(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を小領域に分割し，各小領域の局所画像をそれぞれ直線成分の位置ρと方位θで表す局所ρθ平面の画像に変換して，各局所ρθ平面を統合して統合ρθ平面を生成し，統合ρθ平面からピークを検出することにより直線を検出する直線検出方法において，
前記複数の局所ρθ平面を統合ρθ平面に統合する際に，統合ρθ平面データ数を方位θについて，元のデータより小さな間隔としてそれぞれに対してρθ値を求めてデータ数を増大した統合処理を行い，
前記統合したρθ平面からピーク値となった座標位置を抽出することを特徴とする直線検出方法。
【請求項２】
請求項１において，
前記各局所ρθ平面の方位θについてデータ間隔を細かくして増大した各方位に対してサブピクセル処理によりρθ値を補間してデータ数を増大させ，
前記データ数を増大させた各局所ρθ平面を統合することを特徴とする直線検出方法。
【請求項３】
請求項１または２において，
前記元のρθ平面上の一部の領域に限定してデータ間隔を細かくする処理を行うことを特徴とする直線検出方法。
【請求項４】
画像を小領域に分割する画像分割部，その局所画像を直線成分の位置ρと方位θで表す平面に変換する局所ρθ変換部，前記各局所ρθ平面を統合して統合ρθ平面を再構成するρθ平面統合部とを備える直線検出装置において，
前記局所ρθ平面からピークを検出するピーク検出部と，前記ピーク検出部で検出したピーク座標に限定して前記局所ρθ平面のデータ数を増大して局所ρθ平面を補正するρθ平面補正部とを備え，
前記ρθ平面統合部は，前記補正された各局所ρθ平面を直線を検出するための統合ρθ平面に統合することを特徴とする直線検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像内の対象物の輪郭検出における直線検出方法及び装置に関する。画像の特徴を表す直線を抽出する技術は，ロボットの眼による対象物の輪郭検出や，マルチメディアにおける画像解析，画像認識等において広く必要とされる技術である。
【０００２】
【従来の技術】
ロボットの眼として取り込んだ画像に対し特殊な画像処理を施して対象物体の三次元的な特徴を抽出することが望まれている。その要請に対し例えば球面写像法による運動立体視が提案されている。運動立体視は移動することによって生じる運動視差から立体感をつかむもので，魚眼カメラを移動しながら入力した画像を，球面上で処理して線分，点，円柱等を三次元的に計測する。
【０００３】
球面写像を用いた運動立体視による三次元計測では，球面カメラに内蔵された魚眼レンズから画像を入力すると，輪郭抽出部により輪郭だけを抽出し，情報を圧縮し，内蔵の球面投影画像メモリに書き込む。物体の輪郭は，画面内の明るさ変化が最大となるところを微分で検出することにより取り出す。球面上の線分は，球面写像法により一点に濃縮して抽出する。例えば，各輪郭点を球面写像により極変換して大円に変換すると，線分を構成する複数の点について球面上に投影された点を極とする大円を描くと，各大円は常に一点で交差することを原理とする。こうして，線分はそれと対応する球面上の点として抽出され，各点での大円の交差度のヒストグラムをとると線分の長さを計測できる。このような線分を一点に濃縮して抽出された点データにより三次元計測を行うことは，例えば，特開平２−８１６０３７号により提案されている。
【０００４】
上記の三次元計測システムの高速化と小型化及び干渉による精度の劣化を防止することを目的とした画像処理方法が提案されている（特開平５−１６５９５７号公報参照）。その原理は，カメラに入力されたＮ×Ｎサイズの対象物体画像（入力画像：ＩＭＧという）をｍ×ｍの小領域（局所画像）の受容野（網膜を切り分けた領域を表す用語）に分割し，各受容野に極変換を施し，極変換を施した出力に基づいて画像処理を行って特徴を抽出するものである。具体的には，分割された小領域（局所画像）を直線方位θ，位置ρによって表現されたパラメータ平面（ρθ平面）に変換し，その平面上での値のピークを検出することで，各々の受容野内の線分を効率良く安定に検出する。
【０００５】
一方，局所画像の受容野に分割した場合，複数受容野に渡る長い直線（輪郭）に対しては，広い範囲のρθ平面をまとめて扱った方が，効果的な場合があり，分割した局所画像のρθ変換データを再び統合して，別のρθ平面を再構成する方法も取られている（例えば，特開平８−１２３９６６号公報参照）。
【０００６】
ここで，上記従来の局所画像（ｘ，ｙ座標上）の直線を投影，またはハフ変換によりρθ平面に変換する処理を説明する。なお，極変換も同様に処理される。
図１８は局所画像の直線の投影及びハフ変換によりρθ平面へ変換する説明図である。図１８の（Ａ）及び（Ｂ）は投影による処理の場合を示し，（Ａ）において（ｘ，ｙ）平面の実線で示す矩形の領域内に実線で示す直線が存在すると，複数の方位に投影して直線Ｌ０を構成する画素（各画素は多値を持つ）を累算する。この時，投影線９０上で画素の累算を行った時に，９１で示すように直線を投影した幅に対応する区間は，例えば，１画素分のみとなるが，点線で示す矩形領域を投影線９２上に投影して画素の累算を行うと，直線の長さに対応した値の９３で示すピークデータが得られる。予め定められた閾値と比較して，このピークデータを（ρθ）平面の座標（ρ，θ）として検出する。なお，投影の角度（方位）θは，座標の原点から直線Ｌ０と直角に交わる線がｘ軸に対して形成する角度であり，位置ρはその直角に交わる線の原点と交点間の距離を表す。
【０００７】
この投影の角度θと，投影線上の位置ρとからなる（Ｂ）の（ρθ）平面において，（Ａ）に示すピークデータ９３は，丸印（ピーク）で示すθi ，ρj の位置で表すことになる。
【０００８】
また，図１８の（Ｃ）はハフ変換の処理の場合を示し，ハフ変換は，次の式で定義される。
ρ＝ｘ・ cosθ＋ｙ・sin θ
この式におけるｘ，ｙを定数と考えて，（ρθ）平面上にプロットすると，（ｘ，ｙ）の座標値によって振幅と位相とが定められた一本のsin 曲線が得られる。ここで, 図１８の（Ｃ）に示すように直線Ｌ０上の２点Ｐ１（ｘ1 ，ｙ1 ），Ｐ２（ｘ2 ，ｙ2 ）を取り，上記式に基づく曲線を（ρ，θ）平面上に描くと，（Ｄ）に示すように２本のsin 曲線Ｓ１，Ｓ２が得られる。これらの交点Ｃ０は，２点Ｐ１，Ｐ２を通る直線に対応しており，交点Ｃ０の座標値（ρ0 ，θ0 ）が，原点Ｏから直線Ｌ０に下ろした垂線の長さと，それがｘ軸となす角度を示している。このように，（Ｃ）に示す全ての画像をハフ変換すると，それぞれの点に対応した複数のsin 曲線が（Ｄ）に示す（ρθ）平面に描かれるが，それらは全てＣ０の点で交わるため，この位置にピークデータが得られる。このピーク位置は上記（Ｂ）に示す投影処理により得られる位置と同じであり，直線の検出が可能となる。なお，極変換によっても同様のパラメータ平面が得られる。
【０００９】
１画面を直交格子状に複数の受容野（部分領域）に分割した場合，その画面に一つの直線が存在すると，複数の受容野に対するρθ平面でピークデータが検出される。それらのピークデータのρの位置は所定の量だけシフトされるため，同一の直線であるかを判別する場合に各受容野のピークデータのρ座標が所定のシフト位置であるか否により判別することができる。また，同一の直線か否かを，（ρθ）平面を（ｘ，ｙ）平面に逆投影することにより判断することもできる。
【００１０】
図１９は複数のρθ平面の統合の説明図である。
複数受容野にわたる長い直線（輪郭）に対して，上記の従来の方法では，広い範囲のρθ平面をまとめて扱うことにより効果的に結合処理する。図１９のＡ．は対象物の入力画像を格子状配列の複数の受容野に分割する様子を示し，各受容野はＲＦ（レセプティブ・フィールドの略）で表す。これらの各受容野（局所画像）の中の３×３＝９個に対して，それぞれ上記した投影変換（ハフ変換または極変換でも可）により，Ｂ．に示すような９個のρθ平面が得られる。なお，Ｂ．において，各ρθ平面をハイパーコラム（ＨＣijで表す）と呼ぶ。各ＨＣの中の黒い点がそれぞれの受容野内の線分を表すピーク（ピークデータ）である。これらの各ＨＣのρθ変換データを再び統合することにより，Ｃ．に示す統合したρθ平面が得られ，統合したρθ平面を表すＨＣ0 ’（ρ，θ）の式はＣ．により求められる，この時の受容野間のρ座標（距離を表す）のシフト量Δρの算出式は，後述する図２０に示す。Ｃ．に示す統合したρθ平面を基のｘ，ｙの統合した受容野の画像に再変換すると，Ｄ．に示す直線となる。
【００１１】
図２０はρ座標シフト量Δρの関係式の説明図である。Ａ．は入力画像を格子状配列の複数の受容野に分割した時，複数受容野にわたる直線Ｌ０が，２つの受容野ＲＦ0 ，ＲＦ1 にまたがる時，それぞれの受容野中心をＯ0 ，Ｏ1 とした時，点Ｏ0 に対して点Ｏ1 が相対的に（Ｄx ，Ｄy ）だけ変位しているものとする。
【００１２】
この場合，受容野ＲＦ0 に対応するρθ平面であるＨＣ0 では，図２０のＢ．の下側に示すようにρ0 がピーク位置となる。これに対し，受容野ＲＦ1 に対応するρθ平面であるＨＣ1 は，図２０のＢ．の上側に示すようにρ0 からΔρだけシフトした位置であるρ1 にピークが現れる。この時，ρ1 の位置及びシフト量は次の式により得られる。
【００１３】
ρ1 ＝ρ0 ＋Δρ（Ｄx ，Ｄy ，θ0 ）
シフト量：Δρ（Ｄx ，Ｄy ，θ0 ）＝- Ｄx cos θ0 - Ｄy sin θ0 
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】
上記の従来の統合法では，元のθ分解能（一定の角度ずつ，例えば１０度ずつ方向をずらして変換を行う場合，１０度の分解能）しか持たないため，長い直線にもかかわらず粗い方位分解能でしか直線を検出することができなかった。また，統合する受容野の距離が大きくなるに従い，直線の方位によってはΔρに含まれる誤差が大きくなり，正しいρθ平面を再構成することが困難な場合があった。
【００１５】
図２１は方位分解能による統合時の誤差の説明図である。Ａ．は直線Ｌ０（方位θ0 ）に対し，分解能Δθにより方位θ１と方位θ２でのみ投影（またはハフ変換）されることにより，Ｂ．に示すようにρθ平面で，直線のピークは，位置が同じで，方位θ１と方位θ２の２点に分割（離散化）された形となる。この２点は方位が異なるため，Ｃ．に示す統合したρθ平面ではＣ．に示すように食い違いが生じる。すなわち，上記のΔρ＝- Ｄx cos θ- Ｄy sin θを用いて算出されるシフト量Δρ1 ，Δρ2 はかなり食い違う場合がある。そのため，統合したρθ平面上では完全に分離した２つのピークｐ1 ，ｐ2 が生じてしまい，このままでピーク抽出をすると間違った直線位置，方位として求められてしまう。なお，Ｃ．の中の白丸は，実際の直線の方位と位置を示すと予想される真のピーク位置を表す。
【００１６】
本発明は，統合したρθ平面において，元の小さなρθ平面よりも高い精度で直線の方位と位置を求めることができる直線検出方法及び装置を提供することを目的とする。また，同時に，方位分解能に起因するρ座標のシフト量の誤差の影響を低減し，ρθ平面の正確な統合によって得られる高精度の直線検出を実現することを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
本発明は，統合されるρθ平面のデータ間隔を小さくすることによりρ方向またはθ方向の分解能を上げるもので，そのような再構成されたρθ平面上でピーク抽出を行えば，その点はより正確な方位または位置を示すことになることを原理とする。
【００１８】
図１は本発明の原理説明図であり，図２乃至図４はそれぞれ第１乃至第３の原理構成である。
図１において，Ａ．はθ方向のデータ間隔を小さくした統合ρθ平面，Ｂ．は直線方位のデータ数の増大を示す画像を表す。図中，θ１，θ２は複数のピークが現れた方位，Δθは元の方位の分解能，Δθ’は増大した方位の分解能，▲１▼，▲２▼は方位θ１，θ２に現れたピーク位置，▲３▼は新しい（真の）ピーク位置を表す。
【００１９】
Ｂ．に示す入力画像を複数の局所領域（受容野）ＲＦに分割し，それぞれ個別の局所ρθ平面に変換された後，一つのρθ平面に統合した時に，ピーク位置が現れる方位が図１のＡ．の▲１▼，▲２▼に示すように，方位θ１とθ２の２つの位置に離散して発生する場合がある。これに対処するため，本願発明では，特に方位の分解能について図１のＢ．において点線で示すような元のρθ変換時の方位θの分解能（データ取得時のスキャンの方位の間隔）がΔθという粗い間隔であるのに対し，Ｂ．の２つの実線で示すように細かい方位の間隔Δθ’（≦Δθ／２）を用いて，細かい方位に対応してデータ数を増大させてピーク値を求め，分解能を向上させて，高精度なピーク値を求めることにより，図１のＡ．の▲３▼で示すような真のピーク値（直線の位置ρと方位θを表す）を得る。
【００２０】
図２は本発明の第１の原理構成である。
図２に示す第１の原理では，画像入力が行われると（図２の１），全体の画像を所定の小領域の局所画像を一つずつ切り出し（図２の２），ρθパラメータ平面に変換する（図２の３），この動作を全部の局所画像に対して繰り返した後，局所ρθ平面を一つのρθ平面に統合する処理を行う（図２の４）。次に統合平面の分解能を向上するため，元のρθパラメータの分解能（Δθの間隔）に比べて高い分解能（Δθ’＜Δθ）により，各方位に対応するθの値を求めて統合したρθ平面を生成する（図２の５）。この後，１次元フィルタ処理によりρ方向にデータ処理（微分処理による輪郭強調または平滑化処理によるノイズ除去など）を施し（同６），その出力が極大あるいは極小となる（ρ，θ）座標位置を検出することによりピーク抽出処理を行い（同７），直線パラメータ（位置ρ，方位θ）を取得する（同８）。
【００２１】
図３は本発明の第２の原理構成である。この第２の原理では，上記第１の原理が局所ρθ平面を統合する際に高精度化の処理を行うのに対し，統合する前に予め局所領域のρθ変換データの分解能を向上させておくものである。この局所領域に対する高精度化をサブピクセル処理という。図３の画像入力からρθパラメータ平面変換までは図２の１〜３と同様であり，この後ρθパラメータ平面に対してサブピクセル処理を行う。すなわち，各局所ρθ平面の分解能を向上するための処理（高精度化）を行う。この場合内挿補間やピーク形状の当てはめ等の方法を用いる。
【００２２】
一つの局所ρθ平面についてサブピクセル処理が終了すると，次の局所画像について，切り出し，ρθパラメータ平面への変換，サブピクセル処理（図３の２〜４）を実行し，全ての局所画像について終了すると，高精度化した局所ρθ平面の統合処理を行い（図３の５），分解能を向上させた統合ρθ平面が生成される（同６）。この後，図３の６〜９において，上記図２の６〜８と同様の１次元フィルタ処理，ピーク抽出処理が行われて直線パラメータが取得される（図３の９）。
【００２３】
図４は本発明の第３の原理構成であり，この第３の原理ではρθ平面の一部の領域に対してのみデータ間隔を細かくする処理を行うものである。図４において，画像入力，局所画像の切り出し，及びρθパラメータ平面に変換する処理が上記図２，図３と同様に行われ，この後，局所ρθ平面に対して，ピーク値の抽出を行い（図４の４），ピーク値に基づいて検出対象方位θが設定される（同５）。このような処理を各局所画像に対して繰り返し，全ての局所画像について実行されると，局所ρθ平面の統合処理を行う（図４の６）。この時，上記の検出対象方位として設定された方位の領域についてだけ高精度で分解能を向上する処理を行う。これにより，部分的に精度を向上させた統合ρθ平面を生成し，以下図２，図３と同様の処理（図４の８〜１０）が行われる。
【００２４】
本発明は上記第１〜第３の原理に示す方法及び装置に特徴を備える。
【００２５】
【発明の実施の形態】
図５は実施例１の構成図であり，上記図２に示す本発明の第１の原理に対応する１実施例である。図６は入力画像を分割した格子状配列の受容野（ＲＦ）の具体例，図７は実施例１による統合ρθ平面上での高精度化の具体例を示す。
【００２６】
図５において，画像入力が行われ，局所画像を切り出して，その局所画像のρθパラメータ変換を行う（図５の１〜３）。次に，局所ρθ平面の統合処理（図５の４）が行わる（図２の４，５に対応）。この処理の詳細は図５に示され，最初に局所ρθ平面を選択する（図５の４０）。
【００２７】
具体例で示すと，図６にＲＦ1 やＲＦ2 で示す局所画像（受容野）は，それぞれ図７のＡ．及びＢ．に示す局所ρθ平面ＨＣ1 （ρ，θL ）と局所ρθ平面ＨＣ2 （ρ，θL ）に変換される。なお，θL は局所ρθ平面の方位を表す。この例では，方位θ0 の直線に相当するピークが図７のＡ．に示す局所ρθ平面の中のθ１，θ２（２つの方位の間隔Δθは局所ρθ変換時の方位の分解能）上に分かれた２つのピーク値（ａ，ｂで示す）として存在する。また，図７のＢ．に示す局所ρθ平面の中のθ１，θ２において，２つのピーク値（ｃ，ｄで示す）として存在する。
【００２８】
図５に戻って，選択された局所ρθ平面上の（ρ，θL ）を選択し（図５の４１），θL に対応する統合ρθ平面（ＨＣ0 （ρ，θH ）で表す）の方位θH の範囲を設定する（図５の４２）。図７の例では，Ｃ．に示すように，統合ρθ平面上にＡ．に示す局所ρθ平面のθ１，θ２に現れた２つのピーク値ａ，ｂが統合処理されるθH の範囲が設定され，Ｂ．に示す局所ρθ平面のθ１，θ２に現れた２つのピーク値ｃ，ｄもそれぞれ図のように設定される。
【００２９】
次に，図５の４３，４４の処理を実行する。４３では，各θH におけるρ座標位置の変化量Δρ（ＤX ，ＤY ，θH ）を計算により求める。なお，ＤX ，ＤY は統合ρθ平面の原点に対する選択された局所ρθ平面の原点の相対位置を表す。次に統合ρθ平面上の位置（ρ−Δρ，θH ）に局所ρθデータ値を加算する（図５の４４）。
【００３０】
図７の例では，Ｃ．に示すように，各データａ，ｂ，ｃ，ｄは，統合ρθ平面における図のような位置に加算されることになる。ここでは，ρ−Δρの最近傍の１点のみ加算を行っているが，ρ方向に幅を付けることも可能である。また，図７のＣ．の例では，θH の範囲としてθL から±Δθ／２の範囲を設定している。Ｃ．ではθ１，θ２の中間でピーク値の書き込みが交差し，その位置（ρ0 ，θ0 ）が正確なピーク位置として検出される。
【００３１】
図５の４３，４４のθは設定した範囲内でθH を変化する毎に繰り返され，４１〜４４の処理はρ，θL （局所ρθ平面）を選択する毎にくり返され，４０〜４４は各局所領域毎に繰り返されて終了すると，次のピーク抽出処理（図２の７）等の各処理が実行される。
【００３２】
図８は実施例２の構成図であり，上記図２に示す本発明の第１の原理に対応する別の実施例である。この実施例では図５の処理と等価な結果を得られるが，処理の順番（ループの順序）が異なったものである。図９は実施例２による高精度化の例を示し，上記図６に示す入力画像を分割した格子状配列の受容野に対して行った例である。
【００３３】
図８において，画像入力が行われ，入力画像に対し局所画像を切り出し（図８の１），その局所画像に対しρθパラメータ変換を行い（図８の２），各局所画像に対して繰り返される。
【００３４】
図９は，（ρ，θH ）上の点として（ρ0 ，θ0 ）を選択した時の様子を示している。図９の例では，上記図６のＲＦ１とＲＦ２で示す局所画像は，それぞれ図９のＡ．及びＢ．に示す局所ρθ平面ＨＣ1 （ρ，θL ）と局所ρθ平面ＨＣ2 （ρ，θL ）に変換され，θL は局所ρθ平面の方位を表す。
【００３５】
なお，各ρ１，ρ２はそれぞれ，結合ρθ平面上で選択した点（ρ0 ，θ0 ）に対応する点のρ座標値を示しており，次式により得られる。
ρ１＝ρ０＋Δρ（Ｄx1，Ｄy1，θ1 ）
ρ２＝ρ０＋Δρ（Ｄx2，Ｄy2，θ1 ）
ここでは，θH に対するθL として，Δθ／２以内の範囲を選んでいるため，θ0 に対しては局所ρθ平面上ではθ１のみが設定されている。
【００３６】
図８に戻り，局所ρθ平面の一つを選択し（図８の３１），その局所ρθ平面と統合ρθ平面でのρ座標の差であるΔρ（Ｄx ，Ｄy ，θH ）を計算し（同３２），統合ρθ平面の方位θH として局所平面の方位θL を設定する（同３３）。次に，局所ρθ平面上の（ρ＋Δρ，θL ）の値を読み込み（図８の３４），統合ρθ平面（ρ，θH ）に値を加算する（図８の３５）。この後，図８の３１に戻って他の局所ρθ平面について同様の処理を行い，更に統合ρθ平面上の他のρ，θH について同様の処理が実行される。
【００３７】
図１０は本発明の第１の原理による統合の他の具体例を示す。図１０のＡ．に各ρθ平面を示し，Ｂ．に統合ρθ平面を示す。図５及び図８の例では，データを細かく取ったθH 毎にシフト量Δρを計算していたのに対してΔθ間隔でのみΔρを計算することで簡略化を図っている。その代わり，統合処理するρ方向にも幅を持たせている。この場合，元のθ分解能Δθの幅で，一様な重み分布のもとでの統合の様子を示す。θ方向の分布幅は任意の値を取ることができ，また中心ほど重み付けをする等の様々な統合処理方法が可能である。
【００３８】
上記図２に示す本発明の第１の原理に対応する実施例として図５及び図８の構成を示したが，同じ原理により次の図１１，図１２に示すようにフローを変更して構成することができる。
【００３９】
図１１，図１２は第１の原理による他の構成例（その１），（その２）であり，図１１のＡ．は構成例１，Ｂ．は構成例２，図１２のＡ．は構成例３，Ｂ．は構成例４である。
【００４０】
図１１のＡ．の構成例１は，上記図２の構成において，統合ρθ平面を生成した後に行っていた１次元フィルタ処理（輪郭の強調あるいはノイズの除去）を，局所画像からρθパラメータ平面へ変換した後に実行して，統合するようにしたものである。なお，統合処理の前後両方で１次元フィルタ処理を行うことも可能である。
【００４１】
図１１のＢ．の構成例２は，最初に画像入力に続いて，その入力画像に対して前処理を施して微分を行うようにした。これにより１次元フィルタ処理を行う必要をなくすことができる。
【００４２】
図１２のＡ．の構成例３は，局所ρθ平面の統合処理による統合ρθ平面の生成を画像上の位置を変えながら複数回を繰り返し，複数の統合ρθ平面を生成し，同様の統合処理を更に繰り返して更に拡大したρθ平面を生成するようにしたものである。この処理は更に何回も重ねて実行することも可能である。
【００４３】
図１２のＢ．の構成例４は，局所ρθ平面への変換を実行した順に，逐次的に統合処理を行うようにしたものである。
図１３はサブピクセル処理方法を示す図であり，図１４はサブピクセル処理を用いた統合処理の具体例である。
【００４４】
このサブピクセル処理を用いる原理は上記図３に示され，その中のρθパラメータ平面に対するサブピクセル処理（図３の４）は，図１３に示すＡ．単純な内挿の方法またはＢ．のピーク形状の当てはめの方法などを用いることにより実行される。図１３のＡ．及びＢ．（２つの図を含む）において，横軸は方位θを表し，縦軸はρθデータ値を表し，図１４のＢ．のρθ平面の点線での断面図に相当している。
【００４５】
Ａ．の単純な内挿によるサブピクセル処理の場合，２つの方位θ１とθ２にピークが存在する場合，２つのρθデータ値を結んで，θ１とθ２との間を細かい角度（θ）で細分して分解能を向上した場合，各細分した方位におけるρθデータ値は，θ１とθ２の直線を表す式を用いて内挿により求める。図１３のＡ．の例ではθ１とθ２の間の３つの各方位に対してそれぞれ補間データ（各ρについてのθ方向の値の分布）が求められる。全てのρにおいてこのような補間を行うことで局所ρθ平面が生成され，こうして生成された各局所ρθ平面を用いて統合処理を行うことにより，精度を向上した統合ρθ平面が生成される。
【００４６】
図１３のＢ．のピーク形状の当てはめを用いたサブピクセル処理では，局所ρθ平面のθ１とθ２の方位に存在する２つのピークのρθデータ値を用いて，θ１とθ２の間に真のピークがあるものとして，標準的ピーク形状（θ軸に沿った断面）に当てはめるものである。この時の，θ１とθ２のρθデータ値の違いにより，Ｂ．には２つのケースが示されている。この当てはめにより，θ１とθ２の間を細かい角度で細分して分解能を向上した場合の各細分した各方位におけるρθデータ値が，標準ピーク形状の数式により求めることができる。細分した各方位におけるρθデータ値を含めて局所ρθ平面の統合処理を行う。
【００４７】
上記の図１３に示す方法によるサブピクセル処理の具体例を図１４に示す。図１４のＡ．に示す局所ρθ平面では，θ１とθ２の２つの方位にピーク値が存在し，これを上記のサブピクセル処理により，Ｂ．に示すように細分した複数の各角度（方位）について，補間することによりＢ．に示す局所ρθ平面が求められる。このようなサブピクセル処理を各局所ρθ平面について行って，最後に各局所ρθ平面を従来と同様に統合処理を行う。Ｃ．の場合にはＢ．に示す局所ρθ平面に対して統合処理を行った状態を示し，他の多数の局所ρθ平面についても同様に統合処理を行うことにより，真のピークが存在する方位，位置を検出することができる。
【００４８】
図１５は一部の領域だけ高精度化する方法の説明図であり，上記図４に示す本発明の第３の原理に対応する。
図１５において，Ａ．に示す各局所ρθ平面について，ピーク抽出を行って，ピーク（直線を表す）が存在する方位（θ３とする）を検出対象方位として設定（記憶）する。この後，図４に示す局所ρθ平面の統合処理を行うが，統合ρθ平面において，上記で設定された検出対象方位θ3 を含む一部のθ領域（例えば，図のθ１とθ２の間の領域）だけ，データ数を拡大する。この様子を図１５のＢ．に示す。
【００４９】
次に上記の各実施例において実行される，統合処理に関わるρθデータを図１６により説明する。図１６は統合処理時の演算の実施例である。
この中で，局所ρθデータはＨＣ1 （ρ，θL ），統合ρθデータはＨＣ0 （ρ，θH ）で表す。
【００５０】
▲１▼は統合ρθデータに局所ρθデータを単純に加算する。
▲２▼は統合ρθデータが予め設定された数Ｃより大きい時のみ，局所ρθデータを加算する。
【００５１】
▲３▼は局所ρθデータが予め設定された数Ｃより大きい時のみ，局所ρθデータを加算する。
▲４▼局所ρθデータと統合ρθデータの差の絶対値が，予め設定された数Ｃより小さい時だけ，局所ρθデータを加算する。
【００５２】
▲５▼局所ρθデータがピークである時のみ，局所ρθデータを加算する。
▲６▼統合ρθデータがピークである時のみ，局所ρθデータを加算する。
▲７▼上記▲１▼〜▲６▼の何れかを組み合わせる。
【００５３】
上記の各実施例において，上記の▲１▼乃至▲７▼の何れかを用いて分解能を上げた場合の統合ρθ平面上の各θに対応するデータを設定する。
図１７は直線検出装置の実施例の構成図である。
【００５４】
図１７において，１０は画像入力部，１１は画像分割部，１２はρθ変換部，１３は１次元フィルタ部，１４は第１ピーク検出部，１５はρθ平面補正部，１６はρθ平面統合部，１７は第２ピーク検出部，１８はフレームメモリ，１９はアドレス制御部，２０はキャッシュメモリ，２１はデータメモリである。
【００５５】
この図１７の構成は，本発明の第３の原理に対応する装置の実施例であるが，第１の原理及び第２の原理に対応する実施例として一部を変更することにより構成することができる。
【００５６】
画像入力部１０はカメラ等を含み，入力された画像をフレームメモリ１８に格納する。次に画像分割部１１はフレームメモリ１８に格納された入力画像を，予め決められた小領域の単位で切り出すことにより分割を行う。実際には画像分割部１１の制御によりアドレス制御部１９から小領域（局所画像）を取り出してキャッシュメモリ２０に格納する。次にキャッシュメモリ２０に格納された局所画像に対してρθ変換部１２において，従来と同様の方法（ρ，θについて画素の累算を行う）により局所画像に対応する局所ρθ平面を生成する。生成された局所ρθ平面は，キャッシュメモリ２０内の別の領域に格納する。次に１次元フィルタ部１３は，キャッシュメモリ２０内の局所ρθ平面のデータに対しフィルタ処理を行ってノイズを除去する。なお，この１次元フィルタ部１３は画像入力部１０においてフィルタと同様の前処理を施す場合には必要ない。このノイズが除去された局所ρθ平面に対し第１ピーク検出部１４により局所ρθ平面のピークが検出され，小領域内にある線分の位置と方位がそのピーク座標から求められる。なお，この場合の線分は局所画像に対する直線であり，局所領域内だけに存在する線分（短い線）も含まれる。
【００５７】
一方，ρθ平面補正部１５では，第１ピーク検出部１４で求められたピークの方位に限定して，θ方向のデータ数を内挿補間等により拡大（増大）し，細かい間隔でのρθデータを得て，ρθ平面を補正する。次にρθ平面統合部１６において，拡大されたデータを含む局所ρθ平面を統合ρθ平面に統合する処理を行う。この時，ρθ平面統合部１６は，ρ，θの中の特にθについて，細かい分解能によりデータを増大させて統合ρθ平面に変換を行い，データメモリ２１に統合ρθ平面のデータが格納される。画像分割部１１〜ρθ平面統合部１６は，それぞれ分割された各局所画像に対して順次実行され，全ての局所画像に対応する局所ρθ平面の統合が終了すると，データメモリ２１に新たに構成された統合ρθ平面上のピークを第２ピーク検出部１７で抽出することで，それらの受容野にわたる直線の位置・方位を正確に得ることができる。
【００５８】
【発明の効果】
本発明によれば局所的なρθ平面を複数集めて１つのρθ平面に統合する場合に，離散化した点の方位が一致しない直線があってもデータ数（特に方位θの数）を増やすことにより任意の方位の直線検出が可能となる。これにより，直線検出精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理説明図であり，Ａ．は方位θのデータ間隔を細かくした統合ρθ平面を表し，Ｂ．は入力画像における直線方位の精度向上を示す図である。
【図２】本発明の第１の原理構成を示す図である。
【図３】本発明の第２の原理構成を示す図である。
【図４】本発明の第３の原理構成を示す図である。
【図５】実施例１の構成図である。
【図６】入力画像を分割した格子状配列の受容野の具体例を示す図である。
【図７】実施例１による統合ρθ平面上での高精度化の具体例を示す図である。
【図８】実施例２の構成図である。
【図９】実施例２による高精度化の例を示す図である。
【図１０】本発明の第１の原理による統合の他の具体例を示す図である。
【図１１】第１の原理による他の構成例（その１）を示す図である。
【図１２】第１の原理による他の構成例（その２）を示す図である。
【図１３】サブピクセル処理方法を示す図である。
【図１４】サブピクセル処理を用いた統合処理の具体例を示す図である。
【図１５】一部の領域だけ高精度化する方法の説明図である。
【図１６】統合処理時の演算の実施例を示す図である。
【図１７】直線検出装置の実施例の構成図である。
【図１８】局所画像の直線の投影及びハフ変換によりρθ平面へ変換する説明図である。
【図１９】複数のρθ平面の統合の説明図である。
【図２０】ρ座標シフト量Δρの関係式の説明図である。
【図２１】方位分解能による統合時の誤差の説明図である。
【符号の説明】
θ１，θ２  複数のピークとして分かれて現れた方位
Δθ        方位の分解能
Δθ’      増大した方位の分解能
▲１▼，▲２▼      方位θ１，θ２のピーク位置
▲３▼          新しい（真の）ピーク位置
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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