(57)【要約】【課題】画素分解能を上げることなく被測定物の位置検出の精度を向上できる位置検出画像処理方法を提供する。【解決手段】被測定物を撮像して画像を取得する。画像の画素の輝度値を水平方向に隣接する画素の間ですだれ状に補間計算して連続情報に変換する。連続情報を重心計算して被測定物の重心を求める。画像にノイズが混入した場合でも輝度値がノイズにより受ける影響を低減できる。画素分解能を上げることなく被測定物の位置検出の精度を向上できる。【選択図】　　　　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被測定物を撮像して画像を取得し、
この被測定物を撮像して取得した画像を、水平方向および垂直方向の座標値と多階調の輝度値とを有した画素により構成されるデジタル情報に変換し、
互いに隣接する前記画素の間の輝度値を、水平垂直方向に格子状に補間計算するか、あるいは水平方向および垂直方向のいずれか一方にすだれ状に補間計算して連続情報に変換し、
この連続情報を重心計算して前記画像における前記被測定物の重心を求める
ことを特徴とした位置検出画像処理方法。
【請求項２】
画像における被測定物の重心を求める際に、輝度値が予め設定した下限閾値よりも大きい連続情報の座標領域において重心計算する
ことを特徴とした請求項１記載の位置検出画像処理方法。
【請求項３】
互いに隣接する画素の間の輝度値を、水平垂直方向に格子状に補間計算するか、あるいは水平方向および垂直方向のいずれか一方にすだれ状に補間計算して連続情報に変換する際に、輝度値が予め設定した下限閾値より大きい上限閾値よりも大きい前記連続情報をこの上限閾値に置換する
ことを特徴とした請求項２記載の位置検出画像処理方法。
【請求項４】
画像における被測定物の重心を求める際に、輝度値が予め設定した下限閾値よりも大きい連続情報の座標領域の各点の輝度値と各点の座標値との積の積分値を、前記連続情報の領域の各点の輝度値の積分値で除して求めることを特徴とした請求項１ないし３いずれか一記載の位置検出画像処理方法。
【請求項５】
互いに隣接する画素の間の輝度値を水平垂直方向に格子状に補間計算するか、あるいは水平方向および垂直方向のいずれか一方にすだれ状に補間計算して連続情報に変換する際に、前記画素の間の輝度値を直線補間計算する
ことを特徴とした請求項１ないし４いずれか一記載の位置検出画像処理方法。
【請求項６】
コンピュータに、被測定物を撮像して画像を取得するステップと、
この被測定物を撮像して取得した画像を、水平方向および垂直方向の座標値と多階調の輝度値とを有した画素により構成されるデジタル情報に変換するステップと、
互いに隣接する前記画素の間の輝度値を、水平垂直方向に格子状に補間計算するか、あるいは水平方向および垂直方向のいずれか一方にすだれ状に補間計算して連続情報に変換するステップと、
この連続情報を重心計算して前記画像における前記被測定物の重心を求めるステップと
を実行させることを特徴とした位置検出画像処理プログラム。
【請求項７】
画像における被測定物の重心を求めるステップにおいて、輝度値が予め設定した下限閾値よりも大きい連続情報の座標領域において重心計算する
ことを特徴とした請求項６記載の位置検出画像処理プログラム。
【請求項８】
互いに隣接する画素の間の輝度値を、水平垂直方向に格子状に補間計算するか、あるいは水平方向および垂直方向のいずれか一方にすだれ状に補間計算して連続情報に変換するステップにおいて、輝度値が予め設定した下限閾値より大きい上限閾値よりも大きい前記連続情報をこの上限閾値に置換する
ことを特徴とした請求項７記載の位置検出画像処理プログラム。
【請求項９】
画像における被測定物の重心を求めるステップにおいて、輝度値が予め設定した下限閾値よりも大きい連続情報の座標領域の各点の輝度値と各点の座標値との積の積分値を、前記連続情報の領域の各点の輝度値の積分値で除して求める
ことを特徴とした請求項６ないし８いずれか一記載の位置検出画像処理プログラム。
【請求項１０】
互いに隣接する画素の間の輝度値を水平垂直方向に格子状に補間計算するか、あるいは水平方向および垂直方向のいずれか一方にすだれ状に補間計算して連続情報に変換するステップにおいて、前記画素の間の輝度値を直線補間計算する
ことを特徴とした請求項６ないし９いずれか一記載の位置検出画像処理方法。
【請求項１１】
請求項６ないし１０いずれか一記載の位置検出画像処理プログラムを、コンピュータ読み取り可能に記録した
ことを特徴とした位置検出画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被測定物の重心を求める位置検出画像処理方法、位置検出画像処理プログラム、および位置検出画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、たとえばＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ　Ｒａｙ　Ｔｕｂｅ）ディスプレイなどのブラウン管の赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、および青（Ｂ）の色ずれの測定などに用いられる位置検出画像処理方法としては、被測定物を撮像した画像を、水平方向および垂直方向の座標値と多階調の輝度値とを有した画素により構成されるデジタル情報に変換し、輝度値が予め設定した任意の下限閾値よりも大きい画素の座標領域において、水平方向および垂直方向に重心計算して被測定物の重心を求める方法が知られている。
【０００３】
そして、この重心計算の際には、各画素の輝度値と座標値の積の全画素分の合計値を、全画素の輝度値の合計値で除して求めている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述の位置検出画像処理方法では、輝度値が画素毎に与えられた離散情報であることにより、たとえば画像を撮像する際などに画像に混入したノイズにて、輝度値が下限閾値に比較的近い被測定物の輪郭部分の画素の輝度値が下限閾値より小さくなるなどした際に、各画素の輝度値で計算した被測定物の重心位置が比較的大きく変動するので、被測定物の重心位置の検出の精度を向上するために画素分解能を上げなければならないという問題点を有している。
【０００５】
本発明はこのような点に鑑みなされたもので、画素分解能を上げることなく被測定物の位置検出の精度を向上できる位置検出画像処理方法、位置検出画像処理プログラム、および位置検出画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、被測定物を撮像して画像を取得した画像を、水平方向および垂直方向の座標値と多階調の輝度値とを有した画素により構成されるデジタル情報に変換し、互いに隣接する画素の間の輝度値を、水平垂直方向に格子状に補間計算するか、あるいは水平方向および垂直方向のいずれか一方にすだれ状に補間計算して連続情報に変換し、この連続情報を重心計算して画像における被測定物の重心を求めるものである。そして、被測定物を撮像した画像の輝度値を、互いに隣接する画素の間で水平垂直方向に格子状に補間計算するか、あるいは水平方向および垂直方向のいずれか一方にすだれ状に補間計算して連続情報に変換し、この連続情報にて被測定物の重心を計算することにより、たとえば画像にノイズが混入した場合に輝度値がこのノイズにより受ける影響を低減して位置検出の精度を向上できる。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の位置検出画像処理方法の一実施の形態を図１および図２を参照して説明する。
【０００８】
まず、図１に示すように、被測定物をたとえばＣＣＤカメラ、あるいはデジタルカメラなどにて撮像し、この被測定物の画像Ｇを取得する（ステップ１）。
【０００９】
次いで、この取得した画像Ｇに対して、図２に示すように、水平方向および垂直方向の座標値、すなわちｘ座標ｘおよびｙ座標ｙと、たとえば０を含めた整数２５６段階などの、０と２つ以上の多諧調の輝度値Ｂとを有する画素Ｐにより構成されるデジタル情報に変換する（ステップ２）。この画像Ｇは、たとえば水平方向にｘ０〜ｘ６の７つ、垂直方向にｙ０〜ｙ６の７つ、合計４９個の略矩形状の画素Ｐにて構成されている。また、輝度値Ｂは画像Ｂにおける赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、および青（Ｂ）の各色光成分について変換する。
【００１０】
この後、互いに隣接する画素Ｐ間の輝度値Ｂを各ｙ座標ｙについて水平方向に沿って直線補間計算、すなわち水平方向にすだれ状に直線補間計算して、輝度値Ｂを連続情報としての連続輝度値ｆ（ｘ）に変換する（ステップ３）。このとき、任意の画素Ｐのｘ座標ｘおよび輝度値Ｂをそれぞれｘ１、Ｂ１とし、この画素Ｐとｙ座標ｙが等しく、ｘ座標ｘが（ｘ１＋１）の画素Ｐの輝度値ＢをＢ２とすると、
【数１】
2004013725.tif 000003
にて連続輝度値ｆ（ｘ）の式を算出する。
【００１１】
そして、ステップ３にて求めた連続輝度値ｆ（ｘ）における、予め設定した下限閾値よりも連続輝度値ｆ（ｘ）が大きい座標領域で、画像Ｇにおける被測定物の重心を求める（ステップ４）。このとき、重心位置のｘ座標ｘをＸｇとし、連続輝度値ｆ（ｘ）と下限閾値との交点をたとえばｘ２、ｘ３とすると、
【数２】
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にて重心位置の座標Ｘｇを計算する。ここで、この数２の式の分母および分子は、連続輝度値ｆ（ｘ）は直線補間計算で求めたので、数２の式の分母および分子を計算する際、ｘ０≦ｘ≦ｘ０＋１の範囲の積分値は、ｆ（ｘ０）＝Ｂ０、ｆ（ｘ０＋１）＝Ｂ１とすると、それぞれ
【数３】
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【数４】
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となり、隣り合う画素間の積分値は容易に計算できる。
【００１２】
さらに、この重心位置の座標Ｘｇを、画像Ｇにおける赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、および青（Ｂ）の各色光成分について計算することにより、これら赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、および青（Ｂ）の各色光成分の重心を求めて色ずれを測定する。
【００１３】
上述したように、上記一実施の形態によれば、被測定物を撮像した画像Ｇの輝度値Ｂを、互いに隣接する画素Ｐの間で水平方向にすだれ状に補間計算して連続輝度値ｆ（ｘ）に変換し、この連続輝度値ｆ（ｘ）にて被測定物の重心位置の座標Ｘｇを計算することにより、たとえば画像Ｇを撮像した際などにこの画像Ｇにノイズが混入し、被測定物の輪郭部分に近い画素Ｐの輝度値Ｂが変化した場合でも、連続輝度値ｆ（ｘ）がこのノイズにより受ける影響を低減でき、画素分解能を上げたり被測定物の面積を大きくしたりすることなく、画像Ｇにおける被測定物の位置検出の精度を向上できる。
【００１４】
また、画素Ｐ間の輝度値Ｂを直線補間計算することにより、数２の式における分母および分子を、それぞれ数３の式および数４の式にて容易に計算できるため、コンピュータなどの演算装置による演算時間を低減して高速化できる。
【００１５】
なお、上記一実施の形態において、図３に示すように、ステップ３において連続輝度値ｆ（ｘ）の式を求めた際に、この連続輝度値ｆ（ｘ）のグラフに示す輝度分布が均一でない場合には、下限閾値Ｔ１よりも大きい値である予め設定した上限閾値Ｔ２よりも大きい連続輝度値ｆ（ｘ）を、上限閾値Ｔ２に置換してもよい。この場合には、たとえば画像Ｇを撮像した際などにこの画像Ｇに混入した比較的大きいノイズにより連続輝度値ｆ（ｘ）が不均一になることによる被測定物の重心計算への影響をも低減でき、画素分解能を上げることなく画像Ｇにおける被測定物の位置検出の精度をより向上できる。
【００１６】
また、画素Ｐ間の輝度値Ｂの補間計算を直線補間として計算を容易にして高速化を図っているが、重心位置の座標Ｘｇの検出の精度をより向上させる場合には、曲線補間計算を用いてもよい。
【００１７】
さらに、画素Ｐ間の輝度値Ｂを補間計算する際には、各ｘ座標ｘについて画像Ｇの垂直方向、すなわちｙ座標ｙの方向に沿ってすだれ状に補間計算してもよい。あるいは、画素Ｐ間の輝度値Ｂを、画像Ｇの各水平方向および各垂直方向、すなわち水平垂直方向に格子状に補間計算して、これら水平方向および垂直方向の重心位置の座標Ｘｇを求めることにより、画像Ｇにおける被測定物の重心計算の精度をより向上させてもよい。
【００１８】
そして、赤（Ｒ）、緑（Ｇ）、および青（Ｂ）の色ずれの測定だけでなく、一般の被測定物の重心位置の検出にも用いることができる。
【００１９】
またさらに、上記一実施の形態の各ステップを位置検出画像処理プログラムとしてコンピュータに実行させることで、画素分可能を上げることなく精度を向上した被測定物の位置検出を自動的にできる。
【００２０】
さらに、この位置検出画像処理プログラムを光学ディスク、あるいは磁気ディスクなどの記録媒体にコンピュータ読み取り可能に記録させて用いることにより、他のコンピュータでもこのプログラムを実現でき、上記一実施の形態の各ステップと同様の作用効果を得ることができる。
【００２１】
【実施例】
以下、上記一実施の形態の位置検出画像処理方法による被測定物の重心計算の具体的な一実施例を図４ないし図７を参照して説明する。
【００２２】
まず、従来の位置検出画像処理方法にて図２に示す画像Ｇの重心位置の座標Ｘｇを計算する。下限閾値Ｔ１を１３とし、図６に示すように図２に示す画像Ｇの一部を離散グラフに変換して計算すると、重心位置の座標Ｘｇは、
【数５】
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である。ここで、たとえば図７に示すように、ｘ座標ｘが１の画素Ｐの輝度値Ｂがノイズの影響により１４から１２に変動した場合に、重心位置の座標Ｘｇは、
【数６】
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となり、重心位置の座標Ｘｇの変化量は０．４である。
【００２３】
一方、上述の手法の一実施の形態の位置検出画像処理方法にて重心計算する。
【００２４】
まず、図４に示すように図２に示す画像Ｇの一部を連続グラフに変換する。数１の式により、ｘ座標ｘが０〜１の領域で連続輝度値ｆ（ｘ）は、ｆ（ｘ）＝４ｘ＋１０となる。同様に計算して、ｘ座標ｘが１〜２の領域では、ｆ（ｘ）＝４ｘ＋１０、ｘ座標ｘが２〜３の領域では、ｆ（ｘ）＝２ｘ＋１４、ｘ座標ｘが３〜４の領域では、ｆ（ｘ）＝−２ｘ＋２６、ｘ座標ｘが４〜５の領域では、ｆ（ｘ）＝−４ｘ＋３４、ｘ座標ｘが５〜６の領域では、ｆ（ｘ）＝−４ｘ＋３４となる。
【００２５】
そして、各連続輝度値ｆ（ｘ）と下限閾値Ｔ１との交点のｘ座標ｘは、それぞれ０．７５および５．２５となるので、ｘ座標ｘが０．７５〜５．２５の領域で数２の式、数３の式、および数４の式にて重心位置の座標Ｘｇを計算すると、
【数７】
2004013725.tif 000009
となる。ここで、たとえば図５に示すように、ｘ座標ｘが１の画素Ｐの輝度値Ｂがノイズの影響により１４から１２に変動した場合には、数１の式によりｘ座標ｘが１〜２の連続輝度値ｆ（ｘ）は、ｆ（ｘ）＝６ｘ＋６に変化するので、下限閾値Ｔ１が４の際には、連続輝度値ｆ（ｘ）とこの下限閾値Ｔ１との交点のｘ座標ｘが、それぞれ１．１６７および５．２５となる。
【００２６】
そして、ｘ座標ｘが１．１６７〜５．２５の領域で、数２の式、数３の式、および数４の式にて被測定物の重心位置の座標Ｘｇを計算すると、
【数８】
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となり、重心位置の座標Ｘｇの変化量を０．１８２に抑制できる。
【００２７】
上記一実施例に示したように、上記一実施の形態の位置検出画像処理方法を用いることにより、従来の位置検出画像処理方法よりもノイズの影響を低減でき、被測定物の重心位置の座標Ｘｇの検出の精度を向上できることが分かる。
【００２８】
【発明の効果】
本発明によれば、被測定物を撮像した画像の輝度値を、互いに隣接する画素の間で水平垂直方向に格子状に補間計算するか、あるいは水平方向および垂直方向のいずれか一方にすだれ状に補間計算して連続情報に変換し、被測定物の重心を計算することにより、たとえば画像にノイズが混入した場合でも輝度値がこのノイズにより受ける影響を低減できるため、画素分解能を上げることなく被測定物の位置検出の精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の位置検出画像処理方法の一実施の形態を示すフローチャートである。
【図２】同上位置検出画像処理方法における画像を示す説明図である。
【図３】同上位置検出画像処理方法の他の例における画像の各画素間で補間計算された輝度値の例を示すグラフである。
【図４】同上位置検出画像処理方法における画像の各画素間で補間計算された輝度値の例を示すグラフである。
【図５】同上位置検出画像処理方法における画像の各画素間で補間計算された輝度値の他の例を示すグラフである。
【図６】従来例の位置検出画像処理方法における画像の各画素の輝度値の例を示すグラフである。
【図７】同上位置検出画像処理方法における画像の各画素の輝度値の他の例を示すグラフである。
【符号の説明】
Ｂ　　輝度値
Ｇ　　画像
Ｐ　　画素
Ｔ１　　下限閾値
Ｔ２　　上限閾値
ｘ　　座標値としてのｘ座標
ｙ　　座標値としてのｙ座標
【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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