JPS63187374A - オ−トアフイン変換処理方式 - Google Patents
オ−トアフイン変換処理方式Info
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- JPS63187374A JPS63187374A JP62018452A JP1845287A JPS63187374A JP S63187374 A JPS63187374 A JP S63187374A JP 62018452 A JP62018452 A JP 62018452A JP 1845287 A JP1845287 A JP 1845287A JP S63187374 A JPS63187374 A JP S63187374A
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- JP
- Japan
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- correction
- template
- rotation correction
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- Pending
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- 230000009466 transformation Effects 0.000 title claims abstract description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 10
- PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 16-Epiaffinine Natural products C1C(C2=CC=CC=C2N2)=C2C(=O)CC2C(=CC)CN(C)C1C2CO PXFBZOLANLWPMH-UHFFFAOYSA-N 0.000 title abstract description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims abstract description 44
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 description 11
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 3
- 238000011426 transformation method Methods 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 238000013481 data capture Methods 0.000 description 1
- 230000008676 import Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Image Processing (AREA)
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。
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、画像処理方式の技術分野に係り、特に、画像
処理の自動化に好適なオートアフィン変換処理方式。
処理の自動化に好適なオートアフィン変換処理方式。
従来の技術においては、2値画像メモリ中の物体を回転
補正する場合には、慣性主軸等により物体の方向を求め
、基準画像の物体の方向との差を、回転補正角として回
転補正を行っていた。しかし。
補正する場合には、慣性主軸等により物体の方向を求め
、基準画像の物体の方向との差を、回転補正角として回
転補正を行っていた。しかし。
従来の方式では、方向は判るものの、向きまでは判らな
いため、任意の向きに対する回転については配慮されて
いなかった。
いため、任意の向きに対する回転については配慮されて
いなかった。
上記従来技術は、点対称以外の物体において180°以
上物体が回転ズレしている場合についての配慮がされて
おらず、180°以上の回転ズレがある物体を回転補正
した場合、物体は逆向きになるという問題があった。
上物体が回転ズレしている場合についての配慮がされて
おらず、180°以上の回転ズレがある物体を回転補正
した場合、物体は逆向きになるという問題があった。
本発明の目的は、慣性主軸をベースにした回転柚正画に
対し、更に180°の回転補正が必要か否かのチェック
を行い、必要に応じて180’回転補正することにより
、任意の向きの回転補正を実現することにある。また、
本回転補正手段を組み合わせることにより、画像取込み
から認識対象画像作成までの処理の自動化を実現するこ
とにある。
対し、更に180°の回転補正が必要か否かのチェック
を行い、必要に応じて180’回転補正することにより
、任意の向きの回転補正を実現することにある。また、
本回転補正手段を組み合わせることにより、画像取込み
から認識対象画像作成までの処理の自動化を実現するこ
とにある。
上記目的は、慣性主軸により回転補正した2値画像に対
し、テンプレートパターンマツチング、または、テンプ
レートパターンマツチングとの物体の重心、または、マ
ルチウィンドウを用いて得た画像処理結果情報を判定す
ることにより達成される。
し、テンプレートパターンマツチング、または、テンプ
レートパターンマツチングとの物体の重心、または、マ
ルチウィンドウを用いて得た画像処理結果情報を判定す
ることにより達成される。
テンプレートパターンマツチングは、2値画像に対して
、テンプレートの内容と最も一致する点の座標値と一致
画素数を抽出するように動作する。
、テンプレートの内容と最も一致する点の座標値と一致
画素数を抽出するように動作する。
これによって、座標値や、−数面素数は、2値画像中の
物体が正向きの場合と逆向きの場合とにより値が異なる
ので、向きを判定できる。
物体が正向きの場合と逆向きの場合とにより値が異なる
ので、向きを判定できる。
また、マルチウィンドウは、ウィンドウ内の物体の面積
や端辺座標値を求めるように動作し、これにより、物体
の向きの正逆で値が異なるので向きを判定できる。
や端辺座標値を求めるように動作し、これにより、物体
の向きの正逆で値が異なるので向きを判定できる。
以下、本発明の詳細な説明する。
第3図に、ハードウェア構成を示しており、画像処理装
置14に、対象物51の画像を入力するための映像入力
装置15を接続しており、画像処理を実行する画像処理
プロセッサ13および2値画像を格納する2値画像メモ
リ12を有し、このハードウェアを用いて、以下を実現
する。
置14に、対象物51の画像を入力するための映像入力
装置15を接続しており、画像処理を実行する画像処理
プロセッサ13および2値画像を格納する2値画像メモ
リ12を有し、このハードウェアを用いて、以下を実現
する。
まず、全体の動作について説明する。画像デーダを取込
む手段により取込んだ、画像データを2値化手段により
2値化し、第3図の2値画像メモリ12へ格納する9第
2図に格納した2値の物体画像8の状態を示しており、
物体の方向を求める手段により方向を求め、あらかじめ
求めておいた基準画像6の物体の方向との差から回転補
正する角度を決定し、物体画像8を回転、移動する手段
により回転、移動し、この後、180°の回転が必要か
否かを判定し、補正が必要な場合に再度180°の回転
を行う手段により第3図の基準画像6と同位置、同向き
の画像を得る。
む手段により取込んだ、画像データを2値化手段により
2値化し、第3図の2値画像メモリ12へ格納する9第
2図に格納した2値の物体画像8の状態を示しており、
物体の方向を求める手段により方向を求め、あらかじめ
求めておいた基準画像6の物体の方向との差から回転補
正する角度を決定し、物体画像8を回転、移動する手段
により回転、移動し、この後、180°の回転が必要か
否かを判定し、補正が必要な場合に再度180°の回転
を行う手段により第3図の基準画像6と同位置、同向き
の画像を得る。
次に、物体の方向を求める手段と回転、移動する手段に
ついて第2図により説明する。物体50の方向は慣性主
軸により求めることができ、回転する角度は、あらかじ
め求めておいた基準の慣性主#7と物体の慣性主@9と
の差により求まる。
ついて第2図により説明する。物体50の方向は慣性主
軸により求めることができ、回転する角度は、あらかじ
め求めておいた基準の慣性主#7と物体の慣性主@9と
の差により求まる。
このとき、物体の向きが異なっていても、物体の慣性主
軸9は同じであることがあり、回転補正角は回転補正角
θ110または回転補正角θ211との区別ができない
ため、いずれか一方の角度のみでアフィン変換により回
転補正を行う。このとき、′−心)を得る手段を用いる
ことにより、基準画像6との位置ずれを検出し、位置補
正も同時に行う。
軸9は同じであることがあり、回転補正角は回転補正角
θ110または回転補正角θ211との区別ができない
ため、いずれか一方の角度のみでアフィン変換により回
転補正を行う。このとき、′−心)を得る手段を用いる
ことにより、基準画像6との位置ずれを検出し、位置補
正も同時に行う。
上記により、回転、位置補正した画像を第1図に示す。
これより、180°回転補正が必要か否か判定し補正が
必要な場合に回転補正する手段の具体的実施例について
説明する。
必要な場合に回転補正する手段の具体的実施例について
説明する。
■テンプレートパターンマツチング法
第1−図にテンプレートパターンマツチングを用いた回
転補正手段を示している。2値画像1中の正向き物体2
の形状にのみ一致するテンプレート5をあらかじめ作成
しておき、そのテンブレー1〜5を用いたテンプレート
パターンマツチングを2値画像1に対して実行すると、
最も一致する位置での一致画素数を求めることができる
。正向き物体2に対して実行したときの最大一致数を8
1逆向き物体3に対して実行したときの最大一致数を8
2とすると、その関係はSl>82となる。ここで、正
向きか逆向きかを判別する基準値をtとすると、Sl>
t>Szを常時満足するようにtを設定しておき、2値
画像1に対して、テンプレートパターンマツチングを実
行したときの最大一致数Sが、S)i、ならば何も実行
しないで、S〈tならば180°回転補正4をアフィン
変換で実行するアルゴリズムにより、180°の回転補
正が必要か否か判定し、補正が必要な場合に回転補正す
る手段を実現する。
転補正手段を示している。2値画像1中の正向き物体2
の形状にのみ一致するテンプレート5をあらかじめ作成
しておき、そのテンブレー1〜5を用いたテンプレート
パターンマツチングを2値画像1に対して実行すると、
最も一致する位置での一致画素数を求めることができる
。正向き物体2に対して実行したときの最大一致数を8
1逆向き物体3に対して実行したときの最大一致数を8
2とすると、その関係はSl>82となる。ここで、正
向きか逆向きかを判別する基準値をtとすると、Sl>
t>Szを常時満足するようにtを設定しておき、2値
画像1に対して、テンプレートパターンマツチングを実
行したときの最大一致数Sが、S)i、ならば何も実行
しないで、S〈tならば180°回転補正4をアフィン
変換で実行するアルゴリズムにより、180°の回転補
正が必要か否か判定し、補正が必要な場合に回転補正す
る手段を実現する。
■複数テンプレートパターンマツチング法第4図に複数
テンプレートパターンマツチング法を用いた回転補正手
段を示す。正向き画像16中の物体50の各々の箇所に
マツチングする第1テンプレート18、第2テンプレー
ト19および逆向き逆向き画像17中の物体50の各々
の箇所にマツチングする第3テンプレート20、第4テ
ンプレート21をあらかじめ作成しておき、上記■テン
プレートパターンマツチング法と同様にテンプレートパ
ターンマツチングを実行し、各々の最大一致数を判定す
るアルゴリズムにより、180゜の回転補正手段を実現
する。また1本手段には、丁゛\ 、正向き画像16の場合には、第1テンプレートが最も
一致した座標(Xz 、 Yt )と第2テンプレート
が最も一致した座標(Xz 、 Yz )との差異と、
基準画像に対する同2種テンプレートが最も一致した座
標の差異とを比較することにより、基準画像との微小角
ずれをも検出でき、この微小角ずれを補正する効果もあ
る。
テンプレートパターンマツチング法を用いた回転補正手
段を示す。正向き画像16中の物体50の各々の箇所に
マツチングする第1テンプレート18、第2テンプレー
ト19および逆向き逆向き画像17中の物体50の各々
の箇所にマツチングする第3テンプレート20、第4テ
ンプレート21をあらかじめ作成しておき、上記■テン
プレートパターンマツチング法と同様にテンプレートパ
ターンマツチングを実行し、各々の最大一致数を判定す
るアルゴリズムにより、180゜の回転補正手段を実現
する。また1本手段には、丁゛\ 、正向き画像16の場合には、第1テンプレートが最も
一致した座標(Xz 、 Yt )と第2テンプレート
が最も一致した座標(Xz 、 Yz )との差異と、
基準画像に対する同2種テンプレートが最も一致した座
標の差異とを比較することにより、基準画像との微小角
ずれをも検出でき、この微小角ずれを補正する効果もあ
る。
■テンプレートパターンマツチングと重心法第5図にテ
ンプレートパターンマツチングと重心法を用いた回転補
正手段を示す。正向き画像16中の物体50の図示位置
にマツチングする正向き用テンプレート23と逆向き画
像17中の物体50の図示位置にマツチングする逆向き
用テンプレート24をあらかじめ作成しておき、上記■
テンプレートパターンマツチング法と同様にテンプレー
トパターンマツチングを実行し、各々の最大一致数を判
定するアルゴリズムにより、180゜の回転補正手段を
実現する。また、このとき、物体50の重心22を求め
ておき、テンプレートが最も一致した座標との相対位置
関係を、基準画像の相対位置関係と比較することにより
上記■複数テンプレートパターンマツチング法と同じく
微小′浄ずれを補正する効果がある。
ンプレートパターンマツチングと重心法を用いた回転補
正手段を示す。正向き画像16中の物体50の図示位置
にマツチングする正向き用テンプレート23と逆向き画
像17中の物体50の図示位置にマツチングする逆向き
用テンプレート24をあらかじめ作成しておき、上記■
テンプレートパターンマツチング法と同様にテンプレー
トパターンマツチングを実行し、各々の最大一致数を判
定するアルゴリズムにより、180゜の回転補正手段を
実現する。また、このとき、物体50の重心22を求め
ておき、テンプレートが最も一致した座標との相対位置
関係を、基準画像の相対位置関係と比較することにより
上記■複数テンプレートパターンマツチング法と同じく
微小′浄ずれを補正する効果がある。
■マルチウィンドウ法
第6図にマルチウィンドウ法を用いた回転補正手段を示
す。正向き画像16中の物体50に対して、図示位置に
第1ウインドウ25、第2ウインドウ26、第3ウイン
ドウ27のウィンドウを設定し、各ウィンドウ内にあ゛
る物体50の面積、端辺座標、重心等の情報を計測し、
基準画像の情報と比較し、判定するアルゴリズムにより
180゜の回転補正手段を実現する。ここで、逆向き画
像17に使用するウィンドウは、正向き画像のウィンド
ウと同じものであり、取得する情報の値が正向きの場合
と異なるため、正逆の判定を可能としている。なお、本
方法においても、微小角ずれを補正する効果がある。
す。正向き画像16中の物体50に対して、図示位置に
第1ウインドウ25、第2ウインドウ26、第3ウイン
ドウ27のウィンドウを設定し、各ウィンドウ内にあ゛
る物体50の面積、端辺座標、重心等の情報を計測し、
基準画像の情報と比較し、判定するアルゴリズムにより
180゜の回転補正手段を実現する。ここで、逆向き画
像17に使用するウィンドウは、正向き画像のウィンド
ウと同じものであり、取得する情報の値が正向きの場合
と異なるため、正逆の判定を可能としている。なお、本
方法においても、微小角ずれを補正する効果がある。
最後に180°の回転補正を組み合わせた、オートアフ
ィン変換手法の一連の動作について、第7図および第8
図により説明する。第7図は、オートアフィン変換手法
のフロー図であり、本図のツーに従ったイメージ図を第
8図に示す。第8図゛β取込前A画像25.取込前B画
像26および取込画像27で示すように、物体50が、
外力または、自刃で動く、あるいは、映像入力装置が動
くことより、画像処理画面内外に物体50が移動してい
る場合、物体50の面積等が規定内になったとき自動的
に画像を取込み2値化し、取込画像27とする(自動取
込)。取込画像27に対し、物体の方向を求める手段お
よび画像を回転、移動する手段により回転補正画像28
を作成し、上記180aの回転補正が必要か否か判定し
、補正が必要な場合に回転補正する手段により180°
回転補正画像29を作成する。ただし、判定の結果18
0°回転補正が不要な場合には回転補正画像28を最終
画像とする。これにより、画像認識を行うのに最適な画
像を自動的に得ることが可能である。
ィン変換手法の一連の動作について、第7図および第8
図により説明する。第7図は、オートアフィン変換手法
のフロー図であり、本図のツーに従ったイメージ図を第
8図に示す。第8図゛β取込前A画像25.取込前B画
像26および取込画像27で示すように、物体50が、
外力または、自刃で動く、あるいは、映像入力装置が動
くことより、画像処理画面内外に物体50が移動してい
る場合、物体50の面積等が規定内になったとき自動的
に画像を取込み2値化し、取込画像27とする(自動取
込)。取込画像27に対し、物体の方向を求める手段お
よび画像を回転、移動する手段により回転補正画像28
を作成し、上記180aの回転補正が必要か否か判定し
、補正が必要な場合に回転補正する手段により180°
回転補正画像29を作成する。ただし、判定の結果18
0°回転補正が不要な場合には回転補正画像28を最終
画像とする。これにより、画像認識を行うのに最適な画
像を自動的に得ることが可能である。
本発明によれば、物体の向きに制約をうけることなく回
転補正ができるので1画像処理装置の適用分野が広がる
効果がある。
転補正ができるので1画像処理装置の適用分野が広がる
効果がある。
第1図および第4図〜第8図は具体的実施例の説明図、
第2図は従来方式の説明図、第3図はハードウェア構成
の説明図である。 1・・・2値画像、2・・・正向き物体、3・・・逆向
き物体、4・・・1.80°回転補正、5・・・テンプ
レート。
第2図は従来方式の説明図、第3図はハードウェア構成
の説明図である。 1・・・2値画像、2・・・正向き物体、3・・・逆向
き物体、4・・・1.80°回転補正、5・・・テンプ
レート。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1、画像データを取込む手段と、取込んだ画像データを
2値化する手段と、2値化した画像データを格納する画
像メモリを有し、画像中の物体の方向を求める手段と、
画像を回転・移動する手段より成る画像処理において、
180°の回転補正が必要か否か判定し、補正が必要な
場合に補正する手段を設けたことを特徴とするオートア
フィン変換処理方式。 2、請求の範囲第1項において、自動取込手段を組み合
わせることを特徴とする画像処理のオートアフィン変換
処理方式。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62018452A JPS63187374A (ja) | 1987-01-30 | 1987-01-30 | オ−トアフイン変換処理方式 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP62018452A JPS63187374A (ja) | 1987-01-30 | 1987-01-30 | オ−トアフイン変換処理方式 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS63187374A true JPS63187374A (ja) | 1988-08-02 |
Family
ID=11972019
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP62018452A Pending JPS63187374A (ja) | 1987-01-30 | 1987-01-30 | オ−トアフイン変換処理方式 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPS63187374A (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7961458B2 (en) | 2008-09-01 | 2011-06-14 | Sony Corporation | Electronic apparatus and electronic apparatus manufacturing method |
CN108871185A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-11-23 | 苏州大学 | 零件检测的方法、装置、设备以及计算机可读存储介质 |
-
1987
- 1987-01-30 JP JP62018452A patent/JPS63187374A/ja active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7961458B2 (en) | 2008-09-01 | 2011-06-14 | Sony Corporation | Electronic apparatus and electronic apparatus manufacturing method |
CN108871185A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-11-23 | 苏州大学 | 零件检测的方法、装置、设备以及计算机可读存储介质 |
CN108871185B (zh) * | 2018-05-10 | 2020-12-29 | 苏州大学 | 零件检测的方法、装置、设备以及计算机可读存储介质 |
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