JPH064670A - 濃淡画像のパターンマッチング装置 - Google Patents
濃淡画像のパターンマッチング装置Info
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- JPH064670A JPH064670A JP4188639A JP18863992A JPH064670A JP H064670 A JPH064670 A JP H064670A JP 4188639 A JP4188639 A JP 4188639A JP 18863992 A JP18863992 A JP 18863992A JP H064670 A JPH064670 A JP H064670A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】パターンマッチングの相関演算の計算量を減少
させると共に、入力画像が回転していてもパターンマッ
チングを正しく行うことを可能とする。 【構成】モデル画像1を膨張および収縮処理して膨張画
像7および収縮画像8を生成した後、膨張画像7および
収縮画像8の各構成画素の濃度データを2次微分する。
膨張画像7および収縮画像8についての各2次微分値を
異なるしきい値と比較して各しきい値を越える画素を選
択する。選択された画素についてモデル画像1の濃度デ
ータをサンプリングすると、膨張画像7のエッジ位置近
傍外側の画像部分34と、収縮画像8のエッジ位置近傍
内側の画像部分35とが抽出され、これら画像部分3
4,35についてのみ入力画像の濃度データとの間で相
関演算を行う。
させると共に、入力画像が回転していてもパターンマッ
チングを正しく行うことを可能とする。 【構成】モデル画像1を膨張および収縮処理して膨張画
像7および収縮画像8を生成した後、膨張画像7および
収縮画像8の各構成画素の濃度データを2次微分する。
膨張画像7および収縮画像8についての各2次微分値を
異なるしきい値と比較して各しきい値を越える画素を選
択する。選択された画素についてモデル画像1の濃度デ
ータをサンプリングすると、膨張画像7のエッジ位置近
傍外側の画像部分34と、収縮画像8のエッジ位置近傍
内側の画像部分35とが抽出され、これら画像部分3
4,35についてのみ入力画像の濃度データとの間で相
関演算を行う。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】この発明は、対象物を撮像して得
られた濃淡画像について、対象物のモデル画像を用い
て、パターンマッチングを行うための濃淡画像のパター
ンマッチング装置に関する。
られた濃淡画像について、対象物のモデル画像を用い
て、パターンマッチングを行うための濃淡画像のパター
ンマッチング装置に関する。
【0002】
【従来の技術】従来、対象物を撮像して得られた濃淡画
像からパターンマッチングの手法を用いて対象物の位置
などを求めることが行われている。図8は、正規化相関
濃淡マッチング法を説明するための図であって、同図
中、1は予め用意された矩形状のモデル画像、2は入力
された濃淡画像(以下、「入力画像」という)である。
このモデル画像1により入力画像が1画素ずつ全画面に
わたり走査され、走査位置Pj 毎にモデル画像1と入力
画像2との一致度合を相関演算により求め、相関値が最
大となるモデル画像1の走査位置Pj から対象物の位置
などが求められる。
像からパターンマッチングの手法を用いて対象物の位置
などを求めることが行われている。図8は、正規化相関
濃淡マッチング法を説明するための図であって、同図
中、1は予め用意された矩形状のモデル画像、2は入力
された濃淡画像(以下、「入力画像」という)である。
このモデル画像1により入力画像が1画素ずつ全画面に
わたり走査され、走査位置Pj 毎にモデル画像1と入力
画像2との一致度合を相関演算により求め、相関値が最
大となるモデル画像1の走査位置Pj から対象物の位置
などが求められる。
【0003】いまモデル画像1が入力画像2上のj番目
の走査位置Pj (Xj ,Yj )にあるとき、モデル画像
1におけるi番目の画素の濃度データをMi 、入力画像
2の対応する画素の濃度データをIi 、モデル画像1の
構成画素数をnとすると、走査位置Pj における相関値
r2 (Xj ,Yj )はつぎの(1) 式で与えられる。
の走査位置Pj (Xj ,Yj )にあるとき、モデル画像
1におけるi番目の画素の濃度データをMi 、入力画像
2の対応する画素の濃度データをIi 、モデル画像1の
構成画素数をnとすると、走査位置Pj における相関値
r2 (Xj ,Yj )はつぎの(1) 式で与えられる。
【0004】
【数1】
【0005】
【発明が解決しようとする課題】(1) 式から明らかなよ
うに、従来は、モデル画像1の全ての構成画素の濃度デ
ータMi について、入力画像2の対応する画素の濃度デ
ータIi との間で相関演算を行っているが、モデル画像
1の全ての構成画素がパターンマッチングの対象となっ
ているため、相関演算の計算量が膨大となり、処理時間
が長くかかるという問題があった。
うに、従来は、モデル画像1の全ての構成画素の濃度デ
ータMi について、入力画像2の対応する画素の濃度デ
ータIi との間で相関演算を行っているが、モデル画像
1の全ての構成画素がパターンマッチングの対象となっ
ているため、相関演算の計算量が膨大となり、処理時間
が長くかかるという問題があった。
【0006】そこで発明者は、先般、対象物のモデル画
像1を用いて、入力画像2のパターンマッチングを行う
のに、モデル画像1のエッジ位置近傍の画素を選択し、
そのエッジ位置近傍の各画素についてのみ対象物のモデ
ル画像1と入力画像2との相関値を演算する方式を開発
した。
像1を用いて、入力画像2のパターンマッチングを行う
のに、モデル画像1のエッジ位置近傍の画素を選択し、
そのエッジ位置近傍の各画素についてのみ対象物のモデ
ル画像1と入力画像2との相関値を演算する方式を開発
した。
【0007】図9および図10は、この方式を具体的に
実施する場合の原理説明図である。図9(1)は、対象
物のモデル(この場合、文字「A」)を撮像して得られ
たモデル画像1を示したもので、同図中、3が文字Aの
白っぽい画像部分、4が背景の黒っぽい画像部分であ
る。
実施する場合の原理説明図である。図9(1)は、対象
物のモデル(この場合、文字「A」)を撮像して得られ
たモデル画像1を示したもので、同図中、3が文字Aの
白っぽい画像部分、4が背景の黒っぽい画像部分であ
る。
【0008】このモデル画像1のある水平ライン6に沿
う各画素の濃度データ(0〜255階調)を図で表す
と、図10(1)に示すとおりである。また各画素の濃
度データを微分した値は図10(2)に示すとおりであ
り、さらにその2次微分値は図10(3)に示すとおり
である。また、この2次微分値の絶対値は図10(4)
に示すような形となる。
う各画素の濃度データ(0〜255階調)を図で表す
と、図10(1)に示すとおりである。また各画素の濃
度データを微分した値は図10(2)に示すとおりであ
り、さらにその2次微分値は図10(3)に示すとおり
である。また、この2次微分値の絶対値は図10(4)
に示すような形となる。
【0009】各画素の2次微分値の絶対値は所定の正の
しきい値THと比較し、このしきい値THより大きな値
をとる画素をパターンマッチングの対象画素として選択
する。
しきい値THと比較し、このしきい値THより大きな値
をとる画素をパターンマッチングの対象画素として選択
する。
【0010】図10(5)は前記しきい値THにより2
値化された2値化データ、すなわちパターンマッチング
の対象画素の範囲を示しており、前記2値化データによ
りモデル画像1の濃度データをサンプリングすると、図
10(6)のようなサンプリングデータが得られる。
値化された2値化データ、すなわちパターンマッチング
の対象画素の範囲を示しており、前記2値化データによ
りモデル画像1の濃度データをサンプリングすると、図
10(6)のようなサンプリングデータが得られる。
【0011】図9(2)はこのようにしてサンプリング
された濃度データより成る濃淡画像5を示しており、サ
ンプリングされた濃度データには文字Aの画像部分3に
ついての濃度データ、すなわちエッジの内側近傍の画素
列3aの濃度データと、背景の画像部分4についての濃
度データ、すなわちエッジの外側近傍の画素列4aの濃
度データとが同程度に含まれる。
された濃度データより成る濃淡画像5を示しており、サ
ンプリングされた濃度データには文字Aの画像部分3に
ついての濃度データ、すなわちエッジの内側近傍の画素
列3aの濃度データと、背景の画像部分4についての濃
度データ、すなわちエッジの外側近傍の画素列4aの濃
度データとが同程度に含まれる。
【0012】前記モデル画像1により入力画像2を1画
素ずつ全画面にわたり走査し、走査位置毎に前記2値化
データによりサンプリングされたモデル画像1の濃度デ
ータと入力画像の濃度データとの間で相関演算を行い、
その相関値が最大となるモデル画像1の走査位置から対
象物の位置が求められる。
素ずつ全画面にわたり走査し、走査位置毎に前記2値化
データによりサンプリングされたモデル画像1の濃度デ
ータと入力画像の濃度データとの間で相関演算を行い、
その相関値が最大となるモデル画像1の走査位置から対
象物の位置が求められる。
【0013】ところがこの方式によれば、適正な姿勢の
対象物を撮像した場合は問題はないが、対象物の姿勢が
傾いて入力画像2が図8の破線aで示すように、いずれ
か方向にわずかに回転していると、正しいパターンマッ
チングを行えず、位置計測が困難な場合が生ずる。
対象物を撮像した場合は問題はないが、対象物の姿勢が
傾いて入力画像2が図8の破線aで示すように、いずれ
か方向にわずかに回転していると、正しいパターンマッ
チングを行えず、位置計測が困難な場合が生ずる。
【0014】この発明は、上記問題に着目してなされた
もので、パターンマッチングの対象画素を効率的に削減
することにより、相関演算の計算量を減少して処理時間
を短縮させ、しかも入力画像が回転していても正しいパ
ターンマッチングが行える濃淡画像のパターンマッチン
グ装置を提供することを目的とする。
もので、パターンマッチングの対象画素を効率的に削減
することにより、相関演算の計算量を減少して処理時間
を短縮させ、しかも入力画像が回転していても正しいパ
ターンマッチングが行える濃淡画像のパターンマッチン
グ装置を提供することを目的とする。
【0015】
【課題を解決するための手段】この発明は、対象物のモ
デル画像を用いて、入力された濃淡画像のパターンマッ
チングを行う装置において、前記モデル画像を膨張処理
して膨張画像を生成する膨張画像生成手段と、前記モデ
ル画像を収縮処理して収縮画像を生成する収縮画像生成
手段と、前記膨張画像および収縮画像のエッジ位置近傍
の画素を選択する画素選択手段と、前記画素選択手段に
より選択されたエッジ位置近傍の画素について対象物の
モデル画像と入力された濃淡画像との相関値を演算する
演算手段とを備えたものである。
デル画像を用いて、入力された濃淡画像のパターンマッ
チングを行う装置において、前記モデル画像を膨張処理
して膨張画像を生成する膨張画像生成手段と、前記モデ
ル画像を収縮処理して収縮画像を生成する収縮画像生成
手段と、前記膨張画像および収縮画像のエッジ位置近傍
の画素を選択する画素選択手段と、前記画素選択手段に
より選択されたエッジ位置近傍の画素について対象物の
モデル画像と入力された濃淡画像との相関値を演算する
演算手段とを備えたものである。
【0016】請求項2の発明は、請求項1に記載された
濃淡画像のパターンマッチング装置であって、前記画素
選択手段は、前記膨張画像の各構成画素の濃度データを
2次微分して得られた値が第1のしきい値を越える画素
を選択する第1の画素選択手段と、前記収縮画像の各構
成画素の濃度データを2次微分して得られた値が第2の
しきい値を越える画素を選択する第2の画素選択手段と
を備えたものである。
濃淡画像のパターンマッチング装置であって、前記画素
選択手段は、前記膨張画像の各構成画素の濃度データを
2次微分して得られた値が第1のしきい値を越える画素
を選択する第1の画素選択手段と、前記収縮画像の各構
成画素の濃度データを2次微分して得られた値が第2の
しきい値を越える画素を選択する第2の画素選択手段と
を備えたものである。
【0017】
【作用】モデル画像の膨張画像および収縮画像の各エッ
ジ位置近傍の画素について、モデル画像と入力された濃
淡画像との相関値を演算するので、入力された濃淡画像
がいずれか方向に回転していても、正しいパターンマッ
チングが行われ、位置計測が可能である。また相関演算
の対象を膨張画像および収縮画素の各エッジ位置近傍の
画素に限定するので、パターンマッチングの対象画素が
効率的に削減され、相関演算の計算量が減少し、処理時
間が短縮される。
ジ位置近傍の画素について、モデル画像と入力された濃
淡画像との相関値を演算するので、入力された濃淡画像
がいずれか方向に回転していても、正しいパターンマッ
チングが行われ、位置計測が可能である。また相関演算
の対象を膨張画像および収縮画素の各エッジ位置近傍の
画素に限定するので、パターンマッチングの対象画素が
効率的に削減され、相関演算の計算量が減少し、処理時
間が短縮される。
【0018】請求項2のパターンマッチング装置では、
膨張画像の各構成画素の濃度データを2次微分して得ら
れた値が第1のしきい値を越える画素と、収縮画像の各
構成画素の濃度データを2次微分して得られた値が第2
のしきい値を越える画素とを選択するので、モデル画像
のエッジを挟んで両側近傍の画素が確実に抽出される。
膨張画像の各構成画素の濃度データを2次微分して得ら
れた値が第1のしきい値を越える画素と、収縮画像の各
構成画素の濃度データを2次微分して得られた値が第2
のしきい値を越える画素とを選択するので、モデル画像
のエッジを挟んで両側近傍の画素が確実に抽出される。
【0019】
【実施例】図1〜図3は、この発明にかかる濃淡画像の
パターンマッチング装置の原理を説明するための原理説
明図である。図1(1)は、対象物のモデル(この場
合、文字「A」)を撮像して得られたモデル画像1であ
り、3が文字Aの画像部分、4が背景の画像部分であ
る。この例では、文字Aの画像部分3は白く、背景の画
像部分4は黒いが、これに限らず、入力画像2に応じ
て、白黒反転したモデル画像を用いることもできる。
パターンマッチング装置の原理を説明するための原理説
明図である。図1(1)は、対象物のモデル(この場
合、文字「A」)を撮像して得られたモデル画像1であ
り、3が文字Aの画像部分、4が背景の画像部分であ
る。この例では、文字Aの画像部分3は白く、背景の画
像部分4は黒いが、これに限らず、入力画像2に応じ
て、白黒反転したモデル画像を用いることもできる。
【0020】図1(2)は、前記モデル画像1を膨張処
理することにより生成された膨張画像7を示し、図1
(2)′は前記モデル画像1を収縮処理することにより
生成された収縮画像8を示す。なお図2(2)(2)′
において、破線bは膨張または収縮処理前のモデル画像
1のエッジである。また膨張、収縮の各処理は、入力画
像の回転度合に応じて複数回行う。
理することにより生成された膨張画像7を示し、図1
(2)′は前記モデル画像1を収縮処理することにより
生成された収縮画像8を示す。なお図2(2)(2)′
において、破線bは膨張または収縮処理前のモデル画像
1のエッジである。また膨張、収縮の各処理は、入力画
像の回転度合に応じて複数回行う。
【0021】前記膨張画像7のある水平ライン9に沿う
各画素の濃度データ(0〜255階調)を図で表したの
が図2(1)である。また前記収縮画像7の同じ水平ラ
イン9に沿う各画素の濃度データ(0〜255階調)を
図で表したので図3(1)である。
各画素の濃度データ(0〜255階調)を図で表したの
が図2(1)である。また前記収縮画像7の同じ水平ラ
イン9に沿う各画素の濃度データ(0〜255階調)を
図で表したので図3(1)である。
【0022】前記膨張画像7および収縮画像8は、モデ
ル画像1を所定の演算子を用いて画像処理することによ
り生成され、図4にその生成方法が具体的に示してあ
る。図4において、30はモデル画像1を矢印方向へ走
査するための縦3画素×横3画素の矩形状のマスクであ
って、このマスク30の中心に位置するモデル画像1の
画素が着目画素31である。
ル画像1を所定の演算子を用いて画像処理することによ
り生成され、図4にその生成方法が具体的に示してあ
る。図4において、30はモデル画像1を矢印方向へ走
査するための縦3画素×横3画素の矩形状のマスクであ
って、このマスク30の中心に位置するモデル画像1の
画素が着目画素31である。
【0023】膨張画像7は、モデル画像1のマスク走査
において、モデル画像31の着目画素31の濃度データ
を、マスク30内の9画素のうち、最も明るい画素の濃
度データに順次置き換えてゆくことにより生成される。
また収縮画像7は、モデル画像1のマスク走査におい
て、モデル画像31の着目画素31の濃度データを、マ
スク30内の9画素のうち、最も暗い画素の濃度データ
に順次置き換えてゆくことにより生成される。
において、モデル画像31の着目画素31の濃度データ
を、マスク30内の9画素のうち、最も明るい画素の濃
度データに順次置き換えてゆくことにより生成される。
また収縮画像7は、モデル画像1のマスク走査におい
て、モデル画像31の着目画素31の濃度データを、マ
スク30内の9画素のうち、最も暗い画素の濃度データ
に順次置き換えてゆくことにより生成される。
【0024】前記膨張画像7の各画素の濃度データを微
分した値は図2(2)に示すとおりであり、さらにその
2次微分値は図2(3)に示すとおりである。また前記
収縮画像8の各画素の濃度データを微分した値は図3
(2)に示すとおりであり、さらにその2次微分値は図
3(3)に示すとおりである。
分した値は図2(2)に示すとおりであり、さらにその
2次微分値は図2(3)に示すとおりである。また前記
収縮画像8の各画素の濃度データを微分した値は図3
(2)に示すとおりであり、さらにその2次微分値は図
3(3)に示すとおりである。
【0025】前記膨張画像7についての各画素の2次微
分値は、正の第1のしきい値TH1と比較され、この第
1のしきい値TH1より大きな値をとる画素が選択され
る。図2(4)には前記第1のしきい値TH1により2
値化された2値化データが示してある。
分値は、正の第1のしきい値TH1と比較され、この第
1のしきい値TH1より大きな値をとる画素が選択され
る。図2(4)には前記第1のしきい値TH1により2
値化された2値化データが示してある。
【0026】前記収縮画像8についての各画素の2次微
分値は、負の第2のしきい値TH2と比較され、この第
2のしきい値TH2より小さな値をとる画素が選択され
る。図3(4)には前記第2のしきい値TH2により2
値化された2値化データが示してある。
分値は、負の第2のしきい値TH2と比較され、この第
2のしきい値TH2より小さな値をとる画素が選択され
る。図3(4)には前記第2のしきい値TH2により2
値化された2値化データが示してある。
【0027】図2(4)に示す前記2値化データにより
モデル画像1の濃度データをサンプリングすると、図1
(3)に示すような濃淡画像32が得られる。この濃淡
画像32において、34はサンプリングされた濃度デー
タにより生成される画像部分であって、この画像部分3
4は膨張画像7のエッジ位置の近傍外側に位置する。
モデル画像1の濃度データをサンプリングすると、図1
(3)に示すような濃淡画像32が得られる。この濃淡
画像32において、34はサンプリングされた濃度デー
タにより生成される画像部分であって、この画像部分3
4は膨張画像7のエッジ位置の近傍外側に位置する。
【0028】また図3(4)に示す前記2値化データに
よりモデル画像1の濃度データをサンプリングすると、
図1(3)′に示すような濃淡画像33が得られる。こ
の濃淡画像33において、35はサンプリングされた濃
度データにより生成される画像部分であって、この画像
部分35は収縮画像8のエッジ位置の近傍内側に位置す
る。
よりモデル画像1の濃度データをサンプリングすると、
図1(3)′に示すような濃淡画像33が得られる。こ
の濃淡画像33において、35はサンプリングされた濃
度データにより生成される画像部分であって、この画像
部分35は収縮画像8のエッジ位置の近傍内側に位置す
る。
【0029】図1(3)の画像部分34はモデル画像1
におけるエッジの外側近傍の背景の画像部分4に相当
し、また図1(3)′の画像部分35はモデル画像1に
おけるエッジの内側近傍の文字Aの画像部分3に相当し
ており、これら画像部分34,35が合成された図1
(4)に示す濃淡画像36では、モデル画像1の背景の
画像部分4についての濃度データと文字Aの画像部分3
についての濃度データとが同程度に含まれる。なお図1
(4)において、破線bはモデル画像1のエッジであ
り、各画像部分34,35はこのエッジbの近傍ではあ
るが、入力画像の回転を許容する分だけ相互に離れて位
置している。
におけるエッジの外側近傍の背景の画像部分4に相当
し、また図1(3)′の画像部分35はモデル画像1に
おけるエッジの内側近傍の文字Aの画像部分3に相当し
ており、これら画像部分34,35が合成された図1
(4)に示す濃淡画像36では、モデル画像1の背景の
画像部分4についての濃度データと文字Aの画像部分3
についての濃度データとが同程度に含まれる。なお図1
(4)において、破線bはモデル画像1のエッジであ
り、各画像部分34,35はこのエッジbの近傍ではあ
るが、入力画像の回転を許容する分だけ相互に離れて位
置している。
【0030】前記モデル画像1を1画素ずつ移行させて
入力画像を全画面にわたり走査し、走査位置毎に前記2
値化データによりサンプリングされたモデル画像1の濃
度データと入力画像2の濃度データとの間で相関演算を
行い、その相関値が最大となるモデル画像1の走査位置
から対象物の位置が求められる。この場合に、入力画像
2が図8の破線aのようにわずかに回転していても、モ
デル画像1の膨張画像7と収縮画像8とのエッジ近傍か
ら相関演算の対象画素を選択しているので、モデル画像
1および入力画像2のいずれについても対象物の画像部
分と背景の画像部分とから濃度データがサンプリングさ
れて、正しいパターンマッチングが行われることにな
る。
入力画像を全画面にわたり走査し、走査位置毎に前記2
値化データによりサンプリングされたモデル画像1の濃
度データと入力画像2の濃度データとの間で相関演算を
行い、その相関値が最大となるモデル画像1の走査位置
から対象物の位置が求められる。この場合に、入力画像
2が図8の破線aのようにわずかに回転していても、モ
デル画像1の膨張画像7と収縮画像8とのエッジ近傍か
ら相関演算の対象画素を選択しているので、モデル画像
1および入力画像2のいずれについても対象物の画像部
分と背景の画像部分とから濃度データがサンプリングさ
れて、正しいパターンマッチングが行われることにな
る。
【0031】図5は、上記の原理に基づくパターンマッ
チング装置の回路構成例を示す。図示例の装置は、カメ
ラ10と濃淡画像処理部11とモニタ12とで構成され
ており、濃淡画像処理部11はA/D変換器13,膨張
・収縮処理部25,微分計測部14,LUT15,画像
メモリ16,17,2値メモリ18,表示制御部19,
D/A変換器20,制御部21などを含む。
チング装置の回路構成例を示す。図示例の装置は、カメ
ラ10と濃淡画像処理部11とモニタ12とで構成され
ており、濃淡画像処理部11はA/D変換器13,膨張
・収縮処理部25,微分計測部14,LUT15,画像
メモリ16,17,2値メモリ18,表示制御部19,
D/A変換器20,制御部21などを含む。
【0032】前記A/D変換器13はカメラ10より濃
淡画像のアナログ信号を入力してディジタル信号に変換
する。このディジタル信号を構成する各画素の濃度デー
タは例えば256階調のいずれか値をとる。対象物のモ
デルを撮像して得られた濃淡画像(モデル画像1)は、
A/D変換器13を経て膨張・収縮処理部25に入力さ
れると共に、一方の画像メモリ16に格納される。また
計測対象物を撮像して得られた入力画像2は、A/D変
換器13を経て他方の画像メモリ17に格納される。各
画像メモリ16,17は濃度データを画素単位で記憶す
る。
淡画像のアナログ信号を入力してディジタル信号に変換
する。このディジタル信号を構成する各画素の濃度デー
タは例えば256階調のいずれか値をとる。対象物のモ
デルを撮像して得られた濃淡画像(モデル画像1)は、
A/D変換器13を経て膨張・収縮処理部25に入力さ
れると共に、一方の画像メモリ16に格納される。また
計測対象物を撮像して得られた入力画像2は、A/D変
換器13を経て他方の画像メモリ17に格納される。各
画像メモリ16,17は濃度データを画素単位で記憶す
る。
【0033】前記膨張・収縮処理部25は、モデル画像
1を1ないし複数回膨張処理して膨張画像7を生成する
と共に、モデル画像1を1ないし複数回収縮処理して収
縮画像8を生成する。前記微分計測部14は、膨張画像
7と収縮画像8とにつき、各画素の濃度データをそれぞ
れ2次微分して2値微分値を得る。
1を1ないし複数回膨張処理して膨張画像7を生成する
と共に、モデル画像1を1ないし複数回収縮処理して収
縮画像8を生成する。前記微分計測部14は、膨張画像
7と収縮画像8とにつき、各画素の濃度データをそれぞ
れ2次微分して2値微分値を得る。
【0034】前記LUT15は、微分計測部14より与
えられる膨張画像7の各画素の2次微分値を前記した第
1のしきい値TH1で2値化し、また収縮画像8の各画
素の2次微分値を前記した第2のしきい値TH2で2値
化するためのものである。このLUT15に2次微分値
に相応したアドレス信号が与えられると、対応するアド
レス領域より2値化データが出力される。膨張画像7に
ついての2値化データと収縮画像8についての2値化デ
ータとは組み合わされて2値メモリ18に画素単位で格
納される。
えられる膨張画像7の各画素の2次微分値を前記した第
1のしきい値TH1で2値化し、また収縮画像8の各画
素の2次微分値を前記した第2のしきい値TH2で2値
化するためのものである。このLUT15に2次微分値
に相応したアドレス信号が与えられると、対応するアド
レス領域より2値化データが出力される。膨張画像7に
ついての2値化データと収縮画像8についての2値化デ
ータとは組み合わされて2値メモリ18に画素単位で格
納される。
【0035】前記表示制御部19はモニタ12の画像表
示動作を制御するためのもので、モデルや計測対象物に
ついての濃淡画像信号や2値化データを入力してそのい
ずれかをD/A変換器20へ出力する。D/A変換器2
0は入力信号をアナログ信号に変換してモニタ12へ出
力する。
示動作を制御するためのもので、モデルや計測対象物に
ついての濃淡画像信号や2値化データを入力してそのい
ずれかをD/A変換器20へ出力する。D/A変換器2
0は入力信号をアナログ信号に変換してモニタ12へ出
力する。
【0036】前記制御部21は、制御・演算の主体であ
るCPU22と、プログラムが格納されるROM23
と、各種データを記憶させるRAM24とを含む。前記
CPU22はプログラムに従い装置全体の動作を制御
し、画像メモリ16,17,2値メモリ18,RAM2
4に対するデータの読み書きを行いつつ、パターンマッ
チングに関わる各種演算や処理を実行する。
るCPU22と、プログラムが格納されるROM23
と、各種データを記憶させるRAM24とを含む。前記
CPU22はプログラムに従い装置全体の動作を制御
し、画像メモリ16,17,2値メモリ18,RAM2
4に対するデータの読み書きを行いつつ、パターンマッ
チングに関わる各種演算や処理を実行する。
【0037】図6は、パターンマッチングの対象画素を
選択するための処理の流れをステップ1〜ステップ6
(図中、各ステップは「ST」で示す)で示す。
選択するための処理の流れをステップ1〜ステップ6
(図中、各ステップは「ST」で示す)で示す。
【0038】同図のステップ1で、CPU22はLUT
15の各アドレス領域に膨張画像7および収縮画像8に
ついての2値化処理を行うための2値データを設定す
る。ステップ2でカメラ10により対象物のモデルが撮
像されると、そのモデル画像1は濃淡画像処理部11に
取り込まれて画像メモリ16に格納されると共に、膨張
・収縮処理部25によりモデル画像1の膨張画像7と収
縮画像8とが生成される(ステップ3)。
15の各アドレス領域に膨張画像7および収縮画像8に
ついての2値化処理を行うための2値データを設定す
る。ステップ2でカメラ10により対象物のモデルが撮
像されると、そのモデル画像1は濃淡画像処理部11に
取り込まれて画像メモリ16に格納されると共に、膨張
・収縮処理部25によりモデル画像1の膨張画像7と収
縮画像8とが生成される(ステップ3)。
【0039】つぎのステップ4で微分計測部14は膨張
画像7と収縮画像8とを2次微分処理してそれぞれの2
次微分値を算出する。膨張画像7および収縮画像8につ
いての各画素の2次微分値に相応するアドレス信号がL
UT15に与えられると、LUT15は該当するアドレ
ス領域より2値化データを出力する(ステップ5)。膨
張画像7についての2値化データと収縮画像8について
の2値化データとは組み合わされて2値メモリ18に画
素単位で格納される(ステップ6)。
画像7と収縮画像8とを2次微分処理してそれぞれの2
次微分値を算出する。膨張画像7および収縮画像8につ
いての各画素の2次微分値に相応するアドレス信号がL
UT15に与えられると、LUT15は該当するアドレ
ス領域より2値化データを出力する(ステップ5)。膨
張画像7についての2値化データと収縮画像8について
の2値化データとは組み合わされて2値メモリ18に画
素単位で格納される(ステップ6)。
【0040】図7は、前記CPU22によるパターンマ
ッチングの制御手順をステップ1〜ステップ17で示
す。同図のステップ1でCPU22はRAM24のワー
クエリアの内容をクリアして初期化した後、計測対象物
を撮像して得られた入力画像2を濃淡画像処理部11に
取り込み、A/D変換後に画像メモリ17に格納する
(ステップ2,3)。
ッチングの制御手順をステップ1〜ステップ17で示
す。同図のステップ1でCPU22はRAM24のワー
クエリアの内容をクリアして初期化した後、計測対象物
を撮像して得られた入力画像2を濃淡画像処理部11に
取り込み、A/D変換後に画像メモリ17に格納する
(ステップ2,3)。
【0041】つぎのステップ4でモデル画像1の走査位
置Pj を計数するCPU22の内部のカウンタjをゼロ
に設定して、モデル画像1を入力画像2上の最初の走査
位置P0 (X0 ,Y0 )に設定する。つぎのステップ5
でCPU22はモデル画像1における画素位置を計数す
るためのカウンタiをゼロに設定した後、つぎのステッ
プ6でCPU22は2値メモリ18を参照してモデル画
像1における最初の画素位置(x0 ,y0 )の2値化デ
ータを読み取る。
置Pj を計数するCPU22の内部のカウンタjをゼロ
に設定して、モデル画像1を入力画像2上の最初の走査
位置P0 (X0 ,Y0 )に設定する。つぎのステップ5
でCPU22はモデル画像1における画素位置を計数す
るためのカウンタiをゼロに設定した後、つぎのステッ
プ6でCPU22は2値メモリ18を参照してモデル画
像1における最初の画素位置(x0 ,y0 )の2値化デ
ータを読み取る。
【0042】もしその2値化データが「1」であれば、
ステップ7の判定が「YES」となってステップ8へ進
み、CPU22は最初の画素位置(x0 ,y0 )のモデ
ル画像1の濃度データMi と、入力画像2の対応する画
素位置の濃度データIi とを各画像メモリ16,17よ
り読み出し、つぎのステップ9で前記した式における
Ii ・Mi ,Ii 2 ・Mi 2 を算出する。
ステップ7の判定が「YES」となってステップ8へ進
み、CPU22は最初の画素位置(x0 ,y0 )のモデ
ル画像1の濃度データMi と、入力画像2の対応する画
素位置の濃度データIi とを各画像メモリ16,17よ
り読み出し、つぎのステップ9で前記した式における
Ii ・Mi ,Ii 2 ・Mi 2 を算出する。
【0043】つぎにCPU22は、ステップ9の算出値
を用いて累積加算値ΣIi ・Mi ,ΣIi ・ΣMi ,Σ
Ii 2 ,(ΣIi )2 ,ΣMi 2 ,(ΣMi )2 を算出
してRAM24のワークエリアに記憶させる(ステップ
10)。もし前記のステップ7において、2値化データ
が「0」であると判定されたとき、ステップ8〜10は
スキップされて前記の演算が省略される。
を用いて累積加算値ΣIi ・Mi ,ΣIi ・ΣMi ,Σ
Ii 2 ,(ΣIi )2 ,ΣMi 2 ,(ΣMi )2 を算出
してRAM24のワークエリアに記憶させる(ステップ
10)。もし前記のステップ7において、2値化データ
が「0」であると判定されたとき、ステップ8〜10は
スキップされて前記の演算が省略される。
【0044】つぎのステップ11では、CPU22は前
記カウンタiの値がモデル画像1の総画素数に達したか
否かを判定しており、その判定が「NO」であれば、ス
テップ12でカウンタiの値をインクリメントし、CP
U22はモデル画像1におけるつぎの画素位置(x1 ,
y1 )の2値化データを読み取り、前記と同様の手順を
実行する。
記カウンタiの値がモデル画像1の総画素数に達したか
否かを判定しており、その判定が「NO」であれば、ス
テップ12でカウンタiの値をインクリメントし、CP
U22はモデル画像1におけるつぎの画素位置(x1 ,
y1 )の2値化データを読み取り、前記と同様の手順を
実行する。
【0045】モデル画像1における全ての画素位置につ
いて上記手順が繰り返し実行されると、ステップ11の
判定が「YES」となり、つぎのステップ13でCPU
22はステップ10の算出値を用いて(1) 式の演算を実
行し、最初の走査位置(X0,Y0 )での相関値r
2 (X0 ,Y0 )を算出する。
いて上記手順が繰り返し実行されると、ステップ11の
判定が「YES」となり、つぎのステップ13でCPU
22はステップ10の算出値を用いて(1) 式の演算を実
行し、最初の走査位置(X0,Y0 )での相関値r
2 (X0 ,Y0 )を算出する。
【0046】つぎのステップ14では、CPU22はそ
の相関値r2 (X0 ,Y0 )と相関値の最大値とを比較
する。この場合、相関値の最大値はゼロに初期設定され
ているから、ステップ14の判定は「YES」となり、
ステップ15で前記相関値r2 (X0 ,Y0 )を相関値
の最大値としてRAM24に記憶させ、さらにステップ
16で走査位置P0 の座標(X0 ,Y0 )を対象物の位
置(X´,Y´)としてRAM24に記憶させる。な
お、もしステップ14の判定が「NO」であれば、ステ
ップ15,16はスキップされ、相関値の最大値は更新
されない。
の相関値r2 (X0 ,Y0 )と相関値の最大値とを比較
する。この場合、相関値の最大値はゼロに初期設定され
ているから、ステップ14の判定は「YES」となり、
ステップ15で前記相関値r2 (X0 ,Y0 )を相関値
の最大値としてRAM24に記憶させ、さらにステップ
16で走査位置P0 の座標(X0 ,Y0 )を対象物の位
置(X´,Y´)としてRAM24に記憶させる。な
お、もしステップ14の判定が「NO」であれば、ステ
ップ15,16はスキップされ、相関値の最大値は更新
されない。
【0047】つぎのステップ17では、モデル画像1の
走査位置Pi が最終位置に達したか否かをカウンタjの
値により判定しており、この場合、その判定は「NO」
であるから、CPU22はステップ18でカウンタjを
インクリメントして、モデル画像1を入力画像2上のつ
ぎの走査位置P1 (X1 ,Y1 )に設定し、上記と同様
の手順を実行する。
走査位置Pi が最終位置に達したか否かをカウンタjの
値により判定しており、この場合、その判定は「NO」
であるから、CPU22はステップ18でカウンタjを
インクリメントして、モデル画像1を入力画像2上のつ
ぎの走査位置P1 (X1 ,Y1 )に設定し、上記と同様
の手順を実行する。
【0048】このようにして入力画像2の全画面をモデ
ル画像1により走査しつつ全ての走査位置Pj で上記手
順を実行することにより相関値が最大となる走査位置P
j の座標(X´,Y´)が得られ、ステップ17の判定
が「YES」になったとき、CPU22はパターンマッ
チングを終了させる。
ル画像1により走査しつつ全ての走査位置Pj で上記手
順を実行することにより相関値が最大となる走査位置P
j の座標(X´,Y´)が得られ、ステップ17の判定
が「YES」になったとき、CPU22はパターンマッ
チングを終了させる。
【0049】なお上記実施例では、2値メモリ18の内
容を参照し、2値化データが「1」のときモデル画像1
の濃度データMi をその都度画像メモリ16より読み出
しているが、パターンマッチングに先立ち、2値化デー
タが「1」のモデル画像1における画素の濃度データM
i を画素位置の座標(xi ,yi )とともにRAM24
などにテーブル化して記憶させておいてもよい。
容を参照し、2値化データが「1」のときモデル画像1
の濃度データMi をその都度画像メモリ16より読み出
しているが、パターンマッチングに先立ち、2値化デー
タが「1」のモデル画像1における画素の濃度データM
i を画素位置の座標(xi ,yi )とともにRAM24
などにテーブル化して記憶させておいてもよい。
【0050】
【発明の効果】この発明は上記のように、モデル画像を
膨張および収縮の各処理を行って膨張画像および収縮画
像を生成した後、膨張画像および収縮画像の各エッジ位
置近傍の画素につきモデル画像と入力された濃淡画像と
の相関値を演算するようにしたから、入力された濃淡画
像がいずれか方向に回転していても、正しいパターンマ
ッチングが行われ、位置計測が可能である。また相関演
算の対象画素を膨張画像および収縮画素の各エッジ位置
近傍の画素に限定するから、パターンマッチングの対象
画素を効率的に削減でき、相関演算の計算量が減少し、
処理時間を短縮できる。
膨張および収縮の各処理を行って膨張画像および収縮画
像を生成した後、膨張画像および収縮画像の各エッジ位
置近傍の画素につきモデル画像と入力された濃淡画像と
の相関値を演算するようにしたから、入力された濃淡画
像がいずれか方向に回転していても、正しいパターンマ
ッチングが行われ、位置計測が可能である。また相関演
算の対象画素を膨張画像および収縮画素の各エッジ位置
近傍の画素に限定するから、パターンマッチングの対象
画素を効率的に削減でき、相関演算の計算量が減少し、
処理時間を短縮できる。
【0051】請求項2のパターンマッチング装置では、
膨張画像の各構成画素の濃度データを2次微分して得ら
れた値が第1のしきい値を越える画素と、収縮画像の各
構成画素の濃度データを2次微分して得られた値が第2
のしきい値を越える画素とを選択するようにしたから、
モデル画像のエッジを挟んで両側近傍の画素を確実に抽
出できるという効果がある。
膨張画像の各構成画素の濃度データを2次微分して得ら
れた値が第1のしきい値を越える画素と、収縮画像の各
構成画素の濃度データを2次微分して得られた値が第2
のしきい値を越える画素とを選択するようにしたから、
モデル画像のエッジを挟んで両側近傍の画素を確実に抽
出できるという効果がある。
【図1】この発明にかかる濃淡画像のパターンマッチン
グ装置の原理を説明するための原理説明図である。
グ装置の原理を説明するための原理説明図である。
【図2】膨張画像についての各処理段階の処理結果を示
す説明図である。
す説明図である。
【図3】収縮画像についての各処理段階の処理結果を示
す説明図である。
す説明図である。
【図4】膨張画像および収縮画像の生成方法を示す説明
図である。
図である。
【図5】この発明の一実施例にかかる濃淡画像のパター
ンマッチング装置の回路構成例を示すブロック図であ
る。
ンマッチング装置の回路構成例を示すブロック図であ
る。
【図6】パターンマッチングの対象画素を選択する処理
の流れを示すフローチャートである。
の流れを示すフローチャートである。
【図7】CPUによるパターンマッチングの制御手順を
示すフローチャートである。
示すフローチャートである。
【図8】従来の正規化相関濃淡マッチング法を示す説明
図である。
図である。
【図9】従来例を改良した方式の原理を示す原理説明図
である。
である。
【図10】図9の改良方式についての各処理段階の処理
結果を示す説明図である。
結果を示す説明図である。
10 カメラ 11 濃淡画像処理部 14 微分計測部 15 LUT 21 制御部 22 CPU 23 ROM 24 RAM 25 膨張・収縮処理部
Claims (2)
- 【請求項1】 対象物のモデル画像を用いて、入力され
た濃淡画像のパターンマッチングを行う装置において、 前記モデル画像を膨張処理して膨張画像を生成する膨張
画像生成手段と、 前記モデル画像を収縮処理して収縮画像を生成する収縮
画像生成手段と、 前記膨張画像および収縮画像のエッジ位置近傍の画素を
選択する画素選択手段と、 前記画素選択手段により選択されたエッジ位置近傍の画
素について対象物のモデル画像と入力された濃淡画像と
の相関値を演算する演算手段とを備えて成る濃淡画像の
パターンマッチング装置。 - 【請求項2】前記画素選択手段は、前記膨張画像の各構
成画素の濃度データを2次微分して得られた値が第1の
しきい値を越える画素を選択する第1の画素選択手段
と、前記収縮画像の各構成画素の濃度データを2次微分
して得られた値が第2のしきい値を越える画素を選択す
る第2の画素選択手段とを備えている請求項1に記載さ
れた濃淡画像のパターンマッチング装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP18863992A JP3223385B2 (ja) | 1992-06-22 | 1992-06-22 | 濃淡画像のパターンマッチング装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP18863992A JP3223385B2 (ja) | 1992-06-22 | 1992-06-22 | 濃淡画像のパターンマッチング装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH064670A true JPH064670A (ja) | 1994-01-14 |
JP3223385B2 JP3223385B2 (ja) | 2001-10-29 |
Family
ID=16227234
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP18863992A Expired - Fee Related JP3223385B2 (ja) | 1992-06-22 | 1992-06-22 | 濃淡画像のパターンマッチング装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3223385B2 (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001195583A (ja) * | 2000-01-14 | 2001-07-19 | Canon Inc | 位置検出装置及びそれを用いた露光装置 |
JP2009223414A (ja) * | 2008-03-13 | 2009-10-01 | Hitachi High-Technologies Corp | 一致度計算装置及び方法、プログラム |
JP2013061771A (ja) * | 2011-09-13 | 2013-04-04 | Glory Ltd | 画像特徴抽出方法及び画像特徴抽出装置並びにこれを用いた画像照合方法及び画像照合装置 |
-
1992
- 1992-06-22 JP JP18863992A patent/JP3223385B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001195583A (ja) * | 2000-01-14 | 2001-07-19 | Canon Inc | 位置検出装置及びそれを用いた露光装置 |
JP4532640B2 (ja) * | 2000-01-14 | 2010-08-25 | キヤノン株式会社 | 位置検出装置及びそれを用いた露光装置 |
JP2009223414A (ja) * | 2008-03-13 | 2009-10-01 | Hitachi High-Technologies Corp | 一致度計算装置及び方法、プログラム |
JP2013061771A (ja) * | 2011-09-13 | 2013-04-04 | Glory Ltd | 画像特徴抽出方法及び画像特徴抽出装置並びにこれを用いた画像照合方法及び画像照合装置 |
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---|---|
JP3223385B2 (ja) | 2001-10-29 |
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