(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内の画素を通り得る線を特定のパラメータを含む方程式で表し、この方程式の前記パラメータを座標軸とするパラメータ空間部を利用して前記画像内から線を抽出する処理を行う画像処理装置であって、
前記パラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせがとる座標値に基づいて、前記座標値に対応する前記画像内の各候補線を描画する制御を行う候補線描画制御手段と、
前記候補線及び該候補線の周辺の候補線周辺領域が通過する通過画素を、各々の前記候補線について決定する候補線周辺領域決定手段と、
前記候補線を識別する指標であって前記候補線の接線の傾きを示す傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記傾き重みの合計値を算出する候補線識別指標算出手段と、
前記候補線識別指標算出手段にて算出された各々の前記候補線の各々の前記合計値に基づいて、一の前記候補線に対応する前記パラメータ空間部での一の前記パラメータの組み合わせの座標値の周辺のパラメータ値周辺領域内に、一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線に対応する他の前記パラメータの組み合わせの座標値の有無を探索し、前記パラメータ値周辺領域内にて一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線の前記合計値がない場合には、一の前記候補線を実在線として決定する制御を行う実在線決定制御手段と、
を含むことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記候補線描画制御手段は、
前記パラメータ空間部に、前記画素に対応するパラメータ空間図形要素を各々の各前記画素について描画するパラメータ空間部描画手段と、
各々の前記パラメータ空間図形要素が交差する交差部における交差回数と、前記交差部の周辺の交差部周辺領域の他の交差部の交差回数と、予め設定された交差回数閾値とに基づいて、前記画像内の候補線に対応する前記パラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせの座標値の有力候補を選別する選別手段と、
前記選別手段にて選別された前記有力候補の前記座標値の周辺の有力候補領域内の各座標値について、前記画像内に対応する候補線を描画する候補線描画手段と、
を含むことを特徴とする画像処理装置。  
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記画像を縮小する処理を行う画像縮小処理手段と、
前記画像縮小処理手段にて前記画像を第１の倍率で縮小した第１の縮小画像にて前記実在線を決定した後に、この決定された実在線を新たな新候補線とし、この新候補線の周辺の新候補線周辺領域について新たに探索を行い、前記第１の倍率より高い第２の倍率にて縮小した第２の縮小画像にて前記パラメータ空間を利用して新たに新実在線を決定し、前記縮小及び前記新実在線の決定を段階的に繰り返し行い、前記実在線の決定の調整制御を行う第１の調整制御手段と、
をさらに有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の画像処理装置において、
前記パラメータ空間部の各座標軸の離散化幅を調整する離散化幅調整手段と、
前記離散化幅調整手段にて前記離散化幅を大きくした第１の離散化幅の前記パラメータ空間部を利用して前記実在線を決定した後に、この決定された実在線を新たな新候補線とし、この新候補線の周辺の新候補線周辺領域について新たに探索を行い、前記第１の離散化幅より小さい第２の離散化幅の前記パラメータ空間を利用して新たに新実在線を決定し、前記離散化幅の変更及び前記新実在線の決定を段階的に繰り返し行い、前記実在線の決定の調整制御を行う第２の調整制御手段と、
をさらに有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理装置において、
前記候補領域を抽出する前の前記画像の画素値に基づいて特定の画素値重みを算出する画素値重み算出手段をさらに有し、
前記候補線識別指標算出手段は、
前記画素値重みと前記傾き重みとに基づいて画素値重み付き傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記画素値重み付き傾き重みの合計値を算出するものであることを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の画像処理装置において、
前記パラメータ空間部描画手段は、  
前記画素に対応する前記パラメータ空間図形要素を前記パラメータ空間部に描画する際に、前記画素に対応する前記画素値重みを、前記パラメータ空間図形要素と前記パラメータ空間部の座標が一致する要素の要素数に付与して描画し、
前記選別手段は、
各々の前記パラメータ空間図形要素が交差する交差部における前記画素値重みの合計数と、予め設定された画素値重み合計数閾値とに基づいて、前記パラメータ空間部の交差部及び前記交差部周辺領域のパラメータ空間の有力候補領域を選別することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理装置において、
前記画素値重み算出手段は、  
前記画素値を関数変換することで画素値重みを算出するものであり、
前記候補線識別指標算出手段は、
各々の前記候補線について前記画素値重み付き傾き重みの合計値を算出するものであることを特徴とする画像処理装置。  
【請求項８】
請求項７に記載の画像処理装置において、
前記パラメータ空間部描画手段による前記パラメータ空間部への描画処理、及び前記候補線描画手段による前記画像内の選別された各々の前記候補線の描画処理を行う場合の第１の計算パターンによる第１の計算量と、前記画像内の各々の前記候補線の描画処理のみを行う場合の第２の計算パターンによる第２の計算量とに基づいて、計算量の少ない方の計算パターンを選択する制御を行う計算パターン選択制御手段をさらに有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項８に記載の画像処理装置において、
前記線を抽出可能な候補領域を前記画像内から抽出する候補領域抽出手段をさらに有し、
前記候補線描画制御手段は、前記候補領域内の各々の前記候補線を描画し、
前記実在線決定制御手段は、前記候補領域内の各々の前記候補線の中から実在線を決定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
請求項９に記載の画像処理装置において、
前記候補領域を膨張及び収縮する処理のいずれか一方又は双方を特定回数行う膨張収縮処理手段をさらに有し、
前記候補線描画制御手段は、
前記膨張収縮処理手段にて処理された前記候補領域の画像をもとに、前記候補線を描画
することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の画像処理装置において、
前記候補領域を抽出する前に、前記画像を平滑化処理する平滑化処理手段をさらに有し、
前記候補線描画制御手段は、
前記平滑化処理手段にて平滑化された前記候補領域の画像をもとに、前記候補線を描画
することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
入力された画像内から第１の処理にて線を抽出する第１の画像処理装置と、
前記画像内から第１の処理と異なる第２の処理にて線を抽出する第２の画像処理装置と、
前記第１の画像処理装置と前記第２の画像処理装置とを切替制御する切替制御装置と、
前記切替制御装置にて切替制御された前記第１及び第２の画像処理装置のうちいずれか一方又は双方の画像処理結果を出力する出力装置と、
を含み、
前記第２の画像処理装置は、
画像内の画素を通り得る線を特定のパラメータを含む方程式で表し、この方程式の前記パラメータを座標軸とするパラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせがとる座標値に基づいて、前記座標値に対応する前記画像内の各候補線を描画する制御を行う候補線描画制御手段と、
前記候補線及び該候補線の周辺の候補線周辺領域が通過する通過画素を、各々の前記候補線について決定する候補線周辺領域決定手段と、
前記候補線を識別する指標であって前記候補線の接線の傾きを示す傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記傾き重みの合計値を算出する候補線識別指標算出手段と、
前記候補線識別指標算出手段にて算出された各々の前記候補線の各々の前記合計値に基づいて、一の前記候補線に対応する前記パラメータ空間部での一の前記パラメータの組み合わせの座標値の周辺のパラメータ値周辺領域内に、一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線に対応する他の前記パラメータの組み合わせの座標値の有無を探索し、前記パラメータ値周辺領域内にて一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線の前記合計値がない場合には、一の前記候補線を実在線として決定する制御を行う実在線決定制御手段と、
を含むことを特徴とする画像処理システム。
【請求項１３】
請求項１２に記載の画像処理システムにおいて、
前記第１の画像処理装置は、
画像内の画素を通り得る線を特定のパラメータを含む方程式で表し、この方程式の前記パラメータを座標軸とするパラメータ空間部に、前記画素に対応するパラメータ空間図形要素を各々の各前記画素について描画するパラメータ空間部描画手段と、
各々の前記パラメータ空間図形要素が交差する交差部における交差回数と、前記交差部の周辺の交差部周辺領域の他の交差部の交差回数と、予め設定された交差回数閾値とに基づいて、前記画像内の候補線に対応する前記パラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせの座標値の有力候補を選別する選別手段と、
前記選別手段にて選別された前記有力候補の前記座標値の周辺の有力候補領域内の各座標値について、前記画像内に対応する候補線を描画する候補線描画手段と、
前記候補線及び該候補線の周辺の候補線周辺領域が通過する通過画素を、各々の前記候補線について決定する候補線周辺領域決定手段と、
前記候補線を識別する指標であって前記候補線の接線の傾きを示す傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記傾き重みの合計値を算出する候補線識別指標算出手段と、
前記候補線識別指標算出手段にて算出された各々の前記候補線の各々の前記合計値に基づいて、一の前記候補線に対応する前記パラメータ空間部での一の前記パラメータの組み合わせの座標値の周辺のパラメータ値周辺領域内に、一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線に対応する他の前記パラメータの組み合わせの座標値の有無を探索し、前記パラメータ値周辺領域内にて一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線の前記合計値がない場合には、一の前記候補線を実在線として決定する制御を行う実在線決定制御手段と、
を含むことを特徴とする画像処理システム。  
【請求項１４】
請求項１３に記載の画像処理システムにおいて、
前記切替制御装置は、
前記第１の画像処理装置の前記パラメータ空間部描画手段による前記パラメータ空間部への描画処理、及び前記候補線描画手段による前記画像内の選別された各々の前記候補線の描画処理を行う場合の第１の計算パターンによる第１の計算量を推定する第１の計算量推定手段と、  
前記画像内の各々の前記候補線の描画処理のみを行う場合の第２の計算パターンによる第２の計算量を推定する第２の計算量推定手段と、
前記第１の計算量推定手段での前記第１の計算量と、前記第２の計算量推定手段での前記第２の計算量とを比較し、計算量の少ない方の計算パターンを選択する計算パターン選択手段と、
を含むことを特徴とする画像処理システム。  
【請求項１５】
画像内の画素を通り得る線を特定のパラメータを含む方程式で表し、この方程式の前記パラメータを座標軸とするパラメータ空間部を利用してコンピュータが前記画像内から線を抽出する処理を行う画像処理方法であって、  
前記コンピュータが、前記パラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせがとる座標値に基づいて、前記座標値に対応する前記画像内の各候補線を描画する制御を行う候補線描画制御ステップと、
前記コンピュータが、前記候補線及び該候補線の周辺の候補線周辺領域が通過する通過画素を、各々の前記候補線について決定する候補線周辺領域決定ステップと、
前記コンピュータが、前記候補線を識別する指標であって前記候補線の接線の傾きを示す傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記傾き重みの合計値を算出する候補線識別指標算出ステップと、
前記コンピュータが、前記候補線識別指標算出ステップにて算出された各々の前記候補線の各々の前記合計値に基づいて、一の前記候補線に対応する前記パラメータ空間部での一の前記パラメータの組み合わせの座標値の周辺のパラメータ値周辺領域内に、一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線に対応する他の前記パラメータの組み合わせの座標値の有無を探索し、前記パラメータ値周辺領域内にて一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線の前記合計値がない場合には、一の前記候補線を実在線として決定する制御を行う実在線決定制御ステップと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の画像処理方法において、
前記候補線描画制御ステップでは、
前記パラメータ空間部に、前記画素に対応するパラメータ空間図形要素を各々の各前記画素について描画するパラメータ空間部描画ステップと、
各々の前記パラメータ空間図形要素が交差する交差部における交差回数と、前記交差部の周辺の交差部周辺領域の他の交差部の交差回数と、予め設定された交差回数閾値とに基づいて、前記画像内の候補線に対応する前記パラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせの座標値の有力候補を選別する選別ステップと、
前記選別ステップにて選別された前記有力候補の前記座標値の周辺の有力候補領域内の各座標値について、前記画像内に対応する候補線を描画する候補線描画ステップと、
を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載の画像処理方法において、
前記コンピュータが、前記画像を縮小する処理を行う画像縮小処理ステップと、
前記コンピュータが、前記画像縮小処理ステップにて前記画像を第１の倍率で縮小した第１の縮小画像にて前記実在線を決定した後に、この決定された実在線を新たな新候補線とし、この新候補線の周辺の新候補線周辺領域について新たに探索を行い、前記第１の倍率より高い第２の倍率にて縮小した第２の縮小画像にて前記パラメータ空間を利用して新たに新実在線を決定し、前記縮小及び前記新実在線の決定を段階的に繰り返し行い、前記実在線の決定の調整制御を行う第１の調整制御ステップと、
をさらに有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載の画像処理方法において、
前記コンピュータが、前記パラメータ空間部の各座標軸の離散化幅を調整する離散化幅調整ステップと、
前記コンピュータが、前記離散化幅調整ステップにて前記離散化幅を大きくした第１の離散化幅の前記パラメータ空間部を利用して前記実在線を決定した後に、この決定された実在線を新たな新候補線とし、この新候補線の周辺の新候補線周辺領域について新たに探索を行い、前記第１の離散化幅より小さい第２の離散化幅の前記パラメータ空間を利用して新たに新実在線を決定し、前記離散化幅の変更及び前記新実在線の決定を段階的に繰り返し行い、前記実在線の決定の調整制御を行う第２の調整制御ステップと、
をさらに有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１９】
画像内の画素を通り得る線を特定のパラメータを含む方程式で表し、この方程式の前記パラメータを座標軸とするパラメータ空間部を利用して前記画像内から線を抽出する処理をコンピュータが実行可能なプログラムであって、
前記パラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせがとる座標値に基づいて、前記座標値に対応する前記画像内の各候補線を描画する制御を行う候補線描画制御機能と、
前記候補線及び該候補線の周辺の候補線周辺領域が通過する通過画素を、各々の前記候補線について決定する候補線周辺領域決定機能と、
前記候補線を識別する指標であって前記候補線の接線の傾きを示す傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記傾き重みの合計値を算出する候補線識別指標算出機能と、
前記候補線識別指標算出機能にて算出された各々の前記候補線の各々の前記合計値に基づいて、一の前記候補線に対応する前記パラメータ空間部での一の前記パラメータの組み合わせの座標値の周辺のパラメータ値周辺領域内に、一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線に対応する他の前記パラメータの組み合わせの座標値の有無を探索し、前記パラメータ値周辺領域内にて一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線の前記合計値がない場合には、一の前記候補線を実在線として決定する制御を行う実在線決定制御機能と、
を含む機能をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２０】
請求項１９に記載のプログラムにおいて、
前記候補線描画制御機能は、  
前記パラメータ空間部に、前記画素に対応するパラメータ空間図形要素を各々の各前記画素について描画するパラメータ空間部描画機能と、
各々の前記パラメータ空間図形要素が交差する交差部における交差回数と、前記交差部の周辺の交差部周辺領域の他の交差部の交差回数と、予め設定された交差回数閾値とに基づいて、前記画像内の候補線に対応する前記パラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせの座標値の有力候補を選別する選別機能と、
前記選別機能にて選別された前記有力候補の前記座標値の周辺の有力候補領域内の各座標値について、前記画像内に対応する候補線を描画する候補線描画機能と、
を含む機能をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２１】
請求項２０に記載のプログラムにおいて、
前記画像を縮小する処理を行う画像縮小処理機能と、
前記画像縮小処理機能にて前記画像を第１の倍率で縮小した第１の縮小画像にて前記実在線を決定した後に、この決定された実在線を新たな新候補線とし、この新候補線の周辺の新候補線周辺領域について新たに探索を行い、前記第１の倍率より高い第２の倍率にて縮小した第２の縮小画像にて前記パラメータ空間を利用して新たに新実在線を決定し、前記縮小及び前記新実在線の決定を段階的に繰り返し行い、前記実在線の決定の調整制御を行う第１の調整制御機能と、
をさらにコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項２２】
請求項２１に記載のプログラムにおいて、
前記パラメータ空間部の各座標軸の離散化幅を調整する離散化幅調整機能と、
前記離散化幅調整機能にて前記離散化幅を大きくした第１の離散化幅の前記パラメータ空間部を利用して前記実在線を決定した後に、この決定された実在線を新たな新候補線とし、この新候補線の周辺の新候補線周辺領域について新たに探索を行い、前記第１の離散化幅より小さい第２の離散化幅の前記パラメータ空間を利用して新たに新実在線を決定し、前記離散化幅の変更及び前記新実在線の決定を段階的に繰り返し行い、前記実在線の決定の調整制御を行う第２の調整制御機能と、
をさらにコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ノイズの混入した画像から、直線などの図形要素を検出する画像処理技術として、「ハフ変換」を利用する技術が知られている。このハフ変換を利用した直線検出の関連技術として、例えば以下に示す特許文献１、特許文献２、非特許文献１、非特許文献２などが挙げられる。
【０００３】
この特許文献１による直線検出の具体例について図４２を用いて説明する。図４２は、一方の画像上でＨｏｕｇｈ変換（ハフ変換）により直線成分ｙを抽出するときの原理を表す説明図である。
同図において、画像をｘ−ｙ平面として表し、破線で示す直線成分ｙ上において３点Ｐ（Ａ）、Ｐ（Ｂ）、Ｐ（Ｃ）が抽出されている（図の上段）。
まず、これらの点Ｐに対してＨｏｕｇｈ変換を行う。即ち、各点Ｐを通過する全ての角度の直線（図中に１本例示）を想定し、各直線について原点（０，０）からの直交距離ρ及び角度θを算出し、得られた直交距離ρ及び角度θを各点毎にまとめて、各点Ｐをρ−θ平面上の曲線として表す（図の中段）。
【０００４】
ここで、画像上の直線を原点からの距離ρと、ｘ軸との角度θを使ってρ＝ｘｃｏｓθ＋yｓｉｎθと表現する。例えば、画像上にある点（ｘｉ，ｙｉ）を通り得る直線は無数にあるが、前記θとρを軸とするパラメータ空間（ρ―θ平面）では、この無数の直線は、図４２の中段に示すように、一本のパラメータ線となり、ρ＝ｘｉｃｏｓθ＋yｉｓｉｎθという曲線で表現される。
【０００５】
次いで、このρ−θ平面をρとθで特定される多数のセルに区画し、各セル内に位置する前記曲線の数を投票して、投票度数分布を求める（図の下段）。その後、投票度数分布から極大点（ρ，θ）を割り出す。
【０００６】
すなわち、図４２の上段に示すように、一つの直線上に並ぶ点Ｐ（A）、Ｐ（B）、Ｐ（C）がある場合、各々に対応するパラメータ線は図４２の中段に示すようになり、この３つのパラメータ線が重なる点（ρ０，θ０）[図４２の例では（ρ０，θ０）＝（３、７）となっている]が検出すべき直線のパラメータということになる。
【０００７】
さらに、前記極大点（ρ，θ）に対して前記Ｈｏｕｇｈ変換と逆の手順（逆Ｈｏｕｇｈ変換）を行うと、図の上段に破線で示す直線成分ｙが特定される。この検出する直線を表す方程式は、ρ０＝ｘｃｏｓθ０＋y ｓｉｎθ０となる。図４２では、投票数３を得た座標（３，７）が極大点として求められている。つまり、求めた極大点（ρ，θ）とは、図の中段において各曲線が交わる座標を表し、この座標は、図の上段において各点Ｐを通過する傾き及び切片が等しい共通の直線成分（即ち、破線の直線成分ｙ）を表す。よって、この極大値（ρ，θ）を逆Ｈｏｕｇｈ変換すれば、各点Ｐを生じる要因となった直線成分ｙを求めることができる。
【０００８】
特許文献２でも、特許文献１と同様に、ハフ変換及び逆ハフ変換による線の抽出手法を利用し、ハフ空間（パラメータ空間）でのピーク値の点をもとに逆ハフ変換により方程式を決定し、その方程式で示される線を画像空間上に描画している（段落番号００４２）。
【０００９】
また、特許文献２では、ハフ変換及び逆ハフ変換による線の抽出手法を利用して、図４３の上段に示すような指紋画像ＩＧの輪郭線を最終的に抽出するようにしている。この指紋画像のような多数の輪郭線を抽出するには、図４３の下段に示すような特徴点ＰＰを抽出し、これをもとに１本の線を抽出するために、ハフ変換及び逆ハフ変換を行い線ＲＬを抽出し、これらの処理を膨大な回数繰り返すことによって前記指紋画像の輪郭線を抽出することが行われる。このため、輪郭線の抽出には演算量が膨大となることが多い。
【００１０】
さらに、非特許文献１及び非特許文献２では、通常のハフ変換（ρ―θハフ変換）と異なるパラメータの取り方（γ―ωハフ変換）により変換を行っている。
【特許文献１】特開２００３−４００３６号公報
【特許文献２】特開平９−１３４４２７号公報
【非特許文献１】和田俊和、藤井高広、松山隆司著  「γ―ωハフ変換―――可変標本化によるρ−θパラメータ空間のひずみ除去と投票軌跡の直線化―――」  電子情報通信学会論文誌  、Ｄ−ＩＩ、  Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｄ−ＩＩ、  Ｎｏ．１、  ｐｐ．２１−３０、１９９２年１月
【非特許文献２】和田俊和、関真規人、松山隆司著  「ディジタル直線の幾何学的特性に基づいたγ−ωハフ変換の高精度化」  電子情報通信学会論文誌、Ｄ−ＩＩ、Ｖｏｌ．Ｊ７７−Ｄ−ＩＩ、Ｎｏ．３、ｐｐ．５２９−５３９、１９９４年３月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、特許文献１及び特許文献２では、ノイズによる偽の線を真の線と誤る可能性が画像上の座標によって増減する、という不具合があった。
すなわち、ノイズによる偽の線を真の線と誤る可能性が画像上の座標によって増減する現象が生じる理由は、一の線に属する画素の集団と、他の線に属する近くにある画素の集団とが、画像上の位置によっては同じパラメータを持つとみなされることがあるからである。この場合、一の線に属する画素の集団にて検出された画素数が多くなり、場合によっては、一の線に属する画素の集団にて検出される画素の集団の合計検出数が、他の線に所属する画素の集団の合計検出数を大きく上回ることがある。
【００１２】
例えば、点（ｘ０，ｙ０）を通る直線ρ＝ｘ０ｃｏｓθ＋y０ｓｉｎθの場合、（ｘ０，ｙ０）の近傍の（ｘ０＋Δｘ，ｙ０＋Δｙ）を通る直線はρ＋Δρ＝（ｘ０＋Δｘ）ｃｏｓ（θ＋Δθ）＋（ｙ０＋Δｙ）ｓｉｎ（θ＋Δθ）と表現されるが、Δｘ、Δｙ、Δθについて展開して２次以上の項を無視する近似をすると、Δρ≒（Δｘ＋ｙ０Δθ）ｃｏｓθ＋（Δｙ−ｘ０Δθ）ｓｉｎθとなる。これはΔｘ、Δｙ、Δθが一定でも、（ｘ０，ｙ０）が異なれば、つまり画像上の位置が異なればΔρが異なることを意味する。
【００１３】
ここで、Δｘ、Δｙ、Δθ、Δρが小さい場合、点（ｘ０，ｙ０）の位置によっては、直線ρ以外に直線ρ＋Δρまでも検出してしまい、点（ｘ０，ｙ０）に対応するパラメータ線と（ｘ０＋Δｘ，ｙ０＋Δｙ）に対応するパラメータ線も共に同一のパラメータ線となる場合があることを意味する。つまり、一つの点に対して複数のパラメータ線が対応する場合が生じることを意味する。
逆に、一つのパラメータ空間上の点（ρ、θ）に対して、画像上の直線ρの他に直線ρ＋Δρも対応してしまい、パラメータ空間上の一つの点に対して、画像上の複数の線が対応してしまう場合も生じる。
【００１４】
この不具合の例をより具体的に図３７乃至図４０を用いて模式的に説明する。図３７及び図３８は、検出すべき線が線αと線βの２本あり、その線上で点A、点B、点Cの３点が検出された例を示す。各々の点に対応するパラメータ空間上のパラメータ線は、この場合、異なる座標で交差する。
一方、図３９及び図４０は、検出すべき線が線α´と線β´の２本あり、点Ａ´、点Ｂ´、点Ｃ´の３点が検出されており、さらに各点の位置関係が、図３７の点Ａ、点B、点Cと同じ例を示す。この場合、点Ａ´に対応するパラメータ線と点Ｂ´´に対応するパラメータ線と点Ｃ´に対応するパラメータ線が同一の座標で交差する。
このように、前記不具合によって、検出した点の位置が異なるだけでパラメータ線の交差の仕方が異なる事態が生じる。
【００１５】
すなわち、点Ａ、点Ｂ、点Ｃの相互の位置関係と、点Ａ´、点Ｂ´、点Ｃ´の相互の位置関係とが変わらなくても、各点の座標上の位置が異なる場合には、パラメータ線の交差点が同一とはならない。この場合、図４０におけるρ−θ平面の３つのパラメータ線は、一つ交差点しか有しないため、パラメータ空間部の１つの交差点に対して線α´と線β´の２つが対応することになってしまい、この交差点に対応する線を逆ハフ変換により求めると、ｘ−ｙ平面上では、１本の線として描画されることになる。このため、実際には、線α´と線β´とが描画されるべきところに、１本の偽の線が描画されてしまう。
【００１６】
このように、画像上の位置によっては、ρ−θ平面の交差点に基づいて算出されるｘ−ｙ平面の線が、必ずしも正確な線を示すとは限らない。つまり、画像上の一の位置では、正確に線を検出できるが、画像上の他の位置では、正確に検出できないという、画像上の位置によって検出精度が異なる、という不具合があった。
【００１７】
また、非特許文献１及び非特許文献２では、パラメータの取り方を変える（γ―ωハフ変換）ことによりパラメータ空間のひずみを除去しているが、通常のハフ変換（ρ―θハフ変換）よりも計算量が大幅に増えてしまう、という不具合があった。
【００１８】
さらに、他の不具合は、ノイズによる偽の線を真の線と誤る可能性が画像上の座標によって増減する上記の現象について、この現象の抑制を直線以外の一般的な曲線にまで対象を広げて適用する手法が無いことである。
その理由は、上述のような関連技術の画像処理装置では、直線への対応のみに注力してパラメータ空間のひずみへの対策が考慮されてきたことが多いためである。
【００１９】
さらにまた、他の不具合は、同一の線でも向きが変わるとノイズによる偽の線と区別できず検出できない場合があることである。
パラメータ空間上でのパラメータ線の重なり回数を数えることは、離散化したパラメータ空間で、画像上の各線に属する画素の個数を数えることに相当するが、線を画素で数えることは線をマンハッタン距離で測ることとなるため、離散化前のアナログ空間で測れば同じ長さの線であっても傾きによっては長さが変わってしまう。
例えば図４１に示す２本の直線の長さは同じであるが、これを離散化すると直線毎に構成する画素数が異なる。
上述のような関連技術の画像処理装置では、ハフ変換の際にこの点について考慮してこなかった。しかし、ノイズ過多の画像では方向によっては検出できた構成画素数がノイズによる偽の線の画素数より下回り検出できない可能性が増大する。
この不具合の例を図を用いて模式的に説明する。図４１は、長さ８画素の直線の例を示したものである。２本の直線Ｌ１、Ｌ２は、画素単位で長さを測ると同一の長さ（８画素分）となるが、見て明らかなように左側（Ｌ１）のほうが右側（Ｌ２）よりも長い。この場合、ユークリッド距離で測ると左側（Ｌ１）のユークリッド距離ｅｄ１は、約１１．３画素となる。
【００２０】
（発明の目的）
本発明は、前記した技術の不具合を解決することを課題としてなされたものであって、その目的とするところは、検出精度が画像上の位置に依存せず、且つ、膨大な計算量を要せずに線検出が可能な画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
前記目的を達成するため、本発明の画像処理装置は、画像内の画素を通り得る線を特定のパラメータを含む方程式で表し、この方程式の前記パラメータを座標軸とするパラメータ空間部を利用して前記画像内から線を抽出する処理を行う画像処理装置であって、前記パラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせがとる座標値に基づいて、前記座標値に対応する前記画像内の各候補線を描画する制御を行う候補線描画制御手段と、前記候補線及び該候補線の周辺の候補線周辺領域が通過する通過画素を、各々の前記候補線について決定する候補線周辺領域決定手段と、前記候補線を識別する指標であって前記候補線の接線の傾きを示す傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記傾き重みの合計値を算出する候補線識別指標算出手段と、前記候補線識別指標算出手段にて算出された各々の前記候補線の各々の前記合計値に基づいて、一の前記候補線に対応する前記パラメータ空間部での一の前記パラメータの組み合わせの座標値の周辺のパラメータ値周辺領域内に、一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線に対応する他の前記パラメータの組み合わせの座標値の有無を探索し、前記パラメータ値周辺領域内にて一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線の前記合計値がない場合には、一の前記候補線を実在線として決定する制御を行う実在線決定制御手段とを含むことを特徴としている。
【００２２】
本発明の画像処理システムは、入力された画像内から第１の処理にて線を抽出する第１の画像処理装置と、前記画像内から第１の処理と異なる第２の処理にて線を抽出する第２の画像処理装置と、前記第１の画像処理装置と前記第２の画像処理装置とを切替制御する切替制御装置と、前記切替制御装置にて切替制御された前記第１及び第２の画像処理装置のうちいずれか一方又は双方の画像処理結果を出力する出力装置と、を含み、前記第２の画像処理装置は、画像内の画素を通り得る線を特定のパラメータを含む方程式で表し、この方程式の前記パラメータを座標軸とするパラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせがとる座標値に基づいて、前記座標値に対応する前記画像内の各候補線を描画する制御を行う候補線描画制御手段と、前記候補線及び該候補線の周辺の候補線周辺領域が通過する通過画素を、各々の前記候補線について決定する候補線周辺領域決定手段と、前記候補線を識別する指標であって前記候補線の接線の傾きを示す傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記傾き重みの合計値を算出する候補線識別指標算出手段と、前記候補線識別指標算出手段にて算出された各々の前記候補線の各々の前記合計値に基づいて、一の前記候補線に対応する前記パラメータ空間部での一の前記パラメータの組み合わせの座標値の周辺のパラメータ値周辺領域内に、一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線に対応する他の前記パラメータの組み合わせの座標値の有無を探索し、前記パラメータ値周辺領域内にて一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線の前記合計値がない場合には、一の前記候補線を実在線として決定する制御を行う実在線決定制御手段と、を含むことを特徴としている。
【００２３】
本発明の画像処理方法は、画像内の画素を通り得る線を特定のパラメータを含む方程式で表し、この方程式の前記パラメータを座標軸とするパラメータ空間部を利用してコンピュータが前記画像内から線を抽出する処理を行う画像処理方法であって、前記コンピュータが、前記パラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせがとる座標値に基づいて、前記座標値に対応する前記画像内の各候補線を描画する制御を行う候補線描画制御ステップと、前記コンピュータが、前記候補線及び該候補線の周辺の候補線周辺領域が通過する通過画素を、各々の前記候補線について決定する候補線周辺領域決定ステップと、前記コンピュータが、前記候補線を識別する指標であって前記候補線の接線の傾きを示す傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記傾き重みの合計値を算出する候補線識別指標算出ステップと、前記コンピュータが、前記候補線識別指標算出ステップにて算出された各々の前記候補線の各々の前記合計値に基づいて、一の前記候補線に対応する前記パラメータ空間部での一の前記パラメータの組み合わせの座標値の周辺のパラメータ値周辺領域内に、一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線に対応する他の前記パラメータの組み合わせの座標値の有無を探索し、前記パラメータ値周辺領域内にて一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線の前記合計値がない場合には、一の前記候補線を実在線として決定する制御を行う実在線決定制御ステップと、を含むことを含むことを特徴としている。
【００２４】
本発明のプログラムは、画像内の画素を通り得る線を特定のパラメータを含む方程式で表し、この方程式の前記パラメータを座標軸とするパラメータ空間部を利用して前記画像内から線を抽出する処理をコンピュータが実行可能なプログラムであって、前記パラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせがとる座標値に基づいて、前記座標値に対応する前記画像内の各候補線を描画する制御を行う候補線描画制御機能と、前記候補線及び該候補線の周辺の候補線周辺領域が通過する通過画素を、各々の前記候補線について決定する候補線周辺領域決定機能と、前記候補線を識別する指標であって前記候補線の接線の傾きを示す傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記傾き重みの合計値を算出する候補線識別指標算出機能と、前記候補線識別指標算出機能にて算出された各々の前記候補線の各々の前記合計値に基づいて、一の前記候補線に対応する前記パラメータ空間部での一の前記パラメータの組み合わせの座標値の周辺のパラメータ値周辺領域内に、一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線に対応する他の前記パラメータの組み合わせの座標値の有無を探索し、前記パラメータ値周辺領域内にて一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線の前記合計値がない場合には、一の前記候補線を実在線として決定する制御を行う実在線決定制御機能と、を含む機能をコンピュータに実行させることを特徴としている。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、パラメータ毎に対応する線を画像上に描画し、パラメータ空間部と画像とで線が１対１対応するようにするため、線の検出精度が画像上均一となり、また、これを単純にパラメータに従って画像上に線を描画するという簡単な処理で実現し、その描画する線についても、近傍内に他に自身より個数を上回るものとして、個数を制限し、計算負荷も低減できるという、関連技術にない優れた画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法、及びプログラム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】
【００２６】
〔画像処理装置の基本的構成〕
先ず、画像処理装置の基本的構成について説明する。本発明の画像処理装置は、画像内の画素を通り得る線を特定のパラメータを含む方程式で表し、この方程式の前記パラメータを座標軸とするパラメータ空間部を利用して前記画像内から線を抽出する処理を行うものである。
【００２７】
この画像処理装置は、前記パラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせがとる座標値に基づいて、前記座標値に対応する前記画像内の各候補線を描画する制御を行う候補線描画制御手段（例えば図１に示す符号４０ａや図１０に示す符号１４２など）を有する。
【００２８】
また、画像処理装置は、前記候補線及び該候補線の周辺の候補線周辺領域が通過する通過画素を、各々の前記候補線について決定する候補線周辺領域決定手段（例えば図１に示す符号４７など）を有する。
【００２９】
さらに、画像処理装置は、前記候補線を識別する指標であって前記候補線の接線の傾きを示す傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記傾き重みの合計値を算出する候補線識別指標算出手段（例えば図１に示す符号４０ｄなど）を有する。
【００３０】
また、画像処理装置は、前記候補線識別指標算出手段にて算出された各々の前記候補線の各々の前記合計値に基づいて、一の前記候補線に対応する前記パラメータ空間部での一の前記パラメータの組み合わせの座標値の周辺のパラメータ値周辺領域内に、一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線に対応する他の前記パラメータの組み合わせの座標値の有無を探索し、前記パラメータ値周辺領域内にて一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線の前記合計値がない場合には、一の前記候補線を実在線として決定する制御を行う実在線決定制御手段（例えば図１に示す符号５１など）を有する。
【００３１】
このような画像処理装置では、各パラメータで画像上に線を描画して、その線に属する画素の数を数えなおす。ここでは抽出したパラメータを元に画像上に線を描画して構成画素数を数えなおす。検出した線について画素数を数えなおすことにより、1組のパラメータに対する線は１本だけとすることができ、隣接して検出された画素を同一パラメータとすることがなくなる。
【００３２】
また、この画像処理装置では、検出された線の近傍に良く似た線が重複して検出されることを防ぐことができる。
【００３３】
さらに、この画像処理装置では、ハフ変換せずに最初から逆ハフ変換して検出すべき線を構成するパラメータの組を見出すことで、ハフ変換する場合の計算を回避できる。
【００３４】
以下、このような本発明の「画像処理装置」を、「画像処理システム」に適用した好適な実施の形態の一例について、図面を参照して具体的に説明する。
【００３５】
〔第１の実施の形態〕
（画像処理システムの全体構成）
先ず、本実施の形態の画像処理システムの具体的構成について、全体構成から説明し、続いて各部の詳細構成について説明することとする。図１は、本発明における第１実施の形態の画像処理システムの全体の概略構成の一例を示すブロック図である。
【００３６】
本第１の実施の形態の画像処理システム１は、図１に示すように、ビデオカメラ等やキーボード等から構成される入力装置１０と、プログラム制御により動作する画像処理装置４０と、情報を記憶する記憶装置２０と、ディスプレイ装置などの表示部や印刷装置等の画像形成部などにて構成される出力装置３０と、を含んで構成される。
【００３７】
ここで、図１の中で異なる装置に属する部や手段間のデータ参照などのデータの結びつきについては、装置間の一本の矢印で全結びつきを代用することにする。
【００３８】
入力装置１０は、ビデオカメラやデジタルカメラ、スキャナ、顕微鏡、望遠鏡、Ｘ診断器、超音波診断器、レーダー、ソーナー等で得られた、画像を入力する画像入力部１１と、キーボードやマウス、タッチパネル等、文字情報を入力する文字入力部１２とを備えている。
【００３９】
画像入力部１１に入力されるものは２次元の静止画像であってもよいし、３次元の空間データであってもよいし、動画であってもよいし、速度場や磁場などの様々な空間的時間的広がりを持つ物理量や、特定関数による畳み込みなど各種演算により得られた画像特徴量やその時間変化を高次元で表したものであってもよい。
【００４０】
記憶装置２０は、前記文字入力部１２から入力された各種閾値を保持する閾値記憶部２１と、線検出の際に使うパラメータ空間や検出候補の線のリストなどを保持するパラメータ空間記憶部２２と、前記画像入力部１１から入力された入力画像と前記画像処理装置４０内の各部による処理途中の画像や処理結果の画像を保持する画像記憶部２３と、を備えている。記憶装置２０は、一又は複数のメモリ、ハードディスク等や他の種々のコンピュータにより構成することもできる。
【００４１】
出力装置３０は、コンピュータディスプレイやテレビモニタ、プロジェクタ、プリンタ等、画像を表示する画像出力部３１と、前記画像記憶部２３に保存された画像をユーザの指示に従って画像出力部３１に表示させる表示制御部３２と、を備えている。
【００４２】
画像処理装置４０は、画像の各画素について２値化処理を行い検出対象の候補領域を抽出する２値化処理部４１と、この候補領域内の一つの画素を通り得る全ての線を表現する方程式の各パラメータの各値の組みあわせ（例えばρ、θの値の組）を算出するパラメータ算出部４２と、各パラメータを座標軸とするパラメータ空間（例えばパタメータがρ、θの２つであれば２次元座標系、パラメータが３つであれば３次元座標系）上に前記パラメータ算出部４２にて算出された各値の組を描画するパラメータ線描画部４３と、を含んで構成される。
【００４３】
また、画像処理装置４０は、パラメータ空間上の各パラメータ線が交差する交差点の座標位置及び重なり回数（交差回数）を検出する交差点検出部４４と、この交差点での重なり回数に基づいて交差点の有力候補を選別する重なり回数計量部４５と、を含んで構成される。
【００４４】
さらに、画像処理装置４０は、画像上に有力候補線を描画する有力候補線描画部４６と、有力候補線が通る画素及び有力候補線の近傍の画像の座標位置を算出する通過判定部４７と、有力候補線に関する傾き重みを有力候補線の各画素について算出する重み算出部４８と、有力候補線の各画素の傾き重み及び画素数などを計量する個数計量部４９と、この個数計量部４９での計量結果に基づいて実在線を判定する実在線判定部５１と、判定された実在線を描画する実在線画像生成部５２と、これら各部の実行手順を制御するモジュール制御部５３と、を含む構成としている。
【００４５】
（画像処理装置の各部の詳細構成）  
２値化処理部４１は、画像記憶部２３を参照し、入力画像の画素値に基づいて、検出対象である直線や曲線の候補となる領域とそれ以外の領域の２つの領域をそれぞれ候補領域及び背景領域として、画像を２つの領域に分割する。
【００４６】
この２値化処理部４１にて、画像を２つの領域に分割する画像の２値化処理には以下に示す種々の手法にて処理を行うことができる。
２値化処理の第一の手法として、例えば候補領域の画素数の全体に対する割合を、予め閾値として定めて閾値記憶部２１に保存し、その閾値に基づいて画像を２値化するＰタイル法を適用してもよい。
また、２値化処理の第二の手法として、例えば横軸を画素値、縦軸を頻度としたヒストグラムを作成し、ヒストグラムが双峰形と仮定してその谷を閾値として２値化するモード法を適用してもよい。
さらに、２値化処理の第三の手法として、候補領域と背景領域各々の内部で画素値の分散が最小になり且つ、候補領域と背景領域の間で分散が大きくなるように閾値を決めて２値化する判別分析法を適用してもよい。
またさらに、２値化処理の第四の手法として、予め画素値の閾値を定め、閾値記憶部２１に保存し、その閾値より画素値が大きいかどうかで画像を２値化する固定閾値法を適用してもよい。
また、２値化処理の第五の手法として、画像を一定サイズの小領域に分割し、小領域毎にＰタイル法やモード法や判別分析法を使う動的閾値法を適用してもよい。
【００４７】
パラメータ算出部４２は、入力画像上の前記候補領域の各画素において、その画素を通り得る全ての直線や曲線を表現する方程式の各パラメータの各値の組み合わせを算出する。
【００４８】
例えば、直線を原点からの距離ρと、ｘ軸との角度θを使ってρ＝ｘｃｏｓθ＋yｓｉｎθと表現する場合、ある候補領域の画素の座標が（ｘｉ，ｙｉ）ならば、この画素を通り得る全ての直線はパラメータ空間上ではρ＝ｘｉｃｏｓθ＋yｉｓｉｎθという曲線で表される。０≦θ≦πであるからこの範囲でθを変化させてρを求める。
また、例えば、中心座標（ａ，ｂ）半径ｒの円を検出する場合、ある候補領域の座標が（ｘｉ，ｙｉ）ならば、この画素を通り得る全ての円はａ，ｂ，ｒを軸とするパラメータ空間で（ａ−ｘｉ）２+（ｂ−ｙｉ）２=ｒ２という円で表される。この場合例えば（ａ，ｂ）を変化させてｒを求める。
【００４９】
パラメータ線描画部４３は、各パラメータについて各々を座標軸とした空間をパラメータ空間とし、そのパラメータ空間上に前記パラメータの値の組み合わせ全てを描画する処理を行う。
ここで、一つの画素に対して通り得る全ての線を表現する方程式の各パラメータの各値の組の集合をパラメータ線とする。この場合、パラメータ線描画部４３は、パラメータ空間上に一つの画素に対応する像としてパラメータ線を曲線状あるいは直線状に描画する。具体的には、図２に示すように、各画素ＰＸ１、ＰＸ２、・・について行うと、各パラメータ線ＰＬ１、ＰＬ２、・・・が描画されることになる。
【００５０】
例えば、パラメータ線描画部４３は、パラメータ線描画用にパラメータ空間をパラメータ空間記憶部２２に確保し、あり得る全てのパラメータの値の組を描画する。
パラメータ空間の各座標軸の離散化幅や値の範囲は、例えば予め与えられ閾値記憶部２１に保持されている。
パラメータ空間へのパラメータ線の描画手法としては、例えば何も描画していない要素に収められる値をゼロとし、描画するパラメータ線とパラメータ空間（例えば図８の上段に示すρ―θ平面）上の座標が一致する要素（例えば図８の下段に示すパラメータ記憶部乗のアドレス空間）については値を１ずつ増加させる。増加させる値は一定であれば１でなくてもよい。こうして値を増加した要素の連なりがパラメータ線である。候補領域内の画素毎に一本ずつパラメータ線が生成されることになる。逆に、要素の値を減少させて減少した要素に注目してもよい。
【００５１】
交差点検出部４４は、候補領域内の全画素についてパラメータ線を描画し、パラメータ空間上でパラメータ線同士が重なる点の座標を交差点として求める。
【００５２】
例えば、交差点検出部４４は、前記パラメータ空間を参照し、各要素の値を読み出し、値が２以上の場合は、交差点としてその値とパラメータ空間上の座標を全て交差点リストとしてパラメータ空間記憶部２２に保存する。
【００５３】
重なり回数計量部４５は、パラメータ線同士が重なる回数が予め外部から与えた閾値より大きい座標であり、且つ、予め定めた近傍内（例えば図３に示す交差部周辺領域）で他に前記重なる回数を上回る箇所が無い座標が指し示すパラメータの組み合わせを、検出対象となる直線や曲線のパラメータ組み合わせの有力候補とする。
すなわち、交差点での交差回数が特定の閾値以上で前記交差点の近傍に、より交差回数の多い近傍交差点がない場合に前記交差点を有力候補線に対応する交差点とする。  
【００５４】
例えば、重なり回数計量部４５は、前記交差点リストの交差点について、要素の値が閾値記憶部２１に保持されている閾値より大きい場合であり、且つ、予め定めた近傍内で他に要素の値が上回る箇所がない場合、交差点リスト上、該当するパラメータの組み合わせに有力候補線であることを示す有力候補線ビットを０から１に変える。
有力候補線ビットは、交差点リスト生成時は０に初期化される。この代わりに１に初期化して有力候補線と判定したら０に変えるとしてもよい。
【００５５】
また、０、１のビットではなく、０、１以外の任意の数値で区別するようにしてもよい。自己より値が大きい箇所が無いかどの程度の範囲内で探索するのかは、例えば閾値記憶部２１に保存してある値を参照する。
一般的にハフ変換では、同じような線がすぐ近くに数多く検出されることがあるが、近傍内を探索して確認することにより、複数の線が集中して検出される現象を防ぐ。
【００５６】
有力候補線描画部４６は、パラメータ空間上その有力候補及び有力候補の近傍で有力候補から予め外部から与えた距離内にあるパラメータの組み合わせ（例えば図４に示す有力候補領域）について、それらパラメータに従って画像上に直線や曲線を有力候補線として描画する。
具体的には、図４に示すように、有力候補領域について、交差点ＰＯ１に対応する有力候補線ＰＣＬ１、交差点ＰＯ２に対応する有力候補線ＰＣＬ２、交差点ＰＯ３の対応する有力候補線ＰＣＬ３という具合に、候補領域ＣＡ内で順次描画を行う。
【００５７】
例えば、有力候補線描画部４６は、前記交差点リスト上、有力候補線ビットが１など有力候補線とみなされているパラメータの組み合わせについて、そのパラメータに従って画像上に直線や曲線を有力候補線として描画する。
有力候補線を描画する手法としては、例えば画像記憶部２３に入力画像と同じ大きさの画像領域を有力候補線画像として確保し全画素値をゼロとし、直線や曲線方程式から描画する線と座標が一致する画素について値を１とする。また例えば有力候補線毎に区別できるように値を変えてもよい。また例えば有力候補線画像ではなく２値化画像に描画してもよい。
ただしこの場合、有力候補線の画素値は、候補領域の画素値とも背景領域の画素値とも異なる値とする。
【００５８】
通過判定部４７は、各々の有力候補線について、画像上の候補領域内で有力候補線が通過する画素及び有力候補線から予め定めた範囲内の近傍（例えば図５に示す候補線周辺領域ＣＡ）にある画素を通過画素としてその座標を求める。
【００５９】
例えば、通過判定部４７は、前記有力候補線画像を参照し、画素値が１となる画素のように有力候補線を構成する画素を注目画素とし、注目画素の座標で有力候補線の法線を求め法線方向について、有力候補線からの距離が閾値記憶部２１に保持されている閾値の範囲内にある複数の画素の座標を求める（例えば図５に示す候補線周辺領域ＣＡ）。
それらの画素と同じ座標にある２値化画像上の画素のうち、いずれか一つが候補領域にあるならば、通過画素とみなし通過画素全ての座標を通過画素リストとしてパラメータ空間記憶部２２に保持する。
この他に、例えば、法線方向ではなく、注目画素を中心としたＮ×Ｎ画素の近傍領域で候補領域が含まれるかどうか判断してもよい。このとき、Ｎは、予め定め閾値記憶部２１に保持されるものとする。
【００６０】
重み算出部４８は、注目画素における有力候補線の接線を求め、接線とｘ軸と成す角度の余弦（ｃｏｓθ）の逆数の絶対値を求める。この絶対値が２の平方根以下の場合は、この角度の余弦の逆数の絶対値を傾き重みとし、それ以外は、正弦（ｓｉｎθ）の逆数の絶対値を傾き重みとする。    
傾き重みは、通過画素毎に算出する。また、傾き重みは、全ての有力候補線の全通過画素について算出し、例えばパラメータ空間記憶部２２に保持する。
具体的には、図６に示すように、有力候補線ＰＣＬ１に関する各通過画素について、傾き重みｇ１−１、傾き重みｇ１−２、・・・、有力候補線ＰＣＬ２に関する各通過画素について、傾き重みｇ２−１、傾き重みｇ２−２、・・・のように順次算出する。
【００６１】
例えば、有力候補線が原点からの距離ρと、ｘ軸との角度θを使ってρ＝ｘｃｏｓθ＋yｓｉｎθという直線で表現されるとする。有力候補線ρの接線とｘ軸との成す角度をφ（θ＋φ＝π／２）とすると、1／｜ｃｏｓφ｜が√２以下の場合、すなわち、π／４≦φ≦π／２、π／２≦φ≦３π／４では、傾き重みは1／｜ｃｏｓφ｜となる。また、1／｜ｃｏｓφ｜が√２より大きい場合、すなわち、０≦φ≦π／４、３π／４≦φ≦πでは、傾き重みは1／｜ｓｉｎφ｜となる。
ここで、傾き重みは、θを用いることもできる。角度θは、接線の法線とｘ軸とのなす角度であるから、傾き重みは０≦θ≦π／４あるいは３π／４≦θ≦πのときは、1／｜ｃｏｓθ｜、それ以外の場合は1／｜ｓｉｎθ｜となる。
また、直線に限らず曲線の場合も、図７に示すように、有力候補線ＰＣＬ３を構成する各通過画素について接線の傾きにより、同様にして傾き重みを算出することができる。
【００６２】
個数計量部４９は、各々の有力候補線について、全通過画素の傾き重みを合計して個数とし、その結果（傾き重みの合計値、画素数）をパラメータ空間記憶部２２に保持する。
具体的には、図６に示すように、有力候補線ＰＣＬ１に関して全通過画素の第１の傾き重み合計値Ｓｇ１、有力候補線ＰＣＬ２に関して全通過画素の第２の傾き重み合計値Ｓｇ２、・・のように算出していく。  
【００６３】
実在線判定部５１は、前記個数が予め外部から与えた閾値より多い場合であり、且つ、パラメータ空間上予め定めた近傍内で他に前記個数を上回る箇所が無い場合、その有力候補線は、実際に画像上に存在する線（実在線）であると判定するものである。
【００６４】
例えば、実在線判定部５１は、傾き重みの合計が、閾値記憶部２１に保持され予め定めた閾値より大きい場合であり、且つ、パラメータ空間上予め定めた近傍内で他に前記傾き重みの合計が上回る箇所が無い場合、実在線として前記交差点リスト上、実在線ビットを０から１に変える。
実在線ビットは、交差点リスト生成時は０に初期化される。この代わりに１に初期化して実在線と判定したら０に変えるとしてもよい。また、０、１を示す１ビットではなく、０、１以外の任意の数値で区別するよう多ビットにしてもよい。
どの程度近傍を探索するかは、例えば閾値記憶部２１に保存されている値を参照する。近傍を探索する理由は、重なり回数計量部４５の場合と同様である。すなわち、一般的にハフ変換では、同じような線がすぐ近くに数多く検出されることがあるが、近傍内を探索して確認することにより、複数の線が集中して検出される現象を防ぐ。
【００６５】
実在線画像生成部５２は、前記実在線のみを描画した画像を実在線画像として生成する。
【００６６】
例えば、実在線画像生成部５２は、予め画像記憶部２３に領域確保し全画素値をゼロとした出力画像上に、前記実在線ビットが１となっているパラメータの組み合わせについて線を描画する。
実在線を描画する手法としては、例えば、線を構成する画素の画素値を１として線を表現する。線ごとに画素値を変えて線を区別しやすいようにしてもよい。
この他、出力画像ではなく２値化画像に描画してもよい。この場合、候補領域及び背景領域と異なる画素値を与えて区別できるようにする。
さらに、入力画像に描画してもよい。この場合、例えば、入力画像のビットを反転させるなどして濃淡で表される入力画像にあっても検出した線が目立つように処理を行ってもよい。
【００６７】
上述のような構成からなる画像処理システム１は、概略つぎのように動作する。
先ず、入力装置１０から与えられた画像は、入力画像として画像記憶部２３に保持される。
続いて、２値化処理部４１は、画像を２値化して直線あるいは曲線があると思われる領域と無いと思われる領域に分割する。前者の領域を候補領域、後者の領域を背景領域とする。具体的には、画像記憶部２３を参照し、入力画像の画素値に基づいて画像内を検出対象の候補領域と背景領域との２つの領域に分割する処理を行う。２値化処理された画像は、２値化画像として画像記憶部２３に保持される。
【００６８】
次に、パラメータ算出部４２により、候補領域の各画素に対応する各パラメータ線のパラメータ空間における座標位置を求め、パラメータ空間記憶部２２の座標位置記憶領域に保持する。この際、候補領域の全画素の全パラメータ線について算出を行う。パラメータ線描画部４３は、このパラメータ空間記憶部２２の座標位置をもとに、パラメータ空間記憶部２２のパラメータ線描画用記憶領域に確保されたパラメータ空間上に各パラメータ線を描画する。
【００６９】
そして、交差点検出部４４により、前記パラメータ空間記憶部２２を参照し、各パラメータ線が交差する交差点の位置、交差点での重なり回数（交差回数）を検出し、交差点リストとしてパラメータ空間記憶部２２の交差点リスト記憶領域に保存する。  
【００７０】
続いて、重なり回数計量部４４にて交差点を選別することで有力候補線の選別を行う。この選別結果をもとに、有力候補線描画部４６が画像上に有力候補線を描画する。
【００７１】
次に、有力候補線の近傍領域を通過画素として通過判定部４７により決定し、通過画素の通過画素リストをパラメータ記憶部２２の通過画素リスト記憶領域に書き込む処理を行う。
【００７２】
さらに、重み算出部４８により、有力候補線の接線に基づいて全ての有力候補線の全通過画素について傾き重みを算出する。
【００７３】
個数計量部４９は、各々の有力候補線の全通過画素について傾き重みの合計値を算出して個数とし、この個数（傾き重みの合計値）を数え、その個数が閾値を超えたか、パラメータ空間の近傍（候補部周辺領域）に前記個数を超える点（パラメータの各値の組み合わせ）がないか、を実在線判定部５１により判定し、検出された実在線を実在線画像生成部５２により画像上に描画する。
【００７４】
こうして線が描画された出力画像または入力画像または２値化画像は画像記憶部２３に保持され、ユーザ指定時に表示制御部３２の指示によって画像出力部３１で表示される。
【００７５】
ここで、本実施の形態のパラメータ算出部４２、パラメータ線描画部４３、交差点検出部４４、重なり回数計量部４５、有力候補線描画部４６により、「候補線描画制御手段４０ａ」を構成することもできる。また、本実施の形態の通過判定部４７は、「候補線周辺領域決定手段」ということもできる。
さらに、本実施の形態の重み算出部４８と個数計量部４９により、「候補線識別指標算出手段４０ｄ」を構成することもできる。また、本実施の形態の実在線判定部５１は、「実在線決定制御手段」ということもできる。
また、本実施の形態のパラメータ算出部４２、パラメータ線描画部４３により、「パラメータ空間部描画手段４０ｂ」を構成することもできる。
さらに、本実施の形態の交差点検出部４４、重なり回数計量部４５により、「選別手段４０ｃ」を構成することもできる。
さらにまた、本実施の形態の有力候補線描画部４６は、「候補線描画手段」ということもできる。
また、本実施の形態の２値化処理部４１は、「候補領域抽出手段」ということもできる。
【００７６】
前記候補線描画制御手段は、画像内の画素を通り得る線を特定のパラメータを含む方程式で表し、この方程式の前記パラメータを座標軸とするパラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせがとる座標値に基づいて、前記座標値に対応する前記画像内の各候補線を描画する制御を行うことができる。
また、前記候補線周辺領域決定手段は、前記候補線及び該候補線の周辺の候補線周辺領域が通過する通過画素を、各々の前記候補線について決定することができる。
さらに、前記候補線識別指標算出手段は、前記候補線を識別する指標であって前記候補線の接線の傾きを示す傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記傾き重みの合計値を算出することができる。
またさらに、前記実在線決定制御手段は、前記候補線識別指標算出手段にて算出された各々の前記候補線の各々の前記合計値に基づいて、一の前記候補線に対応する前記パラメータ空間部での一の前記パラメータの組み合わせの座標値の周辺のパラメータ値周辺領域内に、一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線に対応する他の前記パラメータの組み合わせの座標値の有無を探索し、前記パラメータ値周辺領域内にて一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線の前記合計値がない場合には、一の前記候補線を実在線として決定する制御を行うを行うことができる。
【００７７】
この場合、前記パラメータ空間部描画手段は、前記パラメータ空間部に、前記画素に対応するパラメータ空間図形要素を各々の各前記画素について描画することができる。前記選別手段は、各々の前記パラメータ空間図形要素が交差する交差部における交差回数と、前記交差部の周辺の交差部周辺領域の他の交差部の交差回数と、予め設定された交差回数閾値とに基づいて、前記画像内の候補線に対応する前記パラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせの座標値の有力候補を選別することができる。前記候補線描画手段は、前記選別手段にて選別された前記有力候補の前記座標値の周辺の有力候補領域内の各座標値について、前記画像内に対応する候補線を描画することができる。
【００７８】
また、前記候補領域抽出手段は、前記線を抽出可能な候補領域を前記画像内から抽出することができる。この場合に、前記候補線描画制御手段は、前記候補領域内の各々の前記候補線を描画することができる。また、前記実在線決定制御手段は、前記候補領域内の各々の前記候補線の中から実在線を決定することができる。
【００７９】
（処理手順について）
次に、上述のような構成を有する画像処理システムにおける各部の処理は、方法としても実現可能であり、画像処理方法としての各種の処理手順について、図９を参照しつつ説明する。
【００８０】
本実施の形態に係る画像処理方法は、画像内の画素を通り得る線を特定のパラメータを含む方程式で表し、この方程式の前記パラメータを座標軸とするパラメータ空間部を利用してコンピュータが前記画像内から線を抽出する処理を行う処理を行うものを対象とするものである。
この画像処理方法では、前記コンピュータが、前記パラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせがとる座標値に基づいて、前記座標値に対応する前記画像内の各候補線を描画する制御を行う候補線描画制御ステップ（例えば図９に示すステップＳ１００ａなど）を有する。
さらに、画像処理方法では、前記コンピュータが、前記候補線及び該候補線の周辺の候補線周辺領域が通過する通過画素を、各々の前記候補線について決定する候補線周辺領域決定ステップ（例えば図９に示すステップＳ１０７など）を有する。
また、画像処理方法では、前記コンピュータが、前記候補線を識別する指標であって前記候補線の接線の傾きを示す傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記傾き重みの合計値を算出する候補線識別指標算出ステップ（例えば図９に示すステップＳ１００ｄなど）を有する。
さらに、画像処理方法では、前記コンピュータが、前記候補線識別指標算出ステップにて算出された各々の前記候補線の各々の前記合計値に基づいて、一の前記候補線に対応する前記パラメータ空間部での一の前記パラメータの組み合わせの座標値の周辺のパラメータ値周辺領域内に、一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線に対応する他の前記パラメータの組み合わせの座標値の有無を探索し、前記パラメータ値周辺領域内にて一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線の前記合計値がない場合には、一の前記候補線を実在線として決定する制御を行う実在線決定制御ステップ（例えば図９に示すステップＳ１１０など）を有する。
【００８１】
より詳細には、まず、コンピュータが、画素値に基づいて、検出対象である直線や曲線の候補となる領域とそれ以外の領域の２つの領域をそれぞれ候補領域及び背景領域として、画像を２つの領域に分割する（ステップＳ１０１）＜２値化処理ステップ＞。
【００８２】
次に、前記コンピュータが、前記候補領域の各画素において、その画素を通り得る全ての直線や曲線を表現する方程式のパラメータの組み合わせを算出する（ステップＳ１０２）＜パラメータ算出処理ステップ＞。
【００８３】
続いて、前記コンピュータが、前記パラメータについて各々を軸とした空間をパラメータ空間とし、その空間上に前記パラメータの組み合わせ全てをパラメータ線として曲線状あるいは直線状に描画する（ステップＳ１０３）＜パラメータ線描画処理ステップ＞。
【００８４】
さらに、前記コンピュータが、候補領域内の全画素についてパラメータ線を描画し、パラメータ空間上でパラメータ線同士が重なる点の座標を交差点として求める（ステップＳ１０４）＜交差点検出処理ステップ＞。
【００８５】
加えて、前記コンピュータが、パラメータ線同士が重なる回数が予め外部から与えた閾値より大きい座標であり且つ予め定めた近傍内で他に前記重なる回数を上回る箇所が無い座標が指し示すパラメータの組み合わせを、検出対象となる直線や曲線のパラメータ組み合わせの有力候補とする（ステップＳ１０５）＜重なり回数計数処理ステップ＞。
【００８６】
次いで、前記コンピュータが、パラメータ空間上その有力候補及び有力候補の近傍で有力候補から予め外部から与えた距離内にあるパラメータの組み合わせについて、それらパラメータに従って画像上に直線や曲線を有力候補線として描画する（ステップＳ１０６）＜有力候補線描画処理ステップ＞。
【００８７】
また、前記コンピュータが、各々の有力候補線について、画像上の候補領域内で有力候補線が通る画素及び有力候補線から予め定めた範囲内の近傍にある画素を通過画素としてその座標を求める（ステップＳ１０７）＜通過判定処理ステップ＞。
【００８８】
続いて、前記コンピュータが、有力候補線の接線の傾きに従って接線が画像上のx軸と成す角度の余弦の逆数の絶対値が２の平方根以下の場合はこの角度の余弦の逆数の絶対値を傾き重みとし、それ以外は正弦の逆数の絶対値を傾き重みとし、通過画素毎に傾き重みを求める（ステップＳ１０８）＜重み算出処理ステップ＞。
【００８９】
さらに、前記コンピュータが、各々の有力候補線について、全通過画素の傾き重みの合計値を算出して個数とし、この個数を数える（ステップＳ１０９）＜個数計量処理ステップ＞。
【００９０】
次に、前記コンピュータが、前記個数が予め外部から与えた閾値より多い場合であり、且つ、パラメータ空間上予め定めた近傍内で他に前記個数を上回る箇所が無い場合、その有力候補線は実際に画像上に存在する線である実在線とする（ステップＳ１１０）＜実在線判定処理ステップ＞。
【００９１】
そして、前記コンピュータが、前記実在線のみを描画した画像を実在線画像として生成する（ステップＳ１１１）＜実在線画像生成処理ステップ＞。
【００９２】
ここで、本実施の形態のパラメータ算出処理ステップ（Ｓ１０２）、パラメータ線描画処理ステップ（Ｓ１０３）、交差点検出処理ステップ（Ｓ１０４）、重なり回数計量処理ステップ（Ｓ１０５）、有力候補線描画処理ステップ（Ｓ１０６）により、「候補線描画制御ステップ（Ｓ１００ａ）」ということもできる。また、本実施の形態の通過判定処理ステップＳ１０７は、「候補線周辺領域決定ステップ」ということもできる。
さらに、本実施の形態の重み算出処理ステップ（Ｓ１０８）と個数計量処理ステップ（Ｓ１０９）により、「候補線識別指標算出ステップ」ということもできる。また、本実施の形態の実在線判定処理ステップＳ１１０は、「実在線決定制御ステップ」ということもできる。
また、本実施の形態のパラメータ算出処理ステップ（Ｓ１０２）、パラメータ線描画処理ステップ（Ｓ１０３）により、「パラメータ空間部描画ステップ（Ｓ１００ｂ）」ということもできる。
さらに、本実施の形態の交差点検出処理ステップ（Ｓ１０４）、重なり回数計量処理ステップ（Ｓ１０５）により、「選別ステップ（Ｓ１００ｃ）」ということもできる。
さらにまた、本実施の形態の有力候補線描画処理ステップ（Ｓ１０６）は、「候補線描画ステップ」ということもできる。
また、本実施の形態の２値化処理ステップ（Ｓ１０１）は、「候補領域抽出ステップ」ということもできる。
【００９３】
前記パラメータ空間部描画ステップでは、前記パラメータ空間部に、前記画素に対応するパラメータ空間図形要素を各々の各前記画素について描画することができる。
前記選別ステップでは、各々の前記パラメータ空間図形要素が交差する交差部における交差回数と、前記交差部の周辺の交差部周辺領域の他の交差部の交差回数と、予め設定された交差回数閾値とに基づいて、前記画像内の候補線に対応する前記パラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせの座標値の有力候補を選別することができる。
前記候補線描画ステップでは、前記選別ステップにて選別された前記有力候補の前記座標値の周辺の有力候補領域内の各座標値について、前記画像内に対応する候補線を描画することができる。
前記候補領域抽出ステップでは、前記線を抽出可能な候補領域を前記画像内から抽出することができる。この場合、前記候補線描画制御ステップでは、前記候補領域内の各々の前記候補線を描画することができる。前記実在線決定制御ステップでは、前記候補領域内の各々の前記候補線の中から実在線を決定することができる。
【００９４】
以上のように本実施の形態によれば、一旦、ハフ変換によりパラメータ空間上で交差回数が多くなる線を検出した後、各パラメータで画像上に線を描画して、その線に属する画素の数を数えなおす、有力候補線描画部と通過判定部と個数計量部とを有する。ここでは、抽出したパラメータを元に画像上に線を描画して構成画素数を数えなおす。
【００９５】
検出した線について画素数を数えなおすことにより、1組のパラメータに対する線は１本だけとすることができ、隣接して検出された画素を同一パラメータとすることがなくなる。検出したパラメータで線を引きなおすだけなので、線が直線かどうかに関わらず適用できる。
【００９６】
このため、パラメータ毎に対応する線を画像上に描画し、パラメータ空間部と画像とで線が１対１対応するようにするため、線の検出精度が画像上均一となり、また、これを単純にパラメータに従って画像上に線を描画するという簡単な処理で実現し、その描画する線についても、近傍内に他に自身より個数を上回るものとして、個数を制限し、計算負荷も低減できる。
【００９７】
すなわち、膨大な計算負荷を追加せずに、線の検出精度が画像上均一とすることができる。
その理由は、パラメータ毎に対応する直線を画像上に描画するため、パラメータ空間と画像で線が１対１対応になるためである。
また、これを単に画像上に線を描画するという簡単な処理だけで実現するということ、その描画する線についても、閾値以上のものであり、近傍内に他に自身より回数や個数を上回るものとすることにより、個数を制限しているということから、計算負荷も低減できる。
【００９８】
さらに、関連技術では、ノイズによる偽の線を真の線と誤る可能性が画像上の座標によって増減する前記の現象について、この現象の抑制を直線以外の一般的な曲線にまで対象を広げて適用できなかった。その理由は、関連技術の画像処理装置では、直線への対応のみに注力してパラメータ空間のひずみ対策が考慮される場合が多いためである。
【００９９】
これに対して本実施の形態では、直線だけでなく曲線でも、検出精度が画像上均一となることである。その理由は、パラメータ空間と画像で線を１対１対応とするのに要するのは単純にパラメータに従って描画するという簡単な処理のみであるからである。
【０１００】
さらにまた、関連技術では、同一の線でも向きが変わるとノイズによる偽の線と区別できず検出できない場合があった。パラメータ空間上でのパラメータ線の重なり回数を数えることは、離散化したパラメータ空間で、画像上の各線に属する画素の個数を数えることとに相当するが、線を画素で数えることは線をマンハッタン距離で測ることとなるため、離散化前のアナログ空間で測れば同じ長さの線であっても傾きによっては長さが変わってしまう。
例えば、図４１に示す２本の直線の長さは同じであるが、これを離散化すると直線毎に構成する画素数が異なる。関連技術の画像処理装置では、ハフ変換の際にこの点について考慮してこなかった。しかし、ノイズ過多の画像では方向によっては検出できた構成画素数がノイズによる偽の線の画素数より下回り検出できない可能性が増大する。
【０１０１】
この不具合の例を図４１を用いて模式的に説明する。図４１は、長さ８画素の直線の例を示したものである。２本の直線は画素単位で長さを測ると同一の長さとなる。
しかし、見て明らかなように左側のほうが長い。一方、ユークリッド距離で測ると左側は約１１．３画素（８×√２）となる。  
【０１０２】
これに対して本実施の形態では、線の向きに関わらず検出精度が変わらない。その理由は、線の接線の傾きに応じて数え上げた画素数を、線の長さをユークリッド距離で測った場合の値に調整するからである。
【０１０３】
また、本実施の形態の画像処理装置は、パラメータ空間でパラメータの重なり回数もしくは逆ハフ変換時の線を構成する点の個数あるはそれに重みを加味した回数あるいは個数を用いることにより、検出された線の近傍に良く似た線が重複して検出されることを防ぐ重なり回数計量部や実在線判定部を有する。また、線の接線の傾きによって重みを変える重み算出部を有する。
【０１０４】
例えば、重なり回数が最大の交差部に対応する画像（画像空間）上の線は、該線のユークリッド距離も最大となるはずである。パラメータ空間上でのパラメータ線の重なり回数を数えることは、離散化したパラメータ空間で、画像上の各線に属する画素の個数を数えることとに相当するからである。そこで、実際に、画像上の線と、該線の周囲領域の他の線に属すると思われる線について、画像空間で画素数と傾き重みを計量してチェックし、ユークリッド距離が最大となる線のみを実在線とし、他のユークリッド距離の線は実在線ではないとみなして排除する。
これによって、一つのパラメータ空間上の点に対して、画像空間上の線を一つに絞り込むことができる。このため、関連技術のように、一つ点に対して、複数の線が対応するような事態を回避することができる。
ここでは、重なり回数が最大の場合について説明したが、重なり回数が特定回数の場合も同様である。
【０１０５】
以上に示した各部（手段）の説明は、プログラムにより機能化されたコンピュータをプログラムの機能と共に説明したものと解釈することも出来るし、また、固有のハードウエアにより恒久的に機能化された複数の電子回路ブロックからなる装置を説明したものとも解釈することが出来る。このため、これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組合せによっていろいろな形で実現でき、いずれかに限定されるものではない。  
【０１０６】
［第２の実施の形態］
次に、本発明にかかる第２の実施の形態について、図１０に基づいて説明する。以下には、前記第１の実施の形態の実質的に同様の構成に関しては説明を省略し、異なる部分についてのみ述べる。図１０は、本発明の画像処理システムにおける画像処理装置の第２の実施の形態の一例を示すブロック図である。
【０１０７】
上述の第１の実施の形態では、ハフ変換及び逆ハフ変換を行う構成としたが、本実施の形態では、ハフ変換せずに最初から逆ハフ変換して検出すべき線を構成するパラメータの価の組を見出す構成としている。
【０１０８】
（構成について）
具体的には、本第２の実施の形態は、図１０に示すように、第１の実施の形態と同様、ビデオカメラ等やキーボード等から構成される入力装置１１０と、プログラム制御により動作する画像処理装置１４０と、情報を記憶する記憶装置１２０と、ディスプレイ装置や印刷装置等の出力装置１３０とを含む構成としている。
【０１０９】
本第２の実施の形態では、入力装置１１０と記憶装置１２０と出力装置１３０は、第１の実施の形態と同じである。画像処理装置１４０の構成が異なる。ここでは、画像処理装置１４０について説明する。
【０１１０】
本第２の実施の形態の画像処理装置１４０は、図１０に示すように、２値化処理部１４１と、全候補線描画部１４２と、通過判定部１４３と、重み算出部１４４と、個数計量部１４５と、実在線判定部１４６と、実在線画像生成部１４７と、これら各部の実行手順を制御するモジュール制御部１４８と、を含む構成としている。
【０１１１】
入力装置１１０から与えられた画像は、入力画像として画像記憶部１２３に保持される。
【０１１２】
２値化処理部１４１は、画像記憶部１２３を参照し、入力画像の画素値に基づいて検出対象である直線や曲線の候補となる領域とそれ以外の領域をそれぞれ候補領域及び背景領域として、画像を２つの領域に分割する。２値化された画像は、２値化画像として画像記憶部１２３に保持される。２値化処理部１４１は、第１の実施の形態と同じ動作をする。
【０１１３】
全候補線描画部１４２は、画像上の線を表現する方程式のパラメータを軸としたパラメータ空間において、全てのパラメータの組み合わせについて、そのパラメータに従って画像上に直線や曲線を候補線として描画する。
特定のパラメータの組み合わせではなく、全てのパラメータについて直線や曲線を描画することが、前記第１の実施の形態における有力候補線描画部４６と相違し、その他の線を描画する手法などは同様である。
具体的には、図１１に示すように、各パラメータの組み合わせについて、候補線ＣＬ１、・・・・と順次描画する。
【０１１４】
例えば、全候補線描画部１４２は、全パラメータに従って画像上に直線や曲線を候補線として描画する。
候補線を描画する手法としては、例えば画像記憶部１２３に入力画像と同じ大きさの画像領域を候補線画像として確保し全画素値をゼロとし、直線や曲線方程式から描画する線と座標が一致する画素について値を１とする。また例えば候補線毎に区別できるように値を変えてもよい。また例えば候補線画像ではなく２値化画像に描画してもよい。ただしこの場合、候補線の画素値は、候補領域の画素値とも背景領域の画素値とも異なる値とする。
【０１１５】
通過判定部１４３と、重み算出部１４４と、個数計量部１４５と、実在線判定部１４６と、実在線画像生成部１４７についても、対象とするのが全候補線描画部１４２で描画された線であるというだけで、処理内容は前記第１の実施の形態と同様となっている。
【０１１６】
すなわち、通過判定部１４３は、各々の候補線について、画像上の候補領域内で候補線が通る画素及び候補線から予め定めた範囲内の近傍にある画素を通過画素としてその座標を求める。
【０１１７】
例えば、通過判定部１４３は、前記画像を参照し、画素値が１となる画素のように候補線を構成する画素を注目画素とし、注目画素の座標で候補線の法線を求め法線方向について、候補線からの距離が閾値記憶部１２１に保持されている閾値の範囲内にある複数の画素の座標を求める。
それらの画素と同じ座標にある２値化画像上の画素のうち、いずれか一つが候補領域にあるならば、通過画素とみなし通過画素全ての座標を通過画素リストとしてパラメータ空間記憶部１２２に保持する。
この他に、例えば、法線方向ではなく、注目画素を中心としたＮ×Ｎ画素の近傍領域で候補領域が含まれるかどうか判断してもよい。このとき、Ｎは、予め定め閾値記憶部１２１に保持されるものとする。
【０１１８】
重み算出部１４４は、注目画素における候補線の接線を求め、接線とｘ軸と成す角度の余弦（ｃｏｓθ）の逆数の絶対値を求める。この絶対値が２の平方根以下の場合は、この角度の余弦の逆数の絶対値を傾き重みとし、それ以外は、正弦（ｓｉｎθ）の逆数の絶対値を傾き重みとする。  
傾き重みは、候補線の全通過画素毎に算出する。また、傾き重みは、全ての候補線の全通過画素について算出し、例えばパラメータ空間記憶部１２２に保持する。
【０１１９】
例えば、候補線が原点からの距離ρと、ｘ軸との角度θを使ってρ＝ｘ
ｃｏｓθ＋y ｓｉｎθという直線で表現されるならば、これは接線の法線であるから傾き重みは０≦θ≦π／４あるいは３π／４≦θ≦πのときは1／｜ｃｏｓθ｜、それ以外の場合は1／｜ｓｉｎθ｜となる。
【０１２０】
個数計量部１４５は、各々の候補線について、全通過画素の傾き重みを合計して個数とし、その結果（傾き重みの合計値、画素数）をパラメータ空間記憶部１２２に保持する。
【０１２１】
実在線判定部１４６は、前記個数が予め外部から与えた閾値より多い場合であり、且つ、パラメータ空間上予め定めた近傍内（例えば図１２に支援する候補線点周辺領域）で他に前記個数を上回る箇所が無い場合、その候補線は、実際に画像上に存在する線（実在線）であると判定するものである。
【０１２２】
例えば、実在線判定部１４６は、傾き重みの合計が、閾値記憶部１２１に保持され予め定めた閾値より大きい場合であり、且つ、パラメータ空間上予め定めた近傍内で他に前記傾き重みの合計が上回る箇所が無い場合、実在線として例えば候補線点リスト上、実在線ビットを０から１に変える。
実在線ビットは、候補線点リスト生成時は０に初期化される。この代わりに１に初期化して実在線と判定したら０に変えるとしてもよい。また、０、１を示す１ビットではなく、０、１以外の任意の数値で区別するよう多ビットにしてもよい。
どの程度近傍を探索するかは、例えば閾値記憶部１２１に保存されている値を参照する。
【０１２３】
実在線画像生成部１４７は、前記実在線のみを描画した画像を実在線画像として生成する。
【０１２４】
例えば、実在線画像生成部１４７は、予め画像記憶部１２３に領域確保し全画素値をゼロとした出力画像上に、前記実在線ビットが１となっているパラメータの組み合わせについて線を描画する。
実在線を描画する手法としては、例えば、線を構成する画素の画素値を１として線を表現する。線ごとに画素値を変えて線を区別しやすいようにしてもよい。
この他、出力画像ではなく２値化画像に描画してもよい。この場合、候補領域及び背景領域と異なる画素値を与えて区別できるようにする。
さらに、入力画像に描画してもよい。この場合、例えば、入力画像のビットを反転させるなどして濃淡で表される入力画像にあっても検出した線が目立つように処理を行ってもよい。
【０１２５】
ここで、本実施の形態の全候補線描画部１４２は、「候補線描画制御手段」ということもできる。また、本実施の形態の通過判定部１４３は、「候補線周辺領域決定手段」ということもできる。
さらに、本実施の形態の重み算出部１４４と個数計量部１４５により、「候補線識別指標算出手段１４０ａ」を構成することもできる。また、本実施の形態の実在線判定部１４６は、「実在線決定制御手段」ということもできる。
【０１２６】
候補線描画制御手段は、画像内の画素を通り得る線を特定のパラメータを含む方程式で表し、この方程式の前記パラメータを座標軸とするパラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせがとる座標値に基づいて、前記座標値に対応する前記画像内の各候補線を描画する制御を行う。
候補線周辺領域決定手段は、前記候補線及び該候補線の周辺の候補線周辺領域が通過する通過画素を、各々の前記候補線について決定する。
候補線識別指標算出手段は、前記候補線を識別する指標であって前記候補線の接線の傾きを示す傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記傾き重みの合計値を算出する。
実在線決定制御手段は、前記候補線識別指標算出手段にて算出された各々の前記候補線の各々の前記合計値に基づいて、一の前記候補線に対応する前記パラメータ空間部での一の前記パラメータの組み合わせの座標値の周辺のパラメータ値周辺領域内に、一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線に対応する他の前記パラメータの組み合わせの座標値の有無を探索し、前記パラメータ値周辺領域内にて一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線の前記合計値がない場合には、一の前記候補線を実在線として決定する制御を行う。
【０１２７】
（処理手順について）
次に、上述のような構成を有する画像処理システムにおける各部の処理は、方法としても実現可能であり、画像処理方法としての各種の処理手順について、図１３を参照しつつ説明する。
【０１２８】
先ず、コンピュータが、画素値に基づいて、検出対象である直線や曲線の候補となる領域とそれ以外の領域の２つの領域をそれぞれ候補領域及び背景領域として、画像を２つの領域に分割する（ステップＳ２０１）＜２値化処理ステップ＞。
【０１２９】
次に、前記コンピュータが、画像上の直線や曲線を表す方程式の各パラメータを軸としたパラメータ空間上の全てのパラメータの組み合わせについて、画像上に直線や曲線を候補線として描画する（ステップＳ２０２）＜全候補線描画処理ステップ＞。
【０１３０】
続いて、前記コンピュータが、各々の候補線について、画像上の候補領域内で候補線が通る画素及び候補線から予め定めた範囲内の近傍にある画素を通過画素としてその座標を求める（ステップＳ２０３）＜通過判定処理ステップ＞。
【０１３１】
そして、前記コンピュータが、全ての候補線の接線の傾きに従って接線が画像上のx軸と成す角度の余弦の逆数の絶対値が２の平方根以下の場合はこの角度の余弦の逆数の絶対値を傾き重みとし、それ以外は正弦の逆数の絶対値を傾き重みとし、候補線が通過する画素毎に傾き重みを求める（ステップＳ２０４）＜重み算出処理ステップ＞。
【０１３２】
さらに、前記コンピュータが、各々の候補線について、全通過画素の傾き重みの合計値を算出して個数とし、この個数を数える（ステップＳ２０５）＜個数計量処理ステップ＞。
【０１３３】
次いで、前記コンピュータが、前記個数が予め外部から与えた閾値より多い場合であり、且つ、パラメータ空間上予め定めた近傍内で他に前記個数を上回る箇所が無い場合、その候補線は実際に画像上に存在する線である実在線とする（ステップＳ２０６）＜実在線判定処理ステップ＞。
【０１３４】
そして、前記コンピュータが、前記実在線のみを描画した画像を実在線画像として生成する（ステップＳ２０７）＜実在線画像生成処理ステップ＞。
【０１３５】
ここで、本実施の形態の全候補線描画処理ステップ（Ｓ２０２）は、「候補線描画制御ステップ」ということもできる。また、本実施の形態の通過判定処理ステップＳ２０３は、「候補線周辺領域決定ステップ」ということもできる。
さらに、本実施の形態の重み算出処理ステップ（Ｓ２０４）と個数計量処理ステップ（Ｓ２０５）により、「候補線識別指標算出ステップ」ということもできる。また、本実施の形態の実在線判定処理ステップＳ２０６は、「実在線決定制御ステップ」ということもできる。
【０１３６】
候補線描画制御ステップは、コンピュータが、画像内の画素を通り得る線を特定のパラメータを含む方程式で表し、この方程式の前記パラメータを座標軸とするパラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせがとる座標値に基づいて、前記座標値に対応する前記画像内の各候補線を描画する制御を行う。
候補線周辺領域決定ステップは、前記コンピュータが、前記候補線及び該候補線の周辺の候補線周辺領域が通過する通過画素を、各々の前記候補線について決定する。
候補線識別指標算出ステップは、前記コンピュータが、前記候補線を識別する指標であって前記候補線の接線の傾きを示す傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記傾き重みの合計値を算出する。
実在線決定制御ステップは、前記コンピュータが、前記候補線識別指標算出ステップにて算出された各々の前記候補線の各々の前記合計値に基づいて、一の前記候補線に対応する前記パラメータ空間部での一の前記パラメータの組み合わせの座標値の周辺のパラメータ値周辺領域内に、一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線に対応する他の前記パラメータの組み合わせの座標値の有無を探索し、前記パラメータ値周辺領域内にて一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線の前記合計値がない場合には、一の前記候補線を実在線として決定する制御を行う。
【０１３７】
以上のように本実施の形態によれば、前記第１の実施の形態と同様の作用効果を奏しながらも、２値化後の候補領域の画像全体に対する比率が高くても計算量増大を低減できる。その理由は、ハフ変換せずに最初から逆ハフ変換して検出すべき線を構成するパラメータの価の組を見出す仕組みがあるからである。
ここで、第１の実施の形態と第２の実施の形態の違いは計算量である。離散化幅が小さい場合ほど、パラメータの組の数が大きくなり第２の実施の形態の方が第１の実施の形態より計算量が大きくなる。反対に、離散化幅が大きいほど、画像空間計算量のほうが小さくなる。
【０１３８】
また、２値化した後の候補領域の画像全体に対する比率が小さいときは、第１の実施の形態ではパラメータ空間が効率よく絞り込まれ計算量が小さくなるが、比率が大きい場合は、第１の実施の形態では、第２の実施の形態では行っていないパラメータ線の描画に関する計算が必要なため、第１の実施の形態の方が計算量が大きくなるということが起こり得る。この場合、本第２の実施の形態の方が処理速度の向上が図れる。
【０１３９】
このように、本実施の形態の画像処理装置では、２値化画像における候補領域の比率が大きく最初にハフ変換する場合の計算量が大きくなる場合を回避するため、ハフ変換せずに最初から逆ハフ変換して検出すべき線を構成するパラメータの組を見出す。
【０１４０】
その他の構成およびその他のステップ並びにその作用効果については、前述した第１の実施の形態の場合と同一となっている。また、前記の説明において、上述した各ステップの動作内容及び各部の構成要素をプログラム化し、コンピュータに実行させてもよい。
【０１４１】
［第３の実施の形態］
次に、本発明にかかる第３の実施の形態について、図１４に基づいて説明する。以下には、前記第１の実施の形態の実質的に同様の構成に関しては説明を省略し、異なる部分についてのみ述べる。図１４は、本発明の画像処理システムの第３の実施の形態の一例を示すブロック図である。
【０１４２】
上述の第１の実施の形態では、画像処理装置が１つ構成される場合の例を示したが、本第３の実施の形態では、異なる種類の第１の画像処理装置と第２の画像処理装置との２つ構成される場合の例を示している。加えて、本第３の実施の形態では、第１の画像処理装置と第２の画像処理装置のうちいずれか一つの画像処理装置で処理するかを切替える切替制御装置を含む構成としている。
【０１４３】
（構成について）  
具体的には、本第３の実施の形態の画像処理システム２００は、図１４に示すように、画像を入力する入力装置２１０と、前記入力装置２１０にて入力された画像内から第１の処理にて線を抽出する第１の画像処理装置２４０と、前記入力装置２１０にて入力された画像内から第１の処理と異なる第２の処理（画像処理演算）にて線を抽出する第２の画像処理装置２６０と、前記第１の画像処理装置２４０と前記第２の画像処理装置２６０とを切替制御する切替制御装置２７０と、前記切替制御装置２７０にて切替制御された前記第１及び第２の画像処理装置２４０、２７０のうちいずれか一方の画像処理結果を出力する出力装置２３０と、前記画像及び前記画像処理結果、画像処理過程での演算結果を記憶する記憶装置２２０と、を含んで構成される。
【０１４４】
第１の画像処理装置２４０は、図１５に示すように、前記第１の実施の形態で説明した画像処理装置と同様の構成である、２値化処理部２４１と、パラメータ算出部２４２と、パラメータ線描画部２４３と、交差点検出部２４４と、重なり回数計量部２４５と、有力候補線描画部２４６と、通過判定部２４７と、重み算出部２４８と、個数計量部２４９と、実在線判定部２５１と、実在線画像生成部２５２と、これら各部の実行手順を制御するモジュール制御部２５３と、を含む構成としている。
【０１４５】
第２の画像処理装置２６０は、図１６に示すように、前記第２の実施の形態で説明した画像処理装置と同様の構成である、２値化処理部２６１と、全候補線描画部２６２と、通過判定部２６３と、重み算出部２６４と、個数計量部２６５と、実在線判定部２６６と、実在線画像生成部２６７と、これら各部の実行手順を制御するモジュール制御部２６８と、を含む構成としている。  
【０１４６】
切替制御装置２７０は、第１の画像処理装置２４０による第１の計算量と、第２の画像処理装置２６０による第２の計算量とを比較して、第１の画像処理装置２４０で処理すべきか、第２の画像処理装置２６０で処理すべきかを選択制御する。
計算量は、パラメータ空間部の離散化幅や２値化画像の候補領域の比率によって大きさが決まる。  
【０１４７】
ここで、切替制御装置２７０について詳細に説明する。  
切替制御装置２７０は、図１７に示すように、２値化処理部２７１と、パラメータ算出計算量推定部２７２と、パラメータ線描画計算量推定部２７３と、交差点検出計算量推定部２７４と、重なり回数計量計算量推定部２７５と、有力候補線描画計算量推定部２７６と、通過判定計算量推定部２７７と、重み算出計算量推定部２７８と、個数計量計算量推定部２７９と、実在線判定計算量推定部２８１と、を含む構成としている。
【０１４８】
さらに、切替制御装置２７０は、図１７に示すように、全候補線描画計算量推定部２８２と、全通過判定計算量推定部２８３と、全重み算出計算量推定部２８４と、全個数計量計算量推定部２８５と、全実在線判定計算量推定部２８６と、手法選択部２８７と、これら各部の実行手順を制御するモジュール制御部２８８と、を含む構成としている。
【０１４９】
２値化処理部２７１は、第１の実施の形態と同様の動作をするとともに、２値化された画像上の候補領域の比率を求め、パラメータ空間の各軸に離散化幅を与えて各々の処理の計算量を推定する。
【０１５０】
図１７に示す切替制御装置２７０におけるパラメータ算出計算量推定部２７２、パラメータ線描画計算量推定部２７３、交差点検出計算量推定部２７４、重なり回数計量計算量推定部２７５、有力候補線描画計算量推定部２７６、通過判定計算量推定部２７７、重み算出計算量推定部２７８、個数計量計算量推定部２７９、実在線判定計算量推定部２８１は、各々、図１５に示す第１の画像処理装置２４０におけるパラメータ算出部２４２、パラメータ線描画部２４３、交差点検出部２４４、重なり回数計量部２４５、有力候補線描画部２４６、通過判定部２４７、重み算出部２４８、個数計量部２４９、実在線判定部２５１の処理時の計算量を推定する。
【０１５１】
２値化処理部２７１により、２値化された画像上の候補領域の比率が分かり、パラメータ空間の各軸を離散化幅を与えれば各々の処理の計算量を推定することができる。
【０１５２】
パラメータ算出計算量推定部２７２は、例えば画像上の線を描く方程式とパラメータ範囲とパラメータ空間の離散化幅を元に、画像上の候補領域の１つの画素に対して何回演算が必要となるか概算し、それを候補領域の画素数だけ倍してパラメータ算出部２４２が処理する計算量を推定しパラメータ算出計算量とする。
【０１５３】
パラメータ線描画計算量推定部２７３は、例えば、前記パラメータ算出計算量推定部２７２の処理過程で得られた、パラメータ空間上、要素が書き換えられることになる回数と要素を１つ書き換えるのに要する計算量をかけて、パラメータ線描画部２４３が処理する計算量を推定しパラメータ線描画計算量とする。
【０１５４】
交差点検出計算量推定部２７４は、例えば候補領域の画素数をパラメータ線の数とし、パラメータ線の平均的な長さを仮定し、パラメータ線をランダムにパラメータ空間に配置するとして、パラメータ線同士が交差する点の数を推定し、ひとつの点のパラメータ空間上での座標を得るために要する計算量をかけ、交差点検出部２４４が処理する計算量を推定し交差点検出計算量とする。
【０１５５】
重なり回数計量計算量推定部２７５は、例えば、交差点検出計算量推定部２７４が得た交差点の数に、一つの交差点の値を読み出すために要する計算量や閾値の比較に要する計算量をかけて、重なり回数計量部２４５が処理する計算量を推定し重なり回数計量計算量とする。
【０１５６】
有力候補線描画計算量推定部２７６は、例えば、交差点検出計算量推定部２７４が得た交差点の数と、交差点の数と同時に得た交差点における要素の値の平均値や分布から、閾値を越えて有力候補線となるパラメータの数を推定し、画像上の線を描く方程式から線を一本描くための計算量を推定しこれをパラメータの数にかけて、有力候補線描画部２４６が処理する計算量を推定し有力候補線描画計算量とする。
【０１５７】
通過判定計算量推定部２７７は、例えば有力候補線の数である前記推定された有力候補線となるパラメータの数を元にランダムに有力候補線を２値化画像上に配置した場合、有力候補線が候補領域の画素を通過する回数を推定し、通過する画素１つの座標を得るために要する計算量をかけて、通過判定部２４７が処理する計算量を推定し通過判定計算量とする。
【０１５８】
重み算出計算量推定部２７８は、例えば線の方程式から接線の方程式を算出するための計算量を推定し、それと接線がｘ軸となす角度を求めるための計算量と、角度から傾き重みを算出するための計算量を足し合わせ、それを有力候補線の平均的な長さと本数にかけて、重み算出部２４８が処理する計算量を推定し重み算出計算量とする。
【０１５９】
個数計量計算量推定部２７９は、例えば有力候補線の平均的な長さと本数に、重みを１回掛け合わせるために要する計算量をかけて、個数計量部２４９が処理する計算量を推定し個数計量計算量とする。
【０１６０】
実在線判定計算量推定部２８１は、例えば、推定した有力候補線の個数に対し、一つの有力候補線の重みの合計を閾値と比較し予め定めた近傍内の重みの合計と比較するために要する計算量をかけて、実在線判定部２５１が処理する計算量を推定し実在線判定計算量とする。  
【０１６１】
図１７に示す切替制御装置２７０における全候補線描画計算量推定部２８２、全通過判定計算量推定部２８３、全重み算出計算量推定部２８４、全個数計量計算量推定部２８５、全実在線判定計算量推定部２８６は、各々、図１６に示す第２の画像処理装置２６０における全候補線描画部２６２、通過判定部２６３、重み算出部２６４、個数計量部２６５、実在線判定部２６６の処理時の計算量を推定する。
【０１６２】
全候補線描画計算量推定部２８２は、パラメータ空間上の全てのパラメータの組み合わせについて、画像上に直線や曲線を候補線として描画するために要する計算量を推定し、全候補線描画計算量とする。
例えば、パラメータ空間における全てのパラメータの組み合わせの数に、画像上の線を描く方程式から線を一本描くための計算量を先ず推定し、これをもとに全候補線描画部２６２が処理する計算量を推定し全候補線描画計算量とする。
【０１６３】
全通過判定計算量推定部２８３は、各々の候補線について、画像上の候補領域内で候補線が通る画素及び候補線から予め定めた範囲内の近傍にある画素を通過画素としてその座標を求めるために要する計算量を推定し、全通過判定計算量とする。
例えば候補線を２値化画像上に配置した場合、候補線が候補領域の画素を通過する回数を推定し、通過する画素１つの座標を得るために要する計算量をかけて、通過判定部２６３が処理する計算量を推定し全通過判定計算量とする。
【０１６４】
全重み算出計算量推定部２８４は、例えば線の方程式から接線の方程式を算出するための計算量を推定し、それと接線がｘ軸となす角度を求めるための計算量と、角度から傾き重みを算出するための計算量を足し合わせ、それを候補線の平均的な長さと本数にかけて、重み算出部２６４が処理する計算量を推定し全重み算出計算量とする。
【０１６５】
全個数計量計算量推定部２８５は、各々の候補線について、全通過画素の傾き重みを合計し個数とするために要する計算量を推定し、全個数計量計算量とする。
例えば候補線の平均的な長さと本数に、重みを１回掛け合わせるために要する計算量をかけて、個数計量部２６５が処理する計算量を推定し全個数計量計算量とする。
【０１６６】
全実在線判定計算量推定部２８６は、前記個数が予め外部から与えた閾値より多い場合であり且つパラメータ空間上予め定めた近傍内で他に前記個数を上回る箇所が無い場合、その候補線は実際に画像上に存在する線である実在線とみなすために要する計算量を推定し、全実在線判定計算量とする。
例えば、一つの候補線の重みの合計を閾値と比較し予め定めた近傍内の重みの合計と比較するために要する計算量をかけて、実在線判定部２６６が処理する計算量を推定し全実在線判定計算量とする。
【０１６７】
ここで、図１５に示す有力候補線描画部２４６とそれに続く、通過判定部２４７、重み算出部２４８、個数計量部２４９、実在線判定部２５１は、それらの処理の前に有力候補線を絞り込んだあとで有力候補線のみを画像上に描画して処理を続ける。
これに対し、図１６に示す全候補線描画部２６２とそれに続く、通過判定部２６３、重み算出部２６４、個数計量部２６５、実在線判定部２６６は、絞込みを行わず、全てのパラメータの組み合わせについて線を画像上に描画して処理を続ける。
このように、第１の画像処理装置２４０による処理と、第２の画像処理装置２６０による処理とは、有力候補線を絞り込んでいるか否かが相違する。
【０１６８】
手法選択部２８７は、先ず、パラメータ算出計算量、パラメータ線描画計算量、交差点検出計算量、重なり回数計量計算量、有力候補線描画計算量、通過判定計算量、重み算出計算量、個数計量計算量、実在線判定計算量の合計を、パラメータ空間計算量（第１の計算量）とする。
【０１６９】
また、手法選択部２８７は、全候補線描画計算量、全通過判定計算量、全重み算出計算量、全個数計量計算量、全実在線判定計算量の合計を、画像空間計算量（第２の計算量）とする。
【０１７０】
さらに、手法選択部２８７は、前記パラメータ空間計算量と前記画像空間計算量とを比較し、パラメータ空間計算量の方が小さい場合は、前記第１の画像処理装置２４０による処理を選択し、画像空間計算量の方が小さい場合は、前記第２の画像処理装置２６０による処理を選択し、お互いが等しい場合は、予め定めた選択制約に基づいて、いずれかの処理を選択する制御を行う。
【０１７１】
これら計算量の推定時には、確率的に線の配置などを決めており、計算量自体に確率分布をもたせてもよい。例えば推定値に誤差を加えた表記をしてもよい。この場合、パラメータ空間計算量や画像空間計算量を求める際など確率分布を持った数値同士を演算する場合は誤差伝播を考慮して、演算後の数値にも分布を持たせてもよい。
【０１７２】
ここで、本実施の形態のパラメータ算出計算量推定部２７２、パラメータ線描画計算量推定部２７３、交差点検出計算量推定部２７４、重なり回数計量計算量推定部２７５、有力候補線描画計算量推定部２７６、通過判定計算量推定部２７７、重み算出計算量推定部２７８、個数計量計算量推定部２７９、実在線判定計算量推定部２８１により、「第１の計算量推定手段２７０ａ」を構成することもできる。
【０１７３】
また、本実施の形態の全候補線描画計算量推定部２８２、全通過判定計算量推定部２８３、全重み算出計算量推定部２８４、全個数計量計算量推定部２８５、全実在線判定計算量推定部２８６により、「第２の計算量推定手段２７０ｂ」を構成することができる。
さらに、本実施の形態の手法選択部２８７は、「計算パターン選択手段」ということもできる。
さらにまた、２値化処理部２７１、「第１の計算量推定手段２７０ａ」、「第２の計算量推定手段２７０ｂ」、手法選択部２８７、モジュール制御部２８８により、「計算パターン選択制御手段」を構成することもできる。
【０１７４】
また、前記第１の実施の形態と同様に、本実施の形態のパラメータ算出部２４２、パラメータ線描画部２４３、交差点検出部２４４、重なり回数計量部２４５、有力候補線描画部２４６により、「候補線描画制御手段」を構成することもできる。また、本実施の形態の通過判定部２４７は、「候補線周辺領域決定手段」ということもできる。
さらに、本実施の形態の重み算出部２４８と個数計量部２４９により、「候補線識別指標算出手段」を構成することもできる。また、本実施の形態の実在線判定部２５１は、「実在線決定制御手段」ということもできる。
また、本実施の形態のパラメータ算出部２４２、パラメータ線描画部２４３により、「パラメータ空間部描画手段」を構成することもできる。
さらに、本実施の形態の交差点検出部４４、重なり回数計量部４５により、「選別手段４０ｃ」を構成することもできる。
さらにまた、本実施の形態の有力候補線描画部４６は、「候補線描画手段」ということもできる。
【０１７５】
この場合、前記パラメータ空間部描画手段は、画像内の画素を通り得る線を特定のパラメータを含む方程式で表し、この方程式の前記パラメータを座標軸とするパラメータ空間部に、前記画素に対応するパラメータ空間図形要素を各々の各前記画素について描画することができる。
また、前記選別手段は、各々の前記パラメータ空間図形要素が交差する交差部における交差回数と、前記交差部の周辺の交差部周辺領域の他の交差部の交差回数と、予め設定された交差回数閾値とに基づいて、前記画像内の候補線に対応する前記パラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせの座標値の有力候補を選別することができる。
さらに、前記候補線描画手段は、前記選別手段にて選別された前記有力候補の前記座標値の周辺の有力候補領域内の各座標値について、前記画像内に対応する候補線を描画することができる。
【０１７６】
さらに、前記候補線周辺領域決定手段は、前記候補線及び該候補線の周辺の候補線周辺領域が通過する通過画素を、各々の前記候補線について決定することができる。
また、前記候補線識別指標算出手段は、前記候補線を識別する指標であって前記候補線の接線の傾きを示す傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記傾き重みの合計値を算出することができる。
さらに、実在線決定制御手段は、前記候補線識別指標算出手段にて算出された各々の前記候補線の各々の前記合計値に基づいて、一の前記候補線に対応する前記パラメータ空間部での一の前記パラメータの組み合わせの座標値の周辺のパラメータ値周辺領域内に、一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線に対応する他の前記パラメータの組み合わせの座標値の有無を探索し、前記パラメータ値周辺領域内にて一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線の前記合計値がない場合には、一の前記候補線を実在線として決定する制御を行うことができる。
【０１７７】
また、前記第２の実施の形態と同様に、本実施の形態の全候補線描画部２６２により、「候補線描画制御手段」を構成することもできる。また、本実施の形態の通過判定部２６３は、「候補線周辺領域決定手段」ということもできる。
さらに、本実施の形態の重み算出部２６４と個数計量部２６５により、「候補線識別指標算出手段」を構成することもできる。また、本実施の形態の実在線判定部２６６は、「実在線決定制御手段」ということもできる。
【０１７８】
この場合、前記候補線描画制御手段は、画像内の画素を通り得る線を特定のパラメータを含む方程式で表し、この方程式の前記パラメータを座標軸とするパラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせがとる座標値に基づいて、前記座標値に対応する前記画像内の各候補線を描画する制御を行うことができる。
また、前記候補線周辺領域決定手段は、前記候補線及び該候補線の周辺の候補線周辺領域が通過する通過画素を、各々の前記候補線について決定することができる。
さらに、候補線識別指標算出手段は、前記候補線を識別する指標であって前記候補線の接線の傾きを示す傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記傾き重みの合計値を算出することができる。
また、実在線決定制御手段は、前記候補線識別指標算出手段にて算出された各々の前記候補線の各々の前記合計値に基づいて、一の前記候補線に対応する前記パラメータ空間部での一の前記パラメータの組み合わせの座標値の周辺のパラメータ値周辺領域内に、一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線に対応する他の前記パラメータの組み合わせの座標値の有無を探索し、前記パラメータ値周辺領域内にて一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線の前記合計値がない場合には、一の前記候補線を実在線として決定する制御を行うことができる。
【０１７９】
また、前記第１の計算量推定手段は、前記第１の画像処理装置の前記パラメータ空間部描画手段による前記パラメータ空間部への描画処理、及び前記候補線描画手段による前記画像内の選別された各々の前記候補線の描画処理を行う場合の第１の計算パターンによる第１の計算量を推定することができる。さらに、前記第２の計算量推定手段は、前記画像内の各々の前記候補線の描画処理のみを行う場合の第２の計算パターンによる第２の計算量を推定することができる。さらにまた、前記計算パターン選択手段は、前記第１の計算量推定手段での前記第１の計算量と、前記第２の計算量推定手段での前記第２の計算量とを比較し、計算量の少ない方の計算パターンを選択することができる。
【０１８０】
前記計算パターン選択制御手段は、前記パラメータ空間部描画手段による前記パラメータ空間部への描画処理、及び前記候補線描画手段による前記画像内の選別された各々の前記候補線の描画処理を行う場合の第１の計算パターンによる第１の計算量と、前記画像内の各々の前記候補線の描画処理のみを行う場合の第２の計算パターンによる第２の計算量とに基づいて、計算量の少ない方の計算パターンを選択することができる。
【０１８１】
（処理手順について）
次に、上述のような構成を有する画像処理システムにおける各部の処理は、方法としても実現可能であり、画像処理方法としての各種の処理手順について、図１８を参照しつつ説明する。
【０１８２】
先ず、コンピュータが、画素値に基づいて、検出対象である直線や曲線の候補となる領域とそれ以外の領域の２つの領域をそれぞれ候補領域及び背景領域として、画像を２つの領域に分割し、２値化された画像上の候補領域の比率を求め、パラメータ空間の各軸に離散化幅を与えて各々の処理の計算量を推定する（ステップＳ３０１）＜２値化処理ステップ＞。
【０１８３】
次に、前記コンピュータが、前記候補領域の各画素において、その画素を通り得る全ての直線や曲線を表現する方程式のパラメータの組み合わせを算出するために要する計算量を推定し、パラメータ算出計算量とする（ステップＳ３０２）＜パラメータ算出計算量推定処理ステップ＞。  
【０１８４】
続いて、前記コンピュータが、前記パラメータについて各々を軸とした空間をパラメータ空間とし、その空間上に前記パラメータの組み合わせ全てをパラメータ線として曲線状あるいは直線状に描画するために要する計算量を推定し、パラメータ線描画計算量とする（ステップＳ３０３）＜パラメータ線描画計算量推定処理ステップ＞。
【０１８５】
そして、前記コンピュータが、候補領域内の全画素についてパラメータ線を描画し、パラメータ空間上でパラメータ線同士が重なる点の座標を交差点として求めるために要する計算量を推定し、交差点検出計算量とする（ステップＳ３０４）＜交差点検出計算量推定処理ステップ＞。
【０１８６】
さらに、前記コンピュータが、パラメータ線同士が重なる回数が予め外部から与えた閾値より大きい座標であり且つ予め定めた近傍内で他に前記重なる回数を上回る箇所が無い座標が指し示すパラメータの組み合わせを、検出対象となる直線や曲線のパラメータ組み合わせの有力候補とするために要する計算量を推定し、重なり回数計量計算量とする（ステップＳ３０５）＜重なり回数計量計算量推定処理ステップ＞。
【０１８７】
加えて、前記コンピュータが、パラメータ空間上その有力候補及び有力候補の近傍で有力候補から予め外部から与えた距離内にあるパラメータの組み合わせについて、それらパラメータに従って画像上に直線や曲線を有力候補線として描画するために要する計算量を推定し、有力候補線描画計算量とする（ステップＳ３０６）＜有力候補線描画計算量推定処理ステップ＞。
【０１８８】
次いで、前記コンピュータが、各々の有力候補線について、画像上の候補領域内で有力候補線が通る画素及び有力候補線から予め定めた範囲内の近傍にある画素を通過画素としてその座標を求めるために要する計算量を推定し、通過判定計算量とする（ステップＳ３０７）＜通過判定計算量推定処理ステップ＞。
【０１８９】
続いて、前記コンピュータが、有力候補線の接線の傾きに従って接線が画像上のx軸と成す角度の余弦の逆数の絶対値が２の平方根以下の場合はこの角度の余弦の逆数の絶対値を傾き重みとし、それ以外は正弦の逆数の絶対値を重みとし、有力候補線の通過画素毎に傾き重みを求めるために要する計算量を推定し、重み算出計算量とする（ステップＳ３０８）＜重み算出計算量推定処理ステップ＞。
【０１９０】
そして、前記コンピュータが、各々の有力候補線について、全通過画素の傾き重みを合計して個数とするために要する計算量を推定し、個数計量計算量とする（ステップＳ３０９）＜個数計量計算量推定処理ステップ＞。
【０１９１】
さらに、前記コンピュータが、前記個数が予め外部から与えた閾値より多い場合であり、且つ、パラメータ空間上予め定めた近傍内で他に前記個数を上回る箇所が無い場合、その有力候補線は実際に画像上に存在する線である実在線とするために要する計算量を推定し、実在線判定計算量とする（ステップＳ３１０）＜実在線判定計算量推定処理ステップ＞。
【０１９２】
次に、前記コンピュータが、パラメータ空間上の全てのパラメータの組み合わせについて、画像上に直線や曲線を候補線として描画するために要する計算量を推定し、全候補線描画計算量とする（ステップＳ３１１）＜全候補線描画計算量推定処理ステップ＞。
【０１９３】
続いて、前記コンピュータが、各々の候補線について、画像上の候補領域内で候補線が通る画素及び候補線から予め定めた範囲内の近傍にある画素を通過画素としてその座標を求めるために要する計算量を推定し、全通過判定計算量とする（ステップＳ３１２）＜全通過判定計算量推定処理ステップ＞。
【０１９４】
そして、前記コンピュータが、全ての候補線の接線の傾きに従って接線が画像上のx軸と成す角度の余弦の逆数の絶対値が２の平方根以下の場合はこの角度の余弦の逆数の絶対値を傾き重みとし、それ以外は正弦の逆数の絶対値を傾き重みとし、有力候補線が通過する画素毎に傾き重みを求めるために要する計算量を推定し、全重み算出計算量とする（ステップＳ３１３）＜全重み算出計算量推定処理ステップ＞。
【０１９５】
さらに、前記コンピュータが、各々の候補線について、全通過画素の傾き重みを合計し個数とするために要する計算量を推定し、全個数計量計算量とする（ステップＳ３１４）＜全個数計量計算量推定処理ステップ＞。
【０１９６】
加えて、前記コンピュータが、前記個数が予め外部から与えた閾値より多い場合であり且つパラメータ空間上予め定めた近傍内で他に前記個数を上回る箇所が無い場合、その候補線は実際に画像上に存在する線である実在線とみなすために要する計算量を推定し、全実在線判定計算量とする（ステップＳ３１５）＜全実在線判定計算量推定処理ステップ＞。
【０１９７】
次いで、前記コンピュータが、前記パラメータ算出計算量とパラメータ線描画計算量と交差点検出計算量と重なり回数計量計算量と有力候補線描画計算量と通過判定計算量と重み算出計算量と個数計量計算量と実在線判定計算量の合計をパラメータ空間計算量（第１の計算量）とする。
加えて、前記コンピュータが、全候補線描画計算量と全通過判定計算量と全重み算出計算量と全個数計量計算量と全実在線判定計算量の合計を画像空間計算量（第２の計算量）とする。
さらに加えて、前記コンピュータが、前記パラメータ空間計算量と前記画像空間計算量を比較し、パラメータ空間計算量の方が画像空間計算量より小さい場合は、前記第１の実施の形態のステップＳ１０１〜Ｓ１１１の処理手順による実在線画像を生成する。
一方、画像空間計算量の方がパラメータ空間計算量より小さい場合は、前記コンピュータは、前記第２の実施の形態のステップＳ２０１〜Ｓ２０７の処理手順による実在線画像を生成する。
他方、画像空間計算量とパラメータ空間計算量とが等しい場合は、予め定めたルールに基づいていずれか一方の処理手順により実在線画像を生成する（ステップＳ３１６）＜手法選択処理ステップ＞。
【０１９８】
ここで、以上のステップＳ３０１乃至ステップＳ３１６における一連のステップを「計算パターン選択制御ステップ」ということもできる。この計算パターン選択制御ステップでは、前記パラメータ空間部描画ステップ（図９に示すステップＳ１００ｂ）による前記パラメータ空間部への描画処理、及び前記候補線描画ステップ（図９に示すステップＳ１０６）による前記画像内の選別された各々の前記候補線の描画処理を行う場合の第１の計算パターンによる第１の計算量と、前記画像内の各々の前記候補線の描画処理のみを行う場合の第２の計算パターンによる第２の計算量とに基づいて、計算量の少ない方の計算パターンを選択する制御を行うことができる。
【０１９９】
以上のように本実施の形態によれば、前記第１の実施の形態と同様の作用効果を奏しながらも、２値化後の候補領域の画像全体に対する比率が高くても計算量増大をさらに低減できる。その理由は、ハフ変換せずに最初から逆ハフ変換して検出すべき線を構成するパラメータの組を見出す仕組みがあり、更に、各々の手法の計算量を推測することによって、自動的に最初にハフ変換すべきか否か（ハフ変換＋逆ハフ変換か逆ハフ変換のみか）判断できるからである。
【０２００】
このように、本実施の形態の画像処理装置では、一旦ハフ変換してから逆ハフ変換する場合の計算量と、ハフ変換せずに最初から逆ハフ変換して検出すべき線を構成するパラメータの組を見出す場合の計算量を比較し、２値化画像における候補領域の比率とパラメータ空間の離散化幅からどちらの手法が計算量が少ないかを自動的に判別する。
【０２０１】
その他の構成およびその他のステップ並びにその作用効果については、前述した第１の実施の形態の場合と同一となっている。また、前記の説明において、上述した各ステップの動作内容及び各部の構成要素をプログラム化し、コンピュータに実行させてもよい。
【０２０２】
［第４の実施の形態］
次に、本発明にかかる第４の実施の形態について、図１９に基づいて説明する。以下には、前記第１の実施の形態の実質的に同様の構成に関しては説明を省略し、異なる部分についてのみ述べる。図１９は、本発明の画像処理システムにおける画像処理装置の第４の実施の形態の一例を示すブロック図である。
【０２０３】
本実施の形態では、前記第１の実施の形態の画像処理装置の２値化処理部の前段に平滑化処理部を構成した例を開示している。
【０２０４】
（構成について）    
具体的には、本第４の実施の形態の画像処理システムにおける画像処理装置３４０は、図１９に示すように、画像を平滑化する平滑化処理部３４１と、前記第１の実施の形態と同様の構成である、２値化処理部３４２と、パラメータ算出部３４３と、パラメータ線描画部３４４と、交差点検出部３４５と、重なり回数計量部３４６と、有力候補線描画部３４７と、通過判定部３４８と、重み算出部３４９と、個数計量部３５１と、実在線判定部３５２と、実在線画像生成部３５３と、これら各部の実行手順を制御するモジュール制御部３５４と、を含む構成としている。
【０２０５】
平滑化処理部３４１における平滑化の手法としては、例えば重みが２次元ガウシアンとなっているマスクを画像に畳み込む手法や、局所領域内で平均をとる手法、局所領域内で中間値をとる手法、多次元局面を最小２乗フィッティングする手法など様々な方法があるが、どれを適用してもよい。
【０２０６】
ここで、本実施の形態の平滑化処理部３４１は、「平滑化処理手段」ということもできる。また、本実施の形態のパラメータ算出部３４３と、パラメータ線描画部３４４と、交差点検出部３４５と、重なり回数計量部３４６と、有力候補線描画部３４７とにより、「候補線描画制御手段」を構成することもできる。
【０２０７】
前記平滑化処理手段は、前記候補領域を抽出する前に、前記画像を平滑化処理することができる。この場合、前記候補線描画制御手段は、前記平滑化処理手段にて平滑化された前記候補領域の画像をもとに、前記候補線を描画することができる。
【０２０８】
（処理手順について）
次に、上述のような構成を有する画像処理システムにおける各部の処理は、方法としても実現可能であり、画像処理方法としての各種の処理手順について、図２０を参照しつつ説明する。
【０２０９】
本実施の形態に係る画像処理方法では、コンピュータが、２値化処理の前に平滑化処理を行う（ステップＳ４０１）＜平滑化処理ステップ＞。
【０２１０】
続いて、前記第１の実施の形態と同様の処理手順である、ステップＳ４０２〜ステップＳ４１２の処理を行う。
【０２１１】
ここで、本実施の形態のステップＳ４０１の平滑化処理ステップでは、候補領域を抽出する前に、前記画像を平滑化処理する。この場合、前記候補線描画制御ステップ（ステップＳ４０３乃至ステップＳ４０７）では、前記平滑化処理ステップにて平滑化された前記候補領域の画像をもとに、前記候補線を描画することができる。
【０２１２】
以上のように本実施の形態によれば、前記第１の実施の形態と同様の作用効果を奏しながらも、平滑化によりノイズを低減することができる。
【０２１３】
その他の構成およびその他のステップ並びにその作用効果については、前述した第１の実施の形態の場合と同一となっている。また、前記の説明において、上述した各ステップの動作内容及び各部の構成要素をプログラム化し、コンピュータに実行させてもよい。
【０２１４】
本実施の形態では、簡単のために、第１の実施の形態の画像処理装置に平滑化処理部を追加した構成例を説明したが、前記第２の実施の形態の画像処理装置に平滑化処理部を追加する場合、前記第３の実施の形態の第１、第２の画像処理装置の各々に平滑化処理部を追加する場合であってもよい。
【０２１５】
［第５の実施の形態］
次に、本発明にかかる第５の実施の形態について、図２１に基づいて説明する。以下には、前記第１の実施の形態の実質的に同様の構成に関しては説明を省略し、異なる部分についてのみ述べる。図２１は、本発明の画像処理システムにおける画像処理装置の第５の実施の形態の一例を示すブロック図である。
【０２１６】
本実施の形態では、前記第１の実施の形態の画像処理装置の２値化処理部の後段に膨張収縮処理部を構成した例を開示している。  
【０２１７】
（構成について）    
具体的には、本第５の実施の形態の画像処理システムにおける画像処理装置４４０は、図２１に示すように、２値化画像の候補領域に対し、外部から与えられた回数だけ膨張収縮処理を実施する膨張収縮処理部４４２と、前記第１の実施の形態と同様の構成である、２値化処理部４４１と、パラメータ算出部４４３と、パラメータ線描画部４４４と、交差点検出部４４５と、重なり回数計量部４４６と、有力候補線描画部４４７と、通過判定部４４８と、重み算出部４４９と、個数計量部４５１と、実在線判定部４５２と、実在線画像生成部４５３と、これら各部の実行手順を制御するモジュール制御部４５４と、を含む構成としている。
【０２１８】
膨張収縮処理部４４２における膨張収縮処理の手法としては、画像処理で一般的に使用されている手法でよい。
例えば膨張処理は、注目画素について８近傍のうち１つでも候補領域の画素があれば注目画素を候補領域とする。
また、例えば収縮処理は、注目画素について８近傍のうち１つでも背景領域に属する画素があれば注目が祖を背景領域とする。
【０２１９】
ここにおいて、膨張収縮処理部４４２における膨張処理と収縮処理とは、順番を入れ替えた処理を行ってもよい。また、膨張収縮処理部４４２にて、膨張処理と収縮処理とが、各々任意の順番で任意の回数繰り替えす処理を行ってもよい。
【０２２０】
ここで、本実施の形態の膨張収縮処理部４４２は、「膨張収縮手段」ということもできる。また、本実施の形態のパラメータ算出部４４３と、パラメータ線描画部４４４と、交差点検出部４４５と、重なり回数計量部４４６と、有力候補線描画部４４７とにより、「候補線描画制御手段」を構成することもできる。
【０２２１】
前記膨張収縮処理手段は、前記候補領域を膨張及び収縮する処理のいずれか一方又は双方を特定回数行うことができる。この場合、前記候補線描画制御手段は、前記膨張収縮処理手段にて処理された前記候補領域の画像をもとに、前記候補線を描画することができる。
【０２２２】
（処理手順について）
次に、上述のような構成を有する画像処理システムにおける各部の処理は、方法としても実現可能であり、画像処理方法としての各種の処理手順について、図２２を参照しつつ説明する。
【０２２３】
本実施の形態に係る画像処理方法では、先ず、コンピュータが、画素値に基づいて、検出対象である直線や曲線の候補となる領域とそれ以外の領域の２つの領域をそれぞれ候補領域及び背景領域として、画像を２つの領域に分割する（ステップＳ５０１）＜２値化処理ステップ＞。
【０２２４】
次に、コンピュータが、２値化手処理の後に、予め外部から与えた回数だけ２値化画像の候補領域に対して膨張処理及び収縮処理のうちいずれか一方又は双方を実施するステップＳ５０２）＜膨張収縮処理ステップ＞。
【０２２５】
続いて、前記第１の実施の形態と同様の処理手順である、ステップＳ５０３〜ステップＳ５１２の処理を行う。
【０２２６】
ここで、本実施の形態の前記ステップＳ５０２の膨張収縮処理ステップは、前記候補領域を膨張及び収縮する処理のいずれか一方又は双方を特定回数行う。この場合、前記候補線描画制御ステップ（ステップＳ５０３乃至ステップＳ５０７）では、前記膨張収縮処理ステップにて処理された前記候補領域の画像をもとに、前記候補線を描画することができる。  
【０２２７】
以上のように本実施の形態によれば、前記第１の実施の形態と同様の作用効果を奏しながらも、このような膨張処理と収縮処理によりノイズを低減したり、途切れた線をある程度つなぐこともできる。
【０２２８】
その他の構成およびその他のステップ並びにその作用効果については、前述した第１の実施の形態の場合と同一となっている。また、前記の説明において、上述した各ステップの動作内容及び各部の構成要素をプログラム化し、コンピュータに実行させてもよい。
【０２２９】
本実施の形態では、簡単のために、第１の実施の形態の画像処理装置に膨張収縮処理部を追加した構成例を説明したが、前記第２の実施の形態の画像処理装置に膨張収縮処理部を追加する場合、前記第３の実施の形態の第１、第２の画像処理装置の各々に膨張収縮処理部を追加する場合、前記第４の実施の形態の画像処理装置に膨張収縮処理部を追加する場合であってもよい。  
【０２３０】
［第６の実施の形態］
次に、本発明にかかる第６の実施の形態について、図２３に基づいて説明する。以下には、前記第１の実施の形態の実質的に同様の構成に関しては説明を省略し、異なる部分についてのみ述べる。図２３は、本発明の画像処理システムにおける画像処理装置の第６の実施の形態の一例を示すブロック図である。
【０２３１】
本実施の形態では、前記第１の実施の形態の画像処理装置の２値化処理部の前段に構成される画像縮小処理部と、各部を制御することによりパラメータの微調整制御処理を行うパラメータ微調整制御部とを構成した例を開示している。      
【０２３２】
（構成について）    
具体的には、本第６の実施の形態の画像処理システムにおける画像処理装置５４０は、図２３に示すように、画像縮小処理部５４１と、パラメータ微調整制御部５５４と、前記第１の実施の形態と同様の構成である、２値化処理部５４２と、パラメータ算出部５４３と、パラメータ線描画部５４４と、交差点検出部５４５と、重なり回数計量部５４６と、有力候補線描画部５４７と、通過判定部５４８と、重み算出部５４９と、個数計量部５５１と、実在線判定部５５２と、実在線画像生成部５５３と、を含む構成としている。
【０２３３】
画像縮小処理部５４１は、入力画像を予め与えた倍率で縮小しその画像を縮小画像（第１の縮小画像）とし、実在線を求め、一旦実在線が求まった後、第１の縮小画像よりも高い縮小倍率に縮小した画像を新たに生成して縮小画像（第２の縮小画像）とする。    
【０２３４】
パラメータ微調整制御部５５４は、各部の実行手順を制御するモジュール制御機能を有し、一旦求まった実在線を新たに有力候補線とみなしパラメータ空間上の近傍で新たに実在線を求め直し、倍率の異なる画像縮小と新たな実在線の導出を予め定めた回数かあるいは予め設定したパラメータ空間上の精度に達するまで（パラメータ空間上の変動幅が予め与えた値より小さくなるまで）繰り返し実行させる制御を行う。
【０２３５】
ここで、画像処理装置５４０において、画像を繰り返し段階的に縮小率を変える場合の詳細な動作を説明する。
先ず、２値化処理部５４２に続いてパラメータ算出部５４３、パラメータ線描画部５４４、交差点検出部５４５、重なり回数計量部５４６を経て、有力候補線描画部５４７及びそれ以降での処理が実施される。
【０２３６】
次に、繰り返し処理の２回目以降では、２値化処理部５４２の次に、すぐに有力候補線描画部５４７での処理を行うように制御する。    
これは、最初の段階（１回目の処理）では、ハフ変換によって全パラメータ空間から領域を絞込む処理を行うため、パラメータ算出部５４３、パラメータ線描画部５４４、交差点検出部５４５、重なり回数計量部５４６での処理が必要となる。
一方、２回目以降の処理の段階では、最初の段階（１回目の処理）にて一旦ある画像縮小率で実在線が得られ、その実在線をそのまま有力候補線としてその近傍で探索してパラメータを精密化することになるため、これらのパラメータ算出部５４３、パラメータ線描画部５４４、交差点検出部５４５、重なり回数計量部５４６での処理が不要となる。
【０２３７】
ここで、本実施の形態の画像縮小処理部５４１は、「画像縮小処理手段」ということもできる。また、本実施の形態のパラメータ微調整制御部５５４は、「第１の調整制御手段」ということもできる。
【０２３８】
この場合、前記画像縮小処理手段は、前記画像を縮小する処理を行うことができる。また、前記第１の調整制御手段は、前記画像縮小処理手段にて前記画像を第１の倍率で縮小した第１の縮小画像にて前記実在線を決定した後に、この決定された実在線を新たな新候補線とし、この新候補線の周辺の新候補線周辺領域について新たに探索を行い、前記第１の倍率より高い第２の倍率にて縮小した第２の縮小画像にて前記パラメータ空間を利用して新たに新実在線を決定し、前記縮小及び前記新実在線の決定を段階的に繰り返し行い、前記実在線の決定の調整制御を行うことができる。
【０２３９】
（処理手順について）
次に、上述のような構成を有する画像処理システムにおける各部の処理は、方法としても実現可能であり、画像処理方法としての各種の処理手順について、図２４を参照しつつ説明する。
【０２４０】
本実施の形態に係る画像処理方法では、先ず、コンピュータが、入力画像を予め与えた倍率で縮小しその画像を縮小画像とする（ステップＳ６０１）＜画像縮小処理ステップ＞。
【０２４１】
次に、コンピュータが、画素値に基づいて、検出対象である直線や曲線の候補となる領域とそれ以外の領域の２つの領域をそれぞれ候補領域及び背景領域として、画像を２つの領域に分割する（ステップＳ６０２）＜２値化処理ステップ＞。
【０２４２】
続いて、コンピュータが、１回目の処理か２回目以降の処理か判定を行う（ステップＳ６０３）＜処理回数判定処理ステップ＞。  
この判定処理にて、コンピュータが、１回目の処理であると判定した場合には、コンピュータは、ステップＳ６０４から処理を行い、コンピュータが、２回目以降の処理であると判定した場合には、コンピュータは、ステップＳ６０８から処理を行う。
【０２４３】
そして、コンピュータは、前記第１の実施の形態と同様の処理手順である、ステップＳ６０４〜ステップＳ６１３の処理を行う。
【０２４４】
さらに、コンピュータが、予め設定したパラメータ空間上の設定精度に達したか否かの判定を行う（ステップＳ６１４）＜精度判定処理ステップ＞。
この判定処理にて、コンピュータが、予め設定したパラメータ空間上の設定精度に達していないと判定した場合には、コンピュータは、ステップＳ６０１に戻り、ステップＳ６０１〜ステップＳ６０３及びステップＳ６０８〜ステップＳ６１３の処理（２回目以降の画像縮小処理ステップ、２回目以降の２値化処理ステップ、２回目以降の処理回数判定処理ステップ、２回目以降の有力候補線描画処理ステップ、２回目以降の通過判定処理ステップ、２回目以降の重み算出処理ステップ、２回目以降の個数計量処理ステップ、２回目以降の実在線判定処理ステップ、２回目以降の実在線画像生成処理ステップ）を繰り返し実行する。
一方、コンピュータが、予め設定したパラメータ空間上の設定精度に達していると判定した場合には、コンピュータは、処理を終了する。  
【０２４５】
ここで、２回目以降の処理の段階では、最初の段階（１回目の処理）にて一旦ある画像縮小率で実在線が得られ、その実在線をそのまま有力候補線としてその近傍で探索してパラメータを精密化することになるため、ステップＳ６０４からステップＳ６０７までの処理が不要となる。
【０２４６】
このように、コンピュータは、実在線を求め、一旦実在線が求まった後、縮小画像よりも大きいサイズに縮小した画像を新たに生成して縮小画像とする。
【０２４７】
そして、前記コンピュータは、一旦求まった実在線を新たに有力候補線あるいは候補線とみなし、パラメータ空間上の近傍で新たに実在線を求め直し、倍率の異なる画像縮小と新たな実在線の導出を予め定めた回数かあるいはパラメータ空間上の変動幅が予め与えた値より小さくなるまで繰り返し実行させる。
【０２４８】
ここで、ステップＳ６０３乃至ステップＳ６１４における繰り返し制御を行うステップを「第１の調整制御ステップ」ということもできる。この「第１の調整制御ステップ」では、前記画像縮小処理ステップにて前記画像を第１の倍率で縮小した第１の縮小画像にて前記実在線を決定した後に、この決定された実在線を新たな新候補線とし、この新候補線の周辺の新候補線周辺領域について新たに探索を行い、前記第１の倍率より高い第２の倍率にて縮小した第２の縮小画像にて前記パラメータ空間を利用して新たに新実在線を決定し、前記縮小及び前記新実在線の決定を段階的に繰り返し行い、前記実在線の決定の調整制御を行うことができる。
【０２４９】
以上のように本実施の形態によれば、前記第１の実施の形態と同様の作用効果を奏しながらも、画像を順次高精細にして、より高い精度でより低計算量で線を検出することができる。
【０２５０】
このように、本実施の形態の画像処理装置では、画像を縮小する画像縮小部と画像を段階的に縮小して徐々に検出した線の位置精度を向上させるパラメータ微調整部を有する。
【０２５１】
その他の構成およびその他のステップ並びにその作用効果については、前述した第１の実施の形態の場合と同一となっている。また、前記の説明において、上述した各ステップの動作内容及び各部の構成要素をプログラム化し、コンピュータに実行させてもよい。
【０２５２】
本実施の形態は、簡単のために、第１の実施の形態の画像処理装置に画像縮小処理部及びパラメータ微調整制御部を追加した構成例を説明したが、前記第２の実施の形態の画像処理装置に画像縮小処理部及びパラメータ微調整制御部を追加する場合、前記第３の実施の形態の第１、第２の画像処理装置の各々に画像縮小処理部及びパラメータ微調整制御部を追加する場合、前記第４の実施の形態の画像処理装置に画像縮小処理部及びパラメータ微調整制御部を追加する場合、前記第５の実施の形態の画像処理装置に画像縮小処理部及びパラメータ微調整制御部を追加する場合であってもよい。
【０２５３】
（第６の実施の形態の変形例）
（構成について）  
図２５は、前記第２の実施の形態に画像縮小処理部及びパラメータ微調整制御部を追加した構成例を示すブロック図である。
【０２５４】
図２５に示すように、画像処理システムにおける画像処理装置６４０は、前記第２の実施の形態と異なり、画像縮小処理部６４１、パラメータ微調整制御部６４９以外に、全候補線描画部の代わりに全候補線有力候補線描画部６４３を設けた構成としている。
【０２５５】
全候補線有力候補線描画部６４３は、最初は第１の縮小画像とした上でパラメータ空間上のすべてのパラメータの組み合わせについて、線を画像上に描画する（１回目は全候補線描画処理）が、一旦、実在線が求まって次のサイズの縮小画像（第２の縮小画像）で実在線を求める際は、パラメータ空間において、見つかった実在線の近傍でパラメータの組み合わせのみについて線を描画する（２回目以降は有力候補線描画処理）。
【０２５６】
その他、画像処理装置６４０は、前記第２の実施の形態と同様の構成である、２値化処理部６４１と、通過判定部６４４と、重み算出部６４５と、個数計量部６４６と、実在線判定部６４７と、実在線画像生成部６４８と、を含む構成としている。
【０２５７】
上述のような構成からなる画像処理装置６４０において、パラメータ微調整制御部６４９は、２値化処理部６４１に続いて画像縮小処理部６４１にて入力画像を予め与えた倍率で縮小しその画像を縮小画像（第１の縮小画像）とする画像サイズを変更するように制御する。
【０２５８】
その後、パラメータ微調整制御部６４９は、全候補線有力候補線描画部６４３及びそれ以降での処理（１回目の通過判定部６４４での処理、１回目の重み算出部６４５での処理、１回目の個数計量部６４６での処理、１回目の実在線判定部６４７での処理）を実施するように制御する。
【０２５９】
ここで、最初の段階（１回目の処理）では、パラメータ空間上のすべてのパラメータの組み合わせについて、線を画像上に描画するため、全候補線有力候補線描画部６４３は、全候補線描画処理を行う。
【０２６０】
次に、パラメータ微調整制御部６４９は、実在線を求め、一旦実在線が求まった後、繰り返し処理の２回目以降でも同様に、画像縮小処理部６４１にて、第１の縮小画像よりも高い縮小倍率に縮小した画像を新たに生成して縮小画像（第２の縮小画像）とし、全候補線有力候補線描画部６４３及びそれ以降での処理（２回目以降の通過判定部６４４での処理、２回目以降の重み算出部６４５での処理、２回目以降の個数計量部６４６での処理、２回目以降の実在線判定部６４７での処理）での処理を行うように制御する。
【０２６１】
ここで、２回目以降の処理の段階では、最初の段階（１回目の処理）である画像サイズ（第１の縮小画像）にて一旦パラメータ空間を利用して実在線が求まって、次の画像サイズ（第２の縮小画像）で実在線を求める際は、パラメータ空間において、見つかった実在線をそのまま有力候補線としてその近傍で探索した場合のパラメータの組み合わせのみについて線を描画し、全候補線有力候補線描画部６４３は、パラメータを精密化して有力候補線描画処理を行う。
【０２６２】
（処理手順について）  
次に、上述のような構成を有する画像処理システムにおける各部の処理は、方法としても実現可能であり、画像処理方法としての各種の処理手順について、図２６を参照しつつ説明する。
【０２６３】
本実施の形態に係る画像処理方法は、先ず、コンピュータが、入力画像を予め与えた倍率で縮小しその画像を縮小画像（第１の縮小画像）とする（ステップＳ６０１）＜画像縮小処理ステップ＞。
【０２６４】
次に、コンピュータが、画素値に基づいて、検出対象である直線や曲線の候補となる領域とそれ以外の領域の２つの領域をそれぞれ候補領域及び背景領域として、画像を２つの領域に分割する（ステップＳ７０２）＜２値化処理ステップ＞。
【０２６５】
続いて、コンピュータが、ステップ７０３の全候補線有力候補線描画処理ステップを行う。
ここで、１回目の処理か２回目以降の処理か判定を行う＜処理回数判定処理ステップ＞。この判定処理にて、コンピュータが、１回目の処理であると判定した場合には、コンピュータは、パラメータ空間上のすべてのパラメータの組み合わせについて、線を画像上に描画するため、全候補線有力候補線描画処理において、全候補線描画処理を行う。
【０２６６】
一方、コンピュータが、２回目以降の処理であると判定した場合には、コンピュータは、最初の段階（１回目の処理）である画像サイズ（第１の縮小画像）にて一旦パラメータ空間を利用して実在線が求まって、次の画像サイズ（第２の縮小画像）で実在線を求めるため、全候補線有力候補線描画処理において、パラメータ空間において、見つかった実在線をそのまま有力候補線としてその近傍で探索した場合のパラメータの組み合わせのみについて線を描画し、パラメータを精密化して有力候補線描画処理を行う。
【０２６７】
そして、コンピュータは、前記第２の実施の形態と同様の処理手順である、ステップＳ７０４〜ステップＳ７０８の処理を行う。
【０２６８】
さらに、コンピュータが、予め設定したパラメータ空間上の設定精度に達したか否かの判定を行う（ステップＳ７０９）＜精度判定処理ステップ＞。
この判定処理にて、コンピュータが、予め設定したパラメータ空間上の設定精度に達していないと判定した場合には、コンピュータは、ステップＳ７０１に戻り、ステップＳ７０１〜ステップＳ７０８の処理（２回目以降の画像縮小処理ステップ、２回目以降の２値化処理ステップ、２回目以降の全候補線有力候補線描画処理ステップ、２回目以降の通過判定処理ステップ、２回目以降の重み算出処理ステップ、２回目以降の個数計量処理ステップ、２回目以降の実在線判定処理ステップ、２回目以降の実在線画像生成処理ステップ）を繰り返し実行する。
一方、コンピュータが、予め設定したパラメータ空間上の設定精度に達していると判定した場合には、コンピュータは、処理を終了する。
【０２６９】
ここで、２回目以降の処理の段階では、最初の段階（１回目の処理）である画像サイズ（第１の縮小画像）にて一旦パラメータ空間を利用して実在線が得られ、その実在線をそのまま有力候補線としてその近傍で探索してパラメータを精密化することになる。
【０２７０】
このように、コンピュータは、実在線を求め、一旦実在線が求まった後、縮小画像よりも大きいサイズに縮小した画像を新たに生成して縮小画像とする。
【０２７１】
そして、前記コンピュータは、一旦求まった実在線を新たに有力候補線あるいは候補線とみなし、パラメータ空間上の近傍で新たに実在線を求め直し、倍率の異なる画像縮小と新たな実在線の導出を予め定めた回数かあるいはパラメータ空間上の変動幅が予め与えた値より小さくなるまで繰り返し実行させる。
【０２７２】
［第７の実施の形態］
次に、本発明にかかる第７の実施の形態について、図２７に基づいて説明する。以下には、前記第１の実施の形態の実質的に同様の構成に関しては説明を省略し、異なる部分についてのみ述べる。図２７は、本発明の画像処理システムにおける画像処理装置の第７の実施の形態の一例を示すブロック図である。
【０２７３】
本実施の形態では、前記第１の実施の形態の画像処理装置の２値化処理部の後段に構成されるパラメータ空間粗視化処理部と、各部を制御することによりパラメータの微調整制御処理を行うパラメータ微調整制御部とを構成した例を開示している。      
【０２７４】
（構成について）  
具体的には、本第７の実施の形態の画像処理システムにおける画像処理装置７４０は、図２７に示すように、パラメータ空間粗視化処理部７４２と、パラメータ微調整制御部７５４と、前記第１の実施の形態と同様の構成である、２値化処理部７４１と、パラメータ算出部７４３と、パラメータ線描画部７４４と、交差点検出部７４５と、重なり回数計量部７４６と、有力候補線描画部７４７と、通過判定部７４８と、重み算出部７４９と、個数計量部７５１と、実在線判定部７５２と、実在線画像生成部７５３と、を含む構成としている。
【０２７５】
パラメータ空間粗視化処理部７４２は、パラメータ空間の離散化幅を予め与えた幅に大きくしてパラメータ空間を粗くし実在線を求め、一旦実在線が求まった後、パラメータ空間をより密に離散化する処理を行う。
【０２７６】
パラメータ微調整制御部７５４は、各部の実行手順を制御するモジュール制御機能を有し、細分化したパラメータ空間で一旦求まった実在線の近傍で新たに実在線を求め直し、離散化幅が異なるパラメータ空間での新たな実在線の導出を予め定めた回数かあるいは離散化幅が予め与えた値に達するまで繰り返し実行させる制御を行う。
【０２７７】
ここで、画像処理装置７４０において、パラメータ空間の離散化幅を繰り返し段階的に小さくしていく場合の詳細な動作を説明する。
【０２７８】
先ず、パラメータ微調整制御部７５４は、２値化処理部７４１に続いてパラメータ空間粗視化処理部７４２にてパラメータ空間の離散化幅を変更するように制御する。
【０２７９】
その後、パラメータ微調整制御部７５４は、パラメータ算出部７４３、パラメータ線描画部７４４、交差点検出部７４５、重なり回数計量部７４６を経て、有力候補線描画部７４７及びそれ以降での処理を実施するように制御する。
【０２８０】
次に、パラメータ微調整制御部７５４は、繰り返し処理の２回目以降では、パラメータ空間粗視化処理部７４２、有力候補線描画部７４７での処理を行うように制御する。    
これは、最初の段階（１回目の処理）では、ハフ変換によって全パラメータ空間から領域を絞込む処理を行うため、パラメータ算出部７４３と、パラメータ線描画部７４４と、交差点検出部７４５と、重なり回数計量部７４６での処理が必要となる。
一方、２回目以降の処理の段階では、最初の段階（１回目の処理）にて一旦あるパラメータ空間の離散化幅で実在線が得られ、その実在線をそのまま有力候補線としてその近傍で探索してパラメータを精密化することになるため、これらのパラメータ算出部７４３と、パラメータ線描画部７４４と、交差点検出部７４５と、重なり回数計量部７４６での処理が不要となる。
【０２８１】
ここで、本実施の形態のパラメータ空間粗視化処理部７４２は、「離散化幅調整手段」ということもできる。また、パラメータ微調整制御部７５４は、「第２の調整制御手段」ということもできる。
【０２８２】
この場合、前記離散化幅調整手段は、前記パラメータ空間部の各座標軸の離散化幅を調整することができる。また、前記第２の調整制御手段は、前記離散化幅調整手段にて前記離散化幅を大きくした第１の離散化幅の前記パラメータ空間部を利用して前記実在線を決定した後に、この決定された実在線を新たな新候補線とし、この新候補線の周辺の新候補線周辺領域について新たに探索を行い、前記第１の離散化幅より小さい第２の離散化幅の前記パラメータ空間を利用して新たに新実在線を決定し、前記離散化幅の変更及び前記新実在線の決定を段階的に繰り返し行い、前記実在線の決定の調整制御を行うことができる。
【０２８３】
（処理手順について）  
次に、上述のような構成を有する画像処理システムにおける各部の処理は、方法としても実現可能であり、画像処理方法としての各種の処理手順について、図２８を参照しつつ説明する。
【０２８４】
本実施の形態に係る画像処理方法は、先ず、コンピュータが、画素値に基づいて、検出対象である直線や曲線の候補となる領域とそれ以外の領域の２つの領域をそれぞれ候補領域及び背景領域として、画像を２つの領域に分割する（ステップＳ８０１）＜２値化処理ステップ＞。
【０２８５】
次に、コンピュータが、パラメータ空間の離散化幅を予め与えた幅（第１の離散化幅）に大きくしてパラメータ空間の離散化幅を粗くする処理を行う（ステップＳ８０２）＜パラメータ空間粗視化処理ステップ＞。
【０２８６】
続いて、コンピュータが、１回目の処理か２回目以降の処理か判定を行う（ステップＳ８０３）＜処理回数判定処理ステップ＞。
この判定処理にて、コンピュータが、１回目の処理であると判定した場合には、コンピュータは、ステップＳ８０４から処理を行い、コンピュータが、２回目以降の処理であると判定した場合には、コンピュータは、ステップＳ８０８から処理を行う。
【０２８７】
そして、コンピュータは、前記第１の実施の形態と同様の処理手順である、ステップＳ８０４〜ステップＳ８１３の処理を行う。
【０２８８】
さらに、コンピュータが、予め設定したパラメータ空間上の設定離散化幅に達したか否かの判定を行う（ステップＳ８１４）＜設定離散化幅判定処理ステップ＞。
この判定処理にて、コンピュータが、予め設定したパラメータ空間上の設定離散化幅に達していないと判定した場合には、コンピュータは、ステップＳ８０１に戻り、ステップＳ８０１〜ステップＳ８０３及びステップＳ８０８〜ステップＳ８１３の処理（２回目以降の２値化処理ステップ、２回目以降のパラメータ空間粗視化処理ステップ、２回目以降の処理回数判定処理ステップ、２回目以降の有力候補線描画処理ステップ、２回目以降の通過判定処理ステップ、２回目以降の重み算出処理ステップ、２回目以降の個数計量処理ステップ、２回目以降の実在線判定処理ステップ、２回目以降の実在線画像生成処理ステップ）を繰り返し実行する。
一方、コンピュータが、予め設定したパラメータ空間上の設定離散化幅に達していると判定した場合には、コンピュータは、処理を終了する。
【０２８９】
ここで、２回目以降の処理の段階では、最初の段階（１回目の処理）にて一旦あるパラメータ空間の離散化幅で実在線が得られ、その実在線をそのまま有力候補線としてその近傍で探索してパラメータを精密化することになるため、ステップＳ８０４からステップＳ８０７までの処理が不要となる。
【０２９０】
このように、コンピュータが、パラメータ空間の離散化幅を予め与えた幅に大きくしてパラメータ空間を粗くし実在線を求め、一旦実在線が求まった後、パラメータ空間をより密に離散化する。
【０２９１】
そして、前記コンピュータが、細分化したパラメータ空間で一旦求まった実在線の近傍で新たに実在線を求め直し、離散化幅が異なるパラメータ空間での新たな実在線の導出を予め定めた回数かあるいは離散化幅が予め与えた値に達するまで繰り返し実行させる。  
【０２９２】
ここで、ステップＳ８０３乃至ステップＳ８１４における繰り返し制御を行うステップを「第２の調整制御ステップ」ということもできる。また、ステップＳ８０２は、離散化幅調整ステップということもできる。離散化幅調整ステップでは、前記パラメータ空間部の各座標軸の離散化幅を調整する。この場合、前記「第１の調整制御ステップ」では、前記離散化幅調整ステップにて前記離散化幅を大きくした第１の離散化幅の前記パラメータ空間部を利用して前記実在線を決定した後に、この決定された実在線を新たな新候補線とし、この新候補線の周辺の新候補線周辺領域について新たに探索を行い、前記第１の離散化幅より小さい第２の離散化幅の前記パラメータ空間を利用して新たに新実在線を決定し、前記離散化幅の変更及び前記新実在線の決定を段階的に繰り返し行い、前記実在線の決定の調整制御を行うことができる。
【０２９３】
以上のように本実施の形態によれば、前記第１の実施の形態と同様の作用効果を奏しながらも、最初は離散化幅を粗くし次第に細かくして検出した線の位置情報を向上させるパラメータ微調整部を有するので、パラメータ空間を順次高精細にして、より高い精度でより低計算量で線を検出することができる。
【０２９４】
その他の構成およびその他のステップ並びにその作用効果については、前述した第１の実施の形態の場合と同一となっている。また、前記の説明において、上述した各ステップの動作内容及び各部の構成要素をプログラム化し、コンピュータに実行させてもよい。
【０２９５】
本実施の形態では、簡単のために、第１の実施の形態の画像処理装置にパラメータ空間粗視化処理部及びパラメータ微調整制御部を追加した構成例を説明したが、前記第２の実施の形態の画像処理装置にパラメータ空間粗視化処理部及びパラメータ微調整制御部を追加する場合、前記第３の実施の形態の第１、第２の画像処理装置の各々にパラメータ空間粗視化処理部及びパラメータ微調整制御部を追加する場合、前記第４の実施の形態の画像処理装置にパラメータ空間粗視化処理部及びパラメータ微調整制御部を追加する場合、前記第５の実施の形態の画像処理装置にパラメータ空間粗視化処理部及びパラメータ微調整制御部を追加する場合、前記第６の実施の形態の画像処理装置にパラメータ空間粗視化処理部及びパラメータ微調整制御部を追加する場合であってもよい。
【０２９６】
（第７の実施の形態の変形例）
（構成について）  
図２９は、前記第２の実施の形態にパラメータ空間粗視化処理部及びパラメータ微調整制御部を追加した構成例を示すブロック図である。
【０２９７】
図２９に示すように、画像処理システムにおける画像処理装置８４０は、前記第２の実施の形態と異なり、パラメータ空間粗視化処理部８４２、パラメータ微調整制御部８４９以外に、全候補線描画部の代わりに全候補線有力候補線描画部８４３を設けた構成としている。
【０２９８】
全候補線有力候補線描画部８４３は、最初は第１の離散化幅のパラメータ空間上のすべてのパラメータの組み合わせについて、線を画像上に描画する（１回目は全候補線描画処理）が、一旦、実在線が求まって次の離散化幅（第２の離散化幅）で実在線を求める際は、パラメータ空間において、見つかった実在線の近傍でパラメータの組み合わせのみについて線を描画する（２回目以降は有力候補線描画処理）。
【０２９９】
その他、画像処理装置８４０は、前記第２の実施の形態と同様の構成である、２値化処理部８４１と、通過判定部８４４と、重み算出部８４５と、個数計量部８４６と、実在線判定部８４７と、実在線画像生成部８４８と、を含む構成としている。
【０３００】
上述のような構成からなる画像処理装置８４０において、パラメータ微調整制御部８４９は、２値化処理部８４１に続いてパラメータ空間粗視化処理部８４２にてパラメータ空間の離散化幅を変更するように制御する。
【０３０１】
その後、パラメータ微調整制御部８４９は、全候補線有力候補線描画部８４３及びそれ以降での処理（１回目の通過判定部８４４での処理、１回目の重み算出部８４５での処理、１回目の個数計量部８４６での処理、１回目の実在線判定部８４７での処理）を実施するように制御する。
【０３０２】
次に、パラメータ微調整制御部８４９は、繰り返し処理の２回目以降でも同様に、パラメータ空間粗視化処理部８４２、全候補線有力候補線描画部８４３及びそれ以降での処理（２回目以降の通過判定部８４４での処理、２回目以降の重み算出部８４５での処理、２回目以降の個数計量部８４６での処理、２回目以降の実在線判定部８４７での処理）での処理を行うように制御する。
【０３０３】
ここで、最初の段階（１回目の処理）では、パラメータ空間上のすべてのパラメータの組み合わせについて、線を画像上に描画するため、全候補線有力候補線描画部８４３は、全候補線描画処理を行う。
【０３０４】
一方、２回目以降の処理の段階では、最初の段階（１回目の処理）にて一旦パラメータ空間のある離散化幅（第１の離散化幅）で実在線が求まって、次の離散化幅（第２の離散化幅）で実在線を求める際は、パラメータ空間において、見つかった実在線をそのまま有力候補線としてその近傍で探索した場合のパラメータの組み合わせのみについて線を描画し、パラメータを精密化して有力候補線描画処理を行う。
【０３０５】
（処理手順について）  
次に、上述のような構成を有する画像処理システムにおける各部の処理は、方法としても実現可能であり、画像処理方法としての各種の処理手順について、図３０を参照しつつ説明する。
【０３０６】
本実施の形態に係る画像処理方法は、先ず、コンピュータが、画素値に基づいて、検出対象である直線や曲線の候補となる領域とそれ以外の領域の２つの領域をそれぞれ候補領域及び背景領域として、画像を２つの領域に分割する（ステップＳ９０１）＜２値化処理ステップ＞。
【０３０７】
次に、コンピュータが、パラメータ空間の離散化幅を予め与えた幅（第１の離散化幅）に大きくしてパラメータ空間の離散化幅を粗くする処理を行う（ステップＳ９０２）＜パラメータ空間粗視化処理ステップ＞。
【０３０８】
続いて、コンピュータが、ステップ９０３の全候補線有力候補線描画処理ステップを行う。
ここで、１回目の処理か２回目以降の処理か判定を行う＜処理回数判定処理ステップ＞。この判定処理にて、コンピュータが、１回目の処理であると判定した場合には、コンピュータは、パラメータ空間上のすべてのパラメータの組み合わせについて、線を画像上に描画するため、全候補線有力候補線描画処理において、全候補線描画処理を行う。
【０３０９】
一方、コンピュータが、２回目以降の処理であると判定した場合には、コンピュータは、最初の段階（１回目の処理）にて一旦パラメータ空間のある離散化幅（第１の離散化幅）で実在線が求まって、次の離散化幅（第２の離散化幅）で実在線を求めるため、全候補線有力候補線描画処理において、パラメータ空間において、見つかった実在線をそのまま有力候補線としてその近傍で探索した場合のパラメータの組み合わせのみについて線を描画し、パラメータを精密化して有力候補線描画処理を行う。
【０３１０】
そして、コンピュータは、前記第２の実施の形態と同様の処理手順である、ステップＳ９０４〜ステップＳ９０８の処理を行う。
【０３１１】
さらに、コンピュータが、予め設定したパラメータ空間上の設定離散化幅に達したか否かの判定を行う（ステップＳ９０９）＜設定離散化幅判定処理ステップ＞。
この判定処理にて、コンピュータが、予め設定したパラメータ空間上の設定離散化幅に達していないと判定した場合には、コンピュータは、ステップＳ９０１に戻り、ステップＳ９０１〜ステップＳ９０８の処理（２回目以降の２値化処理ステップ、２回目以降のパラメータ空間粗視化処理ステップ、２回目以降の全候補線有力候補線描画処理ステップ、２回目以降の通過判定処理ステップ、２回目以降の重み算出処理ステップ、２回目以降の個数計量処理ステップ、２回目以降の実在線判定処理ステップ、２回目以降の実在線画像生成処理ステップ）を繰り返し実行する。
一方、コンピュータが、予め設定したパラメータ空間上の設定離散化幅に達していると判定した場合には、コンピュータは、処理を終了する。
【０３１２】
ここで、２回目以降の処理の段階では、最初の段階（１回目の処理）にて一旦あるパラメータ空間の離散化幅で実在線が得られ、その実在線をそのまま有力候補線としてその近傍で探索してパラメータを精密化することになる。
【０３１３】
このように、コンピュータが、パラメータ空間の離散化幅を予め与えた幅に大きくしてパラメータ空間を粗くし実在線を求め、一旦実在線が求まった後、パラメータ空間をより密に離散化する。
【０３１４】
そして、前記コンピュータが、細分化したパラメータ空間で一旦求まった実在線の近傍で新たに実在線を求め直し、離散化幅が異なるパラメータ空間での新たな実在線の導出を予め定めた回数かあるいは離散化幅が予め与えた値に達するまで繰り返し実行させる。
【０３１５】
［第８の実施の形態］
次に、本発明にかかる第８の実施の形態について、図３１に基づいて説明する。以下には、前記第１の実施の形態の実質的に同様の構成に関しては説明を省略し、異なる部分についてのみ述べる。図３１は、本発明の画像処理システムにおける画像処理装置の第８の実施の形態の一例を示すブロック図である。
【０３１６】
本実施の形態では、前記第１の実施の形態の画像処理装置のパラメータ線描画部の代わりに構成される画素値重み付きパラメータ線描画部と、前記第１の実施の形態の画像処理装置の重なり回数計量部の代わりに構成される画素値重み付き重なり回数計量部と、前記第１の実施の形態の画像処理装置の重み算出部の代わりに構成される画素値重み付き重み算出部とを構成した例を開示している。      
【０３１７】
（構成について）  
具体的には、本第８の実施の形態の画像処理システムにおける画像処理装置９４０は、図３１に示すように、画素値重み付きパラメータ線描画部９４３と、画素値重み付き重なり回数計量部９４５と、画素値重み付き重み算出部９４８と、前記第１の実施の形態と同様の構成である、２値化処理部９４１と、パラメータ算出部９４２と、交差点検出部９４４と、有力候補線描画部９４６と、通過判定部９４７と、個数計量部９４９と、実在線判定部９５１と、実在線画像生成部９５２と、画素値重みを算出する画素値重み算出部９５４と、これら各部の実行手順を制御するモジュール制御部９５３と、を含む構成としている。
【０３１８】
画素値重み付きパラメータ線描画部９４３は、パラメータ空間上にパラメータ線を描画する際、２値化前の画像の画素値をもとに重みを予め定めた手段（画素値重み算出部９５４）で算出して画素値重みとし、この画素値重みを考慮して描画を行うものである。
例えば、前記画素に対応する前記画素値重みを、前記パラメータ線と前記パラメータ空間部の座標が一致する要素の要素数に付与して描画する。
【０３１９】
画素値重み付き重なり回数計量部９４５は、前記交差点において、パラメータ線同士が重なる回数及び前記画素値重みの合計が予め外部から与えた閾値より大きい座標であり、且つ、予め定めた近傍内で他に前記重なる回数を上回る箇所が無い座標が指し示すパラメータの組み合わせを、検出対象となる直線や曲線のパラメータ組み合わせの有力候補とするものである。
【０３２０】
画素値重み付き重み算出部９４８は、注目画素における有力候補線の接線を求め、接線とｘ軸と成す角度の余弦（ｃｏｓθ）の逆数の絶対値を求める。この絶対値が２の平方根以下の場合は、この角度の余弦の逆数の絶対値を傾き重みとし、それ以外は、正弦（ｓｉｎθ）の逆数の絶対値を傾き重みとする。
傾き重みは、有力候補線の通過画素毎に算出する。また、傾き重みは、全ての有力候補線の全通過画素について算出し、例えばパラメータ空間記憶部１２２に保持する。
そして、画素値重み付き重み算出部９４８は、前記傾き重みに更に２値化前の画像の画素値を元に算出した値をかけて新たに傾き重み（画素値重み付き傾き重み）とする。
【０３２１】
各部における画素値重みとしては、例えば画素値をそのまま使ってもよいし、画素値を例えば対数変換してもよいし、予め与えた関数で変換してもよい。
【０３２２】
ここで、本実施の形態の画素値重み算出部９５４は、「画素値重み算出手段」ということもできる。また、本実施の形態の画素値重み付き重み算出部９４８と個数計量部９４９とにより、「候補線識別指標算出手段」を構成することもできる。さらに、画素値重み付きパラメータ線描画部９４３とパラメータ算出部９４２により、「パラメータ空間部描画手段」を構成することもできる。またさらに、交差点検出部９４４と画素値重み付き重なり回数計量部９４５とにより、「選別手段」を構成することもできる。
【０３２３】
前記画素値重み算出手段は、前記候補領域を抽出する前の前記画像の画素値に基づいて特定の画素値重みを算出することができる。また、この場合、前記候補線識別指標算出手段は、前記画素値重みと前記傾き重みとに基づいて画素値重み付き傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記画素値重み付き傾き重みの合計値を算出することができる。
【０３２４】
前記パラメータ空間部描画手段は、前記画素に対応する前記パラメータ空間図形要素を前記パラメータ空間部に描画する際に、前記画素に対応する前記画素値重みを、前記パラメータ空間図形要素と前記パラメータ空間部の座標が一致する要素の要素数に付与して描画することができる。この場合、前記選別手段は、各々の前記パラメータ空間図形要素が交差する交差部における前記画素値重みの合計数と、予め設定された画素値重み合計数閾値とに基づいて、前記パラメータ空間部の交差部及び前記交差部周辺領域のパラメータ空間の有力候補領域を選別することができる。
【０３２５】
また、前記画素値重み算出手段が、前記画素値を対数変換することで画素値重みを算出するものである場合には、前記候補線識別指標算出手段は、各々の前記候補線について対数変換による前記画素値重み付き傾き重みの合計値を算出することができる。
【０３２６】
（処理手順について）
次に、上述のような構成を有する画像処理システムにおける各部の処理は、方法としても実現可能であり、画像処理方法としての各種の処理手順について、図３２を参照しつつ説明する。
【０３２７】
本実施の形態に係る画像処理方法では、先ず、コンピュータが、２値化前の画像の画素値をもとに重みを予め定めるため、画素値重みを算出する処理を行う（ステップＳ１０００ａ）＜画素値重み算出処理ステップ＞。
【０３２８】
次に、コンピュータが、画素値に基づいて、検出対象である直線や曲線の候補となる領域とそれ以外の領域の２つの領域をそれぞれ候補領域及び背景領域として、画像を２つの領域に分割する（ステップＳ１００１）＜２値化処理ステップ＞。
【０３２９】
そして、コンピュータは、前記第１の実施の形態と同様の処理手順である、ステップＳ１００２のパラメータ算出処理を行う。
【０３３０】
次に、コンピュータが、パラメータ空間上にパラメータ線を描画する際、２値化前の画像の画素値をもと重みを予め定めた手段で算出して画素値重みとし、この画素値重みを考慮して描画を行う（ステップＳ１００３）＜画素値重み付きパラメータ線描画処理ステップ＞。
【０３３１】
続いて、コンピュータは、前記第１の実施の形態と同様の処理手順である、ステップＳ１００４の交差点検出処理を行う。
【０３３２】
さらに、前記コンピュータが、前記交差点において、パラメータ線同士が重なる回数及び前記画素値重みの合計が予め外部から与えた閾値より大きい座標であり、且つ、予め定めた近傍内で他に重なる箇所が無い座標が指し示すパラメータの組み合わせが、検出対象となる直線や曲線のパラメータ組み合わせの有力候補とする処理を行う（ステップＳ１００５）＜画素値重み付き重なり回数計量処理ステップ＞。
【０３３３】
次いで、コンピュータは、前記第１の実施の形態と同様の処理手順である、ステップＳ１００６〜ステップＳ１００７の処理を行う。
【０３３４】
そして、前記コンピュータが、前記傾き重みに更に２値化前の画像の画素値を元に算出した値をかけて新たに傾き重みとする処理を行う（ステップＳ１００８）＜画素値重み付き重み算出処理ステップ＞。
【０３３５】
次いで、コンピュータは、前記第１の実施の形態と同様の処理手順である、ステップＳ１００９〜ステップＳ１０１１の処理を行う。  
【０３３６】
ここで、本実施の形態のステップＳ１０００ａは、「画素値重み算出ステップ」ということもできる。また、本実施の形態のステップＳ１００８とステップＳ１００９とにより、「候補線識別指標算出ステップ」ということもできる。さらに、本実施の形態のステップＳ１００２とステップＳ１００３とにより、「パラメータ空間部描画ステップ」ということもできる。また、本実施の形態のステップＳ１００４とステップＳ１００５とにより、「選別ステップ」ということもできる。
【０３３７】
画素値重み算出ステップでは、前記候補領域を抽出する前の前記画像の画素値に基づいて特定の画素値重みを算出する。この場合、前記候補線識別指標算出ステップでは、前記画素値重みと前記傾き重みとに基づいて画素値重み付き傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記画素値重み付き傾き重みの合計値を算出することができる。
【０３３８】
前記パラメータ空間部描画ステップでは、前記画素に対応する前記パラメータ空間図形要素を前記パラメータ空間部に描画する際に、前記画素に対応する前記画素値重みを、前記パラメータ空間図形要素と前記パラメータ空間部の座標が一致する要素の要素数に付与して描画することができる。
前記選別ステップでは、各々の前記パラメータ空間図形要素が交差する交差部における前記画素値重みの合計数と、予め設定された画素値重み合計数閾値とに基づいて、前記パラメータ空間部の交差部及び前記交差部周辺領域のパラメータ空間の有力候補領域を選別することができる。
【０３３９】
前記画素値重み算出ステップでは、前記画素値を対数変換することで画素値重みを算出することができる。この場合、前記候補線識別指標算出ステップでは、各々の前記候補線について対数変換された前記画素値重み付き傾き重みの合計値を算出することができる。  
【０３４０】
以上のように本実施の形態によれば、前記第１の実施の形態と同様の作用効果を奏しながらも、画素値重みを使うことにより、はっきりとは映っているが長さの短い線を検出することができる。
【０３４１】
その他の構成およびその他のステップ並びにその作用効果については、前述した第１の実施の形態の場合と同一となっている。また、前記の説明において、上述した各ステップの動作内容及び各部の構成要素をプログラム化し、コンピュータに実行させてもよい。
【０３４２】
本実施の形態では、簡単のために、第１の実施の形態の画像処理装置で画素値重みを考慮した場合の構成例（画素値重み付きパラメータ線描画部、画素値重み付き重なり回数計量部、画素値重み付き重み算出部を構成した例）を説明したが、前記第２の実施の形態の画像処理装置で画素値重みを考慮した場合（画素値重み付きパラメータ線描画部、画素値重み付き重なり回数計量部、画素値重み付き重み算出部を構成した場合）、前記第３の実施の形態の第１、第２の画像処理装置の各々で画素値重みを考慮した場合（画素値重み付きパラメータ線描画部、画素値重み付き重なり回数計量部、画素値重み付き重み算出部を構成した場合）、前記第４の実施の形態の画像処理装置で画素値重みを考慮した場合（画素値重み付きパラメータ線描画部、画素値重み付き重なり回数計量部、画素値重み付き重み算出部を構成した場合）、前記第５の実施の形態の画像処理装置で画素値重みを考慮した場合（画素値重み付きパラメータ線描画部、画素値重み付き重なり回数計量部、画素値重み付き重み算出部を構成した場合）、前記第６の実施の形態の画像処理装置で画素値重みを考慮した場合（画素値重み付きパラメータ線描画部、画素値重み付き重なり回数計量部、画素値重み付き重み算出部を構成した場合）、前記第７の実施の形態の画像処理装置で画素値重みを考慮した場合（画素値重み付きパラメータ線描画部、画素値重み付き重なり回数計量部、画素値重み付き重み算出部を構成した場合）であってもよい。
【０３４３】
（第８の実施の形態の第１変形例）
（構成について）
図３３は、前記第２の実施の形態の画像処理装置で画素値重みを考慮した場合（画素値重み付き重み算出部を構成した場合）の構成例を示すブロック図である。
【０３４４】
図３３に示すように、画像処理システムにおける画像処理装置１０４０は、前記第２の実施の形態と異なり、重み算出部の代わりに画素値重み付き重み算出部１０４４を設けた構成としている。
【０３４５】
画素値重みつき重み算出部１０４４は、注目画素における候補線の接線を求め、接線とｘ軸と成す角度の余弦（ｃｏｓθ）の逆数の絶対値を求める。この絶対値が２の平方根以下の場合は、この角度の余弦の逆数の絶対値を傾き重みとし、それ以外は、正弦（ｓｉｎθ）の逆数の絶対値を傾き重みとする。  
傾き重みは、候補線が通過する画素毎に算出する。また、傾き重みは、全ての候補線について算出し、例えばパラメータ空間記憶部１２２に保持する。
そして、画素値重みつき重み算出部１０４４は、前記傾き重みに更に２値化前の画像の画素値を元に算出した値をかけて新たに傾き重み（画素値重み付き傾き重み）とする。
【０３４６】
その他、画像処理装置１０４０は、前記第２の実施の形態と同様の構成である、２値化処理部１０４１と、通過判定部１０４４と、重み算出部１０４５と、個数計量部１０４６と、実在線判定部１０４７と、実在線画像生成部１０４８と、を含む構成としている。
【０３４７】
（処理手順について）
次に、上述のような構成を有する画像処理システムにおける各部の処理は、方法としても実現可能であり、画像処理方法としての各種の処理手順について、図３４を参照しつつ説明する。
【０３４８】
この画像処理方法では、先ず、コンピュータが、画素値に基づいて、検出対象である直線や曲線の候補となる領域とそれ以外の領域の２つの領域をそれぞれ候補領域及び背景領域として、画像を２つの領域に分割する（ステップＳ１１０１）＜２値化処理ステップ＞。
【０３４９】
次に、コンピュータは、前記第２の実施の形態と同様の処理手順である、ステップＳ１００２〜ステップＳ１１０３の処理を行う。
【０３５０】
続いて、コンピュータが、注目画素における候補線の接線を求め、接線とｘ軸と成す角度の余弦（ｃｏｓθ）の逆数の絶対値を求める。この絶対値が２の平方根以下の場合は、この角度の余弦の逆数の絶対値を傾き重みとし、それ以外は、正弦（ｓｉｎθ）の逆数の絶対値を傾き重みとする。  
傾き重みは、候補線が通過する画素毎に算出する。また、傾き重みは、全ての候補線について算出する。
そして、コンピュータが、前記傾き重みに更に２値化前の画像の画素値を元に算出した値をかけて新たに傾き重み（画素値重み付き傾き重み）とする（ステップＳ１１０４）＜画素値重み付き重み算出処理ステップ＞。
【０３５１】
このような実施の形態の第１変形例によれば、前記第２の実施の形態と同様の作用効果を奏しながらも、画素値重みを使うことにより、はっきりとは映っているが長さの短い線を検出することができる。
【０３５２】
（第８の実施の形態の第２変形例）
（構成について）  
図３５は、前記第３の実施の形態の切替制御装置で画素値重みを考慮した場合（画素値重み付きパラメータ線描画計算量推定部、画素値重み付き重なり回数計量計算量推定部、画素値重み付き重み算出計算量推定部、全画素値重み付き重み算出計算量推定部を構成した場合）の構成例を示すブロック図である。
【０３５３】
図３５に示すように、画像処理システムにおける切替制御装置１１７０は、前記第３の実施の形態との違いは、パラメータ線描画計算量推定部の代わりに画素値重み付きパラメータ線描画計算量推定部１１７３を設け、重なり回数計量計算量推定部の代わりに画素値重み付き重なり回数計量計算量推定部１１７５を設け、重み算出計算量推定部の代わりに画素値重み付き重み算出計算量推定部１１７８を設け、全重み算出計算量推定部の代わりに全画素値重み付き重み算出計算量推定部１１８４を設けた構成例を開示している。
【０３５４】
切替制御装置１１７０は、図３５に示すように、画素値重み付きパラメータ線描画計算量推定部１１７３と、画素値重み付き重なり回数計量計算量推定部１１７５と、画素値重み付き重み算出計算量推定部１１７８と、全画素値重み付き重み算出計算量推定部１１８４と、を含む構成としている。  
【０３５５】
さらに、切替制御装置１１７０は、図３５に示すように、前記第３の実施の形態と同様の構成である、２値化処理部１１７１と、パラメータ算出計算量推定部１１７２と、交差点検出計算量推定部１２７４と、有力候補線描画計算量推定部１１７６と、通過判定計算量推定部１１７７と、個数計量計算量推定部１１７９と、実在線判定計算量推定部１１８６と、全候補線描画計算量推定部１１８２と、全通過判定計算量推定部１１８３と、全個数計量計算量推定部１１８５と、全実在線判定計算量推定部１１８６と、手法選択部１１８７と、これら各部の実行手順を制御するモジュール制御部１１８８と、を含む構成としている。  
【０３５６】
画素値重み付きパラメータ線描画計算量推定部１１７３は、画素値重み付きパラメータ線描画部の実行に要する計算量を推定する。
【０３５７】
画素値重み付き重なり回数計量計算量推定部１１７５は、前記画素値重み付き重なり回数計量部の実行に要する計算量を推定する。
【０３５８】
画素値重み付き重み算出計算量推定部１１７８は、前記画素値重み付き重み算出部の実行に要する計算量を推定する。
【０３５９】
全画素値重み付き重み算出計算量推定部１１８４は、全画素値重み付き重み算出部の実行に要する計算量を推定する。
すなわち、全画素値重み付き重み算出計算量推定部１１８４は、全ての候補線の接線の傾きに従って接線が画像上のx軸と成す角度の余弦の逆数の絶対値が２の平方根以下の場合はこの角度の余弦の逆数の絶対値を傾き重みとし、それ以外は正弦の逆数の絶対値を傾き重みとし、有力候補線の通過画素毎に傾き重みを求めるために要する計算量を推定し、全重み算出計算量とする。
【０３６０】
（処理手順について）  
次に、上述のような構成を有する画像処理システムの切替制御装置における各部の処理は、方法としても実現可能であり、画像処理方法としての各種の処理手順について、図３６を参照しつつ説明する。  
【０３６１】
この画像処理方法では、先ず、前記第８の実施の形態と同様の処理である、図３２に示すステップＳ１００１〜Ｓ１０１１を行う。次に、前記第８の実施の形態の第１変形例と同様の処理である、図３４に示すステップＳ１１０１〜Ｓ１１０７を行う。
【０３６２】
ここで、特に、ステップ１００３では、コンピュータが、パラメータ空間上にパラメータ線を描画する際、２値化前の画像の画素値を元に重みを予め定めた処理（画素値重み算出処理）で算出して画素値重みとし、この画素値重みを考慮して描画を行う＜画素値重み付きパラメータ線描画処理ステップ＞。
【０３６３】
また、ステップ１００５では、前記コンピュータが、前記交差点において、パラメータ線同士が重なる回数及び前記画素値重みの合計が予め外部から与えた閾値より大きい座標であり且つ予め定めた近傍内で他に前記重なる回数を上回る箇所が無い座標が指し示すパラメータの組み合わせを、検出対象となる直線や曲線のパラメータ組み合わせの有力候補とする＜画素値重み付き重なり回数計量処理ステップ＞。  
【０３６４】
さらに、ステップ１００８では、前記コンピュータが、有力候補線について前記傾き重みに更に２値化前の画像の画素値を元に算出した値をかけて新たに傾き重みとする＜第１の画素値重み付き重み算出処理ステップ＞。
【０３６５】
さらにまた、ステップ１１０４では、候補線について前記傾き重みに更に２値化前の画像の画素値を元に算出した値をかけて新たに傾き重みとする＜第２の画素値重み付き重み算出処理ステップ＞。  
【０３６６】
次に、図３２に示すステップＳ１００１〜Ｓ１０１１の処理、図３４に示すステップＳ１１０１〜Ｓ１１０７の処理の後、コンピュータが、画素値に基づいて、検出対象である直線や曲線の候補となる領域とそれ以外の領域の２つの領域をそれぞれ候補領域及び背景領域として、画像を２つの領域に分割し、２値化された画像上の候補領域の比率を求め、パラメータ空間の各軸に離散化幅を与えて各々の処理の計算量を推定する（ステップＳ１２０１）＜２値化処理ステップ＞。
【０３６７】
続いて、コンピュータは、前記第３の実施の形態と同様の処理手順である、ステップＳ１２０２のパラメータ算出計算量推定処理を行う。
【０３６８】
そして、前記コンピュータが、ステップ１００３の画素値重み付きパラメータ線描画処理の実行に要する計算量を推定する（ステップＳ１２０３）＜画素値重み付きパラメータ線描画計算量推定処理ステップ＞。
【０３６９】
続いて、コンピュータは、前記第３の実施の形態と同様の処理手順である、ステップＳ１２０２の交差点検出計算量推定処理を行う。
【０３７０】
さらに、前記コンピュータが、ステップ１００５の画素値重み付き重なり回数計量処理の実行に要する計算量を推定する（ステップＳ１２０５）＜画素値重み付き重なり回数計量計算量推定処理ステップ＞。
【０３７１】
そして、コンピュータは、前記第３の実施の形態と同様の処理手順である、ステップＳ１２０６〜Ｓ１２０７の計算量推定処理を行う。
【０３７２】
また、前記コンピュータが、有力候補線についてのステップ１００８の第１の画素値重み付き重み算出処理の実行に要する計算量を推定する（ステップＳ１２０５）＜画素値重み付き重み算出計算量推定処理ステップ＞。
【０３７３】
次に、コンピュータは、前記第３の実施の形態と同様の処理手順である、ステップＳ１２０９〜Ｓ１２１２の計算量推定処理を行う。
【０３７４】
続いて、前記コンピュータが、候補線についてのステップ１１０４の第２の画素値重み付き重み算出処理の実行に要する計算量を推定する（ステップＳ１２１３）＜全画素値重み付き重み算出計算量推定処理ステップ＞。
【０３７５】
さらに、コンピュータは、前記第３の実施の形態と同様の処理手順である、ステップＳ１２１４〜Ｓ１２１５の計算量推定処理を行う。
【０３７６】
そして、コンピュータは、前記パラメータ算出計算量と画素値重み付きパラメータ線描画計算量と交差点検出計算量と画素値重み付き重なり回数計量計算量と有力候補線描画計算量と通過判定計算量と画素値重み付き重み算出計算量と個数計量計算量と実在線判定計算量の合計を画素値重み付きパラメータ空間計算量（第１の計算量）とする。
加えて、前記コンピュータが、全候補線描画計算量と全通過判定計算量と全画素値重み付き重み算出計算量と全個数計量計算量と全実在線判定計算量の合計を画素値重み付き画像空間計算量（第２の計算量）とする。  
さらに加えて、前記コンピュータが、前記パラメータ空間計算量と前記画像空間計算量を比較し、画素値重み付きパラメータ空間計算量の方が画素値重み付き画像空間計算量より小さい場合は、前記第８の実施の形態のステップＳ１００１〜Ｓ１０１１の処理手順による実在線画像を生成する。
一方、画素値重み付き画像空間計算量の方が画素値重み付きパラメータ空間計算量より小さい場合は、前記コンピュータは、前記第８の実施の形態の第１変形例のステップＳ１１０１〜Ｓ１１０７の処理手順による実在線画像を生成する。
他方、画素値重み付き画像空間計算量と画素値重み付きパラメータ空間計算量とが等しい場合は、予め定めたルールに基づいていずれか一方の処理手順により実在線画像を生成する（ステップＳ１２１６）＜手法選択処理ステップ＞。
【０３７７】
このような実施の形態の第２変形例によれば、前記第３の実施の形態と同様の作用効果を奏しながらも、画素値重みを使うことにより、はっきりとは映っているが長さの短い線を検出することができる。
【０３７８】
[各種変形例]
また、本発明にかかる装置及び方法は、そのいくつかの特定の実施の形態に従って説明してきたが、本発明の主旨および範囲から逸脱することなく本発明の本文に記述した実施の形態に対して種々の変形が可能である。
例えば、第１〜第８の各実施の形態の各画像処理装置と、各画像処理装置を切替制御する切替制御装置とを含む画像処理システムを構成してもよい。
【０３７９】
また、前記構成部材の数、位置、形状等は前記実施の形態に限定されず、本発明を実施する上で好適な数、位置、形状等にすることができる。すなわち、前記第３の実施の形態では、画像処理装置が２個、入力装置が１個、出力装置が１個、記憶装置が１個の場合を示したが、本発明は、これらの個数を制限するものではない。
【０３８０】
さらに、ハフ変換として、２次元直交座標系の図形要素（点）を、パラメータ空間の一例であるρ―θの２次元の極座標系上の図形要素（パラメータ線）に変換する例を挙げたが、他の種々のパラメータ空間に変換する場合であってもよい。
例えば、２次元直交座標系にて中心座標（ａ，ｂ）半径ｒの円上の点の座標を（ｘｉ，ｙｉ）として、この画素を通り得る全ての円はａ，ｂ，ｒを軸とするパラメータ空間で（ａ−ｘｉ）２+（ｂ−ｙｉ）２=ｒ２という円で表される。２次元直交座標系における点を、パラメータ空間の一例であるａ、ｂ、ｒの３次元の座標系上の図形要素に変換する場合であってもよい。この場合、２次元直交座標系における点は、ａ、ｂ、ｒの３次元の座標系上（パラメータ空間）上では１つの面に対応する。点が多数ある場合には、パラメータ空間には多数の曲面が得られる。これらの各曲面が共有する点を検出する。
【０３８１】
さらに、画素を通り得る円の場合に限らず、楕円の場合であってもよい。
【０３８２】
また、ハフ変換で検出対象となる線は、一般的に直線や円などのように関数が予め分かっているものであるが、ハフ変換の拡張である一般化ハフ変換のように、関数の分からない任意形状の図形を検出対象とする場合であっても、本発明を適用できる。
また、パラメータ空間として、ρ―θパラメータ平面を任意に歪ませて（パラメータ線と位相同型にある）拡張パラメータ線を生成する場合であってもよい。
さらに、画素を通り得る線ｙ＝ａｘ＋ｂのａ、ｂのパラメータ空間を利用する場合であってもよい。
【０３８３】
このように、直交座標系で表現された対象図形上の各画素の座標をパラメータ空間での座標系に変換し、パラメータ空間の座標上での形状により画像上の線図形を認識可能な画像処理装置全般、画像空間中の特徴点が与えられたとき、その点を含むすべての図形要素の存在を仮定して、図形要素を表すパラメータ空間中の点に投票を行い、パラメータ空間中の各点が何個の特徴点から投票を受けたかを調べることによって、各点が表す図形要素が存在するか否かを決定する画像処理装置全般、検出したい線を表現する方程式の係数をパラメータとして、画像の各点において、その点を通り得る全ての線について、パラメータの組み合わせ全てを求め、このパラメータを軸としたパラメータ空間において、パラメータの組み合わせ全てをプロットしてパラメータ線とし、画像の点毎にパラメータ線を描き、複数のパラメータ線が多く重なる点が、検出すべき線のパラメータの組み合わせとする画像処理装置全般に適用可能である。
【０３８４】
またさらに、個数計量部にて注目画素の傾き重みの合計値を出すようにしてもよい。この場合、注目画素の傾き重みの合計値からは、各画素からなる有力候補線についてのユークリッド距離を算出することもできる。
【０３８５】
さらに、不定形図形の輪郭線上の数点について、その点の基準点、基準方向からの変位と接線方向を定義した任意形状の図形のテンプレートを構成し、図形空間上のある点のエッジ強度とエッジ方向を検出し、その点がエッジ上にあるとみなされる場合、テンプレートがある相似変換（平行移動・変倍・回転）によってその点を通過していると考える。この際に、パラメータ空間を相似変換パラメータ（平行移動の２つのスカラ、回転のスカラ、変倍のスカラによる４次元のパラメータ空間）で表すようにする場合であってもよい。  
【０３８６】
さらに、画像処理装置４０は、プログラム制御により動作するものであり、ネットワーク関連の機能を有していれば、デスクトップ、ラップトップコンピュータその他無線・有線通信機能を有する情報機器、またはこれに類するコンピュータなどいかなるコンピュータでもよく、移動式・固定式を問わない。
【０３８７】
（プログラム）
また、前述した実施形態の機能を実現する本発明のソフトウエアのプログラムは、前述した各実施の形態における各種ブロック図などに示された処理部（処理手段）、機能などに対応したプログラムや、フローチャートなどに示された処理手順、処理手段、機能などに対応したプログラムやなどにおいて各々処理される各処理プログラム、本明細書で全般的に記述される方法（ステップ）、説明された処理、データの全体もしくは各部を含む。
【０３８８】
具体的には、本発明のプログラムは、画像内の画素を通り得る線を特定のパラメータを含む方程式で表し、この方程式の前記パラメータを座標軸とするパラメータ空間部を利用して前記画像内から線を抽出する処理をコンピュータが実行可能なものを対象とするものである。
【０３８９】
このプログラムは、前記パラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせがとる座標値に基づいて、前記座標値に対応する前記画像内の各候補線を描画する制御を行う候補線描画制御機能（例えば図１に示す符号４０ａに相当する機能など）を含むことができる。
【０３９０】
また、このプログラムは、前記候補線及び該候補線の周辺の候補線周辺領域が通過する通過画素を、各々の前記候補線について決定する候補線周辺領域決定機能（例えば図１に示す符号４７に相当する機能など）を含むことができる。さらに、このプログラムは、前記候補線を識別する指標であって前記候補線の接線の傾きを示す傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記傾き重みの合計値を算出する候補線識別指標算出機能（例えば図１に示す符号４０ｄに相当する機能など）を含むことができる。
【０３９１】
さらにまた、このプログラムは、前記候補線識別指標算出機能にて算出された各々の前記候補線の各々の前記合計値に基づいて、一の前記候補線に対応する前記パラメータ空間部での一の前記パラメータの組み合わせの座標値の周辺のパラメータ値周辺領域内に、一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線に対応する他の前記パラメータの組み合わせの座標値の有無を探索し、前記パラメータ値周辺領域内にて一の前記候補線の前記合計値を上回る他の前記候補線の前記合計値がない場合には、一の前記候補線を実在線として決定する制御を行う実在線決定制御機能（例えば図１に示す符号５１に相当する機能など）を含むことができる。
【０３９２】
さらに、前記候補線描画制御機能は、前記パラメータ空間部に、前記画素に対応するパラメータ空間図形要素を各々の各前記画素について描画するパラメータ空間部描画機能と、各々の前記パラメータ空間図形要素が交差する交差部における交差回数と、前記交差部の周辺の交差部周辺領域の他の交差部の交差回数と、予め設定された交差回数閾値とに基づいて、前記画像内の候補線に対応する前記パラメータ空間部の前記パラメータの組み合わせの座標値の有力候補を選別する選別機能と、前記選別機能にて選別された前記有力候補の前記座標値の周辺の有力候補領域内の各座標値について、前記画像内に対応する候補線を描画する候補線描画機能と、を含む機能をコンピュータに実行させることができる。
【０３９３】
また、前記プログラムでは、前記画像を縮小する処理を行う画像縮小処理機能と、前記画像縮小処理手段にて前記画像を第１の倍率で縮小した第１の縮小画像にて前記実在線を決定した後に、この決定された実在線を新たな新候補線とし、この新候補線の周辺の新候補線周辺領域について新たに探索を行い、前記第１の倍率より高い第２の倍率にて縮小した第２の縮小画像にて前記パラメータ空間を利用して新たに新実在線を決定し、前記縮小及び前記新実在線の決定を段階的に繰り返し行い、前記実在線の決定の調整制御を行う第１の調整制御機能と、をさらに有することができる。
【０３９４】
またさらに、前記プログラムでは、前記パラメータ空間部の各座標軸の離散化幅を調整する離散化幅調整機能と、前記離散化幅調整手段にて前記離散化幅を大きくした第１の離散化幅の前記パラメータ空間部を利用して前記実在線を決定した後に、この決定された実在線を新たな新候補線とし、この新候補線の周辺の新候補線周辺領域について新たに探索を行い、前記第１の離散化幅より小さい第２の離散化幅の前記パラメータ空間を利用して新たに新実在線を決定し、前記離散化幅の変更及び前記新実在線の決定を段階的に繰り返し行い、前記実在線の決定の調整制御を行う第２の調整制御機能と、をさらに有することができる。
【０３９５】
さらに、前記プログラムでは、前記候補領域を抽出する前の前記画像の画素値に基づいて特定の画素値重みを算出する画素値重み算出機能をさらに有することができる。この場合、前記候補線識別指標算出機能では、前記画素値重みと前記傾き重みとに基づいて画素値重み付き傾き重みを前記通過画素毎に算出し、各々の前記候補線について前記画素値重み付き傾き重みの合計値を算出することができる。
【０３９６】
また、前記パラメータ空間部描画機能では、前記画素に対応する前記パラメータ空間図形要素を前記パラメータ空間部に描画する際に、前記画素に対応する前記画素値重みを、前記パラメータ空間図形要素と前記パラメータ空間部の座標が一致する要素の要素数に付与して描画することができる。この場合、前記選別機能では、各々の前記パラメータ空間図形要素が交差する交差部における前記画素値重みの合計数と、予め設定された画素値重み合計数閾値とに基づいて、前記パラメータ空間部の交差部及び前記交差部周辺領域のパラメータ空間の有力候補領域を選別することができる。
【０３９７】
さらに、前記画素値重み算出機能では、前記画素値を対数変換することで画素値重みを算出することができる。この場合、前記候補線識別指標算出機能では、各々の前記候補線について前記画素値重み付き傾き重みの合計値を算出することができる。
【０３９８】
また、前記プログラムでは、前記パラメータ空間部描画機能による前記パラメータ空間部への描画処理、及び前記候補線描画手段による前記画像内の選別された各々の前記候補線の描画処理を行う場合の第１の計算パターンによる第１の計算量と、前記画像内の各々の前記候補線の描画処理のみを行う場合の第２の計算パターンによる第２の計算量とに基づいて、計算量の少ない方の計算パターンを選択する制御を行う計算パターン選択制御機能をさらに有することができる。
【０３９９】
さらに、前記プログラムでは、前記線を抽出可能な候補領域を前記画像内から抽出する候補領域抽出機能をさらに有することができる。この場合、前記候補線描画制御機能では、前記候補領域内の各々の前記候補線を描画することができる。また、前記実在線決定制御機能では、前記候補領域内の各々の前記候補線の中から実在線を決定することができる。
【０４００】
また、前記プログラムでは、前記候補領域を膨張及び収縮する処理のいずれか一方又は双方を特定回数行う膨張収縮処理機能をさらに有することができる。この場合、前記候補線描画制御機能では、前記膨張収縮処理機能にて処理された前記候補領域の画像をもとに、前記候補線を描画することができる。
【０４０１】
さらに、前記プログラムでは、前記候補領域を抽出する前に、前記画像を平滑化処理する平滑化処理機能をさらに有することができる。この場合、前記候補線描画制御機能では、前記平滑化処理機能にて平滑化された前記候補領域の画像をもとに、前記候補線を描画
することができる。
【０４０２】
プログラムを供給する手法としては、電気通信回線（有線、無線を問わない）によってコンピュータと通信可能に接続された外部の機器から前記電気通信回線を通じて提供することも可能である。  
【０４０３】
本発明のプログラムによれば、当該プログラムを格納するＲＯＭ等の記憶媒体から、当該プログラムをコンピュータ（ＣＰＵ）に読み込んで実行させれば、或いは、当該制御プログラムを、通信手段を介してコンピュータにダウンロードさせた後に実行させれば、上述した本発明に係る装置を比較的簡単に実現できる。発明の思想の具現化例として装置のソフトウェアとなる場合には、かかるソフトウェアを記憶した記憶媒体上においても当然に存在し、利用される。
【０４０４】
また、プログラムは、一次複製品、二次複製品などの複製段階については全く問う余地無く同等である。プログラムの供給方法として通信回線を利用して行なう場合であれば通信回線が伝送媒体となって本発明が利用されることになる。
【０４０５】
また、上述のプログラムを、情報記録媒体に記録した構成であってもよい。
【０４０６】
また、前記実施の形態では、クライアントサーバーシステムや、端末同士がネットワークを組み、相互にデータを送受信するピアツーピア（Ｐｅｅｒ
Ｔｏ Ｐｅｅｒ）通信によるシステムとして構成してもよい。
【０４０７】
さらに、上述のプログラムなどが搭載される画像処理装置としては、例えばパーソナルコンピュータに限らず、各種サーバー、ＥＷＳ（エンジニアリングワークステーション）、中型コンピュータ、メインフレーム、携帯型情報端末、各種モバイル端末、ＰＤＡ、携帯電話機、ウエアラブル情報端末、種々の（携帯型などの）テレビ・ＤＶＤレコーダ・各種音響機器、各種情報通信機能を搭載した家電機器、ネットワーク機能を有するゲーム機器等からも利用できる構成としても構わない。あるいは、これらの装置に表示されるアプリケーションとして改良されたものも本発明の範囲に含めることができる。
【０４０８】
また、前記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【０４０９】
さらに、本明細書において、フローチャートに示されるステップは、記載された手順に従って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理を含むものである。また、実装では、プログラム手順（ステップ）が実行される順序を変更することができる。さらに、実装の必要に応じて、本明細書で説明した特定の手順（ステップ）を、組み合わされた手順（ステップ）として実装、除去、追加、または再配置することができる。
【０４１０】
さらに、装置の各手段、各機能、各ステップの手順の機能などのプログラムの機能を、専用のハードウエア（例えば専用の半導体回路等）によりその機能を達成してもよく、プログラムの全機能のうち一部の機能をハードウエアで処理し、全機能のうちさらに他の機能をソフトウエアで処理するようにしてもよい。専用のハードウエアの場合、各部を集積回路例えばＬＳＩにて形成されてもよい。これらは個別に１チップ化されても良いし、一部または全部を含むように１チップ化されても良い。また、ＬＳＩには、ストリーミングエンジンなど他の機能ブロックが含まれていても良い。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセサで実現してもよい。さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。
【０４１１】
また、画像処理装置と出力装置との間の通信構造、画像処理装置と入力装置との間の通信構造、画像処理装置と記憶装置との間の通信構造に際し、いずれか一方又は双方に形成されるインタフェースの種類は、例えばパラレルインタフェース、ＵＳＢインタフェース、ＩＥＥＥ１３９４、ＬＡＮやＷＡＮ等のネットワークやその他これに類するもの、もしくは今後開発される如何なるインタフェースであっても構わない。  
【０４１２】
さらに、ハフ変換及び逆ハフ変換、又は逆ハフ変換を利用して、画像内から線を抽出する処理を行う際に、前記逆ハフ変換後に、候補線の周辺領域の通過画素について、画像内の候補線を構成する画素における接線の傾きに基づいて、前記候補線の各画素のユークリッド距離を求め、前記周辺領域内の前記候補線のうち前記ユークリッド距離が最大のものを実在線と決定する制御を行う手法は、必ずしも実体のある装置に限られる必要はなく、その方法としても機能することは容易に理解できる。このため、方法にかかる発明も、必ずしも実体のある装置に限らず、その方法としても有効であることに相違はない。この場合、方法を実現するための一例として  装置、  装置なども含めることができる。
【０４１３】
ところで、このような装置は、単独で存在する場合もあるし、ある機器（例えばプロセッサ）に組み込まれた状態で利用されることもあるなど、発明の思想としてはこれに限らず、各種の態様を含むものである。従って、ソフトウェアであったりハードウェアであったりするなど、適宜、変更可能である。発明の思想の具現化例として装置のソフトウェアとなる場合には、かかるソフトウェアを記憶した記憶媒体上においても当然に存在し、利用されるといわざるをえない。
【０４１４】
さらに、一部がソフトウェアであって、一部がハードウェアで実現されている場合であってもよく、一部を記憶媒体上に記憶しておいて必要に応じて適宜読み込まれるような形態のものとしてあってもよい。
【０４１５】
また、発明の範囲は、図示例に限定されないものとする。さらに、上述の各実施の形態同士、あるいはそれらのいずれかと各変形例のいずれかとの組み合わせによる例をも含む。また、実施の形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除された構成による実施の形態並びにその構成に基づく技術的範囲も発明になりうる。そして、これまでの記述は具体化の例を示したものに過ぎず、例証するものであり、制限するものではなく、適宜変形及び／又は変更が可能である。
【産業上の利用可能性】
【０４１６】
本発明は、画像上の線図形を認識可能な画像処理装置全般に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０４１７】
【図１】本発明の第１の実施の形態による画像処理システムの全体構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図１の画像処理システムにおける画像処理装置にて処理される内容を説明するための説明図である。
【図３】図１の画像処理システムにおける画像処理装置にて処理される内容を説明するための説明図である。
【図４】図１の画像処理システムにおける画像処理装置にて処理される内容を説明するための説明図である。
【図５】図１の画像処理システムにおける画像処理装置にて処理される内容を説明するための説明図である。
【図６】図１の画像処理システムにおける画像処理装置にて処理される内容を説明するための説明図である。
【図７】図１の画像処理システムにおける画像処理装置にて処理される内容を説明するための説明図である。
【図８】図１の画像処理システムにおける画像処理装置にて処理される内容を説明するための説明図である。
【図９】本発明の第１の実施の形態による画像処理システムにおける画像処理装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第２の実施の形態による画像処理システムの全体構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】図１０の画像処理システムにおける画像処理装置にて処理される内容を説明するための説明図である。
【図１２】図１０の画像処理システムにおける画像処理装置にて処理される内容を説明するための説明図である。
【図１３】本発明の第２の実施の形態による画像処理システムにおける画像処理装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第３の実施の形態による画像処理システムの全体構成の一例を示すブロック図である。
【図１５】本発明の第３の実施の形態による画像処理システムにおける第１の画像処理装置の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図１６】本発明の第３の実施の形態による画像処理システムにおける第２の画像処理装置の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図１７】本発明の第３の実施の形態による画像処理システムにおける切替制御装置の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図１８】本発明の第３の実施の形態による画像処理システムにおける切替制御装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の第４の実施の形態による画像処理システムにおける画像処理装置の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図２０】本発明の第４の実施の形態による画像処理システムにおける画像処理装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２１】本発明の第５の実施の形態による画像処理システムにおける画像処理装置の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図２２】本発明の第５の実施の形態による画像処理システムにおける画像処理装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２３】本発明の第６の実施の形態による画像処理システムにおける画像処理装置の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図２４】本発明の第６の実施の形態による画像処理システムにおける画像処理装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２５】本発明の第６の実施の形態の変形例による画像処理システムにおける画像処理装置の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図２６】本発明の第６の実施の形態の変形例による画像処理システムにおける画像処理装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２７】本発明の第７の実施の形態による画像処理システムにおける画像処理装置の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図２８】本発明の第７の実施の形態による画像処理システムにおける画像処理装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図２９】本発明の第７の実施の形態の変形例による画像処理システムにおける画像処理装置の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図３０】本発明の第７の実施の形態の変形例による画像処理システムにおける画像処理装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３１】本発明の第８の実施の形態による画像処理システムにおける画像処理装置の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図３２】本発明の第８の実施の形態による画像処理システムにおける画像処理装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３３】本発明の第８の実施の形態の変形例による画像処理システムにおける画像処理装置の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図３４】本発明の第８の実施の形態の変形例による画像処理システムにおける画像処理装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３５】本発明の第８の実施の形態の他の変形例による画像処理システムにおける切替制御装置の詳細構成の一例を示すブロック図である。
【図３６】本発明の第８の実施の形態の他の変形例による画像処理システムにおける切替制御装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図３７】直交座標系のｘ−ｙ平面にて３点が検出された例であって、ハフ変換における極座標系のρ−θ平面にて前記３点に対応する各パラメータ線が異なる座標で交差する例におけるｘ−ｙ平面を示す説明図である。
【図３８】直交座標系のｘ−ｙ平面にて３点が検出された例であって、ハフ変換における極座標系のρ−θ平面にて前記３点に対応する各パラメータ線が異なる座標で交差する例におけるρ−θ平面を示す説明図である。
【図３９】直交座標系のｘ−ｙ平面にて３点が検出された例であって、ハフ変換における極座標系のρ−θ平面にて前記３点に対応する各パラメータ線が同一の座標で交差する例におけるｘ−ｙ平面を示す説明図である。
【図４０】直交座標系のｘ−ｙ平面にて３点が検出された例であって、ハフ変換における極座標系のρ−θ平面にて前記３点に対応する各パラメータ線が同一の座標で交差する例におけるρ−θ平面を示す説明図である。
【図４１】画素単位の線の長さが傾きによって異なる例を示した説明図である。
【図４２】関連技術の画像処理装置にて処理される内容を説明するための説明図である。
【図４３】関連技術の画像処理装置にて輪郭線が抽出される場合の例を示す説明図である。
【符号の説明】
【０４１８】
１、１００、２００  画像処理システム
１０  入力装置  
１１  画像入力部
１２  文字入力部
２０  記憶装置
２１  閾値記憶部  
２２  パラメータ空間記憶部
２３  画像記憶部  
３０  出力装置
３１  画像出力部    
３２  表示制御部
４０  画像処理装置
４０ａ  候補線描画制御手段
４０ｂ  パラメータ空間部描画手段
４０ｃ  選別手段  
４０ｄ  候補線識別指標算出手段
４１  ２値化処理部
４２  パラメータ算出部    
４３  パラメータ線描画部
４４  交差点検出部
４５  重なり回数計量部
４６  有力候補線描画部
４７  通過判定部（候補線周辺領域決定手段）
４８  重み算出部
４９  個数計量部
５１  実在線判定部（実在線決定制御手段）
５２  実在線画像生成部  
５３  モジュール制御部
１４２  全候補線描画部（候補線描画制御手段）
２４０  第１の画像処理装置
２６０  第２の画像処理装置
２７０  切替制御装置
２７０ａ  第１の計算量推定手段
２７０ｂ  第２の計算量推定手段
２７１  ２値化処理部
２７２  パラメータ算出計算量推定部    
２７３  パラメータ線描画計算量推定部
２７４  交差点検出計算量推定部
２７５  重なり回数計量計算量推定部
２７６  有力候補線描画計算量推定部
２７７  通過判定計算量推定部
２７８  重み算出計算量推定部
２７９  個数計量計算量推定部
２８１  実在線判定計算量推定部
２８２  全候補線描画計算量推定部
２８３  全通過判定計算量推定部  
２８４  全重み算出計算量推定部  
２８５  全個数計量計算量推定部
２８６  実在線判定計算量推定部  
２８７  手法選択部（計算パターン選択手段）
３４１  平滑化処理部
４４２  膨張収縮処理部
５４１  画像縮小処理部
５５４  パラメータ微調整制御部
６４３  全候補線有力候補線描画部
７４２  パラメータ空間粗視化処理部
９４３  画素値重み付きパラメータ線描画部
９４５  画素値重み付き重なり回数計量部
９４８、１０４４  画素値重み付き重み算出部
１１７３  画素値重み付きパラメータ線描画計算量推定部
１１７５  画素値重み付き重なり回数計量計算量推定部
１１７８  画素値重み付き重み算出計算量推定部
１１８４  全画素値重み付き重み算出計算量推定部  
【図１】
0004946882.tif 000002
【図２】
0004946882.tif 000003
【図３】
0004946882.tif 000004
【図４】
0004946882.tif 000005
【図５】
0004946882.tif 000006
【図６】
0004946882.tif 000007
【図７】
0004946882.tif 000008
【図８】
0004946882.tif 000009
【図９】
0004946882.tif 000010
【図１０】
0004946882.tif 000011
【図１１】
0004946882.tif 000012
【図１２】
0004946882.tif 000013
【図１３】
0004946882.tif 000014
【図１４】
0004946882.tif 000015
【図１５】
0004946882.tif 000016
【図１６】
0004946882.tif 000017
【図１７】
0004946882.tif 000018
【図１８】
0004946882.tif 000019
【図１９】
0004946882.tif 000020
【図２０】
0004946882.tif 000021
【図２１】
0004946882.tif 000022
【図２２】
0004946882.tif 000023
【図２３】
0004946882.tif 000024
【図２４】
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【図２５】
0004946882.tif 000026
【図２６】
0004946882.tif 000027
【図２７】
0004946882.tif 000028
【図２８】
0004946882.tif 000029
【図２９】
0004946882.tif 000030
【図３０】
0004946882.tif 000031
【図３１】
0004946882.tif 000032
【図３２】
0004946882.tif 000033
【図３３】
0004946882.tif 000034
【図３４】
0004946882.tif 000035
【図３５】
0004946882.tif 000036
【図３６】
0004946882.tif 000037
【図３７】
0004946882.tif 000038
【図３８】
0004946882.tif 000039
【図３９】
0004946882.tif 000040
【図４０】
0004946882.tif 000041
【図４１】
0004946882.tif 000042
【図４２】
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【図４３】
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