに影響されることなく正確に特徴の抽出ができる特徴抽出方法及び特徴抽出装置を提供することである。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
図１は本発明の原理説明図である。
ＲＦ１は着目している受容野、ＲＦ２は着目受容野の周辺に存在する周辺受容野、ＬＮは各受容野の画像（受容野画像）に含まれる直線であり、ＬＮ１は着目受容野画像の直線部分、ＬＮ２は周辺受容野の直線部分である。ＭＭ１は着目受容野ＲＦ１に対応するρ−θ平面メモリ、ＭＭ２は周辺受容野ＲＦ２に対応するρ−θ平面メモリであり、ρ−θ平面メモリＭＭ１，ＭＭ２にはそれぞれ投影値、あるいは投影値をρ軸方向に微分した微分値、あるいはハフ変換値が記憶される。尚、以降では微分値がρ−θ平面メモリに記憶されているものとして説明する。
着目受容野ＲＦ１における画像を所定の投影方向θｊから該投影方向に直交するρ軸に投影して該ρ軸上の各位置ρｉ（ｉ＝０〜ｍ）における投影値を求め、該投影値に微分処理を施してρ軸方向の各位置ρｉ（ｉ＝０〜ｍ）における微分値を求め，該微分値をρ−θ平面メモリＭＭ１のアドレス（ρｉ，θｊ）に記憶し、同様に、投影方向角を順次所定量づつ変化させて微分値を得、該微分値をρ−θ平面メモリＭＭ１に記憶する。
又、周辺受容野ＲＦ２における画像を所定の投影方向θｊから該投影方向に直交するρ軸に投影して該ρ軸上の各位置ρｉ′（ｉ＝０〜ｍ）における投影値を求め、該投影値に微分処理を施してρ軸方向の各位置ρｉ′（ｉ＝０〜ｍ）における微分値を求め，該微分値をρ−θ平面メモリＭＭ２のアドレス（ρｉ′，θｊ）に記憶し、同様に、投影方向角θを順次所定量づつ変化させて微分値を得、該微分値をρ−θ平面メモリＭＭ２に記憶する。
【００２０】
ρ−θ平面ＭＭ１におけるポイントＱｉｊ（ρｉ，θｊ）に微分値のピークが存在する場合には、着目受容野ＲＦ１の直線ＬＮ１が特定され、ρ−θ平面ＭＭ２におけるポイントＲｉｊ（ρｉ′，θｊ）に微分値のピークが存在する場合には、周辺受容野ＲＦ２の直線ＬＮ２が特定される。すなわち、ρ−θ平面ＭＭ１におけるポイントＱｉｊ（ρｉ，θｊ）とρ−θ平面ＭＭ２におけるポイントＲｉｊ（ρｉ′，θｊ）は同一の直線を特定するポイントである。
ＤＦＣは着目している受容野のρ−θ平面ＭＭ１上のポイントＱｉｊ（ｉ＝１〜ｍ，ｊ＝１〜ｎ）の微分値を補正する補正部であり、該ポイントＱｉｊが特定する直線と同一の直線を特定する周辺受容野のρ−θ平面ＭＭ２上のポイントＲｉｊの微分値により該着目受容野のρ−θ平面上のポイントの微分値を補正するものである。ＤＤＭは補正された微分値をρｉ，θｊに対応させて記憶するρ−θ平面メモリ（補正値記憶部）、ＰＤＴは補正値記憶部に記憶されているρ−θ平面の補正微分値に基づいて着目受容野ＲＦ１のρ−θ平面上のピーク点を検出するピーク点検出部である。
【００２１】
着目受容野ＲＦ１のρ−θ平面ＭＭ１上における微分値のピーク点を求める際、補正部ＤＦＣは、ρ−θ平面ＭＭ１上の各ポイントＱij(i=1〜m,j=1〜n)の微分値を補正する。
すなわち、該ポイントＱijにより特定される直線と同一の直線を特定する周辺受容野ＲＦ２のρ−θ平面ＭＭ２上のポイントＲijを求め、該ポイントＲijの微分値に基づいてポイントＱijの微分値を補正して補正値記憶部ＤＤＭに記憶する。例えば、ポイントＱijの微分値とポイントＲijの微分値の加算平均あるいは加重平均を求め、該平均値を補正微分値としてポイントＱijのρ−θ座標値（ρi,θi)に対応させて補正値記憶部ＤＤＭに記憶する。ピーク点検出部ＰＤＴは補正値記憶部ＤＤＭをスキャンして補正微分値に基づいて着目している受容野ＲＦ１のρ−θ平面上のピーク点を検出する。
以上のようにすれば、ノイズの影響で着目受容野ＲＦ１のρ−θ平面ＭＭ１上のピーク点位置がぼやけてしまっても、ノイズの影響を受けていない周辺受容野ＲＦ２のρ−θ平面ＭＭ２上のポイントＲijの微分値で補正し、補正値が大きくなって正しくピーク点の検出、換言すれば直線検出ができるようになる。
【００２２】
又、補正部ＤＦＣは、着目している受容野ＲＦ１のρ−θ平面ＭＭ１上のポイントＱijの微分値が設定値以上か判断し、設定値以上の場合には前記補正を行い、設定値以下の場合には補正を行わない。
全てのポイントについて補正処理すると相当の時間が必要になる。そこで、微分値が設定値より小さくピーク点でないことが明らかな場合には、補正処理をせず、微分値が設定値以上のポイントの微分値のみ補正処理する。このようにすれば、ピーク点でないことが明らかな微分補正演算を省略でき、直線成分として重要な部分のみに処理を制限することができる。
【００２３】
又、補正部ＤＦＣは、着目受容野ＲＦ１のρ−θ平面ＭＭ１上のポイントＱijの微分値と周辺受容野ＲＦ２のρ−θ平面ＭＭ２上の前記ポイントＲijの微分値との大小を比較し、周辺受容野のポイントＲijの微分値が着目受容野のポイントＱijの微分値より設定値以上大きい場合には補正を行わず、設定値以下の場合には補正を行う。
着目受容野ＲＦ１のρ−θ平面ＭＭ１上のポイントＱijの微分値がピーク点検出レベル以下の値であり、一方、周辺受容野のρ−θ平面上のポイントＲijの微分値がピーク点検出レベルより大きく、その差が設定値以上の場合には、直線は周辺受容野で終端している。かかる場合にも、補正処理を行えば、ポイントＱijの補正微分値がピーク点検出レベルより大きくなり、着目受容野にも直線部分が存在すると判断され、直線の端点位置がぼやけてしまう。本発明によれば、上記の場合補正処理を行わないため、正しく直線の端点を識別できる。
【００２４】
又、補正部ＤＦＣは、着目受容野ＲＦ１のρ−θ平面ＭＭ１上のポイントＱijの微分値と周辺受容野ＲＦ２のρ−θ平面ＭＭ２上のポイントＲijの微分値との極性（符号）を比較し、不一致の場合には補正を行わず、一致しているの場合に補正を行う。
着目受容野ＲＦ１のρ−θ平面ＭＭ１上のポイントＱijと周辺受容野ＲＦ２のρ−θ平面ＭＭ２上のポイントＲijは理想的には同一の直線を特定するポイントである。しかし、方位分解能の分だけρ軸座標がρ−θ平面ＭＭ１とρ−θ平面ＭＭ２でずれる。又、ρ−θ平面メモリＭＭ１，ＭＭ２には投影値の一次微分値が記憶される、このため、上記ずれによりρ−θ平面ＭＭ１上のポイントＱijの微分値とρ−θ平面ＭＭ２上のポイントＲijの微分値の極性（符号）が反転する場合がある。このように符号が異なる場合には補正処理を行っても無意味であり、返って、正しく直線を検出できなくなる恐れがある。本発明によれば、極性が異なる時には、補正を行わないため、補正処理を短縮でき、しかも、正しく直線検出ができる。
【００２５】
又、補正部ＤＦＣは、周辺受容野ＲＦ２のρ−θ平面ＭＭ２上のポイントＲｉｊの両側に幅をもたせ、該幅領域内での微分値の加算平均あるいは加重平均あるいは最大の微分値を求め、該求めた微分値により着目受容野ＲＦ１のρ−θ平面ＭＭ１上のポイントＱｉｊの微分値を補正する。
着目受容野ＲＦ１のρ−θ平面ＭＭ１上のポイントＱｉｊと周辺受容野ＲＦ２のρ−θ平面ＭＭ２上のポイントＲｉｊは理想的には同一の直線を特定するポイントである。しかし、方位分解能の分だけρ軸座標がρ−θ平面ＭＭ１とρ−θ平面ＭＭ２でずれる。そこで、方位分解能に起因するρ軸方向のずれ幅分の領域をポイントＲｉｊの両側に設定し、該幅領域内で微分値の加算平均あるいは加重平均あるいは最大の微分値を求め、該求めた微分値により着目受容野ＲＦ１のρ−θ平面ＭＭ１上のポイントＱｉｊの微分値を補正する。このようにすれば、正しくポイントＱｉｊの微分値を補正でき、ノイズに影響されずに直線を検出できる。
以上では、微分値をρ−θ平面メモリに記憶した場合であるが、当愛知あるいはハフ変換値をρ−θ平面メモリに記憶し、補正部により記憶値を補正し、補正値に基づいてピーク点を検出するようにもできる。
【００２６】
【実施例】
（Ａ）投影処理の説明
図２は投影処理の説明図である。ｘｙ座標で表現された受容野ＲＦ内の受容野画像に直線ＬＮが存在する場合、複数の方位に投影して直線ＬＮを構成する画素を累算する。投影方向θ＝θ０の場合においてρ軸上で画素の累算を行なうと、
投影値は直線の幅に対応して例えば１画素分のみとなる（Ｐ０参照）。しかし、
投影方向θ＝θｊの場合には投影値は直線の長さに対応した値（Ｐｊ参照）となりピークデータ（実際には一次微分を施している）が得られる。
従って、受容野ＲＦにおける画像を所定の投影方向θから該投影方向に直交するρ軸に投影して該ρ軸上の各位置ρｉにおける投影値を求め、該投影値に微分処理を施してρ軸方向の各位置における微分値を求め、該微分値をρ−θ平面に展開する。以後、同様に投影方向角θを順次所定量づつ変化させて微分値を得てρ−θ平面に展開する。そして、展開完了後、ρ−θ平面上における微分値のピーク点を求め、該ピーク点の位置を（ρｉ，θｊ）とすれば、受容野画像に投影方向θｊでρｉの位置に直線が存在していると認識できる。図２（Ａ）の場合は同図（Ｂ）に示すように、ρ−θ平面に於いて丸印で示す位置（ρｉ，θｊ）に微分値のピーク点が得られる。
【００２７】
（Ｂ）着目受容野と周辺受容野のρ−θ平面上の位置関係
図３は受容野の相対位置とシフト量との説明図であり、カメラで補足した１画面分の画像を直交格子状に複数の受容野（部分領域）ＲＦ１，ＲＦ２，・・・に分割し、その画面に方位θｊの直線ＬＮが存在するものとしている。着目する当該受容野ＲＦ１と周辺受容野ＲＦ２との相対位置関係は、ｘ軸方向にＤＸの距離差が存在し、ｙ軸方向にＤｙの距離差が存在する。
当該着目受容野ＲＦ１の受容野画像を投影し、投影値をρ軸方向に微分し、微分値をρ−θ平面ＭＭ１に展開すると、θｊ上のρｉのポイントＱｉｊに直線ＬＮによるピークデータが位置する。又、周辺受容野ＲＦ２の受容野画像を投影し、投影値をρ軸方向に微分し、微分値をρ−θ平面ＭＭ２に展開すると、θｊ上のρｉ′のポイントＲｉｊに直線ＬＮによるピークデータが位置する。すなわち、ρ−θ平面ＭＭ１におけるポイントＱｉｊ（ρｉ，θｊ）とρ−θ平面ＭＭ２におけるポイントＲｉｊ（ρｉ′，θｊ）は同一の直線ＬＮを特定するポイントである。
【００２８】
このρ−θ平面ＭＭ１におけるポイントＱｉｊ（ρｉ，θｊ）とρ−θ平面ＭＭ２におけるポイントＲｉｊ（ρｉ′，θｊ）のρ軸座標値ρｉとρｉ′の間には以下の関係、
ρｉ′＝ρｉ−Ｄｘ  ｃｏｓθｊ−Ｄｙ  ｓｉｎθｊ          ・・・（７）
が成立し、シフト量ρｄは
0003626257.tif 000006
である。
図４は受容野の配列とρ−θ平面上のピーク位置との説明図である。図４（Ａ）においては受容野が直交格子状に間隔Ｄで規則正しく配列され、方位θｊの直線ＬＮが受容野〔Ｉ−１，Ｊ＋１〕，〔Ｉ−１，Ｊ〕，〔Ｉ，Ｊ〕，〔Ｉ，Ｊ−１〕，〔Ｉ＋１，Ｊ−１〕，・・・に存在する。かかる場合、投影処理によりピーク位置を求めると、図４（Ｂ）に示すように、着目受容野〔Ｉ，Ｊ〕に対して隣接受容野に於けるピーク位置は、同一のθｊ上に  （７）′式で示す分ρ軸方向にシフトしたものとなる。
【００２９】
図５は隣接受容野に於けるシフト量の説明図である。受容野の座標〔Ｉ，Ｊ〕をＩ＝０，Ｊ＝０とした着目受容野に対する隣接受容野［Ｉ，Ｊ］に於けるρ−θ平面上のρ軸シフト量ρｄは、受容野の間隔をＤ、直線の方位をθとすると次式、
ρｄ＝Ｄ×（−Ｉ・ｃｏｓθ＋Ｊ・ｓｉｎθ）        …（８）
で表現される。
従って、着目受容野のρ−θ平面におけるピーク位置が（ρｉ，θｊ）の場合において、隣接受容野に於けるρ−θ平面におけるピーク位置が（ρｉ＋ρｄ，θｊ）であれば、両ピーク位置は同一の直線によるピーク位置であると判断できる。
又、着目受容野のρ−θ平面におけるポイント（ρｉ，θｊ）と隣接受容野のρ−θ平面におけるポイント（ρｉ＋ρｄ，θｊ）は同一の直線を特定するポイントであると判断できる。
【００３０】
（Ｃ）本発明の第１実施例
（ａ）  第１実施例の概略（図１参照）
着目受容野ＲＦ１のρ−θ平面ＭＭ１上における微分値のピーク点を求める際、ノイズの影響でρ−θ平面ＭＭ１上のピーク点位置がぼやけてしまい、ピーク点を正しく検出できなくなる場合がある。そこで、第１実施例においては、ノイズの影響を受けていない周辺受容野ＲＦ２のρ−θ平面ＭＭ２上のポイントの微分値で、ρ−θ平面ＭＭ１上のピーク点位置がぼやけているポイントの微分値をピーク点レベル以上になるように補正し、該微分補正値を用いてピーク点の検出を行う。
【００３１】
（ｂ）  第１実施例の構成
図６は第１実施例の構成図であり、３１はカメラ、３２はカメラにより捕捉された画像を記憶する画像メモリ（フレームバッファ）、３３は第１の投影変換部であり、画像を小領域である受容野毎に分割した時、着目受容野ＲＦ１（図１）の受容野画像をρ−θ平面データに変換するもの、３４は着目受容野ＲＦ１に応じたρ−θ平面メモリ（ρ−θ平面ＭＭ１）である。
３５は第２の投影変換部で、着目受容野ＲＦ１の周辺受容野（例えば隣接受容野ＲＦ２）における受容野画像をρ−θ平面データに変換するもの、３６は周辺受容野ＲＦ２に応じたρ−θ平面メモリ（ρ−θ平面ＭＭ２）である。３７はρｄ計算部であり、着目受容野ＲＦ１の座標を［０，０］、周辺受容野ＲＦ２の座標を［Ｉ，Ｊ］とした時、着目受容野ＲＦ１に対する隣接受容野ＲＦ２に於けるρ−θ平面上のρ軸シフト量ρｄを（８）式により演算する。
【００３２】
３８はρ−θ平面ＭＭ１における全ポイントＱｉｊ（ρｉ，θｊ）の微分値をρ−θ平面メモリ３４から順次読出して出力するデータ抽出部、３９はρｉ＋ρｄ＝ρｉ′とするときρ−θ平面ＭＭ２におけるポイントＲｉｊ（ρｉ′，θｊ）の微分値をρ−θ平面メモリ３６から順次読出して出力するデータ抽出部である。尚、データ抽出部３８がポイントＱｉｊ（ρｉ，θｊ）の微分値を読み出す場合には、データ抽出部３９は該ポイントＱｉｊ（ρｉ，θｊ）が特定する直線と同一の直線を特定するρ−θ平面ＭＭ２におけるポイントＲｉｊ（ρｉ＋ρｄ，θ０）より微分値を読み出す。
【００３３】
４０は着目受容野のρ−θ平面ＭＭ１における微分値を周辺受容野のρ−θ平面ＭＭ２における微分値で補正する微分値補正部（ＤＦＣ）である。微分値補正部４０は例えば、データ抽出部３８，３９から同時に入力されるポイントＱｉｊ（ρｉ，θｊ），Ｒｉｊ（ρｉ＋ρｄ，θ０）の微分値の加算平均を演算し、該加算平均値を着目受容野ＲＦ１の補正微分値として出力する。４１はデータ格納部、４２は補正微分値を記憶するρ−θ平面メモリ（ＤＤＭ）である。データ格納部４１は微分値補正部４０により演算された補正微分値をρ−θ平面メモリ４２のアドレス（ρｉ，θｊ）に格納する。４３はρ−θ平面メモリ４２をスキャンして補正微分値のピーク点を検出するピーク検出器（ＰＤＴ）である。
【００３４】
（ｃ）  動作
投影変換部３３は、着目受容野ＲＦ１における画像を所定の投影方向θｊから該投影方向に直交するρ軸に投影してρ軸上の各位置ρｉ（ｉ＝０〜ｍ）における投影値を求め、該投影値に微分処理を施してρ軸方向の位置ρｉ（ｉ＝０〜ｍ）における微分値を求めてρ−θ平面メモリ３４のアドレス（ρｉ，θｊ）に記憶し、投影方向角θｊを順次所定量づつ変化させて同様に微分値を得てρ−θ平面メモリ３４に記憶する。
投影変換部３５は、着目受容野ＲＦ２における画像を所定の投影方向θｊから該投影方向に直交するρ軸に投影してρ軸上の各位置ρｉ（ｉ＝０〜ｍ）における投影値を求め、該投影値に微分処理を施してρ軸方向の位置ρｉ（ｉ＝０〜ｍ）における微分値を求めてρ−θ平面メモリ３６のアドレス（ρｉ，θｊ）に記憶し、投影方向角θｊを順次所定量づつ変化させて同様に微分値を得てρ−θ平面メモリ３６に記憶する。
【００３５】
又、ρｄ計算部３７は、着目受容野ＲＦ１の座標を［０，０］、周辺受容野ＲＦ２の座標を［Ｉ，Ｊ］とした時、着目受容野ＲＦ１に対する隣接受容野ＲＦ２に於けるρ−θ平面上のρ軸シフト量ρｄを（８）式により演算する。
かかる状態で、データ抽出部３８はρ−θ平面メモリ３４からアドレス（ρｉ，θｊ）（ｉ＝１〜ｍ、ｊ＝１〜ｎ）の微分値をρ−θ平面メモリ３４から順次読出して出力し、データ抽出部３９はρ−θ平面ＭＭ２のアドレス（ρｉ＋ρｄ，θｊ）の微分値をρ−θ平面メモリ３６から順次読出して出力する。
微分値補正部４０は入力された２つの微分値の加算平均を演算し、データ格納部４１は該加算平均値を補正微分値としてρ−θ平面メモリ４２のアドレス（ρｉ，θｊ）に記憶する。全ポイントの微分補正値がρ−θ平面メモリ４２に記憶された後、ピーク点検出部ＰＤＴはρ−θ平面メモリ４２をスキャンして補正微分値のピーク点を検出し、該ピーク点を出力する。
以上のようにすれば、ノイズの影響で着目受容野ＲＦ１のρ−θ平面ＭＭ１上のピーク点位置がぼやけてしまっても、ピーク点位置がぼやけているポイントの微分値がピーク点レベル以上になるように補正でき、該微分補正値を用いてピーク点の検出を行うことができる。
【００３６】
（ｄ）  変形例
以上では、周辺受容野として１つの隣接受容野を考えた場合について説明したが、複数の隣接受容野を周辺受容野としてそれらの加算平均を演算し、該加算平均値を微分補正値とすることもできる。
又、以上では加算平均により微分値を補正したが、着目受容野の重み計数を１．０、周辺受容野の重み計数をｗ（＜１．０）としてその加重平均値を微分補正値とすることができる。
【００３７】
（Ｄ）第２実施例
第１実施例では全てのポイントについて補正処理を行っている。しかし、かかる方法では、補正処理に相当の時間が必要になる。そこで、微分値が設定値より小さくピーク点でないことが明らかである場合には、補正処理をせず、微分値が設定値以上のポイントのみ微分値の補正処理を実行する。
図７は本発明の第２実施例の構成図であり、図６の第１実施例と同一部分には同一符号を付している。第１実施例と異なる点は、
（１）  着目受容野に応じたρ−θ平面メモリ３４のアドレス（ρｉ，θｊ）から読み出した微分値が閾値以上か否かを検出する閾値処理部４４を設けている点、
（２）  微分値補正部４０は、微分値が閾値以下の場合には補正演算を行わず、データ抽出部３８から入力された微分値をそのまま出力し、微分値が閾値以上の場合には第１実施例と同様の補正演算を行って補正微分値を出力する点である。
以上のように構成することにより、ピーク点でないことが明らかなポイントについては微値分補正の演算を省略でき、直線成分として重要な部分のみに処理を制限することができる。
【００３８】
（Ｅ）第３実施例
第１実施例では全てのポイントについて補正処理を行っている。しかし、この補正処理により直線の端点位置がぼやけてしまう場合がある。例えば、着目受容野ＲＦ１（図１）のρ−θ平面ＭＭ１上のポイントＱｉｊの微分値がピーク点検出レベル以下の値を有し、一方、周辺受容野のρ−θ平面上のポイントＲｉｊの微分値がピーク点検出レベルより大きく、これら２つの微分値の差が設定値以上の場合には、直線は周辺受容野ＲＦ２で終端している。かかる場合、補正処理を行うとポイントＱｉｊの補正微分値がピーク点検出レベルより大きくなり、着目受容野ＲＦ１にも直線部分が存在すると判断され、直線の端点位置がぼやけてしまう。このため、第３実施例では、着目受容野ＲＦ１のρ−θ平面ＭＭ１上のポイントＱｉｊの微分値と周辺受容野ＲＦ２のρ−θ平面ＭＭ２上の前記ポイントＲｉｊの微分値との大小を比較し、その差が設定値以上の場合には補正を行わず、設定値以下の場合にのみ補正を行う。
【００３９】
図８は本発明の第３実施例の構成図であり、図６の第１実施例と同一部分には同一符号を付している。第１実施例と異なる点は、
（１）  着目受容野に応じたρ−θ平面メモリ３４のアドレス（ρｉ，θｊ）から読み出した微分値と周辺受容野に応じたρ−θ平面メモリ３６のアドレス（ρｉ＋ρｄ，θｊ）から読み出した微分値の差を演算し、該差が設定値以上か否かを検出する差比較部４５を設けている点、
（２）  微分値補正部４０は、差が閾値以上の場合には補正演算を行わず、データ抽出部３８から入力された微分値をそのまま出力し、差が閾値以下の場合には第１実施例と同様の補正演算を行って補正微分値を出力する点である。
以上のように構成することにより、補正処理により直線の端点位置がぼやけることがなくなる。
【００４０】
（Ｆ）第４実施例
着目受容野ＲＦ１（図１）のρ−θ平面ＭＭ１上の座標値（ρｉ，θｊ）のポイントと周辺受容野ＲＦ２のρ−θ平面ＭＭ２上の座標値（ρｉ＋ρｄ，θｊ）のポイントは理想的には同一の直線を特定するポイントである。しかし、方位分解能の分だけρ軸座標がρ−θ平面ＭＭ１とρ−θ平面ＭＭ２でずれる。
図９は方位分解能によりρ軸座標値が変動することを示す説明図である。図９（Ａ）に示すように、方位は△θ毎に離散的に選定されて投影処理されるものであり、（ρｉ，θｊ）の直線に対して△θの範囲内で投影処理を行うことになる。従って、ρ−θ平面に於いて、相対位置（Ｄｘ，Ｄｙ）の周辺受容野に於ける基準シフト量ρｄは、（７）′式から判るように、
ρｄ＝−Ｄｘ  ｃｏｓθｊ−Ｄｙ  ｓｉｎθｊ
で表される。方位θの分解能△θとし、△θ／２の範囲の変動を考慮するとシフト量は該Δθ／２に応じた量だけ変動し、その下限と上限は
0003626257.tif 000007
となる。
【００４１】
一方、ρ−θ平面メモリＭＭ１，ＭＭ２には投影値の一次微分値が記憶される。一次微分値は図１５（ｂ）に示すように、両側で負、中央で正となる特性を有している。このため、上記ρ軸座標のずれによりρ−θ平面ＭＭ１上のポイントの微分値とρ−θ平面ＭＭ２上のポイントの微分値の極性（符号）が反転する場合がある。微分値の符号が異なる場合には補正処理を行っても無意味であり、返って、正しく直線を検出できなくなる恐れがある。
以上から、第４実施例においては、着目受容野ＲＦ１のρ−θ平面ＭＭ１上のポイントの微分値と周辺受容野ＲＦ２のρ−θ平面ＭＭ２上のポイントの微分値との極性（符号）を比較し、不一致の場合には補正を行わず、一致している場合に補正を行う。
【００４２】
図１０は本発明の第４実施例の構成図であり、図６の第１実施例と同一部分には同一符号を付している。第１実施例と異なる点は、
（１）  着目受容野に応じたρ−θ平面メモリ３４のアドレス（ρｉ，θｊ）から読み出した微分値と周辺受容野に応じたρ−θ平面メモリ３６のアドレス（ρｉ＋ρｄ，θｊ）から読み出した微分値の符号を判定する符号判定部４６を設けている点、
（２）  微分値補正部４０は、符号が一致していない場合には補正演算を行わず、データ抽出部３８から入力された微分値をそのまま出力し、符号が一致している場合には第１実施例と同様の補正演算を行って補正微分値を出力する点である。
以上により、無用な補正処理を省略でき、正しく直線検出ができる。
【００４３】
（Ｇ）第５実施例
（ａ）  第５実施例の概略
着目受容野のρ−θ平面上の座標値（ρｉ，θｊ）のポイントと周辺受容野のρ−θ平面上の座標値（ρｉ＋ρｄ，θｊ）のポイントは理想的には同一の直線を特定するポイントである。しかし、図９に示すように方位分解能の分だけρ軸座標がρ−θ平面ＭＭ１とρ−θ平面ＭＭ２でずれる。このため、周辺受容野のρ−θ平面において、シフト量下限ρｄ＋ρ−〜シフト量上限ρｄ＋ρ＋の範囲内のポイントは、着目受容野の座標値（ρｉ，θｊ）のポイントと同一の直線を特定するポイントとみなすことができる。
そこで、第５実施例では、方位分解能に起因するρ軸方向のずれ幅分の領域を設定し、該幅領域内のポイントの微分値の平均値あるいは加重平均値あるいは最大値を求め、該求めた微分値により着目受容野のρ−θ平面上のポイントの微分値を補正する。
【００４４】
図１１は本発明の第５実施例の構成図であり、図６の第１実施例と同一部分には同一符号を付している。第１実施例と異なる点は、
（１）  ρｄ計算部３７に代えて、（９），（１０）式に基づいてρ−，ρ＋を計算するρ−，ρ＋計算部３７′を設けた点、
（２）  データ抽出部３９が周辺受容野のρ−θ平面メモリ３６のアドレス（ρｉ＋ρ−，θｊ），・・，（ρｉ，θｊ），・・，（ρｉ＋ρ＋，θｊ）より微分値を読み出して出力する点、
（３）  周辺受容野のρ−θ平面メモリ３６から読み出された全微分値の平均値あるいは加重平均値あるいは最大値を出力する微分値処理部４７を設けた点、
（４）  微分値補正部４０が、微分値処理部４７から出力される微分値に基づいて第１実施例と同様の補正演算を行って補正微分値を出力する点である。
尚、加重平均値は、アドレス（ρｉ，θｊ）の微分値の加重を１．０とし、アドレス（ρｉ，θｊ）から離れるほど微分値の加重ｗを小さくし、その加重平均を求めることにより得られる。
以上のようにすれば、分解能によるずれが生じても着目受容野のρ−θ平面上ポイントの微分値を正しく補正でき、ピーク点の検出ができる。
【００４５】
尚、第１〜第５実施例では、投影値を微分した微分値をρ−θ平面メモリ３４，３６に記憶したが、微分処理せず投影値をρ−θ平面メモリに記憶し、補正部で投影値を補正し、補正値に基づいてピーク点を検出するように構成することもできる。
更に、以上では投影法によりρ−θ平面メモリに投影値あるいは微分値を記憶した場合であるが、ハフ変換法に置き換えることもできる。例えば、第１〜第５実施例における第１、第２の投影変換部３３、３５をそれぞれ、図２２に示す輪郭抽出部２３、輪郭線メモリ２４、ハフ変換部２５で置き換えて、ハフ変換により得られた値をρ−θ平面メモリ３４，３６に記憶し、補正部で該記憶値を補正し、補正値に基づいてピーク点を検出するように構成することもできる。
以上、本発明を実施例により説明したが、本発明は請求の範囲に記載した本発明の主旨に従い種々の変形が可能であり、本発明はこれらを排除するものではない。
【００４６】
【発明の効果】
以上本発明によれば、着目受容野のρ−θ平面上の各ポイントの値を、該ポイントにより特定される直線と同一の直線を特定する周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値に基づいて補正し、補正値に基づいて着目している受容野のρ−θ平面上のピーク点を検出するようにしたから、ノイズの影響で着目受容野のρ−θ平面上のピーク点位置がぼやけてしまっても、正しくピーク点の検出を行うことができる。
本発明によれば、着目している受容野のρ−θ平面上のポイントの値が設定値以上か判断し、設定値以上の場合には前記補正を行い、設定値以下の場合には補正を行わないようにしたから、ピーク点でないことが明らかなポイントについては補正演算を省略でき、直線成分として重要な部分のみに処理を制限することができる。
【００４７】
本発明によれば、着目受容野のρ−θ平面上のポイントの値と周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値との大小を比較し、周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値が着目受容野のρ−θ平面上のポイントの値より設定値以上大きい場合には補正を行わず、設定値以下の場合にのみ補正を行うようにしたから、正しく直線の端点を識別することができる。
本発明によれば、着目受容野のρ−θ平面上のポイントの値と周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値との極性（符号）を比較し、不一致の場合には補正を行わず、一致しているの場合にのみ補正を行うようにしたから、方位分解能によりρ軸座標のずれが発生して着目受容野のρ−θ平面上のポイントの値と周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値の極性（符号）が反転した場合、無用の補正処理を行わず、正しく直線検出ができる。
【００４８】
本発明によれば、方位分解能により着目受容野のρ−θ平面と周辺受容野のρ−θ平面でρ軸座標のずれが発生しても、該ρ軸方向のずれ幅分の領域を設定し、該幅領域内で周辺受容野のρ−θ平面上のポイントの値の加算平均あるいは加重平均あるいは最大値などを求め、該求めた値により着目受容野のρ−θ平面上のポイントの値を補正するように構成したから、正しく該ポイントの値を補正でき、ノイズに影響されずに直線を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理図である。
【図２】投影処理の説明図である。
【図３】受容野の相対位置とシフト量の説明図である。
【図４】受容野配列とピーク位置の説明図である。
【図５】隣接受容野におけるシフト量の説明図である。
【図６】本発明の第１実施例の構成図である。
【図７】本発明の第２実施例の構成図である。
【図８】本発明の第３実施例の構成図である。
【図９】方位分解能の説明図である。
【図１０】本発明の第４実施例の構成図である。
【図１１】本発明の第５実施例の構成図である。
【図１２】特徴抽出の概略説明図である。
【図１３】特徴抽出処理の流れ図である。
【図１４】投影及び微分処理説明図である。
【図１５】ＦＩＲフィルタの説明図である。
【図１６】微分結果記憶例説明図である。
【図１７】ピーク位置逆投影説明図である。
【図１８】エッジ抽出結果説明図である。
【図１９】座標変換説明図である。
【図２０】画像処理装置の構成図である。
【図２１】ハフ変換説明図である。
【図２２】ハフ変換を用いた線分抽出装置の構成図である。
【符号の説明】
ＲＦ１・・着目受容野
ＲＦ２・・周辺受容野
ＭＭ１・・ρ−θ平面
ＭＭ２・・ρ−θ平面
ＤＦＣ・・補正部
ＤＤＭ・・補正値記憶部
ＰＤＴ・・ピーク点検出部
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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