WO1989003094A1 - Method of recognizing linear pattern - Google Patents

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WO1989003094A1
WO1989003094A1 PCT/JP1987/000735 JP8700735W WO8903094A1 WO 1989003094 A1 WO1989003094 A1 WO 1989003094A1 JP 8700735 W JP8700735 W JP 8700735W WO 8903094 A1 WO8903094 A1 WO 8903094A1
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waveform
divided
line
pattern
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PCT/JP1987/000735
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Makoto Nagao
Keiji Terada
Original Assignee
Kabushiki Kaisha Komatsu Seisakusho
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    • G06T2207/30252Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
    • G06T2207/30256Lane; Road marking

Definitions

  • the present invention relates to a linear pattern recognition method for automatically recognizing and extracting a linear pattern included in a box data ⁇ described in an original image memory. Background technology
  • FIG. 5 and FIG. 5 The vehicle 1 is provided with a laser scanning system including a laser oscillator 2, a mirror 3, and a motorized shade 4, a light-receiving sensor 5, a mileage (not shown), and the like.
  • the laser light L is cut off in the direction of road cutting, and the scattered light from the surface 7 is emitted as ⁇ light by the optical sensor 5.
  • Fig. 5 The laser light L is cut off in the direction of road cutting, and the scattered light from the surface 7 is emitted as ⁇ light by the optical sensor 5.
  • an example of the recognition method of the ⁇ -shaped pattern that has been performed in the eastern region is as follows. ( ⁇ )? The image is binarized, the dark (or bright) ⁇ area is 3 ⁇ 4 S, and then the line is recognized by ⁇ ⁇ ⁇ .
  • the black signal of the binary image is counted in the X and Y directions respectively, and the count value is used as a waveform value to produce a projected waveform, and then to be compared with a reference pattern. More character recognition
  • the conventional techniques (1), (2) and (3) above are generally vulnerable to traffic, and the recognition accuracy is poor for SIs that perform complex traffic S.
  • the projection processing generally has a density averaging effect in the projection direction, the ⁇ ⁇ pattern of projection from a very large area, such as the conventional technique towns described in (4) and (5) above, can be obtained. Recognition is difficult, and even if it could be projected in the direction of existence [ ⁇ ], it would not be possible to form a complex square horn like the cracks described above.
  • the problem that a reference pattern is necessary for misrecognition is raised.
  • An object of the present invention is to solve the above-mentioned problem, and a method for recognizing a striped pattern that can detect a complex linear pattern such as a road crack with high accuracy if it falls down.
  • the purpose is to provide
  • Another object of the present invention is to provide a linear pattern recognition method capable of detecting, with high accuracy, particularly a classification in a complex extraction pattern such as a road crack.
  • the present invention provides a method for recognizing a pattern in which an accurate detection is performed even on a captured image by a flying spot method having a directionality.
  • Target a flying spot method having a directionality.
  • the storage area of the original image memory in which the original image data is stored is divided into a plurality of areas, and the image data of the divided area is divided into a plurality of projection angles from the image data.
  • a projection waveform is obtained for each region, and by analyzing these projection waves, the presence / absence of a pattern, a direction, a tongue, and a pattern in each of the 11 regions are obtained.
  • the length is determined, and a total segment (for example, a rectangular shape) corresponding to the above-mentioned grace pattern is extracted for each of the ten regions based on these determination results.
  • a method of dividing the original image memory into a plurality of areas is assumed, and an image is fixed and divided. There are methods such as rotating the slits, or fixing the split slits and rotating the image in the opposite direction, etc., and each rotating slit obtained in this way is used.
  • the projection waveforms in the X and y directions are determined. Then, by analyzing these projection waveforms, the overall direction of the linear pattern that specifies the shape and direction of the rectangular segment can be determined.
  • a grace pattern that includes a complex line such as a black screen and is included in an image with many noise components.
  • wealth and direction are fluctuating locally.
  • standard patterns such as a line detection matching pattern are not required, and since no standard pattern is used, the width and length of the line to be recognized are not required.
  • the direction and the like are not limited.
  • each domain If the image is divided so that it overlaps with the adjacent region, the loss of image caused by rotating the image or the slit can be surely prevented.
  • the projection waveform obtained for each projection angle is normalized by at least a predetermined function using the projection angle as a variable, and the normalized value is determined.
  • the direction of the pattern, the birds, and the like in each divided area are determined.
  • the influence of the directionality of the measurement image is corrected, and when the image data has a directionality, a directional background noise is generated, or the image of the line object ( Even when the density value or contrast is different depending on the direction, the line direction and the color can be detected accurately, and the background noise is not mistaken as the target. Stable inspection is possible.
  • the distribution of the split region where the ⁇ ⁇ pattern exists is determined by half! 1 and the projection is performed based on the fixed chestnut. This is caused by rotating an image or a slit by performing a series of processes for checking the line segment for each of the selected interpolation areas while leaving the area.
  • the missing line at the boundary of the area should be prevented with a small number of computations. That is, at first, the H image data is divided into ⁇ , and the projection wave ⁇ -is analyzed. H area Select and declare the projected waveform only in the selected area.
  • the standard deviation of the projected waveform in the line direction determined by m is determined for each region along with the ⁇ segment extraction processing of the previous arrest. Based on the standard deviation, it was determined whether or not the recognition target of each area was a branch. For the area determined to be a branch, the area was further subdivided into a plurality of areas, and the subdivision was performed. By projecting the projected waveform similar to the above in the area, the branching can be detected accurately without weakening the Tairasei i effect. It is to be noted that, in the case of the above-mentioned differentiation, it is possible to recognize the branch more accurately by making each area overlap. Brief description of the drawings.
  • FIG. 1 is a concept diagram illustrating the basic philosophy of the present invention
  • FIG. 2 is a diagram illustrating two embodiments for obtaining a rotated slit region.
  • the figure shows a captured image 1 by the flying spot method
  • FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating the H-correction method when surface image data has directionality
  • FIG. Explanation for explaining one example of obtaining the line width W II.
  • Fig. 6 is an explanatory diagram for explaining the line missing interpolating force method by the age-lap method
  • Fig. 7 is an explanatory diagram.
  • Fig. 8 is an explanatory diagram for explaining the 'missing interpolation method' using the 'writhing E judgment' method
  • FIG. 8 is for explaining the line segment method in the area where the branch exists. Commentary ⁇ , Q and ⁇ ⁇ are minutes ⁇
  • Figure 11 shows an example of the pattern classification of the projected waveforms for the determination
  • Fig. 11 is a block diagram showing the configuration for realizing the method of the present invention
  • Fig. 12 is Figure 11
  • Fig. 3 is a flow chart showing a specific operation example of the configuration shown in Fig. 3
  • Fig. 3 is a diagram for explaining how data is read from the original image contact memory
  • Fig. 14 is a diagram showing another form of scanning; Explanatory drawing showing an example of obtaining a projected waveform by a lit
  • Fig. 5 is a perspective view showing a measuring vehicle that detects a crack on the road surface
  • Fig. 16 is a photograph of a crack on the road surface.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a laser light scattering mode
  • FIG. 8 is a schematic diagram illustrating image data stored in an image memory. ''
  • the average value of the data ⁇ D jn (D i: density data) is assumed. If it is assumed that the linear pattern shows a density value larger than that of the background, the vicinity of the ⁇ -shaped pattern The projected waveform value of is larger than that of other regions as shown in Fig. 5 (b).
  • the slit is sequentially rotated by a predetermined angle in the range of 0 to 90 degrees around the center of the area of each slit area as a rotation center, and a projection waveform for each rotation angle is obtained.
  • a method for obtaining the rotated slit projection waveform a method in which the image is fixed and the slit is rotated, and a method in which the slit is fixed and the image is fixed.
  • the slit is used to identify the area for calculating the projection waveform, and when determining the slit projection shape, the slit (or image) is not related to the rotation of the slit (or image). In this case, always obtain the Si- 1 ⁇ 2j? Of the iSi elementary sequence without going into the slit, in which case the grid points of the slit area after the 0 rotation are the images before rotation.
  • the density value of the grid point in the slit area after rotation is determined by, for example, performing interpolation processing to obtain the weighted average of the density of the four neighboring pixels.
  • the projection at each rotation angle When the shape is to be obtained, the projection wave in the direction along the P-shaped pattern P As shown in Fig. 1 (c), the peak value P becomes the maximum when it rotates at a predetermined angle of 0 as shown in Fig. 1 (c), which makes it possible to find the direction 0 in which the linear pattern exists. it can.
  • the threshold value P th is determined by, for example, the following equation.
  • the width W of the extracted pattern is obtained by performing threshold processing on the projection waveform with a predetermined threshold value Th ⁇ , and obtaining the peak cut length W It is a tongue. this! 1 ⁇
  • the threshold value P th for determining the presence or absence of the target may be substituted, or another appropriate value may be set.
  • the length of the pattern is the crack that has already obtained the slit area in only the direction 5! Ffi! J M to 1 W, calculate the projection wave for the limited slit area, and perform threshold processing S at a certain threshold T hd 2
  • the line length L included in the slit region is determined. This is because, in a mere square slit, the waveform in the direction along ⁇ clearly shows a peak of the line, but the waveform in the width direction has a low peak contrast. This is because And this threshold T hd 2, for example, the fighting value P th is had of the target existence determination is the power sale by there use the average density ⁇ S a Y of the entire image.
  • the line pattern included in one slit region is obtained as shown in Fig. II (e). However, it can be recognized as a rectangular pattern whose direction is already 0. This is called a line segment. Then, when such processing is performed for each of the mesh areas in FIG. 6 (a), the linear pattern is set to have a width W and a length for each mesh, and The direction 0 can be extracted as a known ⁇ segment.
  • the standard deviation ⁇ of the projected waveform for each rotation angle was obtained when the slit region was sequentially rotated by a predetermined angle, and the standard deviation ⁇ became the maximum.
  • the rotation angle 5 is determined as [ft].
  • the standard waveform of the projection waveform in this direction 5 is set to a predetermined threshold and compared with th 1 , when ⁇ ⁇ ⁇ h 1 , When ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ , there is no ⁇
  • av are the values obtained by averaging the standard deviations of the respective projected waveforms obtained in each mesh of the entire image
  • a and ⁇ are weighting and correction coefficients, respectively, empirically obtained.
  • the rotation angles for obtaining ⁇ ( ⁇ ) and ⁇ in the above equation are the same value. Then, the value for each rotation angle is obtained in this way, and the rotation angle 0 when the value is maximum is determined as the crack direction, and the direction of the measurement image is determined. Be able to determine the direction of the crack without being affected by gender.
  • the line width W it may be performed according to the procedure shown in FIG.
  • the length of the cut line of the peak at that time is defined as the width W.
  • the same processing is performed using the value P—2 ⁇ P that is further reduced by ⁇ P as the threshold value, and the same processing is repeated until the condition of ⁇ is satisfied.
  • the line width W be the length of the cut line of this peak.
  • the threshold step ⁇ ⁇ is, for example, a quantization step of digital image (1 gradation in 256 gradations), and the threshold ⁇ ⁇
  • the line width W may be determined based on the length of the cut line of the peak when this condition is satisfied.
  • the slit size is not changed and the center of the slit is set to ⁇ / 2 of the slit length.
  • the slit projection position may be completely overlapped to prevent the line pattern from being lost.
  • the calculation time may be shortened by using a technique as shown in FIG.
  • the line projection pattern P as shown in Fig. 7 (s>) is coarsely overlapped as shown in Fig. 7 (s>).
  • As a complement B for example, (d) in the figure If a linear pattern is detected in both slits ⁇ and ⁇ , reprojection is performed to the position of i. Similarly, if a linear pattern is detected in A and C, the position of j is In the case of A and D, reprojection is performed at the position of K. Then fc, the reprojection position E in this case becomes three places as shown in FIG. As a result, a continuous linear pattern as shown in Fig.
  • the m ⁇ pattern has a branch, for example, as shown in Fig. 8 (s), if the slit size is large, the short segment after recognition is as shown in Fig. 8 (b). As shown by the hatching, the classification may not be sufficiently expressed. To cope with this, simply increase the slit area, but if you reduce the slit size for all images and perform the processing, the slit area will decrease. As the size becomes smaller, the smoothing effect of the projection is weakened, and the noise is erroneously recognized. Therefore, in this ⁇ embodiment, the presence or absence of a branch in each slit region is determined, and if there is a separation, the slit is taken only for the slit ⁇ region having the branch. I tried to re-project it with a smaller size.
  • Figure 9 (G) is all SANYO shows the single Worn a ⁇ such class click, where sigma Eta is Ri Do major ⁇ , ⁇ ⁇ / ⁇ L also becomes large ⁇ .
  • the ninth ⁇ (d) indicates a branch. In this case, J H has a large value, and ⁇ / ⁇ r is 1.
  • this relationship is transformed into the ⁇ - ⁇ coordinates, the relationship becomes large and small as shown in Fig. Q. According to this relationship, the object included in the slit region is either a single-subunit or not. Can be determined.
  • the standard deviation sigma chi of ⁇ presence direction of the scan Li Tsu preparative projected waveform determine the sigma [nu, these values sigma chi, checks whether sigma y is in the region of the graph throat of the I 0 Figure If it is included in the branch area, it is determined to be a branch.
  • the area of this graph is determined in advance using gun-based and empirical methods.
  • the slit shown in m ⁇ R Kuniichi ⁇ (, d) (Section 8)
  • the slits (each dimension is 1Z2) of 1/4 of the figures (a) and (b>) are shown, and the dots (*) shown in Fig. 8 (c>) are rotated.
  • the reprojection is performed so that the projection area is overlapped with the center of ⁇ .
  • the pattern shown in Fig. 8 ( ⁇ ) is In the case of a combination of a plurality of rectangularly drawn line segments SG «to SG 5 (octeting portion) as shown in Fig. 8 (e), (Logical 3 ⁇ 4) pattern, and the branch can be accurately reproduced.
  • FIG. 1 ⁇ shows a configuration ⁇ 1 of a platform which is suitable for the detection of cracks on the road surface shown in FIGS. 15 to 18 for such a recognition method.
  • the image data obtained by sampling the road surface in the vertical and horizontal directions at a predetermined pitch (1 band if it falls down) is recorded once in the VTR 10 and then imaged offline.
  • the data is transferred to 1 and further stored in magnetic tape # 2.
  • image data composed of 8 pixels per pixel is input in units of 256 x 256 pixels.
  • the linear pattern recognition device E20 is composed of an original image memory 21 in which image data of 256 x 256 pixels ( ⁇ 'pixels: 8 pixels) is stored.
  • a slit image memory 22 in which image data read out from the original image memory 21 in approximately slit units are stored, and a system controller 3.
  • the image rotation circuit 23 that rotates the image data of the slit image memory 22 by a predetermined angle and outputs the image data, and outputs the rotated data & ⁇ ⁇ ' ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • a comparison circuit 29 for comparing the outputs of the data arithmetic circuit 28 and the discriminating parameter arithmetic circuit 27, and a line direction ⁇ obtained based on the comparison result and the like.
  • a feature table storage circuit 30 for storing feature parameters such as L, an original image memory 2 and a processed image memory 32
  • a coordinate generating circuit 33 for forming and reading addresses (coordinates) to be read, and a display display for storing two image data consisting of recognized rectangular line segments.
  • off G shows a specific operation Kiyoshi with such a configuration example in the first 2 Figure -.
  • C Note be described with reference to Chiya one Bok, Oite this 3 ⁇ 4 operation ⁇ is Harahako ⁇ Me mode Li 2 1
  • the image data of 25 6 x 25 6 il3 ⁇ 4 (1 pixel: 8 bits) as shown in the No. S is displayed in this, and this is a 4 X 4 square
  • you take a shot when obtaining the rotation projection liquid form, the slit is fixed and the image is rotated in one direction.
  • a method using the standard deviation ⁇ is used for the determination of the line direction and the determination of the target object; B, and the method shown in FIG.
  • a peak threshold value P th for judging the presence or absence of a line target is used, and a method for further preventing line loss is used.
  • the supplementation method shown in Fig. 7 of the two methods described above is adopted.
  • the projection waveform calculation circuit 25 reads the unrecovered image S data stored in the rotated image memory 24, and performs the processing in the slit ⁇ area as shown in FIG. A projection waveform in the X.y2 direction is obtained, and the obtained projection waveform is stored in the projection waveform memory 26.
  • the waveform parameter calculation circuit 28 is based on the memory capacity of the projection waveform memory 26. Then, the average density of the slit region, Mend (1,), and the standard difference ⁇ (1, 1,) are obtained. By performing such a process repeatedly for all 4 ⁇ 4 slant chain areas (without wrapping), the shape parameter arithmetic circuit 28 can be used.
  • the average density values d (, 1), d (, 2),-, d (4, 4) in each slit area and the same standard differences ⁇ ( ⁇ , ⁇ , cr (1, 2) , 1 ⁇ (4, 4) is obtained (see FIG. 4 (b)).
  • the average density value and the standard difference are sent to the identification parameter calculation circuit 27, and the identification parameter is calculated.
  • the average density value S av and the standard deviation ⁇ of the rod average are obtained for the entire original image by taking the average value of each in the exercise circuit 27.
  • the identification parameter arithmetic circuit 27 Stores these average values S ay and ⁇ av , further calculates the peak ⁇ value P th and the standard difference ⁇ value ⁇ tM based on the above equations (1) and (2), and obtains the later projection solution ⁇ For processing Then c to so that, the system co emissions Bok b over La 3 I performs projecting shadow waveform analysis processing Kaiinui image this time, cis -. 7 muco down bets port - La 3 1 Part I 3 Figure As shown in the figure, when the image VD is rotated, the image data of a slightly larger area (indicated by the solid line) is such that the image data is always included in the destruction of the fixed slit SL indicated by the solid line.
  • the coordinates which are read from the original image memory 21 are generated by the coordinate generation circuit 33.
  • the image data read in this way is stored in the slit image memory 22.
  • the image rotation circuit 23 is a system contact ⁇
  • the image data stored in the slit image memory 22 is rotated by a predetermined angle, and the rotated image data is rotated by the rotation image memory. Transfer to memory 24.
  • the displacement of the lattice points due to the rotation is performed.
  • the projection waveform calculation circuit 25 reads the stored data of the rotated image memory 24 and, as shown in FIG. 1 (b), performs projection in the X and y2 directions within the slit area.
  • the waveform is obtained, and the obtained projection waveform is stored in the projection waveform ⁇ memory 26 c.
  • the system controller 31 sends the next rotation angle to the image rotation circuit 23.
  • the projection waveform of the next rotation and angle is stored in the projection waveform memory 26.
  • Such processing is performed in steps 0 to 9. 0 Ri by the and the child of a predetermined rotation stearyl-up is carried out until the end in the range of ⁇ ,.
  • the projection waveform Note Li 2 6 Ru to the serial 3 ⁇ 4 a projection waveform of each rotation angle C 'e
  • the waveform parameter circuit 28 calculates the standard deviation ⁇ for each rotation angle based on ⁇ based on the projection waveform for each rotation angle recorded in the projection memory 26.
  • the average standard deviation s ⁇ ⁇ and ⁇ ⁇ in each of the X and y directions of the entire image ⁇ stored in the separate parameter calculation storage circuit 27 are read in the other parameter calculation storage circuit 27 ⁇ .
  • the expected standard difference ⁇ (6) for each rotation angle was obtained according to the above equation (5), and these calculations were performed. Based on ⁇ ( ⁇ ), normalization was performed for each rotation angle. ⁇ / ⁇ ( ⁇ ))), and determine the rotation angle S when the ⁇ becomes the maximum as the linear direction.
  • the determined rotation angle 6 is input to and stored in the characteristic table storage circuit 3Q.
  • the waveform parameter calculation circuit 28 inputs the value at the determined rotation angle to the comparison circuit 29.
  • the comparison circuit 29 receives a value, for example, “ ⁇ ” from the identification parameter operation circuit 27, and the comparison circuit 29 compares the input value and the value “ ⁇ ”, and compares the values.
  • the result is input to the feature table storage circuit 30. Based on this comparison result, the system controller 31 determines that there is a crack when ⁇ .
  • the system controller 31 performs the following operation so that the width W and the line length L are raised.
  • the determination of ⁇ ⁇ W is performed according to the method shown in FIG. 5 above, and the waveform parameter calculation circuit 28, and more specifically, the peak value • P of the projection wave ⁇ in the crack existence direction S
  • the projection wave B is subjected to a run-up process with a peak ⁇ P divided by ⁇ P — ⁇ P from the peak ⁇ P, and an HS component larger than that of the boat P-am P is obtained.
  • the standard deviation ⁇ of the waveform obtained by changing the E by the value P—P is calculated, and this is input to the comparison circuit 29.
  • the system controller 3 draws a line only in the m direction from the H ⁇ data of the slit image memory 22!
  • the image data of the area limited to ti is read out to iw, and this is rotated once by the image rotation circuit 23 to make the rotated image memory 24 self-pump.
  • Projection performance ⁇ Repetition 25 shows the projection wave of this image data in the X and y directions. Then, this is stored in the projection waveform memory 26.
  • the waveform parameter circuit 28 is a separate parameter calculation recording circuit 27 that combines the projected waveform of which the peak is obtained and the projected waveform of the shadow of the projected waveforms in the X and y directions.
  • Step # 0, Step 1 20 After the direction 5 is determined, if it is determined that there is no line, the line will be stored. ⁇ The processing for determining the W and the length L is not performed, and the projection waveform of the next slit area is analyzed.
  • the system controller 3 determines whether the recognized image in the slit area is a line by the determination method described with reference to FIGS. 9 and 10 described above. Whether it is the minute g, or if it is I ((steps 130,
  • the platform which is a simple pattern, has a system controller 31 that has the length W, length, and direction specified in the characteristic feature memory circuit 30.
  • the certified segment is added to the storage memory 32 in the area of the physical image memory 32.
  • the rotated angle is corrected so that the original image memory -1-
  • the second image data can be associated with the uncomplicated data of the processed image data.
  • the system controller 3 is stored in the slit image memory 22.
  • the image data of the slit area is overlapped and divided into S, and each of the divided image data is subjected to the rotation projection model in the same manner as described above. Perform analysis processing.
  • the characteristic parameters (directions (5, width, length)> of each subdivision area obtained in this way are stored in the characteristic table storage circuit 30 (step 16).
  • the line segment in the slit area is reconstructed based on these characteristic parameters, and this is written in the corresponding area of the processing image memory 32.
  • the linear pattern of the original image memory 21 is reproduced as the sum (OR) of the rectangular line segments in the processed image memory 32.
  • the system controller 31 has a missing cleaning line! ⁇ Perform processing to stop.
  • the system controller 31 identifies an area determined to be a target in the 4 ⁇ 4 slit area, and uses this identification information as a basis.
  • the image data corresponding to the position determined above is read out from the original image memory 2 shown in Fig. (E), and the rotational projection waveform analysis is performed on the image data in the same manner as described above.
  • the result (W,, ,) is stored in the characteristic table storage circuit 30 (Step 20Q).
  • the system controller 31 is legally defined by the characteristic parameter (W, L, ⁇ ). Then, the segment of the rectangle to be drawn is written at the interpolation position shown in Fig. 5 of the processed image memory 32. By performing all such operations for the reprojection interpolation position determined above. (Step 220), and re-create the continuous rectangular pattern in the processed image memory 32. It is a child.
  • a method of roller, the described above and, if ⁇ the ⁇ patterns are all Ku included not play table or the original image to the original image is Spirit S,. Total 5 required for processing from the original image data Even if different parameters such as the average standard H difference av are determined, there is a function that can detect the traffic in the SBs that are less than the average.
  • Nan'oto is if e s Italy and the child that appear in isolation often without ⁇ as line, in case the class-click of 3 ⁇ 4 road surface Ru Ken ⁇ 5,.
  • a memory area is divided into a plurality of square areas, a projection waveform is obtained for each of the divided areas, and a plurality of projection areas are obtained by rotating the further divided areas by a predetermined angle. give a projection waveform that by the direction, these because the analysis to Tsu in linear Bata Ichin by the and this projection waveform was to jar I recognize as a rectangular ⁇ segmenting Bok ⁇ fi] tut ⁇ Highly accurate recognition of complex lines such as cracks
  • the data is determined based on the image data stored in the original image memory, there may be variations in the density, height, length, etc. of each image data. Even if it does, stable line recognition can always be performed.
  • Standard patterns such as detection matching patterns are not required, and the standard patterns are not used. The direction is not determined.
  • the image data is divided into) II, and the projected wave is analyzed. Then, it is determined that the ⁇ ⁇ pattern exists, and the image is reprojected based on the positional relationship in the fc area. In addition, since the projection waveform is updated only for the selected area, it is possible to prevent the omission of the mark with ⁇ :
  • a method of obtaining a projection waveform with a changed projection angle is as follows. Considering an octagonal slit as shown in No. 14g, projection waveforms in three directions can be taken at the same time without rotating the slit or the image. In addition, the number of divisions, the shape of the slit, and the like may cause other factors as appropriate. In addition, only the rectangular center line of the line segment after the analysis processing may be used. You can put them out, connect them so that they become two lines, and represent them as a line with no ton ⁇ pattern.
  • the off La Lee emissions Holdings Po instead of the image obtained by the dot method, if it falls down, the image obtained from an image element that generates noise on the other side, such as an image obtained by running a CCD line sensor, It is also effective when applied to images that capture objects that have directionality in the material itself, such as wood surface fibres.
  • the method for recognizing a linear pattern according to the present invention can be applied to, for example, asphalt, concrete road, airport runway, building exterior wall, Cracks, cracks, hoes, folds, streaks, etc. that occur on concrete slopes, structures such as tunnel inner walls, and metal products such as metal steel plates, plastic plates, vinyl sheets, etc.
  • This is useful for pattern recognition, mouth-pot, stick-work by visual means such as a transport system, etc.-recognition of linear patterns such as white guide lines.

Description

明 韜 書 線状パタ ー ン認識方法 技 術 分 野
この発明 は 、 原画像メ モ リ に記 ® し た函 ^デー タ Φ に含ま れる線状パタ ー ンを自動的に認識 し 、 抽出する 線状パタ ー ン認識方法に 関する 。 背 景 技 術
從来、 目 視確認に よ っ て行なわれて いた路面ゃ 卜 ン ネル内壁等の ク ラ ッ ク ♦ 凹凸等の検出を自動化するた め に 、 各種提案がなさ れて いる 。 例えば、 特願昭 5 8 一 2 2 9 5 6 3号あるい は特願昭 5 9 — 2 3 3 9 2 3 号に おいて は 、 第 Ί 5図お よび第 Ί 6図 に示す如 く 、 車両 1 に 、 レ ーザ発振器 2 、 ミ ラ ー 3 お よ び電動翳 4 等か ら なる レーザ走査系 と 、 受光セ ンサ 5 と 、. 走行距 離計 ( 図示せず ) 等を設け 、 道路模斷方 向に レ ーザ光 L を -杏 し 、 面 7 ら の散乱光を ^光セ ンサ 5 で Φ光 する よ う に して いる 。 この際、 第 1 7 図 ( ε ). に示す 如 く 、 レーザ光が照射された路面に ク ラ ッ ク 等の凹部 が存在 しない場台 に は前 S≤受光セ ンサ 5 に所定光 の 散乱光が入射さ れるが , 周図 ( ) に示す如 く 、 路面 上に ク ラ ッ ク が存在 ^ る場 合 に はシ ャ ド ゥ作 ffiに よ り 受光セ ンサ 5 に対する入射光 fflが著 し く 低下する こ と にな り 、 これら提案においては、 前記受 ½センサ 5 の 岀カを前記走行距離計の計測値と ともに ビデオテープ レコ ーダー ( V τ R 》 等に記録させた後、 mえは'專用 の画像メ モ リ に格鈉するよう に している。 この画像メ . モ リ に袼納されたデータ は第 Ί 8 図に示す如く 、 X方 向ア ド レスが車両の走行方向、 Y方向ア ド レスが道路 模断方向、 Z方向がクラ ッ ク についてのデータ (多階 調あるいは 2値) を示すこ とにな り 、 この袼鈉データ を解析するこ とによ り クラ ッ ク等の凹凸をその大きさ、 位置おょぴ形状について検出するこ とができる。
ところで、 このよう な路面画像からのクラ ッ ク自動 認篛においては、
( I ) 道路の骨材等の影響で雑音が非常に多い。
( I ) クラ ッ ク は、 局所的な方向変化や幅の変動を 持つ。
( 》 不運镜部 ( クラ ッ クの とぎれ 》 を多 く生 じて いる
( I? ) 道路の環境条件 、 旌工法等によ り 、 表面拭態 が大きく異なり 、 重畳する雜音が一檨でな く 、 ま た 、 横クラ ッ ク 、 亀 s ク ラ ッ ク とい っ たク ラ ッ ク発生パタ ーンも異なる。
等の拔 ¾があ り クラ ッ ク等'の篛状パタ一ンを高精度 に橈出するための技術が要望されていた c
そこで、 從茱行なわれてきた鎳状パタ ーンの認識方 式を例示する と、 ( Ί ) ? 淡画像を 2 値化 し 、 暗い ( 又 は明る い 〉 篛 の領域を ¾ S し 、 そ の後 ϋ線化 ® ¾を行 っ て 線を認識す る も の
( 2 ) 線検出オペ レー タ と の招関を と り ^部に 鎳が存在する と認識する方法
( 3 ) 或る点を中心 と する複数の方向 につ いて の画 素の濃淡和等か ら 、 該点につ いて の線存在方 向を求め 、 以下順次同様の処理を行な う 追跡 処理に よ り 線を認識するもの
等があ っ た 。
ま た文字認識の分野に おいて- は
( 4 ) 2 値画像の黒信号を X , Y方向 に夫々 カ ウ ン 卜 し 、 該カ ウ ン 卜 値を波形値 と し て投影波形 を生痰 し 、 その後基準パタ ー ン と の照合 に よ り 文字認識をするもの
( 5 》 広い領域につ い て の投影結果か ら文字部の よ う な線の密案 し た 域を抽出 し 、. さ らに各文 字を切 り 出 した後 、 こ の投影波形 と基 ^ バタ ー ン と の照合 に よ り 文字を認識する もの 等があ っ た 。
上記 (1 ) ( 2 )お よび (3 ) の従来技铯 は 、 総体的に雜 ¾ に弱 く 、 ま た禝雜な ¾ Sを行な う SI に はそ の認識精度 が悪いた め に 、 音成分が多 く かつ線形拭が複 nな前 記路面上の ク ラ ッ ク 検出の よ う な分野に は違 で きな い と い う 問題点が あ る 。 また、 投影処理には一般に投影方向への濃度平均化 効果が ¾るため上記(4 ) および(5 ) の從来技街のよ 、 な広い領域からの投影では ϋぃ篛 ^パタ ーンの認識が 困難であ り 、 仮に篛存在方 [¾に投影を とるこ とができ たと しても、 前記クラ ッ ク のよう な複雜な籙形犹の認 讖は不可能である。 さ らにこれら においては、 認識逃 理のために基準パタ ーンが必要である という 問題点が める。
この発明は上記問題点を解決 しょう とするものであ り 、 倒えば路面クラ ッ クのよう な複雜な線状パタ ーン を高精度に検出するこ とができる線拔パタ ーン認識方 法を提供するこ とを目 的 とする。
またこの発明では、 例えば路面クラ ッ クのよう な複 雜な鎳拔パタ ーンの中の特に分歧を高精度に検出する こ とができる篛状パタ ーン認識方法を提供するこ とを 目 的とする
さ らにこの発明では、 方向性を持つ ϋえ フ ライ ン グスポ ッ 卜法による撮像画像等に対 しても正確な籙検 出を行なう籙状パタ ーン認識方法を提供するこ とを Β 的 とする。 発 明 の ^ 示
そこでこの発明では、 原 像データ が記惶された原 画傺メ モ リ の記憶镔域を複数の ϋ域に分割 し 、 該 ^割 した領域の ϋ像データか ら夫々複数の投影角度による 投影波形を各領域毎に求め 、 こ れ ら投影波彤を薛析す る こ と に よ り 各分 §11頜域に おける鎳扰パタ ー ン の有無、 鎳方向 、 篛蝠お よぴ鎳長を判定 し 、 これ ら判定結粜に よ っ て名 分 10頜域毎に前記篛犹パ タ ー ン に対 応する綜 セグメ ン ト ( 例えば矩形状 ) を抽出する よ う に する 。
前記分割 した領域毎に複数の投影角度に よ る投影波 形を求める方法 と し て は 、 前記原画像メ モ リ を複数の 領域に分割するス リ ッ ト を想定 し 、 画像を固定 し分割 ス リ ツ 卜 を回転する方法、 ある い は分割ス リ ツ 卜 を固 定 し画像を逆方 向に 回転す る方法等があ り 、 こ の よ う に して得 ら れた各 回転ス リ ッ 卜 領域につ いて例えば X, y 方向の投影波形を求めるよ う にする 。 そ し て 、 こ れ ら投影波形を解析する こ と に よ り 矩形犹の綜セグメ ン 卜 の形状およ び方向を特定する線状パタ ー ンの綜方向
Θ 、 線幅 Wお よび線長 L を決定する 。
したが つ て こ の発明 に よ れば、 ク ラ ッ ク 画傺の よ う な複雜な線を含みかつ雜音成分が多い画像に含 ま れる 犹パタ ー ンを高精度に認識する こ と できる と と も に 、 福や方向等が局所的に変動 して い る篛 パタ 一ン について も 、 複雑な演算を行なう こ と な く 投影波形を 欝祈する こ とで 、. 線セグメ ン ト と し て容易 に 認識する、 こ とができる 。 ま た 、 線検出マ ッ チングパタ ー ンの様 な標準パタ ー ンが不要であ り 、 しかもそ れ ら 標 ^パ 一ンを使 し ないので 、 認識する線栻パタ ー ン の幅、 長さ 、 方向等が限定さ れない 。 さ ら に 、 各 分 镔域を 隣接領域にオーバーラ ッ プするよう に分割すれば、 画 像又はス リ ッ 卜 を回転させた こ とに起因 して生じる篛 欠落を、 確実に防止するこ とができる。
また、 この発明では、 前記投影波形解析の際、 各投 影角度毎に求めた投影波形を少な く とも前記投影角度 を変数とする所定の.関数で正規化 し、 該正規化 した値 を判定するこ とによ り各分割鏢域における鎳扰パタ ー ンの鎳方向、 鎳蝠等を判定するよう に している。 この こ と によ り 、 計測画像のもつ方向性による影響が ¾正 さ れ、 画像データ が方向性を持つ場合や、 方向性を持 つ た背景雜音が生じていた り 、 線対象の像 ( 濃度値や コ ン 卜 ラス 卜 〉 が方向によ り異なる場合にも、 正確に 線方向や篛蟢を検出するこ とができ、 また背景雜音を 籙対象 と して誤認するこ ともな く 、 安定 した籙検 ¾が 可能になる。
またこの発 では、 篛 S2線セグメ ン ト の ¾ ¾理後、 籙犹パタ ーンが存在する分割 ^域の配 E顯係を半 !1定 し、 該 定結栗に基づき ^投影する禧 域を遺 し、 該 選定 した補間領域について夫々前記線セグメ ン 卜 を ¾ 岀する一連の処理を行なわせるよう に して 、 画像又は ス リ ッ 卜 を回転 したこ と によ っ て生 じる領域境界の線 欠落を少ない演算時問で磴実に防止するよう にする。 すなわち、 初めは、 H像データ を耝に分 10 して投影波 开-の解析を行ない、 その後線'拔パタ ーンが存在する と 判定された翳域の位 E関係から再投影 ΐ る補 H領域を 選定 し 、 該選定 し た領域についてのみ投影波形の解祈 を行な う 。
さ ら に この発明では 、 前 し た一逮の篛セグメ ン 卜 抽出処理に伴ない、 m記判定 し た線方向につ いて の投 影波形の標準偏差を各領域毎 に ^め 、 こ の標準偏差に 基づき各領域の認識 ¾ 象が分岐か否かを判定 し 、 分岐 と判定さ れた領域につ いて は該領域をさ ら に複数の頜 域に細分割 し 、 該細分罰 し た領域 に前記同様の投影 波形の解祈を行な う よ う に し て 、. 平清 i 効果を弱める こ と な く 、 分岐を正確に検出できる よ う に する 。 なお 、. 前記綑分化の際、 各領域を才 ーパ ーラ ッ プさ せ る よ う に した方が 、 よ り 正確に分岐を認識する こ と ができる 。 図面の簡単な説明 .
第 1 図はこ の発明の基本的饌念を説明する髌念図、: 第 2 図 は回転さ れた ス リ ツ 卜 領域を得る た めの 2 つ の 態様を示す ^念図、 第 3 図 は フ ラ イ ングスポ υ 卜 法に よ る撮像画像 1を示す図 、 第 4 図 は面像デー タ が方 向 性を持つ場合 の H正方法を説明す る説明図 、. 第 5 図 は 線幅 Wを求める一滨箅例を説明するた め の説明 II 、. 第 6 図 は才 ーパーラ ッ プ法に よ る線欠落補問力 法を説明 するため の説明図 、 第 7 図 は補悶位 E判定'法に よ る '綜 欠落補間方法を説明する た めの説明図 、 第 8 図 は分岐 が存在する領域に おけ る線セグメ ン 卜 ίώ ^方 法を説 ¾¾ す るための説昭 ^ 、 Q お よ び ι ο は分 を ^ 定するための投影波形のパタ ーン分類例を示す図、 第 1 1 図はこの発明の方法を実飽するための構成倒を示 すプロ ッ ク図、 第 1 2 図は第 Ί Ί 11に示 した構成倒の 具体動作例を示すフ ロ ーチャ ー ト 、 第 Ί 3 図は原画接 ί メ モ リ からのデータ読 ffi し態様を説明する図、 第 1 4 図は他の形状のス リ ッ 卜 によ り投影波形を求める例を 示す説明図、 第 Ί 5 図は路面上のクラ ッ クを検出する 計測車両を示す斜視図、 第 1 6 図は路面上のクラ ッ ク を撮漦するための翳略構成を示す図、 第 Ί 7 図は レー ザ光の散乱態様を説明する図、 第 Ί 8 図は画像メ モ リ に記憶された画像データ を示す模式図である。 ' 発明を実施するための最良の形態
以下、 この発明を添付図面に示す実施例に従っ て詳 翻に説明する。
まず、 '第 1 図に従っ て、 この発明の一実施榥の基本 的溉念について説明する。
第 Ί 図 ( a ) に示すよう な篛状パタ ーン L Pを含む 2 5 6画素 X 2 5 6画素の画像を考える。 この場合 1 画素は例えば 8 ビ ッ 卜からなり 、 1 〜 2 5 6 階調を表 わすこ とができる多値濃度データである とする。 この 画像に対 して同図 ( a ) の破籙で示 よ う な 4 X 4 の 正方ス リ ッ ト をかけ、. これらス リ ッ 卜で画餘を 4 X 4 の正方メ ッ シ ュ領域に分 S! し、 次いで第 1 ! ( b } に 示すよう に、 この分罰メ ッ シュ領域 ( JX下ス リ ツ 卜篛 域 とい う ) の ) 方向お ょぴ V 方(¾ につ いて の投影波形 を求める。 この際の投影波形値 S x , S y と しては、 投影方向の画素列 ( π 〉 の濃度デー タ の平均値∑ D j n ( D i : 濃度データ 〉 を兩いるよう にする。 いま 、 線状パタ ーンが背景に比べて大きな濃度値を示す と仮 定する と 、 篛状パタ ー ン付近の投影波形値は第 Ί 図 ( b ) に示す如 く 他領域よ り大きな値となる。
次に、 各ス リ ツ 卜鎮域の領域中心を回転中心 と して ス リ ッ 卜 を 0〜 9 0 度の範囲で所定角度ずつ順次回転 し 、 各回転角度毎の投影波形を求める。 この回転 した ス リ ッ ト 投影波形を求める方法と して は、 第 2 図に示 す如 く 、 画像を固定 してス リ ッ 卜 を回転する方法と、 ス リ ッ 卜 を固定 して画像を逆方向に回転させる方法と があるが、 それら によ っ て得られる投影波形は同 じで ある。 尚、 ス リ ツ 卜 と は、 投影波形を計算する領域を 識別させ るためのもので、 ス リ ツ 卜 投影铰形を求める 際に は、 ス リ ツ 卜 ( 又は画像 〉 の回転に関係な く 、 常 に ス リ ッ 卜 の に 行な に iSi素列の Ψ- ½ j ナ? 求めるよう にする。 この際、. 0転後のス リ ッ ト 鎮域の 格子点は回転前の画像の格子点と一致 しな く なるので、. 回転後のス リ ッ ト領域の格子点の濃度値は、 例えば近 傍 4 画素の濃度の重み平均を求める補間処理を行なう こ と によ り決定する c
このよう に して 、. 各回転角度毎の投影 :形を求めるよ う にする と 、. 籙状パタ ーン し P に沿 つ た方 向の投影波 形は、 第 1 図 ( c ) に示すよう にある所定の角度 0回 転 した ときにその ピーク値 Pが最大 とな り 、 これによ り篛状パタ ーン存在方向 0を求めるこ とができる。
次に、 このよう に して得られた線方向 に本当 に線 状パタ ーン L Pが有るか否かは前記ピーク値 Pの大小 に基づぎ判定する。
例えば該ピーク値 Pを所定の閾値 P thと比較 し、
P≥ P thの とき、 線有り
Pぐ P thの とき、 線無し
と判定する。 尚、 前記閾値 P thは例えば次式に したが つ て抉定する。
P th - α * S ay+ i3 ( α≥ 1 ) ·- ( 1 ) ここで、 S avは画像全体 ( 2 5 6 x 2 5 6画素 ) の平 均濃度値であ り 、 また ctおよび は夫々轾翳的に求め た重み係数および補正係数である。
次に、 鎳拔パタ ーンの篛幅 Wは例えば第 1 図 ( c ) に示す如 く投影波形を所定の閾値 T h^ で閾値処理 し ピークの切鎳の長さ Wをも っ て篛蝠とする。 この! 1©
T d1 と しては前記籙対象の有無判定の閾値 P thを代 甩するよう に してもよ く , また他の適当な値を設定す るよう にしてちょい。
次に、 籙扰パタ ーンの長さ し は第 Ί 図 ( d ) に示す よう にス リ ッ 卜鎮域を蟢方向にのみ既に得 5れたクラ ッ ク! 1 Wに ffi!j Mし , 該 ]限されたス リ ッ 卜鎮域につい て投影波彤を求め、 ある閾髗 T hd2 で閾值処 Sする こ とでス リ ッ ト 領域中 に含 ま れる線長 L を決定する 。 こ れは 、 単なる正方 ス リ ツ 卜 では 、 篛に沿 つ た方向の波 形は 、 線の ピー ク が明瞭に現れるが 、 幅方向の波形で は ピー ク のコ ン ト ラ ス 卜 が低 く なるた めである 。 この 閾値 T h d 2 と して は 、 例えば、 対象有無判定の前記闘 値 P t hあるい は画像全体の平均濃度瘕 S a Y等を用 いる よ う にする 。
こ の様な投影波形解析を行な う こ と に よ り 、 Ί つ の ス リ ツ 卜 領域に含ま れる線栻パタ ー ンを第 Ί ϋ ( e ) に示すよ う に福 W、 長さ し 、 方向 が既 0の矩形パタ ー ン と して認識する こ と ができる 。 こ れを線セグメ ン 卜 と 呼ぶ。 そ して 、 こ の様な処理を第 Ί 図 ( a 〉 の各 メ ッ シ ュ 頜域につ いて 行なう と 、 各 メ ッ シ ュ 毎に線状 パタ ーンを幅 W、 長さ し 、 方向 0 が既知である篛セグ メ ン 卜 と して抽出するこ とができる。
なお 、 R方向 5 、 綜 i Wお よ ぴ綜対象の右無の ! 定 に標準編差 σ を いる よ う に し て も よ い 。
こ の場合 に は , ス リ ッ 卜 頜域を所定角度ずつ順次回 転 し て い く 際、 名回転角度ご との投影波形の標準偏差 σ を求め 、 該標準偏差 σが最大 と な っ た と き の回転角 5 を篛方 [ft と して判定す る よ う に する 。
そ して 、 こ のよ う に し て得 ら れた方向 5 に おいて 、. 線対象 の有無を判定 る際に 、 、 こ の方 向 5 における 投影波形の標準 ϋ ¾ を所定の閾値 び t h 1 と比較 し 、 σ≥ σ † h 1 の と き 、 線冇 り σ < σ ΐ Μ の とき、 籙無し
と判定する。 この閻値び t M は例えば次式に従っ て決 定する e
σ t h 1 = r ♦ σ a v + δ ( r ^ 1 ) … ( 2 )
ここで、 び a vは画像全体の各メ ッ シュ で得られた各投 影波形の標準儒差を平均 した値であ り 、 また ァ および δ は夫々経験的に求めた重み係数および補正係数であ
—る
この場合 、 篛方向 0 は、 投影波形の標準鎘差を求め、 それが最大となっ た とき-のス リ ッ 卜 回転角から求めた が、 この発明を先の第 Ί 5 図乃至第 Ί 8 図を いて説 明 した路面画像計測に適招する場合に は以下のよう な 補正を行なう よう に したほう が望ま しい。 すなわち、 この路面画像計測は レーザ光を道路橙断方向に走査す るフライ ングスポッ 卜法の原理に基づいてお り 、 レー ザ, ディ テク タ の幾柯学的位置関係によ り 、 遵路锐 K 方向に凹凸が強調されるよう に工夫されている c 第 3 図 ( a ) は道路表面状態を示すものであ り 、 同図 ( ) に示すクラ ッ ク C R 、 大きな凹部 g 'をフライ ングスポ ッ 卜法で攝像した場合 には、 同図 ( b ) に示す如 く 、 これらクラ ッ ク G R 凹部 g は レーザ走査方向に延び た横長の形状となる。 尚、 同 !! ( b ) において 、. mは 微小な凹部による影である。 そのため、 遒路模断方向 の投影波形の標準扁差は、 縱斷方向のものよ り も大き く な り 、. 標準 ¾から クラ ッ ク 方 ί¾を める ϋ ^ 、 方向に依存 した補正が必要となる。
こ の補正 に おいて は ま ず 、 第 4 図 ( a 〉 ( b 〉 に 示す如 く 、 回転を行なわな い投影ス リ ツ 卜 領域ご と に 、 画像の横断方向 と縦断方向 に つ い て の標準偏差 σ v ( i , j ) 、 σ v ( i , j ) を求め、 それ らの画 像全体についての平均値 σ χ , σ y を次式に従 っ て求 める。
σ ( i
( 3 )
4 x 4
∑ σ
( 4 )
4 x 4
次に、 ス リ ッ ト を任意角度 0 回転させた場台のその方 向の投影波形の標準偏差の予想値 σ ( Θ ) を回転角 0 によ り σ χ , σ y を 比例 配分 し て 次式 の如 く 求める ( 第 4 図 ( c 〉 〉 。
9 0— 〉 σ + 6 σ
σ ( Θ ) = 1.
9 0
… ( 5 ) そ して 、 このよう に して求めた を変数 とする予想 標準偏差 σ ( ) を用いて各回転角度ごと に求めた前 記ス リ ッ 卜投影波形の標準偏差 σを次式に従っ て正規 化する。
σ
ζ = ( 6 )
σ ( θ )
ただ し、 上式において σ ( Θ ) および σを求める時の 回転角は同一値である。 そ して、 このよう に して各回転角度毎の値 を求め、. 該値 が最大とな っ た ときの回転角 0 をクラ ッ ク方向 と して判定するよう に して計測画像の方向性による影 響を受けずにクラ ッ クの方向を決定するこ とが出来る よう にする。
クラ ッ ク存在方向 5 が得られた後、 クラ ッ クの有無 そのものは、 上で述べた正規化された標準 ii差 が倒 えば Ί 以上の場合のみクラ ッ ク有 り と判定する。 尚、 この値 Ί は経験的 * 铳計的に求めた値であ り 、 一般式
£ = σ κ σ = r + δ / σ
( 7 = 1 , δ = 0 の とき = 1 〉 で表わすこ とのできる値である。 これは画像中の雜音 等で生じる苹均的な浚形分散よ り も大きい場台のみ、 何らかの対象がある と判断 しているこ とになる。
また、 線幅 Wを決定する際には、 第 5 図に示す手順 によ っ て行なっ てもよい。 すなわち 、 方向 6 における 投影狻形をその ピーク値 Ρよ り Δ Ρ減じた値 Ρ— Δ Ρ で閻値処理し、 閾値 Ρ— Δ Ρよ り大きな部分を値 Ρ— Δ Ρで置換えた波形 (実線 ) についての標準儷差 σを 求め、
σ≤ σ th2 σ th2 : 幅決定の閾値
を篛足すればその時の ピーク の切線の長さをも っ て篛 幅 Wとする。
しか し、 であればさ ら に Δ P減じた値 P— 2 ♦ 厶 Pを閾値 と し て同様の処理を行ない、 σ の条件を満足する 迄同様の処理を繰返 し、 上記条件が満たされた ときの ピー クの切線の長さをも っ て線幅 Wとする。 上記閾値 のステ ツ プ Δ Ρ と し て は例えばデジ タ ル画像の量子 化ステ ッ プ ( 2 5 6 階調で 1 階調 〉 と し 、 ま た閾値 σ ΐ|ι2 と して は例えば前述の閾値 σ ΐΜ ( = r * σ ay + δ ) を いるよう に してもよい。 尚、 この篛幅決定 の際、 閾値 σ t h2 を前記第 4 図に示 した正規化処理に よ り襦正するよ う にすれば、 計測画像の方向性に よる 影響を受けずに 、 よ り正確に ,篛幅 Wを決定する こ とが でぎる。
ま た、 この篛幅決定の際、 閾値 P— i * A P ( i = 1 , 2 … 〉 で闞値処理 した波形の平均値を求め、 該平 均値が所定の閾値以下となるまで前記同様の処理を行 ない、 この条件が満たされた ときの ピーク の切線の長 さをも っ て線幅 Wとするよ う に してもよい。
次に 、 第 6図 ( a 〉 に示すよ う な線状パタ ーン L P の認識を考える。 第 6図 ( b ) に示すよ う な 4 X 4 の 正方メ ッ シ ュ をス リ ッ ト領域と して 、. 各 ド ッ 卜 ( ♦ ) をス リ ッ 卜 回転中心と して前述 したよ う な解析処理を 行な っ た場合、 同図 ( c ) に示すよう な不連続な線セ グメ ン 卜 と して認識される こ とが多い。 これは各ス リ ッ 卜 を回転さゼ た場合、 ス リ ッ 卜境界付近に はス リ ッ 卜镙 に含ま れない 分が生 じるためであ り 、 このた めその部分に籙が存在 し ていた と しても認 ϋ後の画像 には欠落が生 じるこ とになる。 これを解決するために この実施例では、 周図 ( d 〉 に示す如く ス リ ツ 卜サイ ズは変えずにス リ ッ 卜回乾中心をス リ ッ 卜長さの Ί / 2間陽に設定 し、 投影頜域をオーバーラ ッ プさせるこ とで、 同図 ( e ) に示すよう なとぎれのない運続 した 線状パタ ーン と して抽岀するこ とができるよう に した。
このよう に して 、 ス リ ッ ト投影位置を完全に才一パ 一ラ ッ プさせるよう に して線扰パタ ー ンの欠落を ¾止 するよ う に してもよいが、 第 7 図に示すよ う な手法を 甩いて演算時間の短縮化を図るよう に してもよい。
すなわち、 この方法においては、 まず、 第 7 図 ( s 〉 の様な線栻パタ ーン し Pに対 し、 ( し、 〉 の様にオーバ 一ラ ッ プさせすに粗く ス リ ッ ト投影を試み、 ( c 〉 の 様に部分的な線セグメ ン ト を検出する。 そ して、 それ らの補間位置について再投影を試みる。 補 位 Bと し ては、- 例えば同図 ( d 〉 で Α と Β のス リ ッ 卜両方で線 状パタ ーンが検出された場合 は i の位匿に再投影する。 同様に Aかつ Cで線状パタ ーンが検出されれば j の位 置に、 Aかつ D なら Kの位置に再投影を行なう 。 し fc っ て 、 この場合の再投影位 Eは同図 ( e ) に示す如 く 3 箇所とな り 、. この再投影によ っ て同図 ( f 〉 に示 すよう な連続した篛状パタ ーンを得るこ とができる。 この手法を いれば、. 検岀能力を変えずに滨箅時 [Sを 減少させるこ とが ¾能となる。 例えば、 第 6 図の オ ーバ ーラ ッ プ法で はス リ ッ 卜 投 影回数は 4 9 回 ( 7 x 7 ) とな り 、 第 7 図の補悶法で はス リ ツ 卜 投影回数は 1 9.回 ( 4 X 4 ÷ 3 ). と なる 。
次 に線状パタ ー ンが分岐を持つ場合の 、 分岐 の判定 お よ びス リ ッ 卜 投影法 につ いて説明する 。
m扰パタ ー ンが 、 えば第 8 図 ( s ) に示す よ う な 分岐を持つ場合 、 ス リ ッ ト サイ ズが大きい と 、 認識後 の短 籙セグメ ン 卜 は第 8 図 ( b ) にハ ッ 吁 ングで示 すよ う なもの とな り 、 分较を充分に表現できない こ と が あ る 。 こ れに 対処 す る に は 、 単に ス リ ッ ト 域を さ く すればよいが 、 全画像につ いて ス リ ッ 卜 サイ ズを 小さ く して処理を行な う と 、 ス リ ッ 卜 サイ ズが小さ く なる程投影に よ る平滑化効果が弱め ら れ雜音を誤認識 して し ま う 。 したが っ て 、 こ の ^施例で は各ス リ ッ 卜 領域に おける分岐の有無を判定 し 、 分歧がある場合 、 該分岐を持つス リ ッ 卜 ^域につ いて のみス リ ッ 卜 サイ ズをノ j、さ く して 再投影を行な う よ う に した 。
ス リ ッ 卜 を線存在方 向 に 回転 し た と き のス リ ッ 卜 Si搣の X , V 方 ^の投影波飛を求め 、 そ れ ら の ^ Φ 偏差の う ち 大きなほ う を σ 、 小さ なほ う を σ L と し 、 こ れ ら σ Η , σ , を名 種画像につ いて調べる と 、. ス リ ッ 卜 域 の画像パタ ー ン は Η , σ , に よ っ て 葸 9 図 に示す ¾ く 分類でき-る こ とがわか っ た 。 す なわち 、. 第 9 ϋ { a ; は 、 篛状パタ一ンや j 等が存在 し ない 背景を示すも のでお り 、 こ の場 合 は小さ な と な り 、 ま た び H σ には差がな く σ Η σ j_ Ί とな る。 第 9 図 ( b 〉 は ピッ 卜 (孔立点 ) を示すものであ り 、 この場合 σ Η は中程度の値とな り 、 σ し
1 となる。 第 9 図 ( G ) はクラ ッ ク等の単耗な赣を示 すものであ り 、 この場合 σ Η は大きな儈とな り 、 σ Η / σ L も大きな箧となる。 そ して、 第 9 ϋ ( d ) は分 岐を示すものであ り 、 この場合 J H は大きな値 となり 、 σ Η / σ r は 1 となる。 この関係をび χ — σ ν 座標に 変換する と、 第 Ί Q 図に示すよう な大小闋係とな り 、 この関係によ り ズリ ッ 卜頜域中に含ま れる対象 1 分皎 か否かを判定するこ とができる。 つま り 、 篛存在方向 のス リ ッ ト投影波形の標準偏差 σ χ , σ ν を求め、 こ れらの値 σ χ , σ y が第 Ί 0 図のグラ フ のどの領域に あるかを調べ、. 分岐の領域に含まれていれば、. 分岐と 判定するよう にする。 このグラフの領域^界は銃計的、 経験的手法を用いて予め決定 してお く 。
かかる判定方法によ り分岐と判定されたス リ ッ 卜鎮 滅、につ いて は、 m "· R 國一 · (、 d ) に示寸よ― う な の ス り一 ッ 卜 (第 8 図 ( a ) , ( b 〉 ) の 1 / 4 のサイ ズのス リ ツ 卜 ( 各寸法が 1 Z 2 ) を い、 第 8 図 ( c 〉 に示 す各 ド ッ 卜 ( * ) を回転 Φ心と して投影锾域をォ ーパ 一ラ ップさせた再投影を行なう よう にする。 かかる再 投影によれは' , 第 8 図 ( ε ) に示 したよう な分 パタ ーンは、 第 8 図 ( e 》 に示す よう な複数の矩彩拔の線 セグメ ン ト S G « 〜 S G 5 ( 八ッ チ ング部分 ) の ϋ合 わせ ( 論理 ¾ ) パタ ー ン と し て認識する こ と ができ 、 分岐を正確に再現できる 。
次.に 、 かかる認識方法を前記第 1 5図〜第 1 8図 に 示 し た路面の ク ラ ッ ク 検出 に適招 し た場台 の構成 §1を 第 1 Ί 図 に示す。
道路表面を縦横靳方向 に所定 ピ ッ チ ( 倒えば 1 匪 ) でサンプ リ ング し た画像デー タ は V T R 1 0に一旦記 録された後、 オ フ ライ ンでイ メ ー ジメ モ リ Ί 1 に転送 さ れ、 さ ら に磁気テ ープ Ί 2 に記憶される 。 そ し て 、 該磁気テ ープ Ί 2 に記憶さ れた画像デ一 タ が 才 フ ラ イ ンで篛状パタ ー ン認識 g置 2 0に入力 さ れる こ と に な る c こ の際、 磁気テ ープ 1 2か ら原画像メ モ リ 2 に 対 して 2 5 6 x 2 5 6画素を Ί 単位 と して 、 1 画素 8 ピ ッ 卜 で構成される画像デー タ が入力 さ れる と する。
こ の線状パタ ー ン認識装 E 2 0は 、 2 5 6 x 2 5 6 画素 ( Ί'画素 : 8 ピ ッ 卜 〉 の画像デー タ が格鈉される 原画像メ モ リ 2 1 と 、 原画像メ モ リ 2 1 か ら略ス リ V 卜 単位 に読出さ れる画像デー タ が格钠さ れるス リ ッ 卜 画像メ モ リ 2 2 と 、 システ ム コ ン 卜 ロ ーラ 3 Ί か ら の 指令 に っ てス リ ッ 卜 画像メ モ リ 2 2の画像デー タ を 所定角ずつ 回転 して 出力す る画像回転回路 2 3 と 、 回 さ れた両 &デー を 愤,《 -す る 问 ^両像 , '霸 メ モ り 一?-■ 4 · と 、, 回転画像メ モ リ 2 4 に格訥さ れた画像デー タ を読出 し 、 ス リ ッ ト ®域内で X , y 2方 向の投影波形を求め る投 影波 .形 ^回路 2 5 と 、 得 ら れた各 回転角 ご と の投影 波形を記憶する投影波形メ モ リ 2 6 と、 投影波形の鞣 祈に必要な画像全体の平均濃度値 S avあるいは画像全 体についての平均標準優差 σ sv等の識別パラメ ータ を 演算記憶 し 、 所要の前記閾値 P t卜, T hd1 , T hd2 , び th1 あるいはび th2 等を算出 し記億する識別パラメ ータ 演算記憶回路 2 7 と、 得 られた各回転角ごとの投 影波形から標準瘺差 σや ピーク値 P等を求め、 鎳方向 Θ 、 鎳蝠 W、 篛長 L等を泶めるための演算を行なう波 形パラメ ータ演算回路 2 8 と、 これら波 パラメ ータ 演算回路 2 8および識別パラメ ータ演算回路 2 7の出 力を比較する比較回路 2 9 と、 該比較結果等に基づ'き 得られた線方向 β 、. 線疆 W、 篛長 L等の特徴パラメ一 タ を記憶する特徴テーブル記憶回路 3 0 と、 原画像メ モ リ 2 および処理画像メ モ リ 3 2 に対するア ド レス (座標 ) を形成し岀カする座標生成回路 3 3 と 、 認識 された矩形状の線セグメ ン 卜から成る 2值の画像デー タ を記憶するディ スプ レイ 表示兩 の処 S画像メ モ リ 3 2 と、 これら各構成要素に対する動作 * 同篛 等 を行なう 等で構痰されているシステムコ ン 卜 □
—ラ 3 1 とで構成されている。
次に、 かかる構成例の具体動作洌を第 1 2図に示す フ G —チヤ一 卜 を参照 して説明する c 尚、. この ¾作 ^ に おいて は、 原函齄メ モ リ 2 1 には第 Ί Sに示 したよ う な 2 5 6 x 2 5 6 il¾ ( 1 画素 : 8 ビ ッ 卜 》 の画^ データ が袼鈉され、 これに前記同様 4 X 4 の正方ス リ ッ 卜 をかけ る と する 。 こ の場合 は回転投影液形を求め る際、 ス リ ッ 卜 を固定 し て画像を— 方向 に 回転する よ う にする 。 ま た 、 線方 向 の判定 、 籙対象の冇無の 判定に は標準偏差 σ を いる方法を採; B し 、 線 wの 決定 に は第 5 図 に示 し た方法を探甩 し 、 線長 し の決定 の際の閾値 T lid 2 と し て は線対象の有無の判定の ピー ク 閾値 P t hを用 いる よ う に し 、 さ ら に線欠落を防止す るた めの手法 と して は前述 した 2 つ の方法の う ち の第 7 図 に示 し た補閗法を採 する よ う に した 。
システムコ ン ト ロ ーラ 3 Ί は 、 回転 し た画像の投影 波形の解析処理を行な う に先立ち 、 平均 ? 度值 S a vお よび平均標準漏差 a Y等の識別パラ メ ータ の演箅をお こなわせる ( ステ ッ プ Ί 0 0 ) 。 シス テム コ ン ドロ ー ラ 3 1 は 、 座標生成回路 3 3 を制御する こ と に よ り 座 標生成回路 3 3 か ら メ モ リ ア ド レスを送岀させ 、 原画 像メ モ リ 2 1 か ら 1 ス リ ッ 卜 領域に対応する画像デー タ をス リ ツ 卜 画像メ モ リ 2 2 に袼鈉サ る c こ の謹別パ ラ メ ー タ 演箅処理の際に は 、 画像回転回路 2 3 はス リ ッ 卜 画像メ モ リ 2 2 の铬鈉デー タ を回転 し ないで回転 画像メ モ リ 2 4 に格納する 。 投影波形演算回路 2 5 は 回転画像メ モ リ 2 4 に格納さ れた未回 ¾の画 Sデー タ を読出 し 、 第 Ί 図 ( b ) の よ う に し て ス リ ッ 卜 ^域内 で X . y 2 方向の投影波形を求め 、 得 ら れた投影波形 を投影波彤メ モ リ 2 6 に記憶さ せ る 。 波形パラ メ ー タ 演算回路 2 8 は、 投影波形メ モ リ 2 6 の記憶肉容 に基 づき当該ス リ ッ 卜領域における平均葸度瘟 d ( 1 , ) および標準儷差 σ ( 1 , 1 ) を ^める。 このよう な処 理を 4 x 4 の全てのス リ グ 卜鎖域 ( 才ーパ一ラ ッ プ し ない ) について鏢返し行なう こ とによ り 、 形パラメ ー タ 演算回路 2 8 に おいて 、 各 ス リ ツ 卜 域におけ る平均濃度値 d ( , 1 ) , d ( , 2 ) , ―, d ( 4 , 4 ) と同標準儒差 σ ( Ί , } , cr ( 1 , 2 〉 , 一 σ ( 4 , 4 ) が ^:め られる (第 4 図 ( b 》 参照 》 。 これら平均濃度値および標準儒差は識別パラメ ータ演 算回路 2 7 に送られ、 該識別パラメ ータ演箅回路 2 7 で夫々の平均儘が と られるこ とによ り原画餘全侔につ いての平均濃度値 S avおよび竿均標準儒差 σ が求め られる。 識別パラメ ータ演算回路 2 7 はこれら平均値 S ayおよび σ avを記憶し、 さ ら に前記(1) および(2) 式に基づき ピーク闞値 P thおよび標準餛差闞値 σ tM 等を求めて、 後の投影解^処理に ¾いるよう にする c 次に、 システムコ ン 卜 ロ ーラ 3 Ί は、 回乾画像の投 影波形解析処理を行なう 。 この際、 シス - 7 ムコ ン ト 口 —ラ 3 1 は第 Ί 3 図に示す如 く 、 画像 V D を回 ¾ した 場合に镀線で示す固定ス リ ツ 卜 S L の鎮壊に ϋ像デ一 タ が常に含まれるよう に若干大きな領域 ( 実線で示 》 の函像データ が原画僮 ίメ モ リ 2 1 か ら読出されるよ う な座標を座標生成回路 3 3 で発生させる。 このよう に して読岀された画像データ はス リ ッ 卜 画像メ モ リ 2 2 に ¾ · される。 画像回転回路 2 3 はシステムコ ン 卜 □ ー ラ 3 Ί か ら の指令に従 っ て ス リ ッ ト 画傺メ モ リ 2 2 に格鈉さ れた画像デー タ を所定角度回転 し 、 該回転 し た画像デー タ を回 ¾画像メ モ リ 2 4 に転送する 。 こ の 際、 画像回 ¾回路 2 3 に おいて は 、 回転に よ る格子点 のズ レを襦正するため に近傍 4 画素の重み付 け 度平 均を と る前記襦悶処理を行な う よ う に す る 。 投影波形 演算回路 2 5 は回転画像メ モ リ 2 4 の記憶デー タ を読 岀 し 、 第 1 図 ( b 〉 の よ う に して 、 ス リ ツ 卜 領域内で X , y 2 方向の投影波形を求め 、 得 ら れた投影波形を 投影波 ^メ モ リ 2 6 に記憶さ せ る c 次 に 、 シス テ ムコ ン 卜 ロ ーラ 3 1 は画像回転回路 2 3 に次の回転角を指 示 し 、 以下周様の動作を行なわせ る こ と に よ り 、 次の 回転.角の投影波形を投影波形メ モ リ 2 6 に記憶させ る 。 こ の よ う な処理を 0 〜 9 0 β の範囲で所定の回転ステ ッ プが終了 する ま で行なう こ と に よ り 、. 投影波形メ モ リ 2 6 に各 回転角 C' と の投影波形を記 ¾させ る e
こ の よ う に して 、 投影波形メ モ リ 2 6 に記憶さ れた 各回転角 ご と の投影波形に基づき以下の よ う な演算を 行な う こ と に よ り ク ラ ッ ク あるい は分岐を線亡 グメ ン 卜 と して 認識する よ う に する。
ま ず、 波形パラメ ー タ 滨箅回路 2 8 は 、 投影 ¾肜メ モ リ 2 6 に記億された名 回転角毎の投影波形 に δづき 、 各回転角毎の標準偏差 σ を求める と と も に 、 ^別パラ メ ー タ 篛算記憶回路 2 7 に δ己憶 し ておいた画像全 ¾ の X , y 各方向 に お ける平均標準偏 s ひ χ , σ ν を読 ^ し 、 前記 ( 5 ) 式に從つ て名 回転角毎の予想標準扁差 σ ( 6 } を求め、. さ らにこれら算出儘び, σ ( Θ ) に 基づき各回 ¾角毎に正規化 した標準儷差 い σ / σ ( θ ) ) を求め、 該儘 ξ が最大とな っ た ときの回 ¾角 S を線方向 と して判定する。 このよう な籙方 [¾の判定 を行なう こ とによ り 、 フ ライ ングスポッ ト 法による計 測画像の方向性の影響を受けずに、 クラ ッ ク方向を正 確に判定するこ とができる。 この判定した回転角 6 は 特徴テープル記 '匿回路 3 Q に入力され記憶される。 そ して、 波形パラメ ータ演算回路 2 8 は該判定した回転 角 における前記 を比較回路 2 9 に入力する。 この とき比較回路 2 9 には、 識別パラメ ータ演算回路 2 7 から値例えば 「 Ί 」 が入力されてお り 、 比較回路 2 9 はこれら入力値 および値 「 Ί 」 を比較し 、 その大小 比較結果を特徴テープル記憶回路 3 0 に入力する。 シ ステムコ ン ト ロ ーラ 3 1 はこの比較結果によ り 、 ≥ の ときクラ ッ ク有 り と判定サ る。
クラ ッ ク有り と判定され場合、. シス τ ムコ ン 卜 ロ ー ラ 3 1 は次のよう な動作を行なわせるこ とによ り 、 幅 Wおよび線長 Lを梭出するよう にする。
すなわち 、 籙蟢 Wの決定はこの場合前記第 5 図に示 した方法に つ てお り波形パラメ ータ渎算回路 2 8 、 ますクラ ッ ク存在方向 S における投影波^の ピーク値 • Pを求め、 該投影波 Bをピーク篚 P よ り Δ P じた笸 P — Δ Pで蘭倚処理 し 、 闥艇 P — 厶 Pよ り大きな HS分 を値 P — 厶 Pで E換えた波形につ いて の標準偏差 σを ^め 、 こ れを比較回路 2 9 に入力 する 。 こ の と き比較 回路 2 9 に は識別パラ メ ー タ 渎箅回路 2 7 か ら幅決定 の閻値 σ t h2 ( こ の場合 は σ t h£ を線対象有無 - 定の 閾値 び t M ( = 7 ♦ σ av- δ } で代 ^ ) が入力 されて お り 、 比較回路 2 9 は これ ら σお よ び σ t を比較 し 、 その比較結果を特徴テ ープル記憶回路 3 0 に入力 する 。 シス テ ム コ ン ト ロ ーラ 3 は cr ≤ σ t h2 である場合 は 、 こ れを波形パラ メ ー タ 演算回路 2 8 に ¾0 らせ 、 その時 の ピー ク の切線の長さ を泶めさせ 、 こ れを篛幅 W と し て特徴テーブル記億回路 3 0 に記憶させ る 。 し か し 、 σ > σ t h0 である場合 は 、 さ ら に Δ P減 じ た値 P — 2 Δ Ρを閾値 と して同様の処理を行ない、 σ σ ^2 を 満足するま でこ のよ う な処理を繰返 し 、 σ≤ σ ^2 が 篛たされた と きの ピー ク の切篛の長さ をも つ て 切幅 W と し 、 これを特徴テーブル記憶回路 3 0 に 記憶させ る 。 なお 、 こ の 運の際、 ^ σ th を前逑 し た正 ^化 ¾ wに よ り _方 π¾性襦正を行な う よ う に すれぱ , よ り 正?! に線 m wを検出する こ と ができる 。
次 に 、 システ ムコ ン ト ロ ー ラ 3 Ί は籙長 L を決定す るた め に 、 ス リ ッ ト 画像メ モ リ 2 2 の H漦デ一タ か ら m 方向 のみを線! iwに ti限 し た領域の画像デー タ を 読出 し 、 こ れを画像回転回路 2 3 で一 回転 し て 回転 画像メ モ リ 2 4 に 己惶さ せ る 。 投影铰 ¾演 ^回 ¾ 2 5 は こ の画像デー タ の X , y 方向 につ い て の投 ¾波 ¾を 求め、 これを投影波形メ モ リ 2 6 に記憶させる。 波形 パラメ ータ 渎箅回路 2 8 は、. これ ら X , y方向の投影 波形のう ち ピークが求め られた投影波形 と冥なる方向 の投影波形を譴別パラメ ータ演算記氧回路 2 7 から読 出 した閻値 T t h 2 ( = P t h = ♦ S w h÷ /3 〉 で闥 処 理するこ とによ り線長 し を求め、 この線長 し を特徴パ ラメ ータ記憶回路 3 0 に入力記憶する。 このよう に し て、 或るス リ ッ 卜領域に含ま れる篛拔パタ ーンの幅 W , 長さ し 、 方向 が検岀され、 これら値 W , し , έΜま特 徴テープル記憶回路 3 0 に記憶されるこ とになる ( ス テ ツ プ Ί 0 , ステ ップ 1 2 0 ) 。 尚、 方向 5 を決定 した後、 線が無い と判断された場合は、 線欐 Wおよび 篛長 L を決定するための処理は行なわずに、 次のス リ ッ 卜鎮域の投影波形の解析を行なう 。
次にシステムコ ン ト ロ ーラ 3 Ί は、 前記第 9 図およ ぴ第 1 0 図を捃いて説明 した判定方法によ り 、 当該ス リ ッ 卜領域の認 画像:が線であるか分 gであるか , ¾ るいはそれ I ¼であるかを判定する ( ステ ツ プ 1 3 0 ,
1 4 0 〉 。 単鸫な篛パタ ーンで る場台 , システムコ ン 卜 ロ ーラ 3 1 は、 特徴亍 ープル記億回路 3 0 に記恒 された篛欞 W、 籙長 し 、 方 [¾ 0 で特定される矩形状の 線セグメ ン トを ^理画像メ モ リ 3 2 の対 IS s る镔域に β こ の際、 認證さ れた セグヌ ン 卜 は ^揮函 メ モ リ 3 2 へ寵込ま れる ときその回転された角度が補 正さ れる よ う にな っ て お り 、 こ のた め原画像メ モ リ - 1 -
2 の画像デー タ と処理画像デー タ の格訥デー タ と を 刘 応付 けする こ とができる。
し か し 、 前 ^の判定 に よ っ て 分 と 判 ^さ れた場合 、 シ ス テ ム コ ン ト ロ ー ラ 3 Ί は 、 ス リ ツ 卜 画像 メ モ リ 2 2 に格鈉されたス リ ッ 卜 領域の画像デー タ を第 8 図 を用 いて説明 した如 く 、 オーバー ラ ッ プ し て S分化 し 、 該锶分化 した画像デー タ 夫々 につ いて前記同様回転投 影披形の解析処理を行なわせる よ う にする 《 ステ ツ プ
1 5 0 〉 。 そ して 、 こ のよ う に し て求めた各再分割頜 域の特徴パラメ ー タ ( 方向 (5 、 幅 、 長さ し 〉 を特徴 テーブル記憶回路 3 0 に記憶 し ( ステ ッ プ 1 6 0 〉 、 これ ら特徴パラメ ー タ に基づき当該ス リ ツ 卜 領域内の 線セグメ ン ト を再構成 し 、 こ れを処理画像メ モ リ 3 2 の対応する頜域へ書き込むよ う に する 。 こ の よ う に し て 、 複雑な分歧パタ ー ンを正確に再現できる よ う にす こ の よ う な処理を 4 x 4 の全ス リ ツ 卜 fi域に閲 し て 翳返 し 行な う こ とで ( ステ ッ プ 8 0 ) 、 原画 メ リ 2 1 の籙状パタ ー ンが処理画像メ モ リ 3 2で矩形状 の線セグメ ン ト の和 ( O R ) と し て再現さ れる よ う に なる 。 、
^ に 、. システム コ ン 卜 ロ ー ラ 3 1 は線拭ノ タ ー ンの 欠落を! ¾止す るための処理を行な う 。 ま す 、 システ ム コ ン ト ロ ーラ 3 1 は 、 4 X 4 のス リ ツ ト 頜域の中で鎵 対象有 り と判定 し た領域を識別 し 、 こ の識別情報を元 に第 7 図 ( e ) に示 した態様で、 再投影を行なう補藺 位 Eを決定する ( ステッ プ 1 9 Q ) = そ して、. システ ムコ ン 卜 □ーラ 3 Ί は例えば第 7 図 ( e ) に示す ¾3 く 原画像メ モ リ 2 から前記決定 した Ί つの襦 ίΙ位置に 対応する画像データを読出 し、 この画像データ につい て前記同様の回転投影波形解析を行なわせ 、 その辭 ^ 結果 ( W , し , Θ ) を特徴テープル記憶回路 3 0 に記 億させる ( ステッ プ 2 0 Q ) システムコ ン 卜 ロ ーラ 3 1 は該特徴パラメ ータ ( W , L, 〉 で法定される 矩彤拔の篛セグメ ン ト を処理画像メ モ リ 3 2 の ¾ 5す る補間位置に書込む。 このよう な勁作を前記浃定 した 再投影補間位置について全て行なう こ と によ り ( ステ ッ プ 2 2 0 ) , 処理画像メ モ リ 3 2 に とぎれのない矩 形鎳扰パタ ーンを再現するこ とができる。
と ころで、 以上述べた方法において、 原画像に籙 パタ ーンが全 く含まれない場台あるいは原画像に雜音 が靈 Sしている場合は、. 原画像データ から処理に必要 な全 5 均標準 H差 a v等の篛別パラメ ータ を決定 した と しても、 篛以ダトの SB分で雜咅を検出する ¾ 能 ¾があ る。 しか し、 一般にこのよう な難音は線のよう に逕續 せずに孤立して現れるこ とが多い s 伊 えば , ¾路表面 のクラ ッ クを検岀 5 る場合においては、. ァスフ ァル 卜 中に含まれる骨材 ( 小さな石 》 の影響で表面に凹凸が 生じ、 その凹凸は一見ク ラ ッ ク と同様に B 部と して見 えるが、 連続するこ と はなく 孤立 し ている。 し たが つ 一 ? 9 一 て 、 こ の様な錐 ¾ は孤立 して検出さ れた セグメ ン 卜 を除去す る こ とで線対象 と分齄する こ と がで き る 。
かかる実施例 に よ れぱ、
{ 1 ) メ モ リ 镔域を複数の正方領域に分割 し 、 該分 割 した領域単位に投影波形を求め 、 さ ら に分 割 した領域を所定角度ずつ 回転する こ と に よ り 複数の投影方向 に よ る投影波形を得、 これ ら 投影波形を解析する こ と に よ っ て線状バタ 一ンを矩形状の鎳セグメ ン 卜 と し て認識する よ う に し た ので Λ fi]ぇ ぱク ラ ッ ク の よ う な複 雜な線を高精度に認識する こ と ができる
( 2 ) 平均濃度値や平均標準偏差等の識別パラ メ一
タ を 、 原画像メ モ リ に格鈉された当該画像デ ー タ に基づき決定する よ う に し た ので 、 各画 像デー タ の濃度、 背累、. 維音等にパラ ツ キが 生 じた と し て も常に安定 した線認識を行な う こ とがでぎる 。
( 3 ) 鎳検出マ ッ チ ングパ タ ー ンの様な標準 パタ ー ンが不要であ り 、 し かもそれ ら標準パタ ー ン を使用 しないので、 認識する線状パタ ー ンの 蟢、. 長さ 、. 方 向等が H定さ れない
( 4 ) 福や方向等が局所的に変動 し て いる篛; Kパタ ー ン につ いて も 、 複雑な演算を行な う こ とな く 投影波形を解析サ る こ とで 、 セ グメ ン ト と して容 に認識する こ と ができ る ( 5 ) 各ス リ ッ 卜 頜壊を隣接領域にオーバーラ ッ プ するよ う に分割すれば、 画像又はス リ ッ 卜 を 回転させたこ とに起因 して生 じる鎳欠落を、 確実に防止するこ とができる.
( 6 ) 初め、 画像データ を ) IIに分割 して投影波 の 解析を行ない、 その後篛ぉ パタ ーンが存在す る と判定され fc頜域の位置関係から再投影す る襦 P 領域を選定 し、 該選定 した領域につい てのみ投影波形の解新を行なう よう に したの で少ない演箅時蘭で篛記篛欠落を ^ ^:に防止 するこ とがでぎる
( 7 ) 画像データが方向性を持つ場合、 これに応じ た福正処理を行なっ て籙存在方向およぴ篛蝠 等を決定するよう に したので、 方向性を持つ た背景雜音が生じていた り籙対象の像 ( 濃度. 篮ゃコ ン ト ラス ト 》 が方向によ り異なる場合 にも正確に線方向ゃ篛幅を検岀するこ とがで き、 また背景雜 Sを籙対象 と して誤認 るこ ともな く 、 安定 した鎳検出が可能になる
( 8 ) 分岐の有無を判定 し、. 分岐が存在する鎮域に ついてのみ、. ス リ ッ 卜寸法を 分化 して再投 影を行ない、 この再投影波形を ^祈 して篛セ グメ ン 卜 を抽出するよう に したので早滑化効 果が弱め られるこ とな く 分岐を的確に検 Sす るこ とができる 一 3 Ί - 等々 の効果がある 。
尚 、 本発明 は上記実施倒 に ϋ定さ れる こ とな く 、 適 宜の変更実施が可能なものであ り 、 例えば投影角度を 変えた投影波形を と る方法 と して は 、. 例ぇぱ第 1 4 g に示す よ う な 8 角形のス リ ツ 卜 を考える と 、 ス リ ツ 卜 ある い は画像の回転を行なわず に 3 方向 の投影波形を 同時に とる こ とができる 。 ま た 、 分割個数、 ス リ ッ ト の形拔等も適宜他のものを招 いる よ う に して も よ く 、 さ ら に解析処理後の線セグメ ン ト の矩形中心線のみを ¾]出 し 、 Ί 本の篛 と なる よ う に接続 し 、 蝠を持た ない 線 ^パタ ー ン と して表現す る よ う に して も よ い 。
と こ ろで上記実施倒 において は 、 方向性を持つ画像 に ¾ し て は平均標準儡差 σ χ , σ y を角度 0 で比例配 分する線形補問に よ り 標準儷差の予想値 σ ( Θ ) を求 め 、 こ の値 σ ( Θ ) に基づき標準偏差 び を正羯化する こ と に よ り 、 フ ラ イ ングス ポ ッ 卜 法に よ る画 ftの よ う に一方向につ いて方 向性を持つ画俊に対処する よ う に し たが 、 えば他に金属表面の ク ラ ッ ク を検出!; る 合や紙ゃ茚のよ う に篛維が複難な方向 に入 り んだ表 面か ら 破 れ等を検岀 す る 場 合 等 ノ イ ズ の 持つ 力 向性 が禝雜な とき に は 、 前記予想値 σ ( Θ ) を θ , σ χ } σ y の 3 変数か ら成る非線形関数 f ( 6 , σ χ , σ y } と し 、 こ の非篛形関数 f ( θ , σ χ , σ ν } に よ つ て 標準儷羑 び を正規化する よ う に すればよ い 。 ま た 、 前 記篛形襦間に よ る方向性裩正処理は 、 フ ラ イ ン グス ポ ッ 卜法によ り求めた画像に ^らず、 倒えば他に C C D ライ ンセンサを走查して得られた画像のよう に一方 [¾ に雜音を生じる摄像素子よ り得られた画像や、 木材表 ¾ゃ籙維のよう に素材そのものに方向性を持つ対象を 攝像した画像に適用 しても有効である。 産業上の利用可能性
以上のよう にこの発明にかかる線状パタ ーン認識方 法は、 路面上のクラ ッ ク認識の他に例えば、. ァスフ ァ ル 卜 、 コ ンク リ ー 卜道路、 空港滑走路、 ビル外壁、 コ ンク リ ー 卜法面、 ト ンネル内壁等の構造物あるいは金 属鋼板、 プラスチッ ク板、 ビニルシー ト 等のェ桊製品 等に生じるクラ ッ ク 、 割れ、 鎬、 折れ目 、 筋等の籙栻 パタ ーン認識、 さ らに 口 ポッ 卜 、. 鏺送システム等の視 覚手段での棒扰ワ ーク -. 誘導 白線等の赣状パタ ーン 認識に冇用である。

Claims

請 求 · の 範 回
1 . 画像データ が記憶さ れた原画像メ モ リ の記憶領 域を複数の頜域に分割 し 、 該分割 した各 域の画像デ ー タ に基づき複数の異なる投影角度に よる投影波形を 各分割頜域 Sに泶める第 1 の工程 と 、
こ の第 Ί の工程で求めた投影波形に基づき各分割領 域の画像データ 中 に存在する線状パタ ー ンの線方向を 求める第 2 の工程 と 、
前記第 1 の工程で求めた各分割領域毎の投影波形に 基づき各分割領域の画像データ 中に線状パタ ー ンが存 在 する か否かを判定する第 3 の工程 と 、
前記第 1 の工程で求めた各分割領域毎の投影波形に 基づき名 分割領域の画像データ 中 に存在サ る線栻バタ 一ンの線幅を求める第 4 の工程 と 、
飴記第 Ί の工程でまめた名分 fij頜域 の投影波形 に 基づき名分剖镔域の画像データ 中 に存在 す る線栻パタ 一ンの線長を求める第 5 の工程 と 、
これ ら第 2 乃至第 5 の工程の各演算結果に基づき各 分割領域の画像データ 中 に存在 る線拭パタ一ン に対 応する綜セグメ ン ト を各分罰領域毎 に ¾出 る第 6 の 工程 と
を灵える よ う に し た線栻パタ ー ン認識方法。
2 , 前記第 Ί の工程で は 、 n X mの格子栻ス リ ツ 卜 ίΖ よ り ! 1 メ リ の記憧. ^域を複数の正方領域に
3. 4 — 分割する請まの範囲第 Ί 項記載の篛状パタ ーン認識方 。
3 , 前 ¾ 1 のェ稈では、 分割 ^滅 ΓΑΙの投 方 i¾ に存在する複数の画素の濃度の平均値を波开乡値とする 投影波形を求める請泶の範囲第 Ί 項記載の線状パタ ー ノ 》 ίί^ 0
4 . 前記第 2 の工程では、 第 Ί の工程で得られた投 影波形のう ち投影波形の ピーク値が最大となる投影角 度を有する投影波形を選択し 、 該選択 した投影波形の 投影角度をも っ て籙扰パタ ーンの篛方向とする請求の 範匪第 3 項記載の籙^パターン認識方法。
• 5 , 前記第 3 の工程では、 前記第 2 の工程で管られ た線方向についての投影铰 の最大ピーク值を所定の 閾値と比較 し、 この比較結果によ っ て当該分 S ^域内 に籙状パターンが存在するか否かを判定する證隶の 15 囲第 4 項記載の籙栻パタ ーン認戮方法。
6 . 前記第 3 の工程では、 前記線状パタ ーン存在判 ^のだめの翳値を 雨像一メ モ リ Φ'の令 Ϊ5 [麁デー ^ の ^ 均澧度を ffiいて設 ^する請 ^の簌熙第 5 3S ^ ®ίの篛^ パタ ーン認識方法。
7 . 前記第 4 の工程では、 前記第 2 の工程で得られ た最大ピーク儘を持つ投影波 ^を .所定の闘値で切斷し、 この t 靳篛 と 投影波形 と の ^夺 ^ の さ を つ て籙 拔パターンの籙疆とする請求の範固第 4項記翳の赣 パタ ーン認懿方法。 8 , 前記第 5 の工程では 、 前記第 2 の工程で得 ら れ た ピーク 値が最大 となる投影角度に対応する画像デー タ か ら前記第 4 の工程で得 ら れた切断線 と投影波形 と の i¾交点上を鎳状パタ ー ンの鎳方向 に延ば し た 2 直篛 で挾ま れた部.分を抽出 し 、 該抽出 し た画像デー タ の前 記線方向 に垂直な方向につ いて の投影波形を求め 、 こ の投影波形を所定の闞値 と比較 し 、 該閾値よ り 大きな 投影波形部分の前記線方向 につ いて の長さ をも っ て線 ;!犬パタ ーンの線長 と する請まの範囲第 7 記載の線扰 パタ ー ン認識方法。
9 , 前記第 4 の工程では 、 前記第 2 の工程で得 られ た最大 ピー ク値を持つ投影波形を複数の異なる第 Ί の • 閾値で閾値処理する こ と に よ り 、 当該第 Ί の閾値以下 の投影波形 と当該第 1 の閻値に ¾ 応する直篛 と を組台 わせ た複数の波形の標準編差を求め 、 これ ら 標準偏差 を所 の第 ? の關値 と tt.較 し 、 標準握斧が ; 2 の 閾値 下 と な ^前記組合わせ波 Βのなかで ¾記第 1 の m値が最も大きな組合わせ波形を選択 し 、 こ の 合わ せ 波形 につ いて の当該第 Ί の閻値に ¾ IBする i£ m と投 影浚形 と の両交点 の長さをも っ て線状パタ ー ンの線 幅 とする請求の範囲第 4 項記載の篛栻パタ ー ン認識方 法
1 0 . 前記第 4 の工程では 、 韵記第 Ί の 閾値 と し て 、 投影铰形の ピー ク値か ら所定 ^減 じ た值か ら さ ら に ^ 定 ISずつ 小さ く なる複数の値を 設 る認求の ¾ 9 項記載の線拔パタ ーン認識方法。
1 . 前記第 4 の工程では、 前記第 2 の工程で得ら れた最大ピーク値を持つ投影波形を複数の異なる第 Ί の閻値で閬值処理するこ とによ り 、 当該第 1 の閾瘟以 下の投影波形と当該第 1 の閻値に対応する直線とを耝 合わせた複数の波形の平均値を求め、 これら平均籃を 所定の第 2 の閻瘟と比較 し、 平均値が前記第 2 の閾 it 以下となる前記組合わせ波形のなかで前記第 の閬 H が最も大きな組合わせ波形を選択 し、 この耝合わせ波 形についての当該第 Ί の閾値に対応する直線と投影波 形 との両交点閻の長さを つ て篛状パターンの篛幅と する請求の範囲第 4項記載の篛状パターン認識方法 c
1 2 . 前記第 4 の工程では、 前記第 Ί の閻値と して 、 投影波形の ピーク瘟から所定値減じた値か らさ らに所 定値ずつ小さ く なる複数の値を設定する請求の範囲第 1 1 31記載の鎳状パ ーン認識方法
1 3 . 前記第 Ί の工程では、 前記分割する複数の各 頜域が隣接する分割頜域にオーバーラ ジ プするよう に 複数の領域を分割する請泶の範囲第 1 項記載の篛扰パ タ ーン認識方法。
1 4 . 前記第 6 の工程で 出される線セグメ ン ト は、 矩形状である請求の範囲第 Ί 項記載の篛状パタ ーン認
¾ <S ο
1 5 . 前記第 6 の工程で ¾ι出される篛セグメ ン 卜 篛¾である請求の範囲第 1 項記載の線状パタ ーン認 ϋ 方法。
6 . 画像データ が記憶された原画像メ モ リ の記憶 領域を複数の領域に分割 し 、 該分割 し た各領域の画像 データ に基づき複数の異なる投影角度に よ る投影波形 お よ ぴ該投影波形の標準偏差を各分割領域毎に求める 1 の工程 と 、
こ の第 Ί の工程で求めた投影波形の標準儒差 に基づ き各分割領域の画像デー タ 中 に存在する籙状パタ ー ン の線方向を求める第 2 の工程 と 、
前記第 Ί の工程で求めた投影 ^形の標準僵 ¾ に基づ き各分割領域の画像デー タ 中 に線状パタ ー ンが存在す るか否かを判定する第 3 の工程 と 、
前記第 1 の工程で求めた各分割領域毎の投影波形に 基づき各分 10頜域の画像データ 中 に存在する線状バタ 一ンの線幅を求める第 4 の工程 と 、.
" 前記第 1 の工程で求めた各分 SO頜域毎の投影波形に 基づき各分割頜域の画像データ 中 に存在サ る線状バ タ 一ンの線長をまめる第 5 の工程 と 、
こ れ ら第 2 乃至第 5 の工程の各渎箅結果に基づき各 分割領域の画像データ 中 に存在す る線状パタ ー ン に対 .応す る線セグメ ン ト を各分 10領域毎 に ¾出 る第 6 の 工程 と.
を具える よ う に し た篛扰パ タ ー ン認 ^方法。
1 7 , 前記第 2 の 工程では 、 前記第 1 の工程で求め た祷教の ¾角度に よ る祷 ¾の標準 . ϋ ¾を 人 :■ ' し. , 標準偏差が最大とな っ た投影角度を籙扰パタ ーンの鎳 方向 とする請まの範囲第 1 6項記載の篛扰パタ ーン認 識方法。
1 8 . 前記第 3 の工程では、 前記第 ' 2 の工程でまめ た最大標準偏差を持つ投影波形の標準儒差を所定の閻 値と比較し、 この比較結果によ っ て当該分割領域内に 線状パタ ーンが存在するか否かを判定する請求の範囲 第 1 7項記載の籙状パタ ーン認識方法。
1 9 . 前記第 3 の工程では、 前記篛状パターン存在 判定 の闞値を原画像メ モ リ 中の全分割領域で得られ た各役影波形の標準偏差の平均値を用いて設定する請 汞の範囲第 1 8 項記載の鎵犹パターン認識方法。
2 0 , 前記第 2 の工程は、
前記第 1 の工程で求めた投影角度が零の ときの 2次 元各方向についての投影波-形の標準懾差に基づき原画 像メ モ リ 全钵における 2次元各方向の標準偏差の ^均 値を夫々求める第 Ί のステ ッ プ と
この第 1. のステッ プで求められた 2 次元各方向につ いての標準儷差の平均値を当該投影角度によ っ て比例 配分する第 2 ステ ッ プと、
前記第 1 の工程で求められた各投影角度についての 投影波彤の標準儷差を前記第 2 のステ ップにおける算 出値で正規化する第 3 のステ ツ プと
この第 3 のステ ッ プによ っ て得 られた各投影角度毎 の標準偏差の正規化瘧を夫々比較 し 、 正 化 ^が最大 とな っ た投影角度を線状パタ ー ンの線方向 と し て判定 する第 4 のステ ッ プ と を具える請求の範囲第 1 6 項記 载の線状パタ ーン認識方法。
2 1 . 前記第 3 の工程では、 前記第 3 のステ ッ プで 得 ら れた正規化値を所定値 と比較 し 、 こ の比較結果に 基づき線状パタ ーンが存在するか否かを判定する請求 の範囲第 2 0 項記載の篛状パタ ー ン認識方法。
2 2 , 画像データ が記憶さ れた原画像メ モ リ の記憶 領域を複数の頜域に分 ¾ し 、 該分割 し た各領域の画像 デー タ に基づき複数の異なる投影角度に よ る投影波形 を各分割領域毎に求める第 1 の工程 と 、
こ の第 1 の工程で求めた投影波形に基づき-各分罰領 域の画像データ 中 に存在 る線状パタ ー ンの線方向を 求める第 2 の工程 と 、
前記第 Ί の工程で求めた各分割頜域笾の投影波形に 基づき名 分割領域の画像データ 中 に線状パタ ー ンが存 在す るか否かを判定する第 3 の工程 と 、
前記第 Ί の工程で求めた各分割穎域毎の投影波形に 基づき各分割領域の画像データ 中 に存在する線 ^バタ 一ンの篛幅を ^める第 4 の工程 と 、
前記第 1 の工程で求めた名 分割 域毎の投影波 ^ に 基づき ^ 分割鎖域の画像デー タ 中 に存在す る線 ¾Λパタ 一ンの篛長を求め る第 5 の工程 と 、
こ れ ら 第 2 乃至第 5 の工程の各演算結果 に £づき各 分割頜域の画像デー タ Φ に 存在する綜 ^パ ー ン にお 応する線セグメ ン 卜を名分割領域毎に独出する第 6 の 工程と
この第 6 の工程終了後、 前記第 3 の渎箅結果に基づ: き繚状パタ ーンが存在する分割頜域の位置閡係を判定 し、 これらの位置関係に基づき-再投影を行なう原画像 メ モ リ 上の補閗位置を選定する第 7 の工程と、
この第 7 の工程で選択した原画像メ モ リ 上の補閭位 置で、 再度、 複数の異なる投影角度による投影波形を 夫々求める第 8 の工程と、
この第 8 の工程で求めた投影波形に基づき飴記各裰 間頜域における線状パタ ーンの有無、 線方向、 篛韁お よび綠長を算出する第 9 の工程と、
この第 9 の工程の算出結果に基づき各補間領域に存 在する線状パタ ーンに対応する線セグメ ン 卜 を抽出 し、 該抽出 した篛セグメ ク 卜を前記第 6 の工程で隶めた線 セグメ ン ト に合瑛する第 1 0 の工程と
を具えるよう に した篛栊パタ ーン認識方法。
2 3 . 函傺データ が記億された 両像 メ モり の ffi憤 領域を複数の領域に分割 し、 該分割 した各領域の画像 データ に基づき複数の異なる投影角度による投影铰形 を各分 S!領域毎に求める第 Ί の工程
この第 1 の工程で求め it投影波 に gづき各分 |ij鎖 域の画像データ 中に存在する篛拔パターンの 方 ^を 泶める第 2 の工程と、
前記第 Ί の工程で求めた名分割頜域毎の投影波形に 基づき各分割領域の画像デー タ 中 に鎵状パタ ー ンが存 在するか否かを判定する ¾ 3 の工程 と 、
前記第 1 の工程で求め た名分割領域毎の投影波形に 基づき各分割領域の画像データ 中 に存在する線犹パタ 一ンの線幅を求める第 4 の工程 と 、
前記第 1 の工程で求め た各分割頜域毎の投影波形に 基づき各分 §0領域の画像データ 中 に存在する篛状バタ 一ンの鎳長を求める第 5 の工程 と 、
これ ら第 2 乃至第 5 の工程の各篛算結果に基づき各 分割鎮域の画像デー タ 中 に存在する線栻パタ ーン に対 応する線セグメ ン ト を各分割領域毎に抽出する第 6 の 工程 と
前記第' 2 の工程で求めた線方向およ び該篛方向 に垂 直な方向につ いて の投影波形の標準儷羞を各分割領域 毎に求め 、 該標準偏差に基づ'き各分割領域に分岐が含 ま れて いるか否かを判定する第 7 の工程 と 、
こ の第' 7 のェ gで分岐が含ま れて いる と判定された 全て の分 fij領域につ いて 、 各分割領域をさ ら に複数の 領域に ϋ分割 し 、 該 分割 した 域毎に再度複数の異 なる投影角度 に よ る投影波形を夫々 求める第 8 の工程 t ,
こ の第 8 の工程で求めた輞分 ¾投影波形に基づき ϋ分 1 頜域に お ΰ る篛 iパタ ーンの有無、 綜方 ί¾· 、 鎵 幅お よ び線 Sをまめる第 9 の工程 と 、
こ の笥 9 の工程の ®出結果に基づき 域(こ存 在す る分岐に対応する篛セグメ ン トを尬 &する第 Ί 0 のェ 程と
を具えるよう に した鎳状パタ ーン認識方法。
2 4 . 前記第 7 の工程では、 前記求めた二方向につ いての標準儷差のうちの大きな方の値が大きく 、 かつ 前記二方向についての標準儒差の比がほぽ 1 に等しい とき、 当該分割領域中に分岐が含まれる と判定する請 求の範囲第 2 3 項記載の籙栻パタ ーン認識方法。
2 5 . 前記第 8の工程では、 各細分割領域は隣接す る領域にオーバーラ ッ プするよう細分 10される請求の 範囲第 2 3 項記翳の篛状パターン認識方法。
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