特開 2023-77666 線集中度解析画像生成方法及び線集中度解析画像生成装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023077666

(43)【公開日】2023-06-06

(54)【発明の名称】線集中度解析画像生成方法及び線集中度解析画像生成装置

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/60 20170101AFI20230530BHJP

【ＦＩ】

G06T7/60 150Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021191018

(22)【出願日】2021-11-25

(71)【出願人】

【識別番号】515086908

【氏名又は名称】株式会社トヨタプロダクションエンジニアリング

(74)【代理人】

【識別番号】100114306

【弁理士】

【氏名又は名称】中辻 史郎

(74)【代理人】

【識別番号】100148655

【弁理士】

【氏名又は名称】諏訪 淳一

(72)【発明者】

【氏名】石田 雄貴

【テーマコード（参考）】

5L096

【Ｆターム（参考）】

5L096AA06

5L096BA06

5L096BA13

5L096DA02

5L096FA67

5L096FA70

5L096GA03

5L096GA55

(57)【要約】

【課題】線集中度フィルタを用いて撮像画像から線状のパターンの一点への集中の度合いである集中度を評価する場合、演算負荷を軽減して線集中度解析画像の生成時間を短くすること。
【解決手段】撮像画像の各画素に対して微分フィルタを施して得られた最大勾配ベクトルと注目画素を通る着目ベクトルに直交し該着目ベクトル側の向きを有する直交ベクトルとの一致度が前記着目ベクトルごと、及び、前記注目画素を基準に前記着目ベクトルの両側に設定された探索領域ごとに算出された複数の一致度算出マップを生成する一致度算出マップ生成ステップと、各一致度算出マップに対して前記探索領域に対応する移動平均フィルタを前記着目ベクトルの方向に施して前記探索領域内の各画素の一致度の平均値を前記注目画素ごとに算出した複数の移動平均マップを生成する移動平均マップ生成ステップとを含み、移動平均マップを用いて、線集中度解析画像を生成する。
【選択図】図９

【特許請求の範囲】

【請求項1】

撮像画像の各画素に対して微分フィルタを施して得られた最大勾配ベクトルと注目画素を通る着目ベクトルに直交し該着目ベクトル側の向きを有する直交ベクトルとの一致度が前記着目ベクトルごと、及び、前記注目画素を基準に前記着目ベクトルの両側に設定された探索領域ごとに算出された複数の一致度算出マップを生成する一致度算出マップ生成ステップと、
各一致度算出マップに対して前記探索領域に対応する移動平均フィルタを前記着目ベクトルの方向に施して前記探索領域内の各画素の一致度の平均値を前記注目画素ごとに算出した複数の移動平均マップを生成する移動平均マップ生成ステップと、
前記着目ベクトル及び前記探索領域ごとの前記移動平均マップを参照して前記注目画素を中心に各探索領域の一致度の平均値を平均した各着目ベクトルの平均一致度のうち、最も一致度の高い値を前記注目画素の解析結果値とし、該解析結果値を前記撮像画像の各画素に対応づけた線集中度解析画像を生成する線集中度解析画像生成ステップと
を含むことを特徴とする線集中度解析画像生成方法。

【請求項2】

前記一致度算出マップ生成ステップは、一方の探索領域に対応する着目ベクトルごとの一致度算出マップを生成し、生成された各一致度算出マップの符号を反転したマップを他方の探索領域に対する着目ベクトルごとの一致度算出マップとして生成することを特徴とする請求項１に記載の線集中度解析画像生成方法。

【請求項3】

前記移動平均マップ生成ステップは、前記一致度算出マップの着目ベクトルの方向が前記移動平均フィルタの基準移動方向となるように前記一致度算出マップを回転し、回転した一致度算出マップ上において前記基準移動方向に前記移動平均フィルタを施し、その後、前記一致度算出マップを逆回転して元の位置に戻すことを特徴とする請求項１又は２に記載の線集中度解析画像生成方法。

【請求項4】

前記移動平均マップは、前記撮像画像に対する前記注目画素の位置に対応付けられていることを特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の線集中度解析画像生成方法。

【請求項5】

前記直交ベクトルは、前記着目ベクトルから離れる向きであることを特徴とする請求項１～４のいずれか一つに記載の線集中度解析画像生成方法。

【請求項6】

処理対象の画像を撮像画像として取得する画像取得部と、
前記撮像画像の各画素に対して微分フィルタを施して得られた最大勾配ベクトルと注目画素を通る着目ベクトルに直交し該着目ベクトル側の向きを有する直交ベクトルとの一致度が前記着目ベクトルごと、及び、前記注目画素を基準に前記着目ベクトルの両側に設定された探索領域ごとに算出された複数の一致度算出マップを生成し、各一致度算出マップに対して前記探索領域に対応する移動平均フィルタを前記着目ベクトルの方向に施して前記探索領域内の各画素の一致度の平均値を前記注目画素ごとに算出した複数の移動平均マップを予め生成し、前記着目ベクトル及び前記探索領域ごとの前記移動平均マップを参照して前記注目画素を中心に各探索領域の一致度の平均値を平均した各着目ベクトルの平均一致度のうち、最も一致度の高い値を前記注目画素の解析結果値とし、該解析結果値を前記撮像画像の各画素に対応づけた線集中度解析画像を生成する線集中度解析画像生成部と、
前記線集中度解析画像を表示出力する処理を行う表示処理部と
を備えたことを特徴とする線集中度解析画像生成装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、線集中度フィルタを用いて撮像画像から線状のパターンの一点への集中の度合いである集中度を評価する場合、演算負荷を軽減して線集中度解析画像の生成時間を短くすることができる線集中度解析画像生成方法及び線集中度解析画像生成装置に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、撮像した画像から線状パターンの一点への集中の度合いである集中度を評価する線集中度フィルタを用いるものがある。特に、医用画像の読影では、線やベクトルの集中度の評価が重要な意味をもつ場合が多い。線集中度フィルタを用いて、胃Ｘ線二重造影像における胃壁の襞パターン、悪性腫瘤周辺の血管の引き込み、スピキュラなどを検出することができる。

【0003】

特許文献１には、画像上の複数の測定点に対して輝度勾配ベクトルを計測し、輝度勾配ベクトルの集中度を計算し、線集中度が極大になったとき線情報がある旨の判定を行うものが開示されている。

【0004】

特許文献２には、樹脂成形体の透過画像の明暗濃度より、濃度勾配ベクトルを求め、集中度フィルタを用いて樹脂成形体に包含される空洞と周辺部の明暗濃度差を強調することにより、空洞を判別するものが開示されている。

【0005】

特許文献３には、導体ウェハ等の被検体の画像において、所定の閾値以上の輝度を持つ領域を欠陥領域として抽出し、抽出した欠陥領域の輝度勾配ベクトルを算出し、輝度勾配ベクトルの成分量より欠陥を異物欠陥、ムラ欠陥などに分類するものが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２００５－２８４６９７号公報

【特許文献2】特開２００３－２６６４７９号公報

【特許文献3】特開２００５－２９４５２１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

ところで、撮像した画像から線状パターンの一点への集中の度合いである集中度を評価する線集中度フィルタを用いて、撮像した画像に対する線集中度解析画像を生成する場合、演算負荷が大きく、線集中度解析画像を得るまでに多大な時間がかかるという課題があった。

【0008】

本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、線集中度フィルタを用いて撮像画像から線状のパターンの一点への集中の度合いである集中度を評価する場合、演算負荷を軽減して線集中度解析画像の生成時間を短くすることができる線集中度解析画像生成方法及び線集中度解析画像生成装置を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、撮像画像の各画素に対して微分フィルタを施して得られた最大勾配ベクトルと注目画素を通る着目ベクトルに直交し該着目ベクトル側の向きを有する直交ベクトルとの一致度が前記着目ベクトルごと、及び、前記注目画素を基準に前記着目ベクトルの両側に設定された探索領域ごとに算出された複数の一致度算出マップを生成する一致度算出マップ生成ステップと、各一致度算出マップに対して前記探索領域に対応する移動平均フィルタを前記着目ベクトルの方向に施して前記探索領域内の各画素の一致度の平均値を前記注目画素ごとに算出した複数の移動平均マップを生成する移動平均マップ生成ステップと、前記着目ベクトル及び前記探索領域ごとの前記移動平均マップを参照して前記注目画素を中心に各探索領域の一致度の平均値を平均した各着目ベクトルの平均一致度のうち、最も一致度の高い値を前記注目画素の解析結果値とし、該解析結果値を前記撮像画像の各画素に対応づけた線集中度解析画像を生成する線集中度解析画像生成ステップとを含むことを特徴とする。

【0010】

また、本発明は、上記の発明において、前記一致度算出マップ生成ステップは、一方の探索領域に対応する着目ベクトルごとの一致度算出マップを生成し、生成された各一致度算出マップの符号を反転したマップを他方の探索領域に対する着目ベクトルごとの一致度算出マップとして生成することを特徴とする。

【0011】

また、本発明は、上記の発明において、前記移動平均マップ生成ステップは、前記一致度算出マップの着目ベクトルの方向が前記移動平均フィルタの基準移動方向となるように前記一致度算出マップを回転し、回転した一致度算出マップ上において前記基準移動方向に前記移動平均フィルタを施し、その後、前記一致度算出マップを逆回転して元の位置に戻すことを特徴とする。

【0012】

また、本発明は、上記の発明において、前記移動平均マップは、前記撮像画像に対する前記注目画素の位置に対応付けられていることを特徴とする。

【0013】

また、本発明は、上記の発明において、前記直交ベクトルは、前記着目ベクトルから離れる向きであることを特徴とする。

【0014】

また、本発明は、処理対象の画像を撮像画像として取得する画像取得部と、前記撮像画像の各画素に対して微分フィルタを施して得られた最大勾配ベクトルと注目画素を通る着目ベクトルに直交し該着目ベクトル側の向きを有する直交ベクトルとの一致度が前記着目ベクトルごと、及び、前記注目画素を基準に前記着目ベクトルの両側に設定された探索領域ごとに算出された複数の一致度算出マップを生成し、各一致度算出マップに対して前記探索領域に対応する移動平均フィルタを前記着目ベクトルの方向に施して前記探索領域内の各画素の一致度の平均値を前記注目画素ごとに算出した複数の移動平均マップを予め生成し、前記着目ベクトル及び前記探索領域ごとの前記移動平均マップを参照して前記注目画素を中心に各探索領域の一致度の平均値を平均した各着目ベクトルの平均一致度のうち、最も一致度の高い値を前記注目画素の解析結果値とし、該解析結果値を前記撮像画像の各画素に対応づけた線集中度解析画像を生成する線集中度解析画像生成部と、前記線集中度解析画像を表示出力する処理を行う表示処理部とを備えたことを特徴とする。

【発明の効果】

【0015】

本発明によれば、線集中度フィルタを用いて撮像画像から線状のパターンの一点への集中の度合いである集中度を評価する場合、演算負荷を軽減して線集中度解析画像の生成時間を短くすることができる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】図１は、本実施の形態に係る線集中度解析画像生成装置の構成を示す模式図である。

【図2】図２は、線集中度解析画像生成装置の制御部による全体処理手順を示すフローチャートである。

【図3】図３は、撮像画像に対する線集中度解析画像の生成の概要を説明する説明図である。

【図4】図４は、線集中度解析画像を生成する際の着目ベクトルの回転を説明する説明図である。

【図5】図５は、移動平均マップの生成の具体例を説明する説明図である。

【図6】図６は、移動平均フィルタを用いた移動平均処理の一例を示す図である。

【図7】図７は、線集中度解析画像の一例を示す図である。

【図8】図８は、線集中度解析画像生成部による線集中度解析画像の生成処理手順を示すフローチャートである。

【図9】図９は、着目ベクトルごとの移動平均マップの生成処理手順を示すフローチャートである。

【図10】図１０は、変形例１による移動平均マップの生成の具体例を説明する説明図である。

【図11】図１１は、変形例２による移動平均マップの生成の具体例を説明する説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

以下、添付図面を参照して、本実施の形態に係る線集中度解析画像生成方法及び線集中度解析画像生成装置について説明する。

【0018】

＜概要構成＞
図１は、本実施の形態に係る線集中度解析画像生成装置１の構成を示す模式図である。図１に示すように、線集中度解析画像生成装置１は、撮像部６が撮像した成型部品１００の表面Ｓの画像を処理対象の撮像画像として取得し、撮像画像に線集中度フィルタを施して線集中度解析画像を生成し、表面Ｓのトラシマやヒケなどの不具合部分の有無を検査する。線集中度解析画像生成装置１は、入力部２、表示部３、記憶部４、制御部５及び撮像部６を有する。なお、成型部品１００は、例えば樹脂射出成型された部品である。

【0019】

入力部２は、マウスやキーボードなどの入力インタフェースである。表示部３は、各種情報を表示する液晶ディスプレイなどの表示インタフェースである。記憶部４は、ハードディスク装置や不揮発性メモリなどの記憶デバイスである。撮像部６は、カメラなどの撮像デバイスである。

【0020】

制御部５は、線集中度解析画像生成装置１の全体を制御する制御部であり、画像取得処理部１０、パラメータ設定部１１、線集中度解析画像生成部１２及び表示処理部１３を有する。制御部５は、これらの機能部に対応するプログラムを不揮発性メモリや磁気ディスク装置などの記憶装置に記憶しておき、これらのプログラムをメモリにロードして、ＣＰＵで実行することで、対応するプロセスを実行させることになる。

【0021】

画像取得処理部１０は、撮像部６を操作して成型部品１００の表面Ｓの表面画像を撮像画像として取得する。なお、撮像部６及び画像取得処理部１０は、画像取得部として機能する。

【0022】

パラメータ設定部１１は、成型部品１００の表面Ｓに発生するトラシマやヒケなどの不具合部分の大きさ及び凹凸の特性に応じて探索領域を含む線集中度フィルタのパラメータを設定する。トラシマとヒケの大きさ及び凹凸特性は、異なる。したがって、トラシマを強調表示する場合には、トラシマの大きさ及び凹凸特性に応じた探索領域を設定したトラシマ検出モードを選択し、ヒケを強調表示する場合には、ヒケの大きさ及び凹凸特性に応じた探索領域を設定したヒケ検出モードを選択するようにしてもよい。

【0023】

線集中度解析画像生成部１２は、撮像画像の各画素である注目画素を基準に設定した探索領域内の各画素に対して微分フィルタを施して得られた最大勾配ベクトルと、注目画素を通る着目ベクトルに直交し該着目ベクトル側の向きを有する直交ベクトルとの一致度を、注目画素を中心に着目ベクトルの回転ごとに求め、最も一致度の高い値を注目画素の解析結果値とし、該解析結果値を表面画像の各画素に対して求める線集中度フィルタを施した線集中度解析画像を生成する。

【0024】

表示処理部１３は、生成された線集中度解析画像を表示部３に表示する。なお、表示処理部１３は、任意の操作によって撮像画像上に線集中度解析画像を重畳表示するようにしてもよい。

【0025】

＜線集中度解析画像生成装置の全体処理＞
図２は、線集中度解析画像生成装置１の制御部５による全体処理手順を示すフローチャートである。図２に示すように、まず、制御部５は、撮像部６により成型部品１００の表面Ｓの表面画像を撮像画像として取得する（ステップＳ１１０）。

【0026】

その後、パラメータ設定部１１は、線集中度フィルタに設定パラメータを設定する（ステップＳ１２０）。そして、線集中度解析画像生成部１２は、線集中度フィルタを用いて線集中度解析画像を生成する線集中度解析画像の生成処理を行う（ステップＳ１３０）。そして、表示処理部１３は、生成した線集中度解析画像を表示部３に表示出力し（ステップＳ１４０）、本処理を終了する。

【0027】

＜線集中度フィルタを用いた線集中度解析画像生成の概要＞
図３は、撮像画像Ｄ１に対する線集中度解析画像の生成の概要を説明する説明図である。また、図４は、線集中度解析画像を生成する際の着目ベクトルの回転を説明する説明図である。

【0028】

まず、撮像画像Ｄ１に線集中度フィルタを施す場合、撮像画像Ｄ１上の１つの注目画素２１を特定する。また、この注目画素２１を通る着目ベクトルＡ２２を特定する。さらに、着目ベクトルＡ２２に平行で着目ベクトルＡ２２の両側に右側探索領域Ｅ_R及び左側探索領域Ｅ_Lを設定する。右側探索領域Ｅ_Rは、着目ベクトルＡ２２から離れる右エリア幅Ｗ_Rと着目ベクトルＡ２２の方向に延びる着目長さＬとによって決定される矩形領域である。また、左側探索領域Ｅ_Lは、右側探索領域Ｅ_Rとは反対側に設定され、着目ベクトルＡ２２から離れる左エリア幅Ｗ_Lと着目ベクトルＡ２２の方向に延びる着目長さＬとによって決定される矩形領域である。したがって、探索領域Ｅは、右側探索領域Ｅ_Rと左側探索領域Ｅ_Lとによって決定される矩形領域となる。なお、右エリア幅Ｗ_R，左エリア幅Ｗ_Lは、探索領域Ｅの幅を拡縮する最大エリア幅Ｗmax以下の変数であり、０～Ｗmaxの値である。

【0029】

そして、線集中度フィルタは、右側探索領域Ｅ_Rの各画素に対して明度の偏微分をとる。具体的には、ソーベルフィルタを施す。この偏微分値の向きである勾配ベクトル２０を求め、最も大きい偏微分値をもつ最大勾配ベクトルの角度φを求める。そして、着目ベクトルＡ２２に直交し、着目ベクトルＡ２２側に向きを有する直交ベクトル２３の角度と、最大勾配ベクトルの角度φとの角度差θを求める。そして、右側探索領域Ｅ_Rの各画素に対するcosθを算出する。同様に左側探索領域Ｅ_Lの各画素に対するcosθを算出する。なお、左側探索領域Ｅ_Lにおける直交ベクトル２３の方向は、着目ベクトルＡ２２側に向いている。cosθの値は、直交ベクトル２３と最大勾配ベクトルとの一致度を示す値であり、１～－１の値をとる。図３に示したcosθの値は、１に近い値であり、最大勾配ベクトルが着目ベクトルＡ２２側に向いて集中していることを示している。最大勾配ベクトルは、明度が暗い方から明るい方に向くベクトルである。

【0030】

その後、探索領域Ｒ内の右側探索領域Ｅ_R及び左側探索領域Ｅ_Lごとに全ての画素のcosθの平均値cosθaveを算出する。ここで、右側探索領域Ｅ_Rの右エリア幅Ｗ_Rと左側探索領域Ｅ_Lの左エリア幅Ｗ_Lは、上記のように最大エリア幅Ｗmax以下の変数であり、例えば最大エリア幅Ｗmaxまでの距離が８段階である場合、右側探索領域Ｅ_R及び左側探索領域Ｅ_Lはそれぞれ８つの領域に変化する。この場合、右側探索領域Ｅ_Rの平均値cosθaveは、８つの領域の平均値cosθaveのうちの最大値が選択される。同様に、左側探索領域Ｅ_Lの平均値cosθaveは、８つの領域の平均値cosθaveのうちの最大値が選択される。そして、選択された右側探索領域Ｅ_Rの平均値cosθaveと、選択された左側探索領域Ｅ_Lの平均値cosθaveとの平均値を、今回特定した着目ベクトルＡ２２に対する平均一致度cosθave２として求める。

【0031】

その後、図４に示すように、注目画素２１を通る着目ベクトルＡ２２を、注目画素２１を中心に、例えば１６段階で半回転させ、各回転角度での着目ベクトルＡ２２に対する平均一致度cosθave２を算出する。回転は、１８０度であるので、１段階での回転角度θrは、１１．２５度となる。そして、各回転角度での着目ベクトルＡ２２（Ａ２２－１～Ａ２２－１６）に対する平均一致度cosθave２のうち、最大値であるcosθavemaxを注目画素２１に対する解析結果値として算出する。この解析結果値が大きい場合、注目画素２１の画素値の明度は大きい値になる。なお、上記のソーベルフィルタによる偏微分は明度に対して処理したが、輝度であってもよい。また、ソーベルフィルタに限らず微分フィルタによって勾配ベクトル２０の方向が得られれば良い。

【0032】

そして、撮像画像Ｄ１上の全ての画素を注目画素２１として特定し、上記の解析結果値を算出する。これにより、撮像画像Ｄ１は、解析結果値を画素とする線集中度解析画像となる。

【0033】

なお、上記の撮像画像Ｄ１は、取得したカラー画像をグレースケールの濃淡画像にしたものである。撮像部６は、直接、撮像画像Ｄ１を濃淡画像として取得してもよい。

【0034】

＜移動平均マップの生成＞
ここで、本実施の形態では、線集中度フィルタによる各注目画素の着目ベクトルＡ２２ごとに探索領域Ｅの各画素に対する一致度を示すcosθの算出及び平均値cosθaveの算出を行わない。本実施の形態では、１つの着目ベクトルＡ２２に対する探索領域Ｅの各画素の一致度を示すcosθの値を予め注目画素に対応付けた一致度算出マップとして生成し、この一致度算出マップに移動平均フィルタを施して各着目ベクトルＡ２２に対する各注目画素に対する平均値cosθaveの値を示す移動平均マップを予め生成しておき、線集中度フィルタを用いた線集中度解析画像生成時に参照するようにしている。これにより、重複したcosθの算出及び平均値cosθaveの算出を行う必要がないため、演算負荷が軽減され、線集中度解析画像の生成時間を短くすることができる。なお、一致度算出マップ及び移動平均マップは、回転する着目ベクトルＡ２２毎に生成されるが、さらに右側探索領域Ｅ_R及び左側探索領域Ｅ_Lごとであって、異なる右エリア幅Ｗ_R及び左エリア幅Ｗ_Lごとに生成される。なお、移動平均マップは、右側探索領域Ｅ_R及び左側探索領域Ｅ_Lごとに設けず、１つの探索領域Ｅとしてまとめることができるが、この演算は、重複処理でないため、１つの探索領域Ｅとしてまとめなくてもよい。

【0035】

＜移動平均マップの生成の具体例＞
図５は、移動平均マップの生成の具体例を説明する説明図である。なお、ここでは１つの右エリア幅Ｗ_R及び左エリア幅Ｗ_Lで決定される探索領域Ｅに対する移動平均マップの生成について説明する。図５に示すように、まず、撮像画像Ｄ１に対して微分フィルタを施した微分画像Ｄ２を生成する。この微分画像Ｄ２の各画素には、最大勾配ベクトルの値が示されている。なお、微分画像Ｄ２は、Ｘ成分とＹ成分の２つの画像であり、最大勾配ベクトルは、Ｘ成分、Ｙ成分の合成ベクトルになる。その後、微分画像Ｄ２を用いて、右側探索領域Ｅ_R及び左側探索領域Ｅ_Lごと、かつ、着目ベクトルＡ２２（Ａ２２―１～Ａ２２－１６）ごとに、各画素の一致度であるcosθの値を示す右一致度算出マップＤ３―１～Ｄ３－１６及び左一致度算出マップＤ４―１～Ｄ４―１６を生成する。右一致度算出マップＤ３―１～Ｄ３―１６は、各着目ベクトルＡ２２－１～Ａ２２－１５の右側探索領域Ｅ_Rに対する一致度を示すものである。また、左一致度算出マップＤ４―１～Ｄ４―１６は、各着目ベクトルＡ２２－１～Ａ２２－１６の左側探索領域Ｅ_Lに対する一致度を示すものである。

【0036】

その後、各右一致度算出マップＤ３―１～Ｄ３―１６及び各左一致度算出マップＤ４―１～Ｄ４―１６に対して、それぞれ右側探索領域Ｅ_R及び左側探索領域Ｅ_Lに対応した領域の移動平均フィルタを各着目ベクトルＡ２２－１～Ａ２２－１６方向に施した移動平均マップＤ５－１～Ｄ５―１６，Ｄ６－１～Ｄ６―１６を生成する。移動平均フィルタを施した画素値は、各注目画素に対する平均値cosθaveである。

【0037】

さらに、各移動平均マップＤ５－１～Ｄ５―１６，Ｄ６－１～Ｄ６―１６上の画素が、撮像画像Ｄ１上の注目画素の位置に対応付けられたものとすべく、画素位置のシフトを行った移動平均マップＤ７（Ｄ７－１～Ｄ７－１６），Ｄ８（Ｄ８－１～Ｄ８－１６）を生成する。これは、注目画素と、この注目画素に対する平均値cosθaveを示す画素との位置がずれているため、注目画素と平均値cosθaveを示す画素との位置を一致させることによって注目画素に対する平均値cosθaveの参照が容易になるからである。

【0038】

なお、例えば最大エリア幅Ｗmaxまでの距離が８段階である場合、右側探索領域Ｅ_R及び左側探索領域Ｅ_Lはそれぞれ８つの探索領域に対する移動平均マップを上記と同様に作成する。したがって、移動平均マップは、最大エリア幅Ｗmaxまでの距離が８段階である場合、最大エリア幅Ｗmaxの左右の段階数＝１６（８×２）に、着目ベクトルＡ２２の回転数＝１６を乗算した値＝２５６の個数が生成される。

【0039】

＜移動平均処理の一例＞
図６は、移動平均フィルタを用いた移動平均処理の一例を示す図である。図６に示すように、右一致度算出マップＤ３－８に対して移動平均を行う場合、右一致度算出マップＤ３－８に対して右側探索領域Ｅ_Rと同じ領域の移動平均フィルタＯＰを着目ベクトルＡ２２－８の方向に施す。図６に示した移動平均フィルタＯＰは、着目長さＬが３画素、右エリア幅Ｗ_Rを２画素とした３×２のフィルタであり、全ての画素に対して同じ重み係数「１／６」としている。これにより、移動平均マップＤ５－８が生成される。

【0040】

＜線集中度解析画像の一例＞
図７は、線集中度解析画像の一例を示す図である。図７において、左右両端の明度が高く中央の明度が低い撮像画像Ｄ１１に対して勾配ベクトルの向きを明部方向（明度が高い方向）にし、直交ベクトル２３の向きを着目ベクトルＡ２２の方向に設定すると、左右両端に明度が高い稜線Ｌ１０，Ｌ１１が現れた線集中度解析画像となる。撮像画像Ｄ１１に対して勾配ベクトルの向きを暗部方向（明度が低い方向）にし、直交ベクトル２３の向きを着目ベクトルＡ２２から離れる方向に設定すると、中央に明度が低い稜線Ｌ１２が現れた線集中度解析画像となる。

【0041】

一方、左右両端の明度が低く中央の明度が高い撮像画像Ｄ１２に対して勾配ベクトルの向きを明部方向（明度が高い方向）にし、直交ベクトル２３の向きを着目ベクトルＡ２２の方向に設定すると、中央に明度が高い稜線Ｌ１３が現れた線集中度解析画像となる。撮像画像Ｄ１２に対して勾配ベクトルの向きを暗部方向（明度が低い方向）にし、直交ベクトル２３の向きを着目ベクトルＡ２２から離れる方向に設定すると、左右両端に明度が低い稜線Ｌ１４，Ｌ１５が現れた線集中度解析画像となる。

【0042】

＜線集中度解析画像の生成処理手順＞
図８は、線集中度解析画像生成部１２による線集中度解析画像の生成処理手順を示すフローチャートである。図８に示すように、まず、線集中度解析画像生成部１２は、線集中度フィルタのパラメータを取得する（ステップＳ２１０）。パラメータは、探索領域Ｅ、注目画素の領域の設定、着目ベクトルＡ２２の回転角度θr、直交ベクトル２３の方向、勾配ベクトルの方向などである。その後、撮像画像Ｄ１に対して微分フィルタを施した微分画像Ｄ２を生成する（ステップＳ２２０）。そして、着目ベクトルごとの移動平均マップの生成処理を行う（ステップＳ２３０）。この着目ベクトルごとの移動平均マップの生成処理については後述する。

【0043】

その後、撮像画像Ｄ１上の注目画素２１を特定し（ステップＳ２４０）、この注目画素２１を通る着目ベクトルＡ２２を特定する（ステップＳ２５０）。その後、特定した着目ベクトルＡ２２の移動平均マップＤ７，Ｄ８を参照して、探索領域Ｅ（Ｅ_R，Ｅ_L）内の２つの一致度である平均値cosθaveを、特定した着目ベクトルＡ２２の平均一致度cosθave２として算出する（ステップＳ２６０）。具体的には、右側探索領域Ｅ_R及び左側探索領域Ｅ_Lの各平均値cosθaveは、右エリア幅Ｗ_R及び左エリア幅Ｗ_Lが段階的に異なる複数の右側探索領域Ｅ_R及び複数の左側探索領域Ｅ_Lごとの移動平均マップＤ７，Ｄ８を用い、複数の右側探索領域Ｅ_R及び複数の左側探索領域Ｅ_Lごとの平均値cosθaveをもとに、複数の右側探索領域Ｅ_Rの各平均値cosθaveの最大値を右側探索領域Ｅ_Rの１つの平均値cosθaveとして決定し、複数の左側探索領域Ｅ_Rの各平均値cosθaveの最大値を左側探索領域Ｅ_Lの１つの平均値cosθaveとして決定し、この２つの平均値cosθaveを平均した値を、特定した着目ベクトルＡ２２の平均一致度cosθave２として算出する。これにより、１つの注目画素２１に対する１つの着目ベクトルＡ２２の平均一致度cosθave２が求まる。

【0044】

その後、着目ベクトルＡ２２の回転が終了したか否かを判定する（ステップＳ２７０）。着目ベクトルＡ２２の回転が終了していないならば（ステップＳ２７０：Ｎｏ）、着目ベクトルＡ２２を次の回転角に設定し（ステップＳ２８０）、ステップＳ２６０に移行して、同じ注目画素２１に対する次の回転角をもつ着目ベクトルＡ２２の平均一致度cosθave２を求める。

【0045】

一方、着目ベクトルＡ２２の回転が終了したならば（ステップＳ２７０：Ｙｅｓ）、各着目ベクトルＡ２２の平均一致度cosθave２のうちの最大値cosθavemaxを、注目画素２１の解析結果値に決定する（ステップＳ２９０）。

【0046】

その後、全ての注目画素２１に対する処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ３００）。全ての注目画素２１に対する処理が終了していないならば（ステップＳ３００：Ｎｏ）、次の注目画素２１を設定し（ステップＳ３１０）、ステップＳ２４０に移行して、設定した次の注目画素２１に対する解析結果値を決定する処理を繰り返す。

【0047】

一方、全ての注目画素２１に対する処理が終了しているならば（ステップＳ３００：Ｙｅｓ）、各注目画素２１の解析結果値からなる線集中解析画像を生成し（ステップＳ３２０）、本処理を終了してステップＳ１３０に戻る。

【0048】

＜着目ベクトルごとの移動平均マップの生成処理手順＞
図９は、着目ベクトルごとの移動平均マップの生成処理手順を示すフローチャートである。図９に示すように、線集中度解析画像生成部１２は、まず、着目ベクトルＡ２２を決定する（ステップＳ４１０）。さらに、探索領域Ｅ（Ｅ_R，Ｅ_L）を決定する（ステップＳ４２０）。この探索領域Ｅ（Ｅ_R，Ｅ_L）の決定には、段階的に異なる右エリア幅Ｗ_R及び左エリア幅Ｗ_Lが含まれる。

【0049】

その後、微分画像Ｄ２をもとに、決定された探索領域Ｅ（Ｅ_R，Ｅ_L）内の各画素の最大勾配ベクトルの角度φと直交ベクトル２３との角度差θをもとに一致度cosθを算出した一致度算出マップを生成する（ステップＳ４３０）。その後、一致度算出マップに対して探索領域Ｅ（Ｅ_R，Ｅ_L）に対応した移動平均フィルタを着目ベクトルＡ２２方向に施して、平均値cosθaveが算出された移動平均マップを生成する（ステップＳ４４０）。さらに、移動平均マップと注目画素との対応付けが行われた移動平均マップＤ７，Ｄ８を生成する（ステップＳ４５０）。

【0050】

その後、他の探索領域Ｅ（Ｅ_R，Ｅ_L）があるか否かを判定する（ステップＳ４６０）。他の探索領域Ｅ（Ｅ_R，Ｅ_L）があるならば（ステップＳ４６０：Ｙｅｓ）、他の探索領域Ｅ（Ｅ_R，Ｅ_L）の設定を行って（ステップＳ４７０）、ステップＳ４３０に移行する。一方、他の探索領域Ｅ（Ｅ_R，Ｅ_L）がないならば（ステップＳ４６０：Ｎｏ）、さらに、全ての着目ベクトルＡ２２の処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ４７０）。全ての着目ベクトルＡ２２の処理が終了していないならば（ステップＳ４８０：Ｎｏ）、次の着目ベクトルＡ２２の設定を行った後（ステップＳ４９０）、ステップＳ４２０に移行する。一方、全ての着目ベクトルＡ２２の処理が終了したならば（ステップＳ４８０：Ｙｅｓ）、本処理を終了してステップＳ２３０に戻る。

【0051】

本実施の形態では、１つの着目ベクトルＡ２２に共通な探索領域Ｅの各画素の一致度を示すcosθの値を予め注目画素に対応付けた一致度算出マップとして生成し、この一致度算出マップに移動平均フィルタを施して各着目ベクトルＡ２２に共通な各注目画素に対する平均値cosθaveの値を示す移動平均マップを予め生成しておき、線集中度フィルタを用いた線集中度解析画像生成時に参照するようにしているので、重複したcosθの算出及び平均値cosθaveの算出を行う必要がないため、演算負荷が軽減され、線集中度解析画像の生成時間を短くすることができる。

【0052】

＜変形例１＞
図１０は、変形例１による移動平均マップの生成の具体例を説明する説明図である。上記の実施の形態では、各探索領域Ｅ_R，Ｅ_Lごと、及び、着目ベクトルＡ２２ごとに、微分画像Ｄ２から右一致度算出マップＤ３－１～Ｄ３－１６及び左一致度算出マップＤ４－１～Ｄ４－１６を生成していたが、変形例１では、一方の探索領域に対応する着目ベクトルごとの一致度算出マップを生成し、生成された各一致度算出マップの符号を反転したマップを他方の探索領域に対する着目ベクトルごとの一致度算出マップとして生成している。

【0053】

具体的には、図１０に示すように、微分画像Ｄ２から右一致度算出マップＤ３－１～Ｄ３－１６を生成し、その後、右一致度算出マップＤ３－１～Ｄ３－１６の符号を反転したものを、左一致度算出マップＤ４－１～Ｄ４－１６として生成している。これは、探索領域Ｅ_R，Ｅ_Lが着目ベクトルＡ２２に対して対称であることを前提としているが、たとえ、探索領域Ｅ_R，Ｅ_Lの領域が異なっていても、平均値cosθaveが平均されていることから大きな違いにはならないものと考えるからである。なお、段階的に異なる右エリア幅Ｗ_R及び左エリア幅Ｗ_Lをもつ探索領域Ｅ_R，Ｅ_Lについても同様である。これにより、一方の一致度算出マップの生成を容易に行うことができる。

【0054】

＜変形例２＞
図１１は、変形例２による移動平均マップの生成の具体例を説明する説明図である。本変形例２では、一致度算出マップの着目ベクトルＡ２２の方向が移動平均フィルタの基準移動方向となるように一致度算出マップを回転し、回転した一致度算出マップ上において基準移動方向に移動平均フィルタを施し、その後、一致度算出マップを逆回転して元の位置に戻すようにしている。

【0055】

具体的には、図１１に示すように、右一致度算出マップＤ３－４を、着目ベクトルＡ２２－４と、移動平均フィルタＯＰの基準移動方向Ａとがなす角度θａ、回転し、着目ベクトルＡ２２－４と、移動平均フィルタＯＰの基準移動方向Ａとを一致するようにしている。その後、この回転された右一致度算出マップＤ３－４´に対して基準移動方向Ａに移動平均フィルタＯＰを施す。その後、移動平均フィルタＯＰが施された移動平均マップＤ５－４を角度θａ分、逆回転して元の位置に戻す。これにより、移動平均フィルタの処理がすべての一致度算出マップに対して同一方向になるため、移動平均フィルタの処理が容易になる。

【0056】

なお、上記の実施の形態及び変形例で図示した各構成は機能概略的なものであり、必ずしも物理的に図示の構成をされていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

【産業上の利用可能性】

【0057】

本発明の線集中度解析画像生成方法及び線集中度解析画像生成装置は、線集中度フィルタを用いて撮像画像から線状のパターンの一点への集中の度合いである集中度を評価する場合、演算負荷を軽減して線集中度解析画像の生成時間を短くしたい場合に有用である。

【符号の説明】

【0058】

１ 線集中度解析画像生成装置
２ 入力部
３ 表示部
４ 記憶部
５ 制御部
６ 撮像部
１０ 画像取得処理部
１１ パラメータ設定部
１２ 線集中度解析画像生成部
１３ 表示処理部
２０ 勾配ベクトル
２１ 注目画素
２３ 直交ベクトル
１００ 成型部品
Ａ２２，Ａ２２―１～Ａ２２－１５ 着目ベクトル
cosθave 平均値
cosθave２ 平均一致度
cosθavemax 最大値
Ｄ１、Ｄ１１，Ｄ１２ 撮像画像
Ｄ２ 微分画像
Ｄ３―１～Ｄ３－１６，Ｄ３－４´ 右一致度算出マップ
Ｄ４―１～Ｄ４－１６ 左一致度算出マップ
Ｄ５－１～Ｄ５－１６，Ｄ６－１～Ｄ６－１６，Ｄ７，Ｄ７－１～Ｄ７－１６，Ｄ８，Ｄ８－１～Ｄ８－１６ 移動平均マップ
Ｅ 探索領域
Ｅ_L 左側探索領域
Ｅ_R 右側探索領域
Ｌ１０～Ｌ１５ 稜線
ＯＰ 移動平均フィルタ
Ｓ 表面
Ｗ_L 左エリア幅
Ｗmax 最大エリア幅
Ｗ_R 右エリア幅
θ 角度差
θａ，φ 角度
θr 回転角度

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】