(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を複数の受容野に分割し、該受容野を複数の方位に投影或いはハフ変換してピークデータを求め、該ピークデータの示す位置・方位を各々の受容野に於ける線分として抽出し、複数の受容野にわたって同一方位線分の隣接受容野に於けるシフト量を求め、該シフト量を基に前記直線の統合処理を行う過程を含むことを特徴とする画像の特徴抽出方法。
【請求項２】
前記ピークデータを求める複数の方位の分解能に対応して、前記受容野間の相対位置と前記方位とによって定まる一定のシフト量に対して許容値を設定し、該許容値内のシフト量の時に、前記受容野間の直線を連続した直線と判定する過程を含むことを特徴とする請求項１記載の画像の特徴抽出方法。
【請求項３】
前記受容野を複数の方位に投影或いはハフ変換してピークデータを求め、該ピークデータの方位と位置とを基に当該受容野の周辺の受容野に於いて得られる同一方位のピークデータの位置のシフト量を求め、該同一方位とシフト量とを基に、直線の探索，追跡，グループ化の処理を行う過程を含むことを特徴とする請求項１又は２記載の画像の特徴抽出方法。
【請求項４】
前記受容野を複数の方位に投影或いはハフ変換してピークデータを求め、該ピークデータの方位と位置とを基に周辺の受容野に於いて得られる同一方位のピークデータの位置のシフト量を求め、該シフト量に対応する周辺の受容野に於けるピークデータが存在しない時に、前記受容野のピークデータをノイズと判定して除去する過程を含むことを特徴とする請求項１又は２記載の画像の特徴抽出方法。
【請求項５】
前記受容野を複数の方位に投影或いはハフ変換してピークデータを求め、該ピークデータの方位と位置とにより複数の受容野にわたる同一の直線を追跡し、該直線の両端に相当する受容野の相対位置と、該直線の両端に相当する受容野に於けるピークデータの位置とにより、該直線の方位を求める過程を含むことを特徴とする請求項１，２，３の何れか１項記載の画像の特徴抽出方法。
【請求項６】
前記複数の受容野にわたる同一の直線について、該直線の端点の受容野に於けるピークデータと、該直線の中間の受容野に於けるピークデータとの比を基に、該直線の端点の受容野に於ける端点位置を算出する過程を含むことを特徴とする請求項１，２，３，５の何れか１項記載の画像の特徴抽出方法。
【請求項７】
画像を複数の受容野に分割する分割部と、
該分割部により分割された各受容野についてそれぞれ複数の方位に投影或いはハフ変換する処理部と、
該処理部によって得られた方位対応のピークデータ及び該ピークデータの位置を検出するピークデータ抽出処理部と、
該ピークデータ抽出処理部によって得られた前記ピークデータの示す位置・方位を各々の受容野に於ける線分として抽出し、複数の受容野にわたって同一方位線分の隣接受容野に於けるシフト量を求め、該シフト量を基に前記直線の統合処理を行う統合化処理部と
を備えたことを特徴とする画像の特徴抽出装置。
【請求項８】
前記統合化処理部は、前記ピークデータ抽出処理部によって得られた方位対応のピークデータが周辺受容野に於いて同一直線と見做し得るピークデータが存在しない時に、該ピークデータをノイズと見做して除去し、同一直線と見做し得るピークデータを格納するピークデータ格納部を含む構成としたことを特徴とする請求項７記載の画像の特徴抽出装置。
【請求項９】
前記統合化処理部は、前記ピークデータ抽出処理部によって得られた方位対応のピークデータを基に同一の直線を示すピークデータをグループ化するグループ化部と、該グループ化部によりグループ化されたピークデータについて該直線の端点の受容野に於けるピークデータと、該直線の中間の受容野に於けるピークデータとの比を基に、該直線の端点の受容野に於ける端点位置を算出する端点位置算出部を含む構成としたことを特徴とする請求項７記載の画像の特徴抽出装置。
【請求項１０】
前記統合化処理部は、前記ピークデータ抽出処理部によって得られた方位対応のピークデータを基に同一の直線を示すピークデータをグループ化するグループ化部と、該グループ化部によりグループ化されたピークデータの中の前記直線の両端点の受容野に於けるピークデータを抽出して、該ピークデータの位置を識別する位置識別部と、該位置識別部によって得られた前記ピークデータの位置の差のシフト量と、前記直線の両端点の受容野の相対位置とを基に前記直線の方位を算出する方位算出部とを含む構成としたことを特徴とする請求項７，８，９の何れか１項記載の画像の特徴抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の特徴の中の直線を抽出する特徴抽出方法及び特徴抽出装置に関する。
物体の認識等に於いては、物体を撮像した画像を基に輪郭等の物体の特徴を抽出する必要があり、既に各種の方式が提案されている。このような画像の特徴抽出に於いて、比較的簡単で且つノイズ等による影響を受けない特徴抽出が要望されている。
【０００２】
【従来の技術】
画像の輪郭等の特徴を抽出する為に既に各種の方式が提案されている。例えば、二次元フィルタによって輪郭強調処理を行い、最小自乗近似によって直線を求める方式や、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換による方式等が知られている。しかし、二次元フィルタによる処理はノイズ成分を充分に除去できない問題がある。又最小自乗近似を適用する時に直線の範囲を検出する必要がある。又ハフ変換による方式は、一般に無限遠長の直線を仮定しており、直線の端点の位置を識別できない問題があり、又直線の延長付近にノイズ成分が存在すると、そのノイズ成分による干渉を受けて、直線の検出精度が低下する問題がある。
【０００３】
これに対して、ノイズ成分による干渉を受けずに輪郭線の直線部分の端点を求めることができ、且つ大局的な輪郭線や細かい輪郭線等を選択的に求めることを可能とした手段を先に提案した（特開平５−２６６１９４号公報参照）。
【０００４】
この画像の輪郭線の抽出装置は、画像を複数の部分領域（受容野）に分割する分割手段と、各部分領域毎に複数の方向（θ）について画素の値を累算して複数の方向（θ）対応の一次元投影累算データを求める累算手段と、累算手段によって求めた一次元投影累算データの勾配の大きさを示す投影勾配データを求める勾配検出手段と、複数の投影勾配データから勾配の大きさのピークを検出するピーク検出手段と、検出したピークを前記部分領域に逆投影して各部分領域内に於ける輪郭の直線部分を求める逆投影手段とを備えている。
【０００５】
部分領域（受容野）の複数の方向（θ）に投影した画素の値を累算し、そのピーク位置を求めることにより、直線部分についての累算値が大きくなるが、孤立点や孤立線分等のノイズ成分についての累算値が小さくなることによりノイズ成分を確実に除去することができる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
前述の先に提案した輪郭線の抽出装置は、ノイズによる影響を受けることなく輪郭線を抽出することができるが、部分領域（受容野）に逆投影する処理を行って、部分領域の直線が隣接部分領域の直線と連続したものであるか否かを判定する必要がある。即ち、部分領域（受容野）毎に求めた方位（θ）と位置（ρ）との座標上のピークデータについて、原画像平面の直線に逆変換する処理を含み、従って、処理が複雑となる問題があった。
本発明は、原画像平面の直線に逆変換することなく、画像の直線の探索，追跡，グループ化，端点検出等の処理を行うことを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像の特徴抽出方法は、（１）画像を複数の受容野に分割し、この受容野を複数の方位に投影或いはハフ変換してピークデータを求め、このピークデータの示す位置・方位を各々の受容野に於ける線分として抽出し、複数の受容野にわたって同一方位線分の隣接受容野に於けるシフト量を求め、該シフト量を基に前記直線の統合処理を行う過程を含むものである。
【０００８】
（２）又ピークデータを求める複数の方位の分解能に対応して、受容野間の相対位置と方位とによって定まる一定のシフト量に対して許容値を設定し、この許容値内のシフト量の時に、受容野間の直線を連続した直線と判定する過程を含むことができる。
【０００９】
（３）又受容野を複数の方位に投影或いはハフ変換してピークデータを求め、このピークデータの方位と位置とを基に周辺の受容野に於いて得られる同一方位のピークデータの位置のシフト量を求め、同一方位とシフト量とを基に、直線の探索，追跡，グループ化の処理を行う過程を含むことができる。
【００１０】
（４）又受容野を複数の方位に投影或いはハフ変換してピークデータを求め、このピークデータの方位と位置とを基に周辺の受容野に於いて得られる同一方位のピークデータの位置のシフト量を求め、このシフト量に対応する周辺の受容野に於けるピークデータが存在しない時に、その受容野のピークデータをノイズと判定して除去する過程を含むことができる。
【００１１】
（５）又ピークデータの方位と位置とにより複数の受容野にわたる同一の直線を追跡し、この直線の両端に相当する受容野に於けるピークデータの位置よりこの直線の方位を求める過程を含むことができる。
【００１２】
（６）又複数の受容野にわたる同一の直線について、この直線の端点の受容野に於けるピークデータと、この直線の中間の受容野に於けるピークデータとを基に、この直線の端点の受容野に於ける端点位置を算出する過程を含むことができる。
【００１３】
（７）又本発明の画像の抽出装置は、テレビカメラ等の画像取込部５により取込んだ画像を複数の受容野に分割する分割部１と、この分割部１により分割された各受容野についてそれぞれ複数の方位に投影或いはハフ変換を行う処理部２と、この処理部２によって得られた方位対応のピークデータ及びこのピークデータの位置を検出するピークデータ抽出処理部３と、このピークデータ抽出処理部３によって得られた方位対応のピークデータの位置と、受容野間の相対位置とを基に、ピークデータの位置のシフト量を算出し、このシフト量を基に直線の処理を行う統合化処理部４とを備えている。又６は一次元フィルタ等のフィルタ処理部である。
【００１４】
（８）又統合処理部４は、ピークデータ抽出処理部３によって得られた方位対応のピークデータが周辺受容野に於いて同一直線と見做し得るピークデータが存在しない時に、このピークデータをノイズと見做して除去し、同一直線と見做し得るピークデータを格納するピークデータ格納部７とを含む構成とすることができる。
【００１５】
（９）又統合化処理部４は、ピークデータ抽出処理部３によって得られた方位対応のピークデータを基に同一の直線を示すピークデータをグループ化するグループ化部８と、このグループ化部８によりグループ化されたピークデータについて直線の端点の受容野に於けるピークデータと、この直線の中間の受容野に於けるピークデータとを基に、この直線の端点の受容野に於ける端点位置を算出する端点位置算出部９とを含む構成とすることができる。
【００１６】
（１０）又統合化処理部４は、ピークデータ抽出処理部３によって得られた方位対応のピークデータを基に同一の直線を示すピークデータをグループ化するグループ化部８と、このグループ化部８によりグループ化されたピークデータの中の直線の両端点の受容野に於けるピークデータを抽出して、このピークデータの位置を識別する位置識別部１０と、この位置識別部１０によって得られたピークデータの位置の差のシフト量と、直線の両端点の受容野の相対位置とを基に直線の方位を算出する方位算出部１１とを含む構成とすることができる。
【００１７】
又前述の（１）〜（１０）の構成に於いては、（ａ）画像を複数の受容野（部分領域）に分割して、受容野毎に、それぞれ複数の方位に投影或いはハフ変換して、方位対応に画素の値を累算し、その累算値について所定値以上のピークデータを求める。このピークデータが得られた方位に直線が存在すると判定する。このピークデータの位置については、受容野間の相対位置と方位とによって定まるシフト量がある。従って、このシフト量を基に直線の探索，追跡，グループ化等の処理を行うことができる。
【００１８】
又（ｂ）ピークデータを求める方位は離散的に選定される。従って、受容野間の相対位置と方位とにより定まるシフト量に対して許容値を設定し、ピークデータの位置がシフト量に対応した位置又はシフト量に対して許容値の範囲内の位置の場合に、受容野間の直線は連続した同一の直線と判定することができる。
【００１９】
又（ｃ）ピークデータの方位と位置とを基に周辺の受容野に於ける同一方位のピークデータの位置のシフト量を求め、このシフト量の位置に周辺の受容野の同一方位のピークデータが存在すれば、その周辺の受容野に延長している直線が存在すると判定できるから、同一方位のピークデータとシフト量とを基に、直線の探索，追跡が可能となり、又同一の直線を示すピークデータとしてグループ化することができる。
【００２０】
又（ｄ）受容野のピークデータが周辺の受容野のピークデータと所定のシフト量の位置に存在しない場合は孤立した線分であり、受容野の大きさを例えば１６×１６画素程度の小さい部分領域であるから、孤立線分はノイズと見做して除去する。即ち、孤立線分については二次元フィルタ処理等を行うことなく、ノイズとして除去することができる。
【００２１】
又（ｅ）直線の両端の受容野に於けるピークデータの位置と、この両端の受容野の相対位置との関係を基に、この直線の方位を求める。従って、分解能に対応して、各受容野のピークデータの位置がシフト量に対してずれていても、直線の両端の受容野に於ける直線の端点間を結ぶ方位を算出することができる。
【００２２】
又（ｆ）直線の端点の受容野に於いて、直線の線分の長さを、この受容野に於けるピークデータと、直線の中間の受容野に於けるピークデータと比を用いて算出することができる。即ち、直線の端点を検出することができる。
【００２３】
又（ｇ）本発明の画像の抽出装置は、分割部１によって画像取込部５からの画像を例えば１６×１６画素の大きさの受容野に分割し、投影或いはハフ変換を行う処理部２によって各受容野について複数の方位に投影或いはハフ変換して、方位対応に画素の値を累算し、ピークデータ抽出処理部３によって方位対応の画素の値の累算値のピークデータ及びその位置を検出する。又統合化処理部４によってピークデータの位置と、受容野間の相対位置とを基に、ピークデータの位置のシフト量を求め、この受容野間のピークデータの位置がそのシフト量であれば、受容野間の直線は同一の直線と判定する等の処理を行う。
【００２４】
又（ｈ）統合化処理部４のピークデータ格納部７は、受容野のピークデータが周辺の受容野に於ける直線と同一の直線を示す場合は、そのピークデータを格納するが、同一の直線と見做すことができない孤立直線の場合は、ノイズと見做して除去する。即ち、受容野の大きさ以下の長さの直線はノイズと見做すものである。
【００２５】
又（ｉ）統合化処理部４のグループ化部８は、同一の直線を示すピークデータをグループ化し、端点位置算出部９は、グループ化されたピークデータについて、直線の端点の受容野に於けるピークデータと、この直線の中間の受容野に於けるピークデータとを基に、端点の受容野に於ける線分の長さを算出して直線の端点位置を求める。
【００２６】
又（ｊ）統合化処理部４の位置識別部１０は、グループ化部によりグループ化されたピークデータを基に同一の直線の両端点の受容野に於ける直線の端点位置を識別し、方位算出部１１は、直線の両端点位置とその両端点の受容野の相対位置とを基に、直線の方位を算出する。
【００２７】
【実施の形態】
図２は本発明の実施例の説明図であり、２１はテレビカメラ、２２はフレームバッファメモリ、２３はキャッシュメモリ、２４は累算部、２５はフィルタ部、２６はデータメモリ、２７は累算数カウンタ、２８はρカウンタ、２９はθカウンタ、３０は領域カウンタ、３１はアドレス制御部、３２はピーク検出部、３３はピーク位置メモリ、３４は演算処理部である。
【００２８】
テレビカメラ２１は図１の画像取込部５に相当し、領域カウンタ３０とフレームメモリ２２とにより図１の分割部１を構成し、キャッシュメモリ２３とアドレス制御部３１とρカウンタ２８とθカウンタ２９とにより図１の投影或いはハフ変換を行う処理部２を構成し、フィルタ部２５は図１のフィルタ処理部６に相当し、データメモリ２６とピーク検出部３２とρカウンタ２８とθカウンタ２９とにより図１のピークデータ抽出処理部３を構成している。又ピーク位置メモリ３３と演算処理部３４とにより図１の統合化処理部４を構成している。テレビカメラ２１と各メモリとを除く各部の機能は、例えば、マイクロプロセッサの演算処理機能によって実現することができる。
【００２９】
テレビカメラ２１により撮像された画像をフレームバッファメモリ２２に格納し、１画面を複数の領域に分割した各領域を領域カウンタ３０によって指定してフレームバッファメモリ２２から読出し、キャッシュメモリ２３に書込む。アドレス制御部３１は、累算数カウンタ２７とρカウンタ２８とθカウンタ２９とのカウント内容を基にキャッシュメモリ２３の読出アドレスを生成するもので、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）によって構成することもできる。
【００３０】
θカウンタ２９は投影する角度を示し、ρカウンタ２８は投影線上の位置を示し、累算数カウンタ２７は画素を投影線上に累算する為の位置を示し、アドレス制御部３１からの読出アドレスに従って読出された画素が累算部２４に於いて累算される。又フィルタ部２５は、例えば、ＦＩＲフィルタにより構成され、一次元フィルタ処理によりノイズ成分を除去するものである。そして、データメモリ２６に、ρカウンタ２８とθカウンタ２９とのカウンタ内容を書込アドレスとしてフィルタ部２５を介したデータが書込まれる。
【００３１】
ピーク検出部３２は、データメモリ２６に書込まれたデータがρカウンタ２８とθカウンタ２９とのカウント内容を読出アドレスとして読出され、そのデータの中の所定値以上のピークデータを検出する。ピーク位置メモリ３３は、ピーク検出部３２によるピークデータ検出時点のρカウンタ２８とθカウンタ２９と領域カウンタ３０とのカウント内容を格納する。演算処理部３４は、このピーク位置メモリ３３の内容を基に、各領域（受容野）の直線が同一であるか否か等の判定処理を行う。
【００３２】
図３は投影或いはハフ変換の処理の説明図であり、図１の処理部２に於ける処理を示し、同図の（Ａ），（Ｂ）は投影による処理の場合を示し、（Ａ）に於いて、（ｘｙ）平面に於ける実線で示す領域内に実線が存在する場合、複数の方位に投影して直線を構成する画素を累算する。その場合、投影線３５上では画素の累算を行った時に、３６で示すように、直線の幅に対応して例えば１画素分のみとなるが、点線で示す領域を投影線３７上に投影して画素の累算を行うと、直線の長さに対応した値の３８で示すピークデータが得られる。
【００３３】
従って、予め定めた閾値と比較して、このピークデータを、（ρθ）平面の座標（ρ，θ）として検出することができる。なお、平行の直線が存在すれば、その直線数のピークデータが得られる。そこで、投影の角度θと、投影線上の位置ρとからなる同図の（Ｂ）の（ρθ）平面に於いて、（Ａ）に示すピークデータ３８は、丸印で示すθｉ  ，ρｊ  の位置で表されることになり、又平行の直線の場合は、θｉ  上に直線の間隔に相当する位置で表される。
【００３４】
又図３の（Ｃ），（Ｄ）はハフ変換の処理の場合を示し、ハフ変換は、
ρ＝ｘ・ｃｏｓθ＋ｙ・ｓｉｎθ                              …（１）
で定義される。この（１）式に於けるｘ，ｙを定数と考えて、（ρθ）平面上に（１）式をプロットすると、（ｘ，ｙ）の座標値によって振幅と位相とが定められた１本のｓｉｎ曲線が得られる。
【００３５】
ここで、図３の（Ｃ）に示すように、直線Ｌ０上の２点Ｐ１（ｘ１  ，ｙ１  ），Ｐ２（ｘ２  ，ｙ２  ）をとり、（１）式に基づく曲線を（ρ，θ）平面上に描くと、図３の（Ｄ）に示すような２本のｓｉｎ曲線Ｓ１，Ｓ２が得られる。即ち、
Ｓ１；  ρ＝ｘ１  ｃｏｓθ＋ｙ１  ｓｉｎθ                      …（２）
Ｓ２；  ρ＝ｘ２  ｃｏｓθ＋ｙ２  ｓｉｎθ                      …（３）
に基づくｓｉｎ曲線Ｓ１，Ｓ２が得られ、それらの交点Ｃ０は、２点Ｐ１，Ｐ２を通る直線に対応しており、交点Ｃ０の座標値（ρ０  ，θ０  ）が、原点Ｏから直線Ｌ０に下ろした垂線の長さと、それがｘ軸となす角度を示している。
【００３６】
このようにして、（Ｃ）に示す（ｘｙ）平面の直線上の総ての画素をハフ変換すると、それぞれの点に対応した複数のｓｉｎ曲線が（Ｄ）に示す（ρθ）平面に描かれるが、それらは総てＣ０＝（ρ０  ，θ０  ）で交わる為、結果としてその位置にピークデータが得られる。従って、投影処理によって得られるピーク位置と同じ位置に、ハフ変換によってもその直線を表すピークデータが現れるから、直線の検出が可能となる。
【００３７】
図４は受容野の相対位置とシフト量との説明図であり、１画面を直交格子状に複数の受容野（部分領域）に分割し、その画面に方位θ０  の直線４０が存在し、注目する当該受容野４１と周辺受容野４２との相対位置が、ｘ軸方向にＤｘ  で、ｙ軸方向にＤｙ  の場合、当該受容野４１の投影処理により得られた（ρθ）平面は、θ０  上のρ０  の位置にピークデータが位置するものとして表される。
【００３８】
この座標（ρ０  ，θ０  ）のピークに対応する周辺受容野４２に於けるピークの座標（ρ１  ，θ０  ）については、
ρ１  ＝ρ０  −Ｄｘ  ｃｏｓθ０  −Ｄｙ  ｓｉｎθ０                    …（４）
が成立する。従って、シフト量ρｄ  は、ρｄ  ＝ρ１  −ρ０  となる。
【００３９】
図５は受容野の配列とピーク位置との説明図であり、（Ａ）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θ０  の直線が受容野〔Ｉ−１，Ｊ＋１〕，〔Ｉ−１，Ｊ〕，〔Ｉ，Ｊ〕，〔Ｉ，Ｊ−１〕，〔Ｉ＋１，Ｊ−１〕，・・・を通る場合、投影処理によりピーク位置を求めると、（Ｂ）に示すように、注目受容野〔ｉ，ｊ〕に対して隣接受容野に於けるピーク位置は、同一のθ０  上にρ軸方向にシフトしたものとなる。
【００４０】
図６は隣接受容野に於けるシフト量の説明図であり、受容野の座標〔ｉ，ｊ〕をｉ＝０，ｊ＝０とした注目受容野に対する隣接受容野に於けるシフト量Δρｉｊは、受容野の間隔をＤ、直線の方位をθとして、
Δρｉｊ＝Ｄ×（−ｉ・ｃｏｓθ＋ｊ・ｓｉｎθ）                …（５）
となる。即ち、或る受容野のピーク位置が（ρ０  ，θ０  ）の場合に、隣接受容野に於けるピーク位置が（ρ０  ＋Δρｉｊ，θ０  ）の場合は、所定のシフト位置であるから、同一の直線と判断する。
【００４１】
図７はピーク位置による直線の同一性判断の説明図であり、中心受容野内の直線を示すピーク位置を黒丸で示し、隣接受容野に於ける同一方位θ上に前述のシフト量を満足する位置にピーク位置が存在すれば、中心受容野内の直線と同一の直線であると判断することができる。しかし、四角印のように、同一θ上にピーク位置が存在しても、所定のシフト量でない場合は、他の直線と判断する。又三角印のように、異なる方位上にピーク位置が存在する場合は、他の直線と判断する。即ち、（ρθ）平面を（ｘｙ）平面に逆投影することなく、直線の同一性の判断を行うことができる。
【００４２】
図８は本発明の実施例の直線識別処理のフローチャートであり、当該受容野のピークデータ（ρ０  ，θ０  ）を読込み（Ａ１）、次に隣接受容野のピークデータ（ρ１  ，θ１  ）を読込み（Ａ２）、方位θ０  ，θ１  が同一か否かを判定する（Ａ３）。同一でない場合は方位の異なる別の直線と判定する（Ａ７）。
【００４３】
又方位が同一の場合は、ρ座標シフト量ρｄ  を計算し（Ａ４）、ρ１  ＝ρ０  ＋ρｄ  か否かを判定する（Ａ５）。即ち、当該受容野に対する隣接受容野の相対位置と直線の方位とに対応して算出されたシフト量ρｄ  のシフト位置にピークが存在する場合は、同一直線と判定し（Ａ６）、そうでない場合は平行な他の直線と判定する（Ａ８）。
【００４４】
図９は方位分解能の説明図であり、（Ａ）に示すように、方位はΔθ毎に離散的に選定されて投影処理されるものであり、（ρ０  ，θ０  ）の直線に対してΔθの範囲内で投影処理を行うことになる。従って、（ρθ）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Δρは、（４）式から判るように、Δρ＝−Ｄｘ  ｃｏｓθ０  −Ｄｙ  ｓｉｎθ０  で表される。方位θの分解能Δθから、Δθ／２の範囲の変動を考慮して、シフト量の下限と上限とを求めると、
Δρ−Δ−  ＝−Ｄｘ  ｃｏｓ  （θ０  −Δθ／２）−Ｄｙ  ｓｉｎ  （θ０  −Δθ／２）…（６）
Δρ＋Δ＋  ＝−Ｄｘ  ｃｏｓ  （θ０  ＋Δθ／２）−Ｄｙ  ｓｉｎ  （θ０  ＋Δθ／２）…（７）
となる。
【００４５】
従って、図９の（Ｂ）に示すように、ピーク位置がρ０  ＋Δρの場合は勿論のこと、シフト量の上限ρ０  ＋Δρ＋Δ＋  と、シフト量の下限ρ０  ＋Δρ−Δ−  との範囲内の場合は、同一の直線と判定する。
【００４６】
図１０は本発明の実施例の分解能を考慮した直線識別処理のフローチャートであり、ステップ（Ｂ１）〜（Ｂ４）は、図８に示す直線識別処理フローチャートのステップ（Ａ１）〜（Ａ４）と同一であり、重複する説明を省略する。この実施例のフローチャートに於いては、シフト量ρｄ  を求めた（ステップ（Ｂ４））後、前述のように、シフト量の下限Δ−  と上限Δ＋  とを求める（Ｂ５）。
【００４７】
次に、ρ１  ＞（ρ０  ＋ρｄ  −Δ−  ）且つρ１  ＜（ρ０  ＋ρｄ  ＋Δ＋  ）の条件を満足するか否かを判定し（Ｂ６）、この条件を満足する場合は、即ち、ピーク位置が上限と下限とのシフト量の範囲内の場合、同一の直線と判定する（Ｂ７）。又この条件を満足しない場合は、平行な別の直線と判定する（Ｂ９）。なお、ステップ（Ｂ３）に於いて、θ０  ≠θ１  の場合は、方位が異なる別の直線と判定する（Ｂ８）。又位置の分解能Δρを考慮する場合は、ρ軸方向の許容範囲を−１，＋１だけ拡張することも可能である。
【００４８】
図１１はピークの探索・追跡の説明図であり、受容野毎に抽出したピークは、小領域内の線分を示すものであり、広い領域の画像内容については、各線分を探索・追跡して１本の直線にまとめて画像の特徴等を認識する必要がある。図１１の（Ａ）は（ρθ）平面のピークを（ｘｙ）平面へ逆変換した場合の線分の関係を示し、方位分解能等に対応して逆変換した結果の直線は、隣接受容野に於いてずれることがあり、このずれの許容範囲をもとに同一の直線であるか否かの判定を行う必要があるから、処理が複雑化することになる。
【００４９】
そこで、図１１の（Ｂ）の（ρθ）平面に於いて、直線が周辺受容野に延びていれば、隣接受容野内に対応するピークが必ず存在するから、隣接する受容野のシフト量を求め、隣接受容野の同一方位（θ）に於いて、そのシフト量に相当する位置に存在するピークを矢印で示すように探索・追跡することにより、１本の直線を判定することができる。
【００５０】
図１２は本発明の実施例のピーク探索・追跡処理のフローチャートであり、探索・追跡の始点とする受容野のピークデータ（ρ０  ，θ０  ）を読込み（Ｃ１）、探索・追跡を開始する（Ｃ２）。先ず、隣接する受容野を選択し（Ｃ３）、シフト量ρｄ  を計算する（Ｃ４）。このシフト量ρｄ  を用いてピーク予測位置（ρ０  ＋ρｄ  ，θ０  ）を探索する（Ｃ５）。そのピーク予測位置にピークが存在するか否かを判定し（Ｃ６）、存在する場合は、探索・追跡結果を格納し（Ｃ７）、その探索・追跡に成功した隣接受容野のピークデータを読込み（Ｃ８）、ステップ（Ｃ３）に移行する。
【００５１】
又ステップ（Ｃ６）に於いてピーク予測位置にピークが存在しない場合は、隣接受容野についての探索が終了したか否かを判定し（Ｃ９）、終了していない場合は、ステップ（Ｃ３）に移行し、終了した場合は、探索・追跡終了（Ｃ１０）とし、追跡結果をグループ化する（Ｃ１１）。即ち、図１の統合化処理部４のグループ化部８に於いてグループ化処理を行う。従って、前述のように、（ｘｙ）平面に逆変換することなく、ピークデータをグループ化することによって同一の直線であるか否かを容易に判定することができる。
【００５２】
図１３はノイズ除去の説明図であり、中心受容野の黒丸で示すピーク位置に対して、隣接受容野に於いてそれぞれシフト量ρｄ  によるシフト位置（ピーク予測位置）にピークが存在すれば、同一の直線と判定する。しかし、中心受容野のピークに対応するピークが、周辺受容野に総て存在しない場合は、この中心受容野の直線は孤立したものであるから、ノイズと見做して除去する。
【００５３】
図１４は本発明の実施例のノイズ除去を含むフローチャートを示し、テレビカメラ等による画像取込みを行い（Ｄ１）、その画像を複数の受容野に分割し（Ｄ２）、受容野毎に投影処理或いはハフ変換処理し（Ｄ３）、一次元フィルタ処理により孤立した点等によるノイズを除去し（Ｄ４）、ピーク抽出処理（Ｄ５）を行った後、前述の孤立した線分をノイズと見做して除去するノイズ除去処理を行い（Ｄ６）、このノイズ除去後のピークデータを格納する（Ｄ７）。
【００５４】
図１５は本発明の実施例のノイズ除去処理のフローチャートであり、先ず中心受容野として、Ｊ＝１（Ｅ１），Ｉ＝１とし（Ｅ２）、受容野〔Ｉ，Ｊ〕のピーク座標データ（ρ，θ）を取得する（Ｅ３）。そして、ｊ＝−１とし（Ｅ４）、ｉ＝−１として（Ｅ５）、この隣接受容野〔Ｉ＋ｉ，Ｊ＋ｊ〕のピーク座標データ（ρｉｊ，θ）を計算する（Ｅ６）。
【００５５】
次にｉ＝０且つｊ＝０であるか否か、即ち、〔Ｉ＋０，Ｊ＋０〕の受容野（中心受容野）であるか否かを判定し、中心受容野の場合はｉ＝ｉ＋１とし（Ｅ９）、ｉ＞１か否かを判定し（Ｅ１０）、ｉ＞１でない場合はステップ（Ｅ６）に移行する。又ステップ（Ｅ７）に於いて中心受容野でない場合は、ピークが存在するか否かを判定し（Ｅ８）、ピークが存在すれば、ステップ（Ｅ１４）に移行して、Ｉ＝Ｉ＋１とし、Ｉ＜Ｎ（受容野の数Ｎ×Ｎ）か否かを判定し（Ｅ１５）、Ｉ＜Ｎでない場合は、Ｊ＝Ｊ＋１とし（Ｅ１６）、Ｊ＜Ｎか否かを判定し（Ｅ１７）、Ｊ＜Ｎでない場合は、１画像についての孤立線分をノイズと見做す処理が終了する。
【００５６】
又ピークが存在しない場合、ステップ（Ｅ９）〜（Ｅ１２）により、中心受容野に対して周辺の受容野についての対応ピーク位置が存在するか否かを判定する。そして、対応するピーク位置が周辺受容野に存在しない場合、この受容野〔Ｉ，Ｊ〕のピーク座標データ（ρ，θ）はノイズとして除去する（Ｅ１３）。そして、次のステップ（Ｅ１４）に於いてＩ＋１とし、受容野〔Ｉ＋１，Ｊ〕を中心として周辺受容野に対応するピーク位置が存在するか否かを判定する。
【００５７】
図１６は孤立線分をノイズと見做して除去した場合の説明図であり、（Ａ）は画像の輪郭線等の直線を抽出し、孤立線分をノイズと見做していない状態の画像の一例を示し、（Ｂ）は、（Ａ）の画像から、前述のように、中心受容野の線分が周辺受容野に対して孤立していることによりノイズと見做して除去した結果を示す。なお、この場合の方位分解能は１０度であった。
【００５８】
図１７は本発明の実施例の高精度化処理を含むフローチャートであり、画像を複数の受容野に分割し、投影処理を行った後フィルタ処理を行い、ピークデータ抽出処理部３（図１参照）によりピーク抽出処理を行い（Ｆ１）、図１２に示すように、ピーク追跡・グループ化処理を行う（Ｆ２）。このグループ化処理後のピークデータを入力し（Ｆ３）、同一グループに所属するピークデータを抽出し（Ｆ４）、高精度化処理を行う（Ｆ５）。この高精度化処理を行ったデータの形式を例えば始点座標と終点座標等のように変換し（Ｆ６）、それを直線のデータとして格納する（Ｆ７）。
【００５９】
図１８は本発明の実施例の直線方位の高精度化処理のフローチャートであり、図１７に於ける高精度化処理（Ｆ５）の一例の処理を示す。グループ化されたピークデータから同一直線に属するものを読込み（Ｇ１）、その直線の両端に受容野のピークデータを抽出し（Ｇ２）、その直線の両端の受容野の相対位置（Ｄｘ  ，Ｄｙ  ）を計算する（Ｇ３）。この相対位置を基にシフト量Δρを計算する（Ｇ４）。このシフト量Δρ＝−Ｄｘ  ｃｏｓθ−Ｄｙ  ｓｉｎθより、θを計算する（Ｇ５）。即ち、同一の直線と判定される直線の両端の受容野のピーク位置を基に、方位分解能以上の精度で方位を求めることができる（Ｇ６）。
【００６０】
この場合の方位θは、（５）式を基に、
θ＝ｃｏｓ−１（−Δρｉ，ｊ  ／Ｄ（ｉ２  ＋ｊ２  ）１／２  ）−ｔａｎ−１（ｊ／ｉ）…（８）
により求めることができる。この方位θは、図１の統合化処理部４の位置識別部１０と方位算出部１１とによって算出されることになる。
【００６１】
図１９は方位高精度化処理の説明図であり、（Ａ）に示すように、複数の受容野にわたって直線が存在する場合、例えば、受容野の間隔Ｄ＝１６、方位分解能＝１０°で投影処理して、（ρθ）平面に変換した時、（Ｂ）に示すように、θ＝３０°にピークが存在し、これを追跡処理した時、ρ座標値が始点で０、次の受容野では＋９、その次の受容野では−５、終点の受容野では＋４であるとすると、（２）式にこれらの条件を導入し、
４−０＝１６×（−（＋１）×ｃｏｓθ＋（−２）×ｓｉｎθ）
を基に方位θを算出すると、θ＝−３３．０°となった。
【００６２】
従って、分解能が１０°であっても、分解能が数度の精度で直線の方位を求めることができる。又直線の両端の受容野のピークデータのみでなく、１グループ全体のデータを用いて、例えば、最小二乗法のような平均化処理により、更に信頼性の高い方位検出が可能となる。又直線の位置のパラメータについても、同様な手法により高精度化が可能である。
【００６３】
図２０は端点位置の説明図であり、（Ａ）に示すように、（ｘｙ）平面に於いて、直線の端点が中心受容野に於いて存在する場合、（ρθ）平面に於けるピークデータは、例えば、（Ｂ）に示すように、隣接受容野に於ける値を１００とした時に、中心受容野に於いて７０であるとすると、（Ｃ）に示すように、直線の追跡により直線の端点を識別し、その端点の受容野のピークデータにより、線分の長さは７０％であることが判る。
【００６４】
図２１は本発明の実施例の端点検出処理のフローチャートであり、前述のように、直線毎にグループ化した全受容野のピークデータを得た後（Ｈ１）、或る直線に属するピークデータを抽出し（Ｈ２）、端点のピークデータを抽出する（Ｈ３）。又直線の中間の受容野に於けるピーク値を計算し（Ｈ４）、又端点の受容野に於ける線分の長さを計算し（Ｈ５）、その直線の延長方向（方位θ）を判断し（Ｈ６）、端点の位置を計算する（Ｈ７）。即ち、図１の統合化処理部４の端点位置算出部９により前述の端点の位置を求めることができる。
【００６５】
この端点位置の算出に於いても、前述の高精度化処理を組合せることにより、正確な端点位置を求めることができる。この端点位置は、受容野の（ｘｙ）平面に於ける座標として容易に変換することができるから、画像の中の直線追跡を行った結果の表示も容易に行うことができる。
【００６６】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明は、画像を複数の受容野に分割し、各受容野を複数の方位に投影或いはハフ変換してピークデータを求め、（ρθ）平面に於けるピーク位置と受容野の相対位置とを基に受容野間のシフト量を求め、このシフト量を満足するシフト位置のピークが存在する場合を同一の直線と判定する過程を有するもので、（ρθ）平面を（ｘｙ）平面に逆変換することなく、直線の探索・追跡等が可能となり、画像の特徴の一つの直線を抽出する処理が簡単となる利点がある。
【００６７】
又一つの受容野のみに存在して、隣接受容野の直線とは繋がらない孤立線分は、ノイズと見做し除去することにより、二次元フィルタ処理等の複雑なフィルタ処理を用いることなく、ノイズを除去できる利点がある。
【００６８】
又直線の両端の受容野に於けるピーク位置と、その受容野の相対位置とを基に、その直線の方位を求めることにより、投影処理することによる方位分解能に比較して高精度に方位を求めることができる利点がある。又直線の端点位置をピークデータを基に求めることができるから、画像中の各種の直線を正確に抽出することができる利点がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理説明図である。
【図２】本発明の実施例の説明図である。
【図３】投影或いはハフ変換の処理の説明図である。
【図４】受容野の相対位置とシフト量との説明図である。
【図５】受容野配列とピーク位置との説明図である。
【図６】隣接受容野に於けるシフト量の説明図である。
【図７】ピーク位置による直線の同一性判断の説明図である。
【図８】本発明の実施例の直線識別処理のフローチャートである。
【図９】方位分解能の説明図である。
【図１０】本発明の実施例の分解能を考慮した直線識別処理のフローチャートである。
【図１１】ピークの探索・追跡の説明図である。
【図１２】本発明の実施例のピーク探索・追跡処理のフローチャートである。
【図１３】ノイズ除去の説明図である。
【図１４】本発明の実施例のノイズ除去を含むフローチャートである。
【図１５】本発明の実施例のノイズ除去処理のフローチャートである。
【図１６】孤立線分をノイズと見做して除去した場合の説明図である。
【図１７】本発明の実施例の高精度化処理を含むフローチャートである。
【図１８】本発明の実施例の直線方位の高精度化処理のフローチャートである。
【図１９】方位高精度化処理の説明図である。
【図２０】端点位置の説明図である。
【図２１】本発明の実施例の端点検出処理のフローチャートである。
【符号の説明】
１  分割部
２  投影或いはハフ変換を行う処理部
３  ピークデータ抽出処理部
４  統合化処理部
５  画像取込部
６  フィルタ処理部
７  ピークデータ格納部
８  グループ化部
９  端点位置算出部
１０  位置識別部
１１  方位算出部
【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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