(57)【要約】  【課題】解決しようとする課題は、対称物の画像のエッジ点列からハフ変換により抽出した直線は最小二乗法による抽出より精度が悪く、最小二乗法はノイズの多い画像などに適用すると本来抽出する直線からずれることが多い。また、精度を良くするためにハフ変換で抽出した直線より一定距離離れ孤立したエッジ点を除外したエッジ点列から最小二乗法を行なう方法があるが、一定距離の設定を経験的に行わなければならない問題がある。  【解決手段】  画像のエッジ点列から算出した基準直線に対して射影変換を行い、射影変換したエッジ点列の基準直線からの距離毎に前記エッジ点列のプロファイルとその重みを算出し、距離と重みによる重み付き距離の二乗和が最小となるよう逐次近似によりエッジ点列を通過する直線を抽出する。【選択図】図２
2009128959.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像のエッジ点列から前記エッジ点列からエッジ点列の示す直線を抽出する画像の特徴抽出方法であって、
前記エッジ点列を取得し、
前記エッジ点列をハフ変換により、基準直線を算出し、
前記基準直線に対して前記エッジ点列の射影変換を行い、
前記射影変換した前記エッジ点列の基準直線からの距離毎に前記エッジ点列のプロファイルを算出し、
前記算出したプロファイルより前記基準直線からの距離毎のエッジ点列の重みを算出し、
前記基準直線からの距離と前記重みより前記エッジ点列の示す直線を抽出することを特徴とする画像の特徴抽出方法。
【請求項２】
請求項１記載におけるプロファイルは前記基準直線からの距離毎の前記エッジ点の階調値の和、あるいは前記エッジ点の数であることを特徴とする請求項１記載の画像の特徴抽出方法。
【請求項３】
請求項１記載における前記の距離毎のエッジ点列の重みは前記プロファイルのピーク値で基準化した比率より算出することを特徴とする請求項１記載の画像特徴抽出方法。
【請求項４】
請求項２記載において、前記算出したプロファイルのピーク値を原点として前記ピーク値で基準化したプロファイル曲線を算出し、
前記プロファイル曲線からの距離が同一にある位置の前記プロファイル曲線の値の平均値を前記位置でのプロファイルとすることを特徴とする請求項２記載の画像の特徴抽出方法。
【請求項５】
請求項１記載において、前記基準直線の係数を逐次変化させ、前記変化させた基準直線からの距離と距離毎の前記エッジ点列の重みより重みつき距離の二乗手和が最小となる直線を逐次近似により抽出することを特徴とする請求項１記載の画像の特徴抽出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理に係り、特に画像の特徴抽出のために対象画像のエッジ点列から該当のエッジ点を通過する直線を抽出する画像の特徴抽出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
対象物の大きさ・外形を把握する方法として、対象物を撮影した画像から画像の特徴抽出を行なう。画像の特徴抽出は、対象画像のエッジ点を抽出し、抽出したエッジ点列から該当のエッジを通過する直線を抽出することで行なわれる。
【０００３】
直線抽出の方法としては、ハフ変換と最小二乗法が一般的である。（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定めることを最小二乗法と表現する。）
ハフ変換はノイズに強い、という利点を有するが精度が悪い問題がある。一方、最小二乗法は精度という点では問題が少ないが、ノイズの多い画像で適用するとエッジ点のバラツキあるいは、ノイズによりエッジ点が本来抽出すべき直線からずれることが多い問題がある。
【０００４】
このため、直線抽出の手順として１）ハフ変換により直線を抽出し、抽出した直線から離れた距離にあるエッジ点を除外し、除外したエッジ点列から最小二乗法で直線を抽出する方法がある。
【０００５】
図６は従来の特徴抽出方法を示す図である。取得した計測画像のエッジ点列と直線抽出を示している。１）ハフ変換による直線抽出、２）範囲の設定、３）孤立点除外を示している。
【０００６】
ハフ変換により抽出した基準直線に対し、孤立点を除外するために基準直線から一定範囲の距離を設定し、範囲外のエッジ点を孤立点として除外する。しかしながら、一定範囲の設定は画像の質やエッジ点の分布状況から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等が必須である。
【０００７】
特許文献１には、小領域の画像分布のヒストグラムを作成し、該当領域の１つのデータから一定範囲にあるエッジ点を選択する多数決原理により孤立点を除外する技術が開示されている。
【０００８】
特許文献２には、画像の中の点の集合から集合を代表する線分の抽出として２点を結ぶ直線について画像の端点と交差する点の出現頻度からヒストグラムを作成し、ヒストグラムの最大点と次に大きい値をとる点を選択する技術が開示されている。
【０００９】
なお、以下ではハフ変換により抽出した直線を基準直線と表現する。
【特許文献１】特開平１０−３０７６２７号公報
【特許文献２】特開平０７−１２９７６７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
解決しようとする課題は、対称物の画像のエッジ点列からハフ変換により抽出した直線は最小二乗法による抽出より精度が悪く、最小二乗法はノイズの多い画像などに適用すると本来抽出する直線からずれることが多い。また、精度を良くするためにハフ変換で抽出した直線より一定距離離れ孤立したエッジ点を除外したエッジ点列から最小二乗法を行なう方法があるが、一定距離の設定を経験的に行わなければならない問題がある。
【００１１】
本発明は、ハフ変換により抽出した基準直線の傾きに沿ってエッジ点列の射影変換を行い、エッジ点列のプロファイルを作成し、プロファイルを基に各エッジ点に重み付けを行い精度良くエッジ点列を通過する直線を推定し抽出する方法を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
第１の発明は、画像のエッジ点列から前記エッジ点列からエッジ点列の示す直線を抽出する画像の特徴抽出方法である。
【００１３】
前記エッジ点列を取得し、前記エッジ点列をハフ変換により、基準直線を算出し、前記基準直線に対して前記エッジ点列の射影変換を行い、前記射影変換した前記エッジ点列の基準直線からの距離毎に前記エッジ点列のプロファイルを算出し、前記算出したプロファイルより前記基準直線からの距離毎のエッジ点列の重みを算出し、前記基準直線からの距離と前記重みより前記エッジ点列の示す直線を抽出する。
【００１４】
第１の発明により、画像のエッジ点列から画像の特徴抽出のためのエッジ点列を通過する直線を精度良く自動的に抽出できる。
【００１５】
第２の発明は、第１の発明におけるプロファイルは前記基準直線からの距離毎の前記エッジ点の階調値の和、あるいは前記エッジ点の数である。
【００１６】
第２の発明により、基準線からの距離に対する各エッジ点の重みの評価によりさらに精度良く直線の抽出ができる。
【００１７】
第３の発明は、第１の発明における前記の距離毎のエッジ点列の重みは前記プロファイルのピーク値で基準化した比率より算出する。
【００１８】
第３の発明により、重みつき距離の二乗和の算出が効率良くできる。
【００１９】
第４の発明は、第２の発明において、前記算出したプロファイルのピーク値を原点として前記ピーク値で基準化したプロファイル曲線を算出し、前記プロファイル曲線からの距離が同一にある位置の前記プロファイル曲線の値の平均値を前記位置でのプロファイルとする。
【００２０】
第４の発明により、離散的に存在するエッジ点を曲線として近似することにより、画像の撮影時のノイズ、ずれなどにより生ずる基準直線を中心とした左右の非対称の補正ができる。
【００２１】
第５の発明は、第１の発明において、前記基準直線の係数を逐次変化させ、前記変化させた基準直線からの距離と距離毎の前記エッジ点列の重みより重みつき距離の二乗手和が最小となる直線を逐次近似により抽出する。
【００２２】
第５の発明により、最良の直線の抽出が可能になる。
【発明の効果】
【００２３】
本発明により、画像から取得したエッジ点列を通過する直線の抽出を精度良く実現できる。また、ハフ変換による基準直線からの孤立点の除外を経験による試行錯誤に頼ることなく自動的に実現できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
（実施例１）
図１は画像の特徴抽出の基本原理を示す図である。対象物の画像から取得したエッジ点列を射影変換したエッジ点列と、エッジ点列に係るプロファイルから特徴抽出を行なうための基本要素を示している。
【００２５】
ハフ変換により抽出した基準直線ＬをＬ軸とし、各エッジ点のＬ軸からの距離を示す軸をＤ軸とする。ＬＤ平面に射影変換したエッジ点列をＥｉ（ｉ＝１〜Ｎ）とし、その階調値をＧｉ（ｉ＝１〜Ｎ）とする。ここで、Ｎは取得したエッジ点の数である。また、距離軸を所定のステップで区切り、各領域（１ｄ、２ｄ等）を代表する距離を「ｄｊ」とする。ここで、Ｍはエッジ点が存在する領域の数である。
【００２６】
エッジ点列の分布の評価とし以下の２つのプロファイルを考え、エッジ点列の評価値とする。
１）各領域の階調値の和
各領域の（領域を代表する距離の関数として）階調値の和とする。この場合階調値の和は、
ＧＳ（ｄｊ）＝ΣＧｊ（ｊ＝１〜Ｍ）となる。
例えば、領域ｄ２（Ｌ軸からの距離が２×Δｄにある領域で、図１では他の領域と区別して実線で囲まれた領域）の階調値の和ＧＳ（ｄ２）＝Ｇ１+Ｇ６+Ｇ７+Ｇ８+Ｇ１０となる。
２）各領域におけるエッジ点の数
各領域におけるエッジ点の数とする。エッジ点の数Ｎｕ（ｄｊ）（ｊ＝１〜Ｍ）となる。
例えば、領域ｄ２におけるエッジ点の数はＮｕ（ｄ２）＝５となる。
【００２７】
図２は画像の特徴抽出手順を示す図である。
Ｓ１：対象画像のエッジ点列Ｅｎ（ｎ＝１〜Ｎ）とその階調値Ｇｎ（ｎ＝１〜Ｎ）を取得する。
Ｓ２：エッジ点列にハフ変換を行い、基準直線Ｌを算出する。
Ｓ３：エッジ点列を基準直線Ｌの傾きに沿って射影変換する。
Ｓ４：基準直線Ｌ（Ｌ軸とする）からの距離を表す軸をＤ軸とし、各エッジ点をＬ軸からの距離を所定ステップで分割し、領域を代表する距離をｄｋとする。
Ｓ５：Ｌ軸からの距離が同一距離にある領域に存在するエッジ点列に係るプロフィルを作成する。プロファイルとしては以下を採用する。
ア．各領域にあるエッジ点の階調値の和ＧＳ（ｄｊ）（ｊ＝１〜Ｍ）
イ．各領域にあるエッジ点の数Ｎｕ（ｄｊ）（ｊ＝１〜Ｍ）
Ｓ６：各距離ｄｊ（ｊ＝１〜Ｍ）に対するプロファイルで定まる重み付けＷｊを抽出する。
重み付けの方法については図３で説明する。
Ｓ７：重み付き距離の二乗和Σ（ｄｊ×ｄｊ×Ｗｊ）(ｊ＝１〜Ｍ）が最小となる直線を抽出する。最小となる直線の抽出法については図４で説明する。
【００２８】
図３はエッジ点列に係るプロファイルと重み付けを示す図である。画像から取得したエッジ点列の３つの分布状態に対し、各領域のプロファイルへの重み付け方法を示している。
【００２９】
ここで、前述したＤＬ軸をＸＹ軸として表す。図の曲線は基準直線Ｌからの距離をｘとして階調値の和ＧＳ（ｘ）を示している。前述したように各領域は所定ステップで区切り基準直線からの距離を領域で代表させた離散的な点での階調値の和ＧＳ（ｘｊ）であるが、便宜上連続した曲線で表している。あるいは、離散的な点から連続した近似曲線を算出して適用する方法でも良い。離散的な点から近似曲線を算出する方法は統計学の分野で一般に知られているので、説明は省略する。
１）通常分布（略左右対称の正規分布）
各領域の重みとして、プロファイルがピーク値となる領域の値ＧＳ（ｘ０）ｍａｘを基準として、各領域における重みをＷ（ｘｊ）＝ＧＳ（ｘｊ）／ＧＳ（ｘ０ｍａｘ）（ｊ＝１〜Ｍ）とする。通常の対象物画像のエッジ点列からハフ変換を行なうと、基準直線の位置にプロファイルのピークが現れ、その左右に単調減少する分布が得られるので、多くの場合に適用できる。
２）左右非対称の分布
各領域の重みとして、プロファイルがピーク値となる領域の値ＧＳ（ｘ０）ｍａｘを基準として、ＧＳ（ｘ０）ｍａｘを中心として左右等距離にある同一の各領域における重みを平均化する。Ｗ（ｘｊ）＝０．５×（ＧＳ（ｘｊ）+ＧＳ（−ｘｊ））／ＧＳ（ｘ０）ｍａｘ（ｊ＝１〜Ｍ）とする。
【００３０】
左右非対称は画像のエッジ点列が撮影時の偏り、ノイズなどにより片方にずれる場合である。この左右両面の平均化によりずれを補正できる。
３）極大点が複数ある分布
各領域の重みとして、プロファイルがピーク値となる領域の値ＧＳ（ｘ０）ｍａｘで基準化し、各領域の基準直線からの距離ｘｋまでを加算した値ΣＳ（ｘｊ）（ｘｋ＝ｘ０〜ｘｋ）として、各領域における重みを以下で算出する。
Ｗ（ｘｋ）＝ΣＳ（ｘｊ）（ｘｊ＝ｘ０〜ｘｋ）／ΣＳ（ｘｊ）（ｘｊ＝ｘ０〜ｘ∞）とする。ここで、ΣＳ（ｘｊ）（ｘｊ＝ｘ０〜ｘ∞）は半面全体の階調値の和である。実効的には「ｘ∞」は「ｘＭ」に対応する。
【００３１】
複数の極大点が生ずる例として、本来の直線が二重線の場合である。この場合、プロファイルの重みが基準直線から単調に減少する原則が崩れる。これに対し、半面全体のプロファイルの和に対し、ピーク位置から該当の領域までの部分和を計算してそれらの比率を計算することにより距離に対して単調減少させて補正する。これにより二重線の場合は片方を抽出する。
【００３２】
図４は逐次近似による最良直線の抽出手順を示す図である。図２で述べた画像の特徴抽出手順で抽出した直線を逐次近似により最良の直線を抽出する手順を示している。
【００３３】
以下の手順で直線を抽出する。なお、ここでは、直線の係数（ａ，ｂ）に対応した直線からの距離ｘｊ（基準直線の場合はｄｊ）（ｊ＝１〜Ｍ）に対する重み付き距離の二乗和をＤｓ（ａ，ｂ）で表す。
Ｓ８：抽出する直線をｙ＝ａｘ+ｂとし、逐次近似の初期値を以下とする。
ア．Ｄｓｍｉｎ(ａ，ｂ）＝Ｄｓｍｉｎ（ａ０，ｂ０）
イ．ａ=ａ０、ｂ０
ここで、基準直線Ｌをｙ＝ａ０ｘ+ｂ０とし、Ｄｓｍｉｎ（ａ０，ｂ０）は基準直線から算出した重み付き距離の二乗和の値Ｍ）Ｄｓ（ａ０，ｂ０）＝Σ（ｄｊ×ｄｊ×Ｗｊ）（ｊ＝１〜Ｍ）すなわち、Ｄｓｍｉｎ（ａ０，ｂ０）＝Ｄｓ（ａ０，ｂ０）である。
Ｓ９：係数ａ、ｂを所定ステップ変更（ａ＝ａ+Δa、ｂ＝ｂ+Δｂに置き換え）し、Ｓ１で取得したエッジ点列の各エッジ点の新たな直線ｙ＝ａｘ+ｂからの距離ｘｉ（ｉ＝１〜Ｎ）を抽出する。
Ｓ１０：Ｙ軸からの距離が同一距離にある領域に存在するエッジ点に係るプロフィルＧＳ（ｘｊ)（ｊ＝１〜Ｍ）を算出する。なお、直線（Ｙ軸）の距離が同一距離にある実際の数は係数変化により変化するが、同一距離にあるエッジ点の領域の数をＭで表す。  
【００３４】
また、Ｓ９、１０における係数ａ，ｂの変化量は図５で述べるように重み付き距離の二乗和のＤｓ（ａ，ｂ）の変化をプロットして、小さくなる方向に変化させて最小となる重み付き距離の二乗和を算出する。また、手順では+Δａ、+Δｂと「+」方向を示したが「−」方向への変化を併せて行なう。あるいはａとｂを同時に変化させて比較したが、１つづつ変化させて両者の小さい方を逐次近似の前回の最小値と比較して最小となる重み付き距離の二乗和を算出することが考えられる。
Ｓ１１：重み付き距離の二乗和Ｄｓ（ａ，ｂ）＝Σ（xｊ×xｊ×Ｗｊ）（ｊ＝１〜Ｍ）を算出する。
Ｓ１２：以下を行なう。
ア．Δ=（Ｄｓｍｉｎ（ａ，ｂ）−Ｄｓ（ａ，ｂ）)
イ．Ｄｓｍｉｎ（ａ，ｂ）とＤｓｍｉｎの小さい方を新たなＤｓｍｉｎ（ａ，ｂ）として置き換える。
Ｓ１３：誤差Δが所定の閾値以下か確認し、以下の場合はＳ１４に進み、そうでない場合はS９に戻る。
Ｓ１４：最新の係数a、bを選択して、直線ｙ＝ａｘ+ｂを抽出する。
【００３５】
図５は逐次近似による直線抽出イメージを説明する図である。図４で述べた直線抽出手順の係数a、ｂに対応した重み付き距離の二乗和の値Ｄｓ（ａ，ｂ）の変化を示している。
１）の係数変化に対する直線の変化は基準直線Ｌを初期直線と、距離ｘｊ、その重みＷｊに対し抽出する直線の変化を示している。
２）の係数変化（図では係数aの変化に対する変化を示す）に対する重み付き距離の二乗和の変化では、係数の変化により重み付き距離の二乗和の変化を示している。この値の変化方向を観察しながら係数の変化量、変化方向を判断すれば良い。
（付記１）
画像のエッジ点列から前記エッジ点列からエッジ点列の示す直線を抽出する画像の特徴抽出方法であって、
前記エッジ点列を取得し、
前記エッジ点列をハフ変換により、基準直線を算出し、
前記基準直線に対して前記エッジ点列の射影変換を行い、
前記射影変換した前記エッジ点列の基準直線からの距離毎に前記エッジ点列のプロファイルを算出し、
前記算出したプロファイルより前記基準直線からの距離毎のエッジ点列の重みを算出し、
前記基準直線からの距離と前記重みより前記エッジ点列の示す直線を抽出することを特徴とする画像の特徴抽出方法。
（付記２）
付記１記載におけるプロファイルは前記基準直線からの距離毎の前記エッジ点の階調値の和、あるいは前記エッジ点の数であることを特徴とする付記１記載の画像の特徴抽出方法。
（付記３）
付記１記載における前記の距離毎のエッジ点列の重みは前記プロファイルのピーク値で基準化した比率より算出することを特徴とする付記１記載の画像の特徴抽出方法。
（付記４）
付記２記載において、前記算出したプロファイルのピーク値を原点として前記ピーク値で基準化したプロファイル曲線を算出し、
前記プロファイル曲線からの距離が同一にある位置の前記プロファイル曲線の値の平均値を前記位置でのプロファイルとすることを特徴とする付記２記載の画像の特徴抽出方法。
（付記５）
付記１記載において、前記基準直線の係数を逐次変化させ、前記変化させた基準直線からの距離と距離毎の前記エッジ点列の重みより重みつき距離の二乗手和が最小となる直線を逐次近似により抽出することを特徴とする付記１記載の画像の特徴抽出方法。
（付記６）
付記４記載おいて、前記プロファイル曲線が極大点が複数ある場合に、前記プロファイル曲線の半面の前記プロファイルの和に対し、前記プロファイル曲線の原点からの距離までの前記プロファイルの和の比率を前記現点からの位置での前記プロファイルとすることを特徴とする付記４記載の画像の特徴抽出方法。
（付記７）
付記１記載におけるプロファイルの重みの代わりに前記プロファイルの値が所定値以下の前記基準直線からの距離の前記エッジ点を除外して前記エッジ点列の示す直線を抽出することを特徴とする付記１記載の画像の特徴抽出方法。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】図１は画像の特徴抽出の基本原理を示す図である。
【図２】図２は画像の特徴抽出手順を示す図である。
【図３】図３はエッジ点列に係るプロファイルと重み付けを示す図である。
【図４】図４は逐次近似による最良直線の抽出手順を示す図である。
【図５】図５は逐次近似による直線抽出イメージを説明する図である。
【図６】図６は従来の特徴抽出方法を示す図である。
【図１】
2009128959.tif 000003
【図２】
2009128959.tif 000004
【図３】
2009128959.tif 000005
【図４】
2009128959.tif 000006
【図５】
2009128959.tif 000007
【図６】
2009128959.tif 000008