邊緣檢測裝置、邊緣檢測方法和程序的制作方法
【專利摘要】提供針對圖像信息的圖像內的變動較少的邊緣能夠提高邊緣檢測的檢測率的邊緣檢測裝置、邊緣檢測方法和程序。邊緣檢測裝置具有：第1處理部(42)，其使用包含第1像素塊的第1局部區域的多個像素的像素值，求出第1像素塊中的像素值的變動方向；第2處理部(42)，其使用包含與第1像素塊不同的第2像素塊的第2局部區域的多個像素值，求出第2像素塊中的像素值的變動方向；以及第3處理部(43)，其將第1像素塊的像素中的像素值的變動方向與第2像素塊的像素中的像素值的變動方向之差為基準值以上的所述第1像素塊作為邊緣。
【專利說明】
邊緣檢測裝置、邊緣檢測方法和程序
技術領域
[0001]本發明一般涉及圖像處理技術，特別涉及針對圖像的邊緣檢測技術。
【背景技術】
[0002]公知有如下的各種技術:對從照相機等攝像裝置取得的二維圖像進行邊緣檢測，應用檢測到的邊緣的信息來檢測圖像中的特定對象(以下記載為對象物。例如寫實圖像中映出的建造物。)。
[0003]例如，公開了如下的增強現實(AR:Augmented Reality)技術:根據檢測到的邊緣的信息求出圖像中的對象物(構造物)的區域，進而，通過對三維地圖和各圖像的區域進行圖案匹配，確定各對象物(構造物)，顯示構造物的屬性信息。(專利文獻I)
[0004]并且，公開了如下的方法:對圖像進行邊緣檢測，通過檢測對象物(建筑物)的邊緣和邊緣的消失點，生成對象物(建筑物)的三維模型。(專利文獻2)
[0005]現有技術文獻
[0006]專利文獻
[0007]專利文獻1:日本特開平11-057206號公報
[0008]專利文獻2:日本專利第4964801號公報
[0009]在上述這種使用邊緣檢測的應用技術中，適當檢測對象物的邊緣是很重要的。
[0010]作為現有的邊緣檢測方法，例如公知有坎尼(Canny)法、拉普拉斯(LapI a c i an)法。
[0011]在這些邊緣檢測方法中，通過對圖像(圖像信息)進行微分(差分)處理來檢測邊緣。具體而言，通過對圖像信息進行微分(差分)處理來求出梯度，根據所得到的梯度的值檢測邊緣。
[0012]圖1是示出基于現有方法即坎尼法的邊緣檢測處理流程的概要的圖。
[0013]在附圖中，11表示噪聲去除處理，12表示梯度確定處理，13表示二值化處理。并且，圖的上端表示處理流程的開始，下端表示處理流程的結束。
[0014]在坎尼法中，首先，為了去除圖像中的噪聲，進行噪聲去除處理。(步驟11)
[0015 ]作為噪聲去除的方法，能夠應用各種方法，例如，通過應用使用高斯(Gauss i an)濾波器的所謂模糊處理，能夠去除噪聲。
[0016]接著，針對圖像中的要關注的像素(以下記載為關注像素。)，使用關注像素的亮度值和位于關注像素周邊的像素(以下記載為周邊像素。)的亮度值，針對關注像素求出亮度值的梯度。(步驟12)
[0017]使用被稱為索貝爾算子(SobelOperator)的3X3的系數矩陣的算子，對包含關注像素的區域(以下記載為局部區域。這里為3像素X3像素的區域。)進行積和運算，由此求出梯度。
[0018]接著，針對求出了梯度的各像素，對梯度的值和判定用閾值進行比較，判定是否將該關注像素作為邊緣，進行表示是否是邊緣的二值化。(步驟13)
[0019]例如，在判定為邊緣的情況下使用I進行二值化，在判定為非邊緣的情況下使用O進行二值化，由此，對應于原本的圖像，得到表示邊緣的圖像。

【發明內容】

[0020]發明要解決的課題
[0021]關于這種現有的邊緣檢測，在包含關注像素的局部區域中，在亮度值的梯度較大的情況下是有效的，但是，在亮度值之差較小的情況下，很難進行邊緣的檢測。
[0022]這里，作為邊緣檢測的例子，假設針對僅拍攝了地面、建造物和藍天的圖像檢測邊緣的情況。
[0023]圖2是示出理想的邊緣檢測結果的邊緣圖像的I例的圖。
[0024]在附圖中，20表示圖像，21表示藍天，22表示建造物，23表示地面，24表示建造物與天空的邊界(對應的邊緣)，25表示與建造物的凸部分對應的邊緣，26和27表示建造物的表面。
[0025]另外，為了容易理解，在附圖中，以如下情況為例:建造物22為長方體這樣的簡單形狀，表面26和27出現在圖像上。
[0026]在附圖中，檢測到隔開作為對象物的建造物22和作為非對象物的藍天21的邊緣24，還檢測到建造物22自身的凸部分的邊緣25。
[0027]在圖2的情況下，多數情況下，對象物(建造物)22和藍天21的亮度值大幅不同。該情況下，與對象物和藍天的邊界對應的邊緣24的檢測大多比較容易。
[0028]不限于藍天21的情況，在對象物(建造物)22的周圍的亮度值大幅不同的情況下，針對對象物與周圍的邊界的邊緣檢測比較容易。
[0029]另一方面，相比于上述建造物22與天空的邊界的情況，大多很難進行針對對象物自身的凹凸的邊緣的檢測。
[0030]在圖2中，能夠看到對象物(建造物)22的表面26和表面27，但是，例如在構成表面26和27的物質或表面的著色相同的情況下，多數情況下，表面26與表面27的亮度值之差變小。這是因為，以大廈或住房為代表的建造物很少根據其表面而使物質或著色等不同。
[0031]因此，在現有的邊緣檢測方法中，存在很難將表面26與表面27之間的邊界即邊緣25這種對象物22自身的各部的邊界判斷為邊緣的課題。
[0032]圖3是示出不充分的邊緣檢測結果的邊緣圖像的I例的圖。圖3的理解方法與圖2相同。
[0033]在附圖中，可知未檢測到與對象物(建造物)22的表面26和表面27之間的邊界對應的邊緣25。該情況下，存在表面26和表面27被檢測為一個面的課題。
[0034]因此，存在無法以充分的精度進行使用邊緣檢測的各種應用技術、例如(I)上述專利文獻I所記載的基于三維模型與邊緣圖像的比較而實現的對象物的確定、(2)專利文獻2所記載的三維模型的生成的課題。
[0035]本發明是為了解決上述課題而完成的，其目的在于，提供在圖像信息例如亮度值在圖像內變動較少的情況下也能夠提高邊緣檢測的檢測率的邊緣檢測裝置、邊緣檢測方法和程序。
[0036]用于解決課題的手段
[0037]本發明的邊緣檢測裝置具有:第I處理部，其使用包含圖像的第I像素塊的第I局部區域的多個像素的像素值，求出所述第I像素塊中的像素值的變動方向；第2處理部，其使用包含與所述第I像素塊不同的第2像素塊的第2局部區域的像素的像素值，求出所述第2像素塊的像素中的像素值的變動方向；以及第3處理部，其將由所述第I處理部求出的所述第I像素塊的像素中的像素值的變動方向與由所述第2處理部求出的所述第2像素塊的像素中的像素值的變動方向之差為基準值以上的所述第I像素塊作為邊緣。
[0038]本發明的邊緣檢測方法包括以下步驟:使用包含所述圖像的第I像素塊的所述圖像的第I局部區域的多個像素的像素值，求出所述第I像素塊中的像素值的變動方向；使用包含與所述第I像素塊不同的第2像素塊的第2局部區域的多個像素的像素值，求出所述第2像素塊的像素中的像素值的變動方向；以及將由所述第I處理部求出的所述第I像素塊的像素中的像素值的變動方向與由所述第2處理部求出的所述第2像素塊的像素中的像素值的變動方向之差為基準值以上的所述第I像素作為邊緣。
[0039]本發明的程序為了檢測圖像內的邊緣，使計算機作為邊緣檢測裝置發揮功能，所述邊緣檢測裝置具有:第I處理部，其使用包含所述圖像的第I像素塊的所述圖像的第I局部區域的多個像素的像素值，求出所述第I像素塊中的像素值的變動方向；第2處理部，其使用包含與所述第I像素塊不同的第2像素塊的第2局部區域的多個像素的像素值，求出所述第2像素塊的像素中的像素值的變動方向；以及第3處理部，其將由所述第I處理部求出的所述第I像素塊的像素中的像素值的變動方向與由所述第2處理部求出的所述第2像素塊的像素中的像素值的變動方向之差為基準值以上的所述第I像素作為邊緣。
[0040]發明效果
[0041]根據本發明的邊緣檢測裝置，能夠提供針對圖像信息的圖像內的變動較少的圖像也能夠提高邊緣的檢測率的邊緣檢測裝置、邊緣檢測方法和程序。
【附圖說明】
[0042]圖1是示出基于作為現有方法的坎尼法的邊緣檢測方法的處理流程的概要的圖。
[0043]圖2是示出理想的邊緣檢測結果的邊緣圖像的I例的圖。
[0044]圖3是示出不充分的邊緣檢測結果的邊緣圖像的I例的圖。
[0045]圖4是示出本發明的實施方式I中的邊緣檢測裝置的內部結構的概要的圖。
[0046]圖5是示出本發明的實施方式I中的邊緣檢測裝置的處理的流程的概要的圖。
[0047]圖6是示出本發明的實施方式I中的局部區域的亮度值的分布的I例的圖。
[0048]圖7是示出本發明的實施方式I中的像素值的頻譜與變動方向的對應關系的圖。[0049 ]圖8是示出本發明的實施方式I中的一個圖像中的亮度值的變動方向的分布的I例的圖。
[0050 ]圖9是示出本發明的實施方式I中的對象物的凹凸的方向的I例的圖。
[0051]圖10是示出本發明的實施方式2中的邊緣檢測裝置的內部結構的概要的圖。
[0052]圖11是示出本發明的實施方式2中的邊緣檢測裝置的處理的流程的概要的圖。
[0053]圖12是示出本發明的實施方式3中的邊緣檢測裝置的處理的流程的概要的圖。
[0054]圖13是示出本發明的實施方式4中的邊緣檢測裝置的內部結構的概要的圖。
[0055]圖14是示出本發明的實施方式4中的邊緣檢測裝置的處理的流程的概要的圖。
[0056]圖15是示出本發明的實施方式4中的利用移動中的攝像裝置拍攝的圖像的I例的圖。
[0057]圖16是示出本發明的實施方式4中的頻譜的I例的圖。
[0058]圖17是示出本發明的實施方式5中的邊緣檢測裝置的內部結構的概要的圖。
【具體實施方式】
[0059]下面，使用附圖對本發明的各實施方式進行說明。
[0060]在以下的各實施方式的附圖中，對相同或同樣的部分標注相同或同樣的標號，在各實施方式的說明中，有時省略其說明的一部分。
[0061]并且，為了對本發明進行說明，為了簡便，對附圖的各要素進行了分割，其實現形式不限于附圖的結構、分割、名稱等。并且，分割的方式本身也不限于圖示的分割。
[0062]并且，在以下的說明中，“…部”也可以置換為“…單元”、“…器件”、“…處理裝置”、“…功能單位”等。
[0063]實施方式1.
[0064]下面，使用圖4?圖9對本發明的各實施方式I進行說明。
[0065]另外，在本實施方式中，為了在不喪失一般性的前提下容易理解說明，以(I)圖像表示通過由“寬度X高度”規定的多個像素構成的二維圖像、(2)對一個圖像進行邊緣檢測處理的情況為例進行說明。
[0066]圖4是示出本發明的實施方式I中的邊緣檢測裝置的內部結構的概要的圖。
[0067]在附圖中，40表示邊緣檢測裝置，41表示圖像取得部，42表示角度取得部(第I和第2處理部)，43表示邊緣取得部(第3處理部)。
[0068]圖像取得部41取得作為邊緣檢測處理對象的圖像的圖像信息。
[0069]作為圖像信息，除了各像素中的表示圖像深淺等的信息(以下記載為像素值。)以夕卜，還可以包含與該圖像有關的各種信息。作為像素值，例如可以使用表示(I)亮度、(2)顏色的值。
[0070]像素值的表現可以使用各種表現方法，例如可以使用(I) RBG表現、(2) YCbCr表現。
[0071]圖像信息的取得方法可以應用各種方法，例如可以應用(I)從照相機等攝像裝置取得寫實圖像的圖像信息的方法、(2)通過讀取存儲介質中保存的圖像的圖像信息來取得的方法。
[0072]并且，作為圖像取得部41的實現，可以應用各種實現形式，例如可以應用(I)具有照相機等攝像裝置的形式、(2)具有用于從邊緣檢測裝置的外部取得圖像信息的輸入接口的形式、(3)具有用于從內置于邊緣檢測裝置中的或者能夠內置于邊緣檢測裝置中的存儲單元取得圖像信息的輸入接口的形式。
[0073]角度取得部(第I和第2處理部)42根據由圖像取得部41取得的圖像信息，以像素塊單位求出像素值的變動方向。
[0074]這里，像素塊包括至少一個像素。并且，局部區域可以包含對應的像素塊的周邊像素。
[0075]詳細地講，角度取得部42使用包含第I像素塊的第I局部區域的多個像素的像素值，針對第I像素塊求出像素值的變動方向。(第I處理部)
[0076]并且，角度取得部42使用包含與上述第I像素塊不同的第2像素塊的第2局部區域的像素的像素值，針對第2像素塊的像素求出像素值的變動方向。(第2處理部)
[0077]另外，作為像素塊和局部區域的像素的數量的設定(確定)方法，可以應用各種方法，例如可以應用(I)預先設定在裝置中的方法、(2)從裝置外部進行設定的方法、(3)在裝置內部確定的方法、(4)上述(I)?(3)中的一部分或全部的組合。
[0078]在后述處理流程的概要中對像素值的變動方向的求解方法的例子進行說明。
[0079]邊緣取得部(第3處理部)43根據由角度取得部(第I和第2處理部)42得到的像素值的變動方向的信息求出邊緣。
[0080]詳細地講，將由角度取得部(第I和第2處理部)42得到的第I像素塊的像素中的像素值的變動方向與第2像素塊的像素中的像素值的變動方向之差為基準值以上的第I像素塊作為邊緣。
[0081 ]接著，對邊緣檢測的處理流程的概要進行說明。
[0082]另外，為了在不喪失一般性的前提下容易理解說明，在以下的說明中，以(I)使用圖像的亮度值作為與各像素對應的像素值、(2)以像素單位求出亮度值的變動方向、即一個像素塊中的像素的數量為I的情況為例進行說明。
[0083]圖5是示出發明的實施方式I中的邊緣檢測裝置的處理流程的概要的圖。
[0084]在附圖中，51表示圖像取得處理，52表示頻率分析處理，53表示角度取得處理，54表示邊緣取得處理。并且，附圖的上端表示處理流程的開始，下端表示處理流程的結束。
[0085]首先，圖像取得部41取得作為邊緣檢測處理對象的圖像的圖像信息。(步驟51)
[0086]接著，角度取得部42根據由圖像取得部41取得的圖像信息，使用局部區域中包含的多個像素的亮度值進行頻率分析、即所謂的空間頻率分析，求出頻譜。(步驟52)
[0087]詳細地講，首先，在本說明中，設一個像素塊中的像素的數量為I，所以，在對要關注的某一個像素(關注像素)進行頻率分析的情況下，使用包含該關注像素的局部區域的像素的亮度值進行頻率分析。然后，依次變更關注像素，同樣對其他像素進行頻率分析。
[0088]結合變動方向的求解方法，在后面敘述頻率分析的詳細情況和分析的例子。
[0089]作為亮度值的求解方法，可以應用各種方法，例如可以應用(I)圖像取得部41取得圖像信息本身的一部分、角度取得部42從圖像取得部41取得該圖像信息本身的一部分的方法、(2)在圖像取得部41中根據圖像取得部41取得的圖像信息求出亮度值、角度取得部42從圖像取得部41取得該亮度值的方法、(3)角度取得部42取得從圖像取得部41取得的圖像信息、角度取得部42進行求解的方法。
[0090]接著，角度取得部42根據通過步驟52的頻率分析而得到的頻譜，以像素單位求出亮度值的變動方向。(步驟53)
[0091 ]在后面敘述變動方向的求解方法的詳細情況和例子。
[0092 ]變動方向的值例如由(I)度數法、(2)弧度法表示。
[0093]接著，邊緣取得部43根據步驟53中得到的亮度值的變動方向的分布，決定是否將某個像素作為邊緣。(步驟54)
[0094]詳細地講，對關注像素(第I像素)的亮度值的變動方向和與關注像素不同的像素(第2像素)的亮度值的變動方向進行比較，在存在基準值(閾值)以上的方向差的情況下，將該關注像素作為邊緣。
[0095]變動方向的比較方法及其實現方法可以應用各種方法，例如可以應用(I)通過方向差的絕對值進行比較的方法、(2)通過方向和大小進行比較的方法。
[0096]在本實施方式中，關于與關注像素不同的像素(第2像素)，以使用與關注像素(第I像素)相鄰的像素進行比較的情況為例進行說明。
[0097]然后，依次變更關注像素，同樣對其他像素進行比較。
[0098]另外，“比較”用作包含(I)直接比較亮度值的變動方向、(2)求出亮度值的變動方向的差并觀察差的正/負等的概念，只要是實質上的比較動作即可，實現方法沒有限定。
[0099]并且，表示是否是邊緣的信息的實現形式可以應用各種實現方法，例如可以應用(I)在方向差大于基準值的情況下作為邊緣、(2)在方向差小于基準值的情況下不作為邊緣、(3)根據是否是邊緣使用不同的數值(例如O和I)等。
[0100]這里，需要在邊緣檢測處理(步驟54)時確定邊緣檢測的基準值。
[0101]該基準值成為本實施方式中的邊緣檢測的靈敏度。
[0102]通過設較小的角度例如15度(度數法表示)作為基準值，能夠檢測更多的邊緣，但是，由于噪聲的影響，容易將不是邊緣的像素也判斷為邊緣。
[0103]另一方面，在設較大的角度例如60度作為基準值時，能夠抑制噪聲的影響，但是，將應該作為邊緣的像素判斷為不是邊緣的情況變多。
[0104]作為其對策，例如，可以根據檢測對象的圖像的種類等，根據進行了本發明的邊緣檢測后的結果對基準值進行調整，應用(I)再次重新進行邊緣檢測處理、(2)反復進行檢測處理整體的處理流程。由此，能夠使用更佳的基準值。
[0105]這里，使用附圖對頻率分析、亮度值的變動方向的分布和邊緣檢測的I例進行說明。
[0106]圖6是示出本發明的實施方式I中的某個局部區域內的亮度值的分布的I例的圖。
[0107]由于是亮度值的分布，所以對應于與圖像的明亮度有關的深淺分布。
[0108]在附圖中，格子表示局部區域內的各像素，格子中的數字表示亮度值，X和Y表示示出二維圖像中的像素的位置的簡單坐標。
[0109]圖6示出局部區域的大小即局部區域內的像素數為8X8的大小的情況的例子，并且，設圖中的數字I最亮，數字3最暗。
[0110]根據附圖可知如下狀況:在該局部區域中，從左下朝向右上的方向(或從右上朝向左下的方向)存在主要的變動。
[0111]并且，可知與X方向上的變動的周期相比，Y方向上的變動的周期較短。因此，通過進行頻率分析，與主要的變動成分對應的頻譜成分的頻率小于Y方向上的變動的主要頻譜成分的頻率。
[0112]圖7是示出本發明的實施方式I中的像素值(亮度值)的頻譜與變動方向的對應關系的圖。圖7是示出根據圖6中例示的局部區域、即針對某個關注像素規定的局部區域的像素值(亮度值)的分布求出的頻譜與該關注像素中的變動方向的關系的圖。
[0113]另外，在進行了頻率分析的情況下，在頻譜成分為一個的情況下，大多得到較少的多個頻譜成分，但是，這里，為了容易理解說明，作為頻譜，僅示出與峰值對應的頻率成分71。
[0114]在圖中，縱軸表示橫向(X方向)的頻率，縱軸表示縱向(Y方向)的頻率，71表示作為頻率分析的結果而得到的頻譜中的振幅成為峰值的頻譜的位置，Θ表示振幅成為峰值的頻譜71的方向。
[0115]在圖7中，關于頻譜的峰值的位置，在fX方向上是a的位置，在fY方向上是b的位置。根據該a和b求出峰值的角度Θ，將該角度Θ作為亮度值的變動方向。
[0116]如上所述，對應于圖6中例示的亮度值的分布的主要變動，求出亮度值的變動方向
θο
[0117]另外，在存在多個頻譜的峰值的情況下，求出變動方向Θ的頻譜的選擇方法可以應用各種方法，例如可以應用(I)針對噪聲較少的圖像使用最大峰值。(2)在噪聲較多的圖像的情況下使用各峰值的中間的位置作為峰值、的方法。
[0118]在上述(I)的情況下，可得到精度優良的邊緣檢測結果。在(2)的情況下，考慮當使用最大的峰值時被噪聲影響的可能性，但是，通過應用變形為使用各峰值的中間的位置作為峰值的處理流程，能夠減少噪聲的影響。
[0119]由角度取得部42得到的像素單位的亮度值的變動方向Θ能夠對應于原本的圖像的像素，能夠看作表示亮度值的變動方向的分布的圖像(以下記載為角度圖像。)。
[0120]角度圖像的各像素的像素值是與輸入圖像對應的像素的位置處的像素值的變動方向Θ，該值例如通過度數法或弧度法來表現。
[0121]圖8是示出本發明的實施方式I中的亮度值的變動方向Θ的分布(角度圖像)的I例的圖。即，是示出表示針對作為邊緣處理對象的圖像的各像素得到的亮度值的變動方向Θ的分布的角度圖像的圖。另外，為了容易理解，利用箭頭示出變動方向Θ。
[0122]在附圖中，格子表示圖像的各像素，格子中的箭頭表示亮度值的變動方向，81表示關注像素，82表示與關注像素相鄰的像素(以下記載為相鄰像素。)。
[0123]并且，在附圖中，成為針對具有8Χ8(=64個)像素的圖像求出亮度值的變動方向Θ的情況的例子。
[0124]設規定基準值例如為30度(度數法)。
[0125]當觀察附圖時，可知圖中的關注像素81與相鄰像素82之間的變動方向之差存在30度以上。因此，邊緣取得部43將像素81判斷為邊緣。
[0126]同樣依次變更關注像素，由此，將位于附圖的像素81和像素82的上方的多個像素判斷為邊緣。
[0127]另外，作為與關注像素(圖中為像素81。)進行比較的像素，可以使用各種像素，例如可以(I)與上下左右相鄰的4個像素分別進行比較、(2)與包含傾斜方向相鄰的像素在內的8個像素分別進行比較。在(I)的情況下，像素81和像素82這兩個像素成為邊緣。
[0128]由邊緣取得部43得到的表示是否是邊緣的信息能夠對應于原本的圖像的像素，能夠看作表示邊緣的分布的圖像(以下記載為邊緣圖像。)。邊緣圖像成為按照每個像素表示是邊緣還是非邊緣的二值圖像。
[0129]在實際的圖像的情況下，例如在對象物是人工物的情況下，一般而言，多數情況下在圖像中的對象物的表面存在像素值的直線的特征。
[0130]例如，如果是建造物，則存在規則配置的柱子、部件的接縫、梁、按照樓層的邊界而描繪的裝飾、窗戶、陽臺(以下將這些對象物的表面存在的部分記載為表面特征。)。
[0131]這些表面特征存在如下傾向:在對象物的某個面中，配置規則很少大幅變化。
[0132]例如，建造物的窗戶或陽臺等一般配置在水平方向上，但是，該水平角度很少在某個面內從中途變化。
[0133]并且，在建造物中，多數情況下，表面特征的配置規則在建造物的多個面中統一。
[0134]這樣，表面特征的配置大多具有直線的特征，所以，通過讀取圖像的亮度值，能夠求出表面特征的直線的方向即角度。因此，能夠對應于表面特征而求出圖像中表現的亮度值的變動的方向。
[0135]圖9是示出本發明的實施方式I中的對象物的凹凸的變動方向的I例的圖。
[0136]圖9是與圖2相同的圖像，附圖的理解方法也與圖2相同。
[0137]在附圖中，91(單點劃線的箭頭)表示建造物的表面特征的方向。
[0138]觀察圖9可知，在面26與面27的邊界即邊緣25附近，表面特征的方向大幅變化。
[0139]關于面26與面27的邊界部分，如上所述進行頻率分析、像素單位的亮度值的變動方向Θ的計算和邊緣的檢測，由此，在表面26與表面27之間的亮度值之差不大的情況下，也容易檢測到與表面26和表面27的邊界對應的邊緣25。
[0140]如上所述，根據本實施方式的邊緣檢測裝置和邊緣檢測方法，能夠提供針對圖像信息的圖像內的變動較少的圖像也能夠提高邊緣的檢測率的邊緣檢測裝置、邊緣檢測方法和程序。
[0141]并且，能夠高精度地進行基于圖像的三維模型的生成、以及基于三維模型與邊緣圖像的比較而實現的對象物的確定。
[0142]另外，在本實施方式中，對設局部區域的大小為8X8來進行頻率分析的情況(參照圖6)進行了說明，但是，作為局部區域的大小，可以應用各種大小，例如可以應用(1)16 X16、( 2) 32 X 32。并且，局部區域的大小可以是固定值，也可以是能夠變動的值。
[0143]在局部區域的尺寸更大的情況下，能夠提取更大范圍內的像素值的變動，并且，還能夠減少噪聲的影響。
[0144]另外，在本實施方式中，作為檢測到的邊緣的寬度，說明了成為2個像素的寬度的情況(參照圖8的像素81和像素82。)，但是，在使用邊緣檢測結果的應用較多的情況下，作為檢測到的邊緣的寬度，多數情況下假設I個像素。
[0145]該情況下，裝置也可以構成為，在角度取得部42中求出像素值的變動方向Θ后，例如(I)針對關注像素限制為左側和上側的像素來進行比較、(2)在步驟54之后進行邊緣的細線化處理，不限于上述裝置和處理流程的附圖。
[0146]另外，作為細線化處理，可以應用現有的和新的各種方法。
[0147]并且，在本實施方式中，以像素單位進行頻率分析并以像素單位求出方向，但是，也可以包含多個像素作為像素塊，以像素塊單位進行頻率分析并以像素塊單位求出像素值的變動方向。
[0148]該情況下，也可以設像素塊是與局部區域相同的大小，S卩，在局部區域中不包含周邊像素。
[0149]并且，該情況下，也可以將針對像素塊得到的變動方向Θ作為像素塊內的全部像素的變動方向。
[0150]這樣，在將包含多個像素的范圍作為單位進行分析的情況下，邊緣檢測結果的精度降低，但是，能夠減少處理所需要的運算量。
[0151]并且，在按照每個像素塊進行頻率分析的情況下，在需要使角度圖像與原本的圖像的大小一致的情況下，在求出角度之后，也可以對所得到的角度圖像進行插值處理。
[0152]作為插值方法，可以應用現有的和新的插值方法，例如可以應用作為現有方法的(I)最近插值、(2)線性插值、(3)雙三次插值。
[0153]在上述(I)?(3)中，最近插值的插值精度相對不高，但是能夠進行高速處理。線性插值或雙三次插值的運算量較多，處理速度相對較慢，但是能夠進行高精度的插值。
[0154]另外，在本實施方式中，假設針對圖像內的全部像素求出變動方向，但是，不需要必須針對圖像內的全部像素求出變動方向，也可以針對畫面內的一部分像素求出變動方向。
[0155]并且，圖像的端部的像素、像素塊、局部區域的大小也可以與端部以外的部分不同。
[0156]并且，在本實施方式的圖5的說明中，在步驟52的頻率分析中，針對需要頻率分析的全部像素進行頻率分析，在此后的步驟52中求出角度，但是，只要步驟54的結果相同，則不限于上述說明，例如也可以(I)針對某個像素進行步驟52和53，接著，針對其他像素同樣進行步驟52和53; (2)針對是否是邊緣的判斷所需要的一組像素進行步驟52?54，然后針對其他組的像素進行步驟52?54; (3)分割為多個區域進行并列處置。
[0157]實施方式2.
[0158]下面，使用圖10和圖11對本發明的各實施方式2進行說明。
[0159]另外，針對與上述實施方式I的邊緣檢測裝置的內部結構以及動作相同的結構要素和動作，有時省略其說明。
[0160]圖1O是示出本發明的實施方式2的變形中的邊緣檢測裝置的內部結構的概要的圖。
[0161]在附圖中，40表示邊緣檢測裝置，41表示圖像取得部，42表示角度取得部(第I和第2處理部)，43表示第I邊緣候選取得部(第3處理部)，101表示第2邊緣候選取得部(第4處理部)，102表示邊緣統合部。
[0162]與上述實施方式的圖4的主要不同之處在于，邊緣取得部(第3處理部)43置換為第I邊緣候選取得部，追加了第2邊緣候選取得部(第4處理部)101和邊緣統合部102。
[0163]第I邊緣候選取得部(第3處理部)43進行與上述實施方式I的邊緣取得部(第3處理部)43相同的處理。
[0164]但是，檢測結果看作邊緣候選(第I邊緣候選)。
[0165]第2邊緣候選取得部(第4處理部)101從圖像取得部41取得與上述實施方式I的邊緣取得部(第3處理部)43取得的圖像相同的圖像的圖像信息。
[0166]另外，根據各個處理內容，所使用的圖像信息的一部分也可以不同。
[0167]并且，第2邊緣候選取得部(第4處理部)101根據圖像取得部41取得的圖像信息，通過與上述實施方式I的邊緣處理不同的邊緣檢測方法進行邊緣檢測處理。
[0168]第2邊緣候選取得部(第4處理部)101的檢測結果看作第2邊緣候選。
[0169]作為第2邊緣候選取得部(第4處理部)101中的邊緣候選的檢測方法，可以應用現有的和新的各種檢測方法，例如可以應用基于像素值的梯度的大小的檢測方法。
[0170]作為基于像素值的梯度的大小的檢測方法，例如可以應用(I)坎尼法、(2)拉普拉斯法。
[0171]邊緣統合部102根據由第I邊緣候選取得部(第3處理部)43得到的邊緣候選(第I邊緣候選)和由第2邊緣候選取得部(第4處理部)101得到的邊緣候選(第2邊緣候選)求出邊緣。
[0172]接著，對邊緣檢測的處理流程的概要進行說明。
[0173]圖11是示出本發明的實施方式2的變形中的邊緣檢測裝置的處理流程的概要的圖。
[0174]在附圖中，51表示圖像取得處理，52表示頻率分析處理，53表示角度取得處理，54表示第I邊緣候選取得處理，111表示第2邊緣候選取得處理，112表示邊緣統合處理。并且，附圖的上端表示處理流程的開始，下端表示處理流程的結束。
[0175]第I邊緣候選取得部(第3處理部)43根據圖像取得部41取得的圖像信息，進行與上述實施方式I的邊緣取得部(第3處理部)43相同的處理。檢測結果看作第I邊緣候選。
[0176]第I邊緣候選的分布可以視為第I邊緣候選圖像。
[0177]第2邊緣候選取得部(第4處理部)101根據與圖像取得部41取得的圖像信息相同的圖像信息，進行基于與第I邊緣候選取得部(第3處理部)43不同的邊緣檢測方法的邊緣檢測處理。檢測結果看作第2邊緣候選。
[0178]接著，主要對邊緣檢測的處理流程的概要中的與上述實施方式I的不同之處進行說明。假設使用與上述實施方式相同的亮度值作為像素值的情況。
[0179]第2邊緣候選取得部(第4處理部)101針對從圖像取得部41取得的圖像信息，應用與上述實施方式I的邊緣處理(步驟52?步驟54)不同的邊緣檢測方法，求出第2邊緣候選。(步驟111)
[0180]第2邊緣候選的分布可以視為第2邊緣候選圖像。
[0181]邊緣統合部102根據由第I邊緣候選取得部(第3處理部)43得到的邊緣候選(第I邊緣候選)和由第2邊緣候選取得部(第4處理部)121得到的邊緣候選(第2邊緣候選)求出邊緣(邊緣圖像)。(步驟112)
[0182]另外，由第I邊緣候選取得部(第3處理部)43得到的第I邊緣候選和由第2邊緣候選取得部(第4處理部)121得到的第2邊緣候選在關于邊緣候選的屬性例如(I)邊緣圖像的大小、(2)邊緣的寬度的方面不需要完全一致。
[0183]例如在2個邊緣候選圖像以像素單位表示是否是邊緣的情況下，邊緣統合部102比較在原本的圖像內位置對應的2個像素。
[0184]在求出邊緣時，在任意一個像素或兩個像素是邊緣候選的情況下，將該位置的像素作為邊緣。即，僅在兩個像素是非邊緣的情況下，成為非邊緣。該情況下，能夠通過表示是否是邊緣的值的邏輯和(OR)而容易地求出。
[0185]或者，例如，邊緣統合部102也可以僅在對應的2個邊緣像素雙方是邊緣候選的情況下將其作為邊緣。該情況下，能夠通過表示是否是邊緣的值的邏輯積(AND)而容易地求出。
[0186]如上所述，根據本實施方式的邊緣檢測裝置和邊緣檢測方法，發揮與上述實施方式I相同的效果。
[0187]并且，通過與不同于上述實施方式的處理方式的邊緣檢測處理進行組合，能夠得到不同的邊緣圖像，能夠進一步提尚邊緣檢測的檢測效率。
[0188]另外，在與上述實施方式I相同的處理中，作為局部區域的大小，可以應用各種大小。并且，局部區域的大小可以是固定值，也可以是能夠變動的值。
[0189]并且，邊緣檢測裝置也可以構成為，在與上述實施方式I相同的處理中，進行邊緣候選的細線化處理。
[0190]并且，在與上述實施方式I相同的處理中，也可以包含多個像素作為像素塊，以像素塊單位進行頻率分析并以像素塊單位求出像素值的變動方向。此時，與上述實施方式I同樣，也可以對所得到的角度圖像進行插值處理。
[0191]并且，在與上述實施方式I相同的處理中，不需要必須針對圖像內的全部像素求出變動方向，也可以針對畫面內的一部分像素求出變動方向。
[0192]并且，在與上述實施方式I相同的處理中，圖像的端部的像素、像素塊、局部區域的大小可以與端部以外的部分不同。
[0193]并且，在與上述實施方式I相同的處理中，與上述實施方式I同樣，能夠進行處理流程的各種變形。
[0194]進而，在本實施方式的圖10和圖11中，成為并列求出第I和第2邊緣候選的流程，但是，只要在最終求出邊緣時(步驟112)求出第I和第2邊緣候選即可，不限于附圖的流程的處理順序。
[0195]實施方式3.
[0196]下面，使用圖12對本發明的各實施方式3進行說明。
[0197]另外，針對與上述各實施方式I的結構要素相同或同樣的結構要素及其動作，有時省略其說明。
[0198]圖12是示出本發明的實施方式3中的邊緣檢測裝置的處理的流程的概要的圖。
[0199]在附圖中，51表示圖像取得處理，53表示角度取得處理，54表示第I邊緣候選取得處理，111表示第2邊緣候選取得處理，112表示邊緣統合處理，121表示梯度算子處理。并且，附圖的上端表示處理流程的開始，下端表示處理流程的結束。
[0200]邊緣檢測裝置的內部結構的概要與上述實施方式2的圖10相同。
[0201]與實施方式2的圖11的處理流程的不同之處在于，代替頻率分析處理52而記載了梯度算子處理121。
[0202]角度取得部(第I和第2處理部)42根據由圖像取得部41取得的圖像信息，以像素塊單位求出像素值的變動方向Θ。(步驟121?步驟53)
[0203]詳細地講，首先，應用求出像素值梯度的算子。(步驟121)
[0204]作為用于求出像素值梯度的算子，可以應用現有的和新的算子，例如可以應用(I)索貝爾算子(Sobel operator)、(2)普魯伊特算子(Prewitt operator) ο
[0205]在使用索貝爾算子和羅伯特算子的情況下，針對以關注像素為中心的3X3的大小的局部區域應用算子。
[0206]接著，角度取得部(第I和第2處理部)42根據通過應用上述梯度算子而得到的各方向上的梯度量，以像素單位求出亮度值的變動方向。(步驟53)
[0207]作為變動方向的求解方法，能夠根據水平方向和垂直方向的梯度的大小，通過反三角函數求出。詳細地講，例如，通過水平方向用的梯度算子求出水平方向的梯度，通過垂直方向用的梯度算子求出垂直方向的梯度。能夠使用所求出的各方向的梯度，通過反三角函數求出。
[0208]如上所述，根據本實施方式的邊緣檢測裝置和邊緣檢測方法，發揮與上述實施方式2相同的效果。
[0209]并且，與上述實施方式2相比，能夠高速求出像素值的變動方向。
[0210]這是因為，在實施方式2中，由于使用頻率分析例如傅里葉變換，所以，在裝置的實現中大多使用浮動小數點運算，但是，在應用算子的情況下，能夠通過整數的積和運算來實現，所以，能夠實現電路規模的減小和處理的高速化。
[0211]另外，與上述實施方式2相同的結構和動作能夠與上述實施方式2同樣進行各種變形。
[0212]實施方式4.
[0213]下面，使用圖13?圖16對本發明的各實施方式4進行說明。
[0214]另外，針對與上述各實施方式的結構要素相同或同樣的結構要素，有時省略其說明。
[0215]圖13是示出本發明的實施方式4中的邊緣檢測裝置的內部結構的概要的圖。
[0216]在附圖中，40表示邊緣檢測裝置，41表示圖像取得部，42表示角度取得部(第I和第2處理部)，43表示第I邊緣候選取得部(第3處理部)，101表示第2邊緣候選取得部(第4處理部)，102表示邊緣統合部，131表示移動信息取得部，132表示移動分析部。
[0217]與實施方式2的圖10的主要不同之處在于，追加了移動信息取得部131和移動分析部132。
[0218]并且，在本實施方式中，假設圖像取得部41能夠掌握照相機等拍攝裝置(未圖示)的移動狀況(包含靜止狀態)的情況。
[0219]移動信息取得部131掌握拍攝裝置的移動狀況，求出與拍攝裝置的移動有關的信息(以下記載為移動信息。)。
[0220]作為移動信息，只要是能夠掌握拍攝裝置的移動狀況的信息即可，可以應用各種信息，例如可以應用(I)攝像裝置的加速度、(2)攝像裝置的速度、(3)攝像裝置的位置。
[0221]移動狀況的掌握方法可以應用各種實現方法，例如在使用加速度進行掌握的情況下，可以應用如下的方法:在圖像取得部41中內置(或一體化)加速度傳感器，(I)輸出加速度信號，由移動信息取得部131取得加速度信號并進行掌握；(2)在圖像取得部41內將加速度信號轉換為移動信息，移動信息取得部131取得該移動信息進行掌握。
[0222]另外，作為移動信息取得部131的定義，可以包含用于取得移動信息的傳感器。
[0223]移動分析部132根據由移動信息取得部131得到的攝像裝置的移動信息，對由于攝像裝置的移動而在攝像圖像上產生的像素值的變化中的、在求出變動方向Θ時成為問題的成分進行分析。
[0224]在后述處理流程中對本實施方式中的上述成分進行說明。
[0225]角度取得部42根據移動分析部132的分析結果，排除由于移動而引起的成分，或者根據不存在基于移動的影響的成分，求出像素值的變動方向Θ。
[0226]接著，對邊緣檢測的處理流程的I例的概要進行說明。
[0227]在以下的說明中，作為移動信息，以取得攝像裝置移動時的加速度的信息的情況為例進行說明。
[0228]并且，在本實施方式中，作為由于移動而引起的成分，移動分析部132求出與由于移動而產生的殘像對應的頻譜成分。
[0229]由于殘像而引起的頻譜的求解方法在后面敘述。
[0230]圖14是示出本發明的實施方式4中的邊緣檢測裝置的處理流程的概要的圖。
[0231]在附圖中，51表示圖像取得處理，52表示頻率分析處理，53表示角度取得處理，54表示第I邊緣候選取得處理，111表示第2邊緣候選取得處理，112表示邊緣統合處理，141表示移動信息取得處理，142表示移動分析處理。并且，附圖的上端表示處理流程的開始，下端表示處理流程的結束。
[0232]與實施方式2的圖11的不同之處在于，在頻率分析處理52與角度取得處理53之間追加了移動信息取得處理141和移動分析處理142。
[0233]首先，角度取得部42根據由圖像取得部41取得的圖像信息，使用局部區域中包含的多個像素的亮度值進行頻率分析，求出頻譜。(步驟52)
[0234]接著，移動信息取得部131掌握拍攝裝置的移動狀況，求出移動信息。(步驟141)
[0235]接著，移動分析部132根據由角度取得部42得到的頻譜和由移動信息取得部131得到的移動信息，求出與由于攝像裝置的移動而在圖像上產生的殘像的圖案對應的頻譜成分。(步驟142)
[0236]另外，在求出像素值的變動方向時求出移動信息和基于移動分析部132的由于殘像而引起的頻譜成分即可，處理的順序和定時不限于附圖。
[0237]這里，角度取得部42確定通過步驟52的頻率分析而得到的頻譜中的、與殘像的圖案對應的頻譜成分。
[0238]另外，與殘像對應的頻譜成分可以是確定的，也可以估計的。并且，在求出與殘像對應的頻譜成分時，還可以考慮由于殘像而產生的可能性。
[0239]角度取得部42還排除與殘像對應的頻譜成分，或者根據不存在基于移動的影響的成分，求出像素值的變動方向Θ。
[0240]另外，例如根據攝像對象，殘像對圖像的影響可能出現差異，所以，在求出變動方向時，還可以考慮由于殘像而產生頻譜成分的峰值的可能性。
[0241]并且，不需要必須考慮與殘像對應的全部頻譜成分，也可以適當選擇主要成分。
[0242]這里，對排除由于移動而引起的頻譜成分的例子進行說明。
[0243]通常，在攝像裝置移動的情況下，如果攝像裝置的快門時間非常短或未實施手抖校正等校正處理，則在攝像結果的圖像中產生殘像。
[0244]在與移動方向的消失點相同的方向上產生該殘像，所以，在角度計算部42求出變動方向時，殘像的方向可能造成影響。
[0245]圖15是示出本發明的實施方式4中的利用移動中的攝像裝置拍攝的圖像的I例的圖。
[0246]在附圖中，21表示藍天，22表示建造物，23表示地面，151表示道路，152表示消失點，153表示某個像素塊(或局部區域)的范圍。
[0247]并且，假設攝像裝置在道路151上朝向消失點移動。
[0248]當考慮要關注的像素塊(或局部區域)的范圍153時，由于攝像裝置朝向消失點移動，所以，可能產生沿著朝向消失點152的方向的殘像。
[0249]圖16是示出與某個像素塊(或局部區域)的范圍153對應的頻譜的I例的圖。附圖的理解方法與圖7相同。
[0250]在附圖中，161表示對象物自身的頻譜成分的峰值，162表示由于殘像而產生的頻譜成分的峰值，163表示以峰值162為中心的附近的范圍。
[0251]在附圖的情況下，在殘像的影響較大的情況下，例如在峰值162的大小大于峰值161的大小的情況下，檢測對象物的邊緣的精度可能降低。
[0252]這種情況下，角度取得部42排除峰值162后，求出變動方向Θ。
[0253]如上所述，發揮與實施方式2相同的效果。
[0254]并且，在取得圖像時攝像裝置移動的情況下，例如在將攝像裝置安裝在便攜設備或汽車上進行攝像的情況下，能夠抑制邊緣的誤檢測的增加。
[0255]另外，與上述各實施方式相同的結構和動作能夠與上述各實施方式同樣進行各種變形。
[0256]并且，在本實施方式中，將由于攝像裝置的移動而產生的、或者可能產生的頻譜的峰值的成分162排除，但是，在實際的圖像中，大多在峰值162的附近產生多個頻譜成分，所以，也可以將附近范圍163內的頻譜成分排除。
[0257]實施方式5.
[0258]下面，使用圖17對本發明的各實施方式5進行說明。
[0259]另外，針對與上述實施方式I的結構相同或同樣的要素和功能，有時省略其說明。
[0260]圖17是示出本發明的實施方式5中的邊緣檢測裝置的內部結構的概要的圖。
[0261 ] 在附圖中，171表示照相機(Camera)，172表示輸入接口(Input Interface)，173表不總線(Bus)，174表不CPU(Central Processing Unit)，175表不RAM(Random AccessMemory)，176表不R0M(Read Only Memory)，177表不輸出接口(Output Interface)，178表示控制用接口(Control Interface) 0
[0262]另外，例如可以定義不包含照相機171的狹義的邊緣檢測裝置。或者，也可以定義包含未圖示的其他結構要素、例如(I)電源、(2)顯示裝置的廣義的邊緣檢測裝置。
[0263]照相機171生成圖像信息。
[0264]輸入接口172從照相機171取得圖像信息。
[0265]另外，在假設不包含照相機171的邊緣檢測裝置40的情況下，從邊緣檢測裝置40外部輸入圖像信息。該情況下，輸入接口 172的實現例如可以是所謂的連接器。
[0266]總線173對結構要素之間進行連接。
[0267]CPU174進行各種處理例如(I)運算處理、(2)控制處理。
[0268]RAM175和R0M176存儲各種信息。
[0269]輸出接口177向邊緣檢測裝置40的外部輸出各種信息。
[0270]控制用接口178與邊緣檢測裝置40的外部交換控制信息。
[0271]在本實施方式中，使圖17所示的結構要素和上述各實施方式中的任意或全部結構要素對應起來。
[0272]例如，主要能夠使照相機171和輸入接口172與圖像取得部41、移動信息取得部131或這雙方對應起來。
[0273]并且，例如，主要能夠使CPU174與角度取得部(第I和第2處理部)42、邊緣取得部(第3處理部)43、第I邊緣候選取得部(第3處理部)43、第2邊緣候選取得部(第4處理部)101、邊緣統合部102和移動分析部132中的一部分或全部對應起來。
[0274]邊緣檢測裝置的動作的概要與上述各實施方式相同，所以，省略其說明。
[0275]如上所述，根據本實施方式的邊緣檢測裝置和邊緣檢測方法，對應于上述各實施方式，發揮與上述各實施方式相同的效果。
[0276]另外，本實施方式的圖17的CPUl74在附圖的說明中僅設為CPU，但是，只要能夠實現以運算等為代表的處理功能即可，例如也可以是(I)微處理器(Microprocessor)、(2)FPGA(Field Programmable Gate Array)、(3)ASIC(Applicat1n Specific IntegratedCircuit)、(4)DSP(Digital Signal Processor)。
[0277]并且，處理可以是(I)模擬處理、(2)數字處理、(3)雙方的混合處理中的任意處理。進而，可以進行(I)基于硬件的實現、(2)基于軟件(程序)的實現、(3)基于雙方混合的實現等。
[0278]并且，本實施方式的RAM175在附圖的說明中僅設為RAM，但是，只要能夠易失性地存儲保持數據即可，例如也可以是(l)SRAM(Static RAM)、(2)DRAM(Dynamic RAM)、(3)SDRAM(Synchronous DRAM)、(4)DDR_SDRAM(Double Data Rate SDRAM)。
[0279]并且，可以進行(I)基于硬件的實現、(2)基于軟件的實現、(3)基于雙方混合的實現等。
[0280]并且，本實施方式的R0M176在附圖的說明中僅記載為R0M，但是，只要能夠存儲保持數據即可，例如也可以是(l)EPROM(Electrical Programmable ROM)、(2)EEPR0M(Electrically Erasable Programmable ROM)。并且，可以進行基于硬件的實現、基于軟件的實現、基于雙方混合的實現等。
[0281]另外，在上述各實施方式中，對使用亮度值作為像素值的情況進行了說明，但是不限于亮度值。
[0282]例如，在彩色圖像中，可以(I)使用構成RGB、HSV、YCbCr等顏色空間的一個成分作為像素值來應用本發明、(2)按照各成分應用本發明。
[0283]并且，在上述實施方式2以后，以各一種的方式對基于像素值的變動方向的第I邊緣候選的檢測和基于與其不同的方式的第2邊緣候選的檢測進行組合，但是，也可以構成為使用多種檢測方式，不限于上述實施方式。
[0284]并且，為了容易理解說明，上述各實施方式所示的附圖是省略了詳細功能、內部構造等的附圖。因此，在本發明的處理裝置的結構和實現中，也可以包含除了圖示的功能或結構要素以外的功能或結構要素、例如顯示單元(功能)、通信單元(功能)。
[0285]并且，上述各實施方式中的裝置的結構、功能和處理的分割方式是一例，在裝置的實現中，只要能夠實現等效功能即可，不限于各本實施方式。
[0286]并且，通過連接附圖的各部之間的箭頭而運送的信號和信息的內容有時根據分割方式而變化，該情況下，通過箭頭或線而運送的信號和信息在(I)是否明確實現、并且(2)是否是明確規定的信息這樣的信息的屬性的方面可以不同。
[0287]并且，上述各實施方式中的各種處理或動作能夠在(I)變形為實質上等效(或相當)的處理(或動作)來實現、(2)分割為實質上等效的多個處理來實現、(3)多個塊中共通的處理作為包含它們的塊的處理來實現、(4)某個塊統一實現等本發明的課題和效果的范圍內進行各種變形。
[0288]標號說明
[0289]11:圖像取得處理；12:梯度取得處理；13: 二值化處理;20:圖像;21:天空；22:建造物;23:地面;24和25:邊緣;25和26:建造物的表面;40:邊緣檢測裝置;41:圖像取得部;42:角度取得部(第I和第2處理部)；43:邊緣取得部(第3處理部)或第I邊緣候選取得部;51:圖像取得處理;52:頻率區域分析處理;53:角度取得處理;54:邊緣取得處理;71:頻譜的峰值；81和82:像素；91:表面特征；101:第2邊緣候選取得部；102:邊緣統合部；111:現有方式處理；113:邊緣統合處理；121:梯度算子處理；131:移動信息取得部；132:移動分析部；141:移動信息取得處理；142:移動分析處理；151:道路；152:消失點；153:某個像素塊(或局部區域)的范圍；161和162:頻譜的峰值；163:峰值162的周邊；171:照相機；172:輸入接口； 173:總線(Bus);174:CPU;175:RAM;176:R0M;177:輸出接口； 178:控制用接口。
【主權項】
1.一種邊緣檢測裝置，其檢測圖像內的邊緣，其中，所述邊緣檢測裝置具有: 第I處理部，其使用所述圖像的包含第I像素塊的第I局部區域的多個像素的像素值，求出所述第I像素塊中的像素值的變動方向； 第2處理部，其使用包含與所述第I像素塊不同的第2像素塊的第2局部區域的多個像素的像素值，求出所述第2像素塊中的像素中的像素值的變動方向；以及 第3處理部，其將由所述第I處理部求出的所述第I像素塊的像素中的像素值的變動方向與由所述第2處理部求出的所述第2像素塊的像素中的像素值的變動方向之差為基準值以上的所述第I像素塊作為邊緣。2.根據權利要求1所述的邊緣檢測裝置，其中， 所述第I處理部對所述第I局部區域的像素的像素值應用頻率分析，求出所述第I像素塊的像素中的像素值的變動方向， 所述第2處理部對所述第2局部區域的像素的像素值應用所述頻率分析，求出所述第2像素塊的像素中的像素值的變動方向。3.根據權利要求1所述的邊緣檢測裝置，其中， 所述第I處理部通過對所述第I局部區域的像素的像素值應用求出像素值的梯度的算子，求出所述第I像素塊的像素中的像素值的變動方向， 所述第2處理部通過對所述第2局部區域的像素的像素值應用求出所述梯度的所述算子，求出所述第2像素塊的像素中的像素值的變動方向。4.根據權利要求2所述的邊緣檢測裝置，其中， 所述圖像是由攝像裝置取得的圖像， 所述第I處理部和第2處理部根據所述攝像裝置的移動信息求出通過應用所述頻率分析而得到的頻率成分中的由于所述攝像時的所述攝像裝置的移動而產生的頻率成分，根據由于所述攝像裝置的移動而產生的頻率成分以外的頻率成分，求出所述像素值的變動方向。5.根據權利要求1?4中的任意一項所述的邊緣檢測裝置，其中， 所述邊緣檢測裝置還具有第4處理部，該第4處理部通過與所述第I至第3處理部中的處理不同的處理方式來檢測所述圖像內的邊緣， 將由所述第3處理部檢測到的邊緣作為第I邊緣候選，將由所述第4處理部檢測到的邊緣作為第2邊緣候選，根據所述第I和第2邊緣候選求出邊緣。6.根據權利要求1?5中的任意一項所述的邊緣檢測裝置，其中， 所述第I和第2像素塊分別包含多個像素， 關于所述像素塊內的全部像素，設所述像素值的變動方向為同一方向。7.一種邊緣檢測方法，檢測圖像內的邊緣，包含以下步驟: 使用所述圖像的包含第I像素塊的所述圖像的第I局部區域的多個像素的像素值，求出所述第I像素塊中的像素值的變動方向； 使用包含與所述第I像素塊不同的第2像素塊的第2局部區域的多個像素的像素值，求出所述第2像素塊的像素中的像素值的變動方向；以及 將由所述第I處理部求出的所述第I像素塊的像素中的像素值的變動方向與由所述第2處理部求出的所述第2像素塊的像素中的像素值的變動方向之差為基準值以上的所述第I像素作為邊緣。8.—種程序，為了檢測圖像內的邊緣，使計算機作為邊緣檢測裝置發揮功能，該邊緣檢測裝置具有: 第I處理部，其使用包含所述圖像的第I像素塊的所述圖像的第I局部區域的多個像素的像素值，求出所述第I像素塊中的像素值的變動方向； 第2處理部，其使用包含與所述第I像素塊不同的第2像素塊的第2局部區域的多個像素的像素值，求出所述第2像素塊的像素中的像素值的變動方向；以及 第3處理部，其將由所述第I處理部求出的所述第I像素塊的像素中的像素值的變動方向與由所述第2處理部求出的所述第2像素塊的像素中的像素值的變動方向之差為基準值以上的所述第I像素作為邊緣。
【文檔編號】G06T7/60GK106062824SQ201480076728
【公開日】2016年10月26日
【申請日】2014年3月5日
【發明人】加島隆博, 對馬尚之
【申請人】三菱電機株式會社