JPH0863604A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents
画像処理装置および画像処理方法Info
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- JPH0863604A JPH0863604A JP6198694A JP19869494A JPH0863604A JP H0863604 A JPH0863604 A JP H0863604A JP 6198694 A JP6198694 A JP 6198694A JP 19869494 A JP19869494 A JP 19869494A JP H0863604 A JPH0863604 A JP H0863604A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 画像処理装置において、画像の領域間で、形
状の類似性（回転・相似など）を短い処理時間で判定す
る。 【構成】 重心演算回路１０４で画像の領域の重心を検
出し、輪郭検出回路１０５で検出したこの画像の領域の
輪郭を、極座標変換回路１０６で上記重心を中心とする
極座標データに変換して、その極座標データを基に、類
似性判定回路１０７で複数の画像の領域間で形状の類似
性を判定する。上記領域が相似（拡大または縮小）関係
にある場合、極座標データにより表わされたその輪郭関
数は、相似のものになる。また、さらに上記領域が回転
関係にある場合には、その輪郭関数は互いに相似で、か
つ位相がずれたものとなる。従って、輪郭関数の比較に
より、画像の領域間の形状の類似性を、容易に判定する
ことができる。
状の類似性（回転・相似など）を短い処理時間で判定す
る。 【構成】 重心演算回路１０４で画像の領域の重心を検
出し、輪郭検出回路１０５で検出したこの画像の領域の
輪郭を、極座標変換回路１０６で上記重心を中心とする
極座標データに変換して、その極座標データを基に、類
似性判定回路１０７で複数の画像の領域間で形状の類似
性を判定する。上記領域が相似（拡大または縮小）関係
にある場合、極座標データにより表わされたその輪郭関
数は、相似のものになる。また、さらに上記領域が回転
関係にある場合には、その輪郭関数は互いに相似で、か
つ位相がずれたものとなる。従って、輪郭関数の比較に
より、画像の領域間の形状の類似性を、容易に判定する
ことができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像処理装置および画
像処理方法に関し、特に、画像の領域の形状の類似性を
判定する画像処理装置および画像処理方法に関する。
像処理方法に関し、特に、画像の領域の形状の類似性を
判定する画像処理装置および画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の画像処理装置および画像処理方法
において、基準となる領域の形状と、比較の対象となる
領域の形状との一致を判定する方法としては、基準とな
る領域の画像（基準画像）と、比較の対象となる領域の
画像（入力画像）とを用いたテンプレートマッチング法
がある。一般的なテンプレートマッチング法の手順を以
下に示す。
において、基準となる領域の形状と、比較の対象となる
領域の形状との一致を判定する方法としては、基準とな
る領域の画像（基準画像）と、比較の対象となる領域の
画像（入力画像）とを用いたテンプレートマッチング法
がある。一般的なテンプレートマッチング法の手順を以
下に示す。
【０００３】 基準画像と入力画像とを画素ごとに比
較する。 の処理で一致が得られれば、基準画像と入力画像
は同一形状だと判定する。
較する。 の処理で一致が得られれば、基準画像と入力画像
は同一形状だと判定する。
【０００４】 もし、一致が得られなければ、基準画
像を水平または垂直方向に１画素ずらして、再びの処
理を実行する。
像を水平または垂直方向に１画素ずらして、再びの処
理を実行する。
【０００５】 入力画像の画像領域すべてにわたっ
て、上記処理を実行しても、一致が得られなければ、基
準画像の形状と入力画像の形状は不一致と判定する。
て、上記処理を実行しても、一致が得られなければ、基
準画像の形状と入力画像の形状は不一致と判定する。
【０００６】図８は、テンプレートマッチング法の一例
を示したものである。図９は、入力画像の形状が基準画
像の形状に対して回転関係にある場合、および拡大また
は縮小関係にある場合、つまり類似性を有する場合の図
である。上記テンプレートマッチング法では、図９のよ
うな場合、入力画像が基準画像と同一形状であっても不
一致と判定されてしまう。
を示したものである。図９は、入力画像の形状が基準画
像の形状に対して回転関係にある場合、および拡大また
は縮小関係にある場合、つまり類似性を有する場合の図
である。上記テンプレートマッチング法では、図９のよ
うな場合、入力画像が基準画像と同一形状であっても不
一致と判定されてしまう。
【０００７】入力画像の形状が基準画像の形状と回転関
係にある場合の上記問題点の解消方法として、特開平５
−１２４４６号では、上記テンプレートマッチング法
に、基準画像を回転させる手段を加えることにより、い
ろいろな回転角度でテンプレートマッチングを実行し、
回転関係にある基準画像の形状と入力画像の形状との一
致を判定する画像処理装置が提案されている。
係にある場合の上記問題点の解消方法として、特開平５
−１２４４６号では、上記テンプレートマッチング法
に、基準画像を回転させる手段を加えることにより、い
ろいろな回転角度でテンプレートマッチングを実行し、
回転関係にある基準画像の形状と入力画像の形状との一
致を判定する画像処理装置が提案されている。
【０００８】上記基準画像の回転手段では、基準画像の
輪郭画素の座標 （０，０）、…、（Ｘm ，Ｙm ）、…、（ＸM ，ＹM ） を順に原点として、基準画像が徐々に回転されたときの
座標が計算され生成される。そして、その都度、検出さ
れた入力画像の輪郭画素の座標 （０，０）、…、（Ｘn ，Ｙn ）、…、（ＸN ，ＹN ） と一致した座標における画素値の総和Ｆが求められる。
入力画像の輪郭が、基準画像の輪郭に一致しているとみ
なすことができる画像値の総和の最小値をしきい値とし
て、総和Ｆが上記しきい値よりも大きく、かつ最大とな
ったときの座標が、基準画像に対する入力画像の回転関
係、つまり、基準となる領域の画像の形状と、比較の対
象となる領域の画像の形状との回転関係を表わすとされ
ていた。
輪郭画素の座標 （０，０）、…、（Ｘm ，Ｙm ）、…、（ＸM ，ＹM ） を順に原点として、基準画像が徐々に回転されたときの
座標が計算され生成される。そして、その都度、検出さ
れた入力画像の輪郭画素の座標 （０，０）、…、（Ｘn ，Ｙn ）、…、（ＸN ，ＹN ） と一致した座標における画素値の総和Ｆが求められる。
入力画像の輪郭が、基準画像の輪郭に一致しているとみ
なすことができる画像値の総和の最小値をしきい値とし
て、総和Ｆが上記しきい値よりも大きく、かつ最大とな
ったときの座標が、基準画像に対する入力画像の回転関
係、つまり、基準となる領域の画像の形状と、比較の対
象となる領域の画像の形状との回転関係を表わすとされ
ていた。
【０００９】基準画像の形状と入力画像の形状が相似
（拡大・縮小）関係にある場合でも、基準画像の輪郭画
素の座標から、相似比を変えて、基準画像の輪郭と相似
な輪郭の輪郭画素の座標を計算し、上記のように、基準
画像の形状と入力画像の形状とが回転関係にある場合と
同様に、画素値の総和Ｆを求めれば、基準画像の形状に
対する入力画像の形状の相似関係の判定をすることも可
能である。
（拡大・縮小）関係にある場合でも、基準画像の輪郭画
素の座標から、相似比を変えて、基準画像の輪郭と相似
な輪郭の輪郭画素の座標を計算し、上記のように、基準
画像の形状と入力画像の形状とが回転関係にある場合と
同様に、画素値の総和Ｆを求めれば、基準画像の形状に
対する入力画像の形状の相似関係の判定をすることも可
能である。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ように、テンプレートマッチング法に回転、拡大、縮小
などの手段を加えて、試行錯誤して一致または類似を判
定する場合、試行回数が膨大な数になる。たとえば、水
平方向にｈ回、垂直方向にｖ回、回転にｒ回、拡大・縮
小にｓ回の試行を必要とすれば、総試行回数ｔは、式
（１）のように表される。
ように、テンプレートマッチング法に回転、拡大、縮小
などの手段を加えて、試行錯誤して一致または類似を判
定する場合、試行回数が膨大な数になる。たとえば、水
平方向にｈ回、垂直方向にｖ回、回転にｒ回、拡大・縮
小にｓ回の試行を必要とすれば、総試行回数ｔは、式
（１）のように表される。
【００１１】 ｔ＝ｈ＊ｖ＊ｒ＊ｓ ・・・（１） それぞれの要素が乗算されているので、総試行回数ｔが
膨大な数になり、処理時間が長くなるという問題点があ
る。
膨大な数になり、処理時間が長くなるという問題点があ
る。
【００１２】また、上記基準画像の回転手段としては、
アフィン変換が考えられるが、全画素にアフィン変換を
施すと、やはり処理時間が長くなるという問題点があ
る。
アフィン変換が考えられるが、全画素にアフィン変換を
施すと、やはり処理時間が長くなるという問題点があ
る。
【００１３】本発明は、以上のような問題点を解決する
ためになされたもので、画像の形状の類似性（回転・相
似など）を短い処理時間で判定することが可能な画像処
理装置および画像処理方法を得ることを目的とする。
ためになされたもので、画像の形状の類似性（回転・相
似など）を短い処理時間で判定することが可能な画像処
理装置および画像処理方法を得ることを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明の請求項１の画像
処理装置は、画像の領域の重心を検出する検出手段と、
画像の領域の輪郭を検出された重心を中心とする極座標
データに変換する変換手段と、その変換された極座標デ
ータを基に、複数の画像の領域間で形状の類似性を判定
する判定手段とを設けたものである。
処理装置は、画像の領域の重心を検出する検出手段と、
画像の領域の輪郭を検出された重心を中心とする極座標
データに変換する変換手段と、その変換された極座標デ
ータを基に、複数の画像の領域間で形状の類似性を判定
する判定手段とを設けたものである。
【００１５】本発明の請求項２の画像処理装置は、請求
項１における画像処理装置の判定手段に、（ａ）複数の
画像の領域間で、極座標データからなる画像の領域の輪
郭を表わす関数の正規化相関係数を求める手段、（ｂ）
複数の画像の領域間で、極座標データからなる画像の領
域の輪郭を表わす関数どうしのなす角の余弦を求める手
段の（ａ）、（ｂ）のいずれか、または両方を設けたも
のである。
項１における画像処理装置の判定手段に、（ａ）複数の
画像の領域間で、極座標データからなる画像の領域の輪
郭を表わす関数の正規化相関係数を求める手段、（ｂ）
複数の画像の領域間で、極座標データからなる画像の領
域の輪郭を表わす関数どうしのなす角の余弦を求める手
段の（ａ）、（ｂ）のいずれか、または両方を設けたも
のである。
【００１６】本発明の請求項３の画像処理装置は、請求
項１または２における画像処理装置に、極座標データか
らなる輪郭を表わす関数の中心角に差を与える手段を設
けたものである。
項１または２における画像処理装置に、極座標データか
らなる輪郭を表わす関数の中心角に差を与える手段を設
けたものである。
【００１７】本発明の請求項４の画像処理装置は、請求
項１ないし３のいずれかにおける画像処理装置に、極座
標データの中心角をアドレスとし、極座標半径をデータ
として格納する格納手段を設けたものである。
項１ないし３のいずれかにおける画像処理装置に、極座
標データの中心角をアドレスとし、極座標半径をデータ
として格納する格納手段を設けたものである。
【００１８】本発明の請求項５の画像処理方法は、複数
の画像の領域の輪郭を、領域の重心を中心とする極座標
データからなる関数で表わすステップと、複数の極座標
データからなる輪郭を表わす関数の一致度を判定する際
に、極座標データからなる輪郭を表わす関数の中心角を
ずらしつつ比較を行なうステップを設けたものである。
の画像の領域の輪郭を、領域の重心を中心とする極座標
データからなる関数で表わすステップと、複数の極座標
データからなる輪郭を表わす関数の一致度を判定する際
に、極座標データからなる輪郭を表わす関数の中心角を
ずらしつつ比較を行なうステップを設けたものである。
【００１９】
【作用】請求項１の画像処理装置においては、画像の領
域の重心を検出し、この画像の領域の輪郭を上記重心を
中心とする極座標データに変換して、その極座標データ
を基に、複数の画像の領域間で形状の類似性を判定する
ので、上記領域が相似（拡大・縮小）関係にある場合、
極座標データにより表わされたその輪郭関数は、相似な
ものになる。
域の重心を検出し、この画像の領域の輪郭を上記重心を
中心とする極座標データに変換して、その極座標データ
を基に、複数の画像の領域間で形状の類似性を判定する
ので、上記領域が相似（拡大・縮小）関係にある場合、
極座標データにより表わされたその輪郭関数は、相似な
ものになる。
【００２０】またさらに、上記領域が回転関係にある場
合には、その輪郭関数は互いに相似で、かつ位相がずれ
たものとなる。この位相差は、画像の領域の方向差を表
わしている。
合には、その輪郭関数は互いに相似で、かつ位相がずれ
たものとなる。この位相差は、画像の領域の方向差を表
わしている。
【００２１】図１にその様子を例示する。図１（ｄ）
は、基準となる画像の領域（図１（ａ））と、基準とな
る画像の領域に対して相似（縮小）関係にある画像の領
域（図１（ｂ））と、基準となる画像の領域に対して相
似（相似比１：１）、かつ回転関係にある領域（図１
（ｃ））とについて、極座標データにより表わされたそ
れぞれの輪郭関数を比較したものである。
は、基準となる画像の領域（図１（ａ））と、基準とな
る画像の領域に対して相似（縮小）関係にある画像の領
域（図１（ｂ））と、基準となる画像の領域に対して相
似（相似比１：１）、かつ回転関係にある領域（図１
（ｃ））とについて、極座標データにより表わされたそ
れぞれの輪郭関数を比較したものである。
【００２２】図１において、横軸は、中心角θ［°］で
ある縦軸は、画像の領域の中心から輪郭までの距離ｒで
ある。
ある縦軸は、画像の領域の中心から輪郭までの距離ｒで
ある。
【００２３】輪郭関数１は、基準となる画像の領域の輪
郭関数である。輪郭関数２は、基準となる画像の領域に
対して相似（縮小）関係にある画像の領域の輪郭関数で
ある。輪郭関数３は、基準となる画像の領域に対して相
似（相似比１：１）、かつ回転関係にある画像の領域の
輪郭関数である。
郭関数である。輪郭関数２は、基準となる画像の領域に
対して相似（縮小）関係にある画像の領域の輪郭関数で
ある。輪郭関数３は、基準となる画像の領域に対して相
似（相似比１：１）、かつ回転関係にある画像の領域の
輪郭関数である。
【００２４】輪郭関数２は、輪郭関数１に対し、縦軸方
向に輪郭関数１を縮小したものとなっている。
向に輪郭関数１を縮小したものとなっている。
【００２５】輪郭関数３は、輪郭関数１に対し、相似比
が１：１であるので、輪郭関数の大きさは等しいが位相
がずれている。もし、相似比が１：１でなければ、輪郭
関数２の場合と同様に、輪郭関数１を縦軸方向に拡大ま
たは縮小したものとなる。
が１：１であるので、輪郭関数の大きさは等しいが位相
がずれている。もし、相似比が１：１でなければ、輪郭
関数２の場合と同様に、輪郭関数１を縦軸方向に拡大ま
たは縮小したものとなる。
【００２６】従って、以上のような輪郭関数の比較によ
り、画像の領域の形状の類似性を、容易に判定すること
が可能である。
り、画像の領域の形状の類似性を、容易に判定すること
が可能である。
【００２７】請求項２の画像処理装置においては、
（ａ）複数の画像の領域間で、極座標データからなる画
像の領域の輪郭を表わす関数の正規化相関係数を求め
る、（ｂ）複数の画像の領域間で、極座標データからな
る画像の領域の輪郭を表わす関数どうしのなす角の余弦
を求めるといった（ａ）、（ｂ）のいずれか、または両
方を行なうので、（ａ）では、正規化相関係数が１に近
い値であれば、上記複数の画像領域間に相似性があると
判定することができる。（ｂ）では、余弦が１に近い値
であれば、上記複数の画像領域間に相似性があると判定
することができる。
（ａ）複数の画像の領域間で、極座標データからなる画
像の領域の輪郭を表わす関数の正規化相関係数を求め
る、（ｂ）複数の画像の領域間で、極座標データからな
る画像の領域の輪郭を表わす関数どうしのなす角の余弦
を求めるといった（ａ）、（ｂ）のいずれか、または両
方を行なうので、（ａ）では、正規化相関係数が１に近
い値であれば、上記複数の画像領域間に相似性があると
判定することができる。（ｂ）では、余弦が１に近い値
であれば、上記複数の画像領域間に相似性があると判定
することができる。
【００２８】請求項３の画像処理装置においては、極座
標データからなる輪郭を表わす関数の中心角に差を与え
ることができるので、輪郭を表わす関数の中心角の大き
さを任意に変えることができる。
標データからなる輪郭を表わす関数の中心角に差を与え
ることができるので、輪郭を表わす関数の中心角の大き
さを任意に変えることができる。
【００２９】請求項４の画像処理装置においては、極座
標データからなる輪郭を表わす関数の中心角をアドレス
とし、極座標半径をデータとして格納するので、アドレ
スをシフトさせることにより中心角に差を与えることが
でき、中心角に差を与えた（位相シフトさせた）極座標
データからなる輪郭を表わす関数を容易に得ることがで
きる。
標データからなる輪郭を表わす関数の中心角をアドレス
とし、極座標半径をデータとして格納するので、アドレ
スをシフトさせることにより中心角に差を与えることが
でき、中心角に差を与えた（位相シフトさせた）極座標
データからなる輪郭を表わす関数を容易に得ることがで
きる。
【００３０】請求項５の画像処理方法においては、複数
の画像の領域の輪郭を、領域の重心を中心とする極座標
データからなる関数で表わし、複数の極座標データから
なる輪郭を表わす関数の一致度を判定する際に、極座標
データからなる輪郭を表わす関数の中心角をずらしつつ
比較を行なうので、複数の画像の領域間に回転関係があ
るかどうかを判定することができる。
の画像の領域の輪郭を、領域の重心を中心とする極座標
データからなる関数で表わし、複数の極座標データから
なる輪郭を表わす関数の一致度を判定する際に、極座標
データからなる輪郭を表わす関数の中心角をずらしつつ
比較を行なうので、複数の画像の領域間に回転関係があ
るかどうかを判定することができる。
【００３１】
【実施例】以下、本発明による画像処理装置の一実施例
を図面を参照しながら説明する。
を図面を参照しながら説明する。
【００３２】図２は、本発明の画像処理装置の一実施例
の構成を示すブロック図である。図２において、画像処
理装置は、撮像装置１０１と、画像情報と二値化処理す
る二値化回路１０２と、二値化情報を記憶するフレーム
メモリ１０３と、重心を計算する重心演算回路１０４
と、輪郭画素を検出する輪郭検出回路１０５と、座標デ
ータを極座標データに変換する極座標変換回路１０６
と、入力画像と基準画像の形状の類似性を判定する形状
類似性判定回路１０７とを含む。
の構成を示すブロック図である。図２において、画像処
理装置は、撮像装置１０１と、画像情報と二値化処理す
る二値化回路１０２と、二値化情報を記憶するフレーム
メモリ１０３と、重心を計算する重心演算回路１０４
と、輪郭画素を検出する輪郭検出回路１０５と、座標デ
ータを極座標データに変換する極座標変換回路１０６
と、入力画像と基準画像の形状の類似性を判定する形状
類似性判定回路１０７とを含む。
【００３３】形状類似性判定回路１０７は、入力画像の
輪郭の極座標データを記憶するメモリ１０８と、基準画
像の輪郭の極座標データを記憶するメモリ１０９と、入
力画像と基準画像の形状の相似性を判定する形状相似性
判定回路１１０と、制御回路１１１と、メモリ１０８の
アドレスを生成するアドレス生成回路１１２と、アドレ
スをシフトするアドレスシフト回路１１３とを含む。形
状相似性判定回路１１０は、さらに、正規化相関係数演
算回路２０１と、しきい値回路２０２とを含む。
輪郭の極座標データを記憶するメモリ１０８と、基準画
像の輪郭の極座標データを記憶するメモリ１０９と、入
力画像と基準画像の形状の相似性を判定する形状相似性
判定回路１１０と、制御回路１１１と、メモリ１０８の
アドレスを生成するアドレス生成回路１１２と、アドレ
スをシフトするアドレスシフト回路１１３とを含む。形
状相似性判定回路１１０は、さらに、正規化相関係数演
算回路２０１と、しきい値回路２０２とを含む。
【００３４】撮像装置１０１は、比較の対象となる領域
を撮像する。二値化回路１０２は、撮像装置１０１に接
続され、撮像装置１０１で撮像された比較の対象となる
領域の画像（入力画像）を、二値化処理された画像情報
に変換する。フレームメモリ１０３は、二値化回路１０
２に接続され、入力画像を２次元座標系で記憶し、二値
化回路１０２で二値化処理された画像情報を、その２次
元座標に対応した２次元アドレスの画像情報として記憶
する。
を撮像する。二値化回路１０２は、撮像装置１０１に接
続され、撮像装置１０１で撮像された比較の対象となる
領域の画像（入力画像）を、二値化処理された画像情報
に変換する。フレームメモリ１０３は、二値化回路１０
２に接続され、入力画像を２次元座標系で記憶し、二値
化回路１０２で二値化処理された画像情報を、その２次
元座標に対応した２次元アドレスの画像情報として記憶
する。
【００３５】重心演算回路１０４および輪郭検出回路１
０５は、フレームメモリ１０３に接続され、重心演算回
路１０４は、フレームメモリ１０３に記憶されている画
像情報を読出して、入力画像の重心座標を計算し、重心
座標情報を出力する。輪郭検出回路１０５は、極座標変
換の対象となる入力画像の輪郭画素の座標を検出する。
極座標変換回路１０６は、重心計算回路１０４と輪郭検
出回路１０５とに接続され、重心演算回路１０４から入
力される重心座標と、輪郭検出回路１０５から得られる
輪郭画素の座標とに基づいて、入力画像の輪郭を、その
領域の重心を中心とする極座標データに変換する。形状
類似性判定回路１０７は、極座標変換回路１０６に接続
され、極座標変換回路１０６から得られた入力画素の輪
郭の極座標データにより、入力画像の形状と基準画像の
形状との類似性を判定する。
０５は、フレームメモリ１０３に接続され、重心演算回
路１０４は、フレームメモリ１０３に記憶されている画
像情報を読出して、入力画像の重心座標を計算し、重心
座標情報を出力する。輪郭検出回路１０５は、極座標変
換の対象となる入力画像の輪郭画素の座標を検出する。
極座標変換回路１０６は、重心計算回路１０４と輪郭検
出回路１０５とに接続され、重心演算回路１０４から入
力される重心座標と、輪郭検出回路１０５から得られる
輪郭画素の座標とに基づいて、入力画像の輪郭を、その
領域の重心を中心とする極座標データに変換する。形状
類似性判定回路１０７は、極座標変換回路１０６に接続
され、極座標変換回路１０６から得られた入力画素の輪
郭の極座標データにより、入力画像の形状と基準画像の
形状との類似性を判定する。
【００３６】形状類似性判定回路１０７において、メモ
リ１０８は、極座標変換回路１０６に接続され、極座標
変換回路１０６から得られた極座標データを、極座標の
中心角をアドレス、距離をデータとして記憶する。メモ
リ１０９は、基準画像の輪郭を、その画像の重心を中心
とする極座標データにして、メモリ１０８と同様に極座
標の中心角をアドレス、距離をデータとして記憶してい
る。
リ１０８は、極座標変換回路１０６に接続され、極座標
変換回路１０６から得られた極座標データを、極座標の
中心角をアドレス、距離をデータとして記憶する。メモ
リ１０９は、基準画像の輪郭を、その画像の重心を中心
とする極座標データにして、メモリ１０８と同様に極座
標の中心角をアドレス、距離をデータとして記憶してい
る。
【００３７】形状相似性判定回路１１０は、メモリ１０
８とメモリ１０９とに接続され、メモリ１０８から読出
された入力画像の輪郭の極座標データと、メモリ１０９
から読出された基準画像の輪郭の極座標データとを比較
し、輪郭関数間の相似性を判定する。
８とメモリ１０９とに接続され、メモリ１０８から読出
された入力画像の輪郭の極座標データと、メモリ１０９
から読出された基準画像の輪郭の極座標データとを比較
し、輪郭関数間の相似性を判定する。
【００３８】ところで、正規化相関係数は、相似な関数
の間では１となる。したがって、関数の相似関係を判定
するのに好都合な演算である。
の間では１となる。したがって、関数の相似関係を判定
するのに好都合な演算である。
【００３９】図３は、形状相似性判定回路１１０の第１
の構成例を示すブロック図である。図３において、形状
相似性判定回路１１０は、正規化相関係数を演算する正
規化相関係数演算回路２０１と、正規化相関係数のしき
い値を有するしきい値回路２０２とを含む。
の構成例を示すブロック図である。図３において、形状
相似性判定回路１１０は、正規化相関係数を演算する正
規化相関係数演算回路２０１と、正規化相関係数のしき
い値を有するしきい値回路２０２とを含む。
【００４０】正規化相関係数演算回路２０１は、端子ｍ
で図２のメモリ１０８と、端子ｎで図２のメモリ１０９
に接続され、メモリ１０８から読出された入力画像の輪
郭の極座標データと、メモリ１０９から読出された基準
画像の輪郭の極座標データとを、それぞれ輪郭関数とし
て表わし、正規化相関係数を演算する。
で図２のメモリ１０８と、端子ｎで図２のメモリ１０９
に接続され、メモリ１０８から読出された入力画像の輪
郭の極座標データと、メモリ１０９から読出された基準
画像の輪郭の極座標データとを、それぞれ輪郭関数とし
て表わし、正規化相関係数を演算する。
【００４１】離散系でこれらの関数の正規化相関係数を
求める演算式は、式（２）のように表わされる。
求める演算式は、式（２）のように表わされる。
【００４２】しきい値回路２０２は、正規化相関係数演
算回路２０１に接続され、正規化相関係数演算回路２０
１で正規化相関係数を演算した結果、輪郭関数間に相似
性があると判定できる正規化相関係数の値（１に近い
値）をしきい値として、相似関係があるか否かを判定
し、端子ｋに出力する。
算回路２０１に接続され、正規化相関係数演算回路２０
１で正規化相関係数を演算した結果、輪郭関数間に相似
性があると判定できる正規化相関係数の値（１に近い
値）をしきい値として、相似関係があるか否かを判定
し、端子ｋに出力する。
【００４３】上記正規化相関係数と同様に、関数どうし
がなす角の余弦は、相似な関数の間では１となり、関数
の相似関係を判定するのに好都合な演算である。
がなす角の余弦は、相似な関数の間では１となり、関数
の相似関係を判定するのに好都合な演算である。
【００４４】図４は、形状相似性判定回路１１０の第２
の構成例を示すブロック図である。図４において、形状
相似性判定回路１１０は、関数同士がなす角の余弦を演
算する演算回路である余弦演算回路３０１と、なす角の
しきい値を有するしきい値回路１０２とを含む。
の構成例を示すブロック図である。図４において、形状
相似性判定回路１１０は、関数同士がなす角の余弦を演
算する演算回路である余弦演算回路３０１と、なす角の
しきい値を有するしきい値回路１０２とを含む。
【００４５】余弦演算回路３０１は、端子ｍで図２のメ
モリ１０８と、端子ｎで図２のメモリ１０９とに接続さ
れ、メモリ１０８から読出された入力画像の輪郭の極座
標データと、メモリ１０９から読出された基準画像の輪
郭の極座標データとを、それぞれ輪郭関数として表わ
し、これらの輪郭関数がなす角の余弦を演算する。
モリ１０８と、端子ｎで図２のメモリ１０９とに接続さ
れ、メモリ１０８から読出された入力画像の輪郭の極座
標データと、メモリ１０９から読出された基準画像の輪
郭の極座標データとを、それぞれ輪郭関数として表わ
し、これらの輪郭関数がなす角の余弦を演算する。
【００４６】離散系で、２つの関数のなす角の余弦を求
める演算式は、式（３）のように表わされる。
める演算式は、式（３）のように表わされる。
【００４７】
【数１】
【００４８】式（２）において、ｒ1 （θi ）は、基準
画像の領域の重心から輪郭までの距離である。ｒ2 （θ
i ）は、入力画像の領域の重心から輪郭までの距離であ
る。ｒ1 ′ は基準画像の領域の重心から輪郭までの距
離ｒ1 （θi ）の平均である。ｒ2 ′ は、入力画像の
領域の重心から輪郭までの距離ｒ2 （θi ）の平均であ
る。θは、中心角（回転角）である。
画像の領域の重心から輪郭までの距離である。ｒ2 （θ
i ）は、入力画像の領域の重心から輪郭までの距離であ
る。ｒ1 ′ は基準画像の領域の重心から輪郭までの距
離ｒ1 （θi ）の平均である。ｒ2 ′ は、入力画像の
領域の重心から輪郭までの距離ｒ2 （θi ）の平均であ
る。θは、中心角（回転角）である。
【００４９】式（３）において、ｒ1 （θi ）は、基準
画像の領域の重心から輪郭までの距離である。ｒ2 （θ
i ）は、入力画像の領域の重心から輪郭までの距離であ
る。θは、中心角（回転角）であり、ｘは輪郭関数ｒ1
とｒ2 とがなす角である。
画像の領域の重心から輪郭までの距離である。ｒ2 （θ
i ）は、入力画像の領域の重心から輪郭までの距離であ
る。θは、中心角（回転角）であり、ｘは輪郭関数ｒ1
とｒ2 とがなす角である。
【００５０】しきい値回路３０２は、余弦演算回路３０
１に接続されており、余弦演算回路３０１で余弦を演算
した結果、相似性があると判定できる余弦の値（１に近
い値）をしきい値として、相似関係にあるか否かを判定
し、端子ｋに出力する。
１に接続されており、余弦演算回路３０１で余弦を演算
した結果、相似性があると判定できる余弦の値（１に近
い値）をしきい値として、相似関係にあるか否かを判定
し、端子ｋに出力する。
【００５１】制御回路１１１は、端子ｋで形状相似性判
定回路１１０に接続され、形状相似性判定回路１１０の
判定が終わると、アドレスシフト量をアドレスシフト回
路１１３へ出力して、輪郭関数間の類似性判定を続け
る。そして、全アドレス（全位相）にわたり、輪郭関数
間形状の類似性が得られなかった場合には、入力画像の
形状は基準画像の形状と類似性を持たない（回転または
相似関係にない）と判定する。
定回路１１０に接続され、形状相似性判定回路１１０の
判定が終わると、アドレスシフト量をアドレスシフト回
路１１３へ出力して、輪郭関数間の類似性判定を続け
る。そして、全アドレス（全位相）にわたり、輪郭関数
間形状の類似性が得られなかった場合には、入力画像の
形状は基準画像の形状と類似性を持たない（回転または
相似関係にない）と判定する。
【００５２】アドレス生成回路１１２は、制御回路１１
１に接続され、メモリ１０８で入力画像の、メモリ１０
９で基準画像のそれぞれの輪郭の極座標データを記憶す
るために、その極座標データ１つ１つの中心角（０°＜
θ＜３６０°）に対応するアドレスを生成する。アドレ
スシフト回路１１３もまた、制御回路１１１とアドレス
生成回路１１２とに接続され、制御回路１１１から与え
られたアドレスシフト量を、アドレス生成回路１１３か
ら読出されたアドレスに加える。アドレスは、輪郭の極
座標データの中心角、すなわち輪郭関数の位相を表わす
ので、基準画像の輪郭の極座標データのアドレスをシフ
トさせるという操作は、その輪郭関数の位相をシフトす
る（位相に位相差を与える）ということを意味する。
１に接続され、メモリ１０８で入力画像の、メモリ１０
９で基準画像のそれぞれの輪郭の極座標データを記憶す
るために、その極座標データ１つ１つの中心角（０°＜
θ＜３６０°）に対応するアドレスを生成する。アドレ
スシフト回路１１３もまた、制御回路１１１とアドレス
生成回路１１２とに接続され、制御回路１１１から与え
られたアドレスシフト量を、アドレス生成回路１１３か
ら読出されたアドレスに加える。アドレスは、輪郭の極
座標データの中心角、すなわち輪郭関数の位相を表わす
ので、基準画像の輪郭の極座標データのアドレスをシフ
トさせるという操作は、その輪郭関数の位相をシフトす
る（位相に位相差を与える）ということを意味する。
【００５３】この例では、基準画像の輪郭の極座標デー
タのアドレスをシフトさせているが、入力画像の輪郭の
極座標データのアドレスをシフトさせてもよい。
タのアドレスをシフトさせているが、入力画像の輪郭の
極座標データのアドレスをシフトさせてもよい。
【００５４】図５は、アドレスシフト回路１１３を説明
するための図である。図５において、アドレスシフト回
路１１３は加算回路４０１を含む。θは、アドレス（す
なわち位相）である。Δθ′は、アドレスシフト量（位
相シフト量）である。
するための図である。図５において、アドレスシフト回
路１１３は加算回路４０１を含む。θは、アドレス（す
なわち位相）である。Δθ′は、アドレスシフト量（位
相シフト量）である。
【００５５】加算回路４０１は、端子ａで図２のアドレ
ス生成回路１１２に接続され、アドレス生成回路１１２
からアドレスθを得、端子ｂで図２の制御回路１１１に
接続され、制御回路１１１からアドレスシフト量Δθ′
を得ると、アドレスをθとアドレスシフト量Δθ′とを
加えて、新しいアドレス（θ＋Δθ′）を、端子ｃから
メモリ１０９へ出力する。ここで、加算回路４０１の出
力が、３６０°（全位相）に対応するアドレスの値を越
えたときには、０°に対応するアドレスに折返すように
しておく。これは、３６０°（全位相）に対応するアド
レスが２の累乗になるように、中心角の離散化を設定し
ておくことで、一般的な２進数加算回路により実現され
る。
ス生成回路１１２に接続され、アドレス生成回路１１２
からアドレスθを得、端子ｂで図２の制御回路１１１に
接続され、制御回路１１１からアドレスシフト量Δθ′
を得ると、アドレスをθとアドレスシフト量Δθ′とを
加えて、新しいアドレス（θ＋Δθ′）を、端子ｃから
メモリ１０９へ出力する。ここで、加算回路４０１の出
力が、３６０°（全位相）に対応するアドレスの値を越
えたときには、０°に対応するアドレスに折返すように
しておく。これは、３６０°（全位相）に対応するアド
レスが２の累乗になるように、中心角の離散化を設定し
ておくことで、一般的な２進数加算回路により実現され
る。
【００５６】図６は、本発明の図２の画像処理装置の動
作を表わすフローチャートである。ステップＳ１（以
下、ステップを略す）で、比較の対象となる領域を撮像
する。これは、撮像装置１０１で行なわれる。Ｓ３で、
Ｓ１において撮像された比較の対象となる領域の画像
（入力画像）をデータ化する。これは、二値化回路１０
２で行なわれる。Ｓ５で、Ｓ３の画像データを記憶す
る。これは、フレームメモリ１０３で行なわれる。Ｓ７
で、Ｓ５で記憶された、画像データから入力画像の重心
を演算し、かつ輪郭画素を検出する。これは、それぞれ
中心計算回路１０４および輪郭検出回路１０５で行なわ
れる。Ｓ９で、Ｓ７において演算された中心および検出
された輪郭画素とから、画像の輪郭をその重心を中心と
する極座標データに変換する。これは、極座標変換回路
１０６で行なわれる。Ｓ１１で、Ｓ９において得られた
入力画像の輪郭の極座標データを基に、入力画像と基準
画像の形状の類似性の判定を行なう。これは、形状類似
性判定回路１０７で行なわれる。
作を表わすフローチャートである。ステップＳ１（以
下、ステップを略す）で、比較の対象となる領域を撮像
する。これは、撮像装置１０１で行なわれる。Ｓ３で、
Ｓ１において撮像された比較の対象となる領域の画像
（入力画像）をデータ化する。これは、二値化回路１０
２で行なわれる。Ｓ５で、Ｓ３の画像データを記憶す
る。これは、フレームメモリ１０３で行なわれる。Ｓ７
で、Ｓ５で記憶された、画像データから入力画像の重心
を演算し、かつ輪郭画素を検出する。これは、それぞれ
中心計算回路１０４および輪郭検出回路１０５で行なわ
れる。Ｓ９で、Ｓ７において演算された中心および検出
された輪郭画素とから、画像の輪郭をその重心を中心と
する極座標データに変換する。これは、極座標変換回路
１０６で行なわれる。Ｓ１１で、Ｓ９において得られた
入力画像の輪郭の極座標データを基に、入力画像と基準
画像の形状の類似性の判定を行なう。これは、形状類似
性判定回路１０７で行なわれる。
【００５７】図７は、Ｓ１１の詳細な動作を示すフロー
チャートである。図７において、初めに、Ｓ２１で、ア
ドレスシフト量を０°に設定する。これは、制御回路１
１１によりアドレスシフト回路１１３で行なわれる。Ｓ
２３で、基準画像と入力画像の輪郭の極座標データを記
憶するために、極座標データの１つ１つの中心角に対応
するアドレスを生成する。これは、アドレス生成回路１
１２で行なわれる。Ｓ２５で、基準画像と入力画像の輪
郭関数から、正規化相関係数、または余弦を求めて、輪
郭関数間の相似性を判定する。これは、形状相似性判定
回路１１０で行なわれる。Ｓ２７で、Ｓ２６において関
数の相似性があると判定されると、基準画像と入力画像
の形状は相似であると判定され、終了する。しかし、輪
郭関数間の相似性がないと判定されると、アドレスシフ
ト量Δθが３６０°であるかを調べる。Ｓ２９で、アド
レスシフト量Δθ＝３６０°であれば、基準画像と入力
画像の輪郭関数は、回転させても相似性をもたない、つ
まり、類似性がないと判定する。しかし、アドレスシフ
ト量Δθ≠３６０°であれば、アドレスシフト量Δθ
に、さらにそのシフト量Δθ′を加え、新しいアドレス
シフト量Δθを生成する。Ｓ２７〜Ｓ３１は、制御回路
１１１で行なわれる。Ｓ３１で、新しいアドレスシフト
量Δθが生成されると、再びＳ２３に戻り、相似または
非類似判定が出るまで、Ｓ２７〜Ｓ３１と同様の動作が
繰返される。
チャートである。図７において、初めに、Ｓ２１で、ア
ドレスシフト量を０°に設定する。これは、制御回路１
１１によりアドレスシフト回路１１３で行なわれる。Ｓ
２３で、基準画像と入力画像の輪郭の極座標データを記
憶するために、極座標データの１つ１つの中心角に対応
するアドレスを生成する。これは、アドレス生成回路１
１２で行なわれる。Ｓ２５で、基準画像と入力画像の輪
郭関数から、正規化相関係数、または余弦を求めて、輪
郭関数間の相似性を判定する。これは、形状相似性判定
回路１１０で行なわれる。Ｓ２７で、Ｓ２６において関
数の相似性があると判定されると、基準画像と入力画像
の形状は相似であると判定され、終了する。しかし、輪
郭関数間の相似性がないと判定されると、アドレスシフ
ト量Δθが３６０°であるかを調べる。Ｓ２９で、アド
レスシフト量Δθ＝３６０°であれば、基準画像と入力
画像の輪郭関数は、回転させても相似性をもたない、つ
まり、類似性がないと判定する。しかし、アドレスシフ
ト量Δθ≠３６０°であれば、アドレスシフト量Δθ
に、さらにそのシフト量Δθ′を加え、新しいアドレス
シフト量Δθを生成する。Ｓ２７〜Ｓ３１は、制御回路
１１１で行なわれる。Ｓ３１で、新しいアドレスシフト
量Δθが生成されると、再びＳ２３に戻り、相似または
非類似判定が出るまで、Ｓ２７〜Ｓ３１と同様の動作が
繰返される。
【００５８】
【発明の効果】以上のように、本発明の請求項１の画像
処理装置においては、画像の領域の重心を検出し、この
画像の領域の輪郭を、上記重心を中心とする極座標デー
タに変換して、その極座標データを基に、複数の画像の
領域間で形状の類似性を判定するので、上記画像の領域
が相似（拡大または縮小）関係にある場合、極座標デー
タにより表わされたその輪郭関数は、相似のものにな
る。
処理装置においては、画像の領域の重心を検出し、この
画像の領域の輪郭を、上記重心を中心とする極座標デー
タに変換して、その極座標データを基に、複数の画像の
領域間で形状の類似性を判定するので、上記画像の領域
が相似（拡大または縮小）関係にある場合、極座標デー
タにより表わされたその輪郭関数は、相似のものにな
る。
【００５９】また、さらに上記画像の領域が回転関係に
ある場合には、その輪郭関数は互いに相似で、かつ位相
がずれたものとなる。
ある場合には、その輪郭関数は互いに相似で、かつ位相
がずれたものとなる。
【００６０】従って、輪郭関数の比較により、画像の領
域の形状の類似性を、容易に判定することが可能であ
る。
域の形状の類似性を、容易に判定することが可能であ
る。
【００６１】本発明の請求項２の画像処理装置において
は、（ａ）複数の画像の領域間で、極座標データからな
る画像の領域の輪郭を表わす関数の正規化相関係数を求
める、（ｂ）複数の画像の領域間で、極座標データから
なる画像の領域の輪郭を表わす関数の余弦を求めるとい
った（ａ）、（ｂ）のいずれか、または両方により相似
性を判定するので、（ａ）では、正規化相関係数は１に
近い値であれば、上記複数の画像の領域間に相似性があ
ると判定することができる。（ｂ）では、余弦が１に近
い値であれば、上記複数の画像の領域間に相似性がある
と判定することができる。
は、（ａ）複数の画像の領域間で、極座標データからな
る画像の領域の輪郭を表わす関数の正規化相関係数を求
める、（ｂ）複数の画像の領域間で、極座標データから
なる画像の領域の輪郭を表わす関数の余弦を求めるとい
った（ａ）、（ｂ）のいずれか、または両方により相似
性を判定するので、（ａ）では、正規化相関係数は１に
近い値であれば、上記複数の画像の領域間に相似性があ
ると判定することができる。（ｂ）では、余弦が１に近
い値であれば、上記複数の画像の領域間に相似性がある
と判定することができる。
【００６２】請求項３の画像処理装置においては、極座
標データからなる輪郭を表わす関数の中心角に差を与え
ることができるので、輪郭を表わす関数の中心角の大き
さを任意に変えることができる。
標データからなる輪郭を表わす関数の中心角に差を与え
ることができるので、輪郭を表わす関数の中心角の大き
さを任意に変えることができる。
【００６３】請求項４の画像処理装置においては、極座
標データからなる輪郭を表わす関数の中心角をアドレス
とし、極座標半径をデータとして格納するので、アドレ
スをシフトさせることにより中心角に差を与えることが
でき、中心角に差を与えた（位相シフトさせた）極座標
データからなる輪郭を表わす関数を容易に得ることがで
きる。
標データからなる輪郭を表わす関数の中心角をアドレス
とし、極座標半径をデータとして格納するので、アドレ
スをシフトさせることにより中心角に差を与えることが
でき、中心角に差を与えた（位相シフトさせた）極座標
データからなる輪郭を表わす関数を容易に得ることがで
きる。
【００６４】請求項５の画像処理方法においては、複数
の画像の領域の輪郭を、領域の重心を中心とする極座標
データからなる関数で表わし、複数の極座標データから
なる輪郭を表わす関数の一致度を判定する際に、極座標
データからなる輪郭を表わす関数の中心角をずらしつつ
比較を行なうので、複数の画像の領域間に回転関係があ
るかどうかを判定することができる。
の画像の領域の輪郭を、領域の重心を中心とする極座標
データからなる関数で表わし、複数の極座標データから
なる輪郭を表わす関数の一致度を判定する際に、極座標
データからなる輪郭を表わす関数の中心角をずらしつつ
比較を行なうので、複数の画像の領域間に回転関係があ
るかどうかを判定することができる。
【００６５】その結果、画像の領域間で、形状の類似性
（回転・相似など）を短い処理時間で判定する画像処理
装置および画像処理方法を得ることができる。
（回転・相似など）を短い処理時間で判定する画像処理
装置および画像処理方法を得ることができる。
【図１】本発明の作用を説明するための輪郭関数を例示
した図である。
した図である。
【図２】本発明の画像処理装置の一実施例の構成を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図３】本発明の実施例の形状相似性判定回路１１０の
第１の構成例を示すブロック図である。
第１の構成例を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施例の形状相似性判定回路１１０の
第２の構成例を示すブロック図である。
第２の構成例を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施例のアドレスシフト回路１１３の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の図２の実施例の画像処理装置の動作を
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７】本発明の図２の実施例の図７のフローチャート
のＳ１１の詳細な動作を表わすフローチャートである。
のＳ１１の詳細な動作を表わすフローチャートである。
【図８】テンプレートマッチング法の一例を示す図であ
る。
る。
【図９】入力画像の形状が、基準画像の形状に対して類
似性を有する場合の図である。
似性を有する場合の図である。
１０１ 撮像装置 １０２ 二値化回路 １０３ フレームメモリ １０４ 重心演算回路 １０５ 輪郭検出回路 １０６ 極座標変換回路 １０７ 形状類似性判定回路 １０８ メモリ １０９ メモリ １１０ 形状相似性判定回路 １１１ 制御回路 １１２ アドレス生成回路 １１３ アドレスシフト回路 ２０１ 正規化相関係数演算回路 ２０２ しきい値回路 ３０１ 余弦演算回路 ３０２ しきい値回路 ４０１ 加算回路 θ アドレス Δθ アドレスシフト量 Δθ′ アドレスシフト量のシフト量
Claims (5)
- 【請求項１】 画像を基に、形状の判定を行なう画像処
理装置であって、 前記画像の領域の重心を検出する検出手段と、 前記画像の領域の輪郭を前記検出された重心を中心とす
る極座標データに変換する変換手段と、 前記極座標データを基に、複数の画像の領域間で形状の
類似性を判定する判定手段とを含む画像処理装置。 - 【請求項２】 前記判定手段は、 （ａ） 複数の画像の領域間で、前記極座標データから
なる前記画像の領域の輪郭を表わす関数の正規化相関係
数を求める手段、 （ｂ） 複数の画像の領域間で、前記極座標データから
なる前記画像の領域の輪郭を表わす関数どうしのなす角
の余弦を求める手段の（ａ）、（ｂ）のいずれか、また
は両方を含む請求項１に記載の画像処理装置。 - 【請求項３】 前記極座標データからなる前記輪郭を表
わす関数の中心角に差を与える手段を含む請求項１また
は２に記載の画像処理装置。 - 【請求項４】 前記極座標データからなる前記輪郭を表
わす関数の中心角をアドレスとし、極座標半径をデータ
として格納する格納手段を含む請求項１ないし３のいず
れかに記載の画像処理装置。 - 【請求項５】 複数の画像の領域間で形状の類似判定を
処理する画像処理方法であって、 複数の画像の領域の輪郭を前記画像の領域の重心を中心
とする極座標データからなる関数で表わすステップと、 複数の極座標データからなる輪郭を表わす関数の一致度
を判定する際に、前記極座標データからなる輪郭を表わ
す関数の中心角をずらしつつ比較を行なうステップとを
含む画像処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6198694A JPH0863604A (ja) | 1994-08-23 | 1994-08-23 | 画像処理装置および画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6198694A JPH0863604A (ja) | 1994-08-23 | 1994-08-23 | 画像処理装置および画像処理方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0863604A true JPH0863604A (ja) | 1996-03-08 |
Family
ID=16395481
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6198694A Withdrawn JPH0863604A (ja) | 1994-08-23 | 1994-08-23 | 画像処理装置および画像処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0863604A (ja) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10188169A (ja) * | 1996-12-26 | 1998-07-21 | Nohmi Bosai Ltd | 火災検出装置 |
| US6337926B2 (en) | 1997-11-06 | 2002-01-08 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image recognition method, image recognition apparatus, and recording medium |
| JP2005321874A (ja) * | 2004-05-06 | 2005-11-17 | Murata Mach Ltd | 画像のマッチング処理方法 |
| JP2010129046A (ja) * | 2008-12-01 | 2010-06-10 | Daishinku Corp | ワークの位置検出方法 |
| JP2010261783A (ja) * | 2009-05-01 | 2010-11-18 | Denso Corp | ナビゲーション装置 |
| JP2011134065A (ja) * | 2009-12-24 | 2011-07-07 | Ntt Comware Corp | 物体識別装置、物体識別方法、および物体識別プログラム |
| JP2016110444A (ja) * | 2014-12-08 | 2016-06-20 | 国立大学法人静岡大学 | 眼球識別装置及び眼球識別方法 |
| CN111260723A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-06-09 | 长沙海贝智能科技有限公司 | 棒材的质心定位方法及终端设备 |
-
1994
- 1994-08-23 JP JP6198694A patent/JPH0863604A/ja not_active Withdrawn
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10188169A (ja) * | 1996-12-26 | 1998-07-21 | Nohmi Bosai Ltd | 火災検出装置 |
| US6337926B2 (en) | 1997-11-06 | 2002-01-08 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Image recognition method, image recognition apparatus, and recording medium |
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