by 小山明雄

　画像認識処理で最初にすることはなんでしょうか。2値化でしょう。そして輪郭線抽出。その次にすべきことは、特異点（塊の範囲と中心点、端点、分岐点、変化点）の検出でしょう。ですが、線には幅があります、この幅を考慮して特異点を同定していかねばなりません。

　ということで、フォーカスというものを考えて、画像を走査していくようにします。フォーカスの幅は可変で、解析状況に応じて拡縮します。

（１）塊の範囲と中心点の同定

画像全体を走査していきます。フォーカスの幅を変化させていき、その幅でどれだけの近傍点が黒画素にあるかをカウントしてマップに記述していきます。最後に、カウントを調べて、密度の最も高い近傍点が塊の中心で、そのもっとも大きな密度の範囲が塊の範囲となります。ただ、線の中に埋もれた領域はどうなるか・・・テストしてみないとよくわかりません。

（２）端点、分岐点の同定

輪郭線を走査していきます。フォーカス幅を上げていき、フォーカスの2つの面で輪郭点が分離されることを見ます。これは帯の一部という認識になります。そのフォーカス幅で帯をトレースしていき、分岐点、端点を同定します。と同時に、帯の中心線を求めていきます。これらをマップに記述していきます。

（３）変化点の同定

帯の中心点の連続を求めて行き、線を抽出します。線は、ベジェ曲線になります。その曲率分布を求めて行くのがこの処理です。部分的な特徴点・・・大局的な特徴点として、マップに記述していきます。

さてさて、実際にコーディングしていって、試験をしていくとどんな結果が出るでしょうか。楽しみです。

おわり