专利名称：图像处理装置的制作方法
技术领域：
本发明披露内容涉及一种图像处理装置与一种图像处理方法，以及，更具体地，涉及对图像处理装置进行的改进，该图像处理装置用于根据图像获取单元所提供的图像数据，检测作为被摄影体轮廓的圆形。
背景技术：
通常，在工件(检测对象)等自动识别中，执行根据工件摄影图像提取被摄影体轮廓的图像处理。例如，通过基于摄影图像的边缘检测，检测作为被摄影体轮廓的圆形(下文中称为轮廓圆)。为了检测轮廓圆，对于由图像获取单元提供的图像数据，在由用户指定的多个矩形区的处理单元中检测边缘，并确定轮廓圆。
图18是图示在相关技术图像处理中操作实例的图，以及图示为，在关于被摄影体102摄影图像的图像区101中由用户指定的多个矩形区103。在边缘检测中作为处理单元的各矩形区103是垂直取向的矩形，并且以长度方向作为边缘检测方向进行边缘检测。在边缘检测中，用户需要指定各矩形区103的位置和边缘检测取向104，亦即，矩形103的取向，并且相对由用户指定的边缘检测方向确定边缘位置。为了根据边缘位置确定的结果来确定轮廓圆，需要确定关于至少三个位置上不同的矩形区103的边缘位置。在该实例中，矩形区103放置在圆周上三个点处，并且如此指定各矩形区103的取向，使得边缘检测取向104指向轮廓圆中心。
基于在圆周上三个点处放置的各矩形区103所确定的边缘位置来确定轮廓圆，存在这样的问题，即使仅出现一个这样的矩形区，由于噪声等导致其在边缘位置有较大偏移，则会造成在中心位置和半径上发生较大的偏移，轮廓圆检测结果就会变得不稳定。为了稳定轮廓圆检测结果以提高检测精度，如果试图放置大量矩形区用于检测轮廓圆，则用户必须对大量矩形区指定位置和取向，导致更加错综复杂的指定位置和取向的操作输入，这也是一个问题。
提出了一种技术，其指定矩形窗口作为处理对象区，并且在窗口多个矩形区的处理单元中检测边缘。(例如，参见日本专利未审查公开No.2004-145505，以下称为专利文献1。)专利文献1中所描述的图像处理装置，简单地检测作为被摄影体轮廓一部分的边缘点的位置，或者用关于相邻矩形区的曲线补齐边缘点之间的空间。所以，该技术并未用于基于对各矩形区所检测出的多个边缘位置确定适当的轮廓圆。
相关技术中的图像处理包含以上所述的问题，亦即，因为噪声等影响使轮廓圆检测结果会不稳定。就作为边缘检测处理单元的矩形区而言，为了使轮廓圆检测结果稳定以提高检测精度，如果试图放置大量的矩形区用于确定轮廓圆，用户必须指定关于大量矩形区的位置和取向，导致更为错综复杂的指定位置和取向的操作输入；这是以上所述的一个问题。
发明内容
本发明的实施例提供一种图像处理装置和一种图像处理方法，用于改进基于由图像获取单元提供的图像数据检测被摄影体轮廓时的可操作性。尤其是，本发明的实施例提供一种图像处理装置，能够适当并稳定地检测作为被摄影体轮廓的圆。本发明的实施例还提供一种图像处理装置，即使在被摄影体的摄影图像中因为干扰影响而出现失真，也能正确确定作为轮廓的圆。
根据本发明一个或者更多的实施例的第一个方面，一种图像处理装置，用来基于由图像获取单元提供的图像数据，检测作为被摄影体轮廓的轮廓圆，该图像处理装置包括处理对象范围指定部，用于指定处理对象范围；周向指定部，用来在处理对象范围中指定轮廓圆的周向；边缘检测区指定部，用来基于处理对象范围和周向，在处理对象范围中，指定在周向上位置不同的三个或者更多的区域作为边缘检测区；边缘位置识别部，用来基于边缘检测区中的亮度分布，识别相对轮廓圆径向的边缘位置；以及，轮廓圆确定部，用来基于相对边缘检测区识别出的边缘位置，确定轮廓圆。
在此图像处理装置中，基于边缘检测区中的亮度分布，识别相对径向的边缘位置，而作为被摄影体轮廓的轮廓圆，则基于关于各边缘检测区识别出的各边缘位置进行确定。此时，在处理对象范围中的轮廓圆周向上不同位置处的多个区域，被自动指定为边缘检测区。根据此配置，与相关技术相比，省略了有关指定关于各边缘检测处理单元的位置和取向的要求，因而，可以改善可操作性。特别地，即使要指定大量的边缘检测区作为边缘检测处理单元，也是自动指定各边缘检测区，因而，可以使轮廓圆检测稳定，以提高检测精度，而不会劣化可操作性。如果允许用户指定包含轮廓圆的一部分的矩形区作为处理对象范围，就可以适当地确定轮廓圆，而与轮廓圆的中心是否包含在矩形区中无关。这样，当指定处理对象范围时，用户可以不考虑关于轮廓圆的中心位置而指定处理对象范围。
根据本发明一个或者更多的实施例的第二个方面，除以上所述配置之外，轮廓圆确定部由以下部分组成基准圆计算部，用来基于最小二乘法，根据关于各边缘检测区的各边缘位置定义基准圆；边缘位置加权部，用来响应距基准圆的距离，加权关于各边缘检测区的各边缘位置；以及，轮廓圆计算部，用来基于加权的边缘位置计算轮廓圆。根据此配置，基于响应离基准圆的距离而加权的边缘位置，计算轮廓圆，因而，即使在被摄影体摄影图像中因为干扰的影响而出现失真，也能正确地确定轮廓圆。
根据本发明一个或者更多的实施例的第三个方面，除以上所述配置之外，边缘检测区指定部指定彼此交迭的边缘检测区。
根据本发明一个或者更多的实施例的第四个方面，除以上所述配置之外，处理对象范围是包含轮廓圆的圆形区，并且，各边缘检测区是以圆形区的中心为顶点的扇形区。
根据本发明一个或者更多的实施例的第五个方面，除了以上所述配置之外，处理对象范围指定部指定夹在两个直径不同的同心圆之间的环形区作为处理对象范围。
根据本发明一个或者更多的实施例的第六个方面，除以上所述配置之外，处理对象范围是不包含轮廓圆的中心而包含其圆周一部分的矩形区。根据此配置，指定包含作为轮廓圆一部分的圆弧的矩形区作为处理对象范围，从而，可以得到该圆弧的曲率或者中心位置。
根据本发明一个或者更多的实施例的第七个方面，除以上所述配置之外，提供一种图像处理方法，用来基于由图像获取单元提供的图像数据检测作为被摄影体轮廓的轮廓圆，该图像处理方法包括处理对象范围指定步骤，指定处理对象范围；轮廓圆周向指定步骤，指定处理对象范围中的轮廓圆周向；边缘检测区指定步骤，基于处理对象范围和周向，在处理对象范围中，指定三个或者更多在周向上位置不同的区域作为边缘检测区；边缘位置识别步骤，识别相对于轮廓圆径向的边缘位置；以及，轮廓圆确定步骤，基于相对边缘检测区识别出的边缘位置，确定轮廓圆。
不同的实现方式可以包括下列优点的一个或者更多。例如，根据此图像处理装置和图像处理方法，省略了为各边缘检测处理单元指定位置和取向的需求。特别地，在处理对象范围中，自动指定作为边缘检测处理单元的边缘检测区，使得可以适当并稳定地检测作为被摄影体轮廓的轮廓圆。响应距基准圆的距离，基于加权的边缘位置计算轮廓圆，因而，即使在被摄影体的摄影图像中因为干扰的影响出现失真，也能正确地确定轮廓圆。
由以下详细描述、附图、以及权利要求，本发明其他的特点和优点会更为明了。
附图中图1是图示包括根据本发明第一实施例图像处理装置的自动识别系统的示意性配置实例的图；图2是图示图1中的自动识别系统主要部分配置的方框图，并且图示图像处理装置20的内部功能配置的实例；
图3是图示在图1自动识别系统中摄影图像实例的图；图4是图示关于图3中摄影图像所指定的处理对象范围实例的图，并且图示夹在外轮廓圆C1与内轮廓圆C2之间的环形区；图5是图示关于图4中处理对象范围所指定的区段实例的图，并且图示夹在外轮廓圆C1与内轮廓圆C2之间的扇形区C4；图6是图示对图5中各区段执行的边缘检测实例的图，并且图示有关离中心C3的各距离r相对径向的边缘强度E；图7是图示关于图3中摄影图像检测到的轮廓圆实例的图，并且图示检测点D1和根据检测点D1定义的轮廓圆D2；图8是图示图2中图像处理装置的轮廓检测处理实例的流程图；图9是图示根据本发明第二实施例图像处理装置操作实例的图，并且图示指定矩形区C11作为处理对象范围的情况；图10是图示关于图9中处理对象范围所指定区段实例的图，并且图示与矩形区C11的一边相平行的矩形区C12；图11是图示关于图9中处理对象范围检测出的轮廓圆实例的图，并且图示检测点D11和根据检测点D11定义的轮廓圆D12；图12是图示摄影图像中被摄影体另一实例的图；图13是图示根据本发明第三实施例图像处理装置主要部分的配置实例的方框图，并且图示轮廓圆确定部26a；图14是图示对作为处理对象范围的矩形区C21中的各区段识别出的各检测点D21的图；图15是图示根据本发明第四实施例图像处理装置主要部分的配置实例的方框图，并且图示轮廓圆确定部26b；图16是图示对作为处理对象范围的圆形区C31中各区段所识别出的各检测点D31的图；图17是图示赋予各检测点D31的权数的图；以及图18是图示现有技术中在图像处理操作实例的图。
具体实施例方式
第一实施例图1是图示包括根据本发明第一实施例图像处理装置的自动识别系统100的示意性配置实例的图。自动识别系统100是一种图像处理系统，用来基于摄影图像识别工件A2，以及，由图像获取单元10、图像处理装置20、显示装置30、以及操作输入单元40组成。
根据本实施例的图像处理装置20，基于通过对工件A2进行摄影提供的静止图像，执行作为被摄影体轮廓的圆形(以下称为轮廓圆)的检测处理。作为检测对象的可能工件A2包括通过冲床等形成的孔结构，还有半导体片、O形环、罐盖、以及盖子等。这里，将所测试环形产品设为工件A2，并且识别产品(工件A2)的二维位置和尺寸。作为检测对象的圆形不一定是正圆，也可以是椭圆。
图像获取单元10拍摄在拍摄区A1中的工件A2，并且向图像处理装置20输出作为图像数据的摄影图像。图像获取单元10是小型数码相机，适合于使用可见光或者红外辐射拍摄被摄影体，并且由图像获取器件例如CCD(charge-coupled devices，电荷耦合器件)组成。
显示装置30是输出单元，用于在屏幕上显示摄影图像和各种输入信息，并且具体实施为例如液晶显示器等的显示装置。操作输入单元40包括各种操作键，并且基于操作人员的输入操作执行输入处理。
基于由图像获取单元10提供的图像数据，图像处理装置20对作为被摄影体轮廓一个部分的边缘位置执行识别处理，并且检测轮廓圆。
图2是图示图1中自动识别系统主要部分配置的方框图，并且图示图像处理装置20内部功能配置的实例。图像处理装置20由显示控制部21、处理对象范围指定部22、周向指定部23、边缘检测区指定部24、边缘位置识别部25，以及轮廓圆确定部26等组成。
显示控制部21执行来自图像获取单元的图像数据的各种输入信息的显示控制。基于操作人员的操作输入，处理对象范围指定部22执行指定处理对象范围的操作以检测轮廓圆。这里设定将外轮廓的圆形(以下称为外轮廓圆)所包围的区域(圆形区)指定作为处理对象区。设定所指定作为处理对象区的圆形区包含所要检测的轮廓圆。尤其是出于使边缘位置识别处理更加方便的考虑，设定所指定的圆形区中心在轮廓圆中。
具体而言，在显示装置屏幕上显示被摄影体的摄影图像，并在该摄影图像上交迭外轮廓圆。基于屏幕上的显示，操作人员执行操作输入，以指定外轮廓圆的中心位置和尺寸。例如，输入中心位置的坐标和直径。
基于操作人员关于由处理对象范围指定部22所指定的处理对象范围的操作输入，周向指定部23执行在该范围中指定轮廓圆周向的操作。由周向指定部23指定的周向，限定作为边缘检测处理单元的边缘检测区的布置方向。这里，因为该圆形区被指定为处理对象范围，因此，设定边缘检测区的布置方向自动指定为圆形的周向。
边缘检测区指定部24执行指定多个区域的操作，这些区域将处理对象范围指定部22指定的圆形区划分作为边缘检测区。边缘检测区是边缘检测的处理单位；这里，指定相对于轮廓圆周向在宽度上相等的三个或者更多的区域作为边缘检测区。使边缘检测区自动放置成在圆形区周向不同的位置。边缘检测区彼此相隔。可选择地，出于提高轮廓圆检测精度的考虑，也可以使边缘检测区交迭放置。
具体而言，指定以作为处理对象范围的圆形区的中心为顶点的扇形区作为边缘检测区。例如，指定顶角(中心角)，从而，相对周向限定作为边缘检测区的扇形区的宽度。可选择地，为了限定扇形区的尺寸，可以指定在扇形区中所包含的像素数。基于操作人员的输入，指定作为边缘检测区的扇形区的尺寸、相邻扇形区之间的间隔、以及在圆形区中放置的扇形区的数量。
这里，将这样指定的作为边缘检测处理单元的边缘检测区称为区段。出于在边缘检测处理(也就是边缘位置识别处理)中减少工作量的考虑，设定为指定夹在两个直径不同的同心圆(这里，外圆称为外轮廓圆，而内圆则称为内轮廓圆)之间的环形区作为处理对象区。使区段形成为扇形区在环形区中的一部分。设定包含在轮廓圆中的圆形被指定为内轮廓圆。区段的大小，除了直接指定顶角的大小和像素的数量之外，也可以由用户在多个缺省大小如“大”、“中”、以及“小”之间选择指定。
基于在区段中的亮度分布，边缘位置识别部25执行相对于轮廓圆径向的边缘位置的识别处理。例如，对于区段中的各像素，在周向上将亮度级相加，并且，基于相加处理之后的亮度数据，得到相对垂直于周向的径向的边缘强度。滤除关于扇形区顶点在周向上的相加处理，以增强被摄影体的轮廓，用于使噪声分量不显著，并且称之为亮度数据的投影。边缘增强是关于相邻像素亮度级的变化率，并且，基于相对扇形区径向的边缘强度分布，识别作为被摄影体轮廓的边缘位置。
这里，设定相对扇形区的径向，从外侧向内侧执行边缘强度的分析处理。边缘强度超出预定门限值的第一峰值位置定义为边缘位置。据此，如果在外侧和内侧都存在被摄影体的轮廓，就能得到外轮廓。对于检测相对边缘检测的检测方向存在的第N个边缘，可以指定号码N。相对扇形区的径向，也可以从内侧向外侧执行边缘强度的分析处理。在这样做的过程中，如果在外侧和内侧都存在被摄影体的轮廓，可以适当地得到内轮廓。在这种情况下，指定对区段内边界线进行限定的内轮廓圆，从而，可以去除内轮廓圆内的噪声影响。
基于对各区段识别出来的各边缘位置，轮廓圆确定部26执行轮廓圆的确定处理。例如，可以使用最小二乘法，以得到与各区段的各边缘位置吻合的最佳圆形作为轮廓圆。具体而言，计算出轮廓圆的中心位置和大小。向显示装置和其他机构输出轮廓圆的检测结果。
图3是图示在图1自动识别系统中的摄影图像B1实例的图。图3是图示在图1的自动识别系统中的摄影图像的实例的图，是通过从上方拍摄工件A2而提供的静态图像。与工件A2对应的环状被摄影体B2以明暗表示。
图4是图示关于图3中摄影图像所指定的处理对象范围实例的图，并且图示夹在外轮廓圆C1与内轮廓圆C2之间的环形区。作为处理对象范围的环形区，是以外轮廓圆C1和内轮廓圆C2的中心C3为中心的环状区，并且，与屏幕上被摄影体B2的位置和大小相匹配，指定区域的位置和大小。
图5是图示关于图4中的处理对象范围所指定区段实例的图，并且图示夹在外轮廓圆C1与内轮廓圆C2之间的扇形区C4。扇形区C4是以中心C3为顶点的圆弧区的一部分。指定扇形区C4的顶角θ1在0°＜θ1≤120°范围内。为了在周向上放置n个扇形区C4(此处n为大于等于3的整数)，使相邻扇形区C4之间的间隔，也就是区域之间的角度为θ2，指定角度θ2在θ1＜θ2≤360°/n的范围内。
这里，如果指定θ2在0°＜θ2＜θ1的范围内，可以使相邻扇形区C4的一部分彼此交迭地放置。在这种情况下，可以指定顶角θ1在120°＜θ1≤360°的范围内。在这样做的过程中，使区段交迭，从而使放置在处理对象范围内的区段数量增加，因而，可以提高轮廓圆的检测精度。
图6是图示对图5中各区段所执行的边缘检测实例的图，并且图示对于离中心C3各距离r关于扇形区C4得到的相对径向的边缘强度E。边缘强度E是根据关于图3中摄影图像在扇形区C4中的亮度数据得到的。
由于边缘强度E与相邻像素亮度级的变化量相对应，所以，在亮度级发生很大变化处，边缘强度E也增高。在该实例中，被摄影体成形为环状，从而检测到与内外轮廓关联的两个峰值。对于超过门限值Eo的边缘强度E，通过确定强度成为最大值的位置(峰位置)，限定边缘位置。这里，相对扇形区C4的径向，从外侧向内侧执行边缘强度E的分析处理，所以，作为识别的结果，获得边缘位置r1，作为被摄影体的外轮廓位置。
图7是图示关于图3中摄影图像所检测出的轮廓圆实例的图，并且图示对各区段识别出的表示各自边缘位置的大量检测点D1，以及根据检测点D1所定义的轮廓圆D2。这样，轮廓圆D2是根据大量的检测点D1确定的，从而，可减少因噪声等引起检测点D1波动所导致的影响，以及可以实施稳定的圆检测。
图8是图示图2中图像处理装置的轮廓检测处理实例的流程图。首先，基于操作人员的操作输入，显示控制部21从图像获取单元读取图像数据，并且在显示装置上显示摄影图像(步骤S101)。当显示摄影图像时，处理对象范围指定部22指定环形区作为处理对象范围(步骤S102)。
其次，边缘检测区指定部24在该环形区中放置区段(步骤S103)，而边缘位置识别部25执行关于放置在环形区中各区段的边缘检测(步骤S104)。在对象区段移动到另一区段时，重复步骤S104(边缘位置检测)，直至对所有区段完成边缘位置检测(步骤S105和步骤S108)。
一旦完成对所有区段的边缘检测，基于对各区段检测出的各边缘位置，轮廓圆确定部26确定轮廓圆，并输出作为检测结果的轮廓圆(步骤S106和步骤S107)。
根据本实施例，与相关技术中的轮廓圆检测相比，省去了有关为各边缘检测处理单元指定位置和取向的要求，因而，可以改善有关指定边缘检测处理单元的可操作性。尤其是，即使指定大量的边缘检测区作为边缘检测处理单元，也会自动指定各边缘检测区，因而，可以使轮廓圆检测稳定，以提高检测精度，而不会劣化可操作性。
第二实施例在第一实施例的描述中，作为示例，指定包含轮廓圆的环形区作为处理对象范围。比较而言，在本发明的第二实施例中，讨论以下情况，其中指定包含一部分轮廓圆圆周的矩形区作为处理对象范围。
图9是图示根据本发明第二实施例图像处理装置操作实例的图，并且图示指定包含被摄影体B2轮廓圆周一部分的矩形区C11作为处理对象范围的情况。矩形区C11指定为不包含轮廓圆中心的矩形区。例如，指定以沿被摄影体B2轮廓的方向为长度方向的矩形区作为矩形区C11。
具体而言，操作人员指定矩形区C11的顶点，从而指定在屏幕上矩形区C11的位置和大小。
图10是图示关于图9中处理对象范围所指定区段实例的图，并且图示与矩形区C11的一边相平行的矩形区C12。作为区段的矩形区C12是以轮廓圆的径向为长度方向的矩形区，并且，在矩形区C11中，放置大量周向位置不同的矩形区C12。在此设定相对于轮廓圆的周向，矩形区C12是在宽度上相等的区域。
基于操作人员的输入操作，指定各矩形区C12相对周向的宽度和相邻矩形区C12之间的间隔(间距)。这里，如果用于放置矩形区C12的间距设定得小于区域的宽度，可以使相邻矩形区C12的一部分互相交迭放置。
图11是图示关于图9中处理对象范围所检测出的轮廓圆实例的图，并且图示表示对各区段识别出的各边缘位置的大量检测点D11，以及根据检测点D11所定义的轮廓圆D12。这样，轮廓圆D12是根据大量检测点D11确定的，因而，可减少因噪声等引起的检测点D11波动所导致的影响，以及可以实施稳定的圆检测。尤其是，为了定位圆形工件如半导体片等，如果轮廓的一部分被指定为处理对象范围，也可以稳定地检测出适当的轮廓圆。具体而言，得到轮廓圆的中心位置和曲率作为轮廓圆的特征量。
图12是图示在摄影图像B11中被摄影体的另一实例的图。在摄影图像B11中，具有圆形切口B13的被摄影体B12的轮廓以明暗表示。被摄影体B12的切口B13与通过例如金属加工在工件上形成的切口相对应。本发明也可以应用于切口B13的中心位置和大小的自动识别。另外，本发明还可以应用于O形环的外径测量、经冲压形成的孔的定位、以及罐盖和盖子的定位与外径测量。
根据本实施例，即使指定大量的边缘检测区C12作为边缘检测处理单元，各边缘检测区C12为自动指定，因而，可以使轮廓圆检测稳定，以提高检测精度，而不会劣化可操作性。尤其是，无论处理对象范围是否包含轮廓圆的中心，都能确定适当的轮廓圆。这样，为了指定作为处理对象区的矩形区C11，用户可以指定矩形区C11，而不用关心轮廓圆的中心位置。
第三实施例在第一和第二实施例的描述中，作为示例，基于对各区段识别出的各边缘位置确定轮廓圆。比较而言，在本发明的第三实施例中，讨论以下情况，其中从表示关于各区段边缘位置的各检测点排除异常点，以计算轮廓圆。
图13是图示根据本发明第三实施例的图像处理装置主要部分的配置实例的方框图，并且图示轮廓圆确定部26a。轮廓圆确定部26a由分组处理部101、异常点去除部102、以及轮廓圆计算部103组成。通常，当根据大量的检测点使用最小二乘法等确定轮廓圆时，如果在检测点中包含远远偏离检测对象轮廓圆的点(称为异常点)，那么，因为该异常点的影响，就不能获得适当的轮廓圆。所以，理想的是，应当将这种异常点从运算对象中去除，以计算轮廓圆。
分组处理部101执行对各区段的各检测点的分组处理。具体而言，对于各检测点，检查相对于径向距区段末端的距离，并且得到相邻检测点之间的差值。基于距离差值信息将检测点分组。
异常点去除部102检查属于各组的检测点的数量，并且基于检测点的数量去除异常点(组)。基于异常点去除之后的检测点组，轮廓圆计算部103计算轮廓圆。
图14是图示对作为处理对象范围的矩形区C21中的各区段识别出的各检测点D21的图。在该实例中，对于作为区段的各矩形区C22的各检测点D21中包含异常点。
根据本配置，从检测点组中去除异常点以计算轮廓圆，因而，如果因为噪声等影响而在检测点位置中出现较大的偏移，也可以检测出适当的轮廓圆。
第四实施例在第三实施例的描述中，作为示例，从关于各区段的各检测点中去除异常点以计算轮廓圆。比较而言，在本发明的第四实施例中，讨论以下情况，其中，对去除异常点之后的各检测点进行加权，以计算轮廓圆。
图15是图示根据本发明第四实施例的图像处理装置主要部分的配置实例的方框图，并且图示轮廓圆确定部26b。轮廓圆确定部26b由分组处理部101、异常点去除部102、基准圆计算部111、加权处理部112、以及轮廓圆计算部113组成。通常，当使用最小二乘法等根据大量的检测点确定轮廓圆时，如果由于干扰等影响在被摄影体的轮廓中出现失真时，则不能获得适当的轮廓圆。所以，理想的是，当计算轮廓圆时，应当使用抗差估计法(robust estimation method)抑制失真的影响。
使用最小二乘法，根据表示关于各区段各边缘位置的检测点，基准圆计算部111定义基准圆。使用基准圆，作为确定关于各检测点偏离检测对象轮廓圆的基准。响应距基准圆的距离，加权处理部112执行对各区段的各检测点的加权处理。
具体而言，检查关于各检测点与基准圆的距离，并且得到关于检测点组的标准偏差σ。与基准圆的距离大于等于Aσ(此处A为系数)的检测点加权为权数零。这意味着将与基准圆的距离大于等于Aσ的检测点从检测点组中去除。基于加权后的检测点组，轮廓圆计算部113计算轮廓圆。这里，当由于这样抑制远远偏离基准值的检测值(异常值)的影响而执行的统计处理，称之为抗差估计。
图16是图示对作为处理对象范围的圆形区C31中的各区段所识别出的各检测点D31的图。在该实例中，对于作为区段的各扇形区的各检测点D31的一些点D32，由于干扰等影响而导致的被摄影体轮廓的失真，使其在位置上偏移。
图17是图示赋予各检测点D31的权数的图。赋予各检测点D31的权数，对于与基准圆的距离大于等于Aσ的检测点设定为零；对于与基准圆的距离小于Aσ的检测点，距离越小，赋予的权数越大。与基准圆的距离为零的检测点的权数设定为最大值1。根据此配置，基于响应与基准圆的距离而加权的检测点组，计算轮廓圆，因而，即使在被摄影体的摄影图像中由于干扰的影响而出现失真，也能正确地确定轮廓圆。
权利要求
1.一种图像处理装置，用来基于由图像获取单元提供的图像数据，检测作为被摄影体轮廓的轮廓圆，所述图像处理装置包括处理对象范围指定部，用来指定处理对象范围；周向指定部，用来在所述处理对象范围中指定所述轮廓圆的周向；边缘检测区指定部，用来基于所述处理对象范围和所述周向，在所述处理对象范围中，指定三个或者更多在所述周向上位置不同的区域作为边缘检测区；边缘位置识别部，用来基于在所述边缘检测区中的亮度分布，识别相对所述轮廓圆径向的边缘位置；以及轮廓圆确定部，用来基于相对所述边缘检测区识别出的所述边缘位置，确定所述轮廓圆。
2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述轮廓圆确定部包括基准圆计算部，用来基于最小二乘法，由关于各所述边缘检测区的各所述边缘位置，定义基准圆；边缘位置加权部，用来响应距所述基准圆的距离，加权有关各所述边缘检测区的各所述边缘位置；以及轮廓圆计算部，用来基于加权的边缘位置，计算所述轮廓圆。
3.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述边缘检测区指定部指定彼此交迭的边缘检测区。
4.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述处理对象范围是包含所述轮廓圆的圆形区，以及，各所述边缘检测区是以所述圆形区的中心为顶点的扇形区。
5.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述处理对象范围指定部指定夹在两个直径不同的同心圆之间的环形区作为所述处理对象范围。
6.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述处理对象范围是矩形区，该矩形区不包含所述轮廓圆的中心，而包含所述轮廓圆的圆周的一部分。
7.一种图像处理方法，用来基于由图像获取单元提供的图像数据，检测作为被摄影体轮廓的轮廓圆，所述图像处理方法包括以下步骤指定处理对象范围；在所述处理对象范围中，指定所述轮廓圆的周向；基于所述处理对象范围和所述周向，在所述处理对象范围中，指定三个或者更多在所述周向上位置不同的区域作为边缘检测区；识别相对所述轮廓圆径向的边缘位置；以及基于相对所述边缘检测区识别出的所述边缘位置，确定所述轮廓圆。
8.根据权利要求7所述的图像处理方法，其中，所述轮廓圆确定步骤包括基于最小二乘法，由关于各所述边缘检测区的各所述边缘位置，定义基准圆；响应距所述基准圆的距离，加权关于各所述边缘检测区的各所述边缘位置；以及基于加权的边缘位置，计算所述轮廓圆。
9.根据权利要求7所述的图像处理方法，其中，所述边缘检测区指定步骤指定彼此交迭的边缘检测区。
10.根据权利要求7所述的图像处理方法，其中，所述处理对象范围是包含所述轮廓圆的圆形区，而各所述边缘检测区是以所述圆形区的中心为顶点的扇形区。
全文摘要
一种图像处理装置，包括处理对象范围指定部，用于指定处理对象范围；周向指定部，用于在处理对象范围中指定轮廓圆的周向；边缘检测区指定部，用来基于处理对象范围和周向，在处理对象范围中，指定三个或者更多在周向上位置不同的区域作为边缘检测区；边缘位置识别部，用来基于在边缘检测区中的亮度分布，识别相对径向的边缘位置；以及，轮廓圆确定部，用来基于相对边缘检测区识别出的边缘位置，确定轮廓圆。
文档编号G06T5/00GK1949270SQ20061014111
公开日2007年4月18日 申请日期2006年10月11日 优先权日2005年10月11日
发明者胜山英和 申请人:株式会社其恩斯