(57)【要約】      （修正有）【課題】角度の刻みによる精度低下とエッジ強度情報を考慮せずに方向情報を等価に扱うことによる精度低下の２つの要因を排除し、一回の統計処理で精度のよい角度を算出する画像処理方法、画像処理装置を提供する。【解決手段】対象画像に支配的な直線の角度を検出するための画像処理方法は、画像の各画素の画素値に関するグラジェントベクトルを求める段階、前記グラジェントベクトルの集合に関する原点まわりの共分散行列を算出する段階、前記共分散行列に基づいて主成分分析を施し、第１主成分に直交する方向を求めることにより対象画像に支配的な直線の角度を決定する段階からなる。【選択図】図１
2015141440.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象画像に支配的な直線の角度を検出するための画像処理方法であって、
画像の各画素の画素値に関するグラジェントベクトルを求める段階、
前記グラジェントベクトルの集合に関する原点まわりの共分散行列を算出する段階、
前記共分散行列に基づいて主成分分析を施し、第１主成分に直交する方向を求めることにより対象画像に支配的な直線の角度を決定する段階
からなることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記グラジェントベクトルを求める段階は、
各画素をそれぞれ順次着目画素とし、
着目画素を中心とする所定の近傍領域を定め、
近傍領域において重回帰分析を施し、
得られた近似平面を表す数式に基づいてグラジェントベクトルを決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記近傍領域は、
着目画素を中心とする一定半径の円内の画素からなることを
特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
対象画像が請求項１から請求項３の何れかに記載の画像処理方法に適した画像であるかどうかを前記共分散行列に基づく主成分分析の結果得られる第１主成分の寄与率により判定する請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項５】
処理対象画像データ中の支配的な直線の角度を検出する画像処理装置であって、
各画素における画素値のグラジェントベクトルを算出する手段と、
全画素のグラジェントベクトルに対して原点まわりの共分散行列を算出する手段と、
得られた共分散行列に基づいて主成分分析を施し、第１主成分に直交する方向を、求める角度と決定する手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、カラーまたはモノクロ階調画像から、その画像中に支配的な直線部分の角度を検出する画像処理方法、画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば、工業製品の製造工程や検査工程において、前後の工程間での中間製品の受け渡しのため、又は、予め記録した良品画像と比較して欠陥の有無を検査する場合に、（中間）製品をカメラで撮像した画像からその画像に支配的な直線部分の角度を短時間に一定以上の精度で求めなければならないことがよくある。また、文書や図表をスキャナで取り込んで得られる画像の傾きを直すことや、航空写真から道路や鉄道の角度を検出するといった場合にも、性能の良い画像処理アルゴリズムが求められている。
【０００３】
特許文献１に記載の線分の角度検出用画像処理装置では、ハフ変換を２段階で行うことにより角度検出を行っている。特許文献２記載の画像処理方法は、エッジ方向のヒストグラムを作成してこのヒストグラム上の最大ピーク値に対応する角度を対象物の角度とする。特許文献３では、画像の着目画素におけるエッジ強度および、エッジ方向を算出し、エッジ強度が一定のしきい値以上であればその着目画素が直線上にあると判定し、直線上にあると判定された画像について、エッジ方向ヒストグラムを作成し、度数が最大となる角度を抽出する角度検出手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平６−１１９４４７号公報
【特許文献２】特開平１１−９６３７２号公報
【特許文献３】特許第４３２７６５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献２や３に開示された角度ヒストグラムを用いる手法においては、その刻み幅よりも細かい精度で度数最大角度を求めることはできないという問題点があり、その刻み幅を大きくとれば精度が低下し、小さくとればひとつひとつのセグメントに落ちる度数が少なくなるために信頼性が低下するというジレンマがある。また、エッジ強度が一定のしきい値以上である画素に対しても、エッジ強度の相対的な大小のばらつきがあり、エッジ強度が相対的に小さい画素は、ノイズの影響を受けている可能性があるため、本来は重視したくない。ところが、角度ヒストグラムをとる方法を用いると、エッジ強度が高いために角度の信頼性の高い画素についても、エッジ強度が低いためにノイズの影響を受けている可能性のある画素についても、同様の重みでカウントされるという問題点がある。この問題点もまた、検出された角度の精度を低下させる要因となる。
【０００６】
実際、特許文献３では、角度ヒストグラムの最頻値として得られた角度を「第１角度」とし、それに基づいて、仮直線を決定し、仮直線に基づいて回帰直線を求め、その傾きを最終的な出力角度としている。つまり、第１角度は精度が十分ではないために、第２のステップを必要とすることが記載されている。また、得られた角度に対して、信頼性の度合いを自己診断するための方法が提示されていないということも指摘できる。
【０００７】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであって、角度の刻みによる精度低下とエッジ強度情報を利用しないことによる精度低下の２つの要因を排除し、一回の統計処理で精度のよい角度を算出する画像処理方法、画像処理装置を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
課題を解決するための第１の発明は、対象画像に支配的な直線の角度を検出するための画像処理方法であって、画像の各画素の画素値に関するグラジェントベクトルを求める段階、前記グラジェントベクトルの集まりに関する原点まわりの共分散行列を算出する段階、前記共分散行列に基づいて主成分分析を施し、第１主成分に直交する方向を求めることにより対象画像に支配的な直線の角度を決定する段階からなることを特徴とする画像処理方法である。
【０００９】
ここでいう「原点まわりの」共分散行列とは、次のようなものである。いま、数１のように２変数の組（ｘi，ｙi）で表示されるｎ個のデータが与えられているとする。ｉは何番目のデータであるかを表す添え字である。便宜上ｘiを第１成分、ｙiを第２成分と呼ぶことにする。第１成分、第２成分の平均値は数２で表される。
【数１】
2015141440.tif 000003
【数２】
2015141440.tif 000004
【００１０】
これを用いて、通常の共分散行列Ｃは数３で表すことができる。
【数３】
2015141440.tif 000005
【００１１】
原点まわりの共分散行列とは、数３において第１成分ｘi、第２成分ｙiの平均値を０で置き換えたものである。すなわち、原点まわりの共分散行列Ｃ’は、数４で表される。
【数４】
2015141440.tif 000006
【００１２】
ところで、主成分分析により、第１主成分軸を求めることは、次のような意味がある。
主成分分析により、第１主成分軸を求めることは、第１成分ｘｉ、第２成分ｙｉによりｘ−ｙ平面（空間）にプロットされる与えられたデータに対して、その空間内に引かれた任意の直線Ｌのうちで、データの分布に最も近いものを求めようとすることに相当する。その際の「近い」の基準としては、各データから直線Ｌに下ろした垂線の長さ（当該データの直線Ｌからの距離）を誤差とみなして、誤差の平方和が小さいほど「近い」ものとしている。（図１９参照）
主成分分析の実際の計算は、通常は、データに基づいて共分散行列を求め、その固有値・固有ベクトルを求めるものである。最大固有値に対応する固有ベクトルが、第１主成分である。すると、データの平均値を通り、方向ベクトルが、第１主成分方向であるような直線が、求める最良近似直線である。
【００１３】
一方、本願では、上記共分散行列に代えて、原点まわりの共分散行列を用いている。これは、データの近似直線を、原点を通るものに限定することに相当する。つまり、原点まわりの共分散行列に対して、最大固有値に対応する固有ベクトルを (原点まわりの) 第１ 主成分とみなすことにすると、原点を通り、なおかつ、方向ベクトルが上記 (原点まわりの) 第１主成分であるような直線が、求めるものである。
グラジエントベクトルは、原点を中心とした各ベクトルの方向が画像上のエッジの法線を表わしているので、原点を中心としてみるのが本質的であって、データの平均値を中心として各ベクトルをみた方向には意味がない。それを鑑みて、原点まわりの共分散行列を用いている。
【００１４】
本発明は、各画素ごとのグラジェントベクトルが求められれば、それを標本値の集合と考えて主成分分析を行うだけのシンプルな方法である。ヒストグラム処理に必須の刻み幅の設定が測定精度の上限を抑えてしまうことや、エッジ強度情報を考慮せずに方向情報を等価に扱うことにより測定結果にノイズの影響が入り込みやすいこと、といった従来技術の欠点を回避し、しかも１回の統計処理で求める結果を得ることができるという優れた特徴を有する。さらに、主成分分析の結果得られる第１主成分の寄与率を対象画像が本発明の処理方法に適した画像であったかどうかを判定する指標として用いてもよい。このような信頼性指標を併せて出力することができるという特徴も従来技術にはない。
【００１５】
第１の発明において、前記グラジェントベクトルを求める段階は、各画素をそれぞれ順次着目画素とし、着目画素を中心とする所定の近傍領域を定め、近傍領域において重回帰分析を施し、得られた近似平面を表す数式に基づいてグラジェントベクトルを定めることが好ましい。各着目画素の近傍領域を着目画素に対して適切に定めることにより重回帰分析により得られる平面は着目画素の接平面を十分近似するものとなる。
更に、第１の発明の前記好ましい態様において、前記近傍領域は、着目画素を中心とする一定半径の円内の画素により定められる領域であることがより好ましい。円形の近傍領域をとることにより対象画像に支配的な直線の方向による偏りが生じないのでより好ましい。
【００１６】
課題を解決する第２の発明は、処理対象画像データ中の支配的な直線の角度を検出する画像処理装置であって、各画素における画素値のグラジェントベクトルを算出する手段と、
全画素のグラジェントベクトルに対して原点まわりの共分散行列を算出する手段と、得られた共分散行列に基づいて主成分分析を施し、第１主成分に直交する方向を求める角度と決定する手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置である。
【００１７】
課題を解決するための第３の発明は、コンピュータを第２の発明に係る画像処理装置として動作させる一連の命令を記述したコンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明は、従来技術にない画期的斬新な処理アルゴリズムを採用したことにより、計算の煩雑さ、ヒストグラム処理に必須の刻み幅の設定が測定精度の上限を定めてしまうこと、エッジ強度情報を考慮せずに方向情報を等価に扱うことによるノイズの影響を受けやすいこと、といった従来技術の欠点を克服した。さらに、対象画像が本画像処理手法に適した画像であるかどうかの信頼度の目安も与えることができるという顕著な効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の処理手順を説明するフローチャートである。
【図２】注目画素の近傍領域を説明する図である。
【図３】サンプル画像１
【図４】サンプル画像１の正方形近傍による処理結果（近傍半径ｒ＝８）
【図５】サンプル画像１の円形近傍による処理結果（近傍半径ｒ＝８）
【図６】サンプル画像２
【図７】サンプル画像２の正方形近傍による処理結果（近傍半径ｒ＝８）
【図８】サンプル画像２の円形近傍による処理結果（近傍半径ｒ＝８）
【図９】サンプル画像３
【図１０】サンプル画像３の正方形近傍による処理結果（近傍半径ｒ＝８）
【図１１】サンプル画像３の円形近傍による処理結果（近傍半径ｒ＝８）
【図１２】サンプル画像１の円形近傍による処理結果（近傍半径ｒ＝６）
【図１３】サンプル画像２の円形近傍による処理結果（近傍半径ｒ＝６）
【図１４】サンプル画像３の円形近傍による処理結果（近傍半径ｒ＝６）
【図１５】近傍のバリエーションを示す図である。
【図１６】２４通りのバリエーションによるテストの結果を表したグラフである。
【図１７】（画像３種）×（近傍形状２通り）の６組の夫々について、縦軸に寄与率、横軸に近傍半径（画素）をとってプロットしたグラフである。
【図１８】本願第２の発明の一実施形態に係る画像処理装置１００の概要構成図である。
【図１９】主成分分析の意味を説明する図である。
【図２０】正方形近傍ではグラジエントベクトルが 45°方向へと偏る傾向があることを説明する図
【発明を実施するための形態】
【００２０】
ここから、本発明の好適な実施形態の一つとしての画像処理方法を説明する。この画像処理方法は、画像メモリを備える汎用コンピュータまたは工場の製造ラインに設置される画像処理装置上で処理されることを念頭に置いた処理方法である。以下の説明では処理対象画像はすでに与えられている（既に撮像され、または入力され一旦画像メモリに格納されている）ものとして説明する。そして処理対象画像データは、画像処理を行うために汎用コンピュータ又は画像処理装置の中央演算処理装置に読み込まれる。図１は、この画像処理方法を説明するフローチャートである。図１のフローチャートに従って、以下説明する。
【００２１】
画像データは画像を構成する画素Ｐごとに画素Ｐの値を記録したものである。画素Ｐは画像面の４隅の何れかを原点とした座標（ｘ、ｙ）で特定される。したがって画像データは数学的にはｆ（ｘ、ｙ）、１＜＝ｘ＜＝ｎ、１＜＝ｙ＜＝ｍの形の２変数関数とみることができる。以下では、座標（ｘ、ｙ）の画素ＰをＰ（ｘ，ｙ）、その画素値をｆ（ｘ、ｙ）で表す。
【００２２】
まず、画像データから最初の（次の）着目画素Ｐ（ｘ，ｙ）を設定する。（ステップＳ１１０）
【００２３】
次に、着目画素Ｐの近傍領域に限定して重回帰分析を行いＰにおけるグラジェントベクトル（（ ∂f/ ∂x）P, （∂f/ ∂y） P ）を決定する（ステップＳ１２０）。各着目画素におけるグラジェントベクトルの算出には、Sobel フィルタや Prewitt フィルタを用いることができる。これらはどちらも 3 × 3 画素からなる。しかし、ノイズの多い画像では、3 × 3 よりも広い近傍領域から統計的にグラジェントベクトルを求めたほうが安定する。
そこで本実施形態では、着目画素Ｐ（ｘ，ｙ）を中心とする適当な大きさの近傍領域Ｖを設定して領域Ｖ内の画素Ｐj（ｘj、ｙj）の３次元空間中の分布｛ｚj＝ｆ（ｘj、ｙj）｝に最もよくフィットする平面(近似平面)の方程式  ｚ＝ａｘ＋ｂｙ＋ｃ  を、重回帰分析を行うことによって求める。求められた平面の方程式の係数ａ，ｂからＰにおけるグラジェントベクトルが、（ ∂f/ ∂x）P＝ａ，（ ∂f/ ∂y）P＝bとして決定される。ただしここで、近傍領域Ｖとは例えば、図２に示すような着目画素Ｐの８画素近傍矩形領域（ａ）またはＰからの距離が８画素以内の円形近傍領域（ｂ）等である。このステップは、結局着目画素Ｐにおける接平面（の向き）を決定することとなる。
【００２４】
求めたいのは、対象画像に支配的な直線部分の角度である。本画像処理方法では、直接に直線部分を求めてその角度を決定する方法ではなく、対象画像を２変数関数ｆの像が定める曲面として捉え、各画素に対して決まるグラジェントベクトルの分布を考察する。この場合、例えば画像中の一定面積を占める明るい領域、暗い領域は高い（または低い）台地とイメージでき、対象画像中に現れる直線部分はたいていの場合、高い台地と低い台地の境界に現れる崖領域とイメージできる。グラジエントベクトルの方向は、この崖を最も急峻に登る方向を指しており、それは等高線に直交する。グラジエントベクトルの大きさは、その最も急峻な傾きを示している。この崖部分のグラジェントベクトルの分布が画像中に支配的な直線の角度を決定する。
そこで、求めた偏微分係数（ ∂f/ ∂x）P, （∂f/ ∂y） Pを次に示す数５のように積算してゆく（ステップＳ１３０）。
【数５】
2015141440.tif 000007
【００２５】
全画素についてＳ１１０からＳ１３０１０繰り返す。全画素についてのＳ１，Ｓ２，Ｓ３の集計が終了したら、次に示す数６により原点まわりの共分散行列Ｃ’が決定される（ステップＳ１４０）。
【数６】
2015141440.tif 000008
【００２６】
原点まわりの共分散行列Ｃ’に基づく主成分分析を行う。具体的には固有値と固有ベクトルを求め、値の大きいほうの固有値（以下第１固有値）に対応する固有ベクトル（以下第１固有ベクトル）を求める。（ステップＳ１５０）この固有ベクトルに基づいて画像の直線方向を決定する。具体的には、この固有ベクトルを （ｘ， ｙ） とするとき、ｘ−ｙ 平面において、このベクトルと直交するベクトル、  すなわち （ｙ， −ｘ） が求める角度を与えるベクトルである（ステップＳ１６０）。
【００２７】
尚、説明した図１のフローチャートにおいて、ステップＳ１２０は「画像の各画素の画素値に関するグラジェントベクトルを求める段階」に相当する。ステップＳ１１０からステップＳ１３０のループおよびステップＳ１４０は「前記グラジェントベクトルの集まりに関する原点まわりの共分散行列を算出する段階」に相当する。ステップＳ１５０、Ｓ１６０は「前記共分散行列に基づいて主成分分析を施し、第１主成分に直交する方向を求めることにより対象画像に支配的な直線の角度を決定する段階」に相当する。
【００２８】
（効果の検証  実験結果）
図１のフローチャートで示した画像処理方法の効果を検証するための実験結果を以下に示す。実験に使った画像は図３、図６、図９に示した３つのモノクロ階調画像である。図３は斜め線を境界とする２領域からなるサンプル画像１である。図６は斜め線が太さを持った帯状領域となっているサンプル画像２である。図９はいろいろな太さを持った複数の帯状領域から構成されるサンプル画像３である。いずれも斜め方向の直線が走っており、その角度は12.345°である。どの画像にも、全体にぼかしとノイズが施されている。角度が上述の通りであるから、グラジェントベクトルの方向の正解は、それに 90°を加えた 102.345°である。
【００２９】
(画像 3 種) × (正方形近傍, 円形近傍) ×(近傍半径 = 2, 4, 6, 8画素) 
の 24 通りの組合せについて角度を算出するテストを行った。図１５は近傍半径の半径の大きさに応じたバリエーションを示した図である。上段に正方形近傍の場合、下段に円形近傍の場合を示している。
【００３０】
図４は、サンプル画像１に対して、正方形近傍（半径８画素）で処理した結果のグラジェントベクトルの分布をプロットしたグラフである。原点を通る長い線分は、原点まわりの共分散行列から得られた第１固有ベクトルを表す。図５は、サンプル画像１を円形近傍（半径８画素）で処理した結果のグラジェントベクトルの分布をプロットしたグラフである。原点を通る長い線分は、原点まわりの共分散行列から得られた第１固有ベクトルを表す。図５ではグラジェントベクトルの分布はほとんど第１固有ベクトルを表す線分上にプロットされている。
【００３１】
図７は、サンプル画像２に対して、正方形近傍（半径８画素）で処理した結果のグラジェントベクトルの分布をプロットしたグラフである。原点を通る長い直線は、原点まわりの共分散行列から得られた第１固有ベクトルを表す。図８は、サンプル画像２を円形近傍（半径８画素）で処理した結果のグラジェントベクトルの分布をプロットしたグラフである。原点を通る長い線分は、原点まわりの共分散行列から得られた第１固有ベクトルを表す。図８ではグラジェントベクトルの分布はほとんど第１固有ベクトルを表す直線上にプロットされている。
【００３２】
図１０は、サンプル画像３に対して、正方形近傍（半径８画素）で処理した結果のグラジェントベクトルの分布をプロットしたグラフである。サンプル画像３は、帯状領域が複数あり、幅が異なっているため、サンプル画像１および２に関する結果 (図４および図７) と比較して、グラジェントベクトルの分布は、湾曲がいっそう複雑化しているのが見てとれる。図１１は、サンプル画像３に対して、円形近傍（半径８画素）で処理した結果のグラジェントベクトルの分布をプロットしたグラフである。帯状領域が複数あるのでグラジェントベクトルの分布は、第１固有ベクトルを表す直線に乗ってはいるが、その揺れの幅はサンプル画像１や２の場合（図５、図８）と比較するとやや大きい。しかしながら主成分分析を行うため、第１固有ベクトルの方向は妥当な方向が得られている。
【００３３】
図４と図５、図７と図８、図１０と図１１をそれぞれ比較すると、近傍領域の形としては正方形よりも円形の方が性質が良いということがわかる。
【００３４】
図１２は、図３のサンプル画像１に対して近傍領域のサイズを半径６の円形として図１に示す処理フローで得られたグラジェントベクトルの分布である。近傍領域が小さくなったため、グラジェントベクトルの分布は図５と比べて揺れ幅がやや広がっている。
【００３５】
図１３は、図６のサンプル画像２に対して近傍領域のサイズを半径６の円形として図１に示す処理フローで得られたグラジェントベクトルの分布である。近傍領域が小さくなったため、グラジェントベクトルの分布は図８と比べて揺れ幅がやや広がっている。
【００３６】
図１４は、図９のサンプル画像３に対して近傍領域のサイズを半径６の円形として図１に示す処理フローで得られたグラジェントベクトルの分布である。近傍領域が小さくなったため、グラジェントベクトルの分布は図１１と比べて揺れ幅がやや広がっている。
【００３７】
図１６は、24通りのバリエーションによるテストの結果を表したグラフである。縦軸に算出された角度（°）、横軸に近傍半径（画素サイズ）をとり、（画像３種）×（近傍形状２通り）の何れか１つを示す６個の折れ線グラフを示している。その関係は、
gr-s-ta80r2n4:    サンプル画像1、正方形近傍
gr-s-tl80w20r2n4: サンプル画像2、正方形近傍
gr-s-tls80r2n4:   サンプル画像3、正方形近傍
gr-c-ta80r2n4:    サンプル画像1、円形近傍
gr-c-tl80w20r2n4: サンプル画像2、円形近傍
gr-c-tls80r2n4:   サンプル画像3、円形近傍
である(図面ではハイフン「-」はアンダーバーで表示）。正解は前記したように１０２．３４５°である。各グラフは近傍半径が大きくなるにつれて１０２．３４５°を示す水平線上にのらなければならない。gr-c-ta80r2n4、gr-c-tl80w20r2n4は近傍半径６以上でほぼ正解といえる１０２．３°付近を示している。gr-c-tls80r2n4も前２者と比べるとやや誤差はあるものの近傍半径６以上で１０２．０°と、正解にかなり近い値を出している。これに対して正方形近傍としたものは近傍半径２画素の時が最も正解に近く、半径が大きくなるにつれて正解からのずれが大きくなっている。gr-s-tls80r2n4でそのずれが顕著であるが、それは、輪郭線が正方形近傍の角にかかることによって、グラジエントの算出値が４５°方向に引っ張られる効果が、近傍半径が大きくなるとともに強まっていくからである。これを図２０により詳しく説明すると、近傍領域が、その外周近くで急峻な輪郭線にわずかにかかるようなケースにおいて、近傍領域の形状が正方形の場合（図２０（Ａ））では、実際の輪郭線の傾きにかかわらず、グラジエントベクトルの算出値 が４５°方向へと偏る傾向が生じる。一方、近傍領域の形状が円形の場合（図２０（Ｂ））では、そのような偏りは生じない。いずれにしても少なくともこの実験で使用した３つのサンプル画像の場合では、円形近傍で近傍半径が５〜８画素程度の場合に精度よく角度を検出できることがわかる。
【００３８】
図１７は、（画像３種）×（近傍形状２通り）の６組の夫々について、縦軸に寄与率（第１主成分の寄与率）、横軸に近傍半径（画素）をとってプロットしたものである。寄与率は、主成分分析によってデータに直線を当てはめる際のフィッティングのよさを表す。図１７のグラフを見ると円形近傍を用いた３つの折れ線gr-c-ta80r2n4、gr-c-tl80w20r2n4、gr-c-tls80r2n4は近傍半径4以上で寄与率が９９．９％を超えており、本発明の方法に適した画像であるといえる。すなわち、円形近傍の半径４以上の条件で処理した場合に得られる角度の値の信頼度は極めて高いということができる。
【００３９】
出願人の実験によれば、エッジの角度が揃ってなく、支配的な直線角度が不明確な原画像に対しては、寄与率の値は７０% を下回ることが多い。したがって、第１主成分の寄与率が７０% を下回る場合には、そもそも原画像に一定角度をもった支配的な直線または直線群が存在しないものと推測し、算出された角度の値を採用せずにエラーとする、といった措置を講ずることができる。つまり、第１主成分の寄与率は、結果の信憑性の指標として有用である。
【００４０】
次に、ここまで説明した画像処理方法に基づく角度検出処理機能を搭載した画像処理装置について説明する。図１８は本願第２の発明の一実施形態に係る画像処理装置１００の概要構成図を示したものである。画像処理装置１００は、汎用のコンピュータ本体に表示部１２０、入力部１３０、画像入力部１４０を接続し、角度検出処理を行うプログラムを搭載して実現することができる。表示部１２０は表示インターフェース１０２の表示メモリにある表示用データをカラー表示するモニタディスプレイである。入力部１３０はキーボードおよびまたはマウスである。尚、表示部と入力部が一体となったタッチパネルにより構成してもよい。
【００４１】
画像入力部１４０は内部に光学レンズ系、イメージセンサ、ＡＤ変換回路を有する。画像処理装置１００は、中央演算処理部（ＣＰＵ）１０１、表示インターフェース１０２、入力インターフェース１０３、画像入力インターフェース１０４、記憶装置１０６を備える。これらはバス１０９により接続される。記憶装置１０６には、画像処理装置１００に接続される表示部１２０や入力部１３０の基本的機能をユーザに提供するＯＳ（オペレーティングシステム）のコード、処理対象画像の画像データ、画像入力装置に接続される画像入力インターフェース１０４を制御して画像データを入力する画像取得機能を実現するプログラムコード、画像データから角度検出を行うプログラムコード、画像処理装置１００のメインメニューを表示し、操作者の指示を受付けて必要な機能を呼び出す各種制御プログラムコード等が記録される。角度検出を行うプログラムコードはＣＰＵ１０１に呼び出され実行されることにより、各画素におけるグラジェントベクトルを算出する手段、全画素のグラジェントベクトルに対して原点まわりの共分散行列を算出する手段、得られた共分散行列に基づいて主成分分析を施し、第１主成分に直交する方向を求める角度として決定する手段として機能することになる。
【００４２】
以上説明したように、本発明の実施形態に係る画像処理方法又はそれをソフトウェアとして搭載した画像処理装置は、各画素ごとのグラジェントベクトルが求められれば、それを標本値の集合と考えて主成分分析を行うだけのシンプルな方法である。ヒストグラム処理に必須の刻み幅の設定が測定精度の上限を抑えてしまうことや、エッジ強度情報を考慮せずに方向情報を等価に扱うことにより測定結果にノイズの影響が入り込みやすいこと、といった従来技術の欠点を回避し、しかも１回の統計処理で求める結果を得ることができるという優れた特徴を有する。さらに、主成分分析の結果得られる第１主成分の寄与率を対象画像が本処理方法に適した画像であったかどうかを判定する指標として用いることもできる。このような信頼性指標を併せて確認可能なことも従来技術にはない本画像処理方法の有利な特徴である。
【産業上の利用可能性】
【００４３】
以上説明したように本発明の実施形態で説明した画像処理方法およびこのアルゴリズムを搭載した画像処理装置は、工業製品の製造工程や検査工程において、画像読み取り装置の角度補正機能として、航空写真の処理等、様々な産業分野で用いることができる。特に下記のような画像を扱う処理に好適である。
１）明度の高い領域（白領域）と明度の低い領域（黒領域）とからなり、両領域の境界は    斜めの直線状をなす画像
２）白い地の領域に黒い細線又は一定の幅を持った黒帯領域が斜めにひかれているような    画像、またはその反転画像
３）白い地の領域に黒い太さが様々な平行線群が斜めにひかれているような画像、または    その反転画像
【符号の説明】
【００４４】
１００   画像処理装置
１０１  中央演算処理部（ＣＰＵ）
１０２  表示インターフェース
１０３   入力インターフェース
１０４  画像入力インターフェース
１０６   記憶装置
１２０  表示部
１３０  入力部
１４０  画像入力部
【図１】
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【図２】
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【図１５】
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【図１８】
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【図１９】
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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１６】
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【図１７】
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【図２０】
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