JPH0719292B2 - Image feature point detection method - Google Patents
Image feature point detection methodInfo
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- JPH0719292B2 JPH0719292B2 JP63293062A JP29306288A JPH0719292B2 JP H0719292 B2 JPH0719292 B2 JP H0719292B2 JP 63293062 A JP63293062 A JP 63293062A JP 29306288 A JP29306288 A JP 29306288A JP H0719292 B2 JPH0719292 B2 JP H0719292B2
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Description
【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ この発明は、画像処理技術を利用して二次元画像の特徴
点を検出する画像特徴点検出方法に関する。The present invention relates to an image feature point detecting method for detecting feature points of a two-dimensional image using image processing technology.
［従来の技術および発明が解決しようとする課題］ 従来、二次元の画像、たとえば、図形の特徴を検出する
方式の例として、スケルトンを点列化し、各点ごとに４
近傍または８近傍の画素情報をもとに、端点および交点
などを検出する手法がある。この手法では、曲率に関し
ても、スケルトンを点列化してから、各点ごとに前後Ｋ
（Ｋは正の整数）点だけ離れたスケルトン上の点とを結
んでできる２つの線分がなす角度の変化に基づいて計算
される。[Prior Art and Problems to be Solved by the Invention] Conventionally, as an example of a method of detecting a feature of a two-dimensional image, for example, a figure, a skeleton is converted into a sequence of points and 4
There is a method of detecting an end point, an intersection, and the like, based on pixel information of the neighborhood or 8 neighborhoods. With this method, with respect to curvature as well, after converting the skeleton into a sequence of points, the K
(K is a positive integer) Calculated based on the change in the angle formed by two line segments connecting points on the skeleton that are separated by a point.
このように、従来の手法では、画像の特徴点を検出する
のに、検出すべき特徴点のタイプによって異なるアルゴ
リズムが必要であり、また、検出に要する演算時間が長
くなってしまうという課題があった。As described above, in the conventional method, in order to detect the feature points of the image, different algorithms are required depending on the type of the feature points to be detected, and there is a problem that the calculation time required for the detection becomes long. It was
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、二次元画像の特徴点を検出するのに必要な処
理を簡単化することを目的とする。The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to simplify the processing required to detect a feature point of a two-dimensional image.
［課題を解決するための手段］ この発明に係る画像特徴点検出方法は、二次元のディジ
タル画像データ信号に基づいて画像の端点，交点，ギャ
ップまたは曲率の大きい部分を示す特徴点を検出するた
めの方法であって、ディジタル画像データ信号を二次元
方向について方向選択性の低い微小な空間特性を得るた
めのフィルタによってフィルタリング処理を行ない、そ
の後数画素分のしきい値でしきい値処理することによっ
て画像の輪郭を検出し、ディジタル画像データ信号を異
なる方向性を持つ複数のフィルタによってフィルタリン
グ処理して線分要素を検出し、検出された輪郭の中から
検出された線分要素のうち直線性がしきい値以下の部分
を選択的に出力して画像の特徴点を検出する。[Means for Solving the Problems] An image feature point detecting method according to the present invention detects a feature point indicating an end point, an intersection, a gap, or a portion having a large curvature of an image based on a two-dimensional digital image data signal. Method, the digital image data signal is filtered by a filter for obtaining a minute spatial characteristic with low direction selectivity in the two-dimensional direction, and then thresholded with a threshold for several pixels. The contour of the image is detected by, the line segment element is detected by filtering the digital image data signal with multiple filters having different directivities, and the linearity of the line element detected from the detected contour is detected. Selectively outputs a portion equal to or less than a threshold to detect a feature point of the image.
［作用］ この発明における画像特徴点検出方法は、ディジタル画
像データ信号を二次元方向について方向選択性の低い微
小な空間特性を得るためのフィルタによってフィルタリ
ング処理を行ない、その後数画素分のしきい値でしきい
値処理することによって画像の輪郭を検出するととも
に、ディジタル画像データ信号を異なる方向性を持つ複
数のフィルタによってフィルタリング処理して線分要素
を検出し、検出された輪郭の中から検出された線分要素
のうち直線性がしきい値以下の部分を選択的に出力して
画像の特徴点を検出する。[Operation] In the image feature point detection method according to the present invention, the digital image data signal is filtered by a filter for obtaining a minute spatial characteristic with low direction selectivity in the two-dimensional direction, and then a threshold value for several pixels is applied. The threshold of the image is used to detect the contour of the image, and the digital image data signal is filtered by a plurality of filters with different directivities to detect line segment elements, which are detected from the detected contour. Of the line segment elements whose linearity is equal to or less than the threshold value are selectively output to detect the feature points of the image.
［発明の実施例］ 第２図は、この発明の一実施例を示す画像特徴点検出装
置のハードウェアの構成を示すブロック図である。第２
図を参照して、カメラ１により、たとえば図形が撮像さ
れ、その画像信号がA/D変換器２に与えられる。A/D変換
器２は画像信号を受け、デジタル変換された画像信号を
画像特徴点検出装置３に与える。画像特徴点検出装置３
は、デジタル変換された画像信号の演算処理を行なう演
算処理部４と、処理されたデータ信号および必要なプロ
グラムの記憶を行なうメモリ部５とを含む。演算結果と
して、演算処理部４から図形の特徴点情報や形状情報な
どが出力される。[Embodiment of the Invention] FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration of an image feature point detection apparatus showing an embodiment of the present invention. Second
Referring to the figure, for example, a figure is picked up by camera 1, and the image signal is given to A / D converter 2. The A / D converter 2 receives the image signal and gives the digitally converted image signal to the image feature point detection device 3. Image feature point detection device 3
Includes an arithmetic processing unit 4 for arithmetically processing the digitally converted image signal, and a memory unit 5 for storing the processed data signal and a necessary program. As the calculation result, the calculation processing unit 4 outputs characteristic point information and shape information of the graphic.
第１図は、第２図に示された画像特徴点検出装置の演算
処理部４の一例を示すブロック図である。第１図を参照
して、演算処理部４は、与えられたデジタル画像信号に
基づいて画像の輪郭を検出するためのフィルタリング演
算を行なう輪郭検出部61と、検出された輪郭および与え
られたデジタル画像信号に基づいて輪郭における線分要
素を検出するためのフィルタリング演算を行なう線分要
素検出部62と、輪郭検出部61および線分要素検出部62の
出力に基づいて輪郭線上の特徴点のみを検出する特徴点
検出部７とを含む。輪郭検出部61および線分要素検出部
62は、ともに次のような空間特性ｆ（x,y）を有するデ
ジタルフィルタを含む。FIG. 1 is a block diagram showing an example of the arithmetic processing unit 4 of the image feature point detecting apparatus shown in FIG. With reference to FIG. 1, the arithmetic processing section 4 includes a contour detecting section 61 that performs a filtering calculation for detecting the contour of an image based on a given digital image signal, a detected contour and a given digital signal. A line segment element detection unit 62 that performs a filtering operation for detecting a line segment element in the contour based on the image signal, and only feature points on the contour line based on the outputs of the contour detection unit 61 and the line segment element detection unit 62. And a feature point detection unit 7 for detecting. Contour detection unit 61 and line element detection unit
62 includes a digital filter having the following spatial characteristics f (x, y).
ｆ（x,y）＝ｘ・exp（−x2/2σx2−y2/2σy2）／（２π
σx3σｙ） …（１） ここで、σｘおよびσｙは、各々ｘ方向およびｙ方向の
偏差を示す。f (x, y) = x · exp (−x 2 / 2σx 2 −y 2 / 2σy 2 ) / (2π
σx 3 σy) (1) Here, σx and σy represent deviations in the x direction and the y direction, respectively.
第３図は、式（１）に示された空間特性を有するデジタ
ルフィルタの特性図の一例である。FIG. 3 is an example of a characteristic diagram of a digital filter having the spatial characteristic shown in Expression (1).
次に、輪郭検出部61および線分要素検出部62の各々にお
けるフィルタリング演算について説明する。Next, the filtering calculation in each of the contour detection unit 61 and the line segment element detection unit 62 will be described.
輪郭検出部61では、二次元方向について方向選択性の低
い微小な空間特性を得るため、σｘおよびσｙにつぎの
式（２）の関係を与え、これらの値を数画素分の長さに
設定する。In order to obtain a minute spatial characteristic with low direction selectivity in the two-dimensional direction, the contour detection unit 61 gives the relationship of the following equation (2) to σx and σy and sets these values to the length of several pixels. To do.
σｘ＝σｙ …（２） これにより、σｘの値を変えることによって、二次元の
画像を様々な度合で平滑化することができ、平滑化され
た画像について微分操作を施すことにより強度変化の大
きい部分、すなわち、画像の輪郭を検出することができ
る。σx = σy (2) As a result, the two-dimensional image can be smoothed to various degrees by changing the value of σx, and the intensity change is large by performing the differential operation on the smoothed image. It is possible to detect parts, ie the contours of the image.
線分要素検出部62では、異なった曲率の線分を検出する
ための空間特性を得るため、σｘおよびσｙに対し次の
式（３）の関係を与える。In order to obtain the spatial characteristics for detecting line segments having different curvatures, the line segment element detection unit 62 gives the relationship of the following equation (3) to σx and σy.
σｙ＝ｎ・σｘ …（３） ここで、ｎは正の整数とする。ｎを変化させると、フィ
ルタ特性の長軸方向の長さが変化する。ここでしきい値
をフィルタの最大出力の1/2に設定しておくと、ｎを変
化させることにより検出される曲率範囲が変化する。た
とえば、ｎを大きく設定することによって、検出される
べき曲率の範囲が広くなる。σy = n · σx (3) Here, n is a positive integer. When n is changed, the length of the filter characteristic in the long axis direction changes. If the threshold value is set to 1/2 of the maximum output of the filter, the curvature range detected by changing n changes. For example, by setting n to be large, the range of curvature to be detected becomes wide.
次に、再び第１図を参照して、第１図に示された演算処
理部における動作について説明する。Next, the operation of the arithmetic processing unit shown in FIG. 1 will be described with reference to FIG. 1 again.
まず、輪郭検出部61は、デジタル画像信号を受け、前述
の式（２）の関係を満たす空間特性を有するフィルタに
よって処理を行なう。この後、経験的に決められたしき
い値処理を行ない、画像の輪郭を抽出する。次に、線分
要素検出部62では、デジタル画像信号を式（３）の関係
を満たす空間特性を有するフィルタにかける。前述のよ
うに、ｎを変化させることにより検出される曲率の範囲
が変化するので、輪郭検出部61で得られた輪郭につい
て、様々なレベルにおいて直線性を判定することができ
る。First, the contour detection unit 61 receives a digital image signal and processes it by a filter having a spatial characteristic that satisfies the relationship of the above-described expression (2). After this, threshold processing determined empirically is performed to extract the contour of the image. Next, in the line segment element detection unit 62, the digital image signal is filtered by a filter having a spatial characteristic that satisfies the relationship of equation (3). As described above, since the range of the curvature detected by changing n changes, it is possible to determine the linearity of the contour obtained by the contour detection unit 61 at various levels.
特徴点検出部７では、輪郭検出部61により得られた輪郭
の中から、線分要素検出部62の出力がしきい値以下の部
分、すなわち、直線性が低い部分を選択的に出力する。
これにより、図形の端点、交点、ギャップ、曲率の高い
部分など、画像の特徴点に関する情報が得られる。な
お、輪郭検出部61により得られた輪郭についての情報
は、形状情報として利用される。The feature point detection unit 7 selectively outputs, from the contours obtained by the contour detection unit 61, a portion where the output of the line segment element detection unit 62 is equal to or less than the threshold value, that is, a portion having low linearity.
As a result, information about the characteristic points of the image, such as the end points of the figure, the intersections, the gaps, and the high-curvature portions, can be obtained. The information about the contour obtained by the contour detection unit 61 is used as shape information.
なお、フィルタの方向は、たとえば10度ごとに36方向に
ついて設定すればよい。各画素ごとに36方向のフィルタ
のうち、最大値を出力するフィルタを各画素の方位とす
る。It should be noted that the direction of the filter may be set, for example, for 36 directions every 10 degrees. Of the 36-direction filters for each pixel, the filter that outputs the maximum value is the direction of each pixel.
第４図ないし第６図は、具体的な図形について第２図に
示された画像特徴点検出装置を用いてその特徴点を検出
したときの出力図を示す。いずれの図においても、
（ａ）は原画像として与えられた図形を示し、また、輪
郭検出部61において、σｘ＝σｙ＝2.0,しきい値＝2.5
としている。各図の（ｂ）ないし（ｄ）における曲線は
輪郭検出部61によって得られた原画像の輪郭を示し、丸
印が線分要素検出部62および特徴点検出部７により得ら
れた特徴点を示す。各図の（ｂ）ないし（ｄ）では、線
分要素検出部62における設定値がそれぞれ異なってい
る。FIGS. 4 to 6 are output diagrams when a characteristic point of a concrete figure is detected by using the image characteristic point detecting apparatus shown in FIG. In both figures,
(A) shows a figure given as an original image, and in the contour detecting section 61, σx = σy = 2.0, threshold value = 2.5.
I am trying. The curves in (b) to (d) of each figure indicate the contours of the original image obtained by the contour detection unit 61, and the circles indicate the feature points obtained by the line segment element detection unit 62 and the feature point detection unit 7. Show. The set values in the line segment element detection unit 62 are different from each other in (b) to (d) of each drawing.
第４図において、（ｂ）は、線分要素検出部62における
設定がσｘ＝2.0,σｙ＝4.0,しきい値＝5.1の場合を示
し、（ｃ）は、σｘ＝2.0,σｙ＝6.0,しきい値＝7.6の
場合を示し、（ｄ）は、σｘ＝2.0,σｙ＝8.0,しきい値
＝10.1の場合を示す。In FIG. 4, (b) shows a case where the setting in the line segment element detection unit 62 is σx = 2.0, σy = 4.0, and threshold value = 5.1, and (c) shows σx = 2.0, σy = 6.0, The case where the threshold value is 7.6 is shown, and (d) shows the case where σx = 2.0, σy = 8.0 and the threshold value = 10.1.
第５図および第６図では、（ｂ）は、σｘ＝2.0,σｙ＝
5.0,しきい値＝6.3の場合を示し、（ｃ）は、σｘ＝2.
0,σｙ＝6.0,しきい値＝7.56の場合を示し、（ｄ）は、
σｘ＝2.0,σｙ＝8.0,しきい値＝10.0の場合を示す。In FIGS. 5 and 6, (b) shows σx = 2.0, σy =
5.0, threshold value = 6.3, (c) shows σx = 2.
0, σy = 6.0, threshold value = 7.56, (d) is
The case where σx = 2.0, σy = 8.0, and threshold value = 10.0 is shown.
これらの出力例からわかるように、図形の輪郭が得ら
れ、同時に、σｙの設定値の増加に伴って、輪郭線のよ
り微小な変化についても特徴点が得られることがわか
る。（ｂ）ないし（ｄ）のいずれにおいても、図形の端
点部分、交点部分、ギャップ部分、および曲率の高い部
分が得られており、これらが特徴点として得られる。As can be seen from these output examples, it can be seen that the contour of the figure is obtained, and at the same time, the feature point is obtained for a smaller change in the contour line as the set value of σy increases. In any of (b) to (d), the end point portion, the intersection point portion, the gap portion, and the high curvature portion of the figure are obtained, and these are obtained as feature points.
上記の実施例で示した画像特徴点検出装置は、たとえ
ば、文書、地図、写真などを入力して自動的に認識する
場合の文字認識または画像認識技術として広く利用でき
るものである。The image feature point detecting device shown in the above-described embodiments can be widely used as a character recognition or image recognition technique when, for example, a document, a map, a photograph or the like is input and automatically recognized.
［発明の効果］ 以上のように、この発明によれば、ディジタル画像デー
タ信号を二次元方向について方向選択性の低い微小な空
間特性を得るためフィルタによってフィルタリング処理
を行ない、その後数画素分のしきい値でしきい値処理す
ることによって画像の輪郭を検出するとともに、ディジ
タル画像データ信号を異なる方向性を持つ複数のフィル
タによってフィルタリング処理して線分要素を検出し、
検出された輪郭の中から検出された線分要素のうち直線
性がしきい値以下の部分を選択的に出力して画像の特徴
点を検出するようにしたので、比較的簡単な処理で画像
の特徴点を検出することができる。As described above, according to the present invention, the digital image data signal is filtered by the filter in order to obtain a minute spatial characteristic with low direction selectivity in the two-dimensional direction, and then a few pixels are divided. The threshold of the image is used to detect the contour of the image, and the digital image data signal is filtered by a plurality of filters having different directivities to detect line segment elements.
Of the detected line segment elements in the detected contours, the part whose linearity is less than or equal to the threshold value is selectively output to detect the characteristic points of the image, so the image can be processed with relatively simple processing. It is possible to detect the feature points of.
第１図は、第２図に示されるこの発明の一実施例を示す
画像特徴点検出装置の演算処理部の例を示すブロック図
である。第２図は、この発明の一実施例を示す画像特徴
点検出装置のハードウェアの構成を示すブロック図であ
る。第３図は、第１図に示される輪郭検出部および線分
要素検出部において使用されるデジタルフィルタの空間
特性の一例を示す特性図である。第４図ないし第６図
は、具体的な図形について第２図に示された画像特徴点
検出装置を使用した場合の出力図を示す。 図において、１はカメラ、２はA/D変換器、３は画像特
徴点検出装置、４は演算処理部、５はメモリ部、７は特
徴点検出部、61は輪郭検出部、62は線分要素検出部であ
る。FIG. 1 is a block diagram showing an example of an arithmetic processing unit of an image feature point detecting apparatus showing one embodiment of the present invention shown in FIG. FIG. 2 is a block diagram showing a hardware configuration of an image feature point detecting device showing an embodiment of the present invention. FIG. 3 is a characteristic diagram showing an example of spatial characteristics of a digital filter used in the contour detecting section and the line segment element detecting section shown in FIG. FIGS. 4 to 6 are output diagrams when the image feature point detecting device shown in FIG. 2 is used for a concrete figure. In the figure, 1 is a camera, 2 is an A / D converter, 3 is an image feature point detection device, 4 is an arithmetic processing unit, 5 is a memory unit, 7 is a feature point detection unit, 61 is a contour detection unit, and 62 is a line. It is a minute element detection unit.
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭63−213085（ＪＰ，Ａ) 特開 昭52−73747（ＪＰ，Ａ) ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (56) References JP-A-63-213085 (JP, A) JP-A-52-73747 (JP, A)
Claims (1)
いて画像の端点，交点，ギャップまたは曲率の大きい部
分を示す特徴点を検出するための方法であって、 前記ディジタル画像データ信号を二次元方向について方
向選択性の低い微小な空間特性を得るためのフィルタに
よってフィルタリング処理を行ない、その後数画素分の
しきい値でしきい値処理することによって画像の輪郭を
検出し、 前記ディジタル画像データ信号を異なる方向性を持つ複
数のフィルタによってフィルタリング処理して線分要素
を検出し、 前記検出された輪郭の中から検出された線分要素のうち
直線性がしきい値以下の部分を選択的に出力して画像の
特徴点を検出することを特徴とする、画像特徴点検出方
法。1. A method for detecting a feature point indicating an end point, an intersection, a gap or a portion having a large curvature of an image based on the two-dimensional digital image data signal, wherein the digital image data signal is detected in a two-dimensional direction. Is filtered by a filter for obtaining a minute spatial characteristic with low direction selectivity, and thereafter the contour of the image is detected by thresholding with a threshold value of several pixels, and the digital image data signal is detected. A line segment element is detected by filtering with a plurality of filters having different directivities, and a portion of the detected line segment element whose linearity is less than or equal to a threshold value is selectively output. An image feature point detection method, which comprises:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63293062A JPH0719292B2 (en) | 1988-11-18 | 1988-11-18 | Image feature point detection method |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
| JP63293062A JPH0719292B2 (en) | 1988-11-18 | 1988-11-18 | Image feature point detection method |
Publications (2)
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|---|---|
| JPH02138677A JPH02138677A (en) | 1990-05-28 |
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Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP63293062A Expired - Fee Related JPH0719292B2 (en) | 1988-11-18 | 1988-11-18 | Image feature point detection method |
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Families Citing this family (3)
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| DE69233722T2 (en) * | 1991-09-12 | 2009-02-12 | Fujifilm Corp. | Method for determining object images and method for determining the movement thereof |
| US5740274A (en) | 1991-09-12 | 1998-04-14 | Fuji Photo Film Co., Ltd. | Method for recognizing object images and learning method for neural networks |
Family Cites Families (2)
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| JPH083848B2 (en) * | 1987-03-02 | 1996-01-17 | 日本電信電話株式会社 | Image feature extraction processor |
-
1988
- 1988-11-18 JP JP63293062A patent/JPH0719292B2/en not_active Expired - Fee Related
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| JPH02138677A (en) | 1990-05-28 |
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