JP2006313543A - 全画像を記録しなくても複数のオブジェクトを認識できる画像認識方法 - Google Patents

Abstract

【課題】画像バッファーを使わずに複数のオブジェクトを認識できる画像認識方法を提供する。
【解決手段】（Ａ）画像中の列ごとの画素値を順次読み取り、（Ｂ）列中の未知オブジェクトの画像セグメントの始点を判断し、（Ｃ）該画像セグメントの始点から各点に含まれる該画像セグメントの情報を累計し、（Ｄ）該列中の前記未知オブジェクトの画像セグメントの終点を判断し、（Ｅ）該列の画像セグメント及び該列の前の隣接する列にある前記各オブジェクトの画像セグメントとの空間相関性を利用して、該列の画像セグメントが属するオブジェクトを判断し、（Ｆ）前記画像セグメントの累計情報を該画像セグメントが属するオブジェクト毎に集め、（Ｇ）該列に含まれる次のオブジェクトの画像セグメントを判断し、（Ｈ）前記画像に含まれる全ての画素値を読み取ると同時に、該画像の各オブジェクトを認出する。
【選択図】図３

Description

本発明は、画像認識（Ｉｍａｇｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）方法に関し、特に、リアルタイム処理でき、全画像を記録しなくても複数のオブジェクトを認識できる画像認識方法に関する。

本願発明は、ここに引用して本明細書に組み込む出願日２００５年５月２日の台湾出願第０９４１１４１１３号における全開示内容に係り優先権主張するものである。

従来の画像処理技術では、一つの画像に含まれる任意の数のオブジェクト（Ｏｂｊｅｃｔｓ）を認識するために、さまざまな画像認識アルゴリズムを使用しなければならない。しかし、この場合、画像中のオブジェクトの数が増加すると共に、従来のアルゴリズムの計算も複雑になり、例えば、複雑な領域拡張法（Ｒｅｇｉｏｎ ｇｒｏｗｉｎｇ）を使う必要がある。この方法では、全ての画像（全画像）を事前に画像処理システムの画像バッファー（Ｉｍａｇｅ ｂｕｆｆｅｒ）に記憶しなければならない。しかも全ての画像情報を集めた後で複雑な認識作業が行われ、該画像に含まれる各オブジェクトが認識される。したがって、該認識作業では画像バッファーの大量な記憶資源を使用するのみならず、膨大な時間も要する。

したがって、本発明の目的は、画像バッファーを使う必要がなく、記憶資源の使用を低減でき、全画像を記録しなくても複数のオブジェクトを認識できる画像認識方法を提供するものである。

本発明の他の目的は、拡充性を有し、画像に含まれるオブジェクトの数に制限されることなく、即時に各オブジェクトを認識でき、全画像を記録しなくても複数のオブジェクトを認識できる画像認識方法を提供するものである。

したがって、本発明に係る全画像を記録しなくても複数のオブジェクトを認識できる画像認識方法では、イメージセンサ及びレジスタを有し、該イメージセンサが行列状に配置されている複数の感知画素を備え、これらの画素が１列ずつ感知する方式で画像中の複数のオブジェクトに対して認識作業を速やかに行い、前記各オブジェクトが複数の画像セグメントから成るものであり、該認識作業が以下の手順を含む：（Ａ）画像中の列ごとの画素値を順次読み取り、（Ｂ）該列中の未知オブジェクトの画像セグメントの始点を判断し、（Ｃ）前記画像セグメントの該始点から各点に含まれる該画像セグメントの情報を累計し、（Ｄ）該列中の前記未知オブジェクトの画像セグメントの終点を判断し、（Ｅ）該列の画像セグメント及び該列の前の隣接列にある前記各オブジェクトの画像セグメントとの空間相関性を利用して、該列の画像セグメントが属するオブジェクトを判断し、（Ｆ）前記画像セグメントの累計情報を該画像セグメントが属するオブジェクト毎に集め、（Ｇ）該列に含まれる次のオブジェクトの画像セグメントを判断し、（Ｈ）前記画像に含まれる全ての画素値を読み取ると同時に、該画像の各オブジェクトを認出する。

本発明の他の技術内容、効果、及び新規な特徴は、図面を参照して説明する以下の好ましい実施形態の詳細な説明によって、より明らかとする。

図１に示すように、本発明に係る全画像を記録しなくても複数のオブジェクトを認識できる画像認識方法の実施例は、画像処理システム３に応用されている。該画像処理システム３は、イメージセンサ３１（Ｉｍａｇｅ ｓｅｎｓｏｒ）、Ａ／Ｄ変換器３２（Ａ／Ｄ Ｃｏｎｖｅｒｔｅｒ）、画像処理部３３（Ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）及びレジスタ３４（Ｒｅｇｉｓｔｅｒ）を備える。前記イメージセンサ３１はＣＣＤ或いはＣＭＯＳイメージセンサであり、撮影物（図示せず）から反射された光線を検知してイメージを形成し、アナログ信号に転換される。次に、Ａ／Ｄ変換器３２に送られてディジタル信号に転換され、画像処理部３３でその大部分の信号が計算処理される。

本実施例に係る画像処理システム３は、撮影や録画等の撮像装置よって認識作業を実施することもできるし、また他の実施例として、コンピューターによってソフトウェア的に認識作業を実現することもできる。なお、前記イメージセンサ３１、Ａ／Ｄ変換器３２、画像処理部３３及び他の相関エレメントの構造原理は既存技術からなるものである。また、本発明の主概念は画像処理部３３及びレジスタ３４を用いて画像認識作業を行うことにある。このため、以下の段落では本発明にかかる原理のみ紹介する。

図１及び２に示したように、本発明に係る全画像を記録しなくても複数のオブジェクトを認識できる画像認識方法は、イメージセンサ３１に感知された一つの画像１に含まれる任意の数のオブジェクトに対して認識作業を行う。本実施例では、前記画像１に含まれる予定認識オブジェクトが円形のオブジェクト１１及び三角形のオブジェクト１２を例としてこの認識作業の手順を説明する。

前記イメージセンサ３１が行列状に配置されている複数の感知画素（Ｐｉｘｅｌ）３１１を備え、これらの画素３１１が１列ずつ感知する方式で各オブジェクト１１、１２を感知する。ここで、前記イメージセンサ３１に感知された各列に含まれるオブジェクトの一部画像を画像セグメント（Ｉｍａｇｅ Ｓｅｇｍｅｎｔ）と呼んで以下説明する。例えば、図２に示す円形のオブジェクト１１は四列の画像セグメント１１１〜１１４を含み、三角形のオブジェクト１２は五列の画像セグメント１２１〜１２５を含み、これにより類推できる。

図１〜３にしたがって、以下の段落に本発明に係る全画像を記録しなくても複数のオブジェクトを認識できる画像認識方法の各ステップ及び作用原理を詳細に説明する。

先ず、イメージセンサ３１から画像１中の列ごとの画素値を順次読み取る（ステップ１０１）。すなわち第一列から初め、左から右に該列の各画素値を読み取る。このように繰り返して列ごとの画素値を順次読み取る。また同時に、該列中の未知のオブジェクトの画像セグメントの始点位置を判断して、レジスタ３４に記憶する（ステップ１０２）。そして前記画像セグメントの始点から各点に含まれる該画像セグメントの情報を累計して、レジスタ３４に記憶する（ステップ１０３）。次に、該列中の前記未知オブジェクトの画像セグメントの終点を判断して、レジスタ３４に記憶する（ステップ１０４）。ステップ１０２から１０４によってオブジェクトの画像情報が含まれるかどうかを判断する方式では、システムの所定の閾値より大きい画像値が現れるかどうかを検知する。そして、該列の画像セグメント及び該列の前の隣接する列にある前記各オブジェクトの画像セグメントとの空間相関性を利用して、該列の画像セグメントの属するオブジェクトを判断する（ステップ１０５）。

本実施例では、公式１を満たす場合には、前記未知オブジェクトの画像セグメントがオブジェクトｉに属すると判断できる：
Ｓｅｇ−Ｌ≦Ｐｒ ｅｌｉｎｅ−Ｏｂｊ_ｉ−Ｒ；及び
Ｓｅｇ−Ｒ≧Ｐｒ ｅｌｉｎｅ−Ｏｂｊ_ｉ−Ｌ； （公式１）

ここで、仮に画像１の第ｙ列情報を読み取る場合、Ｐｒ ｅｌｉｎｅ−Ｏｂｊ_ｉ−Ｒは第ｙ−１列に現れる前記各オブジェクトｉの画像セグメントの右方終点のＸ座標値を表す。Ｐｒ ｅｌｉｎｅ−Ｏｂｊ_ｉ−Ｌは第ｙ−１列に現れる前記各オブジェクトｉの画像セグメントの左方始点のＸ座標値を表す。Ｓｅｇ−Ｌは第ｙ列に現れる未知オブジェクトの画像セグメントの左方始点のＸ座標値の読み取り値を表す。Ｓｅｇ−Ｒは第ｙ列に現れる未知オブジェクトの画像セグメントの右方終点のＸ座標値の読み取り値を表す。

前記画像セグメントの累計情報を該画像セグメントが属するオブジェクト毎に集める（ステップ１０６）。同じように、該列に含まれる次のオブジェクトの画像セグメントを判断する（ステップ１０７）。前記画像に含まれる全ての情報を読み取ると同時に、前記画像の異なる位置にある複数のオブジェクトを認出する（ステップ１０８）。

図１及び２に示したように、仮に画像１の第一列から一列ずつ各画素を読み取る場合、座標（３,１）でシステムの所定の閾値より大きい画素値が現れるため、オブジェクト１１の始点１１１ａの座標値をレジスタ３４に記録する。次に画像セグメント１１１の各点情報を順次累計してレジスタ３４に記録する。そのままこれを前記画像セグメント１１１の終点１１１ｂに至るまで続け、該終点１１１ｂの座標値を再度レジスタ３４に記録する。なお、第一列に他のオブジェクトの画像セグメント１２１の情報が現れるため、同様に該画像セグメント１２１の始点１２１ａ、終点１２１ｂの座標値及び各点の累計情報を再びレジスタ３４に記録する必要がある。

その後、次列（第２列）に現れる各未知オブジェクトの画像セグメントの左方始点の座標値１１２ａ、１２２ａ及び各未知オブジェクトの画像セグメントの右方終点の座標値１１２ｂ、１２２ｂを再度記録して、各未知オブジェクトの画像セグメントの右方終点を読み取ると同時に、直ちに公式１を判断基準として、オブジェクト１１、１２のどちらに所属するかを判断する。左から右、上から下の順番を原則として、１列ずつ最終列まで記録して計算する。したがって、前記画像１に含まれる全ての画素値３１１を読み取ったら、該画像の各オブジェクト１１、１２を即時かつ完全に認出できる。

なお、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づいて種々変形させることが可能であり、それらを本発明の範囲から排除するものではない。

（発明の効果）
したがって、本発明の全画像を記録しなくても複数のオブジェクトを認識できる画像認識方法は下記の新規な特徴を有する。

１．本発明に係る画像認識方法では、一時記憶の方式で即時に画像認識を行い、画像バッファーを使う必要がないため、記憶資源の使用を抑制できる。

２．本発明の画像認識方法に係るアルゴリズムは単純なので、画像に含まれるオブジェクトの数に制限されない。このため、任意の数のオブジェクトを認識でき、拡充性を有するだけでなく、各オブジェクトを速やかに認識できる。

本発明に係る全画像を記録しなくても複数のオブジェクトを認識できる画像認識方法の好ましい実施形態を用いた画像処理システムを示すブロック図である。 本発明の好ましい実施形態により、画像中にある任意の数のオブジェクトに対して行う認識作業を示す説明図である。 本発明の好ましい実施形態における各ステップを示すフローチャートである。

符号の説明

１ 画像
１１ 円形のオブジェクト
１１１〜１１４，１２１〜１２５ 画像セグメント
１１１ａ、１１２ａ、１２１ａ、１２２ａ 始点
１１１ｂ、１１２ｂ、１２１ｂ、１２２ｂ 終点
１２ 三角形のオブジェクト
１０１〜１０８ ステップ
３ 画像処理システム
３１ イメージセンサ
３１１ 画素
３２ Ａ／Ｄ変換器
３３ 画像処理部
３４ レジスタ

Claims (2)

1. イメージセンサ及びレジスタを有し、該イメージセンサが行列状に配置されている複数の感知画素を備え、これらの画素が１列ずつ感知する方式で画像中の複数のオブジェクトに対して認識作業を行い、各該オブジェクトが複数の画像セグメントから成り、全ての画像を記録しなくても複数のオブジェクトを認識できる画像認識方法において、
   （Ａ）画像中の列ごとの画素値を順次読み取るステップと、
   （Ｂ）前記列中の未知オブジェクトの画像セグメントの始点を判断して、レジスタに記憶するステップと、
   （Ｃ）該画像セグメントの該始点から各点に含まれる該画像セグメントの情報を累計して、前記レジスタに記憶するステップと、
   （Ｄ）該列中の前記未知オブジェクトの画像セグメントの終点を判断して、レジスタに記憶するステップと、
   （Ｅ）該列の画像セグメント及び該列に隣接する前の列にある各該オブジェクトの画像セグメントとの空間相関性を利用して、該列の画像セグメントが属するオブジェクトを判断するステップと、
   （Ｆ）該画像セグメントの累計情報を該画像セグメントが属するオブジェクト毎に集めるステップと、
   （Ｇ）該列に含まれる次のオブジェクトの画像セグメントを判断するステップと、
   （Ｈ）該画像に含まれる全ての画素値を読み取ると同時に、該画像の各オブジェクトを認出するステップと、
   を含む画像認識方法。
2. 前記ステップ（Ｅ）における、前記未知オブジェクトの画像セグメントそれぞれの属するオブジェクトの判断方法において、下記公式を満足する場合、前記未知オブジェクトの画像セグメントがオブジェクトｉに属すると判断できることを特徴とする請求項１に記載の画像認識方法、
   Ｓｅｇ−Ｌ≦Ｐｒ ｅｌｉｎｅ−Ｏｂｊ_ｉ−Ｒ；及び
   Ｓｅｇ−Ｒ≧Ｐｒ ｅｌｉｎｅ−Ｏｂｊ_ｉ−Ｌ；
   ここで、画像の第ｙ列情報を読み取る場合、Ｐｒ ｅｌｉｎｅ−Ｏｂｊ_ｉ−Ｒは第ｙ−１列に現れる前記各オブジェクトｉの画像セグメントの右方終点のＸ座標値を表し、Ｐｒ ｅｌｉｎｅ−Ｏｂｊ_ｉ−Ｌは第ｙ−１列に現れる前記各オブジェクトｉの画像セグメントの左方始点のＸ座標値を表し、Ｓｅｇ−Ｌは第ｙ列に現れる未知オブジェクトの画像セグメントの左方始点のＸ座標値の読み取り値を表し、Ｓｅｇ−Ｒは第ｙ列に現れる未知オブジェクトの画像セグメントの右方終点のＸ座標値の読み取り値を表す。

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