(57)【要約】【課題】より簡易かつ汎用的に画像データの形状認識を行うことが可能な形状認識システムを提供することである。【解決手段】実施形態に係る形状認識システムは、点群取得部、領域分割部及び特徴判定部を備える。点群取得部は、画像の輪郭に沿った点群を取得する。領域分割部は、前記点群を構成する各点を頂点とし、かつ前記輪郭上において隣接する２点を結ぶ線分と交差しない線分を辺とする複数の三角形を生成する。特徴判定部は、前記複数の三角形のうち、前記輪郭上において隣接しない３点を頂点とする三角形に基づいて前記輪郭の特徴を判定する。【選択図】  図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像の輪郭に沿った点群を取得する点群取得部と、
前記点群を構成する各点を頂点とし、かつ前記輪郭上において隣接する２点を結ぶ線分と交差しない線分を辺とする複数の三角形を生成する領域分割部と、
前記複数の三角形のうち、前記輪郭上において隣接しない３点を頂点とする三角形に基づいて前記輪郭の特徴を判定する特徴判定部と、
を備える形状認識システム。
【請求項２】
前記特徴判定部は、前記輪郭上において隣接しない前記３点を頂点とする前記三角形の数に基づいて前記輪郭の大局的な頂点の数を求めるように構成される請求項１記載の形状認識システム。
【請求項３】
前記特徴判定部は、閉曲線の輪郭に沿った点群が取得された場合に、前記閉曲線の形状を、前記輪郭上において隣接しない前記３点を頂点とする前記三角形の数に２を加算した数を頂点の数とする多角形として判定するように構成される請求項２記載の形状認識システム。
【請求項４】
前記特徴判定部は、前記輪郭上において隣接しない前記３点を頂点とする前記三角形の対称性に基づいて前記輪郭を判定するように構成される請求項１乃至３のいずれか１項に記載の形状認識システム。
【請求項５】
前記特徴判定部は、前記輪郭上において隣接しない前記３点を頂点とする前記三角形の数が２以上である場合に、前記３点を頂点とする前記三角形のうち合同な三角形の数に基づいて前記輪郭の形状を判定するように構成される１乃至４のいずれか１項に記載の形状認識システム。
【請求項６】
前記特徴判定部は、前記輪郭上において隣接しない前記３点を頂点とする前記三角形の頂点の角度に基づいて前記輪郭の形状を判定するように構成される請求項１乃至５のいずれか１項に記載の形状認識システム。
【請求項７】
前記特徴判定部は、閉曲線の輪郭に沿った点群が取得された場合に、前記輪郭上において隣接しない前記３点を頂点とする前記三角形の数及び対称性の少なくとも一方を含む前記３点を頂点とする前記三角形の特徴に基づいて、前記閉曲線の形状が正三角形、二等辺三角形、不等辺三角形、正方形、長方形、菱形、平行四辺形、等脚台形、非対称な四角形及び５つ以上の頂点を有する多角形の少なくとも１つであることを判定するように構成される請求項１乃至６のいずれか１項に記載の形状認識システム。
【請求項８】
前記特徴判定部は、端部間の距離が所定の距離以下である単一又は複数の開曲線の輪郭に沿った点群が取得された場合に、前記輪郭上において隣接しない前記３点を頂点とする前記三角形に基づいて前記輪郭の形状を多角形として判定するように構成される請求項１乃至７のいずれか１項に記載の形状認識システム。
【請求項９】
画像の輪郭に沿った点群を取得するステップと、
前記点群を構成する各点を頂点とし、かつ前記輪郭上において隣接する２点を結ぶ線分と交差しない線分を辺とする複数の三角形を生成するステップと、
前記複数の三角形のうち、前記輪郭上において隣接しない３点を頂点とする三角形に基づいて前記輪郭の特徴を判定するステップと、
を有する形状認識方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
画像の輪郭に沿った点群を取得する点群取得部、
前記点群を構成する各点を頂点とし、かつ前記輪郭上において隣接する２点を結ぶ線分と交差しない線分を辺とする複数の三角形を生成する領域分割部、及び
前記複数の三角形のうち、前記輪郭上において隣接しない３点を頂点とする三角形に基づいて前記輪郭の特徴を判定する特徴判定部、
として機能させる形状認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、形状認識システム、形状認識方法及び形状認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像データとして与えられた図形の形状を認識する技術として様々な技術が知られている。例えば、テンプレートマッチングは、予め形状を表現したテンプレートを準備し、画像認識の対象となる画像データに対してテンプレートを移動させながら相関係数等の類似度の指標を調べることによって画像データに含まれる形状を認識する技術である（例えば非特許文献１及び非特許文献２参照）。また、一般化ハフ変換は、無限に存在する直線の中から画像データ内の特徴点を最も多く通る直線を決定するハフ変換を一般化して曲線に応用したものである。この一般化ハフ変換によっても、事前に用意した参照用のテーブルを利用して画像データの形状認識を行うことができる（例えば非特許文献３及び非特許文献４参照）。この他、折れ線近似によって形状認識を行うDouglas-Peucker法が知られている（例えば非特許文献５参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】中田崇行、包躍、藤原直史、"三次元環境におけるLog-Polar変換を用いた図形認識"，電気情報通信学会論文誌．D-II, Vol. 88, No. 6, pp985-993, 2005
【非特許文献２】斎藤文彦、"部分ランダム探索と適応型探索による半導体チップ画像テンプレートマッチング"，精密工学会誌，Vol. 61, No. 11, pp. 1604-1608, 1995.
【非特許文献３】Ballad, D. H.,"GENERALIZING THE HOUGH TRANSFORM TO DETECT ARBITRARY SHAPES", Pattern Recognition, Vol. 13, No. 2, pp. 111-122, 1981.
【非特許文献４】木村彰男，渡辺孝志、"アフィン変換に不変な任意図形検出法として拡張された一般化ハフ変換"，電気情報通信学会誌.D-II, Vol. J84-D-II, No. 5, pp. 789-798, 2001.
【非特許文献５】Wu, S.T, M.R.G, "A non-self-intersection Douglas-Peucker Algorithm", Proceeding of Sixteenth Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, IEEE, pp. 60-66, 2003.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、テンプレートマッチング及び一般化ハフ変換を行うためには、事前に形状認識のためのテンプレートを作成することが必要である。また、テンプレートマッチング及び一般化ハフ変換では、テンプレートと同様の形状を有する形状しか認識することができない。
【０００５】
加えて、テンプレートマッチングでは、テンプレートのスケール及び傾きを変化させながら再帰的にマッチング処理を行うため、処理が膨大となるという問題がある。一方、一般化ハフ変換では、マッチングに必要なパラメータが多く、メモリの消費量が大きいという問題がある。
【０００６】
また、Douglas-Peucker法には、与えた近似精度によって形状認識の結果が異なり、安定した形状認識が困難であるという問題がある。加えて、適切な近似精度の決定が困難である。
【０００７】
そこで、本発明は、より簡易かつ汎用的に画像データの形状認識を行うことが可能な形状認識システム、形状認識方法及び形状認識プログラム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】
【０００８】
本発明の実施形態に係る形状認識システムは、点群取得部、領域分割部及び特徴判定部を備える。点群取得部は、画像の輪郭に沿った点群を取得する。領域分割部は、前記点群を構成する各点を頂点とし、かつ前記輪郭上において隣接する２点を結ぶ線分と交差しない線分を辺とする複数の三角形を生成する。特徴判定部は、前記複数の三角形のうち、前記輪郭上において隣接しない３点を頂点とする三角形に基づいて前記輪郭の特徴を判定する。
また、本発明の実施形態に係る形状認識方法は、画像の輪郭に沿った点群を取得するステップと、前記点群を構成する各点を頂点とし、かつ前記輪郭上において隣接する２点を結ぶ線分と交差しない線分を辺とする複数の三角形を生成するステップと、前記複数の三角形のうち、前記輪郭上において隣接しない３点を頂点とする三角形に基づいて前記輪郭の特徴を判定するステップとを有する。
また、本発明の実施形態に係る形状認識プログラムは、コンピュータを、点群取得部、領域分割部及び特徴判定部として機能させる。点群取得部は、画像の輪郭に沿った点群を取得する。領域分割部は、前記点群を構成する各点を頂点とし、かつ前記輪郭上において隣接する２点を結ぶ線分と交差しない線分を辺とする複数の三角形を生成する。特徴判定部は、前記複数の三角形のうち、前記輪郭上において隣接しない３点を頂点とする三角形に基づいて前記輪郭の特徴を判定する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の実施形態に係る形状認識システム、形状認識方法及び形状認識プログラムによれば、より簡易かつ汎用的に画像データの形状認識を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態に係る形状認識システムの機能ブロック図。
【図２】ドロネー三角形分割のアルゴリズムを説明する図。
【図３】制約付きドロネー三角形分割のアルゴリズムを説明する図。
【図４】矩形の輪郭線を制約付きドロネー三角形分割した例を示す図。
【図５】多角形の輪郭線を制約付きドロネー三角形分割した例を示す図。
【図６】非共有三角形の特徴に基づいて輪郭である三角形の特徴を判定するためのアルゴリズムの一例を示すフローチャート。
【図７】非共有三角形の特徴に基づいて輪郭である四角形の特徴を判定するためのアルゴリズムの一例を示すフローチャート。
【図８】図１に示す形状認識システムにより画像の輪郭の特徴を判定する際の流れを示すフローチャート。
【図９】図１に示す形状認識システムによる三角形の形状認識の結果を示す図。
【図１０】図１に示す形状認識システムによる概ね対称性のある四角形の形状認識の結果を示す図。
【図１１】図１に示す形状認識システムによる多角形の形状認識の結果を示す図。
【図１２】図１に示す形状認識システムによる丸みを帯びた閉曲線の形状認識の結果を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明の実施形態に係る形状認識システム、形状認識方法及び形状認識プログラムについて添付図面を参照して説明する。
【００１２】
（構成および機能）
図１は本発明の実施形態に係る形状認識システムの機能ブロック図である。
【００１３】
形状認識システム１は、入力画像に描出された形状を認識するシステムである。形状認識システム１は、入力装置２及び表示装置３を備えたコンピュータに形状認識プログラムを読み込ませることによって、コンピュータを、画像取得部４、点群取得部５、領域分割部６及び特徴判定部７として機能させたものである。但し、形状認識システム１を構成するために回路を用いてもよい。
【００１４】
形状認識プログラムは、汎用コンピュータを形状認識システム１として利用できるように情報記録媒体に記録してプログラムプロダクトとして流通させることもできる。もちろん、情報記録媒体を介さずにネットワーク経由で形状認識プログラムをコンピュータにダウンロードすることもできる。
【００１５】
画像取得部４は、形状認識の対象となるデジタルの画像データを取得する機能を有する。形状認識の対象となる画像データは、モノクロ、グレースケール又はカラーの線画データに限らず撮影された画像データや着色された画像データであってもよい。
【００１６】
点群取得部５は、画像の輪郭に沿った点群を取得する機能を有する。従って、画像データに描出された画像が線画でない場合には、二値化処理やエッジ抽出処理等の公知の任意の画像処理が点群取得部５において実行される。そして、輪郭が両端を有する開曲線であれば、開曲線の輪郭に沿った点群が取得される。一方、輪郭が端部のない閉曲線であれば、閉曲線の輪郭に沿った点群が取得される。
【００１７】
領域分割部６は、点群取得部５において取得された点群を頂点とする、領域の制約付きドロネー三角形分割を実行する機能を有する。制約付きドロネー三角形分割は、与えられた点群を構成する各点を頂点とし、かつ輪郭上において隣接する２点を結ぶ線分と交差しない線分を辺とする複数の三角形を生成する領域分割処理である。
【００１８】
図２は、ドロネー三角形分割のアルゴリズムを説明する図である。
【００１９】
図２に示すように、ドロネー三角形分割は、点集合を連結して、三角形のグループを構成するアルゴリズムである。但し、ドロネー三角形分割は、各三角形の頂点を通る円の内部に、他の点が含まれないように三角形を作成するアルゴリズムである。
【００２０】
図３は、制約付きドロネー三角形分割のアルゴリズムを説明する図である。
【００２１】
制約付きドロネー三角形分割は、ドロネー三角形分割に制約を与えたものである。ドロネー三角形分割に与えられる制約は、輪郭上において隣接する２点を結ぶ線分が三角形の辺と交差するような領域分割を許容しないというものである。
【００２２】
従って、制約付きドロネー三角形分割は、制約のない通常のドロネー三角形分割を行った後に、輪郭上において隣接する２点を結ぶ線分と交差する三角形の辺を検出し、局所的に三角形の領域を補正する処理とすることが処理の簡易化に繋がる。
【００２３】
具体例として、図３(A)に示すように２つの三角形ABC, BCDによって共有される辺BCが輪郭上において隣接する２点を結ぶ線分ADと交差している場合には、元の共有辺BCを削除して、輪郭上において隣接する２点を結ぶ線分ADを共有辺とする２つの三角形ABD, ACDへの再領域分割を行う。一方、図３(B)に示すように、２つの三角形ABC, BCDによって共有される辺BCが輪郭上において隣接する２点を結ぶ線分ADと交差しない場合には、領域の再分割は不要である。
【００２４】
特徴判定部７は、領域分割部６において生成された複数の三角形のうち、輪郭上において隣接しない３点を頂点とする三角形に基づいて輪郭の特徴を判定する機能と、輪郭の判定結果を表示装置３に表示させる機能とを有する。従って、輪郭上において隣接しない３点を頂点とする三角形の特徴と、輪郭の特徴とが予め関係付けられる。そして、特徴判定部７は、三角形の特徴と、輪郭の特徴との関係に基づいて輪郭の特徴を判定するように構成される。
【００２５】
輪郭上において隣接しない３点を頂点とする三角形と輪郭の特徴との関係は厳密なものでなくでも良い。例えば、形状認識の誤差の許容範囲が大きい場合には、輪郭上において隣接しない３点を頂点とする三角形と輪郭の特徴との大雑把な関係を定義することができる。逆に、輪郭上において隣接しない３点を頂点とする三角形と輪郭の特徴との厳密な関係を定義すれば、形状認識の精度を向上させることができる。
【００２６】
以下、輪郭上において隣接しない３点を頂点とする三角形を「非共有三角形」と称する。また、制約付きドロネー三角形分割によって輪郭の内側に生成される非共有三角形の数をnとする。
【００２７】
輪郭が開曲線であれば、例外が存在する可能性はあるが、非共有三角形の数nと輪郭の大局的な頂点の数n0との間にn0=n+1の関係があることが確認された。一方、輪郭が閉曲線であれば、例外が存在する可能性はあるが、非共有三角形の数nと輪郭の大局的な頂点の数n1との間にn1=n+2の関係があることが確認された。従って、非共有三角形の数に基づいて輪郭の大局的な頂点の数を求めることができる。すなわち、閉曲線の輪郭に沿った点群が取得された場合に、閉曲線の形状を、非共有三角形の数に２を加算した数を頂点の数とする多角形として判定することができる。
【００２８】
図４は、矩形の輪郭線を制約付きドロネー三角形分割した例を示す図である。
【００２９】
図４(A)に示すような矩形の輪郭に沿って図４(B)に示すような点群を取得することができる。図４(B)に示す点群を用いて制約付きドロネー三角形分割を行うと、図４(C)に示すような複数の三角形が輪郭内に生成される。
【００３０】
輪郭内の三角形は、図４(C)に示すように３辺がいずれも輪郭に沿わない非共有三角形T0、１辺のみが輪郭に沿う三角形T1及び２辺が輪郭に沿う三角形T2に分類することができる。三角形をこのように分類して数を計数すると、非共有三角形T0の数nがn≧3であれば、輪郭は大局的に凸n+2角形であると判定することができる。従って、制約付きドロネー三角形分割によって輪郭内に生成される非共有三角形T0の数nを数えれば、輪郭を凸n1(=n+2)角形に分類することができる。図４に示す例では、非共有三角形T0の数nが２であるため、輪郭は四角形であると判定することができる。
【００３１】
図５は、多角形の輪郭線を制約付きドロネー三角形分割した例を示す図である。
【００３２】
図５(A)に示すように三角形を制約付きドロネー三角形分割すると、非共有三角形T0の数nは１となる。また、図５(B)及び(C)に示すように、四角形及び五角形をそれぞれ制約付きドロネー三角形分割すると、非共有三角形T0の数nはそれぞれ２及び３となる。このように、非共有三角形T0の数nは制約付きドロネー三角形分割の対象となった閉曲線の頂点の数と対応関係を有する。従って、非共有三角形T0の数nを調べることによって、形状認識の対象となる輪郭が凸(n+2) 角形であると判定することができる。
【００３３】
また、端部間の距離が所定の距離以下である単一又は複数の開曲線の輪郭に沿った点群が取得された場合でも、端部間の距離が点群の間隔と同等であるなど、所定の条件を満たしていれば単一又は複数の開曲線で構成される輪郭を閉曲線とみなすことができる。従って、端部間の距離が所定の距離以下である単一又は複数の開曲線の輪郭に沿った点群が取得された場合に、非共有三角形T0に基づいて輪郭の形状を多角形として判定することができる。以降では、主に輪郭が閉曲線である場合を例に説明する。
【００３４】
輪郭の特徴は、非共有三角形T0の数nの他、非共有三角形T0の対称性、非共有三角形T0のうち合同な三角形の数、非共有三角形T0の三角形の頂点の角度など、様々な非共有三角形T0の特徴に基づいて判定することができる。換言すれば、輪郭の特徴を判定するために、非共有三角形T0の様々な特徴と、輪郭の特徴とを関連付けておくことができる。
【００３５】
図６は、非共有三角形T0の特徴に基づいて輪郭である三角形の特徴を判定するためのアルゴリズムの一例を示すフローチャートである。
【００３６】
非共有三角形TOの数nが１である場合には、形状認識の対象となる輪郭は三角形であると判定することができる。この場合、非共有三角形TOの対称性及び頂点の角度に基づいて形状認識の対象となる三角形の特徴をより詳細に認識することができる。具体的には、非共有三角形TOが点対称であれば、形状認識の対象となる三角形も点対称となり、非共有三角形TOが線対称であれば、形状認識の対象となる三角形も線対称となる。
【００３７】
従って、非共有三角形TOが正三角形であれば、形状認識の対象となる三角形も正三角形であると判定することができる。また、非共有三角形TOが二等辺三角形であれば、形状認識の対象となる三角形も二等辺三角形であると判定することができる。従って、非共有三角形TOが二等辺三角形でない場合には、形状認識の対象となる三角形が不等辺三角形であると判定される。
【００３８】
更に、非共有三角形TOが不等辺三角形又は二等辺三角形である場合において、非共有三角形TOが４５度以下の頂点を１つ有する場合には、形状認識の対象となる三角形は鈍角三角形であると判定することができる。一方、非共有三角形TOが不等辺三角形又は二等辺三角形である場合において、非共有三角形TOが４５度以下の頂点を２つ有する場合には、形状認識の対象となる三角形は鋭角三角形であると判定することができる。
【００３９】
従って、図６に例示されるフローチャートに従って、形状認識の対象となる三角形が、正三角形、二等辺三角形及び不等辺三角形のいずれであるかを判定することができる。また、形状認識の対象となる三角形が不等辺三角形又は二等辺三角形であると判定された場合には、三角形が鈍角三角形であるのか鋭角三角形であるのかを判定することができる。
【００４０】
図７は、非共有三角形の特徴に基づいて輪郭である四角形の特徴を判定するためのアルゴリズムの一例を示すフローチャートである。
【００４１】
非共有三角形TOの数nが２である場合には、形状認識の対象となる輪郭は四角形であると判定することができる。この場合にも、２つの非共有三角形TO間における対称性及び頂点の角度に基づいて形状認識の対象となる四角形の特徴をより詳細に認識することができる。
【００４２】
具体的には、２つの非共有三角形TOが互いに点対称、つまり合同であれば、形状認識の対象となる四角形も点対称な四角形、つまり平行四辺形となる。また、２つの非共有三角形TOが互いに線対称であれば、例外が存在する可能性はあるが対角線以外の線を中心として線対称な四角形となる。対角線以外の線を中心として線対称な四角形としては、長方形及び等脚台形が挙げられる。
【００４３】
従って、２つの非共有三角形TOが互いに点対称かつ線対称であれば、形状認識の対象となる四角形は長方形であると判定することができる。逆に、２つの非共有三角形TOが互いに非点対称かつ線対称であれば、形状認識の対象となる四角形は等脚台形であると判定することができる。また、２つの非共有三角形TOが互いに点対称かつ非線対称であれば、形状認識の対象となる四角形は長方形でない平行四辺形であると判定することができる。従って、２つの非共有三角形TOの対称性を調べることにより、四角形を、長方形、長方形でない平行四辺形、等脚台形及び他の四角形に分類することができる。
【００４４】
また、２つの合同な非共有三角形TOが直角二等辺三角形である場合には、形状認識の対象となる四角形が長方形となり、２つの合同な非共有三角形TOが二等辺三角形でない直角三角形である場合には、形状認識の対象となる四角形が菱形となる。従って、非共有三角形TOの頂点の角度及び非共有三角形TO自体の対称性を調べることによって、平行四辺形が長方形又は菱形に該当するか否かを判定することができる。
【００４５】
更に、２つの合同な非共有三角形TOの総面積が、形状認識の対象となる四角形の面積の約1/2となる。換言すれば、１つの非共有三角形TOの面積が、形状認識の対象となる四角形の面積の約1/4となる。従って、２つの合同な非共有三角形TOの総面積又は２つの合同な非共有三角形TOの一方の面積と、形状認識の対象となる四角形の面積とを比較することによって、形状認識の対象となる平行四辺形が正方形に該当するか否かを判定することができる。
【００４６】
このため、２つの非共有三角形TOの対称性、頂点の角度、各非共有三角形TOの対称性及び非共有三角形TOと形状認識の対象となる四角形の面積等の２つの非共有三角形TOの様々な幾何学的特徴を調べることによって、形状認識の対象となる四角形を、平行四辺形、等脚台形、長方形、菱形、正方形及び他の四角形に分類することができる。もちろん、２つの非共有三角形TOの特徴と、形状認識の対象となる四角形の特徴との間における他の規則性を調べて四角形の詳細な形状認識を行うこともできる。
【００４７】
図７は、上述したような２つの非共有三角形TOの特徴に基づいて、形状認識の対象となる四角形を、平行四辺形、等脚台形、長方形、菱形、正方形及び他の一般四角形に分類するためのフローチャートの一例を示している。但し、図７に示すフローチャートに限らず、様々な規則性に基づくフローチャートに従って四角形の詳細な形状認識を行うことができる。
【００４８】
上述したような非共有三角形TOの特徴に基づく輪郭の形状認識は、三角形や四角形に限らず、開曲線、多角形、丸みを帯びた閉曲線、断片的に切断された折れ線や曲線等の様々な輪郭に対して行うことができる。例えば、閉曲線であれば、円、楕円、ハート型、ドーナツ型等の形状の認識が可能である。すなわち、任意の形状を有する輪郭の大局的な形状を、非共有三角形TOの特徴と、輪郭の大局的な形状の特徴との間における規則性に基づいて認識することができる。
【００４９】
例えば、非共有三角形TOの対称性、非共有三角形TOの４５度以下の頂点の数、非共有三角形TOのサイズ、非共有三角形TOの形状、非共有三角形TOの数nが２以上である場合における合同な非共有三角形TOの数、非共有三角形TOの数nが２以上である場合における非共有三角形TO間の対称性等の様々な非共有三角形TOの幾何学的特徴に基づいて輪郭の形状を判定することができる。
【００５０】
特に、閉曲線の輪郭に沿った点群が点群取得部５において取得された場合には、非共有三角形TOの数n及び対称性の少なくとも一方を含む非共有三角形TOの特徴に基づいて閉曲線の形状が正三角形、二等辺三角形、不等辺三角形、正方形、長方形、菱形、平行四辺形、等脚台形、非対称な四角形及び５つ以上の頂点を有する多角形の少なくとも１つであることを判定することができる。
【００５１】
そして、輪郭の形状の判定結果を表示装置３に表示することができる。判定結果の表示方法は任意であり、例えば、文字や色で判定結果を表示装置３に表示させることができる。
【００５２】
また、輪郭の判定結果は、対象となる輪郭の形状に限らず、特定の形状を有する輪郭が画像データの対象領域に存在するか否かとしてもよい。具体例として、正方形を検出対象とし、形状が正方形であると認識された輪郭の位置を表示装置３に出力させるべき情報としてもよい。
【００５３】
（動作および作用）
次に形状認識システム１の動作および作用について説明する。
【００５４】
図８は、図１に示す形状認識システム１により画像の輪郭の特徴を判定する際の流れを示すフローチャートである。
【００５５】
まずステップＳ１において、入力装置２の操作によって形状認識の対象となる画像データが形状認識システム１に入力される。画像データの入力は、予め作成された画像データを情報記録媒体又はネットワーク経由で形状認識システム１に入力することによって行うこともできるし、表示装置３にキャンバスとして表示された描画領域に入力装置２の操作によって線画等の画像を描画することによって行うこともできる。形状認識システム１に入力された画像データは、画像取得部４により取得される。
【００５６】
次に、ステップＳ２において、点群取得部５は、画像取得部４により取得された画像データから画像の輪郭を抽出する。輪郭の抽出は、公知の画像処理によって行うことができる。尚、画像データに輪郭として線画のみが描出されている場合には、輪郭の抽出処理を省略することができる。ここでは、閉曲線又は閉曲線とみなせる開曲線が輪郭として抽出された場合について説明する。
【００５７】
次に、ステップＳ３において、点群取得部５は、抽出された輪郭に沿った点群を取得する。点群の取得は、公知の画像処理により実行することができる。尚、隣接する２の点間の距離を可変パラメータとしてもよい。
【００５８】
次に、ステップＳ４において、領域分割部６は、点群取得部５において取得された点群を頂点とする制約付きドロネー三角形分割を実行する。この結果、画像データの領域内が多数の三角形の領域に分割される。但し、三角形の辺が輪郭に沿うように、三角形が作成される。
【００５９】
次に、ステップＳ５において、領域分割部６は、輪郭の外部に作成された三角形を削除する。この結果、図５に例示されるように輪郭内の領域が複数の三角形で分割される。
【００６０】
次に、ステップＳ６において、特徴判定部７は、輪郭内の各三角形を、３辺がいずれも輪郭に沿わない非共有三角形T0、１辺のみが輪郭に沿う三角形T1及び２辺が輪郭に沿う三角形T2に分類する。すなわち、輪郭に沿う辺の本数により輪郭内の各三角形が分類される。
【００６１】
次に、ステップＳ７において、特徴判定部７は、非共有三角形T0の数nを求める。形状認識の対象となる輪郭が閉曲線又は閉曲線と見なせる開曲線である場合には、n≧1となる。
【００６２】
次に、ステップＳ８において、特徴判定部７は、非共有三角形T0の数nに基づいて多角形の頂点の数を求める。すなわち、特徴判定部７は、形状認識の対象となる閉曲線を凸(n+2) 角形であると判定する。
【００６３】
次に、ステップＳ９において、特徴判定部７は、非共有三角形T0の特徴に基づいて、形状認識の対象となる凸(n+2) 角形の詳細な特徴を判定する。詳細な特徴の判定は、図６や図７に例示されるような、非共有三角形T0の特徴と、輪郭の特徴との間に存在する規則性に基づく所望のアルゴリズムに従って行うことができる。
【００６４】
これにより、特徴判定部７は、正三角形、二等辺三角形、不等辺三角形、正方形、長方形、菱形、平行四辺形、等脚台形、非対称な四角形及び５つ以上の頂点を有する多角形等の判定結果を取得することができる。取得した判定結果は、表示装置３に表示させることができる。
【００６５】
図９は、図１に示す形状認識システム１による三角形の形状認識の結果を示す図である。
【００６６】
図９に示すように、三角形が輪郭として与えられた場合には、非共有三角形T0の対称性を調べることにより、三角形を、正三角形(EquTri)、二等辺三角形(IsoTri)及び不等辺三角形(Tri)に分類することができる。
【００６７】
尚、形状認識の対象となる三角形を傾斜させても同様な判定結果を得ることができる。以降の例についても同様である。
【００６８】
図１０は、図１に示す形状認識システム１による概ね対称性のある四角形の形状認識の結果を示す図である。
【００６９】
図１０に示すように、四角形が輪郭として与えられた場合には、図７に示すようなフローチャートに従って、四角形を、正方形(Square)、長方形(Oblong)、菱形(Rhomboid)、平行四辺形(Parallelogram)及びその他の四角形に分類することができる。特に、図１０に例示されるように、頂点が除去されて曲線となった角丸四角形であっても、大局的に四角形として分類することができる。
【００７０】
図１１は、図１に示す形状認識システム１による多角形の形状認識の結果を示す図である。
【００７１】
図１１に示すように、一般的な四角形(Tetragon)、五角形(Pentagon)及び六角形(Hexagon)についても非共有三角形T0の数n及び合同な非共有三角形T0の有無を調べることによって形状認識することができる。
【００７２】
図１２は、図１に示す形状認識システム１による丸みを帯びた閉曲線の形状認識の結果を示す図である。
【００７３】
図１２に示すように、形状認識の対象となる輪郭がフリーハンドで描画したような丸みを帯びた閉曲線であっても、非共有三角形T0の数nに基づいて輪郭を大局的に凸(n+2) 角形と判定することができる。また、二等辺三角形(IsoTri)、正方形(Square)、長方形(Oblong)等の詳細な特徴についても判定可能である。
【００７４】
つまり以上のような形状認識システム１は、輪郭上の点群を用いて制約付きドロネー三角形分割を行った場合に生成される、３辺のいずれも輪郭に沿わない非共有三角形T0の数nに基づいて輪郭が有する頂点の数を判定するようにしたものである。更に、形状認識システム１は、非共有三角形T0の形状、対称性、サイズ、頂点の角度等の様々な特徴に基づいて、輪郭の詳細な特徴を判定するようにしたものである。
【００７５】
（効果）
このため、形状認識システム１によれば、より簡易かつ汎用的に形状認識を行うことができる。特に、従来の形状認識法のようなテンプレートが不要である。このため、多数のテンプレートを予め作成して保存する必要がない。当然、伸縮処理、回転処理及びテンプレートとの一致度の判定を含む膨大な処理も不要となる。従って、データ処理量及び必要なメモリを低減させることができる。換言すれば、簡易かつ高速に形状認識を行うことができる。
【００７６】
また、輪郭の形状認識を行うために、輪郭自体の辺の数、長さ、傾き等の特徴が参照されない。このため、輪郭に多少の凹凸がある場合や丸みを帯びている場合であっても、大局的に形状の認識を行うことができる。また、データ自体にノイズが存在しても、ノイズの影響を受け難く、安定した形状認識が可能である。
【００７７】
加えて、形状認識の対象となる輪郭のサイズや傾斜によって非共有三角形T0の特徴が殆ど変化しない。従って、輪郭のサイズや傾斜の影響を受けることなく安定的な形状認識を行うことができる。
【００７８】
このため、形状認識システム１を、自動車に搭載されるカメラによって撮影された画像データから道路標識を認識する画像認識、工業用ロボットによる部品等の形状の識別、手書き図形の認識による図面の自動清書、カメラで撮影した画像データに基づくビジョンベース拡張現実(AR: augmented reality) における図形認識など、様々な用途に用いることができる。
【００７９】
以上、特定の実施形態について記載したが、記載された実施形態は一例に過ぎず、発明の範囲を限定するものではない。ここに記載された新規な方法及び装置は、様々な他の様式で具現化することができる。また、ここに記載された方法及び装置の様式において、発明の要旨から逸脱しない範囲で、種々の省略、置換及び変更を行うことができる。添付された請求の範囲及びその均等物は、発明の範囲及び要旨に包含されているものとして、そのような種々の様式及び変形例を含んでいる。
【００８０】
例えば、点群取得部５が点群の取得に先立って、必要に応じて画像データの伸縮処理や変形処理を行うようにしてもよい。特に、形状認識の対象となる輪郭によっては、制約付きドロネー三角形分割を行っても非共有三角形T0が生成されない場合がある。具体例として、細長い輪郭や極端に小さい輪郭を一定のサンプリング間隔でサンプリングして点群データを取得すると、制約付きドロネー三角形分割を行っても非共有三角形T0が生成されない。
【００８１】
そのような場合、輪郭を拡大すれば制約付きドロネー三角形分割によって非共有三角形T0を生成することが可能となる。或いは、輪郭の各頂点方向に共分散行列を畳み込んで伸長させれば、制約付きドロネー三角形分割によって非共有三角形T0を生成することが可能となる。
【００８２】
そこで、制約付きドロネー三角形分割によって非共有三角形T0が生成されない場合には、領域分割部６が点群取得部５に点群の再取得を指示し、点群取得部５が輪郭の拡大処理又は変形処理を行うようにすることができる。これにより、領域分割部６における再度の制約付きドロネー三角形分割によって非共有三角形T0を生成することが可能となる。この場合、領域分割部６において、拡大処理又は変形処理後の輪郭を元の輪郭に復元する処理が実行される。
【００８３】
更に、別の例として、制約付きドロネー三角形分割によって非共有三角形T0が生成されない場合には、点群データを取得するためのサンプリング間隔を狭くするようにしてもよい。
【符号の説明】
【００８４】
１  形状認識システム
２  入力装置
３  表示装置
４  画像取得部
５  点群取得部
６  領域分割部
７  特徴判定部
【図１】
2015001750.tif 000003
【図２】
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【図３】
2015001750.tif 000005
【図４】
2015001750.tif 000006
【図６】
2015001750.tif 000007
【図７】
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【図８】
2015001750.tif 000009
【図５】
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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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