(57)【要約】  【課題】  高速に楕円の中心座標と長径および短径とを求めることができる楕円検出装置および楕円検出方法を提供すること。  【解決手段】  楕円検出装置は、楕円の大きさおよび形状と周回積分による積分値の相関を予め設定する相関関係設定手段１と、検出する楕円の長径と短径の比を予め設定する長径／短径比設定手段２と、画像を入力する画像入力手段３と、入力された画像の２値化処理を行う２値化処理手段４と、２値化処理された画像における物体の欠如部分あるいは突起部分を除去して画像を修正する楕円修正手段５と、楕円の中心座標の候補を抽出する中心座標候補抽出手段６と、この抽出した各中心座標の候補に対応する長径および短径を決定する長径／短径決定手段７と、周回積分を用いて楕円の中心座標を決定する中心座標決定手段８とを備える。【選択図】  図１
2006107117.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
楕円の大きさおよび形状と周回積分による積分値の相関を予め設定する相関関係設定手段と、検出する前記楕円の長径と短径の比を予め設定する長径／短径比設定手段と、画像を入力する画像入力手段と、前記入力された画像の２値化処理を行う２値化処理手段と、前記２値化処理された画像における物体の欠如部分あるいは突起部分を除去して前記画像を修正する楕円修正手段と、前記楕円の中心座標の候補を抽出する中心座標候補抽出手段と、この抽出した各中心座標の候補に対応する長径および短径を決定し、周回積分を用いて楕円の中心座標を決定する中心座標決定手段とを備えたことを特徴とする楕円検出装置。
【請求項２】
２値画像における楕円の中心座標と長径および短径とを求めることにより、楕円を検出する楕円検出方法であって、
前記２値画像の各位置の自画素から所定の方向に位置する最も近い前記自画素と異なる値を持つ画素への距離値を求めた後、求めた複数の方向からの距離値に重み付けを行い、次いで、それらの値を用いた楕円の中心座標と長径および短径とを求めることを特徴とする楕円検出方法。
【請求項３】
前記各画素において、真左の方向に位置する最も近い前記自画素と異なる値を持つ画素への距離値、真右の方向に位置する最も近い前記自画素と異なる値を持つ画素への距離値、真上の方向に位置する最も近い前記自画素と異なる値を持つ画素への距離値および真下に位置する最も近い前記自画素と異なる値を持つ画素への距離値に所定の重み付けを行うことにより、所定の長径と短径の比を持つ楕円の中心座標の候補および各候補に対応する長径および短径を求めることを特徴とする請求項２に記載の楕円検出方法。
【請求項４】
前記複数の方向からの距離値の重み付けを全て等しくすることにより円の中心座標の候補および半径の候補を求めることを特徴とする請求項２または請求項３に記載の楕円検出方法。
【請求項５】
前記各中心座標候補に対応する複数の長径の候補および短径の候補の中から、各中心座標候補に対応する長径および短径を決定することを特徴とする請求項２または請求項３に記載の楕円検出方法。
【請求項６】
複数の長径候補の最大値あるいは最小値あるいは平均値あるいは中間値を長径として、また、複数の短径候補の最大値あるいは最小値あるいは平均値あるいは中間値を短径とすることにより、前記各中心座標候補に対応する複数の長径の候補および短径の候補の中から、各中心座標候補に対応する長径および短径を決定することを特徴とする請求項５に記載の楕円検出方法。
【請求項７】
中心座標の候補点が楕円若しくは円の中心座標であることを認識することにより、前記楕円の中心座標の候補の中から中心座標を求めることを特徴とする請求項２乃至４の何れか１項に記載の楕円検出方法。
【請求項８】
周回積分を用いることにより、前記楕円の中心座標の候補の中から中心座標と長径および短径とを求めることを特徴とする請求項７に記載の楕円検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、楕円検出装置および楕円検出方法に関し、例えば、２値画像から楕円の中心座標と長径および短径とを求める楕円検出装置および楕円検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、バス、自動車、電車等の車両のタイヤ、ライトあるいは顔等のような円形状の物体を高精度に検出するための手法として、直線ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換を応用した楕円ハフ変換が知られている。
【０００３】
この楕円ハフ変換を用いたものとしては、画像データ中のエッジ画素を抽出するステップと、所定のマスクパターンを用いたパターンマッチングによって抽出したエッジ画素の法線方向を予測するステップと、予測した法線方向に基づいてエッジ画素の対を生成するステップと、生成したエッジ画素の対の中点の座標を算出するステップと、算出中点の座標二次元投票空間上に投票するステップと、投票した結果に基づいて楕円の中心点の座標を決定するステップと、決定した中心点の座標に基づいて楕円を検出するステップとを含んだ楕円検出方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００４】
特許文献１に示すものは、画像内の最大値をもって楕円の短径とし、その座標を楕円の中心の座標とすることにより、欠損部分がある楕円であっても容易に検出することができるものである。
【特許文献１】特開２００２−１８３７３９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来の楕円ハフ変換による楕円の検出方法には以下のような問題が発生してしまった。
【０００６】
楕円の４つのパラメータ、すなわち、中心座標のｘ成分およびｙ成分および長径および短径を４次元空間に投影し、そのカウント値を評価し、各画素について４次元空間に投影してカウント値が一番大きい画素を円の中心座標としているので、画像サイズをＮ×Ｎとすると１画素に必要な処理量は、４次元空間に投影するためにＯ（Ｎ４）となる。このため、それを全画素について走査するとＯ（Ｎ６）となってしまい、処理が重くなってしまう。
【０００７】
また、長径と画像の水平軸、若しくは垂直軸が任意の傾きを持つ場合、パラメータが１つ増えるため、投影空間が５次元となってしまい、さらに処理が増えてしまう。
【０００８】
また、従来の距離変換結果のみで楕円を評価する場合には、距離値の最大値しか判断材料がないので、画像中に楕円が含まれない場合でも、距離値最大の画素を楕円の中心座標と判断してしまった。
【０００９】
また、画像中に楕円の他に楕円より大きな物体がある場合には、画像中の距離値の最大値はその大きな物体の中心付近の座標に現れてしまい、したがって、その値を円の中心座標であると判断してしまう。
【００１０】
さらに、仮に楕円の中心座標が求まったとしても、長径は求まらずに短径のみが求まってしまう。
【００１１】
本発明は、従来の問題を解決するためになされたもので、高速に楕円の中心座標と長径および短径とを求めることができる楕円検出装置および楕円検出方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の楕円検出装置は、楕円の大きさおよび形状と周回積分による積分値の相関を予め設定する相関関係設定手段と、検出する前記楕円の長径と短径の比を予め設定する長径／短径比設定手段と、画像を入力する画像入力手段と、前記入力された画像の２値化処理を行う２値化処理手段と、前記２値化処理された画像における物体の欠如部分あるいは突起部分を除去して前記画像を修正する楕円修正手段と、前記楕円の中心座標の候補を抽出する中心座標候補抽出手段と、この抽出した各中心座標の候補に対応する長径および短径を決定し、周回積分を用いて楕円の中心座標を決定する中心座標決定手段とを備えたものから構成される。
【００１３】
この構成により、高速に楕円の中心座標と長径および短径とを求めることができる。
【００１４】
また、本発明の楕円検出方法は、２値画像における楕円の中心座標と長径および短径とを求めることにより、楕円を検出する楕円検出方法であって、前記２値画像の各位置の自画素から所定の方向に位置する最も近い前記自画素と異なる値を持つ画素への距離値を求めた後、求めた複数の方向からの距離値に重み付けを行い、次いで、それらの値を用いた楕円の中心座標と長径および短径とを求める。
【００１５】
この方法により、高速に楕円の中心座標と長径および短径とを求めることができる。
【００１６】
また、本発明の楕円検出方法は、前記各画素において、真左の方向に位置する最も近い前記自画素と異なる値を持つ画素への距離値、真右の方向に位置する最も近い前記自画素と異なる値を持つ画素への距離値、真上の方向に位置する最も近い前記自画素と異なる値を持つ画素への距離値および真下に位置する最も近い前記自画素と異なる値を持つ画素への距離値に所定の重み付けを行うことにより、所定の長径と短径の比を持つ楕円の中心座標の候補および各候補に対応する長径および短径を求める。
【００１７】
この方法により、楕円の中心座標の候補を少数に絞り込むことができる。
【００１８】
また、本発明の楕円検出方法は、前記複数の方向からの距離値の重み付けを全て等しくすることにより円の中心座標の候補および半径の候補を求める。
【００１９】
この方法により、楕円だけではなく、円の中心座標の候補を少数に絞り込むことができる。
【００２０】
また、本発明の楕円検出方法は、前記各中心座標候補に対応する複数の長径の候補および短径の候補の中から、各中心座標候補に対応する長径および短径を決定する。
【００２１】
この構成により、各中心座標の候補に対応する長径および短径をそれぞれある１つの値に決定することができる。
【００２２】
また、本発明の楕円検出方法は、複数の長径候補の最大値あるいは最小値あるいは平均値あるいは中間値を長径として、また、複数の短径候補の最大値あるいは最小値あるいは平均値あるいは中間値を短径とすることにより、前記各中心座標候補に対応する複数の長径の候補および短径の候補の中から、各中心座標候補に対応する長径および短径を決定する。
【００２３】
この方法により、各中心座標の候補に対応する長径および短径をそれぞれある１つの値に決定することができる。
【００２４】
また、本発明の楕円検出方法は、中心座標の候補点が楕円若しくは円の中心座標であることを認識することにより、前記楕円の中心座標の候補の中から中心座標を求める。
【００２５】
この方法により、２値画像内に存在する楕円の中心座標と長径および短径とを求めることができる。
【００２６】
また、本発明の楕円検出方法は、周回積分を用いることにより、前記楕円の中心座標の候補の中から中心座標と長径および短径とを求める。
【００２７】
この方法により、中心座標の候補から中心座標と長径および短径とを求めることができる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明は、高速に楕円の中心座標と長径および短径とを求めることができる楕円検出装置および楕円検出方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。
【００３０】
図１乃至図１０は本発明に係る楕円検出装置および楕円検出方法の一実施の形態を示す図であり、本発明は、バス、自動車、電車等の車両のタイヤ、ライト等を検出する検出機器あるいは顔等を認識する顔認識機器等のように円形状の物体を検出する種々の機器に適用することができるものである。
【００３１】
まず、構成を説明する。図１において、楕円検出装置は、楕円の大きさおよび形状と周回積分の積分値との相関を予め設定して各楕円の大きさおよび形状毎の閾値を決定する相関関係設定手段１と、検出すべき楕円の長径と短径の比を予め設定する長径／短径比設定手段２と、カメラ等の撮像素子から取り込まれる画像が入力される画像入力手段３と、画像入力手段３に入力された画像を２値化する２値化処理手段４と、オープニングとクロージング等の手法を用いて小さな物体の除去、小さな欠如の修復を行う楕円修正手段５と、楕円の中心座標の候補を抽出する中心座標候補抽出手段６と、抽出した各中心座標候補に複数個の長径および短径の候補がある場合に、各中心座標候補の長径および短径を決定する長径／短径決定手段（中心座標決定手段）７と、各中心座標候補について周回積分を用いて楕円の中心座標を決定する中心座標決定手段８とを備えている。
【００３２】
次に、図２乃至図１０に基づいて楕円検出方法を説明する。なお、図２は楕円検出方法の全体処理を示すフローチャートであり、図３は楕円の中心座標の候補を抽出する処理を示すフローチャートである。
【００３３】
図２において、まず、相関関係設定手段１により、楕円の大きさおよび形状と周回積分の積分値との相関を予め調査し、各楕円の大きさおよび形状毎の閾値を決定する（ステップＳ１）。次いで、長径／短径比設定手段２によって検出すべき楕円の長径と短径の比を予め設定する。このとき、長径／短経比を１とした場合には円の検出を行うことができる。
【００３４】
次いで、画像入力手段３によって画像を入力し（ステップＳ３）、２値化処理手段４によって２値化処理を行った後（ステップＳ４）、楕円修正手段５によって小さな物体の除去、小さな欠如の修復を、例えばオープニングとクロージングの手法等を用いて行う（ステップＳ５）。
【００３５】
次いで、中心座標候補抽出手段６により、楕円の中心座標の候補を抽出する（ステップＳ６）。次いで、抽出した各中心座標候補に複数個の長径および短径の候補がある場合、長径／短径決定手段７により各中心座標候補の長径および短径を決定する（ステップＳ７）。
【００３６】
次いで、中心座標決定手段８により、各中心座標候補について周回積分を行い、その積分値が最大となる中心座標を選び、かつその積分値がステップＳ１で求めた閾値よりも大きい場合に、その中心座標候補を楕円の中心座標として設定する（ステップＳ８）。
【００３７】
図４（ａ）および図５（ａ）は図２に示されるステップＳ５までに処理された画像の例を示す。そのそれぞれの例が図３のフローチャートに示される処理過程によって得られる値を図４（ｂ）乃至図４（ｅ）、図５（ｂ）乃至図６（ｃ）に示す。
【００３８】
図４（ａ）は横７画素、縦１１画素の２値画像に長辺９画素、短辺５画素の長方形の物体が存在する例を示している。また、図５（ａ）は横１８画素、縦１２画素の２値画像に長径が１６画素、短径が１０画素、長軸が水平方向の楕円が存在する例を示している。なお、本実施の形態では、画像サイズ７×１１、１８×１２の２例を示しているが、任意の画像サイズで構わない。また、画像に含まれる物体はいかなる形状を有するものが複数個存在しても良い。
【００３９】
図３において、まず、黒画素（自画素）の真左に位置する最も近い白画素（黒画素と異なる値を持つ画素）までの距離値ｘ１を全黒画素について求める（ステップＳ１０）。なお、以下において「真左に位置する最も近い白画素までの距離値」を「左方向の距離値」と表現する。図４（ｂ）に図４（ａ）に示される長方形物体の左方向の距離値ｘ１の結果を、図５（ｂ）に図５（ａ）に楕円物体の左方向の距離値ｘ１を示す。
【００４０】
次いで、黒画素の真右に位置する最も近い白画素までの距離値ｘ２を全黒画素について求める（ステップＳ１１）。なお、以下において「真右に位置する最も近い白画素までの距離」を「右方向の距離値」と表現する。図４（ｃ）に図４（ａ）に示される長方形の右方向の距離値ｘ１、図６（ａ）に図５（ａ）に示される楕円物体の右方向の距離ｘ２を示す。
【００４１】
次いで、黒画素の真上に位置する最も近い白画素までの距離値を全黒画素について求める（ステップＳ１２）。なお、以下において「真上に位置する最も近い白画素までの距離」を「上方向の距離値」と表現する。図４（ｄ）に図４（ａ）に示される長方形の上方向の距離値ｙ１、図６（ｂ）に図５（ａ）に示される楕円物体の上方向の距離値ｙ１を示す。
【００４２】
次いで、黒画素の真下に位置する最も近い白画素までの距離値を全黒画素について求める（ステップＳ１３）。なお、以下において「真下に位置する最も近い白画素までの距離」を「下方向の距離値」と表現することとする。図４（ｅ）に図４（ａ）に示される長方形の下方向の距離値ｙ２、図６（ｃ）に図５（ａ）に示される楕円物体の下方向の距離ｙ２を示す。なお、図３においてはステップＳ１０乃至ステップＳ１３の順に処理を行ったが、この処理の順番は問わない。
【００４３】
また、図３に示すステップＳ１０乃至ステップＳ１３の何れかで行われる全画素についてある１方向の距離値を求めるために必要な処理は全画素を一度走査するだけなので、画像サイズをＮ[画素]×Ｎ[画素]とした場合、処理量は０１（Ｎ2）と少ない。
【００４４】
次いで、各距離値ｘ１とｘ２とｙ１とｙ２に重み付けを行う（ステップＳ１４）。ここでは、重み付け係数ａをａ＝１．６として、ｙ１とｙ２に重み付けを行う処理を以下に説明する。また、この重み付け係数ａは長径と短径の比を表す。本実施の形態のようにａ＝１．６を上方向および下方向に乗算した場合、検出する楕円は長径の長さと短径の長さの比が８対５であり、かつ長径が画像の水平軸に平行であるという特徴を持つ。
【００４５】
なお、本実施の形態では、重み付け係数ａ＞１．０としたが０＜ａ＜１．０としても何ら問題はない。
【００４６】
本実施の形態のようにｙ１、ｙ２ にａ＞１．０を重み付けした場合、長径が画像の水平軸に平行である楕円の検出を行うことができるが、０＜ａ＜１．０としてａを重み付けした場合、長径が垂直方向である楕円の検出を行うことができる。なお、本実施の形態では重み付けをｙ１、 ｙ２に行ったが、ｘ１、ｘ２に対し重み付けを行っても何ら問題はない。
【００４７】
図４（ｄ）、（ｅ）に示される長方形の各画素に上方向および下方向にａ＝１．６の重み付けを行った結果ｙ１'＝ａ×ｙ１、ｙ２'＝ａ×ｙ２をそれぞれ図７（ａ）、（ｂ）に示す。
【００４８】
図６（ｂ）、（ｃ）に示される楕円の各画素に上方向および下方向にａ＝１．６の重み付けを行った結果を図８（ａ）、（ｂ）に示す。
【００４９】
なお、図２のステップＳ１４の重み付けにおいて、図７および図８の例では説明の便宜上、四捨五入を行っているが、実際には切り捨て若しくは切り上げでも構わない。また、小数点以下を丸め込まず、小数点演算を行うようにしても良い。
【００５０】
次いで、ステップＳ１５の処理を行う。ステップＳ１５では、図３のステップＳ１４で求めたｘ１、ｘ２、ｙ１'、ｙ２'の値が略等しい画素を楕円の中心座標として抽出する。例として、ｘ１、ｘ２、ｙ１'、ｙ２'の値の差が１以下である画素を楕円の中心座標として、それぞれ図４（ｂ）、（ｃ）、図７（ａ）、（ｂ）に示される長方形のｘ１、ｘ２、ｙ１'、ｙ２'と、それぞれ図５（ｂ）、図６（ａ）、図８（ａ）、図８（ｂ）に示される楕円のｘ１、ｘ２、ｙ１'、ｙ２'に対してステップＳ１５の処理を行った結果を、図９（ａ）および図９（ｂ）に示す。なお、上記記載の「ｘ１、ｘ２、ｙ１'、ｙ２'の値の差」を以下「許容誤差」と呼ぶ。また、本実施の形態では、許容誤差を１としたが、適宜変更することができる。
【００５１】
図９（ａ）に示されるような物体においてｙ１、ｙ２にａ＝１．６の重み付けを行った場合、ｘ１、ｘ２、ｙ１'、ｙ２'が略等しくなる画素は存在せず、楕円の中心座標の候補は存在しない。すなわち、図４（ａ）に示される２値画像に楕円が存在しないことを明らかにすることができる。
【００５２】
なお、図３のステップＳ１５では、理想に近い楕円でなく欠如部分・突起部分が複数存在するような楕円においても以下に示す条件を満たす場合、ある画素を楕円の中心座標の候補として抽出する。
【００５３】
その条件とは、欠如部分や突起部分が、中心座標の水平方向および垂直方向に位置する画素以外の画素に存在するという条件である。さらに一般的に述べると、距離値を求める方向に位置する画素以外の画素に欠如部分や突起部分が存在するという条件である。今、左方向および右方向および上方向および下方向の距離値を評価しているので、距離値を求める方向とは水平方向および垂直方向を指す。
【００５４】
図１０（ａ）に上記条件を満たさない楕円の例を示す。なお、この例では重み付け係数ａ＞１．０として、ｙ１、ｙ２に重み付けを行う。図１０（ａ）に示される楕円においては中心座標存在する画素の真上方向に突起部分が存在しているため、上述した条件を満たさない。
【００５５】
ここで、上述した条件を満たさない場合に、中心座標を求めることができないのかを、図１０（ａ）に示す楕円を例に用いて説明する。図１０（ａ）に示す楕円について、上方向からの距離を各画素について求める。
【００５６】
すると、実際に楕円の中心座標に位置する画素の上方向の距離値と実際の短径の半分の値は一致しない。図１０（ａ）に示す楕円においては、実際の短径の半分の距離値よりも極めて大きくなる。したがって、重み付けを行った後、他の方向の距離値と大きくかけ離れるため、実際の楕円の中心座標は図３のステップＳ１５において中心座標候補と判定されない。
【００５７】
図１０（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）に上述した条件を満たす物体の例を示す。図１０（ｂ）に示される物体については、中心座標の水平方向および垂直方向に欠如部分あるいは突起部分が存在しないため、上記記載の条件を満たす。
【００５８】
図１０（ｃ）に示すような長方形の長辺と短辺の比が重み付け係数ａと等しい場合、上述した条件を満たすような突起部分が存在する長径と短径の比がａである楕円の一種であると考えられる。
【００５９】
また、図１０（ｄ）に示すようなダイヤモンド型物体の２つの対角線の比が重み付け係数ａと等しい場合には、上述した条件を満たすような欠如部分が存在する長径と短径の比がａである楕円の一種であると考えられる。
【００６０】
したがって、図３のステップＳ１５では、楕円の中心座標の候補として選ばれる画素には、図１０（ｃ）に示すような長方形や図１０（ｄ）に示すようなダイヤモンド型物体の中心座標の画素も含まれる。
【００６１】
また、図５（ａ）に示されるような楕円については、図９（ｂ）に示すように塗りつぶされた４画素において、ｘ１、ｙ１、ｙ１'、ｙ２'の値が８若しくは９であり、許容誤差１の範囲内に値が存在するため、この４画素は楕円の中心座標の候補となる。以上で図３に示される処理を終了する。
【００６２】
なお、図３のステップＳ１４およびステップＳ１５は全黒画素について、距離値の重み付けおよび距離値の判定を行うだけの処理であるので、０２（Ｎ2）の少ない処理量で行われる。
【００６３】
また、図３のステップＳ１０乃至ステップＳ１５の処理量も０３（Ｎ2）となり、画像の長さの２乗のオーダーの処理となる。
【００６４】
次いで、図２のステップＳ７の処理を行う。このステップＳ７の処理を以下に説明する。図５（ａ）に示す楕円では図９（ｂ）に示すように中心座標の候補が４画素存在した。各中心座標の候補の画素について長径の候補がｘ１およびｘ２であり、その値はそれぞれ８若しくは９である。
【００６５】
また、短径の候補は重み付け係数ａを乗算する前のｙ１およびｙ２であり、その値は５若しくは６である。
【００６６】
すなわち、各候補画素について２つの長径となり得るため、２つの短径となり得る値が存在することから、それぞれ１つを選ぶ必要性が生じる。そこで、最小値若しくは最大値若しくは平均値若しくは中間値が各候補画素における長径および短径とする。なお、選び方は問わず、最小値若しくは最大値若しくは平均値の何れにするかを予め決めれば良い。
【００６７】
この処理を行うことで、各中心座標の候補画素について、長径および短径の値をそれぞれ１つに定めることができる。
【００６８】
次いで、ステップＳ８の処理を行う。ステップＳ８ではステップＳ７までに選ばれた楕円の候補に対して、楕円の周回積分を行い、最終的な楕円の中心座標と長径および短径とを決定する。周回積分の方法としては複数の方法が考えられるが、ここではそのうちの１つについて説明する。
【００６９】
検出する楕円のある候補の中心座標と長径および短径とが既知であるので、その楕円の２つの焦点Ｆ、Ｆ'の座標を求めることができる。したがって、周回積分では各候補について以下の処理を行う。
【００７０】
求めたＦからの距離とＦ'からの距離の合計値が長径の値とほぼ一致し、かつ周囲８画素のうち１つでも白画素が存在する黒画素をカウントする。この走査を楕円の候補の中心座標からの距離が長径＋数画素の範囲にある画素について行う。
【００７１】
各候補についてカウントを行った後、その中で最大のカウントを持ち、かつそのカウントが図２に示すステップＳ１において設定した閾値より大きい場合、その候補を楕円の中心座標とする。
【００７２】
図２のステップＳ６の処理において図１０（ｃ）に示されるような長方形および図１０（ｄ）に示されるようなダイヤモンド型物体においては中心座標の画素が楕円の中心座標候補の画素と判定されるが、図２のステップＳ８における周回積分のカウント値はほとんど"０"となるので、候補から除外される。
【００７３】
一方、図５（ａ）に示すような楕円であれば、カウント値が非常に大きい値になるので、図９（ｂ）に示す楕円の中心座標候補の４つの画素の最大値を持つ画素が中心座標と判定される。
【００７４】
なお、カウント値の閾値を小さくすることで、図１０（ｂ）に示すような突起部分や欠如部分を多く含む楕円の中心座標を求め易くなり、カウント値の閾値を大きくすることで、図１０（ｃ）に示すような楕円の中心座標を求めることができなくなり、より理想的な楕円の中心座標を求めることが可能となる。なお、図２のステップＳ８の周回積分の処理においては、０４（Ｎ2）の処理量である。
【００７５】
また、本実施の形態では、重み付け定数をａとして上方向および下方向の距離に乗算を行ったため、長径が画像の水平軸若しくは垂直軸に平行である楕円を検出した。しかしながら、予め検出する楕円の長径と水平軸の角度を決定して、その角度に合わせた重み付け係数ａ１、ａ２、ａ３、ａ４を上下左右方向の距離値に乗算することで、任意の回転角度を持つ楕円の検出を行うことが可能である。
【００７６】
また、本実施の形態では、白画素を背景画素として、黒画素で描かれた物体に着目して説明を行ったが、黒画素を背景画素として、白画素で描かれた物体に着目して処理する場合も同様に処理することができる。また、重み付け係数ａ＝１とすることで円の中心座標および半径を求めることができる。
【００７７】
なお、図２のステップＳ１乃至ステップＳ８の処理においては、画像サイズをＮ×Ｎとした場合、Ｎ３以上のオーダーの処理が存在しない。したがって、全体として０'（Ｎ2）の処理量となり、画像サイズが大きくなった場合においても、処理量の増加分が小さいことがわかる。
【００７８】
このように本実施の形態では、楕円の大きさおよび形状と周回積分による積分値の相関を予め設定する相関関係設定手段１と、検出する楕円の長径と短径の比を予め設定する長径／短径比設定手段２と、画像を入力する画像入力手段３と、入力された画像の２値化処理を行う２値化処理手段４と、２値化処理された画像における物体の欠如部分あるいは突起部分を除去して画像を修正する楕円修正手段５と、楕円の中心座標の候補を抽出する中心座標候補抽出手段６と、この抽出した各中心座標の候補に対応する長径および短径を決定する長径／短径決定手段７と、周回積分を用いて楕円の中心座標を決定する中心座標決定手段８とを備えたので、高速に楕円の中心座標と長径および短径とを求めることができる。
【００７９】
特に、中心座標候補抽出手段６および長径／短径決定手段７において、２値画像の各位置の自画素から所定の方向に位置する最も近い前記自画素と異なる値を持つ画素への距離値を求めた後、求めた複数の方向からの距離値に重み付けを行い、次いで、それらの値を用いた楕円の中心座標と長径および短径とを求めるようにしたので、高速に楕円の中心座標と長径および短径とを求めることができる。
【００８０】
また、各画素において、真左の方向に位置する最も近い自画素と異なる値を持つ画素への距離値、真右の方向に位置する最も近い自画素と異なる値を持つ画素への距離値、真上の方向に位置する最も近い自画素と異なる値を持つ画素への距離値および真下に位置する最も近い自画素と異なる値を持つ画素への距離値に所定の重み付けを行うことにより、所定の長径と短径の比を持つ楕円の中心座標の候補および各候補に対応する長径および短径を求めるようにしたので、楕円の中心座標の候補を少数に絞り込むことができる。
【００８１】
また、複数の方向からの距離値の重み付けを全て等しくすることにより円の中心座標の候補および半径の候補を求めるようにしたので、楕円だけではなく、円の中心座標の候補を少数に絞り込むことができる。
【００８２】
また、各中心座標候補に対応する複数の長径の候補および短径の候補の中から、各中心座標候補に対応する長径および短径を決定するようにしたので、各中心座標の候補に対応する長径および短径をそれぞれある１つの値に決定することができる。
【００８３】
また、複数の長径候補の最大値あるいは最小値あるいは平均値あるいは中間値を長径として、また、複数の短径候補の最大値あるいは最小値あるいは平均値あるいは中間値を短径とすることにより、各中心座標候補に対応する複数の長径の候補および短径の候補の中から、各中心座標候補に対応する長径および短径を決定するようにしたので、各中心座標の候補に対応する長径および短径をそれぞれある１つの値に決定することができる。
【００８４】
また、中心座標の候補点が楕円若しくは円の中心座標であることを認識することにより、楕円の中心座標の候補の中から中心座標を求めるようにしたので、２値画像内に存在する楕円の中心座標と長径および短径とを求めることができる。
【００８５】
さらに、周回積分を用いることにより、楕円の中心座標の候補の中から中心座標と長径および短径とを求めるようにしたので、中心座標の候補から中心座標と長径および短径とを求めることができる。
【産業上の利用可能性】
【００８６】
以上のように、本発明にかかる楕円検出装置および楕円検出方法は、高速に楕円の中心座標と長径および短径とを求めることができるという効果を有し、２値画像から楕円の中心座標と長径および短径とを求める楕円検出装置および楕円検出方法等に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】本発明の一実施の形態に係る楕円検出装置のブロック図
【図２】一実施の形態における楕円検出方法の全体処理を示すフローチャート
【図３】一実施の形態における楕円の中心座標の候補を抽出する処理を示すフローチャート
【図４】（ａ）一実施の形態における全体処理の１例に用いる長方形を含んだ２値画像  （ｂ）図４（ａ）に示す画像に対する図３に示すステップＳ１０の処理結果ｘ１を表す画像  （ｃ）図４（ａ）に示す画像に対する図３に示すステップＳ１１の処理結果ｘ２を表す画像  （ｄ）図４（ａ）に示す画像に対する図３に示すステップＳ１２の処理結果ｙ１を表す画像  （ｅ）図４（ａ）に示す画像に対する図３に示すステップＳ１２の処理結果ｙ２を表す画像
【図５】（ａ）一実施の形態における、全体処理の１例に用いる長径、短径の楕円を含んだ２値画像  （ｂ）図５（ａ）に示す画像に対する図３に示すステップＳ１０の処理結果ｘ１を表す画像
【図６】（ａ）図５（ａ）に示す画像に対する図３に示すステップＳ１１の処理結果ｘ２を表す画像  （ｂ）図５（ａ）に示す画像に対する図３に示すステップＳ１２の処理結果ｙ１を表す画像  （ｃ）図５（ａ）に示す画像に対する図３に示すステップＳ１３の処理結果ｙ２を表す画像
【図７】（ａ）一実施の形態における、図４（ｄ）に示す画像に対する図３に示すステップＳ１４の処理結果ｙ１'を表す画像  （ｂ）図４（ｅ）に示す画像に対する図３に示すステップＳ１４の処理結果ｙ２'を表す画像
【図８】（ａ） 一実施の形態における、図６（ｂ）に示す画像に対する図３に示すステップＳ１４の処理結果ｙ１'を表す画像  （ｂ）図６（ｃ）に示す画像に対する図３に示すステップＳ１４の処理結果ｙ２'を表す画像
【図９】（ａ）一実施の形態における、図４（ａ）に示す画像に対する図３に示すステップＳ１５までの処理を行った結果を示す画像  （ｂ）一実施の形態における、図５（ａ）に示す画像に対する図３に示すステップＳ１５までの処理を行った結果を示す画像
【図１０】（ａ）一実施の形態における、図３に示すステップ１５の処理において中心座標の候補抽出が不可能な楕円の１つの例を示す画像  （ｂ）図３に示すステップＳ１５の処理において中心座標の候補抽出が可能な楕円の１つの例を示す画像  （ｃ）図３に示すステップＳ１５の処理において中心座標が楕円の中心座標の候補となる物体の１つの例を示す画像  （ｄ）図３に示すステップＳ１５の処理において中心座標が楕円の中心座標の候補となる物体のもう１つの例を示す画像
【符号の説明】
【００８８】
１  相関関係設定手段
２  長径／短径比設定手段
３  画像入力手段
４  ２値化処理手段
５  楕円修正手段
６  中心座標候補抽出手段
７  長径／短径決定手段（中心座標決定手段）
８  中心座標決定手段
【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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【図９】
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【図１０】
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