JP5239321B2 - 全長検出装置、全長検出方法及び全長検出プログラム - Google Patents

Description

本発明は、全長検出装置及び全長検出方法に関し、特に、入力された画像から目的の物体の全長を検出する全長検出装置、全長検出方法及び全長検出プログラムに関する。

従来、２値化された図形において、その図形の一番長い長軸方向の距離を算出する方法が知られている。

ここで、この距離を算出する装置として、関連する全長算出装置を具体例に挙げ、図８に構成図を示す。

図８に示す全長算出装置は、中央処理装置１００Ａと、記憶装置１１０Ａと、データインターフェース１２０Ａとを備えている。

そして、この全長算出装置は、ある図形に対する全長を算出する。

このような構成を有する全長算出装置は、概ね次のように動作することにより、全長の算出を実現している。

まず、この全長算出装置は、データインターフェース１２０Ａより入力された画像データを２値化処理する。

そして、２値化処理して得られた画像中の目的の図形において、その図形の輪郭を構成する画素の中から、最大距離となる２画素の組合せを、全画素の組合せの中から検出する。

この検出された２画素の組合せから、最大となる２画素間の距離を算出していた。（図９参照）。

ここで、このような全通りの中から最大となる２画素の組合せを選び出す方法について、特許文献１に記載されている。
特開２００２−２４３６５６号公報

ところで、上記のように、２値化された図形において、一番長い画素間の距離を算出するには、図形の輪郭部分を構成する全画素の中から、全通りの２画素の組合せの中で最大距離となる２画素の組合せを見つけ出して算出していた（図９参照）。

このため、一番長い画素間の距離を検出する精度と、その画素間の距離を算出する精度とを維持しようとすると、一番長い画素間の検出や距離の算出において膨大な演算時間が必要となる、という問題があった。

そこで、本発明は、上記問題点を鑑みてなされたものであり、２値化された画像中における目的の図形について、一番長い画素間の距離を算出する精度を損なうことなく、演算時間を大幅に短縮することができる全長検出装置、全長検出方法及び全長検出プログラムを提供することを目的とする。

本発明に係る全長検出装置は、画像データから輪郭を形成する画素を抽出する画素抽出手段と、前記抽出した輪郭を形成する画素の全てではなく、前記抽出した輪郭を形成する画素であるＸＹ座標のうちの１座標における最大値と最小値とからなる輪郭を形成する画素について組合せを抽出し、該抽出された組合せ毎に画素間の距離を測り、該測った距離を記憶手段に格納する距離測定手段と、前記記憶手段に前記格納されている距離のうち、最大の距離を図形の全長として抽出する全長抽出手段と、を備えることを特徴とする。

また、本発明に係る全長検出装置において、前記距離測定手段は、Ｘ座標及びＹ座標の何れかを第１の座標とし他方を第２の座標とした場合に、第１の座標における最小値を取る第１の画素と、第１の座標における最大値を取る第２の画素とを全ての第２の座標において抽出し、前記第１の画素それぞれと前記第２の画素それぞれとの距離を測り、該測った距離を前記記憶手段に格納するようにしても良い。

本発明に係る全長検出方法は、画像データから図形の全長を算出する全長検出装置が行う全長検出方法であって、前記画像データから輪郭を形成する画素を抽出する画素抽出ステップと、前記抽出した輪郭を形成する画素の全てではなく、前記抽出した輪郭を形成する画素であるＸＹ座標のうちの１座標における最大値と最小値とからなる輪郭を形成する画素について組合せを抽出し、該抽出された組合せ毎に画素間の距離を測り、該測った距離を記憶手段に格納する距離測定ステップと、前記記憶手段に前記格納されている距離のうち、最大の距離を図形の全長として抽出する全長抽出ステップと、を含むことを特徴とする。

本発明に係る全長検出プログラムは、コンピュータを全長検出装置として機能させる為の全長検出プログラムであって、前記コンピュータを、画像データから輪郭を形成する画素を抽出する画素抽出手段と、前記抽出した輪郭を形成する画素の全てではなく、前記抽出した輪郭を形成する画素であるＸＹ座標のうちの１座標における最大値と最小値とからなる輪郭を形成する画素について組合せを抽出し、該抽出された組合せ毎に画素間の距離を測り、該測った距離を記憶手段に格納する距離測定手段と、前記記憶手段に前記格納されている距離のうち、最大の距離を図形の全長として抽出する全長抽出手段と、を備える全長検出装置として機能させることを特徴とする。

本発明によれば、全長検出装置は、図形の輪郭を構成する全画素の中から全通りの組合せについての距離を求めるのではなく、輪郭画素であるＸＹ座標のうちの１座標における最大値と最小値とからなる輪郭を形成する画素のみについて組合せを抽出する。

これにより、２値化された画像中における目的の図形について、一番長い輪郭画素間の距離を算出する精度を損なうことなく、演算時間を大幅に短縮することができる全長検出装置、全長検出方法及び全長検出プログラムを実現できる。

（実施形態１）
次に、本発明を実施するための実施形態１について、図面を参照して詳細に説明する。
（１）画像の全長を算出する全長検出装置の構成
図１は、本発明に係る全長検出装置の構成を示す概略図である。

図１に示す全長検出装置は、プログラム制御により動作するＣＰＵ（中央処理装置）１００と、メモリ（記憶装置）１１０と、データインターフェース（データ入力）１２０とを備えている。

ＣＰＵ（中央処理装置）１００は、画像取り込み部１０１と、画像２値化変換部１０２と、２画素間距離算出部１０３と、２画素間距離比較部１０４とを備えている。

メモリ（記憶装置）１１０は、画像記憶部１１１と、２値化画像記憶部１１２と、２画素間距離記憶部１１３とを備えている。

これらの部分は、それぞれ概略つぎのように動作する。

画像取り込み部１０１は、データインターフェース１２０から画像データを取り込み、取り込んだデータを画像記憶部１１１に出力する。

画像２値化変換部１０２は、画像記憶部１１１に格納されている画像データを取り込んで２値化処理し、２値化した画像データを２値化画像記憶部１１２に出力する。

２画素間距離算出部１０３は、２値化画像記憶部１１２に格納された２値化画像データを取り込んで、全長算出したい図形の輪郭を構成する画素の中から指定された２点の画素間の距離を算出する。

そして、算出結果である距離のデータ（以下、これを距離データという。）と２画素の座標データとを、２画素間距離記憶部１１３に出力する。

２画素間距離比較部１０４は、２画素間距離記憶部１１３に格納されている距離データを取り込んで、その距離データの中から最大となる距離データを検出し、検出した距離データと２画素の座標データとを２画素間距離記憶部１１３に出力する。

メモリ１１０の各記憶部は、それぞれ概略つぎのような記憶をする。

画像記憶部１１１は、ＣＰＵ１００の画像取り込み部１０１によって、データインターフェース１２０から取り込まれた画像データを記憶する。

２値化画像記憶部１１２は、ＣＰＵ１００の画像２値化変換部１０２によって、画像記憶部１１１に記憶される画像を２値化処理した結果、得られる２値化画像データを記憶する。

２画素間距離記憶部１１３は、ＣＰＵ１００の２画素間距離算出部１０３によって、２値化画像記憶部１１２に記憶される２値化画像データを基に算出された２画素間の距離データとその２画素の座標データとを記憶する。
（２）実施形態１における全長検出処理の動作
次に、図１の全長検出装置と、図２に示すフローチャートとを参照して、本発明に係る実施形態１の全長検出処理の動作について詳細に説明する。

まず、ＣＰＵ１００は、画像取り込み部１０１によってデータインターフェース１２０より画像データを取り込み、取り込んだデータを画像記憶部１１１に出力する（図２のステップＡ１）。

次に、ＣＰＵ１００は、画像２値化変換部１０２によって画像記憶部１１１に格納されている画像データを２値化画像に変換し、変換した２値化データを２値化画像記憶部１１２に出力して記憶させる（ステップＡ２）。

更に、ＣＰＵ１００は、２値化画像データの中で全長算出を行なう図形を切り出す（ステップＡ３）。

これは、全長算出を行なう目的の図形が、ＸＹ両座標における幅と座標を算出するために行うものである。

ここで、Ｘ座標において目的の図形の最小値となるＸ座標を仮にＸとし、幅がｎ１だった場合、図形のとる最大値のＸ座標はＸ＋(ｎ１-１)となる。

また、Ｙ座標において目的の図形の最小値となるＹ座標を仮にＹとし、幅がｎ２だった場合、図形のとる最大値のＹ座標はＹ＋(ｎ２-１)となる。

具体的には例えば、図３に示すような画像があった場合に、２値化処理した後、図３の図形１で示されている図形を切り出した画像は、図４のようになる。

すなわち、図３に示した図形１は、Ｘ座標における図形の幅がｎ１=２８であり、最小となるＸ座標がＸ=５であり、また、Ｙ座標における図形の幅がｎ２=２２であり、最小となるＹ座標がＹ=３である。

従って、このような図３に示された図形１を図３から切り出すと、Ｘ座標が１〜２８であって、Ｙ座標が１〜２２である図４に示した図形を、得ることができる。

そして、ＣＰＵ１００は、２画素間距離算出部１０３によってＹ座標を１として場合のＸ座標を求める（ステップＡ４）。

図４を参照すると、Ｘ座標は、２３〜２６が該当する。

そして、ＣＰＵ１００は、Ｙ座標を１とした場合のＸ座標の中から、Ｘ座標が最小値となる図形の座標（すなわち最小Ｘ座標である。）を求め、抽出する。（ステップＡ５）。

例えば、具体例である図４に示すとおり、Ｙ座標が１の時の最小Ｘ座標は、２３となる。

ただし、次のステップからの処理で重要となるのは、図形の幅であるｎであるため、全長算出をする上では、ＸとＹを考慮にいれずに、図４に示すような座標系で考える。

次に、ＣＰＵ１００は、ステップＡ５で抽出したＸＹ座標（すなわち（２３、１）である。）と、各Ｙ座標におけるＸ座標の最大値の座標を求め、抽出する（ステップＡ６）。

そして、ＣＰＵ１００は、ステップＡ５で抽出したＸＹ座標と、Ｙ＝１の時の最大Ｘ座標との距離（Ｉ―［１］）を算出すると共に、算出した距離データを２画素間距離記憶部１１３に出力し、格納する（ステップＡ７）。

また、ＣＰＵ１００は、ステップＡ５で抽出したＸＹ座標と、Ｙ座標に＋１を行った、Ｙ＋１とした時の最大Ｘ座標との距離（Ｉ―［２］）を算出すると共に、算出した距離データを２画素間距離記憶部１１３に出力し、格納する（ステップＡ８）。

そして、ＣＰＵ１００は、ステップＡ９に進み、全てのＹ座標について距離データを算出したか判定を行う（ステップＡ９）。

例えば、具体例である図４を参照すると、ステップＡ６では、Ｙ座標が１の場合にはＸ座標は２６、Ｙ座標が２の場合にはＸ座標は２７、Ｙ座標が３の場合にはＸ座標は２８、Ｙ座標が４の場合にはＸ座標は２８となる。

そしてＣＰＵ１００の２画素間距離算出部１０３は、この抽出された座標と、ＸＹ座標（２３，１）との距離データを順に算出し、２画素間距離記憶部１１３に格納している。

引き続き、Ｙ座標が５の場合にはＸ座標は２８、Ｙ座標が６の場合にはＸ座標は２８と、同様に距離データを算出し、２画素間距離算出部１０３が、Ｙ座標２２の場合までの２２個の全てのＹ座標について距離データの算出すると、ステップＡ１０へ進む。

次に、ＣＰＵ１００は、２画素間距離比較部１０４が、ステップＡ７及びＡ８において２画素間記憶部１１３に格納された、ＸＹ座標（２３，１）とＹ座標に対する最大のＸ座標の２２個の距離データを読み出して比較する（ステップＡ１０）。

そして、ＣＰＵ１００は、最大の距離となった距離データの組合せを抽出し、その最大距離データと、その組合せの２点の座標を２画素間距離記憶部１１３に格納する。

ここで、ＣＰＵ１００は、最大の距離となる２画素の組合せ以外の距離と座標のデータを２画素間距離記憶部１１３から消去する。

これにより、ＣＰＵ１００は、Ｙ座標が１の場合の最大距離を求めることができたので、次にＹ座標に＋１をしてＹ座標が２の場合について、同様の処理を行なう。

具体的には、ＣＰＵ１００は、ステップＡ４のＹ座標に対して＋１を行い、距離データの基となった点を、Ｙ＋１（すなわちＹ＝２である。）に変更する（ステップＡ１１）。

そして、ＣＰＵ１００は、Ｙ座標の最大値を越えていないか判定を行うようになっており、Ｙ座標に＋１を加えることによってステップＡ５に戻り、Ｙ座標が１から２２までの距離データの算出を繰り返すことができる（ステップＡ１２）。

従って、ＣＰＵ１００は、ステップＡ１０において抽出された、Ｙ座標が１〜２２の場合における２２個の距離データを、２画素間距離記憶部１１３から読み出すことができる。

これにより、２画素間距離比較部１０４が、２２個の距離データを比較することにより、最大値となる距離データを抽出し、格納することができる。

本実施形態では、ＣＰＵ１００が、ステップＡ１０において、２２個の距離データから最大値となる距離データを検出するようになっていたが、本実施形態はこれに限らず、Ｙ座標の幅の値により、ｎ２の個数から最大値となる距離データを抽出することができる。

これにより、ＣＰＵ１００は、各座標における抽出された最大距離データと、その２点のＸＹ座標とを目的の図形の全長として、２画素間距離記憶部１１３へ出力し、格納することができる（ステップＡ１３）。

このように、本実施形態における全長検出装置は、２値化処理した図形の各Ｙ座標について、Ｘ座標における最小値と最大値の座標について距離を算出する。

これにより、距離の組合せを最小限に少なくすることが出来るので、計算処理時間を短縮できると共に、最大距離となる２画素の組合せを漏らすことなく抽出することができる。
（３）実施形態１における全長検出装置の効果
以上説明したように、本実施形態によれば、この全長検出装置は、図形の輪郭を構成する全画素の中から全通りの組合せについて距離を求めるのではなく、ＸＹ座標のうちの１座標における最大値と最小値とからなる輪郭の画素のみについて組合せを抽出する。

これにより、この全長検出装置は、画像の全長を算出する処理時間を大幅に短縮することができる。

例えば、従来方法に示した図９では、全周の画素である７１画素の全組み合わせについて考えなければならないため、（７１−１）×７１＝４９７０通りの計算が必要となる。

これに対し、本実施形態によれば、２２×２２＝４８４通り、と約１／１０の計算量で全長を算出することができる。

また、本実施形態による全長検出装置は、図形の輪郭を構成する画素の中から距離を算出する際の２画素の組合せが、２次元の座標における片方の座標において最小値と最大値の座標についてのみ、２画素の組合せとして抽出している。

これにより、この画像の全長検出装置は、計算手順の簡素化により長軸方向距離(全長)の算出精度を損なうことなく距離データを算出することができる。

また、本実施形態による全長検出装置は、片一方の座標のみの最大値を計算するだけに簡素化しても、両軸の場合と同様に最大距離となる２画素の点を検出できるので、そのアスペクトについても正確に算出することが可能である。

これにより、この全長検出装置は、計算手順の簡素化により長軸方向のアスペクトの精度を損なうことなく距離データを算出することができる。
（４）他の実施形態
次に、本発明に係る他の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

本発明に係る実施形態１では、図２のフローチャートに示したように、ステップＡ５において、１つのＹ座標における最小Ｘ座標を抽出し、ステップＡ６以降において、各Ｙ座標の最大Ｘ座標との距離を算出していた。

本発明に係る実施形態２では、図５のフローチャートに示すように、ステップＢ５において、１つのＹ座標における最大Ｘ座標を抽出することとし、ステップＢ６以降において、各Ｙ座標の最小Ｘ座標との距離を算出するようにしても良い。

なお、この場合、図５のフローチャートでは、ステップＢ５のＹ座標におけるＸ座標の最大値を抽出する処理と、ステップＢ６以降のＹ座標におけるＸ座標の最小値の座標を抽出する処理に最大値と最小値さえ入れ替えれば、図２と同様に動作させることができる。

また、同様に、本発明に係る実施形態３では、図６のフローチャートに示すように、ステップＣ５において、１つのＸ座標における最小Ｙ座標を抽出することとし、ステップＣ６以降において、各Ｘ座標の最大Ｙ座標との距離を算出するようにしても良い。

なお、この場合、図６のフローチャートでは、図２のフローチャートに対してＸ座標とＹ座標を入れ替えて距離データを算出するようになっており、基本的な動作については、図２のフローチャートと同様である。

また、更に同様に、本発明に係る実施形態４では、図７のフローチャートに示すように、ステップＤ５において、１つのＸ座標における最大Ｙ座標を抽出することとし、ステップＤ６以降において、各Ｘ座標の最小Ｙ座標との距離を算出するようにしても良い。

なお、この場合、図７のフローチャートでは、図５のフローチャートに対してＸ座標とＹ座標を入れ替えて距離データを算出するようになっており、基本的な動作については、図５のフローチャートと同様である。

また、上記の実施形態１から４に示す実施形態では、ステップＡ８、ステップＢ８、ステップＣ８、ステップＤ８において、抽出する１つのＹ座標もしくはＸ座標の順番は最小Ｙ座標もしくは最小Ｘ座標を先頭に＋１ずつして加算して計算していた。

しかしながら、本実施形態はこれに限らず、最大Ｙ座標もしくは最大Ｘ座標から、−１ずつ減算しても良く、また、計算の順番は順不同であっても良い。

また、上記の実施形態１では、ステップＡ４以降で抽出された座標と、ステップＡ１１以降において計算されるもう一方の座標との距離の計算は、最小座標から＋１ずつ加算して計算していた。

しかしながら、本実施形態はこれに限らず、最大座標から−１ずつ減算していくなど、計算の順番は順不同であっても良い。

なお、本実施形態では、実施形態１から実施形態４まで同様に適用することができるので、ステップＢ４、ステップＣ４及びステップＤ４以降と、ステップＢ１１、ステップＣ１１及びステップＤ１１以降にも、同様に適用することができる。

次に、本発明に係る実施形態５として、図３の画像の中に現れる図形を複数個同時に抽出するようにしても良い。

また、既存の技術によるラベリングにより、目的の図形のみを切り出して、全長算出を行なうようにしても良い。

また、本発明に係る実施形態１から５は、音波による航行と測距(sound navigation and ranging)の頭文字を取った、音波によって物体の探知をする装置であるソーナーに適用するようにしても良い。

この場合、このソーナーは、複雑な形状を有する潜水艦、漁船などの艦影の全長を算出することができるので、全長を算出する演算量を大幅に削減することができ、計算処理時間を大幅に短縮することができる。

なお、本発明に係る実施形態では、画像取り込み部１０１と画像２値化変換部１０２が画素抽出手段を形成し、２画素間距離算出部１０３が距離測定手段を形成し、メモリ１１０が記憶手段と測定距離格納手段を形成している。

また、本発明に係る実施形態では、２画素間距離比較部１０４が第１距離検出手段と第２距離検出手段を形成している。

しかしながら、本発明に係る実施形態はこれに限らず、他の実施形態により、本発明の構成を形成し、実現できるようにしても良い。

本発明に係る実施形態１における全長検出装置の構成を示すブロック図である。 本発明に係る実施形態１における全長検出処理の動作を示すフローチャートである。 本発明に係る実施形態１における２値化処理前の画像を示す具体例である。 本発明に係る実施形態１における２値化処理して切り出した図形画像の具体例である。 本発明に係る実施形態２における全長検出処理の動作を示すフローチャートである。 本発明に係る実施形態３における全長検出処理の動作を示すフローチャートである。 本発明に係る実施形態４における全長検出処理の動作を示すフローチャートである。 関連する画像の全長を算出する全長算出装置を示した具体例である。 関連する画像の全長を算出する全長算出方法を模式的に表した具体例である。

符号の説明

１００、１００Ａ ＣＰＵ（中央演算部）
１０１ 画像取り込み部
１０２ 画像２値化変換部
１０３ ２画素間距離算出部
１０４ ２画素間距離比較部
１１０、１１０Ａ メモリ（記憶装置）
１１１ 画像記憶部
１１２ ２値化画像記憶部
１１３ ２画素間距離記憶部
１２０、１２０Ａ データインターフェース

Claims (9)

1. 画像データから輪郭を形成する画素を抽出する画素抽出手段と、
   前記抽出した輪郭を形成する画素の全てではなく、前記抽出した輪郭を形成する画素であるＸＹ座標のうちの１座標における最大値と最小値とからなる輪郭を形成する画素について組合せを抽出し、該抽出された組合せ毎に画素間の距離を測り、該測った距離を記憶手段に格納する距離測定手段と、
   前記記憶手段に前記格納されている距離のうち、最大の距離を図形の全長として抽出する全長抽出手段と、
   を備えることを特徴とする全長検出装置。
2. 請求項１に記載の全長検出装置であって前記距離測定手段は、
   Ｘ座標及びＹ座標の何れかを第１の座標とし他方を第２の座標とした場合に、
   第１の座標における最小値を取る第１の画素と、第１の座標における最大値を取る第２の画素とを全ての第２の座標において抽出し、前記第１の画素それぞれと前記第２の画素それぞれとの距離を測り、該測った距離を前記記憶手段に格納することを特徴とする全長検出装置。
3. 請求項１又は２に記載の全長検出装置であって、
   前記画素抽出手段は、前記画像データから輪郭を形成する画素を複数の図形に関して抽出し、
   前記距離測定手段及び前記全長抽出手段は、前記抽出された複数の図形のそれぞれを対象として動作することを特徴とする全長検出装置。
4. 画像データから図形の全長を算出する全長検出装置が行う全長検出方法であって、
   前記画像データから輪郭を形成する画素を抽出する画素抽出ステップと、
   前記抽出した輪郭を形成する画素の全てではなく、前記抽出した輪郭を形成する画素であるＸＹ座標のうちの１座標における最大値と最小値とからなる輪郭を形成する画素について組合せを抽出し、該抽出された組合せ毎に画素間の距離を測り、該測った距離を記憶手段に格納する距離測定ステップと、
   前記記憶手段に前記格納されている距離のうち、最大の距離を図形の全長として抽出する全長抽出ステップと、
   を含むことを特徴とする全長検出方法。
5. 請求項４に記載の全長検出方法であって前記距離測定ステップでは、
   Ｘ座標及びＹ座標の何れかを第１の座標とし他方を第２の座標とした場合に、
   第１の座標における最小値を取る第１の画素と、第１の座標における最大値を取る第２の画素とを全ての第２の座標において抽出し、前記第１の画素それぞれと前記第２の画素それぞれとの距離を測り、該測った距離を前記記憶ステップに格納することを特徴とする全長検出方法。
6. 請求項４又は５に記載の全長検出方法であって、
   前記画素抽出ステップでは、前記画像データから輪郭を形成する画素を複数の図形に関して抽出し、
   前記距離測定ステップ及び前記全長抽出ステップは、前記抽出された複数の図形のそれぞれを対象として行われることを特徴とする全長検出方法。
7. コンピュータを全長検出装置として機能させる為の全長検出プログラムであって、
   前記コンピュータを、
   画像データから輪郭を形成する画素を抽出する画素抽出手段と、
   前記抽出した輪郭を形成する画素の全てではなく、前記抽出した輪郭を形成する画素であるＸＹ座標のうちの１座標における最大値と最小値とからなる輪郭を形成する画素について組合せを抽出し、該抽出された組合せ毎に画素間の距離を測り、該測った距離を記憶手段に格納する距離測定手段と、
   前記記憶手段に前記格納されている距離のうち、最大の距離を図形の全長として抽出する全長抽出手段と、
   を備える全長検出装置として機能させることを特徴とする全長検出プログラム。
8. 請求項７に記載の全長検出プログラムであって前記距離測定手段は、
   Ｘ座標及びＹ座標の何れかを第１の座標とし他方を第２の座標とした場合に、
   第１の座標における最小値を取る第１の画素と、第１の座標における最大値を取る第２の画素とを全ての第２の座標において抽出し、前記第１の画素それぞれと前記第２の画素それぞれとの距離を測り、該測った距離を前記記憶手段に格納することを特徴とする全長検出プログラム。
9. 請求項７又は８に記載の全長検出プログラムであって、
   前記画素抽出手段は、前記画像データから輪郭を形成する画素を複数の図形に関して抽出し、
   前記距離測定手段及び前記全長抽出手段は、前記抽出された複数の図形のそれぞれを対象として動作することを特徴とする全長検出プログラム。