JPS63106875A - 消点検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

（産業上の利用分野） 本発明は、無人搬送車や自動車の走行制御に利用される
消点検出装置に関する。 （従来技術） 無人搬送車などの走行を制御するために、無人搬送車な
どに取付（ブられたテレビカメラなどの撮像部によって
撮像された二次元画像からたとえば三次元物体を識別す
る必要があるが、三次元物体などの向きや位置などを二
次元画像から検出し識別するのに、従来、消点検出技術
が知られている。 一般に、物体を透視払下で二次元画像に撮像したとき、
第９図に示すように、直方体の物体４０１．４０２の平
行な稜線（以下平行線という）４０３．４０４．又は４
０５，４０６間の見掛

【プの距離は平行線がカメラから
遠ざかるにつれて減少し、ついには０１１となる。この
ｉｉ　Ｏｎとなる点ＡＱを「消点」という。すなわち、
消点検出技術とは、奥行きのおる三次元物体などを二次
元画像として撮像した結果生ずる見掛けのひずみから消
点を検出し、これによって三次元物体などの情報、たと
えば、物体の面を傾きや方向などを検出づ−る技術で必
る。 ところで、消点検出を行なうために直線、たとえば直方
体の物体４０１，４０２の平行線４０３゜４０４．４０
５，４０６の検出を行なう必要がある。 従来、直線検出を行なうためにＨＯＵ　Ｇ　Ｈ変換（ハ
フ変換）が知られＣいる１、ハフ変換の１京即についで
は、文献（１−画像ｎ２識論ゴ、１日す礼、艮尾真著）
に詳細（、、：示され−Ｃいる１、この文献１ｍよれば
、直線は八）変換（Ｊ五ってＣＩ下のようＩＪ検出され
る。 ずなわら、第１０図にポリ−ように幾つかの点が直線 ｙ　＝　ａ　Ｘ　−）−ｂ の」二１こ存在していると仮定すれば ｙ　１　　＝ａｘＨ＋ｂ　　　　　ｉ＝１．　　２．　
　−、　　　Ｍとなるが、これらの式を、（ａ、ｂ）を
変数とみなｌノで（ａ、ｂ）平面を考えると、そこでの
直線の式は ｂ−〜Ｘｉ　ａ＋Ｖｉ となる。これらの直線は（Ｘｉ　、　Ｖｉ　）によって
ずへて異なるか、（Ｘｉ、ｙＨ）はすべて同一直線トに
乗っ−Ｃいると仮定したのであるから、この直線をｙ−
ａ　　Ｘ　＋ｂ　Ｏであるとすれば、式す一〇 −Ｘｉａ＋Ｖｉは（ｘ；　、ｙＨ）のいがんにががわら
づ’（ａ、ｂ）平面上の点（ａ□　、　ｂ□　）を通ら
なければならない。これを第１１図に示す。 そこｒ（ａ、ｂ）平面を十分細かい升目に区切って、（
Ｘｉ　、Ｖｉ　Ｈこ対応する直線がある升目を通過する
ものであれば、その升［１のｈ１数を１増やす３．これ
をすへての（Ｘｉ　、　ｙｉ　）（ごついて行えば、当
然のことながら（ａｏ　、ｂｏ）に対応する升目の計数
値が最大になる１はずて“ある。そこで（ａ、ｂ）平面
上で升目の計数値最大のちのを求めれば、それによって
（ａｏ　、ｂｏ）が決まったことになる。ぞして直線の
方程式はｙ＝ａ□Ｘ十ｂｏとなる。このようなハフ変換
によって直線が検出される。たとえば第１２図（イ）の
ように幾つかの直線線分ｐ、Ｑ、ｒが存在するような図
形に対してハフ変換を行なうと、第１２図（ロ）に示す
ように（ａｏ、ｂｏ＞に当たる極大値を取る升目が幾つ
か発見されることに’ｃ７る。 しかしながら、このような従来の消点検出法に用いられ
る直線検出では、三次元物体などのエツジ情報すなわち
］エツジ画像からハフ変換によって直線検出を行なうよ
うになっていたため、工場内画像のように消点に関与し
ないエツジ構成点が非常に多くまた路面ノイズなどのノ
イズが多い画像の場合、直線検出の精度が悪くなり消点
が正確に決定できないという問題がある。第１３図（イ
）は画像４１０にノイズ４１１が含まれている場合を示
す図であり、第１３図（ロ）は第１３図（イ）の画像か
ら従来の仕方で直線を検出した結果を示１ノでいる。第
１３図（イ）および（ロ）かられかるように、第１３図
（イ）の画像４１０【こ存在するノイズ４１１によって
直線丁Ｒが誤検出され、第１３図（ロ）の直線ｎ−Ｔ　
４１２の中に（まノイズ４１１による直線ｆｌＹ４１３
が含まれるために消点ＡＰを正確に検出することができ
ないという問題があった。 （発明の目的および構成） 本発明は上記の点にかんがみてなされたもので、ノイズ
などの多い画像でもノイズなどの影響を削減できて直線
検出精度ひいては消点検出精度を同士ざけることを目的
とし、この目的を達成するために、第１図に全体構成を
示すように、撮像部２０１によって撮像された画像から
エツジ抽出手段１０１によってエツジ構成点とこのエツ
ジ構成点におけるエツジ傾斜とを抽出し、頻度作成手段
１０２にＪ、って抽出したエツジ構成点とある消点候補
点とを結ぶ直線の角度とエツジ傾斜との差が所定の閾値
よりも小さいか否かを判別し、小さいときにはでの直線
の角度【ご対応する角度頻度を更新してヒストグラムを
作成し、直線本数検出手段１０３によってこのヒストグ
ラムから所定の閾値よりも大きな＠度をとる直線の本数
を直線本数累積画像と１ノーＣ求め、消点検出手段１０
４によって直線本数累積画像から消点を検出するように
構成したものである。 （実施例） −６〜 以下本発明を図面に基づいて説明する。 第２図は本発明による消点検出装置の一実施例のブ「】
ツク線図で゛ある。。 第２図において、消点検出装置は、撮像部２０１と、こ
の撮像部２０１で撮像された画像を格納覆−る画像メモ
リ２０２と、画像メモリ２０２に格納された画像に対１
ノで消点検出用の一連の処理を行なう画像プロセッサ２
０３と、画像プロセッサ２０３による処理結果の格納さ
れる画像メモリ２０７，２０８および座標格納域２０９
とを備えている。 撮像部２０１は対象物からの画像をとらえるカメラ３１
０と、カメラ３１０からの）７す１グ画像をデジタル画
像（こ変換し゛Ｃ１１Ｔｌｉ像メ−［す２０２へ送る画
像人力部３１１どからなる。。 画像プロセッサ２０３は、画像メ−しり２０２に格納さ
れている画像に対してエツジ検出処理ｄ３よび２値化処
理を行なってその結果のエツジ画像Ｐ（ｘ、ｙ）および
（ｔｉ′ｉき画像Ｇ（ｘ、ｙ）を画像メ干−リ２０７へ
格納り−るよう（こなっている。エツジ検出処理には第
３図【こ示すような３×３の空間フィルタリング係数が
用いられる。この空間フィルタリング係数によって、横
方向の濃淡差ΔＸは、Δｘ＝Ａ＋Ｄ十Ｇ−Ｃ−Ｆ−Ｉ として求められ、縦方向の濃淡差ΔｙＧ、！、Δｙ−Ａ
」−Ｂ十Ｃ−Ｇ−１」−１ としてそれぞれ独立（Ｊ求められる。これら横方向ａ３
よび縦方向の濃淡差ΔＸ、△ｙに基づいて、各画素の座
標（ｘ、ｙ）についてエツジ傾きを表現リーる傾き画像
Ｇ（ｘ、ｙ）と、エツジ構成点を定めるエツジ画像Ｐ（
ｘ、ｙ）が算出されるようになっている。 すなわｆう、傾き画像Ｇ（Ｘ、ｙ）は、３×３のフィル
タリング係数のマスクがある画素の座標（Ｘ・、ｙ・〉
に設定されると、その座標（ｘＨ。 ｙ・〉における濃淡傾斜すなわちエツジ傾きθ１によっ
て表現される。これによって傾き画像Ｇ（ｘ、ｙ）は、 Ｑ　（Ｘ、　Ｖ　）　＝　ｔａｎ−１Δｙ、、’Δｘ　
：　Ｇ　（Ｘ　・。 ｙＨ）−／９； としで表わされる。 一方、エツジ構成点を定める画像Ｐ（ｘ、ｙ）は、１Δ
ＸＩ＋！Δｙ１で表わされる］Ｌツジ強度を仝ての画素
について算出（）、各画素のエツジ強度を閾値−１Ｎ１
によって２値化すること（、＝よって求められる。これ
によって］ニエツジ画像（Ｘ、Ｖ）は、 として表わされる。 画像プロセッサ２０３は、締出したエツジ画像１つ（ｘ
、ｙ）のうちで、１１１　＋＋の値をとる画素をエツジ
構成点と判断し、このエツジ構成点の座標〈Ｘ・、Ｖｉ
）をコニッジ画像Ｐ（Ｘ、ｙ）から抽出し、その点く×
・、）Ｊ＞にＪ５けるエツジ傾斜θｉを第５図に示すよ
うに傾き画像Ｇ（ｘ、ｙ）から抽出するようになってい
る。座標格納域−５〕− ２０９にはこれらエツジ構成点の座標（ＸＨ。 ｙ・）とエツジ傾斜Ｏ，とが格納される。 ！ 画像プロセッサ２０３は、さらに消点候補点（ｒ、ｓ）
を画像内に設定する。消点候補点のＸ座標計は（（Ｉ　
＋＋から４４　Ｎ　＋＋の範囲にあり、ｙ座標Ｓは“′
１”から１１　Ｍ　ｌ？の範囲にある。ここで、１’　
Ｎ　＋’　、　　１Ｎ　Ｍ　’Ｉ　Ｌよ画像内のＸ方向
の画素数、ｙ方向の画素数をそれぞれ表わＬ／ている。 このように消点候補点（ｒ、ｓ）を設定すると、ずぺて
のエツジ構成点（Ｘ・、ｙＨ）（ｉ＝１〜に、に：構酸
点数）ｔこ対して、第４図に示すようにエツジ構成点（
×・、　ｙＨ）と消点候補点（ｒ、Ｓ）とを結ぶ直線の
角度φｉを締出し、この角度φｉとエツジ傾斜θｉとを
比較してこれらの差が所定の閾値下０よりも小さい直線
だけを正規の直線の候補となる直線とみなし、その角度
φｉに対応する角度の頻度αθに”１゛を加算するよう
になっている。画像プロセッサ２０３は１つの消点候補
点（ｒ、Ｓ）についてずぺてのエツジ構成点（ＸＨ。 ｙＨ）とのこのような直線の角度の類度αθのヒス１〜
グラムを第６図に示すように作成し−Ｃ１このヒス１〜
グラムから１つの消点候補点（ｒ、Ｓ）を通る正規の直
線の本数日を検出して直線本数累積画像Ｈ（ｒ、Ｓ）を
作成する。この直線本数累積画像目（ｒ、ｓ）は、すべ
ての消点候補点（ｒ。 Ｓ）について各消点候補点（ｒ、ｓ）を通る正規の直線
の本数ｒ］を表示するように作成されたときに完成する
。画像メモリ２０８にはこの直線本数累積画像Ｈ（ｒ、
Ｓ）が格納される。この直線本数累積画像１−１（ｒ、
ｓ）によって各消点候補点（ｒ、ｓ）を通る正規の直線
の本数ｎが検出されたことになる。 消点は、消点候補点（ｒ、ｓ）の中でこれを通る白線の
本数が最大のものとして定まるので、直線本数累積画像
Ｈ（ｒ、　ｓ　）　ノ〕”う消点を検出することができ
る。 このような構成の消点検出装置の動作を第７図および第
８図の７目−ヂヤ−１〜を用いて説明する。 第７図は消点検出装置の仝休の処理の流れを示すフロー
ヂャート、第８図は第７図に示す直線検出処理および消
点検出処理の流れを詳細に示すノロ−ｆ−ｖ−ｔへであ
る。 第７図において、ステップ（Ｆｌ）は撮像部２０１から
の画像の人力処理であり、ステップ（Ｆ−２）　＃３よ
び（Ｆ−３）は人力した画像から直線を検出するのを容
易にするためのいわゆる前処理であり、ステップ（Ｆ−
４）は直線検出処理であってその詳細は第８図のステッ
プ（Ｐ−１＞から（Ｐ−１５＞に示されている。また第
７図のスーアッ７（Ｆ−５＞は消点検出処理であってこ
の処理は第８図のステップ（Ｐ−１６）に示されている
。 まず、第７図のステップ（Ｆ−１＞では、撮像部２０１
のカメラ３１０　ｉ４＝よって三次元物体などの対象物
（図示せず）を撮像し、そのアナログ画像を画像パノノ
部３１１によってデジタル画像にアナログデジタル変換
して画像メモリ２０２に入力する。 次いでステップ（Ｆ−２）では、画像プロセラサ２０３
は第３図に示すような３Ｘ３のフィルタリング係数を画
像メモリ２０２に格納されている画像に走査しながら作
用させて、画像の各画素について横方向の濃淡差ΔＸと
縦方向の濃淡差Δｙとを求める。横方向の濃淡差ΔＸは △ｘ＝Ａ＋Ｄ＋Ｇ−Ｃ−Ｆ−Ｉ として求まり、縦方向の濃淡差Δｙは Δｌ！ｉ／　＝　Ａ　＋　Ｂ　十〇−Ｇ−１−１−Ｉと
して求まる。 次いでステップ（Ｆ−３＞では、画像プロセッサ２０３
はステップ（［−２＞で求めた各画素における横方向お
よび縦方向の濃淡差ΔＸ、Δｙに基づいて傾き画像Ｇ　
（Ｘ、Ｖ）とエツジ画像Ｐ（Ｘ、Ｖ）とを前述したよう
な仕方で求め、これらを画像メモリ２０７にそれぞれ格
納する。■ッジ画像Ｐ（Ｘ、Ｖ）が“′１゛′となる画
素がエツジ構成点（×・、ｙｉ）となる。また傾き画像
Ｇ鵞 （ｘ、ｙ）によってエツジ構成点（×・、　ｙＨ）での
エツジ傾斜θｉが第５図に示すようにして求よる。 このようにしてステップ（Ｆ−３）においてエツジ画像
Ｐ（Ｘ、ｙ）と傾き画像Ｇ（Ｘ、Ｖ）とから求めたエツ
ジ構成点く×・、　ｙＨ）とエツジ！ 構成点く×・、　ｙＨ）でのエツジ傾斜θｉとに基づい
て、ステップ（Ｆ　−４）では直線検出処理を行なう。 さて、第８図のステップ（Ｐ−１）では、直線検出処理
を行なうに先立ち、正規の直線の本数を累積する直線本
数累積画像１−（（ｒ、Ｓ）をクリアして初期化してお
く。すなわち、直線本数累積画像１−１（ｒ、Ｓ）を格
納する画像メモリ２０８をクリアする。次いでステップ
（Ｐ−２＞では画像プロセッサ２０３は、画像メモリ２
０７に格納されでいるエツジ画像Ｐ　（ｘ、ｙ）からｉ
ｉ　１１＋となる画素の座標すなわちエツジ構成点く×
・、　ｙＨ）を抽出し、同時に傾き画像Ｇ（Ｘ、Ｖ）か
らエツジ構成点（×・、　ｙＨ）のエツジ傾斜θｉを抽
出して、座標格納域２０９へ格納する。なお、エツジ構
成点く×・、　ｙＨ）はに個抽出されたとして以下説明
する。 次い−Ｃスアップ（Ｐ−３＞では、消点候補点（ｒ、ｓ
）のＸ座標計およびｙ座標Ｓをクリア１ノて初期化して
ｄ３　＜、ステップ（Ｐ−４）では消点候補点のＸ座標
計゛を“１゛′だり増加し、ステップ（１−）−５）で
は消点候補点のｙ座標Ｓを′１′′だＣブ増加づ−る。 これにＪ、っていまの県会、消点候補点の座標（ｒ、ｓ
）は（１，１）となる、。 次いでステップ（Ｐ−６＞では、直線検出処理を開始づ
−るに先立ら、ある消点候補点（ｒ、ｓ）と各エツジ構
成点（×・、　ｙＨ）とを結ぶ直線の角度の頻度αθを
クリアして初期化しておく。またエツジ構成点く×・、
　ｙＨ）の識別子１をクリアしておく。 次いｌステップ（Ｐ−７）ではエツジ構成点（×・、　
ｙＨ）の識別子ｉを′１′′だけ増加する。 ！ いまの場合、ステップ（Ｐ−６）で識別子ｉはクリアさ
れたので、ステップ（Ｐ−７＞で識別子ｉは゛１パとな
る。これによって着目するエツジ構成点（Ｘ・、　ｙＨ
）は（ｘｌ、ｙｌ）となる。 ステップ（Ｐ−８）ではこのエツジ構成点（Ｘ・、　￥
Ｈ）　　（いまの場合ｃｘ１．ｙ１））と消点候補点（
ｒ、Ｓ）（いまの場合（１，１））とを結７Ｓ−直線の
傾きａを ａ−（ｙ・−８）　／　（Ｘ　ｉｒ　）として求める。 この直線の傾きａから直線の角度φｉは第４図に示すよ
うに φ・−↑ａｎ”　ａ として求まり、ステップ（「）−９）ではこの直線の角
度φ・とエツジ傾斜θｉとの差が所定の閾値］−ｏより
も小さいか否かを判断リ−る。直線の角度φｉとエツジ
傾斜θｉとの差が所定の閾ｆａＴθよりも小さいときに
は、この直線は正規の直線の候補となる直線とみなされ
るので、ステップ（Ｐ−１０）に進みこの角度の頻度α
θを“１゛だけ増加する。たとえば直線の角度φｉが６
０’であり、エツジ傾斜θｉが５６°であり閾値１−θ
が１０゜であるときには角度６０°に対応する頻度αθ
（θ−６０°）に“１゛が加算される。 ステップ（Ｐ−９＞に４３いて、直線の角度φｉとエツ
ジ傾斜θｉとの差が所定の閾値Ｔθよりも大きいときに
はエツジ構成点（×・、　ｙＨ）はたとえばノイズなど
によるものと判断され、いまの直線は検出されるべき正
規の直線の候補とはならないので、角度の頻度α０に何
らの操作を加えることなくステップ（Ｐ−１１＞に進む
。これによって１つのエツジ（角成点くＸ・、　ｙＨ＞
とめる消鵞 点候補点（ｒ、ｓ）とを結ぶ直線の角度の頻度αθへの
累積処理が終了リ−る。 ステップ（Ｐ−１１）ではエツジ構成点（ｘＨ。 ｙｉ）の識別子ｉが１１　Ｋ　ＩＩとなったか否かを判
断する。識別子ｉが４１　Ｋ　ＩＴとなったときにはに
個存在するずぺてのエツジ構成点（×・、　ｙＨ）につ
いである消点候補点（ｒ、ｓ）との直線の角度の頻度α
θが求められ、第６図に示すような頻度αθのヒストグ
ラムが完成したことを意味するので、このヒストグラム
から１つの消点候補点（ｒ。 Ｓ）を通る正規の直線の本数を算出するためにステップ
（Ｐ−１２）に進む。一方、ステップ（Ｐ一１１）にａ
３いてエツジ構成点く×・、　ｙＨ）の識別子ｉが１１
　Ｋ　Ｉｆよりも小さいときには、まだすべてのエツジ
構成点（Ｘ・、ｙｉ）について直線の角度の頻度αθへ
の累積が終了していないので、次のエツジ構成点（×・
、ｙｌにおける直線の角度の頻度αθへの累積処理を行
なうために再びステップ（Ｐ−７）に戻る。いまの場合
、識別子ｉは１１１１１であったので、ステップ（Ｐ−
７＞で識別子１は“２゛となり、次のエツジ構成点（Ｘ
・、　’ｉ／Ｈ）は（Ｘ２　、　ｙ２　）となる。この
次のエツジ構成点（ｘ２　、　ｙ２　＞について、最初
のエツジ構成点（ｘｌ、ｙｌ）と同様、ステップ（Ｐ−
８）から（Ｐ−１１＞までの処理を繰り返す。このよう
にステップ（Ｐ−７）から（Ｐ−１１）の１８即を繰返
して、Ｋ個存在するエツジ構成点（Ｘ・、ｙｉ）のすべ
てについである消点候補点（ｒ、ｓ）との直線の角度の
頻度αθを求め、第６図に示ずように頻度αθのヒスト
グラムを完成すると、ステップ（Ｐ−１２＞に進む。な
あ、頻度αθのヒストグラムは、角度θかたとえば６０
’で頻度αθが“’１０”のときには角度０−６０’を
もつ白線が１０本存在したことを意味し、角度θがたと
えば３０’で頻度αθが１１２１１のときには角度θ−
・３０°をもつ直線か２本存在り、たことを意味するも
のでおる。 ステップ（Ｐ−１２）では、この完成した頻度αθのヒ
ス１ヘゲラムに基づいて、＠度αθが所定の閾値下（ｘ
よりも大きくなる角度の個数日を求める。第６図の例で
は頻度αθが閾値下。よりも大ぎくなる角度θはθ１と
０２の２個存在し、従って個数ｎはｌｌ　２１１となる
。この個数ｎは、ある消点候補点（ｒ、ｓ）についてす
べてのエツジ構成点く×・、ｙｉ）と結んで形成した候
補となる直線のうちで、正規の直線と（）で検出された
直線の本数を意味している。 この個数ｎすなわち正規の直線の本数ｎに基づいてスア
ーツブ（Ｐ−１３）ではある消点候補点（ｒ、ｓ）に対
応（）だ直線本数累積画像１−１　（ｒ　。 Ｓ〉を Ｈ（ｒ、　ｓ＞　＝Ｈ（ｒ、　ｓ）十ｎの累積演粋によ
って作成する。なお、直線本数累積画像Ｈ（ｒ、Ｓ）は
画像メモリ２０８に格納される。これによって１つの消
点候補点（ｒ、ｓ）（いまの場合（１，１））について
の直線本数累積画像Ｈ（ｒ、ｓ＞（Ｈ（１，１））が完
成したことになる。 次いでステップ（Ｐ−１４）では、消点候補点（ｒ、ｓ
）のｙ座標Ｓが゛′Ｍパになったか否かを判断する。ｙ
座標Ｓが１１　Ｍ　＋＋になっていないときには、消点
候補点（ｒ、ｓ）をｙ方向すなわち縦方向に１１１　＋
＋だＣノ移動させて上述のような白線本数累積画像Ｈ（
ｒ、Ｓ）を作成するために、再びステップ（Ｐ−５）に
もどる。これによって次の消点候補点（ｒ、ｓ）は（１
，２）となり、この消点候補点（１，２＞についての直
線本数累積画像１−１（１，２）が作成される。このに
うな手順によってステップ（Ｐ−１４）において消点候
補点（ｒ、Ｓ）のｙ座標Ｓが（（Ｍ　＋＋になったとき
に、消点候補点（１，１）、（１，２＞、・・・・・・
、（１゜Ｍ）についての直線本数累積画像口（１，１）
。 Ｈ（１，２＞、・・・・・・、ｌ−１（１，Ｍ）が作成
されたのでステップ（Ｐ１５）に進む。 ステップ（Ｐ−１５＞では、消点候補点（ｒ。 Ｓ）のＸ座標計がＬＩ　Ｎ　＋＋になったか否かを判断
する。Ｘ座標がｌ（Ｎ　ｊｌになっていないとぎには、
消点候補点（ｒ、ｓ）をＸ方向Ｖなわち横方向にｄｉ　
１１！だけ移動させて上）小のような直線本数累積画像
Ｈ（ｒ、Ｓ）を作成するためにステップ（Ｐ−１７）で
Ｓをクリアして再びステップ（Ｐ−４）にもどる。これ
によって次の消点候補点（ｒ、ｓ）は（２，１＞になり
、この消点候補点（２，１＞。 （２，２＞、・・・・・・、（２，Ｍ）についての直線
本数累積画像ト＋　（２，１）、　Ｉ−１（２，２＞　
、・・・・・・。 Ｈ（２，Ｍ）が作成される。このような手順によってス
テップ（Ｐ−１５）にＪ−３いて消点候補点（ｒ、ｓ）
のＸ座標１゛がＬＬ　Ｎ　１１になツ７Ｌときに、すべ
ての消点候補点（Ｌ　１）、（１，２）、・・・。 （Ｎ、Ｍ）についでの直線本数累積画像＋１（１。 １）、Ｈ（１，２）、・・・・・・、　ｌ−１（Ｎ、　
Ｍ）が完成し正規の直線の本数が検出されたので、ステ
ップ（Ｐ１６）に進み、この直線本数累積画像Ｈ（ｒ、
ｓ）から消点を検出する。 すなわち、消点は消点候補点（ｒ、ｓ）のうちで通過直
線本数の最も多い点であるので、ステラ７（Ｐ−１６）
で【よ直線本数累積画像Ｈ（ｒ。 Ｓ）において最大値をとる座標、あるいは重心位置を消
点どして検出する。 このように本実施例では、エツジ構成点（Ｘｉ。 ｙ・〉におけるエツジ傾斜θｉと、このエツジ構成魚（
×・、　ｙＨ）と消点候補点（ｒ、ｓ）とを結ぶ直線の
角度φｉとの差が所定の閾値Ｔθよりも小さいか否かを
判断し、閾値Ｔθよりも小さい場合にのみこの直線の角
度φｉに対応する頻度αθを更新するようになっている
ので、これによってまづノイズなどによる１線の誤検出
を防止しでいる。ざらにこのように１ノで得られた直線
の角度の頻度αθから所定の閾値下（ｘよりも人きくな
る角度の直線を正規の直線としているので、これによっ
て直線検出の精度を一層高めている１゜従つて、ある消
点候補点（ｒ、Ｓ）を通る直線の本数はノイズなどに影
響されず精度良く定まり、これによっで消点の検出精度
を高めることがでさる。 ４【お、上述の実施例Ｃは消点１■補点（ｒ、ｓ）のＸ
座標「ｉ１３よびｙ座標Ｓの両方を変化さμｋが、直線
検出のみを行なう県会、Ｘ座標計、ｙ座標Ｓのいずれか
一方（通常は切片に対応号るＳ）のみを変化させて角度
の頻度αθを求めて、位置（０゜Ｓ）に８３ける頻度α
θを表わリー累積画像Ｊ（θ。 Ｓ）を作成づれば、通常のハフ変換と同様の形に変換さ
れることになる。すなわち、累積画像Ｊ（θ、Ｓ）の横
軸が直線の勾配（すな４つちｙ＝ａｘ＋ｂのｄｉ　ａｌ
ｌ　）に対応し、縦軸が直線の切片（づ−なわらｙ　＝
　ａ　ｘ　＋　ｂの’ｂ’ｌに対応する。 ぞして累積画像Ｊ（０，８）の累積値がその直線上に存
在するエツジ構成点の数を表わす−。モしてＪ（θ、Ｓ
）のうちある閾値以上の点のみを抽出すれば直線検出と
イ【す、検出された直線の勾配と切片を同時に求めるこ
とができる。このように直線検出は１回の１次ハフ変換
と対応し、消点検出は２回のハフ変換を同時に行なうこ
とに対応している。。 （発明の効果） 以上説明したように、本発明によれば、消点候補点とエ
ツジ構成点とを結ぶ直線の角度とエツジ傾斜との差が所
定の閾値よりも小さいときにその直線の角度に対応する
角度頻度を更新してヒス１〜グラムを作成し、このヒス
１〜グラムから所定の閾値よりも大きな頻度をとる直線
の本数を直線本数累積画像として求めているので、ノイ
ズなどの多い画像でもノイズなどの影響によって直線を
誤検出するようなことを有効に防１トシ、直線検出精度
ひいては温点検出精度を向上させることがＣぎる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の消点検出装置の全体構成図、第２図は
本発明による消点検出装置の一実施例を示すブロック線
図、第３図は３×３のフィルタリング係数のマスクを示
寸図、第４図は消点候補点とエツジ構成点とを結ぶ直線
の角度φｉを示１−図、第５図は］ニッジ欝成魚（ｘＨ
、ｙｉ）にｉＪ３けるエツジ傾斜θｉの抽出を説明する
ための図、第６図は直線の角度の頻度を示すヒス１ヘゲ
ラム、第７図は第２図に示す消点検出装置の仝休の処理
の流れを示すフ］］−ヂセ−１〜、第８図は第７図に示
づ一直線検出処理および消点検出処理の詳細な流れを示
すフローヂＶ−１−１第９図は消点の概念を説明１−る
ための図、第１０図から第１２図はハフ変換の原理を説
明する図であり、第１０図は（ｘ、ｙ）平面上の直線と
その上の点を示す図、第１１図は第１０図に対応する（
ａ、ｂ）平面上の線を示す図、第１２図（イ）は（ｘ、
ｙ）平面上の直線ｐ２ｇ、ｒをポリ−図、第１２図（［
ｌ）は第１２図（、イ）に示す直線ｐ、ｇ、ｒをぞれぞ
れハフ変換した図、第１３図は従来の消点検出装置の動
作を説明する図であり、第１３図（イ）は画像にノイズ
か含まれている様子を示η図、第１３図（０）　４；＋
、第１３図（イ）に示す画像から直線を検出（）た結果
を示す図である。 ２０１・・・泥像部、２０２，２０７．２０８・・・画
　Ｊ　　−

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 対象物を撮像する撮像部と、該撮像部によつて撮像され
   た画像からエッジ構成点およびエッジ構成点におけるエ
   ッジ傾斜を抽出するエッジ抽出手段と、消点候補点とエ
   ッジ構成点とを結ぶ直線の角度とエッジ傾斜との差が所
   定の閾値よりも小さいときにその直線の角度に対応する
   角度頻度を更新してヒストグラムを作成する頻度作成手
   段と、該頻度作成手段によつて作成された前記ヒストグ
   ラムから所定の閾値よりも大きな頻度をとる直線の本数
   を直線本数累積画像として累積させる直線本数検出手段
   と、前記直線本数累積画像から消点を検出する消点検出
   手段とを有することを特徴とする消点検出装置。