"入力画像から円形状パターンを抽出する信号処理装置において、前記入力画像の画素値の勾配を計算する勾配算出部と、着目する画素を中心として円周方向に前記勾配の動径方向成分を積算する円周積算部と、前記円周積算部で積算した結果から前記動径方向の勾配ピーク位置を検出するピーク位置検出部を備えることを特徴とする信号処理装置。前記ピーク位置検出部は、前記円周積算部で積算した成分をフーリエ変換して空間周波数成分を算出するフーリエ変換部と、前記フーリエ変換部で算出した値から前記動径方向の勾配ピーク位置を検出するピーク検出部とからなることを特徴とする請求項1記載の信号処理装置。前記勾配算出部は、前記入力画像の画素値の一次勾配を計算する一次勾配算出部であることを特徴とする請求項1または請求項2記載の信号処理装置。前記勾配算出部は、前記入力画像の画素値の二次勾配を計算するラプラシアンフィルタ演算部であることを特徴とする請求項1または請求項2記載の信号処理装置。しかしながら、ハフ変換で用いるパラメータの式は連続性を持つのに対し、入力画像は整数の座標値を持つ不連続な点の集まりであるため、量子化誤差が発生してしまう。そのため、勾配の小さい1ピクセル幅の円形状の場合には、この量子化誤差の影響によってパラメータが1点に収束せず、複数のパラメータ候補が現れてしまい、円形状を高精度に検出することができない、という課題があった。また、画像中の雑音によるランダムな点が多数存在すると、円形状を構成するパラメータ候補が多数現れてしまうため誤検出の原因となり、この場合にも円形状を高精度に検出することができない、という課題があった。この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、画像内に同心円形状パターンが存在するか否かの判定を高精度に行うことができる信号処理装置を提供することを目的とする。上記目的を達成するため、この発明は、入力画像から円形状パターンを抽出する信号処理装置において、前記入力画像の画素値の勾配を計算する勾配算出部と、着目する画素を中心として円周方向に前記勾配の動径方向成分を積算する円周積算部と、前記円周積算部で積算した結果から前記動径方向の勾配ピーク位置を検出するピーク位置検出部を備えることを特徴とする。この発明の信号処理装置によれば、入力画像の勾配成分を、着目画素を中心として円周方向に積算するようにしたので、雑音が多い画像内での同心円形状パターンや、先鋭度の低い同心円形状パターンであっても、画像内の円形状を高精度に検出することができる。以下、この発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。実施の形態1.図1は、この発明の実施の形態1における信号処理装置1の概略構成を示す図である。この信号処理装置1は、読み込んだ入力画像の画素値の一次勾配を計算する一次勾配算出部11と、計算した勾配の動径方向成分を着目画素を中心として円周方向に積算する円周積算部12と、積算した結果から動径方向の勾配ピーク位置を検出するピーク位置検出部13と、検出されたピーク位置から入力画像に同心円形状パターンが存在するか否かを判定して出力する円形状パターン判定部14とを備えている。ここで、一次勾配算出部11及び円周積算部12の処理について、図2を参照しながら詳細に説明する。図2は、入力画像に円形状パターンが存在する場合の勾配成分及び円周方向の積算値を示す図である。図2aに示すとおり、この入力画像には同心円形状パターンが含まれている。一次勾配算出部11は、この入力画像を読み込み、入力画像の各画素に対して、その近傍に位置する画素の画素値との差分値を用いて、一次勾配を計算する。なお、勾配の計算手法としては、例えば前進差分、後退差分、中心差分等、いずれの方法を用いても構わない。図2bは、このようにして求められた各画素における勾配ベクトル勾配の方向と大きさを示す図である。そして、円周積算部12が、この勾配の動径方向成分を、着目画素を中心として円周方向に積算する。なお、この例では、入力画像の中心に位置する画素を着目画素として、積算を行っている。図2cは、このようにして得られた半径着目画素からの距離と積算値との関係を示すグラフである。図2cに示すとおり、入力画像に円形状パターンが存在する場合には、その画素値の勾配は動径方向と平行であり、かつ、半径に応じて振幅成分が現れる。この半径と積算値との関係から、ピーク位置検出部13が、積算値が任意の閾値以上であるピーク位置を検出する。そして、円形状パターン判定部14は、そのピーク位置が検出されたか否かにより、円形状パターンが存在しているか否かを判定し、その結果を出力する。なお、ピーク位置検出部13が検出したピーク位置が、中心から数えて2つ以上存在する場合には、入力画像に同心円形状パターンが存在する、と判定することができる。すなわち、この図2に示す例では、ピーク位置検出部13が、2箇所のピーク位置A,Bを検出し、これにより、円形状パターン判定部14が、円形状パターンが存在すると判定する。この際、ピーク位置検出部13が検出したピーク位置は、中心から数えて2つ存在するので、円形状パターン判定部14は、同心円形状パターンが存在すると判定して出力する。一方、図3は、入力画像に円形状パターンは存在せず、雑音パターンのみである場合の勾配成分及び円周方向の積算値を示す図である。図3aに示すとおり、この入力画像には雑音パターンのみが含まれている。一次勾配算出部11は、図2において説明したのと同様に、図3aに示す入力画像を読み込み、入力画像の各画素に対して、その近傍に位置する画素の画素値との差分値を用いて、一次勾配を計算する。図3bは、このようにして求められた各画素における勾配ベクトルを示す図であるが、この図に示すとおり、雑音成分の画素値の勾配は、方向も大きさもランダムに変化する。このため、円周方向に勾配成分を積算することにより、雑音成分を抑圧することが可能となる。そこで、円周積算部12が、図3bに示す勾配の動径方向成分を、着目画素を中心として円周方向に積算する。図3cは、このようにして得られた半径着目画素からの距離と積算値との関係を示すグラフである。図3cに示すとおり、グラフはほぼ平坦であり、ピーク位置検出部13によりピーク位置は検出されない。そして、円形状パターン判定部14は、円形状パターンが存在していないと判定し、その結果を出力する。このように、着目画素を中心として円周方向に勾配の動径方向成分を積算することによって、雑音パターンの成分については抑制することができるため、雑音を含む円形状パターンの入力画像であっても、その雑音成分を抑制する信号雑音比を向上させることが可能である。これにより、入力画像が雑音を含むような先鋭性の低い同心円形状パターンであっても、その円形状パターンを高精度に検出することができる。なお、この実施の形態1において、一次勾配算出部11で算出する入力画像の勾配値を2値化して出力しても良い。勾配からの円形状パターン判定においてその勾配値は必ずしも必要でないため、2値化により計算を簡略化しても同様の効果が得られるからである。また、この実施の形態1において、円周積算部12において半径に応じた重み付けを行ってもよい。同心円形状パターンの勾配値が分かっているときには、各半径で積算値が等しくなるように重み付けを行うことによって、ピーク位置検出部13においてピーク位置をより鮮明にすることができるからである。以上のように、この実施の形態1によれば、入力画像の勾配成分を、着目画素を中心として円周方向に積算するようにしたので、雑音が多い画像内での同心円形状パターンや、先鋭度の低い同心円形状パターンであっても、画像内の円形状を高精度に検出することができる。実施の形態2.図4は、この発明の実施の形態2における信号処理装置2の概略構成を示す図である。この信号処理装置2は、読み込んだ入力画像の画素値の一次勾配を計算する一次勾配算出部11と、計算した勾配の動径方向成分を着目画素を中心として円周方向に積算する円周積算部12と、積算した成分をフーリエ変換するフーリエ変換部21と、フーリエ変換された空間周波数成分においてピーク位置を検出するピーク検出部22と、検出されたピーク位置から入力画像に同心円形状パターンが存在するか否かを判定して出力する円形状パターン判定部23とを備えている。この実施の形態2は、入力画像の勾配成分を着目画素を中心に円周方向へ積算した成分からピーク位置を検出することで、入力画像に同心円形状パターンが存在するかを判定する実施の形態1において、ピーク位置の検出の仕方が実施の形態1とは異なり、勾配成分を着目画素を中心に円周方向へ積算した成分をフーリエ変換し、その空間周波数成分においてピーク位置を検出することで、入力画像に同心円形状パターンが存在するか否かを判定する。なお、一次勾配算出部11及び円周積算部12については、実施の形態1における信号処理装置1と同じであるため、ここでは説明を省略する。フーリエ変換部21は、円周積算部12において着目画素を中心として円周方向に入力画像の勾配の動径方向成分を積算した後、この積算結果をフーリエ変換して空間周波数成分へと変換する。そして、ピーク検出部22が、フーリエ変換後の信号成分から原点以外のピーク位置を検出し、円形状パターン判定部23が、検出されたピーク位置のピーク値が任意の閾値以上の場合には入力画像に同心円形状パターンが存在すると判定して出力する。この実施の形態2において、入力画像に円形状パターンが存在する場合には、その勾配は図2に示すように動径方向と平行で、半径に応じて振幅成分が現れる。一方、雑音成分の勾配は図3に示すように方向も大きさもランダムに変化する。このため、円周方向に勾配成分を積算することで雑音を抑圧することが可能となる。さらに、円周積算部12で積算された勾配成分をフーリエ変換部21でフーリエ変換すると、同心円形状の間隔に応じた空間周波数でピークが現れるため、このピーク位置を検出することで同心円形状パターンの有無を判定することができる。このように周波数成分に変換することで、同心円形状のパターンではなくパターンの反復性を検出することになるため、先鋭度の低い同心円形状パターンであっても高感度な検出を行うことができる。なお、この実施の形態2において、一次勾配算出部11で算出する入力画像の勾配値を2値化して出力しても良い。勾配からの円形状パターン判定においてその勾配値は必ずしも必要でないため、2値化により計算を簡略化しても同様の効果が得られるからである。また、この実施の形態2において、円周積算部12において半径に応じた重み付けを行ってもよい。同心円形状パターンの勾配値が分かっているときには、各半径で積算値が等しくなるように重み付けを行うことによって、フーリエ変換部21で変換した空間周波数においてピーク位置をより鮮明にすることができるからである。以上のように、この実施の形態2によっても、入力画像の勾配成分を、着目画素を中心として円周方向に積算するようにしているので、実施の形態1と同様、雑音が多い画像内での同心円形状パターンや、先鋭度の低い同心円形状パターンであっても、画像内の円形状を高精度に検出することができる。実施の形態3.図5及び図6はこの発明の実施の形態3における信号処理装置3及び4の概略構成を示す図である。この信号処理装置3は、読み込んだ入力画像の画素値の二次勾配を計算するラプラシアンフィルタ演算部31と、計算した勾配の動径方向成分を着目画素を中心として円周方向に積算する円周積算部12と、積算した結果から動径方向の勾配ピーク位置を検出するピーク位置検出部13と、検出されたピーク位置から入力画像に同心円形状パターンが存在するか否かを判定して出力する円形状パターン判定部14とを備えている。また、信号処理装置4は、読み込んだ入力画像の画素値の二次勾配を計算するラプラシアンフィルタ演算部31と、計算した勾配の動径方向成分を着目画素を中心として円周方向に積算する円周積算部12と、積算した成分をフーリエ変換するフーリエ変換部21と、フーリエ変換された空間周波数成分においてピーク位置を検出するピーク検出部22と、検出されたピーク位置から入力画像に同心円形状パターンが存在するか否かを判定して出力する円形状パターン判定部23とを備えている。この実施の形態3は、入力画像の勾配成分を着目画素を中心に円周方向へ積算した成分からピーク位置を検出することで、入力画像に同心円形状パターンが存在するかを判定する実施の形態1,2において、入力画像の画素値の一次勾配を計算する一次勾配算出部11の代わりにラプラシアンフィルタを用いて二次勾配を計算するラプラシアンフィルタ演算部31を備える点が実施の形態1,2とは異なるが、その他の構成については、実施の形態1,2における信号処理装置1,2と同じであるため、ここでは説明を省略する。ラプラシアンフィルタ演算部31は、着目画素を中心としてその近傍3×3あるいはそれ以上の領域における空間2次微分値を係数倍して着目画素から引くことにより、画像を先鋭化するフィルタであるラプラシアンフィルタを用いて、入力画像の画素値の二次勾配を計算する。このラプラシアンフィルタは、画像のエッジ検出や先鋭化に用いられる二次微分フィルタの一種であるが、これを用いて二次勾配を計算する手法については周知の手法であるため、ここでは説明を省略する。このようにして得られた勾配の動径方向成分を、円周積算部12が、着目画素を中心として円周方向に積算し、実施の形態1または2と同様に、ピーク位置検出部13、または、フーリエ変換部21とピーク検出部22によりピーク位置を検出し、円形状パターン判定部14または22により同心円形状パターンが存在するか否かを判定して出力する。なお、この実施の形態3において、ラプラシアンフィルタ演算部31で算出する入力画像の勾配値を2値化して出力しても良い。勾配からの円形状パターン判定においてその勾配値は必ずしも必要でないため、2値化により計算を簡略化しても同様の効果が得られるからである。また、この実施の形態3において、円周積算部12において半径に応じた重み付けを行ってもよい。同心円形状パターンの勾配値が分かっているときには、各半径で積算値が等しくなるように重み付けを行うことによって、ピーク位置検出部13において、または、フーリエ変換部21で変換した空間周波数において、ピーク位置をより鮮明にすることができるからである。以上のように、この実施の形態3によっても、入力画像の勾配成分を、着目画素を中心として円周方向に積算するようにしているので、実施の形態1,2と同様、雑音が多い画像内での同心円形状パターンや、先鋭度の低い同心円形状パターンであっても、画像内の円形状を高精度に検出することができる。なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。"