(57)【要約】【課題】本発明は画像計測アルゴリズムにおける特徴抽出方法に関し、直線の抽出精度を上げることができる画像計測アルゴリズムにおける特徴抽出方法を提供することを目的としている。【解決手段】測定対象画像からエッジ点を抽出し、そのエッジ点列の配置から直線を抽出する画像計測アルゴリズムにおける特徴抽出方法であって、エッジ点の妥当性を評価するためのテンプレート画像を決定し、抽出されたエッジ点の周辺の画像と前記テンプレート画像の正規化相互相関係数を計算し、計算したその数値を直線推定時に当該エッジ点の重み付けに用いる、ように構成される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定対象画像からエッジ点を抽出し、そのエッジ点列の配置から直線を抽出する画像計測アルゴリズムにおける特徴抽出方法であって、
エッジ点の妥当性を評価するためのテンプレート画像を決定し、
抽出されたエッジ点の周辺の画像と前記テンプレート画像の正規化相互相関係数を計算し、
計算したその数値を直線推定時に当該エッジ点の重み付けに用いる、
ことを特徴とする画像計測アルゴリズムにおける特徴抽出方法。
【請求項２】
前記直線推定時にハフ変換法を用いることを特徴とする請求項１記載の画像計測アルゴリズムにおける特徴抽出方法。
【請求項３】
前記直線推定時に、最小二乗法を用いることを特徴とする請求項１記載の画像計測アルゴリズムにおける特徴抽出方法。
【請求項４】
抽出したエッジ周辺画像の加算平均により、テンプレート画像を決定することを特徴とする請求項１記載の画像計測アルゴリズムにおける特徴抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像計測アルゴリズムにおける特徴抽出方法に関し、更に詳しくは画像処理、画像計測技術分野における特徴抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像計測において、特徴抽出を行なう際に、先ずエッジ抽出を行ない、そのエッジを通過する直線を抽出する、という手法が用いられる。ここで、エッジとは画像の輪郭のことである。直線抽出の方法としては、ハフ変換や最小二乗法が一般的である。ここで、ハフ変換とは、ｘｙ平面の画像上で同一線分を構成する画素を抽出し、それぞれの例えば中心位置の座標（ｘ，ｙ）を後述の（１）式に代入してρθ平面のｓｉｎ曲線、即ちこの中心位置を通る全ての直線を累積した形のｓｉｎ曲線に変換してからその交点座標（ρ0，θ0）を求め、次にこの値を同じ（１）式に代入してｘｙ平面の直線を特定するようにしたものである。なお、ρ0はｘｙ平面の原点から抽出対象の直線に下ろした垂線の長さ、θ0は当該垂線とｘ軸との角度を示している。
【０００３】
ρ＝ｘ・ｃｏｓθ＋ｙ・ｓｉｎθ          （１）
図５はハフ変換の説明図である。ｘｙ平面の直線１を構成する各画素の中心点Ｐ1（ｘ1，ｙ1）及びＰ2（ｘ2，ｙ2）をそれぞれ前記（１）式によりｓｉｎ曲線のＳ1及びＳ2に変換している。直線１はρθ平面においてＳ1及びＳ2のｓｉｎ曲線の両者を満たすものであるから、当該直線のρ0とθ0の値はこれらの曲線の交点２として与えられ、当該値を前記（１）式に代入することにより、当該直線のｘｙ平面における式が特定される。
【０００４】
また、ここでは多項式近似で１次の近似をし、二乗誤差が最小になる直線を求めることを最小二乗法と呼ぶことにする。
従来のこの種の装置としては、対象画像を分割した複数の部分領域毎に、輝度の変化部分に対応のエッジ角度が異なる各テンプレートとの相関演算を個々に行なって当該部分領域の直線状輪郭部分を示すエッジ検出部６と、これらの線分をそれぞれ同一直線上の線分は略同一点となるような形式でρθ平面上の点に例えばハフ変換し、当該平面上の各単位領域での当該変換点の個数をみるときにそのピークが表れる部分を前記直線状輪郭部分の対応点領域として抽出する輪郭抽出部１１を有した技術が知られている（例えば特許文献１参照）。
【０００５】
また、特徴点抽出部３が、入力された画像データを基に、追跡対象画像から特徴点を抽出し、基準パターン設定部５は、抽出された複数の特徴点を基準パターンとして設定し、正規化パターンマッチング部７は、探索領域設定部４が設定した探索領域内を、基準パターン設定部５で設定された基準パターンを用いて、パターンマッチング処理を行なうようにした技術が知られている（例えば特許文献２参照）。
【特許文献１】特開平１０−１１６３４５号公報（段落００１９〜００３５、図１〜図７）。
【特許文献２】特開２００１−６０２６５号公報（段落００２４〜００３９、図２〜図５）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ハフ変換はノイズに強いという利点を有するが、結果が離散的であり、精度が必要な場合は不利になる。最小二乗法は精度という点では有利であるが、ノイズの多い画像で適用すると本来抽出すべき直線からのずれが大きくなりやすいため、孤立点除去が必要になる。孤立点除去を行なってから最小二乗法を行なう例は、特開平１０−３０７６２７号公報に示されている。
【０００７】
この発明では、最初にハフ変換で基準直線を求め、その基準直線から離れた点を孤立点として除外してから最小二乗法を適用するという方式である。図６は従来手法の原理図である。図において、Ｌはハフ変換で抽出した直線である。±Δは直線Ｌに対する所望の基準領域である。●はエッジ点である。１０は基準領域±Δからはみ出したため、除外されたポイントである。
【０００８】
この方式では、一定の基準距離±Δを定めて、その距離より遠いと孤立点であると判定しているが、その基準距離は画像の質に依存するため、経験的に決めざるを得ず、直線抽出精度を上げるには試行錯誤が必要である。
【０００９】
本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであって、直線の抽出精度を上げることができる画像計測アルゴリズムにおける特徴抽出方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明では、パターンマッチングに用いる正規化相互相関を組み合わせるようにした。即ち、予め典型的なエッジ近辺の画像をテンプレート画像として登録しておき、エッジ抽出で求めたエッジ点の周辺の画像と比較する。この場合において、比較に正規化相互相関係数を用いると、エッジ点が求めようとする直線の近くにあると相関値は１．０に近くなり、遠くにあると登録した画像との類似性がなくなるので相関値も０．０に近くなる。
【００１１】
そこで、この相関値をそのまま重み付けに用いてハフ変換、若しくは最小二乗法を行なうことにより、より求めようとする直線に近いエッジがより大きく直線の決定に関与する直線抽出アルゴリズムを構成することができる。
（１）請求項１記載の発明は、測定対象画像からエッジ点を抽出し、そのエッジ点列の配置から直線を抽出する画像計測アルゴリズムにおける特徴抽出方法であって、エッジ点の妥当性を評価するためのテンプレート画像を決定し、抽出されたエッジ点の周辺の画像と前記テンプレート画像の正規化相互相関係数を計算し、計算したその数値を直線推定時に当該エッジ点の重み付けに用いる、ことを特徴とする。
（２）請求項２記載の発明は、前記直線推定時にハフ変換法を用いることを特徴とする。
（３）請求項３記載の発明は、前記直線推定時に、最小二乗法を用いることを特徴とする。
（４）請求項４記載の発明は、抽出したエッジ周辺画像の加算平均により、テンプレート画像を決定することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
（１）請求項１記載の発明によれば、直線の抽出精度を上げることができる画像計測アルゴリズムにおける特徴抽出方法を提供することができる。
（２）請求項２記載の発明によれば、ハフ変換法を用いて直線を推定することができる。
（３）請求項３記載の発明によれば、最小二乗法を用いて直線を推定することができる。
（４）請求項４記載の発明によれば、このようにしてテンプレート画像を決定することにより、典型的なエッジ周辺画像がテンプレート画像として定義され、妥当なエッジ周辺画像との相関値がより高い値になるため、特徴検出の精度が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。図１は本発明の動作を示すフローチャートである。ここでは、ハフ変換と正規化相互相関を組み合わせた例を示す。先ず、テンプレート画像Ｔ（ｘ，ｙ）を決定する（Ｓ１）。ここで、画像Ｔ（ｘ，ｙ）は平均ａt、標準偏差σtで表されるものとする。
【００１４】
図２は本発明によるテンプレート画像の決定法の説明図である。図において、２０は画像であり、図中薄く示されているのが、特徴部分である。この画像の中で●で示されているのがエッジ点である。このエッジ点に沿って多数のエッジ周辺画像２１を取り込む。取り込んだ周辺画像２１を加算平均すると、テンプレート画像２５が得られる。テンプレート画像２５の中の十字はテンプレートの中心を示す。このようにしてテンプレート画像を決定することにより、典型的なエッジ周辺画像がテンプレート画像として定義され、妥当なエッジ周辺画像との相関値がより高い値になるため、特徴検出の精度が向上する。
【００１５】
図３はテンプレート画像とエッジ点の説明図である。２５は図２に示す加算平均法により作成したテンプレート画像で、エッジ周辺の情報を持っているものである。このテンプレート画像２５と、画像２０に示す特徴領域との相関をとると、Ａの領域では、エッジ点がテンプレート画像の中心の近くにあるため相関度は高くなる。これに対して、Ｂの領域では、エッジ点がテンプレート画像の中心より遠く離れているので、相関度は低くなる。
【００１６】
再び図１の説明に戻る。次に、画像のエッジ点の抽出を行なう（Ｓ２）。エッジ点は、画像の輝度のプロファイルをとり、この輝度が変化している点として検出する。エッジ点が検出されたら、そのエッジ点の（ｘ，ｙ）座標にハフ変換を行ない、ρ−θ空間の曲線とする（Ｓ３）。
【００１７】
一方、このρθ変換と平行してエッジ点周辺の画像Ｅ（ｘ，ｙ）を切り出す（Ｓ４）。Ｅ（ｘ，ｙ）はその平均をａe、標準偏差をσeとする。そして、ステップＳ４で切り出した画像Ｅ（ｘ，ｙ）とテンプレート画像２５との正規化相互相関係数の計算を行なう（Ｓ５）。ここで、相関値Ｃは次式で表される。
【００１８】
Ｃ＝Σ（Ｔ（ｘ，ｙ）−ａt）×（Ｅ（ｘ，ｙ）−ａe）／Ｎ・σt・σe  （２）
で表される。ここで、Ｎは画素数である。
次に、相関値をそのまま重み付けした投票を行なう（Ｓ６）。ステップＳ３でρθ変換した結果をＶ（ρ，θ）と表すことにすると、投票の結果は次式で表される。
【００１９】
Ｖ（ρ，θ）＝Ｖ（ρ，θ）＋Ｃ（票）    （３）
ここで、Ｃ（票）は、Ｃの値に票を投ずることを示している。相関値Ｃは０〜１までの値をとる。この重み付けは、求まった直線にエッジが何個入ったかをカウントするものである。（３）式の右辺のＶ（ρ，θ）は投票前の値、左辺のＶ（ρ，θ）は投票後の値である。次に、最後のエッジまで処理が終了したかどうかをチェックする（Ｓ７）。処理が終了していない場合には、ステップＳ２に戻り同様の処理を繰り返す。処理が終了した場合には、投票数が最大になった直線をもって直線を決定する（Ｓ８）。
【００２０】
このように本発明によれば、直線の抽出精度を上げることができる画像計測アルゴリズムにおける特徴抽出方法を提供することができる。
図４は本発明の動作の他の例を示すフローチャートである。この例は、直線推定時に、最小二乗法を用いるようにしたものである。ここでは、最小二乗法と正規化相互相関を組み合わせた例を示す。先ず、テンプレート画像Ｔ（ｘ，ｙ）を決定する（Ｓ１）。ここで、画像Ｔ（ｘ，ｙ）は平均ａtや標準偏差σtで表されるものとする。
【００２１】
次に、画像のエッジ点の抽出を行なう（Ｓ２）。エッジ点は、画像の輝度のプロファイルをとり、この輝度が変化している点として検出する。エッジ点が検出されたら、そのエッジ点の（ｘ，ｙ）座標に最小二乗法に基づく距離ｄ計算を行ない、ｘ−ｙ空間の曲線とする（Ｓ３）。
【００２２】
一方、この距離ｄ計算と平行してエッジ点周辺の画像Ｅ（ｘ，ｙ）を切り出す（Ｓ４）。Ｅ（ｘ，ｙ）はその平均をａe、標準偏差をσeとする。そして、ステップＳ４で切り出した画像Ｅ（ｘ，ｙ）とテンプレート画像２５との正規化相互相関係数の計算を行なう（Ｓ５）。ここで、相関値Ｃは次式で表される。
【００２３】
Ｃ＝Σ（Ｔ（ｘ，ｙ）−ａt）×（Ｅ（ｘ，ｙ）−ａe）／Ｎ・σt・σe  （２）
で表される。ここで、Ｎは画素数である。
次に、ステップＳ３で求まった距離ｄとステップＳ５で求まった相関値を用いて重み付け二乗誤差を得る（Ｓ６）。この時において、相関値の逆数を重み付けする。ステップＳ３で距離ｄ計算した結果をＤ（ａ,ｂ）と表すことにすると、重み付け二乗誤差Ｄ（ａ,ｂ）は、相関値の逆数を重み付けして次式で表される。
【００２４】
Ｄ（ａ,ｂ）＝Ｄ（ａ,ｂ）＋ｄ2／Ｃ    （４）
（４）式の右辺のＤ（ａ,ｂ）は重み付けしない前の値、左辺のＤ（ａ,ｂ）は重み付けした後の値である。次に、最後のエッジまで処理が終了したかどうかをチェックする（Ｓ７）。処理が終了していない場合には、ステップＳ２に戻り同様の処理を繰り返す。処理が終了した場合には、重み付け二乗誤差が最小となった直線をもって直線を決定する（Ｓ８）。
【００２５】
このように本発明によれば、直線の抽出精度を上げることができる画像計測アルゴリズムにおける特徴抽出方法を提供することができる。本発明によれば、全エッジ点を重み付けした上で直線抽出を行なうことにより、孤立点の判定を行わなくても直線から外れたエッジ点は直線決定への影響が極めて小さくなり、より効果的な直線検出を行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】本発明の動作を示すフローチャートである。
【図２】本発明によるテンプレート画像の決定法の説明図である。
【図３】テンプレート画像とエッジ点の説明図である。
【図４】本発明の動作の他の例を示すフローチャートである。
【図５】ハフ変換の説明図である。
【図６】従来手法の原理図である。
【符号の説明】
【００２７】
２０  画像
２１  エッジ周辺画像
２５  テンプレート画像
【図１】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図２】
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【図３】
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